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中國高考季剛過，根據中國教育部公佈的數據，2024年全中國高考報名人數達到了1,342萬人，比去年增加了51萬人，再創歷史新高。

這一龐大的考生群體即將進入大學，面對未來工作的巨大變革。

在人工智慧驅動的未來，工作的新圖景會是什麼樣子？需要哪些新技能？會誕生哪些新產業？

麥肯錫最近出了一份報告《工作新未來》，雖然主要關注的是歐美發達國家，但也在一定程度上揭示了人工智慧時代的新技能需求和職業變動趨勢。

它不僅是選擇未來的職涯發展的重要參考，更是教育和技能訓練體系的提醒，更是呼喚相關政策提供更靈活、更前瞻的支持。

畢竟，馬斯克曾說預言：“AI最終將取代所有的工作。”

從現在到2030年　什麼樣的工作/技能會增加？

隨著科技的快速發展和全球經濟環境的變化，在未來工作的格局中，數百萬的工作將需要重新定義和重新分配。

麥肯錫的最新研究和建模顯示，對STEM（科學、技術、工程和數學）相關職業、醫療保健和其他高技能職業的需求將顯著上升，而對辦公室職員、生產工人和客戶服務代表等傳統職業的需求將逐步下降。

到2030年，最高30%的當前工作時間可能會被自動化取代。

其中生成式人工智慧（gen AI）加速了這個過程——生成式AI不僅能夠取代重複性和低技能的工作，還可以在更複雜的任務中提高效率，從而帶來更大的生產力提升。

在報告中，麥肯錫把技能分成了5類：

技術技能(進階資料分析與數學、IT、程式設計、研究開發、工程等）

社會與情緒技能(適應力、持續學習、高階溝通與協商、創業精神與主動性、人際溝通技巧與同理心、領導與管理、教學與訓練)

體力和手動技能(工藝和技術技能、精細操作技能、一般設備操作和導航、一般設備維修和機械技能、粗略操作技能和力量、檢查和監控)、

高階認知技能(高階讀寫技能、複雜資訊處理與解釋、創造力、批判性思考與決策、專案管理、量化與統計技能)、

基本認知技能(基本資料輸入與處理、基本讀寫、算術和溝通技巧)。

技術技能大幅成長(+20%)背後是強勁的經濟發展邏輯：在AI時代，企業需要更多的技術人才來開發、維護和優化這些智慧系統。技術進步會帶來對創新和研發的持續需求——R&D在推動未來創新中扮演關鍵角色，需要大量的技術人才來進行前沿研究、開發新技術並推動科技進步。例如，生物技術、奈米技術和清潔能源等新興領域都需要具備高水準技術技能的專業人員。

炙手可熱的「新寵」技能是社會和情緒技能。預計到2030年，這些技能在歐洲的需求將增加11%，在美國將成長14%。

為何會有這樣的改變呢？答案是在人工智慧時代，人需要更像人，人更需要展現人際同理心和領導能力──這些技能在醫療和管理職位上特別關鍵：在醫院裡，醫生不僅需要精準的醫療技術，還需要能夠理解和關懷患者的情感需求；同樣，在企業環境中，管理者需要具備引領團隊的能力，並能靈活應對不斷變化的經濟環境。

體力和手動技能的需求預計將保持大致穩定。推拉力基本平衡，一方面，基礎建設和低排放行業的投資增加可能會推動這些技能需求的增長；另一方面，生產工作的自動化將繼續削減這部分需求。

在高階認知技能方面，情況有些複雜。創造力的需求仍在高位，預計將增加12%，但其他如高級讀寫和寫作、定量和統計技能的需求卻可能下降19%。也就是說，未來需要更多的創意天才，但對於那些需要深度分析和文字處理的高級技能工作，需求將有所減少，結果就是：一個充滿創意的設計師在未來將比一個統計分析師更搶手。

基本認知技能的需求預計將減少14%。這類技能主要用於辦公室支援或客戶服務角色，這些工作正逐漸被智慧自動化技術所取代。例如，基本的資料處理、讀寫和運算能力，甚至是基礎的溝通能力，都面臨被人工智慧接管的風險——曾經需要一整天才能完成的報表處理，現在只需幾分鐘就能由AI自動完成。

5個技能分類中較細分的技能需求變化

麥肯錫給出的結論是：未來的人才將需要結合先進的技術技能和強大的社交和情緒能力。歐洲和美國的受訪主管強調，資訊科技、數據分析、批判性思考、創造力和教學技能的需求迫切，但現實中這類人才非常緊缺。

具體來說，在技​​術技能中，企業特別缺乏高級IT技能和編程，以及高級數據分析和數學技能。可以說，這些技術高手就是未來職場的「香餑餑」。

在高階認知技能中，批判性思考、問題結構化和複雜資訊的處理能力尤其稀缺。大約40%的高階主管表示，缺乏這些技能的員工成為他們面臨的重大挑戰。


預計到2030年，批發和零售業將是受歐洲就業需求變化影響最大的部門，可能有280萬人需要更換職業。

其一，人工智慧的引進使得庫存管理變得前所未有的有效率。過去，庫存管理依賴人工盤點和經驗預測，而現在，智慧演算法可以即時分析銷售數據和市場趨勢，預測需求，優化庫存水準。

其二，個人化行銷和客戶服務得到了顯著改善。透過分析消費者行為數據，AI可以為每位顧客提供客製化的購物建議和促銷活動。這種個人化體驗不僅提高了客戶滿意度，也增加了銷售轉換率。

此外，配備聊天機器人的自助服務終端能夠24小時提供高效的客戶支持，解答常見問題，處理支付和價格檢查等任務。

在這個行業的就業需求中，成長最快的職業群體是——管理者和團隊領導、材料搬運工和裝載工、健康技術人員和藥劑師、電腦工程師和專家、商業和金融專家。

而傳統的低技能職位正面臨被技術取代的風險：會計記帳職員、批發和零售生產工人、行政助理、資訊和記錄職員以及銷售人員的需求將大幅減少。

到2030年，歐洲製造業部門約有210萬人可能需要更換職業，這是所有產業中第二受影響最嚴重的部門。特別是在生產工作領域，這項轉變尤為顯著。

生產工作曾在歐洲製造業中佔據核心地位，但隨著自動化技術的普及，這些職位逐漸減少。相反，管理、商業和法律等專業領域的角色需求將增加，因為這些角色通常由具有高等教育背景的員工擔任，更難以被自動化取代。

