投资地域偏好与另类投资配置 - 香港私人财富投资者较新加坡投资者更积极寻求另类投资配置 [1] - 香港42%的专业投资者已将另类投资纳入整体财富策略 [1] - 两地47%的投资者计划配置私募股权 结构性产品(42%) 实物资产(41%)及私募信贷(40%)亦获高度关注 [1] 私人财富策略新趋势 - 私人财富投资者需求正从单纯财富积累转向追求与人生目标及规划更契合的个性化财富策略 [1] - 五分之三的投资者寻求更多元化的入息来源 特别是处于中年阶段为退休做准备的群体 [1] - 40%（即五分之二）的投资者将遗产与继承规划列为主要目标之一 [1] 投资组合调整与顾问服务需求 - 70%的私人财富投资者每季至少调整一次投资组合 [2] - 市场对结合无缝数字体验与个人化专业建议的"混合模式"需求攀升 [2] - 专业顾问服务在应对复杂另类投资与市场波动时尤为关键 [2]

行业人才竞争态势 - 科技公司为AI人才提供极具竞争力的薪酬，例如向顶尖人才提供高达1亿美元的签约奖金 [4]，并为具有AI或机器学习经验的工程师提供高达20万美元的薪酬溢价 [4] - 行业为博士生提供了特殊的“混合模式”职业路径，允许其在公司工作的同时攻读博士学位，例如Meta的FAIR实验室、DeepMind与高校的合作项目以及谷歌和微软的博士奖学金计划 [17][18][19] - 行业通过高薪和先进算力资源吸引学术界人才，导致博士生加速流向产业界，对学术界的科研和教学体系构成挑战 [1][6][11][16] 行业算力资源投入 - 主要科技公司在AI算力基础设施上投入巨大，仅微软、Meta、Alphabet等巨头今年的投入就高达数千亿美元 [7] - 行业拥有的算力资源与学术界形成巨大鸿沟，大厂可豪掷千亿购买GPU集群，而学术界实验室常为几块显卡资源焦头烂额 [1][7][10] 行业与学术界的关系演变 - 产业界积极推出合作模式，试图在吸引人才的同时与学术界保持联系，例如Meta的Llama研究论文作者即是通过“在业读博”模式产生 [18] - 行业的高薪和资源诱惑正在改变传统的博士培养路径，促使“学术-产业混血”模式出现，但像斯坦福等高校对此持谨慎态度，希望保持学术纯粹性 [21] - 行业的人才争夺导致教授在招生时需评估学生的“留存风险”，担忧其半路跳槽至产业界，影响科研项目的连续性和稳定性 [22][23]