中國雜交水稻試驗移栽在尼泊爾奇特旺啟動
2025-12-08 17:47 4,963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。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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