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全球最大对冲基金迎来40年最大改革！后达利奥时代桥水加倍押注亚洲和AI

续金融的蓬勃发展，以及生成式人工智能和量子计算等技术的出现。限制旗舰基金的规模多年来，这家总部位于康涅狄格州韦斯特波特(Westport)的公司一直无视传统观点，即单个对冲基金策略存在天然规模限制。Pure Alpha和只做多的对手All Weather不断吸收资产，到2011年，桥水管理的资产规模达到了当时前所未有的1000亿美元。但随着利率趋于平稳，桥水的业绩也随之下降。现在，情况发生了逆转，该公司限制了对Pure Alpha的投资，希望它能在更小的资金池上产生更高的风险调整回报率(即夏普比率)。该战略的上限将比其最大规模低20%至30%。过去10年，该战略的最高规模约为1000亿美元。 “作为一家公司，我们的价值观是无处不在的卓越，并始终努力超越，”巴尔·戴表示。“我们希望确保我们的旗舰产品能够实现这一点。” 桥水认为，通过限制Pure Alpha的产能，它可以在其他战略中抓住一些机会，并为新的计划重新配置资源。当然，没有人能保证它会成功;对冲基金的历史上充满了被挫败的野心。保持相关性作为一名企业家和以色列军队的前军官，巴尔·戴于2015年加入桥水基金，当时他在投资界相对不为人知。然而，他迅速晋升，于2022年1月成为联合首席执行官。与联合首席投资官Greg Jensen等同事一起，巴尔·戴渴望实现公司的现代化，重塑其古怪的文化。但73岁的达利奥一直推迟将权力移交给年轻一代的计划。巴尔·戴称，与达利奥的一些退出谈判“非常艰难”。 “保持相关性的唯一方法就是创新，”他说。“在过去几年里，我们在这方面做得有点慢。” 现在，变化正在加速。本月早些时候，37岁的Karen Karniol-Tambour加入了48岁的Jensen和64岁的Bob Prince，成为三位联合首席信息官之一。作为更广泛改革的一部分，Mark Bertolini将辞去联合首席执行官一职，成为桥水董事会的独立董事。随着达利奥作为巴尔·戴和他的投资主管们的导师坐在后排，该公司的新领导层正在四个领域推进: 1）开发更多投资亚洲的基金，并将其新加坡员工从15人左右增加一倍，以实现业务多元化，并加强与该地区长期客户的联系。 2）增加使用个股来表达桥水对宏观趋势(如利率方向或大宗商品价格)观点的产品。 3）扩大可持续性，专门对股票进行押注，并采用能够产生超额回报(alpha)的策略。 4）在Jensen的指导下创建一个新团队，设计由人工智能和机器学习驱动的投资工具。桥水的目标是，随着时间的推移，为每个项目吸引数十亿美元的资产，减少对Pure Alpha和All Weather的依赖。达利奥所在的董事会批准了这项新战略。 Prince在接受采访时说:“在某个时刻，你会获得一个临界质量，让你可以构建其他东西来帮助客户。”“Alpha很抢手。” 严重波动在执掌桥水基金的47年里，达利奥不仅打造了一家规模空前的对冲基金经理公司，开创了一种系统的方法，将知识和理解编入规则；他还灌输了一种不同寻常的“彻底透明”文化，他在2017年的畅销书《原则》(Principles)中详细描述了这一点。巴尔·戴的贡献是他所谓的“飞轮”——新人才与新想法的良性循环，需要新的目标和灵活的战略。他知道自己面临的挑战是，如何让桥水再繁荣半个世纪，尽管技术革命必将搅乱整个行业。 “我们正在经历严重的波动，”巴尔·戴说。“我们没有涉猎。”

