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DTSniper
个人简介：十年美国日内交易经验，前纽约Day Trader
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一波反抽在开盘半小时的低点受阻后，没有及时止损。事实上在午盘两波反弹都回不到开盘半小时低点时，日内向下突破趋势成立的概率已经很大了，及时止损大概会亏50%，但将剩余的50%再买个put，还是能再赚个翻倍的。日内末日期权机会很多，不应在市场没按照事先计划运行时继续认死理，换个角度立刻海阔天空[笑哭]","text":"这个期权后来归零了，亏损100%，但在操作上昨天错误太多，有以下几点值得总结一下：1. 昨天买入这个QQQ 357 call的判断，是基于纳指开盘半小时向下破位后动能不算强，一旦政府关门谈判出现进展，有机会逆转回到原盘整区间357-363，这样的话末日call有至少两三倍的空间；2. 买入时机有点操之过急，没有等到放量大阴棒稳住后下手；3. 一波反抽在开盘半小时的低点受阻后，没有及时止损。事实上在午盘两波反弹都回不到开盘半小时低点时，日内向下突破趋势成立的概率已经很大了，及时止损大概会亏50%，但将剩余的50%再买个put，还是能再赚个翻倍的。日内末日期权机会很多，不应在市场没按照事先计划运行时继续认死理，换个角度立刻海阔天空[笑哭]","html":"这个期权后来归零了，亏损100%，但在操作上昨天错误太多，有以下几点值得总结一下：1. 昨天买入这个QQQ 357 call的判断，是基于纳指开盘半小时向下破位后动能不算强，一旦政府关门谈判出现进展，有机会逆转回到原盘整区间357-363，这样的话末日call有至少两三倍的空间；2. 买入时机有点操之过急，没有等到放量大阴棒稳住后下手；3. 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","text":"0DTE期权产品越来越多了。先小试牛刀，看看每周瞅准机会梭哈末日期权，效果如何[财迷]","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/a11f853491a29e9e91abafdb982d5c8c","width":"981","height":"1637"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":3,"link":"https://laohu8.com/post/221588490092560","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1705,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":220760916979712,"gmtCreate":1694917964115,"gmtModify":1694917965801,"author":{"id":"3515369000963941","authorId":"3515369000963941","name":"DTSniper","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/U/3572940235335615\">@船长每日观察 </a>这篇最后有论证十年国债利率涨到4.5%以上的可能性，主要看通胀预期","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/U/3572940235335615\">@船长每日观察 </a>这篇最后有论证十年国债利率涨到4.5%以上的可能性，主要看通胀预期","text":"@船长每日观察 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财政盛宴支撑美国经济 疫情后，在美联储的无限量QE和美国财政大宽松的双重刺激下，美国经济迅速在2021年出现了一波过热增长，同时也带来了通胀问题。于是2022年初美联储急打方向盘，迅速转向紧缩，使美国经济增长和通胀都得到了降温。不过在此期间，美国的财政支出始终维持在高于长期趋势线的水平，支撑了美国制造业回流和再工业化的战略。 来源：Wind 在充沛的财政刺激之下，标普500指数成分公司的预期资本开支近三年在加速扩张，同时制造业就业人数也显著超过了疫情前的高点，并没有受到美联储加息缩表的影响。 来源：彭博 美国居民疫情后普遍涨工资，有了超额储蓄，尤其是风口上的制造业就业人员，今年以来工资同比涨幅仍在持续上升，目前接近5%，高于通胀水平。这也支撑着美国的消费与服务业持续景气，整体经济韧性十足。 来源：Wi","listText":"随着美联储加息接近尾声，而美国经济依旧韧性十足，市场已基本放弃了美国与全球经济即将走向衰退的预期。美国银行发布的9月全球基金经理调查显示，认为全球经济（不含中国）将软着陆或不着陆的比例提升到了74%。除此之外，亚特兰大美联储每日公布的美国GDP预测值(GDPNow)，也来到了最近一年最高的位置。 来源：彭博 那么，美国经济的韧性真的足以跨越经济周期，实现原地起飞，带领美股再创新高吗？我们先回顾一下全球大类资产表现。 一、7月与8月资产表现回顾 过去两个月，全球主要大类资产大多经历了一番过山车行情。总体而言，以原油为首的大宗商品表现最好，美股其次。而在美元上涨、美国经济软着陆预期加强，以及美国国债重新大量发行的背景下，大中华区股票、非美货币和美国长期债券均表现不佳。 来源：彭博，所有收益为美元计价全收益 而在我们7月初给出的资产配置标的中，美股油气开采股一枝独秀，除了美国长期国债之外，其余资产均录得正收益。 来源：彭博，所有收益为美元计价全收益 二、市场解读 1. 财政盛宴支撑美国经济 疫情后，在美联储的无限量QE和美国财政大宽松的双重刺激下，美国经济迅速在2021年出现了一波过热增长，同时也带来了通胀问题。于是2022年初美联储急打方向盘，迅速转向紧缩，使美国经济增长和通胀都得到了降温。不过在此期间，美国的财政支出始终维持在高于长期趋势线的水平，支撑了美国制造业回流和再工业化的战略。 来源：Wind 在充沛的财政刺激之下，标普500指数成分公司的预期资本开支近三年在加速扩张，同时制造业就业人数也显著超过了疫情前的高点，并没有受到美联储加息缩表的影响。 来源：彭博 美国居民疫情后普遍涨工资，有了超额储蓄，尤其是风口上的制造业就业人员，今年以来工资同比涨幅仍在持续上升，目前接近5%，高于通胀水平。这也支撑着美国的消费与服务业持续景气，整体经济韧性十足。 来源：Wi","text":"随着美联储加息接近尾声，而美国经济依旧韧性十足，市场已基本放弃了美国与全球经济即将走向衰退的预期。美国银行发布的9月全球基金经理调查显示，认为全球经济（不含中国）将软着陆或不着陆的比例提升到了74%。除此之外，亚特兰大美联储每日公布的美国GDP预测值(GDPNow)，也来到了最近一年最高的位置。 来源：彭博 那么，美国经济的韧性真的足以跨越经济周期，实现原地起飞，带领美股再创新高吗？我们先回顾一下全球大类资产表现。 一、7月与8月资产表现回顾 过去两个月，全球主要大类资产大多经历了一番过山车行情。总体而言，以原油为首的大宗商品表现最好，美股其次。而在美元上涨、美国经济软着陆预期加强，以及美国国债重新大量发行的背景下，大中华区股票、非美货币和美国长期债券均表现不佳。 来源：彭博，所有收益为美元计价全收益 而在我们7月初给出的资产配置标的中，美股油气开采股一枝独秀，除了美国长期国债之外，其余资产均录得正收益。 来源：彭博，所有收益为美元计价全收益 二、市场解读 1. 财政盛宴支撑美国经济 疫情后，在美联储的无限量QE和美国财政大宽松的双重刺激下，美国经济迅速在2021年出现了一波过热增长，同时也带来了通胀问题。于是2022年初美联储急打方向盘，迅速转向紧缩，使美国经济增长和通胀都得到了降温。不过在此期间，美国的财政支出始终维持在高于长期趋势线的水平，支撑了美国制造业回流和再工业化的战略。 来源：Wind 在充沛的财政刺激之下，标普500指数成分公司的预期资本开支近三年在加速扩张，同时制造业就业人数也显著超过了疫情前的高点，并没有受到美联储加息缩表的影响。 来源：彭博 美国居民疫情后普遍涨工资，有了超额储蓄，尤其是风口上的制造业就业人员，今年以来工资同比涨幅仍在持续上升，目前接近5%，高于通胀水平。这也支撑着美国的消费与服务业持续景气，整体经济韧性十足。 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","text":"巴伦魔咒了解一下？[笑哭]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/186540692029640","repostId":"1129178571","repostType":4,"repost":{"id":"1129178571","weMediaInfo":{"introduction":"中国最具影响力的财经新闻媒体《财经》携手道琼斯媒体集团，引入百年历史的《巴伦》（Barron's）独家内容，打造涵盖全球金融信息、市场动态、行业分析、公司研究及理财顾问评估的全球投资平台。","home_visible":1,"media_name":"巴伦周刊","id":"1063202233","head_image":"https://static.tigerbbs.com/dd0fd02e1b0644cdbe57505e702dacab"},"pubTimestamp":1686578511,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1129178571?lang=&edition=full","pubTime":"2023-06-12 22:01","market":"us","language":"zh","title":"美股牛市回来了，这次可能是长牛","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1129178571","media":"巴伦周刊","summary":"股市在弄明白未来会发生什么时的速度非常快，一眨眼你可能就会错过牛市。美国股市以攀爬“忧虑之墙”（Wall of Worry，指股市超越一系列负面因素并持续上涨的趋势）之势进入2023年，现在已经接近牛","content":"<html><head></head><body><blockquote>股市在弄明白未来会发生什么时的速度非常快，一眨眼你可能就会错过牛市。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">美国股市以攀爬“忧虑之墙”（Wall of Worry，指股市超越一系列负面因素并持续上涨的趋势）之势进入2023年，现在已经接近牛市区域，一切开始变得有意思起来。 </p><p style=\"text-align: justify;\">今年年初，对股市能否保持涨势持怀疑立场的人士认为，在脱离去年10月低点的“熊市反弹”势头减弱之际，预计接下来股市会下跌。他们给出的理由包括：美联储连续快速加息导致所有企业的资本成本上升，不管是初创企业还是银行；美国经济正在放缓，衰退迟早会到来；企业盈利增长陷入停滞；除了少数几家大型科技公司外，其他公司的股票均表现不佳。 </p><p style=\"text-align: justify;\">虽然负面因素不少，但当时标普500指数估值似乎依然偏高，尤其是考虑到企业盈利前景黯淡这一点。更令人不安的是，标普500指数始终无法突破4200点，这说明有一些未知风险在限制股市的上行空间。 </p><p style=\"text-align: justify;\">然而，不管是债务上限僵局、小范围银行业危机还是企业盈利下滑的可能性，都没有阻止股市的上涨。此外，空头显然忘记了一点：股市永远是向前看的，而不是向后看。所有对潜在经济衰退的担忧，都无法掩盖标普500指数已经在2022年经历过熊市的事实。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/22e1509c1887474dd464fe9451c04a40\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"677\" tg-height=\"474\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，如果美联储停止加息，企业盈利开始复苏，股市有望守住目前的估值水平，想想看：4200点的关口都被突破了。标普500指数目前已从去年10月12日低点上涨了19.5%，距离进入牛市仅一步之遥。 </p><p style=\"text-align: justify;\">此外，事实证明经济增长仍具有弹性，再加上美联储接近暂停加息、企业盈利将再次加速增长以及更多股票做好了参与上涨行情的准备，接下来的牛市将获得支撑。 </p><p style=\"text-align: justify;\">Yardeni Research的埃德·亚德尼(Ed Yardeni)说：“美股正处于牛市的观点变得越来越有说服力，也越来越难以反驳。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>衰退不意味着股市一定会暴跌</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">让人觉得有些不可思议的是，这一观点首先要从一场可能无法避免的经济衰退说起。过去15个月，美联储已将利率从接近零的水平上调至5%-5.25%，所有经济领域都感受到了加息的影响。受到影响的还包括抵押贷款利率上升冲击下的住房市场，以及硅谷银行、第一共和国银行和Signature Bank倒闭后贷款标准收紧的银行系统。不过，经济衰退并不意味着股市一定会暴跌。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7cc19bbc0f4a7688f39ef32b69d5449b\" alt=\"Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)\" title=\"Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)\" tg-width=\"700\" tg-height=\"467\"/><span>Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)</span></p><p style=\"text-align: justify;\">CIBC Private Wealth US首席投资官戴维·多纳贝迪安(David Donabedian)说：“我们都知道，股市往往在经济仍处于衰退期时见底，然后开始回升。