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1、OpenAI 和(he)其他人(ren)工(gong)智能(neng)模型创造者正在与行业竞争(zheng)对手展开(kai)激烈竞争，以招聘(pin)工程师和开发人员来帮助实现(xian)他们的人工智能愿(yuan)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(zhi)行官亚历山大(da)・王（Alexandr Wang）加(jia)入这家社交媒体公司。其他主要的人工智能竞争对(dui)手包括 Anthropic 和 Alphabet。

2、在风险收益特征方面，两类ETF有(you)所差(cha)异：绿色(se)债券ETF因其(qi)债(zhai)券用(yong)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(yu)同期限一般债(zhai)券(quan)——市场上观察到某些高等级绿(lv)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(shou)益率。例如，2024年，在可找到可(ke)比(bi)债券[43]的287只(zhi)绿色债券（不包含绿色资产支持(chi)证券）中，有约69%的(de)绿色债券的发行(xing)利率低于可比债券的平均发行利率，且平均(jun)低33个bp。总的来说，高信用等级的绿色债(zhai)券(quan)可能牺(xi)牲少许收益换取绿色效益，而(er)整体风险(xian)（违约率）因筹资用途透明、**支持(chi)而(er)偏低，其价格(ge)对政策变(bian)化(hua)较敏感。相(xiang)比之下，ESG评分(fen)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(jin)传统债券指数。由(you)于筛除了部分高风险发行人，组(zu)合平均信用质量可能(neng)略有提升，但同时(shi)剔除(chu)高息行业（如烟草、采掘等）也会略微降低(di)组合(he)收益。因此，其预期回报与基准指数非常接近，主要差别体现(xian)在波动性和回撤上的改善。例如，前述(shu)SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的(de)同时(shi)，实现与传统指数几乎(hu)相同的(de)风险/收益表(biao)现。实际运行中，该(gai)ETF与母指数业绩差距(ju)很小：如2022年SUSC总回(hui)报(bao)为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的(de)-15.79%基本一(yi)致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而(er)是以更优(you)的ESG质量和风险控制(zhi)来换取与市场相当的(de)回报。