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自從OpenAI 推出ChatGPT 以來，Google的人工智慧策略一直比較複雜，對消費者甚至開發者來說都令人困惑。

我個人不再像過去那樣對谷歌的搜尋主導地位有信心了。消費者習慣的變化可能會威脅到谷歌在搜尋領域的主導地位，接下來的幾年至關重要。

Google和OpenAI試圖塑造不斷變化的消費者行為，網路是否願意改變他們的重複行為？隨著OpenAI 準備推出一款利用必應和GPT-5 直接與Google競爭的搜尋產品，一些重大事件即將發生...

到2024 年中期，GoogleGemini Pro 1.5 明顯變得更加穩定和有用。透過調整、品牌名稱變更和收益上的表現，我想幫助大家更了解Google的人工智慧生態系統、新聞和收益。

我還是很期待即將推出的GoogleGemini。 Gemini 是一款新的大型語言模型系列，旨在與OpenAI 的ChatGPT 相抗衡。 Gemini 是Google的下一代人工智慧架構，最終將成為PaLM 2 的補充，據傳將於2023 年秋季推出，作為新的GoogleDeepMind 團隊的聯合作品...

2024 年第一季的Google收益表現超出預期。根據LSEG 數據，截至3 月31 日的季度收入為805.4 億美元，而估計為785.9 億美元。

· 谷歌的營收比去年同期成長了15%，是自2022 年初以來成長最快的一次。

. 谷歌雲端業務的營業收入成長了4 倍，達到9 億美元。
· 公司也宣布了首次股息和700 億美元的回購。
· 淨收入從去年同期的150.5 億美元成長了57%，每股從1.17 美元成長到了1.89 美元。
· 谷歌報告的總廣告銷售額為616.6 億美元，比去年同期的545.5 億美元成長。
· 公司一直在大力投資於人工智慧，為搜尋和其他服務添加生成式人工智慧功能，以確保消費者即使在他們在線獲取資訊的方式發生變化時仍繼續使用Google工具。

谷歌的人工智慧產品策略

早些時候，在Google Cloud Next 大會上，該公司宣布並發布了新產品和功能，以擴展和區分其為開發者提供的人工智慧服務。在過去幾個月中，Google也正在為其消費者產品推出了人工智慧助理和伴侶。這是Google策略概述的更新，反映了最新和最引人注目的機器學習和人工智慧產品及其價值主張。

谷歌在其整個開發者和消費者產品組合中擁有全面的人工智慧策略。其能力的關鍵主題是「規模」、「模組化和開放性」以及「多模態」。

規模的價值主張指的是Google產品可以為全球任何應用程式處理大量資料和頻寬，以及可以透過Gemini 1.5 Pro 存取的100 萬標記上下文視窗。模組化和開放性主題指的是GCP 與其他雲端平台、開發者和MLOps 工具的兼容性。多模態指的是Gemini 1.5 Pro 可以處理文字、圖像、視訊和音頻，以及整合到產品中的AI 助理的功能，例如Workspace 和Chrome。

谷歌雲端平台被定位為“雲端的新方式”，其價值主張集中在Google龐大、分散式的伺服器網路上，可以以低延遲處理大量資料和頻寬。它受到各種硬體晶片的支持，包括Google自己的TPU，現在是第5 版。

Vertex AI 是由Google提供的完全託管的開發者環境，與GCP 以及其他平台相容。
它包括三個關鍵領域：
1、AI Studio，配備MLOps 和管線工具，用於開發AI 後端系統和應用程式
2、Agent Builder - 一個用於訓練和部署AI 模型的無程式碼和低程式碼環境
3、 Model Garden，包含第一方模型（見下文）和數十個第三方模型，包括來自Anthropic 的Claude 系列、來自Meta 的Llama 系列和來自Stability AI 的Stable Diffusion