夏洛特2023-03-02

“要么变，要么死” 后达利欧时代的桥水迎来四十年最大改革

头崛起，可持续金融热潮，以及人工智能和量子计算等技术的兴起。　　旗舰基金　　多年来，桥水一直和传统投资观点背道而驰，传统认为单个的对冲基金策略会受到自然规模的限制。而桥水一直听任旗舰基金Pure Alpha和“只做多”基金All Weathe的资产管理规模升高。到2011年，桥水旗下基金管理的总资产规模达到当时前所未有的1000亿美元。　　但随着利率趋平，桥水的表现也驶入慢车道。　　如今该公司终于改弦易辙，对Pure Alpha的规模设置了上限，希望能够以较小的资金获得更高风险调整回报率，即夏普比率。该策略基金的新上限将比其最大规模低20％至30％。　　“与时俱进” 　　作为一名企业家、前以色列军官，Bar Dea于2015年加入桥水，当时他在投资界并不出名。然而2022年1月他迅速升至桥水联席首席执行官。与联席首席投资官Greg Jensen一道，Bar Dea渴望对公司改革，重塑其古怪的文化。但73岁的达利欧迟迟不愿将权柄交给年轻一代。　　Bar Dea称他和达利欧的谈判“非常艰难”。　　“实现与时俱进的唯一途径就是创新，”他说。 “过去几年，我们的行动一直有点慢。” 　　现在，改革正在加速进行。本月早些时候37岁的Karen Karniol-Tambour加入了48岁的Jensen和64岁的Mark Bertolini行列，成为桥水第三位联席首席投资官。Mark Bertolini卸任联席首席执行官，成为桥水的一名独立董事。　　达利欧退居二线，成为Bar Dea及其他几位投资部门负责人的精神导师，未来桥水的新领导层将着力推动以下四个领域：　　增加对亚洲市场的投资，将新加坡员工从大约15名增加一倍，以实现业务多元化并加强与该地区长期客户的联系。　　增加以个股为对象的产品，以体现桥水对利率趋势或大宗商品价格等宏观趋势的看法。　　扩大可持续性金融，特别是押注股票，并推出可以实现超额回报的策略　　在Jensen的领导下创建一个新团队，利用人工智能和机器学习驱动的投资工具。　　桥水希望，这些行动计划未来能吸引数以亿美元计的资产，降低公司对Pure Alpha和All Weather的依赖。达利欧也是批准该新策略的人员之一。

金融界2023-03-02

主力资金｜主力主动收缩抱团取暖，证券光伏板块遭抛售，湘财股份主力净卖出超10亿元，一度反包跌停

示，公司产品“出演”《流浪地球2》中的量子计算机。　　此外，净流入较多的股票还有拓维信息、证通电子等，分别净流入6.54亿元，4.22亿元。净流入居前的股票大多属于数据中心、半导体等计算机设备概念股。　　东方财富遭净卖出17亿元，流出金额居首。其次是湘财股份净流出10.36亿元，盘中一度反包跌停，而周四湘财股份涨停，主力净流入6.74亿元。资金面上北上资金全天持续净流出。排在后面的宁德时代、三一重工、隆基绿能、长安汽车等都是北上资金重仓或年内加仓比较多的公司。

金融界2023-02-24

科技部：2022年高新区、自创区贡献了占全国13.6％的GDP

。比如，第一款人工智能芯片，第一台超导量子计算机原型都出自高新区。同时高新区也成为了开辟新赛道、培育未来产业的主要阵地。比如智能机器人、卫星导航、细胞与基因治疗等方面的一些新业态都在高新区土壤中产生。　　二是改革立新。自创区在改革方面一直走在前列，23个自创区都出台了一系列原创性引领性政策，推动自主创新。比如中关村试点了扩大科研经费使用自主权，以及科研成果先使用后付费等改革，都受到广泛欢迎，目前已形成了全社会创新创业的良好氛围。　　三是开放创新。高新区、自创区都非常重视国际化，70％以上的高新区出台了国际化政策。高新区在境外设立了2200家以上的研发机构，为构建开放合作新格局提供了支撑。　　下一阶段，高新区、自创区将怎么做？　　吴朝晖介绍，总的思路和要求是全面落实党的二十大精神，提高战略位势，擦亮园区品牌，提升发展水平。具体做到“三个坚持”：　　一是坚持高原筑峰。继续壮大世界一流企业和世界级产业集群，增强原创策源能力，孵化未来产业，打造新时代高新区自创区高质量发展的升级版。　　二是坚持深化改革。自创区改革一直走在前列，我们将进一步加大力度落实自创区先行先试改革措施，下阶段的改革主要聚焦两个高水平：高水平科技自立自强、高水平创新创业生态。　　三是坚持协同联动。进一步加强高新区、自创区联动，相向而行，从联动中激发创新潜力，打造支撑创新型国家的战略方阵，打造融入全球创新网络的战略支点。我们将按照“三个坚持”的战略指向，进一步擦亮高新区、自创区“又高又新”的品牌，为科技强国建设作出高新区、自创区的贡献。

