供应链与战略储备 - 美国正从根本上改变其供应链韧性策略 特别是在2025年中国出口管制措施之后[2] - 核心举措是建立数字经济所需的稀土金属战略储备 以减少对外国实体的依赖[2] - 当前瓶颈不仅在于稀土供应链 还涉及实现市场期望所需的电力、能源和土地等要素[3] AI行业估值与预期 - 2025年AI相关公司估值经历了非常强劲的增长 市场对其潜力寄予厚望[4] - 2026年将是关键一年 估值能否维持将取决于AI投入与实际投资回报率之间的差距能否缩小[5] - 若无法实现生产率提升 市场将更多讨论资本错配问题[6] AI的生产率影响与数据验证 - 目前就业数据并未清晰显示裁员是由AI导致的 尽管公司有此说法[7] - 需要看到生产率数据出现不连续的跃升 即达到一个全新的水平平台[8] - 医疗保健、咨询、金融等关键行业应出现早期采用者信号 这些信号应在2026年尽早体现在数据中[8] AI基础设施投资与回报风险 - 市场持续关注为满足AI基础设施扩张所需的巨额融资 例如Oracle发售债务和股权 以及可能向OpenAI提供高达1000亿美元的资金[9] - 2026年需要看到企业投入有所回调 并出现有意义的投资回报率 这最终回归到生产率问题[10] - 投资环境日趋复杂和不透明 增加了估值被人为推高的风险 而“循环投资”策略若用于培育潜在回报则具有前瞻性 但若未达预期则可能导致重大市场调整[11][12][13] 宏观与劳动力市场挑战 - 除了等待AI兑现价值外 行业还面临关税、地缘政治关系等不利因素[13] - 劳动力市场存在结构性瓶颈 特别是在AI、机器学习等高技能科技岗位领域[14] - 近期美台贸易协定包含了确保供应链从台湾向美国转移的条款 这需要劳动力发展的重大变革来配合[15]