在Google Cloud Next 大會上，該公司展示了可以使用其開發者工具建立的六種類型的代理。它們是：
1、客戶代理- 透過自然語言促進客戶在生命週期內的交互，從啟用購買到管理交付和處理客戶支援查詢
2、員工代理- 向員工管理工具（例如HR、IT、福利）添加人工智慧功能，以及能夠提高員工生產力的內部工具
3、創意代理- 可以產生Gemini 支援的所有模態（文字、圖像、視訊、音訊）的內容，用於行銷、銷售和商業文件的生成
4、資料代理- 用於促進來自內部和外部來源的數據和業務智能的聚合、分析和可視化
5、代碼代理- 為開發人員編寫和調試代碼提供​​幫助
6、安全代理- 用於識別和減輕威脅
谷歌發布了這些類型代理的101 個範例清單。
「使用Google搜尋進行基礎工作」是一項新功能，可透過GCP 開發代理，以幫助實現檢索增強生成系統，該系統現在可以利用谷歌的搜尋引擎，而不僅僅是公司自己的企業資料。
谷歌的旗艦AI 模型，Gemini 1.5 Pro 是一個多模態、100 萬標記上下文視窗模型，可以一次處理1 小時的影片、3 萬多行程式碼、11 小時的音訊或70 萬個單字。它可透過Model Garden 取得，並整合到各種開發者助手中，這些助手可透過GCP、Vertex AI 以及第三方IDE 提供。
它們包括：
• 程式碼輔助- 用於軟體交付
• 雲端助理- 用於在雲端管理應用程式生命週期
• 安全工具- 用於識別和處理威脅
• BigQuery - 加快資料分析速度
• Looker - 用於商業智慧
• Android Studio - 用於Android 應用程式開發

此外，Project IDX 是一個實驗性項目，目前處於預覽階段，旨在透過人工智慧功能將全端、多平台應用程式開發工作流程帶入雲端。

Gemini 也被部署為GoogleWorkspace、搜尋和Chrome 等產品的許多AI 功能的後端。
谷歌搜尋現在提供了一項實驗性的生成功能，可以在搜尋結果頁面的頂部以自然語言回答用戶的查詢。 Workspace 還提供了AI 功能，可協助使用者在各個應用程式中撰寫、編輯、摘要和建立文字、圖像或影片形式的內容，從Gmail 到Docs 和Slides。
在會議方面，AI 會議和訊息附加元件將為使用者提供存取Google Meet 功能的權限，例如工作室外觀、工作室照明、工作室聲音和筆記。未來，AI 會議和訊息還將在Google Chat 功能中提供存取Gemini 功能，例如按需會話摘要和訊息的自動翻譯。

Google Vids 是一款新的AI 動力影片創建應用程序，計劃於2024 年6 月發布。它可以為編輯生成一個故事板，從庫存影片、圖像和背景音樂中拼接草稿，並幫助創建配音。

Workspace 的另一個增加是一個AI 動力的安全附加元件，讓IT 團隊可以自動對公司範圍內的敏感檔案進行分類和保護。此功能使得可以對Drive 中的現有和新文件進行持續評估、分類和保護，用於組織中的所有員工。

Chrome 的AI 功能使用戶能夠管理和組織他們的標籤、建立新的瀏覽器主題，並為他們的網路瀏覽產生內容，例如用於電子郵件、表單和撰寫產品評論。

最新的公告和發布使得AI 在Google的開發者、企業和消費者應用程式組合中變得更加普遍和全面。對於當前用戶來說，這是一個決定如何使用和部署人工智慧來應對他們的生活和工作負載的機會，對於Google來說，這是一個學習哪些功能有效、哪些服務需要改進的機會。這也是一家公司獲得更多市場份額的機會，特別是在雲端運算和企業領域，Google正在與AWS 和微軟的Azure 競爭。 (人工世界Artificial World)

為了深入了解新興但未知的AI的未來，在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上，紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。

另外，@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上，也補充了自己的想法和理解，歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。

Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。

人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素，如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據，直到最近才匯集在一起，使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。

機會：人工智慧有可能用軟體取代服務，瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元，雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元，15年的複合年增長率高達40%。

前景廣闊：人工智慧機會前景廣闊，大部分尚未開發，未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。

推動技術領域的重大轉變：人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變，類似於過去二十年的雲端轉型。

02Sonya Huang：當今的人工智慧現狀

Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀，強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。

AI產品越來越契合市場的需要：人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如，由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢，實現了相當於700個全職座席工作的自動化。

生成式人工智慧正在經歷快速成長：第一年的收入約為30 億美元，這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比，這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。

AI 的$200B 問題：雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金，光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU，但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題，即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報？

預測：Sonya Huang 預測，2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具，而未來的人工智慧將變成你的同事。

她也預計，隨著人工智慧應用進入生產階段，人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務，如規劃和推理，並使運算的平衡從預訓練轉向推理。

融資環境不平衡：目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡，更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說，這既是挑戰也是機會。

