美股市场表现 - 美东时间周五，美股三大指数集体收跌，道琼斯指数跌245.96点（跌幅0.51%），纳斯达克指数跌398.69点（跌幅1.69%），标普500指数跌73.59点（跌幅1.07%）[1][2] - 大型科技股普遍下跌，英伟达跌幅超过3%，亚马逊跌幅接近2%，Meta、微软、谷歌跌幅均超过1%[2] - 芯片概念股重挫，市场对AI泡沫的担忧再现，博通大跌11.43%，甲骨文在前一日跌近11%后再跌超4%，闪迪、Oklo跌约15%，CoreWeave跌10%，嘉纳斯科技跌超9%[2][3] 中概股表现 - 纳斯达克中国金龙指数下跌0.3%[3] - 热门中概股普遍下跌，亿鹏能源跌12.32%，阿特斯太阳能跌10.12%，博美跌10.10%，大全新能源跌6.33%，小马智行跌5.60%[3][4] - 部分中概股逆势上涨，智能未来涨超4%，好未来、新东方、网易涨超2%[3] 贵金属市场动态 - 现货黄金盘中一度触及4353美元/盎司，为10月21日以来首次，距离历史新高仅一步之遥，随后跳水收于近4300美元[4] - 现货白银下跌2.5%，COMEX白银收跌3.9%[4] - 受国际金价上涨影响，12月12日国内部分品牌金饰价格创年内新高，周生生金饰涨至1338元/克，老庙黄金涨至1339元/克，老凤祥金饰涨至1337元/克[7] - 高盛表示，如果美国私人投资者将资金部署到黄金ETF中，到2026年底，金价达到每盎司4900美元的预期有很大上调空间[9] 加密货币市场 - 加密货币市场多数下跌，比特币价格90236.2美元，24小时跌幅2.11%，以太坊价格3087.94美元，24小时跌幅4.47%[9][10] - 全市场超过11万人爆仓[1][9]

美股市场整体表现 - 美东时间周五，美股三大指数集体收跌，道指跌246点或0.51%，纳指跌近400点或1.69%，标普500指数跌73.59点或1.07% [1] - 主要股指期货同步下跌，纳斯达克100指数期货跌503.25点或1.96%，标普500指数期货跌72.75点或1.05% [2] 科技与芯片股重挫 - 大型科技股普遍下跌，英伟达跌幅超过3%，亚马逊跌近2%，Meta、微软、谷歌跌幅均超过1% [2] - 芯片概念股遭遇重挫，市场对AI泡沫的担忧再现，博通大跌逾11%，甲骨文在前一日跌近11%后再跌超4% [2] - 多只芯片股大幅下跌，闪迪、Oklo跌约15%，CoreWeave跌10%，嘉楠科技跌超9% [2] - 具体芯片股表现：美光科技跌6.70%，迈威尔科技跌5.60%，泰瑞达跌5.20%，拉姆研究跌4.85%，超威半导体跌4.81%，英特尔跌4.30%，科天半导体跌4.19%，台积电跌4.17% [3] 中概股表现 - 纳斯达克中国金龙指数下跌0.3% [3] - 多数中概股下跌，亿鹏能源跌12.3%，阿特斯太阳能、博美跌超10%，大全新能源、小马智行跌超5% [3] - 部分中概股逆势上涨，智能未来涨超4%，好未来、新东方、网易涨超2% [3] 贵金属市场剧烈波动 - 现货黄金盘中一度向上触及4353美元/盎司，为10月21日以来首次，距离历史新高仅一步之遥，随后跳水收于近4300美元 [4] - 现货白银下跌2.5%，COMEX白银收跌3.9% [4] - 伦敦金现报4299.285美元/盎司，较昨结上涨20.075美元或0.47%，盘中最高触及4353.570美元，最低触及4256.845美元 [6] - 受国际金价上涨影响，12月12日国内部分品牌金饰克价创年内新高，周生生金饰涨至1338元/克，老庙黄金涨至1339元/克，老凤祥金饰涨至1337元/克 [8] - 高盛表示，如果美国私人投资者将资金部署到黄金ETF中，到2026年底，金价达到每盎司4900美元的预期有很大上调空间 [9] 加密货币市场 - 加密货币市场普遍下跌，比特币跌超2%，以太坊跌近4.5% [10] - 全市场超过11万人爆仓 [10]

