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• 印度储备银行 (RBI) 拟推出一项新的 AI 风险框架，要求银行、非银行金融公司 (NBFCs) 和金融科技公司必须严格合规。 • 该框架适用于所有 AI 模型，无论其是内部开发、从第三方供应商采购，还是通过合作伙伴关系创建。 • 相关机构将被要求实施经董事会批准的风险框架、独立验证、压力测试以及增强的网络安全控制。

• 随着科技公司调整 AI 服务的定价模式，金融机构面临运营成本上升的压力，促使银行寻求降低“token”支出的方法。 • 尽管最初预计 AI 将带来显著的成本节约，但实施和扩展这些工具的成本增加，导致贷款机构对当前的定价感到犹豫。 • 为了控制支出，银行正在探索更节俭的 AI 消费策略，并评估如何优化大语言模型的使用。

• 国际结算银行 (BIS) 警告称，人工智能领域投资的剧增在将全球股市推向历史高点后，可能会引发一场金融危机。 • BIS 指出，当前的 AI 热潮与以往的技术突破类似，当时资本投资远超商业回报，最终导致了全经济范围的衰退。 • 随着 AI 开发相关的隐藏成本开始在公司账目和消费者定价中显现，这一风险正变得更加明显。

• 欧洲投资者正在通过将目标转向电力供应商和银行来多样化其AI投资组合，以弥补缺乏直接大盘科技股的不足。 • 这一转变是由行业权重显著差异驱动的；科技股在 Stoxx 600 中仅占 9%，而 S&P 500 中则占 44%。 • 欧洲市场的半导体敞口同样有限，仅为 6%，而美国市场则代表了 19%。

• 随着传统的AI股票选项趋于饱和，欧洲投资者正通过瞄准“赋能”公司（特别是电力供应商和银行）来使其AI投资组合多样化。 • 大规模的政府资金正在推动这一趋势，包括欧盟超过8000亿欧元（9120亿美元）的脱碳补贴，以及德国5000亿欧元的财政方案。 • 这一转变导致基础设施公司的股价大幅上涨。在过去一年中，意大利的 Prysmian 上涨了约150%，Siemens Energy 跃升66%，Schneider Electric 增长了28%。

• 美国联邦储备委员会于6月24日宣布，尽管面临严重的假设性经济低迷，美国32家最大的银行仍具备继续提供贷款的能力。 • 年度“压力测试”显示，虽然银行的资本水平下降了1.6个百分点，但仍高于最低监管要求。 • 这些结果表明，银行体系可以在不崩溃的情况下吸收超过7000亿美元的假设性损失。