西安：以漢服為載體激活文旅消費新動能
2025-10-29 11:26 4,624次浏览文/馮玲玲 由世界黃金協會發布的2025年二季度《全球黃金需求趨勢報告》顯示，二季度全球黃金需求總量(包含場外交易)達1249噸，同比增長3%；以價值計，同比躍升45%至1320億美元，創下歷史新高。 在全球經濟與地緣政治形勢依舊複雜的當下，黃金需求展現出韌性。但該報告同時指出，全球央行購金雖態勢延續，但節奏有所放緩。 作為近年來黃金需求增長的核心引擎，央行購金動向的變化釋放了哪些信號？又將如何影響黃金市場？ 黃金需求韌性從何而來？ 隨著全球市場波動加劇，黃金作為避險資產和投資組合多元化工具的屬性凸顯。 「投資人的避險需求和央行買入黃金儲備的需求，是當前推動黃金需求增長的首要動力。」工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林對國是直通車表示。 投資需求方面，二季度全球黃金ETF流入量達170噸，與2024年同期的少量流出形成對比。在一季度創紀錄的流入量支持下，上半年全球黃金ETF需求總量達397噸，創下自2020年以來的最高上半年紀錄。 實物黃金投資同樣表現亮眼。二季度金條與金幣投資總量同比增長11%至307噸。其中，中國投資者領跑全球，金條與金幣需求同比激增44%至115噸。 不過，高金價導致金飾需求持續萎縮。二季度全球金飾消費量同比下降14%，逼近2020年的低谷水平。但以價值計，全球金飾消費金額依然上漲，二季度達360億美元。 在需求增長的同時，黃金供應端同樣呈現增長態勢。隨著金礦產量小幅增長並創下二季度歷史新高，黃金總供應量同比增長3%至1249噸。 央行層面，全球央行延續購金態勢，二季度共增儲166噸。在持續的全球經濟與地緣政治不確定性條件下，購金量仍處於高位水平。世界黃金協會調查顯示，95%的受訪央行預計未來12個月內黃金儲備將進一步增加。 北京師範大學教授萬喆認為，二季度黃金需求增長是投資需求擴張、地緣風險、美元信用弱化三重因素共振的結果。機構與個人投資者同步增配黃金，反映市場對宏觀不確定性的防禦心態，而地緣衝突和美元體系動搖則進一步推高了避險情緒，吸引全球大量資本湧入黃金市場。 購金「減速不減勢」 在全球黃金需求整體向好的背景下，全球央行的購金行為呈現微妙變化。 儘管二季度央行購金總量仍保持高位，但增速有所下滑。報告顯示，二季度全球央行黃金增儲量同比減少21%。 此次購金前五的央行或主權基金為：波蘭央行、亞塞拜然國家石油基金、土耳其央行、哈薩克斯坦共和國央行和中國央行。 在萬喆看來，全球央行購金節奏放緩是短期戰術調整與長期戰略堅持的平衡結果，核心原因有三： 首先是高金價下的成本控制。今年上半年，國際金價整體走高。其中倫敦現貨黃金價格累計上漲25.7%，創下2007年下半年以來的最大半年漲幅。央行選擇暫緩增持以避免高位接盤。 其次是儲備目標階段性達成，降低緊迫性。經過近年持續增持，央行優化儲備結構的階段性目標基本實現，轉而進入戰略目標再評估與長期優化階段，購金行為更趨審慎。 再次是流動性管理需求。哈薩克斯坦等部分央行在高金價環境下進行戰術性拋售，通過投資組合再平衡維持流動性，是高波動市場中的靈活操作策略。 地緣政治緊張局勢的階段性緩和，也在一定程度上影響了央行的購金決策。 世界黃金協會報告提到，進入二季度下半段，部分地緣政治緊張局勢出現緩和跡象，市場避險情緒有所降溫，這也在一定程度上降低了央行短期內大規模增持黃金的緊迫性。 受訪專家表示，央行購金節奏調整僅是「戰術暫停」，而非趨勢逆轉。一旦地緣風險進一步升級，央行購金很可能重拾增長勢頭。 市場影響幾何？ 西班牙對外銀行亞洲首席經濟學家夏樂分析，從歷史周期看，央行購金行為往往引領市場趨勢。短期來看，央行購金節奏放緩或引發投資者熱情與信心波動，但地緣衝突長期化仍支撐黃金配置價值。 萬喆認為，短期來看，央行購金節奏放緩疊加部分央行拋售行為，一定程度上壓制金價上行空間。但長期來看，黃金作為戰略資產的定位持續強化，仍支撐黃金市場結構性牛市。 另一方面，從供需結構來看，投資需求逐漸成為市場主導力量。以中國、印度為代表的新興市場，黃金需求從首飾消費主導轉向「投資+消費」雙驅動，「這一結構性變化將深刻影響金價長期走勢」。 萬喆指出，影響金價未來走勢的關鍵變量有三： 一是美聯儲降息路徑與實際利率變化； 二是熱點地區地緣政治衝突演變； 三是中國、印度等新興市場投資與消費的持續性。 「黃金市場並非單純由央行購金驅動，所以央行購金減少並不一定影響黃金價格波動。」盤和林說，但若無全球經濟風險擾動，那麼央行購金減少會導致金價橫盤甚至下跌，影響投資人對金價的信心。 未來走勢方面，世界黃金協會資深市場分析師Louise Street表示，今年下半年金價可能會在相對窄幅的區間內震蕩。若全球經濟或地緣政治局勢出現任何實質性惡化，將推動金價再度走高。 8月4日，花旗上調未來三個月黃金價格預期區間至每盎司3300-3600美元，此前預期為每盎司3100-3500美元。
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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