很明显，在 ChatGPT 和基础模型之外，他们想要更多。 「 我们的目标并不是做「超级 App」，而是要构建一个真正强大的 AI 超级系统。 」 在 a16z 最近的访谈中，Sam Altman 描述了他们的目标：一个集前沿研究、超大规模基础设施和消费级 产品于一体的超级系统。 一个人人会使用的个人 AI 订阅服务，用户不仅能在 OpenAI 的消费产品里使用它，还能用它登录许多 其他服务，未来某个时候，还可以通过专用硬件来使用它。 一个无处不在的 ChatGPT，一个整合了产品、基础设施和硬件的超级公司。 访谈中，Altman 还分享了很多他对于业务的实际思考，包括对于不同业务的底层逻辑思考、现在的产 品策略是什么、为什么要做 AI 基建、Sora 的盈利模式、对于 agent 的看法等等。 超 14000 人的「AI 产品市集」社群！不错过每一款有价值的 AI 应用。 Apps 和 ChatGPT 的结合非常棒。未来，开发者会找到一种非常适合他们的新分发机制。 iPhone 就是一个垂直整合的例子。我认为 iPhone 是科技行业有史以来最了不起的产品，而且它实 现了极高的垂直整合度。 关于护城河，我觉 ...

文章核心观点 - AI发展速度远超社会适应能力，但社会在短暂恐慌后会迅速适应并提高要求，此模式将在科学发现等领域重演 [1][28] - AI技术正催生新的分发平台、开发范式和企业形态，将极大丰富软件生态并显著缩短创新周期 [1][19] - AI在绝大多数具备经济价值的工作上超越人类以及做出新颖科学发现是AGI的关键里程碑，公司正朝此目标迈进 [26][27] AI发展与社会适应 - AI发展一日千里，图灵测试等里程碑已迅速成为现实，社会适应速度相对滞后 [1][5] - 社会对AI里程碑的典型反应是短暂恐慌后迅速适应，并开始要求AI更快更好 [1][5] - 同样模式预计将在AI做出科学发现等领域重演，人们将很快习惯AI能迅速做出科学发现 [1][28] ChatGPT应用与新分发平台 - ChatGPT应用被视为下一个重要分发平台，开发者可通过Apps SDK在其上构建应用 [1][8] - ChatGPT已拥有8亿周活跃用户，潜力巨大 [8] - 未来或将出现全新分发机制，依赖ChatGPT的智能推荐而非用户被动搜索 [1][9] - 公司正在发布文档指导开发者如何最大化应用被推荐的概率 [10] Agent Builder无代码革命 - Agent Builder允许用户通过无代码方式构建复杂AI代理，极大降低开发门槛 [1][12] - 用户可通过可视化构建器上传文件、授权数据源或直接告知需求，几分钟内完成部署 [12][13] - 无代码革命将极大丰富软件生态，显著缩短创新周期，使验证和迭代创意的周期无限缩短 [1][19] - 模型能力在22-23个月内取得长足进步是核心突破 [12] 零人公司与AI代理自主性 - 完全由AI运营的十亿美元级公司（零人公司）在未来几年内出现被认为是可能实现的 [1][20] - AI代理处理任务时长飞速进步，从能处理一天工作到胜任一周工作预计已为时不远 [20][21] - 实现更高自主性的关键技术瓶颈在于更智能的模型、更长的上下文窗口和更优越的记忆能力 [21] - Codex在处理任务时长方面的改进速度令人震惊 [21] 创业机遇与护城河构建 - 掌握当前AI知识的20岁年轻人面临前所未有的广阔机遇空间，堪称创业与创新的黄金一代 [1][22] - 建立公司护城河的关键在于"独特性"，需找到与产品、技术、市场和时机完美匹配的要素 [22] - 独特优势往往在实践中发现，ChatGPT的记忆功能是意外涌现的竞争优势 [23] - 建议从实践中学习，"让战术引领战略"，从奏效的事情做起并演变为战略 [22] 模型性能与AGI定义 - 在GPQA基准测试中，GPT-5表现落后于Claude