關鍵挑戰：從長遠來看，提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前，與行動應用程式相比，生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。

產品與市場的契合度需要進一步提升：隨著基礎模型變得更加智能，人工智慧的產品與市場的契合度有望加速，從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。

03Konstantine Buhler ：人工智慧的長期未來

Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來，將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。

從根本上降低成本：人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命，使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步，它有可能大大降低各行各業的成本，使產品和服務更容易獲得和負擔得起。

注入人工智慧的公司：隨著人工智慧的發展，整個公司可能會開始像神經網路一樣運作，從而產生了一人公司的概念。

將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中，並且預計這一趨勢將加速，人工智慧注入公司的出現，這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來，人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作，導致各行各業的重大變革，並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。

標準普爾500指數正在減少：標準普爾500指數（S&P 500），意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少，這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。

隨著時間推移，電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低，而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹，人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本，這也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：隨著人工智慧的不斷進步，計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如，字母“A”將不再表示為像素矩陣，而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。

儘管我們已經認識到人工智慧（AI）所帶來的變革性影響，但考慮到AI正處於一個重要的發展階段，即所謂的“巨型週期”，在這一周期內，歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此，探討這項轉變對產業和社會的深遠影響，無疑是一個值得高度關注的重要議題。

如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中，會怎麼樣？這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。

人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入，這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比，但我個人認為，產業變革會更大，人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。

我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣，AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止，重點一直放在基礎訓練上，但現在它將轉移到更高層次的認知任務，如計劃和推理。

由於成本降低，擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準，取代大型組織或外包公司。

除了降低成本外，以前人類無法完成的自動化任務（基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷）也將為收入成長做出重大貢獻。

就專業職業而言，雖然勞動力可能不容易被取代，但更專業的服務將加速出現，使公眾能夠獲得這些服務。同時，市場將經歷分叉成長，熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值，管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。

在以下三個因素的推動下，擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升：

收入成長及利用人工智慧創新傳統產業

最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)

