揭秘BTC现货ETF持仓机构:罗斯柴尔德、摩根大通挤不进前十,第一名是谁?

原创 | Odaily星球日报

作者 | 夫如何

揭秘BTC现货ETF持仓机构:罗斯柴尔德、摩根大通挤不进前十,第一名是谁?

2024 年是传统金融资本涌入加密世界的元年,这得益于年初发行的比特币现货 ETF。截止今天,数据显示,比特币现货 ETF 累计总流入 116.7 亿美元,净资产总值为 505.4 亿美元。

上线至今四个月的时间,比特币现货 ETF 带动加密市值最高涨幅为 64.93% ,最高市值为 28.45 万亿美元,并直接带动比特币市值最高涨幅为 59.25% 。

随着机构投资者陆续向美国 SEC 提交 13 F(机构持仓报告)文件披露关于比特币 ETF 的持仓情况,为大家揭开比特币现货 ETF 背后的惊人的购买力。Odaily星球日报整理了相关公司持仓情况,并发现资管公司已经成为 BTC 现货 ETF 的“主力军”。如下所示:

揭秘BTC现货ETF持仓机构:罗斯柴尔德、摩根大通挤不进前十,第一名是谁?

海纳国际集团(SIG)(13 亿美元)

海纳国际集团(SIG)是美国的金融服务公司,总部位于宾夕法尼亚州贝尔岡市。成立于 1987 年,由 Jeff Yass、Arthur Dantchik 和 Joel Greenberg 共同创立。SIG 在全球范围内开展业务,涵盖证券交易、期权交易、期货交易、衍生品交易、资产管理和私募股权投资等领域。SIG 以其专业化和技术化在金融市场中的表现而闻名,被认为是全球最大的量化交易公司之一。

SIG 购买了价值 13 亿美元的现货比特币 ETF,仅占该公司达 5759 亿美元投资总额的一小部分。

Ovata Capital(7400 万美元)

Ovata Capital 是一家总部位于香港的投资管理公司,成立于 2017 年。Ovata Capital 的旗舰产品是 Ovata Equity Strategies Master Fund,专注于亚洲股票,包括四个核心策略部分:套利、相对价值、事件驱动和多空头。

Ovata Capital 重仓了美国比特币现货 ETF,包括 FBTC、GBTC、BITB 和 IBIT,分别占其投资组合的 13.5% 、 11.2% 、 8.8% 和 5.6% ,总价值超过 7400 万美元。

Hightower(6834 万美元)

Hightower 是一家总部位于美国的全球性财富管理公司,提供综合的财务规划、投资管理和资产管理服务。该公司的客户群包括个人投资者、家族办公室、企业客户以及慈善机构等。

Hightower 购买了价值超 6834 万美元的美国比特币现货 ETF,该部分投资仅占其 617 亿美元投资总额的不到 0.1% 。

Rubric Capital Management(6000 万美元)

Rubric Capital Management 是一家总部位于美国的投资管理公司,成立于 2011 年。该公司专注于股票投资,并以实施长期价值投资策略而闻名。

管理资产规模 33 亿美元的 Rubric Capital Management 拥有超过 6000 万美元的贝莱德比特币现货。

Yong Rong Asset Management(3800 万美元)

Yong Rong Asset Management(涌容资产管理)是一家总部位于香港的资产管理公司。该公司专注于为客户提供全面的投资管理服务,涵盖股票、债券、衍生品等多个资产类别。

Yong Rong Asset Management 购买了价值约 3800 万美元的 IBIT,占其投资组合的 12% ,是贝莱德比特币现货 ETF 持仓量第一名。

United Capital Management(3491 万美元)

United Capital Management(联合资本管理)是一家综合性的财富管理公司,总部位于美国。该公司提供广泛的财务规划和投资管理服务。

United Capital Management 持有超 35 万股 FBTC 和 41 万股的 BITO,分别占其最新投资组合的 4.9% 和 3% ,总价值约 3491 万美元。其中,United Capital Management 是富达 FBTC 的重要股东之一。

Legacy Wealth Asset Management(2850 万美元)

Legacy Wealth Asset Management 是一家综合性的财富管理公司,致力于为客户提供全面的财务规划和投资管理服务。该公司的总部可能位于美国,曾收购汽车之家。

Legacy Wealth Asset MAnagement 拥有超 35 万股 FBTC,占其最新投资组合的 6.09% ,以及超 10 万股 GBTC,占比达 1.84% ,总价值超 2850 万美元。

Monolith Management(2400 万美元)

前红杉中国合伙人曹曦旗下 Monolith Management 是一家专注于公共和私人市场中成长型公司的投资管理公司。主要投资方向在科技、软件、消费和医疗保健等行业。

Monolith Management 拥有超过 2400 万美元的 IBIT,在贝莱德 ETF 的持仓量位居第五。

IvyRock Asset Management(1900 万美元)

IvyRock Asset Management 是一家总部位于香港的对冲基金管理公司。该公司通过其资产管理业务管理各种基金。

IvyRock Asset Management 持有贝莱德近 1900 万美元的现货比特币 ETF IBIT。

Quattro Financial Advisors(1650 万美元)

Quattro Financial Advisors 是家族办公室。该公司提供投资组合管理、财务规划和投资咨询服务。Quattro Financial Advisors 为美国客户提供服务。

Quattro Financial Advisors 是贝莱德比特币现货 ETF 第二大持仓者,持有 46.8 万股 IBIT,价值约 1650 万美元,占其投资组合的 5.4% 。

美国合众银行(1500 万美元)

美国合众银行是一家美国银行控股公司,它是合众银行全国协会(U.S. Bank National Association)的母公司、美国第五大银行,有三千多家分行,主要分布于美国西部和中西部。

美国合众银行披露了价值超过 1500 万美元的现货比特币 ETF 投资。据悉,其购买了大约 87, 744 股 Fidelity 的 FBTC 股票,价值 540 万美元, 46, 011 股 Grayscale 的 GBTC 股票,价值 290 万美元,以及 178, 567 股 BlackRock 的 IBIT 股票,价值 720 万美元。根据最新的 13 F 文件,该公司的总投资为 718 亿美元。

Oxler Private Wealth(1124 万美元)

Oxler Private Wealth 是一家投资平台。该平台仅提供相关信息。咨询服务仅向 Oxler Private Wealth LLC 及其代表合法持有牌照或免于持牌的客户或潜在客户提供。

Oxler Private Wealth 持仓了 28 万股 IBIT,价值约为 1124 万美元,占比为 4.4% 。

Edmond de Rothschild Holding S.A(420 万美元)

Edmond de Rothschild Holding S.A 为私人和机构客户提供各种财富管理服务。

Edmond de Rothschild (Suisse) S.A 披露了价值超过 420 万美元的现货比特币 ETF 投资。该公司报告称持有 103, 600 股贝莱德 IBIT 股票,价值略低于 420 万美元。还披露 1, 300 股 GBTC 股票,价值 82, 121 美元。根据最新的 13 F 文件,该公司的总投资为 60 亿美元。

Newbridge Financial Services Group(134 万美元)

Newbridge Financial Services Group 提供广泛立品、服务和解决方案,帮助客户实现独特的财务服务。

Newbridge Financial Services Group 的资产规模超 3.4 亿美元,持有约 2 万股 GBTC,价值约为 134 万美元,仅占其价值 2.3 亿美元投资组合的 0.58% 。

纽约梅隆银行(111.3 万美元)

纽约梅隆银行是一家位于美国纽约市的银行。其主要业务为证券服务及资产管理。其持有 19, 918 股 IBIT 和 7, 108 股 GBTC,当前价值约为 111.3 万美元。

摩根大通集团(76 万美元)

摩根大通集团,俗称“小摩”是一家总部位于纽约市的美国金融机构。其商业银行部旗下分行 5, 100 家。 2011 年 10 月,摩根大通的资产规模超越美国银行成为美国最大的金融服务机构。 摩根大通的业务遍及 50 多个国家,包括投资银行、证券交易及服务、投资管理、商业金融服务、私人银行服务等。

摩根大通披露其持有价值约 76 万美元的 ProShares BITO、贝莱德 IBIT、富达 FBTC、灰度 GBTC 和 Bitwise BITB 份额。

SouthState(55.72 万美元)

