万水千山总是情
以日为鉴_我的网站
A | 【文/观察者网 陈思佳】 7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举办。由于本次大会恰逢2026美加墨世界杯的收官阶段，使用人工智能（AI）预测大力神杯的归属也成为一个热门话题。
B | 北京时间19日，即决赛前一天，在WAIC现场直播中，商汤科技旗下全场景AI办公助手“办公小浣熊”对比赛结果作出预测，认为西班牙将获胜。实际结果也确实如此，西班牙凭借费兰·托雷斯在加时赛的进球，1-0战胜阿根廷，时隔16年再次登顶。 这并非小浣熊首次作出精彩的预测。在世界杯小组赛阶段，小浣熊曾“命中”了32支晋级淘汰赛球队中的26支，其中包括成功预测佛得角出线。 存款搬家被证伪了？ 前三季度人们多存了12.73万亿元，9月更是暴增2.96万亿，同比多增7600亿元，一举扭转了前两个月的少增趋势。
C | 佛得角称得上是本届世界杯“最大黑马”，在小组赛中爆冷战平西班牙，并以小组第二的成绩晋级32强。但与此同时，当前银行活期利率已经降至0.05％～0.2％，定期利率也就在1%左右。 北京时间7月20日，2026美加墨世界杯决赛，西班牙1-0战胜阿根廷 IC photo AI是如何“看”比赛，如何预测足球比赛结果的？观察者网与商汤科技小浣熊家族负责人贾安亚进行了对话，她指出，AI并不是简单地猜测答案，预测世界杯结果的背后，展现的是对数据、文本和复杂变量的综合处理能力，AI不会消除不确定性，而是帮助人们更理性地理解问题。 “AI不是预言机器，预测也不是玄学” 事实上，在本届世界杯的早期阶段，办公小浣熊最初预测的结果是阿根廷将挺进决赛并夺冠。 也就是说，即便存银行只能得到“三瓜两枣”，人们也会如此选择。但在决赛前夕，基于对球队近期状态、攻防效率、关键球员表现等最新公开数据的分析，小浣熊给出了新的预测，认为西班牙夺冠的概率更高。 贾安亚告诉观察者网，足球比赛结果受到很多因素影响，人们可能会看强队光环、球星名气、过往战绩，但这些并不一定能完整反映一支球队当下的真实竞争力。 这和曾经的日本有点像。在日本“失落的三十年”里，日本老百姓面临长期的低利率和资产荒，加之普遍缺乏安全感，风险偏好明显降低，更多持有货币和存款。 不过，有一类资产却穿越了牛熊。
D | 小浣熊进行预测时，会把问题拆得更细，比如深入分析球队近期状态、阵容稳定性、历史表现、攻防效率、对手结构、赛程难度、伤病情况、关键球员影响，以及同组竞争关系。10月9日，日经225指数报收于48580.44点；而在2009年3月，该指数跌至7054点的历史性低点；也即，如果从那时持有相关ETF（交易型开放式指数基金）至今，年均复合收益率可超10%。 简单来说，这是因为持有宽基最终都分享了日本经济复苏和优质企业成长的成果，平滑了波动风险。
E | 她以佛得角为例，这并不是典型的热门球队，“如果只凭直觉，很多人可能不会优先看好它。 对应到国内，沪深300ETF等宽基指数有可能与之对标。但数据分析的价值就在这里：它可以把一些不那么显眼的变量拉出来，比如球队在特定阶段的稳定性、比赛执行力、对手分布、净胜球压力等，然后放到同一个框架里比较。
F | 虽然两个宽基在构成和编制上有些差异，但都反映了国内经济状况及经济体系的逻辑。” 谈及世界杯决赛的结果，贾安亚表示，决赛和普通比赛不一样，决赛中的临场状态、战术调整、伤病情况、裁判尺度、甚至一次偶然失误，都可能改变最终结果。所以小浣熊给出的不是确定性判断，而是在当前信息条件下的概率分析。而日本与中国过去在经济驱动模式、融资环境、金融生态等层面有太多的相似之处。 “小浣熊的过程不是简单问一句‘谁会出线’，然后让模型猜答案。它会先整理数据，再建立分析维度，形成概率判断，最后给出理由和风险提示，”贾安亚说，“体育比赛的魅力就在于不确定性。AI能做的不是消灭这种不确定性，而是帮助我们更理性地理解它。 关键的是，两国宽基的最初托底者都是央行。日本央行从2010年制定计划购买宽基ETF，一路买买买，当前持有的ETF账面价值相当于东证主板市场总市值的7%左右，甚至间接成为众多日本企业的最大股东。