虽然2023年下半年的经济形势不会太好，但会迎来一个更持久的牛市的开端。” </p><p style=\"text-align: justify;\">投资者则在做最坏的打算。美国个人投资者协会(American Association of Individual Investors)的调查显示，目前空头比例比多头比例高出近8个百分点，而在通常情况下，多头比例比空头比例高6.5个百分点。此外，根据<a href=\"https://laohu8.com/S/RY\">加拿大皇家银行</a>资本市场(RBC Capital Markets)的数据，自新冠疫情爆发以来，净多头比例从未超过30个百分点，远低于疫情前约50个百分点的典型峰值，杠杆基金的看空仓位也几乎和疫情期间一样高。 </p><p style=\"text-align: justify;\">唯一的问题在于，他们可能是在为已经发生了的熊市做准备。今年迄今为止，标普500指数已经上涨了11.5%，该指数涨得越高，看空的投资者就越有可能开始买入，从而进一步推高市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">加拿大皇家银行(RBC)首席美国股票策略师洛里·卡尔瓦西纳(Lori Calvasina)最近将标普500指数的目标价上调至4250点，她说：“去年标普500指数遭遇的大规模抛售已经消化了衰退带来的影响，如果你是投资期限较长的投资者，可以利用起回调带来的机会。” </p><p style=\"text-align: justify;\">投资者拥有足够的资金这样做。<a href=\"https://laohu8.com/S/BAC\">美国银行</a>(Bank of America)对管理数万亿美元资产的基金经理进行的一项调查显示，在所有抛售过后，每位投资组合经理持有的现金占投资组合的平均比例接近6%，高于2021年末的不到4%，接近略高于6%的平均峰值，而且有很多股票供他们选择。众所周知，标普500指数的上涨是由<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>(AAPL)、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(NVDA)和<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a> (META)等大型科技公司推动的，截至5月底，该指数前七大个股今年累计上涨77%，而普通股票平均下跌1.2%，由此可以看出股市宽度非常差，许多投资者正在等待科技股最终回落时股市暴跌的那个时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这种情况不一定会发生。BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski)认为，苹果、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>和其他科技公司也许会失去上涨动力，但大量跑输的股票可能会赶上大盘，进而给标普500指数带来提振。他指出，每当有五只股票跑赢标普500指数的幅度像今年这么大时，该指数在接下来的12个月里上涨了11%。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7db20a06b3e7b6ee6a1ba9b9d9d6897\" alt=\"BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) \" title=\"BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) \" tg-width=\"700\" tg-height=\"467\"/><span>BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) </span></p><p style=\"text-align: justify;\">对此，贝尔斯基解释说：“我们的研究表明，一旦这些超大盘股的跑赢势头减弱，大盘往往会保持较好的表现，上涨比下跌更为常见。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>盈利预期出现反弹</strong> </p><p style=\"text-align: justify;\">基本面看上去也在好转，哪怕只是略有好转。FactSet的数据显示，大部分预期中的盈利下滑可能已经发生了：过去一年，标普500指数成份股公司2023年每股收益预期下降了近12%，下降趋势已经开始企稳，过去一个月每股收益预期上升了近1%。现在，分析师们预计2024年盈利将出现增长，标普500指数成分股公司明年每股收益将增长12%，达到245美元。 </p><p style=\"text-align: justify;\">其中一部分增长将由英伟达、微软、Meta Platforms和Alphabet (GOOGL)推动。《巴伦周刊》根据FactSet的数据计算得出，未来三个日历年，这些公司的年合计增长率将达到36%。不过，非必需消费品、工业和其他行业的每股收益增长也将推动标普500指数的每股收益增长。 </p><p style=\"text-align: justify;\">Seaport Research Partners宏观策略师维克多·科塞尔(Victor Cossel)说：“2023年每股收益下降是一个已知因素，在下半年到来之际，市场预期将转向每股收益出现反弹。” </p><p><strong>今年三个板块为标普500贡献了大部分回报</strong></p><p>11大板块年初至今涨跌幅</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4f85815dc2cbbf9005cc1913636a67b0\" alt=\"注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博\" title=\"注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博\" tg-width=\"674\" tg-height=\"319\"/><span>注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博</span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美联储是最大风险</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">当然也有风险。曾准确预测2022年股市将进入熊市的<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>(<a href=\"https://laohu8.com/S/MSSXV\">Morgan Stanley</a>)策略师麦克·威尔逊(Mike Wilson)认为，由于企业难以通过提高价格来应对成本上涨，今年每股收益可能会下降16%，至185美元。如果他是对的，标普500指数可能会跌到3700点。威尔逊写道：“每股收益再次加速增长现在已成为卖方和买方的一致预期，但我们不同意这个结论。” </p><p style=\"text-align: justify;\">美联储是股市面临的最大风险。通胀已经降温，菲利普·杰斐逊(Philip Jefferson)等美联储理事也提出了暂停加息的理由，联邦基金期货市场的走势显示，美联储在6月13日至14日召开的联邦公开市场委员会(FOMC)会议上加息的概率只有25%。暂停加息对股市来说是个好消息，因为这将给经济、盈利和估值带来一个恢复稳定的机会，但美联储可能会在6月会议上决定加息，或者6月会议不加息，但在未来会议上恢复加息。 </p><p style=\"text-align: justify;\">美银证券(BofA Securities)全球股票衍生品研究主管本杰明·鲍勒(Benjamin Bowler)写道：“我们会保持谨慎，不会完全屈服于FOMO（害怕错过）心态，因为跳过一次会议然后继续加息并不是暂停加息，通胀仍然困扰着美联储，美国经济衰退仍在眼前。”他建议投资者通过看涨期权来获得上行敞口。 </p><p style=\"text-align: justify;\">但如果美联储在2023年剩余时间里都不再加息，股市的许多问题都会得到纠正，包括标普500指数过高的估值，该指数的12个月预期市盈率为18.6倍，虽然低于2021年底的21.5倍，但仍高于15.7倍的20年平均水平。如果美联储暂停加息，市盈率会恢复稳定，甚至可能上升，贝尔斯基为标普500指数设定的年底目标价为4550点，虽然他认为该指数的每股收益仅将增长0.4%，至220美元，但按此计算的市盈率达到了20.7倍。 </p><p style=\"text-align: left;\"><strong>周期股的机会来了</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">最好的投资机会可能是对经济敏感的周期性股票，今年这类股票受到的打击尤为严重。纳入了<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>(JPM)、<a href=\"https://laohu8.com/S/C\">花旗</a>(C)和其他金融股的SPDR S&P Bank ETF (KBE)自2月份见顶以来已经下跌了26%，原因是利率上升促使储户寻找支票账户和储蓄账户之外的更高收益替代品。不过，大银行并不存在存款流失的问题，就连地区性银行也跌到了开始有吸引力的水平。此外，SPDR S&P Bank ETF的12个月预期市盈率为7.9倍，远低于10.8倍的五年平均水平。 </p><p style=\"text-align: justify;\">如果经济表现好于预期，石油股也有望上涨。纳入了<a href=\"https://laohu8.com/S/CVX\">雪佛龙</a>(CVX)和<a href=\"https://laohu8.com/S/XOM\">埃克森美孚</a>(XOM)等石油巨头的Energy Select Sector SPDR ETF (XLE)较2022年峰值下跌了约14%。油价是反弹的关键，由于市场担心美国经济衰退和中国经济增长低于预期，今年迄今为止西德克萨斯中质原油下跌了11%，但如果油价能守住支撑位，并在今年触及约66美元的低点后继续走高，那么能源公司的盈利预期将被上调，进而推动股价上涨。 </p><p style=\"text-align: justify;\">包括原材料股和工业股在内的其他对经济敏感的股票也有望获得提振。花旗策略师斯科特·克罗纳特(Scott Chronert)说：“疲软的市场人气和有吸引力的估值是将新资金投入周期性股票的理由。”</p><p style=\"text-align: justify;\">股市在弄明白未来会发生什么时的速度非常快，一眨眼你可能就会错过牛市。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美股牛市回来了，这次可能是长牛</title>\n<style 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22:01</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote>股市在弄明白未来会发生什么时的速度非常快，一眨眼你可能就会错过牛市。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">美国股市以攀爬“忧虑之墙”（Wall of Worry，指股市超越一系列负面因素并持续上涨的趋势）之势进入2023年，现在已经接近牛市区域，一切开始变得有意思起来。 </p><p style=\"text-align: justify;\">今年年初，对股市能否保持涨势持怀疑立场的人士认为，在脱离去年10月低点的“熊市反弹”势头减弱之际，预计接下来股市会下跌。他们给出的理由包括：美联储连续快速加息导致所有企业的资本成本上升，不管是初创企业还是银行；美国经济正在放缓，衰退迟早会到来；企业盈利增长陷入停滞；除了少数几家大型科技公司外，其他公司的股票均表现不佳。 </p><p style=\"text-align: justify;\">虽然负面因素不少，但当时标普500指数估值似乎依然偏高，尤其是考虑到企业盈利前景黯淡这一点。更令人不安的是，标普500指数始终无法突破4200点，这说明有一些未知风险在限制股市的上行空间。 </p><p style=\"text-align: justify;\">然而，不管是债务上限僵局、小范围银行业危机还是企业盈利下滑的可能性，都没有阻止股市的上涨。此外，空头显然忘记了一点：股市永远是向前看的，而不是向后看。所有对潜在经济衰退的担忧，都无法掩盖标普500指数已经在2022年经历过熊市的事实。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/22e1509c1887474dd464fe9451c04a40\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"677\" tg-height=\"474\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，如果美联储停止加息，企业盈利开始复苏，股市有望守住目前的估值水平，想想看：4200点的关口都被突破了。标普500指数目前已从去年10月12日低点上涨了19.5%，距离进入牛市仅一步之遥。 </p><p style=\"text-align: justify;\">此外，事实证明经济增长仍具有弹性，再加上美联储接近暂停加息、企业盈利将再次加速增长以及更多股票做好了参与上涨行情的准备，接下来的牛市将获得支撑。 </p><p style=\"text-align: justify;\">Yardeni Research的埃德·亚德尼(Ed Yardeni)说：“美股正处于牛市的观点变得越来越有说服力，也越来越难以反驳。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>衰退不意味着股市一定会暴跌</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">让人觉得有些不可思议的是，这一观点首先要从一场可能无法避免的经济衰退说起。过去15个月，美联储已将利率从接近零的水平上调至5%-5.25%，所有经济领域都感受到了加息的影响。受到影响的还包括抵押贷款利率上升冲击下的住房市场，以及硅谷银行、第一共和国银行和Signature Bank倒闭后贷款标准收紧的银行系统。不过，经济衰退并不意味着股市一定会暴跌。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7cc19bbc0f4a7688f39ef32b69d5449b\" alt=\"Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)\" title=\"Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)\" tg-width=\"700\" tg-height=\"467\"/><span>Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)</span></p><p style=\"text-align: justify;\">CIBC Private Wealth US首席投资官戴维·多纳贝迪安(David Donabedian)说：“我们都知道，股市往往在经济仍处于衰退期时见底，然后开始回升。虽然2023年下半年的经济形势不会太好，但会迎来一个更持久的牛市的开端。” </p><p style=\"text-align: justify;\">投资者则在做最坏的打算。美国个人投资者协会(American Association of Individual Investors)的调查显示，目前空头比例比多头比例高出近8个百分点，而在通常情况下，多头比例比空头比例高6.5个百分点。此外，根据<a href=\"https://laohu8.com/S/RY\">加拿大皇家银行</a>资本市场(RBC Capital Markets)的数据，自新冠疫情爆发以来，净多头比例从未超过30个百分点，远低于疫情前约50个百分点的典型峰值，杠杆基金的看空仓位也几乎和疫情期间一样高。 </p><p style=\"text-align: justify;\">唯一的问题在于，他们可能是在为已经发生了的熊市做准备。今年迄今为止，标普500指数已经上涨了11.5%，该指数涨得越高，看空的投资者就越有可能开始买入，从而进一步推高市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">加拿大皇家银行(RBC)首席美国股票策略师洛里·卡尔瓦西纳(Lori Calvasina)最近将标普500指数的目标价上调至4250点，她说：“去年标普500指数遭遇的大规模抛售已经消化了衰退带来的影响，如果你是投资期限较长的投资者，可以利用起回调带来的机会。” </p><p style=\"text-align: justify;\">投资者拥有足够的资金这样做。<a href=\"https://laohu8.com/S/BAC\">美国银行</a>(Bank of America)对管理数万亿美元资产的基金经理进行的一项调查显示，在所有抛售过后，每位投资组合经理持有的现金占投资组合的平均比例接近6%，高于2021年末的不到4%，接近略高于6%的平均峰值，而且有很多股票供他们选择。众所周知，标普500指数的上涨是由<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>(AAPL)、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(NVDA)和<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a> (META)等大型科技公司推动的，截至5月底，该指数前七大个股今年累计上涨77%，而普通股票平均下跌1.2%，由此可以看出股市宽度非常差，许多投资者正在等待科技股最终回落时股市暴跌的那个时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这种情况不一定会发生。BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski)认为，苹果、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>和其他科技公司也许会失去上涨动力，但大量跑输的股票可能会赶上大盘，进而给标普500指数带来提振。他指出，每当有五只股票跑赢标普500指数的幅度像今年这么大时，该指数在接下来的12个月里上涨了11%。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7db20a06b3e7b6ee6a1ba9b9d9d6897\" alt=\"BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) \" title=\"BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) \" tg-width=\"700\" tg-height=\"467\"/><span>BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) </span></p><p style=\"text-align: justify;\">对此，贝尔斯基解释说：“我们的研究表明，一旦这些超大盘股的跑赢势头减弱，大盘往往会保持较好的表现，上涨比下跌更为常见。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>盈利预期出现反弹</strong> </p><p style=\"text-align: justify;\">基本面看上去也在好转，哪怕只是略有好转。FactSet的数据显示，大部分预期中的盈利下滑可能已经发生了：过去一年，标普500指数成份股公司2023年每股收益预期下降了近12%，下降趋势已经开始企稳，过去一个月每股收益预期上升了近1%。现在，分析师们预计2024年盈利将出现增长，标普500指数成分股公司明年每股收益将增长12%，达到245美元。 </p><p style=\"text-align: justify;\">其中一部分增长将由英伟达、微软、Meta Platforms和Alphabet (GOOGL)推动。《巴伦周刊》根据FactSet的数据计算得出，未来三个日历年，这些公司的年合计增长率将达到36%。不过，非必需消费品、工业和其他行业的每股收益增长也将推动标普500指数的每股收益增长。 </p><p style=\"text-align: justify;\">Seaport Research Partners宏观策略师维克多·科塞尔(Victor Cossel)说：“2023年每股收益下降是一个已知因素，在下半年到来之际，市场预期将转向每股收益出现反弹。” </p><p><strong>今年三个板块为标普500贡献了大部分回报</strong></p><p>11大板块年初至今涨跌幅</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4f85815dc2cbbf9005cc1913636a67b0\" alt=\"注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博\" title=\"注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博\" tg-width=\"674\" tg-height=\"319\"/><span>注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博</span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美联储是最大风险</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">当然也有风险。曾准确预测2022年股市将进入熊市的<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>(<a href=\"https://laohu8.com/S/MSSXV\">Morgan Stanley</a>)策略师麦克·威尔逊(Mike Wilson)认为，由于企业难以通过提高价格来应对成本上涨，今年每股收益可能会下降16%，至185美元。如果他是对的，标普500指数可能会跌到3700点。威尔逊写道：“每股收益再次加速增长现在已成为卖方和买方的一致预期，但我们不同意这个结论。” </p><p style=\"text-align: justify;\">美联储是股市面临的最大风险。通胀已经降温，菲利普·杰斐逊(Philip Jefferson)等美联储理事也提出了暂停加息的理由，联邦基金期货市场的走势显示，美联储在6月13日至14日召开的联邦公开市场委员会(FOMC)会议上加息的概率只有25%。暂停加息对股市来说是个好消息，因为这将给经济、盈利和估值带来一个恢复稳定的机会，但美联储可能会在6月会议上决定加息，或者6月会议不加息，但在未来会议上恢复加息。 </p><p style=\"text-align: justify;\">美银证券(BofA Securities)全球股票衍生品研究主管本杰明·鲍勒(Benjamin Bowler)写道：“我们会保持谨慎，不会完全屈服于FOMO（害怕错过）心态，因为跳过一次会议然后继续加息并不是暂停加息，通胀仍然困扰着美联储，美国经济衰退仍在眼前。”他建议投资者通过看涨期权来获得上行敞口。 </p><p style=\"text-align: justify;\">但如果美联储在2023年剩余时间里都不再加息，股市的许多问题都会得到纠正，包括标普500指数过高的估值，该指数的12个月预期市盈率为18.6倍，虽然低于2021年底的21.5倍，但仍高于15.7倍的20年平均水平。如果美联储暂停加息，市盈率会恢复稳定，甚至可能上升，贝尔斯基为标普500指数设定的年底目标价为4550点，虽然他认为该指数的每股收益仅将增长0.4%，至220美元，但按此计算的市盈率达到了20.7倍。 </p><p style=\"text-align: left;\"><strong>周期股的机会来了</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">最好的投资机会可能是对经济敏感的周期性股票，今年这类股票受到的打击尤为严重。纳入了<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>(JPM)、<a href=\"https://laohu8.com/S/C\">花旗</a>(C)和其他金融股的SPDR S&P Bank ETF (KBE)自2月份见顶以来已经下跌了26%，原因是利率上升促使储户寻找支票账户和储蓄账户之外的更高收益替代品。不过，大银行并不存在存款流失的问题，就连地区性银行也跌到了开始有吸引力的水平。此外，SPDR S&P Bank ETF的12个月预期市盈率为7.9倍，远低于10.8倍的五年平均水平。 </p><p style=\"text-align: justify;\">如果经济表现好于预期，石油股也有望上涨。纳入了<a href=\"https://laohu8.com/S/CVX\">雪佛龙</a>(CVX)和<a href=\"https://laohu8.com/S/XOM\">埃克森美孚</a>(XOM)等石油巨头的Energy Select Sector SPDR ETF (XLE)较2022年峰值下跌了约14%。油价是反弹的关键，由于市场担心美国经济衰退和中国经济增长低于预期，今年迄今为止西德克萨斯中质原油下跌了11%，但如果油价能守住支撑位，并在今年触及约66美元的低点后继续走高，那么能源公司的盈利预期将被上调，进而推动股价上涨。 </p><p style=\"text-align: justify;\">包括原材料股和工业股在内的其他对经济敏感的股票也有望获得提振。花旗策略师斯科特·克罗纳特(Scott Chronert)说：“疲软的市场人气和有吸引力的估值是将新资金投入周期性股票的理由。”</p><p style=\"text-align: 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与此同时，如果美联储停止加息，企业盈利开始复苏，股市有望守住目前的估值水平，想想看：4200点的关口都被突破了。标普500指数目前已从去年10月12日低点上涨了19.5%，距离进入牛市仅一步之遥。 此外，事实证明经济增长仍具有弹性，再加上美联储接近暂停加息、企业盈利将再次加速增长以及更多股票做好了参与上涨行情的准备，接下来的牛市将获得支撑。 Yardeni Research的埃德·亚德尼(Ed Yardeni)说：“美股正处于牛市的观点变得越来越有说服力，也越来越难以反驳。”衰退不意味着股市一定会暴跌让人觉得有些不可思议的是，这一观点首先要从一场可能无法避免的经济衰退说起。过去15个月，美联储已将利率从接近零的水平上调至5%-5.25%，所有经济领域都感受到了加息的影响。受到影响的还包括抵押贷款利率上升冲击下的住房市场，以及硅谷银行、第一共和国银行和Signature Bank倒闭后贷款标准收紧的银行系统。不过，经济衰退并不意味着股市一定会暴跌。Yardeni Research创始人埃德·亚德尼(Ed Yardeni)CIBC Private Wealth US首席投资官戴维·多纳贝迪安(David Donabedian)说：“我们都知道，股市往往在经济仍处于衰退期时见底，然后开始回升。