报告行业投资评级 - 行业评级为“增持”[5] 报告的核心观点 - 对公业务是上市银行扩表和盈利的主要驱动，零售业务较为承压[5] - 资金业务是2025年上市银行利润增长的主要来源，同比+17.5%[5][21] - 零售部门营收贡献最高（43.7%），但增长承压，2025年同比-2.6%[5][12] - 对公部门利润贡献反超零售，2025年三大板块利润总额占比为46.4%、30.5%和20.6%[5] 资产端：扩表主要由对公、资金业务承接 - 2025年末39家上市银行对公、零售、资金业务资产占比分别为41.1%、19.3%、36.9%[5][7] - 对公资产同比增速+10.8%，零售资产同比增速+1.5%，资金资产同比增速+14.1%[5][8] - 对公业务：紫金银行（57.0%）、无锡银行（52.9%）、江阴银行（51.9%）、成都银行（51.2%）对公业务占比超五成[7] - 零售业务：常熟银行零售资产占比35.3%，为上市银行最高[7] - 资金业务：渝农商行资金业务资产占比55.7%，为上市银行最高[7][9] - 对公资产增速领先的银行包括西安银行（+34.6%）、紫金银行（+34.0%）、厦门银行（+32.5%）、江苏银行（+31.5%）、宁波银行（+31.2%）、重庆银行（+29.7%）[8] - 零售资产增速靠前的包括贵阳银行（+10.1%）、郑州银行（+8.0%）、成都银行（+5.3%）、农业银行（+4.8%）[8] - 20家银行零售部门资产同比下滑[8] - 资金业务增速靠前的包括兰州银行（+43.3%）、北京银行（+31.3%）、江苏银行（+29.1%）、青岛银行（+25.9%）、建设银行（+22.9%）[9] 利润表：业务分化加剧，零售较为承压 营收：零售部门贡献最为突出，但增长承压 - 2025年39家上市银行对公、零售、资金业务营收占比分别为40.7%、43.7%和12.3%[5][11] - 对公营收占比排名前列的银行几乎全部为城商行，上海银行（77.5%）、重庆银行（72.6%）、贵阳银行（68.3%）、杭州银行（64.6%）[11] - 零售营收占比居前的包括邮储银行（65.5%）、招商银行（56.6%）、常熟银行（54.4%）、农业银行（52.8%）[12] - 资金营收占比排名前列的包括苏农银行（38.9%）、兰州银行（31.1%）、郑州银行（30.7%）、张家港行（30.4%）[12] - 2025年39家上市银行营收增速同比+1.5%，对公、零售、资金业务分别同比+2.4%、-2.6%、+11.7%[12] - 对公收入增长较快的银行包括西安银行（+64.8%）、紫金银行（+32.9%）、宁波银行（+23.5%）、张家港行（+19.2%）[13] - 零售营收增速TOP包括南京银行（+33.1%）、江阴银行（+29.5%）、郑州银行（+21.7%）、杭州银行（+19.8%）[13] - 张家港行、紫金银行、浙商银行、平安银行、北京银行、上海银行2025年零售收入下滑超10%[13] - 资金业务营收增长较快的包括农业银行（+175.1%）、沪农商行（+48.9%）、郑州银行（+26.5%）、邮储银行（+23.5%）[14] 对公部门营收结构 - 2025年33家上市银行公司业务收入中，净利息收入、手续费及佣金净收入和其他收入占比分别为84.2%、12.0%和3.8%[16] - 净利息收入占比前三为贵阳银行（100.5%）、重庆银行（98.6%）、江阴银行（98.3%）[16] - 手续费及佣金净收入占比前三为工商银行（16.4%）、光大银行（14.0%）、建设银行（13.7%）[16] - 国有行中收占比合计达到13.3%，高于股份行的11.2%和城农商行的4.7%[16] 零售部门营收结构 - 2025年33家上市银行零售业务净利息收入、手续费及佣金净收入和其他收入占比分别为84.6%、12.0%和3.4%[18] - 城农商行零售净利息收入占比达到94.7%和94.8%，高于国有行的84.4%和股份行的77.4%[18] - 手续费及佣金净收入占比超20%的银行包括招商银行、民生银行、光大银行、交通银行[18] 利润：资金业务为2025年增长主要驱动 - 2025年39家上市银行对公、零售、资金业务利润总额占比分别为46.4%、30.5%和20.6%[5][20] - 利润总额占比较高的对公银行包括上海银行（101.3%）、重庆银行（98.8%）、民生银行（88.7%）、浙商银行（86.0%）[20] - 零售利润总额占比高的银行包括招商银行（50.7%）、农业银行（49.7%）、青农商行（46.9%）、常熟银行（45.2%）[21] - 资金业务利润总额占比较高的银行包括兰州银行（75.3%）、光大银行（51.2%）、西安银行（44.7%）、郑州银行（44.4%）[21] - 2025年39家上市银行利润总额同比+0.5%，对公、零售、资金业务分别同比-3.6%、-3.8%、+17.5%[21] - 对公利润增速排名靠前的包括西安银行（同比大增15倍）、渝农商行（+120.6%）、兰州银行（+105.4%）、张家港行（+99.4%）[22] - 