一種全新的神經網路架構KAN，誕生了！

與傳統的MLP架構截然不同，且能用更少的參數在數學、物理問題上取得更高精度。

例如，200個參數的KANs，就能復現DeepMind用30萬參數的MLPs發現數學定理研究。

不僅準確性更高，並且還發現了新的公式。要知道後者可是登上Nature封面的研究啊~

在函數擬合、偏微分方程求解，甚至處理凝聚態物理的任務都比MLP效果好。

而在大模型問題的解決上，KAN天然就能規避掉災難性遺忘問題，並且注入人類的習慣偏差或領域知識非常容易。

來自MIT、加州理工學院、東北大學等團隊的研究一出，瞬間引爆一整個科技圈：Yes We KAN！

甚至直接引出能否取代Transformer的MLP層的探討，有人已經準備開始嘗試…

有網友表示：這看起來像是機器學習的下一步。

讓機器學習每個特定神經元的最佳激活，而不是由我們人類決定使用什麼激活函數。

也有人表示：可能正處於某些歷史發展的中間。

GitHub上也已經開源，也就短短兩三天時間就收穫1.1kStar。

跟MLP最大、也是最直觀的不同就是，MLP活化函數是在神經元上，而KAN把可學習的活化函數放在權重上。

在作者看來，這是一個「簡單的更改」。

從數學定理方面來看，MLP的靈感來自於通用近似定理，也就是對於任意一個連續函數，都可以用一個足夠深的神經網路來近似。

而KAN則是來自於Kolmogorov-Arnold 表示定理(KART)，每個多元連續函數都可以表示為單變數連續函數的兩層嵌套疊加。

正是受到這定理的啟發，研究人員以神經網路將Kolmogorov-Arnold 表示參數化。

為了紀念兩位偉大的已故數學家Andrey Kolmogorov和Vladimir Arnold，我們稱之為科爾莫格羅夫-阿諾德網絡（KANs）。

而從演算法層面上看，MLPs 在神經元上具有（通常是固定的）激活函數，而KANs 在權重上具有（可學習的）激活函數。這些一維激活函數被參數化為樣條曲線。

在實際應用過程中，KAN可以直觀地視覺化，提供MLP無法提供的可解釋性和互動性。

不過，KAN的缺點就是訓練速度較慢。

對於訓練速度慢的問題，MIT博士生一作Ziming Liu解釋道，主要有兩個面向的原因。

一個是技術原因，可學習的激活函數評估成本比固定激活函數成本更高。

另一個則是主觀原因，因為體內物理學家屬性抑製程式設計師的個性，因此沒有去嘗試優化效率。

對於是否能適配Transformer，他表示：暫時不知道如何做到這一點。

以及對GPU友善嗎？他表示：還沒有，正在努力中。

神經縮放規律：KAN 的縮放速度比MLP 快得多。除了數學上以Kolmogorov-Arnold 表示定理為基礎，KAN縮放指數也可以透過經驗來實現。

在函數擬合方面，KAN比MLP更準確。

而在偏微分方程求解，例如求解泊松方程，KAN比MLP更準確。

研究人員還有個意外發現，就是KAN不會像MLP那樣容易災難性遺忘，它天然就可以規避這個缺陷。

好好好，大模型的遺忘問題從源頭就能解決。

在可解釋方面，KAN能透過符號公式揭示合成資料集的組成結構和變數依賴性。

人類用戶可以與KANs 交互，使其更具可解釋性。在KAN 中註入人類的歸納偏差或領域知識非常容易。

研究人員利用KANs也重新復現了DeepMind當年登上Nature的結果，並且還找到了Knot理論中新的公式，並以無監督的方式發現了新的結不變式關係。

Deepmind的MLP大約300000 個參數，而KAN大約只有200 個參數。 KAN 可以立即進行解釋，而MLP 則需要進行特徵歸因的後期分析。且準確性也更高。

對於運算需求，團隊表示論文中的所有例子都可以在單一CPU上10分鐘內重現。

雖然KAN所能處理的問題規模比許多機器學習任務要小，但對於科學相關任務來說就剛好。

例如研究凝固態物理中的一種相變：安德森局域化。

好了，那麼KAN是否會取代Transformer中的MLP層呢？

有網友表示，這取決於兩個因素。

一點是學習演算法，如SGD、AdamW、Sophia 等—能否找到適合KANs 參數的局部最小值？

另一點則是能否在GPU上有效率地實現KANs層，最好能比MLPs跟快。

大盤股漲勢將進一步擴大，關注科技、醫療保健和工業板塊的大盤股。

愛看恐怖片的西尼德·科爾頓·格蘭特(Sinead Colton Grant)沒有被去年年底一些人為美國股市和美國經濟描繪的可怕前景嚇到，相反，擔任紐約梅隆財富管理公司(BNY Mellon Wealth Management)首席投資長的格蘭特告訴客戶，消費者支出展現出來的韌性有望為美國經濟帶來提振，聯準會可能會因此減少降息的次數並推遲降息的時間。

這是一個有預見性的預測，後來美國股市上漲，投資人大幅調低了對降息的預期。目前格蘭特仍建議高淨值客戶買進美國股票，但現在要將投資範圍擴大到廣受青睞的大型科技股之外，同時重新思考把現金放在哪裡的問題。

格蘭特起初在大通曼哈頓公司(Chase Manhattan)的交易大廳工作，然後花了10年時間從事外匯方面的工作，後來在貝萊德(BlackRock)做資產配置方面的工作，現在格蘭特在紐約梅隆財富管理公司管理3090億美元的資產。 《巴倫周刊》於4月9日對格蘭特進行了專訪，並於近日再次透過電子郵件和她探討了投資者應該關注的其他科技領域——包括透過其他方式投資人工智慧熱潮——她不像別人那樣對日本持樂觀看法的原因、以及投資人應該把一部分現金換成固定收益的理由等話題。以下是經過編輯的訪談內容。

《巴倫周刊》：你目前對聯準會降息的預測是什麼？

西尼德·科爾頓·格蘭特：去年12底市場做出的聯準會今年將降息六次的預期在我們看來相當樂觀，當時我們預計今年會有四次降息。現在所有主要指標都讓我們認為，降息次數肯定會更少，降息時間肯定會更晚，從通膨數據的表現和聯準會主席鮑威爾的評論來看，我們現在預計聯準會將採取一次幅度為25個基點的降息行動，降息時間可能在12月。

《巴倫周刊》：如果利率在更長時間內維持在高位，哪些公司將面臨風險？

西尼德·科爾頓·格蘭特：我們看好大盤股的原因之一是它們中的許多公司在利率極低的時候進行了債務再融資，其中大部分債務到2030年才到期。小型股的情況並非如此，它們的債務將在未來18至24個月內到期。一些公司已經以更高的利率進行了再融資，因為它們預計利率會開始快速下降，這是我們擔心的問題，利率不會很快下降，小型股面臨很大的利率壓力。我們在房地產行業也看到了這個問題。

