FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

美联储理事鲍曼讲话美国6月新屋销售 IBM财报（投资慧眼编辑：Penny Pan) 原文链接

域具有卓越的研发能力。核心创始团队来自IBM中国AI实验室，曾参与Watson研发，具备优秀的技术和工程实力。公司利用AI与大数据分析技术，为券商和银行提供内容科技与智能营销产品，助力客户获取、活跃和交易转化。深耕金融行业，掌握增长场景的深度KnowHow，并以AI Agent为基座，打造行业刚需的应用产品体系。产品已实现PMF，覆盖了80%的大中型券商和50%的大型银行。企业优势：技术实力强：深擎的核心技术团队源自IBM人工智能实验室，技术底蕴深厚。深擎自主研发的金融行业预训练模型（L1），效果准确率评测，超国内多个千亿模型，接近GPT4。大模型在2B场景落地过程中，最重要是准确率，在客户关心的重要技术指标上深擎处于行业领先地位，譬如：Function call多场景复杂接口的识别准确率达93%以上，多轮语义准确率和召回率分别达到95%和90%以上，AIGC内容合格率超95%。深入业务与场景：深擎在发展过程中，吸引了一批来自甲方客户的业务专家，因此能够把技术、产品与客户业务做有效整合。通过场景设计，深度融入客户核心业务，实现可量化的业务价值。譬如，有多款自研AIGC内容产品规模化上线运行，嵌入客户核心营销流程，实现内容生产效率超100倍提升。数据丰富且高质量：经过多年积累，深擎在证券行业沉淀了大量行业数据与标注数据。并且通过产品在业务场景上的闭环，能够源源不断获得更多行业数据。这些关键数据都是深擎模型训练与产品迭代的重要保障。客户案例多且合作深：深擎已与多家国内前十大券商合作大模型项目落地，案例数量在行业内处于领先地位。客户多，意味着产品的有效迭代就快，而非脱离市场的闭门造车。头部客户代表着行业内最新的发展共识，代表着新质生产力。项目案例多，意味着遇到的实际问题多，踩的坑多，解决问题的办法就多，也更加合理。此外，深擎与多家头部券商在大模型落地过程中有深度合作，通过产品、数据、业务形成闭环迭代，能够让客户真正把产品使用起来，并不断根据用户反馈、数据反馈，迭代AI产品。甜新科技甜新科技成立于2016年，总部位于上海，是一家以AIGC和5G视频通信技术、行业大模型为核心的人工智能创新型高科技企业。由红杉中国、金沙江创业投资、同创伟业等投资。公司的产品包括VCRM系列产品，是基于Al+视频的营销解决方案，助力企业营销转化。致力于在视频营销科技领域，为行业客户提供以深度融合Al+视频为基础的场景化服务解决方案。公司主要服务的方向包括零售电商、新消费品牌、银行、保险、消费金融、游戏等行业。企业优势：多种客户触达方式：平台可提供目前市场上主流客户触达方式，包含：AI交互视频、视频通知，AI语音外呼、视频短信、文本短信等客户触达方式，可根据不同的客户触达目标选择及组合。提高用户参与度：通过互动视频，用户可以与数字人内容互动，相比传统视频内容，这种形式能极大地提升用户的参与度和兴趣，从而增加用户停留时间和参与深度。提升品牌影响力：首先，通过一段3分钟原视频，即可快速生成和金融机构代言人真人一模一样的数字人分身，五官、动作、表情、声音完全模仿本人，通过数字分身与客户进行视频对话，基于自然语言处理及大模型技术，可实现多轮对话和智能互动。互动视频能够以其新颖的形式和丰富的用户体验增强品牌形象，通过用户与视频内容的互动，可以增加品牌的曝光度和记忆度。千人千面的客户服务：利用AI技术，基于用户的行为和偏好提供个性化的视频内容推荐，实现真正意义上的“以用户为中心”。这种个性化的体验可以有效提升用户满意度和忠诚度。效率提升：外呼营销平台能自动分析用户数据和互动结果，沉淀数据、为营销人员提供数据支持，帮助其快速调整营销策略，提高营销转化效果。基于AIGC的内容生产：外呼营销平台能可以根据客户的需求和偏好生成个性化的营销内容，如：使用不同的数字人形象，数字人复刻、声音复刻，同时，为了提高客户参与度和转化率可以快速生成大量营销内容，减少人工编辑时间和成本，满足金融行业的快速变化和更新需求。澜码科技澜码科技是一家基于大语言模型的企业级AI Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。澜码科技率先填补了国内大模型中间层的空白，是国内探索大语言模型应用落地和AI Agent的先行者。基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。企业优势： “模型中立”优势：目前大语言模型厂商在发布模型时仅定义了参数，未对模型的具体特性参数（FeatureList）进行定义，这就意味着企业用户在落地应用大语言模型时往往面临盲人摸象的困境，难以准确评估模型在特定应用场景中的适用性和效率，以及难以根据自身需求高性价比的选择、调整和优化模型，这需要基于经验和实际情况不断进行匹配和调试。