零售利润增速领先的银行有平安银行（+804.5%）、南京银行（+282.8%），下滑明显的包括兰州银行（-76.9%）、北京银行（-51.0%）、邮储银行（-47.4%）[22] - 资金业务利润增速较高的银行包括农业银行（+251.5%）、青岛银行（+97.7%），下滑明显的包括北京银行（-87.5%）、重庆银行（-81.6%）、苏州银行（-61.4%）[23] 创收效率：零售具备更高息差水平，但对公ROA更高 - 2025年39家上市银行对公、零售、资金部门测算息差均值分别为1.95%、3.24%、0.11%[25] - 城商行对公业务息差平均2.26%，农商行零售部门息差平均3.84%[25] - 对公息差较高的银行包括西安银行（2.86%）、重庆银行（2.85%）、常熟银行（2.80%）、杭州银行（2.73%）[25] - 零售息差较高的包括江阴银行（5.58%）、紫金银行（4.58%）、南京银行（4.48%）、贵阳银行（4.34%）、常熟银行（4.29%）[25] - 2025年39家上市银行对公、零售、资金部门测算ROA均值分别为1.10%、0.80%、0.53%[26] - 城商行和农商行对公ROA平均1.17%、1.14%，农商行和大型银行零售ROA平均1.24%、1.18%[26] - 对公ROA突出的包括重庆银行（1.75%）、沪农商行（1.74%）、瑞丰银行（1.60%）[26] - 零售ROA突出的包括招商银行（2.50%）、贵阳银行（2.37%）、沪农商行（1.87%）、紫金银行（1.81%）、农业银行（1.80%）、建设银行（1.79%）[27] - 2025年有6家银行零售业务测算ROA为负值[27] - 同时具备高息差与高ROA的零售银行包括招商银行（息差3.87%/ROA2.50%）、贵阳银行（4.34%/2.37%）、沪农商行（3.67%/1.87%）、农业银行（3.68%/1.80%）、建设银行（3.38%/1.79%）、常熟银行（4.29%/1.68%）[27]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业整体投资评级，但通过投资建议部分暗示了积极看好的态度 [88] 报告的核心观点 - 计算机产业正经历新一轮范式变迁与价值再分配，AI的出现有潜力打破专业软件壁垒，同时将硬件推回聚光灯下 [7][10] - 算力为核心的硬件产业链持续高景气，应用端价值能否接棒是基础设施投资延续的关键 [54] - 模型能力快速提升，“单位智能”价格快速下降，价值创造飞轮加速转动 [56][60][63] - 产业价值重心正加速向应用层迁移，金融、医疗、具身智能与AI4S等场景率先形成规模化落地 [73][75][79][81] 根据相关目录分别进行总结 1 计算机产业或在经历又一次范式变迁与价值再分配 - 计算机产业早期软硬一体、强项目化，硬件是瓶颈 [9][10] - 摩尔定律推动硬件标准化与算力云化后，软硬分离、垂直软件价值凸显 [9][10] - AI的出现有潜力再次打破专业软件壁垒，同时其对算力的高要求又将硬件推回聚光灯下 [7][10] - AI产业链可大体分为硬件与软件两部分，硬件以算力为核心，软件以大模型与应用为核心 [16] - 英伟达认为AI可以划分为五层“蛋糕”结构，自下而上分别为能源、芯片、基础设施、模型、应用 [16] 2 算力为基，重筑计算机产业硬件基石 2.1 硬件：算力产业链 - 算力产业链上游为算力基础硬件设施，中游为算力网络与平台，下游为应用场景与用户 [20] 2.1.1 芯片：支撑深度学习、模型训练和推理的核心 - 2025年全球AI芯片市场销售额达到1059.8亿美元，预计2032年将达到3956.4亿美元，2026-2032年期间年复合增长率为20.0% [23] - AI芯片可代表性分为五类，包括GPU类、ASIC类、FPGA类、NPU/其他专用类、类脑/新兴类 [23] - 国产芯片性能已有较大提升，摩尔线程MTT S4000单卡支持48GB显存和768GB/s的显存带宽 [24] - 壁仞科技BR100采用7nm制程，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上 [24] - 2025年中国云端AI加速器市场，中国本土芯片厂商拿下近41%的份额，英伟达市场份额近乎腰斩 [24] - 2026年中国高端AI芯片市场中，国产解决方案的份额将接近90% [24] - 国产AI算力正在形成两条路线：华为、寒武纪等国产AI加速芯片扩大供应，阿里、百度、腾讯等大型云服务商加快自研ASIC [24] - 生态仍然为“软约束”，全球CUDA开发者约590万，国产主流生态（华为CANN）开发者规模不足100万，起跑时间晚12年 [24] - 国产芯片实际推理性能（60% H100）低于纸面参数（80%），差距主要来自生态成熟度 [24] 2.1.2 服务器：从通用服务器到AI服务器 - AI服务器采用CPU+GPU/NPU异构架构，专注并行计算，需配备4~8张GPU/NPU加速卡 [26][28] - 