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蘋果研究團隊拿 9 款模型、11 種語言做了一輪強化學習實驗,想搞清楚:如果訓練數據只有一種語言,模型學到的解題能力能不能拿去做其他語言的題?答案是,可以,而且效果相當明顯。只用一種語言訓練,模型在很多其他語言上也會一起變強。 比如在法語測試上,直接用法語訓練,成績平均提升 25.6 個百分點;完全不用法語訓練,只拿西班牙語的題來練,最後考法語也能提升 24.6 個百分點,只差 1 個百分點。 模型學到的不只是某一種語言裡的題,還有一部分可以換語言繼續用的解題方法。所以以後想把模型的中文推理練強,未必所有強化學習數據都得重新做成中文。 但訓練語言也不能隨便換,特定語言確實可能觸發特定能力退化。同樣一套強化學習,換一種訓練語言,有些模型在其他語言和任務上反而會明顯退步。最誇張的一組實驗裡,Qwen3-4B 用斯瓦希里語訓練後,一組訓練時沒見過的英語測試比原模型掉了 19.2 個百分點;多語言一起訓練時,這項測試反而提升了 4.5 個百分點。 這篇論文驗證的主要還是數學、邏輯、圖、幾何等答案可以自動判斷對錯的推理題。這些題換一種語言後,底層解法往往沒有變。對於閱讀理解、隱喻、語義判斷、文化知識這些真正依賴語言本身的任務,論文沒有驗證。 前 Google DeepMind 資深研究科學家、Unreasonable Labs 聯合創始人兼 CEO 曹原認為,AI for Science 正進入爆發期。但 AI 要真正獨立做出諾貝爾獎級別的科學發現,至少還需要二三十年。曹原此前參與過 Gemini 等項目,現在創業方向也是讓 AI 發現新知識。 他認為,眼下最大的瓶頸是驗證。寫程式碼可以馬上運行測試,數學還能用 Lean 逐步檢查證明。但生物、材料和物理最終都要做真實實驗。一次實驗可能很貴,也可能要等很久,AI 很難像 Coding Agent 一樣連續快速試錯。 更難的是「創造新概念」。曹原認為,現在的模型很會在已有知識、定義和定理裡搜索答案,但還不會像頂尖科學家一樣,抽象出新的數學對象、定義和理論。他把這種「概念抽象」稱為 AGI 的「最後一英里」。

蘋果研究團隊拿 9 款模型、11 種語言做了一輪強化學習實驗,想搞清楚:如果訓練數據只有一種語言,模型學到的解題能力能不能拿去做其他語言的題?

