全球资管格局生变,上海凭科技与资产优势跃居全球第五

吃瓜电子官网最新热点:全球资管格局生变,上海凭科技与资产优势跃居全球第五

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9月23日,中欧国际工商学院、中欧陆家嘴国际金融研究院联合陆💯家嘴金融城、上海金融业联合会等机构主办“2025全球资管中心😊评价指数发布暨CLF50秋季会议”,发布《2025全球资产管🤔理中心评价指数报告》,显示:纽约继续位居首位,巴黎升至第二,😴伦敦退居第三。值得关注的是,上海今年首次进入全球前五,从去年👍的第七位上升至第五位。其中,在底层资产和增长率指标上,上海均💯位列第三,在资金来源和资管科技方面则排名第六。 中欧陆🚀家嘴国际金融研究院常务副院长、中欧金融学与会计学教授赵欣舸进🔥一步解读:本次指数修订新增了资管科技指标,旨在确保指数体系的🤗与时俱进。技术进步始终是经济增长理论的核心关切。在当前全球资🚀管中心与金融业的演进中,科技已成为关键驱动力。因此,将资管科😎技作为独立领域纳入评估体系正当其时。当前,各资管中心在资管科😂技领域已形成差异化优势。此次引入的资管科技指标,构建了由基础😆层、市场层、创新层与应用层组成的四维评估框架,以全面反映该领😅域的发展水平。 全球格局 “一超多强” 分化明显,上海🤯凭科技与资产优势实现突破 报告显示,2025 年全球资👍管中心竞争态势呈现鲜明的 “一超多强” 特征。纽约继续稳固全😎球首位,其优势不仅在于资金来源与底层资产的强大吸附力,更体现😢在对技术要素的快速整合能力上,在资管科技赛道形成系统性领先,🚀尤其在智能投研、高频交易领域优势显著。巴黎则凭借 ESG 与👍另类资产的领先地位跃居全球第二,欧洲在绿色金融与可持续投资领🌟域的独特优势进一步凸显,其中欧洲在 ESG 资产领域仍保持 😁85% 的绝对份额,巴黎已成为 “全球 ESG 之都”。 😆 与之相对,传统资管中心表现分化。伦敦从过往排名退居第三,🙄在人才吸引力与税收政策竞争力上明显减弱,折射出脱欧后制度环境🤯对金融业的长期影响;北美其他城市则实现 “弯道超车”,波士顿🙄和多伦多依托 “长期资本 + 主动管理 + 技术赋能” 模式😀,竞争力快速提升。 亚洲格局的变化尤为引人关注。上海首🙄次进入全球资管中心前五,在资管科技、底层资产供给与行业增长率🥳三大维度均实现大幅提升。具体来看,上海的数字基础设施排名全球😅第四,AI 风险投资额、资管专利产出与质量、AI 大模型数量😜均跻身全球前二,智能投顾户均管理规模位列第五,技术应用从 “🚀数量优势” 向 “质量与落地优势” 转化,展现出强劲的追赶潜🤯力。 与此同时,亚洲部分传统资管中心竞争力承压。香港从😍过往排名“第九”跌至第十,新加坡则从第六滑落至第十三,报告分🤗析认为,两地主要依赖制度便利的发展模式,在全球科技驱动与新兴🚀市场崛起的背景下,脆弱性逐渐显现。而印度孟买则成为全球新兴市🙄场的最大 “黑马”,凭借底层资产供给与增长率的突出表现 ——😘 印度 2025 年 IPO 数量和股票成交额均居全球首位,😂叠加高储蓄率、资本市场开放与数字金融崛起的综合动能,在全球资😂管版图中快速崛起。 资管科技首次纳入评价体系,技术成资🙄管中心排名 “关键变量” 本次报告的亮点在于,“资管科😅技” 首次被纳入二级评价指标,构建起基础层、市场层、创新层与😘应用层的全链条评价框架,突破了传统金融中心比较仅关注资金与制😴度的局限,更贴合当前技术成为资管行业核心生产力的趋势。 😆 从具体指标表现来看,全球资管中心在资管科技领域的竞争已形成🔥明显梯队。