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随着亚洲工厂越来越难找到工人，美国人习惯的廉价商品时代正在消亡
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张时，却发现因动乱和内战而中断了业务。孟加拉国一直是生产服装的可靠基地，但限制性贸易政策和港口堵塞使其无法生产更多的服装。印度人口众多，寻求替代中国的企业正在那里扩张。但即使在印度，工厂经理们也开始抱怨难以留住年轻工人。许多年轻人更喜欢由国家福利计划支持的农场生活，或者选择在城市打工，而不是住在工业中心的工厂宿舍里。受过培训的工程师离开工厂，转而从事 IT 工作。亚洲的工厂主们正在努力提高工作的吸引力，包括补贴幼儿园和资助技术培训项目。一些人正在将工厂迁往农村地区，那里的人们更愿意从事体力劳动，但这使他们远离港口和供应商，不得不适应农村生活，包括工人在收获季节缺勤。陈湘是一家家具制造商的台湾老板，产品主要销往劳氏等美国零售商。四年前，她决定将工厂迁出中国南部，希望在越南更容易招到工人。她最初考虑过胡志明市附近的工业区，但她听到了关于工人流失率高和工资飙升的噩梦般的故事。于是，她把工厂设在了越南北部的农村地区。她说车间工人一般都在四五十岁，有些人还不太识字，这就需要用口头和视觉演示来解释工作任务，但员工队伍更加稳定。她非常珍惜那些识字的年轻员工，让他们参与决策，在美国买家来访时邀请他们见面，并与他们分享公司桌椅在美国商店的照片。她说，她的公司 Acacia Woodcraft Vietnam 已经实现了部分自动化，但许多工作仍然需要手工制作。二十年前的劳工状况与现在大不相同，那时找工人就像打开工厂大门，看着自行车川流不息一样简单。 2001 年，耐克公司报告称工厂 80% 以上的工人在亚洲，典型的工人年龄为 22 岁，单身，在农场长大。如今，耐克在中国的工人平均年龄为 40 岁，在越南为 31 岁，部分原因是亚洲国家正在迅速老龄化。越南 Maxport 有限公司成立于 1995 年，是耐克的一家供应商，正在费老劲的争夺工人。现在，阳光可以透过窗户照射到车间，厂区还种植了成千上万棵花草树木。公司加强了对年轻工人的培训，使他们能够晋升为主管。尽管如此，公司吸引年轻人还是很难。高级经理人Do Thi Thuy Huong 说，公司终止了一项针对高中毕业生的培训计划，部分原因是他们毕业后接受工作的人数太少。大约 90% 的 Maxport 员工年龄在 30 岁或以上。总部位于康涅狄格州斯坦福德的家具制造商 Lovesac 表示，在中国的员工队伍正在老化，越来越难找到年轻员工来填补空缺。公司首席执行官肖恩·尼尔森说，在中国和越南等地，拥有智能手机并融入全球文化的年轻人，对工厂工作不太感兴趣。他说："一旦他们能看到卡戴珊，他们就不想再做这样的工作了。他们更愿意在商店里工作。" 今年晚些时候，公司打算在北卡罗来纳州的一家自动化工厂开始生产座椅。当亚洲工厂实现自动化后，许多工厂很难找到能够操作先进机器的工人。经理们说，没有足够的年轻人有兴趣学习机械工程，即使有，也会跳槽到其他行业。印度不锈钢制造商，金达尔不锈钢公司（Jindal Stainless）总经理阿比乌代·金达尔说，"Z一代 "工人被IT行业所吸引，他们中的大多数人 "即使被招聘从事技术工作，也会想去办公室工作"。泰国一家招聘公司JacksonGrant的总经理理查德·杰克逊说，工厂 "要么为他们想要的技能多付一点钱，要么在他们需要的能力上妥协"。在半导体和电子产品中心马来西亚，工厂正在取消年轻工人讨厌的制服要求，并重新设计工厂设施。代表生产商的马来西亚雇主联合会主席侯斯曼说："我们正试图让我们的工厂变得更性感一些，打开隔板，采用更多的玻璃结构，增加光线，播放一些动听的音乐，营造一种苹果公司的环境。" 发展中国家的一些年轻人本来可以在工厂工作，但他们在发达地区找到了照顾老年人的工作，并填补了这些国家老龄化劳动力的缺口。印度尼西亚 29 岁的苏西·苏桑蒂说，她高中毕业后曾在一家电子厂工作，她讨厌经理给她施加压力，要求她加快工作速度。她的第二份工作是制鞋，于是她告诉母亲，她必须做点别的事情。为期 6 个月的培训课程让她学会了基本的普通话，她开始在台湾照顾一对老年夫妇。她说工资是在家乡工厂的三倍，而且也不那么累。她说："当我照顾的人过得很好时，我就能放松下来。"
加美财经2023-08-09
需求下滑将全球制造业拖至金融危机水平，70%经济体制造业出现萎缩
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首次下滑。与此同时，得益于国内需求和孟加拉国等邻国的需求，印度的经营状况良好。墨西哥似乎也受益于向美国出口的公司将生产从中国转移。美国和全球经济目前主要由服务业驱动。随着就业率的上升，立即出现经济衰退的风险似乎很低，但如果制造业的寒流持续下去，情况是否会继续如此还不清楚。
加美财经2023-08-09
ChatGPT爆火这半年：热钱、巨头与监管
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，安卓版ChatGPT已在美国、印度、孟加拉国和巴西提供下载，并计划在近期推广至更多国家。ChatGPT正在拓展渠道，获得更多的用户和更强的使用粘性，生成式AI的浪潮在持续推高。 7月初，上海的2023世界人工智能大会（WAIC）上，一位大模型创业公司的技术人员正在展厅里穿梭，她计划为公司寻找一个性价比高的国产芯片解决方案，用来做大模型训练。 “我们有1000张A100，但完全不够。”她告诉虎嗅。 A100是英伟达的一款高端GPU，也是ChatGPT生长的硬件基础。一些公开数据显示，在训练GPT系列模型的过程中，OpenAI所使用的英伟达GPU数量约2.5万个。由此，要做大模型，要先评估能拿到多少张A100的显卡，几乎成了这个行业的惯例。哪里有GPU？哪里有便宜算力？这只是2023WAIC大会上众多问题的缩影。过去半年里所有被“应激”到的人，几乎都渴望能够在这场“盛会”中找到更多关于AI的答案。 