在技​​能需求上，企業需要更多具備先進IT技能、資料分析能力和工程背景的員工，以適應新的技術環境。同時，對社會和情緒技能的需求也在上升。例如，具備團隊管理和溝通協調能力的主管和經理在未來的製造業中將扮演更重要的角色。

然而，基本認知技能、體力和手動技能以及高級認知技能的需求可能會下降。這些技能的替代性越來越高，因為自動化和人工智慧可以更有效率地完成許多曾經需要手動處理的任務。

到2030年，麥肯錫預計製造業中需求成長最快的職業群包括工程師（非電腦類）、材料搬運工和裝載工、電腦工程師和專家、高階主管和經理以及商業和金融專家；

相反，需求下降最快的職業群體是金融會計職員、辦公室支援人員、行政助理、資訊和記錄職員以及生產工人。

在報告中，麥肯錫也分析了金融服務、醫療保健這兩個產業的就業/技能變化。更詳細的內容請後台回覆NEWWORK，下載原文。

在麥肯錫2017年末發的一篇報告中，預計到2030年，最多將有1億中國人將重新就業。

麥肯錫報告特別指出，被機器人取代並不意味著大量失業，因為新的就業機會將被創造出來，人們應該提陞工作技能來應對即將到來的就業大變遷時代。

在自動化的浪潮中，這不僅要靠個人努力，全社會這個系統也需要解決好四個問題：一是維持積極的穩健增長，以確保工作崗位的增加；二是提供工作培訓機會，幫助個人學習適應市場需求的新技能；三是提高商業社會乃至勞動市場的活力和流動性；四是為那些被自動化取代的工人提供收入和重新就業幫助。

總而言之，對於每個個人來說，需要為未來高速發展的工作環境提前做好準備，努力掌握適應市場需求的新技能。

未來對於人類而非機器的崗位需求將持續存在，但人們也應重新思考傳統的工作方式仍是否可行。（TOP創新區研究院）

AI主導下的職業進化，企業如何選擇？

就業環境變了，或許身處職場的每一個人都有所感觸。

個中緣由有很多，如經濟環境、人口結構、產業迭代等等，但如今最無法繞開，也是為人們津津樂道的一個因素便是科技的發展，尤其是AI的逐步應用，可能會對未來各類職業產生更為深遠的影響。

如最近麥肯錫的一項研究表明，在中國，約有2.2億個職位，可能被生成式AI等自動化技術重塑，其中有10個職業受影響程度最大。

當生成式AI走向落地，各大公司已不再追問何為生成式AI，而是希望了解如何提高部署此技術的投資報酬率（ROI）。

簡單來說，從新創公司到產業巨頭，每家公司都不再懷疑AI的價值，而是在考慮怎麼盡快使用AI，用AI提高生產力、生產效率，進而提升自己的產業競爭力。

於是，麥肯錫便專門進行了一次研究，計算生成式AI的經濟社會價值。

這次研究後，有幾個極具價值的觀點。

生成式AI創造的主要價值可用「4C」來概括：

1.簡化（虛擬專家） (Concision)：利用非結構化資料來源歸納並提煉洞見，從而促進專業知識的傳播；它還能解讀文本與轉錄稿，創建嵌入式文本，以支援相關資料來源的查詢和引用。

·應用範例：在財務績效分析中，透過生成式AI提供針對性的外部財務資訊與內部績效總結，備註財務說明，可提高財務規劃與分析的效率，可望將財務成本降低4%~7%。

2.編碼與軟體開發(Coding and Software)：生成式AI能夠推動程式碼重構，進而加快主機遷移；可解讀、產生程式碼，從舊系統大規模遷移主機資料，自動開發、記錄、修正測試，簡化軟體開發流程。

·應用範例：在自動化或增強資料管理中，透過生成式AI可將部分資料標註、資料清理、文件產生工作自動化，輔助使用者識別未標註資料中的異常值，並為最新取得的資料集建立文件，加快數據處理，提高數據質量，可將數據管理成本降低5%~10%。

3.內容創作(Content Creation)：生成式AI能夠創作各種形式的內容初稿，可生成文字、圖片等資訊載體，自動編寫合約、招標書等文件，還能產生視覺元素，加速研發節奏。

·應用範例：在創作適用於不同媒介管道的行銷內容時，生成式AI能夠協助創意生成（如故事板）與大規模創作，支援使用者以不同語言撰寫適用於不同管道的郵件，並推送個人化的產品/服務建議，將行銷成本降低5%~8%。

4.客戶互動(Customer Engagement)：生成式AI有助於打造高度個人化的消費體驗，如透過聊天功能優化客戶服務，還能拓寬客戶聊天機器人的應用場景，進而加速客戶拓展與資料收集。

·應用範例：在聊天機器人的用例中，生成式AI可實現自然的對話、更好地應對外語及方言，打造自動化自助服務，並透過虛擬坐席提供客戶支持，同時更加有效地解答客戶疑問、準確判斷疑問根因，可望降低9%~11%的客戶營運成本。

數十年來，科技進步不斷重塑工作的本質，幫助人類更快速更準確地完成工作。生成式AI不僅將延續這一趨勢，也將帶來前所未有的巨大影響。

經分析，麥肯錫全球研究院（MGI）發現，目前勞工50%工時內的工作可能在2030年前自動化。生成式AI的顛覆性潛力將衝擊各行各業的不同崗位，對各類職業造成的影響程度各不相同，其中白領工作受到的衝擊將比藍領工作更大。