得州数据中心建设热潮的规模与现状 - 美国得州正经历由AI繁荣推动的疯狂数据中心建设热潮，规模之大已引发业内人士对泡沫的警告 [1] - 申请在2030年前接入得州电网的大型项目总容量已超过220吉瓦，其中超过70%是数据中心项目 [1] - 220吉瓦的申请容量是该州2024年夏季峰值需求约85吉瓦的两倍多，也远超该州约103吉瓦的季度总发电容量 [1] - 截至2030年的预测数据显示，各类状态的数据中心项目总容量将从2024年的4,965兆瓦激增至225,816兆瓦 [2] 行业专家对泡沫的警告 - 能源专家认为，这些需求根本不可能满足 [1] - 得克萨斯大学研究科学家直言，这绝对看起来、闻起来、感觉起来就像一个泡沫，整体的数字简直可笑 [2] - 专家表示没有办法在地面上建造这么多基础设施来满足这些数字，甚至质疑中国能否这么快做到 [3] - 前ERCOT市场监督员主任表示，这些数字“大得疯狂”，无论是设备还是消费方面，都没有足够的东西来满足这么大的负荷 [4] 需求激增与真实性问题 - 2023年得州立法要求将未签协议项目纳入预测后，数据中心申请激增 [4] - 2024年申请电力接入的大型项目数量几乎翻了两番 [4] - 在超过220吉瓦的申请中，一半以上（约128吉瓦）尚未提交研究供审查，另有约90吉瓦正在审查或已获批准 [4] - 资深能源顾问指出，并非所有需求都是真的，问题在于有多少是真的 [5] - 实际已并入电网或获得批准的项目容量要小得多，仅约7.5吉瓦，相当于近八座大型核电站的电力 [5] 州政府的抑制措施与影响 - 得州已通过法律要求开发商为项目初步研究支付10万美元，并证明确保了场地 [6] - 得州公用事业委员会提议，要求数据中心为每兆瓦峰值功率支付5万美元的保证金，吉瓦级项目的成本将至少达5000万美元 [6] - 专家认为，与核心租户有长期合同的严肃开发商会愿意支付，而更多投机性开发商可能会退出排队，从而帮助获得更准确的预测 [6] 基础设施过度建设与成本风险 - 风险在于可能为未能实现或用电量低于预期的投机性数据中心建造电力基础设施 [7] - 过度建设发生在基础设施成本飙升之际，因为各行业都在争夺稀缺设备 [7] - 例如，天然气发电厂的成本在过去五年中增长了一倍多 [7] - 专家比喻，这有点像在市价到顶部的时候买房子，如果五年后房价下跌，投资者将面临损失 [7] 对电价与市场结构的潜在影响 - 为得州电力市场建设新发电厂的成本通常由投资者承担，这为家庭提供了一定程度的保护，避免电价上涨 [7] - 相比之下，一些中西部和中大西洋州的电价因数据中心需求而飙升，负担落在消费者身上 [7] - 例如，伊利诺伊州北部9月份的居民电价较去年同期上涨约20%，而得州的电价同比仅上涨5%，低于超过7%的全国平均涨幅 [7] - 由于市场结构，得州过度建设的风险低于PJM所服务的州，最终投资于过剩产能的投资者将是承担损失的人 [8] 信贷市场的狂热与担忧 - AI数据中心繁荣正引发对债务融资狂潮的担忧，企业使用金融工程将负债排除在资产负债表之外 [8] - 核能初创公司Fermi Inc尚未开发任何数据中心，但上市时估值一度飙升至190亿美元以上 [8] - 一些估计显示，整个基础设施建设的成本可能达到10万亿美元，有如此多的贷方排队投入资金，让人担心正在形成泡沫 [8] - 贷方正在切割和分割债务并将其出售，使其变得越来越不透明，一些借款人使用证券化市场将风险从资产负债表中转移出去 [8] - 在积极贷款环境下，一些借款人甚至要求100%超过项目建设成本的贷款，有一个案例的贷款与成本占比达到150% [9] - 2024年迄今，美国已达成至少1750亿美元的与数据中心相关的信贷交易 [9] - 投资老将质疑，为超大规模云计算服务商的AI投资债务提供仅比美国国债高约100个基点的利差是否谨慎 [9] - 英国监管机构因对支出和融资水平日益担忧，正在审查对数据中心的贷款 [9] - 摩根大通高管表示，追逐这一切的资金规模令人震惊，市场上不断出现描述大量融资的短语 [9]