2023WAIC现场一家芯片展商的技术人员告诉虎嗅，在WAIC大会的几天里，他们的“大模型”展台前，来了好些产品经理，他们希望在这里为公司的大模型业务寻找产品定义。 5月28日在中关村论坛上，中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，截至5月底，中国10亿级参数规模以上的大模型发布了79个。在此后的两个月里，又有阿里云的通义万相、华为云的盘古3.0、有道“子曰”等一系列AI大模型发布，据不完全统计目前国内的AI大模型已超过100个。国内企业争先恐后发布AI大模型的动作，就是“应激反应”最好的体现。这种“反应”带来的焦虑，正在传导给行业里几乎所有相关人员，从互联网巨头的CEO到AI研究机构的研究员，从创投基金合伙人到AI公司的创始人，甚至是很多AI相关的法律从业者，以及数据、网络安全的监管层。对行业之外的人而言，这可能只是短暂的狂欢，但在如今，又有多少人敢说自己置身AI之外。 AI正在开启一个新时代，一切都值得用大模型重塑一遍。越来越多的人开始思考技术扩散之后的结果。资金涌入，飞轮已现 ChatGPT诞生的一个月内，出门问问创始人李志飞两赴硅谷，逢人必谈大模型，在与虎嗅交谈时，李志飞直言这是他最后一次“All in”。 2012年，李志飞创立出门问问，这家以语音交互、软硬件结合为核心的人工智能公司经历了中国两次人工智能浪潮的起伏。在上一波人工智能最火热的那一段时间，出门问问的估值一度被推至独角兽级别，但此后也经历了一段落寞期，直到ChatGPT的出现，才给沉寂多年的人工智能行业撕开了一道口子。在一级市场，“热钱正在涌进来。” 这是过去半年中，谈及大模型时的行业共识。奇绩论坛创始人陆奇认为，AI大模型是一个“飞轮”，未来将是一个模型无处不在的时代，“这个飞轮已经启动”，而最大的推动力就是资本。 7月初，商业信息平台Crunchbase发布的数据显示，分类为AI的公司在2023年上半年筹集了250亿美元，占全球融资的18%。虽然这一数字与2022年上半年的290亿美元相比有所下降，但2023年上半年全球各行业的总融资额比2022年同比下降了51%，由此可见AI领域的融资额在全球融资总额中的占比，几乎提高了一倍。Crunchbase在报告中这样写到：“如果没有ChatGPT引发的人工智能热潮，2023年的融资额会更低。” 到目前为止，2023年AI行业最大的一笔融资，就是微软在1月对OpenAI投资的100亿美元。虎嗅根据公开数据统计，在美国的大模型公司创业中，Inflection AI或将成为人工智能领域融资量仅次于Open AI的第二大初创公司，在其之后分别是，Anthropic（15亿美元），Cohere（4.45亿美元）、Adept（4.15亿美元）、Runway（1.955亿美元）、Character.ai（1.5亿美元）和Stability AI（约1亿美元）。在中国，2023年上半年国内人工智能行业的公开投融资事件共有456起。而这项统计在2018年-2022年的5年间分别是731、526、353、631和648。上半年国内人工智能行业公开投融资事件另一个引发飞轮的事件则是ChatGPT放出API接口。当OpenAI在3月首次开放ChatGPT的API接口时，AI行业内外对此几乎形成共识：行业要变天了。随着更多应用接入大模型，AI之上正在长出更加繁茂的森林。 “做大模型和做应用本身就应该分开”，投资人的嗅觉总是敏锐的，在源码资本执行董事陈润泽看来，AI是一个与半导体分工一样的逻辑，AI大模型的繁荣之后，很快就会看到AI应用的一波繁荣。今年年初，陈润泽与同事一起前往硅谷时发现，硅谷声名显赫的创业孵化器Y Combinator（OpenAI首席执行官Sam Altman曾在这家孵化器任总裁多年），有一半的项目都转型做生成式AI了。对于大模型的热情，丝毫不逊于如今大洋彼岸的中国。不过，他也发现在美国无论是资本还是创业者，相比于大模型创业，更看好基于大模型所做的生态应用，毕竟在这个赛道，已经跑出了诸如OpenAI这样的公司，与此同时，美国有很强的ToB应用生态土壤，因此更多的美国公司正在尝试基于大模型的生态做企业应用。陈润泽的观察正在得到证实，大模型服务平台OpenCSG联合创始人陈冉告诉虎嗅，如今，美国湾区90%以上的公司已经把大模型能力用到方方面面。至于中国，陈冉认为，在年底之前很多的客户也都会用起来。今年3月左右，陈润泽和团队开始尝试在国内寻找基于大模型做应用的公司，但他发现这样的公司很少。大量资本进入了人工智能行业，但如果追溯这些资金的流向会发现，更多的钱仍集中在头部几家公司中。 “即便是现在，10个与生成式AI相关的项目，能投1个-2个也已经是很不容易了。”除了源码资本，虎嗅也与多位硬科技投资人交流，他们都表示，虽然项目看得多，但真正靠谱的凤毛麟角。应用端的这种态度，在很多业内人士看来，已是常态。思必驰联合创始人俞凯认为，表面看似热闹的赛道，其实更多的是名义上的竞争，结果无非两种情况：“一种是为了融钱，纯资本导向；另一种是做全域通用大模型的公司，确实需要喊，不喊的话别人不会知道。” 国内的一些统计数据也正在说明这个问题，根据第三方机构烯牛数据统计，截至2023年7月，国内有AIGC公司242家，1月以来AIGC赛道融资事件71起。而AI大模型赛道上的公司有67家，从ChatGPT发布到现在，融资事件只有21起。 AIGC赛道和AI大模型赛道自ChatGPT发布后的融资事件｜数据来源：烯牛数据 “现在国内AI市场上，好的标的太少了。”一位投资人如此告诉虎嗅——好项目太贵，便宜的又不靠谱。虽然目前国内发布的AI大模型数量过百，但国内一众大模型公司中，获得巨额融资的并不多，甚至屈指可数。很多AI投资到最后都变成了投人——曾经的独角兽公司创始人、互联网大佬、具备大模型相关创业经验的人等。