整體而言，生成式AI將促進勞動力轉型升級，催生全新的工作方式，顯著提高人效。

隨著生成式AI的持續進化，企業與勞動者必須有效率地加以適應與運用。

組織必須順應AI發展潮流，圍繞生成式AI的潛力重新定義工作、培養全新技能。

同樣，勞動者也必須建立終身學習的觀念，積極提升自身技能，以便在AI賦能的未來持續成長。

中國雖然在多條AI賽道處於領先地位，但企業部署AI的速度卻慢了一步，報告顯示，僅30%左右的中國企業透過內部培養AI人才，明顯低於45%的全球均值。

企業並不是不想做，而是AIGC屬於全新的技能，不管是學習內容儲備還是以前的學習形式都無法支持，如何培養員工的AI技能，成為企業培訓部門無法逾越的難關。

對於個人來說，如何找到高品質的學習資源，跟隨可靠的AI實戰老師學習乾貨，也是一大難題。

職場人如何快速融入AI時代？數位化學習平台三堂課推出了《AIGC能力學習地圖》（以下簡稱地圖），目的就是為職場人提供AIGC學習路徑，幫助大家提升自身職場競爭力。（36氪）

當大家斷言2024年世界主流大廠都將進入3nm製程製程的時候；2nm製程的「戰爭」已經悄悄走來。近日，根據台媒《MoneyDJ》透露，台積電高管在2024年的技術論壇新主場聲稱：當前2nm節點取得了非常順利的進展，目前為止，納米片的轉換表現已經達到90%，良品率已經在80 %以上。

這也意味著，此前台積電所說將於2025年實現2nm晶片量產已然成為現實！那作為台積電為數不多的競爭對手，三星和英特爾進展如何呢？還有機會翻盤嗎？

而造成這種差距的一個重要原因是：三星電子3nm製程製程上採用了GAA（GateAllAround）電晶體架構，台積電繼續沿用鰭式場效電晶體（Fin－FET）架構。

GAA和FinFET被認定是延續摩爾定律的兩種技術方向，過去的先進製程普遍採用FinFET。

三星是首次採用GAA技術，選擇了一種使用通道更寬的奈米片（Nanosheet）的方式，相比通道較窄的奈米線（Nanowire）方式來說，可實現更高性能和更高能效。

現在台​​積電和英特爾計劃從2nm製程開始採用GAA架構，而較早引入GAA的三星能利用其率先採用GAA架構的經驗，在2nm製程上獲得先發優勢嗎？畢竟在3nm過程上已經付過學費了！

根據，三星電子今年2月16日發布新聞稿，已成功贏得日本AI巨頭Preferred Networks Inc.（PFN） 的首個2nm 製程AI 晶片生產訂單，在2nm 先進晶片競爭中似乎走在台積電前面。

另外據產業鏈認知透露，經證實，高通已委由三星電子以2nm製程開發AP原型晶片，同時要求台積電生產2nm原型晶片；也就是說高通給予三星和台積電一次公平競爭的機會。

身為全球最大、最高階的手機晶片廠商，高通的決定或將決定了2nm競爭的走勢；也就是說三星並非完全沒有趕超的機會！那英特爾情況如何？

英特爾，曾經的王者，但在晶圓代工上似乎始終力不從心。但英特爾新任CEO基辛格上任後，重啟了其晶圓代工業務。

按計劃，英特爾將於2024年上半年開始生產採用基於GAA技術的RibbonFET晶體管架構的英特爾20A（2nm）工藝，並宣布計劃將生產轉移到其衍生的英特爾18A（1.8nm）工藝。這個計劃曾被外界認為是「不可完成的任務」，但也得到了一些第三方客戶的認可。

例如，一個重要客戶承諾採用Intel 18A、Intel 3，並支付了預付款，對它們在功耗、效能、面積效率等方面的優異表現滿意。

ARM與英特爾簽署了涉及多代前沿系統晶片設計的協議，使晶片設計公司能夠利用Intel 18A開發低功耗運算系統級晶片。

瑞典電信設備商愛立信也將使用Intel 18A，打造客製化的5G系統級晶片。

而英特爾也宣布，要在今年底前完成安裝全球首台商用高數值孔徑（High-NA）EUV光刻機。

而據國外媒體報導稱，英特爾CEO基辛格受訪時表示，自家的18A過程（1.8nm）比領先台積電N2，在這塊他們2年內沒有對手。自信來自哪裡呢？

據英特爾CEO基辛格說，其對20A和18A充滿信心，主要是因為它們採用了RibbonFET架構，即全柵極(GAA) 電晶體和背面功率傳輸技術。

英特爾有了最先進的EUV光刻機，自吹技術「遙遙領先」；但對英特爾來說一個致命的弱點：製造7nm以下先進製程晶片的經驗太少了！

因此，對於這個曾經的王者，需要用結果來證明其技術的可行性，也需要用結果來證明其具有追趕台積電的能力！

相較於三星和英特爾，台積電是晶片先進製程的領先者；在3nm製程上，三星曾有機會趕超，但真正實際率先落地的，還是應用於蘋果iphone15 pro手機的A17pro，其是3nm製程由台積電代工。也就是說，台積電在3nm製程上佔據先機了。

蘋果第一個吃螃蟹，其他廠商無論是主動或被動都必須跟進。於是，高通宣布2024年發表驍龍8Gen4，將採用3nm製程；聯發科2024年下半年發布的天璣9400也將採用台積電3nm製程。

甚至在人工智慧晶片一騎絕塵的輝達，也宣布其Blackwell架構的RTX 50系列GPU也將升級為台積電3nm製程。

同時，根據產業鏈最新爆料，蘋果已率先預定台積電將於2025年量產的2nm 晶片，採用的是GAA製程製造。消息人士進一步爆料，蘋果也希望優先獲得台積電更先進的1.4nm（A14）、1nm（A10）製程初始產能。

現在又傳出2nm良率超過80%，這意味著3nm以下先進製程的競爭中，台積電不僅3nm量產和應用上率先落地；而且還深度捆綁了全球最大的幾個客戶——蘋果、台積電、高通等；因此，在2nm晶圓代工的競爭中已經立於不敗之地！

