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"岳婿厨房激战2",　　的数据显示，欧洲公司刚刚公布了三年来相对于美国最差的财报季。报告显示，斯托克欧洲600指数成分股公司第四季度利润估计下降了11%，降幅比分析师的预期高出2个百分点。下滑的原因是经济低迷，德国和英国都处于衰退之中。　　这与美国企业形成鲜明对比。BloombergIntelligence的数据显示，美国公司的利润增长了8%，好于预期。这主要归功于7只最大的股票，其中大多数是科技股。不包括这些巨头的标普500指数其他成分股的利润下降了1.6%，但仍好于欧洲公司。　　考虑到欧洲经济低迷、大宗商品价格前景黯淡，以及缺乏像英伟达（NVDA.US）这样的人工智能宠儿，基金经理和策略师并不完全相信欧洲企业利润即将复苏。尽管阿斯麦（ASML.US）、ASMInternational、BESemiconductor等欧洲公司受益于人工智能热潮，但它们的表现远远落后于英伟达。BloombergIntelligence的数据显示，标普500指数成分股公司今年的利润预计将增长8.4%，而欧洲公司的利润增幅为4.4%。　　花旗的一项指数显示，分析师对欧洲公司持悲观态度，在过去5个月里，下调收益预期的次数一直超过上调收益预期的次数。不过，花旗策略师BeataManthey表示，这种悲观情绪可能有些过头了。Manthey表示：“在欧洲，投资者预计公司盈利将持平。这降低了超出盈利预期的门槛，”特别是如果当地经济或中国经济带来“积极的惊喜”。　　宏观前景改善的迹象已经在周期性股票的表现中显现出来，与防御性股票相比，周期性股票对经济增长更为敏感。Bloomberg汇编的数据显示，随着商业活动的增加，分析师提高周期性企业利润预期的速度要快于防御型企业。　　巴克莱策略师EmmanuelCau也乐观地认为，商业周期的改善将推动股市整体上涨。Cau表示，制造业和服务业活动等“软数据”往往是未来盈利增长的良好领先指标，它们预示着复苏的萌芽。他表示：“投资者正在为未来可能出现的每股收益复苏提前买单。”　　不过，最近的一项调查显示，基金经理普遍持谨慎态度，约54%的受访者认为未来几个月欧洲公司每股收益将出现下行。不过，这一比例仍低于1月份的75%和去年12月份的88%。随着中国这个世界第二大经济体的需求增长，欧洲奢侈品制造商的前景也越来越乐观。这些奢侈品制造商的很大一部分收入来自中国。自1月中旬以来，LVMH强劲的业绩推动MSCI欧洲纺织品服装和奢侈品指数飙升27%。　　德意志银行策略师MaximilianUleer表示：“我们认为，第一季度可能面临两位数的负收益增长挑战。”但他预计，在全球经济增长的背景下，今年下半年将出现“明显”复苏。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"岳婿厨房激战2",中国经营报记者陈佳岚北京报道“2024年，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争，中美在大模型深度应用和战略需求上角逐，今年将是关键期。”而如何应对2024全球AI“系统性竞争”、如何缩小中美在通用人工智能方面的差距，是全国代表、委员们--**--　　中国经营报　　记者陈佳岚北京报道　　“2024年，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争，中美在大模型深度应用和战略需求上角逐，今年将是关键期。”而如何应对2024全球AI“系统性竞争”、如何缩小中美在通用人工智能方面的差距，是全国代表、委员们热议的话题。　　3月5日，《中国经营报》记者从科大讯飞方面获悉，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提交了关于“制定国家《通用人工智能发展规划》”的建议。　　“我们要正视差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主战场’，从国家层面聚焦资源加快追赶，同时系统性构建通用人工智能生态和应用，打造综合优势”。刘庆峰建议制定国家《通用人工智能发展规划》，系统性加快推动我国通用人工智能发展，并提出9点加快推动通用人工智能的相关工作建议。　　国务院总理李强3月5日在政府工作报告中指出，完成今年发展目标任务，必须深入贯彻习近平经济思想，集中精力推动高质量发展。国产人工智能的发展离不开国家层面的数据平台支持，刘庆峰建议，推动国家层面高质量数据平台的设立和资源共享，支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台等国家战略科技力量，以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。　　面对全球AI“系统性竞争”建议制定国家《通用人工智能规划》　　刘庆峰认为，在2017年出台的《新一代人工智能发展规划》指引下，中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队，有望成为全球智慧涌现的第二极。　　当前，通用人工智能是全球科技竞争的焦点，也是中美科技博弈和战略竞争的必争之地。中美博弈最核心的“主战场”就是在通用底座能力上持续进行对标。而当前OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先进水平，DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平台所延伸出来的特定领域的成功实践。　　国产大模型离全球最高水平有多大距离？