1月8日，专注科技领域的彭博专栏作者Parmy Olson发表最新文章指出，赶在新年之前匆忙达成的两笔 交易揭示了巨头们的最新策略：一方面通过"招聘与许可"交易来规避反垄断审查，从而在欧美市场"隐 形"收购竞争对手；另一方面则直接将目光投向全球范围内的优质AI资产。最为典型的案例是英伟达在 12月24日与芯片初创公司Groq 达成的价值200亿美元的"非独家许可协议"，这实际上是一场旨在获取技 术与人才的"后门收购"。 与此同时，Meta 在12月以约20亿美元收购了AI初创公司Manus，这笔交易凸显了硅谷巨头通过并购消 除潜在竞争并整合先进技术的意图。随着市场对AI初创企业的信心动摇，大型科技公司正利用这一机 会，在初创企业的"大甩卖"中以较低成本获取关键人才和知识产权。 Parmy Olson认为，这一趋势预示着"达尔文式"的优胜劣汰正在加速。尽管2025年美国企业在生成式AI 软件上的支出激增至370亿美元，但在投资回报率（ROI）压力的驱动下，只有少数赢家能继续生存， 而大量同质化的弱势玩家将被巨头吞并。这种整合将帮助科技巨头安然度过市场风暴，并进一步巩固其 在AI领域的主导地位。 商业逻辑回归：从 ...

美国疲软经济数据和地缘局势冲击风险情绪，股市普遍承压，国债价格上涨，贵金属延续跌势。 1月8日，美股指期货集体下挫，亚股指多数下跌，韩股逆势上涨指数新高。美债及全球国债价格齐涨，美元基本持平。金银领跌贵金属，原油因 地缘供应担忧反弹，加密货币承压。 年初以来支撑风险资产的乐观情绪，正因地缘不确定性的加剧而显露消退迹象。与此同时，交易员正密切关注美国最高法院即将于周五对特朗普 全球关税政策做出的关键裁决。 盛宝银行首席投资策略师Charu Chanana表示： "市场在2026年强劲开局后正在喘息，在周五美国就业报告发布前，没有人愿意增加新的风险敞口。美联储的政策辩论尚未结束，地区 安全形势也令投资者保持谨慎。" 核心市场走势如下： 道指期货跌近0.3%，标普500期货跌超0.3%，纳斯达克100期货跌超0.5% 日经225指数收跌1.6%，报51117.26点，日本东证指数收跌0.8%，报3484.34点。 10年期美国国债收益率下降1个基点至4.13%，日本10年期国债收益率下跌4.5个基点至2.075%，澳大利亚10年期国债收益率下降9个基 点至4.67% 美元指数基本持平，日元兑美元上涨0.1%，至15 ...

核心观点 - 受国际金价飙升推动，菲律宾中央银行持有的黄金储备市值在2025年激增近70%，达到186亿美元的历史峰值，这显著提升了该国外汇储备规模，但也导致黄金在外储中的占比远超官方设定的理想区间，可能引发其资产配置策略的调整 [1] 黄金储备价值变动与驱动因素 - 截至2025年底，菲律宾央行黄金持有量价值攀升至186亿美元的历史峰值 [1] - 黄金资产价值的飙升主要归因于估值重估效应，而非物理持有量的增加 [1] - 国际黄金价格在2025年一年内涨幅超过60%，是驱动央行账面财富快速扩大的核心因素 [2] 黄金在外汇储备中的占比与政策目标 - 截至2025年底，黄金在菲律宾外汇储备总额中的占比已达到约17% [1] - 这一比例已明显超出菲律宾货币当局设定的8%至12%的理想目标区间，超出上限约5个百分点 [3] - 货币委员会成员曾表示，贵金属占总储备的理想比例应维持在8%至12%之间 [3] 对央行资产配置的潜在影响 - 黄金占比显著偏离目标范围，使得资产组合的再平衡问题浮出水面 [1] - 这一动态突显了大宗商品市场波动对主权资产负债表的直接冲击 [1] - 当前的实际占比可能促使央行在未来审视其储备构成，并评估是否需要进行战术性调整以回归目标区间 [3]

