文章核心观点 - 当前围绕美国科技巨头AI算力基础设施“折旧年限”安排的会计争议，可能成为2026年“AI牛市叙事”的潜在风险，尤其考虑到科技巨头在股市中的巨大权重和当前的高估值环境，相关争议若升温可能引发市场回调 [1][3][11] 会计争议的背景与市场关注 - 会计问题成为华尔街热门话题通常不是好兆头，近期关于科技巨头折旧年限的讨论应引起投资者警惕 [1] - 历史上，安然、世通等公司的会计造假曾引发市场重大变革和剧烈下跌，虽然《萨班斯-奥克斯利法案》后赤裸造假减少，但具有误导性的合法财务披露仍是市场重大风险 [1][2][3] - 标普500指数过去三年累计上涨约30万亿美元的行情，很大程度上由全球最大科技巨头（如美股七大科技巨头）、AI算力基础设施公司及电力供应商推动 [3] 主要涉及的科技公司与具体做法 - “大空头”迈克尔·伯里发布推文，认为Meta、甲骨文等斥巨资布局AI算力基础设施的科技巨头，甚至英伟达本身，通过将半导体采购/生产成本在过多年份内摊销，从而高估了自身盈利能力 [6] - 伯里认为，由于技术进步，芯片价值将比公司折旧年限假定更快下降；而看多者则认为更长折旧期反映了芯片的实际物理使用寿命 [6] - 除英伟达外，甲骨文也被点名，且自2020年以来，包括Alphabet、亚马逊、Meta和微软在内的其他“七大科技巨头”也一直在延长某些重大重型资产的“假定使用年限” [7] - 有证据表明IBM也参与其中，其折旧费用总额从2020年的42亿美元降至2024年的22亿美元，而营收从523亿美元增至628亿美元，该变化不符合其经济基本面增长步伐 [7] 折旧的会计实质与影响 - 财报口径的折旧年限设置本身不会创造或增加公司的真实经济价值，股东价值由未来自由现金流决定，而非会计费用的分摊方式 [8] - 折旧是一项非现金费用，仅将过去的资本开支在会计上分摊到未来，拉长折旧年限只会让每年计提的折旧费用变小、账面利润变大，但不会增加自由现金流 [8][9] - 此类“延长折旧年限”做法更多是让每股收益更好看、让市盈率分母变大、估值倍数看起来没那么贵，属于“表观修饰”，而非创造现金流的经营改善手段 [9][10] - 折旧会影响EBIT等核心利润指标，降低折旧、抬高EBIT可能让信用比率（如利息覆盖率）数字更好看 [11] 科技公司可能调整折旧年限的动机 - 可能是一种降低看似“过高”的市盈率倍数的方法，使投资者相信公司估值仍偏低 [10] - 截至12月18日，基于一致预期，信息技术类股票的平均市盈率高达36倍，而标普500指数整体为25倍，通过提高分母（盈利）可以让市盈率看起来不那么高 [10] - 此举可服务于估值、管理市场预期与CEO们主导的“盈利质量”叙事逻辑 [11] - 需要明确的是，没有任何迹象表明当今大型科技公司存在欺诈性/造假性质的会计报表做法 [10] 当前市场环境与潜在风险 - 标普500指数市值权重约35%-40%集中于“七大科技巨头”（苹果、微软、谷歌、特斯拉、英伟达、亚马逊、Meta），它们是指数屡创新高的核心推动力 [3][4] - 市场对科技股高昂估值和巨额AI投资回报的怀疑情绪增长，驱动资金关注工业和能源等传统板块，Yardeni Research创始人甚至建议减持七大科技巨头 [5] - 英伟达市值超过4万亿美元，其股价与市值动向攸关“AI牛市叙事”逻辑乃至全球股市牛市能否延续 [6] - 在估值处于历史高位、“AI牛市叙事”支撑情绪且市值集中度极高的市场，任何被感知为“坏消息”的因素都可能引发神经紧绷，关于折旧的负面争议或许足以引发一场痛苦的“熊市边缘”回调 [11]