G | ” 不过，她也强调，体育比赛永远有偶然性，AI不是预言机器，也不应该被包装成玄学，真正值得关注的是它能不能在复杂信息中提供更高质量的分析框架。 那么，对国内的普通投资者来说，如果借鉴日本的经验，是否就可以投资国内ETF？ 或许可以通过分析日本和国内的ETF市场来尝试找到答案。世界杯预测只是一个更大众、更容易理解的窗口，背后展示的是AI对数据、文本、规则和复杂变量的综合处理能力。 据介绍，办公小浣熊是商汤推出的全场景AI办公助手，覆盖个人用户、专业办公人群，以及企业和产业客户的真实任务场景，具有全场景覆盖、结果交付、任务链路能力和安全可控等优势。 目前小浣熊已经服务了8000多家企业客户，覆盖供应链、金融、教育、政务、电商运营、企业经营管理等多个行业和场景。
H | “AI不应该替代人，而是成为工作系统的一部分” 在信息化时代，数据分析能力是衡量AI性能的一个关键指标。 日经指数增长从何而来？ 日经指数增长的直接动因大概是日本央行的买买买。
I | 贾安亚告诉观察者网，在这一方面，小浣熊系列产品构建起从数据清洗、指标构建、业务理解、推理分析到结果交付的一整套能力。 很多年里，日本央行是发达国家中唯一一家通过ETF购买股票的央行，毕竟其面临着独特且极其顽固的通缩困境。 她表示，为提高数据分析的准确性，小浣熊首先会做好数据治理，帮助用户做数据清洗、格式整理、异常识别和指标统一；其次是理解场景，根据不同业务和问题选择相应的分析路径；然后是把数据判断和业务常识结合，在具体语境里解释数据结论；最后是确保分析可解释，让用户能够复核AI的分析结果。
J | 为了刺激经济，日本央行已实行了低利率，但通过降息来刺激经济的药效不断衰退，其被迫使用购买ETF这种“非传统”的货币政策工具。
K | 最开始，日本央行只计划每年定投4500亿日元，希望通过直接下场购买股票ETF为市场托底；并将注入的流动性从股市传导至更广泛的金融市场和实体经济部门。
L | 到2013年，日本央行将年度购买上限上调至1万亿日元，并废止购入期限；加上日本政府的一系列经济刺激政策，经济也筑底回暖，日经指数启动了一轮牛市，上涨持续到2015年8月，涨幅超过50%。 初尝甜头后，这一政策工具被极大强化。2015年日本经济危机再起，次年推出负利率，央行的ETF购买限额也进一步上调至6万亿日元，这一限额在2020年为了应对疫情带来的冲击，又翻倍至12万亿日元。 这段时间也是日本央行购买ETF的主要时段，2021年后日本股市走强，其模式改为仅托底式买入；到2023年日本央行几乎停止了购买，之后更是开始缓慢卖出ETF。 但数据并不是决定结果的一切，很多时候，个人的主观判断、情绪变化或者突发事件，都可能彻底改变事件的结果，这往往是难以提前预料的因素，也不一定能在数据中得到直观、完整地体现。 日本政策制定者转而开展了制度层面的改革，“逼着上市公司提升市值”。 东证所在2023年出台要求，鼓励“破净”公司采取回购、调整公司治理等方式改善估值；后又引入“点名制度”，每个月更新需要市值管理的上市公司名单。 对此，贾安亚表示，小浣熊倾向于分层处理问题。
