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09-24 18:57
ASI，又开始造词了，关键是还没内涵
吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿
对阿里股价而言，这是一场价值连城的演讲。
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06-16
yu7是什么含义？真是又拗口又难听
小米集团董事长雷军发文称，小米YU7将于6月底发布
6月16日，雷军在微博发文表示，小米YU7将于6月底发布，还有很多重磅新品同场一起发布，比如搭载玄戒O1芯片的第二款平板：小米平板7S Pro。
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03-11
熔断熔断，给老唐献礼
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02-27
贵了
汽车售价52.99万，手机定价6499起 一文速览小米“双Ultra”发布会
2月27日，小米发布SU7 Ultra，定价52.99万元。
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02-20
不知不觉标普500又创新高，纳指也接近新高。不是说DeepSeek对纳指造成重创吗？难道是产生了幻觉。我大A啥时候也能连创新高啊！
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2024-12-09
这就对了
非常抱歉，此主贴已删除
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2024-07-05
姐姐不是著名反指吗
“木头姐”旗下ETF于9个月来首次抛售特斯拉股票
7月4日，最新公布的资料显示，当地时间7月2日，绰号“木头姐”的著名基金经理凯茜·伍德领导的方舟投资对其投资组合实施重大调整，旗下两只ETF——ARKK和ARKW分别减持$特斯拉(TSLA)$56,425股和6,442股，价值约1454万美元。其中这是ARKK自去年10月以来首次出售特斯拉股票。7月3日，特斯拉股价连续第七天上涨，创一年来最长连涨纪录。
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2024-05-14
又
法拉第未来暴涨150%，贾跃亭称启动个人IP的商业化，尽快盈利
贾跃亭表示将向全行业开放FF近十年积累的技术链和价值链，以展示公司的实力和潜力。
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2023-12-20
赢了
洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部
美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。
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2023-11-19
希望下次马斯克能成功。
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style=\"text-align: justify;\">吴泳铭对这次演讲应该是非常重视的。我了解到，在吴泳铭成为阿里巴巴CEO后，他参与的所有致辞、电话会议都没有使用过PPT，但这次吴泳铭用了PPT去详细描绘他眼中的未来。</p><p style=\"text-align: justify;\">他演讲中的最高频词是“ASI（Artificial Superintelligence）”。“AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。</p><p style=\"text-align: justify;\">但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.大模型是下一代的操作系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。</p><p style=\"text-align: justify;\">在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。</p><p style=\"text-align: justify;\">总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>吴泳铭演讲全文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。</p><p style=\"text-align: justify;\">最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。</p><p style=\"text-align: justify;\">AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和"全栈超级工程师"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/556b75927392d0b9c36ab8ad9625471e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"554\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。</p><p style=\"text-align: justify;\">未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：</p><p style=\"text-align: justify;\">· AI 连接了真实世界的全量原始数据</p><p style=\"text-align: justify;\">目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">·Self-learning 自主学习</p><p style=\"text-align: justify;\">随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。</p><p style=\"text-align: justify;\">一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。</p><p style=\"text-align: justify;\">其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。</p><p style=\"text-align: justify;\">超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？