本文来源：华尔街见闻
分析指出，10年期收益率接近4.80%时，美国股市的情况会变得棘手。
近期，通胀风险加剧导致债券波动性和收益率上升，美债升到多少美股可能有麻烦？
据媒体周一报道，高盛对冲基金销售主管Tony Pasquariello指出，当10年期美债收益率为4-5%并上涨时，标普指数1-12个月的平均表现在低个位数增长，而一旦超过5%，平均而言实际上会出现下跌。
历史数据表明，美国10年期国债收益率变动2个标准差，相当于今天的60个基点左右，一个多月后冲击才真正开始。考虑到复活节期间收益率为4.20%。这个规则经验表明，10年期收益率接近4.80%时，美国股市的情况会变得棘手。
目前2年期掉期实际利率仍处于1.5-2.5%的区间内，自2022年以来，这对美股一直是正常水平。值得一提的是，投资者正在错失做空美债良机。
摩根大通对客户美债持仓调查显示，客户净头寸接近持平，直接做空的客户异常少，净空头头寸处于20年来的低位。
同时，商品期货交易委员会持仓数据显示，投机者净空仓国债，但这一数据被基差交易（即现货债券与期货交易）严重扭曲；而通过一种消除基差交易影响的债券期货持仓方法来看，投资者净头寸虽在下降，但总体仍为净多头。
这表明随着经济衰退风险的减弱，交易商正在减少看多押注，但仍不愿直接做空。
此外，尽管经济增长和通胀风险上升，但债券波动率一直在下降。通胀波动率和债券波动率出现明显背离，前者不断攀升，而后者却没有同步上涨。这表明美联储的增长容忍度，以及由此产生的降息和更高的利率终值的组合，可以抑制波动性。
分析指出，这一鸿沟最终可能会被债券波动率的上升所弥合，鉴于通胀持续高企，收益率也可能在高位徘徊，因此当前债券空头头寸未来可能将获利。
戴蒙警告，由于政府的持续高支出，美国通胀率和利率可能会长时间保持在市场预期以上的水平，预计美国经济实现软着陆的可能性不高。
当地时间周一，摩根大通首席执行官杰米·戴蒙在年度股东信中发出警告，由于政府的持续高支出，美国通胀率和利率可能会长时间保持在市场预期以上的水平。他预计美国经济实现软着陆的可能性不高。
戴蒙还认为，人工智能可能是摩根大通正在努力解决的最大问题，他“完全相信其带来的影响将是巨大的”，并将其潜在的影响力与蒸汽机等历史性技术革新相提并论。
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美国或面临更高通胀和利率
戴蒙表示，无论利率飙升至8%还是降至2%，摩根大通均有所准备。
“我们必须认识到，经济正在由政府的巨额财政赤字和过去的刺激政策所驱动”，戴蒙在信中写道，“随着我们逐步向绿色经济过渡，重塑全球供应链，增加军事开支和应对不断攀升的医疗成本，对进一步增加开支的需求也在日益增长。
他补充说：“这可能导致市场未能预料的持续高通胀和利率”。
戴蒙发表此番言论之际，金融市场逐渐降低对美联储今年将进行的利率降息次数的预期。
当前市场预测，年内将两次降息，每次25基点，从现在23年来的最高点开始，第三次降息的可能性只有50%。与年初预期的6到7次降息相比，市场显然变得更加谨慎。
周一美债遭到继续抛售，对利率敏感的2年期美债收益率上涨5个基点至4.78%，为11月以来的最高水平。基准10年期美债收益率上升6个基点至4.44%。
“市场似乎认为美国经济软着陆的可能性在70%到80%之间——在通胀和利率下降的同时实现适度增长，"戴蒙写道。"我认为这种可能性要低得多。"
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“数据荒”拦路AI训练，海外科技巨头招式频出，无所不用其极！
AI巨头们已经面临训练数据“入不敷出”的问题。几大AI领头羊公司已经开始修改隐私政策、规避版权问题，甚至开始使用AI生成的数据来训练自身。
在AI迅猛发展的大潮下，新闻报道、虚构作品、留言板帖子、维基百科文章、计算机程序、照片、播客和电影剪辑等网络数据，越来越成为人工智能行业的命脉。因为创建创新系统取决于拥有足够的数据，教会AI即时产生类似人类创作的文本、图像、声音和视频。
有研究显示，科技公司可能在2026年前就用完互联网上的高质量数据，因为这些公司使用数据的速度比产生数据的速度快，情况已经非常紧急。