公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次互联网公司百度 2012 文心一言上市阿里云 2008 通义千问上市騰讯AI实验室 1998 混元上市华为云 2019 盘古未上市字节跳动 2016 火山方舟未上市京东云 2012 言犀上市昆仑万维 2008 天工上市 360 1992 360智脑上市公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 AI公司商汤科技 2014 日日新上市科大讯飞 1999 讯飞星火上市云从科技 2015 从容上市达观数据 2015 曹植 C轮出门问问 2014 序列猴子 D轮智谱Al 2019 ChatGLM B轮澜舟科技 2021 孟子 Pre-A轮 MiniMax 2021 Glow 股权投资面壁科技 2022 VisCPM 天使轮深言科技 2022 CPM 股权投资聆心智能 2021 Al乌托邦 Pre-A轮衔远科技 2021 ProductGPT 天使轮思必驰 2007 DFM-2 IPO终止公司类型公司成立时间大模型及相关产品融资轮次 2023年成立都初创AI公司光年之外 2023 暂无 A轮百川智能 2023 baichuan 股权投资零一万物 2023 暂无股权投资国内AI大模型相关公司部分统计今年的一众AI明星项目中，智谱AI、聆心智能、深言科技和面壁智能，都是清华实验室孵化的公司。深言科技、面壁智能两家公司均成立于2022年，且有AI行业内知名学者的技术背书。比这几家清华系AI公司成立时间更短的是一些互联网行业大佬创立的AI公司，光年之外、百川智能和零一万物均成立于这波大模型热潮开始之后。美团联合创始人王慧文在2023年年初成立的光年之外，一度融资5000万美元，已是彼时中国大模型行业为数不多的融资案例。与智谱AI、西湖心辰这类已有大模型为基础的公司不同，光年之外是2023年2月开始，从零开始做大模型，其难度可想而知，6月29日，美团公告宣布收购光年之外的全部权益，总代价包括现金约2.33亿美元（合人民币16.7亿元）、债务承担约3.67亿元、及现金1元。 “起码要有自然语言处理背景的人，有一定大模型训练实操经验的人，以及数据处理、大规模算力集群等方面的专业人才。如果同时还要做应用，那应该还要有对应领域的产品经理和运营人才。”陈润泽如此描述一个大模型核心团队的标配。大公司的AI赌注过去半年中，老牌互联网大厂们的AI新闻漫天纷飞。对AI大模型的投入，看似是在追热点，但如百度、阿里、华为这样的大公司，在AI上投下的赌注，显然不是跟风。巨头们在AI上的押注很早就已开始，对这些公司来说，AI并不是一个新鲜的话题。虎嗅根据企查查数据不完全统计，各大厂在2018年开始就对人工智能相关的企业有不同程度的投资，从投资企业来看，大多是人工智能应用方面的企业，尽管涉及到一部分AI芯片企业，但是数量并不多，涉及大模型方面的企业几乎没有，并且大厂所投资的人工智能相关的公司大多与其业务息息相关。大厂投资机构投资企业数平均持股比例最高持股比例 100%持股企业数阿里巴巴 23 36.25% 100% 5 百度风投 25 5.50% 15% 0 腾讯投资 54 17.54% 100% 2 三家互联网大厂投资AI相关公司情况｜数据来源：企查查 2017年阿里达摩院成立，研究对象涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域，将人工智能的能力赋能到阿里的各个业务线中。2018年，百度提出了“All in AI”的战略。有所不同的是，生成式AI的出现，似乎是一个转折点。对于拥有数据、算力和算法资源优势的科技巨头来说，人工智能对他们已经不光是赋能场景，而是需要承担基础设施的角色，毕竟，生成式AI的出现，意味着针对人工智能产业的分工已经开始。以百度、阿里、华为、腾讯，四家云供应商为代表的大厂，虽然都宣布了各自的AI策略，但明显各有侧重。在过去的半年时间里，巨头纷纷发布自己的大模型产品。对于百度、阿里这样的大厂来说，他们入局大模型的时间并不算晚，基本在2019年。百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。阿里的通义千问大模型也是始于2019年。除了百度和阿里的通用大模型，6月19日，腾讯云发布了行业大模型的研发进展。7月7日，华为云发布了盘古3.0行业大模型产品。这些侧重也与各家的整体业务，云战略，以及在AI市场里的长期布局有所呼应。百度的主线业务盈利能力在过去的5年中，出现了较大波动。百度很早就看到了基于搜索的广告业务在国内市场中的问题，对此，百度选择了大力投入AI技术寻找新机会。这些年来，百度不仅邀请过吴恩达、陆奇等业界大佬出任高管，在自动驾驶上投入热情也远超其他大厂。如此关注AI的百度，势必会在这波大模型之争里重手投注。阿里对通用大模型同样表现出了极大的热情。一直以来，阿里云一直被寄予厚望，阿里希望走通技术路线创造集团的第二增长曲线。在电商业务竞争日趋激烈，市场增长放缓的大环境下，依云而生的AI产业新机遇，无疑是阿里云在国内云市场上再发力的好机会。相比百度和阿里，腾讯云在大模型方面选择了优先行业大模型，而华为云则公开表示只会关注行业大模型。对于腾讯来说，近年来主营业务增长稳中向好。在通用大模型的前路尚不明朗的阶段，腾讯对于AI大模型的投注相对谨慎。马化腾在此前的财报电话会上谈及大模型时曾表示：“腾讯并不急于把半成品拿出来展示，关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地。” 另一方面，从腾讯集团的角度看，腾讯目前有4所AI Lab，去年也发布了万亿参数的混元大模型，腾讯云投身行业大模型方面的动作，更像是一种“不把鸡蛋放在同一个篮子里”的投注策略。对于华为来说，一直以来都是重手投注研发，过去10年里华为在研发方面的总投入超过9000亿元。但由于手机业务遇到发展障碍，华为在很多技术研发上的整体策略或也正在面临调整。一方面手机业务是华为C端技术最大的出口，如果手机业务不为通用大模型买单的话，那么华为研发通用大模型的动力就会明显下降。而对于华为来说，把赌注押在能快速落地变现的行业大模型，似乎是这场AI博弈当中的最优解。正如华为云CEO张平安所说“华为没有时间作诗”。不过，对科技巨头来说，无论赌注多大，只要能赌对，就能够先一步抢占基础设施的市场份额，从而在人工智能时代获得话语权。