</p><p style=\"text-align: justify;\">未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！</p><p style=\"text-align: center;\"><strong>周靖人交流内容：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8514388a2774da3da6045d8b1cede70\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1221\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。</p><p style=\"text-align: justify;\">模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？</p><p style=\"text-align: justify;\">周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。</p></body></html>","source":"lsy1758705623825","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>吴泳铭23分钟演讲，让阿里巴巴涨了2200亿</title>\n<style 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发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。”吴泳铭说。对于科技圈的人而言，AGI（Artificial General Intelligence）是2024~2025年被讨论更多的词，但ASI的热议度确实在明显上升。在笔者看来，这二者的本质区别其实在于对于“AI与人”之间的协作边界和AI自我迭代（进化）的能力存在差异。ASI更像是科幻片中的超越人类的某种灵智生物（硅基或碳基），可以有超越人类的智力、想象力、甚至创造力。但现实是，目前AGI尚未实现。在虎嗅2025年与几位头部AI公司创始人沟通过程中，大家普遍认为“我们目前距离实现AGI还比较遥远”。而其中最本质的挑战是，AI的“通用”性不足，或者说不具备足够的“泛化”能力。在这样的背景下，吴泳铭提出“ASI”是存在挑战的：在AGI都没有实现的当下，更遥远的ASI到底能不能实现，没人可以知道。不过吴泳铭描绘了他眼中ASI实现的路径，以及阿里在这个路径之中目前的阶段。吴泳铭认为，实现ASI需要三个阶段，而当下阿里处于第二阶段：第一阶段：“智能涌现”，特征是“学习人”。第二个阶段：“自主行动”，特征是“辅助人”。第三个阶段：“自我迭代”，特征是“超越人”。那么在这条ASI之路上，阿里要怎么做呢？吴泳铭给出了两个“抓手”，这也就是他演讲中重点描述的“两个判断”：1.大模型是下一代的操作系统。2.超级 AI 云是下一代的计算机。笔者总结一下，吴泳铭的意思是，ASI可以实现，阿里目前进化到第二阶段了。在整个ASI实现的过程之中，AI对于人类社会的重要性不断升高，甚至可以成为新的“能源生态位”，而在如此重要的AI窗口里，大模型和云将像三十年前“个人PC和桌面系统”一样成为“人手一个的基础工具”。而阿里云将会继续发力大模型和AI云两个关键方向。在吴泳铭演讲之后，阿里云CTO周靖人一口气宣布了十余款新品，涵盖了大模型、AI工具、云产品、Agent……基本上都是沿着吴泳铭所描述的“两个判断”而展开的：大模型+AI云。总结来说，吴泳铭描述了阿里怎么想的，周靖人分享了阿里具体怎么做的。在这“一唱一和”的同时，阿里的股价开始暴增。在笔者看来，吴泳铭演讲所描述的ASI之路，实际上可以视为未来相当长一段时间内，阿里整体的路线图。它其实不只是阿里云一个团队的方向，也会影响电商、本地生活等等业务。从长远看，这条路需要持续投入并面临一个相对漫长的回报周期，在这个过程中，阿里需要让自己的基本盘业务够稳，以支撑其有足够的资源和空间去持续投入。但硬币的另一面是，目前全球范围内在大模型+云基础设施两端都具备规模影响力产品且加大投入的公司屈指可数，这意味着如果阿里穿越了漫长的“投入期”，后续可能会进入一个门槛很高、竞对有限的新周期。9月24日，在吴泳铭演讲后，虎嗅和多个媒体还与阿里云CTO周靖人进行了交流，他进一步对吴泳铭的ASI之路、阿里云具体的打法进行了解答，为了方便读者更好地了解阿里核心层今天针对AI所分享的增量信息，下附吴泳铭演讲和周靖人交流内容：吴泳铭演讲全文：开始演讲之前，我想特别感谢一下支持整个中国乃至全球科技行业的开发者朋友。今天是云栖大会的 10 周年，云栖大会起源于阿里云的开发者大会，是广大开发者推动了中国乃至全球的云计算、AI 和科技行业的发展。所以，在演讲之前，我想特别向开发者们致以最高的谢意。当前的世界，一场由人工智能驱动的智能化革命刚刚开始。过去几百年，工业革命通过机械化放大了人类的体能，信息革命通过数字化放大了人类的信息处理能力。而这一次，智能化革命将远超我们的想象。通用人工智能 AGI 不仅会放大人类智力，还将解放人类的潜能，为超级人工智能 ASI 的到来铺平道路。最近的三年，我们已经清晰地感受到它的速度。几年时间，AI 的智力从一个高中生迅速提升到博士生的水平，还能拿到国际 IMO 的金牌。AI Chatbot 是人类有史以来用户渗透率最快的功能。AI 的行业渗透速度超过历史上所有技术。Tokens 的消耗速度两三个月就翻一番。最近一年，全球 AI 行业的投资总额已经超过 4000 亿美元，未来 5 年全球 AI 的累计投入将超过 4 万亿美元，这是历史上最大的算力和研发投入，必然将会加速催生更强大的模型，加速 AI 应用的渗透。实现 AGI——一个具备人类通用认知能力的智能系统，现在看来已成为确定性事件。然而，AGI 并非 AI 发展的终点，而是全新的起点。AI 不会止步于 AGI，它将迈向超越人类智能、能够自我迭代进化的超级人工智能（ASI）。AGI 的目标是将人类从 80%的日常工作中解放出来，让我们专注于创造与探索。而 ASI 作为全面超越人类智能的系统，将可能创造出一批“超级科学家”和\"全栈超级工程师\"。ASI 将以难以想象的速度，解决现在未被解决的科学和工程问题，比如攻克医学难题、发明新材料、解决可持续能源和气候问题，甚至星际旅行等等。ASI 将以指数级的速度推动科技的飞跃，引领我们进入一个前所未有的智能时代。图片我们认为，通往 ASI 之路将经历三个阶段：第一阶段是“智能涌现”，特征是“学习人”。过去几十年的互联网发展，为智能涌现提供了基础。互联网将人类历史上几乎所有的知识都数字化了。这些语言文字承载的信息，代表了人类知识的全集。基于此，大模型首先通过理解全世界的知识集合，具备了泛化的智能能力，涌现出通用对话能力，可以理解人类的意图，解答人类的问题，并逐渐发展出思考多步问题的推理能力。现在，我们看到 AI 已经逼近人类各学科测试的顶级水平，比如国际数学奥赛的金牌水平。AI 逐渐具备了进入真实世界、解决真实问题、创造真实价值的可能性。这是过去几年的主线。第二个阶段是“自主行动”，特征是“辅助人”。这个阶段，AI 不再局限于语言交流，而是具备了在真实世界中行动的能力。