刘庆峰以基于全国产品算力训练的讯飞星火大模型为例，其预计“在6个月内可达到GPT4/4V当前最好水平”，但随着GPT-5的发布，这个差距可能会被拉到一年以上，如果从算力、数据、模型训练等方面组织好资源全力追赶，这个差距也有望在1—2年内被追平，同时我国也在语音大模型、医疗大模型等领域形成了国际领先的比较优势。　　“我们有信心在通用大模型底座上不会出现代差级落后的差距，在此基础上结合行业场景和数据进行打磨，有望实现典型行业领域的超越。”刘庆峰认为，在追赶的同时，结合全新的技术发展、竞争格局、产业赋能以及在社会生活中的各种变化，非常有必要根据新的形势制定系统性规划。　　在刘庆峰看来，2024年，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争，各国在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等方面开始全面较量，中美在大模型深度应用和战略需求上角逐，今年将是关键期。为此，刘庆峰建议，在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》，由国家高位推动规划的制定和落地，不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距，并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。　　加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入　　刘庆峰表示，国家在制定《通用人工智能发展规划》的同时，应该加快推动通用人工智能的相关工作，他提出9点建议：　　今年是中国第一颗原子弹在中国西部罗布泊试验场爆炸成功60周年，举全国之力“集中力量办大事”，曾让国家突破科技封锁，由弱变强。刘庆峰建议，要发挥举国体制优势，加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。如以专项的形式从算力、数据、算法上在未来5年内持续支持我国通用大模型的研发攻关，支持有条件的地方政府以专项债的形式支持通用和行业大模型研发以及应用生态发展所需的算力基础设施建设。　　大模型是典型的平台赋能性技术，刘庆峰提出建议加快形成围绕国产大模型的自主可控产业生态。如加快我国大模型开发者生态体系建设和运营，支持国产大模型向开发者开放，开展大模型评测体系和开源社区建设等。　　今年，“高质量发展”成为两会的关键词，从国家数据平台支持上来看，刘庆峰建议推动国家层面高质量数据平台的设立和资源共享，加大政府和市场协同，合理解决知识产权问题，构建包括国家公共数据资源、高质量电子图书、高质量音视频、多渠道行业应用数据及互联网开源数据资源等多源多模态的国家级数据资源汇聚平台，支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台、行业领军企业等国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。　　面对缺乏有公信力、标准化的科学方法来牵引和推动行业应用更良性发展的问题，刘庆峰表示，可以出台更加客观、公正、可信的评测方法，加快大模型在行业领域的应用落地。　　坚持源头核心技术系统性创新、全新机制加快拔尖创新人才培养　　通用人工智能发展离不开源头核心技术创新和顶尖人才培养。刘庆峰建议，要坚持源头核心技术系统性创新，在战略性、前瞻性的基础研究领域做好布局。他建议，要加快脑科学与类脑智能、量子计算等领域与人工智能关键研究的协同攻关，形成交叉学科的突破，助力我国通用人工智能弯道超车；推动大模型与科学研究的深度结合，打造AIforScience的科研新范式，并培养一批具备专业科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才，为可能涌现的交叉学科重大突破做储备。　　在人才培养与引进方面，刘庆峰建议，加快推广大模型赋能全学段（从中小学到职业教育和大学的教育教学提质增效），以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。如设立国家人工智能学院，以“核心+基地”的组织形式和全新机制推动我国应对中美竞争的拔尖人工智能人才培养。加强人工智能一级学科建设，联合头部企业打造一批人工智能人才产教融合培养基地，打造优秀人才专项遴选机制和通道。　　针对未来比如可能被人工智能大量替代的行业和岗位会引发相关问题，需提前、主动做好应对。刘庆峰建议，研究通用人工智能时代人才能力素质模型和培养方案，加快应用型人才培养。关注通用人工智能对社会各行业带来的冲击，加快建设新的人才能力素质模型和课程培养体系，特别是加快用通用人工智能赋能软件代码、语言学习、艺术创意等应用型人才的培养，助力我国软件行业和数字经济发展。　　面对应对机制和法律法规滞后的问题，要加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。刘庆峰建议加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。围绕大模型的数据安全、隐私泄露、可靠性、知识产权等几大关键方面制定法律法规，提升通用人工智能技术可靠性与规范性。同时，完善向社会开放的大模型的准入和运行规则，明确责任分配与问责机制，并明确大模型知识产权与保护方式。　　此外，刘庆峰还建议，要设立软课题进行通用人工智能相关的伦理人文研究。坚持科学、独立原则，针对通用人工智能技术可能带来的社会风险、伦理挑战和人类文明变化进行开放式课题研究。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：圣家敏

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