文章核心观点 - 当前围绕美国科技巨头（尤其是“美股七巨头”）AI算力基础设施“折旧年限”安排的会计争议，可能成为引发市场对高估值AI板块进行重新评估的潜在风险点，在估值处于历史高位、市场情绪紧绷的背景下，或足以引发市场回调 [1][4][12] 市场背景与驱动因素 - 标普500指数过去三年的“超级牛市行情”累计上涨约30万亿美元，主要由全球最大科技巨头（如美股七大科技巨头）、AI算力基础设施公司（如美光、台积电、博通）及电力系统供应商（如Constellation Energy）所推动 [2] - “美股七巨头”（苹果、微软、谷歌、特斯拉、英伟达、亚马逊、Meta）占据标普500指数约35%至40%的高额权重，是指数屡创新高的核心推动力，被视为互联网时代以来最大技术变革中最有能力带来巨额回报的组合 [3][4] - 市场对科技股高昂估值和巨额AI投资回报的怀疑情绪日益增长，驱动资金关注工业和能源等传统周期板块，Yardeni Research创始人甚至建议自2010年以来首次“减持”七大科技巨头 [5] 折旧争议的焦点与案例 - 知名投资经理迈克尔·伯里（“大空头”）发布推文，认为Meta、甲骨文等斥巨资布局AI算力基础设施的科技巨头，通过将半导体采购/生产成本在过多年份内摊销，从而高估了自身盈利能力 [6] - 争议核心在于：看空方认为由于技术进步，芯片价值将比公司折旧年限假定更快下降；而看多方则认为更长的折旧期反映了芯片在磨损意义上的实际使用寿命 [6] - 英伟达并非唯一受审视的公司，甲骨文、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta、微软等其他科技巨头自2020年以来也一直在延长某些重大重型资产的“假定使用年限” [7] - 有证据表明IBM也参与其中，其折旧费用总额从2020年的42亿美元降至2024年的22亿美元，而营收从523亿美元增至628亿美元，变化步伐与经济基本面不符 [7] 折旧的会计实质与影响 - 财报中的折旧是一项非现金费用，仅是将已发生的资本开支在会计上分摊到未来期间，延长折旧年限只会让每年计提的折旧费用变小、账面利润变大，但不会增加自由现金流或企业的真实经济价值 [8][9] - 此类“延长折旧年限”的做法更多是让每股收益更好看、让市盈率分母变大、使估值倍数看起来不那么贵，属于“表观修饰”，而非创造现金流的经营改善手段 [9] - 折旧调整会影响EBIT等核心利润指标，进而影响以EBIT为分子的信用指标（如利息覆盖率），使这些比率数字更好看 [12] - 公司向美国国税局提交的税务口径报表与向投资者提供的GAAP口径财报是两套体系，改变财报折旧年限通常不等同于改变税务折旧，不必然带来现金税减少 [8] 潜在动机与市场影响 - 调整折旧年限可能是一种降低看似“过高”市盈率倍数的方法，截至12月18日，信息技术类股票的平均市盈率高达36倍，而标普500指数整体为25倍 [11] - 这种做法使得高估值科技公司的市盈率看起来不那么高，可能有助于管理层与投资者沟通，但会干扰投资者对股票价值是否定价合理的判断 [11] - 当前科技股被市场“完美利润预期”所定价，且市值集中度极高，若折旧争论升温，投资者可能重新评估公司的实际盈利水平，任何负面争议都可能在神经紧绷的市场中引发痛苦的“熊市边缘”回调 [12]

文章核心观点 - 2025年A股市场科技是主线，但二级市场投资需警惕高波动风险，不应孤注一掷也不应完全置身事外，建议采用“杠铃策略”进行配置[4][5] - 杠铃策略的核心是构建非对称投资组合，放弃中风险资产，将大部分资金配置于低波动资产以抵御危机，小部分资金配置于高风险资产以博取高收益[7] - 在A股市场，杠铃策略演变为进攻端集中配置高成长科技股，防守端持有高股息红利资产，两者在商业模式和现金流上形成本质互补，构成有效的杠铃两端[10][12][14] 市场主线与投资策略演变 - 2025年A股市场以科技为最滚烫主线，DeepSeek、摩尔线程和沐曦科技等公司股价表现突出，但关于“AI泡沫”的争议在下半年兴起[4] - 霍华德·马克斯指出，投资AI初创公司即便只有千分之一概率成长为万亿美元市值公司，早期投资的预期回报也能超过投资金额的八倍，这种“VC式回报”对二级市场构成诱惑[4] - 二级市场净值每日波动，优胜劣汰残酷，倾其所有押注VC式回报常导致净值曲线如过山车，因此需避免孤注一掷，也不应完全置身事外[4] - 