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债市早报：资金面维持收敛状态；债市回暖

CPI调整后的实际零售销售增长更能反映消费者购买力变化。8月实际零售销售同比增长2.1%，标志着连续第11个月实现正增长。（三）大宗商品【国际原油期货价格继续上涨，国际天然气价格上涨】 9月16日，WTI 10月原油期货涨1.93%，报64.52美元/桶；布伦特11月原油期货涨1.53%，报68.47美元/桶；COMEX 12月黄金期货涨0.16%，报3725.1美元/盎司；NYMEX天然气价格收涨2.36%至3.117美元/盎司。二、资金面（一）公开市场操作 9月16日，央行以固定利率、数量招标方式开展了2870亿元7天期逆回购操作，其中，操作利率1.40%，投标量2870亿元，中标量2870亿元。Wind数据显示，当日有2470亿元逆回购到期，因此单日净投放资金400亿元。（二）资金利率 9月16日，税期收款，资金面维持收敛状态，主要回购利率继续上行。当日DR001上行2.84bp至1.442%，DR007上行1.46bp至1.498%。数据来源：Wind，东方金诚三、债市动态（一）利率债 1.现券收益率走势 9月16日，受中美贸易谈判达成基本框架影响，早盘债市延续弱势，但午后在央行购买国债传闻提振下，市场情绪有所缓和，债市明显回暖。截至北京时间20:00,10年期国债活跃券250011收益率下行2.0bp至1.7800%，10年期国开债活跃券250215收益率下行2.30bp至1.9200%。数据来源：Wind，东方金诚债券招标情况数据来源：Wind，东方金诚（二）信用债 1. 二级市场成交异动 9月16日，3只产业债成交价格偏离幅度超10%，为“H9龙控01”跌超46%，“H1碧地01”跌超14%；“H1龙控01”涨超20%。 2. 信用债事件武汉天盈投资：公司公告，子公司天乾资管未能按期兑付“20天乾01”本息。该债券余额4.5亿元，期限3年，票息为7.50%，到期日为9月12日。万科：公司公告，公司第一大股东深铁集团向公司提供不超过20.64亿元借款，用于偿还公司在公开市场发行的债券本金与利息。借款期限不超过3年。重庆铜梁金龙城建：召集人公告，拟使用7.5亿元中长期限贷款资金，提前兑付“23铜梁01”。中原航租：中诚信亚太基于商业原因，撤销中原航租“Ag-”的长期信用评级。漳州圆山发展：联合国际出于商业原因，撤销漳州圆山发展“BBB-”的国际长期发行人评级。登封建投：中诚信国际公告，登封建投及子公司合计被执行标的0.61亿元，票据逾期合计0.27亿元。东方时尚：公司公告，控股股东所持5649万股股份司法拍卖成功，成交额为1.69亿元。（三）可转债 1. 权益及转债指数【权益市场三大股指集体收涨】 9月16日，A股走势分化，创业板午后发力反弹，机器人板块掀涨停潮，稀土、养殖、保险板块明显下挫，上证指数、深证成指、创业板指分别收涨0.04%、0.45%、0.68%，全天成交额2.37万亿元。当日，申万一级行业多数上涨，上涨行业中，综合涨超3%，机械设备、计算机涨超2%；下跌行业中，农林牧渔、银行跌逾1%。【转债市场主要指数集体收跌】 9月16日，转债市场继续下行，跌幅收窄，当日中证转债、上证转债、深证转债分别收跌0.18%、0.23%、0.05%。当日，转债市场成交额871.83亿元，较前一交易日放量74.65亿元。转债市场个券多数下跌，437支转债中，180支收涨，244支下跌，13支持平。当日上涨个券中，景兴转债、恒帅转债涨停20%，银轮转债涨超11%；下跌个券中，乐普转2、九洲转2跌逾4%。数据来源：Wind，东方金诚 2. 转债跟踪 9月16日，共同转债公告预计触发转股价格下修条件。 9月16日，九洲转2公告提前赎回。（四）海外债市 1. 美债市场 9月16日，各期限美债收益率普遍下行。其中，2年期美债收益率下行3bp至3.51%，10年期美债收益率下行1bp至4.04%。数据来源：iFinD，东方金诚 9月16日，2/10年期美债收益率利差扩大2bp至53bp；5/30年期美债收益率利差扩大1bp至106bp。 9月16日，美国10年期通胀保值国债（TIPS）损益平衡通胀率保持在2.37%不变。 2. 欧债市场： 9月16日，英国10年期国债收益率上行1bp，其余主要欧洲经济体10年期国债收益率均保持不变。其中，德国10年期国债收益率保持在2.70%不变。数据来源：英为财经，东方金诚 3.中资美元债每日价格变动（截至9月16日收盘）数据来源：Bloomberg，东方金诚整理

