行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3] 核心观点 - 美国在人工智能（AI）技术出口方面面临三大战略选择：控制、扩散和杠杆 [6][9][10] - 控制战略主张限制尖端AI技术出口，仅限于少数美国盟友，以防止技术扩散带来的风险 [13][14] - 扩散战略支持快速开发和扩散美国AI技术，强调开放源码和市场竞争的重要性 [25][26] - 杠杆战略则主张利用AI出口作为谈判筹码，换取地缘政治和技术上的让步 [40][44] 控制战略 - 控制战略的核心是防止尖端AI技术扩散到少数美国盟友之外的国家，特别是那些与美国利益不一致的国家 [13] - 实施手段包括出口管制和许可要求，特别是对GPU、计算集群和前沿模型权重的控制 [14] - 该战略的支持者认为，AI技术的突破可能在未来几年内迅速改变全球力量平衡，因此必须严格控制 [15] - 控制战略还涉及将核心战略资产保留在美国及其盟友境内，以防止技术被窃取或滥用 [15][17] 扩散战略 - 扩散战略主张快速开发和扩散美国AI技术，支持开放源码系统，反对对软件实施出口管制 [25][26] - 该战略的支持者认为，限制技术扩散会削弱美国企业的竞争力，并可能导致其他国家加速发展独立的高端芯片供应链 [27][29] - 扩散战略强调利用美国在半导体供应链中的主导地位，抓住当前的时间窗口，迅速在全球AI市场中建立优势 [32][35] - 该战略还认为，AI技术的扩散将有助于传播美国的价值观，如个人隐私、言论自由和知识产权保护 [36] 杠杆战略 - 杠杆战略主张利用AI出口作为谈判筹码，换取其他国家在AI安全、地缘政治等方面的让步 [40][44] - 该战略的支持者认为，美国可以通过出口许可和计算资源交易，推动全球AI安全规范的建立 [42] - 杠杆战略还可以用于换取更广泛的地缘政治让步，如减少与中国的军事合作或支持美国的国际立场 [44] - 该战略的挑战在于如何准确评估美国的谈判筹码，避免过度或不足的让步 [47] 行业趋势与挑战 - 美国在AI技术出口方面的决策将影响全球AI市场的竞争格局，特别是与中国的关系 [6][29] - 中国正在大力投资国内半导体和AI产业，可能在未来成为美国的主要竞争对手 [22][34] - 美国企业面临资本、土地和能源需求的挑战，推动其寻求与外国合作伙伴的合作 [6][32] - AI技术的快速进步可能带来不可预测的安全风险，特别是在多国竞争的情况下 [20][21]

报告行业投资评级 - 报告显示,民主党候选人Kamala Harris在印度裔美国人选民中拥有60%的支持率,而共和党候选人特朗普的支持率为31% [34][35] - 与2020年相比,支持民主党的印度裔美国人有所下降,从56%降至47%,而支持共和党的比例基本保持不变 [23][27] - 印度裔美国人整体偏左倾,55%的受访者认为自己属于左翼阵营,而只有18%认为自己属于右翼 [28][30] 报告的核心观点 - 印度裔美国人群体内部存在明显的性别差异,女性支持Harris的比例为67%,而男性仅为53% [48] - 年龄也是一个重要因素,50岁及以上的受访者支持Harris的比例高达70%,而30-49岁和18-29岁的比例分别为55%和56% [49] - 教育程度对投票倾向的影响较小,与美国整体趋势不同 [49] - 出生地对投票倾向也有影响,在美出生的印度裔美国人更倾向于支持特朗普,而移民则更支持Harris [53][58] 根据相关目录分别进行总结 党派认同和政治倾向 - 47%的印度裔美国人认同民主党,21%认同共和党,26%认为自己是独立选民 [23] - 综合考虑倾向性后,57%的受访者倾向于民主党,27%倾向于共和党,14%真正的独立选民 [27] - 55%的受访者认为自己属于左翼阵营,26%认为自己属于中间派,18%认为自己属于右翼 [28][30] 投票行为 - 60%的印度裔美国人计划投票支持Harris,31%计划投票支持特朗普 [34][35] - 在注册选民中,61%计划投票支持Harris,31%计划投票支持特朗普 [39] - 在众议院和参议院选举中,57%和59%的受访者计划投票支持民主党候选人 [60][61] 对政治领导人的评价 - 36%的受访者强烈支持拜登的工作表现,24%支持,39%不支持 [64] - 印度裔美国人对民主党和共和党持有明显的政治偏好,对共和党人的评价普遍较低 [68][69] - 大多数受访者支持Harris成为民主党总统候选人,51%表示这会增加他们的投票积极性 [74][75] 政策立场 - 通胀/物价和就业/经济是印度裔美国人最关心的两大选举议题,其次是堕胎权 [89][90] - 在一个假设性的慈善捐赠场景中,受访者最倾向于支持气候变化和堕胎权相关的组织 [94][97] - 印度裔美国人不支持共和党的主要原因是认为其对少数群体不宽容,受基督教福音派影响过大,以及在堕胎权等问题上的立场 [101]

