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美银警告：美联储将加息至“痛点” 这一因素是通胀重回目标的必要条件

chael Feroli、布兰戴斯国际商学院教授Stephen Cecchetti和哥伦比亚商学院教授Frederic Mishkin的一份报告，后者强调，过去16次美联储干预降低通胀的情况都导致了经济萎缩。耶伦反驳说：　　“我不认为这是一个必然正确的说法。我认为这份报告表明反通胀进程不会是一条直线，但核心通胀仍然处于高于美联储目标的水平。所以，美联储还有更多的工作要做。” 　　Bhave则不同意这种看法，他认为，经济衰退似乎比软着陆更有可能发生。Bhave解释说：　　“我们的分析表明，消费者需求放缓是将通胀拉回目标水平的必要条件，但这可能会导致全面衰退。消费者支出占GDP的68％，美联储的进一步加息也意味着对利率敏感的非消费领域，如房地产，将遭受更多痛苦。我们的基本假设是，经济衰退将于2023年第三季度开始。风险是消费者弹性较强，通胀将更加坚挺，美联储将加息更多。不管怎样，对投资者来说，不破不立。”

金融界2023-03-03

不论谁赢了ChatGPT大战英伟达都是最后的赢家

度。不久前，在加州大学伯克利分校哈斯商学院的炉边谈话上，黄仁勋兴奋地评价 ChatGPT 将开启科技行业的新纪元，也是人工智能和计算行业有史以来最美妙的事情。他说：「上一次看到一项如此多才多艺、可以解决问题并经常以多种方式带给人们惊喜的科技是什么时候？它可以写一首诗，可以填写电子表格，可以编写 SQL 查询并执行，可以写 Python 代码……对于很多一直致力于此的人来说，我们一直在等待这一刻，这是人工智能的 iPhone 时刻。我现在可以将它用作 API 并连接到电子表格、PPT、各个应用程序，它有让一切变得更好的潜力」。这是「AI 将重塑所有软件」的际遇，而要让生成式 AI 能够像 ChatGPT 这样展现五花八门的通识才能，必须依托像 GPT3.5 这样的底层大语言模型。人们将其比作移动互联网时代里安卓或 iOS。因此，大语言模型也就成为大厂和创业公司的必争之地。无论是「造」出这样一个大模型，还是运行这样一个大模型，都需要极大的算力，需要成千上万个 GPU。据报道，OpenAI 用了 10000 个英伟达的 GPU 来训练 ChatGPT。花旗集团估计，ChatGPT 的使用可能会在 12 个月内为英伟达带来 30 亿至 110 亿美元的销售额。此前，《中国电子报》采访业内人士表示，「大模型技术涉及 AI 开发、推理、训练的方方面面，所谓模型的『大』主要是参数量大、计算量大，需要更大体量的数据和更高的算力支撑。对于 GPU 厂商来说，大模型是值得期待的算力红利，尤其是通用性极强的英伟达」。全球来看，大算力芯片领域主要有两个玩家，英伟达和 AMD，从市占率来说，英伟达远超 AMD。根据 John Peddie Research 的数据，英伟达占据了 GPU 市场约 86% 的份额。这也就不难理解，在炙手可热的生成式 AI 浪潮下，英伟达被视为最大的潜在赢家。从财报上看，这波生成式 AI 对于英伟达的需求主要反映在数据中心业务。事实上，2023 整个财年的四个季度，数据中心已经替代了英伟达起家的支柱业务——游戏，成为第一大业务。 2022 财年第 4 季度——2023 财年第 4 季度，英伟达各个板块的营收 | 截图来源：Nvidia 2023 财年，数据中心总收入增长了 41%，达到创纪录的 150.1 亿美元。仅就第四季度而言，数据中心收入为 36.2 亿美元，贡献了英伟达全公司收入的 60% 左右。数据中心增长的基本盘来自于新一代旗舰产品 H100 的出货量持续走高、云的渗透率持续增长、以及超大规模客户扩大了 AI 布局。就 H100 而言，其收入在第二季度就已经远远高于 A100，后者的营收份额连续下降。据悉，H100 在训练方面比 A100 快 9 倍，在基于 Transformer 的大型语言模型推理方面比 A100 快 30 倍。同时，英伟达正在为越来越多的、快速增长的云服务商（Cloud Service Providers，简称 CSP）提供服务，包括甲骨文和一些专注于 GPU 的云服务提供商（GPU specialized CSPs）。在过去的 4 个季度中，CSP 客户贡献了数据中心收入的 40% 左右。下一步：AI 即服务财报电话会上，老黄透露了英伟达的新动向——AI 企业级服务上云。尽管更多信息会在十几天后的 GTC 大会上才宣布，但英伟达正与领先的云服务商合作提供 AI 即服务（AI-as-a-service），让企业可以访问英伟达的 AI 平台。据官方消息，客户将能够把 NVIDIA AI 的每一层（包括 AI 超级计算机、加速库软件或预训练的生成式 AI 模型等）作为云服务来使用。老黄阐述道，「技术突破的积累使 AI 到了一个拐点。生成式 AI 的多功能性和能力引发了世界各地企业开发和部署 AI 战略的紧迫感。