《巴倫周刊》：在大盤股中，投資人應該持有哪些公司的股票？

西尼德·科爾頓·格蘭特：我們認為大盤股的漲勢將進一步擴大，我們喜歡科技、醫療保健和工業板塊的大盤股。在科技板塊中，我們關注的是一些不那麼引人注目的公司，例如專注於晶片設計自動化和晶片仿真（尤其是人工智慧）的Cadence Design Systems (CDNS)，市場對該公司晶片的需求正在呈指數級增長。

人們每時每刻都在談論人工智慧，如果說這是一場軍備競賽，Cadence Design Systems這樣的晶片設計公司可以為這場競賽提供並加快競賽的速度。我們預計未來三年該公司的利潤將以20%左右的速度成長。雖然Cadence Design Systems的估值目前高於歷史水準——以我們對2025年利潤預期計算的本益比為35倍——但我們認為它值得擁有高估值，因為該公司的營收和利潤都在加速成長，而且其股價低於其他高品質的軟體公司。

《巴倫周刊》：投資人涉足人工智慧的另一種方式是什麼？

西尼德·科爾頓·格蘭特：英偉達的上漲令人驚嘆，但投資人工智慧還有一種方式，那就是去尋找受益於網路安全服務需求增加的公司，例如CrowdStrike Holdings (CRWD)，網路安全是每位首席技術長的首要關注點。

不良行為者會利用人工智慧來增加網路攻擊的頻率，攻擊效率也會上升，CrowdStrike將利用人工智慧來更好地應對這些問題，該公司已經成為最高效的大平台之一，並且正在通過龐大的數據集來開和競爭對手之間的距離。市場低估了CrowdStrike成長的持久性，進入雲端運算和識別等新市場並佔據市場份額的能力以及人工智慧將推動該公司的成長。以2024年現金流計算，CrowdStrike的市現率為50倍，估值很高，但當我們展望2025年以及之後的成長前景時，我們認為它是一項“精英資產”，股價低於我們的高品質軟體股投資組合。

《巴倫周刊》：你目前願意持有「七巨頭」的股票嗎？

西尼德·科爾頓·格蘭特：我們認為「七巨頭」的估值——以及其他科技股和通訊股的估值——沒有太大問題，因為它們創造了大量的自由現金流。 「七巨頭」的利潤率是股市上其他股票的兩倍，與標普500指數相比，蘋果、亞馬遜、Alphabet、英偉達和特斯拉根據利潤、銷售額和現金流計算的估值都低於它們的五年平均水平，歷史上微軟和Meta Platforms相對於大盤有10%的溢價，目前低於這一水平。

我們認為「七巨頭」不會遇到重大挑戰，但在「七巨頭」的估值和股市上其他股票的估值有很大差異的情況下，我們更願意在其他地方尋找價值，醫療保健板塊是其中之一，該板塊是去年標普500指數中受創最嚴重的板塊之一。

《巴倫周刊》：醫療保健部門裡有哪些你看好的股票？

西尼德·科爾頓·格蘭特：我們喜歡Danaher (DHR)，該公司是最大的生命科學工具和診斷製造商之一。過去12個月Danaher所在市場一直沒有成長，今年上半年也將面臨壓力，這是因為該公司的客戶是中小型生物科技公司，利率上升和對經濟衰退的擔憂導致這些公司在支出方面變得更加保守。

通常情況下，這些客戶支出的年化成長率約為6%，所以近期較低的需求不會一直持續下去。製藥業的利潤率普遍較高，因此製藥公司往往不會將支出延後太久，我們預計支出有可能在下半年成長。

《巴倫周刊》：你認為美國經濟將“軟著陸”，這項預測面臨哪些風險？

西尼德·科爾頓·格蘭特：地緣政治風險已經顯著上升，但我們知道地緣政治方面的風險很難預測，我們正在透過關注能源市場和黃金的走勢來評估風險。

如果預示通膨將再次上升的經濟數據顯著加速，有關聯準會可能從不升息變成繼續升息的說法越來越多的話，美國股市可能會迅速因此失去上漲動力。

《巴倫周刊》：你是怎麼對沖這些風險的？

西尼德·科爾頓·格蘭特：固定收益是一個非常重要的組成部分，過去兩年收益率上升讓我們感到非常興奮，因為固定收益不僅能讓你分散投資，成為風暴中的避風港，還能帶來收入。

