📊 今日投资要点总结
关键数据
- 💼 买入卖出操作: 4个
- 💡 买入卖出建议: 8个
- 🟢 买入操作: 3个
- 🔴 卖出操作: 1个
市场情绪
📈 偏乐观: 买入操作和建议多于卖出，市场情绪相对积极
💼 买入卖出操作
1. 巴西ETF - 卖出
操作价格: 未提及具体价格
操作数量: 20万
操作时间: 今天早晨（2025年12月17日早盘）
操作理由: 原油价格持续下跌，这对于资源属性比较强的巴西ETF算是利空了。再想想最近港股配置价值凸显，索性在早盘（亏损超3%）割肉卖出
风险评估: 未提及
操作结果: 亏损超3%
来源: 望京博格投基 - 盘中这笔交易也赚钱了~2025年12月17日 市场温度
2. 港股通科技ETF - 买入
操作价格: 未提及具体价格
操作数量: 10万
操作时间: 今天早晨（2025年12月17日早盘）
操作理由: 最近港股配置价值凸显，在早盘卖出巴西ETF后加仓
风险评估: 未提及
操作结果: 盘中这笔交易也赚钱了
来源: 望京博格投基 - 盘中这笔交易也赚钱了~2025年12月17日 市场温度
3. 港股红利ETF基金 - 买入
操作价格: 未提及具体价格
操作数量: 10万
操作时间: 今天早晨（2025年12月17日早盘）
操作理由: 最近港股配置价值凸显，在早盘卖出巴西ETF后加仓
风险评估: 未提及
操作结果: 盘中这笔交易也赚钱了
来源: 望京博格投基 - 盘中这笔交易也赚钱了~2025年12月17日 市场温度
4. 国寿盈·五年领年金（中国人寿） - 买入
操作价格: 一次性交清50万元
操作数量: 一份（50万元）
操作时间: 最近（存单到期后）
操作理由: 朋友将两笔到期的银行存单资金挪储，购买了该定期年金。原因是该产品收益比存银行高，且能提供现金流（从第五年开始每年领取所交保费的5.21%），资金安排相对灵活（11年到期），旨在锁定未来现金流以应对潜在收入中断风险。
风险评估: 本金保本、收益稳定。但资金增值需要过程，未回本前退保会有损失。不适合五年内需动用的资金。
操作结果: 文中未提及具体盈亏结果，仅描述了未来的现金流和到期收益预期。
💡 买入卖出建议
1. 恒生科技指数基金 - 买入建议
建议理由: 大资金逆势大举加仓，指数市盈率对科技成长而言属于低估状态
入场条件: 指数市盈率约20倍，基金已回撤近20%
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 未明确提及
2. 中证A500指数基金 - 买入建议
建议理由: 大资金逆势加仓，净买入力度非常大
入场条件: 未明确提及
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 未明确提及
3. 科创50基金 - 买入建议
建议理由: 大资金逆势加仓
入场条件: 未明确提及
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 未明确提及
4. A股打新（科创板和创业板） - 买入建议
建议理由: 网上打新是A股小散特有的制度红利。通过长期坚持打新，可以获得统计学上的年化回报。文章提供了不同资金量下的理论年化回报数据（如1~3万资金年化9.11%，10万年化7.37%等），并指出通过增加账户数（如调动家人账户）可以进一步提高理论年化回报。
入场条件: 开通科创板和创业板权限，并持有相应市值
止盈止损: 中签新股上市后择机卖出
持有期限: 长期
建议仓位: 根据资金量配置市值。文章建议持仓几只红利股，或者采用半仓红利股、半仓小市值轮动的策略来获取打新市值，使账面收益率好看。
风险等级: 中
来源: 闲画生财 - 35万大礼包
5. 港股科技赛道（包括创新药等） - 关注/机会可期
建议理由: 2025年全年来看，港股科技成长赛道整体跑出了超额收益；从过去十五年港股的春季行情看，科技赛道表现出色，涨幅中位数和均值优于其他类型指数，说明在港股春季行情中韧性更足。如果后期流动性宽松带来盈利预期改善、风险偏好回升，港股科技（包括创新药等）弹性和韧性可能较大。
入场条件: 流动性宽松带来盈利预期改善、风险偏好回升；或国内互联网大厂C端应用进展顺畅，或出现第二“DeepSeek”时刻
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及，但结合“春季行情”背景，可能为圣诞节至春节前期间
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 中高
来源: 小基快跑 - 港股何时结束调整？
6. 港股红利资产、顺周期、出口产业链 - 关注/有望获得机会
建议理由: 除了科技主线，港股中的红利资产、顺周期、出口产业链等等也有望获得机会。
入场条件: 未明确提及
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及
建议仓位: 未明确提及
风险等级: 未明确提及
来源: 小基快跑 - 港股何时结束调整？
7. 融通中证港股通科技指数基金 - 关注/感兴趣可关注
建议理由: 该基金以“中证港股通科技指数”为跟踪对象。在港股众多科技指数中，中证港股通科技指数是在港股通中选股，且在医药上布局较多，或更能凸显港股在科技成长方面的优势。
入场条件: 对港股科技感兴趣
止盈止损: 未明确提及
持有期限: 未明确提及
建议仓位: 未明确提及，但提示需根据自身风险承受能力（C4及以上）审慎投资
风险等级: 中高风险（R4，管理人评级）
来源: 小基快跑 - 港股何时结束调整？
8. 国寿盈·五年领年金（中国人寿） - 买入建议
建议理由: 1. 收益比存银行高（文中对比四大行定存利率1.3%，该产品年化单利1.77%）。2. 提供稳定现金流（从第5年开始每年领取）。3. 资金安全，由中国人寿承保，公司实力强、经营稳健。4. 满足挪储需求，可作为中年现金流储备或子女教育储蓄。5. 期限相对灵活（11年到期）。
入场条件: 0-70岁均可购买，无健康要求。支持按月缴纳，最低200元/月起投。资金需为5年及以上不用的闲钱。
止盈止损: 保单第11年到期可一次性拿回期满金。不建议在回本前退保（会有损失）。
持有期限: 5年及以上（至少持有至第5年开始领取现金流，完整周期11年）
建议仓位: 丰俭由人，根据个人资金情况决定（文中朋友案例为投入50万）。
风险等级: 低
📚 今日文章列表
- 盘中这笔交易也赚钱了~2025年12月17日 市场温度 - 望京博格投基 (12:32)
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- 同一个基金经理管的基金，收益差距为啥这么大？ - 好买研习社 (10:00)
- 大举加仓，恒生科技被买爆了 - 好买研习社 (10:00)
- 35万大礼包 - 闲画生财 (09:27)
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- 原来，大家都在存款搬家 - 张妈下午茶 (04:00)
📖 文章全文
1. 盘中这笔交易也赚钱了~2025年12月17日 市场温度
作者: 望京博格投基
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/fwllBu6txzpdpHkTs9NUlw
发布时间: 2025-12-17T12:32:27
（一）账户盈亏
今天净值出来了。
场内ETF账户盈利0.6万（资产260万）；
场外基金账户盈利5.8万（资产530万）；
两个账户合计盈利6.4万。
周一亏损6.1万，周二亏损10.7万，周三盈利6.4万，本周累计亏损10.4万，期望周四、周五连涨两天，让本周不亏钱。
真没有想到，某队会在3800点出手买ETF。
A500ETF今天成交额超500亿元，远超沪深300ETF成交额420亿。
但是A500ETF全天成交额比较平均，不像300ETF下午1点半之后才开始放量。
说明，某队一直在买A500ETF，结果大家都没啥反应，才又去拉沪深300ETF的？ 无论答案是啥，A500ETF也纳入某队的投资范围了。
瞅了一眼，今年南向资金也一改12月以来萎靡不振，净买入港股79.09亿港元。
如果南向净买入每天能恢复到50-60亿港币的话，港股大概率是见底回升了。
（二）忍不住早盘出手了最近三个月恒生科技、恒生消费、港股创新药回调超过20%。从技术角度看，差不多进入技术性熊市了。重仓持有港股的博格，最近三个月也不好受，尤其是最近几天特别难熬，总想着继续大笔加仓港股。12月份以来，博格私域持续小额发车港股含量比较高的红利汉堡、医药汉堡、安心汉堡等等，累计加仓也小10万了。