答案是,可以,而且效果相當明顯。只用一種語言訓練,模型在很多其他語言上也會一起變強。
比如在法語測試上,直接用法語訓練,成績平均提升 25.6 個百分點;完全不用法語訓練,只拿西班牙語的題來練,最後考法語也能提升 24.6 個百分點,只差 1 個百分點。
模型學到的不只是某一種語言裡的題,還有一部分可以換語言繼續用的解題方法。所以以後想把模型的中文推理練強,未必所有強化學習數據都得重新做成中文。
但訓練語言也不能隨便換,特定語言確實可能觸發特定能力退化。同樣一套強化學習,換一種訓練語言,有些模型在其他語言和任務上反而會明顯退步。最誇張的一組實驗裡,Qwen3-4B 用斯瓦希里語訓練後,一組訓練時沒見過的英語測試比原模型掉了 19.2 個百分點;多語言一起訓練時,這項測試反而提升了 4.5 個百分點。
這篇論文驗證的主要還是數學、邏輯、圖、幾何等答案可以自動判斷對錯的推理題。這些題換一種語言後,底層解法往往沒有變。對於閱讀理解、隱喻、語義判斷、文化知識這些真正依賴語言本身的任務,論文沒有驗證。
前 Google DeepMind 資深研究科學家、Unreasonable Labs 聯合創始人兼 CEO 曹原認為,AI for Science 正進入爆發期。但 AI 要真正獨立做出諾貝爾獎級別的科學發現,至少還需要二三十年。曹原此前參與過 Gemini 等項目,現在創業方向也是讓 AI 發現新知識。
他認為,眼下最大的瓶頸是驗證。寫程式碼可以馬上運行測試,數學還能用 Lean 逐步檢查證明。但生物、材料和物理最終都要做真實實驗。一次實驗可能很貴,也可能要等很久,AI 很難像 Coding Agent 一樣連續快速試錯。
更難的是「創造新概念」。曹原認為,現在的模型很會在已有知識、定義和定理裡搜索答案,但還不會像頂尖科學家一樣,抽象出新的數學對象、定義和理論。他把這種「概念抽象」稱為 AGI 的「最後一英里」。
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高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響!高盛策略師本·斯奈德指出,企業正以前所未有的速度加大人工智能(AI)投入,然而對多數公司而言,這項技術迄今尚未轉化爲實質性的盈利改善。 高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響;11%的企業則表示在軟件編程、客戶支持等特定領域已觀察到可測量的生產率提升。 不過,這些實現效率改善的企業,其盈利增長並未顯著跑贏市場整體水平。數據顯示,它們的中位數盈利同比增幅爲17%,而那些未量化AI效率貢獻的企業則爲14%。高盛指出,這一差距在統計上並無顯著意義。 對投資者而言,這一發現有助於解釋當前市場格局:一方面,半導體制造商、雲計算服務商等AI基礎設施受益股持續獲得青睞;另一方面,那些承諾未來效率提升的企業則受到普遍謹慎對待。基礎設施支出已帶來立竿見影的收入和利潤增長,而企業藉助AI提升效益的潛在回報仍難以衡量,或需數個季度才能逐步顯現。 AI基礎設施驅動盈利增長 整體來看,第二季度業績期表現格外強勁。高盛表示,剔除與部分私募股權投資相關的非經常性收益後,標普500指數每股收益較上年同期增長31%。 在超大規模企業及其他AI資本支出受益者中,盈利增幅高達54%,貢獻了指數整體盈利增長的約一半。 儘管如此,增長動能並不僅限於大型科技股。標普500指數成分股的中位數盈利增幅爲14%;而剔除受益於油價上漲的能源企業後,非AI基礎設施類公司的增幅同樣達到14%。 這種更廣泛的改善,或有助於緩解市場對盈利增長過度依賴少數科技巨頭的擔憂。不過,基礎設施供應商與AI應用型企業之間的表現差距依然顯著。 高盛指出,投資者偏愛基礎設施類股票,因爲其收益立竿見影且相對易於追蹤。相比之下,那些頻頻提及AI生產力計劃的公司組合,過去幾年的表現大致與標普500指數整體持平。 企業支出加速擴張 種種跡象表明,AI帶來的影響或在未來幾個季度的企業業績中更加清晰可見。 高盛援引Ramp AI指數顯示,企業每月人均AI支出已從年初的5美元升至7月的12美元;排名前10%的企業此項支出則從240美元飆升至650美元。 在第二季度業績電話會議上,約7%的標普500企業討論了AI部署成本。多數企業表示相關支出規模尚小,或強調將以審慎原則推進投資,也有企業稱AI帶來的收益已超過投入成本。 高盛估算,目前AI推理成本在標普500企業營收中所佔比例不足0.5%。而其最新IT支出調查顯示,89%的受訪者表示AI支出佔其IT預算的1%至5%。 需要注意的是,上述估算並未涵蓋AI部署相關的全部成本,如專業人員配備和技術基礎設施建設等。 現有預算內部騰挪支撐轉型 高盛的調查發現,約三分之二的企業通過從既有預算中調配資源來支持AI投入,而非完全依賴新增資金。 具體而言,35%的受訪者表示AI支出來自新增預算;18%通過成本效率提升項目籌集資金;另有18%從軟件預算中調撥,11%從人力成本中轉移,10%來自雲服務預算,9%則源於數據分析支出。 高盛認爲,IT預算內部的結構性調整,更可能在不同企業間重新分配利潤,而不會顯著改變標普500整體的盈利水平。但若人力成本被大幅削減,則可能產生更廣泛的經濟影響。 不過就目前而言,勞動力市場所受衝擊仍集中於市場營銷、平面設計、客戶服務及部分技術崗位,而數據中心建設帶來的新增就業一定程度上抵消了上述崗位的減少。 高盛經濟學家預計,AI最終將替代部分勞動力,但認爲這一衝擊將是暫時性的,且規模小於許多投資者的預期。 軟件行業衝擊尚不明顯 市場此前擔憂,客戶會藉助AI自行開發應用,從而減少對外部軟件供應商的依賴。但高盛發現,目前並未出現大範圍的行業洗牌。 在其IT調查中,僅有17%的受訪企業表示計劃增加內部軟件開發、減少外購成品軟件。高盛覆蓋的軟件公司中位數年度經常性收入(ARR)增速,從2025年第四季度的18%升至今年第一季度的22%,第二季度進一步加快至23%。 當然,這並不意味着個體供應商便可高枕無憂。高盛提到,有報道稱$星巴克 (SBUX.US)$正研發內部AI工具,以取代部分由$微軟 (MSFT.US)$、 $IBM Corp (IBM.US)$等公司提供的軟件。但從行業整體數據來看,尚未出現普遍的惡化趨勢。 高盛篩選潛在受益標的 高盛認爲,勞動力成本較高、且大量崗位具備自動化潛力的企業,最終或將從AI中獲益最多。 目前,勞動力成本約佔標普500企業總營收的12%,年規模約2.1萬億美元。各行業差異顯著:工業企業中佔比達21%,信息技術行業爲16%,而能源行業僅爲5%。 高盛從羅素1000指數成分股中篩選出勞動力成本較高、AI自動化替代潛力較大、且管理層曾在業績中提及AI相關效率提升的企業,名單包括:$科斯塔 (CSGP.US)$、$美元樹公司 (DLTR.US)$、$eBay (EBAY.US)$、$亞瑟加拉格爾 (AJG.US)$、$Axon Enterprise (AXON.US)$、$The Trade Desk (TTD.US)$、$愛彼迎 (ABNB.US)$、$波音 (BA.US)$、 $洛克希德馬丁 (LMT.US)$ 、$嘉信理財 (SCHW.US)$及 $摩根士丹利 (MS.US)$。 但高盛也指出,這份篩選名單並不意味着這些企業已實現顯著的AI降本增效——事實上,這批潛在受益者的盈利數據尚未顯示出實質性的提升。 就目前而言,AI的投資邏輯依然涇渭分明:一邊是基礎設施供應商,利潤已清晰可見;另一邊是技術部署者,財務回報仍更多停留在預期層面。 以上内容资料仅供参考,不构成任何投资意见!

高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響!