文章核心观点 - 当前AI领域的投资热潮并非转瞬即破的泡沫，而是一场类似“野火”的行业周期性修正，它将清理冗余、释放资源，为真正有价值的公司创造生长空间 [4] - 历史表明，2000年互联网泡沫和2008年金融危机后的“野火”都催生了一批核心强者，如亚马逊、谷歌等，AI领域也将经历类似过程 [4][7] - 参与者需根据自身“耐火力”进行分类，关键在于是否扎根核心能力、筑牢商业闭环并适配真实需求，以扛过周期考验 [4] AI热潮的本质与“野火”隐喻 - 硅谷当前资本极度充沛，但人才稀缺，同质化竞争严重，多个AI初创公司争抢同一批工程师和设计师，赛道拥挤 [12] - 行业过度增长后需要修正，AI领域的修正更像一场重塑生态的“野火”，而非瞬间破裂的泡沫，理解此区别对生存至关重要 [9] - “野火”是生态系统的纠偏机制，能清理过于密集的“灌木丛”，将养分归还土壤，为下一代森林的繁茂创造条件 [7] 生态参与者分类与“耐火力”指标 - **易燃的“灌木丛”**：靠叙事和溢价估值驱动，缺乏坚实商业模式，当资本收紧、客户关注投资回报率时极易被淘汰，但其释放的资源（如人才）将成为幸存者的养分 [16][17] - **阻燃巨木**：如苹果、微软、英伟达、谷歌、亚马逊等巨头，拥有强大的资产负债表、稳固的客户关系和结构性产品市场契合度，能吸收冲击并在火后变得更强 [18][19][21] - **火后“再生者”**：指那些经历烧毁后能转型或重生的公司，例如没有自有数据和分发的AI应用壳子、基础设施克隆品或只追逐日活跃用户而非忠诚用户的消费级应用，它们能从失败中学习并更精干地重生 [20][22] - **“火随者”**：指在旧森林被烧光后才起步的创始人，如LinkedIn、Stripe、Slack，下一代真正AI原生的伟大公司可能出现在此，其核心是把智能深度嵌入而不仅是装饰工作流，竞争焦点将从训练大模型转向以最低成本规模化高效交付智能 [23][24] 历史参照：2000年与2008年的“野火” - **2000年互联网泡沫**：烧掉了无利润的增长故事，但留下了数据中心、光纤网络等基础设施，以及学会了“长得慢、扎得深”的幸存公司，如亚马逊股价从峰值5.60美元跌至0.30美元，跌幅达95%，但后来回报达约720倍 [31][32] - **2000年泡沫的建设性成果**：电信公司通过股权和债务筹集了约2.6万亿美元，铺设了超过8000万英里的光纤，尽管到2005年近85%的光纤闲置，但廉价的带宽（价格下降90%）为YouTube、Facebook、云计算等后续创新奠定了基础 [34] - **2008年金融危机**：烧穿了商业模式幻觉，风险投资冻结，但幸存者如苹果、亚马逊、Netflix将“热量”转化为养分，进化出整合硬件、软件和服务的自我维持生态系统 [35][36][37] 本轮AI周期的独特挑战：“树冠火”与算力过剩 - 本轮“野火”热量集中在最高大的“树”上，如英伟达、OpenAI、微软等巨头，形成了以算力为核心、互相放大的收益回路，更接近“工业泡沫” [39] - “树冠问题”在于巨头间高度依赖和交叉投资，一旦需求回归正常或资本成本上升，可能导致算力利用率阶段性崩塌，风险从众多创业公司破产转向生态对少数大买家的依赖 [40] - 