Opus，但公司对发布此类排名持开放态度 [1][25] - 竞争能激励进步，但基准测试结果不会改变GPT-6的核心战略方向 [25] - AGI标准定义为在绝大多数具备经济价值的工作上超越人类，以及能够做出新颖科学发现扩展人类知识总量 [1][26] - AI开始做出微小但新颖的科学发现是当前最具AGI特征的重要进展 [27] AI应用场景与商业模式 - Sora作为独立应用发布，旨在将其娱乐属性与ChatGPT的个人和社交体验区分开 [3][43] - Sora应用中的Cameo功能可能探索为用户提供收入分成的模式，商业模式可能包括按次付费或广告驱动 [3][36][37] - 公司致力于打造卓越的AI超级助手，而非复制中国的"万能应用"模式 [3][42] - 语音被视为重要交互界面，未来设备将支持更直接、更精准的语音交互 [3][45] AI对社会与工作的影响 - AI将深刻改变对工作的定义，知识型工作将首当其冲，新的社会契约将应运而生 [3][39] - 经济本身会自我修正，能更高效利用AI的个人和公司将比其他人更有能力塑造未来 [30] - AI可能产生低投入、高返工率的"工作废料"，但这是所有工具使用不当的普遍现象而非AI原罪 [1][29] - 面对能力超强的AI模型，建立一个全球性框架以降低灾难性风险至关重要 [3][41]

公司资本市场表现与财务业绩 - 公司于2025年6月30日登陆港交所，被称为“港股AGI第一股”，并于同年9月被纳入恒生综合指数及港股通标的 [1] - 2025年上半年营业收入达4.05亿元，同比增长20.2% [1] - 大模型相关业务收入同比激增457.4%至9876万元，占营业收入比重接近25% [1] - 医疗业务单客户收入同比大增116.2%，保险行业理赔审核服务收入暴增1386.8% [1] - 丽奥资产管理给予公司“买入”评级，目标价为915.39港元 [1] - 2022-2024年，公司营收复合年增长率达25% [4] 技术发展与战略布局 - OpenAI发布的Sora2实现了“物理现实交互”能力与画面音效精准同步，标志着多模态技术进入“物理可信”阶段 [2] - 公司打造的“云知大脑”整合了多模态感知与生成、知识图谱、物联平台等核心组件 [2] - 公司通过大模型蒸馏技术将模型参数压缩至0.5B以内，实现了高性能、低延迟的端侧部署，并应用于吉利博越L等车型的智慧座舱 [2] - 公司的“云端一体+多模态融合”技术架构可与Sora2的API开源生态形成互补 [2] - 医疗行业专用大模型UniGPT-Med-U1在MedBench测评中稳居第一，可将医学影像、病历文本与语音诊断数据深度融合 [3] - AI芯片累计出货量已突破1亿颗 [4] 商业化应用与市场拓展 - 公司业务聚焦医疗与日常生活两大核心场景，其“AI+行业”模式展现出高成长性 [1][3] - 在智慧医疗领域，多模态技术可为临床诊疗提供支持，未来结合Sora2能力可实现手术AI模拟演示和病情动态可视化 [3] - 在智慧座舱领域，现有语音交互系统与Sora2的场景生成技术结合，能根据用户指令生成个性化出行场景视频 [3] - 公司与广西卫健委达成战略合作深化“AI+医疗”落地，并通过共建东盟总部项目与瓦努阿图政府合作将技术推向国际市场 [3] - 公司发展受益于《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的政策指引 [3] 行业趋势与公司定位 - Sora2的发布被业内称为“创造力领域的ChatGPT时刻”，揭开了多模态竞争的序幕 [2][4] - 公司被市场视为AI赛道中为数不多的稳健标的，其估值逻辑聚焦于作为AGI时代领跑者的长期潜力 [1][4] - 公司凭借十三年技术积淀、清晰的商业化路径与资本市场加持，站在新的增长起点 [4] - 公司发展战略为“技术研发为核、行业应用为翼、资本助力为桥”，旨在将技术浪潮转化为商业价值 [5]

