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明年财政、货币政策如何发力？ 财政部央行权威解读释放积极信号******

　　本报记者 包兴安

　　刚刚闭幕的中央经济工作会议要求，明年要坚持稳字当头、稳中求进，继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策，加大宏观政策调控力度，加强各类政策协调配合，形成共促高质量发展合力。

　　对此，财政部、央行进行了权威解读，认为明年要保持必要的财政支出强度，合理安排赤字率和专项债规模，确保政府投资力度不减；明年货币政策的力度不能小于今年，“总量要够，结构要准”。

　　保持必要的财政支出强度

　　中央经济工作会议提出，积极的财政政策要加力提效。保持必要的财政支出强度，优化组合赤字、专项债、贴息等工具，在有效支持高质量发展中保障财政可持续和地方政府债务风险可控。

　　12月17日，在中国国际经济交流中心举办的“2022-2023中国经济年会”上，财政部副部长许宏才表示，积极的财政政策要“加力”主要体现在“统筹财政收入、财政赤字、专项债券、调度资金等，保持适度支出强度，加强国家重大战略任务财力保障，持续推动财力下沉”“合理安排赤字率和地方政府专项债券规模，适量扩大专项债券资金投向领域和用作资本金范围，今明两年持续形成实物工作量和投资拉动力，确保政府投资力度不减”等方面。

　　许宏才表示，“提效”主要体现在“完善减税退税降费政策，增强精准性和针对性”“更好发挥财政资金引导与撬动作用，有效带动扩大全社会投资和促进消费”等方面。

　　中央财经大学财税学院教授白彦锋在接受《证券日报》记者采访时表示，明年财税支持政策要保持一定的规模和力度，确保国民经济整体好转；同时，财政政策更需要精准发力、提质增效。

　　财政部数据显示，2022年，我国财政支出强度比去年大幅提高，赤字率按2.8%左右安排；全国一般公共预算财政支出的安排规模是26.7万亿元，比去年增加2万亿元以上；中央财政对地方的转移支付规模近9.8万亿元，比去年增加了近1.5万亿元，同比增长18%，是2012年以来的最高增幅。

　　“明年宏观政策将保持一定稳增长力度，尤其在上半年会有明显体现。”东方金诚首席宏观分析师王青对《证券日报》记者表示，新增专项债规模也会达到4万亿元左右。明年将从支持基建投资提速逐步转向促消费。

　　许宏才表示，明年的财政政策要兼顾当前和长远，筑牢风险防控制度的机制，抓实防范化解地方政府债务风险，强化财经激励约束和财会监督，不断增强财政可持续性。

　　明年货币政策力度不减

　　中央经济工作会议提出，稳健的货币政策要精准有力。要保持流动性合理充裕，保持广义货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配，引导金融机构加大对小微企业、科技创新、绿色发展等领域支持力度。

　　中国人民银行副行长刘国强在上述“2022—2023中国经济年会”上表示，对货币政策的要求，可以概括为“总量要够，结构要准”。明年货币政策的力度不能小于今年。需要的话，还要进一步加力，除非经济增长和通货膨胀超出预期。当前我国货币政策的工具仍然比较充足，数量工具和价格工具都有空间，流动性管理的手段和经验都比较丰富。

　　招联金融首席研究员董希淼在接受《证券日报》记者采访时表示，货币政策将重点在“精准”和“有力”两个方面下功夫，进一步提升服务实体经济的精准性和有效性。

　　董希淼认为，“精准”，就要突出结构性货币政策工具作用，加大对重点领域和薄弱环节的定向“输血”，实施精准滴灌，优化信贷结构。如引导金融机构发展科创金融、绿色金融，加大对科技创新、绿色发展等重点领域的支持；落实《促进个体工商户发展条例》，加大对小微企业、个体工商户等薄弱环节的精准滴灌。

　　中国民生银行首席经济学家温彬表示，货币政策仍将保持宽松基调。“精准”主要体现在“加大对小微企业、科技创新、绿色发展”等领域的支持，对应的是结构性工具以及PSL等。

　　董希淼表示，“有力”，应适时降低存款准备金率，为金融机构提供长期稳定的低成本资金，继续向市场发出稳增长、扩内需的明确信号。继续引导贷款市场报价利率（LPR）尤其是5年期以上LPR适度下行，既减轻居民住房消费负担，又激发企业中长期融资需求。

　　温彬也认为，央行将通过适时适度降准降息等方式，“保持广义货币供应量和社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配”，并适度提升杠杆率。明年美联储将加息见顶，中美无风险利差将会收窄，同时输入型通胀压力不大，物价总体温和，货币政策宽松的掣肘将大为减弱。

　　“在经济增速较大幅度反弹背景下，明年货币政策将引导市场利率持续处于政策利率下方，保持流动性合理充裕，以配合财政发力，稳定市场预期。”王青预计，明年信贷仍将保持较高投放规模，投放的重点是国民经济薄弱环节和重点领域，即小微企业、科技创新、绿色发展等。

　　董希淼建议，应加强宏观经济政策统筹协调，实现货币政策、财政政策和产业政策协同发力、综合施策，大力提振市场信心，激发有效融资需求，共同面对多重挑战。

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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）