拿着锤子找钉子对于商业公司来说，所有的决策仍然落到经济账上。即便是一笔不小的投入，越来越多有远见的公司创始人也意识到，这是一项未来必须要做的事情，即便前期投入可能完全看不到回报。 AI大模型的研发需要一笔不小的投入，但越来越多企业创始人、投资人都认为，这是一项”必要投入”，即便眼下完全看不到回报。由此，很多在上一波AI浪潮下诞生的人工智能公司，都在沉寂良久之后看到了新的曙光。 “3年前，大家都说GPT-3是通向通用人工智能的可能性。”李志飞在2020年就开始带着一班人马研究GPT-3，彼时出门问问正处在一个发展的转折点，他们希望探索新业务，但经过一段时间的研究之后，李志飞的大模型项目中止了，原因之一是当时模型不够大，另外就是找不到商业落地场景。不过，2022年底ChatGPT问世以后，李志飞仿佛被扎了一剂强心针，因为他和所有人一样，看到了大模型的新机会。今年4月，出门问问发布了自研的大模型产品——序列猴子。眼下，他们准备拿着新发布的大模型“序列猴子”冲刺港交所，出门问问已在5月末递交了招股书。另一家老牌AI公司也在跟进，去年7月，思必驰向科创板递交了IPO申请，在今年5月被上市审核委员会否决。俞凯坦言，就连OpenAI，在GPT2阶段也是用微软的V100训练了将近一年的时间，算力和A100差好几个量级。思必驰在大模型前期积累阶段，也是用更为经济的卡做训练。当然，这需要时间作为代价。相比于自研大模型，一些应用型公司有自己的选择。一家在线教育公司的总裁张望（化名）告诉虎嗅，过去半年，他们在大模型应用场景的探索上不遗余力，但他们很快发现在落地过程中存在诸多问题，例如成本与投入。这家公司的研发团队有50人-60人，开始做大模型研究以来，他们扩充了研发团队，新招了一些大模型方面的人才，张望说，偏底层模型方面的人才很贵。张望从未想过从头开发大模型，考虑到数据安全和模型稳定性等问题，他也不打算直接接入API做应用。他们的做法是参考开源大模型，用自己的数据做训练。这也是很多应用公司目前的做法——在大模型之上，用自己的数据做一个行业小模型。张望他们从70亿参数的模型开始，做到100亿，现在在尝试300亿的模型。但他们也发现，随着数据量增多，大模型训练会出现的情况是，可能新版本不如上一个版本，就要对参数逐一调整，“这也是必须要走的弯路。”张望说。张望告诉虎嗅，他们对于研发团队的要求就是——基于公司的业务探索AI大模型场景。这是一种拿着“锤子”找“钉子”的方法，但并不容易。 “目前最大的难题是找到合适的场景。其实有很多场景，即便用了AI，效果也提升不了太多。”张望说，例如在上课的场景中，可以用AI大模型赋能一些交互模式，包括提醒学员上课功能、回答问题和打标签等，但他们试用了AI大模型之后，发现精准度不行，理解能力和输出能力并不理想。张望的团队尝试过一段时间后，决定在这个场景里暂时放弃AI。另一家互联网服务商小鹅通，也在AI大模型爆发后第一时间开展了相关业务的探索。小鹅通的主要业务是为线上商家提供数字化运营工具，包括营销、客户管理以及商业变现。小鹅通联合创始人兼COO樊晓星告诉虎嗅，今年4月，当越来越多的应用基于生成式AI诞生时，小鹅通看到了这个技术背后的潜力，“例如MidJourney，生成式AI对于设计图像生成方面的提效确实有目共睹。”樊晓星她们在内部专门组织了AI研究的业务线，寻找与自身业务相关的落地案例。樊晓星说，在将大模型接入业务的过程中，她所考虑的就是成本和效率，“大模型的投入成本还是蛮高的。”她说。互联网行业的“钉子”算是好找的，AI落地真正的难点还是在工业、制造这样的实体产业。俞凯告诉虎嗅，这一波AI浪潮仍然是螺旋式上升、波浪式前进，在产业落地上面的矛盾一点都没变化，只是换了一个套壳而已。所以从这个意义上看，这两次AI浪潮的规律是相同的，最好的办法就是学习历史——“上一波AI浪潮的教训，这次就别再犯了。” 虽然很多厂商在AI大模型的落地方面都喊出了“产业先行”的口号，但很多实体产业的场景真的很难与目前的AI大模型相匹配。比如在一些工业检测场景应用的AI视觉检测系统，即便对AI模型的需求没有高到10亿参数的量级，但初期的训练数据仍然捉襟见肘。以一个简单的风电巡检场景为例，一个风场的巡检量达到七万台次，但同样的裂痕数据，可能只会出现一次，机器可以学习的数据量是远远不够的。扩博智能风电硬件产品总监柯亮告诉虎嗅，目前风机叶片的巡检机器人还做不到100%的精确分析叶片裂痕，因为可供训练和分析的数据量太小了，要形成可靠的全自动巡检和识别，还需要大量的数据积累和人工分析。不过，在工业数据积累较好的场景中，AI大模型已经可以做到辅助管理复杂的三维模型零件库了。国内某飞机制造企业的零件库就已经落地了一款基于第四范式“式说”大模型的零件库辅助工具。可以在十万余个三维建模零件中，通过自然语言实现三维模型搜索，以三维模型搜三维模型，甚至还能完成三维模型的自动装配。这些功能，在很多卡住制造业脖子的CAD、CAE工具中都需要经过多步操作才能完成。今天的大模型和几年前的AI一样面临落地难题，一样要拿着锤子找钉子。有人乐观地相信，今天的锤子和过去完全不一样了，但到了真金白银地为AI付费时，结果却有些不同。彭博社在7月30日发布的Markets Live Pulse调查显示，在514名受调投资者中，约77%的人计划在未来六个月内增加或保持对科技股的投资，且只有不到10%的投资者认为科技行业面临严重的泡沫危机。然而这些看好科技行业发展的投资者中，却只有一半人对AI技术持开放的接受态度。 50.2%的受访者表示，目前还不打算为购买AI工具付费，多数投资公司也没有计划将AI大范围应用到交易或投资中。卖铲子的人 “如果你在1848年的淘金热潮里去加州淘金，一大堆人会死掉，但卖勺子和铲子的人，永远可以赚钱。”陆奇在一次演讲时说。高峰（化名）想当这样的“卖铲子的人”，准确地说，是能够“在中国卖好铲子的人”。作为一名芯片研究者，高峰大部分科研时间都在AI芯片上。过去一两个月，他感到了一种急迫性——他想做一家基于RISC-V架构的CPU公司。在一家茶室，高峰向虎嗅描绘了未来的图景。然而，要从头开始做AI芯片，无论是在芯片界，还是在科技圈，都像是一个“天方夜谭”。