虽然2023年下半年的经济形势不会太好，但会迎来一个更持久的牛市的开端。” 投资者则在做最坏的打算。美国个人投资者协会(American Association of Individual Investors)的调查显示，目前空头比例比多头比例高出近8个百分点，而在通常情况下，多头比例比空头比例高6.5个百分点。此外，根据加拿大皇家银行资本市场(RBC Capital Markets)的数据，自新冠疫情爆发以来，净多头比例从未超过30个百分点，远低于疫情前约50个百分点的典型峰值，杠杆基金的看空仓位也几乎和疫情期间一样高。 唯一的问题在于，他们可能是在为已经发生了的熊市做准备。今年迄今为止，标普500指数已经上涨了11.5%，该指数涨得越高，看空的投资者就越有可能开始买入，从而进一步推高市场。加拿大皇家银行(RBC)首席美国股票策略师洛里·卡尔瓦西纳(Lori Calvasina)最近将标普500指数的目标价上调至4250点，她说：“去年标普500指数遭遇的大规模抛售已经消化了衰退带来的影响，如果你是投资期限较长的投资者，可以利用起回调带来的机会。” 投资者拥有足够的资金这样做。美国银行(Bank of America)对管理数万亿美元资产的基金经理进行的一项调查显示，在所有抛售过后，每位投资组合经理持有的现金占投资组合的平均比例接近6%，高于2021年末的不到4%，接近略高于6%的平均峰值，而且有很多股票供他们选择。众所周知，标普500指数的上涨是由苹果(AAPL)、英伟达(NVDA)和Meta Platforms (META)等大型科技公司推动的，截至5月底，该指数前七大个股今年累计上涨77%，而普通股票平均下跌1.2%，由此可以看出股市宽度非常差，许多投资者正在等待科技股最终回落时股市暴跌的那个时刻。但这种情况不一定会发生。BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski)认为，苹果、微软和其他科技公司也许会失去上涨动力，但大量跑输的股票可能会赶上大盘，进而给标普500指数带来提振。他指出，每当有五只股票跑赢标普500指数的幅度像今年这么大时，该指数在接下来的12个月里上涨了11%。 BMO Capital Markets首席投资策略师布莱恩·贝尔斯基(Brian Belski) 对此，贝尔斯基解释说：“我们的研究表明，一旦这些超大盘股的跑赢势头减弱，大盘往往会保持较好的表现，上涨比下跌更为常见。”盈利预期出现反弹 基本面看上去也在好转，哪怕只是略有好转。FactSet的数据显示，大部分预期中的盈利下滑可能已经发生了：过去一年，标普500指数成份股公司2023年每股收益预期下降了近12%，下降趋势已经开始企稳，过去一个月每股收益预期上升了近1%。现在，分析师们预计2024年盈利将出现增长，标普500指数成分股公司明年每股收益将增长12%，达到245美元。 其中一部分增长将由英伟达、微软、Meta Platforms和Alphabet (GOOGL)推动。《巴伦周刊》根据FactSet的数据计算得出，未来三个日历年，这些公司的年合计增长率将达到36%。不过，非必需消费品、工业和其他行业的每股收益增长也将推动标普500指数的每股收益增长。 Seaport Research Partners宏观策略师维克多·科塞尔(Victor Cossel)说：“2023年每股收益下降是一个已知因素，在下半年到来之际，市场预期将转向每股收益出现反弹。” 今年三个板块为标普500贡献了大部分回报11大板块年初至今涨跌幅注释：数据截至2023年6月8日 来源：彭博美联储是最大风险当然也有风险。曾准确预测2022年股市将进入熊市的摩根士丹利(Morgan Stanley)策略师麦克·威尔逊(Mike Wilson)认为，由于企业难以通过提高价格来应对成本上涨，今年每股收益可能会下降16%，至185美元。如果他是对的，标普500指数可能会跌到3700点。威尔逊写道：“每股收益再次加速增长现在已成为卖方和买方的一致预期，但我们不同意这个结论。” 美联储是股市面临的最大风险。通胀已经降温，菲利普·杰斐逊(Philip Jefferson)等美联储理事也提出了暂停加息的理由，联邦基金期货市场的走势显示，美联储在6月13日至14日召开的联邦公开市场委员会(FOMC)会议上加息的概率只有25%。暂停加息对股市来说是个好消息，因为这将给经济、盈利和估值带来一个恢复稳定的机会，但美联储可能会在6月会议上决定加息，或者6月会议不加息，但在未来会议上恢复加息。 美银证券(BofA Securities)全球股票衍生品研究主管本杰明·鲍勒(Benjamin Bowler)写道：“我们会保持谨慎，不会完全屈服于FOMO（害怕错过）心态，因为跳过一次会议然后继续加息并不是暂停加息，通胀仍然困扰着美联储，美国经济衰退仍在眼前。”他建议投资者通过看涨期权来获得上行敞口。 但如果美联储在2023年剩余时间里都不再加息，股市的许多问题都会得到纠正，包括标普500指数过高的估值，该指数的12个月预期市盈率为18.6倍，虽然低于2021年底的21.5倍，但仍高于15.7倍的20年平均水平。如果美联储暂停加息，市盈率会恢复稳定，甚至可能上升，贝尔斯基为标普500指数设定的年底目标价为4550点，虽然他认为该指数的每股收益仅将增长0.4%，至220美元，但按此计算的市盈率达到了20.7倍。 周期股的机会来了最好的投资机会可能是对经济敏感的周期性股票，今年这类股票受到的打击尤为严重。纳入了摩根大通(JPM)、花旗(C)和其他金融股的SPDR S&P Bank ETF (KBE)自2月份见顶以来已经下跌了26%，原因是利率上升促使储户寻找支票账户和储蓄账户之外的更高收益替代品。不过，大银行并不存在存款流失的问题，就连地区性银行也跌到了开始有吸引力的水平。此外，SPDR S&P Bank ETF的12个月预期市盈率为7.9倍，远低于10.8倍的五年平均水平。 如果经济表现好于预期，石油股也有望上涨。纳入了雪佛龙(CVX)和埃克森美孚(XOM)等石油巨头的Energy Select Sector SPDR ETF (XLE)较2022年峰值下跌了约14%。油价是反弹的关键，由于市场担心美国经济衰退和中国经济增长低于预期，今年迄今为止西德克萨斯中质原油下跌了11%，但如果油价能守住支撑位，并在今年触及约66美元的低点后继续走高，那么能源公司的盈利预期将被上调，进而推动股价上涨。 包括原材料股和工业股在内的其他对经济敏感的股票也有望获得提振。花旗策略师斯科特·克罗纳特(Scott Chronert)说：“疲软的市场人气和有吸引力的估值是将新资金投入周期性股票的理由。”股市在弄明白未来会发生什么时的速度非常快，一眨眼你可能就会错过牛市。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":896,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3443136323179877","authorId":"3443136323179877","name":"唐纳德老鸭","avatar":"https://static.tigerbbs.com/82aae468f3d564ae76c156155f9c254f","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0},"content":"怎么讲啊？","text":"怎么讲啊？","html":"怎么讲啊？"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":656117720,"gmtCreate":1683521799560,"gmtModify":1683521804408,"author":{"id":"3515369000963941","authorId":"3515369000963941","name":"DTSniper","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"虽然股指还没确认突破，确实向上的可能更大","listText":"虽然股指还没确认突破，确实向上的可能更大","text":"虽然股指还没确认突破，确实向上的可能更大","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/656117720","repostId":"656362824","repostType":1,"repost":{"id":656362824,"gmtCreate":1683373781869,"gmtModify":1683378024107,"author":{"id":"4125646752954172","authorId":"4125646752954172","name":"小虎资管","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8da3f07459c2d29a0886a158ed1bedf","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"title":"市场复盘：加息暂停，滞胀依旧，珍惜衰退前的好时光","htmlText":"北京时间5月4日凌晨，美联储终于在5月FOMC会后给出了一份偏鸽的会议声明。该声明直言将根据数据决定哪种“additional policy firming”可能是合适的，而不是根据数据决定加息的幅度，意味着本轮500个基点的加息周期大概率已经按下了暂停键。市场对基准利率(Fed Fund Rate)的定价，在会后下行了20个基点左右。 来源：CNBC 尽管鲍威尔在新闻发布会中并没有明说此后不会加息，而且还认为现在没到讨论降息的时候，但我们认为，此后市场关注的焦点将从how high变成how long。那么，市场会如何演绎呢？我们先回顾一下上个月全球各大类资产和策略的表现。 一、4月资产表现回顾 1. 主要大类资产收益 来源：彭博，数据时间段：2023/4/1-2023/4/30 4月以来，欧美在通胀回落且衰退未至的情况下，股指与债券均表现优异，除了受中小银行危机继续发酵影响的罗素2000小盘指数。大中华区股指则相对表现疲软，中国房地产销售数据重新回落，月底的政治局会议指出经济复苏内生动力仍然不够，压制了股票的表现，还使得在大宗商品方面，与中国经济复苏需求密切相关的工业金属出现大幅回落。黄金则受益于中小银行风暴以及美国国债上限问题重现，突破$2000美元大关继续震荡上行。 2. 主要策略收益 来源：彭博，数据时间段：2023/4/1-2023/4/30 策略方面，摩根大通全球宏观策略继续表现稳健，而股票中性策略则略微收负。 二、市场解读 1. 美联储与利率市场谁是对的？ 在5月FOMC会议后的新闻发布会上，鲍威尔指出，美联储官员们的经济预测，总体指向一次失业率上升水平低于历史平均的浅衰退。原因是劳动力市场仍有大量的未被满足的招聘需求，使得即便就业岗位空缺已经有所下降，但失业率却没有上升（最新公布的4月非农就业报告显示失业率再次下滑至3.4%的历史低位），这些都是历史","listText":"北京时间5月4日凌晨，美联储终于在5月FOMC会后给出了一份偏鸽的会议声明。该声明直言将根据数据决定哪种“additional policy firming”可能是合适的，而不是根据数据决定加息的幅度，意味着本轮500个基点的加息周期大概率已经按下了暂停键。市场对基准利率(Fed Fund Rate)的定价，在会后下行了20个基点左右。 来源：CNBC 尽管鲍威尔在新闻发布会中并没有明说此后不会加息，而且还认为现在没到讨论降息的时候，但我们认为，此后市场关注的焦点将从how high变成how long。那么，市场会如何演绎呢？我们先回顾一下上个月全球各大类资产和策略的表现。 一、4月资产表现回顾 1. 主要大类资产收益 来源：彭博，数据时间段：2023/4/1-2023/4/30 4月以来，欧美在通胀回落且衰退未至的情况下，股指与债券均表现优异，除了受中小银行危机继续发酵影响的罗素2000小盘指数。大中华区股指则相对表现疲软，中国房地产销售数据重新回落，月底的政治局会议指出经济复苏内生动力仍然不够，压制了股票的表现，还使得在大宗商品方面，与中国经济复苏需求密切相关的工业金属出现大幅回落。黄金则受益于中小银行风暴以及美国国债上限问题重现，突破$2000美元大关继续震荡上行。 2. 主要策略收益 来源：彭博，数据时间段：2023/4/1-2023/4/30 策略方面，摩根大通全球宏观策略继续表现稳健，而股票中性策略则略微收负。 二、市场解读 1. 美联储与利率市场谁是对的？ 在5月FOMC会议后的新闻发布会上，鲍威尔指出，美联储官员们的经济预测，总体指向一次失业率上升水平低于历史平均的浅衰退。原因是劳动力市场仍有大量的未被满足的招聘需求，使得即便就业岗位空缺已经有所下降，但失业率却没有上升（最新公布的4月非农就业报告显示失业率再次下滑至3.4%的历史低位），这些都是历史","text":"北京时间5月4日凌晨，美联储终于在5月FOMC会后给出了一份偏鸽的会议声明。该声明直言将根据数据决定哪种“additional policy firming”可能是合适的，而不是根据数据决定加息的幅度，意味着本轮500个基点的加息周期大概率已经按下了暂停键。市场对基准利率(Fed Fund Rate)的定价，在会后下行了20个基点左右。 来源：CNBC 尽管鲍威尔在新闻发布会中并没有明说此后不会加息，而且还认为现在没到讨论降息的时候，但我们认为，此后市场关注的焦点将从how high变成how long。那么，市场会如何演绎呢？我们先回顾一下上个月全球各大类资产和策略的表现。 一、4月资产表现回顾 1. 主要大类资产收益 来源：彭博，数据时间段：2023/4/1-2023/4/30 4月以来，欧美在通胀回落且衰退未至的情况下，股指与债券均表现优异，除了受中小银行危机继续发酵影响的罗素2000小盘指数。大中华区股指则相对表现疲软，中国房地产销售数据重新回落，月底的政治局会议指出经济复苏内生动力仍然不够，压制了股票的表现，还使得在大宗商品方面，与中国经济复苏需求密切相关的工业金属出现大幅回落。黄金则受益于中小银行风暴以及美国国债上限问题重现，突破$2000美元大关继续震荡上行。 2. 主要策略收益 来源：彭博，数据时间段：2023/4/1-2023/4/30 策略方面，摩根大通全球宏观策略继续表现稳健，而股票中性策略则略微收负。 二、市场解读 1. 美联储与利率市场谁是对的？ 