我們提醒那些被收益率為5%的貨幣市場基金吸引的客戶不要忘了，這樣的收益率不會永遠持續下去，高品質的固定收益更有吸引力。

《巴倫周刊》：債券市場有哪些有吸引力的投資？

西尼德·科爾頓·格蘭特：市政債券很有吸引力，尤其是在當前水準上。我們增持了5年期以及期限短於5年的市政債券，以及15年期以及期限更長的市政債券，同時減持了5年期至10年期的市政債券。隨著利率持續走高，低評級債券將面臨壓力，因此我們也減持了高收益債券。我們也為許多客戶配置了另類投資，其中包括不同類型的對沖基金。

《巴倫周刊》：你的職涯是從研究全球宏觀情勢開始的，從這個角度來看，有哪些情況是投資人目前沒有註意的？

西尼德·科爾頓·格蘭特：我們對國際市場和新興市場的配置較低，我看到一些投資者對日本和英國市場的熱情很高，但在我們真正能說這些市場有吸引力之前，我們需要從這兩個市場看到更多能讓我們信服的跡象。

雖然日本透過治理改革讓公司更加關注股東，但我認為這還不夠，我認為，日本的通貨膨脹還沒有達到讓我們確信日本已經完全擺脫了通縮、日本消費者的行為已經改變、或者日本經濟動態已經發生變化的那種程度。

日本經濟和企業利潤的成長在很大程度上是由日圓走軟推動的，目前日圓匯率處於30年來的低點，消費者信心也受到進口成本上升的影響。如果美國經濟放緩，即使只是適度放緩，日本都會遭受雙重打擊——日圓走強和企業利潤下滑。中國是日本最大的出口市場，因此中國經濟成長放緩也會對日本造成壓力。我希望看到日本經濟在日圓走強期間連續幾季持續擴張，以確認經濟復甦的獨立性。

《巴倫周刊》：哪些因素會讓你對國際股票持更樂觀的看法？

西尼德·科爾頓·格蘭特：我們對國際股票的配置較低，因為我們認為美國股票會有更好的表現。我猜歐洲央行和英國央行將先於聯準會降息，因為歐盟國家經濟和英國經濟的成長不像美國那麼強勁。在利率下調幾個百分點之後，我們會考慮增加對歐洲的配置，但那是以後的事了。除中國以外的亞太地區以及一些受益於「友岸外包」(friend-shoring)趨勢的國家可能更有吸引力。

《巴倫周刊》：你認為哪些美國公司將受益於製造業「回流」？

西尼德·科爾頓·格蘭特：以市值1300億美元的霍尼韋爾(HON)為例，該公司涉足能源轉型、自動化和航空航天等快速增長的大趨勢，還會受益於“回流”相關的美國製造業設施的擴張，因為自動化可以解決勞動力市場緊張的問題。霍尼韋爾也參與了商業航空航太售後市場，幫助確保老舊客機能夠繼續服役，鑑於主要飛機製造商存在的生產問題，越來越多的航空公司計劃使用舊飛機。

霍尼韋爾也剛宣布收購Carrier Global的Global Access Solutions業務，這是一筆可以享受稅收優惠和帶來成本節約效應的收購，該業務專注於自動化和提高效率，80%的銷售額來自北美。

我們認為市場低估了霍尼韋爾從結構性利好因素中獲得的長期成長潛力，也低估了該公司與過去投資相關的成本節約和業務組合轉變帶來的提高利潤率的能力，目前該股市盈率比五年平均本益比（21.6倍）低13%，我們認為，高於歷史水準的成長速度再加上利潤率的顯著提高，未來12個月霍尼韋爾的本益比將比五年平均本益比至少高出10%。（巴倫周刊）

美國-納斯達克和費半指數目前位置都在月、季線下方，為空方格局。

4月中旬的回檔趺破月線及前波低點，再轉折向上先視為反彈，逄高要減持。

目前反彈維持在5日均線之上，反彈持續中(唯量價結構目前為空方)

未跌破5均前多頭無慮，唯須了解目前仍在反彈中

若未來跌破5均，須觀察彼時跌破的位置所在，再考慮轉折方向。

美國國務卿布林肯前腳剛結束自己的訪華行程，美國電動車製造商特斯拉執行長馬斯克後腳就來。美國國務卿布林肯前腳剛結束自己的訪華行程，美國電動車製造商特斯拉執行長馬斯克後腳就來。

