文章核心观点 - 文章作者专注于分析非传统投资和被市场忽视的证券 其投资理念结合基本面分析与技术分析 并曾管理峰值超过10亿美元规模的多空股票产品 [1] 作者背景与投资方法 - 作者拥有自90年代中期开始的丰富对冲基金行业经验 曾担任投资组合经理 国内股票分析师和交易员 [1] - 作者的投资哲学是 在多头投资上采用自下而上的基本面价值投资策略 在空头投资上则关注催化剂驱动 [1] - 作者倾向于将技术分析作为对基本面工作的平衡 并将其作为整体投资理念中的风险管理手段 [1] - 作者关注并撰写的领域包括非传统投资和未被市场充分关注的证券 同时作者也是加密资产的投资者和分析师 [1] 作者持仓披露 - 作者通过股票持有 期权或其他衍生品方式 对GS PR C和USB PR A拥有实质性的多头仓位 [2]

市场整体表现 - 2026年4月A股市场震荡上行，三大指数月线收红，上证指数、深证成指、创业板指累计涨幅分别超过5%、12%和15%，科创50指数大涨超过24% [2] - 科技成长板块成为市场主线，资金集中涌入算力芯片、半导体、锂电等高景气赛道 [3] 外资调研概况 - 2026年4月参与A股调研的外资机构共有290家，相比3月增加89家，合计调研了362家A股公司 [3] - 至少被3家外资机构调研的A股公司有156家，至少被10家调研的有45家，至少被20家调研的有19家 [3] 外资高关注度公司分析 - 在至少被20家外资调研的19家公司中，半导体和自动化设备板块各占3家，是数量最集中的领域 [6] - 澜起科技是4月外资调研热度最高的公司，共计被68家海外机构调研，当月股价累计上涨38.33% [5][6] - 澜起科技是全球内存接口芯片核心供应商，2025年市场份额达到36.8%，2026年一季度营收和净利均创历史新高 [6] 高涨幅外资调研公司分析 - 在被外资调研的公司中，4月实现正收益的有254家，占比超过七成 [7] - 至少被3家外资机构调研且涨幅超过30%的A股公司有25家 [7] - 在这25家公司中，半导体板块以6家公司居首，元件板块以4家公司紧随其后，PCB、光模块、存储芯片是三大热门方向 [10] - 在涨幅超过50%的7家公司中，光模块相关公司占据了4席，表现突出 [10] - 仕佳光子4月涨幅超过58%，公司是国内领先的光电子核心芯片供应商，2025年营收接近翻倍，归母净利润增长超过4.7倍 [9][11][12] 重点外资机构调研动向 - 在290家外资机构中，调研次数在20次及以上的有12家，包括Point72、富瑞金融集团、高盛(亚洲)等 [13] - 高盛旗下多家分支机构合计调研68次，涉及64家A股公司 [14] - 高盛在报告中强力超配中国，认为A股投资价值显著优于H股，并将沪深300指数12个月目标位上调至5300点，隐含约9%的价格涨幅 [15] - 高盛指出，MSCI中国指数中高达37%的权重为软件类科技股，在当前全球市场偏好“硬科技”的背景下，H股面临逆风 [16] - 摩根士丹利旗下多家分支机构合计调研65次，涉及64家A股公司 [16] - 摩根士丹利亚太研究团队看好中国AI的“性价比叙事”，认为中国模型用美国同行15%~20%的推理成本就能实现同等级别智能水平，中美顶尖AI模型差距已缩至3-6个月 [20]