为了应对这一问题，包括OpenAI、Google和Meta等海外科技巨头在搜集数据方面，已经“无所不用其极”，有的甚至开始忽略公司政策以及规避隐私法律。
OpenAI：转码Youtube、“合成”数据
据报道，目前AI领域的领头羊OpenAI在2021年末，已经耗尽了互联网上所有可靠的英文文本资源，需要更多数据来训练下一个版本的技术。当时，OpenAI的研究人员创建了一个名为Whisper的语音识别工具。它可以转录YouTube视频中的音频，生成新的对话文本，使人工智能系统更加智能。
尽管这样做可能违反YouTube规则，因为YouTube禁止用户将其视频用于“独立”应用，还禁止通过“任何自动化手段（如机器人、僵尸网络或网络抓取工具）”访问其视频，但OpenAI的团队转录了超过一百万小时的YouTube视频。然后，这些文本被输入到GPT-4的系统中，成为最新版本ChatGPT聊天机器人的基础。
媒体报道，OpenAI的员工知道他们正在涉足法律灰色地带，但他们认为用视频训练人工智能是合理使用。知情人士说，OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）就亲自帮助收集YouTube视频数据，以此为基础领导了开发GPT-4的团队。
数据紧缺的问题，也让OpenAI正在开发“合成”数据，即人工智能模型产生的文本、图像和代码，而非人类创造的数据。换句话说，这些系统从它们自己生成的内容中学习。
OpenAI创始人Sam Altman此前说，“合成”数据可以创造额外的数据来开发更好的AI版本，并减少他们对受版权保护数据的依赖。
但有分析认为，建立一个可以自我训练的AI系统说起来容易做起来难。从自己的输出中学习的AI模型可能会陷入一个循环，其中它们加强自己的怪癖、错误和限制。
为了应对这一问题，OpenAI和其他机构正在研究如何让两个不同的AI模型一起工作，生成更有用、更可靠的合成数据。一个系统产生数据，而另一个系统判断信息，以区分好坏。研究人员对这种方法是否有效意见不一。
谷歌：修改隐私政策 扩大数据来源
尽管一些谷歌员工知道OpenAI已经收集了YouTube视频的数据，但他们没有阻止OpenAI，因为谷歌也使用YouTube视频的转录文本来训练其人工智能模型。这种做法可能侵犯了YouTube创作者的版权。因此，如果谷歌对OpenAI大做文章，可能会引起公众对其自身方法的抗议，人们说。
去年，Google还扩大了其服务隐私条款，允许Google能够使用公开可用的Google Docs、Google Maps上的餐厅评论和其他网上材料，为更多的人工智能产品提供支持。
此前，谷歌的隐私政策规定，公司只能使用公开信息来“帮助训练谷歌的语言模型并构建功能，如谷歌翻译”，但新条款使谷歌可以利用这些数据为其“人工智能模型及构建产品和功能，如谷歌翻译、Bard和Cloud AI功能”。
Meta：版权问题上或铤而走险
在AI领域一直处于追赶状态的Meta，去年初遇到了与其竞争对手相同的障碍：数据不足。
有媒体报道，Meta的生成式人工智能副总裁Ahmad Al-Dahle告诉高管，他的团队几乎使用了互联网上所有可用的英语书籍、论文、诗歌和新闻文章来开发模型，除非获取更多数据，否则Meta无法与ChatGPT匹敌。
但要想获得更多数据，版权保护的问题是躲不掉的。该公司去年讨论了购买出版社Simon & Schuster以获取长篇作品，他们还讨论了从互联网上收集版权数据的可能性，即使这可能意味着面临诉讼，因为与出版商、艺术家、音乐家和新闻行业协商许可证需要的时间太长。
有媒体透露，有Meta高管认为，OpenAI似乎在未经允许的情况下使用了受版权保护的材料，Meta也可能会跟随这一“市场先例”。
根据内部会议录音，Meta的高管们同意依据2015年关于作家协会对谷歌的法庭裁决来操作。在那起案件中，谷歌被允许扫描、数字化并在在线数据库中编目书籍，因为谷歌争辩说它仅在线上重现了作品的片段，并转化了原作，这构成了合理使用。
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