作为模型中立厂商，澜码科技在过去一年多的大语言模型应用实践中，积累了大量实战场景下Agent原子能力的表现数据，因此更加了解在不同场景下的模型的表现和效果。专家知识是AI Agent 得以在企业落地的关键：专家知识的高度决定了AI Agent能够提供的价值高度，数据会帮助专家快速迭代专家知识，从而提高AI Agent的通用性。大语言模型缺乏企业特定领域知识，解决不了实际业务问题，如同一位名校毕业的高材生，由于缺乏实践经验而难以胜任具体的业务任务；此外，大语言模型对于自身能力边界的认知模糊，导致在面对超出自身能力范畴的问题时，仍试图依靠自身理解给出答案，结果往往南辕北辙，这就是常说的“模型幻觉”。因此，在企业级应用场景下，专家知识对大语言模型落地至关重要，可以说专家知识决定了AI Agent的天花板。在澜码AskXBOT平台，可以沉淀专家的知识和行业经验，构建企业知识库，促进知识共享与传承。基于此，Agent辅助知识治理，配合专家知识数字化沉淀；专家知识赋能Agent与工作流，形成良性闭环。针对办公，特别是金融、财务的办公场景的成熟技能的封装能力。和企业已有组织、权限、基础设施的集成。有连云有连云成立于2015年，是国内领先的金融AI应用服务商。旗下的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。公司专注于金融数字化转型的痛点，推进大模型的垂直应用，结合庞大的金融专业语料库，集成自然语言处理、OCR和多模态技术，实现各类事件指标的准确、实时、智能化获取，满足自定义和配置需求。企业优势强大的技术基础：有连云的“麒麟AI大模型”通过智能创作、推荐和推送，赋能金融机构及上市公司，帮助客户在市场推广、产品销售和声誉管理等场景中实现增益降本。精准的数据处理：麒麟大模型能够实时获取和解析ETF产品层面的数据，生成产品分析、研报摘要和观点，提升信息检索效率和AI批量生成资讯，解决基金公司在产品营销中的难点。广泛的生态连接：强大的生态连接可渗透到数据、交易、搜索、新闻、视频和财经等投资者聚集地，一键辅助投资者教育和价值投资理念呈现，并生成多维BI可视化报表，帮助基金公司快速分析和决策。全面的合规保障：在上市公司声誉管理和投资者关系管理领域，麒麟大模型通过智能创作、智能标签和可视化报表服务，保障资讯的真实合规，并实时跟踪推送状态，提供强有力的商业决策支持。行业认可：有连云已获得国家互联网信息办公室的3项深度合成算法备案，入选中国信通院《2023大模型和AIGC产业图谱》，并获得数字化软件产品能力DSSC优秀级认证，成为中国信通院《数字化软件产品及服务能力体系规范》编制单位，参与行业标准制订。金融行业落地Gen AI的关键能力尽管在金融行业落地Gen AI 会面临数据隐私和安全、技术和资源门槛、模型解释性和透明度，以及监管合规等挑战，但落地难度相较于传统AI项目，难度会更低，实施路径也更直接。甜新科技认为金融行业落地Gen AI需要跨越以下7个维度的关键能力： 1. 明确转型目标和战略：金融机构首先需要明确自身的数字化转型目标和战略，确定AI技术在其中的角色和定位。一个有效的Gen AI规模化落地战略，必须包含以下关键因素：高层领导层的愿景、一致性和承诺，以及业务单元级对交付结果的责任、清晰的应用场景和目标、全面的运营计划。 2. 选准应用场景：在明确转型目标后，金融机构需要选准AI技术的应用场景。这些场景应该是业务流程中的痛点或价值创造的潜在领域。例如，AI技术可以用于风险评估、信贷审批、智能投顾、客户服务等方面。 3. 数据和技术的积累：金融机构需要积累大量的数据和相关的技术能力。数据是AI技术的基础，而技术能力则决定了金融机构在AI领域的竞争力。这包括建设数据仓库、数据挖掘、机器学习、深度学习等技术能力。在部署大模型的时候，金融企业获机构需要与自身现有的系统、工作流程、企业应用程序和数据源集成。这是一个关键且复杂的任务。麦肯锡认为，有效的集成和模型维护将依赖于多个架构组件：上下文管理和缓存、策略管理、模型中心、提示库、MLOps平台、风险管理引擎、大型语言模型（LLM）运营等。（深擎科技采访供图）数据质量至关重要，尤其是在通用人工智能领域。面对海量且非结构化的数据集，确保输出答案的质量变得更加具有挑战性。领先的金融机构正借助优质人才和自动化技术，在数据生命周期的关键环节进行精准干预，以保证数据的高标准质量。同时，数据领域的领导者需要深入考虑新技术带来的安全风险，并随时准备根据法规的变化迅速采取行动。 4. 构建高效的组织架构：为了推动AI项目的顺利实施，金融机构需要构建高效的组织架构。这包括设立专门的AI团队、明确职责和分工、以及与业务部门的紧密合作。要优化组织架构之前，金融机构必须思考当前的架构为何难以无缝集成AI创新能力。成功落地AI的金融机构，并不是鼓励落地相关计划，而是通过为现有团队配备所需的资源，并积极拥抱通用人工智能所需的技能、人才和流程来实现相关目标。 5. 