AI交易与投资趋势 - AI投资热潮持续无减退 本周有多项重大交易发生 包括风险投资支持的并购基金收购上市公司、顶级AI实验室与私募股权达成巨额合作以及Anthropic与SpaceX签订大规模计算协议[1] - 风险投资支持的AI并购基金Long Lake以63亿美元收购美国运通全球商务旅行 溢价达60% 这是五个月内第二起此类风险投资并购基金进入公开市场的案例[2] - OpenAI宣布与TPG、Brookfield、Advent和Bane合作成立100亿美元的部署工具 Anthropic则宣布与黑石、Hellman & Friedman以及高盛成立15亿美元的合资企业[3][4] AI基础设施与计算能力扩张 - Anthropic与SpaceX达成协议 接管其孟菲斯Colossus 1数据中心的全部容量 该数据中心本月将上线22万块英伟达GPU和300兆瓦电力[5] - Anthropic的计算能力部署还包括与亚马逊的5吉瓦、与谷歌和博通的5吉瓦合作 以及与微软和英伟达的300亿美元合作伙伴关系[5] - Anthropic的Claude Code产品增长远超其最极端的内部预测 公司已因此加倍Claude Code的速率限制、移除高峰时段限流并提高Opus模型的API限制[6][99] 创始人生态与市场观点 - 摩根士丹利首届创始人峰会在纳帕谷举行 该行在近年最热门的IPO中担任主导角色 包括Reddit、Coreweave和Figma 并且是SpaceX上市的前沿机构[6] - 根据摩根士丹利的研究报告 95%的创始人认为AI至关重要 但只有23%的创始人感到在此方面得到了充分支持 这是调查中最大的差距[22] - 约三分之二的创始人仍计划在未来进行IPO以实现流动性 尽管私人市场存在大量资本 但公开市场带来的纪律性被许多创始人视为一种优势[37] AI并购基金的新策略 - 风险投资领域出现名为“AI并购基金”的新策略 其不向大公司销售AI或提供短期服务 而是直接收购公司 并注入自身工程师团队立即用AI进行运营[52] - Long Lake是一家成立三年的风险投资支持公司 其收购美国运通全球商务旅行的交易 标志着这一趋势在几个月内第二次进入公开市场[52][53] - 此类并购基金的目标是科技行业从未真正触及的领域 如医疗保健、保险、物业管理和建筑行业 这正在成为一个新兴的并购主题[53] AI应用转型与就业影响 - General Catalyst的AI并购策略认为 AI正在实现服务业的根本性转型 使服务公司能够在无需大幅增加人员的情况下实现增长[57][58] - Long Lake声称 在其部署了名为Nexus的AI平台后 被收购公司的收入增长率从0-5%提升至超过20% 这种增长反而创造了更多就业岗位[89][90] - 该策略的核心是增强客户体验以驱动增长 从而获得运营杠杆 而非简单地裁员 这被认为是“服务即软件”新时代的到来[61] 私募股权在AI领域的参与方式 - 传统私募股权正以不同方式看待AI转型 它们直接与AI实验室进行交易 例如OpenAI和Anthropic本周各自宣布了与私募股权公司的主要合作伙伴关系[3] - 与传统私募股权通常3-5年的持有期不同 Long Lake等AI并购基金以“永久所有者”自居 认为其目的构建的团队和长期转型策略更具优势[79][80] - 与传统私募股权专注于软件公司不同 新的AI并购基金瞄准非科技服务公司 认为这是一个比整个软件市场大数倍的总潜在市场[81][83] AI开发工具与生产力变革 - Anthropic的Claude Code产品现已实现100%的代码由Claude编写 工程师已停止手写代码 转而提示代理编写代码 甚至管理其他代理[97][129] - Claude Code的采用已从软件工程扩展到销售、营销和法律等非编码领域 其多工具结合能力（如处理电子表格并发送聊天消息）展现出强大功能[117][118][119] - 开发者的生产力因AI代理而经历了两次阶跃式提升 第一次提升约10倍 当代理开始管理其他代理时 生产力再次提升约10倍[132] 企业AI采纳的挑战与未来 - 尽管AI技术发展迅速 但企业普遍面临“落地应用”的挑战 即如何将技术负责任地整合到工作流程和基础设施中 这涉及复杂的人员变革管理[25][31] - 企业需要围绕AI重组所有业务流程 将AI置于中心位置 才能充分受益于其生产力影响 这类似于上世纪90年代计算机在工作场所普及的过程[127][128] - AI能力的快速进步（如从Opus 4.6%到4.7%）要求用户不断重新学习AI的边界和能力 这对企业决策者构成了持续的学习挑战[125]

As one of the biggest names in the asset management landscape, Goldman Sachs has major resources and puts out plenty of important reports. The most recent may have some very interesting points of info... ...

Tom Gayner's Markel Group reported an equity portfolio of approximately $11.94 billion in the latest quarter, reflecting a disciplined, long-term investment approach rooted in quality businesses, capital allocation, and compounding. Often compared to a "mini Berkshire Hathaway," Markel's portfolio mirrors Gayner's preference for durable franchises, strong management teams, and businesses capable of generating consistent returns on capital. Key Takeaways Portfolio Snapshot Top Holdings & Weights Biggest Chan ...

Stocks ending a day higher here. The S&P 500 and the Nasdaq at record highs. Very own Jared Blicky standing by with the latest. So all three megga cap sectors finishing really strong here. The uh biggest loser, energy down 4%, worst day since April of last year. And utilities not that strong either, down 1.4%. Uh but you take a look at the NASDAQ 100. There is a lot of dark green up there. Starting with Nvidia up 5.77%, getting close to a record high, not quite there yet, but Alphabet made one that's uh up ...

