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美股2023年派息金额有望创历史新高

23年创下创纪录的派息金额。其中，仅微软和甲骨文就贡献了美国第三季度30亿美元股息增幅的20%，而西南航空（LUV.N）、拉斯维加斯金沙（LVS.N）和达美航空（DAL.N）在疫情导致的中断后恢复派息，贡献了约15%的增长。然而，由于许多能源资源公司削减了派息，第三季度全球股息总额下降了0.9%至4,219亿美元。调查显示，采矿业的削减幅度是其他行业的四倍，股息下降36.9%。超过一半的矿业公司同比减少了派息。但该行业的削减被世界大部分地区强劲的银行股息（基本增长9.3%）以及其他行业（尤其是公用事业和汽车制造商）的派息增加所抵消。骏利亨德森（Janus Henderson）全球股票收益主管本·洛夫豪斯（Ben Lofthouse）表示： “考虑到少数公司造成的巨大影响，第三季度全球股息的明显疲软并不令人担忧……事实上，今年的增长水平和质量看起来比几个月前更好，因为派息不再那么依赖一次性特别股息和波动的汇率。” 他还补充道，大宗商品行业的股息会随着周期而上升和下降，这是相当普遍且为投资者所熟知的，因此这种疲软并不意味着更广泛的萎靡不振。另外，中国企业基本派息提高了7.8%，达到创纪录的382亿美元。最值得注意的是中石油，股息同比增长了一倍以上，达到65亿美元，使其成为第三季度全球第二大派息公司。最多的是中国建设银行，中国移动则排名第三。

金融界2023-11-16

韦德布什将微软列入首选股名单，目标价上调至425美元

的知名科技分析师丹·艾夫斯周三宣布，将微软股票的目标价从400美元上调至425美元，原因是该公司在人工智能方面取得重大进展。他在社交媒体上发帖称：“我们将微软的目标股价从400美元上调至425美元，这反映了越来越积极的人工智能客户调查，微软在2024年将迎来‘改变游戏规则’的Co-Pilot货币化。我们维持对该股的“跑赢大盘”评级，并将微软列入2024年的首选股票名单。” 微软周三宣布开发两款定制计算芯片，加入其他主要科技公司的行列，在提供人工智能服务的高昂成本下，将关键技术转移到内部。这些芯片不打算出售，但将用于支持微软的订阅软件产品及其Azure云计算服务。这款新的Maia芯片是在西雅图举行的Ignite开发者大会上推出的，旨在加快人工智能计算任务的速度，并支持微软的Co-Pilot服务，该服务面向希望建立定制人工智能服务的商业软件用户和开发者，每月收费30美元。有报道称，微软计划明年向Azure客户提供由英伟达（Nvidia）和AMD最新旗舰芯片驱动的云服务。微软的第二款芯片Cobalt旨在节省内部成本，并与其主要的云计算竞争对手AWS抗衡。此举正值高价芯片短缺导致的“残酷紧缩”之际，而高价芯片对于OpenAI的ChatGPT等工具至关重要。

金融界2023-11-16

黄金今晚初请失业金继续做多！看涨1980-1990！

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漫金工作室2023-11-16

天威视讯：公司无应披露而未披露的重大信息

证券之星2023-11-16

PPI创新低，黄金多头趋势明显！今天有望继续上破！

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漫金工作室2023-11-16

对冲基金Q3买的最多的是哪些票？

LLMs: $亚马逊(AMZN)$ $微软(MSFT)$ $Meta Platforms(META)$ ⚙️ 半导体: $美国超微公司(AMD)$ $英伟达(NVDA)$ ☁️ 软件: $Elastic N.V.(ESTC)$ , $Okta Inc.(OKTA)$ 🌏 电商: $拼多多(PDD)$ , $Sea Ltd(SE)$ 💳 支付: $PayPal(PYPL)$ $Block(SQ)$