注重人才培养和合作：金融机构需要培养一批既懂金融业务又懂AI技术的复合型人才。还需要定期评估自己的人才招聘策略，以适应不断变化的优先事项。清晰的职业发展和晋升机会——以及有意义和价值的工作——对普通的技术从业者来说非常重要。此外，与AI领域的领先企业或研究机构合作，可以加快技术进步和创新。 6. 强化合规和安全风险管理：金融机构在实施人工智能技术时，必须确保其操作的合规性和安全性。这不仅包括遵守相关的法律法规，还涉及到保护客户隐私、预防欺诈和洗钱等风险。在引入大型模型和生成式人工智能之前，金融机构通常需要对其风险管理和模型治理框架进行重新设计，并根据需要开发新的控制机制。模型的可解释性和决策的公正性是关键问题，必须在推广任何生成式AI应用之前得到全面而深入的解决。通过这种方式，金融机构可以在确保技术优势的同时，维护其业务的合规性和安全性。 7. 持续优化和创新： AI技术是不断发展的，金融机构需要在实践中持续优化和创新。这包括收集反馈、改进算法、探索新的应用场景等。金融行业落地Gen AI的挑战尽管大模型和Gen AI能为金融行业带来巨大价值，但囿于要被高度监管的属性，金融行业在落地大模型和生成式AI要面临比其他行业更严峻的诸多挑战。以下是最关键的三大问题： 1、确保数据质量和安全性对于金融企业而言，获取高质量、具有代表性的数据分析来训练人工智能模型是实现技术优势的关键所在。AI模型的性能和准确性在很大程度上取决于训练数据的质量，因此，金融机构必须实施严格的数据治理流程，以确保数据的准确性和可靠性。许多银行拥有一个庞大而复杂的数据架构，这些架构往往跨越了数十年，涉及多种大型机系统。将这些分散的数据整合并准备用于人工智能项目是一项艰巨的任务，需要投入大量的资源和努力。同时，金融企业还必须严格遵守数据保护法规，确保敏感的客户数据得到妥善的匿名化处理和安全保护。这不仅涉及到技术层面的挑战，也考验着企业在数据隐私和合规性方面的责任和担当。 2、符合金融法规金融领域对人工智能系统的应用必须严格遵守一系列法规，且涉及信贷审批、交易监控等多个业务环节。合规性要求金融机构必须对相关信息记录详尽并始终维护模型的透明度，这无疑增加了管理的难度和成本。同时，金融机构还需定期对AI系统进行性能监控，确保没有偏差，并妥善处理可能出现的意外结果。此外，AI技术在金融领域的应用涉及到对海量数据的处理和分析，这不仅要求金融机构拥有强大的存储和计算资源，也带来了对基础设施的挑战。尽管云计算提供了灵活的解决方案，但数据安全和地区法规的限制常常成为其广泛应用的障碍。同时，将先进的AI工具与金融机构现有的IT系统无缝集成，也是一个需要克服的技术难题。 3、道德考量和偏见人工智能在金融领域的整合引发了重要的道德考量，特别是在偏见和公正性方面。人工智能系统可能会无意中延续甚至加剧训练数据中存在的偏见。例如，如果历史贷款数据对某些特定人群存在偏见，那么基于这些数据训练的人工智能模型可能会继续使这些群体处于不利地位。此外，快速变化的监管环境对金融机构提出了更高要求。随着法律和道德对AI的期望不断演变，金融机构需要不断适应新的监管政策，并保持系统的灵活性以应对这些变化。人工智能在金融领域的未来尽管生成式人工智能是目前各行各业的流行词，但如何将该技术付诸实践的最佳方式仍然尚未确定。澜码科技CEO周健指出，目前金融行业面临的主要挑战是大型模型的准确度尚未达到令人满意的标准，以及还未找到将特定场景与相应的技术进行有效匹配的路径。整个行业面临的核心难题在于如何精心选择或开发出适合的大模型和解决方案，然后确保它们在特定应用场景中的表现能够超越人类，这也是最具挑战性的部分。此外，在认知层面，一个普遍的误区是人们常常被所谓的“理想路径”所误导，认为大语言模型能够应对所有任务。然而，在实际操作中，可能由于业务人员对专业知识掌握不够精确导致无法完成相应任务。在这种情况下，我们需要通过更高效的人机交互方式，使业务人员能够明确地表达他们的需求，以便在业务流程中实现端到端的有效支持。另一个常见的误区是，人们期望用户去适应技术，而不是让技术去适应用户。如果整个行业能够在技术适应用户交互方式和需求理解方面做出创新和改进，就可能充分发挥大型模型的潜力。但目前，这一领域的探索还相对较少。金融行业落地大模型和生成式AI不仅需要技术上的升级，还需要进行企业文化的转型，以接纳创新，这将是一个漫长且充满挑战的过程。参考资料： https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model https://www.datacamp.com/blog/ai-in-finance https://usa.visa.com/about-visa/newsroom/press-releases.releaseId.20661.html 作者：qiuping 来源：非凡产研以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云07-23 18:17