M | 例如，对于已结构化的数据，AI可以直接进行分析；可以间接观察到的信号，往往能反映变化的趋势；突发和人为变量则不会给出确定性的判断，AI会把它标记为风险因素或通过情景分析告知用户。就相当于那些市值“差生”每个月都会被“班主任”拿着小棍子“点名批评”。 她说：“这也是我们对AI的基本看法：AI应该增强人的判断，而不是假装替代人的判断。 另外，东证所还计划进一步抬高纳入东证指数的门槛。
N | 据东证所CEO山道裕己预估，东证指数成分股的数量到2028年下半年可能会减少4成至约1200家。
o | 经营不善的公司则是被推动着退市或私有化。 也即，证券所不断对筐内的“萝卜”进行优胜劣汰。” 在金融、医疗、教育等领域，不仅看重数据分析能力，数据安全和隐私保护问题也是重中之重。贾安亚表示，小浣熊在这方面有几个原则，包括数据使用最小化、明确AI的权限和边界、重视本地化和企业级部署能力、确保过程和结果可追溯等。 而对“好学生”，东证所则要求提高股东回报。日本上市公司的分红总额在2023年达到近16万亿日元的历史新高；2024年日本上市公司股票回购额创历史新高，达到16.81万亿日元；今年前5个月的回购金额已达12万亿日元，同比增长20%，又创同期最高纪录。
p | 同时，指数构成在近30年也发生很大的变化。 她指出，如果数据安全、权限边界、隐私保护没有做好，AI能力再强也很难真正落地，“从更大的趋势看，AI应用真正进入产业深水区后，竞争不会只是谁的模型更会说话，而是谁能在安全、稳定、可控的前提下，完成复杂任务交付。以日经225指数来说，其由225家蓝筹公司组成，编制方式是价格加权，即股价越高公司对指数影响越大。 在2010年之前，该指数的核心是银行和公用事业公司，如日本工业银行、住友银行、东京电力公司等；如今，日经指数的核心已转变为“科技高端制造+消费创新”，占比分别达到近50%和23.1%，前者如东京威力科创，后者典型的是迅销（优衣库母公司）。 持续努力下，去年2月22日，日经225指数盘中超过34年泡沫破灭前的38957.44点，日股被认为走出十年慢牛，日本央行一路护盘已完成最初目标。 这么看，日本央行才是定投指数基金的忠实粉丝，也是日经指数向好的外部重要推动力。 但日经指数能增长根源还要看日本经济。这也是小浣熊非常重视的方向。这不是说日本GDP怎样飞升。从2010年后，日本GDP仅在2020年因疫情原因增速为负，其余时间多数为低个位数增长（2024年增速为0.08%）。” 如今，AI已经逐渐成为一种应用于方方面面的生产力工具，许多人已经习惯在办公等场景中使用AI来处理不同任务，甚至出现人在下班后AI继续干活的场景。
q | 对于这些变化，贾安亚认为，AI正在重构工作方式，很多重复性高、流程相对固定的信息密集型工作，不再需要由人亲自完成每一步，工作开始变成另一种形态：人提出目标，AI 拆解任务、处理材料、调用工具、生成结果，人再做判断和确认。所以这增长更多是因为日本经济“从增长转向回报”的模式转变。
r | 这点从不同时期指数增长的主要动力可见。 她说：“但我不认为AI应该被摆在‘替代人’的位置上，而是应该成为工作系统的一部分。
s | 它可以帮人生成初稿、分析数据、完成重复劳动，但方向、责任、价值判断和关键决策，仍然应该由人来承担。 2012年后，日本央行开始大规模量化宽松（QQE），日元大幅贬值，出口企业盈利显著改善。丰田、索尼、日立等出口型公司利润暴增，成为日经225最初上涨的主要推手。” 在贾安亚看来，未来真正有价值的人机协作，不是人完全不工作，也不是人被AI牵着走，而是人更专注于定义问题、判断结果、承担责任，AI则把大量繁琐但必要的工作做好，“这个变化会影响企业组织、办公软件，也会影响每个人的工作方式”。日本高端制造、消费领域跑出不少10倍牛股。
t | 疫情之后，日本股市又迎来三重利好。 首先，全球供应链重构、制造业回流与数字化升级，使日本重新回到高端制造链核心。