金融界2023-02-24

谷歌宣布在量子计算机纠错技术取得重要突破

然》杂志上的文章，谷歌宣布，在纠正当前量子计算机的固有错误方面取得突破。这标志着，人类在解决量子计算最大技术障碍方面迈出了早期但可能意义重大的一步。在本周发表的文章中，谷歌的研究人员表示，对这一最新突破持“谨慎”态度。他们表示，在纠错技术未来应用至更大规模的量子系统时，仍有一定的可能无法发挥作用。

金融界2023-02-23

复旦大学公开道歉！中国版ChatGPT发布后流量激增崩溃 “计算资源不足、不再向公众开放”

中国科幻大片《流浪地球2》中的超级智能量子计算机同名，周一消息立即在中国社交媒体上疯传。据中国官方媒体，将其描述为OpenAI热门ChatGPT平台的第一个中国竞争对手。 (来源:cnBeta) 它可以执行生成对话、生成编程代码、回答问题等任务。它由团队通过https://moss.fastnlp.top/向公众开放。如果用户没有测试Moss的邀请码，可以输入手机号加入“等候名单”。然而在周一晚上，该页面的大量访问者导致Moss服务器超载，导致响应时间显着变慢。值得关注的是，Moss的推出和公众对其的反应凸显出，中国对生成式人工智能和ChatGPT的热情，以及其国内行业面临的挑战，因为中国几所顶尖大学和科技公司竞相生产微软支持的中国版聊天机器人。虽然复旦大学团队在周一最初将Moss描述为类似于ChatGPT的会话语言模型，但在周二他们淡化了这种比较，称他们还有很多需要改进的地方。 (来源:cbBeta) “Moss仍然是一个非常不成熟的模型，它在达到ChatGPT之前还有很长的路要走。像我们这样的学术研究实验室，无法生产出能力接近ChatGPT的模型，”其网站上发表声明称。 “我们的计算资源不足以支撑如此大的流量，作为一个学术团体，我们没有足够的工程经验，给大家造成了非常糟糕的体验和第一印象，在此向大家表示由衷的歉意。” 实际上，历史上增长最快的消费者应用程序ChatGPT，此前也曾多次因流量过大而崩溃。虽然很少有用户能够在崩溃前分享他们对平台的体验，但上海观察报的一名记者分享了与Moss互动的详细描述，并表示聊天机器人的英语比中文更好。该团队负责人、复旦大学计算机学院教授Qiu Xipeng表示，Moss与ChatGPT的主要差距在于，Moss语言训练中投入的参数数量比ChatGPT小一个数量级。 . “虽然还有很大的改进空间，但Moss的出现证明中国研究团队有能力克服开发类似ChatGPT产品的技术挑战，” Qiu解释说，并强调该项目得到了上海人工智能实验室的大力支持。 Moss开发的基本步骤与ChatGPT相同，包括两个阶段：自然语言处理训练和理解人类意图训练。在ChatGPT的第一个训练阶段，OpenAI收集超过数十万的人类查询，并请各行各业的专业标注人员撰写回复。然后将这些数据输入其数据库，以帮助ChatGPT逐渐理解各种人类提示。复旦大学团队采用了不同的技术方法。通过允许Moss与人类和其他AI模型交互，它的学习和建模速度得到显着提高。因此，它的自然语言训练是在比ChatGPT更短的时间内完成的。 Qiu解释说：“Moss和ChatGPT的区别主要在于自然语言模型的预训练阶段，Moss的参数数量远少于ChatGPT，而在任务完成和知识储备方面还有很大的提升空间。” 在公测阶段，会在征得用户同意的情况下收集数据和用户反馈，以提升Moss的对话能力。除了对话，Moss未来还将拥有更多的能力，比如绘画、演讲、作曲、教学，甚至可以协助科学家进行更高效的科学研究。目前，Moss的一个主要缺点是它对中文的理解。这主要是由于用于培训的中文网页内容杂乱无章，例如断断续续出现的广告。因此，复旦大学自然语言处理实验室正着力筛选中文文本内容，为下一阶段的模型训练做准备。然而，在这类AI聊天机器人正式进入黄金时段之前，显然还有许多问题需要解决。#ChatGPT火爆全网#