一周前瞻 | 美联储最爱通胀指标携手二季度GDP来袭！特斯拉、谷歌齐发财报；特朗普出席比特币大会，巴黎奥运会即将揭幕

、通用汽车、Spotify、福特汽车、IBM、美国航空等众多知名企业也将于本周陆续公布财报。美国经济数据本周，市场的焦点将集中在一系列重要的美国经济数据上，其中二季度GDP和6月PCE尤为关键。7月25日周四，美国经济分析局将公布二季度GDP的初步预估数据。华尔街的众多机构预计，美国二季度实际GDP年化季环比初值将达到1.8%，相较于前值1.4%有显著的上涨。这一数据将为评估美国经济在第二季度的整体表现提供重要的参考。 7月26日周五公布的6月核心PCE物价指标同样备受关注。市场预测该指标环比将上涨0.1%（与前值持平），这可能使三个月年化核心通胀率降至今年的最低水平，并且低于美联储设定的2%的目标。这一数据对于判断美国的通胀走势和美联储的货币政策方向具有重要意义。除此以外，6月成屋销售数据、耐用品订单月率、7月制造业和服务业PMI、密歇根大学7月消费者调查指数等经济数据也同样关键。这些数据将为美联储提供关于二季度末和三季度初美国经济在不同领域的表现状况的详细信息，帮助其制定和调整货币政策。全球央行动态在全球央行的动态方面，本周也有重要事件。北京时间周四04:05，美联储理事鲍曼和达拉斯联储主席洛根将在一场活动上致开幕词。在此之前，美联储官员们将在本周末开始进入噤声期，预计在这段时间内他们不会就货币政策发表公开言论。联邦市场公开委员会（FOMC）将于7月30日至31日召开议息会议。近期，外媒在7月12日至17日对75位经济学家进行的调查显示，经济学家们下调了对美国2025年上半年通胀的预期，并预计失业率将略有上升。基于这些因素，他们预计美联储将在未来开始降息。此外，周三21:45，加拿大央行将公布利率决议和货币政策报告。瑞银认为，加拿大央行下周可能会选择按兵不动，原因在于薪资增长略有加快，而通胀数据表现好坏参半。中国LPR公布 7月22日周一，中国央行将公布7月贷款市场报价利率（LPR）。自今年2月以来，LPR已经连续四个月保持不变。中信证券的研报指出，参考海外经验以及近期的政策表态，LPR报价机制可能即将迎来改进，从而提升政策效率和市场化程度。短期内，LPR报价有望调降，这将为信贷市场的回暖创造更为适宜的政策条件。申万宏源的最新报告也指出，LPR机制的改革和下调预期都非常强烈。一方面，重点关注LPR是否会脱钩中期借贷便利（MLF）而挂钩公开市场操作（OMO），从而完成政策利率的改革，更加聚焦于短端政策利率。另一方面，考虑到当前信贷需求明显偏弱，7-8月正值年中稳增长的关键窗口，虽然央行持续关注长期债券的风险，但是下调LPR的必要性仍然很强。特朗普与比特币大会特朗普出席比特币大会将成为加密货币资产领域的一个关键节点。近期，比特币价格一个多月来首次突破67000美元，这使得市场再次猜测这种最大的加密货币可能很快会再次创下历史新高。市场的乐观情绪主要源于人们认为特朗普如果第二次担任总统，将对数字资产的发展产生有利影响。特朗普将在周六（7月27日）登台演讲，这成为了近期虚拟货币市场兴奋的重要原因。而在另一方面，围绕着美国总统拜登的“退选风波”目前仍处于胶着的状态。考虑到民主党的全国大会至少要到8月举行，并不能排除眼下这种情况继续维持（并继续恶化）一周的可能性。巴黎奥运会相关巴黎奥运会将于当地时间周五正式揭幕。在资本市场上，各方也将密切关注奥运会对消费品部门的影响。根据NBC环球的测算，国际奥委会的赞助商们为巴黎奥运会投入的资金，要比2021年东京奥运会多出18%。在这样的背景下，一众在奥运会上进行了大规模投放的消费股有望在奥运会期间获得业绩的提振。本周重点业绩日历 7月22日周一，经济数据方面，中国将公布一年期贷款市场报价利率（LPR）和五年期LPR。财经事件方面，国新办将举行“推动高质量发展”系列主题新闻发布会，国家数据局局长刘烈宏将出席介绍情况，并回答记者提问。财报方面，Verizon（VZ.US）和恩智浦（NXPI.US）将公布财报。 7月23日周二，经济数据方面，美国将公布成屋销售总数年化数据。财经事件方面，土耳其央行将公布利率决议，欧洲央行首席经济学家连恩将发表讲话。财报方面，可口可乐（KO.US）、GE航天航空（GE.US）、Spotify Technology（SPOT.US）将于美股盘前公布财报，特斯拉（TSLA.US）、谷歌-A（GOOGL.US）、Visa（V.US）将于盘后公布财报。 7月24日周三，经济数据方面，美国将公布新屋销售总数年化数据，以及标普全球（SPGI.US）制造业、服务业PMI初值。财经事件方面，加拿大央行将公布利率决议和货币政策报告。财报方面，福特汽车（F.US）将于美股盘后公布业绩。 7月25日周四，经济数据方面，美国将公布当周初请失业金人数、核心PCE物价指数年化季率初值、实际GDP年化季率初值、耐用品订单月率等一系列重磅数据。财经事件方面，美联储理事鲍曼和达拉斯联储主席洛根将在一场活动上致开幕词。财报方面，爱马仕(ADR)（HESAY.US）、英美烟草（BTI.US）、美国航空（AAL.US）等将公布业绩。新股方面，美国冷链物流巨头Lineage（LINE.US）等5家公司将于今日上市。 7月26日周五，经济数据方面，美国将公布核心PCE物价指数年率、密歇根大学消费者信心指数终值、一年期通胀率预期终值及个人支出月率等数据。财经事件方面，俄罗斯央行将公布利率决议。财报方面，施贵宝（BMY.US）、高露洁（CL.US）将于美股盘前公布财报。新股方面，NIP Group（NIPG.US）今日上市。此外，7月26日-8月11日，2024年巴黎奥运会将在法国巴黎举行。 7月28日周日，财经事件方面，北京时间周日（7月28日）凌晨3:00，特朗普将在2024年比特币大会上进行30分钟的演讲。来源：今日美股网

