新会计准则实施背景与范围 - 财政部2017年颁布修订后的《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》（新金融工具准则），2020年12月修订发布《企业会计准则第25号——保险合同》（新保险合同准则），两者统称新会计准则 [1][2] - 2023年国内外上市保险公司同步开始实施IFRS 9和IFRS 17，其他执行企业会计准则的企业自2026年1月1日起执行并允许提前执行 [4] - 2025年度信息披露报告或上市公司年报中，中国人寿、平安寿险、太保寿险、太平人寿、新华保险等36家公司实施了新金融工具准则和新保险合同准则，此类公司总资产占寿险行业总资产（披露财报的寿险公司数量72家）比值超过90% [4] 新会计准则下寿险公司利润表结构 - 新准则对保险公司利源结构做了更清晰的展示 [3] - 保险服务收入主要来源于保险公司提供保险服务的收益，构成包括合同服务边际的摊销、非金融风险调整的变动、预计当期发生的保险服务费用以及保险获取现金流量的摊销 [9] - 新准则要求保险公司必须分拆保险合同中可明确区分的投资成分和其他非保险服务成分，对于不可分拆的投资成分，其对应金额也不得计入保险服务收入 [9] - 合同服务边际（CSM）是公司因在未来提供保险合同服务而将于未来确认的未赚利润，其计算采用滚动计算方法 [9] - 合同服务边际摊销是指将初始确认的未实现保险服务利润，在保险合同的保障期间内，按照与保险服务提供模式相匹配的方式，逐步确认为各期的保险服务利润 [9] - 非金融风险调整是保险公司为覆盖保险合同相关的非金融不确定性所计提的准备金调整项，目的是确保保险负债计量的充足性与谨慎性 [9] - 保险服务收入=合同服务边际摊销+非金融风险调整+预期赔付及费用+获取费用摊销+短险已赚保费等 [10] - 保险服务费用=赔款及其他相关费用+保险获取现金流量的摊销+亏损部分的确认及转回-已发生赔款负债相关的履约现金流量变动 [10] - 营运偏差=保险服务收入-保险服务费用-合同服务边际摊销，其中非金融风险调整构成营运偏差的主要来源 [11] - 息差收入指负债支持资产部分实际投资收益高于准备金要求回报的差额 [12] - 新准则下的承保财务损益指使用准备金评估利率计算的负债利息成本 [13] - 总投资收益=利息收入+投资收益+公允价值变动损益+投资性房地产租金收入-投资资产的信用减值损失-其他资产减值损失 [15] - 息差收入=利息收入+投资收益+公允价值变动损益+投资性房地产租金收入-信用减值损失-其他资产减值损失-承保财务损益-净资产的投资收益，其中净资产投资收益使用平均净资产与总投资收益率乘积估算 [15] - 营运偏差、息差收入、合同服务边际摊销和净资产的投资收益，构成寿险公司利源的主要因素 [16] 2025年36家寿险公司利源结构总体状况 - 2025年36家寿险公司营业利润规模为5389亿元 [18] - 净资产部分产生的投资收益额约为836亿元，对营业利润的贡献为15.5%，同比提高2.3个百分点 [18] - 2025年寿险行业息差收入为2299亿元，对营业利润的贡献为42.6%，同比提高5.2个百分点，息差收入对利润贡献已连续两年为正 [20] - 保险合同服务边际摊销为2723亿元，对营业利润的贡献为50.5%，同比下降12.4个百分点 [21] - 营运偏差规模为308亿元，对营业利润的贡献为5.7%，同比提高4个百分点 [23] - 再保险成本、税金及附加对营业利润产生的影响分别为-0.6%、-0.6%，其他净收支对营业利润产生的影响为-3.0% [22] - 利息支出、业务及管理费对营业利润产生的影响分别为-5.0%、-5.3% [24] 主要寿险公司利源结构明细 - 中国人寿：净资产投资收益贡献16.6%，息差贡献56.7%，利息支出-2.2%，营运偏差-1.8%，合同服务边际摊销39.9%，再保险成本0.1%，业务及管理费-2.6%，税金及附加-1.1%，其他净收支-5.6%，营业利润1717.5亿元 [27] - 平安寿险：净资产投资收益贡献14.8%，息差贡献30.1%，利息支出-3.3%，营运偏差11.7%，合同服务边际摊销52.3%，再保险成本-0.2%，业务及管理费-3.8%，税金及附加-0.3%，其他净收支-1.3%，营业利润1296.7亿元 [27] - 太保寿险：净资产投资收益贡献12.8%，息差贡献37.2%，利息支出-7.2%，营运偏差7.1%，合同服务边际摊销54.2%，再保险成本-0.9%，业务及管理费-3.4%，税金及附加-0.5%，其他净收支0.6%，营业利润493.1亿元 [27] - 新华保险：净资产投资收益贡献13.0%，息差贡献53.4%，利息支出-10.0%，营运偏差2.9%，合同服务边际摊销46.9%，再保险成本-0.3%，业务及管理费-5.1%，税金及附加-0.2%，其他净收支-0.5%，营业利润352.6亿元 [27] - 泰康人寿：净资产投资收益贡献21.5%，息差贡献20.0%，利息支出-10.6%，营运偏差3.0%，合同服务边际摊销77.8%，再保险成本-0.4%，业务及管理费-1.2%，税金及附加-1.1%，其他净收支-9.0%，营业利润278.6亿元 [27] - 