SouthState 是东南部地区领先的地区性银行之一,通过在佛罗里达、阿拉巴马、乔治亚、卡罗来纳和弗吉尼亚等地拥有 240 多个网点,为超过一百万客户提供服务。SouthState 提供全面的银行解决方案,包括个人银行业务、抵押贷款、小企业银行业务、商业银行业务和财富管理。

SouthState 披露了对两只现货比特币 ETF 的投资,合计价值 577, 198 美元,SouthState 在现货比特 ETF 的投资仅占其文件报告中报告的 13 亿美元总额的一小部分。

法国巴黎银行(4 万美元)

法国巴黎银行是一家世界级的金融集团,总部在法国巴黎,属于法国最大的银行,存款额亦为欧元区最大的银行,并是世界最大的银行之一,为系统重要性金融机构前四强。

法国巴黎银行购买了 1, 030 股 IBIT,价值仅约为 4 万美元。

富国银行集团(未披露)

富国银行集团于 1852 年成立于美国纽约,是一家多元化金融集团,总资产为 1.9 兆美元。富国银行和摩根大通、美国银行、花旗集团是美国四大银行之一。

根据最新披露的美国证券交易委员会文件显示,富国银行(Wells Fargo)已持有现货比特币 ETF 敞口。

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苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

文章来源:

编辑:亚鹂、泽南

苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

图片来源:由无界AI生成

其他科技公司:抢购 H100、B200;苹果:M2 当服务器 AI 芯片。

尽管苹果在生成式 AI 方面的进展没有像谷歌、Meta 和微软等竞争对手那样高调,但该公司一直在进行相关研究,其构筑新生态的思路总是显得与众不同。

5 月 7 日晚,苹果在中回应了大家的关注:「跨越极其强大的 M3 芯片,直接来到下一代 ——M4 芯片」。

在苹果宣布新的 M4 芯片时,着重强调了其先进的 AI 性能,称其新的 16 核心设计的神经引擎是「苹果有史以来最强大的」。

大家心中激荡的兴奋感还没过,感叹苹果的后发优势也是优势,终于乘势而上的时候。又当其他厂商努力钻研下一代芯片并将其运用到 AI 任务上时,苹果另辟蹊径,又杀了个回马枪,将目光盯上了云服务芯片。

苹果直接将它的 PC 端芯片 M2 Ultra 放上了云服务器。

苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

苹果的 UltraFusion 封装架构采用了 Silicon Interposer 技术,将两块 M2 Max 芯片的芯片连接起来,从而创建了 M2 Ultra。拥有一颗 32 核的神经引擎,每秒提供 31.6 万亿次操作,比 M1 Ultra 快 40%。

据彭博社等媒体报道,苹果公司将通过配备自家处理器的数据中心,在今年推出一些 AI 功能。这是该公司大力推行的一项大规模的行动,旨在为其设备注入 AI 功能。

有知情人士透露,苹果正在将类似于为 Mac 设计的高端芯片放置在云计算服务器中,这些服务器旨在处理即将进入苹果设备的最先进的 AI 任务。

知情人士表示,与人工智能相关的较简单的功能将直接在 iPhone、iPad 和 Mac 上处理,但他们要求不透露姓名,因为计划仍处于保密阶段。

此举是苹果公司急切推进生成式 AI 计划的一部分。自 ChatGPT 推出以来,全球科技公司一直处于生成式 AI 军备竞赛之中。此前有消息称,苹果有望在 6 月 10 日的全球开发者大会上提出其雄心勃勃的 AI 战略。

苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

苹果全球开发者大会(WWDC24)将在 2024 年 6 月 10 日举办

大约三年前,苹果计划使用自家芯片并在云端处理人工智能任务,但在由 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 Gemini 推动下的 AI 热潮的加速之后,该公司拨快了时间表。

尽管苹果已在推动基于 M4 芯片的未来版本,但首批苹果自研的 AI 服务器芯片将是去年作为 Mac Pro 和 Mac Studio 计算机的一部分推出的 M2 Ultra。

对此举措,寄希望于苹果在 AI 领域逆势而上的市场玩家们,似乎也终于迎来了一点曙光。

在彭博社报道详情后,苹果股价在纽约交易时段一度达到 184.59 美元的历史高位。然而,该股全年跌幅超过 4%,对于 M2 Ultra 上云端的消息,苹果公司代表拒绝置评。

苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

苹果在纳斯达克市场势头表现

除了确定承载任务的云端芯片,根据 AI 任务的复杂度,苹果还提供了两种算力的使用路径。

  • 相对简单的 AI 任务,比如:为用户提供他们错过的 iPhone 上的通知或即将到来的短信的摘要,可以由苹果设备内部的芯片处理。
  • 更复杂的任务,比如生成图像或总结长篇新闻文章,并在电子邮件中创建长篇回复,则可能需要云端处理(苹果的 Siri 语音助手的升级版本也是如此)。

看起来和其他手机厂商提到的「端云结合」大模型理念一致。这一举措将作为苹果 iOS 18 在秋季推出的一部分,代表了该公司的一次转变。多年来,苹果一直将设备端处理置于优先位置,并将其宣传为「确保安全和隐私的更好方式」。

但参与苹果服务器项目(代号为 ACDC)创建的人员表示,其处理器内部已经有组件可以保护用户隐私。该公司采用了一种称为「Secure Enclave」的方法,可以隔离数据以防止安全漏洞。

苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

Secure Enclave:iPhone、iPad、Mac、TV、Apple Watch和HomePod专用安全子系统

目前,苹果计划使用自己的数据中心来运营云功能,但最终会像它在 iCloud 和其他服务中所做的那样,依赖外部设施。《华尔街日报》早些时候就该服务器计划的某些方面也进行了相关报道。

苹果首席财务官 Luca Maestri 在上周的一次财报电话会议上暗示了这种做法:「我们有自己的数据中心容量,在这之后才需要使用第三方的容量。」

而在被问及公司的 AI 基础设施时,他说道:「这是历史上对我们行之有效的模式,我们计划未来也会沿着同样的路线继续前进。」

设备端的 AI 算力仍将是苹果人工智能战略的重要组成部分。

但是,其中一些功能将需要其最新的芯片,例如去年 iPhone 上推出的 A18 芯片和本周早些时候 iPad Pro 中推出的 M4 芯片。这些处理器包括对神经引擎(Neural Engine)的重大升级,而这也是处理 AI 任务的芯片的一部分。

面向生成式 AI 的需求,苹果正在迅速升级其产品线,推出更强大的芯片。

首先,新一代处理器 M4,将会很快进入 Mac 电脑系列中。

苹果启动AI云服务器计划,芯片直接用M2 Ultra

全新M4芯片由 280 亿晶体管组成,基于第二代 3nm 技术打造,并在 CPU、GPU 和 NPU 方面迎来一系列提升

据彭博社四月份报道,Mac mini、iMac 和 MacBook Pro 将于今年晚些时候获得 M4 芯片,而 M4 芯片将于明年装入 MacBook Air、Mac Studio 和 Mac Pro。

这些计划共同为苹果将 AI 融入其大部分产品线奠定了基础。该公司将专注于为用户提供在日常生活中使他们生活更轻松的功能,比如提供建议和提供定制化体验。

尽管苹果没有计划推出自己的 ChatGPT 风格的服务,但它一直在讨论通过合作伙伴关系提供该选项的可能性。

就在上周,苹果表示:「在其设备上运行 AI 将有助于它在竞争对手中脱颖而出。」

苹果 CEO 蒂姆・库克在财报电话会议上表示:「我们相信 AI 的变革性力量和承诺,我们相信我们具有能够在这个新时代中使我们与众不同的优势,包括苹果独特的无缝集成的硬件、软件和服务整合的组合」

