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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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)

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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