当AI大模型的飞轮飞速启动时，背后的算力逐渐开始跟不上这一赛道中玩家的步伐了。暴涨的算力需求，使英伟达成了最大的赢家。但GPU并非解决算力的全部。CPU、GPU，以及各种创新的AI芯片，组成了大模型的主要算力提供中心。 “你可以把CPU比喻为市区，GPU就是开发的郊区。”高峰说，CPU和AI芯片之间，需要通过一个叫做PCIE的通道连接，数据传给AI芯片，然后AI芯片再把数据回传给CPU。如果大模型的数据量变大，一条通道就会变得拥挤，速度就上不去，因此需要拓宽这条路，而只有CPU能够决定这条通路的宽窄，需要设置几车道。这意味着，中国在大模型上，即便突破了AI芯片，仍有最关键的CPU难以破局。哪怕是在AI训练上，越来越多的任务可以被指派给GPU承担，但CPU依旧是最关键的“管理者”角色。 2023WAIC大模型展区展出的部分国产芯片自1971年英特尔造出世界上第一块CPU至今50余年，在民用服务器、PC市场，早已是英特尔和AMD的天下，英特尔更是建立起涵盖知识产权、技术积累、规模成本、软件生态于一体的整个商业模式壁垒，且这种壁垒从未衰退。要完全抛开X86架构和ARM架构，基于一个全新架构研发完全自主的CPU芯片，可以说是“九十九死一生”，基于MIPS指令集的龙芯，在这条路上走了20多年，更不用说是 RISC-V这样未被充分开垦和验证过的开源架构。指令集，就像一块块土地，基于指令集开发芯片，就相当于是买地盖房子。X86的架构是闭源的，只允许Intel生态的芯片，ARM的架构需要支付IP授权费，而RISC-V是免费的开源架构。产业界和学术界已经看到了这样的机会。 2010年，加州伯克利两位教授的研究团队从零开始开发了一个全新的指令集，就是RISC-V，这个指令集完全开源，他们认为CPU的指令集不应该属于任何一家公司。 “RISC-V或许是中国CPU的一道曙光。”高峰说。2018年，他在院所孵化了一家AI芯片公司，彼时他表示，自己不想错过 AI浪潮发展的机会，这一次，他依然想抓住，而这个切入点，就是RISC-V。在大模型以及如今国产替代的时代，这个需求显得更为紧迫，毕竟，极端地考虑一下，如果有一天，中国公司用不了A100了，又该怎么办。 “如果要取代ARM和X86，RISC-V的CPU需要性能更强，也需要和Linux上做商业操作系统的人参与到代码的开发中。”高峰说。高峰不是第一个意识到这个机会的人，一位芯片行业投资人告诉虎嗅，他曾与一家芯片创业公司创始人聊起，用RISC-V的架构去做GPU的机会。如今，在中国已有一些基于RISC-V架构做GPU的公司，但生态依旧是他们面临的最大的问题。 “Linux已经示范了这条路是可以走通的。”高峰说，在Linux这套开源操作系统中，诞生了红帽这样的开源公司，如今许多云服务都建立在Linux系统上。“需要足够多的开发者。”高峰提出了一个方法。这条路很难，但走通了，将是一条光明的道路。飞轮转得太快了大模型的“应激反应”下，感到急迫的不光是高峰。国内某AI大模型公司联创告诉虎嗅，今年初他们也曾短暂上线过一款对话大模型，但随着ChatGPT的升温，有关部门提高了对大模型安全性的重视，并对他们提出了很多整改要求。 “在没有特别明确的监管政策出来之前，我们不会轻易把产品开放给普通用户，主要还是To B的逻辑。”左手医生CEO张超认为，在《管理办法》出台之前，贸然将生成式AI产品开放给C端用户，风险很大。“现阶段，我们一方面在持续迭代优化，另外一方面也在持续关注政策、法规，保证技术的安全性。” “生成式AI的监管办法还不明确，大模型公司的产品和服务普遍很低调。”一家数字化技术供应商，在6月发布了一款基于某云厂商通用大模型开发的应用产品，在发布会上，该公司技术负责人向虎嗅表示，他们被这家云厂商要求严格保密，如果透露使用了谁的大模型，他们会被视为违约。而对于为何要对案例保密，这位负责人分析，可能很大一部分原因是要规避监管风险。在全球都对AI提高警惕的当下，任何市场都不能接受监管的“真空期”。 7月13日，网信办等七个部门正式发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》（下文简称“《管理办法》”），该办法自2023年8月15日起施行。 “《管理办法》出台后，政策会从问题导向转为目标导向发展就是我们的目标。”观韬中茂律师事务所合伙人王渝伟认为，新规是重“疏”而不重“堵”。浏览美国的风险管理库，是王渝伟每天必需的功课，“我们正在为利用GPT等大模型进行细分行业的商业应用提供风控合规的方案，建立一套合规治理框架。”王渝伟说。美国的AI巨头们正排着队向国会表忠心。7月21日，谷歌、OpenAI、微软、Meta、亚马逊、AI创业公司Inflection、Anthropic，七家最具影响力的美国AI公司，就在白宫签署了一份自愿承诺。保证在向公众发布AI系统前允许独立安全专家测试他们的系统。并与政府和学术界分享有关他们系统安全的数据。他们还将开发系统，当图像、视频或文本是由AI生成时向公众发出警告，采用的方法是“加水印”。 7家美国AI巨头排代表在白宫签署AI承诺此前，美国国会听证会上，OpenAI的创始人山姆·奥特曼表示，需要为人工智能模型创建一套安全标准，包括评估其危险能力。例如，模型必须通过某些安全测试，例如它们是否可以“自我复制”和“渗透到野外”。或许山姆·奥特曼自身也没有想到，AI的飞轮会转得这么快，甚至有失控的风险。 “我们一开始还没有意识到这件事情这么紧迫。”王渝伟说，直到上门来咨询的公司创始人越来越多。他感到，这一次的人工智能浪潮正在发生与过去截然不同的变化。今年年初，一家最早接入大模型的文生图公司找到王渝伟，这家公司希望把自己的业务引入中国，因此，他们想了解这方面的数据合规业务。紧接着，王渝伟发现，这类的咨询越来越多，更明显的变化是，前来咨询的不再是公司的法务，而是创始人。“生成式AI的出现，原有的监管逻辑已经很难适用。”王渝伟说。从事大数据法律工作多年的王渝伟发现，生成式AI与上一波AI浪潮正在呈现更加底层的变化。例如，上一次的AI更多是基于算法进行推荐，还有就是一些人脸识别，都是针对一个场景，针对一些小模型，在具体应用场景当中进行训练，涉及的法律问题不外乎知识产权、隐私保护的问题。