核心观点 - 公募基金业绩比较基准新规强化了基准的表征和日常约束作用，预计2026年下半年将有相当比例的权益类公募基金需要调整业绩基准 [1][15][16] - 报告构建了独家的“选择基准工具表”，从六大维度系统评估并筛选最适合的业绩基准 [1][8][16] - 以国投瑞银新丝路为案例分析，综合评估后认为其最适合参照的业绩基准是中证800，其他备选包括国证1000、中证A500、中证500、中证全指等 [1][8][38] 公募基金业绩基准改革背景 - 2025年10月31日，证监会发布《公开募集证券投资基金业绩比较基准指引（征求意见稿）》，基金业协会同步发布操作细则 [15] - 业绩比较基准要素分为一类库（69只指数）和二类库（72只指数），一类库纳入市场表征性强、认可度高的指数 [15] - 新规设置1年过渡期，要求存量产品在规定施行起1年内调整不符合规定的业绩基准 [16] - 基准跟踪监控指标包括信息比率、跟踪误差、超额收益、股票配置偏离限额等，托管人需定期向证监会报送相关指标 [15][16] 选择基准工具表的六大评价维度 维度一：跑赢胜率 - 指标为基金相对于基准的年跑赢率，即基金自成立以来跑赢比较基准的年度数量占比，理想目标是年跑赢率越高越好 [2][17] - 国投瑞银新丝路相对于全指医药和800医卫的年跑赢率最高，均为90%，相对于中证800等14只基准的年跑赢率也达到80% [17] 维度二：跑赢含金量 - 指标为业绩基准的夏普比率，理想目标是夏普比率越高越好，战胜高夏普比的“聪明基准”更能体现基金的超额能力 [3][19] - 2020年至今的近5年数据中，内地资源、CS新能车、芯片产业等指数的夏普比率较高（均在0.5以上），而800医卫、恒生消费等指数的夏普比率较低（均在0.1以下） [19] 维度三：匹配程度 - 指标为基金与业绩基准的相关性，理想目标是相关性越高越好，高相关性说明基准和基金经理投资习惯的匹配度高 [4][21] - 国投瑞银新丝路与深证综指的相关性最高（0.91），与中证全指、中证500、中证800等28个基准的相关性也较高（均在0.8-0.9之间） [22] 维度四：跑赢程度 - 指标为基金的平均年化超额收益率，理想目标是平均年化超额越高越好，直接衡量基金创造阿尔法的能力 [5][24] - 国投瑞银新丝路相对于800医卫、上证50、恒生消费等27个业绩基准的平均年化超额较高（均在10%及以上） [24] 维度五：超额稳定性 - 指标为基金相对于业绩基准的信息比率（平均超额/平均跟踪误差），理想目标是信息比率越高越好，体现超额收益的稳定性 [6][28] - 国投瑞银新丝路相对于300成长和消费服务的信息比最高（均超过1.0），相对于中证800等34个基准的信息比也较高（均在0.5-1.0之间） [28] 维度六：配平压力 - 指标为基金相对于业绩基准的行业总偏离度，理想目标是总偏离度越低越好，偏离度低意味着调仓成本和市场冲击小 [7][31] - 国投瑞银新丝路相对于中证1000、中证全指、中证800等15个业绩基准的总偏离度较低（均低于90%），配平压力较小 [31] 最优基准输出结果与评价 - 基于六大维度的加权综合评分，中证800为国投瑞银新丝路的理论最优业绩基准，其在跑赢胜率、匹配程度、跑赢程度、超额稳定性、配平压力五个维度均具明显优势 [38] - 截至2025年11月30日，2020年以来国投瑞银新丝路相对于中证800的累计超额收益为56.1%，相对于国证1000、中证A500、沪深300的累计超额收益分别为52.3%、51.8%、61.1% [38] - 评价维度的权重可根据基金的具体定位进行差异化调整，例如偏进攻风格的产品可赋予跑赢程度更高权重，偏稳健低波的产品可赋予匹配程度和配平压力更高权重 [38]