高盛策略師本·斯奈德指出,企業正以前所未有的速度加大人工智能(AI)投入,然而對多數公司而言,這項技術迄今尚未轉化爲實質性的盈利改善。
高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響;11%的企業則表示在軟件編程、客戶支持等特定領域已觀察到可測量的生產率提升。
不過,這些實現效率改善的企業,其盈利增長並未顯著跑贏市場整體水平。數據顯示,它們的中位數盈利同比增幅爲17%,而那些未量化AI效率貢獻的企業則爲14%。高盛指出,這一差距在統計上並無顯著意義。
對投資者而言,這一發現有助於解釋當前市場格局:一方面,半導體制造商、雲計算服務商等AI基礎設施受益股持續獲得青睞;另一方面,那些承諾未來效率提升的企業則受到普遍謹慎對待。基礎設施支出已帶來立竿見影的收入和利潤增長,而企業藉助AI提升效益的潛在回報仍難以衡量,或需數個季度才能逐步顯現。
AI基礎設施驅動盈利增長
整體來看,第二季度業績期表現格外強勁。高盛表示,剔除與部分私募股權投資相關的非經常性收益後,標普500指數每股收益較上年同期增長31%。
在超大規模企業及其他AI資本支出受益者中,盈利增幅高達54%,貢獻了指數整體盈利增長的約一半。
儘管如此,增長動能並不僅限於大型科技股。標普500指數成分股的中位數盈利增幅爲14%;而剔除受益於油價上漲的能源企業後,非AI基礎設施類公司的增幅同樣達到14%。
這種更廣泛的改善,或有助於緩解市場對盈利增長過度依賴少數科技巨頭的擔憂。不過,基礎設施供應商與AI應用型企業之間的表現差距依然顯著。
高盛指出,投資者偏愛基礎設施類股票,因爲其收益立竿見影且相對易於追蹤。相比之下,那些頻頻提及AI生產力計劃的公司組合,過去幾年的表現大致與標普500指數整體持平。
企業支出加速擴張
種種跡象表明,AI帶來的影響或在未來幾個季度的企業業績中更加清晰可見。
高盛援引Ramp AI指數顯示,企業每月人均AI支出已從年初的5美元升至7月的12美元;排名前10%的企業此項支出則從240美元飆升至650美元。
在第二季度業績電話會議上,約7%的標普500企業討論了AI部署成本。多數企業表示相關支出規模尚小,或強調將以審慎原則推進投資,也有企業稱AI帶來的收益已超過投入成本。
高盛估算,目前AI推理成本在標普500企業營收中所佔比例不足0.5%。而其最新IT支出調查顯示,89%的受訪者表示AI支出佔其IT預算的1%至5%。
需要注意的是,上述估算並未涵蓋AI部署相關的全部成本,如專業人員配備和技術基礎設施建設等。
現有預算內部騰挪支撐轉型
高盛的調查發現,約三分之二的企業通過從既有預算中調配資源來支持AI投入,而非完全依賴新增資金。
具體而言,35%的受訪者表示AI支出來自新增預算;18%通過成本效率提升項目籌集資金;另有18%從軟件預算中調撥,11%從人力成本中轉移,10%來自雲服務預算,9%則源於數據分析支出。
高盛認爲,IT預算內部的結構性調整,更可能在不同企業間重新分配利潤,而不會顯著改變標普500整體的盈利水平。但若人力成本被大幅削減,則可能產生更廣泛的經濟影響。
不過就目前而言,勞動力市場所受衝擊仍集中於市場營銷、平面設計、客戶服務及部分技術崗位,而數據中心建設帶來的新增就業一定程度上抵消了上述崗位的減少。
高盛經濟學家預計,AI最終將替代部分勞動力,但認爲這一衝擊將是暫時性的,且規模小於許多投資者的預期。
軟件行業衝擊尚不明顯
市場此前擔憂,客戶會藉助AI自行開發應用,從而減少對外部軟件供應商的依賴。但高盛發現,目前並未出現大範圍的行業洗牌。
在其IT調查中,僅有17%的受訪企業表示計劃增加內部軟件開發、減少外購成品軟件。高盛覆蓋的軟件公司中位數年度經常性收入(ARR)增速,從2025年第四季度的18%升至今年第一季度的22%,第二季度進一步加快至23%。
當然,這並不意味着個體供應商便可高枕無憂。高盛提到,有報道稱$星巴克 (SBUX.US)$正研發內部AI工具,以取代部分由$微軟 (MSFT.US)$、 $IBM Corp (IBM.US)$等公司提供的軟件。但從行業整體數據來看,尚未出現普遍的惡化趨勢。
高盛篩選潛在受益標的
高盛認爲,勞動力成本較高、且大量崗位具備自動化潛力的企業,最終或將從AI中獲益最多。
目前,勞動力成本約佔標普500企業總營收的12%,年規模約2.1萬億美元。各行業差異顯著:工業企業中佔比達21%,信息技術行業爲16%,而能源行業僅爲5%。
高盛從羅素1000指數成分股中篩選出勞動力成本較高、AI自動化替代潛力較大、且管理層曾在業績中提及AI相關效率提升的企業,名單包括:$科斯塔 (CSGP.US)$、$美元樹公司 (DLTR.US)$、$eBay (EBAY.US)$、$亞瑟加拉格爾 (AJG.US)$、$Axon Enterprise (AXON.US)$、$The Trade Desk (TTD.US)$、$愛彼迎 (ABNB.US)$、$波音 (BA.US)$、 $洛克希德馬丁 (LMT.US)$ 、$嘉信理財 (SCHW.US)$及 $摩根士丹利 (MS.US)$。
但高盛也指出,這份篩選名單並不意味着這些企業已實現顯著的AI降本增效——事實上,這批潛在受益者的盈利數據尚未顯示出實質性的提升。
就目前而言,AI的投資邏輯依然涇渭分明:一邊是基礎設施供應商,利潤已清晰可見;另一邊是技術部署者,財務回報仍更多停留在預期層面。
以上内容资料仅供参考,不构成任何投资意见!
IBM-2,76%
MSFTUS-3,19%
SPYB-0,40%
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蘋果研究團隊拿 9 款模型、11 種語言做了一輪強化學習實驗,想搞清楚:如果訓練數據只有一種語言,模型學到的解題能力能不能拿去做其他語言的題?
答案是,可以,而且效果相當明顯。只用一種語言訓練,模型在很多其他語言上也會一起變強。

比如在法語測試上,直接用法語訓練,成績平均提升 25.6 個百分點;完全不用法語訓練,只拿西班牙語的題來練,最後考法語也能提升 24.6 個百分點,只差 1 個百分點。

模型學到的不只是某一種語言裡的題,還有一部分可以換語言繼續用的解題方法。所以以後想把模型的中文推理練強,未必所有強化學習數據都得重新做成中文。

但訓練語言也不能隨便換,特定語言確實可能觸發特定能力退化。同樣一套強化學習,換一種訓練語言,有些模型在其他語言和任務上反而會明顯退步。最誇張的一組實驗裡,Qwen3-4B 用斯瓦希里語訓練後,一組訓練時沒見過的英語測試比原模型掉了 19.2 個百分點;多語言一起訓練時,這項測試反而提升了 4.5 個百分點。