AI 可以在人类的目标设定下，拆解复杂任务，使用和制作工具，自主完成与数字世界和物理世界的交互，对真实世界产生巨大影响。这正是我们当下所处的阶段。实现这一跨越的关键，首先是大模型具备了 Tool Use 能力，有能力连接所有数字化工具，完成真实世界任务。人类加速进化的起点是开始创造和使用工具，现在大模型也具备了使用工具的能力。通过 Tool Use，AI 可以像人一样调用外部软件、接口和物理设备，执行复杂的真实世界任务。这个阶段，由于 AI 能够辅助人类极大提高生产力，它将快速的渗透到物流、制造、软件、商业、生物医疗、金融、科研等几乎所有行业领域。其次，大模型 Coding 能力的提升，可以帮助人类解决更复杂的问题，并将更多场景数字化。现在的 Agent 还比较早期，解决的主要是标准化和短周期的任务。要想让 Agent 能解决更复杂、更长周期任务，最关键的是大模型的 Coding 能力。因为 Agent 可以自主 Coding，理论上就能解决无限复杂的问题，像工程师团队一样理解复杂需求并自主完成编码、测试。发展大模型 Coding 能力是通往 AGI 的必经之路。未来，自然语言就是 AI 时代的源代码，任何人用自然语言就能创造自己的 Agent。你只需要输入母语，告诉 AI 你的需求，AI 就能自己编写逻辑、调用工具、搭建系统，完成数字世界的几乎所有工作，并通过数字化接口来操作所有物理设备。 未来，也许会有超过全球人口数量的 Agent 和机器人与人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。在这个过程中，AI 就能连接真实世界的绝大部分场景和数据，为未来的进化创造条件。随后 AI 将进入第三个阶段——“自我迭代”，特征是“超越人”。这个阶段有两个关键要素：· AI 连接了真实世界的全量原始数据目前 AI 的进步最快的领域是内容创作、数学和 Coding 领域。我们看到这三个领域有明显的特征。这些领域的知识 100%是人类定义和创造的，都在文字里，AI 可以 100%理解原始数据。但是对于其他领域和更广泛的物理世界，今天的 AI 接触到的更多是人类归纳之后的知识，缺乏广泛的、与物理世界交互的原始数据。这些信息是有局限的。AI 要实现超越人类的突破，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据。举一个简单的例子，比如一家汽车公司的 CEO 要迭代明年的产品，大概率会通过无数次的用户调研或者内部的讨论来决定下一款汽车将要具备什么样的功能，与竞对相比要实现哪些方面的长板，保留什么方面的能力。现在 AI 要去做还是很难的，核心点在于它所获得的数据和信息，全都是调研来的二手数据。如果有一天 AI 有机会，能够连接这款汽车的所有的资料和数据，它创造出来的下一款汽车会远远超过通过无数次头脑风暴所创作出来的。这只是人类世界当中的一个例子，更何况更复杂的物理世界，远远不是通过人类知识归纳就能够让 AI 理解的。所以 AI 要进入到一个更高的阶段，就需要直接从物理世界获取更全面、更原始的数据，就像在自动驾驶的早期阶段，只靠人类的总结，Rule-based 的方法去实现自动驾驶，无法实现很好的效果。新一代的自动驾驶，大部分采用端到端的训练方法，直接从原始的车载摄像头数据中学习，实现了更高水平的自动驾驶能力。即便我们现在看起来相对简单的自动驾驶问题，仅依靠人类归纳的知识和规则，也无法解决，更何况整个复杂的物理世界。只是让 AI 学习人类归纳的规律，是远远不够的。只有让 AI 与真实世界持续互动，获取更全面、更真实、更实时的数据，才能更好的理解和模拟世界，发现超越人类认知的深层规律，从而创造出比人更强大的智能能力。·Self-learning 自主学习随着 AI 渗透更多的物理世界场景，理解更多物理世界的数据，AI 模型和 agent 能力也会越来越强，有机会为自己模型的升级迭代搭建训练 infra、优化数据流程和升级模型架构，从而实现 Self learning。这会是 AI 发展的关键时刻。随着能力的持续提升，未来的模型将通过与真实世界的持续交互，获取新的数据并接收实时反馈，借助强化学习与持续学习机制，自主优化、修正偏差、实现自我迭代与智能升级。每一次交互都是一次微调，每一次反馈都是一次参数优化。当经过无数次场景执行和结果反馈的循环，AI 将自我迭代出超越人类的智能能力，一个早期的超级人工智能（ASI）便会成型。一旦跨过某个奇点，人类社会就像按下了加速键，科技进步的速度将超越我们的想象，新的生产力爆发将推动人类社会进入崭新的阶段。这条通往超级人工智能的道路，在我们的眼前正在日益清晰。随着 AI 技术的演进和各行各业需求爆发，AI 也将催生 IT 产业的巨大变革。我们的第一个判断是：大模型是下一代的操作系统。我们认为大模型代表的技术平台将会替代现在 OS 的地位，成为下一代的操作系统。未来，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型进行链接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关工具执行任务，LLM 将会是承载用户、软件 与 AI 计算资源交互调度的中间层，成为 AI 时代的 OS。来做一些简单的类比：自然语言是 AI 时代的编程语言，Agent 就是新的软件，Context 是新的 Memory，大模型通过 MCP 这样的接口，连接各类 Tools 和 Agent 类似 PC 时代的总线接口，Agent 之间又通过 A2A 这样的协议完成多 Agent 协作类似软件之间的 API 接口。大模型将会吞噬软件。大模型作为下一代的操作系统，将允许任何人用自然语言，创造无限多的应用。未来几乎所有与计算世界打交道的软件可能都是由大模型产生的 Agent，而不是现在的商业软件。潜在的开发者将从几千万变成数亿规模。以前由于软件开发的成本问题，只有少量高价值场景才会被工程师开发出来变成商业化的软件系统。未来所有终端用户都可以通过大模型这样的工具来满足自己的需求。模型部署方式也会多样化，它将运行在所有设备上。现在主流的调用模型 API 的方式，来使用模型只是初级阶段，其实看起来非常原始。类似大型主机时代的分时复用阶段，每个人只有一个终端连接上大型主机分时复用。这种方式无法解决数据持久化，缺乏长期记忆，实时性不够，隐私无法解决，可塑性也不够。未来模型将运行在所有计算设备中，并具备可持久记忆，端云联动的运行状态，甚至可以随时更新参数，自我迭代，类似我们今天的 OS 运行在各种环境之中。正是基于这个判断，我们做了一个战略选择：通义千问选择开放路线，打造 AI 时代的 Android。我们认为在 LLM 时代，开源模型创造的价值和能渗透的场景，会远远大于闭源模型。我们坚定选择开源，就是为了全力支持开发者生态，与全球所有开发者一起探索 AI 应用的无限可能。我们的第二个判断：超级 AI 云是下一代的计算机。大模型是运行于 AI Cloud 之上新的 OS。这个 OS 可以满足任何人的需求。每个人都将拥有几十甚至上百个 Agent，这些 Agent 24 小时不间断地工作和协同，需要海量的计算资源。数据中心内的计算范式也在发生革命性改变，从 CPU 为核心的传统计算，正在加速转变为以 GPU 为核心的 AI 计算。新的 AI 计算范式需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。