为夺权铺路?贝森特发文呼吁全面改革美联储!
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贝森特直指美联储存在“使命蔓延”与“机构臃肿”的问题,将其比💯作“逃出实验室的致命病毒”,要求展开无党派审查并剥离其银行监👍管权。 美国财政部长贝森特上周五呼吁对美联储进行全面改😆革,称这家央行正受“使命蔓延”(mission creep)🚀与“机构臃肿”(institutional bloat)问题😘困扰。 在《华尔街日报》(The Wall Stree😆t Journal)发表的一篇措辞尖锐的评论文章中,贝森特将😊美联储比作“逃出实验室的致命病毒”,认为必须将其“重新关进牢🥳笼”。 这篇文章发布之际,特朗普政府正试图通过“宣称总🤔统有权解雇美联储理事”来掌控美联储理事会。此前,特朗普曾持续🚀数月施压美联储主席鲍威尔要求降息,随后又以“涉嫌抵押贷款欺诈😴”为由解雇美联储理事库克。目前,库克已提起诉讼,阻止特朗普的😊解雇。 若库克被迫离职,且特朗普的经济顾问斯蒂芬·米兰😎(Stephen Miran)获得参议院批准,那么特朗普提名😘的人选将在美联储理事会7个席位中占据4席多数——这意味着他们😴可推动利率政策与银行监管领域的全面变革,也将让“美联储是否独😢立于白宫”的问题陷入争议。 分析师表示,贝森特的文章旨👏在为“掌控美联储”提供合理性依据。 一本关于美联储独立😁性的书的合著者马克·斯宾德尔(Mark Spindel)表示😍,“这一切都是为了掌控政府中最具权力的机构。” 美国国🔥会在设立美联储时,特意设计了限制白宫影响力的机制:美联储理事👏任期为14年,且任期交错,需经参议院批准;仅在有“正当理由”👍(for cause)的情况下,才能解雇美联储官员。 💯贝森特在文章中称,美联储已失去美国民众的信任,“必须重新树立🤩作为独立机构的公信力,专注于实现通胀稳定、失业率低、利率温和❤️的核心目标”。 他呼吁对美联储展开“独立、无党派的全面🔥审查”,并提议剥离美联储对美国银行业的监管权。 200😅8年金融危机后,国会曾短暂考虑过一项由民主党提出的“剥离美联🤯储银行监管权”提案,但最终反而大幅扩大了美联储的监管权限。 😉 2008年金融危机中,美国银行业“大而不倒”的问题暴露😴,国会因此赋予美联储更严格的监管权力,包括对大型银行实施压力😜测试、设定资本金要求等。 “在所有银行监管机构中,美联🥳储权力最大、权限最广,”研究公司资本阿尔法伙伴(Capita❤️l Alpha Partners)董事总经理伊恩·卡茨(Ia😎n Katz)表示。 根据贝森特的改革计划,美联储应仅😊专注于“宏观经济监测、最后贷款人流动性支持与货币政策制定”三😜大领域。 贝森特提议的改革需通过立法实现,但卡茨认为,🤔国会“极不可能”据此采取行动。 在利率政策方面,贝森特🌟表示,美联储在经济衰退时“通过资产负债表政策降息”的做法,“💯仅应在真正的紧急情况下使用”。 展开全文 他指出🤯,资产负债表政策已直接影响“经济中哪些部门能获得资金”,“干😢预了本应属于市场与民选官员的领域”。 贝森特称:“权力👏扩张催生了华盛顿的一种风气——在财政决策失误后,政府依赖美联💯储来‘兜底’。” 以下为《华尔街日报》刊登的贝森特所著😁文章的精简版。 正如我们在新冠疫情期间所见,实验室培育😜的实验产物一旦逃出牢笼,便可能造成巨大破坏,且难以收回。20🤯08年金融危机后,美联储推出的“非常规”货币政策工具,也以类⭐似方式改变了其政策体系,带来了难以预测的后果。 美联储😂的新运作模式,本质上是一场“功能增益”(gain-of-fu🤯nction)货币政策实验。非常规政策的过度使用、使命蔓延与😂机构臃肿,正威胁着央行的独立性。美联储必须改变方向:其标准政🔥策工具已变得过于复杂,难以管理,且理论基础存在不确定性。而目😉标明确、简单可衡量的工具,才是长期实现更好政策效果、维护央行😴独立性的最清晰路径。 