這篇論文驗證的主要還是數學、邏輯、圖、幾何等答案可以自動判斷對錯的推理題。這些題換一種語言後,底層解法往往沒有變。對於閱讀理解、隱喻、語義判斷、文化知識這些真正依賴語言本身的任務,論文沒有驗證。
前 Google DeepMind 資深研究科學家、Unreasonable Labs 聯合創始人兼 CEO 曹原認為,AI for Science 正進入爆發期。但 AI 要真正獨立做出諾貝爾獎級別的科學發現,至少還需要二三十年。曹原此前參與過 Gemini 等項目,現在創業方向也是讓 AI 發現新知識。

他認為,眼下最大的瓶頸是驗證。寫程式碼可以馬上運行測試,數學還能用 Lean 逐步檢查證明。但生物、材料和物理最終都要做真實實驗。一次實驗可能很貴,也可能要等很久,AI 很難像 Coding Agent 一樣連續快速試錯。

更難的是「創造新概念」。曹原認為,現在的模型很會在已有知識、定義和定理裡搜索答案,但還不會像頂尖科學家一樣,抽象出新的數學對象、定義和理論。他把這種「概念抽象」稱為 AGI 的「最後一英里」。
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高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響!
高盛策略師本·斯奈德指出,企業正以前所未有的速度加大人工智能(AI)投入,然而對多數公司而言,這項技術迄今尚未轉化爲實質性的盈利改善。
高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響;11%的企業則表示在軟件編程、客戶支持等特定領域已觀察到可測量的生產率提升。
不過,這些實現效率改善的企業,其盈利增長並未顯著跑贏市場整體水平。數據顯示,它們的中位數盈利同比增幅爲17%,而那些未量化AI效率貢獻的企業則爲14%。高盛指出,這一差距在統計上並無顯著意義。
對投資者而言,這一發現有助於解釋當前市場格局:一方面,半導體制造商、雲計算服務商等AI基礎設施受益股持續獲得青睞;另一方面,那些承諾未來效率提升的企業則受到普遍謹慎對待。基礎設施支出已帶來立竿見影的收入和利潤增長,而企業藉助AI提升效益的潛在回報仍難以衡量,或需數個季度才能逐步顯現。
AI基礎設施驅動盈利增長
整體來看,第二季度業績期表現格外強勁。高盛表示,剔除與部分私募股權投資相關的非經常性收益後,標普500指數每股收益較上年同期增長31%。
在超大規模企業及其他AI資本支出受益者中,盈利增幅高達54%,貢獻了指數整體盈利增長的約一半。
儘管如此,增長動能並不僅限於大型科技股。標普500指數成分股的中位數盈利增幅爲14%;而剔除受益於油價上漲的能源企業後,非AI基礎設施類公司的增幅同樣達到14%。
這種更廣泛的改善,或有助於緩解市場對盈利增長過度依賴少數科技巨頭的擔憂。不過,基礎設施供應商與AI應用型企業之間的表現差距依然顯著。
高盛指出,投資者偏愛基礎設施類股票,因爲其收益立竿見影且相對易於追蹤。相比之下,那些頻頻提及AI生產力計劃的公司組合,過去幾年的表現大致與標普500指數整體持平。
企業支出加速擴張
種種跡象表明,AI帶來的影響或在未來幾個季度的企業業績中更加清晰可見。
高盛援引Ramp AI指數顯示,企業每月人均AI支出已從年初的5美元升至7月的12美元;排名前10%的企業此項支出則從240美元飆升至650美元。