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 当前的国际贸易体系存在严重问题,允许和鼓励资本从最需要和最有生产力的地方流向最富裕的地区[5][6][7] - 这种情况导致了美国制造业的衰落,失业率上升,债务增加[6][9] - 这是因为盈余国通过各种间接补贴手段,如货币贬值、压低利率、基础设施投资过度等,补贴本国制造业,从而损害了消费者利益[15][16][17][18] - 这种做法使得盈余国国内需求不足,不得不通过大量出口来消化过剩产能,从而造成了持续的贸易顺差[20][27] - 相比之下,赤字国如美国则被迫为本国消费者买单,制造业竞争力下降[36][39][40] 行业概况分析 - 制造业占GDP的比重:中国28%,美国11%,德国20%,韩国26%[20][21][22] - 消费占GDP的比重:中国54%,美国82%,德国73%,韩国65%[20][21][22] - 盈余国制造业占比高,消费占比低,赤字国则相反[20][21][22] - 这反映了盈余国通过压制国内需求来补贴制造业的做法[27] - 日本在上世纪80-90年代贸易顺差时,制造业占GDP比重达25-27%,后来顺差下降,制造业占比也下降到19%[25]

报告行业投资评级 报告未提供行业投资评级。 报告的核心观点 1) 埃塞俄比亚和苏丹在2018年和2019年分别经历了历史性的民主开放 [1][8] 2) 这些民主开放为美国政府提供了支持民主化并从与这两个大国的关系中获益的难得机会 [1][8] 3) 但最终,这些民主开放都未能导致民主巩固,两国陷入内战 [1][8] 4) 美国错过了支持和平民主变革的机会,通过排斥性和短视的政策加剧了冲突 [1][9] 5) 与此同时,拥有独裁政府的新兴中等大国成功扩大了在埃塞俄比亚和苏丹的影响力 [1][8] 根据目录分别进行总结 背景 - 埃塞俄比亚和苏丹分别在2018年和2019年经历了历史性的民主开放 [1][8] - 这些民主开放为美国提供了难得的支持民主改革的机会,因为这两个国家都是非洲之角地区的重要国家,该地区毗邻红海,是全球贸易的关键海上通道 [1][8] 四个关键教训 1. 与美国对民主的承诺程度保持一致 [12][13][14][15][16][17][18] 2. 考虑新兴大国的作用 [19][20][21][22][23][24] 3. 认识到潜在的结构性因素 [25][26][27][28] 4. 将包容性作为政策和规划的优先原则 [29][30][31] 埃塞俄比亚案例 1) 美国对埃塞俄比亚民主开放的支持缺乏高层次的承诺 [48][49][50] 2) 美国错过了与阿联酋等新兴大国进行协调的机会 [52][53][54] 3) 美国未能充分认识埃塞俄比亚的政治分裂和暴力冲突的潜在风险 [55][56][57] 4) 美国过度支持阿比总理,加剧了排斥性 [59][60][61] 苏丹案例 1) 亚伯拉罕协议的影响扭曲了美国对苏丹民主开放的政策 [82][83][84][85][86][87] 2) 美国对阿联酋和沙特阿拉伯在苏丹民主开放中的破坏性作用视而不见 [88][89][90] 3) 美国高估了平民领导力和民间主导机构在苏丹的潜力 [91][92][93] 4) 美国未能有效支持被边缘化的平民行为者 [94][95][96][97][100]

报告行业投资评级 无相关内容。[无] 报告的核心观点 1. 2022年6月,美国总统拜登和20个国家领导人在洛杉矶共同签署了《美洲移民和保护宣言》(LA宣言),这是一个罕见的团结时刻,为整个美洲地区提供了应对移民挑战的集体方案。[5][6] 2. 2020年新冠疫情期间,拉丁美洲和加勒比地区经济遭受重创,失去工作的移民成为首批受害者,导致整个地区的移民模式发生根本性改变。[13][18] 3. 美国和其他北美国家经济迅速复苏,而南美国家经济持续低迷,这加剧了区域内的二次移民潮。[18] 4. LA宣言提出了三大支柱:稳定移民、扩大合法移民渠道、人道执法,旨在应对整个美洲地区的移民挑战。[56][57][58][59] 分组1 稳定移民 - 5个国家实施了新的移民合法化政策,使数百万移民获得合法地位,获得工作、子女入学等权利。[61] - 国际金融机构和捐助国向前线移民接收国提供数亿美元的经济支持。[62][63] 扩大合法移民渠道 - 6个国家启动了"安全流动倡议",为数十万移民提供合法移民渠道。[64] - 美洲各国还启动了"劳工邻居"计划,大规模扩大区域内的劳工移民。[90] 人道执法 - 美国、墨西哥等国加强了边境执法合作,大幅降低了非法越境人数。[65][66][67] - 巴拿马、哥伦比亚等国增加了对达里恩峡谷的执法力度,打击人口走私犯罪。[67] 分组2 实施挑战 - 经济投资仍然不足,难以真正稳定受影响的移民群体。[71][72] - 一些国家缺乏加强边境执法的政治意愿。[73][74] - 达里恩峡谷非法越境问题仍然严峻,需要区域内更多协调行动。[75][76] 未来发展 - 需要不断培养新的LA宣言支持者,特别是拉美和加勒比国家的领导人。[80][81] - 各国应该继续大胆尝试,进一步推动三大支柱的实施。[83] - LA宣言的三大支柱方法论已经在全球范围内得到认可和采用。[84]