太平人寿：净资产投资收益贡献11.8%，息差贡献33.6%，利息支出-3.4%，营运偏差17.2%，合同服务边际摊销61.1%，再保险成本-2.1%，业务及管理费-7.4%，税金及附加-0.1%，其他净收支-10.7%，营业利润261.0亿元 [27] - 友邦人寿：净资产投资收益贡献16.8%，息差贡献17.0%，利息支出-3.0%，营运偏差7.5%，合同服务边际摊销78.9%，再保险成本-0.3%，业务及管理费-11.5%，税金及附加-0.5%，其他净收支-4.9%，营业利润134.5亿元 [27] - 人保寿险：净资产投资收益贡献21.6%，息差贡献41.4%，利息支出-9.7%，营运偏差-14.4%，合同服务边际摊销74.4%，再保险成本-0.7%，业务及管理费-11.7%，税金及附加-1.3%，其他净收支0.6%，营业利润134.5亿元 [27] - 人保健康：净资产投资收益贡献8.1%，息差贡献12.2%，利息支出-2.8%，营运偏差17.0%，合同服务边际摊销75.4%，再保险成本-7.0%，业务及管理费-3.4%，税金及附加-0.3%，其他净收支0.8%，营业利润101.5亿元 [27] - 中邮人寿：净资产投资收益贡献6.4%，息差贡献61.2%，利息支出-13.3%，营运偏差13.8%，合同服务边际摊销35.9%，再保险成本-0.6%，业务及管理费-2.3%，税金及附加-0.9%，其他净收支-0.1%，营业利润89.8亿元 [27] - 阳光人寿：净资产投资收益贡献23.8%，息差贡献64.5%，利息支出-12.0%，营运偏差5.1%，合同服务边际摊销70.5%，再保险成本-1.9%，业务及管理费-15.9%，税金及附加-0.9%，其他净收支-33.2%，营业利润66.8亿元 [27] - 中信保诚：净资产投资收益贡献13.9%，息差贡献72.1%，利息支出-5.7%，营运偏差-1.9%，合同服务边际摊销34.8%，再保险成本-1.7%，业务及管理费-7.0%，税金及附加-0.1%，其他净收支-4.3%，营业利润56.8亿元 [27] - 工银安盛：净资产投资收益贡献14.3%，息差贡献63.0%，利息支出-9.6%，营运偏差-14.5%，合同服务边际摊销53.9%，再保险成本3.7%，业务及管理费-10.4%，税金及附加0.0%，其他净收支-0.3%，营业利润52.7亿元 [27] - 招商信诺：净资产投资收益贡献14.3%，息差贡献56.0%，利息支出-5.3%，营运偏差7.8%，合同服务边际摊销39.8%，再保险成本-2.1%，业务及管理费-10.1%，税金及附加-0.4%，其他净收支0.0%，营业利润48.0亿元 [27] - 平安养老：净资产投资收益贡献27.9%，息差贡献26.3%，利息支出-1.2%，营运偏差30.7%，合同服务边际摊销2.4%，再保险成本-1.0%，业务及管理费-36.7%，税金及附加-0.4%，其他净收支52.0%，营业利润39.2亿元 [27] - 农银人寿：净资产投资收益贡献6.2%，息差贡献76.9%，利息支出-8.0%，营运偏差2.9%，合同服务边际摊销51.8%，再保险成本-1.4%，业务及管理费-16.3%，税金及附加-0.5%，其他净收支-11.7%，营业利润33.8亿元 [27] - 建信人寿：净资产投资收益贡献6.1%，息差贡献43.1%，利息支出-26.7%，营运偏差90.1%，合同服务边际摊销0.0%，再保险成本17.6%，业务及管理费-22.3%，税金及附加-1.7%，其他净收支-6.1%，营业利润31.5亿元 [27] - 平安健康：净资产投资收益贡献17.0%，息差贡献14.9%，利息支出-1.0%，营运偏差103.5%，合同服务边际摊销7.4%，再保险成本-26.7%，业务及管理费-17.9%，税金及附加-0.1%，其他净收支2.8%，营业利润30.9亿元 [27] - 泰康养老：净资产投资收益贡献16.6%，息差贡献32.0%，利息支出-11.1%，营运偏差2.7%，合同服务边际摊销70.4%，再保险成本-2.6%，业务及管理费-31.0%，税金及附加-0.1%，其他净收支23.1%，营业利润26.5亿元 [27] - 交银人寿：净资产投资收益贡献14.9%，息差贡献52.7%，利息支出-13.3%，营运偏差6.9%，合同服务边际摊销47.3%，再保险成本-1.2%，业务及管理费-7.1%，税金及附加-0.4%，其他净收支0.2%，营业利润24.1亿元 [27] - 中意人寿：净资产投资收益贡献14.6%，息差贡献57.5%，利息支出-22.7%，营运偏差12.1%，合同服务边际摊销66.7%，再保险成本-0.4%，业务及管理费-14.9%，税金及附加-0.4%，其他净收支-12.4%，营业利润15.5亿元 [27] - 同方全球：净资产投资收益贡献21.3%，息差贡献41.6%，利息支出-2.0%，营运偏差3.6%，合同服务边际摊销40.0%，再保险成本0.7%，业务及管理费-4.8%，税金及附加0.0%，其他净收支-0.4%，营业利润14.5亿元 [27] - 陆家嘴国泰：净资产投资收益贡献15.8%，息差贡献62.3%，利息支出0.0%，营运偏差-1.4%，合同服务边际摊销26.3%，再保险成本-0.5%，业务及管理费-2.6%，税金及附加-0.1%，其他净收支0.1%，营业利润14.5亿元 [27] - 