【首席观察】当“创造性破坏”遇见黄金:市场在博弈一个怎样的未来?

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2025月10月18日

(原标题:【首席观察】当“创造性破坏”遇见黄金:市场在博弈一个怎样的未来?)

【首席观察】当“创造性破坏”遇见黄金:市场在博弈一个怎样的未来?
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欧阳晓红/文

【首席观察】当“创造性破坏”遇见黄金:市场在博弈一个怎样的未来?
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4100、4200、4300……

黄金好像“涨疯了”。2025年10月17日盘中,伦敦黄金现货报4360美元/盎司(+3.58%)、纽约黄金期货报4383美元/盎司(+1.82%),续创历史新高。

接下来呢?

有人心慌,有人心痒。若将视野拉远,这轮金价狂飙不仅是价格本身的飞奔,更是一次集体情绪与制度预期的集中投射。其底层逻辑,似乎与今年诺贝尔经济学奖的关键词同频――“创新驱动增长”与“创造性破坏”。

若用诺贝尔经济学奖理论的语言重构市场行为,或许可以理解为:市场正在博弈一个“创新驱动,但制度脆弱”的未来,而黄金成为这场博弈中的“沉默表态者”。

上海高级金融学院教授朱宁指出,诺贝尔经济学奖所提出的“创造性破坏――淘汰――再均衡”框架,更契合比特币这种制度与技术上的外生创新。

那么,在“创造性破坏”时代,什么样的资产配置模型才能对冲这类宏观不确定性?

5天上涨5.32%,一个月上涨13.11%,年内涨幅达60%――如果说去年的金价走势尚有波动,今年以来尤其是近1个月,几乎可以用“屏住呼吸”的“蒙眼狂奔”来形容。尽管10月17日因贸易冲突缓和、美国信贷质量担忧下降导致避险需求回落,纽约黄金期货单日下跌2.1%,但当前市场价格仍处于高位区间。

全球资本疯狂涌入黄金,这究竟是在对短期的恐慌进行避险,还是在为一个由“创造性破坏”主导、充满不确定的未来进行长期投票?

2025年诺贝尔经济学奖授予了三位学者――乔尔・莫基尔(Joel Mokyr)、菲利普・阿吉翁(Philippe Aghion)和彼得・霍伊特(Peter Howitt),以表彰他们在“创新驱动经济增长”及“创造性破坏”理论上的突出贡献。

黄金的闪耀,正折射出阿吉翁理论中的那个核心矛盾:我们既渴望创新所带来的增长,又害怕创新所带来的“破坏”。

俗话说,当你不确定谁会赢,就配置黄金;当你不信任游戏规则,就回归黄金。

不过,眼下这轮金价飙升背后,是“短期触发+中长期再配置”的双轮驱动,这是否会构成一种资产泡沫?贵金属投资策略如何才能契合“创新――淘汰――再均衡”这一诺贝尔经济学奖框架所折射出的范式特征?

不可否认,部分阶段会形成黄金泡沫。但“泡沫”本身,或许正是一种对制度与秩序缺失的风险保险。

上海高级金融学院教授朱宁告诉经济观察报,此轮黄金上涨的动因有二:一是短期避险。相较比特币,黄金在历史上更被信任为避险货币;地缘冲突、贸易秩序不确定与市场波动叠加,推升了即时避险需求。二是中长期配置。全球金融危机以来的货币与财政扩张,加之外部冲击导致主权债务攀升,市场预期为维持债务可持续将长期处于较低利率环境,“无风险”利率回报受压,资金转向稀缺、抗通胀与制度中性的资产,黄金因此成为自然选择。同时,追涨杀跌等行为因素会放大上述两股力量,形成顺周期的价格强化。

在朱宁看来,诺贝尔经济学奖框架更贴近比特币这一制度与技术的外生创新:其稀缺规则与去中心化设计,直接挑战法币与既有清算体系;金融危机以来的宽松与疫情后高债务,使市场预期长期低利率与法币购买力受侵蚀,资金遂寻求替代性价值储藏。

在这一过程中,黄金仍是传统避险锚,但必须与加密资产分享“避险与配置”的增量需求;而比特币因其制度创新属性,体现了对旧秩序的“淘汰”与对新均衡的探索。投机行为与被动资金的顺周期流入,进一步放大了上述力量对价格的影响。

乍看,市场似乎正在“为一个不确定的制度过渡期买保险”,而且买得非常急切。

世界黄金协会数据显示,2025年第二季度,全球黄金总需求达1249吨,同比增长3%,总价值达1320亿美元,同比增长45%。黄金交易型开放式指数基金(ETF)连续两个季度保持强劲流入,金条、金币投资规模创下2013年以来新高,央行购金达166吨。地缘动荡与避险情绪持续推升市场。