u | 其次，台积电在日本设厂，带动索尼、东京威力科创等科技股上涨，在日经225中的权重大幅提升。
v | 最后，以“股神”巴菲特2020年建仓日本五家主要商社股票为标志，日本股市迎来更多海外资本的青睐，可谓“十年牛市人不知，巴老访日天下闻”。 而弱日元提升了外资持股吸引力，还推升企业出口利润。以丰田汽车来说，在超预期业绩推动下，2024年1月23日收盘时市值达到48.7万亿日元，成为当时日本史上市值最高的公司。 图片来源：Google财经 2025年后，虽然日本AI概念股走弱，但日本银行股开始逆势大涨。主要源于日本央行终于决定在2024年加息，这对银行业来说是一个提振。日本银行90年代经历过破产潮，又在过去十多年一直处于谷底，如今结束负利率和未来的加息预期，彻底扭转了压制银行业三十多年的根本性利空，开启了盈利能力修复的新周期。 从根本上来说，日本银行的股价和经营周期，是日本宏观经济和货币政策的镜子。如今这些改变被外界认为是日本走出通缩，具有重回增长的可能。 至关重要的是，日本近十年的这轮慢牛最初是依靠政策托底“单腿走路”，之后逐步转变为盈利驱动。
w | 都知道股价=每股盈利（EPS）*市盈率（PE），前者代表盈利能力，后者代表估值水平。 数据显示，日经225指数的每股盈利在2012年为442.1日元，到2023年增长至1214.4日元，增幅达172.7%，远高于同期市盈率（PE）17.4%的增幅。 不过，日本股市的这轮十年慢牛，日本居民并不太买账；所以出现了央行用真金白银买指数ETF，居民却“用脚投票”不停卖的奇怪场面。 就如同开头提到的我国居民顶着低利率不断存款的情况一样，日本居民过去长期维持“高储蓄、低风险”配置模式，截至2024年底，金融资产中现金存款占比仍达50.9%。 即便面对股市长年上涨，日本居民股票类金融资产占比只维持在13~14%左右的较低水平；而且持有股票占比最高的为60岁以上群体，1990年泡沫破裂之后出生的日本年轻人几乎不买股票。 与之形成鲜明对比的是欧洲人。
x | 欧洲股市也曾在欧债危机后暴跌，并在很长时间里处于低利率环境，但欧洲居民却不断加仓股票类权益资产。 最直观的解释是，欧洲股市下跌时间只有1年左右，但日股拐点前已经有20年漫长熊市，再坚定的多头也被无止尽的下跌给击败。而当股市上涨时，那些在泡沫高点被套的投资者正常选择是“解套离场”。 更深层的还得从日本经济危机找原因，比如企业和居民的“资产负债表衰退”，泡沫破灭后留下了深刻的疤痕效应，多年财政政策摇摆等，在此不再赘述。 从日本经验来看，政策托底和盈利驱动，对指数的长期向上缺一不可；而投资者在发现制度重新塑造了投资生态后，也可适时关注。 不过日本央行买了海量ETF后也面临如何退出的问题，按照估算，如果每年卖出3000亿日元才可能不引起股价大幅波动，但这样全部清仓需要170年，但这不在此篇讨论范围。 可以借鉴什么？ 早在2021年中金就提出，中国居民家庭可能正在进入金融资产配置加速的拐点，理由是： 中国人均GDP水平相当于日本1970年代中期，这正是日本居民不动产配置的拐点； 中国人口结构变化，20-55岁人口数占比的拐点向下； 房地产的投资吸引力发生变化； 中国资本市场已初具规模，居民进行金融资产配置的条件已基本具备； 低利率环境可能会促使居民多渠道寻求收益。 而上图中各理财产品，实际上对普通投资者最“友好”的是指数ETF。今年以来，ETF大幅降费，确实降低了投资成本，大多数主动型基金经理无法持续跑赢大盘也是事实。