而在这个生成式AI生态之上的不同角色，例如提供底层大模型的公司，在大模型之上接入做应用的公司，存储数据的云厂商等，对应的监管都不尽相同。目前大模型所带来的伴生风险已经有了共识，业界明白，商业化应用势必会放大这种风险，要想保持业务的连续性，就需要重视监管。难点就是，“如何找到一条既能做好监管，又能不影响行业发展的路径。”王渝伟说。结语对于整个行业来说，在对技术加深探讨的同时，也正在引发更为深远的思考。在AI逐渐占据科技产业的主导地位之时，要如何确保技术的公正、公平和透明性？当头部公司紧紧掌控技术和资金流向时，如何确保中小企业和初创公司不被边缘化？大模型的开发和应用蕴含巨大潜力，但盲目跟风是否会导致我们忽视其他创新技术？ “从短期来看AI大模型正在被严重高估。但从长期看，AI大模型被严重低估了。” 半年时间里，AI热浪翻涌。然而对于中国的创业公司和科技巨头来说，在热炒的市场氛围中，如何保持清醒的判断，做出长远的规划和投资，将是检验其真正实力和远见的关键。来源：金色财经
金色财经2023-08-04
中国参建海外项目催化不断铁路基建受关注
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项目中老铁路、印尼雅万高铁、匈塞铁路、孟加拉帕德玛大桥的主要承包商；铁科轨道（688569）7月21日在投资者互动平台表示，公司产品已在雅万高铁、中老铁路、中泰铁路、孟加拉帕德玛大桥铁路连接线项目等多个境外项目使用。
金融界2023-08-03
近80%企业计划减少在华采购！创纪录的美国服装零售商正将供应链转移出中国
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采购。报告称，这些公司主要转向越南、孟加拉国和印度。 USFIA主席茱莉亚·休斯在报告中写道："美国国会中共和党人和民主党人团结一致的少数几个问题之一，就是他们对中国威胁的关注。多元化似乎是概括时尚产业如何应对新一轮经济和外交不确定性的恰当方式"。对美国时装零售商来说，与中国 "脱钩 "说起来容易做起来难，因为几十年来，他们一直依赖中国进行高效率、低成本的生产。中国还拥有机械设备和熟练的劳动力，可以生产某些在其他服装生产国难以找到的针法、面料和款式。但由于担心中美关系恶化，以及《维吾尔族强制劳动保护法》（禁止从中国新疆地区进口商品）的实施，今年以来，零售商纷纷在其他地方寻找供应商基地。棉花产品尤其受到关注，因为新疆是中国最大的产棉区之一。在 2023 年，管理供应链中的强迫劳动风险，是继通货膨胀和经济前景之后的第二大商业挑战。 USFIA的报告发现，以价值衡量，今年前五个月美国从中国进口的服装下降了18.3%，而2019年则下降了30%。中国仅占美国棉花进口量的10%，为2017年以来的最低水平。与此同时，美国从中国以外的五大亚洲供应商，越南、孟加拉国、印度尼西亚、印度和柬埔寨的服装进口量在同期达到了44.3%的新高。虽然没有迹象表明美国服装公司正在国内生产，但许多公司正在进行近岸外包。报告显示，墨西哥、危地马拉和尼加拉瓜进入了今年的十大时装供应商名单。报告是根据 2023 年 4 月至 6 月对 30 家美国主要时装公司高管的调查得出的，其中大多数公司的员工人数超过 1000 人。
加美财经2023-08-03
亞新上線計劃公告
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聖克羅伊島、聖約翰島和聖托馬斯島）] 孟加拉國、玻利維亞、厄瓜多爾和吉爾吉斯斯坦。風險提示： 1、數字資產是基於區塊鏈技術應用的創新型投資，具有較大的風險系數，請您務必確認已了解並知悉數字資產投資的相關知識後慎重抉擇； 2、DFT項目方支持並認可在運營支持的國家與地區對用戶KYC/AML（反洗錢）等相關規定，請您務必確認轉入的資產來源合法，身份信息真實有效。感謝您對ANE的支持，ANE團隊期待您的寶貴意見。来源：金色财经
金色财经2023-08-02
东吴证券：给予威胜信息买入评级
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素。公司海外收入很大一部分来自于埃及和孟加拉，之前结算方式是以美元结算为主，今年上半年美元加息背景下，由于部分海外国家的外汇储备较为紧张，控制外汇流出；同时美元汇率波动加大使得当地政府调整项目预算，造成公司海外业务进展不达预期； 2）交付节奏。上半年国内双模替代单模速度加快、同时部分新产品逐步推向市场，由于新产品验收前要交送各省网公司验收试点，因此交付节奏问题也是制约公司 Q2 业绩释放的一个主要因素。　　应对：中东和西非、北非有望贡献订单，国内业务下半年厚积薄发。为了应对汇率扰动， 1）公司重点投入沙特（沙特有足够的美元和人民币），结合沙特的 2030 规划，力求在电网、电力、水务、燃气等领域实现合作； 2）沙特之外，公司与尼日利亚（非洲人口、经济体量最大国家）、科特迪瓦、加纳等国家积极合作，力求将汇率扰动降至最低。结合国内的情况来看，根据公司调研信息， Q3、 Q4 在手待发货订单金额分别为 7、 9 亿元以上，订单饱满、下半年厚积薄发，静待公司业绩释放。　　类比安防领域的摄像头，通信模块和通信网关就是电力电网信息化智能化的入口和基础设施，公司作为行业龙头率先获益。为了更容易理解能源数字化和智能化，我们以大家喜闻乐见的安防领域作为对比：对于安防领域来说，本质上要解决的问题是“在茫茫人海中找到一个人（或者一个线索）”，那么要想实现这个目标，第一步是布设足够数量的摄像头、第二步是采集到足够多的影像资料、第三步是分析这些海量的影像资料、第四部是应用。同样，能源数字化智能化在电力领域，最终目标是电网通过采集和分析到足够多的电力信息后，实现电源的调度和终端用户的负荷管理，那么第一步是布设足够多的电力信息采集点、第二步是采集到足够多的信息、第三步是分析信息、第四部是信息的应用。通信模块和通信网关在电力信息化领域的作用，就像摄像头在安防领域的作用，是最重要、也是最首要的基础设施和入口，在能源数字化智能化的发展趋势和方向中，将作为首要爆发的一环，迎来价量齐升的局面，公司作为国内电网领域通信模块和通信网关的龙头，将率先获益。　　