在第二季度業績電話會議上,約7%的標普500企業討論了AI部署成本。多數企業表示相關支出規模尚小,或強調將以審慎原則推進投資,也有企業稱AI帶來的收益已超過投入成本。
高盛估算,目前AI推理成本在標普500企業營收中所佔比例不足0.5%。而其最新IT支出調查顯示,89%的受訪者表示AI支出佔其IT預算的1%至5%。
需要注意的是,上述估算並未涵蓋AI部署相關的全部成本,如專業人員配備和技術基礎設施建設等。
現有預算內部騰挪支撐轉型
高盛的調查發現,約三分之二的企業通過從既有預算中調配資源來支持AI投入,而非完全依賴新增資金。
具體而言,35%的受訪者表示AI支出來自新增預算;18%通過成本效率提升項目籌集資金;另有18%從軟件預算中調撥,11%從人力成本中轉移,10%來自雲服務預算,9%則源於數據分析支出。
高盛認爲,IT預算內部的結構性調整,更可能在不同企業間重新分配利潤,而不會顯著改變標普500整體的盈利水平。但若人力成本被大幅削減,則可能產生更廣泛的經濟影響。
不過就目前而言,勞動力市場所受衝擊仍集中於市場營銷、平面設計、客戶服務及部分技術崗位,而數據中心建設帶來的新增就業一定程度上抵消了上述崗位的減少。
高盛經濟學家預計,AI最終將替代部分勞動力,但認爲這一衝擊將是暫時性的,且規模小於許多投資者的預期。
軟件行業衝擊尚不明顯
市場此前擔憂,客戶會藉助AI自行開發應用,從而減少對外部軟件供應商的依賴。但高盛發現,目前並未出現大範圍的行業洗牌。
在其IT調查中,僅有17%的受訪企業表示計劃增加內部軟件開發、減少外購成品軟件。高盛覆蓋的軟件公司中位數年度經常性收入(ARR)增速,從2025年第四季度的18%升至今年第一季度的22%,第二季度進一步加快至23%。
當然,這並不意味着個體供應商便可高枕無憂。高盛提到,有報道稱$星巴克 (SBUX.US)$正研發內部AI工具,以取代部分由$微軟 (MSFT.US)$、 $IBM Corp (IBM.US)$等公司提供的軟件。但從行業整體數據來看,尚未出現普遍的惡化趨勢。
高盛篩選潛在受益標的
高盛認爲,勞動力成本較高、且大量崗位具備自動化潛力的企業,最終或將從AI中獲益最多。
目前,勞動力成本約佔標普500企業總營收的12%,年規模約2.1萬億美元。各行業差異顯著:工業企業中佔比達21%,信息技術行業爲16%,而能源行業僅爲5%。
高盛從羅素1000指數成分股中篩選出勞動力成本較高、AI自動化替代潛力較大、且管理層曾在業績中提及AI相關效率提升的企業,名單包括:$科斯塔 (CSGP.US)$、$美元樹公司 (DLTR.US)$、$eBay (EBAY.US)$、$亞瑟加拉格爾 (AJG.US)$、$Axon Enterprise (AXON.US)$、$The Trade Desk (TTD.US)$、$愛彼迎 (ABNB.US)$、$波音 (BA.US)$、 $洛克希德馬丁 (LMT.US)$ 、$嘉信理財 (SCHW.US)$及 $摩根士丹利 (MS.US)$。
但高盛也指出,這份篩選名單並不意味着這些企業已實現顯著的AI降本增效——事實上,這批潛在受益者的盈利數據尚未顯示出實質性的提升。
就目前而言,AI的投資邏輯依然涇渭分明:一邊是基礎設施供應商,利潤已清晰可見;另一邊是技術部署者,財務回報仍更多停留在預期層面。
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Fabixxlo
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帮帮Bonnie
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疲时知休 郁时知通 燥时知止
Rest when weary, release when weighed down, pause when agitated.
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阿婧1688
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生灵自有灵气,人间自有清欢。
烟火温柔,岁岁安然。关注👇领取🧧🎁,很高兴认识您!
燕寶Melissa
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Baissier
🚨 Strategy:年内将恢复增持比特币!
比特币长期主义者,再次释放强烈信号。
据 FOX Business 报道,Strategy CEO Phong Le 表示:
📌 公司计划在今年晚些时候恢复购买更多 BTC。
数据显示: 🔥 今年以来,Strategy 已累计买入约 17.5万枚比特币
📉 同期出售约 7,000枚 BTC
也就是说:
买入量 ≈ 卖出量的25倍!
近期出售 BTC,并非改变战略,而是为了:
✅ 支付优先股股息
✅ 股票回购
✅ 增加美元储备
Strategy 的核心逻辑依然没有改变:
用企业资本配置,比特币作为长期价值储备资产。
从 MicroStrategy 到 Strategy,这家公司正在探索一种全新的企业资产管理模式:
🏦 传统公司持有现金
➡️未来公司可能配置数字资产
当机构持续提高比特币配置比例,市场关注的不只是价格波动,而是:
比特币正在从投资资产,逐渐走向企业财务战略的一部分。
📊 下一阶段关注:
1️⃣ 机构资金是否继续流入 BTC
2️⃣ 企业比特币储备模式是否扩散
3️⃣ BTC 财务化趋势如何演变
#BTC走势分析
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CipherX 零号
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X也不容易,我们也不容易。
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CipherX 零号
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Bitmart 官推正式向公司老板开炮。
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全球超級富豪集體押注SpaceX(SPCX.US) 十餘家家族辦公室持倉至少38億美元!美國及全球多地的超級富豪家族正在大舉押注SpaceX(SPCX.US)。最新監管文件顯示,來自美洲、歐洲和中東的多家家族辦公室已經建立價值數十億美元的SpaceX持倉,顯示超級富豪憑藉雄厚資本實力,在熱門投資機會中佔據越來越重要的位置。根據媒體彙總的第二季度13F監管文件,截至6月底,凱悅酒店繼承人Nick Pritzker旗下家族辦公室持有約18億美元SpaceX股份。彼時距離SpaceX完成首次公開募股僅數週時間,該公司業務橫跨火箭發射、衛星通信和人工智能等領域。其他超級富豪同樣建立了可觀倉位。 Michael Platt旗下BlueCrest Capital以及巴西Moreira Salles金融家族披露的SpaceX持倉均超過1億美元;阿布扎比統治者Sheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan旗下投資機構則持有接近6500萬美元的SpaceX股份。監管文件顯示,今年上半年至少有十餘家家族辦公室合計持有不低於38億美元的SpaceX股份。 其中部分家族辦公室同時也是馬斯克旗下另一家上市公司特斯拉(TSLA.US)的投資者,包括Pritzker旗下Tao Capital以及Moreira Salles家族。這批13F文件也首次讓外界得以了解部分全球最具影響力私人投資者在SpaceX上市後的具體持倉情況。SpaceX於6月12日正式掛牌交易。此前該公司長期被視爲全球最炙手可熱的未上市科技企業之一,其規模高達750億美元的IPO獲得超過發行股份數量四倍的認購需求。 SpaceX股價上市初期一度大幅上漲,隨後截至8月初市值累計蒸發超過1萬億美元。本月原本備受市場關注的股東限售期屆滿,則並未給股價帶來明顯衝擊。SpaceX此次IPO也是全球歷史上規模最大的首次公開募股,融資規模超過沙特阿美近十年前294億美元IPO的兩倍,並進一步推升馬斯克的個人財富,使其成爲全球首位身家達到1萬億美元的富豪。 近年來,隨着科技、金融和醫療等行業創造大量巨額財富,專門管理超級富豪資產的家族辦公室數量迅速增長。與傳統大型機構投資者相比,家族辦公室通常只服務於單個家族或少數客戶,因此投資決策更加靈活,也更有能力進行長期投資。與此同時,其龐大的資金規模也使其更容易獲得SpaceX IPO等市場高度追捧的投資機會,部分家族辦公室也可能早在SpaceX上市前就已經成爲其股東。最新披露還顯示,澳大利亞首富Gina Rinehart旗下投資機構持有價值接近14億美元的SpaceX股份,是其Hancock Prospecting美國上市股票投資組合中規模最大的單一持倉。 Rinehart今年6月曾透露對SpaceX進行了「一筆重大投資」,但當時並未公佈具體規模。來自全球大型傳媒財富家族的David Thomson則通過私人投資公司持有接近100萬美元SpaceX股份。免稅購物業大亨Alan Parker家族旗下家族辦公室也披露了SpaceX持倉,同時持有約47.5萬美元特斯拉股份。David Tepper旗下Appaloosa同樣披露了一筆規模較小的SpaceX投資。 根據美國監管規定,管理超過1億美元美國股票資產的投資機構需要在每個季度結束後的45天內提交13F文件,披露其持有的美國交易所上市股票。由於家族辦公室通常高度注重隱私,這類文件成爲外界觀察大型家族辦公室和對沖基金投資動向的少數渠道之一。 除SpaceX外,第二季度13F文件還顯示,多位知名投資者調整了科技及工業領域持倉。Stanley Druckenmiller旗下Duquesne Family Office增持全球主要芯片製造商台積電;George Soros旗下Soros Fund Management減持亞馬遜(AMZN.US);David Tepper旗下Appaloosa則新建了價值接近2億美元的波音(BA.US)倉位,同時建立了規模較小的SpaceX持倉。 整體來看,SpaceX上市後的首批13F文件顯示,超級富豪家族已成爲這家馬斯克旗下公司的重要投資力量。僅已披露的十餘家家族辦公室持倉就達到至少38億美元,而Pritzker和Rinehart旗下機構分別持有約18億美元和14億美元,凸顯全球私人資本對SpaceX的濃厚興趣。