文章核心观点 - 有玩家在《我的世界》游戏中成功利用红石电路构建了一个功能完整的GPT模型，该模型具备500万个参数并能进行简短对话 [4][6][8] - 这一技术演示展示了在非传统计算环境中实现复杂人工智能模型的巨大潜力，标志着游戏平台计算能力的突破 [10][35][50] 技术实现细节 - 构建的GPT模型拥有5,087,280个参数，在Python中使用TinyChat数据集训练，具备词嵌入、位置编码、多头注意力等完整架构 [6][14][19] - 模型技术规格包括：嵌入维度240、词汇量1,920个token、6层网络结构、5个注意力头、上下文窗口64个token [21][22] - 模型权重大部分量化为8位，嵌入层和LayerNorm权重分别以18位和24位存储，整个结构占据1,020×260×1,656方块体积 [23][24] - 当使用高性能红石服务器将tick速率提升40,000倍时，模型可在约2小时内生成一个回复 [22] 构建方法 - 构建流程包括：在电脑上训练小型GPT并压缩权重，将计算方法翻译成红石编码，定义可复用电路模块，通过编译器脚本映射模型 [26][27][28][29] - 利用WorldEdit等工具批量铺设，使聊天信息转化为红石信号，通过时钟脉冲推动信号处理最终生成输出 [30] 红石电路基础 - 红石电路基于数字逻辑原理，信号状态对应二进制（通电1/不通电0），可构建与门、或门、非门等逻辑门 [33][34] - 逻辑门组合可构成加法器、计数器等复杂电路，甚至搭建简单CPU，实现从基础信号到完整运算系统的构建 [34][35] 《我的世界》计算生态 - 社区已在游戏中实现多种计算应用：卷积神经网络识别数字、可运行俄罗斯方块等游戏的CPU、图形渲染、互联网模拟 [38][40][46] - 存在专门教程教授如何在游戏中构建计算机，展示了该平台作为计算实验环境的广泛可能性 [48]

AI在中国旅游行业的应用现状 - 2025年下半年中国旅游行业AI应用正从概念探讨走向规模化落地，深刻改变旅行者计划制定方式和旅游企业经营管理模式[2] - 2024年上半年53%受访企业使用AI，下半年仅微增至54.1%，表明企业内部AI应用进展缓慢[5] - 调研基于3000份样本，涵盖酒店、航司、景区、旅游科技等多领域企业，按规模分为千人以上、500-1000人、50-200人三档[4] 不同规模企业的AI应用差异 - 大型企业（1000人及以上）AI应用率从80.6%降至74.4%，可能因初步尝试后对项目进行评估优化[6] - 中型企业（200-500人）AI应用率从38.5%大幅提升至53.3%，50-200人规模企业从40.7%增长至48.0%，成为推动AI普及的主要力量[6] - 小微企业（50人以内）AI应用率从45.7%降至27.3%，面临资金不足、技术人才缺乏和实施经验欠缺等障碍[6] 不同行业领域的AI应用分化 - 第一梯队为技术密集型航司领域，AI渗透率远超其他行业[7] - 第二梯队为商旅企业与旅游科技公司，对新技术敏感度高、决策链条短[7] - 第三梯队中OTA、旅游局/协会、景区/乐园积极追赶，酒店、旅行社/票务代理明显落后，租车及MICE公司尚未起步[8] 企业所有制与AI应用特点 - 央企AI使用率较高源于国家对自主可控系统的要求，过去一年采购大量AI一体机等设备[9] - 外企AI使用率较高受总部全球技术战略推动，落地速度快[9] - 调研企业均为个体在使用AI，不等于企业内部已跑通端到端的AI工作流程[11] AI应用方向与场景变化 - 76.3%企业将AI重点转向内部运营提效[12] - 门店运营管理应用率从21.3%下降至11.9%，因ROI算不通或替代效果未达预期[13] - 个性化推荐应用率从41%下降至28.8%，因企业认为成本超过收益[14] - 