2024年全球人工智能服务器市场规模预计为1251亿美元，2025年将增至1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元 [28] - 生成式人工智能服务器占比将从2025年的29.6%提升至2028年的37.7% [28] - 2026年一季度全球以太网交换机整体市场规模154亿美元，同比增长39.8% [33] - 面向AI超算、企业算力集群的高速数据中心交换机规模达100亿美元，同比增长61% [33] - 以太网交换芯片领域集中度较高，博通为全球龙头 [33] - 2020年中国商用以太网交换芯片市场，博通占61.7%份额，美满占20.0%，瑞昱占16.1%，盛科通信占1.6% [33] 2.1.2 超节点：超级计算节点，专门面向AI大模型训推场景 - 阿里云发布全新一代磐久AI Infra2.0 AL128超节点服务器，同等AI算力下推理性能可提升50% [37] - 昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）在2026年世界人工智能大会首次公开亮相，面向万亿级大模型训练与中心高并发推理场景 [37] - 华为超节点产品路线从Atlas 800（8卡/节点）发展到下一代CloudMatrix（千卡到万卡级） [36] 2.1.3 数据中心：从IDC到AIDC - 全球人工智能数据中心（AIDC）市场在2025年已形成约875亿美元的产业规模，较上一年度增长42.3% [41] - 预计到2030年，全球AIDC市场规模将突破3400亿美元，2025-2030年复合增长率维持在28.7%左右 [41] - IDC正从传统模式向AIDC升级，经历了网络中心、IT中心、云中心、算力中心四个阶段 [41] 2.1.3 数据中心：能耗挑战持续加剧，液冷重要性提升 - 2024年人工智能数据中心IT能耗达到55.1太瓦时，2025年将增至77.7太瓦时，是2023年能耗量的两倍 [45] - 2027年AI数据中心IT能耗将增长至146.2太瓦时，2022-2027年五年年复合增长率为44.8% [45] - 数据中心制冷技术逐渐向液冷发展 [45] - 2024年我国智算中心液冷市场规模达到了184亿元，较2023年同比增长66.1% [45] - 预计到2029年我国智算中心液冷市场将达到约1300亿元 [45] 2.1.3 数据中心：算电协同与绿电 - 算电协同指通过数字化技术、智能算法和通信网络，将算力基础设施与电力系统进行有机整合 [51] - 算电协同背景：人工智能发展驱动算力消耗增长，对应电力能耗快速增加；新能源装机量和发电量快速增长持续推高消纳压力 [51] - 更高层级的算电协同是建立两个调度系统之间的联动，形成动态机制 [51] 3 智能“降价”重构软件价值，各行业应用加速渗透 3.1 应用端价值能否接棒，将成为基础设施投资延续的关键 - 基础设施资本开支能否延续，最终取决于应用端能否把算力转化为收入、效率与现金流 [54] - 训练集群的回报依赖推理调用，推理调用依赖可付费应用 [54] 3.2 模型能力快速提升，RSI有望全面加速迭代进程 - 前沿模型可独立完成的任务边界快速扩张，模型以50%成功率独立完成的软件任务时长，自2019年以来约每7个月翻一倍 [59] - 2024年后翻倍周期或进一步缩短至约4个月 [59] - 递归自我改进（RSI）或将全面加速模型迭代进程，仅预训练算法效率提升即相当于每年约3倍的等效算力增长 [59] - Anthropic联合创始人JackClark判断，2028年底前出现RSI的概率约为60% [59] 3.3 “单位智能”价格快速下降，国产模型追赶前沿水平 - 国产模型的竞争力已从低价替代升级为“性能与成本同步追赶” [60] - DeepSeek、Kimi和GLM均支持百万级上下文 [60] - DeepSeek-V4-Pro-0813每任务成本为0.25美元（max强度），Kimi K3为0.84美元，GLM-5.3为0.68美元 [62] - Anthropic Claude Fable 5每任务成本为3.14美元，OpenAI GPT-5.6 Sol为1.23美元 [62] 3.4 智能性价比提升，价值创造飞轮提速 - 随着模型能力持续增强、调用成本快速下降，越来越多任务跨过ROI门槛 [63] - AI应用正由低复杂度辅助场景向研发设计、销售运营、供应链决策及行业专业流程延伸 [63] - 产品形态从单点工具升级为智能体，应用深度和使用频次同步提升 [63] 3.5 AI Native化：软件栈边界日益模糊，AgentHarness成为企业软件转型焦点 - 传统企业软件以人为操作主体，进入Agent时代，软件需要为智能体提供可调用、可治理的运行环境 [68] - 企业软件的竞争焦点由单点功能逐步转向Agent Harness [68] - Salesforce、SAP从业务应用入口切入自建Agent平台，Databricks从数据与运行环境切入，Palantir以Ontology连接业务语义、数据与执行 [68] 3.6 AI Native化：催生FDE等职位 - FDE（前线部署工程师）是深入客户现场，将具体业务需求转化为可运行、可复用平台能力的工程师 [72] - FDE是一种“现场共创+平台沉淀”的增长机制 [72] 3.7 金融AI：行业进入高速增长期，监管架构同步完善 - 2025年中国金融行业生成式AI市场规模达到17.40亿元人民币，同比增速高达90.4% [74] - 2025年金融行业大模型中标项目达587个，披露金额15.06亿元，银行业贡献近半数项目和超过75%的金额 [74] - 工商银行有500+AI应用，农业银行有200+智能体，建设银行有近400智能助手，交通银行有2500+智能助手 [74] - 蚂蚁数科Agentar在银行、证券、保险等机构落地超300个金融专业智能体 [74] - 阿里云推出金融级通用智能体平台“点金”，平头哥自研真武AI芯片在金融行业部署规模已突破10万卡，覆盖150余家主流金融机构 [74] - 2026年5月，中国人民银行与国家金融监督管理总局联合印发《金融领域大模型应用合规指引》 [74] - 2026年6月，国家金融监督管理总局印发《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，从七大方面提出32项要求 [74] 3.8 医疗AI：应用进程显著加速，智能体重构工作流+辅助临床决策 - 2025年AI+医疗应用软件市场规模达到35.4亿元人民币，预测到2030年将达到140.0亿元人民币，渗透率达44.7% [78] - 医疗大模型的准确率已从80%提到95% [78] - 行业竞争焦点将由单点功能转向智能体驱动的业务闭环，深入诊前、诊中、诊后流程 [78] 3.9 具身智能：人形机器人算法趋向多路线融合，整机从演示走向交付 - 报告提及具身智能，但未提供具体市场规模或数据 [79] 3.10 AI4S：辅助各领域科研突破，工具层快速进化 - AI正沿生命科学、数理推理、材料化学、科研智能体和算力平台等主线，重塑科学研究范式 [81] - 海外方面，Google DeepMind完成AlphaGenome，支持输入百万碱基DNA序列 [82] - 海外方面，Google DeepMind完成AlphaEvolve，在50余个开放数学问题中20%改进已知最优解 [82] - 海外方面，Microsoft Research完成MatterGen，按目标性质生成稳定无机材料 [82] - 国内方面，字节跳动Seed开源Protenix-v2，强化抗体-抗原结构预测 [82] - 国内方面，深度求索完成DeepSeekMath-V2，扩展测试算力下IMO 2025达金牌线 [82] - 国内方面，北京科学智能研究院、深势科技等发布DPA-3，首次系统性地验证了scaling law在LAM中的适用性 [82] - 国内方面，中科曙光与河南省科学院投用6万卡AI4S集群，接入国家超算互联网 [82] 4 投资建议 - 重点建议关注国产算力及配套产业链，如浪潮信息、紫光股份、冰轮环境 [88] - 建议重点关注国产AI应用链，如阿里链、腾讯链、字节链、华为链 [88] - 建议关注鼎捷数智、万兴科技、焦点科技、彩讯股份、商汤、赛意信息、汉得信息、金现代、广联达、明源云、金山办公、合合信息等 [88]

报告行业投资评级 - 行业评级为“增持”[5] 报告核心观点 - 对公业务是上市银行扩表和盈利的主要驱动，零售业务较为承压[5] - 资金业务是2025年上市银行利润增长的主要来源，但收入波动性较大[5][21] - 零售部门具备更高息差水平，但对公部门ROA更高[25][26] 资产端：扩表主要由对公、资金业务承接 - 2025年末39家上市银行对公、零售、资金业务资产占比平均数分别为41.1%、19.3%、36.9%[7] - 对公业务资产同比增速为+10.8%，零售业务为+1.5%，资金业务为+14.1%[8][9] - 对公资产增速领先的银行包括西安银行（+34.6%）、紫金银行（+34.0%）、厦门银行（+32.5%）、江苏银行（+31.5%）、宁波银行（+31.2%）、重庆银行（+29.7%）[8] - 零售资产增速靠前的包括贵阳银行（+10.1%）、郑州银行（+8.0%）、成都银行（+5.3%）、农业银行（+4.8%），20家银行零售部门资产同比下滑[8] - 资金业务增速靠前的包括兰州银行（+43.3%）、北京银行（+31.3%）、江苏银行（+29.1%）、青岛银行（+25.9%）、建设银行（+22.9%）[9] - 区域性银行对公业务占比普遍较高，紫金银行（57.0%）、无锡银行（52.9%）、江阴银行（51.9%）、成都银行（51.2%）对公业务占比超五成[7] - 常熟银行零售资产占比达35.3%，为上市银行最高[7] - 渝农商行资金业务资产占比55.7%，为上市银行最高，齐鲁银行、宁波银行、重庆银行、北京银行、杭州银行资金业务占比也在50%以上[7] 利润表：业务分化加剧，零售较为承压 营收：零售部门贡献最为突出，但增长承压 - 