这一切都需要充足的能源、全栈的技术、数百万计的 GPU 和 CPU，协同网络、芯片、存储、数据库高效运作，并且 24 小时处理全世界各地的需求。这需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累，只有超级 AI 云才能够承载这样的海量需求。未来，全世界可能只会有 5-6 个超级云计算平台。在这个新时代，AI 将会替代能源的地位，成为最重要的商品，驱动千行百业每天的工作。绝大部分 AI 能力将以 Token 的形式在云计算网络上产生和输送。Token 就是未来的电。在这个崭新的时代，阿里云的定位是全栈人工智能服务商，提供世界领先的智能能力和遍布全球的 AI 云计算网络，向全球各地提供开发者生态友好的 AI 服务。首先，我们有全球领先的大模型——通义千问。通义千问开源了 300 多款模型，覆盖了全模态、全尺寸，是最受全球开发者欢迎的开源模型。截至目前，通义千问全球下载量超 6 亿次，衍生模型超 17 万个，是全球第一的开源模型矩阵，可以说是渗透计算设备最广泛的大模型。同时，阿里云提供一站式模型服务平台百炼，支持模型定制化以及 Agent 快速开发，同时提供 AgentBay 这样的 Agent 运行环境、灵码/Qoder 等一系列开发者套件，让开发者可以方便地使用模型能力和创建使用 Agent。其次，阿里云运营着中国第一、全球领先的 AI 基础设施和云计算网络，是全球少数能做到软硬件垂直整合的超级 AI 云计算平台之一。在硬件和网络层面，阿里云自研的核心存储系统、网络架构、计算芯片，构成了阿里云大型计算集群最坚实的底座。阿里云正在全力打造一台全新的 AI 超级计算机，它同时拥有最领先的 AI 基础设施和最领先的模型，可以在基础架构设计和模型架构上协同创新，从而确保在阿里云上调用和训练大模型时，能达到最高效率，成为开发者最好用的 AI 云。AI 行业发展的速度远超我们的预期，行业对 AI 基础设施的需求也远超我们的预期。我们正在积极推进三年 3800 亿的 AI 基础设施建设计划，并将会持续追加更大的投入。从现在我们看到的 AI 行业远期发展以及客户需求角度来看，为了迎接 ASI 时代的到来，对比 2022 年这个 GenAI 的元年，2032 年阿里云全球数据中心的能耗规模将提升 10 倍。这是我们的一个远期规划，我们相信通过这样的饱和式投入，能够推动 AI 行业的发展，迎接 ASI 时代的到来。超级人工智能到来之后，人类和 AI 会是怎么样的协作关系？未来的 AI 越来越强，甚至超越人类智能能力的 ASI 诞生，那我们人类和 AI 将如何相处？我们对未来充满乐观，超级人工智能到来之后，人类和 AI 是一个崭新的协同方式。程序员可能已经感受到了，我们可以下一个指令，通过 Coding 这样的工具，让它晚上 12 个小时就能够创造出一个我们需要的系统，从这里我们看到了未来人和 AI 怎么样去共同协同的一种早期的雏形。所以我们觉得，从 Vibe Coding 到 Vibe Working。未来，每个家庭、工厂、公司，都会有众多的 Agent 和机器人 24 小时为我们服务。也许，未来每个人都需要使用 100 张 GPU 芯片为我们工作。正如电曾经放大了人类物理力量的杠杆，ASI 将指数级放大人类的智力杠杆。过去我们消耗 10 个小时的时间，获得 10 小时的结果。未来，AI 可以让我们 10 小时的产出乘以十倍、百倍的杠杆。回顾历史，每次技术革命解锁更多生产力之后，都会创造出更多的新需求。人会变得比历史上任何时候都强大。最后，我想强调，一切才刚刚开始。AI 将重构整个基础设施、软件和应用体系，成为真实世界的核心驱动力，掀起新一轮智能化革命。阿里巴巴将持续投入，与合作伙伴和客户一起，让 AI 深入产业、共创未来。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会，谢谢大家！周靖人交流内容：提问：我想了解一下，你们内部对于通义大模型评估维度的优先级。因为之前沟通，你们似乎比较看重开源社区下载量，以及一些用户维度。现在这些维度会有新的思路吗。另外，百炼和万相这样的产品，你们会用什么维度去考量它呢？周靖人：首先，我们所有技术工作直接的评价体系更多是能力，包括模型的能力。我们讲到通义千问、万相等模型，都是在各自领域对模型的能力有完整的评价，这是我们在通往ASI，吴泳铭先生讲到的ASI路径，技术路径、技术指标首先是最重要的。甚至在每一代模型的迭代里也需要非常多技术的评价，评价体系是模型发展的重要基础，这是我们非常重要的技术演进目标。同时，社区的关注，社区广泛的喜爱，是模型效果的反映。因为我们做到更好的模型能力，同时也有些开源的策略。开发者更多是自主去完成评价，对模型有更好的反馈，这是自发的，并不是运营的工作，这是社区正常用实际模型效果给的评价。在这方面，我们和社区还会持续联动。最重要的是先要有技术上的突破，能力上的突破，能够真正朝着吴泳铭先生讲到的ASI方向有进一步的技术突破和进展。提问：这一年来，我们看到阿里发了很多大模型，包括通义千问和万相，为什么我们会在今年出现一个这么高节奏的发布状态？是否会出现像Open AI GPT5一样，一个大一统的模型来终结他这么丰富的模型状态？周靖人：首先，不光是我们，应该是全球整个AI模型的进展都在加速。也就是说，今天特别是我们整个通义模型家族，我们一直在跟全球在这个领域的领先者来进行你追我赶。这个行业大家可能可以看到，像Open AI，像谷歌相关模型都在加速。AI今天进入到一个加速期。也就是说，今天大家比拼的不单单是几个模型的能力，或者是一个崭新的思考。更重要的是大家今天能够迭代，能够快速的创新，能够做出来。也就是说，无形之中大家都在加快今天模型迭代的效率。这是第一个方面。第二个方面，以前我们从单模态的模型到多模态的演进，这是一个必然的趋势。不管是今天从语言模型本身开始进一步的涉及到了多模态，还是说今天我们从视觉或者从听觉这个方面，能够慢慢的融合到多模态的能力，这跟我们人的智能很相关的，我们不太可能说有一个大老师处理文字，一个大老师处理其他的模态，其实都是需要把各个模态的知识体系相对融合、相互促进、相互的增强。这是一个大的趋势。图片提问：咱们在各个领域的模型快速迭代，在我们研发人员精力有限的情况下，这样的策略会影响我们做一些更底层的算法或者范式上的创新？快速的跟随迭代，这些底层的范式创新，还有应用场景的落地，我们会把优先级怎么排？周靖人：首先我认为在模型整个创新这方面，不是分散的。今天我们讲到所有模型的发布，背后都是连在一起的。都是突破今天模型不管是单个模态、单个任务集，以及今天在多模态方面的能力。有的时候你需要在单模态有一个具体任务的场景里面能够做到最优，然后才能提高一个整体模型的能力。这方面所有的模型的发展，一定不是一个单一的项目。它是整体通义整个大模型演进联合优化的一部分。所以在这方面，其实是融合在一起的。我们所有项目的规划，项目的优先级，都是有相关重要的一个联系。另外，我们不单单是积极模型的创新和迭代，大家也可以看得到，从今年年初到现在已经突飞猛进，甚至已经有几代模型的发展。每一代模型的能力有大幅度的提升，同时我们也在积极做下一代模型的研发。包括今天讲到的通义千问的Next版，今天就在架构上面做了大量的创新。我们一旦推出来过后，整个社区都在围绕新的架构进行适配、进行相关的尝试。我们可以看到，像通义千问Next模型的推出，也在积极的推动整个模型社区的创新迭代。所以，在这方面这几个是相辅相成的。模型的发展是一个循序渐进的，不是憋大招的逻辑。