今日美股网07-23 16:25

拜登退出大选，美元和亚洲股市下跌：市场综述

、英国采购经理人指数、加拿大利率决定、IBM和德意志银行财报、欧洲央行副行长讲话、香港贸易数据、韩国GDP、美国GDP和初请失业金人数等。市场主要变动股市方面，标普500期货上涨0.3%，日本东证指数下跌0.8%，澳大利亚S&P/ASX 200指数下跌0.7%，欧元斯托克50期货下跌1.1%。货币方面，彭博美元现货指数下跌0.2%，欧元兑美元上涨0.1%至1.0894，日元兑美元几乎不变，离岸人民币兑美元几乎不变。加密货币方面，比特币上涨0.7%至68229.85美元，以太币上涨1.1%至3537.95美元。债券方面，10年期美债收益率下降2个基点至4.22%，澳大利亚10年期国债收益率上升3个基点至4.32%。商品方面，西德克萨斯中质原油上涨0.5%至每桶80.55美元，现货黄金上涨0.3%至每盎司2409.20美元。来源：今日美股网

今日美股网07-23 16:24

超级财报周特斯拉与谷歌登场美国GDP和PCE数据引关注【一周前瞻】

、特斯拉(TSLA.O) 周三，BM(IBM.N)、福特汽车(F.N) 周四，美国航空集团(AAL.O)、阿斯利康(AZN.O)、纳斯达克OMX交易所(NDAQ.O) 原文链接

投资慧眼07-22 17:09

AI人工智能ETF(512930)反弹上攻涨超1%，量子计算有望解锁AI领域新纪元

力。海外科技巨头带动量子计算产业发展，IBM、微软、谷歌等公司先后发布量子计算路线图，与此同时，国内量子计算产业与海外科技巨头差距不断缩小。量子计算有望颠覆经典计算架构，成为解决AI算力瓶颈的颠覆性力量。东吴证券认为，我国量子信息技术目前逐步突破全球领先地位，核心系统逐步实现替代自主可控，未来随着政策端产业端持续演进，持续看好量子计算产业持续拓展。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。线上消费ETF平安(159793)紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、数字娱乐、在线教育以及远程医疗等领域上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年6月28日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、科大讯飞(002230)、哔哩哔哩-W(09626)、昆仑万维(300418)、恺英网络(002517)、世纪华通(002602)、三七互娱(002555)、金山软件(03888)，前十大权重股合计占比54.77%。 AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年6月28日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为中际旭创(300308)、海康威视(002415)、韦尔股份(603501)、科大讯飞(002230)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、紫光股份(000938)、寒武纪(688256)，前十大权重股合计占比54.35%。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云07-19 10:31