人才招聘场景应用率仅6.8%，下半年进一步下降[14] 企业对AI成熟度的认知 - 46.8%企业认为AI在一两年内就能趋于成熟，仅10%企业认为AI会在长期内逐步走向成熟，近5%企业认为当前已经成熟[16] - 这种判断过于乐观，通用大模型无法解决企业内部具体问题[18] AI破局关键与实施建议 - 企业管理层需对生成式AI重新认知，不能把AI当作纯粹IT项目或"取代人"的工具[19] - 需跨越"三大能力桥梁"：组织提问思考能力、数据领导力和人机协同能力[19] - 应设立单独的AI PM Office，像推进数字化转型一样对相关流程进行闭环管理[23] - 可参考微软设置"AI贡献度"绩效指标，要求重要岗位员工将80%时间用于推动与agent协作[23] 成功案例与效率提升 - 阿里商旅AI提供多智能体驱动的AI商旅解决方案，包括员工差旅AI助手和企业管理AI助手两大模块[19] - 可帮助企业减少约20%差旅相关浪费，同时将员工行程规划效率提升90%以上[19] - 员工端仅需输入"事由、时间、地点"三个信息，即可在5分钟内生成符合企业差标的完整行程[19]

亚太及美股市场动态 - 10月2日早盘亚太市场全线爆发，韩国首尔综指涨幅扩大至3%，日经指数一度涨超1%，港股恒生指数、恒生科技指数及A50均大幅上涨 [2] - 美联储降息预期增强及AI技术突破是驱动市场上扬的主要因素 [2] - 北京时间10月3日凌晨美股三大股指均创历史最高收盘纪录，OpenAI热度推动科技股上扬 [2] OpenAI产品发布与战略 - OpenAI在48小时内推出“即时结账”功能和独立社交应用Sora App，公司估值达5000亿美元 [2] - “即时结账”功能挑战亚马逊电商利润区，Sora App以“AI版抖音”姿态进入社交媒体赛道 [2] - 新产品旨在实现130亿美元营收目标，以缓解亏损压力 [2] 美联储政策与经济数据 - 美国政府停摆导致9月非农就业报告未能如期公布，为美联储货币政策路径增添不确定性 [3] - 多位美联储官员发声，杰斐逊称美国经济增长放缓，劳动力市场走软，通胀仍略高于目标 [3] - CME“美联储观察”显示市场预计美联储10月降息概率高 [3] 固态电池行业进展 - 中国固态电池领域进展迅速，中科新能源首条20Ah车载固态电池中试生产线投产，国轩高科准固态电池实测表现稳定 [3] - 宁德时代等头部车企公布量产规划，日本丰田固态电池量产计划延迟，本田削减电动车研发预算 [3] - 中国企业在固态电池领域后来居上，打破日本“领先20年”的说法 [3] 黄金市场表现 - 10月2日现货黄金触及纪录峰值后急转直下，单日震荡幅度接近2% [3] - 市场波动源于美联储官员表态和美国政府停摆导致关键经济数据发布推迟 [3] - 高盛仍看好黄金，认为其2026年中期目标价有上行风险，长期上涨逻辑未变 [3] 伯克希尔哈撒韦公司治理 - 伯克希尔·哈撒韦董事会修改公司章程，将董事长和CEO职位分开，为格雷格·阿贝尔2026年初接替沃伦·巴菲特担任CEO铺平道路 [4] - 巴菲特将继续担任董事会主席 [4] - 公司本周宣布以97亿美元收购西方石油旗下化工业务OxyChem [5] 中国国庆档电影市场 - 今年国庆档有13部影片上映，数量和类型丰富，《志愿军：浴血和平》和《浪浪人生》提前上映 [5] - 市场趋势从“类型扎堆”变为“精准找受众”，从“靠明星阵容”变为“靠口碑说话” [5] - 犯罪片成为“黑马聚集地” [5] 港股板块异动与公司减持 - 10月3日港股市场整体下跌，但大众公用股价逆市大涨，盘中涨幅一度超30%，因其参股深创投，后者投资了宇树科技和摩尔线程 [5] - 同日核能概念股集体异动，中核国际等涨幅明显，近期核能领域利好不断 [5] - 9月27日至10月1日103家公司发布减持公告，新易盛董事长拟转让套现41.81亿元，东方财富董事长妻子、父亲联袂转让套现约64亿元 [5]