库克表示,苹果自研芯片将使其在这个仍处于起步阶段的领域拥有优势,而且他补充说公司的隐私关注「支撑着所创造的一切」。

据知情人士透露,过去三年中,该公司已经在云端计划上投入了数亿美元。但是,其提供的服务仍然存在差距。

另外,对于希望使用 ChatGPT 的用户,苹果已与谷歌和 OpenAI 进行了讨论,计划将其整合到 iPhone 和 iPad 中。

苹果与 OpenAI 的谈判最近已进行到深入阶段,这表明合作很可能会实现。据了解谈话内容的人表示:「苹果也可能从外部公司中提供一系列选项。」

参考链接:
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-05-09/apple-to-power-ios-18-ai-features-with-in-house-server-mac-chips-this-year

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摩根大通暗渡陈仓

来源:刘教链

浅夏更胜春,不觉遍山翠。

就在BTC(比特币)还在60k上方、30日均线63.3k下方反弹不能时,据比特币杂志披露,多家美企业或机构都已加仓比特币现货ETF。这些机构有:Wells Fargo(富国银行)—— 持仓灰度GBTC,Rubric Capital Management(量规资本)—— 持仓贝莱德IBIT,Edmond de Rothschild(罗斯柴尔德银行)—— 持仓贝莱德IBIT以及灰度GBTC,美国最大银行之一JPMorgan Chase(摩根大通) —— 持仓贝莱德IBIT以及Bitwise BITB,等。

插一句,这个富国银行当年可是股神巴菲特的重仓股。但是在2022年老爷子还是果断清仓了。

2009年,巴菲特公开表示:“如果让我把全部净资产投到一只股票上的话,那一定是富国银行。”

2022年上半年,巴菲特清仓了所持有的全部富国银行股票。

可见,真正的投资大佬,从来都是此一时彼一时,主打一个审时度势,绝不会被人性“言出必诺”的弱点所羁绊。所以教链一直忠告大家,别信什么大咖、大神、大V、KOL、XXOO、牛鬼蛇神。

不要参与别人向你推荐的热门项目。

不要向他人寻求投资建议。只有建议而没有逻辑和信念,你拿不住。

区块链应该是不依赖于外部信用而运转的。不要相信任何人。

不要听取任何人给你的投资建议。包括我。

更有甚者,他们会“逆向喊单”。

通常的“喊单”,是在建仓或者做多之后唱多,寻求吸引更多人前来买入,以拉升市场,从而使得自己仓位盈利;在清仓或者做空之后唱空,希望恐吓更多人卖出,以打压市场,从而让自己的空单盈利,或者创造机会抄底。

而“逆向喊单“,则是在准备建仓之前唱空,以期制造市场恐慌抛售,获得更低、更佳的入场价位;抑或在准备清仓之前唱多,以便忽悠更多人前来接盘,这样才有充足的流动性来保证出货在更高、更好的价位上。

一个仓位上的多头,可能并不一定会唱多,特别是如果他还希望继续加仓以增加其持有量的时候,他很可能会做出充满迷惑性的“逆向喊单”举动,大肆唱空,以看看是否能够吓唬住其他试图与他竞争的其他BTC买家。

教链介绍过Michael Goldstein的类似观点:

事实上,囤积者可能是最危险的骗子。…… 一个人可以通过私钥证明他们拥有比特币,但他们不能证明他们没有(比特币)。考虑到这一点,任何大声疾呼的怀疑论者的大胆断言实际上都是一种骗局,试图影响市场需求,进而影响价格,对他们有利,这似乎是合理的。

囤积者是骗子,因为他们了解比特币的(很有可能的)指数级增长潜力,但愿意通过任何必要的方式说服其他比特币持有者,让他们相信未来对他们的价值可能不会比当前市场价格高多少。

也就是说,一个整天公开唱空BTC的人,未必是一个真正的空头,而很有可能只是想骗你抛弃掉你手里的BTC,以便于其低价捡漏。

打压市场 = 我要加仓!

摩根大通的言行不一正是如此。

众所周知,摩根大通的CEO经常在公开场合唱衰BTC。最近一次比较夸张的表达,见于教链2024.1.19文章《》。

这位CEO在电视镜头前的原话:“我觉得很有可能,当我们拿到 2000 万比特币的时候……Satashi(撒塔西)[原话如此] 会出现在那里,歇斯底里地大笑,然后安静下来,所有的比特币[都]会被抹去。你怎么知道它会停在 2100 万呢?”

稍微懂一点儿比特币原理的朋友,恐怕都要被他的这番脑洞大开的言论笑掉大牙。

教链曾介绍了摩根大通对于BTC唱空的论调。42k,恐怕是它心心念念希望自己能够进场加仓的位置吧?难道它这么唱,市场就会遂了它的愿望,倒车接它吗?

看起来,根据摩根大通向SEC提交的数据披露情况,它也没有傻等所谓42k,而是早早地就加仓了比特币现货ETF啦。

这声东击西、暗渡陈仓的小妙招,也被摩根大通巧妙运用。

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揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

原文作者:

原文编译:深潮 TechFlow

“印钞”看似简单,实则令人困惑。 当美联储可以印更多美元并支付政府要支出的任何费用时,为什么还要向公众出售债券呢? 答案很简单,但需要一点批判性思维。

如果您上周访问过 Twitter,您可能会看到美国经济顾问委员会(为白宫提供经济政策建议的组织),主席贾里德·伯恩斯坦 (Jared Bernstein) “解释”债券的视频片段。

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

即便如此,他似乎真的难以理解国债的基本概念及其运作方式。老实说,这些概念确实很难掌握 ,因此,让我们简单明了地分解这些概念,以便理解。

货币供应基础知识

要理解“印钞”,我们必须首先了解货币基础知识。或者更确切地说,“货币供应”基础知识 ,我们将在这里保持超高的水平并且让这些知识通俗易懂。

狭义货币

在货币供应量措施中,最严格是所谓的狭义货币,即 M 0 (‘em-zero’)。这仅包括流通中的货币和银行储备的现金。M 0 通常被称为基础货币。上升一级,我们有了所谓的 M 1 。M 1 包括所有 M 0 加上活期存款,加上任何未偿还的旅行支票。活期存款只是银行账户中的流动性存款,客户可以随时提取,即客户支票和储蓄。

银行不会将所有的现金都存放在他们的金库中,他们使用风险分析来估计在银行没有挤兑的情况下各个分行需要多少可用资金 ,剩下的只是他们保存的数字账本上的 0 和 1 。

无论如何,M 1 包括任何可以提取的现金(包括那些旅行支票),仅此而已 。因此,M 1 通常被称为狭义货币 ,以下是 M 1 的美元金额:

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

我知道你在想什么: 2020 年到底发生了什么,导致 M 1 货币供应量飙升? 你猜对了:通过印钞。我们稍后会讨论这个问题,但让我们首先解开货币供应的下一个水平,即。

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

广义货币

将我们的范围稍微扩大一点,M 2 包括所有 M 1 加上货币市场储蓄存款、 10 万美元以下的限时存款(即 CD 和货币市场)。换句话说,M 2 包括现金等价账户、流动性和半流动性账户中持有的所有资金。

扩展到 M 2 ,这是今天的美元金额 。您可以看到 M 2 的图表在 2020 年之后的扩张是如何逐步扩张的,以及如何需要一段时间才能“渗透”到个人账户中。

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

为什么? 因为坎蒂隆效应(The Cantillon Effect)。 坎蒂隆效应以 18 世纪经济学家理查德·坎蒂隆 (Richard Cantillon) 的名字命名,它描述了那些首先收到新资金的人(即银行、政府或金融机构)如何受益,而其他人则如何经历延迟效应。

现在,让我们来解释一下贾里德-伯恩斯坦(Jared Bernstein)在描述(显然他自己也不明白)美国国债时遇到的困难吧。

国债基础知识

从最基本的定义来看,美国国债是美国政府发行的债券。这与苹果、微软或特斯拉发行的债券没有什么不同,只不过这是国家(或公司)向购买债券的人借钱。

当你借钱时会发生什么? 您向借给您钱的人支付利息 ,就像您支付抵押贷款的银行利息一样。您从银行借钱买房子,您为该贷款支付银行利息。我们都知道政府最近一直在大量借贷,这是因为政府处于赤字状态(支出超过税收收入),并通过借款来弥补差额 ,这增加了美国公共债务。

美国借了多少钱,又欠借钱给它的每个人多少钱?

你敢相信吗,一共是 34.6 万亿美元!