2025年39家上市银行对公、零售、资金业务营收占比分别为40.7%、43.7%和12.3%[11] - 39家上市银行营收增速同比+1.5%，其中对公、零售、资金业务分别同比+2.4%、-2.6%、+11.7%[12] - 对公营收占比排名前列的银行几乎全部为城商行，上海银行（77.5%）、重庆银行（72.6%）、贵阳银行（68.3%）、杭州银行（64.6%）占比较高[11] - 零售营收占比居前的包括邮储银行（65.5%）、招商银行（56.6%）、常熟银行（54.4%）和农业银行（52.8%）[12] - 资金营收占比排名前列的为苏农银行（38.9%）、兰州银行（31.1%）、郑州银行（30.7%）、张家港行（30.4%）[12] - 对公收入增长较快的银行包括西安银行（+64.8%）、紫金银行（+32.9%）、宁波银行（+23.5%）、张家港行（+19.2%）[13] - 零售营收增速TOP包括南京银行（+33.1%）、江阴银行（+29.5%）、郑州银行（+21.7%）、杭州银行（+19.8%）[13] - 农业银行2025年资金业务营收同比+175.1%，其他增长较快的包括沪农商行（+48.9%）、郑州银行（+26.5%）[14] 对公部门营收结构 - 33家上市银行公司业务收入中，净利息收入、手续费及佣金净收入和其他收入占比分别为84.2%、12.0%和3.8%[16] - 贵阳银行、重庆银行和江阴银行净利息收入占公司业务收入比例分别为100.5%、98.6%和98.3%，为上市银行前三[16] - 工商银行、光大银行、建设银行手续费及佣金净收入占比分别为16.4%、14.0%和13.7%，为上市银行前三[16] 零售部门营收结构 - 33家上市银行零售业务净利息收入、手续费及佣金净收入和其他收入占比分别为84.6%、12.0%和3.4%[18] - 城农商行零售净利息收入占比达到94.7%和94.8%，高于国有行的84.4%和股份行的77.4%[18] - 招商银行、民生银行、光大银行、交通银行等零售手续费及佣金净收入占比超20%[18] 利润：资金业务为2025年增长主要驱动 - 2025年39家上市银行对公、零售、资金业务利润总额占比分别为46.4%、30.5%和20.6%[20] - 39家上市银行利润总额同比+0.5%，其中对公、零售、资金业务分别同比-3.6%、-3.8%、+17.5%[21] - 对公利润总额占比较高的银行包括上海银行（101.3%）、重庆银行（98.8%）、民生银行（88.7%）、浙商银行（86.0%）[20] - 零售利润总额占比高的银行包括招商银行（50.7%）、农业银行（49.7%）、青农商行（46.9%）、常熟银行（45.2%）[21] - 资金利润总额占比较高的银行包括兰州银行（75.3%）、光大银行（51.2%）、西安银行（44.7%）、郑州银行（44.4%）[21] - 对公利润增速排名靠前的包括西安银行（由亏转盈，同比大增15倍）、渝农商行（+120.6%）、兰州银行（+105.4%）[22] - 零售利润增速领先的银行有平安银行（+804.5%）、南京银行（+282.8%）（由亏转盈）[22] - 资金利润增速较高的银行包括农业银行（+251.5%）（由亏转盈）、青岛银行（+97.7%）[23] 创收效率：零售具备更高息差水平，但对公ROA更高 - 2025年39家上市银行对公、零售、资金部门测算息差均值分别为1.95%、3.24%、0.11%[25] - 城商行对公业务息差普遍较高（平均2.26%），农商行零售部门息差更为突出（平均3.84%）[25] - 对公息差较高的银行包括西安银行（2.86%）、重庆银行（2.85%）、常熟银行（2.80%）、杭州银行（2.73%）[25] - 零售息差较高的包括江阴银行（5.58%）、紫金银行（4.58%）、南京银行（4.48%）、贵阳银行（4.34%）、常熟银行（4.29%）[25] - 2025年39家上市银行对公、零售、资金部门测算ROA均值分别为1.10%、0.80%、0.53%[26] - 城商行和农商行对公ROA表现更为突出（平均1.17%、1.14%），农商行和大型银行零售ROA更为优异（平均1.24%、1.18%）[26] - 对公ROA突出的包括重庆银行（1.75%）、沪农商行（1.74%）、瑞丰银行（1.60%）[26] - 零售ROA突出的包括招商银行（2.50%）、贵阳银行（2.37%）、沪农商行（1.87%）、紫金银行（1.81%）、农业银行（1.80%）、建设银行（1.79%）[27] - 同时具备高息差与高ROA的零售银行包括招商银行（息差3.87%/ROA 2.50%）、贵阳银行（4.34%/2.37%）、沪农商行（3.67%/1.87%）、农业银行（3.68%/1.80%）、建设银行（3.38%/1.79%）[27]

