美国CPI今晚来袭，拐点将至？美联储还能嘴硬多久******
对于美国政府和美联储而言，通胀依然是眼前最重要的经济问题。外界正在密切关注周四将发布的2022年12月消费者价格指数CPI数据，超预期降温的数据可能让有关提前结束加息周期的猜测进一步升温，从而加剧风险资产的波动性。
不过美联储态度明面上尚未发生变化，多位官员连番发表鹰派言论，市场与美联储之间有关政策路径的博弈正在展开。
CPI月率或意外转跌
作为2月决议声明前为数不多的重磅数据，即将公布的通胀数据重要性不言而喻。华尔街最新预计，去年12月美国CPI同比增长从此前的7.1%放缓至6.5%，不考虑能源和食品的核心CPI同比增长5.7%。值得注意的是，CPI环比增速可能降至零以下，如果成为现实将是2020年5月以来的首次。
能源价格回落被视为物价降温的主要动力。美国汽车协会AAA数据显示，去年12月美国汽油价格下跌逾12%，燃料价格是过去一年CPI上行的重要推手。与此同时，受供应链瓶颈缓和及全球经济下行压力影响，上月工业金属等原材料价格也呈现调整态势。
上游原材料价格变动减轻了企业的成本压力。随着消费需求降温，去年底美国工厂活动持续承压。供应管理协会(ISM)12月制造业活动指数进一步回落至48.4，创2020年5月以来最低水平。分项指标中，生产价格指数已经回落到疫情以来的最低水平。
作为通胀的另一大组成部分，住房通胀压力也在缓解。抵押贷款利率飙升打压了房地产市场销售，房价涨幅迅速收窄，也影响了租房市场。美联储主席鲍威尔在去年12月议息会议后的新闻发布会上也提及了房租问题，认为只要租赁通胀指标持续下降，住房服务通胀会在某个时候开始回落。
根据Realtor.com的数据，全美租金涨幅已经连续十个月放缓，11月同比增速降至3.4%，这是19个月以来的最小涨幅。克利夫兰联储近日公布的研究指出，租金数据走势往往比CPI中的住房指标领先一年左右。
高盛首席经济学家哈齐乌斯(Jan Hatzius)本周发布报告表示，抵押贷款利率提高导致美国住房市场疲软，这将有助于将今年的核心通货膨胀率降至3%以下，低于联邦公开市场委员会FOMC 3.5%的预测。
相比之下，服务业通胀依然棘手。服务业从业人员占据美国就业的大部分，去年10月，服务业通胀一度增长超7%，这是自1982年以来的最快速度。嘉信理财指出，目前劳动力市场最紧张的行业基本都集中在服务业，这也推高了薪资压力和潜在的通胀风险。不过经济放缓已经开始冲击服务业，在连续扩张30个月之后，美国ISM非制造业指数在2022年年末跌破荣枯线，消费需求在经济不确定性下大幅萎缩，并开始影响包括科技在内的部分行业的就业岗位。
牛津经济研究院高级经济学家施瓦茨(Bob Schwartz)此前在接受第一财经记者采访时表示，服务价格对经济降温的抵抗力更强，与劳动力成本的联系更为紧密。尽管就业市场有所降温，但整体依然火热，低失业率环境下不少企业依然面临招聘困境和用工成本的挑战。
结合去年的市场情况，最新通胀数据可能会引发市场巨震。摩根大通分析师泰勒(Andrew Tyler)预计，任何显示美联储抗通胀行动取得进展的迹象都会刺激美股。“通胀降温应该有助于熊市反弹，因为现有的仓位部署可能导致市场对空头回补反应过度。如果CPI跌破6.4%，标普500指数或将上涨3%至3.5%。”他写道。
美联储保持嘴硬
与上周类似，本周以来多位美联储官员在讲话中继续传递“鹰派情绪”。旧金山联储主席戴利(Mary Daly)和亚特兰大联储主席博斯蒂克(Raphael Bostic)均暗示利率不仅需要继续上涨至5%以上，而且可能在一段时间内保持不变。美联储理事鲍曼(Michelle Bowman)认为，加息将持续到有令人信服的迹象表明通胀已经达到顶峰，并处于明显下降趋势，然后才会调整货币政策。
然而紧缩政策正在让经济不确定性升温。考虑到仍处于激进的紧缩周期中，周二世界银行预计今年美国经济增长将大幅放缓，落后于全球扩张的步伐。数据显示，美国内生产总值(GDP)增长率预计为0.5%，比此前的预测大幅下修1.9个百分点。
根据CME FedWatch工具，当前市场预计美联储在2月、3月分别加息25个基点的可能性徘徊于70%，而本轮加息周期的终端利率目标区间指向4.75%至5%，同时四季度有望降息。受此影响，美元指数震荡回落，目前已经较去年9月创下的20年高位跌去近11%，投资者押注通胀降温和经济风险将让美联储提前转向。
施瓦茨向第一财经记者表示，美联储离考虑政策转向还很遥远。但从强调考虑货币政策的累积效应的角度看，经济压力下未来逐步放缓加息步伐是合理的。他预计未来可能还有50-75个基点的加息空间，随后将保持一段时间，目前降息显然还不在美联储内部的讨论范围内。
而摩根大通CEO 戴蒙(Jamie Dimon)认为，加息到5%的水平可能还不够，美联储可能需要加息至超出当前预期的水平，有50%的概率升至6%。他在接受美媒采访时表示，虽然美联储之前的步伐有点慢，现在正在迎头赶上。风险依然存在，比如俄乌冲突和量化紧缩的影响。因此他赞成美联储考虑暂停加息，以了解加息的全部影响。
ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。
张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化，侵权与被侵权
AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵
