在前五大重仓股中，窥得儿医药（QDEL.US）位列第一，持仓约826万股，持仓市值约3.77亿美元，占投资组合比例为33.53%，较上季度持仓数量大幅削减28.30%。
ZoomInfo Technologies（ZI.US）位列第二，持仓约1167万股，持仓市值约1.20亿美元，占投资组合比例为10.72%，较上季度持仓数量大幅削减32.35%。
Soleno Therapeutics（SLNO.US）位列第三，持仓约200万股，持仓市值约1.07亿美元，占投资组合比例为9.54%，较上季度持仓数量减少18.84%。
Phathom Pharmaceuticals（PHAT.US）位列第四，持仓约350万股，持仓市值约6319万美元。占投资组合比例为5.63%，较上季度持仓数量无变化。
Q32 Bio（QTTB.US）位列第五，持仓约110万股，持仓市值约4862万美元，占投资组合比例为4.33%，较上季度持仓数量无变化。
第三季度，凯雷建仓了Maplebear（CART.US）、福沃运输（FWRD.US）、Reddit（RDDT.US）等，清仓了怡安保险（AON.US）、万国数据（GDS.US）、维罗纳制药（VRNA.US）、Nu Holdings（NU.US）等个股。
该季度，凯雷增持了Seacor Marine（SMHI.US）、OnKure Therapeutics（OKUR.US）等，与此同时，该行减持了窥得儿医药、ZoomInfo Technologies、Soleno Therapeutics、拼多多（PDD.US）等。
从持仓比例变化来看，前三大买入标的分别是：福沃运输、Maplebear、Seacor Marine。
前五大卖出标的分别是：ZoomInfo Technologies、万国数据、维罗纳制药、怡安保险、Nu Holdings。
中手游（00302）公布，2024年11月1日发行3800万股代价股份。
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具体来看，关于个人转让住房个人所得税，《通知》明确，对个人转让住房未提供完整、准确的房屋原值凭证，不能正确计算房屋原值和应纳税额的，根据相关规定实行个人所得税核定征税，以转让收入的1%核定应纳个人所得税额。
按照上述规定，上海取消了个人转让非普通住房以转让收入的2%核定应纳个人所得税额的规定。其他个人所得税方面的政策未作调整，例如出售满五唯一住房免征个人所得税等。
关于个人出售住房增值税，根据住建部等发布的相关新规，持有满2年后出售免征增值税；不满2年的，按照5%的征收率全额缴纳增值税。此前，即便持有房源满2年，非普宅出售时也需缴纳增值税。
以上两项新政有效降低了房东的房屋销售成本。举例来看。一名房东手中有一套面积150平方米、买入总价800万的房源，在持有3年后，以总价1000万卖出，在原政策下，则需要缴纳增值税（1000-800）*5%=10万元；新政后无需缴纳增值税。个税方面，该套房房东现在只要支付1000*1%=10万；调整前则需要收1000*2%=20万。也即新政之后，上述房源出售后，房东可以少缴纳20万元税费。
关于个人购买住房契税，此前，上海执行的契税标准为首套房契税90平方米及以下1%、90平方米以上1.5%，二套房无论面积多少都为3%。
新政后，上海个人购房契税优惠政策与全国统一，也即，购买首套房面积为140平方米及以下的，按1%征收契税；140平方米以上的，按1.5%征收契税。购买二套房，140平方米以上的，按1%；140平方米以上的，按2%征收。
上海易居房地产研究院副院长严跃进表示，新政之后，在上海认购140平方米及以下住房，契税降至最低水平，即1%，这基本覆盖了绝大多数刚性和改善型购房需求，有力支持了购房消费行为。对于购置二套房，新政执行的契税标准减负效应也较为明显，例如认购1000万总价的住房，新政前契税最高需30万，新政后最低可为10万，即直接减少20万。
业内认为，普宅、非普宅标准的取消以及相关税收政策的调整，将有效保持上海二手房市场的活跃表现，进一步巩固和强化市场预期及信心。
“这些政策虽然不是新增内容，但恰是市场各方所期待的内容。”上海中原地产市场分析师卢文曦表示，当前买卖双方之间在价格上有所僵持。新政在交易环节给房东省下几十万的税费，买家在契税上也得到减免，省下了一定支出，如此一来，双方在价格谈判上有了更大的回旋余地，促成交易的难度也随之下降。新政为二手房成交保持相对高位继续发挥支持力量。