然而，AI 超级计算机基础设施、模型算法、数据处理和训练技术仍然是大多数人无法克服的障碍。」基于这样的行业痛点，英伟达商业模式的下一个层次是：帮助每个企业客户都能使用 AI。客户使用自己的浏览器，就可以通过 NVIDIA DGX Cloud 来使用 NVIDIA DGX AI 超级计算机，该服务已经在 Oracle Cloud Infrastructure 上可用，预计不久后也将在 Microsoft Azure、Google Cloud 和其他平台上线。在 AI 平台软件层，客户将能够访问 NVIDIA AI Enterprise，以训练和部署大型语言模型或其他 AI 工作负载。而在 AI 模型即服务层，英伟达将向希望为其业务建立专有生成式 AI 模型和服务的企业客户提供 NeMo 和 BioNeMo 可定制 AI 模型。就其市场前景，黄仁勋认为，ChatGPT 让人们意识到计算机编程的民主化，几乎任何人都可以用人类语言向机器解释要执行的特定任务。因此，全世界 AI 基础设施的数量将会增长，「你会看到这些 AI 工厂无处不在」。人工智能的生产将会像制造业一样，在未来，几乎每个公司都会以智能的形式生产软件产品。数据进来了，只做一件事，利用这些数据产生一个新的更新模型。他进一步解释了 AI 工厂，「当原材料进入时，建筑或基础设施就会启动，然后一些改进的东西就会出现，这是非常有价值的，这就是所谓的工厂。所以我希望在世界各地看到 AI 的工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将是本地的。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全期待这会发生。」事实上，老黄关于 AI 工厂愿景正在发生，上个月，他在公开演讲中声称，自从 ChatGPT 出现以来，可能已经有大约 500 家新创业公司开发出令人愉快的、有用的 AI 应用程序。基于这一前景，英伟达对数据中心的未来充满信心。CFO Cress 表示，通过新的产品周期、生成式 AI 以及人工智能在各个行业的持续采用，数据中心部门将持续实现增长。她说：「除了与每个主要的超大规模云服务商合作外，我们还与许多消费互联网公司、企业和初创企业合作。这一机会意义重大，推动数据中心的强劲增长，并将在今年加速增长。」汽车向上，游戏向下除了数据中心，英伟达其他的业务板块——游戏、汽车、专业视觉等，本季度的表现则有好有坏。其中，车用业务表现亮眼。财年总收入增长 60%，达到创纪录的 9.03 亿美元。第四季度收入创下 2.94 亿美元的纪录，较去年同期增长 135%，较上一季度增长 17%。无论是环比还是同比，车用业务均持续增长。根据英伟达，这些增长反映了自动驾驶解决方案的销售增长，面向电动汽车制造商的计算解决方案以及 AI 座舱解决方案的销售强劲。电动汽车和传统 OEM 客户的新项目助推了这一增长。值得注意的是，在今年 1 月初举行的 CES 大会上，英伟达宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，共同开发基于 NVIDIA DRIVE Orin 和 DRIVE Hyperion 的自动驾驶汽车平台。相比之下，游戏业务依然深处泥潭之中。过去几个季度，RTX 4080 销售疲软、视频游戏行业下滑、加密货币市场疲软、以及去库存压力等因素，让英伟达的游戏业务持续低迷，尤其第三季度，游戏业务营收同比暴跌 51%。但就像 CFO Cress 所言，「最低点可能已经过去，而且事情可以改善前进。」第四季度，英伟达游戏营收为 18.3 亿美元，同比下降 46%，环比增长 16%，整个财年收入下降 27%。该季度和财年的同比下降反映了销售减少，背后是全球宏观经济低迷和中国放开疫情管控对游戏需求的影响。但环比三季度，英伟达的游戏业务还是取得了一定增长。这是由于受到基于 Ada Lovelace 架构的新 GeForce RTX GPU 的推出推动。黄仁勋也肯定了这一看法，他说：「游戏业正在从新冠肺炎疫情后的低迷中复苏，而且玩家们热烈欢迎使用 AI 神经渲染的 Ada 架构 GPU。」近日，游戏行业一个复苏的好迹象是：动视暴雪（Activision Blizzard）在第四季度实现了营收正增长，超出了预期。但仍要警惕——动视暴雪在 PC 和主机上销售游戏，而只有 PC 销售与英伟达相关，主机制造商使用 AMD 显卡。此外，在财报发布的前一天，英伟达宣布与微软签订了一项为期 10 年的协议，将 Xbox PC 游戏阵容引入 GeForce NOW，包括《我的世界（Minecraft）》、《光环（Halo）》和《微软模拟飞行（Microsoft Flight Simulator）》。待微软完成收购动视之后，GeForce NOW 将新增《使命召唤（Call of Duty）》和《守望先锋（Overwatch）》等游戏。除了游戏业务之外，专业视觉和 OEM 这两个部门的业务也较上一年有大幅下降。从中可以看出：半导体市场正在经历罕见的下行周期。