金融界昨天11:40

中荷人寿荣获“卓越保险资金配置奖“

记录。这是对专业的坚守，更是对广大保险消费者的负责。中荷人寿在资产配置领域实现了规模、风控与业绩的协同并进，系统性地回答了新时期保险资金如何平衡发展的核心命题。展望未来，中荷人寿将继续深化专业能力，为客户与社会创造长期、稳健的价值，以最高职业操守和专业能力，继续为做好金融“五篇大文章”谱写保险资金运用的优异篇章。

金融界昨天11:30

明略科技吴明辉：通用Benchmark就像学科考试，每个领域要有自己的评估体系

试广告片的效果。判断广告是否能吸引潜在消费者、是否能打动目标人群。过去，广告测试的方法非常传统，我们会把消费者请到实验室观看广告，之后让他们填写问卷，根据问卷结果决定是否修改广告或直接投放。后来，测试方法升级为消费者佩戴可穿戴设备，我们通过捕捉脑电、眼动等信号，分析消费者观看视频广告时的情感变化。在这一过程中，我们积累了大量广告片的测试信号数据，而这些信号正是 “主观性” 的最佳体现。因为每个人的信号都不同，完全不存在统一标准。大模型崛起后，通过把这些脑电、眼动信号与基础大模型相结合，我们训练出一个多模态的专业领域专家模型（specialize model）。在模型训练过程中，我们采用了一种特殊的网络结构 —— 超图（hypergraph），这种结构与传统图论中的图形结构不同，它能高效存储广告播放过程中各个视频片段之间的相似度，最终通过超图清晰地呈现出视频的故事线和情节结构。通过超图进行训练，不仅效果好，而且训练与计算成本远低于 Transformer。这项超图多模态大模型研究成果最终获得了ACMMM2024最佳论文提名。图片来源：明略科技目前，基于我们自研的超图多模态大模型的产品——全球广告创意优化与测试平台 AdEff 已经正式上线。这是一款面向全球市场的 SaaS 产品，核心功能是可以测试同一支广告片在不同人群中产生的情感反应差异，这对出海企业意义重大。现在很多中国品牌都在拓展海外市场，但不同国家、不同文化背景的消费者，对广告内容的理解和接受度完全不同。在成本上，过去，在一个市场测试一支广告片的成本大概需要 1 万美元，现在，大模型将测试成本大幅压缩。对企业来说，成本降低意味着他们可以进行更多的尝试。现在很多客户的广告片已经不是由广告公司拍摄，而是用 AI 生成，生成后通过我们的产品快速测试，就能避免因广告效果不佳导致的流量费用浪费。更有意思的是，当企业测试完广告片后，还能与大模型进行交互。比如，在广告播放的第 3 秒到第 5 秒，消费者为什么会感到兴奋？大模型互动的逻辑其实正是动态推理，它可以用自然语言解释信号升高的原因，分析对应用户群体的想法。如果某个片段的广告效果不好，大模型还能站在广告拍摄专家的视角，给出具体的优化建议，这对客户的吸引力很大。因为过去邀请消费者到实验室测试广告，测试结束后消费者就离开了。当广告主后续想深入了解 “当时消费者为什么会兴奋” 时，已经无法再联系到受访者。但现在，客户随时能与模型交互，挖掘背后的深层原因。我们最近推出的另一款智能体 ——妙啊，聚焦爆款投流素材内容生成场景。当前短视频营销竞争激烈，很多企业过去一年才发布几十个广告，现在一天就要上线几百个广告，否则很难在社媒平台获得足够流量。然而，很多企业用大模型制作广告，但最大的痛点是不知道该写什么 prompt，不知道如何设计剧情脚本。我们的“妙啊”可以帮助大家解决这个问题。通过超图多模态大模型，先从全网搜集海量广告素材，再通过模型拆解素材中的 “爆款片段”，之后将优质片段输入到 “故事脚本生成模型” 中。因为我们已经预先解析了真正吸引消费者的内容素材，提炼出有效的脚本逻辑，所以真正挖掘出了消费者感兴趣的内容，同时缩短了 “广告创意” 到 “成片投放” 的周期。总的来说，我认为，一方面，垂直领域有大量未被挖掘的AI应用场景，未来模型层必然是 “百家争鸣” 的格局，绝非只有基础模型公司。每个领域的模型都应该具备独特性，关键在于要有自己“独特的 benchmark”。对企业来说，通用 benchmark 就像基础学科考试，判断模型是否具备实战能力，看的是每个行业独有的评估体系。另一方面，AI 的优化不应仅局限于模型层面，未来还将延伸到智能体，甚至多智能体层面。多个智能体组成混合智能体，进行互相博弈，最终形成端到端的优化。我们今年的重点工作之一是将模型推向全球市场。聚焦15个重点海外市场，深化模型训练，将企业客户从中国出海企业拓展至海外市场的本土企业。同时，我们将推动构建一个覆盖全球各个国家与地区的广告素材库，并与当地广告学院、广告评审专家合作，将专业反馈通过 RLHF（基于人类反馈的强化学习）的方式融入到模型训练中。目前，无论是做品牌广告测试，还是效果广告的内容生成，我们都欢迎大家体验我们明略的产品，我们也将通过持续的技术创新，帮助企业创造更大价值。谢谢大家！以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云昨天11:01

