当地时间周三，美联储公布9月16日至17日的联邦公开市场委员🔥会（FOMC）会议纪要。 根据最新公布的会议纪要，美联😍储官员们大体同意，近期就业增长放缓的重要性超过了对持续高企通😘胀的担忧，因此在9月将基准利率下调0.25个百分点至4%至4🤗.25%的区间，这是今年的首次降息。 9月会议的投票结🚀果为11比1。唯一反对的成员是由美国总统特朗普任命、并在9月🙌会议首日上午宣誓就职的新上任的美联储理事斯蒂芬·米兰（Ste🤯phen Miran），他主张降息0.5个百分点。米兰认为，🔥实际中性的利率水平可能低于此前估计，因此美联储需要更快降息。😂 特朗普及多位美国政府官员也频频引用近期经济数据，持续😍敦促美联储立即降息。 展望未来，美联储官员们在9月政策😴会议上表现出今年进一步降息的意愿，但同时也因通胀风险而保持谨😀慎。根据会议纪要： 大多数官员认为，在今年剩余时间内进😜一步放松政策可能是合适的。纪要同时显示，多数与会者强调了通胀❤️前景上行的风险。 大多数官员认为，在今年剩余时间内进一❤️步放松政策可能是合适的。纪要同时显示，多数与会者强调了通胀前🎉景上行的风险。 会议纪要还显示，少数官员对降息持保留态⭐度。部分官员认为上月无需降息，或本可支持维持利率不变。有几位👏成员表示，维持联邦基金利率不变或支持不降息的决定都有其合理性😡。 上述情况与9月会后发布的点阵图新预测一致。点阵图显🤩示，根据中位数估算，官员们预计到年底还将再降息两次，每次0.😍25个百分点。但会议纪要也反映出委员会内部存在分歧：19位与🙄会者中有数人预计2025年只会降息一次或不再降息。 有🤔“新美联储通讯社”之称的知名财经记者Nick Timirao⭐s撰文称，根据周三的会议记录显示，美国联邦储备官员在上月批准😡今年首次降息时，对未来是否应进一步降息存在明显分歧： 🤔在参加会议的19位官员中，略多于一半的人预计今年还将至少再降❤️息两次，这意味着10月与12月的会议可能会连续降息。但另有7🥳名官员认为今年不会再有进一步降息，凸显出美联储主席鲍威尔在内❤️部达成共识面临的挑战。 在参加会议的19位官员中，略多🙌于一半的人预计今年还将至少再降息两次，这意味着10月与12月😎的会议可能会连续降息。但另有7名官员认为今年不会再有进一步降👍息，凸显出美联储主席鲍威尔在内部达成共识面临的挑战。 ❤️投资者普遍预计，美联储将在10月28日至29日的下一次会议上🔥再次降息0.25个百分点。联邦基金期货合约显示，投资者预计美🙄联储可能在10月和12月继续降息。 Timiraos表👍示，鲍威尔9月23日的讲话中并未强烈反驳市场的降息预期，他当😎时表示，官员们将根据增长、就业和通胀数据进行评估：“我们会问😀，我们的政策是否处于正确的位置？如果不是，我们就会调整。” 😁 劳动力市场&通胀&其它 展开全文 尽管美联😴储决策者们注意到劳动力市场风险上升，但许多人认为就业不会出现😅快速恶化。“与会者普遍认为，最新指标并未显示劳动力市场状况出😢现明显恶化。” 一些官员担心，如果维持当前利率水平过久🤯，可能导致劳动力市场出现不必要的疲软，尤其是在对利率变化敏感😢的住房领域。自9月会议以来，美联储副主席杰斐逊（Philip😅 Jefferson）和鲍曼（Michelle Bowman🤩）等多位美联储理事均表示，美国劳动力市场走弱是进一步降息的理🌟由。 一些政策制定者更担心通胀问题。通胀水平已连续四年😴高于美联储目标，他们担忧企业与消费者可能逐渐习惯于较高的价格🔥增长，从而使通胀长期保持在约3%，远高于美联储2%的目标。 😘 多位官员承认关税可能暂时推高物价，但警告称，进口商品和👏原材料成本上升可能削弱企业的招聘意愿，因为企业需要保护利润空😘间。此外，进口税的提高会削弱消费者购买力，因为企业会将成本上⭐涨部分转嫁给消费者。 美联储官员们重申，他们在未来决策🚀中将同时权衡通胀与就业风险。纪要指出，与会者强调在促进就业与😎控制通胀目标之间采取平衡政策的重要性。 Timirao😜s指出，鲍威尔正试图在两种风险之间寻求平衡——一方面担心利率🤗过高导致就业疲软，另一方面又担心降息过度令通胀回升。他上月表❤️示：“双向风险意味着不存在无风险的路径。” 此外，美联🔥储官员们也对在股市创新高之际作出更大胆的降息承诺感到不安。 ❤️ 会议纪要指出，其中一些官员认为当前的借贷状况显示“货币😴政策可能并不特别紧缩”，因此他们主张在进一步降息时应保持谨慎😉态度。 美国政府停摆 此次9月FOMC会议召开于🎉美国政府停摆开始前两周，停摆已导致多项关键的美国经济数据未如🙄期发布。 Timiraos指出，通常情况下，美联储会议🤔纪要滞后于会议三周公布，可能会因新数据的发布而“过时”，但本👏次美国政府停摆导致包括9月非农就业报告在内的重要数据未能按期🚀公布。因此，自上次会议以来，美联储官员掌握的信息有限，无法显😢著调整他们对经济形势的判断。近期的政府停摆使美联储官员们难以😉协调彼此的观点。 Timiraos写道，目前，决策者在🤩缺乏官方数据的情况下，只能依赖私营机构的数据或企业关于定价和🤗招聘的反馈信息。 Timiraos文章称，美国官方月度😆经济数据的缺失恰逢一个特别不确定的时期。美联储官员们正在应对💯被重大政策实验重塑的经济格局： 特朗普已实施了远超其第😂一任期的关税措施，提高了制造商和小企业的成本。随着企业调整供😍应链和定价策略，这些关税对消费者价格的全面影响仍不明朗。 ❤️ 与此同时，更严格的移民限制可能通过抑制劳动力增长，导致就😁业增速放缓。 特朗普已实施了远超其第一任期的关税措施，🤩提高了制造商和小企业的成本。随着企业调整供应链和定价策略，这🔥些关税对消费者价格的全面影响仍不明朗。 与此同时，更严🙄格的移民限制可能通过抑制劳动力增长，导致就业增速放缓。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)

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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