专业视觉业务第四季度收入为 2.26 亿美元，较去年同期下降 65%，较上一季度增长 13%。财年总收入下降 27% 至 15.4 亿美元。该季度和财年同比下降反映了向合作伙伴销售较少以帮助减少渠道库存。环比增长是由台式工作站 GPU 推动的。 OEM 和其他收入同比下降 56%，环比增长 15%。财年收入下降 61%。该季度和财年同比下降是由笔记本 OEM 和加密货币挖掘处理器（CMP）推动的。在财年 2023 中，CMP 收入微不足道，而在财年 2022 中为 5.5 亿美元。风口上的赢家，为什么又是英伟达英伟达 30 年的发展史可以分为两段。从 1993 年到 2006 年，英伟达的目标是在竞争激烈的图形卡市场中存活下来，并创造了 GPU 这一革命性的技术；从 2006 年到 2023 年的转型，则主要是如何利用 CUDA 这一平台，将 GPU 应用于机器学习、深度学习、云计算等领域。后者让英伟达走上人工智能之旅，今天市值已经超过老牌霸主英特尔和 AMD，也是在今天生成式 AI 热潮下，英伟达再次站上风口的前提。在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正重要的问题并坚持。他说：「这使我们能够一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明了 GPU。我们发明了编程着色。是我们让电子游戏变得如此美丽。我们发明了 CUDA，它将 GPU 变成了虚拟现实的模拟器。」回到英伟达的起点。当时 Windows 3.1 刚刚问世，个人电脑革命才刚刚要开始。英伟达想要能找到一种方法让 3D 图形消费化、民主化，让大量的人能够接触到这项技术，从而创造一个当时不存在的全新行业——电子游戏。他们认为，如果做成，就有可能成为世界上最重要的技术公司之一。原因在于：三维图形主要表现为对现实的模拟，对世界的模拟相当复杂，如果知道如何创建难辨真假的虚拟现实，在所做的一切中模拟物理定律，并将人工智能引入其中，这一定是世界上最大的计算挑战之一。它沿途衍生的技术，可以解决惊人的问题。最有代表性的案例，就是通过 CUDA 等方案为计算、人工智能等带来了革新性影响，也让它在这一波生成式 AI 浪潮中处于最佳生态位。尽管 GPU 作为计算设备的发现经常被认为有助于引领围绕深度学习的「寒武纪大爆炸」，但 GPU 并不是单独工作的。英伟达内外的专家都强调，如果英伟达在 2006 年没有将 CUDA 计算平台添加到组合中，深度学习革命就不会发生。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）计算平台是英伟达于 2006 年推出的软件和中间件堆栈，其通用的并行计算架构能够使得 GPU 解决复杂的计算问题。通过 CUDA，研究人员可以编程和访问 GPU 实现的计算能力和极致并行性。而在英伟达发布 CUDA 之前，对 GPU 进行编程是一个漫长而艰巨的编码过程，需要编写大量的低级机器代码。使用免费的 CUDA，研究人员可以在在英伟达的硬件上更快、更便宜地开发他们的深度学习模型。 CUDA 的发明起源于可程式化 GPU 的想法。英伟达认为，为了创造一个美好的世界，第一件要做的事情就是先模拟它，而这些物理定律的模拟是个超级电脑负责的问题，是科学运算的问题，因此，关键在于：怎么把一个超级电脑才能解决的问题缩小、并放进一台正常电脑的大小，让你能先模拟它，然后再产生画面。这让英伟达走向了可程式化 GPU，这是个无比巨大的赌注。彼时，英伟达花了三四年时间研发 CUDA，最后却发现所有产品的成本都不得不上升近一倍，而在当时也并不能给客户带来价值，客户显然不愿意买单。若要让市场接受，英伟达只能提高成本，但不提高售价。黄仁勋认为，这是计算架构的事情，必须要让每一台电脑都能跑才能让开发者对这种架构有兴趣。因此，他继续坚持，并最终打造出了 CUDA。但在那段时间，英伟达的利润「摧毁性」地下降，股票掉到了 1.5 美元，并持续低迷了大约 5 年，直到橡树岭国家实验室选择了英伟达的 GPU 来建造公用超级电脑。接着，全世界的研究人员开始采用 CUDA 这项技术，一项接着一项的应用，一个接着一个的科学领域，从分子动力学、计算物理学、天体物理学、粒子物理学、高能物理学……这些不同的科学领域开始采用 CUDA。两年前，诺贝尔物理学奖和化学奖得主，也都是因为有 CUDA 的帮助才得以完成自己的研究。当然，CUDA 也为英伟达的游戏提供了动力，因为虚拟世界里和现实世界的流体力学是一样的，像是粒子物理学的爆炸、建筑物的崩塌效果，和英伟达在科学运算中观察到的是一样的，都是基于同样的物理法则。然而，CUDA 发布后的前六年里，英伟达并未「全力投入」AI，直到 AlexNet 神经网络的出现。在即将到来的 GTC 大会上，黄仁勋邀请了 OpenAI 联创兼首席科学家 Ilya Sutskever，而 Sutskever 见证了英伟达这段在人工智能领域崛起的故事。 