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新一年首个偿债高峰来临 房企如何抓住融资“窗口期”？******

　　2023年年初，各大机构相继披露2022年12月份以及全年的房企融资数据。总体来看，在融资环境日渐宽松的背景下，2022年12月份房企融资出现“翘尾”行情，但纵观全年数据，仍呈现不小幅度的下滑。据中指研究院统计数据显示，2022年全年，房地产行业共实现非银类融资8457.4亿元，同比下降50.7%。

　　2023年，仍是房企的偿债之年，特别是一季度，迎来首个偿债高峰。在业内人士看来，融资环境会持续宽松，企业要抓住融资窗口期，补充流动性，优化债务规模和结构。

　　2022年12月，房企融资出现“翘尾”行情，但全年数据仍呈现不小幅度的下滑。图/IC photo

　　上月房企融资规模大幅增长

　　据克而瑞统计数据显示，2022年12月，100家典型房企的融资总量为1018亿元，环比增加84.7%，同比增加33.4%，年内首次单月融资规模突破千亿。其中，12月房企债券发行了411.6亿元，环比增加92.2%，同比增加30.3%。

　　同策研究院监测的40家典型上市房企数据显示，2022年12月，40家房企共完成融资金额712.5亿元，环比上升125.03%。其中，债权融资金额为580.44亿元，占总融资金额比重为81.47%，环比上升140.65%；股权融资金额为132.06亿元，占总融资金额比重为18.53%，环比上升75.07%。

　　对于2022年底融资规模的大幅增长，同策研究院分析称，继2022年11月“三箭齐发”，从信贷、债券、股权三个融资渠道为房地产企业提供政策支持之后，12月房地产融资大幅反弹，迎来仅次于3月份的融资小高峰，虽未达到2020年平均水平，但高于2021年均值。同时，面对即将到来的春节假期，大多数房企也开始提前储备资金，保证年终的现金流动性。其中，中期票据和境内银行贷款分别是国企和民企融资主入口。

　　此外，在融资成本上，克而瑞数据显示，2022年12月，100家典型房企新增债券类融资成本4.34%，环比提高0.7个百分点，同比下降0.18个百分点。其中，融资成本最低的为中海地产发行的公司债，票面利率2.25%。

　　2022年全年房企融资数据仍显低迷

　　虽然2022年底房企融资数据翘尾，但是纵观全年，仍显低迷。

　　据中指研究院统计数据显示，2022年1-12月，房地产行业共实现非银类融资8457.4亿元，同比下降50.7%。

　　克而瑞统计数据显示，2022年100家典型房企全年融资总量为8240亿元，同比减少38%，这是自2016年以来首次低于1万亿元，主要是因为2022年房企流动性危机大面积爆发，民营房企的融资规模长期低迷。

　　同策研究院监测的40家典型上市房企融资数据显示，2022年其融资总额为5697.23亿元，较前一年下降27%，连续3年下滑。

　　同策研究院分析称，去年以来房企融资一直处于低谷，前10个月虽然出台了一系列融资方面的指导政策，但是房企融资环境并未得到有效改善，实际情况是融资环境在进一步恶化，下半年比前一年下滑速度更快，直到11月房地产行业融资政策密集出台，从信贷、债券、股权三个融资渠道为房地产企业提供政策支持；12月，房企融资终于迎来了小高峰。

　　预计今年上半年是房企融资窗口期

　　进入新的一年，房企的偿债压力有多大？房企融资环境还将有多大程度的宽松？

　　2023年一季度，房企迎来偿债高峰。中指研究院数据显示，2023年一季度为首个偿债高峰，其中，信用债中有近400亿元、海外债中有近700亿元为出险企业的到期债务，占一季度到期债务的四成。

　　“我们统计，2023年房企到期信用债及海外债合计9579.6亿元，相比上年多700亿元，房企偿债规模有增无减。特别是2023年一季度的1月、3月，房企偿债规模均超千亿元，4月、7月也超千亿元，这几个月房企偿债压力较大。”中指研究院企业研究总监刘水如是说。

　　但从另一方面来看，政策环境也在持续宽松中。2023年1月10日，人民银行、银保监会联合召开主要银行信贷工作座谈会，其中提到，实施改善优质房企资产负债表计划，聚焦专注主业、合规经营、资质良好、具有一定系统重要性的优质房企，开展“资产激活”“负债接续”“权益补充”“预期提升”四项行动。同时，要落实好16条金融支持房地产市场平稳健康发展的政策措施，用好民营企业债券融资支持工具(“第二支箭”)，保持房企信贷、债券等融资渠道稳定，满足行业合理融资需求。

　　对此，刘水分析称，去年11月以来，支持房企融资的“三支箭”持续推进，这些房企融资渠道将继续发挥作用，2023年有望延续融资宽松的环境。

　　同策研究院也认为，从政策和市场表现来看，预计今年上半年会是房企融资的窗口期。

　　政策宽松下，能否抓住机会还在于企业自身。中指研究院分析称，在行业供给端利好尽出的背景下，房企融资端流动性紧张问题将得以明显改善。企业要抓住当前融资窗口期，根据自身情况积极对接资金供给方，既要优化债务规模和结构，也要及时补充流动性，更要借助融资力量拉动销售端，推动经营端流动性回暖，从根本上解决流动性问题。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）