當譚主問他對新能源車的未來有什麼想法時，他表示，未來所有的汽車都將是電動的。

包括路透社、法新社在內的90多家境外媒體轉引了馬斯克的這項判決。目前，全球新能源車銷售滲透率約18%左右，距離馬斯克的設想，還有巨大的空間。

這句話，無疑是對白宮政客近些日子炒作的所謂中國電動汽車“產能過剩”，最大的反諷。

事實上，在拜登政府剛上台時，他們也認為，新能源車就是未來。

2021年8月，剛上任半年多的美國總統拜登就簽署行政令，為美國新能源車產業設定一項目標：

2030年實現美國境內一半新售汽車為可「零排放」汽車，包括蓄電池電動車、插電式混合動力車、燃料電池車。

彼時，在美國，數字還不到0.5%，從0.5%到50%，可見白宮決心之大。拜登也在媒體面前表態稱，電動化，沒有回頭路。

但短短不到三年時間，美國上下不少人對新能源車的態度就發生了轉變：

白宮官員頻繁炒作所謂中國電動車“產能過剩”，福特、通用等美國汽車公司紛紛放棄或縮減電動車計畫。

利用大數據手段，譚主對2016年至今美國媒體關於電動車的報道進行分析後發現，「風險」一詞的比重，持續上升。

進一步分析後，譚主發現，「風險」的集中點在於，中國在新能源產業的領導力。

也就是說，美國不認為新能源車有問題，而是中國在新能源車領域佔主導優勢有問題。

中國有著較完善的新能源汽車產業鏈體系。在長三角，新能源整車廠可在4小時車程內解決所需配套零件供應。

換句話說，所謂中國電動車“產能過剩”，是“中國威脅論”的另一個變體。這背後，是美國焦慮心態的展現。

正如中國駐美大使謝鋒在出席哈佛甘迺迪中國論壇開幕式時所提到的，問題不是產能過剩，而是焦慮過剩。

新能源車，代表的是綠色轉型，是各國應對氣候變遷的行動。而美國的焦慮，也不只體現在新能源汽車這一領域。

我們都知道，氣候變遷是拜登政府掛在嘴邊的一個詞。上台後，拜登政府就明確提出，將氣候危機「置於美國外交政策與國家安全的中心」。

並且，拜登政府也將氣候變遷視為美國重回多邊體系，重拾所謂「全球領導力」的手段。

但當譚主利用大數據手段蒐集、分析了自拜登政府上台以來，外媒關於「美國政府」+「氣候變遷」的相關報道後，譚主發現，相關報道量呈現出逐年下降的趨勢。

這也能從側面反映出，拜登政府開始越發不願意提及氣候變遷議題。

一個如此受重視的話題，為何報道量會越來越少呢？譚主又分別對每一年的報道進行了主題分析。

2021年，相關通報主要集中在美國政府對於應對氣候變遷的表態和目標。

到了2022年，相關報導開始關注美國實現這一目標的路徑和方式——這一年，報道最多的，是《通膨削減法案》。這項法案，被稱為「美國歷史上最重要的氣候立法」。

照理說，達成如此重要的法案，是一件足以讓美國人慶祝的事情。但在對法案相關報導進行情緒分析後我們發現，法案推出後，負面情緒持續上升——從2022年的9.5%上升到2023年的24.7%。

就拿其中觸達量較高的一篇文章舉例，在《國會山報》這篇名為《為什麼喬·拜登的“綠色新世界”是一個昂貴的爛攤子》的報道中提到， 「拜登政府大幅增加美國再生能源的努力在美國現實情況面前『碰了壁』」。

換句話說就是，理想很豐滿，現實很骨感。

這篇報導中舉了這樣一個例子，在《通膨削減法案》分配了大量資金用於再生能源開發的情況下，2022年美國新建的風力發電場和太陽能發電場數量反而比一年前下降了16%。

之所以會出現這樣的情況，是因為新項目無法連接目前的電網。

相關通報中提到，美國有超過8,100多個能源項目正在等待接入電網的許可，等待時間有四、五年之久。這也意味著，一些2022年審核的項目，要到2026年才能投入使用。