Sutskever 与 Alex Krizhevsky 及其博士生导师 Geoffrey Hinton 一起创建了 AlexNet，这是计算机视觉领域开创性的神经网络，在 2012 年 10 月赢得了 ImageNet 竞赛。获奖论文表明该模型实现了前所未有的图像识别精度，直接导致了此后十年里人工智能的主要成功故事——从 Google Photos、Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的一切。根据 Hinton 的说法，如果没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个计算核心支持的并行处理能力，英伟达的 GPU 被证明是运行深度学习算法的完美选择。Hinton 甚至在一次演讲上告诉在场的近千名研究人员都应该购买 GPU，因为 GPU 将成为机器学习的未来。在 2016 年接受福布斯采访时，黄仁勋说自己一直都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。事实上，英伟达的深度神经网络 GPU 的成功是「一个奇怪的幸运巧合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探讨了各种硬件工具成功和失败的原因。她说，英伟达的成功就像「中了彩票」，这在很大程度上取决于「硬件方面的进展与建模方面的进展之间的正确对齐时刻」。这种变化几乎是瞬间发生的。「一夜之间，需要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就解决了」她说。「这就是它的戏剧性。」然而，英伟达并不同意这种说法，并表示，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加速神经网络的潜力，即使他们不知道人工智能将成为最重要的市场。在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，当时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）甚至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少机器学习研究人员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。黄仁勋逐渐意识到 AI 是这家公司的未来，英伟达随即将把一切赌注押在 AI 身上。于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为焦点，黄仁勋表示，机器学习是「当今高性能计算领域最激动人心的应用之一」。「其中一个已经取得令人兴奋的突破、巨大的突破、神奇的突破的领域是一个叫做深度神经网络的领域。」黄仁勋在会上说道。此后，英伟达加快布局 AI 技术，再也不只是一家 GPU 计算公司，逐渐建立了一个强大的生态系统，包括芯片、相关硬件以及一整套针对其芯片和系统进行优化的软件和开发系统。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有效地生成 AI。可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达一直在做一件非常聪明的事情，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的基础上，它衍生出来了基于通用计算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。在硬件端，因为它是图形和计算的统一架构，它的通用性保证了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发成本，所以硬件上本身通过规模性可以拿到一个比较优势的研发成本。在软件端，因为它有庞大的开发者的生态，而这些宝贵的软件开发人员，即便是这些软件开发人员换了一个公司，但他可能还是在继续用 CUDA 的软件。主要参考文献： 1）《ChatGPT 火了，英伟达笑了》——中国电子报 2）Nvidia: The GPU Company (1993-2006) 3）Nvidia: The Machine Learning Company (2006-2022) 4）NVIDIA CEO Jensen Huang - AI Keynote Session at MSOE 5）Jensen Huang Q&A: Why Moore』s Law is dead, but the metaverse will still happen 6）How Nvidia dominated AI—and plans to keep it that way as generative AI explodes 7）中信证券许英博：从英伟达看国产 GPU 的挑战与前景 - 小宇宙 - 创业内幕来源：金色财经