9月末“沪七条”发布以来，上海的购房需求进一步得到释放，二手房市场成交表现亮眼，继6月份后，10月份的成交量再度站上2万套。另据国家统计局公布的10月份70城房价数据，上海二手房价格也已由连续下跌转为环比小幅上涨。
二手房的活跃态势在11月份继续保持。上海中原地产数据显示，截至11月17日，上海二手房成交已经达到1.5万套，连续三周的双休日单日网签数据都破千套。
卢文曦表示，前期受政策利好推动，刚需项目交易活跃，而普宅和非普宅差异弱化对大户型房源是利好，该类型产品交易成本降低，利好改善需求释放，这样可以形成热点接续。
“所有利好全部兑现后，买家出手速度或会加快，二手房市场的这股交易热情有望延续到年底。”卢文曦预计，随着交易量维持在高位运行，二手房的价格有望得到巩固，加快筑底进程。
严跃进表示，从去年“认房不认贷”政策开始，上海持续在行政、土地、金融、财税等领域调整优化政策。政策力度大、覆盖面广，有力支持刚性和改善型住房需求的释放，当前上海房地产政策已进入历史最为宽松阶段。
“购房政策的黄金窗口期已开启。”严跃进表示，当前叠加一系列利好的购房政策和环境，包括购房门槛低、首付比例低、房贷利率低、税费成本低等，预计政策效应将持续释放。
中指研究院上海分析师刘卓维表示，上海此次税收政策调整一方面是为了贯彻落实中央、国务院的决策部署，另一方面也是对“929沪七条”中相关举措的完善。该政策的出台降低了个人所得税以及购房契税支出，使得交易成本更加合理，同时能更好地满足居民的置换需求，尤其是改善性住房的置换需求，增强了市场参与者的信心，对于稳定市场预期以及促进房地产市场健康发展发挥了积极作用。
" alt="取消普宅非普宅标准！上海楼市政策进入“最宽松”期" title="取消普宅非普宅标准！上海楼市政策进入“最宽松”期">
车辆的0-100km/h加速时间仅为1.98秒，0-200km/h加速时间为5.86秒，0-400m加速时间为9.23秒，而最高时速将超过350km/h。
需要注意的是，如此强大的性能如果车主无法驾驭，上路后其实是非常危险的。
因此，小米也在准备对车主的培训课程，雷军称针对小订用户的培训项目马上就会有报名信息公布。
另外，官方此前也曾透露，小米SU7 Ultra提车后不会直接开放全部性能，需要根据条件一步步解锁，保证驾驶安全性。
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责任编辑：建嘉
" alt="雷军：小米SU7 Ultra量产版明年3月上市" title="雷军：小米SU7 Ultra量产版明年3月上市">
目前在苹果手机的应用商店，已经搜不到聚美APP。但在小米、vivo等手机的应用市场仍可下载，也可注册登录。而打开聚美优品的官网，则已经没有了商品展示，取而代之的，是公司的简介和发展历程等信息。
据潇湘晨报报道，记者打开App发现里面还有商品陈列，类目也比较丰富，包括了美妆护肤、食品保健、数码3C，服饰等，不过数量并不多，如食品保健一项中，仅有一款商品在售，其余商品显示已下架，女装橱窗里也只有两款衣服在售。
此外，记者先后选择多款美妆护肤品，加购时都会弹出一条“本商品不支持退货”，但在其他购物平台，同款商品会注明“过敏包退”的字样。
另据红星资本局报道，记者发现，聚美APP打开后有些卡顿，系统也不时弹出“网络异常”的提示，在周末也没有人工客服在线。记者尝试拨打了聚美APP中显示的客服电话，系统提示“此号码不允许呼叫”。
vivo手机的应用商店显示，聚美APP上一次更新时间为2022年9月22日，APP上的营业执照显示运营公司为北京科新。据天眼查，北京科新由陈欧持股99.9%，刘永持股0.1%。
天眼查显示，聚美优品的主体公司北京创锐文化传媒有限公司（下称“北京创锐”）也在今年3月发生工商变更，陈欧、戴雨森、刘辉等投资人纷纷退出，北京创锐目前是天津西瑞尔信息工程有限公司（曾用名：天津聚美优品信息工程有限公司）的全资子公司。
公开资料显示，聚美成立于2010年。2014年5月，聚美优品以化妆品电商平台身份成功登陆纽约证券交易所，股票代码为“JMEI”，市值超过34亿美元。
上市后，聚美优品先后投资并购了母婴社区宝宝树和进军共享充电街电，并率先入局跨境电商，随后上线“极速免税店”，开启跨境电商新时代。但随之竞争加剧，聚美优品的业绩每况愈下。2020年，聚美优品私有化退市。
事实上，聚美优品作为国内垂直类化妆品电商平台，注册用户数一度超1亿人，是“化妆品团购”概念的首创者。除北京总部外，聚美优品先后在天津、郑州、苏州、成都、广州等地设有分公司，总面积超过10万平方米自建仓储。
