最新公布的关键经济指标显示，全球再通胀交易的势头似乎正在淡去。

作为再通胀交易重要基础的中国经济持续改善如今在褪色。中国4月官方制造业和非制造业PMI均高位回落，在手订单、新出口订单等分项指数均出现下滑，表明中国的需求回落。

无论是制造业还是非制造业，新订单分项指数均急剧放缓至去年10月以来的最低水平：

服务业数据更惨，该行业雇佣连续第4个月收缩：

“作为先行指标的PMI出现回落，预示本轮短期繁荣周期可能已经见顶， 警惕经济下行风险。”民生证券宏观固收研究团队如此评论道。

金属价格大幅下挫似乎也印证了这一点。过去短短一个月，铁矿石价格累计跌幅达到30%左右，铜价跌约10%。中国统计局还特别指出，黑色金属冶炼及压延加工业PMI为45.1%，大降6.9%，创下年内低点。

在Max Layton等高盛分析师们看来，中国近期为去杠杆而开展的大规模整治银行表外业务，导致了金融环境快速收紧，继而使得经济“旧引擎”在4月转速变慢。

除了金融之外，另一个中国经济“旧引擎”房地产市场仍处于严格调控之中。

而铜的投机性净多头仓位降低在一定程度上已经给短线经济降温的预期给出了定价，铜价跌破支撑线预示着不久的未来中国经济下行风险较大。

如果曾经被视为坚挺的中国经济开始降温，那么美国和欧元区有没有可能接过再通胀交易的接力棒呢？答案可能是令人失望的。

美国通胀保值债券与常规美国公债之间的收益率之差已经下降，即便是在美国股市位于纪录高位附近时，该利差也接近年内最低水平。该利差是债市衡量投资者通胀预期的风向标。

这是因为市场开始怀疑美国总统特朗普能否兑现税改和大规模基建开支的承诺。

路透社援引分析师的观点称，TIPS损盈平衡通胀率回落、美债收益率下降以及收益率曲线趋平，都是债券市场“特朗普通胀”或者说“再通胀”交易全线降温的征兆。

此前公布的数据也显示，美国PPI在3月出现了7个月来的首次环比下滑，主要是能源价格下降2.9%，给批发价格带来了下行压力。

目前看来，生产和资本开支并没有获得足够的力量，通过强劲的进口来体现出全球经济增长。

交银国际研究部负责人洪灏曾直言，再通胀交易正在快速退潮，“再通胀交易正在逐渐落幕，全球周期性板块将开始跑输大市；大宗商品、债券收益率的上行势能将衰减。”

AI其实就在我们身边，静静地在后台工作或者通过多种设备与我们互动。很多行业正在使用AI完成不同的目标，例如确保航班准时到达或者更科学的灌溉田地。

随着时间的推移，我们与AI的互动变得越来越先进，也许在不久的将来，个人数字助理会比我们更了解自己。下面我们就来看看AI到底有哪些酷炫的用例。

即时获得贷款

你是否曾坐在汽车经销商处，等待财务人员对你进行信贷审查并为你提供贷款?你是否曾排长队，填写信贷申请?而现在Experian DataLabs正在努力改变这种情况。

Experian创建了Experian DataLabs以帮助客户与合作伙伴改善上述情况。Experian DataLabs聘请了大量的科学家和软件工程师，其中70%是博士生，且大多数都有机器学习背景。

“我们正在进入移动市场，我们将整合数据、移动和分析，”Experian公司的Global DataLabs执行副总裁Eric Haller表示，“这是最前沿的机器学习，它允许你通过手机即刻获得信贷，而不需要申请信贷。”

这也适用于在汽车经销商获得信贷。只需向汽车制造商发送代码，使用智能手机即可获得信贷。Experian DataLabs还结合Google Home的概念，让你可以购买汽车，当你遇到喜欢的汽车时，可向Google Home获取即时信贷。

虽然目前还没有推出商业产品，但今年夏天将会开始试点。

AI模型算法

Vicarious公司试图在视觉、语言和运动控制中实现人类智能。它利用神经科学的优势来减少输入机器学习所需的量已达到预期效果。目前，Vicarious公司正专注于主流深度学习和计算机视觉。

Vicarious的这一概念吸引了很多投资者，到目前为止，该公司已经从投资者获得7000万美元，包括Ashton Kutcher、Jeff Bezos和Elon Musk等。