“衰退警告”四起？穆迪独特观点：只要富人继续消费，就可避免！

会避免衰退。他根据美联储的金融账户和消费者金融调查，汇编了2025年第二季度按收入群体划分的支出数据。赞迪在社交媒体平台X上发帖表示，新数据表明“美国经济在很大程度上是由富裕人群推动的”。 “只要他们继续支出，经济就应该能够避免衰退，但如果他们变得更加谨慎，无论出于何种原因，经济都会面临大问题。”他补充道。赞迪指出，新的支出数据清楚地说明了为什么美国人对经济状况不满意。 “对于处于收入分配底层80%的人，即年收入低于17.5万美元的人来说，自疫情爆发以来，他们的支出只是跟上了通货膨胀的步伐。收入更高的20%的家庭状况要好得多，而收入最高的3.3%的家庭状况则更好。”他写道。近段时间以来，赞迪频频警告经济衰退的可能性。就在上周末，他还警告称，美国在未来12个月内陷入经济衰退的风险目前为48%。 “尽管这一比例不到50%，但从历史数据来看，这种情况从未出现过如此高的概率。”他之前在一篇帖子中写道。上个月，在令人震惊的糟糕的7月份就业报告发布后，赞迪也警告说，“经济正处于衰退的边缘”，并指出消费者支出疲软，建筑业和制造业萎缩。在8月份就业报告公布后，赞迪则表示，美国经济正处于衰退的边缘，而且可能已经处于衰退之中。他认为6月数据的修正尤其重要，因为经济衰退通常始于就业人数下降的第一个月。6月数据显示就业人数减少了1.3万人。衰退警告四起事实上，不止是赞迪，华尔街对经济衰退的警告声正愈发响亮。瑞银此前指出，从5月到7月，美国经济的“硬数据”显示衰退风险水平升高，近期的概率高达93%，这一水平已经处于令人担忧的水平。瑞银的数据参考包括一些典型的衰退预警信号，例如收益率曲线倒挂，也包括一些更加宏观的经济指标，如个人收入、消费、工业生产和就业数据，并排除了情绪调查、采购经理指数和金融市场信号的干扰。国际知名投行巴克莱（Barclays）上个月也预测，在美国总统特朗普执政期间，美国经济衰退的可能性为50%。具体而言，该行表示，就业市场放缓意味着，到2026年中期，美国经济衰退的可能性为33%至39%，到2027年中期，美国经济衰退的可能性为50%至56%。巴克莱资深美国经济学家Jonathan Millar在一份客户报告中表示，该行的模型表明，“美国经济增长的基本速度已放缓至容易受到衰退影响的程度”。

