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冬季供暖

冬季供暖:美國和歐洲展現出人意料的經濟韌性;大型語言模型大戰升溫

北半球出現暖冬,恰逢美國、歐洲和日本一系列經濟數據意外向好。美國方面的利好因素眾多,其中包括零售銷售、製造業產出、全美房屋建築商協會(NAHB)住房市場指數創5個月新高、住宅建築業就業恢復、服務業採購經理人指數反彈、初領失業金人數回到低水平、就業增長家庭調查激增、高收益違約率極低、資本開支預測穩定以及表示勞動力短缺的公司數量減少70%。而且:英國以外其他發達國家的國內生產總值跟蹤模型均恢復為正值。此外,歐洲憑藉高水平的天然氣庫存熬過了冬季,加上中國經濟重啟,全球經濟增長前景似乎不似去年秋季那樣令人擔憂。

柱圖顯示從1974年到2022年冬季(12月、1月和2月)的歷史取暖天數(人口加權)。圖表展現了最近一年北半球的氣溫正在下降,而今年冬季的溫暖程度在過去50年位列第六。
線圖顯示自2021年1月以來美國、歐洲和日本的花旗經濟意外指數。該指數代表經濟結果與預期差異之和,和大於0表示經濟表現好於預期。圖表展現了過去幾個月,許多積極的結果導致美國和日本的折線高於0。

 

問題在於:政策利率還未恢復正常。儘管聯儲局開啟有紀錄以來最快的緊縮周期,但按通脹跟蹤指標計算,美國3個月期和10年期的實際收益率仍為負值。正如我們所預期,消費物價和生產者物價的漲幅正在回落,但就此來預計聯儲局會暫停加息還為時過早。此外,聯儲局或歐洲央行也不大可能在今年稍晚降息,除非他們出現了過度調整的問題。經濟的韌性是否會促使聯儲局採取比市場預期更為激進的緊縮措施?我的觀點是,數據需要再連續幾個月出現驚喜才會促使聯儲局加息50個基點。我們仍然認為,我們首選的領先指標(新訂單對比庫存)未來將會表現不振,且房地產市場將出現通縮。結論:聯儲局未來還將加息2-3次,但經濟衰退的可能性和潛在嚴重程度或在減小,美國經濟有可能將出現溫和衰退。

線圖顯示了自2015年以來美國核心生產物價指數和消費物價指數的同比百分比變化。圖表展現了兩者增幅均從其各自的峰值(7.1%和9.1%)持續下降,但聯儲局今年仍不太可能降息。
線圖比較了自1983年以來美國供應管理協會製造業綜合指數與美國供應管理協會新訂單減庫存指數(3個月領先)。圖表展現了兩個系列之間的強相關性,而美國供應管理協會新訂單減庫存指數預示美國供應管理協會綜合指數將在未來幾個月觸及40左右

 

美國股市今年的反彈,部分是由於低質量和高空頭淨額股票的上升、中國貨幣供應6萬億美元的反彈,以及聯儲局加息將不會對經濟或企業盈利造成太大損害的觀點。在這種背景之下,加上盈利前景不斷惡化1我現在不會追逐股市反彈。從積極的一面來看,全球經濟並沒有像部分人所認為的那樣突然崩潰。但我認為,美國加息的滯後效應一旦開始顯現,經濟形勢仍不容樂觀。

線圖顯示自2022年1月以來高空頭淨額和低質量股票的兩個系列。圖表展現了自2023年年初以來,這兩個系列都表現良好,上漲約13%-20%。
面積圖顯示1980年至今家庭債務償還佔可支配收入的比例。債務償還包括貸款債務和消費債務。面積圖展現自2020年以來,該比例有所增加,但低於2000年代初期的水平。
線圖比較了2000年至2022年第三季度期間市值前500位股票的銷售成本增長(同比)與淨銷售增長。2022年第三季度,成本增長超過銷售增長逾4.5個百分點。
線圖顯示2023年3月至2024年2月期間的市場隱含聯邦基金利率。圖表展現了市場正預期聯邦基金利率將在2023年第二季度見頂,然後在第三季度開始降息。
線圖顯示自1948年以來新購房者的每年貸款成本。線圖展現貸款成本佔家庭收入的百分比已經上升至1980年代以來的最高水平。
線圖顯示1996年至今標準普爾500指數相對於全美獨立企業聯盟(NFIB)小型企業調查需求與工資成本綜合指數作為領先指標的淨利潤率。從過往表現來看,標準普爾500指數利潤率在NFIB綜合指數後18個月左右見底。目前,領先的利潤率指標顯示,未來還將有進一步下行空間。