根据研报内容，现对其中涉及的量化模型与因子总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观评分模型**[7][19] * **模型构建思路**：基于多个宏观因子对各大类资产进行月度评分，以生成择时观点[19] * **模型具体构建过程**：模型涵盖9个宏观因子，分别为国内景气、国内货币、国内信用、国内通胀、全球景气、全球货币、全球通胀、美元、金融压力。每月对每个因子进行评分，评分取值为-1, 0, 1，分别代表负面、中性、正面。对于每类资产，将其相关的宏观因子评分加总，得到该资产的月度宏观评分。最后，根据总分值形成看多、谨慎等择时观点[19] 2. **模型名称：美股择时模型**[7][21] * **模型构建思路**：通过监测景气度、资金流、金融压力等分项指标来对美股进行中期择时[21][23] * **模型具体构建过程**：模型包含三个分项指标：景气度、资金流、金融压力。每个分项指标的数值计算为其在滚动5年时间窗口内的分位数。通过综合这些分项指标的状态来判断美股走势[21][23] 3. **模型名称：黄金择时模型**[7][25] * **模型构建思路**：综合避险货币、央行态度、财政压力、金融压力等多个分项指标构建综合择时指标，用于黄金择时[25][26] * **模型具体构建过程**：模型包含四个分项指标：避险货币、央行态度、财政压力、金融压力。将这些分项指标合成为一个综合的黄金择时指标。该指标的最新值为-0.54[25][26][28] 4. **模型名称：原油择时模型**[7][27] * **模型构建思路**：通过构建原油景气指数来反映原油基本面的好坏，从而进行择时判断[27][29] * **模型具体构建过程**：原油景气指数由五个分项指标合成：需求、库存、美元指数、投资者预期、宏观风险水平。本月原油景气指数读数为-0.1，回落至0轴以下[27][29][31] 5. **模型名称：大类资产配置模型**[3][32] * **模型构建思路**：根据量化配置信号分配各类资产的风险预算，并基于宏观因子体系调整组合的宏观风险暴露，得到最终的资产配置方案[3][32] * **模型具体构建过程**：模型首先根据量化信号（可能包括上述择时模型的观点）为每类资产分配风险预算。然后，利用宏观因子体系对组合的整体宏观风险暴露进行调整，通过优化过程计算出最终的资产配置权重。配置的资产包括中证800、标普500、黄金、铜、原油、10年国债、短融等[32][34] 模型的回测效果 1. **大类资产配置模型**，11月收益-0.2%[3][32]，最近1年收益12.2%[3][32]，最大回撤2.9%[3][32] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：国内景气因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估国内经济景气状况[19] 2. **因子名称：国内货币因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估国内货币环境状况[19] 3. **因子名称：国内信用因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估国内信用环境状况[19] 4. **因子名称：国内通胀因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估国内通胀状况[19] 5. **因子名称：全球景气因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估全球经济景气状况[19] 6. **因子名称：全球货币因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估全球货币环境状况[19] 7. **因子名称：全球通胀因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估全球通胀状况[19] 8. **因子名称：美元因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估美元走势状况[19] 