老虎证券2023-11-16

景林资产2023年3季度美股十大重仓股揭晓

拼多多、Meta、微软、网易、中通快递、新东方、谷歌、富途控股等位列其中。

金融界2023-11-16

探索区块链和AI的交汇如何重塑世界

反馈机制和算力驱动的。 OpenAI（微软支持）和Anthropic（谷歌和亚马逊支持）等人工智能/机器学习领域的主要参与者已经在整合资源，并围绕自身模型和数据建立壁垒。但是，尽管在计算、数据和分销方面具有早期优势，这种做法可能会破坏最初催生该行业的协作开发周期，扼杀发展势头。像以太坊这样的区块链提供了一个可行的解决方案，并已成为可靠的中立数据和计算系统，推动了开源创新。区块链已经支撑了一系列数字原生原语，这些原语处于有利地位，可以在一个越来越由生成式AI塑造的世界中发挥关键作用。我们相信，区块链有很大的机会成为人工智能领域开源研究和开发的主要力量。 3、当今市场状况今年，在核心基础设施、模型层，甚至是面向用户的应用程序（如聊天机器人、客户支持和编码助手）上，已经投入了大量资金。尽管如此，从长远来看，在传统领域里价值在哪里产生积累（以及流向谁）并不明显。在目前的范例中，AI有可能成为一股中心化力量，继续扩张web2市场主导者的地位。特别是在基础设施和模型层，游戏的名字是扩展——硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系方面的扩展。从AWS这样的云服务提供商，到英伟达（Nvidia）这样的硬件制造商，再到微软这样的老牌巨头，许多参与者都在走向全栈模式，无论是通过并购还是通过专利合作的方式。头部巨头们正在进行规模和利润的争夺，但是超昂贵、高精度的企业API模型的市场可能会受到经济、开源性能趋同、甚至是低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中端市场的很大一部分已经出现了类似于“OpenAI API wrapper”产品的商品化趋势，这些产品功能充足，但难以区分。 4、开源建设势头用于预训练、训练和微调的开源数据集，以及免费访问的基础模型和工具，鼓励着大大小小的企业直接利用开源系统和工具尽情发挥创造力。谷歌泄露的一篇文章概述了闭源和开源代码世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是，如今96%的代码库都使用了开源软件，这一趋势在大数据、人工智能和机器学习领域尤为明显。与此同时，颠覆云服务寡头垄断的时机或已成熟。历来，三大巨头AWS、Google Cloud和Azure都是通过将工具和服务分层来占领市场，从而在企业竞争中深入巩固自己的地位。这种主导地位给企业带来了许多挑战，从限制性运营依赖到云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要提供商收取的溢价。现有公司面临着运营重组的费用压力，再加上试图尝试和整合越来越多的开源AI，将为使用去中心化替代方案重构业务创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非凡领域。 5、加密与AI：双向价值关系我们对人工智能和区块链之间潜在的共生关系感到异常兴奋。加密中间件可以通过建立有效的计算和数据市场（供应、标签或微调）以及证明或隐私工具，极大地改善人工智能供应方的信息输入。反过来，去中心化应用程序和协议将通过吸收这种劳动成果达到新的高度。不可否认，加密技术已经取得了长足的进步，但协议和应用程序仍然受到主流用户使用的仍然不直观的工具和用户界面的影响。同样，智能合约本身可能会受到限制，无论是在开发人员的手动工作负载需求方面，还是在整体功能的流动性方面。 Web3开发人员是一群非常高产的人。高峰时期，仅仅7.5万名全职开发者就创造了价值数万亿美元的产业。编码助手和ML增强DevOps有望助力现有工作，而无代码工具正在迅速赋能新一类建设者。随着机器学习功能被整合进智能合约并被带到链上，开发人员将能够设计出更加流畅和富有表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用程序。这种链上体验的跨越式功能改进将吸引新的——可能是更多的——受众，催化出重要的采用反馈飞轮。生成式AI可能就是加密货币缺失的一环，它将改变UI/UX，并催生新一波技术发展浪潮。反过来，区块链技术将利用、泛化和加速人工智能的潜力。 6、使用区块链建设更好的数据市场（1）数据是机器学习的基础信息输入是的，计算基础设施的巨大改进是非常有用的，但正是像Common Crawl和The Pile这样的庞大数据库使基础模型如今吸引世界目光成为可能。此外，企业将利用这些数据完善其产品供应的基础模型，或建立未来的竞争护城河。最终，数据将成为用户和个人模型之间的桥梁，这些模型在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据的竞争是一个必不可少的前沿领域，区块链可以在这个领域占据优势——尤其是在质量成为塑造数据市场的重要属性的情况下。（2）质量重于数量早期研究表明，在未来几年，高达90%的在线内容可能是人工合成的。虽然合成训练数据具有一定优势，但它也引入了模型质量恶化和偏见强化相关的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会耗尽非合成数据源，这是一个真正的风险。加密货币的协调机制和证明原语本质上是为支持去中心化市场优化的，让用户可以共享、拥有或变现他们用于训练或微调特定领域模型的数据。因此，web3可能是一个更好、更有效的人工生成训练和微调数据的源头。（3）进展情况区块链支持的去中心化训练、微调和推理过程也可以更好地保存和利用开源智能。较小的开源模型使用高效的微调过程进行改进，在输出精度上已经可以与较大的模型相媲美。因此，就来源和微调数据而言，趋势已开始从数量转向质量。