美联储分歧之大,历史罕见

深潮Опубликовано 2025-06-24Обновлено 2025-06-24

德银表示,6 月点阵图反映出美联储官员的分歧程度创下十年新高,因为他们在如何平衡通胀控制与经济增长之间存在根本性分歧。

撰文:李笑寅,华尔街见闻

美联储内部分歧达十年之最,降息前景几何?

美联储最新发布的经济预测概要(SEP)显示,2025 年降息预期中值达到两次,但官员们的预测范围从不降息到降息 75 个基点不等,凸显了政策制定者之间的显著分歧。

更为关键的是,沃勒和鲍曼两位美联储理事率先「倒戈」,公开表示不排除 7 月降息的可能性,这进一步加剧了市场对政策转向的猜测。

据追风交易台消息,德意志银行首席美国经济学家 Matthew Luzzet 及其团队在最新发布的研报中表示,6 月 SEP 报告反映的官员分歧程度创下十年新高,这是因为官员们在如何平衡通胀控制与经济增长之间存在根本性分歧。

报告同时补充表示,尽管当前分歧显著,但美联储官员对 2025 年利率路径的不确定性并非史无前例,甚至低于去年同期的水平。预计随着经济数据逐步明朗,官员们的观点可能逐步收敛,但短期内分歧仍将持续。

美联储内部出现历史性分歧,但利率不确定性实际下降

通过对美联储 6 月 SEP 报告的深度分析,德银认为,美联储当前面临的主要问题不是「历史性不确定性」,而是「历史性分裂」。

根据德银的研究,6 月点阵图显示美联储官员对 2025 年联邦基金利率的预测呈现出高度的两极化分布,最常见预测与次常见预测之间的差距达到 50 个基点,为过去十年最高水平。

报告进一步指出,若按官员数量加权计算,这种双峰分布接近历史纪录,表明美联储内部已分裂为两大阵营。

报告称,这种分歧程度预示未来数月委员会内部可能出现更多争论甚至异议。

尽管当前分歧显著,但报告显示,美联储官员对 2025 年利率路径的不确定性并非史无前例。

以点阵图的最大值与最小值之差衡量,6 月 SEP 的分散程度与过去十年许多年中期的预测相当,甚至低于 2023 年 6 月的水平。

在通胀预测方面,尽管官员们对核心 PCE 通胀的分歧达到过去十年最高的 1 个百分点,但这并未转化为对联邦基金利率预期的历史性分歧。这部分得益于官员们对失业率前景的看法相对一致,分歧仅为 0.3 个百分点。

对经济前景和通胀风险

美联储内部的分歧源于对经济基本面的不同解读。

报告指出,尽管通胀不确定性较高,但官员对失业率前景的共识较高,这可能抑制了利率预测的进一步分散。

然而,6 月点阵图对政策路径的双峰分布表明,官员们在如何平衡通胀控制与经济增长之间存在根本性分歧。沃勒和鲍曼两位理事对 7 月降息的开放态度进一步凸显了这种分歧,可能反映出部分官员对当前经济放缓风险的担忧,而另一部分官员则更关注通胀的持续性。

展望未来,美联储内部的分歧是否会演变为实际的政策异议仍不明朗。报告预计,随着经济数据逐步明朗,官员们的观点可能逐步收敛,但短期内分歧仍将持续。

Похожее

Раскрытие правды о леверидже, ликвидности и рисках, скрывающихся за токенизацией активов

Токенизация реальных активов (RWA) часто представляется как простое создание токенов, представляющих традиционные активы, такие как казначейские векселя или акции. Однако, как показывает автор, токенизация — это лишь «штрих-код», а не полная цепочка создания стоимости. Истинная трансформация происходит, когда эти активы интегрируются в экосистему DeFi, обретая ликвидность, возможность использования в качестве залога и управления рисками. Ключевые проблемы включают разрыв во времени между мгновенными расчетами в блокчейне и медленными процессами в традиционных финансах (например, выходные дни на рынках), что создает риск ликвидации. Ликвидность — это не просто общий объем заблокированных средств (TVL), а возможность быстро выйти из позиции в стрессовых условиях. Использование залога (леверидж) раскрывает полезность RWA, но также увеличивает уязвимость системы, требуя более сложных моделей оценки рисков, учитывающих юридическую исполнимость, задержки выкупа и концентрацию активов. Риски RWA следует рассматривать как сеть взаимосвязанных компонентов: эмитент, кастодиан, оракулы, протоколы кредитования. Сбой в одном звене может вызвать кризис ликвидности. Мониторинг должен быть упреждающим, отслеживая такие сигналы, как очереди на выкуп или снижение активности маркет-мейкеров, а не только падение цены. Хотя токенизированные гособлигации стали отправной точкой, будущее за более сложными активами, такими как вычислительные мощности (GPU) или энергоактивы, каждый со своей уникальной структурой рисков. Токенизация акций в сочетании с перпетуальными контрактами создаст мощный, но рискованный рынок, требующий продуманных защитных механизмов: изоляции маржи, лимитов концентрации и динамических дисконтов. В конечном счете, ценность RWA раскрывается не в самом факте токенизации, а в построении вокруг них устойчивой рыночной инфраструктуры, способной выдерживать кризисы. Токен — это лишь код. Реальная ценность создается рынком — машиной, которая обеспечивает ликвидность, леверидж и управление рисками.