9. **因子名称：金融压力因子**[19] * **因子构建思路**：作为宏观评分模型的组成部分，用于评估金融系统压力状况[19] 10. **因子名称：美股景气度分项因子**[21][23] * **因子构建思路**：作为美股择时模型的组成部分，用于评估美国经济景气度[21][23] 11. **因子名称：美股资金流分项因子**[21][23] * **因子构建思路**：作为美股择时模型的组成部分，用于评估市场资金流向[21][23] 12. **因子名称：美股金融压力分项因子**[21][23] * **因子构建思路**：作为美股择时模型的组成部分，用于评估美国金融系统压力[21][23] 13. **因子名称：黄金避险货币分项因子**[25][26] * **因子构建思路**：作为黄金择时模型的组成部分[25][26] 14. **因子名称：黄金央行态度分项因子**[25][26] * **因子构建思路**：作为黄金择时模型的组成部分[25][26] 15. **因子名称：黄金财政压力分项因子**[25][26] * **因子构建思路**：作为黄金择时模型的组成部分[25][26] 16. **因子名称：黄金金融压力分项因子**[25][26] * **因子构建思路**：作为黄金择时模型的组成部分[25][26] 17. **因子名称：原油需求分项因子**[27][31] * **因子构建思路**：作为原油景气指数的组成部分，用于评估原油需求状况[27][31] 18. **因子名称：原油库存分项因子**[27][31] * **因子构建思路**：作为原油景气指数的组成部分，用于评估原油库存状况[27][31] 19. **因子名称：原油美元指数分项因子**[27][31] * **因子构建思路**：作为原油景气指数的组成部分，用于评估美元指数对原油的影响[27][31] 20. **因子名称：原油投资者预期分项因子**[27][31] * **因子构建思路**：作为原油景气指数的组成部分，用于评估投资者对原油的预期[27][31] 21. **因子名称：原油宏观风险水平分项因子**[27][31] * **因子构建思路**：作为原油景气指数的组成部分，用于评估宏观风险水平对原油的影响[27][31] 因子的回测效果 （报告中未提供单个因子的独立测试结果）

年度策略核心观点 - 持续看好2026年通信板块机会，聚焦算力、红利（运营商）、战力（卫星互联网）三大板块[11] - 全球AI保持高景气，应用侧持续发力，投资端有望持续加大投入，硬件端英伟达GB300等超节点方案加速发货，ASIC出货有望明显放量，国内超节点渗透率有望快速提升[11] - 电信运营商创新业务更高增速+占比提升，卫星/算力业务有望贡献新弹性，根据2025年11月5日收盘价计算，中国移动/电信/联通港股2025年预期股息率约6.3%/5.5%/5.1%，A股预期股息率约4.6%/4.2%/3.3%[11] - 国内商业航天有望迎来快速发展，天龙三号、朱雀三号、引力二号等大型民营商业火箭首飞在即，低轨卫星组网有望加速[11] 经营风险 - AI需求增速不及预期：若宏观经济复苏乏力，企业数字化预算收紧，企业级AI解决方案付费转化速度可能慢于预期；消费端AI应用用户付费习惯尚未完全养成，产品体验迭代不及预期可能影响付费率提升节奏[13] - AI硬件竞争格局恶化：全球科技公司加大AI资本开支，有生产制造研发能力的厂商争相布局，加大AI领域新产品研发创新，同时吸引其他行业厂商布局AI相关业务，市场竞争加剧超预期[19] - 卫星互联网投入不及预期：卫星互联网资本开支主要由财政、银行授信、民间资本等组成，资金体量、运作方式、到位节奏存在不确定性，产业链有待成熟，投资侧短期可能面临紧张[24] 重点个股风险排雷 - 中国移动、中国电信、中国联通：需关注行业竞争加剧及技术迭代投入超预期风险，若在卫星通信、算力网络等新兴领域的竞争投入或技术研发支出超出预期，可能挤压利润空间[30] - 中际旭创：需关注800G竞争格局加剧导致毛利率下滑风险，多家公司相继推出800G相关产品，竞争对手技术水平提高可能影响公司毛利率[32] - 