跟踪和验证原始数据和衍生数据生命周期的能力可以促进复现性和透明度，从而为更高质量的模型和输入提供动力。区块链可以建立一个持久的护城河，成为具有多样化、可验证和量身定制数据集的主要领域。这在传统解决方案过度索引算法进度以应对数据不足的情况下尤其有价值。（4）内容海啸即将到来的AI生成内容浪潮是另一个加密货币先发优势将发挥作用的领域。这种新的技术范式将以前所未有的规模赋能数字内容创作者，而Web3即插即用的基础设施让这一切都变得简单明了。加密货币具有主场优势，这要归功于多年来围绕以NFT形式建立数字资产和内容的所有权和不可变来源的原语的开发。 NFT可以捕获整个内容创作生命周期，但也可以代表数字原生身份、虚拟资产，甚至现金流。因此，NFT使数字资产市场（OpenSea、Blur）等新用户体验成为可能，同时也重新思考了书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至是金融基础设施（Upshot、NFTFi）等商业模式。这项技术甚至可以比另一种选择——使用算法——更可靠地打击深度造假和计算操纵。一个明显的例子就是，OpenAI的检测工具因精度失败而关停。最后一点：简洁和可验证计算的进步也将升级NFT的动态格局，因为它们包含ML输出以驱动更智能、不断发展的元数据。我们相信，基于区块链技术的AI工具和界面将释放出全面价值，重塑数字内容格局。 7、采用零知识证明利用机器学习的无限知识区块链行业寻求技术解决方案，在保持无需信任动态的同时实现资源高效计算，这使得零知识（ZK）证明取得了十足进展。虽然最初的设计是为了解决以太坊虚拟机（EVM）等系统固有的资源瓶颈，但ZK证明提供了一系列与人工智能相关的有价值的用例。一个明显的例子就是对现有用例的简单扩展：高效、简洁地验证计算密集型过程，比如在链下运行ML模型，这样最终产品（比如模型推理）就可以通过智能合约以ZK证明的形式在链上整合。存储证明与协同处理相结合可以更进一步，在不引入新的信任假设的情况下，使链上应用程序更灵活敏捷，从而大大增强其功能。当然也允许实现全新的功能。当通过API调用ZK证明时，ZK证明可以用来验证特定模型或数据池是否真正用于生成推断。它还可以隐藏模型在医疗保健或保险等客户敏感行业中使用的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或IP来更有效地协作，从共享学习中受益，同时仍然保持其资源的所有权。最后，ZKP在区分人工数据和前面讨论的合成数据这一日益相关（且具有挑战性）的领域中具有真正的适用性。其中一些用例取决于围绕技术实现的进一步开发和寻找可持续的规模化经济的需求，但zkML有可能对人工智能的发展轨迹产生独特的影响。 8、长尾资产及潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流的卓越架构师的作用。在过去的几年里，还出现了代表链下有形资产（如葡萄酒和运动鞋）的链上流动性市场。继任者自然将涉及先进的ML功能，因为人工智能被带到链上并可让智能合约访问。 ML模型与区块链围栏（rails）相结合，将重新设计以前由于缺乏数据或买家深度而无法获得的非流动性资产背后的担保流程。一种方法是，机器学习算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，并最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3已经在尝试围绕社交媒体关系和钱包用户名等新概念创建市场。与AMM对释放长尾代币流动性的影响类似，ML将通过获取大量定量和定性数据来获得隐性模式，从而彻底改变价格发现。这些新的见解可以形成基于智能合约的市场的基础。人工智能的分析能力将嵌入去中心化金融基础设施，以发现长尾资产中的潜在价值。 9、去中心化基础设施层加密货币在吸引和货币化高质量数据方面的优势解决了一方面问题。另一方面——人工智能背后的基础设施支持——也有类似前景。像Filecoin或Arweave这样的去中心化物理基础设施网络（DePINs）已经建立了用于存储的系统，这些系统本身就包含区块链技术。其他像Gensyn和Together这样的公司正在解决分布式网络模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的P2P市场，将过剩计算资源的供需联系起来。除此之外，Ritual正在以激励网络和模型套件的形式为开源AI基础设施建设基础，将分布式计算设备连接起来，供用户进行推理和微调。至关重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePIN也可以创建一个更大、更有效的市场。他们通过向更广泛的领域开放供应端，包括能够释放潜在经济价值的被动供应商，或者通过将性能较差的硬件整合到与高水平的同行相竞争的池中来实现这一点。技术栈的各部分都涉及不同的约束和价值偏好，并且对这些层进行规模性实战测试（特别是去中心化模型训练和计算的新兴领域）方面仍有大量工作要做。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已存在，这些解决方案最终可以与传统市场一较高下。 10、结论加密与AI的联合正迅速成为最鼓舞人心的设计阵地之一。各领域已经形成了从内容创作和文化表达到企业工作流程及金融基础设施的方方面面的影响。总之，我们相信这些技术将在未来几十年重塑世界。最好的团队将进行无需许可的基础设施、加密经济学及人工智能进行原生结合，以提升产品/服务性能，实现全新行为，或实现具有竞争力的成本结构。加密技术向协作网络引入了前所未有的规模、深度和标准化数据粒度，而从这些数据中获得效用通常是没有明显方法的。与此同时，人工智能将信息池转换为相关背景或关系的向量。当这两个领域结合在一起时，可以形成一种独特的互惠关系，为去中心化未来的建设者奠定基础。来源：金色财经