此次上市对整个AI板块具有风向标意义。智谱不仅是中国独立通用大模型开发商中收入规模最大的企业，也是首个接受二级市场定价考验的基座 模型厂商。 市场反应表明，尽管面临短期盈利压力，但投资者更看重其在模型迭代速度、开发者生态构建以及政企落地能力上的稀缺性。 智谱成立于2019年，由清华大学计算机系知识工程实验室（KEG）转化而来，具备从底层算法到全链路自主研发能力。公司愿景是实现通用人工 智能（AGI），目前已构建了包括语言、视觉、代码及智能体在内的全栈模型矩阵。在资本热潮退去、行业回归理性的当下，智谱如何通过MaaS （模型即服务）模式平衡高强度的研发投入与商业回报，成为后续市场关注的核心。 作为自清华大学计算机系转化而来的中国人工智能独角兽，智谱AI正式登陆港交所，成为"国产大模型第一股"。 1月8日，智谱正式在港交所主板挂牌上市，发行价定为116.2港元。尽管开盘一度破发，但股价随后迅速回升并转涨，盘中一度涨超10％。截至发 稿时，智谱股价报130港元，涨幅12％，总市值达574亿港元。本次IPO香港公开发售部分获超1159倍认购，显示出零售投资者对这一稀缺AI标的 的高度热情，国际发售部分亦获逾15倍认购 ...

作为享誉全球的经济学家、国际发展领域权威，萨克斯以 "休克疗法" 经济理论闻名，曾助力多国化解债务危机与恶性通胀，兼具深厚学术功底与实战经 验。 萨克斯强调，自1947年以来，美国外交政策多次通过武力、秘密行动和政治操纵，在其他国家推动政权更迭。这些措施均违反《联合国宪章》，且通常导致 持续暴力、致命冲突、政治动荡，以及平民的深重苦难。 第一次世界大战后，国际联盟成立，旨在通过适用国际法终结这一悲剧，但世界主要国家未能在20世纪30年代捍卫国际法，最终引发了新的全球战争。联合 国正是在这场浩劫中诞生，成为人类第二次努力将国际法置于国际无政府状态之上的重要成果。正如《宪章》所言，联合国的成立是为了 "欲免后世再遭今 代人类两度身历惨不堪言之战祸"。 鉴于我们已身处核时代，绝不能重蹈覆辙 —— 否则人类将走向毁灭，再也没有第三次机会履行这一使命。 演讲要点： 自1947年以来，美国外交政策多次通过武力、秘密行动和政治操纵，在其他国家推动政权更迭。这是有充分历史记录佐证的事实：仅1947年至 1989年间，美国就尝试了70次政权更迭行动。 在委内瑞拉变局发生后，全球知名经济学家、国际事务资深学者杰弗里·萨克斯在线在 ...

据媒体8日报道，京东集团正考虑首次发行点心债券，潜在募资规模约100亿元人民币。这批离岸人民币 计价债券期限将在10年内。京东的考虑仍处于初步阶段且可能改变，包括发行时间在内的细节尚未确 定。 京东发言人回应媒体时表示，公司现阶段没有发行此类债券的计划，且"不对市场传言或猜测发表评 论"。 随着中国外卖行业价格战愈演愈烈，阿里巴巴集团和美团等电商企业纷纷涌入点心债市场，为业务扩张 融资。许多中国科技公司也转向离岸债券市场寻求资金，以支持其向人工智能领域的转型。 去年10月，美团发行了约70亿元人民币的点心债券。在此之前，腾讯控股和百度也进行了类似发行，两 家公司去年合计出售了234亿元人民币离岸债券，创下该行业历史最高纪录。阿里巴巴则在2024年底发 行了170亿元人民币离岸债券。 在AI生成视频领域取得进展的TikTok同行快手科技，也在考虑首次离岸债券发行，目前正与投资银行合 作筹备潜在交易。 风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何 意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。 点心债券因融资 ...

华尔街顶级投行正在告诉市场一个简单粗暴的事实：AI硬件的超级周期才刚刚开始，而台积电是这场 盛宴中不可撼动的"收费站"。 据追风交易台，摩根大通与野村证券在1月7日发布的最新研报中，不约而同地大幅上调了台积电的目标 价。摩根大通将目标价上调至2,100新台币，野村更是看高至2,135新台币。 这背后的逻辑简单而粗暴：产能极度紧缺，需求深不见底。AI数据中心的需求正在迫使台积电进入一 个新的结构性增长阶段。摩根大通直言，2026年台积电美元营收将暴增30%，并在2027年继续保持20% 以上的增速。野村则指出，受限于严重的供应短缺，台积电拥有极强的定价权，并将目标价直接看高至 2135新台币。 对于投资者而言，这意味着什么？摩根大通和野村证券认为： 2026年营收锁定30%增长，AI成为绝对主引擎 摩根大通预测，2026年将是台积电又一个强劲的增长年，美元营收同比增长将达到30%，而2027年也将 维持20%以上的增速。这一增长背后的核心驱动力毫无疑问是数据中心AI需求。 先进制程统治力稳固：N2爬坡速度惊人，N3需求爆发 尽管市场上有关于英特尔和三星在先进制程上竞争的杂音，但摩根大通明确指出，在N2/A16节 ...