在5月FOMC会议后的新闻发布会上，鲍威尔指出，美联储官员们的经济预测，总体指向一次失业率上升水平低于历史平均的浅衰退。原因是劳动力市场仍有大量的未被满足的招聘需求，使得即便就业岗位空缺已经有所下降，但失业率却没有上升（最新公布的4月非农就业报告显示失业率再次下滑至3.4%的历史低位），这些都是历史","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/0e834db0cb8e379f1af1c46342124c8b","width":"863","height":"527"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/656362824","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":11,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":833,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":651746846,"gmtCreate":1682151141185,"gmtModify":1682151142821,"author":{"id":"3515369000963941","authorId":"3515369000963941","name":"DTSniper","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"好文，要是能看到中小银行的利息收入break down就更好了","listText":"好文，要是能看到中小银行的利息收入break down就更好了","text":"好文，要是能看到中小银行的利息收入break down就更好了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/651746846","repostId":"651570774","repostType":1,"repost":{"id":651570774,"gmtCreate":1681983337399,"gmtModify":1681983918252,"author":{"id":"3440721572920950","authorId":"3440721572920950","name":"美股解毒师","avatar":"https://static.tigerbbs.com/bbf0f514b8e5abb92266789b89f6e1e6","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"title":"银行业Q1披露过半，硅谷银行事件影响几何？","htmlText":"随着银行业Q1财报的逐渐公布，3月以 <a href=\"https://laohu8.com/S/SIVBQ\">$硅谷银行(SIVBQ)$</a> 为代表的银行业流动性危机，也即将在业绩披露中带来更多线索。存款、流动性、资产负债表等近期市场动荡的核心因素将成为美国银行业的核心焦点。大型银行：多数业绩向好，股价上涨，但也受其他宏观经济因素影响。<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">$摩根大通(JPM)$</a>净利润同比增长52%，达到126亿美元；收入达到史上新高的383亿美元，同比增长25%，高于市场预期的362亿美元。新增贷款370亿美元，市场预期为下降。投资银行业务萎靡，收入下降24%至16亿美元；*4月14日率先公布财报的摩根大通在Q1财报后给投资者留下深刻印象，因其公布Q1利润超出预期，且利息收入抵消了交易部门的疲软业绩，股价飙升7.0%，其余类似的大型银行均跟涨。因为大型银行的规模可以在不确定性不断增加的情况下为客户提供的安全保障。且公司商业房地产贷款整体风险较低，其中写字楼只占公司商业地产敞口的 10%，且集中于城市密集型市场<a href=\"https://laohu8.com/S/BAC\">$美国银行(BAC)$</a>净收入同比增长15%至82亿美元，收入同比增长13%至263亿美元。净利息收入同比增长25%至144亿美元。投资银行费用同比下降20%至12亿美元。用户存款下降7.8%*财富管理账户表现相对下降，存在资金从低收益账户流向高收益账户趋势，且低存款余额和无息转向计息存款的双重影响，一季度净利息收入较四季度小幅下降。<a href=\"https://laohu8.com/S/C\">$花旗(C)$</a>收入同比增长12%至214亿美元，净利润同比增长7%至46亿美元。个人银行业务收入同比增长18%，存款约为1.3万","listText":"随着银行业Q1财报的逐渐公布，3月以 <a href=\"https://laohu8.com/S/SIVBQ\">$硅谷银行(SIVBQ)$</a> 为代表的银行业流动性危机，也即将在业绩披露中带来更多线索。存款、流动性、资产负债表等近期市场动荡的核心因素将成为美国银行业的核心焦点。大型银行：多数业绩向好，股价上涨，但也受其他宏观经济因素影响。<a 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","listText":"看来文心一言的工程师忽悠不了大众，只能忽悠忽悠李彦宏[笑哭] ","text":"看来文心一言的工程师忽悠不了大众，只能忽悠忽悠李彦宏[笑哭]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":5,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/659370595","repostId":"2322765761","repostType":4,"repost":{"id":"2322765761","pubTimestamp":1679789657,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2322765761?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-26 08:14","market":"us","language":"zh","title":"百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2322765761","media":"华尔街见闻","summary":"“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了1月份它是什么样子。”","content":"<html><head></head><body><p>李彦宏当然知道有差距。GPT-4 发布之后，<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>团队焦虑地意识到，他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。</p><p><b>“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”</b></p><p>在我们与李彦宏的这场访谈中，他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争，以及中国大模型的创业者们该如何选择。</p><p><b>“<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>完全不用担心市场是不是足够大”</b>，谈到文心的时候他也是这么说的，<b>“只有出来之后才有机会更快地去迭代，去提升”</b>。</p><p><b>“嗯，开始行动就好。”</b></p><p>以下是对谈内容，经 Founder Park 编辑整理。</p><p>本次对谈嘉宾：</p><p>李彦宏 百度创始人、董事长兼首席执行官</p><p>骆轶航 品玩创始人、CEO</p><p>蒋涛 CSDN 创始人、CEO</p><h2><b>01 李彦宏：3 月 16 日内测是我拍板的，对文心一言达到的水准比较满意</b></h2><p><b>张鹏：我相信百度作为在中国第一个内测类似于 ChatGPT 这样类型的产品，本身是个情理之中，但速度又有点意料之外。我听到外界一个有意思的传说，说百度经历过大概 40 天的冲刺，然后能够迅速交付产品出来，让大家非常吃惊。所以我挺好奇这 40 天冲刺到底经历了些什么？能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程？</b></p><p><b>李彦宏：</b>40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。</p><p>中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。</p><p>内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。</p><p>我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。</p><p>一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。</p><p>甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。</p><p><b>骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，<b>文心一言还不完美。</b></p><p>选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1cdf7b171a2a8ee537ba602fb36c775\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1024\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。</p><p>其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。</p><p>如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。</p><h2><b>02 一边炼丹，一边发电</b></h2><p><b>张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？</b></p><p><b>李彦宏：</b>文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。</p><p>其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。</p><p>大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？</p><p><b>张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？</b></p><p><b>李彦宏：</b>就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。</p><p>按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。</p><p><b>蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场"裹挟"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被"裹挟"？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。</p><p>这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。</p><p><b>蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。</p><p>再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。</p><p><b>张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。</p><p><b>张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？</b></p><p><b>李彦宏：</b>资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。</p><p>投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。</p><p><b>张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。</p><p>社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。</p><h2><b>03 更可能弯道超车</b></h2><p><b>蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。</p><p>过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。</p><p>未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。</p><p>对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c6efedf8b2b84e6e2633d410a9bf2eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"660\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。