大型語言模型大戰升溫

兩個星期前,我在邁阿密參加了我們的年會,聽取OpenAI的Sam Altman介紹了ChatGPT,而在同一天,Google推出了自己的大型語言模型(LLM)--Bard。首次亮相的拙劣表現令Google的股價受挫,導致當周表現跑輸微軟,跑輸幅度之大,為10年之最,也是自2004年首次公開上市以來最大的一次。諷刺的是,Google的Flan-PaLM模型剛通過了極具挑戰性的美國執業醫師資格考試,據稱是首個通過該考試的LLM。

線圖顯示自Google首次公開上市以來Google和微軟的周總回報之間的差異。Google的Bard人工智能聊天機械人推出後的拙劣表現使該差距達到-13.8%,為有紀錄以來落後微軟幅度最大的一周之一。
線圖顯示七種語言學習模型在美國執業醫師資格考試中的分數和考試日期。Google的Flan-PaLM是第一個以高於60%的及格線通過考試的模型。

關於LLM的一些宏觀觀點:

  • 如下所示,人工智能正吸引着大量風投資金,也引發計算機科學家之間的思想分享。在過去兩年,我一直對無法盈利的創新(元宇宙、氫能源、先買後付的金融科技、加密幣等)持批評態度。但我對LLM持不同看法;撇開具體公司首次公開上市前的估值細節不談,我認為LLM將帶來更大的生產力增益和顛覆
  • LLM本質上是「傳統智慧型」機器;除了在數碼化人類經驗的編年史中已經記錄的內容(訓練它們的方式)外,它們對其他事情一無所知
  • 但是:每天都有數十億美元的市值和數百萬員工參與包裝和傳遞傳統智慧的行業。在2022年對自然語言處理研究人員的一項調查中,73%認為,「人工智能帶來的勞動自動化可能會在本世紀引發革命性的社會變革,至少能達到工業革命的規模」2

先不要太過專注於其優勢,我們來看看LLM目前存在的不足之處……

柱圖顯示佔美國計算機科學各專業博士的比例。圖表展現人工智能和機器學習保持着最高的比例,約為23%。
線圖顯示自2012年以來佔人工智能創投總額的比例。圖表展現自2012年以來,佔人工智能投資的比例從5%左右上升至20%以上。