在其网站上，Vicarious明智地指出了模型优化无穷尽，它们并没有试图击败最先进的算法，而是试图识别和描述错误的来源。

选拔更好的篮球运动员

多伦多猛龙队正在与IBM Watson合作以确定球队需要哪些技能以及哪些潜在球员如何才能最大限度的弥补差距。这也是对每位潜在候选者个性特征的预筛选。

在招聘过程中，Watson帮助选出最优秀的球员，并提出理想的交易方案。在观察中，侦察员会将数据输入平台来记录观察结果，这些信息会被Watson用来评估球员。

据悉，Vicarious公司使用的是无监督机器学习，而多伦多猛龙队则在使用监督学习。无监督学习会寻找合适的模式，而监督学习会分辨哪些是好的特征，哪些是不好的特征。

监督和无监督学习并非相互排斥，因为无监督学习需要从某个地方开始。然而，监督学习更加适合具有自我和偏见的人，因为我们习惯给机器用一套规则(编程)。无监督学习不受约束，所以可能会有更多有趣的发现，例如，我们可以用红色、黄色和蓝色来定义世界。而无监督学习可能会用绯红、朱砂、香蕉、金丝雀以及钴、青金石等来形容。

据最新数据扣除价格因素后，2016年美国实际GDP较上年同比增长1.6%，增速创下2012年以来的新低。按当前市场价格计算，美国名义GDP为185669.49亿美元，同比增长2.9%，名义增速较上年回落0.8个百分点；增量为5303.01亿美元。全年美国人均名义GDP为57413美元！

那我们来看看美国的GDP增长之路，美国说如何成为世界第一强国的，我们的追赶之路又是何其遥远。按人均GDP，我们才相当于美国1976年的水平，落后整整40年！

我们该如何评价一个公司？评估模型很多，但是从影响力而言，公司收入或许是一个重要体现。今天，就让第一海外金融的小编，带着各位了解下，全球收入50强，看看这些公司你是否熟悉，你的生活又与它们有多大关联呢？

上图可谓非常直观的将全球收入最大的50家公司，按照行业分布，进行了呈现。

我们可以看到，尽管能源产业如今由于油价大跌后又不断震荡，行业困难重重。但是，从收入来看，这个行业依然是最丰厚的，八家公司跻身全球收入50强，且六家收入在2000亿美元以上。其中，收入最多的为沙特的阿美公司，年收入达3110亿美元，该公司目前也正在寻求IPO，从纽交所到港交所，都在争取这个大单啊。中石油和中石化也跻身其中，收入分别为2990亿美元和2940亿美元。

汽车行业目前处于十字路口，传统角度的汽车显得暮气沉沉，但是“重新定义汽车”正在成为业界共识，如特斯拉、谷歌、苹果等大量科技企业正在投身这个行业。当然，目前而言，这个行业的霸主依然是传统厂商。比如大众汽车尽管这两年焦头烂额，但是收入还是达到了2370亿美元，丰田的收入大致相当，可谓两强争霸。而中国的上汽也表现出众，以1070亿美元的收入跻身其中。

而在金融行业，中国公司那就表现抢眼了，中国工商银行收入1670亿美元，建设银行1480亿美元，农业银行1360亿美元，中国银行1220亿美元，平安集团1100亿美元，11家金融行业公司，中国就占了5席啊。

而在科技行业，三星收入高达3150亿美元（严格来说是三星集团，但是其中三星电子涵盖了主要收入），苹果2340亿美元，就收入而言，你看不到如亚马逊、谷歌、微软、Facebook等明星公司。是的，这些公司更以创新技术带来的利润取胜，收入还无法和偏消费类的科技公司相比。

当然，收入而言，一些与大家生活息息相关的传统公司才是大户，比如我们熟悉的沃尔玛，依然是全球收入最高的国家，高达4820亿美元。另外，中国电网，事关全国人民离不开的电力，收入也有3300亿美元。

整体而言，你会发现，从不同角度审视一个公司，得出的清单常常差别很大。比如从收入角度，你会感觉这50家公司可谓“良莠不齐”，苹果是收入和利润的巨大的明星公司，但是能源行业的公司却正处于巨亏状态，美国收入巨大的零售公司也困境重重。相反，气势如虹的很多明星公司，或者高速增长的公司，并未在其中。所以，收入而言，体现的是一个公司在特定行业的营收能力，并无法更全面的体现公司资质。这也是为什么，福布斯的“世界500强”更是一个企业影响力的名单，而已经远不是全球企业实力和品质的体现。