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德国是黄仁勋欧洲行的最后一站🍅。上周，他先后到访英国🍒🍈💌、法国开展猛烈“AI攻势”👗。在伦敦科技周上👞，黄仁勋宣布将在英国设立人工智能实验室。在巴黎VivaTech科技峰会期间🥾，他表示，目前英伟达正在欧洲筹建超过20个“AI超级工厂”🍈🍒💖👙，未来两年欧洲的人工智能算力将提升10倍。

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1、格斯特纳在 1993 年从 RJ 雷诺纳贝斯克加入 IBM，此前曾在美国运通和麦肯锡咨询公司任职。他被认为彻底改变了 IBM 的企业文化和业务重心👘🥾💝，同时大幅削减开支、出售资产并回购股票🧡👚🤬。2002 年格斯特纳从 IBM 首席执行官职位退休时，公司股价较他入职时上涨约 800%💞🍒👝。

2、在风险收益特征方面🥑💟🥻🍎，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定，多集中于公用事业🍊💓、清洁能源等行业及高信用等级主体🍄👛，组合总体信用质量较高但行业集中度可能较高，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“绿色溢价”（Greenium），即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率🎒😠。例如，2024年🍍🥭👢，在可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支持证券）中，有约69%的绿色债券的发行利率低于可比债券的平均发行利率，且平均低33个bp。总的来说，高信用等级的绿色债券可能牺牲少许收益换取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明😡💯🥥、**支持而偏低🤍，其价格对政策变化较敏感😻💝。相比之下，ESG评分型债券ETF涵盖面更广👞，行业分布更接近市场平均，收益特征接近传统债券指数。由于筛除了部分高风险发行人👠，组合平均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）也会略微降低组合收益🍊👞🤍💘。因此👅，其预期回报与基准指数非常接近🥭👢💗💕，主要差别体现在波动性和回撤上的改善。例如，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现🥥🧡🥝。实际运行中🍇👛💖，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]🎒👛💘。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和风险控制来换取与市场相当的回报。