那么谁在购买所有这些债券呢?也就是说,谁借给美国这么多钱?

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

基本上,你和我以及其他人直接在他们的 IRA、 401 K、个人账户中购买债券,并通过共同基金和货币市场、美国银行、外国中央银行(即日本银行、中国银行等其他外国)间接购买债券,包括美联储自己也在购买债券。

你可能想问,他们怎么可能拥有所有这些美国国债?让我逐步解释。

钱是如何“印”出来的

这涉及到量化宽松(QE)和量化紧缩(QT)。

在金融危机或经济衰退时期,例如金融危机,我们看到美联储以一种霰弹枪的方式使用 QE,不计后果地购买美国国债和 MBS(抵押贷款支持证券) QT 是美联储将它们卖回市场的时间。

在全球金融危机 QE 期间,美联储在几年内购买了超过 1.5 万亿这类资产(然后又持续增加了几年)。

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

快进到 2020 年,市场因疫情封锁而陷入困境,美联储在其大炮中增加了现金“火箭筒” 。这意味着短短 2 年内就增加了超过 5 万亿美元,看看 2009 年和 2020 年的差异。

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

但他们是怎么做到的呢?

美联储作为美国中央银行,拥有独特的创造货币的能力 。当美联储使用 QE 购买国债等证券时,它是通过凭空创造银行准备金来实现的,这是货币创造的数字化过程。它的工作原理如下:

  • 美联储宣布购买证券的意向及其购买金额。

  • 一级交易商(大型中介银行)代表美联储在公开市场购买这些证券。

  • 购买完成后,美联储将新创造的货币记入一级交易商的准备金账户,并将国债纳入自己的资产负债表。

  • 这一过程增加了这些银行的总准备金,直接向银行系统注入了流动性。

从本质上讲,一级交易商充当经纪人并结算交易,将这些新发现的资金发送给国债卖家,并将国债发送给美联储,然后更多现金就进入系统了。

想象一下你正在玩一个垄断游戏,所有的钱都已经分配完毕并且已经在游戏中了,然后,一位新玩家出现在游戏里,手里拿着从“他的”家里玩大富翁游戏的钱,他刚刚开始四处购买房产。现在的情况是,他在游戏中加入了以前没有的新货币,他扩大了货币供应量,因此,Park Place 和 Boardwalk 变得更加昂贵。这正是美联储在公开市场上实施 QE 政策和购买债券时的具体操作方式。

美联储在市场上增加了以前没有的货币,为市场注入了流动性。看看 M 2 货币供应量(蓝线)是如何随着美联储资产负债表的扩张而上升的。这就是典型的印钞机。

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

至于为什么我们不跳过整个 QE 和国库借贷体系,直接印钞,如果我们这样做了,我们就会完全变成所谓的 香蕉共和国,公然和过度印钞来为政府赤字提供资金会导致恶性通货膨胀。想象一下,在这样一个世界里,财政部(实际上是国会)想花多少钱就花多少钱,而美联储只管印多少钞票来满足花销的需要。

不受控制,有增无减,不加掩饰。

随着货币供应量的急剧膨胀,物价将呈指数级上涨(Park Place 和 Boardwalk 将以数百万、数十亿、数万亿的价格出售),人们将失去对美元作为价值储存手段的信心,并在某些时候失去对美元作为交换手段的信心。大街上会到处都是美元,因为买任何东西都需要一推车的美元,而且价格每分钟都在变化。

(如果你认为这是夸大其词,不妨亲自去看看委内瑞拉或黎巴嫩的情况)

揭秘美联储「印钞」套路:发债背后的深层原因

这将导致信心丧失、混乱和迅速走向恶性通货膨胀,美元将会崩溃。美联储和财政部会想尽一切办法混淆视听,转移人们对无限印钞机的注意力。

他们会出售债券。

即使是卖给他们自己。

如果这个国家的首席经济学家都对这个系统感到困惑,那么其他人也一定会感到困惑。

那么,这场表演将会持续下去。

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金色午报 | 5月11日午间重要动态一览

7:00-12:00关键词:Morph、酷派、苹果、海纳国际 1.Morph在天使投资平台Echo完成30万美元融资; 2.酷派集团全资子公司购买2786万美元的加密资产; 3.美国国会可能在5月底之前就加密行业新立法进行投票; 4.苹果接近与OpenAI达成协议,将ChatGPT识别iPhone; 5.量化交易公司海纳国际集团共同持有13亿美元的特币ETF; 6.EIGEN代币申领数量已突破2000万枚,参与申领地址超5万个; 7.Eigen基金会:EIGEN质押空投认领已开放,8.25%将用于未来空投。

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日本AI,失去的不止三十年

文章来源:

文|沈丹阳

编|陈彬

日本AI,失去的不止三十年

图片来源:由无界AI生成

2019年,有两件事一直困扰着孙正义:软银的投资失败,以及日本科技的落后。

面对媒体,孙正义痛心地说道,科技产业几乎从日本消失了,我们正在成为一个被遗忘的国家。即将到来的AI革命,是日本重回牌桌最后的机会[1]。

随着ChatGPT问世,孙正义的呼吁终于成为了共识。然而,正当日本举国动员,准备一脚油门闯入赛道时,却发现了一个尴尬的事实:

日本目前的AI研究,非常依赖隔壁邻居为首的老外。

对此,RIKEN革新智慧综合研究中心负责人杉山将,曾做过一笔统计。

RIKEN(理化学研究所)是日本唯一的国家级科研机构,顶级头脑聚集地。汤川秀树等日本诺奖得主,都曾在这儿搞过研究。然而,那些被AI顶会收录的RIKEN论文,近一半的作者都隶属于外国大学,其中约一半的人来自中国[2]。

日本AI,失去的不止三十年

本土无人可用,使得日本在生成式AI浪潮里,始终处于失语状态。

然而,如若回溯历史,会发现日本也曾是个“AI超级大国”。

上世纪八九十年代,日本一度是深度学习的中心。杨立昆、余凯、林元庆、贾扬清等载入科技史册的泰斗级人物,都曾在日本的AI实验室度过一段青葱岁月。

曾经攥着一手王炸的日本,为何会迈向老无所依的结局?

站在日本人的肩膀上

上世纪80年代,正在读大学的杨立昆,被一群“疯子”吸引了。

彼时,深度学习是个“已被证伪”的技术路线。然而,仍有一小撮人在死磕,这其中就包括了一批日本科学家。杨立昆发现,当时大部分的深度学习论文,都是日本研究人员用英文写的。

这其中,对他影响最大的,是一位名叫福岛邦彦的日本人。

日本AI,失去的不止三十年

福岛邦彦

1980年,福岛邦彦参照猫的视觉结构,设计了一个叫做“神经认知机(Neocognitron)”的多层网络模型。

在生物的初级视觉皮层中,存在多个神经元,每个神经元只“掌管”一小部分视野。随后,神经元收集到的信息会统一传输到视觉皮层,组合成完整的视觉图像。

受此启发,福岛邦彦给神经认知机设计了“感知光照“和“运动信息”两个神经元,分别用来“提取图形信息”和“组成图形信息”。然而,福岛邦彦的神经认知机,存在一个致命问题:太超前了。

当时,主流的神经网络只有1层,但神经认知机有足足5层。

面对多层设计带来的种种问题,福岛邦彦一时找不到解决办法,导致神经认知机只能处理一些极其简单的工作。

日本AI,失去的不止三十年

直到1986年,辛顿提出了“反向传播算法”,这个问题才有了标准答案。

但若向前追溯反向传播算法,会发现其源头仍是日本人。上世纪60年代,日本数学家甘利俊一提出的“随机梯度下降方法”,为其提供了技术灵感[6]。只不过囿于特定时代的局限,甘利俊一没有条件在计算机上进行模拟验证。

1988年,杨立昆将神经认知机与反向传播结合在一起,打造出了大名鼎鼎的卷积神经网络。直到今天,卷积神经网络仍是图像识别领域最重要的算法之一。

由此可见,这些定义一个时代的AI研究成果,都是站在日本科学家肩膀上实现的。

日本AI,失去的不止三十年

实验室里的中国人

同一时期,日本的产业界,拉开了更为激进的历史篇章。

彼时,日本步入极度繁荣的泡沫经济时代。大型企业纷纷为爱发电,自掏腰包搭建中央实验室,发力基础科学。这其中,要数NEC(日本电器股份有限公司)最为激进:它直接切入美国科技产业腹地,将实验室开到了普林斯顿和硅谷。

