市场对AI颠覆风险的认知演变 - 市场对AI颠覆风险的定价呈现非线性、加速度的多米诺骨牌效应，认知变化速度惊人 [1] - 市场认为面临AI颠覆风险的MSCI欧洲指数权重比例在短期内急剧上升：一个月前约4%，一周前升至7%，2月13日已跃升至24%（包含银行板块）[1] - 市场担忧已从软件行业收入增长放缓，扩散至更广泛的经济颠覆风险，包括竞争格局、就业影响和通缩压力，类似2020年新冠疫情初期的市场心理演变 [9] AI模型能力的非线性加速 - AI模型能力正以非线性速度加速突破，GPT-5.2在71%的真实专业任务上已达到或超越人类专家水平 [1][5] - 衡量AI在真实世界知识工作表现的GDPVal测试显示，模型能力在短期内实现惊人跃升：Grok 4（2025年7月发布）得分24%，GPT-5.2（2025年12月发布）得分飙升至71% [5] - 前沿AI模型完成专业任务的速度比行业专家快约100倍，成本低约100倍 [8] - 预计2026年上半年将推出多个能力远超当前模型的美国前沿大语言模型，因主要开发商训练下一代模型所用的计算能力是当前模型的约10倍 [8] 受AI颠覆影响的市场板块与估值变化 - 摩根士丹利估计，约10%的MSCI欧洲指数权重（不含银行）被市场认为面临实质性AI颠覆担忧，包含银行则达到24% [9] - 银行板块的担忧相对较新，主要集中在更广泛的经济通缩和就业问题，以及与AI相关的存款竞争 [9] - 市场辩论中的颠覆股估值已从2025年初的峰值市盈率24倍下跌至16.4倍，参照无争议颠覆股的估值走势（从24.7倍跌至11.1倍），估值可能还有进一步下行空间 [10] - 软件、商业服务、媒体娱乐、旅游休闲等服务密集型板块，以及运输、多元化金融、银行等板块，被认为面临最高的颠覆风险扩散压力 [11] AI时代的韧性资产与投资框架 - 摩根士丹利提供评估框架，结合AI暴露程度、业务性质、周期性、投资者持仓和个股动量五个维度判断抗风险能力 [11] - 基于该框架，最具韧性的板块依次为：公用事业、半导体、国防、烟草和个人与家庭护理用品 [1][11] - 欧洲公用事业公司几乎包揽最抗颠覆榜单的前20名，其共同特点是提供AI无法复制的实物基础设施，属于防御性行业，且在当前环境下相对低配 [11] - 摩根士丹利已将投资立场从中性转向谨慎看待周期股相对防御股 [1] 无法被AI复制的核心资产类别 - 在AI达到变革性水平后，无法被AI复制的资产类别价值将会上升，成为新时代的价值锚点 [4] - 核心资产类别包括：物理稀缺性资产（如房地产、能源电力资产、数据中心、矿产金属、水资源等）[12] - 具有定价权的AI采用者、独特的奢侈品与服务、网络效应平台、真实独特的人类体验资产（如体育资产、强大品牌的媒体业务）[14] - 监管稀缺性业务（拥有许可证和受保护特许权）、拥有专有数据和品牌的企业，以及一系列关键的半导体资产（如领先制程、EUV光刻、制造专长）[14] 信贷市场与算力供需失衡 - 欧洲信贷市场提供了便宜的下行对冲机会，信贷期权市场为投资者提供了很好的切入点，为利差扩大做准备 [1][15] - 尽管股市隐含波动率上升，欧洲投资级利差仍徘徊在全球金融危机后的低位附近，信贷波动率异常低迷 [15] - 算力需求的增长速度远超当前供应预测，供需失衡已在市场显现 [16] - 单个大语言模型查询的计算强度快速上升，AI每次客户查询所执行的平均工作时长每7个月翻一番 [18] - 谷歌高管表示公司可能需要每6个月将算力翻倍，4-5年内达到1000倍，而摩根士丹利预测英伟达算力销售的年复合增长率约为210%，5年累积算力增长约300倍，远低于需求 [19] - 从2024年11月底到2025年11月底，每周平均token需求增长超过2200%，是算力需求的直接代理指标 [19] - 即使客户数量不变，算力需求的增速也将显著高于英伟达约120%的年复合增长率预测 [21] - 市场失衡证据：CoreWeave能以原价格95%的水平续租老一代英伟达GPU；谷歌担保的供电外壳租赁交易给比特币矿商带来约18.5%的无杠杆资本回报率，相当于电力接入溢价约300% [22]