marsbit3 мин. назад

Раскрытие правды о леверидже, ликвидности и рисках, скрывающихся за токенизацией активов

marsbit3 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

Заголовок: Конец математики: 40 ведущих математиков на закрытой встрече в OpenAI Только что получивший Филдсовскую премию Джейкоб Цимерман объявил о переходе в OpenAI для исследований в области безопасности ИИ. В начале августа он и исследователь OpenAI Себастьен Бюбек организовали в штаб-квартире компании закрытый саммит с участием около 40 математиков. Один из докладов назывался «Конец математики». Профессор Дэниел Литт заявил, что мир может прийти к ситуации, где не останется высококачественных математических исследований, а человеческий экспертный опыт в этой области полностью исчезнет. Математик MIT Дрю Сазерленд выразился более прямо: возможно, математики — это первые жертвы, «канарейки в угольной шахте». Математика выбрана в качестве испытательного полигона для ИИ, так как она служит индикатором высоких интеллектуальных достижений. Непосредственным фоном встречи стал поток достижений ИИ в математике. В мае невыпущенная модель OpenAI опровергла «гипотезу единичных расстояний» — давнюю проблему в комбинаторной геометрии, которую Цимерман назвал публикуемым в любом журнале результатом. В августе OpenAI анонсировала 10 новых открытий в математике и информатике, сделанных с помощью ИИ. В Anthropic сотрудник с помощью Claude создал искомые, но никогда не построенные пары ортогональных векторов в 668-мерном гиперкубе, опубликовав результат в виде поста из 24 000 символов. Такие результаты часто обходят традиционный путь публикации (arXiv, рецензирование). Например, предприниматель Дмитрий Рыбин, подбадривая ChatGPT «сделать прорыв», получил от модели контрпример к одной гипотезе о потоках в сетях и опубликовал это в Twitter во время просмотра фильма. На прошлой неделе Anthropic сообщила, что внутренняя версия Claude по настоянию исследователя добилась нового результата в задаче, связанной с гипотезой Римана. Реакция математического сообщества разделилась. В июне было опубликовано «Лейденское обращение», под которым подписались более 3000 математиков, призывающее к ответственному использованию ИИ. Другие выступают за полный отказ от ИИ. Участница саммита и соавтор обращения, профессор Брина Кра, подчеркивает, что суть математики — в понимании, а не только в доказательстве. Математик Мелани Вуд, написавшая «человеческое» доказательство для результата OpenAI о гипотезе единичных расстояний, отмечает, что современные ИИ плохо объясняют самые сложные части доказательств. Немецкий математик Андреас Том, чьи работы дополнило одно из открытий ИИ, считает, что ИИ умно решает проблемы, но новые концепции все еще появляются благодаря человеческому участию. Организатор саммита Бюбек описал четыре возможных будущего: математика станет похожа на разработку ПО (масштабная коллаборация), на физику (усилия сместятся на создание ИИ-«ускорителей»), на кураторство в музее (ИИ генерирует, человек отбирает) или математики массово перейдут в сферу безопасности ИИ. Он подчеркнул, что математика имеет смысл, только когда математики чему-то учатся. Участники не пришли к консенсусу. Цимерман отметил, что у математического сообщества пока нет единой позиции, и цель встречи — начать диалог. Его собственный переход в OpenAI символизирует дилемму, стоящую перед областью. Его следующие шаги могут стать еще более значимым сигналом, чем доклады на этом саммите.