</p><p><b>骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。</p><p>行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。</p><p><b>骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？</b></p><p><b>李彦宏：</b>目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。</p><p>但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。<b>对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。</b></p><p><b>张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免"一本正经地胡说八道"。</p><p>3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。</p><p>第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。</p><p><b>张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。</p><h2><b>04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大</b></h2><p><b>张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？</b></p><p><b>李彦宏：</b>今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。</p><p>在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。<b>我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。</b></p><p>除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。</p><p><b>张鹏：嗯，开始行动就好了。</b></p><p><b>蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。</p><p>提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。</p><p>今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。</p><p><b>蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。</p><p><b>蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/52ef1e2f2ee57a58eb85537f55b28015\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。</p><p>对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。</p><h2><b>05 千亿参数量级后的智能涌现</b></h2><p><b>蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？</b></p><p><b>李彦宏：</b>这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。</p><p>仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。</p><p>如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。</p><p>以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。</p><p><b>蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？</b></p><p><b>李彦宏：</b>对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。</p><p><b>骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？</b></p><p><b>李彦宏：</b>简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，<b>科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？</b></p><p>还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。</p><p><b>骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？</b></p><p><b>李彦宏：</b>OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 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class=\"title\">\n百度李彦宏：文心一言和 ChatGPT 的水平差了 2 个月，但可以追赶\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2023-03-26 08:14 北京时间 <a href=https://wallstreetcn.com/articles/3684875><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>李彦宏当然知道有差距。GPT-4 发布之后，百度团队焦虑地意识到，他们与 OpenAI 的差距被进一步拉大。“我们差不多是 ChatGPT 今年 1 月的水平，但大家早就忘了 1 月份它是什么样子。”在我们与李彦宏的这场访谈中，他认真地复盘了文心一言发布前后的方方面面。技术差距、用户需求、国际竞争，以及中国大模型的创业者们该如何选择。“创业公司完全不用担心市场是不是足够大”，谈到文心的时候他也是...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3684875\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3a815217183b76ba29ddd5af4f8749e9","relate_stocks":{"BK1588":"回港中概股","BK4587":"ChatGPT概念","BK4535":"淡马锡持仓","BK1609":"ChatGPT概念","LU0831093199.SGD":"HSBC GIF MANAGED SOLUTIONS ASIA FOCUSED INCOME \"AM3\" (SGDHDG) INC","BK4077":"互动媒体与服务","IE00B0JY6N72.USD":"PINEBRIDGE GLOBAL EMERGING MARKETS FOCUS EQUITY \"A\" (USD) ACC","BK4579":"人工智能","LU0856984785.SGD":"HSBC GIF MANAGED SOLUTIONS 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天冲刺到底经历了些什么？能不能给我们讲讲文心一言诞生的过程？李彦宏：40 天这个说法我也没有听说过。百度做人工智能十几年了，我们做语言大模型也有几年的时间，就是从 2019 年文心 1.0 版本发布到现在也有近 4 年的时间，这期间文心 1.0、2.0、3.0 都发布了。去年 11 月 30 号 ChatGPT 发布，我们去试了一下，确实有惊艳的感觉，觉得比以前的大模型，尤其是在内容生成方面有很大的跃进。从那时候开始，内部确实压力比以前更大。中国这个产业环境里，我接触到的很多人其实都在问“百度有吗？你们要不要做一个这个东西？”，我们因为这些年一直在做语言大模型，确实也很重视，从 2019 年到现在，包括我个人也花了不少时间跟团队去讨论这个大模型到底会向什么方向发展，会有什么样的应用，到底有多大潜力，我们应该投多少资源等。但是到最后其实有点被舆论裹挟着，越来越觉得我们需要尽快推出一个对标 ChatGPT 的大语言模型。内部在发布之前两个月里，工作压力是蛮大的，大家日夜奋战，有很强的危机感。刚刚做出来的时候，内部评测确实不行，虽然提升速度很快，但是不确定什么时候可以发布。整个过程我们也不断地在内部讨论到底什么时候可以发布。我当时是拍了个板，说 3 月份一定要发。团队没有那么有信心，担心 3 月份做不出来。我就说即使那个时候做不出来，我们再去跟公众解释说，我们稍微 delay 了一点，我觉得也 OK。但我们现在就要说出去，3 月份就要发。我这样做确实是有意的，给团队一些压力，让他们能够动作更快一点，提升的速度更快一点。一开始我们公布 3 月份要发的时候，团队的理解是 3 月 31 号发（笑）。后来我跟他们讲，3 月 17 号我要去参加亚布力论坛。那个时候文心一言的事儿已经满城风雨，关注度非常高，如果到时候文心依然没有发，我. 其实我不知道该说什么了，别人关注的都是这个事，我去讲点别的，人家觉得肯定你很虚伪。甚至包括一些很好的朋友、一些领导，他要问这个东西的话，你什么都不说是不行的，说一些保密的东西也不合适，我们是上市公司，投资人也很关心，跟一部分人说不跟另外一部分人说，就是选择性披露，这是不行的，所以 2 月底的时候我就说 3 月 16 号邀请内测好了。确实到最后这个阶段有一点赶，但 3 月 16 号的时候我对文心一言已经达到的水准还是比较满意的。骆铁航：3 月 16 号文心一言大模型邀请内测，前两天谷歌 Bard 也开始公开做测试，Robin 本人、团队 都会强调百度是全球大厂里第一个上内测生成式 AI 大模型的公司。OpenAI 名义算是创业公司，受到很多人的关注和肯定，但大家对于大厂创新做类似产品就不是很包容，谷歌之前遭遇批评，百度也遭遇了一些批评，您怎么看待大厂成功或者第一个内测大模型的意义，为什么这个事情对于百度是重要的，以及大厂在这里有哪些优势？李彦宏：文心一言发布之后遇到了一些批评的声音，算是我预料之中。我在发布会至少说过三遍，文心一言还不完美。选择现在这个时间发布，最主要的原因是市场需求旺盛。ChatGPT 刚发布的时候也遇到很多批评，所谓“一本正经胡说八道”，很多人觉得无法接受。我记得程序员社区 Stack OverFlow 明确禁止在社区发布通过 ChatGPT 生成的内容，因为 ChatGPT 错误率太高了，很容易误导用户。所以文心一言不管什么时候发出来，都不可能是完美的，只有发出来之后才有机会更快地去迭代，去提升。但是不管是着急发也好，百度作为全球大厂中第一个发布也好，我还是觉得很骄傲，因为市场需求太旺盛了，无数的人——过去不怎么联系或者行业跟我隔得很远的人现在都在问，我们怎么能跟百度合作，怎么尽早试用。客户把需求提给我们之后，我们有针对性地进行优化和迭代，很快就可以变得非常有用。对我们来说如果客户不愿意为这个付费，这个产品或者技术对我们也没有什么价值，客户如果愿意付费的话，无论多不完美，它自己就证明了价值，所以我觉得市场需求这么旺盛情况下，谁先做出来还是意义非常大的。其他的大厂包括美国的 Google、Facebook、Amazon 都没有发出来，我觉得有两种原因，一个是他们之前没有那么重视这件事，生成式 AI 和过去搜索引擎常用的判别式 AI 是不太一样的，使用的算法、理念甚至是评判质量好坏的标准都不太一样。不是大厂之前很重视的方向，等到 ChatGPT 出来之后，再发力也是需要时间的，不是一时半会儿能够做得跟 OpenAI 一样好。如果作为一个大厂第二个做出来，会像谷歌在美国的遭遇一样，其实谷歌的人工智能技术我觉得基础是非常好的，这么多年 AI 上花的钱应该可能不输于任何一个全球高科技公司。在这种情况下如果出来的东西还是有瑕疵的，明显不如一个创业公司的话，压力是很大的。作为市场上第二个出来，公众、客户、媒体对你的要求完全不一样了，从这个意义讲我也认为第一个出来非常重要。02 一边炼丹，一边发电张鹏：拿今天的文心一言和已经经过几个月数据飞轮循环的 ChatGPT 跨时空比有些不公平的，但对公众来讲，大家还是很期望有一个比较能够理解的对标，如果让你定义，今天的文心一言相当于什么时候的 ChatGPT，甚至在技术上是多少分？有没有一个比较具象的对标？李彦宏：文心一言发布之后，我看到网上有各种各样的评测、对比，都是在拿文心一言跟最先进的大模型做对比。不仅会对比 ChatGPT 3.5 版本，也会对比 GPT-4 版本。文心一言发布的多模的东西，用文字生成图片，我也看好多人拿这个功能去跟 Midjourney 对比。用户会在任何一个方向上，用市面上最先进的产品跟百度文心一言进行比对。其实我觉得也无所谓公平不公平，大家这么关注，对你有这么高期望，是我不断提升的动力。我也不断在讲文心一言不够完美，事实上如果全面来评测的话，文心一言确实也不如现在最好的 ChatGPT 版本，但是差距不是很大。所谓不是很大，可能就是一两个月的差别。大约就是两个月之前，我们内部做过一次评测，用文心一言跟当时的 ChatGPT 做对比，我们大约落后那个时候的 ChatGPT 40 分左右，我们分析那些落后于他的地方，感觉差不多用一个多月时间就可以把这些问题解决。过一个月之后解决的差不多了，再去评测一下 ChatGPT 和文心一言，发现我们不仅没有赶上 ChatGPT，反而差距拉大到 70 分了。当时团队也很焦虑，为什么我们做了半天反而越来越不如人家了？张鹏：为什么？是数据原因还是其他原因？李彦宏：就是 ChatGPT 本身也在不断升级，它的能力也在快速提升，那一个月的时间，文心一言可能提升速度不慢，但 ChatGPT 可能中间有一次大升级，导致能力有一次质的飞跃。再仔细分析差距之后，觉得说再给一个月还能够追的七七八八。按照团队现在的分析，我们水平差不多是 ChatGPT 今年 1 月份的水平。