高盛关于AI基础设施投资与回报的核心研究报告摘要 - 高盛发布了两份从不同角度审视AI基础设施建设的报告，一份关注建设成本，另一份关注投资回报，共同指出AI投资的回报问题对少数关键杠杆因素极为敏感，而这些因素尚未被充分理解 [4] - 报告的核心观点是，市场广泛讨论的4万亿至8万亿美元AI资本支出预测“条件性远高于表面所见”，这些数字是高度敏感的基础估算而非预测，单个假设的变动可能导致累计支出波动数千亿美元 [1] - 驱动这场可能是企业史上最大规模协同资本部署的，似乎并非理性的资本配置过程，而是不安全感乃至恐惧，具体表现为“错失恐惧症”（FOMO）[14][16] AI基础设施的巨额成本估算 - 高盛全球研究所（非研究部门）的报告《追踪万亿》预测，2026年至2031年间，AI累计资本支出（涵盖芯片、数据中心和电力基础设施）约为7.6万亿美元 [1] - 年度支出预计在该期间内将增长超过一倍，从今年的7650亿美元增至2031年的1.6万亿美元 [1] - 新一代AI优化数据中心建造成本高达每兆瓦1500万至2000万美元，而2010年代的标准云数据中心成本约为每兆瓦1000万美元 [6] - 仅数据中心单兆瓦建造成本从1500万美元增至1900万美元的假设变化，就可能导致预测期内总成本膨胀超过5000亿美元 [1] AI投资的实际回报与现状 - 尽管企业已在生成式AI上投资300亿至400亿美元，但一项研究发现95%的机构从其AI试点项目中获得零回报 [8] - 2025年一项调查发现，99%的样本公司报告了因AI相关风险导致的财务损失，平均每家公司损失440万美元 [8] - AI并未实现预期的成本节约，反而产生了新的问题和开支，例如AI生成的错误（“workslop”）每年导致一个万人员工的组织损失超过900万美元的生产力 [10] - 全球IT支出持续增长，预计从2024年的5万亿美元增至2026年的6.15万亿美元，而非如高管向股东承诺的那样收缩 [10] 行业价值链的利润分配失衡 - AI生态系统中的资金几乎未被部署使用的公司获取，绝大部分流向了英伟达 [11] - 《追踪万亿》报告将其整个基础模型锚定在英伟达的远期收入估算上，指出这家芯片巨头约占计算总支出的75%，且毛利率高达约75%，远高于任何竞争对手 [12] - 英伟达的净利润自ChatGPT发布以来增长了约20倍，而超大规模云厂商（微软、亚马逊、谷歌、Meta）的收益则温和得多，企业和模型公司则一直在亏损 [13] - 半导体公司在此周期中的繁荣是以其上游产业链所有其他公司的利益为代价的 [13] 超大规模云厂商的投资行为与动机 - 尽管股价表现落后于标普500指数，微软、亚马逊、谷歌和Meta仍大幅增加了AI基础设施支出，这与高盛此前关于股价表现不佳将导致资本支出削减的预测相反 [15] - 超大规模云厂商已消耗完所有运营产生的自由现金流，并正在发行债务为建设提供资金，仅2025年数据中心债务发行量就翻倍至1820亿美元 [15] - 其核心动机是FOMO（错失恐惧症），优先考虑参与AI军备竞赛而非当前股东利益，将不参与竞争、坐视对手改造行业的生存风险，视为比基础设施投资可能无法完全收回成本更高的代价 [16] AI对就业的初步影响 - AI在替代性强的职业（如电话接线员、保险理赔员、账单处理员）中显著减少了招聘，但在增强型领域（如工程和运营管理）略微增加了就业 [20] - 净影响是每月减少约16,000个工作岗位，并使失业率上升0.1个百分点 [20] - 高盛基准预测，随着未来十年AI应用扩大，最终可能取代6%至7%的工作岗位，远非公共讨论中“AI将取代50%工作”的夸张标题 [20] - AI在提升生产力方面最有效的是边际改善，增强现有工作而非大规模取代，或产生能证明巨额支出合理性的广泛生产力增益 [21] 技术实施与未来发展的关键 - 企业要获得回报，需要更基础的工作：正确构建数据结构（许多AI智能体基于孤立的、不一致的数据库）、合理协调工作负载（避免用昂贵的前沿模型处理简单任务）、以及用基于特定领域数据微调的小型语言模型替代实践中常表现不佳的大型通用模型 [23] - 消费者采用速度惊人，生成式AI在三年内达到约53%的采用率，速度快于个人电脑或互联网在可比阶段，但95%的用户使用的是免费层级，消费者热情并未转化为企业经济效益 [21] 潜在的市场动态与投资逻辑 - 当前的投资逻辑是非对称的：若企业投资回报率最终实现，目前定价已饱含深度怀疑的超大规模云厂商股票有显著上涨空间；若回报率持续令人失望，超大规模云厂商将削减资本支出并因现金流压力缓解而迎来反弹 [24] - 相比之下，半导体股票的定价基于军备竞赛永不结束且回报永不到来的假设，而根据高盛分析，这种情况无法无限期持续 [24] - 报告指出“拉长化”风险：当物理瓶颈延缓部署时，公司会绕过限制而非缩减雄心，导致建设期拉长、成本上升、已投入资本与在线产能之间的差距扩大，但承诺保持不变 [17] - 若瓶颈严重或持久到足以改变建设叙事，当多个项目同时失败时，“拉长化”可能成为反馈循环，供应侧摩擦引发需求侧怀疑，导致投资计划推迟或缩减 [18]