上海瀚讯：需关注卫星互联网发展不及预期风险，国内低轨卫星互联网尚处建设前期，技术有待进一步成熟，火箭所需数量较多，项目体量所需投入大[34][36] - 英维克：需关注市场竞争加剧导致毛利率下滑及海外市场拓展不及预期风险，国内主流服务器厂商及温控厂商均在液冷不同环节积极布局，海外大客户供应链相对封闭[38][39] - 科创新源：需关注AI液冷业务拓展不及预期及东莞兆科收购进展不及预期风险，AI液冷板业务格局尚未稳定、客户需求尚未明确，收购事宜涉及跨境并购及境内外审批程序[40][41] - 瑞可达：需关注AI/机器人业务商业化落地不及预期风险，AI产品需通过客户场景化测试、定制化调整，验证过程存在不确定性；机器人行业处于渗透率提升初期，技术迭代快[43][44]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本报告在原有交易性择时体系基础上进行多资产扩展 自9月以来交易性择时策略体现出右侧确认与趋势跟随框架下的稳健性 本次迭代引入权益、黄金与商品择时信号 有望提升利率交易方向识别的有效性、降低择时失真与回撤水平 未来策略优化将增强空头过滤功能 并加强复合信号在震荡阶段的稳定性 [1] 根据相关目录分别进行总结 交易性择时信号回顾 - 2025年9月以来 交易性择时在趋势性行情阶段表现突出 六类信号在第一轮利率下行周期中频繁触发 形成显著看多信号 复合信号在9月中旬至10月底连续出现 实现对长端利率下行行情较高覆盖度 [11] - 11月下旬市场回调 策略未及时给出反向信号 因模型以趋势跟随和右侧确认为核心 不承担主动做空判断功能 信号减少、降低暴露度可规避震荡区间过度交易风险 [11] - 自9月以来 交易性择时策略多头识别能力较好 对趋势行情覆盖度高 对阶段性回调反应偏弱 未来策略优化方向为增强反转识别与空头过滤功能 加强复合信号在震荡阶段的稳定性 [11] 多资产维度下的利率交易择时的辅助作用 交易性择时在权益市场的应用及作用 - 交易性择时模型可对不同股指择时 也可用其结果辅助利率择时 “看股做债” 可规避利率择时最大回撤 股票上涨使债券利率面临上行压力 回调则推动债券价格上行 [16] - 胜率模型可推广至股指交易 纳入股指趋势能提前捕捉债券收益率变动节奏 实现对债市交易的风险缓释与收益增强 [16] - 引入权益信号可在债券端趋势未完全确认前进行额外过滤 股市上行 债券做多信号收敛 回调则加强债券端做多倾向 “看股做债” 有望提高债券交易的卡玛比率 [18] 交易性择时在商品市场的应用及作用 伦敦金 - 交易性择时模型在伦敦金上有稳定的趋势识别与结构过滤能力 能提炼有效方向性信息 交易天数与持仓节奏稳定 黄金可作为债券风险识别的重要 “外生信号” [20] - 伦敦金在多资产框架中承担 “宏观验证因子” 角色 趋势走强与利率多头逻辑协同 走弱则对利率多头构成约束 作为外部过滤因子可提升模型方向确认能力 增强信号执行稳定性 [20] 伦敦铜、布伦特油、玻璃、焦煤、螺纹钢 - 伦敦铜对工业生产、制造业订单与全球需求变化敏感 铜价上行推升利率 走弱对利率多头形成验证 可作为利率趋势的 “周期过滤器” [21] - 布伦特原油是通胀与货币政策传导的 “中介角色” 油价上行带动利率抬升 回落则使利率下行 引入原油趋势可提前识别通胀预期变动方向 [21] - 螺纹钢、焦煤、玻璃等品种反映地产与基建链条政策节奏 是国内宏观动能的高频指示器 商品价格上行使债券收益率上升 价格弱势使债券价格受益 商品市场能提供更细化、更前置的宏观信号 [23] “每日一图” 图标构成与解读方法 - 本次图表右侧新增 “当日已触发入场信号资产” 指标 构建更全面的利率交易择时框架 参考多资产交叉验证体系 目的是补充利率端信号 减少回撤 增强策略稳健性 提高卡玛比例 [24] - 股票维度 标注当日权益市场趋势触发信号 股市上行 对债券多头信号过滤 转弱则增强利率多头趋势确认 [24] - 黄金维度 新增展示伦敦金趋势触发情况 黄金趋势走强与利率多头协同 走弱则约束债券多头 有助于过滤短期噪声 提高信号稳定性 [26] - 商品维度 新增伦敦铜、布伦特原油及国内黑色与建材品种趋势触发 这些品种对工业需求、通胀预期、国内宏观动能敏感 加入商品趋势可提前识别利率方向 提高策略宏观适应性 [26]

