三个关键词解读外资金融机构缘何看好中国经济******

　　强信心·开新局丨上调·增持·看好——三个关键词解读外资金融机构缘何看好中国经济

　　新华社北京2月2日电 题：上调·增持·看好——三个关键词解读外资金融机构缘何看好中国经济

　　新华社记者

　　持续上调中国经济增长预期、大量增持中国境内股票债券、看好中国经济发展趋势……在诸多外资金融机构眼中，当前世界经济面临复杂挑战，中国经济是为数不多提振全球预期的积极因素，是推动全球经济增长的“关键推动力”。

　　关键词一：“上调”

　　日前，国际货币基金组织(IMF)发布《世界经济展望报告》更新内容，大幅上调今年中国经济增长预期至5.2%。

　　不只是IMF，大型国际金融机构也纷纷上调2023年中国经济增长预期：摩根士丹利从5%上调至5.7%，高盛集团从4.5%上调至5.5%，野村证券从4.8%上调至5.3%。摩根大通、瑞银集团、德意志银行等同样都上调了对中国经济的预期。

　　上调中国经济增长预期，是外资金融机构对中国经济信心最直白的表现。

　　相比之下，国际金融市场各方对2023年的全球经济前景展望却没有如此乐观：IMF预计2023年全球经济增速为2.9%；联合国日前发布的《2023年世界经济形势与展望》预测为1.9%。世界银行更是预计2023年全球经济增速放缓至1.7%。

　　“今年中国经济复苏可能是对全球经济衰退风险的主要对冲。”花旗中国首席经济学家余向荣说。

　　其实，在新冠疫情全球蔓延的三年间，中国作为世界第二大经济体，始终是世界经济增长的主要力量：2020年，中国成为全球率先实现经济正增长的主要经济体；2021年，中国经济规模突破110万亿元，占当年世界经济比重达到18.5%，两年平均增长5.1%；2022年，中国经济克服重重困难实现同比增长3%，快于多数主要经济体。

　　现在，中国经济再次被寄予厚望。“中国是全球唯一有望在明年(2023年)实现企业利润和GDP体面增长的主要经济体。这对全球经济来说是个好消息。就在美欧经济放缓之际，它提高了世界经济避免衰退的可能性。”国际知名财经刊物《巴伦周刊》于去年12月在其网站上如此写道。

　　关键词二：“增持”

　　今年1月，北向资金在沪深交易所累计净买入1412.9亿元人民币，净买入量超过了2022年全年规模。同期，明晟(MSCI)中国指数上涨近12%，连续三个月累计涨幅超过40%。

　　增持中国有价证券，成为当下外资金融机构对中国经济前景展望最直接的表达。

　　在过去三年间，外资金融机构始终高度关注中国市场。2020年，外资总体净增持国内股票和债券超过2000亿美元；2021年末，境外投资者持有境内上市股票和债券的总市值累计达12984亿美元，较2020年末增长23%。

　　尽管在2022年下半年，全球金融市场大幅震荡，导致资金大规模从欧洲、亚洲、南美等地流出，但如今，外资金融机构普遍认为，那些对他们造成巨大压力的因素正在不断减少，这进一步刺激他们对中国金融市场的投资。

　　美国银行将中国股市转入“战术性增持”；摩根士丹利看好中国股市，“建议利用目前的机会逢低买入”；高盛股票策略团队已于近两月连续上调2023年MSCI中国指数盈利增长的预期，由8%最终上调至17%……

　　根据国家外汇管理局统计，2022年12月，境外投资者净增持境内债券和股票分别为73亿美元和84亿美元。2023年1月上半月，外资净买入境内股票债券合计约126亿美元。

　　关键词三：“看好”

　　外资金融机构看好中国经济，不只是因为中国经济的恢复性增长，更是因为中国经济展现出的韧性与实力，以及未来蕴含的潜力。

　　看好中国经济在于中国经济长期向好的发展趋势。“中国正在从追求高速增长转向追求高质量发展，更加注重经济增长的品质。”高盛集团总裁兼首席运营官温泽恩去年12月表示，“高盛始终是中国市场的重仓投资者，未来也会继续重仓投资中国，我们非常看好中国未来的发展前景。”

　　看好中国经济还在于中国持续扩大金融开放。“中国坚定不移推进高质量发展，深化改革开放，特别是在更高水平基础上持续推动金融开放，这为外资金融机构提供了巨大的发展机遇。”渣打银行(中国)总裁、行长兼副董事长张晓蕾介绍，特别是过去三年，渣打中国依托中国的发展和开放机遇，业绩实现持续稳健增长，并在多个业务板块取得突破性增长。

　　看好中国经济还在于中国经济未来的美好蓝图。德意志银行大中华区宏观策略主管刘立男提到，中共二十大报告里提出加快建设数字中国。“未来十年间，中国将继续遵循以创新驱动经济的高质量发展，数字化转型也仍将是促进中国经济增长的强大引擎。”刘立男说。(记者刘开雄、李延霞、吴雨、有之炘)

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