幻覺、太空熊和瓷器:儘管經過各種訓練,LLM仍會犯下很多錯誤

  • 據報導,ChatGPT的智商為147(處於第99.9的百分位)3,但LLM還需要進一步改善,因為它們經常犯下被稱為「幻覺」的錯誤。它們會推薦不存在的書籍;它們搞錯年份;它們錯誤地說克羅地亞離開了歐盟;它們在盈利報告中編造數字;它們為捏造的醫學研究創造虛假但貌似可信的參考書目;它們撰寫一些文章,介紹在早餐麥片中添加木屑的好處,以及在母乳中添加碎瓷片的好處。此類例子層出不窮4,導致一些人工智能研究人員將LLM描述為「隨機鸚鵡」
  • Galactica,LLM的又一次失敗登場:去年11月,Meta的LLM Galactica在其以科學為導向的模型被批評為「大規模的統計廢話」和「危險」後,僅僅三天就被下架了5。Galactica是為研究人員設計,旨在總結學術論文、解決數學問題、編寫代碼、注釋分子等。但Galactica無法分辨真偽,此外,它還寫了一些關於太空熊歷史的文章。Gary Marcus是紐約大學神經網絡名譽教授,同時還是一家機器學習公司的創始人,他將Galactica描述為「對科學和數學的完美且完全虛假的模仿,並呈現為真實的東西」6
  • 許多程序員使用的問答網站Stack Overflow暫時禁止利用ChatGPT生成的發布:「總的來說,因為從ChatGPT中獲得正確答案的平均比率太低,所以發布由ChatGPT創建的答案對網站和詢問或尋找正確答案的用戶來說極為不利」7
  • 需要新產品來識別無意義的LLM輸出。研究人員訓練了一個LLM,以根據《美國醫學會雜誌》、《新英格蘭醫學雜誌》、《英國醫學雜誌》、《柳葉刀》和《自然醫學》上的文章撰寫虛假的醫學摘要。一個人工智能輸出檢查器只能識別出三分之二的虛假資訊,而人類審查人員也不能做得更好;人類還會錯誤地將15%的真實資訊描述為虛假資訊8
  • 新版New Bing聊天機器人已被「越獄」,提供關於如何搶劫銀行、入室盜竊和使點火裝置電線短路而發動汽車的建議(來源於Jensen Harris,微軟前職員/現於Textio任職)
  • 人工智能取代人類的能力時不時被誇大。2016年,一位卓越的深度學習專家曾預測放射專業的終結,主張醫院停止對放射學專業培訓,理由是在5年內,深度學習將會表現優於學生9。如今的共識是:放射學的機器學習比看起來要難得多10,人工智能最好還是用作人類的補充
  • LLM已經開始訓練自己以獲得提升。Google設計了一個會提出問題、過濾答案以實現高質量輸出以及對自身進行微調的LLM。這提高了其在各種語言任務中的表現(在一項基準測試中從74%提高至82%,並在另一項基準測試中從78%提高至83%)11。人機交互也是改進過程的一部分;在ChatGPT 3.5中,「.5」體現人類反饋的重要程度,以至於加上一個數位12

即使產生各種幻覺,但LLM正在若干特定任務上取得進展。LLM具備顛覆若干行業並提高其他行業生產力的潛力。

  • 儘管Stack Overflow禁止ChatGPT,但LLM編碼輔助正在迅速被開發人員所接受。GitHub上由OpenAI支持的Copilot工具在第一個月就增加了40萬用戶,現在有超過100萬用戶將其用於編寫他們項目中約40%的代碼13。據報導,另一個人工智能編程助手Tabnine也有100萬用戶使用其編寫30%的代碼。通過與OpenAI的合作以及對GitHub的所有權,微軟在這方面具有優勢
  • LLM在選股時表現優於賣方分析師(這並不令人震驚)14,而且在基於首席財務官電話會議的綜合記錄,展示多空交易策略方面的積極前景15。它們還利用重述頻率作為代理來改善審計質量,並通過投入更少的人員實現這一點16。佛羅里達大學的GatorTron等項目使用LLM從大量臨床數據中提取洞見,以進一步開展醫學研究
  • 其他可能的用途包括營銷/銷售、營運、工程、機器人、欺詐識別和法律。示例:LLM可用於預測違反信託義務和相關法律準則的行為。關於違反受託責任的法院意見數據庫從未在網上供 LLM 訓
  • 17。即便如此,GPT-3.5能夠在78%的時間裡預測出判決是正面還是負面,相較而言,GPT-3.0能夠預測的時間是73%,而OpenAI的2020 LLM則為27%。使用GPT-3.5的LLM在多州律師考試中實現了50%的標題正確率(超過25%的基線猜測率),達到了證據和侵權的及格水平18。ChatGPT還表現出良好的催討信、訴狀和簡易判決的起草技能,甚至為交叉訊問起草問題。LLM不能取代律師,但可以提高他們的生產力,特別是當使用Westlaw和Lexis等法律數據庫對其進行培訓後
  • 另一個例子:GPT-3.5作為公司說客助手。人工智能模型被輸入一份立法清單,估計哪些法案與不同的公司有關,並起草了致法案發起人的信件,要求對法案進行相關修改t19。該模型有80%的機率識別一項法案是否與各家公司相關
  • 微軟/英偉達發布了迄今為止最大的LLM,Megatron,擁有5,300億個參數,旨在讓企業創建其自身的人工智能應用程式,而自ChatGPT發布以來,新的人工智能初創公司就有30家
線圖顯示,2018年至今,大型語言模型的參數數量呈指數級增長。英偉達的Megatron-Turing NLG擁有5,300億個參數;相比之下,OpenAI的ChatGPT擁有1,750億個參數。

训练这些模型的在线信息是否存在上限?