所有的海外厂商都会逐步的发展起来，今天在中间是需要加快模型迭代以及创新的速度。提问：今年有一个新的技术趋势，就是Agent mode，有厂商他会把Agent能力做在mode里面，但是我们看到Qwen的模型还是在为Agent提供一个核心的引擎，他们还是相互独立的。您认为未来mode跟Agent的能力它们是一个怎样的关系，阿里的选择是什么？周靖人：其实这没有一个明确的边界解。我们的模型服务本身也会具备Agent的能力，包括一些核心的工具的使用。简单来讲，从模型发展的第一天，具备搜索的功能，它本身就是一个Agent。所以，今天我们讲到很多的模型服务，大模型本身也是一个Agent。所以，没有一个完全非黑即白的逻辑。我们今天讲到的智能体的开发，是面向行业的智能体开发。这部分因为它需要对当前每个行业的Know-how，行业的一些知识体系要能够有一个深度的认知。这部分还是需要有一些面向行业的智能体的开发，而这一部分会集成，今天讲到的百炼会提供一些核心的Agent的能力，这些Agent能力在通义千问、在万相里面也会慢慢的集成进去，也就是说底层的模型会越来越强大，也会集成相关的工具。但今天面向业务层工具的使用，业务层的调优，还是需要有业务层的智能体来做实现和解决。提问：想请教一下靖人，像您说的现在大的技术路线没有大的分歧，但具体要看怎么做。像GPT-5发布之后，大家普遍会对模型创新上一些进展会有些沮丧，可能觉得现在模型演进路线有些碰壁。但阿里也提出一个蛮激进的路线，迈向ASI。如果说现在阿里想要在模型上保持领先，您觉得最关键的要素是什么？是底层的算法创新，是数据还是什么其他的？周靖人：我觉得这两个不在一个维度，我们不评价OpenAI这次发布，可能大家对它的发布期待比较大，并不代表整个行业。我们看到整个行业各家模型能力整个提升的速度仍然没有任何减缓，不管是在工具使用、复杂的深度推理等等，各家模型都有长足的进步。大家可以看到，我们在通义千问也有很强的进展。我不认为创新的速度有任何减缓，全球在这方面投资也在加速，都在印证AI模型的上界，还没有看到，我们还在不断加速，不断创新过程中。至于要达到吴泳铭先生今天讲到的ASI，其实这中间有非常多难题需要解决。当然从目前看，模型整个复杂，包括处理能力，包括深度思考的能力，我们解决的有些好的地方，像数学、代码，还有其他的场景。真正做到各种工具快速的接入，模型训练的方式、模型创新的模式、模型的结构，都有可能发生很多一系列变化。最终还要做到模型自主完成学习，自主通过反馈，利用跟世界的交互，能够收集反馈，能够用好反馈去做模型进一步进化和升级。这中间从我们当前一代代模型发展的路线，要慢慢营造成模型持续去学习、持续去自我完善的过程。这中间有架构上的挑战，有系统方面的挑战，有算法上面的挑战。提问：今年你们有一个最大规模的校招，我想知道你们对于新一波年轻人进来之后培养思路有什么变化？如果要做ASI的话，你们培养上或者模式上跟以前有什么区别？周靖人：对于年轻的人才来说，整个阿里会提供最好的环境。在这个时代的创新，一方面人才非常重要。另一方面，需要创新的土壤、创新的环境，这几个方面的融合是人才得到很好发展，做出更好成绩重要的基础。我们一方面有很好的模型发展，刚才讲到全栈与云计算的一系列联合，不管是系统侧还是模型侧，还是应用侧等，都有很好的一系列土壤，能够让更多人才加入进来。而且在AI时代的人才需要多面手，覆盖的不单单是算法方面，对工程、对很多应用也需要敏感的思路和思考。很幸运的是，今天我们提供的是全栈，让人才更好发展的土壤，也期待更多优秀的人才加入我们，能够和我们一起去突破ASI的创新。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":11,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":446702222303576,"gmtCreate":1750079529809,"gmtModify":1750079530917,"author":{"id":"3491856027391731","authorId":"3491856027391731","name":"ffyy","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3491856027391731","idStr":"3491856027391731"},"themes":[],"htmlText":"yu7是什么含义？真是又拗口又难听","listText":"yu7是什么含义？真是又拗口又难听","text":"yu7是什么含义？真是又拗口又难听","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/446702222303576","repostId":"1104730028","repostType":2,"repost":{"id":"1104730028","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1750034346,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1104730028?lang=&edition=full","pubTime":"2025-06-16 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07:52","market":"us","language":"zh","title":"“木头姐”旗下ETF于9个月来首次抛售特斯拉股票","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1189960146","media":"老虎资讯综合","summary":"7月4日，最新公布的资料显示，当地时间7月2日，绰号“木头姐”的著名基金经理凯茜·伍德领导的方舟投资对其投资组合实施重大调整，旗下两只ETF——ARKK和ARKW分别减持$特斯拉(TSLA)$56,425股和6,442股，价值约1454万美元。其中这是ARKK自去年10月以来首次出售特斯拉股票。7月3日，特斯拉股价连续第七天上涨，创一年来最长连涨纪录。","content":"<html><head></head><body><p>7月4日，最新公布的资料显示，当地时间7月2日，绰号“木头姐”的著名基金经理凯茜·伍德领导的方舟投资对其投资组合实施重大调整，旗下两只ETF——ARKK和ARKW分别减持<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>56,425股和6,442股，价值约1454万美元。其中这是ARKK自去年10月以来首次出售特斯拉股票。7月3日，特斯拉股价连续第七天上涨，创一年来最长连涨纪录。