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行业动态 | OPEC+ 预计维持明年产量目标,不再追加增产

作者:DPrime阅读:发布时间:2025-11-28 13:33:50

11 月 27 日至 28 日,OPEC+ 预计维持明年产量目标,不再追加增产;日本政府拟增发超 11 万亿日元国债;美联储 12 月降息 25 个基点概率升至 86.9%,市场预期再度强化;摩根士丹利警告甲骨文债务风险升温,CDS 指标创三年新高;DeepSeek 推出可自验证数学模型,在多项竞赛中表现卓越。

OPEC+ 预计维持明年产量目标,不再追加增产    

11 月 27 日至 28 日,据路透报道,石油输出国组织及其盟友(OPEC+)消息人士透露,集团 8 个成员国今年自 4 月起已逐步增产,至 12 月累计日均增产约 290 万桶。预计明年第一季度将暂停增产措施,重新回归上次会议所达成的产量计划。

参与今年增产的 8 个成员国包括沙特阿拉伯、俄罗斯、阿联酋、哈萨克斯坦、科威特、伊拉克、阿尔及利亚和阿曼,合计产量约占全球石油供应的一半。

报道称,OPEC+ 各国部长预期不会调整明年的整体产量目标,其中多数成员国计划在明年底前继续执行当前减产协议,规模为每日 200 万桶。消息人士补充指出,全体成员国将于本周日召开会议,料将就新的“产能评估机制”达成共识,该机制将作为 2027 年制定产量基准的重要参考。

美联储 12 月降息 25 个基点概率升至 84.7%,市场预期再度强化

11 月 27 日至 28 日,根据芝商所(CME)“美联储观察”工具数据显示,美联储在 12 月会议上降息 25 个基点的概率已升至 84.7%,维持利率不变的概率为 15.3%。到明年 1 月前,累计降息 25 个基点的概率为 64.7%,降息 50 个基点的概率为 24.4%,仅有 8.1% 的几率维持现状。

摩根士丹利策略师指出,美国经济放缓可能促使美联储进一步降息,这将支撑新兴市场资产延续涨势。该行建议投资者继续持有新兴市场本币债券的多头仓位,并预期到 2026 年年中回报率有望达到约 8%,成为当前环境下具吸引力的收益配置选项。

行业动态 | OPEC+ 预计维持明年产量目标,不再追加增产

图片来源﹕Google finance

日本政府拟增发逾 11 万亿日元国债 为刺激经济筹资

11 月 27 日至 28 日,在市场担忧甲骨文(ORCL)高额资本支出与财务健康的背景下,德意志银行发表乐观观点,认为近期股价下跌已过度反映潜在风险。

德银分析师布拉德·泽尔尼克(Brad Zelnick)表示,若将甲骨文 2030 财年的财务预测中与 OpenAI 合作相关的收益与支出剔除后折算现值,估算结果约等同当前 200 美元左右的股价水平。这意味着市场并未对两者合作给予额外溢价。

他指出,尽管此合作确实伴随财务与运营风险,但 OpenAI 庞大的积压订单象征着巨大市场机会,也将进一步验证甲骨文在大规模 AI 云基础设施部署上的关键地位。德银维持对甲骨文的积极观点,并表示公司长期增长潜力仍被低估。

摩根士丹利警告甲骨文债务风险升温,CDS 指标创三年新高

11 月 27 日至 28 日,据外电报道,摩根士丹利信用分析师警告称,衡量甲骨文(Oracle)债务风险的关键指标已攀升至三年以来的高点,显示市场对公司持续扩大人工智能(AI)投资所带来的财务压力愈发担忧。

根据 ICE 数据,甲骨文未来五年期信用违约掉期(CDS)成本已于本周二(25 日)升至每年 125 个基点。摩根士丹利指出,融资缺口扩大、资产负债表膨胀以及技术更新风险,都是公司当前面临的主要威胁。

大摩进一步预警,若甲骨文无法就融资规划与投资者进行充分沟通,其 CDS 成本可能突破 2008 年创下的 198 个基点纪录高位,短期内甚至有望升破 150 个基点。分析人士表示,若资本开支持续高企而现金流改善有限,明年甲骨文的债务风险溢价恐将进一步上扬。

DeepSeek 推出可自验证数学模型,在多项竞赛中表现卓越

11 月 27 日至 28 日,DeepSeek 发布全新数学推理模型 DeepSeekMath‑V2,采用可自我验证的训练框架,在 2025 年国际数学奥林匹克(IMO 2025)与 2024 年中国数学奥林匹克(CMO 2024)中均达到金牌水准,并在 2024 年普特南数学竞赛(Putnam 2024)中取得近乎满分的 118 分(满分 120 分)记录。

该模型基于 DeepSeek‑V3.2‑Exp‑ 构建,利用 LLM 验证器自动审查模型生成的数学证明,并借助高难度样本持续优化性能。通过验证‑生成闭环及元验证机制,显著提升数学证明质量评估的准确性,并实现全自动化标注流程。

DeepSeek 团队表示,DeepSeekMath‑V2 证明了自验证推理路径在数学智能领域的可行性,为构建可可信任、高透明度的 AI 数学系统提供新方向。模型源码与权重已全面开源,现已在 Hugging Face 与 GitHub 平台同步发布。


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