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来源：天下彩票交流群2023-02-06 17:48

中国连续第三个月减持美债，持仓再创2010年6月以来新低******

　　澎湃新闻记者陈佩珍

　　美东时间1月18日，美国财政部公布2022年11月的国际资本流动报告(TIC)。根据最新数据，2022年11月，日本和中国(大陆)为美国国债的前两大“债主”。2022年11月，日本结束自2022年7月开始的减持美国国债步伐，当月增持178亿美元至1.0822万亿美元。中国则连续第三个月减持美国国债，当月减持78亿美元至8700亿美元，持仓规模为2010年6月以来新低。

　　2022年，美联储的大幅度加息和日本的宽松货币政策形成鲜明对比。不过，在2022年底，日本央行突然的“鹰派”转向，让市场猜测其宽松货币政策是否会转向。

　　从对美债的持有量来看，日本在“奇袭”市场前的一个月，即2022年11月，对美债转为小幅增持，而在2022年10月，日本对美债的减持幅度环比收窄，在2022年9月，日本对美债一度大幅减持796亿美元。

　　一般来说，当美债收益率处于上行阶段，投资者会倾向于减持美债资产以降低资产损失，当美债收益率下行时再增持。在2022年11月10日，美国劳工统计局发布10月通胀数据超预期回落后，美国10年期国债收益率就进入总体下行趋势阶段，此前因为美联储较为“鹰派”加息曾一路高涨。

　　当时美国劳工统计局公布的数据显示，美国2022年10月CPI同比增长7.7%，低于市场预期，前值为8.2%。

　　从中国大陆来看，去年5月，中国所持美债环比减少226亿美元至9808亿美元，为2010年5月以来首次持仓不足1万亿美元。在2022年7月、8月小幅增持后，9月、10月、11月，中国均在减持美债。

　　从全年来看，2022年年初，日本和中国所持美债分别为1.3031万亿美元、1.0601万亿美元；截止到2022年11月，日本和中国所持美债分别较年初降低2209亿美元和1901亿美元。

　　美国财政部在官网披露的11月国际资本数据内容显示，11月份外国对美国长期、短期证券和银行流水的净买入额为2131亿美元。其中，外国私人净流入为2127亿美元，外国官方净流入为4亿美元。

　　11月，外国居民增持了长期美国证券，净买入1406亿美元。外国私人投资者净买入1528亿美元，而外国官方机构净卖出122亿美元。美国居民减少了长期外国证券的持有量，净抛售了309亿美元。

　　若将国际长期证券和美国长期证券均考虑在内，外国对长期证券的净买入为1715亿美元。在计入调整因素后，比如对未记录的美国资产支持证券向外国投资者支付的本金的估计，11月份外国净购买入估计为1652亿美元。

　　外国居民持有的美国国债增加了47亿美元。外国居民持有的所有以美元计价的短期美国证券和其他托管负债减少了10亿美元。银行对外国居民以美元计价的净负债增加了490亿美元。

　　美国财政部下一次将发布2022年12月的财政部国际资本(TIC)数据，定于2023年2月15日。

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张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******

　　中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”

　　这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。

　　2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。

美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图

　　张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。

　　“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”

　　“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”

　　张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。

　　他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”

　　张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)