每日重要事件盘点：7月19日

员还包括微软、亚马逊、英特尔、英伟达、IBM、思科、Paypal、OpenAI、Anthropic、Cohere、Chainguard、WIZ、GenLab。谷歌表示，人工智能需要一个能够跟上其快速增长步伐的安全框架和应用标准。$大数据ETF159739$ 汽车：多地积极部署无人驾驶公交。近期，海南、深圳、济南等多地纷纷宣布推进无人驾驶公交车项目的落地运营，线路覆盖机场接驳、市中心运营、文旅景区等众多场景，居民科技出行、智慧生活再进一步。而在Robotaxi、Robobus（自动驾驶巴士）等城市公共交通领域应用之外，Robovan（自动驾驶货车）、Robosweeper（自动驾驶环卫车）等自动驾驶汽车也已深入更多特定场景。$智能网联汽车ETF（SZ159872）$ 行业与公司半导体：台积电第二季度销售额6735.1亿元台币，同比增长40.1%，第二季度净利润2478亿元台币，同比增长36.3%，预估2350亿元。今年营收增速指引从21%-26%上调至24%~26%。上调2024年Capex投入计划至300-320亿美元。人工智能： 1.OpenAI推出迷你AI模型GPT-4o mini。 2.黄仁勋本周又出售了价值3060万美元的英伟达股票，于7月15日和16日出售，价格在每股126.34美元至130.34美元之间。智能眼镜： Meta正在探索向眼镜品牌EssilorLuxottica投资数十亿欧元。电网： 1.7月16日，沙特中南、中西柔直换流站项目公布了IGBT换流阀的中标结果。中电普瑞和荣信汇科中标沙特中南和中西柔直换流站IGBT换流阀。 2.每月18日海关披露出口快报，电力设备品种出口数据延续增长，其中变压器6月单月同比增长约24%，延续增长趋势。有色： 1.锑卖方1：6月份停产的冶炼厂已经陆续复工了，但是库存不多，价格也相对稳定了。俄罗斯的矿一直进不来，缅甸的矿因为雨季运输受阻，八九月供需会更乐观。四季度缅甸的矿应该就进来了，俄罗斯要看看情况。 2.锑卖方2：2024-2026年全球锑对应供应缺口分别为1.5/2.1/2.2万吨。 3.锗卖方：爱国锗、反制锗。供需缺口首看锗、目前行业没有库存，下游红外器件广泛应用于制导目标识别、无人机、机器人、自动驾驶。 4.湖南黄金停产整顿。医药：寿命延长25%，Nature：抑制这种促炎因子，可延长寿命，并改善代谢健康。观点来源：财联社，数据截至日期：2024年7月19日，以上个股及行业仅供参考，不构成实际投资建议，不代表基金现有持仓和未来持仓基金有风险，投资需谨慎! 以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云07-19 09:12