从当前资金流向的速度、规模、惊人的流入数据,以及普遍存在的避险情绪来看,短期避险仍是主导因素。

当“创造性破坏”遭遇黄金,当美联储主席鲍威尔察觉流动性趋紧、宣布暂停缩表,当国际货币基金组织警告全球公共财政接近“历史极限”时,市场开始为潜在的无序崩盘预付“保险”溢价。10月17日,全球资产价格共振,或是预付“崩盘保险”的一笔定金。

此时,创新在加速,而“淘汰与再均衡”尚未跟上。地缘与政策的不确定性放大了市场噪音。在赢家未定、规则待校准的背景下,资金更倾向于流向不押注任何单一对手方的资产――黄金。

黄金此刻的价格呐喊,不仅反映了避险情绪,也折射出市场对“增长范式转型”的深层焦虑,尽管这一过程不排除伴随泡沫的可能。

“这次诺贝尔经济学奖颁给了三位经济学家,但是印证这几个理论的现实版本在中国。当下在政策上、思想上对这次诺贝尔经济奖获奖的理论,应该要有一种深入的探讨。”上海财经大学校长刘元春在10月16日―18日召开的2025可持续全球领导者大会上表示。

细究诺贝尔经济学奖理论,莫基尔的部分工作强调,持续增长不仅依赖于发明,更依赖于科学解释与制度环境,使得创新能够累积、被理解、被传播。

阿吉翁与霍伊特的贡献,则是形式化了“创造性破坏”模型:新技术、新企业替代旧的技术与企业,破坏与创新同时发生,从而驱动长期的生产力提升。

这一奖项的授予,无疑是在学术界和政策层面再次强调:长期增长、技术革新与制度变革是决定经济走向的关键变量。他们特别指出:“创新不能脱离淘汰机制与制度稳定性的配合。”这,或许正是当前全球面临的现实难题。

某种意义上,中国是诺贝尔经济学奖理论典型的现实映射之一。以“创新驱动――淘汰机制――再均衡”三元逻辑分析,中国在以下三个维度已体现得十分明显:创新驱动方面,AI(人工智能)、芯片、电动车、新能源等产业快速推进,政策与资本高度聚焦;淘汰滞缓方面,房地产、地方融资平台、传统制造业尚未顺利出清;再均衡博弈方面,社会保障、产业链迁移、劳动力再培训等配套机制仍在持续完善中。

刘元春指出,中国已用“15年增速换挡的代价”,完成了从“增长奇迹”向“创新奇迹”的史诗级转型。他表示:“要认识到,繁荣必须以创新破坏为基础,不仅要构建有利于创新的竞争环境,还需建立有利于失败者退出的机制。包容失败,与保障成功同样重要。”

一个真正“创新驱动”的增长模式,必须拥有激励创新、包容失败的制度体系与文化基础。

也有观点指出,从“粗放式增长”转向“创新驱动”,虽然是清晰的路径,但真正落地取决于“制度细化”的速度。

如果竞争――退出――再培训――社保这四个机制能形成联动闭环,那么“创新奇迹”才能从产能与订单,转化为生产率与居民收入。

其中,“包容失败与保障成功同等重要”是核心命题之一――这意味着必须将失败的成本前置化、定价化、市场化,通过更透明的退出机制,提升整体的社会创新效率。

对投资者而言,抓住“兑现度”“出清进度”和“再均衡受益环节”,也许比单纯追逐热点更重要。

通俗地说,黄金就像一份“制度不确定性的保险单”。

只要世界仍在加速创新,而制度与秩序仍在磨合(如产业出清未尽、地缘格局博弈反复、货币体系再均衡尚未完成),这份“保险”的保费就会被价格化――金价易强,甚至出现连续上涨。

即便10年期国债的实际利率(即扣除通胀后的真实利率)目前处于1.7%左右的正区间,黄金仍可能因央行和长期资金的再配置需求,以及避险与流动性的“情绪脉冲”而走强。不过,一旦实际利率显著上升,美元走强,市场资金流转会放缓,金价的涨势也可能明显降温。

如何看“宏观红绿灯”?有分析指出,实际利率是观察黄金走势的核心变量:当实际利率<1.5%且持续下行,对黄金利好;处于1.5%―2.0%区间,需看美元走势与资金流来判断方向;当实际利率≥2.0%且继续上行,对黄金明显不利。

在此基础上,再观察两项辅助验证指标:美元指数的强弱,以及黄金ETF与央行的资金流向(净流入/净流出)。这构成了投资黄金时的宏观“红绿灯”系统。

“现在的市场好像被吓坏了。”――朱宁指出,当前投资者的心态比较矛盾:“既恐高又贪婪”,一方面期待美联储降息带动股市上涨,另一方面又对任何利空信号过度敏感。

从行为金融学视角看,朱宁建议:“拒绝线性预测,警惕短期波动陷阱,避免追涨杀跌。”