市场总览 - 12月2日上证指数下跌0.42%，沪深300下跌0.48%，科创50下跌1.24%，中证1000下跌1%，创业板指下跌0.69%，恒生指数上涨0.24% [3][4] - 12月2日表现最好的行业是石油石化（+0.71%）、轻工制造（+0.55%）、家用电器（+0.43%）、建筑材料（+0.32%）、通信（+0.27%），表现最差的行业是传媒（-1.75%）、有色金属（-1.36%）、计算机（-1.34%）、医药生物（-1.23%）、电力设备（-1.18%） [3][4] - 12月2日全A总成交额为16073亿元，南下资金净流入41.01亿港元 [3][4] 公司深度研究：银轮股份（002126） - 银轮股份是国内热管理老将，主业稳健，乘用车受益于新能源渗透率提升，商用车及非道路领域有望迎来行业修复及海外客户突破 [5] - 公司拓展AI液冷及具身智能机器人等新兴领域，数据中心液冷渗透率加速提升并实现客户突破 [5] - 预计2025-2027年公司营业收入为152.11亿元、179.52亿元、209.78亿元，归母净利润为9.73亿元、12.55亿元、15.77亿元，每股盈利为1.15元、1.49元、1.87元 [5] 公司点评：杭氧股份（002430） - 杭氧股份是中国工业气体龙头，行业处于周期底部，2025年气体价格已触底回升，未来业绩有望拐点向上 [6] - 公司加速布局可控核聚变领域，与安徽聚变新能等头部客户合作，打开第二成长曲线 [6] - 管道气业务具防御属性，2024年总制氧量累计签单量350万Nm³/h，同比增长8.6%，远期第三方存量市场份额有望达30-40% [7] - 零售气业务具进攻属性，截至2025年10月工业气体综合气价为469元/吨，同比提升1.5%，但价格较2021年最高点跌幅76%，未来经济复苏潜在弹性大 [7] - 预计2025-2027年公司营业收入为150.53亿元、171.37亿元、195.61亿元，归母净利润为10.67亿元、12.98亿元、15.13亿元，每股盈利为1.09元、1.33元、1.55元 [8] 行业策略：能源金属 - 锂行业预计2026年后进入供需偏紧状态，锂价易涨难跌，有望突破10万元/吨 [9] - 下游储能需求超预期有望带动能源金属行业反转 [9] 深度研究：绿色算力 - 绿色算力短期重点关注液冷技术（PUE可降至1.2以下）、高效算法与模型架构（如MoE模型降低训练成本90%）、高密度服务器与高带宽内存（HBM带宽提升至9.6GB/s） [11][12] - 长期持续关注“源网荷储”一体化系统与绿电直连、电算协同调度平台以及边缘计算与能碳大模型 [11] - 绿色算力正从单纯能效优化转向“算力-电力-碳力”系统协同，AI大模型训练耗电倒逼绿色转型（如GPT-4单次训练相当于43万户家庭年用电量） [11][12] - 电费占数据中心运营成本40%以上，国产芯片如壁仞BR100能效比达1.86，接近国际水平 [12] 宏观专题：11月经济前瞻 - 预计11月经济运行呈现生产稳中有韧性，服务业景气放缓，工业增加值保持中高速区间 [13] - 需求端偏疲软，社零增速继续回落，1-11月固定资产投资累计为负，制造业小幅正增长，基建低位徘徊，房地产投资大幅下行 [13] - 出口在开拓非美市场和中美经贸磋商改善预期支撑下保持小幅正增长，进口温和回升 [13] - 价格端CPI同比仅小幅正增长，PPI仍为负但跌幅收窄，社融和信贷新增规模均处偏弱水平，反映实体融资需求不足 [13][14]