中英人寿：净资产投资收益贡献49.6%，息差贡献-16.2%，利息支出-11.5%，营运偏差-1.3%，合同服务边际摊销131.1%，再保险成本-8.0%，业务及管理费-41.7%，税金及附加-1.9%，其他净收支-0.1%，营业利润12.0亿元 [27] - 中银三星：净资产投资收益贡献10.1%，息差贡献5.8%，利息支出-17.0%，营运偏差37.1%，合同服务边际摊销54.3%，再保险成本-4.1%，业务及管理费-17.2%，税金及附加-0.7%，其他净收支31.6%，营业利润11.3亿元 [27] - 东吴人寿：净资产投资收益贡献20.6%，息差贡献74.5%，利息支出-1.0%，营运偏差-13.0%，合同服务边际摊销27.4%，再保险成本1.2%，业务及管理费-9.4%，税金及附加-1.0%，其他净收支0.8%，营业利润9.2亿元 [27] - 太平养老：净资产投资收益贡献21.0%，息差贡献14.5%，利息支出-7.9%，营运偏差-1.1%，合同服务边际摊销34.7%，再保险成本-16.9%，业务及管理费-99.4%，税金及附加-1.5%，其他净收支156.4%，营业利润8.0亿元 [27] - 中荷人寿：净资产投资收益贡献22.8%，息差贡献78.1%，利息支出-3.9%，营运偏差-41.0%，合同服务边际摊销59.3%，再保险成本-0.7%，业务及管理费-15.6%，税金及附加-2.0%，其他净收支3.0%，营业利润7.4亿元 [27] - 财信人寿：净资产投资收益贡献35.9%，息差贡献37.6%，利息支出-14.1%，营运偏差-5.5%，合同服务边际摊销73.9%，再保险成本-0.8%，业务及管理费-30.4%，税金及附加-2.0%，其他净收支5.4%，营业利润6.8亿元 [27] - 复星保德信：净资产投资收益贡献14.1%，息差贡献43.0%，利息支出-5.8%，营运偏差10.8%，合同服务边际摊销52.6%，再保险成本-3.2%，业务及管理费-14.1%，税金及附加-0.2%，其他净收支2.6%，营业利润6.5亿元 [27] - 恒安标准：净资产投资收益贡献49.1%，息差贡献57.3%，利息支出-2.2%，营运偏差-20.9%，合同服务边际摊销74.8%，再保险成本-3.8%，业务及管理费-54.0%，税金及附加-0.5%，其他净收支0.2%，营业利润4.7亿元 [27] - 国富人寿：净资产投资收益贡献8.8%，息差贡献63.7%，利息支出-5.8%，营运偏差-13.6%，合同服务边际摊销66.9%，再保险成本-2.5%，业务及管理费-9.0%，税金及附加-0.1%，其他净收支-8.5%，营业利润3.7亿元 [27] - 太保健康：净资产投资收益贡献50.2%，息差贡献104.5%，利息支出-2.0%，营运偏差-169.0%，合同服务边际摊销97.6%，再保险成本38.1%，业务及管理费-28.5%，税金及附加-0.1%，其他净收支9.2%，营业利润3.2亿元 [27] - 瑞泰人寿：净资产投资收益贡献19.8%，息差贡献93.4%，利息支出-0.1%，营运偏差-33.3%，合同服务边际摊销80.2%，再保险成本-31.0%，业务及管理费-39.2%，税金及附加-1.0%，其他净收支11.2%，营业利润1.1亿元 [27] - 东方嘉富人寿：净资产投资收益贡献102.2%，息差贡献178.6%，利息支出-51.0%，营运偏差-118.7%，合同服务边际摊销133.1%，再保险成本-17.8%，业务及管理费-124.3%，税金及附加-2.4%，其他净收支0.4%，营业利润0.6亿元 [27] - 恒安标准养老：净资产投资收益贡献-157.2%，息差贡献-19.1%，利息支出1.7%，营运偏差58.1%，合同服务边际摊销-31.2%，再保险成本0.0%，业务及管理费248.0%，税金及附加0.0%，其他净收支-0.2%，营业利润-0.1亿元 [27]

文章核心观点 - AI资本支出狂欢极有可能在2028年初走向终结并引发剧烈市场重置，标普500指数将下跌30%，科技股断崖式暴跌40%，约20万亿美元市值蒸发 [1] - 当前AI繁荣的底层逻辑极其脆弱，盈利主要依赖科技巨头内部的“资本支出循环”和债务融资，而非外部终端用户的真实买单 [1][5] - AI崩盘已处于“过度决定”状态，六大触发因素中任何一个都可能刺破泡沫 [8] - AI资本支出不需要绝对下降，只需增速放缓就足以引发金融压力，这与2000年代初次贷危机的“二阶导数问题”逻辑如出一辙 [22][23] - 这场衰退严重程度将与1990年或2001年相当，属于温和衰退，不会演变成2008年式系统性金融危机 [1][30] AI投资热潮的规模与结构 - AI资本支出已成为人类历史上规模最大的基础设施项目之一，美国科技公司每年在AI建设上的投入约为1万亿美元，超级数据中心累计投资规模已超越曼哈顿计划、阿波罗登月计划乃至马歇尔计划 [2] - 超大规模云服务商（Hyperscalers）的资本支出占美国GDP的比例已接近历史峰值 [2] - 当前AI生态系统的收入增长很大程度上仍是“资本支出循环”的产物——一家公司的资本支出就是另一家公司的营收 [5] - OpenAI和Anthropic约80%的收入来自仅1%的客户，而这些客户大多是依赖风险投资持续输血的亏损AI初创企业 [6] - 随着债务成为边缘融资的主要来源，这种资本支出循环模式极易受到资本支出放缓的致命打击 [7] 六大崩盘触发器 - 触发器一（收入严重不达预期）：多项研究显示，要使当前资本支出获得合理回报，AI行业到2030年的年收入需达到2.5万亿至3万亿美元，约为当前水平的14倍，这一增速几乎难以实现 [9] - 触发器二（信用风险急剧上升）：债务已成为AI建设的边际融资来源，仅2027年一年AI公司预计将发行约7000亿美元新债券，其中超大规模云服务商占4000亿美元，超过欧元区所有政府债券发行总量 [12] - 表外负债快速膨胀：以Meta在路易斯安那州的Hyperion数据中心为例，这是一个300亿美元的投资项目，Meta将80%股权出售给Brown Owl成立合资公司Beignet，后者融资270亿美元新债由Meta提供担保，由于租约被拆分为五个四年期租约，Meta资产负债表上只体现极小部分杠杆，整个AI生态系统隐性负债估计已达1.5万亿至2万亿美元，部分新兴云服务商融资利率已高达15% [13] - 触发器三（“诱导利率”陷阱与折旧悬崖）：数据中心建设期间无需计提折旧，但一旦投入使用折旧压力将骤然加大，AI实验室签署的多年期数据中心租约在正式运营前不计入成本，一旦更多数据中心陆续上线，AI企业财务状况可能在12个月内发生根本性转变 [14][15] - 触发器四（IPO浪潮揭开真相）：Anthropic和OpenAI均计划IPO（后者已推迟至2027年），历史经验表明IPO浪潮往往标志着周期顶部，IPO将首次为外界提供了解AI行业真实经济状况的窗口，目前AI公司披露的指标明显经过美化 [18] - 触发器五（半导体周期与供应链风险）：英伟达正在大规模开展“供应商融资”向客户提供贷款以购买更多芯片，根据国际清算银行最新研究，超过55%流入AI企业的投资来自其他AI企业，循环融资特征极为明显，半导体需求存在“牛鞭效应”，一旦需求放缓硬件短缺可能迅速转变为严重过剩 [19] - 触发器六（监管与安全风险）：约55%的美国人希望放缓AI发展速度，仅13%持反对意见，根据2026年IBM/Ponemon数据泄露成本报告，全球四分之一的恶意企业数据泄露事件涉及某种形式的AI辅助攻击 [21] 市场冲击量化 - 目前科技股占美国股市市值高达40%，半导体板块单独占比接近20%，美国科技板块当前市盈率约为30倍（一年前为40倍），远低于互联网泡沫时期70-75倍的峰值 [26] - 在AI崩盘情景下，标普500整体下跌30%，科技股下跌40%，其他板块下跌约20%，合计蒸发市值约20万亿美元，科技股占美国市场比重将拉回至ChatGPT推出前水平 [26][27] - 到2027年底，非超大规模云服务商的AI生态系统预计将有约5450亿美元未偿债券、9200亿美元银行贷款和约6500亿美元私人信贷，AI相关债务总规模约为2.9万亿美元，其中约25%面临风险敞口 [27] - 假设2028-2030年间累计违约率为35%，回收率为25%-50%，整体信用损失估算为1250亿至1900亿美元，股权持有人将承受最大损失（约20万亿美元），但不会出现2008年式的信用损失级联和全面破产潮 [1][27] - 最脆弱的环节包括新兴云服务商、甲骨文、独立模型开发商（OpenAI、Anthropic）以及建筑/设备供应商 [28] 宏观经济影响 - 到2028年初美国科技相关资本支出将较2023年上升约3个百分点（实际GDP占比），假设完全逆转，但由于数据中心投资高度依赖进口，进口下降将部分抵消资本支出下滑对GDP的冲击，综合各种效应AI数据中心繁荣结束将使美国GDP水平下降约2个百分点 [29] - 私人部门资产负债表健康，私人信贷增长幅度不足GDP的10个百分点，与1980年代末更为相似，远未达到次贷危机前水平，不存在系统性信用事件风险 [30] - 美联储自全球金融危机以来首次重建了充足货币政策空间，有充分降息余地，无需依赖财政政策大规模刺激 [31] - 降息将激活“K型经济”底层，长期受高通胀和紧缩货币政策压制的低收入群体、消费耐用品需求和住宅房地产市场将从降息中直接受益，降息将迅速刺激非AI领域增长，这是衰退保持温和的核心原因 [31] - AI建设热潮目前已创造约50万个就业岗位，预计到2027年底将增至80万个，若这些岗位全部消失美国失业率将上升约50个基点 [34] - 最大尾部风险在于AI崩盘可能反而加速企业采用AI自动化来削减成本，若触发大规模自动化浪潮，劳动力市场冲击可能超出预期，导致缓慢的“无就业复苏” [37] 资产配置与行业影响 - AI崩盘是典型的需求冲击而非供给冲击，长期利率将显著下降，债券与股票的相关性将转为负值，有利于国债的避险属性，但由于衰退程度温和不会回到零利率或永久量化宽松 [38] - 这场科技热潮高度集中于少数美国和亚洲公司，而互联网泡沫涉及欧洲在内的广泛发达市场参与，韩国作为AI供应链核心过去12个月科技出口占GDP比重上升了10至30个百分点，将在崩盘中遭受重创 [38] - 欧洲等未深度参与AI繁荣的市场在初期恐慌性抛售过后将显著跑赢美国市场，这些经济体承受了AI繁荣的负面影响（高通胀、高利率）却未能充分享受其红利，AI繁荣结束反而可能带来解脱 [38] - AI崩盘对美元的冲击将远大于互联网泡沫和次贷危机，由于危机根源在于美国金融体系，资金将流向欧元、日元乃至英镑等其他货币，全球投资者无需涌入美国国债寻求避险 [38] - 现阶段做空美国科技股或大幅增加久期均不可取，最优策略参照GMO的Ben Inker提出的“易泡沫”交易框架：持有多元化全球股票组合，在繁荣延续时同样受益，在崩盘时跑赢集中押注AI的美国科技股，仅在AI生态系统出现明显压力信号时才逐步增配政府债券 [41]