整体仓位还是在80%左右，因为加仓占比总金额很小。今天早晨听新闻说原油价格持续下跌，这对于资源属性比较强的巴西ETF算是利空了。再想想最近港股配置价值凸显，索性在早盘（亏损超3%）割肉卖出了20万巴西ETF，加仓了10万港股通科技ETF与10万港股红利ETF基金。没想到赶上某队买入沪深300ETF拉升市场，港股也跟着一起涨了一些，盘中这笔交易也赚钱了。昨天文章提到，博格的电脑坏了。
回想去年8月底电脑坏了之后，不到一个月“924行情”就来了，这次电脑坏了，大概率不到一个月又要来行情了，难道是“春季躁动”吗？
还有粉丝评论说：“博格死机，很快见底！”没想到今天某队出手，市场大概率见底了，现在就期盼明年的春季躁动了。如果真躁动了，博格计划多减点仓，把整体仓位降低60%左右，期望市场给这个机会。（三）市场温度计A股今天64.50度，比昨天升高了3度；
港股今天41.26度，比昨天升高1了度。
大家今天都赚了多少欢迎留言~
感谢点赞与点爱心~
2. HashKey正式登陆港交所，万向掌门人又拿下一个IPO
作者: PANews
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/Y6OftMl0rp_nsmV-uBdOLQ
发布时间: 2025-12-17T10:24:41
作者：Nancy，PANews
创业7年后，虚拟货币交易所HashKey一声锣响，敲开了传统资本市场的大门。
12月17日，HashKey正式登陆港交所主板挂牌上市，从汽车零部件起家到控股各产业多家上市公司，万向系多年来深耕的区块链领域终于结出了硕果，在有着“中国加密教父之称”的肖风的带领下，HashKey为加密货币行业跑通了一个可供参考的合规上市样本。
01
五年前开始筹备上市，万向掌门人系大股东
“公司自2018年在香港成立之初，便已开始为上市做准备。”如今，HashKey正式在香港联合交易所主板挂牌上市，成为亚洲数字资产领域在港公开发行的第一股。
上市仪式后，HashKey董事长兼CEO肖风博士表示，数字资产仍属新兴行业，要满足上市所要求的审计与合规标准，需要更长时间进行制度和业务层面的打磨，因此此次成功上市并非偶然，而是“水到渠成”。
在肖风看来，登陆港交所，是新的起点。虽HashKey源自内地团队，但已发展成为一家土生土长的香港公司，未来将扎根香港，坚持走合规的道路，践行“坚守一国之本、善用两制之利”的战略方向，持续提升基础设施能力，强化安全、托管、链上执行、链上合规等关键能力。
HashKey的成功上市，是万向集团在区块链多年布局的成果。
HashKey的第一控股股东是鲁伟鼎，其直接持股比例超40%，拥有HashKey的绝对控制。今年，鲁伟鼎以38亿美元财富登上福布斯全球亿万富豪榜单。1971年出生的鲁伟鼎是传统浙商、万向集团创始人鲁冠球之子。上世纪，鲁冠球曾带领当6名农民，以4000元资金起家，办起一家铁匠铺，这也成为万向集团的起点。
万向集团董事长兼CEO鲁伟鼎在香港Web3 Festival 2025致辞
2017年10月，鲁冠球去世后，鲁伟鼎正式接班出任万向集团董事长。作为鲁冠球的独子，鲁伟鼎23岁时便担任万向集团总裁，30岁担任万向控股有限公司执行董事。鲁伟鼎在企业运营、金融及资本运作上颇有建树，一手谋划了万向在实业之外的金融布局。万向集团参股或控股了万向信托、民生人手保险、浙商银行等。
发展至今，万向集团已逐步构建起横跨汽车、新能源、农业、房地产与金融等领域的万向系产业版图。鲁伟鼎在今年接受《中国企业家》采访时表示，公司运营始终秉承“财散则人聚，财聚则人散；取之有道，用之同乐”的理念。
鲁伟鼎本人一向低调，而肖风则更像是HashKey的对外发言人，持有公司16.3%股权。肖风在2011年离开博时基金加入万向，担任中国万向控股副董事长，负责搭建万向金融板块。2015年，万向集团成立万向区块链实验室，肖风为发起人。这一年，万向向当时资金紧张的以太坊投资了50万美元。同年，万向控股出资5000万美金成立了分布式资本，是中国首家专注于投资区块链技术相关企业的风险投资基金，Vitalik Buterin为共同创办人，他在2018年转为顾问。
可以说，肖风是加密货币早期发展的重要推动人物之一，也是万向布局区块链的核心人物。而肖风一直在积极参与行业标准的制定和政策讨论，并推动相关监管框架的完善。
肖风在2018年创立HashKey后，并主打合规路线。肖风在上市仪式上表示，HashKey早已实现创业“出海”，以香港为大本营辐射全球，目前已在六个司法管辖区取得13张牌照。他认为HashKey能符合港交所严格IPO标准的关键，是一直坚持“持牌合规、受监管”的经营原则，证明了在加密资产行业走合规路线同样能取得成功。
继万向钱潮、承德露露、万向德农和顺发恒业等后，HashKey成为了万向系又一家上市公司。
02
超额认购近400倍，逆风募资16亿港元
在正式踏上港股IPO前，HashKey对外披露了真实账本。
根据PANews此前报道，HashKey的主要业务为交易促成服务、链上服务及资产管理服务。但自2022年至2025年上半年，HashKey连年亏损，累计损失超28.6亿港元。但HashKey资金储备仍较为充足，截至10月31日，该公司分别拥有14.8亿港元的现金及现金等价物以及总值5.7亿港元的数字资产。（相关阅读：HashKey瞄准香港“加密第一股”，上市文件藏了哪些关键看点？）
针对盈利问题，肖风坦言，未来一段时间公司更多在投入期，市场还在高速增长的阶段，盈利不是公司最核心的经营指标。关键是公司是否拥有充足的现金储备，以支撑长期发展，尤其是未来2至3年将是行业发展的关键窗口期，如果投入不足，可能会错失行业高速增长机遇，这也是公司目前并未谋求盈利的重要原因。
尽管顶着连年亏损的财务压力，市场对其上市预期并不乐观，但认购开启后，市场反应明显超出预期。
香港公开发售部分超额认购约393.7倍，涉及资金约668亿港元，吸引逾8.8万名投资者参与；国际配售超额认购超过5.4倍。
HashKey的基石投资者包括UBS AM Singapore、富达基金、CDH、信庭基金、Infini、至源、利通、Space Z PTE. LTD.和Shining Light Grace，共认购7500万美元。其中，UBS AM Singapore认购1000万美元，富达基金、CDH分别认购500万美元，信庭基金认购1500万美元，Infini、至源、利通分别认购1000万美元，Space Z PTE、Shining Light Grace分别认购500万美元。
从配发结果来看，HashKey此次全球发售合计约2.41亿股。其中，香港公开发售占10%，为24,057,200股；国际发售占90%，为216,512,800股。
HashKey将每股发售价定为6.68元，全球集资净额约14.8亿港元。公司计划将所得款项主要用于技术及基础设施升级、市场扩展及生态系统合作等方面。
上市首日，HashKey并未复现“稳定币第一股”Circle上市即大涨的行情。其股价开盘暂报6.55港元，较发行价小幅破发，公司总市值约181.12亿港元，超过了香港首家合规虚拟资产交易平台OSL Exchange母公司OSL集团。
HashKey成为首家在港股上市的加密资产公司背后，不仅标志着香港虚拟资产监管框架日趋成熟，也为行业合规化发展提供了重要参考。未来，HashKey仍面临诸多挑战，而首要任务或是实现扭亏为盈。
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3. 同一个基金经理管的基金，收益差距为啥这么大？
作者: 好买研习社
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/3sG0RLjQzz5-uPdrNgc5Dw
发布时间: 2025-12-17T10:00:20
同一个基金经理管的基金，收益差距为啥这么大？
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同一个基金经理管的基金，收益差距为啥这么大？ 原创
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4. 大举加仓，恒生科技被买爆了
作者: 好买研习社
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/N9k_JH5rOkYKdKoC7Im1eQ
发布时间: 2025-12-17T10:00:20
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昨天市场回调较多，沪深300大跌1.2%，上证也回到3800点左右。