圈内人2023-02-22

人工智能时代的算力挑战

比较好的破解。 2、超越经典计算——以量子计算为例无论是高性能计算还是分布式计算，其本质都是在运算资源的分配上下功夫。但正如我们前面看到的，通过这种思路来提升算力是有很多障碍的。因此，现在很多人希望从计算方式本身来进行突破，从而实现更高的计算效率。其中，量子计算就是最有代表性的例子。我们知道，经典计算的基本单位是比特，比特的状态要么是0，要么是1，因此经典计算机中的所有问题都可以分解为对0和1的操作。一个比特的存储单元只能存储一个0或者一个1。而量子计算的基本单位则是量子比特，它的状态则可以是一个多维的向量，向量的每一个维度都可以表示一个状态。这样一来，量子存储器就比经典的存储器有很大的优势。考虑一个有 N物理比特的存储器，如果它是经典存储器，那么它只能存储2的N次方个可能数据当中的任一个；而如果它是量子存储器，那么它就可以同时存储2的N次方个数据。随着 N的增加，量子存储器相对于经典存储器的存储能力就会出现指数级增长。例如，一个250量子比特的存储器可能存储的数就可以达到2的250次方个,比现有已知的宇宙中全部原子数目还要多。在进行量子计算时，数学操作可以同时对存储器中全部的数据进行。这样一来，量子计算机在实施一次的运算中可以同时对2的N次方个输入数进行数学运算。其效果相当于经典计算机要重复实施2的N次方次操作，或者采用2的N次方个不同处理器实行并行操作。依靠这样的设定，就可以大幅度节省计算次数。为了帮助大家理解，我们可以打一个并不是太恰当的比方：玩过动作游戏的朋友大多知道，在游戏中，我们扮演的英雄经常可以使用很多招数，有些招数只能是针对单一对象输出的；而另一些招数则可以针对全体敌人输出。这里，前一类的单体输出招数就相当于经典计算，而后一类的群体输出招数就相当于量子计算。我们知道，在面对大量小怪围攻的时候，一次群体输出产生的效果可以顶得上很多次单体输出的招数。同样的道理，在一些特定情况下，量子计算可以比经典计算实现非常大的效率提升。举例来说，大数因式分解在破解公开密钥加密的过程中有十分重要的价值。如果用计算机，采用现在常用的Shor算法来对数N进行因式分解，其运算的时间将会随着N对应的二进制数的长度呈现指数级增长。1994年时，曾有人组织全球的1600个工作站对一个二进制长度为129的数字进行了因式分解。这项工作足足用了8个月才完成。然而，如果同样的问题换成用量子计算来解决，那么整个问题就可以在1秒之内解决。量子计算的威力由此可见一斑。但是，在看到量子计算威力的同时，我们也必须认识到，至少到目前为止，量子计算的威力还只能体现对少数几种特殊问题的处理上，其通用性还比较弱。事实上，现在见诸报道的各种量子计算机也都只能执行专门算法，而不能执行通用计算。比如，谷歌和NASA联合开发的D-Wave就只能执行量子退火（Quantum Annealing）算法，而我国研发的光量子计算机“九章”则是专门被用来研究“高斯玻色取样”问题的。尽管它们在各自的专业领域表现十分优异，但都还不能用来解决通用问题。这就好像游戏中的群体攻击大招，虽然攻击范围广，但是对每个个体的杀伤力都比较弱。因此，如果遇上大群的小怪，群体攻击固然厉害，但如果遇上防御高、血条厚的Boss，这种攻击就派不上用处了。从这个角度看，如果我们希望让量子计算大发神威，就必须先找出适合量子计算应用的问题和场景，然后再找到相应的算法。与此同时，我们也必须认识到，虽然量子计算的研发和探索十分重要，但是它和对其他技术路径的探索之间更应该是互补，而不是替代的关系。 3、通过改进算法节约算力如果说，通过高性能计算、分布式计算，以及量子计算等手段来提升算力是“开源”，那么通过改进算法来节约算力就是“节流”。从提升计算效率、减少因计算而产生的经济、环境成本而言，开源和节流在某种程度上具有同等重要的价值。在ChatGPT爆火之后，大模型开始越来越受到人们的青睐。由于在同等条件下，模型的参数越多、训练的数据越大，它的表现就越好，因此为了追求模型的更好表现，现在的模型正在变得越来越大。我们知道，现在的ChatGPT主要是在GPT-3.5的基础上训练的。在它出现之前，GPT共经历了三代。GPT-1的参数大约为1.17亿个，预训练数据为5GB，从现在看来并不算多；到了GPT-2，参数量就增加到了15亿个，预训练数据也达到了40GB；而到了GPT-3，参数量则已经迅速膨胀到了骇人的1750亿个，预训练数据也达到了45TB。为了训练GPT-3，单次成本就需要140万美元。