| EURCV and | EUR and USD | SWIFT pilot for | USDCV live | stablecoins | tokenized bond | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | settlement | 100+ Ondo | | | | | | | tokenized stock | 100+ Ondo tokenized | 40M+ users | pairs listed | stock pairs listed | Tokenized | | | 15 | MEXC | Seychelles | RWA bridge | 13.74M MAU | Gold futures | Gold futures reached | | reached a strong | strong global share | global share | | | | | About This List The BeInCrypto Institutional 100: Digital Asset Adoption (202 ...

高盛集团AI转型战略核心 - 公司正在进行一项全公司范围的人工智能转型，旨在提升费用收入、提高生产力并扩大长期运营杠杆，AI被定位为核心增长驱动力 [1] - 转型涵盖其核心业务，包括交易、投资银行、资产管理和内部运营 [1] 关键战略举措与投资 - 公司与Anthropic合作，启动了一项价值15亿美元的合资项目，旨在加速其数百家投资组合公司对AI的采用 [2] - 将通过部署Anthropic的Claude模型等先进工具，帮助其网络内的企业提高效率、降低成本并改善整体投资回报 [2] - AI战略的核心是两大旗舰计划：“One Goldman Sachs 3.0”和“GS AI Assistant”项目 [3] - “OneGS 3.0”是一项多年期转型计划，旨在将AI嵌入为核心运营能力，而非独立解决方案，其重点在于流程简化、可扩展增长和生产力提升 [3] - 公司已重组其技术、媒体和电信投资银行部门，以把握AI相关交易增长的需求，重点关注数字基础设施、半导体、连接和企业软件等领域 [4] 对业务与收入模式的影响 - AI正在重塑公司的收入结构，公司日益专注于高费率、数据驱动的业务，同时减少对资产负债表密集型活动的依赖 [5] - 收购Industry Ventures体现了这一转变，计划利用AI和高级分析来增强私募市场的估值、风险评估和投资组合构建能力 [5] - 管理层对AI潜力充满信心，尽管近期在AI和数字基础设施上的投资可能增加成本，但预计将带来显著的效率提升，并支持其中期实现60%效率比率的目标 [6] 同业AI布局对比 - 同业如摩根大通和花旗集团也在大力投资AI、自动化和数字化转型，以提高效率、个性化服务并保持竞争优势 [7] - 摩根大通在AI驱动银行领域处于领先地位，将先进模型嵌入从欺诈检测、信贷风险到个性化财富管理等各项运营中 [8] - 花旗集团正在加速广泛的AI驱动转型，淘汰遗留系统、部署聊天机器人，并推进“智能体AI”以管理复杂金融任务，其战略涵盖个性化财富、公司银行和实时贷款 [9] 公司市场表现与估值 - 过去一年，公司股价飙升了64.4%，而行业增长率为32.9% [10] - 从估值角度看，公司远期市盈率为14.65倍，高于行业平均的12.9倍 [14] - Zacks对2026年和2027年收益的一致预期意味着同比分别增长16%和10.5% [17] - 过去30天内，对这两个年度的收益预期均被上调 [17]

Goldman Sachs doesn't think the bull market is over. At the same time, though, the bank's analysts feel it's imperative not to ignore the risk either. According to Seeking Alpha reporting, after a spirited rally in tech stocks and a massive month for the Nasdaq 100, Goldman strategist Tony Pasquariello says the market's near-term setup has become much more complicated. In fact, results so far suggest that Q1 could potentially be the strongest quarter since Q4 2021. Also, revenue growth is running at 11.1%, ...