2010年3月，陈欧联合戴雨森、刘辉共同创立了聚美优品的前身团美网，首创“化妆品团购模式”。2012年，陈欧凭借《我为自己代言》的广告，用一句“我为自己代言”带火了自己的平台。
陈欧的微博粉丝曾将近4300万，微博下动辄几万评论。并且，他还在微博上发红包和自拍，上综艺节目露脸，这种如今网红带货的方式在当时还并不常见。
在退市后，陈欧鲜有在公开场合发表言论。在其个人微博上，其最后一条微博为进入短剧行业预热。其宣称进入短剧行业，“一天挣个几千没问题，头部几万也正常”。
2023年8月，北京科新信息技术有限公司，发生经营范围变更，新增广播电视节目制作经营等。9月，投资海南鸿跃信息技术有限公司，持股比例为99%，同时公司经营范围新增广告发布、广播电视节目制作经营、互联网信息和网络文化管理等业务。10月，投资海南白兔科技有限公司，成为该公司最大股东，公司经营范围包含了信息网络传播视听节目、广播电视节目制作经营等。
“郑州文旅”微信公众号在今年6月1日发布的文章显示，文中称聚美集团董事长陈欧经过考察，在郑州航空港筹备注册全资子公司空港聚美，建设竖屏电影基地，打造微短剧影视产业平台。该文章还称，此竖屏电影基地将可以满足至少10个剧组同时在此拍摄，正在搭建的场景只是基地的一期，未来空港聚美将会根据实际需要，搭建更多的拍摄场景。
" alt="昔日电商巨头聚美优品被罚，官网“空空如也”！曾经一句广告语带火平台，如今创始人转型做短剧" title="昔日电商巨头聚美优品被罚，官网“空空如也”！曾经一句广告语带火平台，如今创始人转型做短剧">
资料来源：《数据要素白皮书》，源达信息证券研究所
数据要素的一次价值体现在支撑企业、政府的业务系统运转实现业务间的贯通。在企业数字化转型过程中，数据经由各个业务系统的设计而产生，用以支撑业务系统的正常运转。
数据要素的二次价值体现在数据可揭示内在运行规律，用于支持生产、经营和治理等环节的战略决策。在数据分析、人工智能等技术支持下，数据可用于构建出理解预测乃至控制事物运行的模型体系，从而支撑未来决策。
数据要素的三次价值体现在数据作为商品，可交易至更多需要的场景实现价值利用。数字化和智能化趋势下，各组织需要更多数据用于分析决策，产生数据流通需求，因此数据可作为商品进行价值流通。
图2：数据要素产生价值的三种方式
资料来源：《数据要素白皮书》，源达信息证券研究所
根据数据要素的三次价值，数据要素市场可分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障七大模块。其中为实现数据要素的一次价值需推动政府及企业数字化转型，发力服务器及云计算中心等数据基础设施建设；实现数据要素的二次价值需发展人工智能行业，通过大模型等智能终端辅助决策；实现数据要素的三次价值需构建数字要素交易流通市场，方便数据要素的市场化流通。
图3：数据要素市场构成
资料来源：国家工业信息安全发展研究中心，源达信息证券研究所
通过数据分级分类可将数据分为四类数据：公开数据、低敏感度数据、中敏感度数据、高度机密数据四种，提出针对不同数据类型，应用不同的数据流通技术和服务模式。
图4：数据流通金字塔模型
资料来源：国家工业信息安全发展研究中心，源达信息证券研究所
中国数据交易市场规模保持高速增长趋势，预计2023年中国数据交易行业市场规模达1199亿元，同比增长36.72%。预计2030年中国数据交易行业市场有望增长至5156亿元。
图5：2021-2030年中国数据交易行业市场规模及预测
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
二、加快新质生产力建设，为数据要素生态保驾护航
人工智能大模型对数据要素有巨大需求。AIGC行业进入高速发展期，AI大模型性能持续提升的背后是千亿级以上的参数训练，带来对算力的高额需求，有望推动新一轮AI基础设施建设。根据OpenAI官网，AI模型训练计算量自2012年起每3.4个月就增长一倍。以GPT-3模型为例，根据lambdalabs数据，该模型参数规模达1750亿，完整训练运算量达3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速度进行运算，需要3640天）。模型完成单次训练约需要355个CPU年并耗费460万美元（假设采用Nvidia Tesla V100芯片）。
表1：人工智能大模型的参数规模呈指数级增长趋势