全球超級富豪集體押注SpaceX(SPCX.US) 十餘家家族辦公室持倉至少38億美元!

美國及全球多地的超級富豪家族正在大舉押注SpaceX(SPCX.US)。最新監管文件顯示,來自美洲、歐洲和中東的多家家族辦公室已經建立價值數十億美元的SpaceX持倉,顯示超級富豪憑藉雄厚資本實力,在熱門投資機會中佔據越來越重要的位置。根據媒體彙總的第二季度13F監管文件,截至6月底,凱悅酒店繼承人Nick Pritzker旗下家族辦公室持有約18億美元SpaceX股份。彼時距離SpaceX完成首次公開募股僅數週時間,該公司業務橫跨火箭發射、衛星通信和人工智能等領域。其他超級富豪同樣建立了可觀倉位。
Michael Platt旗下BlueCrest Capital以及巴西Moreira Salles金融家族披露的SpaceX持倉均超過1億美元;阿布扎比統治者Sheikh Mohamed bin Zayed Al Nahyan旗下投資機構則持有接近6500萬美元的SpaceX股份。監管文件顯示,今年上半年至少有十餘家家族辦公室合計持有不低於38億美元的SpaceX股份。
其中部分家族辦公室同時也是馬斯克旗下另一家上市公司特斯拉(TSLA.US)的投資者,包括Pritzker旗下Tao Capital以及Moreira Salles家族。這批13F文件也首次讓外界得以了解部分全球最具影響力私人投資者在SpaceX上市後的具體持倉情況。SpaceX於6月12日正式掛牌交易。此前該公司長期被視爲全球最炙手可熱的未上市科技企業之一,其規模高達750億美元的IPO獲得超過發行股份數量四倍的認購需求。
SpaceX股價上市初期一度大幅上漲,隨後截至8月初市值累計蒸發超過1萬億美元。本月原本備受市場關注的股東限售期屆滿,則並未給股價帶來明顯衝擊。SpaceX此次IPO也是全球歷史上規模最大的首次公開募股,融資規模超過沙特阿美近十年前294億美元IPO的兩倍,並進一步推升馬斯克的個人財富,使其成爲全球首位身家達到1萬億美元的富豪。
近年來,隨着科技、金融和醫療等行業創造大量巨額財富,專門管理超級富豪資產的家族辦公室數量迅速增長。與傳統大型機構投資者相比,家族辦公室通常只服務於單個家族或少數客戶,因此投資決策更加靈活,也更有能力進行長期投資。與此同時,其龐大的資金規模也使其更容易獲得SpaceX IPO等市場高度追捧的投資機會,部分家族辦公室也可能早在SpaceX上市前就已經成爲其股東。最新披露還顯示,澳大利亞首富Gina Rinehart旗下投資機構持有價值接近14億美元的SpaceX股份,是其Hancock Prospecting美國上市股票投資組合中規模最大的單一持倉。
Rinehart今年6月曾透露對SpaceX進行了「一筆重大投資」,但當時並未公佈具體規模。來自全球大型傳媒財富家族的David Thomson則通過私人投資公司持有接近100萬美元SpaceX股份。免稅購物業大亨Alan Parker家族旗下家族辦公室也披露了SpaceX持倉,同時持有約47.5萬美元特斯拉股份。David Tepper旗下Appaloosa同樣披露了一筆規模較小的SpaceX投資。
根據美國監管規定,管理超過1億美元美國股票資產的投資機構需要在每個季度結束後的45天內提交13F文件,披露其持有的美國交易所上市股票。由於家族辦公室通常高度注重隱私,這類文件成爲外界觀察大型家族辦公室和對沖基金投資動向的少數渠道之一。
除SpaceX外,第二季度13F文件還顯示,多位知名投資者調整了科技及工業領域持倉。Stanley Druckenmiller旗下Duquesne Family Office增持全球主要芯片製造商台積電;George Soros旗下Soros Fund Management減持亞馬遜(AMZN.US);David Tepper旗下Appaloosa則新建了價值接近2億美元的波音(BA.US)倉位,同時建立了規模較小的SpaceX持倉。
整體來看,SpaceX上市後的首批13F文件顯示,超級富豪家族已成爲這家馬斯克旗下公司的重要投資力量。僅已披露的十餘家家族辦公室持倉就達到至少38億美元,而Pritzker和Rinehart旗下機構分別持有約18億美元和14億美元,凸顯全球私人資本對SpaceX的濃厚興趣。
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據CNBC報道,英偉達(Nvidia)上週與私募股權公司達成總額5000億美元的部分擔保協議,以支持其所稱的算力新“資產類別”。法律人士稱,美國證券交易委員會(SEC)近期的指導意見爲數據中心債務融資鋪路,可能使相關融資更靈活、資本效率更高,並降低交易所需的股權比例。
據CNBC報道,英偉達(Nvidia)上週與私募股權公司達成總額5000億美元的部分擔保協議,以支持其所稱的算力新“資產類別”。法律人士稱,美國證券交易委員會(SEC)近期的指導意見爲數據中心債務融資鋪路,可能使相關融資更靈活、資本效率更高,並降低交易所需的股權比例。
NAIO洋洋
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不得不说CZ对GIGGLE扶持力度拉满,不止一次输送资金与流量。天时和外力都已经到位,剩下的全要看项目自身能不能抓住机遇突围。#giggle
从0开始1688
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📌Omg,以太这是要往上攀升15,000了吗😱