因此，雖然三星和英特爾都自信滿滿可以在2nm製程上超越台積電，但實現是在半導體代工領域依然是贏家通吃；不出意外，台積電依然會是2nm的贏家！(飆叔科技洞察)

英國《金融時報》報導，馬來西亞元首正試圖振興在碧桂園(02007.HK )在大馬柔佛州的千億美元“森林城市”項目，近數月來他在該項目的方向上發揮更積極的作用。

柔佛州蘇丹易卜拉欣(Sultan Ibrahim Sultan Iskandar)於今年1月31日宣誓就任馬來西亞第17任最高元首，根據公司記錄顯示，碧桂園仍擁有「森林城市」計畫的60%股份，而易卜拉欣擁有64%股份的私人公司Esplanade Danga 88則擁有餘下的40%股份，意味著易卜拉欣持有該項目約25%股權。

據悉，由於碧桂園有更大的問題需要處理，所以發展「森林城市」計畫由馬來西亞負責，易卜拉欣的顧問今年已與聯邦政府及州政府就重新定位「森林城市」的建議進行洽商。

有大馬官員表示，政府計劃在今年底前將一些政府機構辦公室遷至當地。

近日，創立於蘇州的江蘇雲學堂網路科技有限公司的控股公司雲學堂集團控股有限公司向SEC遞交了招股書，準備在納斯達克IPO。

今年2月7日，雲學堂已獲得中國證監會境外上市備案通知書。

雲學堂主要業務是給企業做培訓，打造了一套“軟體+內容+服務”的培訓體系——比如，幫助企業批次培訓新員工，使其具備具備合格的工作技能；幫助企業培訓在職員工，根據環境變化提升其工作技能。

雲學堂於2011年創辦於蘇州，現在有北京、蘇州雙總部。北京是行銷和內容中心，蘇州是研發中心。

雲學堂創始人盧小燕生於1969年，1995年畢業於北京資訊工程學院管理資訊系統專業，是較早在大學學軟體的人。畢業後在蘇州物資貿易集團上班，參與創辦了旗下一家軟體公司。

由於對國企氛圍不適應，他從1998年開始在蘇州創業，先後創辦過歐索軟體、金圖科技和匯知網路，涉及到軟體開發和IT培訓，主要服務政府和企業。

2011年，盧小燕把原來創辦的並且做得還不錯得企業交給同事，自己出來創辦雲學堂，用網際網路思維做企業培訓。

當時IBM剛剛提出了雲平台，盧小燕認為雲是未來的趨勢，決定用雲的方法重新做企業培訓。

在移動網際網路時代，資訊更迭很快，企業員工要不斷地掌握新知識，持續成長才能跟上發展節奏。但矛盾的是傳統的企業的線下培訓，員工培訓覆蓋的人群有限，佔員工全體的5%-10%，往往只有中高層受益，最迫切需要培訓的基層員工得不到培訓，而且大部分企業自己做培訓質量並不高，無法達到預期效果。

雲學堂通過線上的方式，讓企業培訓得以規模化、模組化和快速定製化。據盧小燕接受《中歐商業評論》採訪時透露，雲學堂是行業內首家堅決走軟體SaaS服務而非軟體私有化的路徑，堅持在軟體SaaS產品上大規模投入……堅決反對私有化軟體業務，不管利潤率多高。因為私有化軟體業務會陷入傳統軟體企業得越多虧得越多困境。

另外，雲課堂大力投資做內容，通過內部開發和外部協作相結合的方式，開發了大量課程。截至2024年3月31日，雲學堂提供超過8200門課程，涵蓋約20個行業，總學習時間超過 20500小時，其中包括超過6800小時的專有課程。這些內容成為內容商城，供企業挑選，這部分地解決了市面上缺乏優質培訓內容的痛點。

雲學堂先後獲得來自朗瑪峰創投、SIG海納亞洲、雲鋒基金、大鉦資本、騰訊、經緯創投、紅杉中國、弘卓資本等機構的共5輪投資，估值超過10億美元（約合人民幣72億元）。

IPO前，盧小燕持有雲學堂16.9%的股份，大鉦資本持有20.1%的股份，是最大的機構投資方。雲鋒基金持股15.1%、騰訊持股13.2%。

招股書顯示，2022年、2023年和2024年前三個月，雲學堂的收入分別為4.31億、4.24億和 0.83億元，同期淨利潤分別為-6.15億、-2.20億和 0.35億元。今年前三個月，雲學堂已經扭虧為盈。

根據弗若斯特沙利文資料，就2023年的總收入、訂閱收入和訂閱客戶數量，雲學堂是中國最大的數字企業學習解決方案提供商。

有人說盧小燕跟雷軍很像，同齡人，都是干軟體出身，40出頭重新創業做跟網際網路相關的，都把新公司帶上市。  (鉛筆道)

不得不說，作為一個政治生物，川普的表演本能在槍擊事件之後發揮地淋漓盡致，加上美聯社華盛頓特區的首席攝影師Evan Vucci完美的構圖和快門時機，共同締造出了那張佔領全部外媒頭版、和這次事件一起在歷史上留名的照片。

而同這張照片一起風靡的，還有川普的支持率。美國的博彩市場顯示，在槍擊發生事件之後，共和黨川普在美國總統大選中獲勝的機率已經飆升至63.3%，而民主黨拜登只有可憐的31.7%，二者比例差距超過30%；而在雙方第一次辯論結束後，即便拜登的表現是肉眼可見的爛，這個差距也沒有超過7%。

儘管從今年初開始，川普勝選的預期就逐漸強烈，但迄今為止從沒有任何一個時刻像這次刺殺事件，能夠讓預期一致認定川普已經十拿九穩。於是，市場還來不及消化完上週超預期下降的通膨數據，緊接著就要準備川普當選了。

率先劇烈波動的就是美國公債殖利率。在槍擊事件發生之後，美國0年期公債殖利率飆升，並在今年1月後首次超過2年期公債殖利率，因為市場押注川普上台後將會採取更擴張且積極的財政政策；同時，政治暴力事件，特別是發生在全球第一大國的這類事件，顯著推升了市場的避險情緒，黃金等均出現了不同幅度的漲勢。

