华西证券发布研究报告称，维持快手-W（01024）“买入”评级，预计24-26年公司经调整归母净利润为175.51/202.29/253.40亿元，由于收入结构调整导致毛利率同比提升、费控好于预期，小幅上调24年利润预测。目标价61.62港元。

　　东方证券主要观点如下：

　　流量端：DAU实现4亿目标。

　　3Q24快手DAUyoy+5.4%至4.08亿；MAUyoy+4.3%至7.14亿。人均单日时长yoy+1.8%至132min。用户总使用时长同比增长7.3%，日均直播及短视频播放次数近1，100亿。用户增长方面，通过优化产品形态、提高社区互动氛围、算法策略精细化运营，在扩大用户规模的同时提升产品使用频次，增加用户参与度和提升用户留存。内容消费方面，作为2024巴黎奥运会持权转播商，奥运会期间快手应用上相关内容曝光量达3，106亿，共6.4亿用户观看奥运、互动次数达159亿。用户搜索心智持续渗透，3Q使用快手搜索的MAU超5亿，单日搜索次数同比增长20%至超7亿，单日搜索次数峰值超8亿。该行预计4Q24平台DAU有望保持小幅增长，维持4亿左右。

　　广告：外循环持续高速增长，内循环增速有所放缓系短期让利扶持商家。

　　3Q24广告收入yoy+20.0%至176亿元（符合机构一致预期），广告占总收入比达到56.6%。其中内循环保持稳健增长，月动销投流商家数量同增超50%，智能化投放进一步渗透，全站营销解决方案及智能托管产品占快手应用内循环营销消耗比例达50%，该行判断内循环增速环比有所放缓，系宏观挑战下平台以流量补贴等措施扶持商家，帮助商家更好地实现长效经营。外循环增长显著，尤其在传媒资讯（短剧营销消耗同增超3倍）、平台电商、本地生活等行业。该行预计4Q24外循环广告增速快于内循环，带动广告收入同比增长15.1%。

　　电商：MPU达1.33亿，多场域协同效应增强。

　　3Q24快手GMV yoy+15.1%至3，342亿元，其他业务收入（主要以电商佣金为主）yoy+17.5%至41.6亿元。需求侧，3Q电商月付费用户同比增长10.8%达1.33亿，电商月活渗透率达18.6%，yoy+1.1pct。供给侧，月供销商家数同比增长超40%，新入驻商家数同比增长超30%，商品类目数量同比增长超20%。达人运营更加精细化，针对头部达人开发购物团、万人团等营销玩法，8月上线新星计划扶持中小达人，带动中小达人日均撮合GMV环比增长超40%、日均撮合商品数环比增长超25%。

　　818大促期间电商达人业务GMV同增超24%。泛货架场域GMV持续超大盘增长，占GMV比例达27%，日均动销商家同比增速近70%、日均活跃买家同比增速超60%。短视频GMV同比增速超40%，短视频引流直播间成交的GMV环比增长近40%。该行认为，快手电商立足内容电商优势、持续推进回归直播间，叠加高速增长的货架场、短视频的有力补充，在好内容+好商品的战略推进下有望保持稳健增长。该行预计4Q24GMV同比增长14%，带动以电商佣金为主的其他业务收入同增18%左右。

　　3Q24经调整净利润达39.5亿元。

　　3Q24毛利率yoy+2.6pct、至54.3%（机构一致预期为53.9%），该行判断主要系收入结构中高毛利的广告、电商业务占比提升，以及直播业务分成成本优化、折旧摊销占收入比下降，同时巴黎奥运会内容版权摊销致环比下滑。3Q24销售费用104亿元，销售费用率yoy+1.3pct，主要系推广活动开支增加。研发费用、行政费用绝对额和占收入比同比均实现下降。3Q24公司实现经调整净利润39.5亿元（机构一致预期为39.1亿元），调整后净利润率为12.7%。国内经调整经营利润为35亿。该行预计公司4Q24经调整净利润45.4亿元，24全年经调整净利润为175.5亿元。

　　AI赋能内容和商业生态系统持续深化。

　　3Q来自营销客户的AIGC营销素材日均消耗超2000万元。视频生成模型方面，9月发布最新的可灵AI

　　1.5版本，在画面画质、动态表现和语义反应速度等方面处于行业领先，视频清晰度提升至1080p，并上线了运动笔刷等升级功能。

　　数据符合预期

　　美国劳工统计局周三表示，11月美国整体CPI环比上涨0.3%，是自4月以来的最大涨幅，此前该指数已连续四个月上涨0.2%。同比增速加快0.1个百分点至2.7%，符合市场预期。

　　分项目看，住房成本上涨0.3%，同比上涨3.7%，占CPI涨幅近40%。食品价格在10月份上涨0.2%后上涨0.4%。受禽流感影响，杂货价格上涨0.5%，其中鸡蛋成本飙升8.2%。