当前是供给约束型市场，算力是根本瓶颈，公司因恐惧拿不到算力而签下跨越数年的数十亿美元合同，推动产能过度建设，预计到2026年可能重演类似2000年后的带宽过剩情景 [42][43] - 过度建设由“胆小鬼游戏”驱动，例如微软宣布投入1000亿美元建数据中心，迫使竞争对手加大支出，形成可能导致集体产能过剩的反馈回路 [43][44] 算力的分化：训练与推理的不同未来 - **训练算力**：用于训练新模型的超大规模集群，军备竞赛由竞争恐惧驱动，而非实际需求，可能导致严重过度建设 [46] - **推理算力**：在真实环境中运行模型、服务用户所需的算力，社会对“智能”的实际需求几乎是无限的，约束在于供给而非需求 [46] - 随着GPU商品化和算力充沛，推理能力成为关键市场，竞争核心转向“谁能以最低的单token成本、单决策成本输出最大量的智能” [46] - AI推理需求直接指向实际利润改善（如降低获客成本、提升生产率），回报可度量且即时，这与互联网泡沫依赖投机性广告支出有本质不同，可能使本轮调整更温和 [47] - 即便训练端严重过度建设，推理端仍有足够多“潜在需求”来吸收多余算力，使其从军备竞赛转向生产性应用 [48] 更深层的约束：能源基础设施 - 算力本质是高度浓缩的电力，一个现代AI数据中心用电量可相当于一座小城市，真正稀缺的是千瓦时，而非芯片 [56] - 电力基础设施（电厂、输电线路）建设周期长达数年甚至数十年，可能成为决定AI发展上限的根本约束 [56][57] - 一个大型AI训练集群持续功率需求可超过100兆瓦，若AI算力按预测增长，十年内可能吃掉美国全国5–10%的发电总量 [57] - 真正有远见的公司不仅在囤积算力，更在锁定长期能源合同、建设电力基础设施，这将在未来形成几乎无法超越的地理优势和护城河 [58] 本轮周期的“耐火性”评估指标 - **基础模型实验室**：关键看收入增长能否跑在算力成本前面，耐火者表现为收入增速快于算力投入，证明能力提升能解锁更大客户价值 [62] - **企业级AI平台**：需证明AI功能是客户留存的核心原因，而非传统平台能力，若AI功能真实使用率低（如仅12%），在资本收紧时会被重估 [63] - **应用层公司**：关键指标是净收入留存率和获客成本回收周期，NRR高于120%、回本周期短于12个月者通常已完成深度工作流整合，不易被替代 [63] - **推理API提供商**：需关注“每GPU小时收入”和推理成本的价格弹性，高收入者利润空间大，低价格弹性表明客户重视超越原始算力的价值 [64] - **能源与基础设施公司**：经济性由利用率和电价共同决定，拥有结构性能源优势（如长期低价电力合同）的运营商能在调整期通过降价保持竞争力 [64] - 贯穿所有指标的元模式是：当外部资本消失，商业模式能否自我维持，实现“热力学上的可持续”，即每单位投入产出超过一单位回报 [65] 对行业与创业生态的启示 - 规律性的行业修正（如周期性破产、创意破坏）是健康的，能清理冗余、释放资源，长期压制修正只会积累燃料，导致灾难性“火灾” [68][69] - 真正的行业巨人需要时间扎根，构筑深厚根系（如核心技术、客户关系、能源基础）以承受周期性高温，而非仅仅在资本丰裕期快速生长 [69][73] - 野火过后，资源与人才的再分配是关键，历史表明，从失败公司流出的人才（如谷歌早期员工来自互联网泡沫创业公司）能塑造下一代巨头的文化与竞争力 [26][29] - AI技术的发展应有意识地用于解放和增强人类能动性，服务于医疗、法律、基础行业等具有实质社会价值的领域，而非仅加剧数字鸿沟或消费主义 [74][75][76]