當然，我們不建議投資人立刻就對川普勝選作出什麼反應，在這個降息預期濃烈、政治風險變高的時候按兵不動才是更明智的，不要去過早押注某個短期傾向帶來的機會。至於更長週期內如何理解川普勝選這起事件，不僅要看帶來哪些機會，更要看會帶來哪些風險。

坦白說，並不是這次槍擊事件之後，川普才得到市場如此高的關注。

今年以來美國選情變動圖，資料來源：彭博


自今年五月中下旬，川普被正式定罪之後，開始有了選民「同情分」的加成，他的選情就開始逐漸超越民主黨；等到六月末第一次總統候選人辯論，他的表現雖然算不上好，但遠優於對手拜登，進一步拉開了和民主黨之間的選情差距；直到這次暗殺事件發生，國旗之下流著鮮血振臂高呼的形象，進一步提升了自己獲勝的機率。

可以說，川普勝選這個預期，其實從今年初就已經開始對市場產生影響，而槍擊事件加強了獲勝的預期，也讓市場產生了應激性的反應，導致最近的波動比較大。

但要注意的是，槍擊事件之後至今的美股及各個市場表現，並不完全代表「川普交易」的結果，從引發市場波動的原因來看，至少可以拆分成三個核心因子：

第一個，是川普獲勝的機率大增；第二個，是美國通膨數據轉好，聯準會9月甚至7月降息的可能性增加；第三個，是政治暴力事件抬頭，對美國整個社會生態的破壞。

一個一個來看，首先是川普獲勝的機率大增。這事件對市場的直接影響，就是川普未來的施政綱領和政策思路大概率成為現實，也是三個核心因子中相對長期性的。

根據一直以來川普的施政方向，有幾點是得到了市場一致預期、認為川普大概率會認真施行的：一，寬鬆的財政政策，特別是對中小企業的「放水」；二，嚴格的關稅政策，繼續增加貿易壁壘保護本國產業和工人；三，對聯準會現任主席鮑威爾的不滿，上台後必將換之而後快。

無論是寬鬆的財政政策，還是嚴格的關稅政策，共同導向的一個結果，就是川普當選之後通膨的機率將大幅度上升，有利於美元但會削弱國債價格。這一點在市場已經引發了反應，前文所說的30年期美國國債殖利率自1月以來首次反超2年期公債殖利率，就是未來通膨預期的直接反應；此外，還有川普偏愛的比特幣，也在近期大漲。

第二個核心因子是降息預期。上週CPI等數據轉好帶來的降息預期則是相對短期性的，鮑威爾目前的降息仍屬於預期管理，還沒到真正開始的時候。當地時間16日，鮑威爾在與凱雷集團大衛·魯賓斯坦展開對話時表示，他將堅定地履行完自己的任期至2026年，並維持聯準會在政治之外的獨立性；同時，延續了上週他在聽證會時釋放的鴿派訊號，重申聯準會不會等到通膨率達到2%才降息。

而降息預期引發的代表性行情，就是美股從大型科技股向中小型股進行板塊輪動。頗具代表性的小型股指數羅素2000，連續收漲五個交易日，漲幅接近12%；對降息更加敏感的三倍做多區域銀行股ETF（DPST），同樣連續暴漲了五個交易日，漲幅高達50%。

最後，就是政治暴力事件本身所帶來的影響。在這次槍擊事件以前，美國已經有40多年未曾出現過針對總統這一職位的政治暗殺事件，歷屆選舉雖然充滿了競爭性，但整體還是相對平穩的。槍擊事件本身再度暴露出美國社會內部深刻的矛盾，而矛盾就意味著風險。

因此，市場也開始圍繞避險資產交易，像黃金這樣具備一定安全屬性的資產，在槍擊事件之後漲得都不錯。不過，相對於川普上台和通膨數字轉好，政治暗殺雖然對社會的撕裂更為嚴重，但的確是一個短期事件，會隨著美國加強競選時期的治安等因素迅速消弭。

相較之下，真正值得去深入討論的，其實就是川普上台和降息的情況變化。

現在推測川普已經很好的選舉前景已經板上釘釘還有點早，正如我們剛開始所提到的，最明智的選擇是先等一等，等到槍擊事件的餘波平息。但如果川普真的當選，事先了解他會帶來哪些變化，會出現哪些危機和機會也是非常必要的。

在許多人看來，美國的政治體制和國家利益不會因為不同的總統上台而有所改變，無論是誰當選，一些根本性的方向是不會改變的。實話說，這句話的判斷只對了一部分，在經濟和對外政策上，有些是不會變的；但在另一些方向上，兩黨存在明顯的偏差，正是這些偏差，才塑造了全球市場對川普上台後的新預期，才會有所謂「川普交易」的存在。

整體來說，這些偏差分為兩個大的方面，對內延長甚至宣布永久性減稅，同時增加關稅，採用更寬鬆的政策支持中小企業；對外，結束在烏克蘭的紛爭，將重點轉移至美國最關注的區域──不是中國，而是中東。

而這樣的對內政策帶來的一大結果，就是通膨預期的顯著上升，甚至會影響迫在眉睫的降息節奏。

當然，迄今為止，川普當選的擔心在市場中被隱藏得很好，但並不是無跡可尋。 2016 年川普首次獲勝後，債券出現了暴動：大選當日，10年期債券殖利率為1.85%，而在短短兩個月後的年底就達到了2.6%。整個債券市場被川普攪得水深火熱，有一多半的原因要歸功於他主張的一系列政策。

至於為何市場在槍擊事件發生後才有反應，其實原因也不難猜測。在槍擊事件之前的半年多，影響美國長債殖利率的主要指標還是聯準會的利率等宏觀政策，儘管川普的勝選機率在這段時間裡越來越高，但通膨數字的良好控制，讓債券殖利率正按照預期移動，並且在過去幾個月中，收益率的下降幅度甚至超過了聯準會的預期。