y | 借鉴日本的历史经验，中国居民在面对低利率环境时，是否可以稍微加大对宽基ETF的关注呢？ 或许可以从宽基指数本身、政策托举及增长的重要推动来探讨。 以同样的宽基指数沪深300来看。该指数由上海和深圳证券交易所中规模最大、流动性最好的300只A股股票组成。 过去十年中，沪深300经历了“去地产化”和“科技权重上升”的结构演变。目前指数构成中，金融地产权重依然最高，占比约超20%；工业（包括高端制造、新能源产业链等）和主要消费（以白酒为代表）是另两大支柱，分别占比约15~20%；“新经济”板块中信息技术（包括半导体、软件）、医疗保健等板块的权重显著提升，但未形成结构性主导力量。
z | 且指数权重长期集中在金融、消费、制造与能源行业；贵州茅台、宁德时代、招商银行、隆基绿能、五粮液这些名字背后，隐含中国经济增长方式：政策驱动、金融支撑、消费拉动。 从制度层面看，从2023年7月中央政治局提出“活跃资本市场、提振投资者信心”以来，资本市场规范得到不少提升。比如“叫停定向增发+融券卖出”、打击内幕交易；吸引长期资金入市（养老金、险资、理财等）、降费与公募基金制度改革…… 如果将A股比作资金蓄水池，这系列动作的目的就是通过控流、堵漏、开源、严管，让水池不再“跑冒滴漏”以积累更多资金。
| 不过制度建设并非能一步到位，比如上市减持。今年到目前为止，上证指数从最低点3040.69上涨至接近4000点，但到8月时A股重要股东累计减持金额已突破3800亿元，这里还包括不少上市后连续亏损的企业。
| 可见，中国资本市场（宽基指数）在持续优化中，但还有很多提升空间。 中国股市这波上涨行情某种程度上与日本股市2010年后有点类似：开端去年924行情源于政策上的托举；今年407更是让央行大资金托底显露无疑；AI叙事让科技股大涨带动指数向上突破；整个行情中普通投资者的参与度较低。 从增长来源看，A股此次增长更多是预期和流动性驱动的估值提升。基本面上，2025年上半年全市场上市公司营收同比增长0.16%，净利同比增长2.54%；而几个重要指数的最新市盈率基本都在历史较高位置，尤其是科创50，相较之下，沪深300的增长更为稳健。 如今上证指数已经来到接近4000点，未来是否还有增量？ 如果无脑对标日本，在漫长的30年后，日经225指数终于越过泡沫高点，那么上证指数或许也有希望；从国家对持股比例来看，日本央行持股约7%，而Q2我国国家队（中央汇金、中国证金等机构）持有A股流通股约3.94万亿元，占A股流通市值的4.81%。
| 今年中国ETF市场规模已突破5亿元，正式超越日本，成为亚洲最大的ETF市场；若对标美国ETF市场约12万亿美元的规模，就还有很多空间。 当然，以上属于刻舟求剑，但中国ETF投资相比日本的还有个很大不同，即普通投资者还可能会选择相信。 2014年个人投资者ETF持有占比不足20%，到2023年末这个比例提升至44.3%；且在股票型ETF的持有比例到2025年已上升至47%以上。 重要的是，还有新生力军。2024年00后投资者数量同比激增212%，Z世代投资者占比2025年已达到35%，且对ETF的接受度远超传统主动基金。
| 可以预见到，大A真正从水牛到慢牛，还有非常多高难度挑战。从日本经验可以看到，一个国家的股市要想真正走出慢牛，既要有盈利支撑的企业，也要有仍抱有信心的居民。 参考资料： 《日本居民财富配置30年变迁》 《为何日本人不买日股牛市的账》 《日央行购买股指ETF的政策变迁》 《中金：迎接居民家庭资产配置拐点》 文章标题：以日为鉴 文章链接：https://www.huxiu.com/article/4795516.html 阅读原文：以日为鉴_网。
|
Current article:http://www.bianhajieleigoukusunmen.pics/list_1vga4oa/nx4h.html
Published on:06:04:02