财大气粗的NEC Lab,很快聚集了一大批日后响当当的名字。

西安交大软件学院院长、国家特聘教授龚怡宏,是第一个加入硅谷NEC Lab的国人科学家。在他担任实验室主任时期,延揽了一众青年才俊。

其中既有触发科技巨头竞拍辛顿的余凯,也有林元庆、徐伟等活跃在中国AI产业一线的技术大牛。

日本AI,失去的不止三十年

余凯

彼时,中国的计算机产业刚刚起步,吸纳不了那么多人才。硅谷NEC Lab无缝承接了这个需求,并招揽了大批立志从事AI研究的国人科学家。

余凯接棒硅谷NEC Lab主任一职后,又招募来了黄畅。当时,黄畅底下有一个名叫贾扬清的实习生。在NEC Lab期间,贾扬清展露出了高超的数学和工程代码能力,曾让实验室众人坚信其日后必有所造诣。

这种薪火相传的孵化线,在林元庆接手硅谷NEC Lab后仍在继续。

他引进的实习生谢赛宁,后来与麻省理工教授何恺明共同提出了著名的ResNeXt模型。2022年,谢赛宁还和OpenAI研究员Bill Peebles合著了论文《Scalable diffusion models with transformers》。

以这篇论文为基础,OpenAI打造出了视频生成模型Sora。

另一间位于普林斯顿的NEC Lab,同样招揽了杨立昆,以及支持向量机发明者Vladimir Vapnik等泰斗级人物。

可以说,历史上没有任何一家机构,能如NEC Lab这般,拥有此等高手如林的班底。

日本AI,失去的不止三十年

余凯曾在媒体专访中如此形容NEC Lab巅峰时期的影响力:如果你在谷歌上搜索美国NEC Lab,页面会立刻弹出一句话,你要不要来谷歌工作[7]。

然而鼎盛时期风光无两的NEC Lab,却早已埋下了衰败的草蛇灰线。

日本AI,失去的不止三十年

五月花号迷航

2002年,杨立昆刚在普林斯顿进行了一年的研究工作,NEC就开始施压。

管理层毫不客气地告诉杨立昆,NEC对深度学习没有一丁点兴趣,并顺手解雇了当时的实验室主任。这段经历让杨立昆对产业界彻底失望,跑回纽约大学当起了老师。

日本AI,失去的不止三十年

杨立昆

NEC突然自毁长城,有两个不容忽视的现实原因:

一是人们对AI失去了信心。彼时,无论是芯片的算力,还是数据的丰富程度,都远不足以让深度学习发挥其潜力。与此同时,“第五代计算机”项目的失败,更是雪上加霜。

“第五代计算机”项目始于上世纪80年代,目标是打造AI驱动的超级计算机。

在日本的设想中,第五代计算机将具备回答问题、知识库管理、图像识别、代码生成等功能[8]。这个“领先时代40年”的科研项目,一度将美国吓得不轻,立马掏出补贴与日本竞争。

日本AI,失去的不止三十年

如此一拍脑袋的项目,结局可想而知。

1992年,五代机项目正式宣告破产。日本不仅白白浪费了数亿美金,还把其他跟风的国家给忽悠瘸了。一怒之下,人们将责任归咎于AI。日后很长时间里,AI研究如同过街老鼠,人人喊打。

其次,日本的中央实验室模式,此时也出了问题。

日本企业对于NEC Lab等中央实验室的定位,是纯粹的基础科研机构。这种模式没有与市场和产业接轨,只是盲目追求多拿几个诺贝尔奖。这让科学家们非常苦闷,内部时常调侃称“反正做的东西也用不到产品上”。

因此,当经济泡沫消失,日本进入失去的时代,毫无实际用处的中央实验室,理所当然地成了第一批“挨刀”的对象。

2009年-2020年间,NEC多次进行万人规模裁员,并大幅缩减研发经费。

在此阶段,中美科学家们纷纷选择自主创业,或另择良木而栖。

2012年,余凯受李彦宏邀请,领导百度的AI业务。在他的号召下,徐伟、黄畅等NEC Lab的同僚,也先后加入百度。后来,他们又跟着余凯一同创办了地平线。

日本花大力气点燃的AI火种,最终造就了今天中国AI的冲天火光。2018年NEC第四次大裁员后,其美国实验室的技术中坚力量,几乎已流失殆尽。

日本AI,失去的不止三十年

孤胆英雄

日本AI高歌猛进的步调,随着NEC美国实验室的落寞戛然而止。

全球人工智能的历史仍在继续,就好像五代机项目从未存在过一样;而曾经组建了全明星阵容的NEC Lab,也渐渐被淡忘。在失去的三十年里,日本几乎没有在深度学习领域,留下任何一笔痕迹。

不仅如此,深度学习还在日本留下了根深蒂固的偏见。

2016年谷歌的AlphaGo击败了李世石,登上了全球科技新闻的头版。这一年,中国诞生了528家AI企业,催生371起AI投融资。从科学家到VC,都热情地谈论着深度学习的潜力。然而,隔壁的日本,却是另一番风景。

同年,日本产经省也举办了一场全国人工智能大会。有学者准备就深度学习提出两个企划案,却被同席的学术圈研究者提醒,“如果名字里加上深度学习的话,估计就没有人来听了吧”。

这种裹足不前的态度,是日本如今无人可用的重要诱因。

日本AI,失去的不止三十年

唯一意识到问题的,正是软银集团的孙正义。

2017年,孙正义在推出全球最大私募股权科技投资基金(愿景基金)时,笃定地表示,该基金只会根据一项策略进行投资,就是AI。

接下来的几年时间里,软银在AI领域的投资不可谓不激进。

光是在季度和年度报告中,孙正义提到“AI”的频数就超过500次,并大手笔地为超过400家AI创业公司,注入1400多亿美元资金。他甚至还在2020年胸有成竹地表示,史无前例的投资狂潮,将使软银成为主导AI革命的投资公司。

然而,孤掌难鸣。更尴尬的是,软银还压错了宝。

据风投数据库PItchBook于2023年公开的数据,在26家估值超过10亿美元的AI创业公司里,软银只投中了一家。

此外,孙正义虽然斥40亿美元投资英伟达,却在其股价暴涨前悉数抛掉,与近10倍的涨幅收益失之交臂。如果不是押中了ARM,孙正义的AI投资或将颗粒无收。

日本AI,失去的不止三十年

孙正义

在ChatGPT引爆生成式AI热潮的2023年,孙正义在股东大会上痛心疾首地表示,自2022年末以来他就一直在反省,“为自己犯了很多错误感到羞愧”,“哭了好几天都停不下来”[13]。

日本AI,失去的不止三十年

失去的时代

孙正义的眼泪,既是对软银频频押注失误的悔恨,更是对日本AI产业的恨铁不成钢。

2019年时,孙正义曾不加掩饰地公开批判:在当前最重要的科技革命上,日本已变成了一个“后进国”,而使其不断丧失竞争力的本质原因,是对进步的不贪婪[15]。

这番言论,掺杂了不少情绪因素。实际上,这些都不是日本AI老无所依的根本原因。

深度学习从来都不是一场孤立的革命。

2012年,深度学习能够爆发,其实有两个先决条件:一是算力进化,当时英伟达所开发的GPU,已经初步能支撑起深度学习所需的算力。二是互联网的全面铺开,弥补了数据不足的问题。

集成电路、互联网、云计算,随着这些前置产业陆续成熟,深度学习才得以登上历史舞台。然而,这些产业,日本几乎一个都没有。

当年,在斯坦福教书的吴恩达想要进行大型图像识别实验,尚且有谷歌倾尽整个数据中心的算力,来成就他的The Cat Neurons项目(即“谷歌猫”)。

然而福岛邦彦和甘利俊一却没有这么幸运。即便是如今的日本,也没有任何一家民间公司,拥有训练AI大模型所需的庞大算力。仅有政府主导的理化学研究所中,才能找到“富岳”这样的超级计算机。