而在聯準會良好的預期控制之下，今年上半年的美股雖算不上普漲，但還算是一個比較容易賺錢的市場，大型科技公司除了小有波動之外，基本上保持了漲勢，FNGU（大型科技公司ETF）在上半年漲了一倍還多，只要跟著趨勢買科技股，基本上不太可能在這樣的牛市中虧錢。

一切都很好，直到槍擊事件發生。現如今，對於立志維持「獨立性」、和川普有些水火不容的聯準會主席鮑威爾來說，為了確保對通膨目標的控制，是否需要考慮放緩原本可能的降息節奏，以便給未來留出更多操作空間呢？

如果真是如此，支撐美股多頭發展的降息因素，會因為川普的真正上台產生巨大的不確定性，這是投資人需要考慮的重點風險。正是由於這樣的預期，現如今美股從大型科技股轉向小型股的板塊輪動，充滿了不確定性，隨時有著輪動切斷的可能，最合理的方式是再等一等，等到短期擾動因素平息。

說完對內的，再說對外的。其實明眼人都看得出來，對華強硬成為兩黨共識，川普上台之後並不會改變這一方針；真正影響巨大的，東歐和中東區域誰會成為新政府的外交優先區域。

川普和普丁之間先前的良好關係，以及數次對民主黨對烏克蘭政策的抨擊，讓俄烏衝突有了在川普任內結束的可能。甚至，這個議題作為川普競選的主要議題之一，會和關稅一樣，成為他一上台就會努力推動的優先事項。一旦美國結束對烏克蘭的援助，很有可能就會將重點轉向中東。

一個不太冷的知識是，除了川普之外，自蘇聯解體後的共和黨籍美國總統，都發動了至少一次針對中東國家的戰爭。例如，老布希發動的第一次海灣戰爭，和小布希發動的第二次海灣戰爭。相較於更在意歐洲的民主黨，共和黨顯然對中東的利益更感興趣，也更願意維護以色列在相關區域的地位。

顯然，川普也無法免俗，至於他會怎麼做我們尚不清楚，但將重點放在中東卻是大概率的。在現今的情況下，一旦美國把注意力放在中東，這個區域發生地緣政治事件的機率會上升，無論是全球供應鏈的運費還是油價，都不太會在短期內滑落。

因此，對於這類股票的押注，例如港股市場中的海運、石油股等，受外部影響較多的這類公司，會受益於川普的上台。

如果要問我們，川普上台最大的危機會是什麼？那恐怕，就是民主黨為再下次美國大選，準備了什麼了。

眾所周知，2020年川普的失敗，很大程度是因為他對疫情的應對不利。於是，民主黨為了重振旗鼓，在再下一次的總統大選中擊敗川普，會不會準備一個新的危機考驗川普呢？從這個角度想，給川普人為製造經濟危機，或許是對民主黨不錯的選項。

當然，沒有人希望這種情況發生，但當重大政治暗殺時隔四十多年再度出現，其他一些事件發生的機率再小，也沒辦法徹底無視了。(躺平指數)

在人工智慧(AI)領域，輝達並不是唯一玩家。

輝達在過去18個月為投資者創造了驚人的價值。在2023年初，它的市值為3,600億美元，而今天它的市值達到了驚人的3.2兆美元。這是九倍的成長，如果你錯過了跑步，感到失望是很自然的。

但重要的是要向前看，觀察華爾街的頂級投資者在做什麼，這可能是發現下一個大機會的一種方式。 2024年第一季度，億萬富翁基金經理人大量買進了兩支非輝達的人工智慧(AI)股票:

億萬富翁肯•格里芬經營的Citadel Advisors購買了352,453股亞馬遜股票。這意味著該基金在亞馬遜的總部位增加了5.6%，目前價值近13億美元。

由億萬富翁大衛•泰珀管理的Appaloosa Management公司購買了97.5萬股甲骨文(Oracle)股票。這比該基金在2023年底建立的原始股份增加了73%。

亞馬遜(Amazon)和甲骨文(Oracle)都滿懷信心地進入了人工智慧產業。我並不是說這兩家公司的股票都將上演輝達式的上漲，但以下是它們能夠為今天買入它們的投資者帶來強勁回報的原因。

1. 亞馬遜：一個多方面的人工智慧參與者

今年以來，亞馬遜的股價上漲了近30%，就在上個月，該公司剛剛躋身價值2兆美元的俱樂部。投資人看好亞馬遜在電子商務領域為提高利潤而採取的效率措施，但該公司在人工智慧領域日益增長的影響力也吸引了許多積極的關注。

亞馬遜在其所有業務中都使用人工智慧。人工智慧為亞馬遜的推薦引擎提供動力，該引擎透過向客戶展示他們可能購買的產品來推動銷售。 Prime視訊串流平台也在NFL的周四晚間橄欖球節目中使用了人工智慧。它會根據觀眾的需要自動編譯亮點，向他們展示每個球員的跑步速度等高級統計數據，並為觀眾提供數據驅動的下一場潛在比賽的洞察力。

但亞馬遜網路服務(AWS)雲端平台是該公司重量級人工智慧專案的所在地。 AWS設計了自己的資料中心晶片，可以用輝達業界領先的gpu成本的50%來訓練人工智慧模型。此外，亞馬遜Bedrock平台也為AWS客戶提供了一個預先建置的大型語言模型(llm)庫，他們可以使用這些模型加速自己的人工智慧應用程式的開發。

這家科技巨頭最近向領先的人工智慧新創公司Anthropic投資了40億美元。作為協議的一部分，Anthropic同意將AWS作為其主要的雲端平台，並將使用亞馬遜的晶片來訓練其未來的模式。此外，它還同意在Bedrock上提供這些模型，以便AWS客戶可以使用它們來建立自己的應用程式。這種合作關係可能會吸引有抱負的開發人員選擇AWS，而不是微軟Azure等競爭對手的雲端。