8 月 17 日,最大以太坊财库 BitMine 董事长 Tom Lee 引用技术分析,表达对以太坊即将出现技术性突破的期待。

ETH 当前价格距突破日线一目均衡表的云层上沿仅差 3.5%,这将是自 2025 年 10 月 9 日以来首次站上该关键阻力。

当前以太坊价格约在 1906 美元附近,云层阻力近在咫尺。

Tom Lee 延续了此前对以太坊的乐观看法,其曾在 7 月公开发文认为 ETH/BTC 比率将在 2026 年下半年走强,核心逻辑是 ETH 货币叙事、稳定币增长和资产代币化的共同推动。

一目均衡表的云层上沿被技术派视为趋势转换的重要参考,一旦有效突破,可能打开进一步上行空间。
艾伦Eren1688
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Haussier
*一个时代的落幕,一段传奇的开启* 👑🤍
这张照片胜过千言万语。身披皇马7号白衣的C罗,在助球队实现欧冠三连冠后,竖起大拇指离场.450粒进球,4座欧冠奖杯,9年的统治级表现。
他不仅仅是为皇马效力,他本身就*代表*了皇马。2018年离队时,他留下了一段无法磨灭的传奇。始终如一的稳定表现,全心全意的投入,以及在压力之下坚如磐石的定力 💎
正如C罗深知何时该做出重大抉择、开启新篇章一样,在交易中,时机也至关重要。正因如此,我一直在关注 *Predict Token* —— 这是一个让你能预测真实足球赛果及市场走势的平台。读懂比赛,坚定信念,不断积累胜绩 📈⚽
感谢家人们的支持——向2万粉丝大关进发!🙏 身披皇马战袍的C罗,哪个瞬间最让你难忘?欢迎在评论区留言分享 👇
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#1688家族family #Binance #PredictAndWin
@Elena神话
@Elena神话
Elena神话
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最近越来越觉得,Web3 真正想扩大用户规模,不能永远只在自己的圈子里打转。
$niulai $niuIai 选择从电影 IP 入手,我觉得就是一个比较直接的尝试。
《牛来》本身属于传统内容,再结合 Meme 社区,相当于给影视 IP 增加了一套新的传播路径。
这个方向值得继续看看。 #niulai #牛来
橙子Joyce
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高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響!
高盛策略師本·斯奈德指出,企業正以前所未有的速度加大人工智能(AI)投入,然而對多數公司而言,這項技術迄今尚未轉化爲實質性的盈利改善。
高盛在8月14日發佈的一份報告中稱,在今年第二季度業績期中,$標普500指數 (.SPX.US)$成分股中僅有2%的企業量化了AI對盈利的具體影響;11%的企業則表示在軟件編程、客戶支持等特定領域已觀察到可測量的生產率提升。
不過,這些實現效率改善的企業,其盈利增長並未顯著跑贏市場整體水平。數據顯示,它們的中位數盈利同比增幅爲17%,而那些未量化AI效率貢獻的企業則爲14%。高盛指出,這一差距在統計上並無顯著意義。
對投資者而言,這一發現有助於解釋當前市場格局:一方面,半導體制造商、雲計算服務商等AI基礎設施受益股持續獲得青睞;另一方面,那些承諾未來效率提升的企業則受到普遍謹慎對待。基礎設施支出已帶來立竿見影的收入和利潤增長,而企業藉助AI提升效益的潛在回報仍難以衡量,或需數個季度才能逐步顯現。
AI基礎設施驅動盈利增長
整體來看,第二季度業績期表現格外強勁。高盛表示,剔除與部分私募股權投資相關的非經常性收益後,標普500指數每股收益較上年同期增長31%。
在超大規模企業及其他AI資本支出受益者中,盈利增幅高達54%,貢獻了指數整體盈利增長的約一半。
儘管如此,增長動能並不僅限於大型科技股。標普500指數成分股的中位數盈利增幅爲14%;而剔除受益於油價上漲的能源企業後,非AI基礎設施類公司的增幅同樣達到14%。
這種更廣泛的改善,或有助於緩解市場對盈利增長過度依賴少數科技巨頭的擔憂。不過,基礎設施供應商與AI應用型企業之間的表現差距依然顯著。
高盛指出,投資者偏愛基礎設施類股票,因爲其收益立竿見影且相對易於追蹤。相比之下,那些頻頻提及AI生產力計劃的公司組合,過去幾年的表現大致與標普500指數整體持平。
企業支出加速擴張
種種跡象表明,AI帶來的影響或在未來幾個季度的企業業績中更加清晰可見。
高盛援引Ramp AI指數顯示,企業每月人均AI支出已從年初的5美元升至7月的12美元;排名前10%的企業此項支出則從240美元飆升至650美元。

