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在风险收益特(te)征方面，两类ETF有所(suo)差(cha)异：绿色债券ETF因其(qi)债券用途限定，多集中于公用事业、清洁能源等行业及高(gao)信用等级主体，组(zu)合总(zong)体信用质量较高但行业集中度(du)可能较高，这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在(zai)“绿色溢价”（Greenium），即投资者因为认可其(qi)绿色价值而接受(shou)较(jiao)低收益率。例如，2024年，在可找到可比(bi)债券[43]的287只绿色债券(quan)（不包含绿色资产支持证券）中，有约69%的绿色债券的发行(xing)利率(lv)低于可比债券的平均发行利率，且平均低33个bp。总的(de)来说，高(gao)信(xin)用等级的绿色债券可能牺牲少(shao)许收益换取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透(tou)明、**支持而偏低，其价格对政策变化较敏感。相比之(zhi)下，ESG评分(fen)型债券ETF涵(han)盖面更广，行业分布更接(jie)近市场(chang)平均，收益特征接近传统债券指(zhi)数。由于筛除了(le)部分高风险(xian)发行人，组合平均(jun)信用质量可能略有提升，但同时剔除高息行业（如烟草、采掘等(deng)）也会(hui)略(lve)微降低组合收益。因(yin)此，其预期回报与(yu)基准(zhun)指数非常接近，主要差别体现在(zai)波动(dong)性和回撤(che)上的(de)改善。例如，前述SUSC基金的目标就是在获(huo)得(de)稳定收益的同时，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行中，该(gai)ETF与(yu)母指数业绩差距很小：如2022年(nian)SUSC总(zong)回报(bao)为-16.11%，与同期彭博(bo)美(mei)国公司债(zhai)指数的-15.79%基本一致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是(shi)以更优的ESG质量(liang)和风(feng)险控制来换取与市场相当的回(hui)报。

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2、OpenAI 和其他人工智能模型创造者正在与行业竞争对手展开激烈竞争🍍🤬，以招聘工程师和开发人员来帮助实现他们的人工智能愿景。上周🤍💕，Meta Platforms 宣布对初创公司 Scale AI 投资超过 140 亿美元👙，其中包括首席执行官亚历山大・王（Alexandr Wang）加入这家社交媒体公司。其他主要的人工智能竞争对手包括 Anthropic 和 Alphabet🩲🥒🥿。