Models
Release time
Developers
Parameter size/10-8
Sample size/10-9
GPT-1
2018
OpenAI
1.17
10
BERT
2018
3.40
34
GPT-2
2019
OpenAI
15.00
100
Fairseq
2020
Meta
130.00
—
GPT-3
2020
OpenAI
1750.00
4990
GLaM
2021
1200.00
16000
LaMDA
2022
1370.00
15600
GPT-4
2023
OpenAI
—
—
Ernie Bot
2023
Baidu
—
—
SparkDesk
2023
iFLYTEK
1700.00
—
PanguLM
2023
HUAWEI
>30000
资料来源：《大语言模型研究现状及趋势》，源达信息证券研究所
更多大模型类应用的推出是对数据要素有效利用的基础。AI Agent是一种以AI大模型驱动的人工智能工具，可根据具体场景实现高度个性化和智能化的智能服务，有望将大模型的潜力最大化，推动AI技术应用化，加速人工智能产业商业化。
表2：国内厂商加大对AI Agent等大模型驱动下的人工智能应用的投入
公司名称
大模型产品
阿里云
百炼大模型服务平台
AWS
Amazon bedrock 以及partyrock.aws等工具
百度智能云
TiAppBuilder、AgentBuilder
京东云
Al Agent开发管理平台
蚂蚁集团/蚂蚁数科
蚂蚊Al Studio+Max
昆仑万维
SkyAgents
商汤科技
MaaS平台-应用智能体
深信服科技
AI算力平台
神州数码
神州问学-AI应用及Agent管理
腾讯云
腾讯元器
月之暗面
Kimi Plus
中国电信（天翼AI）
智能体开发运营平台
字节跳动
扣子/Coze，火山引擎Al Agent开发管理平台
360
360智脑、360智汇云
资料来源：IDC，源达信息证券研究所
服务器等数据基础设施是数据要素价值得到有效利用的基础。自OpenAI发布ChatGPT后，AI大模型有望成为助力千行万业智能化转型的底层支撑。AI大模型的训练和运行过程对对算力需求极大，预计将推动一轮算力中心的建设。以Nvidia A100服务器为例（由8个A100 GPU构成），单台服务器算力约为5Pflop/s，则训练一个具有1750亿个模型参数的大模型需要约2917台A100服务器。
表3：具有1750亿个模型参数的大模型训练一天需要约2917台Nvidia A100服务器
模型参数（亿个）
350
700
1050
1400
1750
所需算力（E+8PFlop/s）
0.63
1.26
1.89
2.52
3.15
有效算力比率（%）
25%
25%
25%
25%
25%
实际算力需求（E+8PFlop/s）
2.52
5.04
7.56
10.08
12.6
服务器算力（PFlop/s）
5
5
5
5
5
每日工作时间（s）
86400
86400
86400
86400
86400
服务器需求数（台）
583
1167
1750
2333
2917
资料来源：Nvidia官网，OpenAI，源达信息证券研究所
用于构建算力中心的AI服务器出货量高速增长。2023年全球普通AI服务器/高端AI服务器出货量分别为47.0和27.0万台，较2022年分别同比增长36.6%和490.5%，并预计2024年全球普通AI服务器和高端AI服务器出货量分别为72.5和54.3万台，分别同比增长54.2%和172.0%。
图6：AI服务器出货量高速增长
资料来源：华勤技术投资者关系公众号，源达信息证券研究所
华为加大算力基础设施研发力度。目前华为算力基础设施布局中：鲲鹏系列以通用算力为主，昇腾系列以智能算力为主，均采用国产芯片打造。华为凭借自身强大的研发能力，已实现从算力、存力、互联技术和计算架构等方面为世界提供第二选择，打造算力坚实底座。从产业链布局看，目前华为主要负责服务器或其中核心器件的研发和生产，并由下游服务器厂商代理销售，主要的华为系服务器厂商有高新发展（对华鲲振宇持股70%）、四川长虹、神州数码、拓维信息和烽火通信等。此外2023年3月中兴通讯宣布自身服务器将为百度“文心一言”提供算力支撑。
图7：搭载鲲鹏920处理器的鲲鹏服务器主板
图8：华为推出昇腾系列AI算力基础设施
资料来源：华为官网，源达信息证券研究所
资料来源：华为官网，源达信息证券研究所