全球市场在2020年后经历黑天鹅震荡，投资信仰从巴菲特式“价值坚守”转向塔勒布式“反脆弱”，杠铃策略因此受到关注[7] 杠铃策略在A股的具体应用 - 由于衍生品工具限制，A股的“杠铃策略”降维为：进攻端配置科技股赚取产业爆发成长，防守端持有红利资产赚取确定性股息[10] - 2025年下半年，红利资产重新获市场关注，例如红利ETF易方达（515180）四季度以来净流入资金超过30亿元，管理规模突破百亿，截至2025年12月19日资产规模达116亿元[10] - 红利资产被许多投资者视为“带票息的类债券资产”，其跟踪的中证红利指数股息率接近5.2%，在当下利率环境下具备强劲生息能力和低波特性[11] - 在A股存量博弈环境下，科技与红利资产呈现弱相关甚至负相关关系，科技提供收益弹性，红利提供反脆弱韧性，资金会在板块间切换以避险[11] 科技与红利资产的本质差异 - 科技股与红利资产的核心差异在于底层收益来源：科技股算的是终局价值，红利资产看的是当下利润与实在分红[12] - 科技股的成长性源于颠覆性创新，但成长期企业常需将利润及融资投入设备、产线和研发，导致自由现金流紧张甚至为负，呈现“烧钱扩张”特征[15] - 红利资产所处产业多已成熟，龙头拥有深护城河或“特许经营权”，已度过高资本开支周期，且多集中于金融、能源、公用事业等需求相对稳定的刚需行业[15] - 红利资产具备“收租式”商业模式，自由现金流充沛，只有自由现金流极其充沛的企业才能承诺长期稳定的高比例分红，自由现金流被视为企业的“测谎仪”[17] 低波动资产的超额收益逻辑 - 红利资产股价下跌时，股息率被动上升，一旦股息率高至具备吸引力（如超过5%或6%），长线资金会进场扫货，从而控制股价下跌空间，形成天然低波动属性[17] - 低波动本身是一种稀缺的超额收益来源，“波动损耗”的数学原理显示：高波动会严重磨损复利，例如第一年涨50%第二年跌50%，实际亏损25%，发生50%回撤后需上涨超过100%才能回本[18] - 二级市场比拼耐力，少跌本身就是一种难得的超额来源，低波动带来的平稳曲线能让投资者在震荡市中敢于持有，最终穿越周期[19][20] - 一级市场拥有时间特权，管理人锁定期长，容错空间大，更有望向终局的底气；而二级市场资产价格按日计价，净值波动公开透明，巨大回撤会直接暴露，因此投资者很少会用全部仓位押注单一赛道[21]

文章核心观点 - 当前围绕美国科技巨头（尤其是“美股七巨头”）AI算力基础设施“折旧年限”安排的会计争议，可能成为引发市场对高估值AI板块重新评估的导火索，在估值处于历史高位、市场情绪紧绷的背景下，足以引发一场痛苦的“熊市边缘”回调 [1][4][12] 市场背景与驱动因素 - 标普500指数在过去三年累计上涨约30万亿美元，很大程度上由全球最大科技巨头（如美股七大科技巨头）、AI算力基础设施公司（如美光、台积电、博通）以及电力系统供应商（如Constellation Energy）所推动 [2] - “美股七巨头”（苹果、微软、谷歌、特斯拉、英伟达、亚马逊、Meta Platforms）占据标普500指数约35%至40%的高额权重，是指数屡创新高的核心推动力 [3][4] - 市场对科技股高昂估值和巨额AI投资回报的怀疑情绪日益增长，驱动资金更加关注工业和能源等传统周期板块 [5] - Yardeni Research创始人自2010年以来首次建议相对于标普500指数其余部分“减持”七大科技巨头 [5] 折旧争议的焦点与案例 - 知名投资经理迈克尔·伯里（Michael Burry）发布推文，认为Meta、甲骨文等斥巨资布局AI算力基础设施的科技巨头，通过将半导体采购/生产成本在过多年份内摊销，从而高估了自身盈利能力 [6] - 争议核心在于：技术进步可能导致芯片价值比公司折旧年限假定更快下降，而看多者则认为更长折旧期反映了芯片的实际使用寿命 [6] - 英伟达并非唯一受审视的公司，甲骨文、Alphabet、亚马逊、Meta、微软等其他科技巨头也一直在延长某些重大重型资产的“假定使用年限” [7] - 