日本AI的后继无人,从最开始就埋下了伏笔。

如今,以AI为横切面的日本科技产业,似乎正在印证孙正义五年前的预言:日本已经失去了过去,但可能正在失去未来。

参考资料:
[1] 孫正義氏、日本を憂う「このままでは忘れられた国に」,日経ビジネス
[2] 日本国产AI开发依赖外国人,日经中文网
[3] Why Japan is lagging behind in generative AI, CNBC
[4] 科学之路,杨立昆
[5] 智能时代的算法发展,张江科技评论
[6] 甘利俊一 | 信息几何法:理解深度神经网络学习机制的重要工具,AI科技评论
[7] 对话地平线创始人、CEO余凯:德国诗意一般的六年深深地滋养了我,车云
[8] 第五代:人工智能与日本计算机对世界的挑战,爱德华费吉鲍姆,帕梅拉麦考黛克
[9] 野心勃勃的日本第五代计算机,是如何一步步走向失败的,CSDN
[10] 中国人工智能简史,林军,岑峰
[11] 日本人工智能的现状与“深层学习”的课题, Nippon
[12] 日本人工智能的发展及现状,鼎联知识产权
[13] 孙正义投AI,投了个寂寞,华尔街见闻
[14] 孙正义:一场巨大革命即将到来,软银终将统治世界,华尔街见闻
[15] 孙正义批日本竞争力反思人工智能落后,亚洲周刊
[16] 硅谷NEC Lab往事:将中国企业拽进AI时代的人,雷锋网
[17] 日本电子产业兴衰录,西村吉雄

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卷价格的风还是吹到了AI大模型

文章来源:

AI“快进”到价格战阶段?从Deepseek-V2定价看大模型降本新风向

卷价格的风还是吹到了AI大模型

图片来源:由无界AI生成

卷价格的风还是吹到了AI大模型。

近日,大模型DeepSeek-V2将每百万tokens输入/输出价格分别卷至1/2元,远低于行业平均水平。

对此,华福证券发布报告称,大模型成本优化与算力需求并不是直接的此长彼消,而是互相搭台、相互成就。定价的持续走低有望带来更快的商业化落地,进而会衍生出更多的微调及推理等需求,将逐步盘活国内AI应用及国产算力发展。

卷价格的风还是吹到了AI大模型

DeepSeek-V2是知名私募巨头幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)发布的全新第二代MoE大模型。

华尔街见闻此前文章提到,DeepSeek-V2拥有2360亿参数,其中每个token210亿个活跃参数,相对较少,但仍然达到了开源模型中顶级的性能。

华福证券则在报告中写道,从综合性能方面来看,DeepSeek-V2位列第一梯队。在AlignBench、MT-Bench、MMLU等多个benchmark上表现出色,其中AlignBench在开源模型中居首位,与GPT-4-Turbo,文心4.0比肩。MTBench超过最强MoE开源模型Mixtral 8x22B。

卷价格的风还是吹到了AI大模型

01

DeepSeek-V2定价将至冰点

大模型价格战拉开序幕

DeepSeek-V2(32k)每百万tokens输入/输出价格分别为1/2元,而GPT-4-Turbo-1106分别为72/217元,DeepSeek-V2性价比显著。

相对于Claude 3 Haiku,DeepSeek-V2每百万tokens输入/输出价格也仅为其50%/22.2%。除此之外,同为32k上下文版本的moonshot-v1、SenseChat-32K、Qwen1.5 72B每百万tokens输入/输出价格分别为24/24、36/36、20/20元。

DeepSeek表示,采用8xH800 GPU的单节点峰值吞吐量可达到每秒50000多个解码token。如果仅按输出token的API的报价计算,每个节点每小时的收入就是50.4美元,假设利用率完全充分,按照一个8xH800节点的成本为每小时15美元来计算,DeepSeek每台服务器每小时的收益可达35.4美元,甚至能实现70%以上的毛利率。

有分析人士指出,即使服务器利用率不充分、批处理速度低于峰值能力,DeepSeek也有足够的盈利空间,同时颠覆其他大模型的商业逻辑。

华福证券也认为,此次DeepSeek-V2定价发布有望掀起新一轮大模型价格战,api定价有望持续走低。

02

大模型定价下降的背后离不开成本的优化

价格是怎么被打下去的?来自DeepSeek-V2的全新架构。

据悉,DeepSeek-V2采用Transformer架构,其中每个Transformer块由一个注意力模块和一个前馈网络(FFN)组成,并且在注意力机制和FFN方面,研究团队设计并采用了创新架构。 

卷价格的风还是吹到了AI大模型

华福证券指出,目前众多大模型已经通过多种方式降低成本。

从模型压缩的方向看,可以通过量化的形式将浮点表征为低位宽模型来压缩模型存储空间,加速模型推理;从模型架构的方向看,MoE架构由于其内部的专家模型能够分配到不同设备,并可以执行并行计算,其计算效率较稠密模型显著提升,进而带来更低的成本。

从tokens量的方向来看,可以通过prompt压缩等方式直接降低输入端tokens,进而降低成本。除此之外,多种新的方案已出现在相关论文中,未来多种成本优化方案的融合将进一步加速模型成本的下降。

本文主要观点来自华福证券钱劲宇(执业证书编号:S0210524040006)5月9日发布的报告《计算机行业跟踪:从 Deepseek-V2 定价看大模型降本新风向》

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一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

来源:刘红林律师

一直以来,香港由于其区位、历史、一国两制的优势,是国际金融中心、商业中心和航运中心。尤其在全球金融市场中扮演着重要的角色。香港有着完善的金融体系以及完备的金融基础设施,和庞大的金融市场规模,还具有稳固的法律制度以及透明、独立的司法机关,为金融业的发展开拓了稳固的营商环境以及便于营利的制度框架。

在传统金融优势的基础上,随着近两年港府在Web3上的发力和布局Web3公司在香港的发展变得更具吸引力起来。

0Web3公司在香港享有的优势

(一)传统优势

区位优势。香港是通往我国内陆地区的重要门户。作为享誉全球的国际航运中心,香港有着得天独厚的地理位置。香港位于东亚大陆南端,亚洲中部,连接着太平洋和印度洋,是东南亚地区的交通枢纽。同时,香港背靠我国广大内陆地区,面向国际市场,使得香港地区的公司可以兼顾中国内陆市场、东南亚市场以及欧美市场。香港优越的地理位置为Web3公司提供了进入亚洲市场的门户。

制度优势。香港于1997年7月1日回归祖国,同日,《中华人民共和国香港特别行政区基本法》施行。在“两制”的保障下,香港沿袭了过去的自由经济政策。港元与美元挂钩,金融市场开放,出入境相对自由简便,与国际商业市场完全接轨,政策制定自主性强,能够作为独立关税区单独签署经贸协议,成为内地和外国之间商务往来的一个重要平台。

资本市场优势。香港提供了一系列对企业有利的条件,特别是在国际资本和外汇管制方面。香港的国际资本市场非常成熟,能够提供多样化的融资渠道。香港没有外汇管制,这意味着资金可以自由进出,为企业在全球范围内的资金调度提供了极大的灵活性。这对于寻求资本扩张的Web3公司来说是一个巨大的优势,为它们提供了良好的融资环境。

法律优势。香港也具有稳固的法律制度以及透明、独立的司法机关,为Web3公司的发展开拓了稳固的营商环境以及便于营利的制度框架,也为Web3公司的合规运营指明了方方向。

(二)税制优势

香港较低的税率和简明的税制结构也是令众多公司蜂拥而至的原因之一。香港采用地域来源征税原则,只针对源自香港的收入/利润缴税,而源自香港以外的收入/利润,则一般无须在香港课税。

就Web3公司而言,其经营发展所涉及到的主要税种有两个,一个是利得税,一个是薪俸税。

利得税。利得税的性质类似于中国大陆地区的企业所得税,在香港经营的公司都需要就其在有关年度内产生于香港,或来自于香港的应评税利润缴纳该课税年度的利得税。香港利得税率低,对首个200万港币的利润只征收8.25%的税率,超过部分则按16.5%征税,这对于利润较高的企业来说是一个不小的税务优势。而香港公司的股东从需要缴纳利得税的公司所收取的股息则免征税,而中国内地的自然人股东从公司的分红则需要支付20%的个人所得税。