在市值2兆美元的公司中，亞馬遜的營收比其他所有公司都多，但它的市銷率(P/S)卻是所有公司中最低的。此外，華爾街認為亞馬遜今年的每股盈餘將達到4.18美元，與2023年相比，這將是44%的驚人成長。

AWS仍是該公司最賺錢的業務，但其電子商務業務正受益於其配送網路的改進，這降低了其服務成本指標(履行訂單的成本)。考慮到電子商務仍然是亞馬遜最大的收入來源，這些縮減的成本可能會導致整個組織的獲利能力持續長期成長。

亞馬遜的股價目前可能接近歷史最高水平，但我對Citadel最近買入亞馬遜並不感到意外，因為該公司股價還有很大的上行空間。

2. Oracle：業界領先的AI資料中心基礎設施

科技巨頭(包括亞馬遜)正在競相建造更多的資料中心，以滿足人工智慧開發人員對運算能力不斷增長的需求。甲骨文經營著業內最好的人工智慧基礎設施，比競爭對手更便宜、速度更快。

Oracle的超級叢集技術讓開發人員將Nvidia的gpu擴展到32,768個，並且很快就會增加到65,536個。更多的gpu可以轉化為更大的人工智慧模型，從而在聊天機器人和虛擬助理等人工智慧應用中實現更先進的功能。相較之下，亞馬遜一些最好的人工智慧基礎設施提供的叢集只有2萬個gpu，甚至Meta平台最新的資料中心也有大約2.4萬個gpu的叢集。

此外，甲骨文獨特的隨機直接記憶體存取(RDMA)網路技術可以在伺服器和裝置之間傳輸數據，比傳統的乙太網路快得多。由於人工智慧開發人員通常按分鐘支付運算能力，因此更快的處理速度可以顯著降低成本。去年，甲骨文執行長拉里·艾里森表示，該公司最新的Gen2基礎設施可以以兩倍於競爭對手資料中心的速度和一半的成本訓練人工智慧模型。

甲骨文目前正在建造新的資料中心，以滿足OpenAI、Cohere和 Elon Musk的xAI等領先開發商的需求。在最近的2024財年第四季(截至5月31日)，該公司的剩餘履行義務(訂單積壓)年增44%，達到創紀錄的980億美元。其中包括來自30個不同客戶的價值125億美元的新人工智慧交易，這些客戶正在等待更大的容量上線。

甲骨文第四季的總營收與去年持平，但甲骨文雲端基礎設施(OCI)部門的營收為20億美元，年增42%。考慮到我上面提到的積壓訂單的規模，這個數字在未來幾年有望大幅成長。

甲骨文的股價今年上漲了39%，創下歷史新高，但仍然很便宜。其本益比僅26，比納斯達克100指數32.7的本益比低20%。甲骨文目前的股價也比輝達便宜了65%，輝達的本益比為76倍。

因此，錯過輝達驚人表現的投資者仍然可以透過甲骨文的股票在人工智慧領域找到投資回報。考慮到Appaloosa累積股票的速度之快，大衛泰珀和他的團隊似乎發現了一個便宜的機會。（北美洲財經）

美國所謂的“放低身段”，實則是一場危險的遊戲。

二戰以來，美國享有全球霸權地位，凡對其地位構成威脅的國家，都會一以貫之地打壓，打壓對象的區別只是在於“體制內”還是“體制外”。在美國看來，中國就是一個“體制外”的挑戰者，美國認識到“單挑”中國實在有心無力，於是轉而“謙卑”態度，試圖拉攏亞太和印太地區國家，在經濟和安全等各領域對華圍遏。

然而，在美國“慷慨武裝”下，中國的周邊國家真的會繼續追隨美國嗎？鄭永年認為，這些國家和美國之間的關係是一種互為“工具”的關係。當越來越多的國家擁有了足以左右事態發展的能力的時候，世界權力的多極化和多元化便不可逆轉，不由美國分說。

01  美國對中國進行    “體制外”的打壓模式

二戰以來，美國確立了其在全球範圍的霸權地位，維持這一地位因此也成了美國外交政策的重中之重。每當美國認為有那一個國家對美國的霸權地位構成了挑戰，無論是局部的還是全方位的，那麼美國必然會“死磕”那個國家，直至美國相信其取得了最終的勝利。無論對“體制外”的挑戰者還是對“體制內”的挑戰者，美國都會死磕到底。“體制外”的挑戰者如蘇聯，美國用了半個世紀的時間和蘇聯對峙，直至蘇聯的解體。“體制內”的挑戰者如日本、德國和法國，當這些國家的某些領域對美國構成挑戰的時候，美國也不手軟，把這些國家打壓下去，儘管這些國家都是美國的盟友。所不同的是體制內外的打壓方法方式。

對體制內的打壓，美國往往手下留情，留一條“活路”給這些國家。因為是盟友關係，被打壓的那個國家往往可以在美國的體制內找到為自己說情的政治力量。例如在打壓日本的問題上，美國商務部是打壓的主角，但美國國務院甚至軍方都可以為日本“說情”。對體制外的打壓則全然不同了，美國的打壓是全方位的，毫不留情，直至徹底打倒對方為止。儘管美國是否可以如期所願打倒對方是未知數，但美國的“死磕”精神是可以預期的。

美國對今天中國的打壓便是典型的“體制外”的打壓。美國官方已經把中國界定為有意志、有能力在全球範圍內對美國構成競爭和挑戰的國家。在川普任總統期間，美國政府已經明文提出了所謂的“全政府模式”（the whole-of-government approach），和“全社會模式”（the whole of society approach）來應付中國——前者指政府各官僚部門之間、聯邦政府和地方之間的協調，而後者指政府和社會部門之間、正式組織和非正式組織之間的協調。拜登上台之後，儘管美國沒有公開強調這兩種方法，但並不等於美國打壓中國有所緩解；恰恰相反，美國打壓中國的方式變本加厲，而且更加精準了。美國提出了三個領域的三種不同方法，即合作、競爭和對抗，在該合作的領域就合作，在該競爭的領域就競爭，在該對抗的領域就對抗。在這個方法引導下，儘管中美雙方也存在著一些對話和合作的領域，但總體趨勢並沒有穩定下來，衝突的要素經常浮上檯面。