我还想着近期跟大家安排一次鸡汤，结果还没动笔呢，今儿隔天就爆发大涨！下午2点瞄了一眼，沪深300指数已大涨2%了，还是很猛的……
国家队又进场了？
盘中传来小作文，说国家队又进场，宽基被扫货了。
我随后看了下场内规模最大的沪深300ETF基金，成交量能确实快速放大，密密麻麻的万手哥身影。
至于是不是国家队，暂时不得而知。
数据来源：iFind；截至2025年12月17日
对此怎么看呢？我的观点有两个：
一是不必过于在意短期波动。
涨多了跌，跌多了涨，本就是市场常态，无需过度解读。
二是政策呵护力度可能比预想的大。
在前段时间的顶层会议中，政策把内需提高到了前所未有的程度，“坚持内需主导，建设强大国内市场”。但是股市、地产等表现很差，一片惨淡，内需还有戏吗？
因此反过来分析，顶层会议看似没提股市、地产，其实潜在政策力度一点也不小，甚至比预想大。
至于具体政策和行情，我们拭目以待。
接下来，重点跟大家盘下近期大资金的动向。在投资中，它们也常常逆市场而动，值得重点关注。
恒生科技被抄底爆买
先看总体情况。
虽然近一月以来，行情不咋出彩，但仍有大资金逆势加仓。其中，股票型ETF合计净买入244亿，跨境型ETF合计净买入506亿。
跨境型ETF也是各类基金中被买的最猛的。
数据来源：iFind；截至2025年12月16日
其次看下被大举买入的具体基金。
根据iFind数据显示，近一月以来，共有10只权益ETF基金被大资金逆势加仓。名单如下图所示。
数据来源：iFind；截至2025年12月16日
我随后数了下，大致分为3类：
一类是中证A500指数基金，有4只基金入选榜单，净买入力度也非常大。
一类是跨境科技类，有4只恒生科技指数基金和1只中概互联指数基金入选榜单，同样被大举加仓。
一类是科创50基金，也被逆势加仓。
如此看来，虽然近期恒生科技跌幅较大、被骂的很惨，但大资金依然对其爱的深沉，且越跌越买！
考虑到恒生科技基金已回撤近20%，指数市盈率也才20倍，这对科技成长而言属于低估状态了。在车上的可以坚持定投，没在车上的也可以启动定投了！
数据来源：iFind；截至2025年12月16日
最后盘下被大举减仓卖出的。
这些基金被大举减仓
我同样罗列了卖出榜前十名基金。
但主要是行业主题类的，涉及银行、证券、化工、创业板、人工智能、军工、煤炭、通信、国防、芯片等方向。
数据来源：iFind；截至2025年12月16日
方向分散、分布杂乱，难有确定性结论。
但也不是没有解决办法。
面对这种纷繁错杂的场面，我们要回归投资的核心本质。即那句老话：贵出如粪土，贱取如珠玉！
就是当某类资产价格昂贵、极度火热时，要像看作粪土一样把它们卖掉；反过来，当某类资产人人唾弃、价格非常低廉的，要当作珠宝一样看待和买入。
除了贵贱、情绪，还有客观估值数据。顺便分享下我的估值体系：
（1）对于传统行业、稳定增长行业，通常指数市盈率超过30倍，算高估；
（2）对于科技成长等新兴行业，通常指数市盈率超过40倍、50倍，算高估；
（3）周期行业波动太大，没定论，也主要看市净率，通常指数的市净率超过3倍，算高估。
与此同时，我将以上10类基金、10大指数的最新估值数据，汇总做了一张图表，需要参考的后台发送“估值”加小助理获得。
【操作步骤：好买研习社主页—点击消息栏—进入底部菜单栏（如下图 ） 】。
总之，逆人性投资很难做到，即便做不到逆人性投资，也可以均衡配置、常态持有。
但是千万别沉迷于市场宣扬的故事或题材，在火热神话时梭哈单吊XX资产。那样即便操作再神，一次踩坑也会化劫成灰。
何况很多人本身没啥神操作。
其实历经12年牛熊考验后，我认为与其相信故事题材概念，不如相信投资周期、相信仓位控制。
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风险提示：
市场有风险，投资需谨慎。基金的过往业绩及其净值高低或基金管理人管理的其他基金的业绩并不预示其未来表现。相关数据仅供参考，不构成投资建议。投资人应详阅基金合同等法律文件，了解产品风险收益特征，根据自身资产状况、风险承受能力审慎决策，独立承担投资风险。特别提醒，基金在封闭运作期间或特定持有期间存在无法赎回的流动性风险。
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5. 35万大礼包
作者: 闲画生财
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/Zzc8yKKfcfB_DNPkOBBh1w
发布时间: 2025-12-17T09:27:46
号称“祖国版AMD”的沐曦股份正式登陆科创板，发行价104.66，开盘700，最高涨到895。
一签差不多能赚35万。
据统计，大部分散户在股市的总资产不超过30万，中签直接翻倍。
中签概率有多少呢？
0.033%。
约等于掷硬币连续13次同面，比北京车牌概率还低。
1
长期理论年化
单次小概率事件，只有0和1的区别，完全由运气主导。
想站在概率一边，获得统计学结果，只能坚持长期下注。
统计学结果是多少？
假设你有1个账户，开通了科创板和创业板，不同资金量和打新的理论年化回报关系可以参考这几张表。
1~3万资金，配沪市市值，年初至今理论年化9.11%。
随着资金量的增加，年化逐渐降低。
10万，年化7.37%。
20万，年化5.17%。
30万，年化3.88%。
本质上，网上打新是A股小散特有的制度红利。
持仓几只红利股，或者半仓红利股，半仓小市值轮动，账面收益率必然很好看。
2
两个变量
肯定有人会说，我坚持打了一年，一签没中。
嗯，没中说明你在攒人品。。。
打新有两个重要变量：账户数、时间。
想快速提高理论年化，就增加账户数，把爸妈爷奶调动起来。
1个30万账户，年化3.88%
2个15万账户，年化6.09%，
3个10万账户，年化7.37%，
6个5万账户，年化8.83%
。。。
简单粗暴有奇效。
如果账户数不变，那只能攒人品喽。
攒得越多，离中签越近。
念念不忘，必有回响。
和狂发简历换面试机会同样的道理。
3
市场点评
1）HashKey在香港敲钟上市，香港财政司司长/港交所主席/港交所总裁/香港证监会主席到场庆祝。
监管收紧的时间点弄这么大阵仗，说明上岸了。
众星捧月，真·大佬其实是左三。
2）财政部数据：
1~11月证券交易印花税1855亿元，同比+70.7%。
国有土地使用权出让收入29119亿元，同比-10.7%。
股民继续立功。
3）美国非农就业人数和失业人数均超预期，消费也超预期。
太拧摆，美股一顿乱走，找不到方向。
4）A股下午2点暴力反弹，宽基ETF放量，据说有官军进场。
3800出来托底，说明底限提高了。
6. 如何看待日本央行加息？
作者: 小基快跑
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/I-fEMo4BCMb2cPc69krVHg
发布时间: 2025-12-17T08:30:00
美联储降息刚落地，日本央行加息又要来了。
12月19日，日本央行即将公布年内最后一次利率决议， 市场普遍预期政策利率将从当前的0.5%上调25个基点至0.75%。
这可能是造成近期全球股市特别是亚太市场显著波动的重要因素。
日本央行加息 关乎到全球市场的流动性。
原因在于日本长期低息，甚至一度负利率，这催生了大量的 “套息交易” ——在低利率的日本借低息日元，再兑换成美元、欧元去投资欧美股市、债市、新兴市场等。
因此，若日本进入加息周期（利率上升、日元升值），套息交易资金（尤其是高杠杆投资者）将遭遇利率和汇率双杀，迫使部分资金逆转套息交易，换回日元，进而导致美元乃至全球流动性的收紧。
可能很多人还对 日本央行去年的那次加息“黑天鹅” 记忆犹新。
2024年7月31日，日本央行将0%至0.1%的政策利率调整至0.25%。
接下来的三个交易日（8月1日、8月2日、8月5日）日经225指数连续大跌，特别是8月5日，日经225指数大跌12.4%，一度熔断，创历史最大单日跌幅。
也顺便带崩了全球股市。
日经225指数走势
数据来源：Wind
不过，对于这一次日本央行加息或许不用过于担心。
和2024年7月31日那次加息相比，目前的情况还是很不一样的：
一是2024年7月的加息之所以对全球市场影响较大，还叠加了美国非农就业数据大幅不及预期所引发的对美国经济衰退的恐慌。
而当前市场对美国经济预期比较平稳，美联储降息落地对市场情绪也有提振。
二是2024年7月前做空日元交易不断加码，2024年7月9日日元投机性净空头头寸182033张，为历史空头最高位。日本央行加息导致日元汇率回升，逆转套息交易。