尽管OpenAI并没有公布GPT-3.5的具体情况，但可以想象，它的参数量和预训练数据上都会比GPT-3更高。为了训练这个模型，微软专门组建了一个由1万个V100GPU组成的高性能网络集群，总算力消耗达到了3640“算力当量”——也就是说，如果用一台每秒计算一千万亿次的计算机来训练这个模型，那么大约需要近十年才能完成这个任务。如果任由这种“一代更比一代大”的趋势持续下去，那么在未来几年，对算力的需求将会出现爆炸性的增长。一项最新的研究估计，在5年之后，AI模型需要的算力可能会是现在的100万倍。很显然，由此产生的经济和环境成本将会是十分惊人的。令人欣慰的是，目前已经有不少研究者希望改进算法、优化模型来减少对算力的需求，并且已经取得了一定的成就。比如，就在今年1月3日，来自奥地利科学技术研究所 (ISTA)的研究人员埃利亚斯·弗朗塔（Elias Frantar）和丹·阿里斯特尔（Dan Alistarh）合作进行了一项研究，首次针对 100至 1000亿参数的模型规模，提出了精确的单次剪枝方法SparseGPT。SparseGPT可以将GPT系列模型单次剪枝到 50%的稀疏性，而无需任何重新训练。以目前最大的公开可用的GPT-175B模型为例，只需要使用单个GPU在几个小时内就能实现这种剪枝。不仅如此，SparseGPT还很准确，能将精度损失降到最小。在进行了类似的修剪之后，这些大模型在训练时所需要的计算量就会大幅减少，其对算力的需求也就会相应下降。关于提升算力、支持人工智能发展的政策思考随着ChatGPT引领了新一轮的人工智能热潮，市场上对算力的需求也会出现爆炸性的增长。在这种情况下，为了有力支撑人工智能的发展，就必须要通过政策的手段引导算力供给的大幅度增加。而要实现这一点，以下几方面的工作可能是最为值得重视的。第一，应当加快对算力基础设施的建设和布局，提升对全社会算力需求的支持。如前所述，从目前看，分布式计算，尤其是其中的云计算是提升算力的一个有效之举。而要让云计算的效应充分发挥，就需要大力建设各类算力基础设施。唯有如此，才可以让人们随时随地都可以直接通过网络获得所需的算力资源。这里需要指出的是，在布局算力基础设施的时候，应当慎重考虑它们的地域和空间分布，尽可能降低算力的成本。我们知道，不同的地区的土地、水、电力等要素的价格是不同的，这决定了在不同地区生产相同的算力所需要的成本也不尽相同。因此，在建设算力基础设施时，必须统筹全局，尽可能优化成本。需要指出的是，我国正在推进的“东数西算”工程就是这个思路的一个体现。由于我国东部各种资源的使用成本都要高于西部，因此在西部地区建立算力设施，就会大幅降低算力的供给成本，从而在全国范围内达到更优的配置效率。第二，应当加强与算力相关的硬件技术及其应用的研发，为增加算力供应提供支持。与算力相关的硬件技术既包括基于经典计算的各种硬件，如芯片、高性能计算机等，也包括超越经典计算理论，根据新计算理论开发的硬件，如量子计算机等。从供给的角度看，这些硬件是根本，它们的性能直接关系到算力提供的可能性界限。因此，必须用政策积极促进这些硬件的攻关和研发。尤其是对于一些“卡脖子”的项目，应当首先加以突破。这里需要指出的是，在进行技术研发的同时，也应该积极探索技术的应用。例如，我们现在已经在量子计算领域取得了一些成果，但是由于用例的缺乏，这些成果并没有能够转化为现实的应用。从这个意义上讲，我们也需要加强对技术应用的研究。如果可以把一些计算问题转化成量子计算问题，就可以充分发挥量子计算机的优势，实现计算效率的大幅提升。第三，应当对算法、架构等软件层面的要素进行优化，在保证AI产品性能的同时，尽可能减少对算力的依赖。从降低AI计算成本的角度看，降低模型的算力需求和提升算力具有同等重要的意义。因此，在用政策的手段促进算力供给的同时，也应当以同样的力度对算法、架构和模型的优化予以同等的激励。考虑到类似的成果具有十分巨大的社会正外部性，因此用专利来保护它们并不是最合适的。因此，可以积极鼓励对取得类似成功的人员和单位给予直接的奖励，并同时鼓励他们将这些成果向全社会开源；也可以考虑由政府出面，对类似的模型产品进行招标采购。如果有个人和单位可以按照要求提供相应的成果，政府就支付相应的费用，并对成果进行开源。通过这些举措，就可以很好地激励人们积极投身到改进模型、节约算力的事业中，也可以在有成果产出时，让全社会及时享受到这些成果。总而言之，在人工智能突飞猛进的时代，算力可能是决定人工智能发展上限的一个关键因素。唯有在算力问题上实现突破，人工智能的发展才可能有根本保障。来源：金色财经