　　剔除波动较大的食品和能源成分，11月核心CPI上涨环比0.3%，连续第四个月保持这一增速。同比增长3.3%，增速与10月持平。

　　商品成本上涨0.3%，这是2023年5月以来的最大涨幅，主要受家居家具和服装推动。在过去一年半的时间里，这一类别一直是通胀降温的主要推动力。

　　不过服务业通胀有降温趋势。作为近两年来物价的主要推手，房屋租金10月增长0.2%，创2021年4月以来新低。另一个棘手的类别——机动车保险的增长有所放缓。然而，受政府调整统计方法等因素影响，医疗成本上涨的持续性仍有待观察。

　　蒙特利尔银行高级经济学家瓜蒂耶里（Sal Guatieri）在接受第一财经记者采访时表示，从这份通胀报告中美联储看到了一些可喜的变化，比如租金价格可能显示长期上行趋势的逐步扭转。另一方面，随着就业市场降温，劳动力成本回落也有助于通胀向目标迈进。“我认为美联储未来的政策基调并没有变化，接下来降息的节奏取决于数据的表现，特别是劳动力供需的关系。”他说。

　　根据CPI数据，华尔街预计，作为美联储更关注的通胀指标，核心个人消费支出（PCE）价格指数11月预计同比增长2.9%，进一步远离2%的中期目标，这可能成为FOMC内部需要沟通解决分歧的关键点。

　　何时按下暂停键

　　随着11月CPI公布，下周议息会议前景进一步明朗。根据芝加哥商品交易所集团的FedWatch工具，美联储连续第三次降息25个基点的可能性约为98%。

　　先锋基金高级美国经济学家赫特（Josh Hirt）认为，最新通胀报告证实了市场对美联储再次降息25个基点的共识，“接下来，我们仍需要密切关注劳动力市场的实力以及2025年前通胀某些组成部分（住房、服务）的潜在粘性。”

　　第一财经记者注意到，机构普遍预测，政策制定者下周更新经济预测摘要（SEP）时，将发出2025年降息减少的信号。市场正在权衡特朗普承诺的商品关税和移民政策带来的价格风险。荷兰国际集团（ING）首席国际经济学家奈特利（James Knightley）在本周更新的研报中预测，美联储官员可能只会发出2025年降息三次的信号，而他们在9月份预测了四次。”

　　美银证券经济学家图尼奥（Stephen Juneau）表示：“从基本面来看，我们没有看到通货膨胀的实质性上行风险。也就是说，鉴于我们对关税、财政和移民政策的预期变化，明年通胀方面的进展应该会停滞不前。”

　　对于2025年的具体政策路径，市场的分歧也较明显。基金利率期货定价显示，明年1月或将按兵不动，首次降息节点可能在3月或4月。

　　Spartan Capital证券首席市场经济学家卡尔蒂略（Peter Cardillo）表示，通胀斗争已经遇到了减速带，展望未来，美联储可能会在2025年第一季度暂停（降息），原因有两个，一是通货膨胀的粘性，二是特朗普关于关税的经济计划的前景。“这是我们将在第二季度之前看到的最后一次降息。”

　　（本文来自第一财经）

　　12月10日，地产股开盘全线上涨。

　　A股方面，多只地产股开盘涨停，据Wind数据，截至发稿，华远地产（600743.SH）、世联行（002285.SZ）、我爱我家（000560.SZ）、华丽家族（600503.SH）涨停；此外，新城控股（601155.SH）涨超7%；绿地控股（600606.SH）、金地集团（600383.SH）、中交地产（000736.SZ）涨超5%。

　　港股内房股亦开盘走高。据Wind数据，截至发稿，易居企业控股（2048.HK）、禹洲集团（1628.HK）涨超20%、融信中国（3301.HK）、绿景中国地产（0095.HK）等涨超15%。

　　消息面上，中共中央政治局于12月9日召开会议，分析研究2025年经济工作。“实施更加积极有为的宏观政策”“稳住楼市股市”“加强超常规逆周期调节”“适度宽松的货币政策”“更加积极的财政政策”“全方位扩大国内需求”，政治局会议的上述提法，被视为传递出明显积极信号。

　　广开首席产业研究院报告指出，从政治局会议的表述上来看有四方面亮点：我国的财政政策基调由“积极”调整为“更加积极”；货币政策基调由“稳健”调整为“适度宽松”；“加大逆周期调节力度”调升为“加强超常规逆周期调节”；“扩大国内需求”拓展为“全方位扩大国内需求”。

　　申万宏源宏观团队认为，会议罕见强调“稳住楼市股市”，突出显示当前政策更重视资产端表现对实体经济的影响。9月政治局会议提出“要促进房地产市场止跌回稳”“要努力提振资本市场”后，房地产市场出现回暖迹象，资产市场活跃度明显提振，社会预期有所好转。本次政治局会议进一步强化对楼市和股市的表述，希望延续推动私人部门资产端持续改善，进一步牵引实体经济企稳回升。另外，本次政治局会议强调要“稳定预期、激发活力”，政策对楼市、股市的关注度明显提升。

