特朗普关税让对美贸易敏感的行业承压，其中许多正是特朗普在竞选😊时承诺要“振兴”的领域。 美国受贸易动荡冲击最严重的行😀业已大幅放缓招聘，多数行业甚至开始裁员，导致美国劳动力市场增😀长陷入停滞。 近几个月，美国制造业、批发零售业和能源等😜行业遭遇裁员潮。企业高管表示，这在很大程度上要归咎于总统特朗👍普大范围加征的关税——这些关税推高了成本，使企业难以推进扩张💯计划。 “这些关税对我这样的美国制造商来说就是负担，毫🔥无益处。这相当于一笔突如其来的税，阻碍了我们招聘和扩张的能力😅，”俄亥俄州阿克伦市吉他效果器制造商EarthQuaker ❤️Devices首席执行官朱莉·罗宾斯（Julie Robbi😴ns）说。 罗宾斯表示，为满足需求，她本应在公司现有3😉5名员工的基础上再招聘3到4人。但实际情况是，公司已进入实质😁意义上的“招聘冻结”状态。 “没有稳定的政策和可预测的👍支出，我们无法招聘或扩张。现在我们被迫在不确定的环境中运营，😜这真的很有挑战性。” 就业恶化的证据越来越多 就😅业市场的低迷，让经济学家们越发预期美联储本周将迎来今年首次降😜息。美联储主席鲍威尔上月曾表示，就业增长放缓或许能抵消特朗普😡大范围关税政策带来的通胀影响。 在此前发布的8月非农就😉业报告中，受特朗普关税冲击的“商品生产行业”成为就业下滑的主⭐力。该报告显示，美国经济当月仅新增2.2万个就业岗位，招聘几🔥乎陷入停滞。 其中，制造业减少1.2万个岗位，今年以来🤩累计裁员已达7.8万个；包含石油和天然气行业的采矿业8月减少😉6000个岗位；批发零售业今年以来就业人数也减少了3.2万个👏。 上月，工业巨头John Deere表示，2025年😎关税已使其损失3亿美元，到年底这一数字可能翻倍。 该公🤔司在伊利诺伊州和爱荷华州的工厂裁员238人，同时称今年三季度🙄净利润同比下降26%。 美国劳工统计局（BLS）上周发😅布的数据显示，早在特朗普重掌白宫之前，美国劳动力市场可能就已🤩大幅放缓——截至3月的一年内，实际就业岗位数量比此前统计少了🤯近100万个。 政府与企业的分歧：关税是“机遇”还是“😆负担”？ 特朗普政府辩称，关税已促使企业制定美国本土资🤗本支出计划，就业热潮终将随之而来。 美国财政部长贝森特👏表示：“除了有John Deere这样的企业，还有不少企业跟😉我们说‘关税帮了我们的业务，我们正在增加资本支出，未来也会扩🤔大招聘’，这样的企业不在少数。” 但部分企业高管向《金😢融时报》表示，由于经济不确定性，他们对招聘采取“观望态度”。👍 展开全文 “关税政策变动太快，反复无常，这种不😴确定性让企业难以开展业务，”金属制造企业Wyoming Ma🎉chine首席执行官特蕾西·塔帕尼（Traci Tapani🌟）说，“我们现在采取的策略是：有人离职后，不再招聘新人填补空🤗缺。” 值得注意的是，许多受贸易动荡冲击的行业，正是特❤️朗普在竞选时承诺要“振兴”的领域。 罗斯福研究所（Ro🔥osevelt Institute）首席经济学家迈克尔·马多😡夫（Michael Madowitz）表示：“制造业的问题不😅在于劳动力供应，而在于需求放缓，以及沦为‘尚未平息的政策突变🌟’的受害者。” 石油业受挫：关税+低油价双重打击 😉 作为特朗普的重要资金支持者，美国石油行业也受到关税的严重冲🥳击。关税不仅压低了行业收入，还推高了钢材和设备成本，再加上原❤️油价格下跌，行业压力进一步加剧。 美国劳工统计局数据显🥳示，今年1月以来，石油行业至少已有4000人离职，裁员速度创👏下2021年1月新冠疫情以来的最快纪录。 美国石油巨头🚀雪佛龙（Chevron）和康菲石油（ConocoPhilli🌟ps）已高调宣布裁员计划，分别拟裁减多达8000人和3250😆人，未来还将有数千人面临失业。 “现在的情况相当可怕，🙌而且据银行预测，明年的前景会更糟，”得克萨斯州石油商埃利奥特🌟·多伊尔（Elliott Doyle）说。他在美国最大油田“💯二叠纪盆地”及其他多个地区持有租赁权和非运营油井权益。 😡 多伊尔补充道，“企业都在为经济衰退做准备，这就是我们看到裁😆员潮的原因。” 数十家小型页岩油生产商和石油服务公司也👏在裁员。对于一个本应在特朗普执政期间蓬勃发展的行业来说，这无🤯疑是沉重打击。 “关税只会带来不确定性，现在石油和天然🙄气行业的首席执行官更难制定资本支出决策了，”持有美国页岩油资⭐产的得克萨斯州石油商、私募股权公司Formentera管理合🤔伙人布莱恩·谢菲尔德（Bryan Sheffield）说。 😆 部分高管仍乐观：关税终将助本土产业复苏 不过，仍🙄有部分企业高管持乐观态度，认为关税最终将有助于恢复美国本土产🎉业。 时装代工厂New York Embroidery💯 Studio创始人米歇尔·范伯格（Michelle Fei👏nberg）表示，她计划近期在公司约300人的员工队伍中进行😡裁员，并推进流程自动化，“只为保持竞争力”。 但她总体🥳上仍支持关税及其他相关政策，她认为这些政策的出台是为了帮助美😊国本土制造商。 “我们国家很早之前决定不再专注于‘制造😅’，而现在正在为此付出代价。”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