金色财经2023-02-21

互联网行业大佬纷纷参会数字经济基础设施受重视

数据中心建设升级，推动6G、人工智能、量子计算等关键核心技术、基础前沿技术加速突破　　长城证券建议关注：　　运营商/国资云：中国移动、中国电信、中国联通、深桑达A；　　工业互联网：东方国信、三旺通信、东土科技、赛意信息、中控技术、宝信软件；　　卫星互联网：万通发展、海格通信、航天宏图、中科星图；　　车联网：美格智能、鼎通科技、瑞可达、电连技术、移远通信、广和通；　　主设备商&服务器：中兴通讯、浪潮信息、紫光股份、星网锐捷；　　光模块：天孚通信、中际旭创、华工科技、新易盛；　　IDC：英维克、佳力图、申菱环境、润建股份；　　云计算&大数据：优刻得等；　　PCB/载板：沪电股份、深南电路、兴森科技、世运电路、崇达技术；　　AI：海康威视、大华股份、科大讯飞。

金融界2023-02-20

习近平：当前经济工作的几个重大问题

新能源、人工智能、生物制造、绿色低碳、量子计算等前沿技术研发和应用推广，支持专精特新企业发展。要大力发展数字经济，提升常态化监管水平，支持平台企业在引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手。（三）切实落实“两个毫不动摇” 一段时间以来，社会上对我们是否还搞社会主义市场经济、是否坚持“两个毫不动摇”有一些不正确甚至错误的议论。我们必须亮明态度、决不含糊，始终坚持社会主义市场经济改革方向，坚持“两个毫不动摇”。一是深化国资国企改革，提高国企核心竞争力。国企改革三年行动已见成效，要根据形势变化，以提高核心竞争力和增强核心功能为重点，谋划新一轮深化国有企业改革行动方案。我国经营性国有资产规模大，一些企业资产收益率不高、创新能力不足，同国有资本和国有企业做强做优做大、发挥国有经济战略支撑作用的要求不相适应。要坚持分类改革方向，处理好国企经济责任和社会责任关系，健全以管资本为主的国资管理体制，发挥国有资本投资运营公司作用，以市场化方式推进国企整合重组，打造一批创新型国有企业。要完善中国特色国有企业现代公司治理，真正按市场化机制运营，加快建设世界一流企业。二是优化民营企业发展环境，促进民营经济发展壮大。民营经济对经济社会发展、就业、财政税收、科技创新等具有重要作用。要从制度和法律上把对国企民企平等对待的要求落下来，从政策和舆论上鼓励支持民营经济和民营企业发展壮大。要依法保护民营企业产权和企业家权益。要全面梳理修订涉企法律法规政策，持续破除影响平等准入的壁垒。要完善公平竞争制度，反对地方保护和行政垄断，为民营企业开辟更多空间。要加强中小微企业管理服务，支持中小微企业和个体工商户发展。各级领导干部要为民营企业解难题、办实事，构建亲清政商关系。国企、民企、外企都要依法合规经营。（四）更大力度吸引和利用外资今年我国利用外资继续保持较快增长。纵观全球，发达国家和新兴经济体都把吸引和利用外资作为重大国策，招商引资国际竞争更加激烈。我们要推进高水平对外开放，依托我国超大规模市场优势，以国内大循环吸引全球资源要素，既要把优质存量外资留下来，还要把更多高质量外资吸引过来，提升贸易投资合作质量和水平。一是扩大市场准入。