投资的世界从来不是一条直线,而是围绕信心、流动性、制度稳定性的周期性波动。黄金,则是在这个循环中起伏跳动的“价格化信任指标”。


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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...
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AI绘画行业市场未来发展分析 AI绘画行业的市场规模将持续增长 2024年5月7日 来源:互联网 678 39 AI的绘画原理是类似于人类的写生,不过这里所说的“AI”不是普通的 AI,而是“AI+ CAD”。随着技术的不断进步和市场的不断开拓,AI绘画行业的市场规模将持续增长。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 AI绘画行业的市场规模正在迅速扩大。随着人工智能技术的不断进步,AI绘画的应用场景越来越广泛,不仅在游戏、广告、设计等领域得到应用,还成为艺术家的重要工具。预计未来几年内,AI绘画行业的市场规模将持续增长。 AI的绘画原理是类似于人类的写生,不过这里所说的“AI”不是普通的 AI,而是“AI+ CAD”。在传统的 CAD软件中, CAD是用来绘画的,在 CAD软件中,模型首先被输入到电脑中,在电脑中通过投影功能将模型投影到空间中,再经过多维空间分析后,将得到模型想要的图案和形状。CAD可以通过生成与真实物体相似或不同的物体来表示其形状。 目前,通过深度学习和图像处理技术, AI已经在图像识别、图像合成、人脸识别、视频分析、语音识别等多个领域都取得了巨大进步。随着深度学习技术的快速应用,将给人工智能带来更大的想象空间,尤其是在图像识别、视频分析等领域,将会有巨大的进步。但在 AI绘画方面, AI还需要不断的探索,提升效率,从而满足更多领域的需求。 AI绘画的技术水平在不断提高。目前,AI绘画已经能够精准捕捉并模仿各种艺术风格,同时在理解、创新、情感表达等方面接近甚至超越人类艺术家。这种能力为AI绘画的广泛应用提供了有力支持。AI绘画市场竞争激烈,涉及多个领域的企业纷纷涉足该行业。包括技术提供商、艺术家和平台运营商等在内的多个角色共同参与市场竞争。为了提升竞争力,企业需要不断创新,提升技术水平和服务质量。 算法研发是AI绘画产业链中最核心的环节,涉及计算机视觉、深度学习、图像生成等领域的技术研究和应用。从AI绘画算法模型使用情况来看,Stable Diffusion 被使用的最多,占到了77%,Disco Diffusion模型占10%,南瓜占13%。2021年AI技术的成熟和发展,使得AI绘画走入人们的视野中,据统计2021年中国AI绘画市场规模为0.1亿元,但随着人们对AI绘画的接受度越来越高和AI绘画卓越的生产力。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: AI绘画的应用领域正在不断扩大。除了传统的艺术创作领域,AI绘画在游戏、广告、设计等领域也得到了广泛应用。同时,随着人们对AI绘画的接受程度不断提高,AI绘画的应用场景还将继续拓展。目前,AI绘画的市场接受度正在逐步提高。越来越多的人开始意识到AI绘画的潜力和价值,愿意尝试使用AI绘画技术来创作和表达。这种趋势将有助于推动AI绘画行业的快速发展。 AI绘画行业面临着一些挑战,如技术成熟度、市场认知度、法律法规等。然而,这些挑战也带来了机遇。随着技术的不断进步和市场认知度的提高,AI绘画行业将迎来更多的发展机遇。同时,随着相关法律法规的完善,AI绘画行业也将更加规范化和健康化。 随着技术的不断进步和市场的不断开拓,AI绘画行业的市场规模将持续增长。预计未来几年内,AI绘画行业的市场规模将保持高速增长的态势。AI绘画的应用领域将不断扩大,除了传统的艺术创作领域外,还将广泛应用于游戏、广告、设计、教育等多个领域。随着AI绘画技术的不断完善和普及,其应用领域还将继续拓展。 随着AI绘画作品的增多,版权保护和伦理问题将日益凸显。未来,AI绘画行业将更加注重版权保护,建立完善的版权保护机制,保护创作者的合法权益。同时,也需要关注AI创作的道德边界和责任归属,确保AI绘画技术的健康发展。 随着AI绘画行业的发展,其商业模式也将不断创新。除了传统的软件销售、版权授权等方式外,还可能出现基于云计算、大数据、物联网等技术的新型商业模式,为AI绘画行业带来更多的商业机会。总之,AI绘画行业市场未来发展趋势良好,市场规模将持续增长,应用领域广泛拓展,商业模式不断创新。然而,也需要注意版权保护和伦理问题,确保AI绘画技术的健康发展。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《》。 相关文章推荐: 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报...