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f83e18139f5521fb1146d5de695cc21\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p></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\" 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21:57","market":"us","language":"zh","title":"法拉第未来暴涨150%，贾跃亭称启动个人IP的商业化，尽快盈利","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1139427895","media":"老虎资讯综合","summary":"贾跃亭表示将向全行业开放FF近十年积累的技术链和价值链，以展示公司的实力和潜力。","content":"<html><head></head><body><p>周二，法拉第未来开盘后暴涨，截至发稿涨幅超150%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1ead98f2d9de5eb0d9b2c514aafba3fa\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>近日，贾跃亭在社交平台发布了一段视频，他在其中深刻阐述了关于FF（法拉第未来）的若干重要决策。针对市场上流传的FF退市传闻，贾跃亭明确表示：“上周，我们确实收到了NASDAQ的退市意见函，这意味着FF正处在一个退市风险极高的境地，但实际情况并非如某些媒体所误传的那样，FF并未真正退市。”</p><p>他进一步指出，这一危机的直接原因是资金短缺，而更深层次的原因则在于信心与信任的缺失。在视频中，贾跃亭还回顾了FF上市以来所经历的各个阶段。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/03cfd4c7f7ad156e95bae9988b21b0f9\" alt=\"\"/>贾跃亭表示将向全行业开放FF近十年积累的技术链和价值链，以展示公司的实力和潜力。</p><p>他将启动个人IP的商业化进程，尽快实现盈利，所得资金将部分用于偿还债务，部分用于支持FF的造车业务，以保障公司的基本运营。</p><p>贾跃亭承诺将通过视频形式定期同步公司的最新进展，与公众保持透明和及时的沟通。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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15:06","market":"sh","language":"zh","title":"洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1192415600","media":"华尔街见闻","summary":"美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。","content":"<html><head></head><body><p>洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">精彩观点：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。</p><p style=\"text-align: justify;\">3.<strong>高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">4.美国历史上的每次衰退时，失业率都曾触及过历史低位，然后开始飙升。经济衰退会带来失业率飙升，并非失业率预示着经济衰退。</p><p style=\"text-align: justify;\">5.市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。</p><p style=\"text-align: justify;\">6.从根本上决定汇率走势的中国劳动生产率已经触底回升，再叠加中美的息差与中国的经济周期的运行等等，人民币汇率触底是大概率的能够确定的。</p><p style=\"text-align: justify;\">7.今年由于风险偏好偏低的原因，市场选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8.目前A股市场已经处于“周期性底部”，市场的悲观情绪已反映在股价里。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">9.房地产市场的调整是个长周期过程，复苏非朝夕之功，是以30到50年为单位周期的。</p><p style=\"text-align: justify;\">10.房地产的市场的关注点不应该是房子的价格而是看交易量，要形成一个交易活跃、价格由市场决定的资金蓄水和财富仓储体系。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">近日，思睿集团首席经济学家洪灝就2024年A股、美股港股走势做出分析和展望。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67b91b35b7aeec48746f2db13fa1fae7\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">以下是华尔街见闻整理的精华内容：</p><p style=\"text-align: justify;\">非常感谢华尔街见闻，还有各位朋友给我时间和大家分享一下对未来的看法。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在面对的市场的环境是否比去年更差？如果不是的话，为什么市场这么悲观，或者说为什么市场对于政策似乎无动于衷？</p><p style=\"text-align: justify;\">同时为什么美联储从去年开始到今年加息还一直加息，但是美国股市还有外围的股市反而一直在涨，这些都是我们今年遇到的非常困惑的问题。</p><p><strong>美国10年期国债收益率飙升 投资环境改变</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/406561970bdebe48234e4e59cf87820d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"341\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一种6040的的投资组合它建立在一个<strong>最根本的假设就是股债的相关性。</strong>股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。