人们或许会认为,2008年后推出🚀的新工具与金融市场集中化,能让美联储更精准地判断经济走向;至🔥少,这些新增职能应能让美联储更有效地引导经济。但事实并非如此💯:2009年,美联储预测2011年美国实际国内生产总值(GD😍P)增速将达到4%,但实际增速仅为1.6%。那段时期,美联储😜两年期GDP预测累计高估规模超过1万亿美元。反复的预测失误表😍明,美联储对自身能力与扩张性财政政策的刺激效果过于自信。当特🥳朗普政府转向减税与放松监管政策时,美联储的预测又过于悲观——😀这暴露了其对有缺陷模型的依赖,以及对供给侧效应的忽视。 🚀 2008年金融危机期间及之后的多次干预,实际上为资产持有者😍提供了“隐性兜底”。这种有害循环导致国家财富向“已拥有资产的🔥群体”集中:企业领域中,大公司通过锁定低息债务蓬勃发展,而依😁赖浮动利率贷款的小公司则在利率上升时陷入困境;房主因固定利率🙄抵押贷款,房产价值大幅上涨且基本不受利率影响;与此同时,被排😆除在资产市场之外、受通胀冲击最严重的年轻家庭与低收入家庭,却🙌错失了资产增值的机会。 美联储未能实现通胀目标,导致阶🤯层与代际差距扩大。其试图通过“财富效应”刺激增长的做法,最终😅适得其反。金融分析师凯伦·佩特鲁(Karen Petrou)❤️在2021年出版的《不平等的引擎》(Engine of In🥳equality)一书中写道:“极端的不平等清晰表明,财富效🤗应对富人极为有效,却给其他人带来了更严重的经济困境。” 😴 美联储影响力的扩大,对其独立性产生了深远影响。通过将职权延🙄伸至传统上属于财政部门的领域,美联储模糊了货币政策与财政政策😊的界限。央行的资产负债表政策直接决定“哪些部门能获得资金”,👍干预了本应属于市场与民选官员的领域。而与财政部债务管理的纠缠🎉,让人怀疑货币政策正被用于“满足财政需求”。 美联储的🙄权力扩张催生了华盛顿的一种风气:在财政决策失误后,政府依赖美😘联储来“兜底”。当总统与国会的政策失灵时,他们期待的是美联储😀干预,而非承担责任。这种“别无选择”的局面,滋生了不负责任的🤯扭曲激励。 监管越界进一步加剧了问题。《多德-弗兰克法😜案》(Dodd-Frank Act)大幅扩大了美联储的监管范🌟围,使其成为美国金融业的主导监管者。15年后的今天,结果令人😅失望:2023年硅谷银行倒闭事件,暴露了“货币政策与银行监管🙄职能合并”的风险。如今,美联储既监管银行、向银行放贷,又决定😎银行的盈利逻辑——这种不可避免的利益冲突模糊了责任边界,也危🙌及了自身独立性。 更合理的框架应重建专业化分工:赋予联🤯邦存款保险公司(FDIC)与货币监理署(OCC)主导银行监管🚀的权力,而让美联储专注于宏观经济监测、最后贷款人流动性支持与😁货币政策制定。 美联储独立性的核心是公信力与政治合法性😆——这两者都因其“超越使命范围”而受损。过度干预导致了严重的😆分配失衡,削弱了公信力,也威胁了独立性。展望未来,美联储必须🚀减少其对经济造成的扭曲:量化宽松(QE)等非常规政策仅应在真🌟正的紧急情况下,与联邦政府其他部门协调使用。此外,还需对美联😊储整个机构展开“坦诚、独立、无党派的全面审查”,涵盖货币政策🙌、监管、沟通、人员配置与研究等所有领域。 美国当前面临😁短期与中期经济挑战,同时还要应对“央行将自身独立性置于危险境🥳地”的长期后果。美联储的独立性源于公众信任,因此必须重新致力🌟于维护美国民众的信心。为保障自身未来与美国经济稳定,美联储必🙄须重新树立“独立机构”的公信力,专注于法定使命:实现充分就业🤯、稳定物价与温和的长期利率。返回搜狐,查看更多
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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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