人工智能研究人员估计,高质量语言数据的存量介乎4.6万亿到17万亿个词汇之间,比目前使用的最大数据集大不到一个数量级。他们认为,LLM将在2023年至2027年期间耗尽高质量数据,同时低质量数据和图像的存量将远超于此。

资料来源:《我们会将数据用完吗?机器学习中扩展数据集的局限性分析》,Sevilla(阿伯丁大学)等,2022年10月

搜索業務的盈利能力會有何變化?

  • 微軟首席執行官表示,「搜索業務的毛利率將一直下降」,而OpenAI的Sam Altman也提到「萎靡不振的搜索壟斷」的存在,而這種壟斷正面臨風險
  • Google非常了解機器學習和人工智能,我預計,在Bard推出後,他們很快就會對其能力作出強而有力的回應。但未來的搜索經濟看起來確實更具挑戰性。自2018年以來,Google的經營利潤率(包括Youtube)平均約為24%。Google方面的任何LLM計劃都將在其現有成本結構中佔據首要位置
  • 對ChatGPT成本的估計差異極大,每次查詢的成本介乎0.4美分到4.5美分之間,這由每次查詢所產生的字數、模型大小20和計算成本21所決定。我們假設每次ChatGPT查詢的大致中間成本為2美分。相比之下,每次標準的Google搜索查詢的基礎設施成本為0.2至0.3美分。根據下文所引述的摩根士丹利報告,以ChatGPT的成本為起點,由人工智能支援的Google查詢每增加10%,Google的經營利潤率就會降低1.5%-1.7%。基於這些原因,值得思考以下問題:微軟和Google是否會向所有用戶提供成本更高的LLM增強型搜索引擎產品,還是只向預期廣告收入潛力較高的用戶提供?
  • 然而:Google宣布,Bard將依賴於LaMDA的「輕量級」版本,而不是完整版本或更大的PaLM模型。因此,ChatGPT的每次查詢成本可能會大幅誇大Google從其自身的LLM計劃中產生的增量成本
  • 更廣泛而言,當使用「稀疏」模型時,LLM的成本較低。如果你向GPT-3提交一個請求,它的全部1,750億個參數都將用於生成一個回應。稀疏模型縮小了回答一個問題所需的知識領域,並且可以更大,並減少計算要求。Google開發的稀疏專家模型GLaM比GPT-3大7倍、訓練所需能量少三分之二、計算工作量少一半且在廣泛的自然語言任務上表現優於GPT-322
  • 去年,Google的平均搜索流量份額為92%。如下文所示,自ChatGPT推出以來,Google的這一份額迄今為止出現了輕微的下降。這些相對份額還意味着,由於使用量較多,Google的LLM可能會比ChatGPT更快地變得更加智能
線圖顯示2022年1月至今Google搜索和聊天網站流量對比ChatGPT與New Bing的總和的按月變化。自ChatGPT推出以來,Google的搜索和聊天網站流量份額僅下降了0.3%。
餅圖顯示2022年1月至2023年1月的搜索引擎市場份額。餅圖展現Google維持着92%的份額,而Bing僅佔3.2%。

LLM能力有什麼樣的未來?留意「Big Bench」

Google、OpenAI和100多家其他人工智能公司正在注資進行一個名為「Big Bench」的項目。Big Bench群眾外判了400多名研究人員提供的204項任務,目的是評估LLM對比人類的表現。摘自作者:「任務主題具有多樣性,涉及的問題出自語言學、兒童發展、數學、常識推理、生物學、物理學、社會偏見、軟件開發等。BIG Bench專注於被認為超出現有語言模型能力的任務」。這些任務相當有趣,我在下文列出一些具有參考性的任務23