在第二季度業績電話會議上,約7%的標普500企業討論了AI部署成本。多數企業表示相關支出規模尚小,或強調將以審慎原則推進投資,也有企業稱AI帶來的收益已超過投入成本。
高盛估算,目前AI推理成本在標普500企業營收中所佔比例不足0.5%。而其最新IT支出調查顯示,89%的受訪者表示AI支出佔其IT預算的1%至5%。
需要注意的是,上述估算並未涵蓋AI部署相關的全部成本,如專業人員配備和技術基礎設施建設等。
現有預算內部騰挪支撐轉型
高盛的調查發現,約三分之二的企業通過從既有預算中調配資源來支持AI投入,而非完全依賴新增資金。
具體而言,35%的受訪者表示AI支出來自新增預算;18%通過成本效率提升項目籌集資金;另有18%從軟件預算中調撥,11%從人力成本中轉移,10%來自雲服務預算,9%則源於數據分析支出。
高盛認爲,IT預算內部的結構性調整,更可能在不同企業間重新分配利潤,而不會顯著改變標普500整體的盈利水平。但若人力成本被大幅削減,則可能產生更廣泛的經濟影響。
不過就目前而言,勞動力市場所受衝擊仍集中於市場營銷、平面設計、客戶服務及部分技術崗位,而數據中心建設帶來的新增就業一定程度上抵消了上述崗位的減少。
高盛經濟學家預計,AI最終將替代部分勞動力,但認爲這一衝擊將是暫時性的,且規模小於許多投資者的預期。
軟件行業衝擊尚不明顯
市場此前擔憂,客戶會藉助AI自行開發應用,從而減少對外部軟件供應商的依賴。但高盛發現,目前並未出現大範圍的行業洗牌。
在其IT調查中,僅有17%的受訪企業表示計劃增加內部軟件開發、減少外購成品軟件。高盛覆蓋的軟件公司中位數年度經常性收入(ARR)增速,從2025年第四季度的18%升至今年第一季度的22%,第二季度進一步加快至23%。
當然,這並不意味着個體供應商便可高枕無憂。高盛提到,有報道稱$星巴克 (SBUX.US)$正研發內部AI工具,以取代部分由$微軟 (MSFT.US)$、 $IBM Corp (IBM.US)$等公司提供的軟件。但從行業整體數據來看,尚未出現普遍的惡化趨勢。
高盛篩選潛在受益標的
高盛認爲,勞動力成本較高、且大量崗位具備自動化潛力的企業,最終或將從AI中獲益最多。
目前,勞動力成本約佔標普500企業總營收的12%,年規模約2.1萬億美元。各行業差異顯著:工業企業中佔比達21%,信息技術行業爲16%,而能源行業僅爲5%。
高盛從羅素1000指數成分股中篩選出勞動力成本較高、AI自動化替代潛力較大、且管理層曾在業績中提及AI相關效率提升的企業,名單包括:$科斯塔 (CSGP.US)$、$美元樹公司 (DLTR.US)$、$eBay (EBAY.US)$、$亞瑟加拉格爾 (AJG.US)$、$Axon Enterprise (AXON.US)$、$The Trade Desk (TTD.US)$、$愛彼迎 (ABNB.US)$、$波音 (BA.US)$、 $洛克希德馬丁 (LMT.US)$ 、$嘉信理財 (SCHW.US)$及 $摩根士丹利 (MS.US)$。
但高盛也指出,這份篩選名單並不意味着這些企業已實現顯著的AI降本增效——事實上,這批潛在受益者的盈利數據尚未顯示出實質性的提升。
就目前而言,AI的投資邏輯依然涇渭分明:一邊是基礎設施供應商,利潤已清晰可見;另一邊是技術部署者,財務回報仍更多停留在預期層面。
以上内容资料仅供参考,不构成任何投资意见!
橙子Joyce
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蘋果研究團隊拿 9 款模型、11 種語言做了一輪強化學習實驗,想搞清楚:如果訓練數據只有一種語言,模型學到的解題能力能不能拿去做其他語言的題?
答案是,可以,而且效果相當明顯。只用一種語言訓練,模型在很多其他語言上也會一起變強。

比如在法語測試上,直接用法語訓練,成績平均提升 25.6 個百分點;完全不用法語訓練,只拿西班牙語的題來練,最後考法語也能提升 24.6 個百分點,只差 1 個百分點。

模型學到的不只是某一種語言裡的題,還有一部分可以換語言繼續用的解題方法。所以以後想把模型的中文推理練強,未必所有強化學習數據都得重新做成中文。

但訓練語言也不能隨便換,特定語言確實可能觸發特定能力退化。同樣一套強化學習,換一種訓練語言,有些模型在其他語言和任務上反而會明顯退步。最誇張的一組實驗裡,Qwen3-4B 用斯瓦希里語訓練後,一組訓練時沒見過的英語測試比原模型掉了 19.2 個百分點;多語言一起訓練時,這項測試反而提升了 4.5 個百分點。

這篇論文驗證的主要還是數學、邏輯、圖、幾何等答案可以自動判斷對錯的推理題。這些題換一種語言後,底層解法往往沒有變。對於閱讀理解、隱喻、語義判斷、文化知識這些真正依賴語言本身的任務,論文沒有驗證。
前 Google DeepMind 資深研究科學家、Unreasonable Labs 聯合創始人兼 CEO 曹原認為,AI for Science 正進入爆發期。但 AI 要真正獨立做出諾貝爾獎級別的科學發現,至少還需要二三十年。曹原此前參與過 Gemini 等項目,現在創業方向也是讓 AI 發現新知識。

他認為,眼下最大的瓶頸是驗證。寫程式碼可以馬上運行測試,數學還能用 Lean 逐步檢查證明。但生物、材料和物理最終都要做真實實驗。一次實驗可能很貴,也可能要等很久,AI 很難像 Coding Agent 一樣連續快速試錯。

更難的是「創造新概念」。曹原認為,現在的模型很會在已有知識、定義和定理裡搜索答案,但還不會像頂尖科學家一樣,抽象出新的數學對象、定義和理論。他把這種「概念抽象」稱為 AGI 的「最後一英里」。
Crypto狼少
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拔剑心茫然
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Haussier
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