金融界昨天10:50

邦达亚洲：降息预期持续升温美元指数刷新11周低位

成为近年来最奇特的一次会议之一。美国消费者支出在8月份展现出超预期的强劲势头，零售销售数据连续第三个月增长。16日，美国商务部公布的数据显示：美国8月零售销售环比 0.6%，预期 0.2%，前值 0.5%。美国8月零售销售(除汽车)环比0.7%，预期 0.4%，前值 0.4%。美国8月零售销售(除汽车与汽油)环比0.7%，预期 0.4%，前值 0.3%。8月份的零售增长具有广泛性，在13个主要类别中有9个录得增长。这轮增长主要由在线零售商、服装店和体育用品店引领，可能反映了返校季购物的提振作用。作为零售报告中唯一的服务业类别，餐饮业支出在经历前一个月的下滑后，本月反弹增长了0.7%。值得注意的是，即使部分经济学家预计汽车销售将拖累整体数据，该类别销售额仍在继续增长，只是增速有所放缓。

邦达亚洲昨天09:58

港股开盘：恒指微涨0.44%。科指涨0.91%，科网股及汽车股走高，蔚来汽车涨超7%，阿里市值重回三万亿港元

+服务消费、高水平对外开放+服务消费、消费者保障、财政金融支持等维度上，消费政策着力点及其成效的转变还刚刚开始。

金融界昨天09:30

硅谷大力押注“环境”技术，用于训练AI智能体

主使用软件应用为人类完成任务。但如今将消费者级 AI 智能体（无论是 OpenAI 的 ChatGPT Agent，还是 Perplexity 的 Comet）投入实际使用便会发现，这项技术的局限性仍十分明显。要让 AI 智能体具备更强的稳健性，或许需要行业尚未完全探索出的一系列新技术支持。其中一项技术便是精心模拟 “工作空间”，让智能体在其中接受多步骤任务训练 —— 这种 “工作空间” 被称为强化学习（reinforcement learning，简称 RL）环境。正如带标签的数据集推动了上一波 AI 发展浪潮，强化学习环境正逐渐成为智能体开发过程中的关键要素。 AI 研究人员、创业者及投资者透露，目前顶尖 AI 实验室对强化学习环境的需求大幅增加，而有意提供此类技术的初创公司也不在少数。 “所有大型 AI 实验室都在内部搭建强化学习环境，” 安德森・霍洛维茨基金（Andreessen Horowitz）普通合伙人珍妮弗・李表示，“但可想而知，创建这类数据集的复杂度极高，因此 AI 实验室也在寻找能打造高质量环境与评估体系的第三方供应商。整个行业都在关注这一领域。” 对强化学习环境的需求催生了一批资金雄厚的新兴初创公司，例如 Mechanize Work 和 Prime Intellect，这些公司均致力于在该领域占据领先地位。与此同时，Mercor、Surge 等大型数据标注公司表示，随着行业正从静态数据集向交互式模拟转型，它们也在加大对强化学习环境的投入以跟上趋势。大型实验室同样在考虑巨额投资：据《The Information》报道，Anthropic 的管理层已讨论计划在未来一年内，为强化学习环境投入超 10 亿美元。投资者与创业者们期望，这些初创公司中能诞生出 “强化学习环境领域的 Scale AI”—— 这里的 Scale AI 是估值 290 亿美元的数据标注巨头，曾为聊天机器人时代的发展提供了重要支撑。目前的核心问题在于，强化学习环境是否真能推动 AI 技术突破现有边界。什么是强化学习（RL）环境？从本质上讲，强化学习环境是模拟 AI 智能体在真实软件应用中操作场景的 “训练场”。一位创业者形容其构建过程 “就像制作一款非常枯燥的电子游戏”。例如，某个环境可模拟 Chrome 浏览器，并向 AI 智能体下达 “在亚马逊上购买一双袜子” 的任务。系统会对智能体的表现进行评分，若任务成功（即买到合适的袜子），便会向其发送 “奖励信号”。尽管这类任务听起来相对简单，但 AI 智能体在执行过程中仍可能在多个环节出错：可能在网页下拉菜单中 “迷路”，也可能误购多双袜子。