一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

薪俸税。类似中国大陆地区个人需要缴纳薪资所得税一样,纳税人需要就其在香港从事有收益的职位,或受雇工作,在课税年度内所取得的,于香港产生或来自于香港的入息缴纳薪俸税。自2018年开始,薪俸税按2%-17%五个边际税级的累进税率征收,或是按照15%的标准税率来计算应缴税款。

一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

除此之外,在香港注册的Web3公司如果想要进行股权转让,还需要缴纳印花税。股权转让的印花税采用从价计征方式计算,一般为股权价格或公司价值的0.1%。印花税的纳税主体为公司股权的转让人与受让人。

一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

(三)人才优势

香港政府推出了香港科技人才入境计划。该计划的核心在于为符合资格条件的公司输入海外和内地科技人才,吸引他们来香港从事研发工作。符合资格条件的公司可以先申请配额,获发配额的公司可在24个月的配额有效期内为符合要求科技人才申请工作签证或进入许可。申请科技人才入境计划的人所从事的应当是先进通讯技术、人工智能、生物科技、网络安全、数据分析、数码娱乐、金融科技、绿色科技、集成电路设计、物联网、材料科学、微电子、量子技术或机械人技术的研发工作。香港科技人才入境计划为Web3公司提供了一个高质量的人才来源。

一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

(四)政府鼓励Web3态度

2022年10月31日,香港政府发表《有关香港虚拟资产发展的政策宣言》。该宣言表明了香港政府对于全球从事虚拟资产业务的创新持有开放和兼融的态度。政府表示,其将与金融监管机构合作,为虚拟资产缔造便利、可持续的发展环境,减少虚拟资产创新发展的阻力和风险。

2022年12月7日,香港立法会通过了《2022年反洗钱及恐怖分子资金筹集(修订)条例》,该条例规定,虚拟资产服务商发牌制度(VASP 制度)将自2023年6月1日起正式实施。此外,该条例还明确了虚拟资产服务商牌照的申请、禁止内容、监管目标、制裁方案、过渡期安排。

2023年1月31日,香港金融管理局发布《关于加密资产和稳定币的讨论⽂件结论》。该文件大致说明了稳定币的监管模式、被监管主体、监管原则、实施时间等。

2024年2月28日,香港政府发布了《有关规管虚拟资产场外交易的立法建议》的公众咨询文件,就设立虚拟资产场外交易(OTC)提供者发牌制度咨询立法建议。

2024年4月15日,香港证券及期货事务检查委员会(下称“香港证监会”)批准了嘉实国际、博时基金(国际)和华夏基金(香港)发行比特币与以太坊现货 ETF,合计六只,计划将于2024年4月30日上市交易。2024年4月30日,香港交易所准时上线六只比特币与以太坊ETF。当日收盘时,6 支香港首批发行的加密资产现货 ETF 的总交易量约 8,758 万港币(1,200 万美金)。

香港证监会是主要司法辖区内最先就虚拟资产相关活动引入全面监管制度的少数监管机构之一。香港证监会的监管理念以“相同业务、相同风险、相同规则”的首要原则为本。

受香港证监会规制的与虚拟资产相关的证监会持牌或注册中介人包括:虚拟资产交易平台营运者、虚拟资产基金经理、就虚拟资产进行交易或提供意见的中介人、分销虚拟资产相关产品的中介人。

香港政府一直致力于打造成为区块链和数字资产领域的创新中心。香港特区政府在2023年1月成立了“数码港Web3基地”,并在财政预算案中拨款5000万港元加速推动Web3生态圈发展。数码港是一个创新数码社群,由香港特区政府全资拥有的香港数码港管理有限公司管理。同时,香港政府通过数码港加速器支援计划、数码港创意微信基金(CCMF)、数码港投资创业基金等计划提供了丰富的资金支持和补贴。这样的财政激励措施对于初创企业来说是一个巨大的吸引力。

综上,香港的地理位置、政策支持、财税政策、资本市场和人才池等因素共同构成了Web3公司注册在香港的强大理由。这些因素不仅促进了Web3公司的发展,也为香港的科技创新生态系统带来了活力。

0盘点香港注册的Web3公司

以下是一些成功在香港注册并发展的Web3公司案例,它们各自在区块链技术和数字资产服务领域展现了独特的实力和创新。

一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

0香港公司注册流程及费用

注册资本方面,香港公司注册门槛低,不要求最低注册资金,也不需要对注册资金进行实际验资,这降低了企业的初始成本。在公司名称和经营范围上,香港也提供了较大的自由度,几乎没有限制,这有助于企业根据自身发展需要灵活调整。香港作为一个国际知名的商业中心,注册在香港的公司能够提升其国际形象,增加合作伙伴的信任,有利于企业品牌的建立和推广。

就公司管理而言,香港公司的董事可以由自然人及法人团体担任,香港法律法规并未对公司董事的国籍做出限制,也不要求董事必须持有特定的股份数目。但是公司董事必须年满18岁。

在香港设立公司的类型选择比较多样,包括独资企业、合伙企业、有限责任公司。其中,有限责任公司又包括私人有限公司、公共有限公司、担保有限公司、分公司、子公司或代表处。

在香港政府提供的一站式公司注册及商业登记服务下,任何人士可以向香港公司注册处提交材料,成立本地公司,或非香港公司。

(一)本地公司

根据香港公司注册处官网的公示信息,在香港成立本地公司需要提交的材料包括:

  1. 法团成立表格

  2. 公司组织章程细则文本

  3. 致商业登记署通知书

  4. 述明是否选择为期三年的登记证

(二)非香港公司

根据香港第622章 《公司条例》,非香港公司指在香港以外地方成立为法团并符合以下说明的公司 (a)在第16部的生效日期当日或之后,在香港设立营业地点;或(b)在该生效日期前,已在香港设立营业地点,并在该生效日期继续在香港设有营业地点。

根据香港公司注册处官网的公示信息,在香港成立非香港公司需要提交的材料包括:

  1. 注册非香港公司的注册申请书

  2. 致商业登记署通知书

  3. 述明该公司是否已根据《商业登记条例》(第310章)登记:(a) 如已作登记,述明其商业登记号码 (b) 如未作登记,述明是否选择为期三年的登记证及述明:业务名称(如与法团名称不同) 业务描述及业务性质、开业日期

(三)官方收费标准(适用于本地公司及非香港公司)

一文讲透:Web3公司为何扎堆香港?

04 总结

香港地区拥有得天独厚的地理位置和市场优势,一直是亚洲地区最为重要的国际金融中心。在Web3行业的发展过程中,香港政府、金融监管机构采取了开放、兼容的态度,鼓励Web3公司运用金融科技,在一个包容、创新的市场环境中,依据细化详实的监管规则发展自身的业务。这些都为Web3公司的运营与发展缔造了良好的环境。因此,有了前述基础,Web3公司扎堆香港不足为奇。

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量化交易鼻祖西蒙斯逝世 旗舰基金20年赚了1000亿美元

作者:纪振宇,来源:腾讯新闻《潜望》 

在量化交易大行其道的今天,吉姆西蒙斯(Jim Simons)的名字无法被忽视。这位数学家出身的量化交易元老级人物,所创办的文艺复兴科技基金,是最受瞩目的业界明星。

美国时间5月10日上午,西蒙斯基金会发布讣告,宣布西蒙斯当天在纽约去世,享年86岁。

在量化交易公司AJO Vista创始人Theodore Aronson看来,西蒙斯在金融投资交易领域,是可以和凯恩斯、巴菲特等齐名的人物。他在此前接受采访时曾表示,历史上只有少数人真正改变了人们对于市场的看法,西蒙斯就是其中之一。

从上世纪70年代开始,西蒙斯开创了整个量化交易时代。在西蒙斯之前,华尔街的主流投资方式是关注公司的基本面,通过财报业绩来预测接下来的股价表现并形成投资交易决策,西蒙斯所倡导的从市场价格变化中寻找规律,并利用这样的规律来寻找投资交易机会,很快凭借着其惊人的业绩在华尔街引来无数人的效仿和追捧。