金色财经2023-03-02

广发宏观郭磊：PMI和BCI均指向经济景气度高开

势。　　此外，可以交叉验证的是，长江商学院中国企业经营状况指数（BCI）2月同样“跳空高开”。2月BCI为57.6，显著高于前值的49.7，其中走高的“企业融资环境指数”应是带动因素之一。BCI是一个从历史数据来看稳定性相对较高的指标。　　2022年12月-2023年2月，BCI分别为45.2、49.7、57.6。2月BCI企业融资环境指数为54.3，高于前值的49.5。　　长江商学院中国企业经营状况指数（BCI）由企业销售前瞻指数、企业利润前瞻指数、企业融资环境指数和企业库存前瞻指数以算术平均的方式构成，有2011年以来的数据，具备较高的稳定性。　　　　在郭磊看来，PMI几乎所有分项指标都是好转的，逐一分析意义不大，值得注意的细节主要有几点：（1）小型企业PMI自2021年5月以来首次升至扩张区间，疫情达峰后，经济的均衡性有一个自然上升；（2）出口订单指数也是2021年5月以来首次升至扩张区间，虽然这并不对应短期出口一定会好于预期，但考虑到同期欧美经济呈现韧性，对年内出口肯定不应单边悲观；（3）生产经营活动预期指数升至12个月以来高点，显示微观预期初步出现了改观。　　从购进价格、产出价格指数来看，工业价格上行趋势短期较为确定。年内PPI降幅逐步收窄的趋势进一步推进。本轮PPI同比底部为2022年的10-11月，PPI周期对理解名义增长、企业盈利周期有重要的参考意义。　　郭磊指出，服务业回升在预期之内，高频数据也比较多；对市场可能有意义的是建筑业PMI。2月建筑业PMI为60.2，显著好于前值的56.4。建筑业好转的背后可能包括基建工程项目的集中开工、地产“保交楼”政策下施工竣工的推进，以及部分区域地产销售的环比初步改善。　　郭磊强调，偏暖的PMI数据强化了对经济复苏的预期；同日财政部发布会指出土地出让因为收支之间是联动的，“它的收入下降影响并没有那么大”，“地方财政状况预计逐步向好”，不发生系统性风险的底线“我们守得住”。这一表态带来了对地方债务认识问题的积极预期。在郭磊看来，两个线索分别指向中国经济的利润表和资产负债表，它们的预期双改观带来市场风险偏好有所上行。

金融界2023-03-02

美联储Goolsbee：美国经济现在是一个“奇怪而前所未有的时刻”