三、构建数据要素交易平台市场，商业模式加快成熟
数据流通端是数据要素流通的中介与核心，沟通各类市场主体，是数据作为生产要素进行交互、整合、交换、交易的平台，是推动数据交易市场建设的基础。数据流通端按类型可分为数据交易所、企业主导型数据服务平台及开放数据平台。未来数据交易所有望成为数据要素市场交易的主流平台。
图9：中国数据要素流通行业产业链
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
数据交易按类型可分为场内交易和场外交易，场内交易由数据交易所制定数据交易流程及规章，在交易前负责质量评估、合规评估和资产评估等；在数据交易环节做好风险控制；在交易后提供交易核验、仲裁纠纷等服务。
图10：数据要素交易模式
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
图11：场内外数据交易流程
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
目前国内数据交易平台的规模仍有待壮大。数据交易平台注册资本数额大多在5000万元-1亿元，有23家；而注册资本数额超过1亿元的有4家，其中上海数据交易所注册资本达8亿元，北京国际大数据交易所和郑州数据交易中心注册资本达2亿元。
数据交易平台分布以华东、华南和华中为主。受企业数字化水平及数据资源分布情况影响，目前数据交易平台分布仍以华东、华南和华中为主，其中华东地区有14家，占比达35%，华南和华中地区各7家，占比为17.5%，三个地区合计占比达70%。
图12：数据交易平台注册资本数额情况
图13：数据交易平台区域分布情况
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
目前国内数据交易机构的产品以数据集、API和数据应用服务为主。少数机构还提供许可（金麒麟分析师）证、数据处理服务、数据分析工具服务和行业研究报告等产品。
图14：主流数据交易机构的产品上架情况
资料来源：《数据流通市场中数据产品的特性及其交易模式》，源达信息证券研究所
目前数据交易平台的盈利模式主要有三种：佣金模式、会员制和增值式交易服务三种。其中交易佣金模式的优势是简单易行、门槛低，但佣金费率过高会抑制平台交易需求；会员制模式可利于促进长期合作及交易安全性，但交易规模的扩大具有一定难度；增值式交易服务模式交易所需提供数据处理等更多服务，对平台的能力提出更高要求。
图15：数据交易平台的盈利模式
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
中国数据要素交易场内机构可分为国家级、省市级、行业级和企业级。其中国家级和省市级交易机构是市场内主流，集中于华东与华南地区，以国资主导公司制为主，通常为通用型数据交易平台。而行业级和企业级交易机构往往专耕单个或数个细分行业和领域，如：钢铁行业、医药行业、金融行业和电信行业都有较好应用前景。
图16：中国数据要素交易场内市场竞争格局
资料来源：《2023年中国数据交易市场研究分析报告》，源达信息证券研究所
目前国内数据要素交易市场存在的问题有：数据产权不清、数据交易活跃度低、同质化竞争和新技术应用不成熟等。目前各机构收集的个人数据权属仍存在争议，导致交易风险较高，需要进一步完善相关制度体系及让交易所发挥好做市商功能；而数据交易机构的建设需根据区域、产业和经济情况做好统筹布局，避免同质化竞争和资源浪费。
图17：目前数据要素交易行业仍存在的问题
资料来源：《数据交易平台发展白皮书》，源达信息证券研究所
四、投资建议
数据要素是国家基于数字经济和新质生产力产业发展的又一重要政策导向方向。国家数据局等17个部门联合引发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》：将工业制造、交通运输、金融服务、科技创新、医疗健康、气象服务、城市治理等12个行业作为数据要素高水平应用的重点行业。数据交易层面国内已建成多个大型数据交易所，形成“国家级+省市级+行业级”的发展局面，为数据要素市场发展打牢基础。伴随国内新质生产力产业进一步发展壮大，数据要素市场有望加快成熟。
五、风险提示
政策导向不及预期的风险；
市场竞争加剧的风险；
技术发展不及预期的风险；
" alt="源达研究报告：加快发展新质生产力，数据要素商业生态逐步成熟" title="源达研究报告：加快发展新质生产力，数据要素商业生态逐步成熟">