作为对比，截至2025年10月21日衍生品市场头寸做多日元，和2024年7月大规模做空日元的交易方向相反。
三是2024年7月31日日本央行是超预期加息，因为7月22日隔夜指数掉期数据显示市场预期7月31日央行加息概率仅为37.6%。
而此次市场预期已充分定价日央行12月加息，截至12月4日，隔夜指数掉期数据显示市场对日央行12月加息的预期概率高达91.5%。
如果再把时间拉长，广发证券复盘了2022年以来5次日本央行货币政策收紧事件后，日元对美元汇率、日美股市的表现。
日元对美元汇率在日本央行收紧货币政策前后表现
数据来源：Wind，广发证券
日经225指数在日本央行收紧货币政策前后表现
数据来源：Wind，广发证券
标普500指数在日本央行收紧货币政策前后表现
数据来源：Wind，广发证券
仅有2024年7月31日的超预期加息造成了市场剧烈的波动，2024年3月和2025年 1月的加息，市场都显得波澜不惊。
而且汇率、股市等资产的主要波动多发生在加息落地前，落地后反而趋于平稳。
对于A股来说，日本央行加息产生的更多的可能是短期情绪方面的扰动。
面对近期的波动调整，一些投资者感到迷茫和不安，这完全可以理解。但请记住，股市调整是常态而非例外。
当下A股整体估值并未极端高估，权益资产的性价比可能依然较高。随着上周美联储降息落地以及两大关键会议的政策定调较为积极，A股积极因素仍不少，春季行情或依然可期。
参考资料：
浙商证券，《日央行加息不会复制去年8月恐慌》，20251207
广发证券，《日本加息：全球流动性“压力测试”与大类资产分化》，20251207
文中券商观点均节选自券商研究报告，仅作举例说明，不代表本文观点，亦不构成任何投资建议与承诺。谨慎投资。指数过去走势不代表未来表现。本材料是作者基于已公开信息撰写，但不保证该等信息的准确性和完整性。作者或将不时补充、修订或更新有关信息，但不保证及时发布该等更新。材料中的内容和意见基于对历史数据的分析结果，不保证所包含的内容和意见在未来不发生变化。本材料在任何情况下不作为对任何人的投资建议或出售投资标的的邀请。
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7. 港股何时结束调整？
作者: 小基快跑
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/FckI44hfDGmX5Q-MS4d--w
发布时间: 2025-12-17T08:30:00
2025年，港股在全球市场中表现突出。
Wind数据显示，截至12月12日，恒生指数、恒生科技指数、中证港股通科技指数等今年以来分别上涨29.5%、26.18%、39.64%。
全球重要指数2025年以来表现
数据来源：Wind；截至20251212；中证港股通科技指数2020-2024年年度表现分别为93.93%、-25.73%、-31.68%、-13.57%、19.36%；谨慎投资。指数过去走势不代表未来表现。
不过 原本港股的涨幅更大。
截至今年10月2日，恒生指数、恒生科技、港股通科技年内涨幅分别为36%、49%、69%，创下2021年以来的新高。
在此之后，港股持续调整，截至12月15日，恒生指数、恒生科技、港股通科技较高点已分别下跌6%、17%、19%。
一方面是美联储降息预期反复以及担忧日本可能加息；另一方面，港股前期涨幅较为明显，且AI过热担忧有所升温，导致科技股回调明显。
恒生指数和中证港股通科技指数2025年以来表现
数据来源：Wind；截至20251212；谨慎投资。指数过去走势不代表未来表现。
回顾历史， 港股牛市中的调整其实很常见。
国泰海通证券总结了过往6轮港股牛市期间的小回调和大回调。
10月份以来的这轮回调， 恒生指数已经接近了历史上小回调的最大跌幅均值，而恒生科技指数已接近大回调的最大跌幅均值。
数据来源：Wind，国泰海通
随着上周美联储降息落地，日本加息也将在本周给出答案，短期扰动消除后，港股的调整或也将告一段落。
另外，岁末年初的港股可能还会有哪些机会？或将如何演绎呢？
01
圣诞节~春节前，
港股或有“春季行情”
港股基本面多跟随内地，流动性与海外联系紧密。若港股出现春季行情，本质上多是盈利趋势超预期或者流动性宽松超预期。
从海外看， 美股有明显的圣诞 老人行情 （Santa Claus Rally）。
广发证券统计发现，1928-2024年间，标普500指数在圣诞节前~1月初（通常是12.21~次年1.7）此期间上涨概率约81%，平均涨幅1.8%。
从历史数据看，港股或许是受到海外流动性影响，从圣诞节前（通常是12月22日左右）就可能会出现春季行情，且一直持续至农历春节前。
根据广发证券统计，过去15年（2011~2025年年初）恒生指数在圣诞节~春节前上涨概率为80%，对应涨幅中位数约4.7%、涨幅均值约3.8%；而春节后~两会上涨概率约46.7%，涨幅中位数约0.2%、涨幅均值约0.1%。
恒生科技也呈现类似特征，在圣诞节~春节前阶段上涨概率约72.7%，涨幅中位数约6.3%、均值约4.7%；春节后~两会阶段虽同为72.7%的上涨概率，但涨幅中位数回落至约3.9%、均值约2.1%，收益厚度下降。
恒生港股通、恒生中国企业指数类似， 在圣诞节~春节前期间，获得的收益率和胜率或高于一季度的其他时间段。
另外，上涨概率相差不大的情况下（圣诞节~春节前期间，涨幅概率均超过70%）， 科技板块的涨幅中位数、涨幅均值优于其他类型指数， 或许说明科技赛道在港股春季行情中韧性更足。
过去15年（2011~2025年年初）
港股各指数日历效应
数据来源：广发证券；谨慎投资。指数过去走势不代表未来表现。
广发证券认为，美股和港股年末行情的出现并没有特别合理的解释。
可能的原因之一，是圣诞节前机构投资者休假，部分对冲与套利资金会选择在假期前降低仓位、减少空头敞口，使得市场上的净卖出压力相应收缩，交易量回落；圣诞节前后年终奖发放导致增量资金入市，个人投资者更容易推动美股上涨。
可能的原因之二，是美国市场可能存在年末税务驱动交易。
不管启动的原因是什么，由于历史上出现这一行情的高胜率以及广泛的传播性， 可能会导致行为金融学里的“自我实现预言”， 而且长期形成的季节性规律可能强化投资者预期，在量化资金的支撑下，形成自我实现的动量效应，可能再次触发日历效应。
02
什么时候港股春季行情较强？
什么时候港股春季行情会“失效”？
过去十五年，春季行情期间（圣诞节~春节前）“失效”主要是2014年、2016年和2024年。
港股春季行情失效通常是 由于海外流动性冲击。
这类冲击通过两条路径压制行情：
第一，美元利率与全球折现率上行抬升了权益资产的估值压力，使得估值修复的空间在贴现端被抵消。
第二，跨境资金在风险预算约束下倾向于降低非美元计价与高波动资产的敞口，导致港股的增量资金不足以支撑跨年行情的持续扩散。
比如2014年美联储量化宽松退出，海外市场出现显著流动性冲击，新兴市场受拖累，当年并没有出现明显的春季行情。
而2016年年初和2024年年初，均是因为春季行情期间出现风险事件冲击，导致春季行情延迟至春节后，可能并不算完全“失效”。
什么时候港股春季行情较强？
历史数据看，港股春季行情较强的年份有以下特点：一是流动性宽松或者增量资金超预期，例如2021年、2023年；二是短期宏观经济数据超预期或者上市公司盈利向上，例如2017年、2019年。
03
2026年还会有港股春季行情吗？
我们无法预测港股会否出现“春季行情”，分享一下目前市场对港股重要影响因素的看法：
内需提振下，港股盈利有望继续修复。
Wind数据显示，通过2025年半年报可见，全部港股营业收入、归母净利润同比增速分别为+0.21%和+3.65%。随着经济等进一步回升，港股上市公司盈利在2026年有望进一步改善。
日本套息交易平仓：或无需过分担忧。
当前市场对日本加息、美联储降息预期充分，套息交易存量头寸已明显收缩，短期美元流动性无紧缺迹象，叠加美国经济软着陆概率较大，因此本轮对全球流动性冲击程度或偏弱。
港股解禁：高峰已过，解禁压力可能较小。
2025年12月共计1260亿港元限售股解禁，2026年1月或回落至约500亿港元以下。
美联储降息路径：关注12月FOMC的会议纪要，以及新任美联储主席的降息路径表述。
如果会议纪要里降息路径特别鹰派，或新任美联储主席降息路径表述偏鹰，可能会影响港股春季行情。
04
如果有春季行情，
科技赛道机会如何？
2025年全年来看，港股科技成长赛道整体跑出了超额收益；从过去十五年港股的春季行情看，科技赛道也表现出色。
如果后期流动性宽松带来盈利预期改善、风险偏好回升， 港股科技（包括创新药等）弹性和韧性可能较大，机会或可期。