有证据表明IBM也参与其中，其折旧费用总额从2020年的42亿美元降至2024年的22亿美元，而营收从523亿美元增至628亿美元 [7] 折旧的会计本质与市场影响 - 财报中的折旧是一项非现金费用，仅是将已发生的资本开支在会计上分摊到未来期间 [8] - 延长折旧年限只会让每年计提的折旧费用变小、账面利润（如EPS）变大，但不会增加自由现金流或公司的真实经济价值 [8][9] - 此类调整更像是“利润表的外观管理/沟通工具”，旨在让市盈率（P/E）等估值倍数看起来不那么高，服务于估值管理和市场预期 [9][11] - 信息技术（IT）类股票的平均市盈率高达36倍，而标普500指数整体为25倍 [11] - 折旧调整会影响EBIT等核心利润指标，可能让利息覆盖率等信用比率数字更好看 [12] 潜在的市场风险 - 在“AI牛市叙事”支撑市场情绪、市值集中度极高的背景下，市场对任何“坏消息”都神经紧绷 [12] - 如果关于折旧的争论升温，投资者可能开始重新评估这些公司的实际盈利水平，从而可能引发市场回调 [12] - OpenAI主导的“AI循环投资”夸张以及甲骨文等巨头大规模举债建设AI数据中心，已引发市场对“AI泡沫破裂”的担忧，尤其指向2026年 [4]

市场估值与泡沫判断 - 标普500指数处于泡沫化估值水平 Shiller PE已攀升至40倍 [1] - 估值泡沫主要由人工智能主题驱动 以“七大科技巨头”及整个科技板块为核心 [1] 市场观点分歧 - 看涨阵营认为当前AI泡沫处于初期阶段 建议“追涨泡沫” [4] - 看跌阵营认为泡沫已达顶峰或临近顶点 主张“抛售泡沫” [4] - 市场共识认为泡沫破裂需要“导火索” 仅凭高估值本身不足以引发崩盘 [5] 泡沫破裂的潜在诱因 - 历史经验显示 泡沫破裂前通常伴随货币政策紧缩周期 如2000年互联网泡沫 [6] - 当前美联储处于降息周期 被看涨派视为支撑泡沫继续膨胀的核心论据之一 [6] - 分析师认为AI泡沫已正式见顶 破裂进程已进入初始阶段 [7] - 当前AI泡沫本质是一场由信用驱动的AI基础设施泡沫 而信用周期已正式转向 [7] AI基础设施泡沫的逻辑与风险 - 基础模型构建者研发大型语言模型 市场的核心赌注是“生成式”特性将从根本上改变经济与社会形态 [9] - AI技术大规模普及依赖数据中心提供的算力支撑 数据中心建设具有高资本密集性 对电力、水资源等需求巨大 [9] - 初始阶段的数据中心建设由超大规模科技公司主导 资金主要来自企业自身经营利润 [10] - 下一阶段建设需要大量外部资本 融资方式多样化 包括企业发债以及由房地产投资信托基金和基础设施基金主导建设再租赁的模式 [10] - 潜在致命风险在于 若AI企业无法承担租金而终止租赁协议 将导致REITs和基础设施基金成为“接盘侠” [10] - AI企业无力支付租金的核心原因是其AI业务无法产生足够利润 [10] - 核心症结在于AI商业化变现的速度远跟不上AI需求扩张的速度 [10] AI商业化与盈利模式困境 - AI服务提供商当前主流定价模式有两种 按固定额度收费和按量收费 [10][11] - 这两种模式根本无法覆盖生成式AI的高额成本 可行性极低 [12] - AI企业实现盈利的唯一路径是其产品能为终端用户显著降低成本或提升收入 从而收取远高于前两种模式的结果导向费 [12] - 然而 麻省理工学院一项研究发现 企业主导的AI项目中95%均以失败告终 结果导向定价模式目前尚不具备落地条件 [12] 泡沫破裂的信号与进程 - 甲骨文-蓝猫头鹰密歇根数据中心项目流产 本质上已刺破了这场由信用驱动的AI基础设施泡沫 [7] - 该项目失败是刺破AI泡沫的“第一根针” 未来依赖外部融资的AI基础设施建设将愈发艰难 [13] - 这大概率会导致近期内AI资本开支的收缩 [13] - 当AI资本开支显著放缓时 AI泡沫的破裂将进入后期阶段 [14] - 对于英伟达等核心AI供应商 随着AI资本开支放缓 市场上其芯片的租赁价格将因供应过剩而大幅下跌 [14] 市场前景预测 - 伴随AI泡沫破裂 市场将进入衰退型熊市 对2026年标普500指数持此预测 [15] - 当前经济已显现动能放缓迹象 而AI泡沫破裂已进入第一阶段 [15] - 投资者应做好准备迎接动荡的2026年 [15]