而這只是理論上的可能──美國多地的電網已經處於滿載運轉的狀態，要接入新的項目，就需要升級一整套輸電系統。這些花費，遠比新建一個專案高得多。此外，對於誰來花這個錢，美國內部也沒有達成協議。

很明顯，這是一個系統性工程，涉及儲能、傳輸等各個環節，這需要事先規劃以及各部門之間的協調。

能源專家景春美告訴譚主，美國聯邦政府和州政府在政策的製定和協調上，始終存在著步調不一的情況。這種各自為政、缺乏系統性規劃的狀態，也很大程度上拖累了美國清潔能源產業的發展速度。

這就導緻美國的一些新能源項目要不然是建了用不了，要不然就是乾脆放棄不建了。

這些現實情況，也讓拜登政府雄心勃勃的氣候目標陷入一種尷尬的境地——錢都花了，但事情辦不成。

美國《紐約時報》就提到，即便目前美國國會兌現所有承諾的補貼，到2030年時美國的溫室氣體排放量也只能在2005年基礎上下降25%左右，遠低於曾定下的50%的目標。

國際再生能源總署的報告指出，過去10年間，全球風電和光伏發電項目平均度電成本分別累計下降超過60%和80%，這其中很大一部分歸功於中國創新、中國製造、中國工程。

這對拜登政府而言，又是不可接受的——拜登政府原本希望透過應對氣候變遷的行動，重拾美國的領導力，但在具體操作過程中，拜登政府卻發現，這是在給中國的影響力「做嫁衣」。

這種反差，讓美國在氣候變遷上的行動變得猶豫起來，以致於拜登政府對氣候變遷表述的聲量，也變得低了起來。

與之形成鮮明對比的是，中國一直堅定不移地走綠色低碳發展道路。目前，中國建成了世界上規模最大的電力供應系統和清潔發電體系，新能源汽車、鋰電池和光伏產品等新能源技術和裝備製造水準位於世界領先地位。

由此，拜登政府希望透過炒作所謂中國電動車“產能過剩”，打壓中國新能源產業的發展，意圖藉此提升美國的“領導力”。

但這樣的做法，無疑是在阻礙全球應對氣候變遷的行動，也是在打美國政府自己的臉。

事實上，新能源領域的發展，本就要依賴全球化下的合作。

就拿特斯拉來說，馬斯克就提到，特斯拉上海超級工廠是特斯拉表現最好的工廠。也正是這座工廠，曾多次讓特斯拉「起死回生」。

馬斯克此次來華，北京恰好在舉辦國際車展。現場展出了新能源車型278個，而特斯拉則沒有參展。

有不少分析認為，特斯拉不參展的原因之一，就是長時間沒有推出新車型。面對國內新能源汽車品牌接連推出新產品、新功能的競爭環境，特斯拉也面臨較大壓力。

而根據外媒報道，馬斯克此次訪華，也是希望在自動駕駛方面與中國進一步合作。特斯拉認為，這會是電動車產業的新成長點。

美國企業希望與中國合作，但一些美國官員，不這麼想。

前不久，美國加州大學洛杉磯分校教授克里斯多福唐也專門撰文告誡拜登政府，與中國電動車公司建立合作關係可以促進美國的創新。拜登政府應該鼓勵更多企業進入美國市場。讓市場決定勝負，這才是符合美國精神的做法。

曾幾何時，美國是自由貿易的旗手，鼓勵市場競爭。但現如今，美國政客對於全球貿易的態度，也發生了轉變。

我們以美國官員中與全球貿易最為相關的兩個人——美國商務部長雷蒙多以及美國貿易代表戴琪為例，譚主利用大數據手段蒐集、分析了近幾年外媒關於“自由貿易” +「戴琪/雷蒙多」的相關通報後發現，報道量呈現下降趨勢。

同時，「公平」成了美國政客頻繁提及的字眼。

美國政客為何談「公平」不談「自由貿易」？從圖上可以看到，2022年以來，「自由貿易」這個表述出現的頻率開始下降。以這一年為視角進行分析，我們也能明白，什麼是美國政客理解的「公平」。

2022年，美國政府發布新版《國家安全戰略》。在這份文件中，美國政府首次將中國明確定義為「唯一競爭對手」。這項改變，也是眾多智庫與分析機構最為關注的重點。

但很少人注意到，相較於2021年版的《國家安全戰略》，這一版文件中還有一個變化。卡內基國際和平基金會美國治國方略計畫主任克里斯多福‧奇夫維斯就撰文表示：