但是大家早就忘了 1 月份它是什么样子，今天大家已经习惯 GPT-4，GPT-4 的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术，所以我觉得没关系，比就比，对我来说，只要自己提升足够快，是能够把过去做不到的东西一步步做到，尤其有越来越多的用户给我们反馈的时候，我还是逐渐看到不少亮点，不少我们已经做得比现在的 ChatGPT 要好的方向，当然，也有更多方向不如它，但我觉得假以时日我们都是可以弥补的。蒋涛：无论 ChatGPT 还是背后的微软，包括文心一言的内测，我觉得内测是很重要的分水岭，内测后就进入到新的阶段。内测前可能被市场\"裹挟\"，毕竟有对方先做东西，内测之后，更多人用，产品提升更快。接下来作为中国的大语言模型产品，和对方去竞争，是不是可以不用继续被\"裹挟\"？李彦宏：我觉得“裹胁”不见得是坏事，当时如果没有外部压力，我们可能不会这么快推出这样水平的产品；而上线之后我也不觉得不再会被“裹胁”，恰恰相反，每天收到的用户反馈比以前多很多很多倍，反馈当中 1/3 说好的，2/3 是说不好的，不好的反馈实际上也是一种压力，每天看到的都是各种各样的问题，遇到问题，去解决问题，这就是创新的过程，自然而然会让我们迭代的速度越来越快。这种东西你把它说成裹胁也可以，但我更希望说成反馈，我一直认为所有的创新都是靠反馈驱动的，有反馈就可以不断去创新，反馈越多创新速度越快，没有反馈就天天憋在屋里自己干，其实是没有出路的。蒋涛：作为中国大语言模型和美国大语言模型相比，路线上未来会有区分吗？李彦宏：会有一些不一样，中国有自己特色的语言和文化，文心一言有些地方做的比 ChatGPT 好，比如贴吧里边那些梗，你去问文心一言，基本上都能回答对，97%、98% 的准确率，ChatGPT 会是 30% 左右的准确率，可能是因为它在这方面的训练语料少一些，百度在这方面多一些。再举个例子，白话文翻译成文言文，或者把文言文翻译成白话文，这个也是我们擅长的。再往后我们的客户要求做定向调优，他的数据进来之后，就能够在客户的领域做得更加精细化，更高的准确率。因为有些场景不能够容忍这么高的错误率，所以我们一定会解决那些问题。时间长了之后，还会觉得这两个大模型会有比较多的不同之处，虽然基础技术比较类似。张鹏：据说百度在通用大模型上做了一些知识增强，等于做了一些额外加强，这也是百度在大模型上面的一种创新。不知道百度的通用大模型是一个什么量级的参数？也是千亿量级数据的训练过程吗？李彦宏：肯定是千亿量级，这是一个门槛，如果不过千亿就不会出现智能涌现，这是过去实验都证明过的。但是具体是多少参数，公布意义不大，过了千亿之后，也不是万亿量级参数一定比千亿效果要好。GPT-4 出来之前，我看好多媒体猜测是万亿量级参数，十万亿量级，方向就错了。它不是靠提升参数规模，是在其他方面进行提升的。张鹏：现在外界很多人推演说未来大模型的赛道要把技术越练越好，可能需要百亿美金以上的持续投入。我比较好奇，在你的视角来看，这是不是必然投入的量级，有没有其他选择？百度要继续“炼丹”还是率先把它应用在百度的业务形态中。我们能够想到的搜索、小度，其实都有很大的想象空间，不知道百度怎么看未来的投入和策略？李彦宏：资金投入是肯定的，而且会越来越大。比如目前 OpenAI 百亿美金的投入量级。但是只要有竞争的话，一定会投入增大。所以，未来是百亿美金，还是千亿美金没有人知道。我们只知道随着这些投入，技术进步会越来越快，在各个行业、各个场景商用普及程度也会越来越快。投入只是硬币的一面，硬币的另一面是收益，因为大模型确实有用，是在我们能够想到的各行各业、各种场景都有用。所以，发展大模型不仅仅意味着投入，也意味着收益。这个收益随着时间的推移，会越来越显现出来。OpenAI 从非盈利组织变成 limited organization 之后，门槛、利润要超过今天的苹果。大家对这项技术能够挣钱的量级有很高预期的，纯投入不可能发展这么快，一定是有收益的，有收益的根本原因是有效果，是市场需要，对我们的社会、文明有正向的作用，才会有收益。张鹏：所以就是一边“炼丹”，一边发电，那么百度接下来在搜索、小度上，会很快看到文心一言在里面发电吗？李彦宏：肯定，百度目前所有的产品无论搜索、小度、贴吧、文库、网盘、地图，每个部门现在都在加班加点，更快地把文心一言的能力集成进去，这种集成其实会很自然，你会觉得这个产品里头就需要这样的能力。对百度来说是这样，对很多企业也是一样的，大家很自然地就能够看到，我可以用到、集成、需要这些能力。社会在以一个更快的速度去演进。今天我们回看 15 年前，比如 iPhone 出来之前，很难想象那个时候的人过的是那样的生活。如果再过五年、十年再回看 2023 的话也是同样的感觉。过去的人们可能回看一两百年都觉得差不多，人们过的就是那样的日子。但是今天你回看 15 年、20 年都觉得很不一样。今天我们看一些讲述 90 年代的电视剧，看他们的生活场景，明显和今天不一样。我觉得未来五年十年，这种感觉会更明显。03 更可能弯道超车蒋涛：我们最近也在观察 ChatGPT 相关的讨论，会发现大家在聊 ChatGPT 甚至 GPT 的时候，都会忘记后面还有微软的 Azure 云服务，这个行业其实可能已经在发生很根本的一些变化了。Robin 你认为在大模型出来后，对于云的改变是怎样的？另外就是，你提到有些客户场景，会涉及到具体的调优，那在这个环节里，因为国内的产业格局、产品复杂度不一样，会带来哪些弯道超车的机会？李彦宏：我之前也公开讲过，大预言模型的出现，对于云计算来说，是一个 Game Changer，它会改变云计算的游戏规则。过去传统的云计算就是卖算力——每秒钟的运算速度、存储等比较基础的能力，但是随着技术的演进，真正 AI 时代的应用不会建立在过去的这种地基上。移动时代是在 iOS 或者 Android 系统上开发 app，PC 时代的话是在 Windows 上开发各种软件，AI 时代的应用是基于大模型来开发的。那么是不是有一天所有的模型会统一成一个模型？这个是存疑的。两年前我试图在内部推动把语言、视觉、语音模型等统一成一个模型，当时怎么想都觉得不对，走不通。未来的应用基于这些模型做开发，不管是搜索还是贴吧，都是基于我们已经做出来的模型来做开发，这跟过去创业公司直接用云是不一样的，那时候你用的的确是算力，甚至是具体的几块 CPU、几块 GPU 等，以后不用再担心这个层面的事情了。就好比我小时候是学汇编语言，后来变成 C 语言，现在大家都在学 Python，方便程度是完全不一样的，如果能够用 Python 写，谁还会去学汇编语言。对于百度来说，我们的理论是四层构架：芯片层、框架层、模型层，上面才是各种各样的应用。早期大家都是基于芯片去开发各种各样的应用，现在的话，百度的飞桨应该是国内市场占有率第一个人工智能框架，在美国的话就是 Pytorch、TensorFlow。在 2023 年之前，开发者做 AI 应用的时候，比较依赖框架。但是大模型出来之后，框架就变成相对比较底层的东西，以后开发各种各样的应用基于模型来开发就可以了。底层是什么框架，其实也没有那么重要了。但是对于百度这样的公司，我们在提供基础模型的时候，用什么框架、芯片其实还是很重要的。甚至某种意义上讲，每一层都可以通过反馈不断相互加强，不断提升效率。这在内部叫做端到端的优化。芯片层我们有昆仑，框架层我们有飞桨，模型层有文心一言，刚才我们说到大模型很需要算力，那么我怎么能够做到比别人效率更高呢？比如同样是 10 亿美元的芯片，我们怎么能够算得更快？就需要有昆仑、飞桨的配合，去更适用于文心一言的模型。这些基于端到端优化后，我们的效率会比其他大模型要高，商业竞争最终比拼的是效率，无数的案例都证明了这一点。骆轶航：也就是说基于大模型的三层框架，最上面才是应用。在构架之外，如果我们在一些具体的产业进行应用的话，还需要额外针对不同产业做特殊训练吗？因为如果看 GPT-4 的话，很难说它能在哪些大型产业上被广泛应用，目前只是写论文、做心理咨询等。文心一言在这方面有进行额外的训练吗？基于我们现在所能做的，在大模型领域，中国的公司基于国内的产业环境和架构去做训练，是不是反而能够弯道超车？李彦宏：我确实认为大模型的话还应该有一个中间层，就是所谓的行业大模型。在这些基础模型之外，某一个行业比如能源、金融、交通、医疗或者健康等，都可以基于文心一言的基础模型再做优化，用自己的行业数据去训练。比如金融行业在训练行业数据后，读财报的准确率就会高很多，有了这个能力，就可以直接提供服务给行业内的客户，这样研发费用也能得到均摊，反而是效率更高的事情。行业大模型应该是未来一个比较看得见的机会，对于某些比较后知后觉的行业，如果这个时候你基于行业共性训练一个行业大模型的话，是可以把行业客户都吃下来的。骆轶航：所以你的意思是，通用大模型的事情创业公司就别往里面掺和了，因为又花钱又花时间。可以交给主要的几个大平台，然后基于通用大模型去训练行业模型应用，这是一个比较好的生态？李彦宏：目前看来确实是这样的。如果去做基础大模型，创业公司是没有优势的，现在跟 OpenAI 成立的时代不一样，他们在 2015 年成立，慢慢琢磨别人都看不上的一个方向，最后做出来，聚集了一批开发者，还有微软在背后的支持，才能有今天的成就。但是今天在所有大厂都玩命往里投资源的情况下，作为创业公司去做基础大模型是没什么道理的。你又不是第一个做出来的，市场上已经有了；要数据没有数据优势，要算力没有算力优势，要生态没有生态优势。对于创业公司来说，做一些新东西、别人不太看好的东西，我觉得成功率会更高一些，社会意义和商业价值也会更大一些。张鹏：对于技术型创业者来说，他们想知道文心一言背后的大模型跟 OpenAI 是完全一样的技术路线，还是有不同选择？未来大模型所谓的炼丹，可能有技术上的分叉吗？创业者在选择跟随哪个平台做创新时，应该关注哪些东西？应该如何选择？技术上是不是还会有新的变量？李彦宏：我们用的技术有一些不同之处，最主要的不同一个是检索增强，一个是知识增强。检索增强是因为 AI 很容易一本正经地胡说八道，我们本身又拥有一个非常强大的，做了 20 多年市场占有率很高的检索系统。搜索语境下人们对错误容忍度很低，当问的问题有相对比较确定性答案的时候，我们通过检索增强就能够比较成功避免\"一本正经地胡说八道\"。3 月 16 日的发布会 Demo 用的第一个的例子，《三体》作者哪里人，我测了好多遍，ChatGPT 的回答都是错的，我们的每一次回答都是对的，这就体现了检索增强的作用，首先要理解《三体》作者是谁？哪里人？是什么意思？再问籍贯，这些都弄对以后才能回答得出来。第二个不同之处叫做知识增强，这是百度在大模型领域学术上的贡献。ChatGPT 里的 T 叫做 Transformer，是谷歌发明的，不是 OpenAI 发明的。ChatGPT 走到这样一个地位，不是自己发明所有的东西，实际上也吸取了很多前人的经验。Transformer 是对大模型的一个新的推进，百度对于大模型的贡献就是知识增强，我们做搜索的过程中积累了一个非常大规模的知识图谱，应该是全球规模最大的知识图谱，有 5500 亿。人对物理世界的理解，如果沉淀成知识，用成立一个知识图谱，再把它融合进文心一言，这就使得自身进化的速度会更快一些，这也是 OpenAI 作为创业公司相对来说不具备的资源或优势。张鹏：那你觉得创业者在选择技术路径的时候，在确定性问题上做增强，对于创业团队或者商业公司来讲重要吗？李彦宏：我认为在很多场景下都非常重要。有些场景下可能说错了也无所谓，更关注的是创造性、精彩程度以及说话语气等。但像保险理赔，如果在理赔时回答错误，就不可用了。可能在一半以上的应用场景当中，对于错误的容忍程度都是很低的。当你有知识图谱和检索增强的时候，越到具体的行业应用，越会显示出它本身的优势。04 不管是 ToC 还是 ToB，创业机会都很大张鹏：这个问题是极客公园的创业者社区里大家一定要求让我来问 Robin 的。移动时代我们会讲 mobile native，Web3 时代是 Crypto native，那现在什么是 AI 的 native？另外，对于创业者来说，是应该今天赶紧下场做 ToC 的产品，还是说更加认真思考一下，在某些垂直领域怎么改变商业的逻辑，对此你会怎么建议？李彦宏：今天大模型还处于产业发展非常早期的阶段，不管是我的观察还是其他人的，都有可能发生变化。在我看来，AI native 的特征是 prompt，就是提示词，过去没有这个行当，我们也不觉得跟计算机交互有那么多讲究。未来，就要考虑怎么写 prompt 才能把大模型的能力给萃取出来，这是一个我觉得非常有意思的行业，也是一个我认为将来最容易出现新的工作机会的地方。我有一个比较大的推测，10 年之后人类一半的工作都会跟提示词有关。除了提示词这方面的变化，从创业的角度来看，我认为机会还是很大的，甚至十倍于移动互联网的机会。主要的机会肯定是基于大模型开发出来的各种应用，至于说应用是 ToC 还是 ToB，收费还是广告模式等等，我觉得都会有。每一个方向的机会已经大到对于单独的创业者来说，不需要去关心市场容量了，创业公司完全不用担心市场是不是足够大。张鹏：嗯，开始行动就好了。蒋涛：对于开发者来说，现在硅谷那边已经是风起云涌，在做各种基于 GPT 的应用、过去我们面向 API、技术栈变成，现在则是变成 prompt 编程，整个开发者生态和应用都发生了很大的变化。你觉得在未来，那些基于大模型的 ToC 和 ToB 应用会发生什么样的变化？李彦宏：我觉得有一个很大的趋势上的变化，是未来不需要那么多程序员了。大模型很多时候能够自动生成代码，但是我们会需要越来越多的 prompt 工程师，大模型本身的能力放在那里，用得好不好全靠 prompt 提示词来决定。提示词写得好，智能涌现的可能就会多一些，返回的结果就更有价值一些。提示词写得不好，出来的可能是一本正经胡说八道或者错误的结论。怎么样把提示词写好，既是技术也是艺术，甚至我觉得艺术的成分更多一些。今天看起来是自然科学的人更好找工作，工资更高，但以后没准学文科更容易找工作，因为他在写提示词的时候，他的想象力和情感表达会比工科的人更有效果一些。蒋涛：不同模型，比如文心一言和 ChatGPT 的提示词会不一样吗？李彦宏：很不一样，底层训练是独立训练出来的。如果类比成人的话，每个人的脾气秉性肯定是不一样的，还是需要在交互过程中不断摸索，才能知道怎么写 prompt 可以获得更好的效果。蒋涛：所以你喂它数据，它是会变化的吗？李彦宏：会变化的。比如最近讨论的写成语什么的，一开始出来的内容你会觉得它没有理解你的要求，你跟它说不对，它就会理解这个反馈，再过两天就会理解你的需求了。蒋涛：大家把 ChatGPT 的出现比作 AI 的“iPhone 时刻”，移动互联网时代有开源和闭源的竞争，iOS 是闭源的，Android 是开源的，最后开源在生态上赢得了很大的胜利。