文章核心观点 - 亚洲股市技术面已接近极度超卖区间，美股空头仓位快速累积正令市场从下跌缺口风险转向空头挤压风险，瑞银建议策略重心从防御转向进攻、逢低买入，并重点关注半导体相对软件的结构性机会 [1][15] - 当前尚不具备全面进攻条件，但逢低吸纳的风险回报比正在改善，策略重心应从卖出反弹转向买入回调 [15] - 宏观风险和相关性风险尚未完全消退，市场未出现经典全面恐慌性抛售，不宜全面转入风险开启模式 [2] 亚洲股市深度超卖 - 恒生科技指数较200日均线低23%，RSI跌至27，瑞银定性为极度超卖 [1][4] - 沪深300 RSI跌至23.9，触及历史低位，同时测试周线200日均线支撑 [1][4] - 香港市场承接绝大部分抛售压力，恒生指数创下95%个股下跌的压倒性下跌日 [5] - 韩国KOSPI跌幅剧烈，下跌个股达627只，上涨个股仅152只 [5] - 周四亚太交易时段出现显著抛售，跌幅与基本面不成比例 [4] 欧洲局部过热 - 瑞士SMI指数约40%成分股RSI突破70，进入技术性超买区域 [5] - 德国DAX指数约25%成分股RSI突破70，主要受保险板块及SAP相关敞口驱动 [5] 宏观逆风与相关性风险 - 油价高企、法德国债利差走阔及主权债收益率上行共同构筑避险氛围，避险资金流入已令收益率有所回落 [6] - 政治与地缘政治消息面波动进一步加剧上述走势 [6] - 多个跨资产相关性正在重新上升，半导体与软件之间的相对价值关系已接近极端水平 [7] - 下一个潜在风险点并非市场继续大幅下行，而是相关性上升与拥挤板块仓位的集中释放 [7] 美股空头仓位与挤压风险 - 美股空头账簿规模无论绝对水平还是相对历年同期水平均已明显抬升 [8] - 仓位调整的大部分压力或已释放，市场向上挤压空头的风险正在积聚，且大于进一步下跌缺口的风险 [9] - 美股多头持续加速减仓，同时出现小幅加空（对冲性质），欧洲则呈现防御性净流入 [11] - 此前压倒性的防御性资金流动已有所收敛，机构操作趋于情境化和个股化 [12] 半导体相对软件的结构性机会 - 半导体及半导体设备板块总仓位压缩已明显加速，超大规模云计算板块也开始出现去杠杆迹象 [13] - 存在有吸引力的操作思路：做空超大规模云计算、回补半导体多头，或以比例对冲方式构建二者相对价值策略 [14] - 半导体相对软件的结构性机会值得优先布局 [15]

文章核心观点 - 高盛FICC团队将AI估值重挫、法国债券危机与日元被低估三条市场主线串联为同一叙事，向机构客户推荐以日元多头作为当前最具性价比的对冲工具 [1] - 上述风险最终指向同一方向：美元资产吸引力下降、资本回流日本，进而推动日元升值 [2] - 高盛长期公允价值模型显示日元相对美元被低估约40%，是其追踪货币中估值最为偏低的一个 [2] AI信贷裂缝与数据中心债券 - AI估值重挫的真正震中并非股票市场而是信用市场，尤其是低评级借款人的债券 [2] - 2026年迄今（截至10月13日），美元项目融资债券发行规模已达约1050亿美元，几乎全部流向数据中心及芯片/算力融资项目 [2] - 该规模约为AI时代之前历史最高纪录（2020年约250亿美元）的四倍，也是2025年（当时历史纪录）的近三倍 [2] - 特斯拉削减资本开支、Meta的AI支出推动其信用违约互换（CDS）升至历史高位、Lam Research业绩指引令人失望，三重利空叠加令对冲基金加速撤离科技板块 [1] - 高盛信用策略团队对美元投资级科技债维持低配评级，在利率"更高更久"及潜在能源成本压力背景下市场正在重新评估AI建设的经济逻辑 [2] - 高收益债领域维持中性，但预计AI相关发行人之间的分化将持续扩大，尤其是项目融资债券领域 [2] - Bernstein估计CoreWeave存在760亿美元的融资缺口，"高度分化"或意味着部分债券得到偿付、部分则不然 [3] 法国债券危机与欧元承压 - 法德10年期利差已扩至173个基点，超过2011年欧债危机时期水平，创下欧元诞生以来历史最宽纪录 [3] - 法国10年期国债收益率达到5.08%，超过欧债危机时期的绝对水平 [2][3] - 意大利国债收益率目前已较法国低出约50个基点，这一倒置在2011年危机期间几乎无法想象 [3] - 高盛策略师认为能源价格下行是压缩利差的最清晰路径：可改善增长与财政赤字的风险偏斜、有助于市场回归ECB有限加息的基准预期从而带来核心利率缓解、可降低利率波动率提升投资者重返套利交易的意愿 [4] - 若能源价格缓解未能实现，预计将看到更宽的利差和欧元汇率承受更大压力 [5] - 高盛交易台近期已观察到客户对欧元兑美元下行期权的需求上升，隐含波动率在长期历史回溯中仍处于相对低位 [5] - 欧元兑美元5年期实际利率差已收窄至-136个基点，与2025年初欧元交投于1.03附近时的水平相当，而当前欧元兑美元仍在1.12附近，缺口意味着欧元存在进一步下行空间 [5] 日元：被低估40%的最廉价对冲工具 - 高盛GSDEER长期公允价值模型显示日元相对美元被低估约40%，是该行追踪货币名单中估值偏离最大的货币 [8] - 日本数十年来将过剩储蓄大规模配置于美国金融资产，一旦AI引发的"美国例外论"叙事动摇、美日利差收窄，资本回流日本的趋势将随之加速，表现为美元抛售、日元买入 [8] - 三重结构性因素天然指向日元走强：日本官员持续表达对强势日元的支持；日本首相高市早苗积极推动国内资金加大对本土金融资产的配置；日本央行维持渐进加息路径 [8] - 日本最大劳工团体目前正寻求在2027年春季薪资谈判中设定6%的目标中值，为日本央行继续加息提供充分理由 [8] - 2年期美元兑日元平值期权隐含波动率目前为9.9，远低于20年均值13.8，接近20年低点8.4 [9] - 以接近历史低位的价格为其追踪名单中估值最低的货币购买保护，性价比突出 [10] 相关性翻转：AI下跌即日元上涨 - 自10月14日（高盛AI领先股票篮子单日下跌4.7%）以来，该篮子与标普500的相关性从0.73跳升至0.91 [11] - 与10年期美债收益率变动的相关性从-0.13翻转为+0.19 [11] - 与美元兑日元的相关性则从-0.34翻转为+0.46 [11] - 当前市场逻辑链条已清晰成型：AI下跌→标普下跌→美债收益率下行→日元升值 [12] - 高盛交易台将继续看好"股票下行/收益率下行"双重二元期权作为增长冲击对冲工具，近期已实现相关性已回归"AI下跌、10年期收益率走低、美元兑日元走软"的模式 [12] - 唯一可能打破上述逻辑的情景是高盛自身提出的布伦特原油冲至140美元以上的尾部风险，届时收益率将随油价上行、股票同步下跌，双重对冲策略将失效 [12] - 随着标普500与单一AI篮子的相关性已升至0.91，"分散化"在当下有了新的含义：持有日元 [12]

文章核心观点 - 17岁深圳高中生陈广宇从Kimi离职引发AI圈关注，其经历折射出AI行业对顶尖年轻人才的争夺已提前至高中/本科阶段，百万美元级offer与近千万元年薪成为头部AI公司抢夺关键研究者的竞争手段 [3][6][25] - AI人才争夺的核心逻辑在于模型快速迭代、技术路线仍有变数，关键研究者的加入可能带来新方向，错过关键人才的代价可能更高 [24][25] 陈广宇个人经历与离职事件 - 陈广宇10月15日在社交平台发帖告别Kimi，称过去一年是迄今最美好的时光，感谢杜雨伦当年相信并聘用16岁的自己 [8] - 陈广宇2009年出生于深圳，曾就读于原北大附中深圳南山学校和华润小径湾贝赛思国际学校，今年刚高中毕业 [16] - 今年3月陈广宇以共同第一作者身份参与论文《Attention Residuals》，与张宇、苏剑林同列作者名单，马斯克转发称其"令人印象深刻" [8] - 今年7月Attention Residuals已被用于Kimi K3，成为这款2.8万亿参数模型采用的底层技术之一，陈广宇参与了K3发布前准备 [8] - 杜雨伦透露与陈广宇进行过几次长谈，虽不舍但希望他在这个年纪尽可能探索、追随新的好奇心 [9] - 陈广宇未解释下一步，仅在告别帖末尾写道"还有更多事情值得探索" [10] - Anthropic可扩展强化学习方向负责人Sholto Douglas在评论区半开玩笑邀其来旧金山工作，陈广宇回复"正要去湾区"，但随后又简短回复"no :)"否认加入Anthropic的猜测 [10] 百万美元offer传闻 - Menlo Ventures投资人Deedy Das分享见面经历：一名少年14岁时英语尚不熟练便开始借助大模型自学AI，此后在一家顶尖AI公司实习一年，跨越半个地球进入美国排名前十的大学读本科，入学两周后退学 [13] - 该少年当时17岁，手中已有5份来自旧金山顶尖前沿AI实验室的工作邀约，金额均在约100万美元（约合700万元人民币）以上 [5][13] - 年龄和经历的重合让外界将这段经历与陈广宇联系起来，但Deedy并未公开少年姓名 [5][13] - 该少年想去旧金山的理由是"那里的人都很厉害，也在做自己想做的事情"，并表示"只想学习，完全不在乎钱" [13] 陈广宇的成长路径 - 中学时曾试着用家长身份注册Shopify店铺、组织青少年开源社区、做Crypto机器人，甚至幻想当职业滑雪运动员 [16] - 去年2月参加中学生黑客松，带去项目ThirdArm（人类第三只机械辅助手设想），由此结识前YC中国、奇绩创坛创始团队成员董科含，后者建议其把注意力放到更前沿的技术上 [16] - 此后利用AI研读论文、追踪GitHub开源项目，认为"在这个时代，AI就是最好的老师"，跟着十年前视频课程按部就班入门的方法已经太慢 [17] - 分享DeltaNet研究心得的博客当时社交账号只有20个粉丝，却引来该领域研究者杨松琳回复，随后被硅谷AI初创公司Tilde Research的CEO看到并主动邀约通话 [17] - 两个月后16岁的陈广宇拿到Tilde Research录用通知，独自飞往加州帕洛阿尔托开始七周实习 [18] - 董科含提醒他"别把自己当实习生，要当CEO：如果这是你的公司，你会怎么做"，此后其参与内容从技术问题延展到运营搭建、融资节奏、投资人沟通及长期战略思考 [18] - 陈广宇个人网站首页写下的目标是"探索智能的可能性" [20] AI行业人才争夺现状 - 国内互联网大厂给应届生开出的薪酬已传出800万元高价；清华大学计算机系教授透露组内大模型方向博士毕业生能拿到600万元以上年薪，硕士也能拿到百万元以上 [22] - 抢人延伸至毕业答辩现场：有大厂HR带鲜花赶来为已录用学生庆贺 [22] - Anthropic官网公开参照：预训练方向研究岗位年薪区间为35万至85万美元，具体待遇与岗位级别有关，工作直接涉及模型架构和大规模训练 [22] - 扎克伯格曾亲自打电话招揽当时24岁的AI研究者Matt Deitke，Meta给出的最终薪酬方案约为四年2.5亿美元，其中首年可能支付高达1亿美元 [22] - 今年腾讯启动青云实习生招聘时特别鼓励低年级学生投递，提出薪酬不设上限，并为突出贡献者提供额外激励，混元、元宝、微信等核心业务向实习生开放，优秀者有机会主导项目并与技术领头人直接共事 [24] - 字节跳动Seed把年轻人研究成果写进招聘页面：有人毕业不到一年便参与Seedance 2.0预训练架构研发，有人还在实习成果已用于豆包线上服务和模型后训练，符合要求的优秀实习生还有机会获得"豆包股" [24] - 行业竞争逻辑：模型快速迭代、技术路线仍有变数，关键研究者加入可能带来新方向，等到毕业再抢可能已经晚了 [24][25]

10 月 23 日， 国家发展改革委 发布《能源保供中长期合同管理办法（试行）》。 中华人民共和国国家发展和改革委员会令 主任：郑栅洁 2026年10月19日 能源保供中长期合同管理办法(试行) 第一章 总则 第一条 能源保障和安全事关国计民生。为加强能源产供储销 体系建设,更好发挥中长期合同在能源保供中的基础性作用,维护 供需各方合法权益和社会公共利益,保障能源安全、稳定、可靠、 有效供给,根据《中华人民共和国能源法》《中华人民共和国煤炭 法》《中华人民共和国电力法》《城镇燃气管理条例》等法律法规, 制定本办法。 第二条 本办法所称能源保供中长期合同,是电煤保供中长期 合同、电力保供中长期合同、天然气保供中长期合同的统称。 第50号 《能源保供中长期合同管理办法（试行）》已经2026年10月15日第39次委务会议审议通过，现予公布，自2026年12月1日起施 行。 第三条 在中华人民共和国境内开展的能源保供中长期合同签 订、履行、变更、监管等活动,适用本办法。 第四条 做好能源保供中长期合同相关工作,应当坚持民生优 先,兜牢民生用能底线;坚持有效市场和有为政府相结合,稳定供 应基本盘;坚持统筹发展和安全,有 ...

文章核心观点 - a16z裁撤投后招聘中台是其在投资版图细分、各垂直赛道团队自成体系后的必然选择 [7][12] - a16z通过改名加密基金、跨界办学校、送创业者进工厂等一系列动作，践行其“科技乐观主义”信仰与确保美国科技主导地位的宏大愿景 [14][16] - 顶级科技VC的生存逻辑是科技永不眠、VC不能躺平，自我颠覆与转型是应对行业变化的常态 [4][16] 一、a16z裁员动作与背景 - a16z近期裁掉了投后招聘中台团队的大部分成员，该34人团队过去负责帮助投资组合公司招聘人才，剩余成员被重新分配到各专业投资团队 [7] - a16z成立于2009年，目前旗下管理资产规模已突破1000亿美元（折合人民币超6600亿元） [8] - 2025年1月，a16z旗下多支基金合计完成超150亿美元募资，该金额是2025年全美风险投资总额的超18% [8] - 2025年5月，a16z Crypto宣布推出规模为22亿美元的第五期基金 [8] - 2025年8月，a16z完成一支聚焦AI底层硬件与物理基础设施专项基金的募资，基金规模为11亿美元 [8] 二、a16z的历史业绩与平台模式 - 2009年刚成立的a16z掏出约5000万美元联合其它投资者拿下Skype控股权，两年后带来约2亿美元回报 [10] - 2010年a16z花25万美元投资Instagram，Instagram被收购后连本带利获得7800万美元 [10] - 2012年a16z向GitHub投入1亿美元，到GitHub被微软收购时回收金额可能超过10亿美元 [10] - a16z组建了业内规模最大的运营团队，涵盖市场营销、人才培养、法律与政策等环节 [11] - 早在2017年，即a16z首次投资Anduril的2年前，a16z一位合伙人已参与协助Anduril规划校招活动 [11] - 截至2017年，a16z累计举办的商务对接与活动已超1.2万场，为被投公司直接输出超过35亿美元的潜在销售管线 [12] - 2025年2月，a16z一位普通合伙人仍在官网文章中强调VC的首要目标是打造最佳平台帮助创始人成功 [12] 三、裁员必然性：投资版图细分与团队拆分 - a16z投资版图从软件与消费互联网领域一路扩张，目前面向AI、基础设施、生物医疗、加密货币、企业级应用等领域均设有专门基金 [12] - 2022年a16z Crypto管理合伙人克里斯·迪克森透露，因不同前沿领域所需专业知识与产业人脉截然不同，a16z已逐渐将各垂直赛道团队拆分 [12] - 迪克森受访时其领导的团队已有约60人，包括约15人的投资团队及45人的运营团队，负责协助被投公司的人才招募与业务拓展 [12] - 各细分基金团队自成体系后，统一的投后招聘中台显得冗余，裁员成为a16z在这一阶段的必然选择 [12] 四、a16z的科技乐观主义信仰与愿景 - a16z长期公开观点可总结为：科技很重要，美国科技领先地位很重要，a16z要通过投资让美国科技一直领先 [14] - 2025年1月宣布募资150亿美元时，霍洛维茨放话称美国新技术的命运部分掌握在a16z手中，使命是确保美国在未来一百年科技领域占据主导地位 [14] - 拆掉招聘中台以更高效扶持被投公司、改掉专项基金名字扩展投资范围、办学校培养科技人才，均是a16z抵达宏大愿景的路径 [14] 五、加密基金改名与跨界办学 - a16z将旗下专注加密货币投资的基金“a16z Crypto”改名为“a16z Frontier”，投资范围延伸至加密领域之外 [5] - 2018年以来a16z Crypto累计募集近100亿美元（折合人民币近670亿元） [5] - 2025年9月底a16z宣布投资一所名为“霍洛维兹—安德里森学院（HAA）”的学校，首期计划招收50名学生，首届项目计划2027年秋季启动，为期一年且免收学费，招生优先考虑应届高中毕业生 [15] - HAA没有考试和作业，通过短期课程鼓励学生围绕自己的项目开发产品与开展研究，师资包括山姆·奥特曼、李飞飞、黄仁勋等行业领袖，由Anthropic、Google、Meta等科技巨头提供计算和硬件资源及实践实习机会 [15] - 霍洛维茨阐述办学目的称，为工业革命准备的培养方式照搬到AI革命上大概不会完全适用，需要有先行者指明如何把人培养成适应新世界的人 [15] - 沃顿商学院与埃森哲2025年1月发布的报告显示，AI正加速劳动力市场从“以岗位为中心”转向“以技能为中心”，一种“技能错配经济”正在成形 [15] - 该报告基于超过1亿条职位发布和1.5亿份在线人才档案分析发现，沟通、领导力、团队合作、解决问题等通用特质供给严重过剩，而技术深度、科学方法、分析精度、数字化执行等专业且偏执行的技能供不应求 [15] 六、其他创新举措 - a16z旗下聚焦美国关键产业的基金美国活力（American Dynamism）与私募股权投资机构Atlas Holdings联手推出项目，计划筛选约10名技术型创业者送进工厂，让创业者在工业生产线上寻找创业机会 [16]

文章核心观点 - 寒武纪第三季度营业收入35.31亿元，同比增长104.47% [1] - 第三季度归属于上市公司股东的净利润14.04亿元，同比增长147.74% [1] - 第三季度净利润环比第二季度增长8%，第二季度净利润为12.98亿元 [2] - 前三季度营业收入95.26亿元，同比增长106.76% [3] - 前三季度归属于上市公司股东的净利润37.15亿元，同比增长131.49% [3] 第三季度业绩 - 营业收入35.31亿元，同比增长104.47% [1] - 归属于上市公司股东的净利润14.04亿元，同比增长147.74% [1] - 净利润环比第二季度增长8%，第二季度净利润12.98亿元 [2] 前三季度业绩 - 营业收入95.26亿元，同比增长106.76% [3] - 归属于上市公司股东的净利润37.15亿元，同比增长131.49% [3]

美股期指表现 - 10月23日傍晚美股三大期指小幅下跌，道指期货跌0.58%，纳指期货跌0.01%，标普500期货跌0.21% [1] 芯片股盘前表现 - 芯片股盘前大涨，SK海力士涨超5%，闪迪涨近3%，美光科技涨2%，英特尔、西部数据、AMD涨逾1% [2] 光通信股盘前表现 - 光通信股盘前同步走强，诺基亚涨超6%，Lumentum涨超4%，应用光电涨超3%，Coherent涨超2%，康宁涨1.7% [2] 科技巨头盘前表现 - 科技巨头盘前涨跌不一，Space X涨超2.4%，苹果、谷歌、Meta、微软、亚马逊小幅走低 [2] - 医药巨头Moderna盘前大跌4% [2] 大宗商品表现 - 国际油价拉升，美油、布油均涨超1%，分别报101.13美元/桶、114.49美元/桶 [2] - 现货黄金一度翻红随后转跌，最新报4023美元/盎司，现货白银跌1.39%，最新报53.8美元/盎司 [2] 加密货币市场表现 - 加密货币主要币种下挫，比特币最新报81656美元/枚，以太坊、SOL等跟跌 [4] - 最近24小时81006人被爆仓，爆仓总金额为3.36亿美元 [4]

10 月 23 日，黄子韬公司被强制执行 2040 万一事引热议。下午，北京龙韬娱乐文化有限公司发 文回应： 近日，我司关注到网络平台出现关于北京龙韬娱乐文化有限公司（以下简称"公司"）被人民法 院强制执行的相关报道与讨论。现就有关情况说明如下: 一、关于执行信息及处理进展 经核实，公司确有一条被执行人信息。 公司对此高度重视，已委托专业律师团队依法跟进， 正按照法定程序有序推进相关工作。对相关历史商务合同纠纷，公司将进行全面梳理、依法处 理解决。 二、关于案件性质及责任主体 本次执行所涉事项系公司历史经营过程中形成的商务合同纠纷， 本案被执行主体为公司，黄 子韬先生并非本案被执行人，且本案与黄子韬先生现有业务及品牌无关。 案件具体情况及法 律责任，以生效法律文书及人民法院公开的司法信息为准。 感谢社会各界关注与监督。公司呼吁广大网友及媒体理性看待案件信息，以人民法院公开信息 为准，避免对未经核实的信息进行猜测性传播。 此前报道，天眼查显示，10 月 16 日，北京龙韬娱乐文化有限公司新增一条被执行信息，执行 标的约 2040 万元。 C 2026-10-18日更新 北京龙韬娱乐文化有限公司 评分63 7 龙 ...