Big Bench團隊在去年夏天公布了他們的第一個結果,如下所示,LLM還需繼續發展,才可能在更高難度的任務上追上人類。增加LLM參數規模會有所幫助,但這些模型在絕對意義上仍然表現欠佳。模型性能也會隨着LLM在推理時獲得的示例數量增加而提高,也即圖表中的下標所指(一次提示對比三次提示);但問題還是,絕對的LLM性能分數仍然很低。值得注意的是,要看看最新的LLM在與Big Bench的對抗中表現如何,因為它們進步神速。

順便提一句:注意,在第一張圖中以相同的參數尺度進行校準時,OpenAI和Google LLM的性能旗鼓相當。LLM大戰才剛剛開始。後續步驟:LLM集成到Office 365和Google Docs/Sheets等產品中;更長的上下文窗口,以便在推理時輸入更多數據;LLM能夠消化數據矩陣和圖表,而不僅僅是文本;以及縮短批量用戶的延遲時間。

線圖顯示Google的BIG-G和OpenAI的GPT在編程和JSON任務上的一次提示獲得的歸一化性能(從0到100,100代表非常好的性能),並將該評分與大眾及最佳人類評分者性能進行比較。擁有超過100萬億個有效參數的BIG-G和GPT都獲得了低於15的評分,而大眾人類評分者得分45左右,最佳人類評分者則接近80分。
線圖顯示Google的BIG-G和OpenAI的GPT在編程和JSON任務上的一次和三次提示獲得的歸一化性能(從0到100,100代表非常好的性能)。總體而言,三次提示得分優於一次,而BIG-G得分優於GPT;然而,在參數低於100萬億個時,GPT三次提示表現優於BIG-G三次提示。

具有參考性的Big Bench挑戰:

  • 要求模型判斷一份提供的文本是否在開玩笑(帶有黑色幽默)
  • 提供Python代碼的英文描述
  • 解決邏輯網格難題並識別邏輯謬誤
  • 對不同編碼方式的CIFAR10圖像進行分類
  • 在棋局中找出導致「將死」的走法
  • 要求模型根據用表情符號寫的劇情描述猜出熱門電影
  • 用西班牙語回答有關低溫生物學的問題
  • GRE考試閱讀理解
  • 以簡單的語言給出一組形狀;確定形狀之間的交點數量
  • 提供一些簡短的犯罪故事,找出罪犯並解釋原因
  • 向模型展示一則英文諺語,並要求它選擇一個意義最接近的俄語諺語
  • 要求模型的一個實例教授另一個實例,然後評估質量
  • 確定哪種道德選擇最符合人類的判斷
  • 判斷兩個句子中哪一句具有諷刺性

 

1自第四季度財報季結束以來,每股盈利預期已下降1.7%,而平均漲幅達2.8%。這是24年來除了2001年經濟衰退、金融危機和疫情最初季度外的最大降幅。[瑞士信貸,2023年2月13日]

2《自然語言處理研究人員相信什麼?自然語言處理社區元調查》,Michael等,康奈爾大學,2022年8月

3 經濟學研究中的語言模型和認知自動化》,Anton Korinek,維珍尼亞大學,2023年2月

4《深度學習正在碰壁》,Nautilus期刊,Gary Marcus,2022年3月

5引述自Grady Booch(統一建模語言的開發者)和Michael Black(馬克斯·普朗克智能系統研究所所長)