级经济顾问三年，之后回到芝加哥大学布斯商学院教授经济学。

金融界2023-03-01

互联网泡沫在23年前触顶自此之后纳指几乎从没跑赢通胀

目前而言，这是事实。但圣克拉拉大学利维商学院荣休教授麦克奎里（Edward McQuarrie）说，美国历史上也曾出现过很多这样的情况，即大盘在几乎同样长的时间内产生的年化实际总回报率不到1％。　　此外，麦考瑞在一封电子邮件中表示，在经过通胀和股息调整后的情况下，外国股市实际上有更长的时间是亏损的。1989年以来的日本或许是最著名的例子，但绝不是唯一的例子。　　教训1:长期经营并不总是行得通。　　纳斯达克在过去23年令人失望的回报远非个例，它有力地提醒人们，股市并非总是上涨的。这对投资的影响是深远的，因为几乎每一个退休保障的财务计划都是基于这样一种信念，即股票能提供强劲的长期回报。　　麦奎里认为，这种信念代表了对长期风险与回报之间关系的困惑。如果股票实际上比其他类别的风险更高，它们确实必须有更高的预期回报，以补偿投资者更大的风险。但在这种更大的风险中，存在着事情无法解决的可能性。预期收益与实际实现的收益并不相同。　　麦奎里指出:“投资者试图两手拿，他们同时认为，（a）股票提供了更高的长期回报，以弥补其更大的风险；（b）长期来看，股票的风险低于其他资产类别，因为它们最终总会成功。” 　　教训之二:估值很重要。　　从纳斯达克令人失望的表现中得到的另一个教训是，估值很重要。以股市的周期调整市盈率（CAPE）为例。这是由耶鲁大学金融学教授（诺贝尔奖得主）罗伯特•希勒（Robert Shiller）提出的著名估值指标。2000年3月，在互联网泡沫的顶峰，这是美国历史上最高的44.2倍，几乎是此前120年平均水平（15.2）的三倍。　　当股市被高估到这样的程度时，要指出股市的前景充其量只能算是一般，这不仅仅是周一上午的说教。席勒在上世纪90年代末向所有愿意倾听的人指出了这一点，包括时任美联储主席的格林斯潘。在1996年12月听到席勒关于市场估值的演讲后，你可能还记得，格林斯潘创造了“非理性繁荣”这个词。　　今天的好消息是，股市当前的CAPE比率远没有2000年3月时那么极端。坏消息是，根据希勒的数据，这一数字仍远高于平均水平30.4。否则，你可能会认为，在经历了23年远低于平均水平的回报之后，市场应该会消化掉更多高估的部分。不幸的是，事实并非如此。　　这对股市的长期前景来说不是好兆头。

金融界2023-02-28

“现金为王”回归？资深策略师罗列四大理由“劝退”过度囤积

股票经常跑赢现金　　桑德勒提到了沃顿商学院教授杰里米·西格尔及其研究伙伴杰里米·施瓦茨的研究成果，他们发现自1871年以来，股票在79.5％的时间内跑赢债券，在85.4％的时间内跑赢现金。　　2）股票更符合投资者对增长的渴望　　根据Riverfront的Price Matters估值框架，自1926年以来，美国大盘股经通胀调整后的实际回报率约为6.4％。桑德勒进一步解释道：“虽然实际回报率每年都不同，但自那时以来，大盘股在94％的滚动7年周期里都录得了正回报。” 　　3）通胀侵蚀现金价值　　现金并不安全，因为其通胀可能会侵蚀其价值。桑德勒指出，在过去30年中，通胀每年对投资组合的影响约为2.5％。　　4）现金的购买力损失通常比股票损失更持久　　桑德勒说，从1926年到2021年，美股的损失最终都会恢复。但失去的购买力通常一去不复返。一旦价格上涨，就不会回落，除非是在极少数情况下，例如电子产品。他举例称：“根据美国退休人员协会（AARP）的数据，50多年前（1972年），咖啡每磅0.66美元，汽油每加仑0.36美元，福特野马一辆2510美元，邮票一枚仅0.08美元。现在已经大为不同。”（金十数据）

