深度聚焦！M1增速回落并非货币政策转向：信贷结构调整仍在进行中

M1增速回落并非货币政策转向：信贷结构调整仍在进行中

北京讯 央行最新数据显示，5月末，狭义货币（M1）余额64.68万亿元，同比下降4.2%，增速较上月下降0.8个百分点；广义货币（M2）余额230.08万亿元，同比增长7.0%，增速较上月下降0.1个百分点。

M1和M2增速双双放缓，引发市场担忧货币政策是否转向收紧。对此，业内人士普遍认为，M1增速回落并非货币政策转向，而是信贷结构调整和季节性因素共同作用的结果。

从信贷结构看，5月企业和政府债券发行规模明显增加，同比多增近9000亿元。这反映出当前经济下行压力加大，企业和政府融资需求有所上升。同时，央行继续实施定向宽松货币政策，加大对小微企业、三农和民营经济的支持力度。这些因素都导致M1增速回落。

从季节性因素看，每年5月都是M1增速的季节性低点。因为企业通常会在5月份集中发放工资和奖金，导致现金需求增加，M1余额相应上升。而6月份企业开始回笼资金，M1余额有所下降。

央行印发《金融统计报告表说明》修订版，将M2增速纳入考核指标，体现了货币政策更加注重总量和结构的平衡。从当前情况看，M2增速仍处于较高水平，反映出市场流动性总体充裕。

下一步，央行将继续实施稳健货币政策，加大结构性调整力度，着力支持实体经济发展。同时，要密切关注M1增速变化，适时采取政策措施，保持流动性合理充裕。

大模型本质是数据压缩？月之暗面杨植麟：它依然能产生智能

在2024年6月14日举行的智源大会上，月之暗面CEO杨植麟发表演讲，对大模型的技术本质和发展前景进行了深刻的剖析。他指出，大模型本质上是对数据的压缩，但这种压缩却能够产生智能。

杨植麟表示，大模型的训练过程就是学习数据之间的内在规律，并将其压缩成模型参数的过程。这个过程类似于信息压缩，但比信息压缩更加复杂，因为它需要模型不仅要能够压缩数据，还要能够理解和应用数据。

尽管大模型本质上是一种压缩算法，但它却能够表现出强大的智能。杨植麟列举了月之暗面大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面的应用案例，证明了大模型在许多任务上已经达到了或超越了人类水平。

杨植麟认为，大模型的智能来源于对数据的深度理解和应用。大模型能够通过学习大量数据，发现数据中的潜在规律和模式，并将其应用于新的任务和场景。这种能力是传统人工智能所不具备的。

展望未来，杨植麟表示，大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。他相信，大模型将成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。

杨植麟的演讲为我们理解大模型的技术本质和发展前景提供了新的视角。他的观点也得到了业内人士的普遍认同。许多专家学者认为，大模型是人工智能发展的重要方向，具有广阔的应用前景。

新闻分析：

• 杨植麟的观点为我们理解大模型的技术本质提供了新的视角。他指出，大模型本质上是一种数据压缩算法，但它却能够通过深度理解和应用数据来产生智能。
• 大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面已经取得了显著的成果，证明了其强大的智能。
• 大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。它有望成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。