新产品发布 - Meta推出内嵌于Meta AI应用中的AI短视频信息流Vibes [1][17] - OpenAI发布Sora 2视频生成模型，并同步推出独立应用"Sora By OpenAI"，可在苹果iOS应用商店下载 [1][3] - Sora 2模型在遵循物理世界规律方面优于初代，能同步生成音频，但OpenAI承认该模型远非完美且存在很多错误 [3] 产品功能与用户体验 - Sora应用采用竖屏视频信息流设计，界面与抖音或TikTok高度相似 [6] - Sora应用的核心功能是"Cameo出镜秀"，允许用户录入自己的样貌与声音信息，或将已有AI档案的好友通过@用户名的方式生成深度伪造视频 [8][10] - 用户可通过文字指令或上传手机相册图片生成视频，Sora 2生成的视频动作流畅、物理精确度高、镜头切换自然，几乎可以以假乱真 [8][12] - Vibes功能允许用户浏览AI生成视频获取灵感，使用Meta AI的媒体工具创作视频，并一键分享至Instagram等平台 [17] 市场定位与竞争格局 - Sora独立应用强调娱乐和社交属性，而Vibes和Character.AI的Feed等产品更侧重于创作者社区 [18][20][27] - Meta的Reels短视频内嵌于Instagram等平台，月活用户已超过10亿，其广告业务在最新季度财报中创造465.6亿美元营收，Reels观看时长同比增长20% [17] - eMarketer预测2025年Instagram在美国的广告收入将达到320.3亿美元，首次超过Facebook [17] 用户反响与市场关注 - Sora应用目前需要邀请码登录，每个新用户最多获得4个邀请码，二手交易平台价格在1元至10元之间 [5] - Vibes推出后遭到用户强烈批评，Meta超级智能实验室负责人官宣帖文的最高赞评论获得4.4万次点赞，指责该产品是"没有人想要的糟糕无意义的狗屎" [22][23] - 部分用户对Sora应用表示兴奋，认为其创意和社交功能有潜力，但也有人质疑OpenAI从AGI研究转向开发"无限AI垃圾制造机" [2][25] 商业化与财务背景 - OpenAI上半年收入为43亿美元，亏损135亿美元，ChatGPT拥有7亿用户但付费转化率不到3% [27] - Sora应用尚未有明确的商业化路径，OpenAI提及后续信息流将引入算法机制和"货币化模型"，ChatGPT的Pro用户可使用Sora 2 Pro生成更高质量视频 [27] - 如果Sora应用成功吸引用户，有望为OpenAI开拓新的广告收入来源，类似抖音发展出的直播电商和网红经济 [28]

文章核心观点 - AI短视频应用领域出现重要进展，OpenAI和Meta相继推出新产品，标志着“AI版抖音/TikTok”可能拉开序幕 [1][2][3] - OpenAI推出的Sora独立应用在产品形态和娱乐社交功能上更具创新性，而Meta的Vibes则相对保守，更侧重于创作者社区 [31][46] - Sora应用的核心亮点在于其“Cameo出镜秀”功能，能将真实人物融入AI视频，这被认为是推动AI视频从创作者工具向大众娱乐应用进化的关键 [15][47][48] OpenAI Sora 2模型与应用 - Sora 2是OpenAI时隔19个月迭代的视频生成模型，在遵循物理世界规律和同步生成音频方面有提升 [6][7] - 模型表现惊艳，动作流畅度、物理世界精确度、镜头切换及一致性均达到以假乱真程度，并减少了常见的“平滑塑料感” [21][22] - 随模型一同发布独立应用“Sora By OpenAI”，可在苹果iOS应用商店下载，目前需邀请码登录，新用户最多获得4个邀请码，二手平台售价1-10元 [8][10] - 应用界面设计与抖音/TikTok高度相似，默认进入竖屏视频信息流“为您推荐” [11] Sora应用产品功能 - 应用支持通过文本指令或基于手机相册图片生成视频 [14] - 最关键功能是“Cameo出镜秀”，允许用户录入自身样貌与声音生成AI视频，也可通过@用户名将好友的AI档案融入视频 [15][16] - 该功能被作为核心卖点宣传，应用内已有大量公司CEO萨姆·奥特曼的AI视频，例如其在各种场景“偷CPU” [18][20] - 应用内视频不追求高清晰度，指令输入无需过度纠结精准度，更注重创意 [22][24] Meta Vibes产品发布与市场背景 - Meta在Sora发布前两天推出名为Vibes的AI短视频信息流，内嵌于Meta AI应用中 [2][26] - Vibes旨在帮助用户寻找创意灵感并体验Meta AI的媒体工具，视频流会随时间推移变得更个性化，支持一键分享至Instagram等平台 [28] - 该产品被视为Meta与TikTok竞争的最新尝试，其现有短视频产品Reels月活用户已超10亿，是重要的广告收入来源 [29] - Meta于8月底公布的季度财报显示广告业务营收达465.6亿美元，Reels观看时长同比增长20% [29] - eMarketer预测2025年Instagram在美国的广告收入将达320.3亿美元，首次超过Facebook [29] 市场反应与产品对比 - Vibes推出后受到部分批评，被形容为“AI垃圾制造机”，其官方宣布帖文下出现负面评论，最高赞评论获4.4万次赞 [37][38] - Sora应用同样面临“无限AI垃圾制造机”的质疑，公司CEO回应称展示新技术让人们欢笑和获益是好事 [41][43] - 与Vibes、Character.AI的Feed等侧重于“创作者社区”的产品不同，Sora应用更强调“娱乐”属性 [46] - 公司内部员工起初对AI视频流主意持怀疑态度，但Cameo功能改变了看法，认为其能回归社交平台“朋友与连接”的初衷 [48] 商业化与行业影响 - OpenAI上半年收入为43亿美元，亏损达135亿美元，ChatGPT拥有7亿用户但付费转化率不到3%，公司处于关键转型期并为未来融资铺路 [44] - Sora应用尚未有明确商业化路径，公司提及后续信息流将引入算法机制和“货币化模型” [45] - 目前ChatGPT的Pro用户可使用Sora 2 Pro生成更高质量视频，上一代模型通过付费解锁无限生成权限 [45] - 若Sora应用成功，有望为公司开拓新的广告收入来源，并可能催生新的AI短剧、明星网红周边等生态 [49][50] - 应用内已出现大量使用皮卡丘、海绵宝宝等知名IP生成的视频，版权问题可能成为未来的挑战 [52][53]

机构：东方证券 我们认为公司坚持的开源战略是抢占模型份额的关键战略，开源战略使模型在C 端开发者及B 端企业的 拥有更高的渗透率，将为模型打造更完善的应用生态并抢占B端份额，从而为下一阶段的AI 时代打下更 好的用户基础。看好公司未来在模型应用侧与B 端的渗透空间与潜力。 研究员：项雯倩/李雨琪/金沐阳 公司强化AI 战略地位并加大投入力度，模型技术领先+开源战略带动BC 双端渗透率提升，看好公司AI 云及模型的持续领先地位及阿里云未来的持续提速。预测公司FY2026-2028 营业收入为 核心观点：2025 云栖大会展现了阿里在AI 技术的快速进步与All in AI 的强大战略决心，大语言模型技 术领先地位进一步稳固，多模态大模型更新后进步明显，开源战略公司模型生态与用户渗透均有明显增 长。我们看好公司大模型能力的持续领先与开源战略下的强大BC 双端渗透能力，对应上调阿里云的收 入增速预期，给予目标价205.34 港元，维持"买入"评级 10084/11391/12482 亿元（原FY2026-2028 预测为10049/11256/12129 亿元，因AI 战略深入+模型技术进 步上调阿里云收入增速）， ...

