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首先预告一下：12月10日周二是我们公众号运营一年的日子，我们会搞一次回馈读者送书活动，希望大家到时候关注。
本周市场热点仍然是应用端持续的发酵和上涨。目前正在进行中的是OpenAI的“12 Days of AI”直播活动，会有很多进展发生，后续我们会专门跟踪。
以我身边的科研人员为例，他们通常会购买3-4个与AI相关的软件来使用更高级别的AI功能，并将这些软件整合进自己的工作流程中，使得一个人能够完成以前需要多人协作才能完成的任务。
另外，目前AI在陶哲轩的新测试集上表现得和弱智一样，这表明在训练过程中可能存在数据泄露（data leakage），因此原先的测试集结果并不能准确反映其能力。然而，在整理信息和执行最基础的工作方面，AI简直不要太好用，而且通过持续的对话测试（COT）过程，在编码工程中，AI可以自行调试并测试结果。
这进一步提高了对人的深入研究的要求，因为其中的高级逻辑只有经过深入研究的人才能梳理清楚。
近5日，纳斯达克指数涨幅3.34%，标普500涨幅0.96%，道琼斯指数涨幅-0.60%，罗素2000指数涨幅-1.06%，费城半导体指数涨幅2.73%。万得美国科技七巨头指数涨幅5.14%。
对于七巨头公司，一个好的投资策略就是在其承受压力的情况下，进行投资，无论是2023年初的Amazon还是2024年的Apple。
在历经风暴和罢工的冲击之后，美国11月份的非农新增就业人数达到了22.7万，创下六个月以来的最大增长幅度，然而失业率却意外上升至4.2%。
分析人士指出，非农新增职位的稳固增长在一定程度上缓解了市场对劳动力市场需求放缓的忧虑，这一数据也支持了美联储的观点，即就业市场依然保持稳健，并非通胀的主要推手。
尽管如此，市场的关注点仍然集中在美国失业率的上升以及调查数据的疲软上，这导致市场对美联储降息的预期增强。
目前，12月份降息25个基点的概率已超过90%。此外，美国12月密歇根大学消费者信心指数创下今年4月以来的新高，短期通胀预期也升至五个月以来的最高水平。
多位美联储高级官员表示，在未来倾向于采取谨慎的降息策略。鹰派理事鲍曼认为，通胀的进展似乎已经停滞，他仍然更为担忧通胀问题而非劳动力市场。明年票委、芝加哥联储主席古尔斯比希望到明年年底，美联储能够接近利率政策的“终点”。
克利夫兰联储主席也表示，目前已经接近或达到放缓降息的节点，到特朗普宣誓就职的1月底，联邦公开市场委员会（FOMC）还将有一次降息的机会。
花旗银行下调了对美联储降息的预期，预计12月份仅会降息25个基点，而之前的预期为50个基点。
此外，美国候任总统特朗普宣布，将任命著名风险投资家、马斯克的密友David Sacks担任美国首任“AI和加密货币沙皇”，并提名前共和党参议员戴维·珀杜出任驻华大使。同时，日本12月份的基本薪资增幅也引起了市场的关注。
本周，网络股指数ETF累计上涨5.54%，可选消费ETF涨4.72%，全球航空业ETF涨3.95%，全球科技股指数ETF涨3.28%，科技行业ETF涨3.04%，半导体ETF涨2.68%，生物科技指数ETF跌0.18%，银行业ETF跌1.71%，区域银行ETF跌1.73%，金融业ETF跌1.83%结束四连涨，能源业ETF跌4.72%。
CRM在季报披露之后，上涨了10%左右。在应用端的Beat Market是在增强市场的预期的。
Salesforce（NYSE:CRM）FY25Q3：整体较乐观，超100万美元AI交易增长3倍！
#整体业绩，公司FY25Q3营收94.4亿美元（yoy+8%；预期93.47亿）；实现订阅收入88.8亿美元（yoy+9%）；GAAP营业利润率20%（预期为19%）；GAAP净利润15.27亿美元（yoy+7.95%；预期14.15亿）；调整后EPS为2.41美元（预期2.45美元），整体超预期，EPS低预期由于战略投资亏损所致。
#销售和服务拉动增长。销售业务Q3收入21.19亿美元（yoy+11%），服务业务Q3收入22.88亿美元（+10%），由ARPU增长推动。平台业务Q3收入18.25亿美元（yoy+8%），营销业务Q3收入13.34亿美元（yoy+8%），集成分析业务Q3收入13.13亿美元（yoy+5%）。
#现金流和CRPO良好。Q3经营性现金流19.8亿美元，yoy+29%，自由现金流17.8亿美元，+30%。截至Q3末RPO达531亿美元，yoy+10%，当前RPO 264亿美元，yoy+10%，新订单表现强劲。
#重申FY25全年指引，Q4指引略低预期。全年收入指引378-380亿美元，GAAP营业利润率19.8%，经营现金流24%-26%。FY24Q4收入指引为99-101亿美元，符合101美元预期，EPS指引为2.57-2.62美元，略低于预期2.65美元。
#AI交易增长迅速，Agentforce2.0即将发布。Q3价值超100万美元的AI交易同比增长3倍，签署2000+AI订单。Agentforce 10月24日上线，Q3已交付200笔订单（主要来自服务云），客户包括FedEx、埃森哲、Ace Hardware、IBM、RBC等，超过80000个系统集成商已完成Agentforce培训，数百家ISP技术合作伙伴正在构建和销售Agnetforce。预计2024年12月17日发布Agentforce2.0。
在最新一期的节目中，OpenAI的知名研究员、O1研究团队的核心科学家Noam Brown对“测试时计算”（也称为推理时计算）技术引领人工通用智能（AGI）时代的到来充满信心。
Brown表示，虽然扩大预训练规模可以有效提高模型性能，但这种方法成本高昂，且最终会遇到瓶颈。相比之下，“测试时计算”技术为突破这一限制提供了新的途径，并有望加速AGI的发展。
值得一提的是，Brown曾认为实现AGI至少需要十年时间。然而，“测试时计算”技术在短短两三年内就解决了他在2021年与OpenAI首席科学家Ilya Sutskever讨论的一个关键问题：如何在推理过程中扩展计算量。
Brown认为，这项技术使模型在推理阶段能够进行更深入的思考和计算，从而解决更为复杂的问题。O1模型作为测试时计算研究的突破，已经展示了自主学习策略、拆解任务、识别并纠正错误的能力，体现了前所未有的智能水平。这一成就不仅证明了模型可以进行更深入的推理和解决更复杂的问题，而且其潜在价值远未被充分认识。
Brown强调，尽管测试时计算目前仍处于早期发展阶段，但它未来有着巨大的提升空间。
以ChatGPT为例，目前每次查询的成本约为1美分。然而，在某些高价值应用场景中，用户愿意为更高效、更准确的交互体验支付更高的费用。这表明，随着测试时计算技术的不断发展和优化，未来有望为用户带来更高价值的应用体验。
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本篇文章来源于微信公众号: 左兜进右兜