除了科技主线，港股中的 红利资产、顺周期、出口产业链 等等也有望获得机会。
，
另外，考虑到全球范围内对于AI的大模型训练已投入巨大，后续越来越需要有应用端的场景变现。如果国内互联网大厂C端应用进展顺畅，或者出现第二“DeepSeek”时刻，有望对港股科技形成正面催化。
对港股科技感兴趣的小伙伴，或可关注融通中证港股通科技指数基金，该基金以 “中证港股通科技指数” 为跟踪对象。
在港股众多科技指数中，中证港股通科技指数是 在港股通中选股，且在医药上布局较多， 或更能凸显港股在科技成长方面的优势。
港股通科技指数行业分布（申万一级行业）
数据来源：Wind；截至20251212
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注：融通中证港股通科技指数基金为R4中高风险（管理人评级），适合风险承受能力C4及以上的投资者，请投资者根据自己的风险承受能力，审慎投资。
机会的另一面，也请小伙伴们留意其中的挑战，包括美联储降息不及预期、个别板块估值泡沫、地缘政治因素等等，希望大家能找到适合自己投资偏好和风险承受能力的机会。
参考资料：
广发证券：本轮港股春季躁动会缺席吗？20251214
东吴证券：2026年港股展望：风物长宜放眼量20251212
文中券商观点均节选自券商研究报告，仅作举例说明，不代表本文观点，亦不构成任何投资建议与承诺。谨慎投资。指数过去走势不代表未来表现。本材料是作者基于已公开信息撰写，但不保证该等信息的准确性和完整性。作者或将不时补充、修订或更新有关信息，但不保证及时发布该等更新。材料中的内容和意见基于对历史数据的分析结果，不保证所包含的内容和意见在未来不发生变化。本材料在任何情况下不作为对任何人的投资建议或出售投资标的的邀请。
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8. 深度解析世界模型：新范式的路线之争，实时交互与物理仿真
作者: 海外独角兽
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/VodJfEqRjWW043zzJYRdnA
发布时间: 2025-12-17T07:50:41
作者：Cage、Haozhen
我们相信 26 年会是多模态技术的大年，其中视频生成会快速进步让应用大规模落地，而世界模型则会有研究上的科学突破，甚至开始从 research 走向 production。
在相当长的一段时间内， World Model 这一概念始终处于较为混沌的状态；直到近半年，随着技术路径逐渐收敛，尤其是在具身智能与真实交互场景中出现了初步落地的案例，世界模型的轮廓开始变得清晰。
如果和语言模型对比：语言模型解决的是语义层面的压缩和推理，预测下一个 token；世界模型是在解决下一步更根本的问题，AI agent 是否能真正理解时间与空间，并进行预测下一帧、下一个行动。如果和视频生成模型对比：世界模型在交互性、实时性、长时记忆和物理合理性这四点上都需要更进一步。
于是行业中的玩家开始在这些提升方向有了各自的 bet， World Model 领域逐步分化出两条路线：一条以实时视频生成为核心，服务文娱、游戏等 for human 的消费者场景；另一条以显式 3D 结构为中心，服务机器人、自动驾驶等 for AI 的领域。
本文沿着这个路线分化展开，拆解两条路线的技术趋势和落地场景，并通过四象限框架梳理当前主要大公司和创业公司玩家的真实定位，来讨论世界模型会以怎样的产品形态进入市场。
01.
世界模型是什么？
目前市场上对世界模型的定义有很多：
• 前 Meta AI 科学家 Yann LeCun 将世界模型类比为人脑中的分区和内部 representation，能够模拟未来一系列行动，并预测行动对世界的改变；
• Nvidia 对世界模型的定义是理解现实世界中物理规则和空间特性的神经网络。
我们深入研究后对世界模型给出这样的定义：能理解时间和空间规律，且能够根据当前环境和动作，模拟未来世界演化的模型。
为什么世界模型在变得越来越重要？背后至少有三个明显的趋势：
1. 语言毕竟只是有损压缩，语言 base 的智能进步开始遇到局限，空间可能是下一个重要的智能来源。
2. 架构融合与算法进步：Autoregressive Transformer 与 Diffusion 模型的算法优化进步很快，这两者的融合效果更好了，使得生成模型具备了智能层面的 scaling law。
3. 具身智能的需求倒逼： 机器人行业依靠现实世界的数据采集难以满足指数级的 Scaling Law 的需求，需要一个高保真的虚拟世界。
02.
世界模型 vs 视频生成，在哪里更进一步？
世界模型和视频生成模型的进步息息相关，同时两者之间的边界还不够清晰。我们梳理下来以下几点是世界模型范式下最需要提高的：
1. 长时记忆：能否生成持续、连贯的长时间世界
当前视频生成模型通常只能生成十秒级的视频片段，理想的 world model 应该具备无固定时长限制的持续生成能力，并在长时间跨度内保持全局一致性。几十秒前生成的场景布局和物体状态，在后续生成中仍应被稳定保留，而不会出现物体凭空消失或位置突变的现象。
但目前 Transformer 受限于有限的序列长度，简单的拉长上下文不仅会让内存爆炸，还会导致推理逐渐变慢、交互延迟增加。
因此业界开始探索其他方式，目前一种常见的方式是引入显式的3D 结构表征，将环境以 NeRF 或 Gaussian Splatting 等形式存储为“外部记忆库”，比如每隔一定帧生成环境的 3D 要素并存储，以供后续参考，类似“生成-重建-再生成”的循环。
长时记忆仍然是 world model 和 LLM 业界公认的核心难题：隐式记忆机制不可避免地存在信息遗失，而显式记忆在面对动态 4D 场景时又会遭遇表示和维护成本过高的问题。这一领域的技术突破，将决定世界模型能否迈向“开放世界级别的持续模拟”。
2. 交互性：能否随时接受外部动作指令
World model 不仅要生成世界，还需要用户可以指导世界的生成，模型必须支持在任意帧动态注入动作信号（例如玩家按键、机器人关节指令等），并据此影响后续画面。
这个挑战在于训练数据需要同时包含视频帧序列和对应的动作。针对互联网无标签视频，DeepMind 的 Genie 系列创新性地提出潜在动作空间（Latent Action）概念，模型可以从纯视频中无监督学出隐含的“动作因子”，让大型无标签视频也开始参与用于交互模型训练。
另外还有一些工作使用的是游戏引擎数据，这类数据有明确的动作标签，可以用于训练条件化的视频生成模型。但无论哪种方法，在这一路线下，支持动作条件控制的视频生成能力都是构建可玩的世界模型的必要条件。
3. 实时性
对于交互式应用来说，需要保证用户每次操作后的反馈延迟够低。一般来说，直播场景通常可容忍约 1 秒延迟，而游戏对交互延迟的要求一般需低于 0.1 秒，VR 等沉浸式应用在理想情况下应控制在 0.01 秒以内。而只要用到扩散模型就需要每帧数十步去噪，优化推理比较难达到 30FPS 以上，更不用说将延迟控制在 0.1 秒以内了。
从落地角度来看，实时性往往决定了此类产品能否应用于游戏、VR 等场景，因此目前业界正在尝试通过蒸馏和架构改进来解决这个问题：DMD （Distribution Matching Distillation） 将 50 步扩散压缩为 4 步，大幅提升帧率；Self-Forcing、APT2 等训练策略让模型在训练时就模拟自身推理过程，从而直接优化延迟与鲁棒性，在单卡上实现了 17FPS、亚秒级延迟且保持高画质。
Self Forcing 是一种自回归视频扩散模型的训练范式，它在训练阶段让模型像推理时那样基于自己生成的输出（而不是真实帧）进行下一步预测，从而消除训练与测试（推理）之间的分布不匹配问题，从而提升长序列生成质量、稳定性和实时性。
4. 物理合理性
对娱乐应用而言，只要“视觉上过得去”就可以了；但对自动驾驶、机器人等高风险领域，模拟结果必须符合真实物理规律，否则可能误导下游 AI 决策。
虽然当前的视频模型在常规物理现象上已有一定“隐式理解”，例如 Veo3 在视频中展现了相当合理的动力学效果。然而，在训练数据罕见的极端物理条件下（如超高速碰撞、复杂关节力学），生成模型还是容易出现物理幻觉。
为提升生成结果的物理一致性，目前研究者们已从多个方向展开探索：最常见的是在生成阶段之后引入物理约束的后处理机制，或直接结合可微物理引擎对结果进行校正。例如 NVIDIA 的 Cosmos 在扩散模型生成视频后，利用内置的 PhysX 引擎对帧间运动进行修正，使物体运动符合基本的碰撞与重力规律。
03.