盈利预测与投资评级：我们维持公司 2023-2025 年 EPS 分别为 1.12、 1.46、 1.88 元， PE 分别为 24、 18、 14 倍，公司业务布局和战略规划完全顺从于十四五期间电网产业发展趋势和方向——信息化智能化、市场化、外部化（从网内客户走向网外客户、从国内客户走向国外客户），坚定看好、维持“买入”评级。　　风险提示：行业需求下降、竞争加剧造成产品价格和毛利率持续下降等证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，招商证券李哲瀚研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达92.17%，其预测2023年度归属净利润为盈利5.05亿，根据现价换算的预测PE为26.73。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有9家机构给出评级，买入评级8家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为35.44。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，威胜信息（688100）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性一般。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星，好价格指标2.5星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-07-30
民生证券：给予威胜信息买入评级
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2023 年上半年，公司加强与中东、孟加拉等亚太地区以及非洲各国的交流，为未来合作打下基础。同时，继2022 年与沙特丝路公司签署了中沙产能合作备忘录之后，公司今年 6 月先后与沙特投资部、沙特 NTCC 集团签订合作备忘录，是公司在“一带一路”市场上的又一突破，标志着公司将有望深度参与沙特地区的新型能源体系建设和智慧管理，助力数智城市转型。　　投资建议：公司海外进程持续加快，在手订单充裕，我们预计公司 2023-2025 年营收分别为 26.05、 33.82、 43.11 亿元，增速为 30%/29.8%/27.4%；归母净利润分别为 5.3、 6.87、 8.77 亿元，增速为 32.5%/29.6%/27.6%， 7 月28 日收盘价对应 23-25 年 PE 为 25x/20x/15x，维持“推荐”评级。　　风险提示：海外市场拓展风险；原材料波动的风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，招商证券李哲瀚研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达92.17%，其预测2023年度归属净利润为盈利5.05亿，根据现价换算的预测PE为26.73。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有9家机构给出评级，买入评级8家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为35.44。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，威胜信息（688100）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性一般。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星，好价格指标2.5星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2023-07-29
中印投资最新重要表态！印度官员：尽管边境冲突但印度对中国投资“持开放态度”
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单独针对中国，而是适用于包括巴基斯坦、孟加拉国和尼泊尔在内的“周边”其他国家。他说道：“可信硬件、可信设备、可信电子生态系统的概念都是在那个时候出现的。我不认为这有什么特别之处，也不认为这与加勒万冲突有关，而是世界各国意识到他们的骨干网络和技术生态系统不一定值得信任的普遍趋势。” 随着印度企业推行“中国+ 1”战略，印度正寻求吸引外国投资。印度政府希望，这一战略将帮助印度在电动汽车和半导体等高科技领域赶上落后的竞争对手。但这一优先事项正与中国对外国直接投资采取的更强硬立场相冲突。据知情人士和印度政府官员透露，苹果的重要中国供应商Luxshare已申请与一家印度国内合作伙伴在印度建厂。这家在中国工厂组装iPhone的制造商，在印度已经有两家工厂。该公司今年5月表示，只有在商业环境得到“充分保证”的情况下，它才会寻求在印度进一步投资。印度官员表示，该项目尚未获得批准。Luxshare没有回应置评请求。Chandrasekhar说，他不知道该公司的申请。印度政府官员表示，总部位于深圳的电动汽车生产商比亚迪(BYD)也已申请与总部位于海德拉巴(Hyderabad)的Megha Engineering and Infrastructures组建一家合资企业，投资10亿美元建设一家汽车厂。尽管本周有报道称，印度政府拒绝了这一提议，但一位直接了解情况的人士表示，该申请“仍在审理中，仍然有效”。
tqttier2023-07-26
科技巨头微软、谷歌财报均超预期提振股价，拼多多涨超5%！纳指100ETF（159660）高开高走涨0.66%，涨幅明显领先于同类！