文章核心观点 - 人工智能热潮正在重塑美国商业地产投资的底层逻辑 数据中心建设支出激增并有望超越写字楼 但这也使投资组合高度暴露于单一科技行业风险之下 与历史相比 商业地产与科技行业的捆绑已达到历史峰值 [1][2] 数据中心行业趋势与投资热潮 - 数据中心建设支出最早有望在2025年超过写字楼建设支出 [1] - 在AI需求推动下 数据中心资产2023年回报率高达11.2% 表现优于除活动房屋外的所有其他房地产板块 [1] - 房地产服务公司JLL预测 2025年至2030年间 北美地区新建数据中心规模可能达到1万亿美元 [1] - 上市房地产公司在2024年将数据中心投资增加了15% 同时缩减了对写字楼和公寓等传统领域的投资 [3] - 对92家主要投资者的调查显示 95%的受访者计划增加对数据中心的投资 [3] 科技巨头的策略转变与资本承诺 - 科技巨头正改变策略 从自建数据中心转向租赁 以加速扩充算力 [1][2] - 2024年美国超大规模数据中心容量中有40%通过租赁获得 高于2023年的35% [2] - 甲骨文公司资产负债表外背负着2480亿美元的未来租赁承诺 [1][3] - 甲骨文宣布增加AI基础设施支出后 其股价曾大幅下跌 [3] 行业结构变化与历史对比 - 传统上 写字楼 公寓和购物中心被视为多元化稳定资产 能够对冲科技行业波动 [2] - 在2000年至2002年科技股抛售潮中 纳斯达克指数暴跌近80% 但商业地产价值基本持平或仅小幅下跌 [2] - 如今 商业地产与科技行业的脱钩关系已不复存在 捆绑程度达到历史峰值 [1][2] - 数据中心行业增长高度依赖单一类型的租户（AI科技公司） 而这些租户的商业模式尚未完全实现盈利 [6] 数据中心投资面临的新风险 - 租赁协议包含保护科技租户的严苛条款 例如若每月断电时间超限 业主可能面临相当于数月租金的罚款 长期的电力 冷却或连接问题甚至可能赋予租户取消整个租约的权利 [6] - 运营中断导致的技术性违约风险是许多保守投资者未涉足该行业的原因 [6] - 供应端正面临劳动力短缺 建筑材料供应链受关税威胁以及电力获取困难等多重挑战 [6] - 施工延误可能触发租约取消条款 预计会有许多项目在实际交付环节出现问题 [6] - 项目执行力的高低将成为决定投资成败的关键因素 [6] 市场参与者的风险对冲措施 - 超大规模企业拥有足以支撑巨额租赁交易的资产负债表 [4] - 业主和贷款人在交易结构上进行特殊设计以对冲风险 例如将20年租约分为五个四年期 若租户在首个租期后终止合同 必须偿还未偿债务并支付额外现金 [4]

2025年A股市场主线与投资策略 - 2025年A股市场以DeepSeek技术突围开局，以摩尔线程和沐曦科技的翻倍狂潮收尾，科技是市场最滚烫的主线[2] - 市场存在“只看成长倍数不看回撤幅度”的视角错位，一级市场的“VC式回报”叙事正蔓延至二级市场[2] - 霍华德·马克斯建议投资者不应孤注一掷，也不应完全置身事外，适度的仓位与谨慎甄选是关键，这被解读为“杠铃策略”[2] 杠铃策略的理论与应用 - 杠铃策略源自塔勒布的《反脆弱》，核心是放弃平庸的“中风险”资产，构建非对称投资组合[3] - 其做法是将绝大部分资金配置于极度风险厌恶的低波动资产，小部分资金投入风险极高、赔率极大的资产以博取指数级收益[3] - 在A股语境下，由于衍生品工具限制，杠铃策略降维为：进攻端集中配置科技股，防守端持有红利资产[6] 防守端：红利资产的价值与特性 - 红利资产被许多投资者视为“带票息的类债券资产”首选，用于在保持权益仓位的同时降低组合波动[7] - 