金色财经2023-11-16

中航证券：可穿戴设备Ai Pin重磅推出，AI重塑智能终端新形态

iPin重磅发布，OpenAl创始人、微软等参投。随着大型语言模型和自然语言处理的进步，人工智能将重塑个人计算领域。虽然AiPin还存在着隐私、生态建设等挑战，但其的确是后智能手机时代对未来智能终端形态的一个探索，人工智能技术赋能AiPin提供崭新的交互方式，使无屏幕设备智能化再上新台阶。建议关注：智能终端及零部件厂商：中科蓝讯、领益智造等；激光投影技术的发展：福光股份、光峰科技等；AI应用厂商：软通动力、中科创达等。

金融界2023-11-16

马斯克、库克等商界领袖传将会见习近平！彭博社：美企留华关键对话一群“领导人老友”获邀出席

的领导人都被邀请与习近平共进晚餐，包括微软首席执行官Satya Nadella、花旗集团首席执行官Jane Fraser、马斯克等都计划出席。彭博社据知情人士透露，黑石集团首席执行官Steve Schwarzman和Visa首席执行官Ryan McInerney也将参加在旧金山举行的晚会。辉瑞公司首席执行官阿尔伯特·布尔拉(Albert Bourla)早些时候确认他将参加此次活动，他在本周亚太经济合作峰会间隙发表讲话。知情人士表示，包括高通公司(Qualcomm)的克里斯蒂亚诺·阿蒙(Cristiano Amon)和博通公司(Broadcom)的Hock Tan在内的科技公司首席执行官也在嘉宾名单上。中国是消费电子产品的主要市场，约占总部位于加利福尼亚州库比蒂诺的苹果公司销售额的25%。高通和博通是全球最大的手机芯片制造商之一，其组件用于在中国销售的数百万部手机。报道提到，中国将国际公司的投资视为其摇摇欲坠的经济升级的关键，并加大了今年吸引外国投资者的力度。中国加强国家安全控制，并发出外国行为者构成间谍风险的信息，再加上多年的政策打压，让一些人对这一信息持怀疑态度。 (来源:Bloomberg) 文章强调，晚餐的细节一直受到严格保密。主办方美中关系全国委员会和美中贸易全国委员会最近几天对哪位中国领导人将出席此次活动以及活动地点，皆保持沉默。据彭博社早些时候报道，习近平的一群来自爱荷华州的“老朋友”也被邀请参加晚宴。大约38年前，习近平在访问美国学习农业实践时，该组织接待了习近平。 “中国经济明显疲软。毫无疑问，”美国企业研究所高级研究员德里克·剪刀(Derek Scissors)说。“但如果你需要留在中国，并且因为中国政府的行为而担心自己的地位，那么能够与习近平交谈就更重要了。” 就在今年，包括与习近平会面的比尔·盖茨(Bill Gates)等一批美国商界领袖访问了中国。马斯克和摩根大通首席执行官杰米·戴蒙(Jamie Dimon)也曾访问过中国。但几十年来一直向中国注入资金并推动其增长的美国公司，对于扩大国家控制力越来越持怀疑态度。许多人担心地缘局势紧张，尤其是中美之间的经济竞争，可能会使在中国的大规模投资风险太大。今年夏天，中国警方突袭了美国公司凯盛、贝恩公司和明茨集团的上海办事处，其他美国咨询公司也成为目标，这三个公司都为西方公司在中国投资进行市场研究。 8月，拜登总统发布行政命令，限制美国对中国半导体、量子计算和人工智能(AI)领域的投资。政府认为这些产品可能具有军事用途。新的投资限制宣布后不久，中国对半导体生产必需的两种关键矿物，即镓和锗实施了出口限制。现在需要特殊的出口许可证才能获得这些矿物。结果，最近报告期内中国的出口量暴跌至1公斤。本周早些时候，美国国务院负责经济增长、能源和环境的副国务卿何塞·费尔南德斯(Jose Fernandez)会见了硅谷半导体行业的代表。他承认，一些公司对供应不足感到担忧，美国政府正在帮助寻找替代供应。

圈内人2023-11-16

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