一场席卷全球的抛售风暴

尔和Global Foundries、IBM的股价却逆势上涨。从 “美国优先的全球主义” 到 “美国本土主义”，如果特朗普能重回总统宝座，对英特尔来说是一件好事。目前英特尔、美光等公司已获得巨额资金，用于在美国建立新的制造工厂。神不神奇，美股也开始交易“国产替代”了。花旗集团预计全球半导体股“将在美国大选期间保持波动”。如果美股的AI股估值正常，这些没有增量信息的消息面或许不至于搅动风云，奈何“Mag 7”吸纳了太多美股流动性。 ETF进化论在之前的文章《一个被市场忽视的风险。。。》就提及：美股新一轮财报季是关键。头部科技公司需要用更高的盈利预期来证明高估值的合理性。如果盈利不达预期，新一轮大回调可能在所难免。 2 牵一发动全身的财报光刻机巨头阿斯麦（ASML）第二季业绩高于预期，但三季度指引逊于预期引发大跌。阿斯麦预期今年第三季度收入67-73 亿欧元，低于市场预期的 74.55 亿欧元，预计第三季度毛利率为50.5%，亦低于市场预期的51.1%。阿斯麦此前预计，今年销售额将持平，2025年将恢复强劲增长。2025年虽说体现了AI的星辰大海，但公司目前的股价中已包含AI带来的增量预期，短期疲软的指引和明显大涨的股价，长期的“大饼”也难提振市场的信心。不过台积电最新财报有好消息，Q2净利润超预期。台积电二季度合并营收约新台币6735.1亿新台币，同比增长40.1%；净利润2478.5亿新台币，同比增长36.3%，高于市场预期的2350亿元台币。第二季度毛利率53.2%，高于市场预期的52.6%。在Q3业绩指引方面，台积电预计第三季度营收为224-232亿美元(上年同期为173亿美元)；毛利率：预计第三季度毛利率为53.5-55.5%(第二季度为53.2%)，市场预估52.5%；营运利润率：预计第三季度营运利润率为42.5-44.5%(第二季度为42.5%)，市场预期42.1%。资本支出：上调全年资本支出下限（280亿美元-320亿美元），预计全年资本支出300亿美元至320亿美元，市场预估295.5亿美元。台积电董事长兼总裁魏哲家表示，上调全年按美元计销售增长预期至20%中段区间以上，从21%-26%区间上调至24%-26%。受此消息影响，台积电(TSM.US)夜盘交易时段一度拉升涨超3%。不知道今晚半导体股会不会回一波血？ 3 A股也要转向？综合来看，美股以“Mag7”为代表的夏季回调似乎开始了，过去五天里市值蒸发1.1万亿美元，与今年4月的回调水平相当，而美股小盘股过去五天创下“历史级涨幅”，罗素2000指数累计上涨11.5%。就连隔夜纳指大跌近3%的情况下，道指还能上涨59点，是近十年以来首次。高盛甚至放下狠话：不会在此时抄底美股，美股回调只是刚刚开始，标普500指数今后还会下跌。其实头部科技股的基本面并没有发生明显的变化，大小盘股在美联储降息预期升温后开始出现切换，某种程度是大盘股估值处于高位，相比之下小盘股赔率更高。 “我不会立即放弃科技交易，但人们对估值存在一些担忧，”Lombard Odier亚洲首席投资官John Woods表示。“我认为科技之外也存在着机会。” 在美股交易逻辑变化的影响下，如果英伟达链、果链回调的话，国内的国产自主可控方向有望迎来均配资金。 A股今日低开高走，军工ETF、半导体ETF午后强势拉升。鹏华基金国防ETF、嘉实基金高端装备ETF分别涨2.75%、2.48%。华夏基金半导体材料ETF、招商基金半导体设备ETF分别涨2.25%和1.96%。 (本文内容均为客观数据信息罗列，不构成任何投资建议）上半年A股的主流交易主线就是杠铃策略，一头海外科技股，一头是红利。基金二季报最新动态来看，基金经理似乎开始要对红利股获利了结。睿远基金“双雄”均提示红利抱团风险。从前十大权重股名单来看，睿远成长价值前四大持仓个股不变，小幅减持中国移动，新进巨星科技和海吉亚医疗，东方雨虹、通威股份掉出前十。对于大热的红利，傅鹏博也表达了个人观点。他认为，二季度，信贷数据弱于预期、长期国债收益率持续下行，市场资金倾向配置股息分红率高、流动性好的“安全”资产。过去三年，资金在食品、新能源板块拥挤抱团、风险收益比不断降低，近期在红利、银行板块出现了类似现象。赵枫二季度的调仓动作更明显，手起刀落减仓多只个股，减持了市场预期较高、股价涨幅较大的资源类公司，华润啤酒退出前十大，思源电气砍仓近一半，持股降幅49.28%，美团持股数量也减少20.93%。个股的加仓比较谨慎，腾讯持仓数量不变，中国太保新进前十大，其余个股加仓数量不超2%。对于大热的高股息，赵枫隐晦指出：“当前对高股息公司的追逐似乎已有一些趋势意味，而非完全从价值角度出发。”其认为龙头白马股隐含的长期回报率更优。嘉实基金谭丽二季度也适度减持了部分红利类的资产，主要是上游资源类资产，也是过去两年涨幅最高的资产，二季度将中国海洋石油持股数量下降23.08%。她在二季报中表示，该类资产经过持续几年的上涨后，估值已经趋于合理，继续上涨需要对商品价格有较强的假设，从投资性价比角度，吸引力已经有所下降。相反市场存在大量稳健成长类公司的股价已经打入了较多悲观的预期，将更加积极寻找有机会的底部资产。在百亿基金经理纷纷表达对红利资产的谨慎态度后，市场开始预期市场会不会跟随美股开启新一轮转换，新的哑铃策略便会不会调整为海外链和国产替代？新一轮国产替代投资热潮能否卷土重来？