以中证红利指数为例，截至2025年12月19日，指数股息率接近5.2%，远超货币基金，提供强劲生息能力[7] - 红利资产（如金融、能源、公用事业）需求受经济周期影响小，商业模式成熟，自由现金流充沛，是股价的坚实“锚”[11][13] - 当股价下跌导致股息率被动上升（例如超过5%或6%）时，会吸引长线资金进场，从而控制下跌空间，形成天然的低波动属性[13] 进攻端：科技资产的特性与挑战 - 科技股的成长性源于颠覆性创新，但成长期企业往往需要持续投入，导致“自由现金流”紧张甚至为负[11] - 科技股估值基于“星辰大海的终局价值”（市梦率），与基于当下利润和分红的红利资产（市现率）形成本质互补[8][10] 科技与红利的杠铃组合逻辑 - 科技与红利资产间存在弱相关甚至负相关关系，科技提供收益弹性，红利提供反脆弱的韧性[7] - 两者能构建有效杠铃的核心在于底层收益来源截然不同，形成了商业模式和现金流结构上的本质互补[8] 低波动性的超额收益意义 - 低波动本身是一种稀缺的超额收益来源，高波动会导致严重的“波动损耗”，损害复利效应[14] - 例如，100元第一年涨50%第二年跌50%，最终变为75元，亏损25%；发生50%回撤后需要上涨超过100%才能回本[14] - 平稳的曲线能让投资者在震荡市中敢于持有，最终穿越周期，“少跌”本身就是一种难得的超额来源[15][16] 一级与二级市场的投资逻辑差异 - 一级市场拥有时间特权，管理人锁定期长，容错空间大，更有望向终局，如认为AI泡沫至少三年内看不到[17] - 二级市场资产价格按日计价，净值波动公开透明，巨大的回撤会直接暴露，因此投资者很少会用全部仓位去押注单一赛道[17] - 在二级市场的复利游戏中，活下去比追逐“市梦率”更重要[17] 市场资金动向与产品表现 - 2025年下半年，表现相对跑输的红利资产重新获得市场关注[6] - 以红利ETF易方达（515180）为例，仅四季度以来净流入资金就超过30亿元，截至2025年12月19日管理规模突破百亿，达到116亿元[6] - 除了主流红利ETF，自由现金流ETF易方达(159222)等产品也开始进入专业投资者的配置视野[13]

报告行业投资评级 - 未提及相关内容 报告的核心观点 - 美联储12月如期小幅降息并启动短期美国国债购买操作 鲍威尔为1月降息保留可能性 近期市场围绕宽松货币政策交易 受美国股市AI泡沫冲击价格有回调 美国非农数据整体支撑美联储1月降息 但有官员对此有不同意见 [8] - 日本政府和日本央行在加息问题上意见不一致 市场预期日本央行加息或冲击全球金融市场 但当前金融市场反应相对平静 [8] - 美国非农数据大体支持美联储1月继续降息 鲍威尔保留1月降息可能性 使黄金价格整体偏强运行 [9] 根据相关目录分别进行总结 黄金期货合约行情 - 上期所不同交割月份黄金期货合约有不同行情 如2601合约前结算价975.94元/克 收盘价978.76元/克 成交1717手 成交额167992.29万元等 各合约价格有涨跌 成交量和持仓量也有相应变化 [6] 宏观政策动态 - 美联储12月降息 鲍威尔为1月降息保留可能性 美国非农数据支撑1月降息 但有官员反对12月降息 [8] - 日本政府和央行在加息问题上存在分歧 市场预期加息或冲击全球金融市场 但当前反应平静 [8] 行情展望 - 美国非农数据和鲍威尔表态使黄金价格整体偏强运行 [9]

公司2025年业绩与市场表现 - 公司2025年营收飙升至1871亿美元 [1] - 公司市值在2025年一度短暂突破5万亿美元，随后回落并稳定在4万亿美元区间 [1] - 公司于2025年7月成为首家市值突破4万亿美元的企业，从2023年突破1万亿美元到2025年仅用三年新增3万亿美元市值 [7][8] - 公司市值在2025年10月底突破5万亿美元，距离跨越4万亿美元仅过去数月 [13] 产品发布与技术进展 - 2025年1月，公司在CES 2025上发布一系列产品，包括全新超小型AI芯片、性能更强的游戏显卡，并介绍实体AI、桌面级AI系统及AI软件更新 [2] - 2025年3月，公司在GTC大会发布为“AI推理时代”打造的Blackwell Ultra芯片及GB300超级芯片 [4] - 2025年10月，公司庆祝首颗在美国制造的Blackwell芯片完成 [12] - 公司持续推广“主权AI”概念，让各国建立自主AI数据中心 [15] 重大市场事件与股价波动 - 2025年1月，DeepSeek发布R-1模型声称未使用最先进处理器训练，引发AI交易动荡，公司市值在单日内蒸发近6000亿美元，股价直到6月才回到事件前水平 [3] - 2025年4月2日，特朗普宣布关税措施引发股市暴跌，公司股价从110美元跌至4月4日的94.31美元，股价在4月9日回到事件前水平，但直到4月25日才真正走出低迷 [5] - 2025年11月，有报道称谷歌可能向Meta提供自有TPU芯片，引发市场担忧，公司随后发布推文祝贺谷歌同时强调自家GPU领先一代且是唯一能运行所有AI模型的产品 [16] 对华业务与地缘政治影响 - 2025年4月，特朗普政府实施新芯片限制，要求公司向中国出口H20芯片必须获得许可，事实上禁止对华销售，公司因此在第一季度计提45亿美元减值，第二季度追加40亿美元 [6] - 2025年7月，特朗普政府允许公司恢复向中国出售H20芯片 [9] - 2025年8月，白宫宣布将从公司对华芯片销售中抽取15%的分成，此规定同样适用于AMD [10] - 2025年12月，特朗普批准公司向中国出售比Blackwell Ultra落后两代的H200芯片，但此安排仍存在变数 [17] 战略投资与合作伙伴关系 - 2025年9月，公司宣布将向OpenAI投资超过1000亿美元，该合作将使OpenAI建设至少10吉瓦的数据中心容量用于训练和运行GPT模型 [11] - 2025年10月，公司在华盛顿特区举办的GTC大会上宣布与优步等公司达成多项新合作 [13] - 2025年10月，公司首席执行官黄仁勋与三星、现代汽车高管会面的照片在网络上爆红 [14] - 2025年11月，公司获准向沙特阿拉伯和阿联酋出口相当于6万多颗Blackwell芯片的算力 [15]

日本央行加息的市场反应与原因 - 日本央行决定加息25个基点 将政策利率从0.5%上调至0.75% 达到30年来的最高水平[1] - 加息后市场反应平稳 恒生指数上涨0.81% 恒生科技指数上涨1.38% 美股亦上涨并刷新历史新高[1] - 与2024年8月首次加息引发全球股市动荡不同 本次加息前市场定价概率高达90% 且央行行长提前12天释放信号 市场已充分预期并定价[1] 市场平稳的短期对冲因素 - 美国处于降息周期 对冲了日元加息带来的潜在流动性收紧影响[2] - 美国最新CPI数据为2.7% 大幅低于市场预期的3.1% 强化了市场对美联储降息的预期 刺激美股上涨[3] 当前市场上涨的驱动逻辑与潜在脆弱性 - 市场对低于预期的CPI数据做出积极反应 逻辑在于降息预期增强会带来更充裕的流动性 从而推升股市[4] - 这反过来说明当前牛市主要由流动性驱动 而非基本面推动 这种模式被认为极度脆弱[6] - 美国降息的利好可能已在市场定价中体现 其边际推动作用正在减弱[7] 长期流动性环境的结构性转变与风险 - 日本加息被视为长期政策调整 结束了持续30年的宽松日元环境 而过去日元宽松为全球资产上涨提供了重要动力[7] - 长期风险在于 当本轮美国降息周期停止时 日本加息导致的流动性收紧问题可能会爆发[7] - 美国经济存在悖论：若AI发展推动经济强劲 则应放缓或停止降息 但当前当局却急于降息 引发对经济真实状况的质疑[9] 市场隐含的资产泡沫风险 - 核心风险被指向AI泡沫 A股存在新上市公司市值被推至数千亿但营收甚微的案例 公司融资后用于理财而非研发[4] - 美股“七巨头”占据了美股总市值的三至四成 AI行情在某种程度上是这些巨头的内循环[4] - 当前情况被类比为2000年的互联网泡沫 存在历史重演的风险[9]