投资评级 - 报告对腾讯控股维持“买入”评级，目标价为794.73港币/股，相较于当前股价存在约30%的上涨空间 [5][7] 核心观点 - 报告看好公司游戏业务在新品周期驱动下的成长性，同时认为视频号广告业务仍具高景气度，有望成为业绩主要增量来源 [1] - 公司25Q3业绩表现稳健，游戏业务增长强劲，AI技术全面渗透广告与云业务，小程序“苹果税”协议落地中长期有望打开支付空间 [1][3][4] 游戏业务 - 25Q3网络游戏收入（不含社交）达636亿元，同比增长23% [1] - 本土市场游戏收入428亿元，同比增长15%，高于市场预期，主要得益于《三角洲行动》的贡献及存量游戏收入增长，《三角洲行动》于本季度位居行业流水前三 [1] - 国际市场游戏收入208.0亿元，同比增长43%，大幅高于市场预期，主要得益于《皇室战争》DAU和流水在2025年9月创新高，以及《PUBG: MOBILE》收入增长和新游《消逝的光芒》贡献 [1][2] - 预计2025-2027年游戏业务营收分别为2372亿元、2657亿元、2912亿元，毛利率维持在60%左右 [5] 广告业务 - 25Q3营销服务收入362亿元，同比增长20.8%，主要由eCPM提升和广告库存扩容驱动 [4] - 公司升级广告平台推出“AI营销PLUS”，通过AI实现定向、出价、投放自动化和创意优化，提升广告主ROI [4] - 视频号具备较大的流量和广告库存增长空间，是驱动广告业务高速增长的关键产品 [4] 小程序与支付 - 苹果与腾讯就微信小游戏支付抽成达成15%协议，虽短期可能使原有佣金规避方法失效，但长期有望规范并促进小程序端支付发展 [3] - 协议落地有望解决当前小程序支付需跳转、过程繁琐及同道具不同价的问题，若实现同质同价且小程序渠道抽成低于App渠道，将利好支付业务 [3] 财务预测与估值 - 预测公司2025-2027年营业收入分别为7487.64亿元、8352.46亿元、9218.96亿元，同比增速分别为13%、12%、10% [5] - 预测公司2025-2027年经调整净利润分别为2661.64亿元、2932.12亿元、3215.13亿元，同比增速分别为20%、10%、10% [5] - 采用分部估值法，对游戏业务给予25倍P/E，对广告与其他业务给予22倍P/E，得出目标价 [5][6] - 预计2025-2027年广告与其他业务营收分别为5115亿元、5695亿元、6307亿元，对应经调整净利润分别为2069亿元、2268亿元、2487亿元 [6]

投资评级 - 投资评级为“买入”，并维持该评级 [6][10] 核心观点 - 杭氧股份是中国工业气体龙头，兼具“周期”与“成长”双重属性，是纯内需标的 [1] - 气体行业当前处于周期底部，未来业绩有望迎来拐点向上 [1] - 公司加速布局可控核聚变领域，与安徽聚变新能等头部客户合作，打开第二成长曲线 [1][3] 业务板块分析 管道气业务 - 管道气业务具有“防御”属性，商业模式稳定，受宏观经济波动较小 [2] - 2024年公司总制氧量累计签单量达350万 Nm³/h，同比增长8.6%（30万 Nm³/h），为未来管道气量稳步增长提供保障 [2] - 在国产替代趋势下，公司第三方供气市场存量份额有望从2021年的9%提升至远期的30-40% [2] - 行业周期底部为龙头公司提供了项目收并购机会（如盈德气体），增强成长潜力 [2] 零售气业务 - 零售气业务具有“进攻”属性，当前气价处于历史底部，未来经济复苏潜在弹性大 [3] - 截至2025年10月，工业气体综合气价为469元/吨，同比提升1.5%，但价格仍处于历史分位数的9%，较2021年最高点下跌76% [3] - 公司培育电子特气等新增长点，实现氖氦氪氙制取储运应用一体化 [3] 可控核聚变设备业务 - 低温系统是保障超导磁场运行的核心，价值量高、技术壁垒强 [3] - 公司于2025年10月中标安徽聚变新能低温氮系统，彰显技术实力 [3][18] - 核聚变行业未来成长空间大、国产替代动力强，将打造公司第二成长曲线 [3] - 公司在可控核聚变领域持续布局，包括2025年11月投资设立相关产业基金，2025年9月成为安徽省聚变产业联合会成员等 [18] 行业前景与市场定位 - 中国工业气体市场总需求近2000亿元，但人均气体消费量仅为西欧、美国等发达国家的30-40%，未来仍有较大增长空间 [5] - 第三方外包市场快速增长，预计外包比例将从2021年的41%提升至2025年的45% [5] - 杭氧股份作为国内工业气体龙头，受益于国内行业需求增长、市占率提升及盈利能力提升，远期成长空间巨大，有望逐步迈向“中国的林德” [5] 盈利预测与估值 - 预计2025-2027年公司归母净利润分别为10.7亿元、13.0亿元、15.1亿元，同比增速分别为16%、22%、17% [10][12] - 对应PE分别为24倍、20倍、17倍 [10][12] - 2025-2027年预计营业收入分别为150.53亿元、171.37亿元、195.61亿元，同比增速分别为10%、14%、14% [12] - 公司当前估值低于海外气体公司平均值（PE 25倍），也低于部分国内可比公司 [13]

宏观经济表现 - 预计11月规模以上工业增加值同比增速为5.3%，显示生产端有韧性[2][15] - 预计11月社会消费品零售总额同比增速为2.7%，较前值2.9%回落0.2个百分点[2][18] - 预计1-11月全国固定资产投资累计同比下降2.3%，其中制造业投资增长1.7%，广义基建增长0.5%，房地产开发投资下降15.3%[3][20] 外贸与价格 - 预计11月出口增速为3.3%，进口增速为2.5%[6][58] - 预计11月CPI同比增速为0.6%（前值0.2%），PPI同比降幅收窄至-1.9%（前值-2.1%）[7][61] 金融与就业 - 预计11月人民币贷款新增3000亿元，同比少增2800亿元；社融新增2.2万亿元，同比少增约342亿元[9][75] - 预计11月M2增速回落0.2个百分点至8.0%，M1增速回落0.9个百分点至5.3%[9][81] - 预计11月全国城镇调查失业率为5.1%，与前值持平[8][69] 政策与资产配置 - 5000亿元新型政策性金融工具已全部投放，重点支持数字经济、人工智能等领域[5][30][38] - 四季度A股市场预计由科技成长向低波红利切换，债券市场利率趋于下行[2]

市场总览 - 12月1日上证指数上涨0.65%，沪深300上涨1.1%，科创50上涨0.72%，中证1000上涨0.72%，创业板指上涨1.31%，恒生指数上涨0.67% [3] - 12月1日表现最好的行业是有色金属（+2.85%）、通信（+2.81%）、电子（+1.58%）、商贸零售（+1.41%）、社会服务（+1.35%），表现最差的行业是农林牧渔（-0.43%）、环保（-0.23%）、房地产（-0.06%） [3] - 12月1日全A总成交额为18894亿元，南下资金净流入21.48亿港元 [3] 煤炭行业年度策略 - 核心观点为中枢抬升，价值优先，展望2026年国内经济维持平稳，需求增长可期，供给在限产和保供之间平衡，煤炭价格中枢抬升 [4] - 预计动力煤均价800-850元/吨，焦煤均价1500-1700元/吨 [4] - 驱动因素包括煤炭需求增长、天气变化、煤炭库存变化等，与市场差异在于供需决定库存，库存决定价格，供给在限产和保供之间平衡，煤炭中枢显著上移 [4] 纺织服饰行业年度策略 - 核心观点为看好出口链及内需稳增长龙头，市场看法是纺服缺乏板块性向上催化 [5] - 观点变化包括坚定看好出口链需求复苏，内需细分赛道不乏成长亮点 [5] - 出口链驱动因素来自去库带来的低基数以及海外目前需求整体景气的稳定，内需驱动因素来自挖掘细分场景（如跑步、户外、家纺睡眠）的增长潜力 [5] - 与市场差异包括针对全球近3年纺服景气更迭进行复盘，通过分析海外行业及龙头库存情况分析出口链景气向上的动力，详细解读内需稳成长标的逻辑 [5] 传媒互联网行业点评 - 截至2025年12月1日凌晨，《疯狂动物城2》上映5日累计票房超19.4亿，票房表现超预期 [6] - 该事件利好影视发行、院线、IP衍生品及联名合作品牌 [6] - 投资机会重点关注主发行方中国电影及华夏电影（上海电影为华夏电影核心股东，持股比例11%），院线影投包括万达电影、横店影视、上海电影等，IP衍生品包括泡泡玛特（系列盲盒）、名创优品（系列盲盒）、实丰文化、姚记科技（关联公司闪魂）等 [7] - 催化剂为《疯狂动物城2》票房超预期 [7]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如“增持”、“中性”等）[1] 核心观点 - 绿色算力正从单纯能效优化转向“算力-电力-碳力”系统协同，是未来若干年科技与能源交叉领域的核心赛道[1] - 短期重点关注液冷技术的改造推进、高效算法与模型架构以及高密度服务器与高带宽内存[1] - 长期持续关注“源网荷储”一体化系统与绿电直连、电算协同调度平台以及边缘计算与能碳大模型[1] 算力侧：算法、设备、载体的角色 绿色算法 - 绿色算法构成AI算力能效优化的底层逻辑，通过紧凑架构设计、高效训练策略、高效推理技术和高效数据使用实现优化[2] - DeepSeek采用专家混合（MoE）架构，仅用600万美元成本开发出DeepSeek-V3模型，显著降低训练开销[2] - 推测解码、KV缓存压缩等技术已成为GPT-4、Claude 3.5等主流模型降低平均响应功耗的关键创新路径[2] - 推理工作负载占比从2024年的65%预计提升至2028年的73%[32] - 高效训练策略包括计算压缩、存储减负和通信协同，如Flash Attention将O(n²)的注意力机制重写以降低能耗[43][45] 数据中心硬件设备 - 数据中心硬件设备是能耗产生的核心，IT设备系统功耗约占算力中心总功耗的45%[68] - 英伟达Blackwell架构芯片优势显著，GB200能效比达1.85；国产芯片中壁仞BR100能效比达1.86，表现突出[2][80][81] - 服务器向高密度化发展，ARM等精简指令集架构、整机柜高密度集成、智能功耗封顶与动态调频是主要方向[2] - 全球数据中心IT负载预计从2024年的68GW激增至2030年的174GW，2025-2030年间新增106GW，年均增长17.7GW[68] - 存储方面，HBM通过TSV垂直堆叠提供超高带宽，SK海力士1β制程配合MR-MUF封装技术使HBM3E传输速率提升50%[2] 数据中心运营载体 - 数据中心运营载体是能耗管控的核心，冷板式液冷PUE可降至1.3以下，浸没式液冷PUE更可达1.2以下[2] - AI驱动的DCIM系统通过3D可视化、数字孪生与负荷预测实现实时能效调优与智能运维[2] - 余热回收技术中，风侧、热泵与水侧三类系统已成熟应用，北方地区采暖投资回收期可缩短至5年以内[2] - 数据中心模块化与预制化可显著缩短建设工期50%以上，并能有效降低建筑垃圾、施工用水的产生[2] 能源侧：算力的尽头是电力 电力供应与结构 - 美国数据中心耗电占全球45%，电力制约显著；中国数据中心煤电占比约70%，需加快能源结构转型[2] - “东数西算”八大枢纽布局、“源网荷储”一体化微电网、绿电直连专线等创新模式优化能源配置[2] - 腾讯怀来数据中心成为国内首个“风光储”一体化并网项目[2] 储能技术 - 储能方面，磷酸铁锂电池主导电化学储能迭代，宁德时代“算力专用电池”体积能量密度提升30%[2] - 物理储能中江苏建成200MW飞轮储能阵列，数字孪生技术优化充放电策略使利用率提升至73%[2] 应用侧：AI+实现各行业各维度绿色赋能 行业减碳效果 - AI算力推动使能行业减碳，尤其聚焦AI+能源的反哺，推动四大使能行业的减碳比例：电力（12%-22%）、工业（13%-22%）、交通（10%-33%）、建筑（23%-40%）[2][3] - 能源垂式大模型如智子熹源通过MoE架构以1/10成本替代传统专家团队[3] - 人工智能物联网平台如远景EnOS实现全球845GW能源资产管理[3] 边缘计算与虚拟化 - 边缘计算推动大模型向网络边缘迁移，降低延迟并提升隐私保护[3] - 这些技术发展正在对经济社会的消费模式、生产方式、信息流动与生活方式产生全面而深远的系统性影响[3] - 全球经济向“虚拟化增值”模式深刻转型，有望进入资源强度持续下降的新发展阶段[3]