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店进行下载，不过目前仅限在美国、印度、孟加拉国和巴西四国使用。从官方给出的应用示例图片中可以看出，安卓版ChatGPT应当与此前iOS版并无差别，用户可以向聊天机器人询问问题的答案、指导或建议等。而微软的AI聊天机器人Bing Chat也即将在第三方浏览器上推出，包括谷歌的Chrome和苹果的Safari。微软正试图让两种浏览器的用户都可以使用到该工具。【科技巨头微软及谷歌公布财报，营收及利润均超华尔街预期】微软公布的第四财季财报显示，每股收益和营收均超出了华尔街的预期。具体来看，微软该季度营收增长8%，至562亿美元，华尔街分析师此前预计为555亿美元。与此同时，当季净利润增长20%，至201亿美元，合每股2.69美元，分析师预期为每股2.55美元。谷歌母公司Alphabet也公布了第二季度财报，其营收和利润均超出预期。Alphabet公布的营收为746亿美元，超过了727.5亿美元的预期，每股收益为1.44美元，高于分析师预期的1.32美元。自AI交易热潮席卷全球以来，华尔街密切关注财报季中各企业对AI的布局及商业化落地情况。微软一直处于人工智能浪潮的最前沿，该公司已将人工智能运用到其必应搜索产品中，并最近宣布了将微软365产品中的新人工智能产品进行定价。华尔街看好该产品每月30美元的定价，几位分析师在消息发布后上调了该股的目标价。【IMF上调预测经济增速，FOMC最新利率即将出炉】国际货币基金组织（IMF）25日发布《世界经济展望报告》更新内容，预计2023年全球经济增速为3.0%，较4月预测上调0.2个百分点。 2023年和2024年的经济增速预测值均低于2000年至2019年3.8%的年平均水平。报告指出，欧美多家央行为降低CPI采取的加息政策仍对全球经济活动造成拖累。 FOMC将在当地时间周三下午宣布最新的政策决定，预计将再次宣布将基准利率上调0.25%。据CME，FOMC 7月维持利率在5.00%-5.25%不变的概率为零，加息25个基点至5.25%-5.50%区间的概率为99.6%，累计加息50个基点的概率为0.4%；到9月维持利率不变的概率为零，累计加息25个基点的概率为82.6%，累计加息50个基点的概率为17.3%，累计加息75个基点的概率为0.1%。【机构解读美股超预期原因，预计美股科技股有望延续上行势头】海通证券分析美股上涨原因指出科技股的重要作用，①根据DDM模型拆分，今年来美股市场上涨主要源于情绪修复带来风险偏好提升；②结构层面科技股是推动今年美股上涨的主力，前七大科技龙头股贡献标普500约7成涨幅、所有科技股贡献约9成。西部证券则认为，今年以来，美股表现超预期，市场曾认为在加息背景下，美股的估值压力有所放大，但从今年至当前，美股涨幅还是不错的。可以推断：1）从历史来看，加息周期的末尾并不意味着美股走弱。2）成长跑赢价值，一方面因为去年纳指回调较大，今年估值回落到“合理区间”，另一方面受到热点板块驱动。3）今年以来，美国CPI“下”和就业“强”加剧了经济软着陆的预期。中信证券表示，展望下半年，美国宏观经济有望维持韧性，同时CPI约束料使得FED政策利率继续维持高位，以此为基准情形，美国宏观经济、政策利率对美股科技板块的扰动&影响将持续减弱，预计美股科技板块上行势头有望在下半年延续，位于上行周期的基本面为核心支撑。根据方正证券的统计，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数年化收益率分别为13.5%、10.3%和9.2%。分解来看，盈利稳定增长是美股长牛的根基，2010年以来纳斯达克指数、标普500指数和道琼斯工业指数盈利年化增幅分别为14.3%、8.7%和6.3%。数据来源：方正证券纳指100ETF（159660）跟踪纳斯达克100指数，在人工智能的时代浪潮之下，目前全世界AI领域布局和积淀最领先、最深厚的科技巨头仍然集中在纳斯达克，比如微软、谷歌、英伟达、Meta等等，这些AI巨头无一例外都是纳斯达克100指数的前十大权重股，纳斯达克100指数前十大权重占比超59%，龙头属性集中。纳指100ETF（159660）管理费0.5%/年，托管费0.15%/年，明显低于市场主流的费率结构，费率优势明显，省到就是赚到。（风险提示：以上指数成份股仅作展示，不代表任何形式的个股推荐！）【始于纳斯达克，更胜于纳斯达克！】根据公开资料，纳斯达克指数包含100家在纳斯达克上市的非金融公司，纳斯达克市场自诞生以来成功孵化出了一大批科技巨头，被广泛认为是培育创新型、科技型、成长型公司最成功的投资市场之一。作为纳斯达克市场的旗舰指数，纳斯达克100指数长期涨幅明显跑赢纳斯达克指数。自1991年起，纳斯达克100指数30多年来年化收益14.13%，明显高于纳斯达克的11.65%。（数据来源：Wind，截至2023.6.30）数据来源：Wind，统计区间1991.1.1-2023.6.30 风险提示：基金有风险，投资需谨慎。本资料仅为宣传材料，不作为任何法律文件。基金的过往业绩不预示未来表现，基金管理人管理的其他基金业绩并不构成基金业绩表现的保证。基金管理人依照恪尽职守、诚实信用、谨慎勤勉的原则管理和运用基金财产，但不保证投资于本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人应当仔细阅读《基金合同》、《招募说明书》及《产品资料概要》等法律文件以详细了解产品信息。纳指100ETF属于中等风险等级（R3）产品，适合经客户风险等级测评后结果为平衡型（C3）及以上的投资者。标的指数并不能完全代表整个股票市场。标的指数成份股的平均回报率与整个股票市场的平均回报率可能存在偏离。请投资者关注指数化投资的风险以及集中投资于纳斯达克100指数成份股的持有风险，请关注部分指数成份股权重较大、集中度较高的风险，请关注指数化投资的风险、ETF运作风险、投资特定品种的特有风险、参与转融通证券出借业务的风险等。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!
有连云2023-07-26

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