由于开发者无法精准预测智能体可能出现的失误，环境本身必须具备足够的稳健性，既能捕捉所有意外行为，又能提供有效的反馈 —— 这使得构建环境的复杂度远高于创建静态数据集。部分强化学习环境设计十分复杂，可支持 AI 智能体使用工具、访问互联网或调用各类软件应用完成指定任务；另有部分环境则定位更细分，专注于帮助智能体学习企业级软件应用中的特定任务。尽管强化学习环境如今是硅谷的热门技术，但使用这类技术的先例早已有之。2016 年，OpenAI 的首批项目之一便是构建 “RL Gyms”（强化学习场馆），其理念与现代强化学习环境高度相似；同年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo AI 系统击败围棋世界冠军，该系统同样在模拟环境中采用了强化学习技术。如今的强化学习环境之所以具有独特性，在于研究人员正尝试结合大型 Transformer 模型，打造能 “使用计算机” 的 AI 智能体。与 AlphaGo（仅适用于封闭环境的专用 AI 系统）不同，如今的 AI 智能体旨在具备更通用的能力。当前的 AI 研究人员虽拥有更坚实的技术起点，但目标也更为复杂，可能出现的问题也更多。竞争激烈的领域 Scale AI、Surge、Mercor 等 AI 数据标注公司正积极顺应趋势，着力打造强化学习环境。这些公司不仅比该领域多数初创企业拥有更充足的资源，还与 AI 实验室建立了深厚的合作关系。 Surge 首席执行官埃德温・陈（Edwin Chen）表示，近期已观察到 AI 实验室对强化学习环境的需求 “显著增长”。他透露，Surge 去年通过与 OpenAI、谷歌、Anthropic、Meta 等 AI 实验室合作，营收据称达到 12 亿美元；该公司近期已成立专门的内部团队，负责强化学习环境的搭建工作。紧随 Surge 之后的是估值 100 亿美元的初创公司 Mercor，该公司同样与 OpenAI、Meta、Anthropic 有合作。TechCrunch 获取的营销材料显示，Mercor 正向投资者推介其核心业务 —— 为编程、医疗、法律等特定领域任务打造强化学习环境。 Mercor 首席执行官布伦丹・富迪（Brendan Foody）表示：“很少有人真正意识到，强化学习环境领域蕴含的机遇究竟有多大。” Scale AI 曾在数据标注领域占据主导地位，但自 Meta 投资 140 亿美元并挖走其首席执行官后，该公司的市场份额逐渐下滑。此后，谷歌和 OpenAI 不再将 Scale AI 列为数据供应商，甚至在 Meta 内部，Scale AI 也面临数据标注业务的竞争压力。尽管如此，Scale AI 仍在努力适应趋势，投身强化学习环境的构建。 “这正是（Scale AI）所处行业的本质，”Scale AI 负责智能体与强化学习环境的产品负责人切坦・拉内（Chetan Rane）表示，“Scale 已证明其快速适应的能力：在我们的首个业务板块 —— 自动驾驶领域的早期阶段，我们做到了这一点；ChatGPT 问世后，Scale AI 也成功适应了新趋势；如今，我们再次在智能体、环境等新前沿领域进行调整。” 部分新兴企业从创立之初便专注于强化学习环境领域。成立约 6 个月的初创公司 Mechanize Work 便是其中之一，该公司提出了 “实现所有工作自动化” 的大胆目标。不过，联合创始人马修・巴尼特（Matthew Barnett）向 TechCrunch 透露，其公司目前正从为 AI 编程智能体打造强化学习环境起步。巴尼特表示，Mechanize Work 计划为 AI 实验室提供少量高稳健性的强化学习环境，而非像大型数据公司那样打造大量简单的强化学习环境。为此，该初创公司为软件工程师开出了 50 万美元的年薪（用于构建强化学习环境），这一薪资远高于在 Scale AI 或 Surge 从事小时工性质工作的报酬。