要合理缩减外资准入负面清单，加大现代服务业领域开放力度，发挥好自由贸易试验区、海南自由贸易港、各类开发区和保税区等开放平台的先行先试作用，已宣布的外资准入政策要抓紧落地见效。二是全面优化营商环境。要落实好外资企业国民待遇，促进公平竞争，保障外资企业依法平等参与政府采购、招投标、标准制定，加大知识产权和外商投资合法权益的保护力度。要积极推动加入《全面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）和《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）等高标准经贸协议，并主动对照相关规则、规制、管理、标准，深化国内相关领域改革。三是有针对性做好外资企业服务工作。要加强同外商沟通交流，为外商来华从事贸易投资洽谈提供最大程度的便利，同时也要推动经贸人员常态化走出去招商引资。（五）有效防范化解重大经济金融风险我们必须坚持标本兼治、远近结合，牢牢守住不发生系统性风险底线。一是防范房地产业引发系统性风险。房地产对经济增长、就业、财税收入、居民财富、金融稳定都具有重大影响。要正确处理防范系统性风险和道德风险的关系，做好风险应对各项工作，确保房地产市场平稳发展。各地区和有关部门要扛起责任。要因城施策，着力改善预期，扩大有效需求，支持刚性和改善性住房需求，支持落实生育政策和人才政策，解决好新市民、青年人等住房问题，鼓励地方政府和金融机构加大保障性租赁住房供给，探索长租房市场建设。要坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，深入研判房地产市场供求关系和城镇化格局等重大趋势性、结构性变化，抓紧研究中长期治本之策，消除多年来“高负债、高杠杆、高周转”发展模式弊端，推动房地产业向新发展模式平稳过渡。二是防范化解金融风险。金融事关发展全局。要统筹好防范重大金融风险和道德风险，压实各方责任，及时加以处置，防止形成区域性、系统性金融风险。要加强党中央对金融工作集中统一领导，深化金融体制改革。三是防范化解地方政府债务风险。要压实省级政府防范化解隐性债务主体责任，加大存量隐性债务处置力度，优化债务期限结构，降低利息负担，稳步推进地方政府隐性债务和法定债务合并监管，坚决遏制增量、化解存量。要禁止各种变相举债行为，防范地方国有企事业单位“平台化”。要加强对融资平台公司的综合治理，推动分类转型。要深化财税体制改革，完善财政转移支付体系，健全省以下财政体制，稳步推进地方税体系建设，夯实地方基本财力和自我发展能力。明年还有许多重要工作要做。要全面推进乡村振兴，稳定粮食生产，坚决防止出现规模性返贫，畅通城乡要素流动和循环，建设宜居宜业和美乡村。要围绕构建高水平社会主义市场经济体制、推进高水平对外开放，谋划新一轮全面深化改革。要筹备办好第三届“一带一路”国际合作高峰论坛，推动共建“一带一路”高质量发展。要深入实施区域重大战略和区域协调发展战略，促进优势互补、各展其长。要推动经济社会发展绿色转型，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，创造条件加快能耗“双控”转向碳排放“双控”制度，持续深入打好蓝天、碧水、净土保卫战，建设美丽中国。这是习近平总书记2022年12月15日在中央经济工作会议上讲话的一部分。

