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1、在芯片行业的一项令人瞩目的成就中，AMD宣布已超越其雄心勃勃(bo)的30x25能(neng)效(xiao)目标(biao)，加速推进AI和高(gao)性能计算系统的绿(lv)色倡议。这(zhe)一始于(yu)2020年的(de)大胆目标旨在五年内将能效提升30倍，最终实现(xian)了令人瞩目的38倍改(gai)进——而且还(hai)提前完(wan)成了目标。随着行业面临AI工作(zuo)负载日益增长的需求，AMD的最新(xin)成就(jiu)不仅彰显了公(gong)司的技(ji)术实力，更体现了其(qi)在加速(su)计(ji)算(suan)领域推(tui)动可持续解决方案的承(cheng)诺。

2、在风险收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定👘💟，多集中于公用事业、清洁能源等行业及高信用等级主体，组合总体信用质量较高但行业集中度可能较高，这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在“绿色溢价”（Greenium），即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率😡🍌🎒👝。例如，2024年，在可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支持证券）中，有约69%的绿色债券的发行利率低于可比债券的平均发行利率😻，且平均低33个bp🥾😠🥝💖。总的来说💖🧅🩳🥦，高信用等级的绿色债券可能牺牲少许收益换取绿色效益🥻，而整体风险（违约率）因筹资用途透明、**支持而偏低👠，其价格对政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债券ETF涵盖面更广，行业分布更接近市场平均🩳💌，收益特征接近传统债券指数。由于筛除了部分高风险发行人🧅，组合平均信用质量可能略有提升🍇，但同时剔除高息行业（如烟草🍎🥝、采掘等）也会略微降低组合收益👛。因此🧄🥻，其预期回报与基准指数非常接近🌽🥥💛，主要差别体现在波动性和回撤上的改善。例如👜，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时👛，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行中，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]🍊🧅😠👄。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和风险控制来换取与市场相当的回报。