文章核心观点 - 德意志银行认为当前AI热潮并非单一泡沫，而是由估值泡沫、投资泡沫和技术泡沫三种不同性质的泡沫构成，关键在于区分不同类型的“泡沫”[1] - 公开市场大型科技公司的估值有盈利支撑，投资增长符合趋势且由现金流推动，技术进步仍在持续，真正的风险集中在估值过高的私营公司、可能失控的循环融资结构，以及潜在的技术瓶颈和供应限制[1] 估值泡沫分析 - 希勒周期调整市盈率已超过40，接近2000年互联网泡沫顶峰的44倍水平，显示市场过热[2] - 整体估值较高，但自2022年10月以来，标普500指数一直在22.7%的年化增长趋势通道内运行，目前处于该通道的低端[4] - 大型科技股的估值溢价约60%，但这一溢价得到了20%以上的盈利增长差异支撑[6] - 当前科技股估值并未达到互联网泡沫时期的极端水平，且盈利增长正在向更广泛的行业扩散[7] - 私营公司估值过高：OpenAI基于2025年130亿美元预测收入计算的市销率达38倍，Anthropic更是高达44倍[9] - 公开市场科技巨头估值相对合理：英伟达市销率仅为22倍，微软12倍，谷歌9.9倍，亚马逊3.5倍，表明公开市场定价相对理性[9] 投资泡沫分析 - 超大规模云服务商的资本支出预计到2026年将达到5000亿美元，累计到2030年可能达到4万亿美元，超过阿波罗计划通胀调整后成本的10倍[11] - 自2013年以来，全球科技资本支出年增长率为12.3%，当前增长仍在这一趋势通道内[13] - 大型科技公司的投资回报率自AI周期开始以来持续上升，通过云客户需求、AI工具和编程成本节约产生实际回报[14] - 与互联网泡沫时期的债务驱动不同，当前AI投资主要由自由现金流支撑，谷歌第三季度运营现金流达480亿美元[17] - 超大规模云服务商的资本支出与运营现金流比率普遍低于1，显示出健康的财务状况[17] 技术泡沫分析 - 生成式AI仍容易出错和产生幻觉，难以大规模应用[16] - AI的快速扩展可能很快遭遇物理瓶颈，例如芯片间数据传输速度的限制[16] - 2025年11月谷歌推出的Gemini 3证明AI尚未触及天花板，在多模态能力方面取得重大进展[21] - Gemini 3在“人类最后的考试”中超越所有先前模型，在视觉推理方面的得分是GPT-5 Pro在ARC-AGI-2测试中的三倍[21] - 在MMLU基准测试中得分至少42分的最便宜大语言模型成本已下降1000倍，遵循杰文斯悖论，效率提升和成本降低推动消费增长[24] 需求与增长空间 - 谷歌10月透露其每月处理1300万亿个令牌，较2024年4月的9.7万亿大幅增长[20] - 据美国商业趋势和前景调查，目前仍不到10%的美国企业在使用AI，显示巨大的增长空间[20] 泡沫破裂的潜在触发点 - 循环融资引发估值不透明：OpenAI在八年内承诺1.4万亿美元的计算购买，涉及英伟达、AMD、甲骨文、微软、亚马逊等多方交叉投资和购买协议，这种结构可能导致估值不透明，一旦某个环节断裂可能引发连锁反应[27] - 债务激增成本失控：2025年美元投资级债券发行量已超过350亿美元，微软、谷歌、Meta、亚马逊和甲骨文的净债务与EBITDA比率正在上升[30] - 技术障碍与规模效应递减：从Llama 2到Grok 4，训练计算成本从1000万美元飙升至10亿美元以上[32] - 基于数据中心支出在5年内开发AGI的概率从2022年的接近100%降至2025年的约20%[32] - 社会政治反弹：在英国和欧盟，20%以上的受访者非常担心AI会在未来几年抢走他们的工作，发达市场更多抵制更大规模的AI使用，可能导致客户抵制、员工抵抗和限制性监管[34] - 供应瓶颈：2030年电力需求预计将是2020年的四倍，美国家庭今年已经支付创纪录的电价，每千瓦时达到约17美分，能源供应可能成为AI采用和变现的最大障碍[37]