两位知情人士透露，Mechanize Work 已开始与 Anthropic 合作开发强化学习环境。对此，Mechanize Work 与 Anthropic 均拒绝就合作细节置评。另有部分初创公司押注强化学习环境在 AI 实验室之外的领域也将产生影响力。由 AI 研究员安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）、Founders Fund 风投、Menlo Ventures 风投支持的初创公司 Prime Intellect，正将其强化学习环境定位为服务中小型开发者。上个月，Prime Intellect 推出了强化学习环境中心，目标是打造 “强化学习环境领域的 Hugging Face”（Hugging Face 为 AI 领域知名开源社区）。该平台旨在让开源开发者获得与大型 AI 实验室同等的资源支持，同时在此过程中向开发者出售计算资源访问权限。 Prime Intellect 研究员威尔・布朗（Will Brown）表示，在强化学习环境中训练具备通用能力的智能体，所需的计算成本可能高于以往的 AI 训练技术。因此，除了打造强化学习环境的初创公司，为这一过程提供算力支持的 GPU 供应商也将迎来机遇。 “没有任何一家公司能独自主导强化学习环境领域，其规模太大了，” 布朗表示，“我们目前所做的部分工作，只是尝试围绕该领域搭建良好的开源基础设施。我们的核心服务是提供计算资源，这确实是使用 GPU 的便捷入口，但我们更着眼于长期发展。” 能否实现规模化发展？关于强化学习环境，目前尚未有定论的问题是：这项技术能否像以往的 AI 训练方法那样实现规模化发展？过去一年，强化学习推动了 AI 领域多项重大突破，包括 OpenAI 的 o1 模型、Anthropic 的 Claude Opus 4 模型等。这些突破意义重大，因为此前用于改进 AI 模型的方法如今正显现出 “收益递减” 的趋势。强化学习环境是 AI 实验室对强化学习技术 “更大押注” 的一部分 —— 许多人认为，随着在该技术中投入更多数据与计算资源，强化学习将持续推动 AI 进步。OpenAI 负责 o1 模型的部分研究人员此前透露，该公司最初之所以投资 AI 推理模型（通过对强化学习和测试时计算的投入开发而成），正是因为他们认为这类模型具备良好的规模化潜力。目前，强化学习实现规模化的最佳路径尚不明确，但强化学习环境似乎是颇具潜力的方向。与仅通过文本回复奖励聊天机器人不同，强化学习环境能让智能体在模拟场景中操作工具、使用计算机完成任务 —— 这种方式虽然对资源的消耗远更高，但潜在的回报也更大。也有部分人士对强化学习环境的发展前景持怀疑态度。曾担任 Meta AI 研究负责人、现联合创立 General Reasoning 公司的罗斯・泰勒表示，强化学习环境容易出现 “奖励作弊”（reward hacking）现象 —— 即 AI 模型为获得奖励而 “作弊”，并未真正完成任务。 “我认为人们低估了环境规模化的难度，” 泰勒说，“即便是目前公开可用的最佳（强化学习环境），若不进行大幅修改，通常也无法正常使用。” OpenAI API 业务工程负责人舍温・吴（Sherwin Wu）在近期播客中表示，他对强化学习环境领域的初创公司 “持看空态度”。吴指出，该领域竞争异常激烈，且 AI 研究发展速度极快，要为 AI 实验室提供优质服务难度很大。卡帕西（作为 Prime Intellect 的投资者，曾称强化学习环境可能成为突破性技术）也对整个强化学习领域表达了谨慎态度。他在社交平台 X 的帖子中提出疑问：通过强化学习技术，AI 还能实现多大程度的进步？ “我对环境与智能体交互持乐观态度，但对强化学习本身持悲观态度。” 卡帕西表示。