</p><p><strong>美股进入高波阶段</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/939497d85b91363d2240712791e3596c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"344\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，<strong>其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是<strong>35年的长周期</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，<strong>它产生极端回报的概率非常大</strong>，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以这个时候看明年的市场，<strong>市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期</strong>，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你<strong>实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42e9b42f54b2ae66d0e4cc3df52f3098\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么它是非常规则的，<strong>上有顶下有底</strong>，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期</strong>，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">刚才我们讲了<strong>高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里</strong>，<strong>这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候</strong>，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。</p><p><strong>美国明年会衰退吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">市场现在无法达成共识，<strong>不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。</p><p style=\"text-align: justify;\">但是我们知道<strong>每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae5b95f4a3d8b081ecef22aa38c0b1a6\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，<strong>也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。</p><p style=\"text-align: justify;\">金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。</p><p style=\"text-align: justify;\">商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>劳动力的失业率是一个滞后的指标。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/865c6d0e21320887c7e5f1985fda76ad\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，<strong>美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，<strong>因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。</p><p><strong>中国国民资产负债表的变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c543fe923e00f5cfd74589ba394454c0\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p><strong>A股处在周期性的底部</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/615b5cd23b7506ce1b058086f1d208be\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">因此理论上，我们会看到，<strong>储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。</p><p style=\"text-align: justify;\">人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。</p><p>我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab0b3815d4c488c298fc18ca73f7b158\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"361\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此当时我们觉得</strong>不管外围发生什么事情，<strong>7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部</strong>，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信<strong>人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件</strong>，就是汇率已经在7.4的时候见底了。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么市场没有反应？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关</strong>，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。</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>洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部</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 }\nbody{ 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class=\"title\">\n洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n2023-12-20 15:06 北京时间 <strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。