2021年2月24日，美國總統拜登在美國華盛頓白宮國宴廳，手持半導體晶片發表講話（圖源：路透社）

簡單地說，正如在美蘇冷戰期間應付蘇聯一樣，今天美國所做的一切都是為了應對中國的崛起。

美國打壓中國是全方位，也是全球範圍內的。通過重新組建排他性的“團團夥伙”，把中國排擠出各種區域和世界組織體系之外，例如“晶片聯盟”和其他各種經濟貿易聯盟。通過用政治方法把中國“移除”出“開發中國家”；把中國排擠出“全球南方”，同時塑造“全球東方”的概念——將中國、俄羅斯、北韓和伊朗綁架在一起。通過制定以美國為中心的全球基礎設施建設規劃和中國的“一帶一路”競爭，破壞中國的“一帶一路”倡議。

儘管如此，美國“死磕”中國的核心依然在亞太地區或者印太地區。

美國想要“死磕”中國，這也非常容易理解。很簡單，亞太地區早已經成為全球經濟的核心。不僅美國，越來越多國家的戰略都必須考慮到亞太地區，甚至向這個地區轉移。在過去數十年間，亞洲經濟的穩步崛起是世界公認的。今天，僅中國一國就生產了全球約35%的製成品，是美國的三倍，而日本、韓國和印度也加入了產量排名前七位的行列。與此同時，亞太地區各國還出現了迅速壯大的新中產階級消費者，推動地區貿易的激增。這些變化一方面使得美國市場的重要性下降，另一方面讓世界各國和更多亞洲國家建立了更緊密的經貿聯絡。所有這些變化一方面使得亞洲的經濟實力超過了世界上其他地區，另一方面也使得亞洲成為世界地緣經濟的重心。

2020年全球製造業份額（按總產值計算）（圖源：OECD TiVA 資料庫，更新至2023年）

在亞太地區，美國在經濟上已經沒有了優勢。即使在軍事上，美國也很難像過去那樣具有絕對的主導權了。儘管在全球範圍內，美國的軍力依然具有無可匹敵的優勢，例如美國的軍費遠超其他所有國家軍事預算的總和。但是，在亞太地區則不然，因為在這個地區，中國現在擁有更多的軍艦。在高超音速武器方面被視為處於領先地位，而且有更多的工廠可以在必要時隨時擴大軍工生產。在亞太地區，中美兩國的軍力具有很大的不對稱性質。一方面，中國並沒有像美國那樣的全球地緣政治考量，可以專注於本區域；另一方面，如果美國把其戰略重點完全從其他地區轉移到本區域，那麼就會造成其利益在全球範圍內的崩塌。

儘管美國在歐巴馬政府期間就提出了“重返亞洲”（Pivot to Asia）的戰略，但在接下來的相當長的一段時間裡，美國面臨難以解決的矛盾，外交政策也發出了相互矛盾的訊號：一方面，美國要把戰略轉移到亞太；但同時，美國又難以從其他地區脫身，並且似乎也很難放棄其他地區的利益。因此，儘管美國的政策表面上咄咄逼人，但“重返亞洲”戰略從未真正實現過。

川普政府是美國戰略的一個轉折點。川普並不想隱瞞美國在國際舞台上力不從心的局面，假裝美國還有能力主導全球事務。因此他任總統期間，對美國外交政策作出了二戰以來最激進的變革：一方面斷崖式地減少美國對國際事務的承諾，甚至從國際組織和條約“退群”；另一方面用最劇烈的方式調整了美國的對華關係。自川普開始，中美關係的各個主要領域，包括經貿、意識形態和地緣政治，都發生了“自由落體”式的變化。

但是，對美國而言，其對華政策的這種劇烈變化又產生了新的矛盾：美國一方面想遏制和圍堵中國，但同時又害怕和中國產生直接的衝突。遏制和圍堵中國是有巨大風險的，搞不好就會發生正面衝突。在這方面，美國實際上是有和中國發生直接衝突的需要的。在美國冷戰派看來，美國遏制和圍堵中國最有效的方法便是正式形成亞洲版“小北約”，但如果沒有中美之間的直接衝突，那麼這個“小北約”就很難形成。因為如果沒有正面的衝突，美國就很難強迫東盟國家作“選邊站”的選擇。美國在南海和台海的諸多作為便有誘導中美發生衝突的意涵。在南海和台海，一旦中美發生衝突，即使不是兩國的直接衝突，也會是“代理人”式的衝突。但是，從很多方面來說，現在和中國的直接衝突並非美國的理性選擇。最直接的原因在於美國已經陷入了多個區域性衝突，包括俄烏戰爭和以色列-哈馬斯衝突等，分身乏術。更為重要的是，經驗表明，因為美國利益深度嵌入各個區域，要全然脫身幾乎是一件不可能的事情；如果美國要“硬脫嵌”，那麼就會導致其在全球範圍內的利益損失和聲譽掃地。這一現實說明了，如果美國能夠如其所願，把戰略轉移到東亞，專門應付中國，那麼其在全球的利益會遭受巨大的損失。

美國應付這一新矛盾的方式便是拜登政府近年來所施行的美國對華政策，即一方面搞遏制和圍堵，另一方面又致力於設定所謂的“護欄”政策（Guardrails）。

更為重要的是，在“護欄”政策的基礎之上，美國正在改變其長遠的對華策略——也就是減少和中國直面衝突的機會，而轉向（正如拜登政府所宣稱的）“營造中國的周邊環境”。

美國意識到，中國畢竟不是冷戰時期的蘇聯，今天的中國已經成為一個經濟巨人，是印太地區大多數國家最重要的貿易夥伴和主要投資國。美國很難再用往日應付蘇聯的方法來應付中國了。

美國商務部宣佈“護欄”規則的最終規定（圖源：美國商務部國家標準與技術研究所官網）

03  在“中國的後院”，    美國放低姿態加強與盟友合作