金融界昨天08:20

24小时环球政经要闻全览 | 9月17日

，在全球经济不确定性加剧的背景下，美国消费者支出仍保持稳健。报道称英伟达中国特供AI芯片RTX6000D市场遇冷两位了解采购谈判情况的人士表示，Nvidia(英伟达)为中国市场量身定制的最新人工智能(AI)芯片RTX6000D的需求并不热烈，一些大型科技公司并未下订单。他们补充说，从性价比角度考虑以及与Nvidia其他产品相较，RTX6000D没那么有吸引力。美科技巨头承诺向英国投资逾400亿美元美国几家大型科技公司表示，它们将斥资逾400亿美元扩大英国的AI基础设施，此举正值该国迎来特朗普的国事访问。微软周二表示，到2028年，它将向英国的AI基础设施和现有业务投入300亿美元，这是该公司在英国最大的财务承诺。谷歌表示，未来两年将在英国投入约68亿美元用于AI、研发和相关工程。与此同时，英伟达、OpenAI以及英国公司Nscale 正联手在英国建设人工智能基础设施，以满足OpenAI的算力需求。在其他投资中，AI云计算公司CoreWeave计划在英国投入约20.4亿美元用于AI数据中心的容量和运营。Salesforce则宣布，到2030年，将向其英国业务再投资20亿美元，而贝莱德将向英国各地的数据中心投入5亿英镑。礼来斥资50亿美元在美建厂美东时间周二，美国医药巨头礼来宣布，将投资50亿美元在弗吉尼亚州古奇兰县建设一家生产基地，以提升靶向抗癌药等高端疗法的原料药与制剂生产。美股盘中，礼来股价上涨逾2.5%。谷歌Gemini超越ChatGPT，登顶苹果App Store 本周，谷歌的Gemini应用在苹果App Store免费应用排行榜上夺得第一名，超过了近三年前引爆生成式AI热潮的ChatGPT。谷歌的Gemini AI模型最近进行了一些更新，升级版的“Flash”AI模型——2.5 Flash Image，新增了Nano Banana图像编辑功能，吸引了大量新用户。

