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Bambas项目去年第四季铜产量按季减少5%至9.73万吨，同比跌8%，但预计2026年第一季将有所改善。管理层预计，在稳定营运条件下，2026年铜产量目标可达40万吨，保守估计下限为38万吨，并预期未来数年可维持相近年产量水平。2026年C1成本指引为每磅1.2至1.4美元，若金银价格维持目前高位，成本有望进一步降低每磅0.2至0.3美元。
瑞银注意到近期市场关注其股息的可持续性。缺乏整幢物业交易及2025年农地转换项目，意味着恒地在2025年预测可能产生48亿港元的负自由现金流（派息后）。该行的情境分析显示，若股息潜在削减55%（至每股股息0.81港元），或可实现自由现金流收支平衡，且控股家族可能因相应减少股东贷款投入而获得更多现金。基于概率加权的每股股息（假设股息削减至0.81港元的概率为50%）1.3港元计算，该股目前对应股息率为4.3%，与长实集团（01113）相若，表明市场已部分反映此股息削减风险，进一步支持该行对风险回报趋于平衡的观点，同时该行维持恒基2025年预测每股股息1.8港元不变。
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（起首：网易科技）
麻省理工学院最新究诘泄漏，AI对劳能源商场的自动化替代并非出乎预想的“巨浪”，而是平庸且抓续的“涨潮”，预测到2029年，大多数基于文本的职责任务AI告捷率将达到80%至95%。
究诘配景：AI若何编削职责？
2026年3月，麻省理工学院FutureTech团队发布职责论文《巨浪也曾潮汐：来自数千名工东谈主对劳能源商场任务评估的AI自动化初步发现》（论文编号：arXiv:2604.01363v1），作家包括Matthias Mertens、Neil Thompson等东谈主，究诘资金来自Open Philanthropy及一家科技公司。
这项究诘试图答复一个对投资者和计谋制定者齐至关迫切的问题：AI智商的普及，究竟会以“巨浪”面孔（Crashing Waves）——短暂、逼近地颠覆某类职责——还所以“潮汐”面孔（Rising Tides）——平庸、渐进地抬升举座自动化水平？
两种模式对劳能源商场的冲击截然有异。“巨浪”意味着某些行状在短期内从真实不受影响到真实被彻底替代，工东谈主真实没巧合刻稳妥；“潮汐”则意味着变化更可预期，但掩盖面更广，最终影响相同深化。
图1 “巨浪” VS “潮汐”究诘顺序：17000份真正工东谈主评估
究诘团队从O*NET数据库的18786项任务中，筛选出具备至少10%时刻从简后劲的11768项文本类任务，最终纳入看望的任务达11536项，生成69216个任求实例。
评估进程严格：每个任求实例由41款大型话语模子（LLM）生成答复，再由具备筹划职责警戒的真正从业者打分，评分弃取1至9分制——7分及以上代表“无需裁剪即可最低限度使用”，9分代表“优于浅显东谈主类工东谈主水平”。究诘最终纳入高出17000份有用评估，约34.6%的原始数据因质地问题被剔除。
恒盛智投任务时长掩盖从约10分钟到数天不等，南昌股票配资大多数任务耗时在20分钟至10小时之间。
图3 任务时长漫衍直方图（Task Duration Histogram）中枢发现一：是“潮汐”，不是“巨浪”
究诘的中枢发现是：AI告捷率与任务时长之间的干系弧线特等地精练。
具体而言，任务时长每增多10倍，AI告捷率（≥7分门槛）的对数几率仅下落0.31。在60%的样本均值告捷率下，这意味着预测收受率仅下落约7.6个百分点。这条弧线远比此前METR等机构基于基准测试得出的陡峻弧线精练得多。
论文写谈：“在LLM大概处理的大齐具有代表性的、贴近本体的劳能源商场任务中，任务告捷率与任务抓续时刻之间的下落趋势平均而言特等地精练——也即是说，更像是水长船高，而不是波涛拍岸。”
这一模式在不同范围的模子、不同发布时刻的模子中均建立。在大多数行状类别（如惩处类、社区与社会办事类）中，相同效率“潮汐”规章。
不外，不同行状类别之间存在权臣各别。告捷率最高的是“装配、爱戴与修理”类（72.5%）和“建筑与采掘”类（71.0%），最低的是“法律”类（46.8%）。斜率最陡的是“个东谈主照看与办事”类（β=-0.93），意味着该界限任务时长对AI告捷率影响最大。
图4 任求实例自动化进度与所需完成时刻（Task Instance Automation by Required Task Completion Time）
中枢发现二：率先速率超出预期，任务处理耗时每3.8个月“翻倍”
“潮汐”并不料味着逐步。究诘数据泄漏，AI智商正在以十分快的速率全面普及。
究诘写谈：“在2024年第二季度至2025年第三季度时间，前沿模子在3至4小时任务上的告捷率从50%普及至1周任务，在1分钟任务上的告捷率从70%普及至1小时任务。”
若是将AI达到特定告捷率（举例50%）所能处理的“东谈主类任务耗时”动作揣测圭表，这一目的的“翻倍时刻”仅为3.8个月。这一速率处于现存究诘估算的较快端——METR此前论说的倍增时刻为2至6个月，Kwa等东谈主论说为4至7个月。
从失败率角度看，在耗时5分钟至24小时的任务中，失败率（1减去告捷率）的减半时刻为2.4至3.2年，对应每年告捷率普及约8至11个百分点
这种全面且快速的普及考证了“水长船高”的逻辑：新一代模子的发布，带来了告捷率弧线的举座平行上移。
图6 任务时长与告捷率门槛随时刻变化（Task Duration and Success Rate Thresholds over Time）
中枢发现三：大模子与新模子，率先旅途不同
究诘还分辩了两种智商普及旅途，这对息争AI投资逻辑有径直道理道理。
模子范围（大vs小）：参数目高出1000亿的大模子比较小模子，在短时任务上上风明显，但在万古任务上上风收窄——弧线呈"向外旋转"风光（β=-0.36 vs -0.26）。
模子新旧（新vs旧）：2025年后发布的新模子比较旧模子，在各样任务时长上的普及幅度简易疏导——弧线呈近乎平行上移。
这意味着，时刻维度的迭代（更新的模子）比范围维度的推广（更大的模子）更能均匀地普及AI在万古复杂任务上的弘扬。关于暖热AI基础关节投资讲述的投资者而言，这一发现值得暖热。
2029年预测：渐进，但不可低估
基于面前趋势外推，究诘团队给出了明确的时刻节点预测：
然则，究诘同期指出，要达到“近乎好意思满”的告捷率（接近100%），还需要数年以上的时刻。这为工东谈主调节提供了一定窗口期，尤其是在容错率低的任务界限。
究诘团队明确教导，上述预测建造在AI率先速率守护近两年趋势的假定之上，应视为上限情状。潜在的放缓身分包括：算力扩展资本飞腾、硬件率先放缓、算法翻新减慢，以及物理极限对芯片性能的敛迹。
图7 AI告捷率随时刻预测（Predicted AI Success Rates Over Time）对劳能源商场的影响：任务自动化≠工东谈主被替代
究诘团队绝顶强调，AI在职务层面的高告捷率，不可径直等同于相应比例的职责岗亭被自动化
原因有三：
论文写谈：“现在尚不了了经济将若何莽撞达慧投资，但很难思象AI的抓续率先与面前经济近况的舒服相协作。”
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