精彩观点：1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。3.高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。4....</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9762a49d10ee040241f74a568c4bd943","relate_stocks":{"000001.SH":"上证指数",".SPX":"S&P 500 Index",".IXIC":"NASDAQ Composite",".DJI":"道琼斯"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1192415600","content_text":"洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。精彩观点：1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。3.高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。4.美国历史上的每次衰退时，失业率都曾触及过历史低位，然后开始飙升。经济衰退会带来失业率飙升，并非失业率预示着经济衰退。5.市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。6.从根本上决定汇率走势的中国劳动生产率已经触底回升，再叠加中美的息差与中国的经济周期的运行等等，人民币汇率触底是大概率的能够确定的。7.今年由于风险偏好偏低的原因，市场选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。8.目前A股市场已经处于“周期性底部”，市场的悲观情绪已反映在股价里。9.房地产市场的调整是个长周期过程，复苏非朝夕之功，是以30到50年为单位周期的。10.房地产的市场的关注点不应该是房子的价格而是看交易量，要形成一个交易活跃、价格由市场决定的资金蓄水和财富仓储体系。近日，思睿集团首席经济学家洪灝就2024年A股、美股港股走势做出分析和展望。以下是华尔街见闻整理的精华内容：非常感谢华尔街见闻，还有各位朋友给我时间和大家分享一下对未来的看法。我们现在面对的市场的环境是否比去年更差？如果不是的话，为什么市场这么悲观，或者说为什么市场对于政策似乎无动于衷？同时为什么美联储从去年开始到今年加息还一直加息，但是美国股市还有外围的股市反而一直在涨，这些都是我们今年遇到的非常困惑的问题。美国10年期国债收益率飙升 投资环境改变我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。这一种6040的的投资组合它建立在一个最根本的假设就是股债的相关性。股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。美股进入高波阶段我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是35年的长周期。我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，它产生极端回报的概率非常大，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。所以这个时候看明年的市场，市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。那么它是非常规则的，上有顶下有底，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。刚才我们讲了高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里，这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。美国明年会衰退吗？市场现在无法达成共识，不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。但是我们知道每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。劳动力的失业率是一个滞后的指标。因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率。我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。中国国民资产负债表的变化讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。A股处在周期性的底部所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。因此理论上，我们会看到，储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。因此当时我们觉得不管外围发生什么事情，7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件，就是汇率已经在7.4的时候见底了。为什么市场没有反应？美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。","news_type":1,"symbols_score_info":{".DJI":1.1,".IXIC":1.1,".SPX":1.1,"000001.SH":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2595,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":243224483467496,"gmtCreate":1700402195639,"gmtModify":1700402197090,"author":{"id":"3491856027391731","authorId":"3491856027391731","name":"ffyy","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3491856027391731","idStr":"3491856027391731"},"themes":[],"htmlText":"希望下次马斯克能成功。","listText":"希望下次马斯克能成功。","text":"希望下次马斯克能成功。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/243224483467496","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2131,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}