现在开源大模型出现了不少，包括 Meta 出的 LLaMa，开源模型有市场机会吗？另外，目前的行业大模型有两种训练方法，一种是在闭源的比如百度的文心一言上训练，还有一种是在开源大模型上训练垂直的行业大模型，哪一种更好一些？今天还会出现开源大模型的生态吗？李彦宏：我觉得有可能出现出现开源大模型的生态，但最终还是一个市场的自然选择。对于开发者来说，今天选择闭源或者开源大模型，我觉得主要看两个因素：哪个效果好，哪个便宜。开源在价格上有足够的优势，基本上可以不花钱，闭源如果想要有生存空间，一定需要做得比开源好。如果开发者更加追求效果，就会选择闭源。但这是一个静态的观察，动态来看的话，开源和闭源两条技术路线，最后谁会跑得更快，后劲更足，可持续性更好，我觉得是个开放性问题，正例反例都有。对于开发者来说，现在只能选择效果更好的，或者性价比更高的模型来进行开发，而对于路线之争我们只能是拭目以待了。05 千亿参数量级后的智能涌现蒋涛：我代表开发者问一些问题，ChatGPT 出来的时候正好是 NIPS 大会（神经信息处理系统大会），有 4 万名机器学习和神经网络的博士在开会，他们都惊呆了——这好像超出了我们对 NLP 或对话能力的理解，后来的解释是智能涌现能力。ChatGPT 没有用很多中文语料，中文的事实理解其实很差，但是它仍然可以做很好的中文表达，我们选智利诗人巴勃罗·聂鲁达很有名的作品翻译成中文，发现比翻译家翻译得还要好，这个你怎么看？这个突破能不能给我们技术人员讲讲，到底智能涌现是怎么实现的？为什么用很少的语料，但语言的差距却没有了呢？李彦宏：这确实是让人感到惊喜和兴奋的地方。我们做大模型做了很多年，当用一个亿级大模型做的时候，可能做某个单项任务，或者一两个任务，相对比较窄。后来变成十亿级，百亿级，一直到最后参数规模达到千亿，同时匹配足够多的数据来训练，最后才出现智能涌现，应该说是从量变到质变的过程。仅仅三年前，我们所说的大模型是参数亿量级的大模型，今天当我们说大模型的时候，大家的理解是千亿量级参数的大模型，这种进化和技术迭代的速度其实超过了摩尔定律的演化速度，这还是很神奇的。一旦越过那个门槛之后，过去我们觉得不太可能的事发生了质变。如果再稍微往下沉一点看，为什么会有这样的质变？我自己的理解是，当 AI 学习了世界各种各样语言的文本，本身虽然是概率模型，还是基于过去已经出现的十个字符或者 token，去猜测下一个字符最有可能是什么，简单的技术原理就是这样。但是当实际数据量足够大，算法比较正确的时候，基本上人类对于物理世界的理解被逐步压缩到了一个模型里，如果这么来理解大模型的话，确实就是具备了智能涌现或者说是触类旁通的能力，我觉得确实很神奇。以前人们也没有想到很多东西会是做出来了之后，才会去琢磨这个东西里面的科学道理是什么。因为我们上学都是学科学和自然，社会的进步，科技的进步都是先有了理论，在理论的指导下做技术和工程，再把它做成产品推向市场。但其实很多时候反而是工程先做到了，比如人们先发明了飞机，已经飞上天了，才开始琢磨为什么比空气重的东西还能在天上飞，由此产生了空气动力学。所以大模型也有点这个意思，先做出来了，我们才开始去研究为什么会是这样。蒋涛：如果大家都用这个千亿模型，逐渐都能够达到这个能力吗？类似于开源系统一样，大家知道基本原理，但是你并没有开源所有的东西，其他家也能够做到吗？李彦宏：对，这是一个 moving target，一直在变。ChatGPT 本身也在以一个很快的速度在进化，文心一言在以更快的速度进化。下一个出来的不管是谁，创业公司也好，大厂也好，做到今天这样的水准肯定是没问题的。我们今天觉得这已经很神奇了，也许再过三个月会发现这个东西怎么这么差，它怎么还会出错。人们的期望值会不断抬高，下一个出来的再去追赶之前的大模型，我认为难度是比较高的。在同一个市场上，领先的大模型一定会获得更多的开发者在上面开发各种各样的应用，一定获得更多用户的反馈。这种规模效应或者数据飞轮一旦转起来，其实后来者追赶起来会挺辛苦的。骆轶航：Robin 刚才提到了理论和工程的关系。我们也知道无论是 OpenAI 做 ChatGPT，还是百度做文心一言，本质上做的是工程师的事情，本身对基础科技的投入不是很多，这样的事情之前有很多。这个过程有人称之“大型的暴力美学实验”，因为投入大量的资金、算力等去做。前不久一个 AI 领域的科学家跟我讲，他觉得好幻灭，大家都参与这样的实验，像炼丹一样。你知道在里面发挥的作用，但是你不知道什么时间哪次怎样的努力导致出现变化和跃迁，作为 AI 科学家和工程师很难衡量风险，因为是大干快上，各方面投入很多的过程。这也是让人们觉得很困惑的一个点，我们今天看到 ChatGPT 也好，文心一言也好，都取得了一些突破。到底什么原因导致一个大模型能够走出来、跑出来，在某些关键的无论是对话的精准度，事实语料的精准度，以及对于情感的表达方面能够成功，但是这个关键到底是在哪个环节上？是语料库的问题，反复训练的成果，还是算力的成果，哪个事情最关键？这个爆发的时刻在过去几个月的经验当中，你觉得哪个月是最关键的？李彦宏：简单讲就是不知道，我也不知道哪个月最关键。这么做了之后，突然能力就具备了。但是我相信未来人类一定会弄清楚背后的理论基础。很多时候就是工程先做出来了，然后再慢慢研究。我们都是从小到大接受正规教育出来的，太习惯说用理论来指导实践。如果这个实践不是靠理论指导出来的，甚至当前的理论无法解释，就觉得很魔幻，觉得不可接受，觉得像炼丹、伪科学，其实根本不是，科学本身也在发展，凭什么你现在知道的科学就是真理，就一定都是对的？还是需要通过不断的实践、创新，通过吸取各种各样的反馈来加速技术的迭代。跑出来之后，再去慢慢研究这背后的理论，没有跑出来的话，再过五年十年，人们也不会朝着这个方向去研究。其实一开始大厂都没有在做生成式 AI，没有在上面投太多资源，包括学术界，大家没有觉得这个事值得那么多人去研究，但是一旦跑出来确实很厉害，万众瞩目。我相信会有大批科学家跟进研究，研究背后的理论。当然也有可能这套理论总结出来之后，也可以再用来指导大模型下一步迭代更新，这点完全是合理的。骆轶航：可是 OpenAI 现在有 GPT-4 之后，都不发论文、不开源。不发论文，科学家怎么去研究？我们到底怎么去配合科学和理论？李彦宏：OpenAI 现在相对来说比较商业化，当然商业化也不是坏事，有足够的资金去投入，技术迭代的速度会更快。开源不开源完全是它的选择，如果在不开源的情况下，技术迭代速度会更快，能够更好地去造福人类，也是挺好的路线。外界的研究也不能完全指望靠 OpenAI 的公布，其实各个公司各个研究机构都已经开动了，该投入的投入，该做研究做研究，该做尝试做尝试。所以，我认为逐渐会形成一套产学研模式，各干各的事，慢慢会形成有规模的领域，甚至是学科。我不担心外界搞不清楚 OpenAI 是怎么回事，这项技术的迭代速度就会变慢，我恰恰觉得有竞争，有商业色彩在里头，技术的进步更快一些。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1242,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":623220490,"gmtCreate":1671454710010,"gmtModify":1671455716389,"author":{"id":"3515369000963941","authorId":"3515369000963941","name":"DTSniper","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"逆全球化的话，会出现投资实体回报相对投资互联网回报均值回归，劳动报酬相对资产回报均值回归，财政政策比货币政策更重要","listText":"逆全球化的话，会出现投资实体回报相对投资互联网回报均值回归，劳动报酬相对资产回报均值回归，财政政策比货币政策更重要","text":"逆全球化的话，会出现投资实体回报相对投资互联网回报均值回归，劳动报酬相对资产回报均值回归，财政政策比货币政策更重要","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/623220490","repostId":"623219757","repostType":1,"repost":{"id":623219757,"gmtCreate":1671438884480,"gmtModify":1671439170769,"author":{"id":"4125646752954172","authorId":"4125646752954172","name":"小虎资管","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8da3f07459c2d29a0886a158ed1bedf","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"title":"老虎独家|2023年投资主线的演变","htmlText":"高通胀环境下美联储超预期的货币政策紧缩，以及逆全球化趋势带来的以安全为核心的产业链重构，组成了2022年的投资主线。进入2023年，这两条主线的演变结合各大经济体的经济周期与产业发展，将形成新的投资逻辑与机会。 1.演变一：从经济周期看各大经济体 2000年以来，全球化使得“地球村”各国经济周期趋同。但这次疫情以来，逆全球化、地缘政治冲突和区域防疫保护等众多因素，使得国家间的经济活动、政策以及复苏进程形成了割裂，过去的经济周期同步性遭受冲击。 来源：彭博，老虎国际 欧美节奏是比较相近的，疫情后的大水漫灌，不仅带来了复苏，还带来了通胀。因此在2022年经济增速放缓后，通胀的高企将欧洲和美国双双带入了过热期，随后滑落到了滞胀期。不过俄乌冲突给欧元区的巨大冲击，使其通胀和经济压力比美国更大。因此当前欧洲通胀率高于美国，而预期通胀及实际GDP负增长，意味着市场认为欧元区2023年大概率步入衰退。美国相对欧元区经济韧性更强，明年存在软着陆的可能，但从周期来看也是朝着衰退的方向行进。 中国与欧美走出了完全不一样的周期。国内这两年一直维持着较低的CPI，今年主要是由于疫情反复导致复苏进程受阻，即使货币政策已经宽松，经济周期也被固定在衰退阶段，与欧美从过热到滞胀的周期完全错开。而到了明年，随着重新开放，经济周期上大概率会朝着复苏或过热阶段迈进。 不同的经济现状、地缘冲突、保护主义抬头……各国经济现状不尽相同，而去年的主线将会得到延续与演变，并将致使各国在2023年朝着不同方向发展。 1.1美国：通胀？衰退？ 来源：老虎国际 根据我们基于多个经济增长与通胀预期指标独家构建的美国经济周期模型，美国自今年Q1以来进入滞胀期，而经济数据一致预期则指向明年美国会进入衰退期。不过，美联储的货币政策动向，显然会在资金成本预期上直接影响美国进入衰退期的速度与程度。 在连续四次加息75个基点之后，美联储主席","listText":"高通胀环境下美联储超预期的货币政策紧缩，以及逆全球化趋势带来的以安全为核心的产业链重构，组成了2022年的投资主线。进入2023年，这两条主线的演变结合各大经济体的经济周期与产业发展，将形成新的投资逻辑与机会。 1.演变一：从经济周期看各大经济体 2000年以来，全球化使得“地球村”各国经济周期趋同。但这次疫情以来，逆全球化、地缘政治冲突和区域防疫保护等众多因素，使得国家间的经济活动、政策以及复苏进程形成了割裂，过去的经济周期同步性遭受冲击。 来源：彭博，老虎国际 欧美节奏是比较相近的，疫情后的大水漫灌，不仅带来了复苏，还带来了通胀。因此在2022年经济增速放缓后，通胀的高企将欧洲和美国双双带入了过热期，随后滑落到了滞胀期。不过俄乌冲突给欧元区的巨大冲击，使其通胀和经济压力比美国更大。因此当前欧洲通胀率高于美国，而预期通胀及实际GDP负增长，意味着市场认为欧元区2023年大概率步入衰退。美国相对欧元区经济韧性更强，明年存在软着陆的可能，但从周期来看也是朝着衰退的方向行进。 中国与欧美走出了完全不一样的周期。国内这两年一直维持着较低的CPI，今年主要是由于疫情反复导致复苏进程受阻，即使货币政策已经宽松，经济周期也被固定在衰退阶段，与欧美从过热到滞胀的周期完全错开。而到了明年，随着重新开放，经济周期上大概率会朝着复苏或过热阶段迈进。 不同的经济现状、地缘冲突、保护主义抬头……各国经济现状不尽相同，而去年的主线将会得到延续与演变，并将致使各国在2023年朝着不同方向发展。 1.1美国：通胀？衰退？ 来源：老虎国际 根据我们基于多个经济增长与通胀预期指标独家构建的美国经济周期模型，美国自今年Q1以来进入滞胀期，而经济数据一致预期则指向明年美国会进入衰退期。不过，美联储的货币政策动向，显然会在资金成本预期上直接影响美国进入衰退期的速度与程度。 在连续四次加息75个基点之后，美联储主席","text":"高通胀环境下美联储超预期的货币政策紧缩，以及逆全球化趋势带来的以安全为核心的产业链重构，组成了2022年的投资主线。进入2023年，这两条主线的演变结合各大经济体的经济周期与产业发展，将形成新的投资逻辑与机会。 1.演变一：从经济周期看各大经济体 2000年以来，全球化使得“地球村”各国经济周期趋同。但这次疫情以来，逆全球化、地缘政治冲突和区域防疫保护等众多因素，使得国家间的经济活动、政策以及复苏进程形成了割裂，过去的经济周期同步性遭受冲击。 来源：彭博，老虎国际 欧美节奏是比较相近的，疫情后的大水漫灌，不仅带来了复苏，还带来了通胀。因此在2022年经济增速放缓后，通胀的高企将欧洲和美国双双带入了过热期，随后滑落到了滞胀期。不过俄乌冲突给欧元区的巨大冲击，使其通胀和经济压力比美国更大。因此当前欧洲通胀率高于美国，而预期通胀及实际GDP负增长，意味着市场认为欧元区2023年大概率步入衰退。美国相对欧元区经济韧性更强，明年存在软着陆的可能，但从周期来看也是朝着衰退的方向行进。 中国与欧美走出了完全不一样的周期。国内这两年一直维持着较低的CPI，今年主要是由于疫情反复导致复苏进程受阻，即使货币政策已经宽松，经济周期也被固定在衰退阶段，与欧美从过热到滞胀的周期完全错开。而到了明年，随着重新开放，经济周期上大概率会朝着复苏或过热阶段迈进。 不同的经济现状、地缘冲突、保护主义抬头……各国经济现状不尽相同，而去年的主线将会得到延续与演变，并将致使各国在2023年朝着不同方向发展。 1.1美国：通胀？衰退？ 来源：老虎国际 根据我们基于多个经济增长与通胀预期指标独家构建的美国经济周期模型，美国自今年Q1以来进入滞胀期，而经济数据一致预期则指向明年美国会进入衰退期。不过，美联储的货币政策动向，显然会在资金成本预期上直接影响美国进入衰退期的速度与程度。 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