两种路线：空间 vs 时间
在世界模型还没有成功 scale up 的情况下，学界和业界都有了很多重要的早期探索。探索很难面面俱到，不同团队和科学家会有自己最希望 bet 和优化的目标，比如前面说的实时性和物理准确性很难在当下同时实现。
因此我们观察到出现了两种路线的世界模型：
• 更在乎实时性的视频世界模型，主要适用于文娱、游戏等 to C 的场景；
• 更注重物理准确性的 3D 世界模型，更多用在机器人、自动驾驶等 for agent 的领域。
路线一：实时视频世界模型
这一路线下实时性是最核心的优化目标，同时还需要保证模型的可交互性和一定的长时记忆，物理合理性相对是排在最后的。因此这类模型的训练数据也会以带有交互行为的视频数据流为主，很多团队从 Minecraft 这样的第一视角游戏数据出发。
于是在这一路线下的应用场景会偏向于文娱、游戏这样的 to C 场景，具体来说可以分成三类：
1）互动内容创作和新型“引擎”
这个形态未来可以演进为一种视频版的 Unity / Unreal：
• 简单的关卡设计可能会减少复杂的 3D 建模流程，而是转变为“画出场景并走两圈采集数据”；
• 引擎的核心也将从传统的 3D 实时渲染，转向由视频世界模型（video world model）驱动的生成式推理，以视频原生的方式完成世界模拟与内容生成。
2）直播和虚拟形象
在这个场景中，主播只需上传人脸或角色素材，世界模型即可在运行时实时驱动虚拟形象，虚拟形象的动作与表情由摄像头或动作捕捉设备直接输入。
3) AR/VR
在这个场景中，世界模型更接近于一种“动态背景生成器”的角色：它可以替代部分传统的环境建模工作，负责生成和更新用户所处的虚拟环境，而用户的视角变化与交互动作则由头显和控制器等硬件实时提供。
从商业化节奏来看，我们认为世界模型在未来 1–3 年内更可能以 SDK 或 API 形态给 MCN、游戏工作室和独立开发者做插件，有机会演进为“新型引擎 + 工程服务”的组合方案，与 Unity / Unreal 等传统引擎形成互补甚至并行关系。进一步放眼 3–5 年周期，可能会出现 video-native engine 平台公司，也有可能以爆款新形态内容的形式走向用户。
路线二：3D/4D 结构化
这条路线对前文所说的交互性、持久性、实时性这三个特点也都比较关注，但最在意的还是物理世界的准确性。
这一类方法通常先采用 NeRF、3D 高斯散点（3D Gaussian Splatting）等显式 3D 表示对场景进行建模，再训练生成模型直接输出这些 3D 表示，最后通过渲染得到不同视角下的图像。斯坦福李飞飞团队的 World Labs 就是典型代表：模型生成的并非视频帧序列，而是可供转动视角的 3D 场景表示。
这条路径的优势在于 3D 一致性强：在多视角条件下，物体的形状与空间位置能够保持稳定，整体几何拓扑关系清晰可辨。这一特性对机器人导航、AR 数字孪生等应用尤为关键，使 agent 能够在生成环境中可靠地完成定位、路径规划与避障等任务。同时，显式 3D 表示与物理引擎结合，可以在几何结构之上叠加质量、碰撞等物理属性，从而进一步提升环境的真实性与可交互性。
但劣势在于数据获取和计算成本高。一方面，大规模且标注完善的 3D 场景数据远少于 2D 视频，数据获取成本高；另一方面，同时这些模型通常参数巨大且推理复杂，需要专用硬件支持。这一路径的适用场景往往是带有强几何约束的仿真。对于这些场景，视觉逼真度可以适当牺牲，但空间定位和测量必须可靠。比如机器人室内导航，需要生成一个房间或建筑物的 3D 模型供机器人探索，要求门窗、墙体位置精确。
如果要降低这种端到端获取数据的成本，可以考虑和现有的经典物理模拟方法结合。NVIDIA 的 Cosmos 就是在生成模型中融合经典物理模拟的典范。
Cosmos 能根据文本、图像等输入生成物理一致的视频或状态序列，特色在于内置物理守护（guardrails）机制，比如利用 PhysX 引擎对生成结果进行约束过滤，以剔除穿模、违背能量守恒等不合理现象。NVidia 一如既往地把自己的产品定位为开放平台，允许开发者微调模型来适配自己特定的机器人或仿真需求。
04.