6《一些胡說八道的話》,Gary Marcus,2022年11月15日

7《臨時政策:禁止使用ChatGPT》,Stackoverflow.com,2022年12月5日

8《由ChatGPT撰寫的摘要愚弄了科學家》,《自然》,2023年1月12日

9《ChatGPT等人工智能平台易於使用但存在潛在危險》,G. Marcus,《科學美國人》,2022年12月 

10《我的醫學影像機器學習如何失敗-不足之處和建議》,G. Varoquaux,國家數碼科學技術研究所(法國),2022年5月

11「大型語言模型可以自我改進」,Hou等(Google),2022年10月

相關的首字母縮寫是「Reinforcement learning with human feedback(基於人類反饋的強化學習)」或RLHF

 13《GitHub的人工智能輔助Copilot工具為你編寫代碼,但這是否合法或符合道德?》,ZDnet.com,2022年7月8日

14《人機對決:機械人分析師vs傳統研究建議》,Pacelli (HBS),2022年6月

15《使用自然語言處理洞見和機器學習創造超額回報》,Chris Kantos(CFA-UK),2022年9月12日

16《人工智能是否在改善審計流程?》,《Review of Accounting Studies》,Fedyk等,2022年7月

17《作為受託人的大型語言模型》,J. Nay,史丹福大學法律資訊學中心,2023年1月

18《GPT參加律師資格考試》,Bommarito等,史丹福大學法律資訊學中心,2023年1月

19《大型語言模型作為公司說客》,J. Nay,史丹福大學,2023年1月

20據傳GPT-4的參數量由1,750億增加至1萬億

21《Google的利潤率是否受到來自ChatGPT和OpenAI的威脅?》(2023年1月10日)和《人工智能的增量成本有多大》(2023年2月9日),Brian Nowak,摩根士丹利股票研究部。微軟認為,OpenAI正在ChatGPT的第三方開發者許可協議上面臨虧損;有趣的是,Google在發布其自然語言開發者工具時,是否會通過定價削弱OpenAI

22《下一代大型語言模型》,Rob Toews(Radical Ventures),2023年2月7日

23《超越模仿遊戲:量化和推斷語言模型的能力》,2022年6月

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美國,銀行存款賬戶及相關服務(例如支票、儲蓄及銀行貸款)乃由摩根大通銀行(JPMorgan Chase Bank, N.A.)提供。摩根大通銀行是美國聯邦存款保險公司的成員。

在美國,投資產品(可能包括銀行管理賬戶及託管)乃由摩根大通銀行(JPMorgan Chase Bank, N.A.)及其關聯公司(合稱「摩根大通銀行」)作為其一部分信託及委託服務而提供。其他投資產品及服務(例如證券經紀及諮詢賬戶)乃由摩根大通證券(J.P. Morgan Securities LLC)(「摩根大通證券」)提供。摩根大通證券是金融業監管局證券投資者保護公司的成員。保險產品是透過Chase Insurance Agency, Inc(「CIA」)支付。CIA乃一家持牌保險機構,以Chase Insurance Agency Services, Inc.的名稱在佛羅里達州經營業務。摩根大通銀行、摩根大通證券及CIA均為受JPMorgan Chase & Co.共同控制的關聯公司。產品不一定於美國所有州份提供。