金融界2023-02-27

美股开盘：纳指涨逾百点标普重回4000点上方中概股多走高理想汽车涨近5%

经“命定” 　　在上周五芝加哥大学布斯商学院举办的学术会议上，五位华尔街经济学家和学者在发表的一篇论文中指出，政策制定者对前景的判断仍然过于乐观，他们需要施加一些经济痛苦才能控制价格。论文显示，利率可能在2023年下半年达到5.6％、6％或6.5％的峰值。　　投资者猛囤现金！货币市场现金量创历史新高，顶级策略师发警告　　在股市的动荡不安中，越来越多的投资者开始践行“现金为王”的避险策略，疯狂囤积现金。根据美国投资公司协会的数据，目前货币市场账户中的现金总额已经达到创纪录的4.8万亿美元，仅散户投资者在过去一周就向他们的货币市场基金增投了99亿美元。一位华尔街顶级策略师发出警告：随着债券收益率飙升以及股市涨势失去动能，现金吸引力增强，但投资者有理由对把大部分资金投入现金的策略或操作保持谨慎。　　继续推行安倍经济学？日本央行行长提名人：刺激措施利大于弊　　即将上任的日本央行新行长的植田和男周一称，日本央行刺激计划的利大于弊，并再次强调，他并不打算寻求迅速摆脱持续了10年的大规模宽松政策。不过，植田也承认，为了避免一些潜在的投机行为，一些政策转变必须出人意料，这一言论可能支持了一些押注政策转向的观点。　　新的里程碑！特斯拉柏林超级工厂Model Y周产量突破4000辆　　特斯拉柏林超级工厂达到了一个新的里程碑。当地时间周一，特斯拉欧洲官方推特发布消息称，德国柏林超级工厂Model Y周产量突破4000辆。按照原来的生产计划，特斯拉打算在3月13日当周将柏林工厂的产量提高到4000辆，到6月底将产量提高到5000辆以上，最新的消息意味着这比原计划提前了三周。　　巴克莱：静待投资者日，重申特斯拉“增持”评级　　巴克莱分析师Dan Levy表示，鉴于特斯拉股价近期的上涨，即将到来的2023年投资者活动日（当地时间3月1日举行）可能是一个“sell-the-news（卖事实）”事件。不过，分析师也表示，这一事件可能会加强特斯拉的长期机会，因此重申对特斯拉的“增持”评级，目标价为275美元。　　微软计划为电信运营商推出基于AI技术的云工具　　美国科技巨头微软公布了两款基于人工智能服务的预览版云工具，这两款服务旨在管理电信网络，这两项服务依靠于管理微软Azure云平台的相同功能。该科技公司在一篇博客文章中表示，运营商可以受益于先进的人工智能（AI）技术，这有助于从数据和对其运营的洞察系统中解锁新的商业机遇——其中包括推出高速5G网络的机遇。　　丰田1月全球汽车产量增长8.8％，但仍未达到既定目标　　丰田汽车在周一表示，1月份其全球汽车产量增长8.8％，这是三个月来的首次同比增长，但由于零部件短缺仍然在持续，这一数字略低于该公司此前预计的约70万辆汽车产量。　　高通与小米等安卓手机厂商合作开发卫星消息功能　　高通周一表示，正与多家安卓智能手机公司合作，为他们的设备添加基于卫星的消息传递功能Snapdragon Satellite。作为世界上最大的连接手机和无线数据网络的芯片供应商，高通表示，它正在与荣耀、联想旗下摩托罗拉、Nothing、OPPO、Vivo和小米公司合作开发这些设备。　　传辉瑞正就拟逾300亿美元收购Seagen进行早期谈判　　据消息报道，辉瑞正在就收购专注于癌症领域研究的生物技术公司Seagen进行谈判。据知情人士消息称，谈判仍处于早期阶段，无法保证将会达成收购协议。Seagen的市值为300亿美元，交易很可能会溢价进行。　　获24亿美元大订单后，TerranOrbital或成洛克希德马丁收购目标　　据媒体上周五援引行业顾问的话报道，Terran Orbital在获得建造288颗近地轨道卫星的24亿美元合同后，可能成为美国大型国防承包商的收购目标。据报道，行业顾问认为$洛克希德马丁（LMT.US）$可能是Terran Orbital的收购者，因为该公司已经对后者进行了投资。去年10月底，Terran Orbital获得了洛克希德马丁1亿美元的投资。　　理想汽车四季度业绩超预期　　理想汽车2022年第四季度营收176.5亿元，市场预期176.22亿元；净利润2.65亿元，市场预期净亏损1.11亿元。公司预计2023年第一季度，车辆交付量为52000至55000辆，较2022年第一季度增长64.0％至73.4％。

