证券时报记者 杨庆婉 近日，紫金矿业旗下紫金黄金国际正🙌式登陆港交所。在此次首次公开发行（IPO）招股环节，吸引了2😍9家基石投资者参与，其中包括泰康人寿、中国太保等保险机构。 🥳 据证券时报记者不完全统计，今年以来，泰康人寿（含集团）😢已累计参与了至少5只港股IPO招股；太保除参与紫金黄金国际I🤔PO招股外，还参与了宁德时代H股等IPO项目。 一位中😴资券商投行业务负责人对证券时报记者表示，除了国际资金之外，险😀资是今年港股IPO中不可忽视的力量。 频频参与港股IP😂O 紫金黄金国际近日在香港上市，这是今年港股募资第二大🙌IPO项目。从配售结果看，紫金黄金国际此次招股引入了29家基😎石投资者，包括新加坡主权基金GIC、高瓴、贝莱德集团、施罗德😘集团、高毅资产、富达基金、景林、柏基投资、泰康人寿、中国太保😀、汇添富、UBS、广发国际、云锋投资、景顺资本、橡树资本、未🤩来资产金融集团、富国基金、招金矿业等。 其中，新加坡主🙌权基金GIC和高瓴分别获配1633万股，贝莱德集团、施罗德集😎团分别获配1306万股，中国太保、泰康人寿分别获配653万股🤩。 今年以来，泰康人寿、中国太保等险资已经多次参与港股😡IPO的全球配售。据证券时报记者不完全统计，泰康人寿至少出现👍在5家港股IPO的基石投资者名单中，除了紫金黄金国际，还有禾🤯赛-W、峰岹科技、三花智控、宁德时代。 如果按照认购价😂格×认购股数计算，泰康人寿认购上述5只港股的资金规模分别为：🤯紫金黄金国际达4.68亿港元、禾赛-W为2.18亿港元、峰岹😀科技1.96亿港元、三花智控1.57亿港元、宁德时代3.88❤️亿港元，合计获配资金规模超14亿港元。 无独有偶，中国💯太保也参与了紫金黄金国际、宁德时代的港股新股配售，获配股数和😉资金规模与泰康人寿相同。 此外，港股IPO的基石投资者🥳名单上也频频出现其他险资的身影，如大家人寿认购奇瑞汽车836😉万股，耗资约2.57亿港元；中邮人寿打新奥克斯电气，认购22😎49.80万股，耗资规模约3.92亿港元。 “除了国际😀资金之外，险资是今年港股IPO中不可忽视的力量，不像公募基金❤️受制于QDII限额，险资资金规模更大。”一位中资券商投行业务👏负责人对证券时报记者表示，“不过，从长期配置角度看，险资依然😅侧重固收资产，选股相对谨慎”。 增发项目亦有布局 😡 今年，险资加大了股权投资力度，除港股IPO外，还在积极布局😢一二级市场。年内A股募资规模最大（181.7亿元）的IPO项🌟目——华电新能，也出现了险资身影。其中，中国人寿作为战略投资👏者，获得配售3.01亿股，动用资金约9.59亿元，上市首日浮😴盈12亿元。 事实上，在华电新能IPO发行前，中国人寿🤩已持有华电新能7.96亿股，持股比例为2.21%，是第三大股🚀东；平安人寿持有华电新能2.19亿股，持股比例为0.61%，😂在15家股东中排在第14。 此外，中国人寿还参与了电投💯产融的增发，获配股数多达44.05亿股，持有市值约522亿元😆。 业内人士表示，今年3月28日，中国证监会发布《关于🎉修改的决定》，新增了银行理财产品、保险资产管理产品作为IPO😢优先配售对象，险资作为A类投资者在配售比例上比过去更有优势。😂 市场走强目前浮盈可观 业内人士表示，从新股上市👏后的表现来看，参与港股或A股认购并非只赚不赔，但结合今年实际🤯情况看，险资所参与的IPO项目，在上市后首日大部分实现浮盈，😊且盈利情况普遍较为可观。 以今年国庆节前刚上市的紫金黄😆金国际为例，上市首日涨超68%。另外，宁德时代H股上市首日涨👍超16%,禾赛-W上市首日上涨9.96%，奇瑞汽车首日上涨3😜.8%。 不过，由于新股存在6个月锁定期，且险资本身具👏备中长期资金属性，因此这类资金在退出时能否实现盈利还有待观察🙄。 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与和讯网无关。🌟和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性😀、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并😉请自行承担全部责任。邮箱：news_center@staff😜.hexun.com 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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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)

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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