marsbit8 мин. назад

Конец математики: 40 ведущих математиков собрались на закрытой встрече OpenAI

marsbit8 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

Антропик готовит выпуск двух новых моделей ИИ под кодовыми названиями Marshmallow («Зефир») и Melon («Дыня»), которые были обнаружены в сторонних приложениях. Предварительные тесты показывают, что Marshmallow превосходит по естественности диалога текущую флагманскую модель Opus, в то время как Melon немного слабее. Их выход ожидается в ближайшее время. Этот анонс происходит на фоне неожиданно низкого рыночного принятия текущего топ-модели Anthropic — Fable 5, выпущенной два месяца назад. Несмотря на статус самого мощного и дорогого решения компании, данные платформы Ramp показывают, что на Fable 5 приходится лишь около 11% расходов предприятий на токены Anthropic. Для сравнения, флагман конкурента OpenAI, GPT-5.6 Sol, занимает 25% доли. Основные причины холодного приема Fable 5 — чрезмерно высокая цена и недостаточное ценностное предложение. Модель стоит в 2 раза дороже Opus 4.8 и в 10 раз дороже Haiku 4.5. При этом выпущенная в конце июля модель Opus 5, которая стоит вдвое дешевле Fable 5, демонстрирует сопоставимую, а в некоторых тестах (например, CursorBench 3.2) даже лучшую производительность, делая ценник Fable 5 неоправданным. Дополнительное давление создает стремительный рост популярности открытых моделей. Согласно данным Vercel AI Gateway, их доля в использовании токенов выросла с 11% в апреле до 62% в августе, при этом на них приходится менее 4% общих расходов предприятий. Таким образом, анонсированные модели Marshmallow и Melon, вероятно, являются стратегическим ответом Anthropic на текущие рыночные вызовы. Компании необходимо предложить решения, которые сочетают в себе высокую производительность, доступную цену и практическую пользу для бизнеса, чтобы стимулировать массовое внедрение, а не оставаться merely «витринной» технологией.

marsbit9 мин. назад

Новая модель Anthropic «слизала» слухи, самый мощный Fable 5 оказался провалом

marsbit9 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

Спустя три месяца после смерти собаки по кличке Рози её история болезни превратилась в стартап Gamgee, получивший финансирование в размере $4 млн. Владелец собаки, специалист по машинному обучению Пол Конингем, использовал ИИ-инструменты (ChatGPT, AlphaFold, Grok) для разработки персонализированной мРНК-вакцины против рака своей собаки, страдавшей от тучноклеточной опухоли. После начального успеха (уменьшения опухолей) болезнь вернулась, и Рози умерла, не дождавшись следующей дозы вакцины. Новая компания Gamgee ставит своей целью автоматизацию и стандартизацию этого процесса для создания индивидуальных мРНК-вакцин для собак с онкологическими заболеваниями. Клинические испытания планируется проводить в Австралии в сотрудничестве с местными университетами. История подчеркивает как потенциал ИИ и персонализированной медицины в ветеринарии, так и ключевую проблему таких методов — необходимость значительно ускорять весь цикл (от проектирования до введения препарата), чтобы успеть помочь пациенту. Инвестиции направлены на подтверждение эффективности метода в рамках регулируемых исследований.

marsbit18 мин. назад

Через три месяца после смерти собаки Рози ее медицинская история превратилась в компанию по ИИ-медицине

marsbit18 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

История Пола Конангема и его собаки Рози, страдавшей от рака, облетела мир. Используя ChatGPT и AlphaFold, Пол, специалист по машинному обучению, самостоятельно разработал персонализированную мРНК-вакцину против рака для своего питомца. После первой инъекции опухоль уменьшилась на 75%. Однако Рози не дождалась следующей, адаптированной к новым мутациям вакцины, из-за медленных и сложных процессов её изготовления в существующей системе. Чтобы предотвратить подобные трагедии, Пол основал стартап Gamgee, который привлёк $4 млн инвестиций. Компания создаёт автоматизированную платформу для быстрого (цель — 48 часов) и доступного (цель — $2000 за курс) производства персонализированных мРНК-вакцин для собак. Процесс включает забор образцов, анализ данных с помощью ИИ для выбора мишеней и синтез вакцины. Выбор собак в качестве первой цели обусловлен огромной потребностью (только в США ежегодно диагностируется около 6 млн случаев) и идеальными условиями для отработки технологии: чистые генетические пулы и естественное развитие болезни. Успех Gamgee может заложить основу для медицины будущего «N-of-1» (крайне персонализированной), применяемой впоследствии и для людей. Недавний успех клинических испытаний персонализированной мРНК-терапии Moderna и Merck для лечения меланомы у людей подтверждает перспективность этого подхода. Наследие Рози — это надежда для миллионов собак и возможный прорыв в борьбе с раком.

marsbit22 мин. назад

Вакцина на основе мРНК была слишком медленной, владелец потерял любимую собаку: представлена первая в мире персонализированная противораковая вакцина для собак на базе ИИ

marsbit22 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片