文章核心观点 - AI技术正在颠覆传统数字医疗行业，通过降低交互成本、提供准专业级反馈，激活了C端庞大且沉默的AI医疗刚需，行业竞争逻辑发生根本性转变 [1] - 蚂蚁集团的“阿福”与OpenAI的“Health”作为中美两大科技巨头的产品，通过独立入口、隐私保护、生态整合等方式，验证并引领了AI医疗的新范式，标志着搜索引擎主导医疗信息的时代结束，智能体（Agent）接管个人健康的时代开始 [1][5] 蚂蚁“阿福”的需求验证 - 蚂蚁集团旗下AI健康应用“阿福”在2025年12月品牌升级后，月活跃用户数在一个月内从1500万翻倍至3000万，单日用户提问量突破1000万次 [2][6] - 产品成功的关键在于打通了全链路生态：连接了华为、苹果、OPPO等十大品牌智能设备，并接入了全国5000家医院和30万真人医生，实现了从日常监测到在线问诊、线下就医的覆盖 [8] - 产品验证了下沉市场的巨大需求：55%的用户来自三线及以下城市，AI技术填平了医疗资源分配不均的鸿沟，将低频严肃医疗转化为高频健康陪伴 [8] OpenAI的独立入口逻辑 - OpenAI于2026年1月7日正式推出ChatGPT Health，并在侧边栏开辟独立入口，核心逻辑在于解决大模型与隐私安全的冲突 [3][9] - 为实现绝对的安全感与隐私保护，OpenAI设计了近似物理隔离的架构：Health空间内的对话、文件与数据与主界面分开存储，拥有独立记忆系统且数据不会“回流”到主对话中 [10] - OpenAI明确承诺Health中的对话数据不会被用于训练其基础模型，以此建立用户和顶级医疗机构的信任，这道“信任防火墙”是其商业化溢价的核心来源 [10][19] AI医疗功能矩阵 - ChatGPT Health的野心是接管用户健康全生命周期，其通过战略合作而非自建接口的方式整合碎片化的医疗数据 [11] - 其关键合作伙伴是b.well Connected Health，后者是美国最大的实时联网健康数据网络之一，基于FHIR标准构建，帮助AI理解结构化和非结构化的医疗数据 [12][13] - 产品通过集成Apple Health接入动态生理体征数据，使建议具备时间维度，例如结合心率变异性（HRV）数据判断紧急情况 [14] - 产品引入Instacart、AllTrails等合作伙伴，打通从“建议”到“行动”的闭环，例如将饮食计划转化为购物清单或推荐徒步路线 [15] - 蚂蚁阿福也推出了相似功能，并打通了从日常健康咨询到在线问诊、线下就医的全链路服务，印证了东西方C端AI医疗需求的共性 [15] AI医疗估值逻辑的重塑 - 流量入口彻底重构：用户习惯从依赖搜索引擎转向直接向AI索取基于个人数据的精准答案，传统内容型平台（如WebMD、百度健康）的价值将被稀释，流量将向拥有私有数据壁垒的AI Agent集中 [17] - 线下服务的价值重估：在AI时代，真实世界的高质量数据是稀缺的，线下服务商将从“人力服务者”转型为“数据资产商” [18] - “信任”成为核心定价因素：OpenAI Health通过隐私架构和不训练承诺为信任定价，这种信任将成为其未来商业化（如高级订阅、保险合作）的核心溢价来源 [19] - 未来的AI医疗产品将演变为24小时在线、了解用户一切生理数据、并能调动现实世界资源的超级健康管家 [19]