在德國,本文件由摩根大通有限責任公司(J.P. Morgan SE)發行,其註冊辦事處位於Taunustor 1 (TaunusTurm), 60310 Frankfurt am Main, Germany am Main,已獲德國聯邦金融監管局(Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht,簡稱為「BaFin」)授權,並由 BaFin、德國中央銀行(Deutsche Bundesbank)和歐洲中央銀行共同監管。在盧森堡,本文件由摩根大通有限責任公司盧森堡分行發行,其註冊辦事處位於European Bank and Business Centre, 6 route de Treves, L-2633, Senningerberg, Luxembourg,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司盧森堡分行同時須受盧森堡金融監管委員會(CSSF)監管,註冊編號為R.C.S Luxembourg B255938。在英國,本文件由摩根大通有限責任公司倫敦分行發行,其註冊辦事處位於25 Bank Street, Canary Wharf, London E14 5JP,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司倫敦分行同時須受英國金融市場行為監管局以及英國審慎監管局監管。在西班牙,本文件由摩根大通有限責任公司Sucursal en España(馬德里分行)分派,其註冊辦事處位於Paseo de la Castellana, 31, 28046 Madrid, Spain,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司馬德里分行同時須受西班牙國家證券市場委員會(Comisión Nacional de Valores,簡稱「CNMV」)監管,並已於西班牙銀行行政註冊處以摩根大通有限責任公司分行的名義登記註冊,註冊編號為1567。在意大利,本文件由摩根大通有限責任公司米蘭分行分派,其註冊辦事處位於Via Cordusio, n.3, Milan 20123, Italy,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司米蘭分行同時須受意大利央行及意大利全國公司和證券交易所監管委員會(Commissione Nazionale per le Società e la Borsa,簡稱為「CONSOB」)監管,並已於意大利銀行行政註冊處以摩根大通有限責任公司分行的名義登記註冊,註冊編號為8076,其米蘭商會註冊編號為REA MI 2536325。在荷蘭,本文件由摩根大通有限責任公司阿姆斯特丹分行分派,其註冊辦事處位於World Trade Centre, Tower B, Strawinskylaan 1135, 1077 XX, Amsterdam, The Netherlands。摩根大通有限責任公司阿姆斯特丹分行已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司阿姆斯特丹分行同時須受荷蘭銀行(DNB)和荷蘭金融市場監管局(AFM)監管,並於荷蘭商會以摩根大通有限責任公司分行的名義註冊登記,其註冊編號為72610220。在丹麥,本文件是由摩根大通有限責任公司哥本哈根分行(即德國摩根大通有限責任公司聯屬公司)分派,其註冊辦事處位於Kalvebod Brygge 39-41, 1560 København V, Denmark,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司哥本哈根分行(即德國摩根大通有限責任公司聯屬公司)同時須受丹麥金融監管局(Finanstilsynet)監管,並於丹麥金融監管局以摩根大通有限責任公司分行的名義註冊登記,編號為29010。在瑞典,本文件由摩根大通有限責任公司斯德哥爾摩分行分派,其註冊辦事處位於Hamngatan 15, Stockholm, 11147, Sweden,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司哥本哈根分行同時須受瑞典金融監管局(Finansinspektionen)監管,並於瑞典金融監管局以摩根大通有限責任公司分行的名義註冊登記。在比利時,本文件由摩根大通有限責任公司——布魯塞爾分行分派,其註冊辦事處位於35 Boulevard du Régent, 1000, Brussels, Belgium,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司布魯塞爾分行同時須受比利時國家銀行(NBB )及比利時金融服務及市場管理局(FSMA)監管,並已於比利時國家銀行行政註冊處登記註冊,註冊編號為0715.622.844。在希臘,本文件由摩根大通有限責任公司——雅典分行分派,其註冊辦事處位於3 Haritos Street, Athens, 10675, Greece,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管。摩根大通有限責任公司雅典分行分行同時須受希臘銀行監管,並已於希臘銀行行政註冊處以摩根大通有限責任公司分行的名義登記註冊,註冊編號為124。雅典商會註冊號為158683760001;增值稅註冊號為99676577。在法國,本文件由摩根大通有限責任公司巴黎分行分派,其註册辦事處位於14, Place Vendôme 75001 Paris, France,已獲德國聯邦金融監管局 (BaFin)授權,並由 BaFin、德國中央銀行和歐洲中央銀行共同監管,註冊編號為842 422 972,摩根大通有限責任公司巴黎分行亦受法國銀行業監察委員會(Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR))及法國金融市場管理局 (Autorité des Marchés Financiers(AMF)) 監管。在瑞士,本文件由J.P. Morgan (Suisse) S.A. 分派,其註冊辦事處位於rue du Rhône, 35, 1204, Geneva, Switzerland,作為瑞士一家銀行及證券交易商,在瑞士由瑞士金融市場監督管理局(FINMA)授權並受其監管。

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摩根大通證券是一家在美國特拉華州註冊成立的外國公司(海外公司)(ARBN 109293610)。根據澳大利亞金融服務牌照規定,在澳大利亞從事金融服務的金融服務供應商(如摩根大通證券)須持有澳大利亞金融服務牌照,除非已獲得豁免。根據公司法2001 (C)(《公司法》),摩根大通證券已獲豁免就提供給您的金融服務持有澳大利亞金融服務牌照,且根據美國法律須受美國證券交易委員會、美國金融業監管局及美國商品期貨委員會監管,這些法律與澳大利亞的法律不同。摩根大通證券於澳大利亞提供的資料僅供「批發客戶」。本文件提供的資料不擬作為亦不得直接或間接分派或傳送給澳大利亞任何其他類別人士。就本段目的而言,「批發客戶」的涵義須按照《公司法》第761G條賦予的定義。如您目前或日後任何時間不再為批發客戶,請立即通知摩根大通。

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