报告行业投资评级 报告未提供行业投资评级。 报告的核心观点 1. 非洲国家过去几十年一直受到结构调整政策的影响,但这种政策已经逐渐失去支持。非洲国家正在寻求更大的自主权和灵活性,以推进自身的社会福利、工业政策、生态目标、国家安全优先事项和发展目标。[5][9][10] 2. 非洲国家在全球经济治理中仍然处于边缘地位,在国际金融机构中的投票权重偏低,难以获得发展融资。非洲国家需要寻求新的融资渠道,如加强国内和区域金融机构、利用汇款等。[12][13][16][17] 3. 非洲国家需要应对气候变化带来的挑战,需要大量公共和私人融资用于减缓和适应气候变化。非洲可以利用自身的自然资本优势,如碳汇,获得相应的财务回报。[18][19][20][21][22][23][24] 4. 减少非洲的非法资金外流对于增加国内资源动员至关重要,但这需要国际社会的合作。[25][26][27][28][29][30] 5. 全球移民治理存在缺失,需要建立更具代表性和公平性的全球移民治理体系。非洲国家应该寻求更好地融入这一体系,并利用移民带来的经济效益。[31][32][33][34][35][36][37] 6. 数字技术为非洲带来机遇,但也加剧了数字鸿沟和全球不平等。非洲国家需要追求数字主权,提高本地创新能力和数据收集能力。[38][39][40][41][42][43] 分组1 - 非洲国家过去几十年一直受到结构调整政策的影响,但这种政策已经逐渐失去支持 [5][9][10] - 非洲国家在全球经济治理中仍然处于边缘地位,在国际金融机构中的投票权重偏低,难以获得发展融资 [12][13][16] - 非洲国家需要寻求新的融资渠道,如加强国内和区域金融机构、利用汇款等 [16][17] 分组2 - 非洲国家需要应对气候变化带来的挑战,需要大量公共和私人融资用于减缓和适应气候变化 [18][19][20][21][22] - 非洲可以利用自身的自然资本优势,如碳汇,获得相应的财务回报 [22][23][24] - 减少非洲的非法资金外流对于增加国内资源动员至关重要,但这需要国际社会的合作 [25][26][27] 分组3 - 全球移民治理存在缺失,需要建立更具代表性和公平性的全球移民治理体系 [31][32][33] - 非洲国家应该寻求更好地融入这一体系,并利用移民带来的经济效益 [34][35][36][37] - 数字技术为非洲带来机遇,但也加剧了数字鸿沟和全球不平等,非洲国家需要追求数字主权 [38][39][40][41][42][43]

报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 - 人工智能(AI)可能会带来一系列灾难性的国际安全风险,包括网络攻击能力的扩散和加速,以及开发化学或生物大规模杀伤性武器的能力 [5] - 如果-那么承诺是一个新兴的框架,用于处理这一挑战:如果一个AI模型具有能力X,则必须采取风险缓解措施Y,如果需要,我们将推迟AI的部署和/或开发以确保缓解措施到位 [5][15] - 如果-那么承诺可以由AI开发商自愿采用,也可能由监管机构强制执行 [5][6] - 如果-那么承诺可以通过两种方式减少AI带来的风险: (a)原型化、战斗测试和建立共识,作为潜在监管框架; (b)帮助AI开发商和其他人制定路线图,了解何时需要采取哪些风险缓解措施 [21][23] 根据目录分别进行总结 如果-那么承诺的示例 - 确定一个触发额外风险缓解措施的能力阈值,即如果AI模型具有能够指导一个恶意行为者成功制造大规模杀伤性武器的能力,则需要采取额外的风险缓解措施 [15] - 如果AI模型具有上述能力,则 (a) 只能使用可靠失败的方法和环境进行部署; (b) 只能将模型存储在极不可能被恐怖分子获得的环境中。如果无法实施这些缓解措施,则不应部署或存储具有该能力的模型 [15] - 这种承诺可以减少具有该能力的模型带来的风险,而不会影响缺乏该能力的模型 [15] 操作化触发条件 - 可以通过各种实验来评估AI模型是否接近触发条件,从理想化的实验到更实用但更简单的测试 [26][27][29] - 评估和解释结果存在一些挑战,如模型在不同提示下的表现差异,以及测试任务难度低于实际关注的风险 [30][31] 操作化"那么"部分 - 部署安全性:训练模型拒绝危险请求,使用AI监控和报告危险请求,从模型中删除危险能力 [33] - 模型权重安全性:采取多种安全措施,如网络和计算安全控制,防止模型权重被盗 [34] - 需要建立第三方审计和监管机制,确保承诺得到遵守 [35][36][37]