金融界2023-02-27

MUD：区块链+元宇宙等于数字世界的未来

is) 毕业于著名的宾夕法尼亚大学沃顿商学院，此前曾在美林证券担任高级经济学家，并在世界银行担任顾问。首席运营官洛根 (Logan) 是摩根士丹利 (Morgan Stanley) 的前分析师，自以太坊和 EOS 早期以来一直参与区块链领域。平台代币MUD，总供应量10亿，其中45%的代币用于挖矿奖励。剩余代币分配给MUD团队、市值管理、运营、生态发展、项目创始人。MUD 引入了一种独特的挖矿机制，涉及代币销毁。每开采一个代币，就会烧掉两个代币，这实际上每四年将总供应量减半。该模型确保 MUD 随着时间的推移保持其价值并且不受通货膨胀压力的影响。除了传统挖矿，MUD 还为用户提供了参与质押和共享挖矿计划的能力。这些程序允许用户通过持有 MUD 代币获得奖励，并且用户可以选择将其代币锁定不同的时间段以获得更高的奖励。总体而言，MUD 代表了去中心化金融发展的重要一步。其创新的身份评分和代币销毁方法可确保该平台随着时间的推移保持安全和有价值，而其充满活力的专业团队致力于确保该项目不断发展和壮大。来源：金色财经

金色财经2023-02-27

白皮书称美联储无法在不“大幅”加息的情况下抑制通胀

衰退。该论文于周五上午在芝加哥大学布斯商学院（University of Chicago Booth School of Business）举办的货币政策论坛上发表。　　前美联储理事弗雷德里克·米什金（Frederic Mishkin）是白皮书的作者之一，该白皮书研究了央行努力创造通货紧缩的历史。　　美联储实施了一系列加息措施，以遏制通胀，通胀处于约41年来的最高水平。市场普遍预计，在美联储暂停评估收紧政策对经济的影响之前，还会再加息几次。　　然而，这篇论文表明，可能有一段路要走。　　“对我们基线模型的模拟表明，美联储将需要进一步大幅收紧政策，以便在2025年底前实现其通胀目标，”研究人员表示。　　“即使假设通胀预期稳定，我们的分析也对美联储设计软着陆的能力表示怀疑，即通胀在2年底前恢复到2025％的目标，而不会出现温和的衰退，”他们补充说。　　然而，该论文拒绝了提高2％通胀标准的想法。此外，研究人员表示，央行应放弃2020年9月通过的新政策框架。该更改实现了”平均通胀目标“，允许通胀比正常情况更热，以实现更具包容性的就业复苏。　　研究人员表示，美联储应该回到先发制人的模式，即在失业率大幅下降时开始加息。　　美联储理事菲利普·杰斐逊（Philip Jefferson）发布了对该报告的回复，称目前的情况与之前的通胀事件不同。他指出，美联储作为通胀斗士的可信度比其一些前任更高。　　杰斐逊说：“与1960年代末和1970年代不同，美联储正在迅速有力地应对通胀的爆发，以维持这种可信度，并维护长期通胀预期的’良好锚定’属性。”

金融界2023-02-27

东鹏控股：2月14日接受机构调研，长江证券、汇添富基金等多家机构参与

会有一定的扶持和补贴，同时公司总部通过商学院提供有效培训，为经销商赋能；搭建工长会员体系，协助和推动包铺贴的落地。东鹏控股（003012）主营业务：包括生产销售瓷砖、卫浴(卫生陶瓷和卫浴产品)、木地板、涂料、硅藻泥、集成墙板、辅材(防水、瓷砖胶、美缝剂)和整装家居等产品和服务,为用户提供装修一站式硬装产品解决方案东鹏控股2022三季报显示，公司主营收入50.56亿元，同比下降11.89%；归母净利润1.94亿元，同比下降50.4%；扣非净利润2.04亿元，同比下降30.2%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入19.24亿元，同比下降8.94%；单季度归母净利润7549.18万元，同比上升2039.37%；单季度扣非净利润1.2亿元，同比上升615.96%；负债率45.08%，投资收益3548.95万元，财务费用-2114.61万元，毛利率29.0%。该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级5家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为12.0。以下是详细的盈利预测信息：根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，东鹏控股（003012）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力良好，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标2.5星，好价格指标3星，综合指标2.5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，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2023-02-26

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