格隆汇07-18 17:16

0715收盘：美股收高，小盘股指数势如破竹大涨四天，金融股表现优秀

网络安全初创公司Wiz洽谈收购事宜。 IBM打算以64亿美元收购软件公司HashiCorp，美国联邦贸易委员会会进行反垄断审查。克利夫兰-克利夫斯公司同意以约38.5亿加元（28亿美元）的价格收购加拿大钢铁公司Stelco Holdings，去年这家公司竞购美国钢铁公司失败。由于市场押注特朗普若在11月大选中获胜，将推行扩张性财政政策，美国30年期国债收益率自1月以来首次超过两年期国债收益率。美国长期国债周一遭到抛售，10年期和30年期国债收益率创下7月1日以来的最大涨幅，市场考虑特朗普在11月大选中获胜的可能性增加。10年期美国国债收益率上涨4.4个基点至4.231%，而30年期国债收益率上涨5.6个基点至4.457%。这是四个交易日以来长期收益率首次走高。美元小幅上涨。比特币上涨 5.5% 至 63,424.23 美元，以太币上涨 6.5% 至 3,410.42 美元。西德克萨斯中质原油下跌 0.3% 至每桶 81.97 美元。现货金上涨0.4%至每盎司2,421.87美元来源：加美财经

加美财经07-17 00:00

Snowflake盔甲上的裂缝

预期收益，但不一定像预期的那样实现。从IBM到C3.ai，这些公司都大肆宣传，导致股价飙升，但实际上这些公司并没有看到相关收入的多少增长。 Snowflake似乎看到了相反的情况。该公司的增长率自然从22财年的超过100%的数据一路暴跌。来源：YCharts 该公司预计第二季度产品收入为8.05亿美元至8.1亿美元，仅增长26%。更糟糕的是，25财年的产品收入仅为33亿美元，增长率为24%，这意味着在第一季度产品增长率为36%之后，今年剩余时间将进一步放缓。还需要注意的是，Snowflake只给出了快速增长的产品收入，而忽略了将总增长率降低到略低水平的额外专业服务收入。上个季度，净留存率已经跌至128%，这是销售增长减速的明显迹象。来源：Snowflake 在6月的分析师日上，Snowflake再次加大了人工智能产品的开发力度，但该公司的管理层并没有提供太多财务细节。报道此次发布会的分析师似乎认为，新的人工智能功能要到2026财年/2027财年才会受益。更令人担忧的是，美国电话电报公司的一份报告称，Snowflake存储的数据遭到了网络攻击，这对人工智能暂停期间的销售没有帮助。这次黑客攻击似乎与之前被披露的Snowflake网络攻击有关，此前，LendingTree、Advance Auto Parts 和Ticketmaster运营商Live Nation的客户都被披露过。在这起案件中，Snowflake2022年6个月期间的通话和短信记录被窃取了。据报道，美国电话电报将不得不通知1.1亿客户数据泄露。此前的报告显示，数据被黑客攻击是由于Snowflake的客户没有使用多因素身份验证来防止数据泄露。报告避开了这家系统脆弱的数据云公司。无论如何，估计有165个客户的数据被盗的云服务提供商很可能会放慢销售周期，无论Snowflake是否有问题。此外，这家数据云公司强调了将客户的使用范围扩大到“业务分析师”之外的关键增长机会，并为客户提供了与客户协作共享数据的途径，但这个数据安全问题可能会阻止任何将使用范围扩大到其他用途的计划。该公司于5月22日公布了第一季度财报，5月30日正式报告了数据泄露事件，随后，Mandiant于6月报告了数据泄露的规模和范围。美国电话电报的问题上周才刚刚曝光，越来越多的负面安全新闻都是在第一季度销售预期放缓的指引下出现的。仍然估值过高 Snowflake在2020年和2021年底都达到了400美元的股价，所以很多投资者自然会认为135美元的股价很便宜。这家数据云公司的市值仍然高达490亿美元（3.63亿股流通股），尽管其增长速度正在放缓，数据也遭到了泄露。该股目前的股价仍为预期销售额的13倍。Snowflake的销售增长率已经下降到20%，这些持续的数据泄露加上转向人工智能数据，只会让客户重新考虑在第三方云平台上存储数据的流程。来源：YCharts Snowflake需要保持30%以上的增长，才能证明10倍的远期销售估值是合理的。更不用说，利润状况更糟。 Snowflake目前的股价是25财年每股收益目标0.63美元的215倍。由于许多客户预付费使用数据消费服务，现金流状况较好，但这两项指标都表明，尽管客户担心网络安全问题，但这只股票的估值仍然很高。总结 Snowflake是一家优秀的公司，在人工智能领域可能有光明的未来，但投资者必须为其股票支付合适的价格。Snowflake的估值非常昂贵，而经济增长放缓和网络安全攻击对客户造成的严重冲击表明，该股可能会进一步下跌。最近未能收复140美元的支撑位进一步证明了更多的下行风险。投资者应该等待当前的小问题消失，然后再长期AI故事展开。 $Snowflake(SNOW)$

老虎证券07-15 19:42

24小时热点