核心观点 - 银行理财行业正从单一产品向“策略优选”工厂模式转型，通过量化驱动、多策略组装和工业化纪律运作重塑多资产配置能力 [10][11][13] - 机构间REITs市场从试点探索进入规模化发展阶段，银行系机构通过集团内部资产创设链条深度参与，但理财资金仍以小比例补充性配置为主 [14][15] - 理财产品收益率受债市窄幅震荡和A股大幅调整影响，各期限纯固收及固收+产品收益率普遍下降，破净率环比下降 [24][29] 同业创新动态 兴银理财“策略优选”产品线 - 兴银理财打造“策略优选”产品线，依托公司公共策略库进行多策略组装，围绕波动率与最大回撤双框架构建中低波至中高波的产品谱系 [10] - 策略供给端遵循“筛选-入库-回检”三步走流程，从全市场及内部投研体系挖掘固收、权益、量化、对冲等策略，经筛选入库并标注风险收益特征与投资标签 [10] - 产品端采用模型驱动的“输入-配置-输出”全流程配置方法，包括战略配置、战术配置、交易配置、策略优选和风险管控五个维度 [11] - 风险管控细化为三个维度：预设最大回撤红线，执行日度波动率监测、周度VAR风险校验；多策略分散投资并对单类风险资产设置持仓上限；设有自动再平衡机制 [11] - 首只产品“兴银理财富利兴成策略优选FOF三个月最短持有期1号混合类理财产品-A份额”成立于2025年9月25日，风险等级三级（中），偏债混合型，今年以来年化收益率（2025/12/31-2026/08/17）为3.24% [12] - 业绩比较基准为“中债-新综合财富（1-3年）指数收益率×70%+沪深300指数收益率×15%+中证转债指数收益率×5%+上海金现货实盘合约收益率×5%+活期存款利率×5%” [12] - 底层搭配恒定久期固收、低波固收、可转债、黄金、主观多头私募、量化指增六大差异化策略 [13] - 2026年6月末委外投资（协议方式）穿透前占比76.15%、公募基金占比14.59%，其余约9%为现金及银行存款 [13] - 产品已转向量化多策略FOF，采用“两层Alpha+一层Beta”架构：第一层Alpha依托量化资产配置模型输出资产配比与对应策略，第二层Alpha整合全市场量化策略数据、动态优选管理人，一层Beta通过多维度风险管控约束产品不偏离既定风险收益特征 [13] 工银理财机构间REITs投资 - “工银瑞投-杭泰数智新能源基础设施持有型不动产资产支持专项计划”顺利落地发行，工银瑞投担任管理人、工商银行杭州分行担任托管行、工银理财作为核心投资者深度参与 [14] - 底层资产覆盖福建、安徽、山东三省多个工商业分布式光伏电站，原始权益人浙江杭泰数智能源开发有限公司为国内分布式光伏赛道头部企业，收益来源依托并网发电电费，现金流较为稳定 [14] - 该产品系全市场首单由银行系基金子公司担任管理人的机构间REITs [14] - 工银理财此单将理财资金纳入集团内部的资产创设链条，在资产获取与一级定价环节的自主性相对更高 [14] - 机构间REITs于2023年末落地首单，此后约一年半处于试点探索阶段，而后用两年多时间完成了从试点探索到规模化发展的跨越 [15] - 截至2026年7月30日，已有90单机构间REITs项目在上交所申报，规模超1700亿元 [15] - 资产端已覆盖商业物业、传统能源、数据中心等多元业态 [15] - 理财资金现阶段或仍以小比例补充性配置为主，因该类资产存续期限较长且流动性偏弱，与理财产品偏短的负债期限存在一定错配风险 [15] 宁银理财“晶耀日开2号” - “晶耀固定收益类日开理财2号（最短持有180天）-B”为二级（中低）、固收+类产品，成立于2025年9月4日 [16] - 业绩比较基准为“70%×中债-新综合全价（1年以下）指数收益率+30%×一年期定期存款基准利率”，成立以来年化收益率4.37%（2025/9/4-2026/8/19） [16] - 采用“低波底仓+多元增强”设计：底仓以高流动性货币市场工具及短久期境内外债券为核心 [16] - 增强层叠加三类工具：不超过20%的中资美元债、点心债等跨境资产，约5%-10%仓位参与北交所打新，以及约5%-10%的债券ETF折价策略 [16] - 债券ETF折价策略的可行性根植于债券ETF与股票ETF定价机制的差异，债券ETF底层资产通常缺乏连续公开的成交价，净值多依赖第三方估值，套利效率偏低，折价更易出现且持续更久 [16] 规模变动 - 截至上周末（2026.8.23），全市场理财产品存续规模为33.21万亿元，环比上升0.22% [17][19] - 现金管理型产品规模为6.22万亿元，固定收益类产品规模为25.98万亿元，混合类产品规模为0.94万亿元，权益类产品规模为0.03万亿元，商品及金融衍生品类产品规模为0.02万亿元 [18] 收益率表现 - 上周（2026.8.17-2026.8.23）现金管理类产品近7日年化收益率录得1.10%，环比下降0.6BP [20][21] - 同期货币型基金近7日年化收益率报1.02%，环比上升0.6BP [20] - 现金管理类产品与货币基金的收益差为0.09%，环比下降1.3BP [20] - 各期限纯固收产品收益率多数下降，每日开放型产品收益率从1.63%降至1.39%，1个月（含）以下产品从1.84%降至1.49%，1个月-3个月（含）产品从2.14%降至1.70%，3个月-6个月（含）产品从2.32%降至2.10%，6个月-1年（含）产品从2.76%降至2.71%，1年-3年（含）产品从2.56%升至2.61%，3年以上产品从3.30%升至4.04% [26] - 