　　使用这种方法，推理成本没有明显提升，但是模型性能更好了。

　　这么好用的模型，为啥不发布？

　　不划算。

　　semianalysis分析，相较于直接发布，Anthropic更倾向于用最好的模型来做内部训练，发布Claude 3.5 Sonnet就够了。

　　这多少让人不敢相信。

　　但是文章作者之一Dylan Patel也曾是最早揭秘GPT-4架构的人。

　　除此之外，文章还分析了最新发布的o1 Pro、神秘Orion的架构以及这些先进模型中蕴藏的新规律。

　　比如它还指出，搜索是Scaling的另一维度，o1没有利用这个维度，但是o1 Pro用了。

　　网友：它暗示了o1和o1 Pro之间的区别，这也是之前没有被披露过的。

　　新旧范式交迭，大模型还在加速

　　总体来看，semianalysis的最新文章分析了当前大模型开发在算力、数据、算法上面临的挑战与现状。

　　核心观点简单粗暴总结，就是新范式还在不断涌现，AI进程没有减速。

　　文章开篇即点明，Scaling law依旧有效。

　　尽管有诸多声音认为，随着新模型在基准测试上的提升不够明显，现有训练数据几乎用尽以及摩尔定律放缓，大模型的Scaling Law要失效了。

　　但是顶尖AI实验室、计算公司还在加速建设数据中心，并向底层硬件砸更多钱。

　　比如AWS斥巨资自研了Trainium2芯片，花费65亿美元为Anthropic准备40万块芯片。

　　Meta也计划在2026年建成耗电功率200万千瓦的数据中心。

　　很明显，最能深刻影响AI进程的人们，依旧相信Scaling Law。

　　为什么呢？

　　因为新范式在不断形成，并且有效。这使得AI开发还在继续加速。

　　首先在底层计算硬件上，摩尔定律的确在放缓，但是英伟达正在引领新的计算定律。

　　8年时间，英伟达的AI芯片计算性能已经提升了1000倍。

　　同时，通过芯片内部和芯片之间的并行计算，以及构建更大规模的高带宽网络域可以使得芯片更好在网络集群内协同工作，特别是推理方面。

　　其次在数据方面也出现了新的范式。

　　已有公开数据消耗殆尽后，合成数据提供了新的解决途径。

　　比如用GPT-4合成数据训练其他模型是很多实验团队都在使用的技术方案。

　　而且模型越好，合成数据质量就越高。

　　也就是在这里，Claude 3.5 Opus不发布的内幕被曝光。

　　它承担了为Claude 3.5 Sonnet合成训练数据、替代人类反馈的工作。

　　事实证明，合成数据越多，模型就越好。更好的模型能提供更好的合成数据，也能提供更好的偏好反馈，这能推动人类开发出更好的模型。

　　具体来看，semianalysisi还举了更多使用综合数据的例子。

　　包括拒绝采样、模式判断、长上下文数据集几种情况。

　　比如Meta将Python代码翻译成PHP，并通过语法解析和执行来确保数据质量，将这些额外的数据输入SFT数据集，解释为何缺少公共PHP代码。

　　比如Meta还使用Llama 3作为拒绝采样器，判断伪代码，并给代码进行评级。一些时候，拒绝抽样和模式判断一起使用。这种方式成本更低，不过很难实现完全自动化。

　　在所有拒绝抽样方法中，“判官”模型越好，得到数据集的质量就越高。

　　这种模式，Meta今年刚刚开始用，而OpenAI、Anthropic已经用了一两年。

　　在长上下文方面，人类很难提供高质量的注释，AI处理成为一种更有效的方法。

　　然后在RLHF方面，专门收集大量的偏好数据难且贵。

　　对于Llama 3，DPO（直接偏好优化）比PPO（最近策略优化）更有效且稳定，使用的计算也少。但是使用DPO就意味着偏好数据集是非常关键的。

　　如OpenAI等大型公司想到的一种办法是从用户侧收集，有时ChatGPT会给出2个回答并要求用户选出更喜欢的一个，因此免费收集了很多反馈。

　　还有一种新的范式是让AI替人类进行反馈——RLAIF。

　　它主要分为两个阶段。第一阶段模型先根据人类编写的标准对自己的输出进行修改，然后创建出一个修订-提示对的数据集，使用这些数据集通过SFT进行微调。

　　第二阶段类似于RLHF，但是这一步完全没有人类偏好数据。

　　这种方法最值得关注的一点是，它可以在许多不同领域扩展。

　　最后，值得重点关注的一个新范式是通过搜索来扩展推理计算。

　　文章中表明，搜索是扩展的另一个维度。OpenAI o1没有利用这个维度，但是o1 Pro用了。

　　o1在测试时阶段不评估多条推理路径，也不进行任何搜索。

　　Self-Consistency / Majority Vote就是一种搜索方法。

　　这种方法中，只需在模型中多次运行提示词，产生多个相应，根据给定的样本数量，从相应中选出出现频率最高的来作为正确答案。

　　除此之外，文章还进一步分析了为什么说OpenAI的Orion训练失败也是不准确的。

　　本文作者：量子位，来源：量子位，原文标题：《反转！Claude 3.5超大杯没有训练失败，最新爆料：内部自留，用于合成数据和RL训练》

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