基础层(数字基础设施、数据中心数量)方面,上海与纽😉约、伦敦共同跻身全球前列;市场层(AI 风险投资金额)上,北🤗美城市与上海领跑,为技术创新提供充足资金支持;创新层(资管专🥳利、AI 大模型)中,上海的资管专利质量全球第一,AI 大模🤔型数量与纽约差距进一步缩小;应用层(智能投顾渗透率)上,纽约😁、波士顿凭借成熟市场优势领先,上海则以快速增长的态势追赶。 😅 展开全文 不同资管中心在资管科技领域呈现差异化发🤩展路径:纽约依靠技术垄断与资本优势,在智能投研、高频交易领域🤔形成壁垒;伦敦聚焦跨境合规与监管科技,强化风险防控能力;卢森🙄堡通过区块链立法与代币化基金建设,发力数字证券赛道;香港则在👍虚拟资产与稳定币制度建设上积极推进;上海则在 AI 风险投资😁、专利产出与智能投顾应用上多点开花,成为亚洲资管科技发展的核😊心枢纽。 细分领域折射全球结构转型,新兴市场成底层资产🎉供给主力 报告对资管行业细分领域的分析,进一步揭示了全🌟球资管结构转型的复杂性与多极化趋势。在资金来源维度,全球资金😁继续向美国四大城市(纽约、波士顿、芝加哥、旧金山)集中,“美🌟股化、美债化” 趋势持续强化,欧洲与亚洲市场整体承压;人才与🤩税收维度则出现分化,亚洲城市凭借制度摩擦平滑与人才流动加速,😍竞争力显著提升,为资管行业发展带来新机遇。 底层资产供😉给方面,2025 年全球资管底层资产普遍修复,新兴市场成为核😊心增长动力。除孟买在 IPO 数量与股票成交额上全球领先外,🌟中国凭借完整的产业体系,在绿色资产、科技硬资产(信息技术、高👏端制造)、城市基建等领域形成独特供给优势,上海也因此成为全球🙄底层资产供给的重要节点。在产品格局上,开放式基金和 ETF 🙄进一步向美国集中,而 ESG 与另类资产则进入 “再定价” 👍阶段,欧洲虽保持份额优势,但亚洲市场的增长潜力已开始显现。 👍 值得关注的是,报告特别强调了 “增长率” 维度的结构性🥳意义。孟买、多伦多等城市增长率表现突出,而伦敦、苏黎世、芝加😅哥等传统中心增长率显著下滑,这一变化凸显全球金融增量机会正快👏速向制度创新快、开放程度高、技术进步快的新兴市场转移,全球资🤔管格局的多极化趋势进一步明晰。 数字资产成为金融数字化💯转型核心载体 数字资产作为金融数字化转型核心载体,对传😜统资管机构带来颠覆性影响,也推动全球资管中心评价体系与竞争策🥳略革新。 赵欣舸告诉巴伦中文网,在影响方面,数字资产从🤗三方面重塑传统资管:产品设计上,使传统基于股票、债券的标准化🤯 “物理资产映射”,转向依托区块链的可编程 “数字原生重构”😘,赋予资产可分割、自动执行能力;客户需求挖掘上,让基于风险偏😎好等信息的 “线下静态画像”,升级为依托区块链链上数据的 “😉实时动态分析”;合规体系上,推动依赖事后审计的传统模式,转变😊为嵌入全流程的 “合规即代码”。对此,资管机构可短期将数字资🚀产纳入传统组合平衡风险收益,中长期探索资产代币化,同时重构技😡术底座,实现资产全流程上链。 未来,我国打造全球资管中🤔心,可依托本土特征构建优势:将 300 万亿元可投资资产规模🤩下,居民从 “存款 + 房产” 转向金融资产的需求,通过技术🙄赋能转化为普惠资管动能;凭借全球最大新能源产业链,聚焦绿色金💯融,将产业优势转化为绿色资管竞争力;依托第四次科技革命中的技🙄术引领地位,把数字基础设施等优势转化为资管科技应用能力,实现🤗差异化发展。(本文首发于巴伦中文网,作者|孙骋,编辑|蔡鹏程🚀) 更多对全球市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家🎉洞察,欢迎访问返回搜狐,查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多

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