财经风云2023-02-16

ChatGPT带动AI应用场景大发展，计算机新一轮创新浪潮来临？

种猜想，是AI、能源（可控核聚变）还是量子计算、生物科技？ChatGPT的出现，让我们猜想，新一轮创新浪潮大概率将首先发生在AI领域。 ChatGPT为什么是划时代之作？简单来说，ChatGPT是一个由OpenAI 开发的一个大型语言模型，通过训练大量文本数据来生成文本，它能够通过学习和理解人类的语言来对话，还能根据聊天的上下文进行互动，像人类一样聊天交流。更具体来说，它目前的呈现形态是一款聊天机器人，和它对话起来，你会觉得比较顺畅，它上知天文下知地理，文能写广告语、推荐信，理能改bug、编程序，还具有极强逻辑性，甚至情商还不错。曾经被“人工智障”困扰过的人，大概能更加理解，以上功能同时具备有多难得。这一切来自于ChatGPT背后算法+算力的加持，以海量数据集带来了从量变到质变的升华。这很容易理解：如果能用目前能够收集到的所有文本来训练AI，理论上，AI拥有无限学习力，迟早能成为集合从古至今所有人类知识的那样一个存在。根据国泰君安研报，ChatGPT用来进行机器学习训练的参数量已经达到了恐怖的1750亿，预训练数据量也达到了45TB。并且这些数字还在增长。更关键的是，GPT属于生成式AI，也就是不仅能“复制粘贴”，还能“创作”出以前根本不存在的信息。还记得去年火过一阵的AI绘画吗？目前来看，生成式AI在生成内容的质量、逻辑性和安全性方面都已经有了极大提升，而且能应用在多种领域，包括但不限于文本、图像、代码、视频、3D建模和游戏。照此推理，未来，ChatGPT或完全可能具有作家、画家、音乐家、程序员甚至是律师、翻译和老师的能力。这就是前面说的，从人力到机器，从简单计算到海量计算，从单一领域到全面开花。凡此种种，大抵实在算得上“划时代”。有哪些投资机会值得关注？ ChatGPT爆火之前，AI这个话题已经在投资圈沉寂了一段时间，主因是不够智能、能应用的场景也不够多，落地困难。那么抛开热点，站在当下，我们更务实一点，落到产业上，ChatGPT的商业空间究竟怎么样？我们能看到的是，ChatGPT已经实现从辅助索引到内容呈现，极大提高了内容创作者阅读和搜集材料的效率，也能为创作者的思考与创作提供灵感。因此，ChatGPT完全适用于一些重复度强、机械性强的工作，可以直接为创作者服务，也能运用在搜索引擎里。事实是，微软已经在这么干了，不仅ChatGPT已经开始收费，还官宣了Bing搜索将会集成 ChatGPT。这或是其真正走向应用的重要拐点。对应到国内，百度正在开发与ChatGPT对标的“文心一言”，将在3月份完成内测，面向公众开放。360也发布公告：目前公司的类 ChatGPT 技术的各项指标已实现强于GPT 2的水平。另外，集成了海量数据的社区如知乎，也有利于AIGC模型的训练和开发，毕竟，在2月8日微软公布的新版Bing搜索，在其中文网页回答的问题中，就有不少答案来自知乎。延伸一点来看，在搜索引擎之外，如认知智能领域，计算机ETF（159998）前三大重仓股之一——科大讯飞是国产厂商里拥有独特优势的存在。其多年来始终保持自然语言处理等核心技术处于世界前沿水平，并在去年获得 CommonsenseQA2.0 、OpenBookQA 等 12 项认知智能领域权威评测的第一。更关键的或许是，科大讯飞拥有长期建立起来的核心应用场景：包括教育、数字政府、政法、汽车等等，这些都是从模型走向应用的关键入口，用过讯飞快传这一类产品的朋友，对人工智能的应用场景会有更切身的感受另外，譬如聊天机器人、办公软件、AIGC等领域，都可能会是中国的类ChatGPT产品率先落地的产业。客观事实是，作为新生事物，ChatGPT还存在准确度、专业度和及时度不够的问题，开发和运营成本目前也还比较高。不过可以预见，未来算法迭代和提升后这些问题有望解决，开发ChatGPT的OpenAI就曾指出,“高级人工智能所需的计算能力每三个半月就会翻一番”。另一方面，国内厂商的技术也还存在一些差距，例如单颗芯片的算力无法达到欧美水准。不过国内厂商有本土的海量数据优势，加上通过组建多个算力集群叠加多员工迭代的加持，进一步抹平算力上的差距，仍然是值得期待的。值得一提的是，去年11月以来，ChatGPT已经带火了一批计算机/人工智能板块投资品种。但我们可以看得远一点，以计算机为例，作为整个科技板块的估值洼地，它已经沉寂了两年之久，并且中长期逻辑本身具有更丰富的意涵：智能汽车高速增长带来增长空间，行业利润受公共卫生防控影响减弱、增速回升，也为这个板块带来了更高景气度。更何况，还有一个具有万亿空间的细分赛道——信创，正在蓄势待发。这部分，我们留到下篇消息细聊。短期有热点，长期有机会，整体估值不高，大抵正是目前计算机和人工智能板块的写照。看好AI相关技术在国内落地应用的投资者，不妨关注天弘中证人工智能（A：011839；C：011840），其囊括了国内人工智能龙头如科大讯飞、德赛西威、四维图新、科沃斯等；若青睐计算机板块投资机会，场内投资者可关注计算机ETF（159998），场外投资者可关注天弘中证计算机主题ETF联接（A：001629；C：001630），目前其为深交所规模头部的计算机指数基金，且简单清晰、费率较低，或是投资者捕捉计算机市场行情的优质品种。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-02-15

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