格隆汇昨天08:11

华源证券：首次覆盖中宠股份给予买入评级

入主动权。鉴于头部品牌长期积累的口碑及消费者心智的占领，马太效应凸显，无论是其复购还是制造成本均有较强的优势，据此拉开与中小品牌的差距，拉动行业份额的集中化。　　品牌崛起始于顶尖制造能力。中宠核心优势始于制造，多年经验累积铸造顶尖制造能力，反哺自有品牌，赋予旗下品牌“出口第一，入口安心”的核心价值主张。用“出口第一”的口碑背书，做让消费者“安心”的产品，解决宠物食品行业食品安全不稳定的痛点，从而打动消费者。2024年自有品牌实现质的飞跃，进入发展快车道。本报告试图解析中宠蛰伏多年、2024年崛起的核心逻辑，进而探究未来发展的持续性。　　经营思维转变，梳理明确品牌定位，探索出一条独一无二的品牌之路，2024年旗下品牌表现全面提升。2024年公司推出了员工持股计划，以市场份额为导向，坚定市场投入。公司对“Wanpy顽皮”品牌进行了战略性的重新定位与产品线梳理。以“TOPTREES领先”品牌的成功经验为基础，团队发挥协同效应，使“Wanpy顽皮”品牌焕发出新的活力。相比现阶段国内品牌以产品营销逻辑为主，缺乏品牌哲学及理念输出。中宠结合“出口第一”这一独一无二的领先地位，精准锚定核心价值，输出公司27年制造经验、经得起国际标准考验的产品品质，树立“入口安心”的品牌理念。另外，公司正在积极布局自有品牌出海业务，打造国际化品牌矩阵，建设国际化品牌形象，从而提升国内的品牌形象，赢得消费者心智。“Wanpy顽皮”品牌在过去十年间稳健前行，2024年份额提升有加快之势。“TOPTREES领先”销售表现全面突破，在天猫双十一多个品类榜单中崭露头角，尤其在烘焙粮品牌中跻身前三甲。　　顶尖制造能力的战略价值被低估。外销代工业务是中宠的起点，也是中宠的立身之本，连续9年取得正增长，收入CAGR达到20.6%。有别于市场认为代工业务是一项价值不高的业务，外销业务绝非简单的贸易活动，而是一项对公司综合实力要求极高的复杂业务。尽管2018年以来国际贸易摩擦加大，中宠股份凭借其前瞻性的全球化布局、卓越的客户开发维护机制以及海外代工厂的高效商业模式，收入逆势增长，表现出较强的抗风险能力，而这样的能力在整个行业都显得尤为稀缺，其价值不应被低估。　　中宠内外销业务逆势而上，充分体现其核心优势，预计未来快速发展势不可挡，实现“中国制造”到“中国品牌”华丽转身。在中国宠物食品行业产品同质化竞争严重，营销流量成本攀升的背景下，中宠逆势而上，其背后的核心原因是市场打法另辟蹊径、顶尖制造能力、资金优势的协同的结果，公司的品牌业务链路已经打通。外销业务则到了全球化布局的收获期，品牌出海为公司外销业务注入新动力，推动公司在全球价值链中实现跨越式发展。　　盈利预测与评级：我们预计公司2025-2027年归母净利润分别为4.71/6.06/8.16亿元，同比增速分别为19.6%/28.7%/34.6%，当前股价对应的PE分别为35.6/27.7/20.6倍。我们选取乖宝宠物、佩蒂股份为可比公司，2025-2027平均PE为36.5、29.1、23.8。鉴于品牌崛起进入向上经营周期，内销业务较高速增长；顶尖制造能力的战略价值或被低估，首次覆盖给予“买入”评级。　　风险提示。原材料价格波动风险，国内市场竞争加剧的风险，企业因管理不当导致出现食品安全的风险，全球贸易摩擦加剧的风险。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有35家机构给出评级，买入评级25家，增持评级10家；过去90天内机构目标均价为69.21。以上内容为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成（网信算备310104345710301240019号），不构成投资建议。

证券之星昨天07:30

美联储利率决议前瞻：“点阵图”暗藏玄机至2025年年底或降息三次

可能推高通胀并抑制经济活动。 8月美国消费者价格涨幅有所加快，但整体仍大体符合市场预期。巴克莱分析师指出，关税推动的价格上涨呈现“分阶段”特征，预计9月和10月通胀将出现“更浅的峰值”。不过，市场预计鲍威尔在会后新闻发布会上将更强调近期走弱的美国就业市场。正是就业市场的疲软推动市场押注美联储将通过降息来刺激投资和招聘。巴克莱分析师称，鲍威尔可能会强调，劳动力市场的走软更多是由于“供给冲击”，而不是对劳动力需求的突然崩塌。目前，市场几乎笃定美联储将在周三结束最新的政策会议时，至少降息25个基点，同时仍存在小概率会降息50个基点。设定利率的联邦公开市场委员会（FOMC）将于今日开启为期两天的会议。巴克莱分析师写道：“在我们看来，这次美联储会议很可能不会带来重大、推动市场的意外。” 在会议前夕，他们维持对风险资产的“增持”立场，尽管美股近期已多次创下历史新高。他们认为，目前没有任何“短期催化剂”能够撼动降息预期与人工智能热潮结合所带来的投资者乐观情绪。

佳华168昨天04:48

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