AGIX指数定位与表现 - AGIX指数旨在衡量通用人工智能（AGI）这一未来20年最重要的科技范式转换，定位类似于互联网时代的纳斯达克100指数[2] - 截至统计时，AGIX指数年初至今上涨27.70%，自2024年以来累计上涨86.70%，显著跑赢标普500指数（上涨12.96%和39.29%）和纳斯达克100指数（上涨16.58%和45.53%）[5] - 指数权重构成中，基础设施板块占比最高达39.99%，应用板块占比31.27%，半导体及硬件板块占比23.67%[6] AI技术范式演进 - 当前大语言模型（LLM）存在范式缺陷，主要问题在于缺乏目标驱动能力和实际体验学习能力，无法从连续互动中自主理解世界[10] - 视频模型可能成为重要过渡路径，如Veo 3模型展示出零样本学习能力，通过预测像素序列学习物理和因果规律，具备类似思维链（CoT）的帧序列链（CoF）能力[11] - 生成式视频模型本质上是视觉模拟器，能够预测动作带来的画面变化，为机器人提供视觉直觉，类似人类心理模拟的想象过程[12] - Pieter Abbeel的Daydreamer研究表明，通过"想象"模型算法，四足机器人仅用1小时就学会从仰躺到行走，被推倒后10分钟内学会翻身[12] 资本市场动态 - 北美市场出现动能反转，对冲基金降低方向性风险，全球股票出现净卖出，主要集中在北美和亚洲（日本除外）市场[13] - 美国多空基金净杠杆从59%的高位降至53%，但总杠杆上升至216%，接近近十年高位[14] - 亚洲基金表现领先，月度至今上涨3.2%，而美洲基金面临较大挑战，欧洲基金表现坚挺[15] 行业重要进展 - Oracle将参与TikTok美国业务投资，预计持有约50%股份，并负责开发管理新版TikTok算法，作为安全中介[15][16] - Instagram月活跃用户达到30亿里程碑，较2022年披露的20亿用户增长显著，Reels短视频功能是增长关键驱动力[16] - OpenAI、Oracle和SoftBank将投资5000亿美元新建五座AI数据中心，推进Stargate项目，总容量目标为10吉瓦[17][18] - Marvell Technology CEO表示公司定制芯片业务明年营收无缺口，预计下财年数据中心业务增长率为18%[19] - Cloudflare推出与美元挂钩的稳定币NET Dollar，旨在支持AI驱动互联网的新商业模式[20] - OpenAI在ChatGPT中推出Pulse功能，可在用户睡眠时生成5-10条个性化资讯摘要[21] ETF跟踪误差分析 - 跟踪误差衡量ETF回报与指数回报差异的波动性，是标准差层面的度量，不同于简单的累计收益差异（跟踪差异）[22] - 影响跟踪误差的主要因素包括管理费用、交易成本、现金头寸拖累、抽样误差、估值方法差异等[23][24] - 对于被动型指数ETF，较低的跟踪误差意味着更稳定的指数复制能力，但需结合费用、规模、流动性等指标综合评估[25][27] - 不同类型ETF的跟踪误差水平差异较大，大盘指数ETF可能仅几个基点，而新兴市场或债券ETF可能高达1%以上[26][29]