在量化交易世界中,纯粹只有数字是唯一重要的变量。投资交易标的本身是谁并不重要,只要符合模型的标准,都能够从中寻找到获利机会。

随着文艺复兴科技基金常年获得超额稳定业绩回报,西蒙斯本人的财富也飞速累积。截至5月10日,西蒙斯在彭博亿万富翁排行榜上位列第49位,个人财富高达318亿美元,西蒙斯同时热衷于慈善事业,生涯累计慈善捐助总金额达到60亿美元。

离开学术圈  40岁创办文艺复兴科技

作为一名在数学上极有天分和兴趣的数学家,西蒙斯早年阶段的职业生涯与大多数从事学术研究的人并没有太大区别。

1958年,从麻省理工大学获得数学学士学位后,西蒙斯来到伯克利大学,仅用了3年时间便在这里完成了数学博士学位。

1964年起,28岁的西蒙斯开始在美国国家安全部从事破译密码的工作,接下来的4年间,除了从事这方面的研究工作之外,他还兼职在麻省理工大学和哈佛大学任教。

由于公开反对越南战争,西蒙斯被国家安全部开除,随后他在纽约州立大学石溪分校谋得了一份教职。从1968年至1978年的十年间,他担任该校数学部主席。

1978年,在西蒙斯40岁那一年,他宣布离开学术圈,开始进入交易世界。他在石溪大学附近创办了一家投资公司,也就是文艺复兴的前身。

当时美国的投资行业,主流方法论是基本面分析,投资经理通过与上市公司的密切接触交流,以及对公司财报的分析解读来进行投资决策。

数学家出身的西蒙斯开创了量化交易观点,他认为,市场并不是随机的,一定程度上是可以预测的,一些统计学上的非寻常现象是可以在市场中被挖掘的。

西蒙斯开始打造一套自动化交易系统,通过寻找市场中价格信号和规律来获得超额投资机会。

“我想让系统在我睡觉的时候也能帮助我赚钱,一个纯粹的不需要人为干预的系统。”西蒙斯曾经说。

凭借着他多年在学术圈积累的资源和地位,他很快招募到许多当时最顶尖的数学家和科学家帮助他完成这一目标,这群人对于西蒙斯的理念深信不疑,也在发挥着他们在数学、统计学领域的专长,试图在市场错综复杂的价格信号中找到规律,并形成一套西蒙斯所说的“不需要人为干预的自动交易系统”。

开创量化交易时代   常年取得惊人投资回报

在进入交易投资领域10年后,西蒙斯和他的团队终于在货币、商品期货及其他市场找到了短期价格规律的信号,他们利用这样的量化方法,赚到了第一个十亿美元。西蒙斯将这家以量化为核心的投资公司命名为文艺复兴科技。

文艺复兴科技运用众多顶尖数学家的智慧开发出的算法,在市场中从事这大规模的短期高频交易,在这之前,华尔街上没有人这么做。

与传统的投资公司或基金公司所不同的是,文艺复兴的研究人员大多数是非金融背景,他们多是数学家、物理学家、信号学和统计学专家,这一非同寻常的人才结构,也被如今主流的从事量化交易的对冲基金所借鉴和沿用。

有人评价西蒙斯的天才之处并不在于他在数学上的学术成就,而是他管理更多“天才”的能力。

对冲基金AQR创始人Clifford Asness评价称,(在我们这一行)有一位史上最伟大的人,他的名字是Jim Simons。

从1998年至2018年的20年间,文艺复兴科技的旗舰基金大奖章基金,赚了1000亿美元,包括费用在内的平均年化投资收益率达到令人咋舌的66%。

由于远高于业界平均的业绩表现,大奖章基金也向客户收取5%的管理费和高达44%的利润分成,这一收费标准远高于对冲基金行业的平均水平。

去除掉费用后,年化收益为39%,这一投资业绩也远超巴菲特、索罗斯、彼得林奇等投资界传奇人物在同一时期内的投资业绩。

很快,西蒙斯意识到大奖章基金的规模如果变得过大,这套模型算法将不再行得通,他决定该基金不再对外公开募资,只向文艺复兴基金员工内部开放。

个人财富膨胀   热衷慈善事业

作为文艺复兴科技的创始人,在该基金长年获得惊人投资回报的同时,西蒙斯也获得了个人财富的不断累积。根据彭博亿万富翁排行榜的最新排名,西蒙斯位列第49位,个人财富达到318亿美元。

过去历年,西蒙斯曾经频繁登上当年收入最高的对冲基金经理名单,例如2005年全年收入15亿美元,2006年17亿美元,2007年28亿美元,2020年26亿美元。

在个人财富不断膨胀的同时,西蒙斯也热衷于慈善事业,他与妻子Marilyn Hawrys Simons在1994年共同设立了西蒙斯基金会,这一慈善机构致力于教育和医疗项目的支持以及科研资助等。2003年,西蒙斯基金会旗下又创办了西蒙斯自闭症研究中心,作为相关研究的特定资助机构。

2004年,西蒙斯创办了“为了美国数学”项目,初期投入2500万美元,两年后又增资一倍至5000万美元,用于支持数学相关的研究工作。

此外,他还向他的母校麻省理工学院、伯克利大学以及曾经长期任教的石溪大学多年来进行了大量的捐助。

在事业上获得非凡成功的同时,西蒙斯也遭遇到人生的重大变故,1996年,西蒙斯时年34岁的儿子Paul在家附近骑自行车时被路过的汽车撞倒不幸身亡,2003年,西蒙斯24岁的小儿子Nick在巴厘岛度假时,不幸溺水身亡。

西蒙斯原先计划在2003年前后退休,但由于小儿子意外身亡事件,西蒙斯又重新投入到工作中,直到2010年才宣布正式退休,但仍担任文艺复兴科技的非执行董事长。

退休后至今的十几年间,西蒙斯的重心转移到慈善事业上。据统计,西蒙斯一生总共投入到慈善事业中的总金额高达60亿美元。

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美国国会或5月底前对Crypto新立法进行投票表决

众议院金融服务委员会(House Financial Services Committee)主席Patrick McHenry表示,新的立法将使Crypto资产行业在监管方面更加清晰,可能会在5月底前在众议院进行表决。

这项被称为《21世纪金融创新与技术法案》(Financial Innovation and Technology for the 21st Century,FIT21)的拟议立法旨在为数字资产提供明确的监管框架,解决长期存在的市场监督和消费者保护问题。

McHenry在5月10日表示,审议过程将为这项“急需的立法”提供其应有的发言时间。

McHenry补充道:“长期以来,美国数字资产生态系统一直受到监管不确定性的困扰,这扼杀了创新,更使消费者得不到保护。”

Crypto Council的首席执行官Sheila Warren进一步确认,审议将在5月20日那一周内进行。

众议院规则委员会由九名共和党人和四名民主党人组成,可能会根据“结构化规则”审议该立法。结构化规则决定了哪些修正案可以被审议,以及双方辩论的时间。

众议院金融服务委员会将在5月底之前决定FIT21是否应提交议会表决,并且该法案还必须通过参议院和总统的审议。

FIT21赋予美国商品期货交易委员会(CFTC)对Crypto商品的管辖权,并指定美国证券交易委员会(SEC)对投资合同中提供的Crypto资产拥有管辖权。

该立法旨在建立“SEC和CFTC之间的明确界限”。

近年来,SEC不断扩大的执法力度引起了很大争议,因此,FIT21可以解决Crypto资产最引人注目的争议之一。

这种区分旨在帮助Crypto资产开发者筹集资金,并明确他们的活动是受CFTC还是SEC的监督。

除了区分监管机构的角色外,该法案还创建了一个程序,允许在投资合同中首次提供Crypto商品的二级市场交易。

FIT21还为必须在SEC和CFTC注册的公司制定了规则,包括客户、资产保护以及运营的相关要求。

FIT21由众议院农业委员会主席Glenn Thompson、党鞭Tom Emmer、众议员French Hill、Dusty Johnson和Warren Davidson于2023年7月提出。

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