大规模核电建设的历史记录让投资者望而却步。据T. Rowe Price发布的一份报告，美国要在2050年实现 产能翻两番，从2030年起每年需新增15吉瓦（GW）的装机量，这一速度将超过1974年创下的历史峰 值。该报告强调，"成本和可融资性"是扩张计划的最大威胁。 作为前车之鉴，佐治亚州的Vogtle电站3号和4号机组在2023年和2024年才投入运营，不仅延期七年，预 算更超支180亿美元。其建设成本飙升至每千瓦15000美元，约是韩国核电项目的五倍，也显著高于印 度。 特朗普政府正试图通过激进的核能扩张计划，确保美国在人工智能（AI）竞赛中占据领先地位。然 而，尽管白宫提出了到2050年将全美核电产能翻两番的雄心壮志，但面临高昂的建设成本、监管挑战以 及私营部门对财务风险的担忧，市场专家与业内人士对这一愿景的现实性表达了广泛质疑。 最新动态显示，特朗普政府已将核能视为解决AI数据中心用电缺口的关键。政府在2024年10月与私募 股权巨头Brookfield及反应堆设计商Westinghouse签署了价值800亿美元的合作伙伴关系，计划建设8座大 型核电站。同时，政府正通过提供数十亿美元贷款，推动包括密歇 ...

文章核心观点 - AI大周期已开启，全球科技产业处于结构性变革初期，2026年是观察AI基础设施约束、芯片竞争格局及终端应用整合的关键窗口期 [1] - 尽管市场对资本开支与回报节奏有讨论，但AI对生产力的潜在提升及其对全球超过110万亿美元GDP的带动作用，确立了其长周期增长的主旨 [1] - 汇丰对2026年美股表现持乐观态度，将S&P 500目标价定为7500点，并建议投资者将AI投资从基建供应商扩展至应用者和推动者 [1] 云端产能与资本开支 - 全球三大云巨头（亚马逊、微软、Alphabet）订单积压严重，但产能扩张受限于数据中心建设周期，预计产能紧张状况将持续至2026年 [2] - Alphabet、Meta和亚马逊均暗示2026年资本开支将出现“显著/重大”增长，汇丰预测相关企业汇总资本开支增速将达到44% [2][4] - 多数巨头预计将依靠自由现金流完成融资（甲骨文和CoreWeave除外），目前开支节奏更多受限于“建设能力”而非“投入意愿”，2026年开支指引存在上行风险 [2][4] 电力供应瓶颈 - 产能扩张最大阻碍是电力，重型燃气轮机订单交付周期已延长至四年以上，核能小型模块化反应堆在2035年前难以贡献产能，短期内数据中心电力缺口将持续存在 [3] - 中国市场本土品牌凭借更短交付周期，正在快速渗透大型引擎市场 [3] - 随着芯片功率提升，液冷技术在2026年将从可选变为必选，成为热门议题 [3] AI芯片竞争格局 - 英伟达GPU仍是云服务商首选，但ASIC芯片（如Alphabet的Ironwood TPU和亚马逊的Trainium3）竞争加剧，凭借更好性价比和成本优势吸引超大规模企业自研投入 [5] - 汇丰预计，到2027年ASIC在云服务商资本开支中的占比将从2023年的2%升至13% [5] - 外部芯片销售可能到2027年才实质性贡献财务报表，但2026年关于订单和技术协议的讨论将影响估值，英伟达与Groq的许可协议被视为应对推理成本降低趋势的正向举措 [5] 前沿模型发展 - 前沿大模型竞争进入洗牌期，高昂沉没成本将导致市场理性化，最终形成由少数巨头主导、小型专业参与者并存的寡头格局 [6] - 开源/开放权重模型的智能水平正加速追赶闭源模型，两者差距已缩短至约三个月 [6] - 2026年重点是高端模型收费模式和AI广告商业化，汇丰预计2030年AI聊天广告将占数字广告支出2% [6] 终端硬件整合与创新 - 2026年被视为AI整合进智能手机的关键年份，同时也是新型硬件挑战传统平台的元年 [7] - 苹果预计将在2026-2027年大幅提升硬件AI能力，包括升级版Siri以及可能的折叠屏或20周年纪念版iPhone [7] - 智能眼镜被视为AI大模型重要载体，Meta与EssilorLuxottica的合作处于领先地位，三星、Google、苹果及亚马逊均有相关产品计划在2026-2027年问世，这些设备有望通过语音对话和上下文信息捕捉部分取代智能手机功能 [7]