市场玩家的四象限格局
基于上述两条发展路径，我们进一步将市面上的玩家以四象限框架分类。
• 横轴表示世界模型的表示形式：左侧以直接生成视频像素为主（Video-based），右侧则采用显式的 3D 或物理结构表示，例如 3D Gaussian Splatting；
• 纵轴表示模型的主要服务对象：上半部分面向人类用户，侧重文娱、游戏、XR 与内容创作等体验型应用，下半部分则主要服务于 AI 与机器人，用于仿真、训练与评估等智能体相关任务。
在这个四象限下：
• Decart、Odyssey 等偏娱乐与游戏的视频生成模型主要分布在左下象限；
• World Labs 等强调可漫游空间体验与 3D 内容生成的公司位于右下象限；
• General Intuition 和其他视频导航类世界模型会落在左上象限；
• Cosmos、Tesla 世界模型等机器人世界模型，集中在右上象限。
1. World Labs
World Labs 可以说是当前硅谷世界模型领域估值最高的初创公司之一，公司核心愿景建立在李飞飞提出的 Spatial Intelligence 理论之上。她认为仅掌握语言逻辑的 AI 是不完整的，真正的智能必须具备在三维空间中感知、推理、行动并构建世界模型的能力。
World Labs 强调 3D 一致性（3D Consistency）与持久性（Persistence）。在 Sora 这样模型生成的视频中，如果摄像机旋转 180 度再转回来，原本在那里的物体可能会消失或变形（物理幻觉）。而 World Labs 致力于构建的模型，生成的不是一系列像素的堆叠，而是一个具有内部几何结构和物体恒常性的“世界”。
• 技术架构：LWM 与 RTFM
World Labs 的技术护城河在于独创的大世界模型（Large World Models，LWMs），特别是核心推理引擎，即实时帧模型（Real- Time Frame Model，RTFM）。
RTFM 不是简单地预测下一帧像素，而是要学习成为一个神经渲染器 Neural Renderer。这个技术的特点在于：
1. 端到端学习物理规律：RTFM 是一个自回归的 Diffusion Transformer，在海量视频数据上进行端到端训练。它不需要人工编写的光线追踪代码或物理引擎，而是通过观察数据，自动学习了光照反射、阴影投射、透视变换等复杂的物理现象；
2. 隐式 3D 表征：与传统的 NeRF（神经辐射场）或 3D Mesh 不同，RTFM 不一定在显存中构建一个显式的 3D 模型，相反，它将输入的 2D 图像转化为高维的神经激活状态（KV Cache），这种状态隐式地包含了场景的 3D 结构；
3. 空间记忆：为了解决长时记忆和场景一致性问题，RTFM 引入了“姿态帧”（Posed Frames）的概念，也就是模型生成的每一帧都带有空间坐标信息，当用户在虚拟世界中漫游时，模型会根据当前的视角位置，从记忆库中检索空间上邻近的帧作为上下文。
RTFM 的思路其实是模糊了计算机视觉中长期存在的两个独立领域：三维重建（Reconstruction）与生成（Generation）。
1. 当输入视点密集时，模型表现为高质量的重建算法（类似 NeRF），精确还原真实场景。
2. 当输入视点稀疏时，模型则平滑过渡到生成模式，利用学习到的先验知识“脑补”出未见区域的合理几何结构。
• 产品：Marble
World Labs 的首个对外披露产品名为 Marble。这是一个基于浏览器的交互式 3D 世界生成平台，用户只需上传一张图片或输入一段文字，Marble 就能生成一个可交互、可漫游的三维场景。
与其他仅提供在线视频流的模型不同，Marble 生成的是可下载的完整 3D 环境，支持导出为高斯点云、网格模型或视频等格式。这种方式减少了场景“morphing”漂移不一致的问题，用户还可以对生成世界进行 AI 原生编辑：例如利用 Chisel 工具先搭好空间结构，再由 AI 填充视觉细节，实现对生成内容更精细的控制。Marble 支持多模态输入（文本、图像、视频或 360°全景），也可通过导入 3D 草图精确控制布局，随后持续生成任意长度的世界。
此外，与传统的全景图不同，Marble 生成的世界允许用户自由移动视角，且场景中的光影、反射会随着视角的改变而实时渲染，呈现出极高的物理真实感。
目前 Marble 已开放免费和订阅模式，定价层级根据每月生成次数和功能权限划分，为游戏开发者、影视内容创作、VR 场景搭建等提供工具支持。
目前 World Labs 融资总额约为 2.3 亿美元，估值超过 10 亿美元。主要投资方包括领投的 a16z、NEA 和 Radical Ventures，以及战略投资方 NVIDIA（NVentures）、AMD Ventures 和 Adobe Ventures，其中 NVIDIA 和 AMD 的加入表明 World Labs 模型对算力基础设施有深度依赖并具备潜在的硬件优化合作可能，Adobe 的投资则暗示 World Labs 在创意工具领域的落地前景。此外，投资方还有 Geoffrey Hinton、Jeff Dean 和 Eric Schmidt 等个人投资者。
2. General Intuition
General Intuition 是一个公益性公司（Public Benefit Corporation），作为游戏短视频平台 Medal 的衍生公司，与其它公司直接销售世界模型不同，General Intuition 并没有试图去生成“给人看”的视频，而是专注于利用海量的游戏数据，训练能够进行时空推理（Spatial-Temporal Reasoning）的 agent，用于游戏 NPC 和机器人等领域。
General Intuition 最大的优势就在于 Medal 独特的数据源：每年可获得约 20 亿个游戏视频片段，主产品拥有 1000 万 MAU，覆盖了数万种不同的游戏环境，从写实风格的射击游戏到抽象风格的独立游戏。据报道，OpenAI 曾出价 5 亿美元试图收购 Medal，目的就是为了获取这一庞大的游戏数据集。
公司的核心理念在于：视频游戏是训练 AGI 的最佳合成数据源。因为传统的视频数据（如 YouTube）是被动的，缺乏动作标签。而游戏数据天然包含了“状态- 动作-奖励”的闭环。玩家的每一次按键（Action）导致屏幕画面的变化（State Change），这种因果关系是训练 agent 的核心。
而且 Medal 平台上每天上传的数百万游戏片段中，不仅有高光时刻，还有大量的失败、Bug、物理碰撞测试等“边缘情况”。这些数据对于训练 AI 理解物理边界和鲁棒性至关重要。
• 技术架构：从像素到行动的端到端学习
General Intuition 的模型训练专注于视觉输入（Visual Input）到动作输出（Action Output）的映射。也就是说，agent 不会访问游戏的底层代码或 API，而是像人类一样只“看”屏幕像素来做出决策。这种“像素级”的训练方式理论上有更强的迁移能力。因为现实世界中的机器人同样没有“上帝视角”或底层 API，它们也只能通过摄像头（视觉传感器）来感知环境，因此在《使命召唤》中训练出的导航与避障策略，理论上可以迁移到现实世界的无人机或机器狗身上。
目前公司正在构建的基础模型就是为了赋予 Agent“通用直觉”（General Intuition）。这种直觉不仅仅是识别物体，更是理解物体在时间和空间中的运动规律，比如理解当前动作会导致何种物理后果；在未见过的复杂环境中进行路径规划，而无需预先构建高精地图。
• 团队与融资
General Intuition 在今年 10 月完成了 1.34 亿美元的种子轮融资，这一金额远超常规种子轮规模，显示了资本对公司数据价值和技术路线的高度认可。此次融资由 Khosla Ventures 和 General Catalyst 领投，其中 Vinod Khosla（Khosla Ventures 创始人）作为 OpenAI 的早期投资人，再次下注 General Intuition ，也表明了他将“基于游戏数据的 Agent 训练”视为继 LLM 之后的重要机会。
公司创始人兼 CEO Pim de Witte 同时也是 Medal 的创始人，这种创始人延续性确保了 General Intuition 能够无缝接入 Medal 的数据生态。此外，团队还汇聚了来自 DeepMind、Epic Games 以及发表过 DIAMOND、IRIS 等世界模型相关论文的顶尖研究员，为公司的技术研发提供了强有力的支持。
3. Decart
Decart 是一家由以色列技术团队创建的 AI 初创公司，2024 年 10 月首次公开亮相并宣布获得 2100 万美元种子轮融资（红杉资本领投，Zeev Ventures 参与）。公司总部在旧金山，在以色列设有研发运营。2024 年 12 月，Decart 又快速完成 3200 万美元的 A 轮融资（Benchmark 领投，红杉和 Zeev 跟投），投后估值提高到 5 亿美金以上。
公司创始人兼 CEO Dean Leitersdorf 年仅 26 岁，拥有以色列理工学院快速完成本硕博学位的背景；联合创始人 Moshe Shalev 曾在以色列国防军 8200 部队构建 AI 情报系统，有资深工程经验。