各期限固收+产品收益率普遍下降，每日开放型产品收益率从1.42%降至1.18%，1个月（含）以下产品从1.73%降至1.29%，1个月-3个月（含）产品从2.18%降至1.33%，3个月-6个月（含）产品从2.77%降至1.77%，6个月-1年（含）产品从3.37%降至2.61%，1年-3年（含）产品从4.29%降至3.21%，3年以上产品从5.22%降至3.43% [31] - 税期资金面平稳，7月经济数据确认内需修复偏缓，但A股大幅调整引发“固收+”赎回担忧，叠加上海地产新政扰动，债市窄幅震荡 [24] - 海外长端利率飙升压制高估值成长资产，叠加科技赛道获利盘集中兑现与机构降仓，主要股指全线回调，沪指一度失守3900点 [24] 破净率跟踪 - 上周，银行理财产品破净率1.33%，环比下降0.08个百分点 [29][32] - 信用利差环比收敛1.13BP，从51.07BP降至49.94BP [32] - 传统框架下破净率与信用利差整体呈正相关，通常当破净率突破5%、信用利差调整幅度超过20BP时，理财产品负债端或面临赎回压力 [29] - 随着理财产品向多资产、多策略方向演进，其收益来源日益多元，与权益市场的相关性逐步提升，单纯依赖信用利差研判破净率的范式需作拓展 [29] - 若信用利差持续走扩或权益市场面临大幅调整，或将令破净率进一步承压上行 [29]

银行板块 - 工商银行将在9月24日全额赎回61.6亿美元3.2%的额外一级资本债券，该债券占JACI高收益指数市值的5.3%[1] - 公司将工商银行2028年高级债券及发行人评级从“中性”下调至“减持”[1] 保险板块 - FWD集团上半年业绩多数指标进步，财务灵活性提升，支持建设性观点[2] - 公司认为2033年高级债券相对价值最具吸引力，对2035年次级债券给予“增持”评级[2] 房地产板块 - 金茂上半年核心净利润同比降13%至6.76亿元，净负债率从112%降至95%，现金短债比从1.2倍升至1.7倍，经营现金流转正，年初至今销售额正增长8%，有望完成全年目标，公司对其2029年债券持“中性”评级[3] - 绿城中国上半年净利润同比降61%至8170万元，但资产负债表仍强，现金620亿元，现金短债比2倍，短期到期债务占比23%，上半年平均借款成本降40个基点至3.2%，公司对其2028年债券持“中性”评级，更青睐龙湖曲线8 - 9%的收益率[8] 指数表现 - 截至2026年8月25日，JACI指数1个月、1周、年初至今回报率分别为0.7%、0.1%、1.0%，收益率为5.6%[9] 评级分布 - 截至2026年7月4日，新兴市场主权研究评级分布中，“增持”“持有”“减持”占比分别为9%、84%、7%[38] - 截至2026年7月4日，全球信贷研究评级分布中，“增持”“中性”“减持”占比分别为26%、58%、16%[42]

核心观点 - 五大国有银行落实财政贴息新政，扩大中小微企业贷款贴息范围并提高额度上限，旨在通过财政金融协同促内需[1] 政策调整要点 - 中小微企业贷款贴息额度上限由每年5000万元提高至7500万元[1] - 服务业经营主体贷款贴息上限由1000万元提高至2000万元[1] - 将中小微民营企业新发放流动资金贷款纳入贴息范围，政策自8月1日起施行[1] 贴息标准与期限 - 2026年8月1日以来发放的符合条件中小微民营企业流动资金贷款，中央财政按贷款本金给予年化1个百分点、期限不超过2年的贴息支持[5] - 中行和邮储银行对2026年1月1日以来发放的符合条件中小微民营企业固定资产贷款，中央财政按本金给予年化1.5个百分点、期限不超过2年的贴息支持[5] - 建行对2026年1月1日至2026年7月31日期间发放的服务业经营主体贷款，仍按原政策执行[5] 申请与风控 - 中行明确申请流程：符合条件贷款由中行报送政府审核，审核通过后以手机短信告知客户，个人客户可通过手机银行自助查询[5] - 工行明确将审核资金用途并跟踪实际使用情况，如发现严重违规操作将追回贴息资金[5] - 五大行均提醒客户办理贴息不收取任何服务费用，未委托官方渠道以外的机构或人员代办，谨防诈骗[6]

核心观点 - 工行、农行、中行、建行、邮储银行五家国有大行落实财政部等部门联合发布的《关于进一步做好财政金融协同促内需政策有关工作的通知》，优化中小微企业及服务业经营主体贷款贴息政策，旨在扩大内需、激发民间投资、促进居民消费 [1][3][7] 政策支持范围变化 - 中小微企业贷款贴息政策支持范围扩大，将符合条件的中小微民营企业的新发放流动资金贷款纳入 [3][10] - 服务业经营主体贷款贴息政策同步优化，支持范围依据《通知》要求执行 [7][10] 贷款贴息标准变化 - 单户企业在单家银行可享受中小微企业贷款贴息的贷款规模上限由每年5000万元提高至7500万元 [1] - 单户企业在单家银行可享受服务业经营主体贷款贴息的贷款规模上限由每年1000万元提高至2000万元 [1] - 对于2026年8月1日以来发放的、符合条件的中小微民营企业流动资金贷款，中央财政按照流动资金贷款本金给予年化1个百分点、期限不超过2年的贴息支持 [1][4] 银行服务与风险管控 - 五家银行在办理贴息业务过程中不收取任何服务费用，也未委托官方渠道以外的任何机构或人员代为办理，提醒客户谨防诈骗 [2] - 银行将按照政策要求审核资金用途并跟踪贷款实际使用情况，如发现被贴息企业或经营主体有严重违规操作问题，将收回贴息资金 [2]