公司在推出核心产品前，就通过一款面向企业端的 GPU 训练推理优化软件实现了数百万美元营收，公司结束 stealth 状态时已经实现盈利。这款软件据称可将模型训练推理成本从每小时 100 美元降至 0.25 美元。凭借基础设施技术带来的现金流，Decart 得以全力研发 AI 生成引擎。
Decart 发布的最引人注目的成果就是首个可交互“开放世界”AI 模型 Oasis。Oasis 可以看作 AI 驱动的沙盒游戏引擎：无需任何传统游戏引擎或预设关卡，完全可以由 AI 根据用户操作即刻“生成”游戏世界。这个模型以大量 Minecraft 游戏视频为训练数据，采用 Transformer 结合扩散模型的架构，自回归地逐帧生成画面。
当玩家通过键盘、鼠标发送操作时（如行走、破坏方块），Oasis 会实时输出下一帧的游戏画面，并在这一过程中同时模拟物理和游戏规则，实现基本的物理碰撞和物件交互效果。也就是说，Oasis 在无需任何预编程脚本的情况下，做到了从键盘、鼠标输入到画面输出的端到端实时闭环，每帧生成间隔约 40 毫秒，达到接近 25 帧/秒的速度。
这意味着 Oasis 完全抛弃传统游戏引擎，验证了纯 AI“视频生成引擎”的可行性。用户甚至可以上传一张图像让模型生成对应风格的世界，从而定制自己的关卡。
为了支持如此高强度的实时生成，Decart 对模型架构和推理框架进行了专门优化，并与硬件初创公司 Etched 合作：后者即将推出的 “Sohu” AI 芯片据称可将 Oasis 提升至 4K 分辨率，并可以以当前成本支持 10 倍用户量。
我们认为，作为第一个吃螃蟹的人，Oasis 当前还有明显局限，比如在画面质量上，生成环境较模糊、分辨率低；在持久性上，模型容易“遗忘”先前生成的布局，例如玩家转身再回头看，身后的地形可能已变样。这些问题本质上是长程记忆和全局一致性不足，Decart 团队已在研究通过滑动窗口或显式内存等方案改进模型的时空一致性。
4. Odyssey
如果说 Decart 追求的是速度与效率，那么 Odyssey 追求的则是极致的真实感（Photorealism）与可编辑性（Editability）。他们代表了“高保真重建派”，目标是为电影、3A 游戏和虚拟制片提供工业级的世界模型资产。
Odyssey 推出的 Explorer 模型是一个能够将单一图像转化为高保真 3D 场景的生成模型。但与其他竞品不同，Explorer 生成的结果是可以导出并编辑的 3D 资产，而非一段死视频。
• 高质量数据驱动的 3D 资产
Odyssey 采取了目前业内最“重”的数据采集策略，他们开发了一套重达 25 磅的专业采集背包，集成了 6 个高分辨率摄像头以实现 360 度全景覆盖，并配备 2 个高精度 LiDAR（激光雷达）传感器和 IMU（惯性测量单元）。通过这一硬件系统，Odyssey 能够采集最高达 13.5K 分辨率的视觉数据，并同步获得精确的物理深度信息，从而构建高质量的 Ground Truth 数据集。这种依赖真实世界重装备采集的数据护城河，是任何纯软件公司无法比拟的护城河。
Odyssey 的核心算法采用了 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）技术。与 NeRF 的神经网络隐式表达不同，3DGS 使用数百万个带有颜色、透明度和方向的“椭球体”（高斯球）来表示场景。
一方面，这个技术的优势在于渲染速度快，可以支持实时渲染。另一方面，相比于 Sora 等模型，这个技术让 Odyssey 的可编辑性非常强，因为场景是由离散的高斯球组成的，艺术家可以直接在 Unreal Engine 或 Blender 中对这些球体进行移动、删除或修改。这使得生成的资产可以无缝接入现有的好莱坞 VFX 工作流。
• 团队与融资
公司创始人是 Oliver Cameron （CEO） 和 Jeff Hawke （CTO）。两人均为自动驾驶领域的资深人士（曾任职于 Voyage，Cruise，Wayve）。他们将自动驾驶领域严苛的数据采集方法论带入了创意产业。公司的董事会成员包括 Ed Catmull。作为 Pixar（皮克斯）的联合创始人、图灵奖得主，Ed Catmull 的加入是对 Odyssey 技术路线最强有力的背书。这表明 Odyssey 的目标直指电影工业的变革。
去年 12 月，Odyssey 完成 1800 万美元的 A 轮融资，本轮由 EQT Ventures 领投，GV（Google Ventures）和 Air Street Capital 跟投。
排版：夏悦涵
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9. 反攻的原因找到了
作者: 知识旅行家
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/57inMcKQq1ryOrNPNANv7A
发布时间: 2025-12-17T07:14:29
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今天大反攻，早上很弱，下午直接起飞。
随后小作文就满天飞，有说汇金发力开始买ETF的，有说日本接下来可能不加息的。
不过看下来都不太靠谱，今天很明显是爸爸发力了。
从polymarket的预测来看，日本加息基本上是板上钉钉的事儿，今天传出来的小作文说的是“加息是自然而然的事儿”。
并没有说可能不加息，纯属误读误翻译。
今天强势的还是科技板块，资金回流至 CPO板块。
中际旭创上午收盘就涨了超6%，自11月25日以来累计涨幅已超 40%，是真牛逼。
备受瞩目的沐曦上市首日暴涨692.79%，成交额达 90 亿元人民币。
这个涨幅甚至超过了其同行摩尔线程上市首日 468.78%的涨幅，疯狂拉升。
其他板块方面，有色金属和化工板块小幅上涨，而航天和软件板块则表现落后。
临近年末，希望别有大的调整，让我们安安稳稳过个好年。
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10. 原来，大家都在存款搬家
作者: 张妈下午茶
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/ZXs32cgtc1rIkJ-4eqGpOg
发布时间: 2025-12-17T04:00:00
配图由Midjourney生成
和几个朋友聊天，发现大家有个趋同动作：挪储，或者说存款搬家。
不同的人，有不同的经验和做法。
其中有个朋友最近买了份定期年金。我觉得她的思路挺具有代表性，可以写写给大家做个参考。
朋友买的是国寿盈·五年领年金，
因为正好有两笔存单到期，索性把钱都挪了过去，直接一次性交清50万。
这个定期年金最大的特点是，
收益比存银行高的同时，还能提供现金流：
第五年开始，就能有一笔源源不断的收入进账。每年能领所交保费的5.21%， 旱涝保收。**
**而且呢，保单11年就到期了，可以把钱全部取出来。不像有些年金需要 长期持有二三十年，才会有比较不错的收益。相对而言资金安排会更灵活。
这两年愈发觉得，
对普通打工人而言，重要的不是资产而是现金流。
不少人怕中年失业，其实怕的是没了工作，也就没了那份稳稳的收入来源。
每个月得掏钱的地方多了去了：要吃要喝、要抚养孩子、孝敬老人，还有房贷车贷人情...这些都是雷打不动必须要花的。
可能现在还有不错的工作，但是手停口停。如果能有笔定期进账，心里的焦虑能少很多。
趁现在手头有钱，锁死未来几年的现金流，留个后手。
朋友这么买的话，
从第5年开始领钱，每年领所交保费的5.21%：26050元（50万x5.21%）。能领6年，累计156300元。
也就是至少有6年时间，每个月都能拿到两千多块钱现金流，来覆盖一部分生活花销。
第11年保单到期，能一次性拿回432000元期满金。
每年的现金流和保单到期的期满金，这两项加在一起，总计是58万8300元。
扣除50万本金，相当于能拿8万8300元利息。
算下来，复利IRR1.63%，年化单利为1.77%。
如果现在拿这50万去四大行买定存，利率1.3%（假设未来利率不变），到期只能拿回57万1500元。
定期年金躺赢，利率越往后、越有优势；关键，还提供了这么多年的现金流呢。
除了作为中年人的现金流储备；拿来给娃将来上学做储蓄，也很合适。
比方说，
现在娃上小学，每个月给他/她攒3000块，交5年。等5年后娃初中阶段开始领钱。
初中到高中6年，每年领9378元当学费；高中毕业能一次性拿回14万4753元。不管是继续深造还是有其他安排，都能给到经济支持。
再加上，它背后的保险公司是： 中国人寿。
大保司大保司大保司，就是最大的优势。
名气大，很有安全感。
经营也很稳健。偿付能力数据和风险评级，都是行业top级别。
实力很强，比很多小银行还靠谱。买它家的年金保险，心里也踏实。
不过也要提醒下，
虽然这类定期年金：本金保本、收益稳定。但资金增值需要一个过程。没回本前，想要退保把钱拿回来，会有损失。
所以要是你五年内就要用的钱，就不要放里面了。它更适合5年及以上的资金安排。
总体看下来，它还是能够满足一些人挪储需求的：
收益比存银行高、资金安全，还能额外提供现金流储备。
很稳妥、很省心。
没有健康要求，0-70岁都可以买。
支持按月缴纳，最低200元/月起投。投多投少都OK，丰俭由人。
想看看哪种缴费方案适合你，具体能拿回来多少钱。可以戳👇的小程序，自己算算。
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