核心观点 - 四家大型商业银行（工商银行、农业银行、中国银行、建设银行）已率先落地中小微企业贷款和服务业经营主体贷款贴息政策，旨在通过财政金融协同促内需 [2] 政策执行主体与范围 - 工商银行、农业银行、中国银行、建设银行四家大型商业银行已率先落地财政部等部门联合发布的《关于进一步做好财政金融协同促内需政策有关工作的通知》（财金〔2026〕71号）中的贴息政策 [2] - 中国邮政储蓄银行也已发布公告，明确了中小微企业贷款财政贴息政策执行方案 [4] - 多家银行已陆续发布个人消费贷款（含信用卡分期）的财政贴息政策落实方案，并已开始执行 [5] 贴息政策具体内容 - 对于2026年8月1日以来发放的、符合条件的中小微民营企业流动资金贷款，中央财政按照流动资金贷款本金给予年化1个百分点、期限不超过2年的贴息支持 [2] - 单户企业在单家银行可享受中小微企业贷款贴息的贷款规模上限由每年5000万元提高至7500万元 [2] - 单户企业在单家银行可享受服务业经营主体贷款贴息的贷款规模上限由每年1000万元提高至2000万元 [2] 业务流程与风险提示 - 银行在办理贴息业务过程中，不会委托任何第三方（包括社会中介）办理，也不收取任何费用 [2] - 客户切勿轻信银行官方渠道以外人员的电话、短信等其他渠道信息，谨防诈骗 [2] - 对于符合贴息条件的贷款，银行将及时报送政府相关部门审核，审核通过后通过手机短信等途径告知客户具体贴息情况 [3] - 对于8月1日到银行公告发布前已办理的符合条件贷款，银行会直接报送审核，无需企业做任何操作 [3]

核心观点 - 四家大型商业银行（工商银行、农业银行、中国银行、建设银行）及中国邮政储蓄银行已率先落地针对中小微企业和服务业经营主体的财政贴息政策，旨在通过中央财政支持降低企业融资成本，并明确银行不委托第三方办理且不收费，以防范诈骗 [1][3] 政策适用范围与贴息标准 - 政策适用于2026年8月1日以来发放的、符合条件的中小微民营企业流动资金贷款 [1] - 中央财政按流动资金贷款本金给予年化1个百分点的贴息支持，贴息期限不超过2年 [1] 贷款贴息规模上限调整 - 单户企业在单家银行可享受中小微企业贷款贴息的贷款规模上限由每年5000万元提高至7500万元 [1] - 单户企业在单家银行可享受服务业经营主体贷款贴息的贷款规模上限由每年1000万元提高至2000万元 [1] 银行操作流程与客户告知 - 银行在办理贴息业务过程中，不会委托任何第三方（包括社会中介）办理，也不收取任何费用 [1] - 银行将符合贴息条件的贷款报送政府相关部门审核，审核通过后通过手机短信等途径告知客户具体贴息情况 [2] - 对于2026年8月1日至银行公告发布前已办理的符合条件贷款，银行会直接报送审核，无需企业做任何操作 [2] 其他银行动态 - 中国邮政储蓄银行也已发布公告，明确中小微企业贷款财政贴息政策执行方案 [3] - 此前，多家银行已陆续发布个人消费贷款（含信用卡分期）的财政贴息政策落实方案并开始执行 [4]

核心观点 - 四家大型商业银行（工商银行、农业银行、中国银行、建设银行）已率先落地中小微企业贷款和服务业经营主体贷款贴息政策，旨在通过财政金融协同促内需 [1] 政策执行主体与范围 - 四家大型商业银行（工商银行、农业银行、中国银行、建设银行）已率先落地财政部等部门联合发布的《关于进一步做好财政金融协同促内需政策有关工作的通知》（财金〔2026〕71号）中的贴息政策 [1] - 中国邮政储蓄银行也已发布公告，明确了中小微企业贷款财政贴息政策执行方案 [2] 贴息政策具体内容 - 对于2026年8月1日以来发放的、符合条件的中小微民营企业流动资金贷款，中央财政按照流动资金贷款本金给予年化1个百分点、期限不超过2年的贴息支持 [1] - 单户企业在单家银行可享受中小微企业贷款贴息的贷款规模上限由每年5000万元提高至7500万元 [1] - 单户企业在单家银行可享受服务业经营主体贷款贴息的贷款规模上限由每年1000万元提高至2000万元 [1] 业务流程与客户告知 - 银行在办理贴息业务过程中，不会委托任何第三方（包括社会中介）办理，也不收取任何费用 [1] - 对于符合贴息条件的贷款，银行将及时报送政府相关部门审核，审核通过后银行会通过手机短信等途径告知客户具体贴息情况 [2] - 对于8月1日到银行公告发布前已经办理的小微企业贷款和服务业经营主体贷款，银行会直接把符合贴息条件的业务报送给政府相关部门审核，无需企业做任何操作 [2] 其他相关动态 - 此前，多家银行已经陆续发布了个人消费贷款（含信用卡分期）的财政贴息政策落实方案，并已经开始执行 [2]