市场情绪与格局 - 标普500指数于周四收于历史新高 距离上一次破纪录已有六周 市场格局与10月下旬截然不同 [1] - 10月高点由投资者狂热情绪驱动 受强劲财报季和对人工智能前景兴奋感推动 而当前市场已无“上头”感觉 这对期盼年底反弹的多头是积极信号 [1] - Ned Davis Research编制的情绪指标目前低于62.5 处于通常被视为极端乐观区间的底部之下 表明市场情绪远未达到狂热 [1] - 巴克莱的“股市狂热指标”虽已企稳 但仍远低于10月初的高点 表明市场仍留有“干火药”以推动潜在的年底行情 [3] - 德意志银行数据显示 主观型投资者的股票敞口目前仅略高于中性水平 释放出继续加仓的信号 [3] - 许多情绪指标中缺乏极端乐观 表明市场并未出现通常在重大顶部才会看到的亢奋情绪 为明年的股市提供了看涨的背景 [3] 市场驱动因素与预期 - 投资者的目光已从大型科技股转向更多板块 部分因为AI浪潮正惠及公用事业、工业公司等领域 以及美联储暗示将降息 [1] - 经济学家和策略师预计美国经济将在新的一年迎来飙升 从而推高利润 关于AI泡沫的担忧已迅速让位于对美国经济增长的乐观情绪 [1] - 考虑到美国公司持续交出强劲的财报成绩单 且美国经济已被证明具有韧性 目前远未达到狂热的市场情绪意味着年底至明年初还有更多的上涨空间 [3] - 继美联储如期降息25个基点 且美联储主席鲍威尔发表关于美国经济韧性的评论后 标普500指数出现反弹 [3] - 投资者还考虑到了预计将持续到2026年的财政支持 在信心和投资面临停滞风险的关键时刻 这给经济打了一剂强心针 [6] 市场广度与板块轮动 - 美股的上涨广度正在显著扩大 高盛的“周期性股票对防御性股票”一篮子指数周三录得连续第13次上涨 创下有史以来的最长连涨纪录 [4] - 除非市场开始押注更好的增长前景 否则不会看到这样的走势 [4] - 历史经验表明 这种板块轮动可能具有持续性 自2007年以来 每当周期性股票连续8个交易日或以上跑赢防御性股票时 随后标普500指数的回报率均为正值 该指数的一个月回报率中位数为2% 三个月涨幅为6% [4] - 这是较为明确的信号之一 表明市场在宏观数据完全体现之前 就已经敏锐地嗅到了更好的宏观环境 [6] - 标普500等权重指数周四收于历史新高 将本月涨幅扩大至1.6% [6] - 代表小盘股的罗素2000指数自本月初以来已跃升3.6% 跑赢了标普500指数0.8%的回报率 [6] 指数表现 - 标普500指数今年已录得17%的涨幅 并于周四收于历史新高 [3]

AI行业现状与争议 - AI概念并非新事物 其发展有数十年历史与坚实基础 但部分领域存在过度狂热情绪 可能催生泡沫风险 [1] - 当前AI泡沫争议的根源在于部分观点将大模型误解为人工智能的全部 而大模型仅是AI的一部分 其中存在泡沫 [1] - 中国绝对收益投资管理协会联席会长聂军认为 当前AI领域最大的泡沫是OpenAI [1] OpenAI面临的财务与竞争挑战 - OpenAI未来8年支出总额预计至少达1.4万亿美元 根据其自身财务预测 公司需要将收入增长到约2000亿美元才能在2030年实现盈利 [1] - 汇丰银行预计 到2030年 OpenAI的累计自由现金流仍将为负 并将留下2070亿美元的资金缺口 需通过额外融资或更积极创收来填补 [1] - OpenAI的估值一度接近1万亿美元 但其盈利能力很弱 [2] - 在应用层面 OpenAI的实际应用无法与阿里巴巴等企业相比 华为、腾讯、阿里巴巴等企业被视作在实实在在地做更有价值的人工智能应用 [2] OpenAI的战略行动与市场动态 - 面对谷歌Gemini AI模型在基准测试中表现超越OpenAI的竞争 OpenAI内部启动“红色警报”行动 将向ChatGPT投入更多资源并推迟其他产品发布 [2] - OpenAI于12月11日发布更先进模型GPT-5.2 该模型在查找信息、写作和翻译方面更为擅长 公司首席执行官预测2026年1月解除“红色警报” [2] - 市场消息称 OpenAI正筹备IPO 估值或高达1万亿美元 有望缔造史上规模最大的IPO 公司正考虑最早于2026年下半年提交上市申请 初步讨论融资规模至少为600亿美元 [2] 人工智能的发展核心与前景 - 人工智能的重要性在于其应用 中国已拥有众多人工智能应用实例 例如令西方企业家感到目瞪口呆的“黑灯工厂” [3]

核心观点 - 德意志银行宏观策略团队认为，展望未来至2026年，最令人惊讶的市场结果可能是“没有意外发生”，但报告同时列举了十大可能改变全球市场航向的“黑天鹅”事件，涵盖了从AI驱动的经济繁荣到债务危机爆发的极端情境 [3][4] - 这些潜在的“变数”挑战当前的市场共识，揭示了全球经济在后疫情时代面临的深层脆弱性，每一个变量都可能触发资产价格的重新定价 [4] 上行风险（乐观情景） - **AI驱动美国经济重返高增长**：AI资本支出热潮可能推动生产率提升，使美国经济年化增速重回4%以上，重现1990年代末的繁荣 [5]。2023年以来美国经济平均年化增长率仅为2.6%，若AI资本支出和生产率提升产生实质性影响，美国经济在2026年完全可能重现90年代末的高速增长 [6][8] - **标普500指数冲击8000点**：在AI繁荣与流动性推动下，美股可能延续涨势，实现约17%的年回报，使标普500指数在2026年达到8000点 [5][9]。从历史数据看，15%至20%的年回报率在过去一个世纪中最为常见，且有近40%的年份涨幅更高 [9]。即便市场处于泡沫之中，参考互联网泡沫时期的经验，在市盈率达到当前水平后，涨势仍可能延续 [10]。若2026年美股再次上涨，将是自全球金融危机以来首次连续四年上涨 [13] - **美联储激进降息实现“软着陆”**：美联储可能以1980年代以来最快的非衰退期降息速度成功抑制通胀且不引发衰退 [5]。预计到2025年12月，美联储自2024年9月以来将累计降息175个基点 [16]。历史中位数据显示，在降息周期开启两年后，股市涨幅通常在50%左右 [15] - **全球贸易紧张局势超预期缓和**：受中期选举等政治动力驱动，美国可能扩大关税豁免 [5][19]。目前实际征收的关税收入远低于名义税率暗示的水平，这表明政策“雷声大雨点小” [21] - **欧洲改革成功与地缘风险消退**：德国财政刺激若见效或提振欧洲经济；同时，俄乌冲突若出现停火进展，将极大提振欧洲资产价格 [5][23]。油价已降至近五年来的最低水平附近，若俄乌冲突出现任何停火进展，将对油价施加下行压力 [25] 下行风险（悲观情景） - **美联储为抗通胀被迫重启加息**：若2026年通胀持续高于目标，美联储可能不仅停止降息，甚至被迫转向加息，颠覆当前市场定价逻辑 [5][27]。这种叙事的转变将颠覆市场，尤其是考虑到2026年美联储主要职位可能发生变动 [28]。若新任主席立场鸽派而通胀在关税压力下持续走高，可能导致类似于1960年代的政策失误 [30] - **AI泡沫破裂与市场杠杆崩塌**：目前美股估值已处于互联网泡沫巅峰以来的最高水平，建立在美国企业盈利持续超预期的假设之上 [32]。若英伟达等领头羊的未来盈利预测开始持平，或者市场对亏损企业的融资意愿突然枯竭，整个AI交易逻辑和全球市场的乐观情绪将受到严峻挑战 [37]。若经济在数据中心繁荣带来的电力成本飙升中放缓，可能会触发负反馈循环 [35]。目前的杠杆积累速度已可与互联网泡沫破裂前夕和后疫情时代的狂热期相提并论 [40] - **美、日主权债务危机**：市场可能质疑美国“战时水平”赤字的可持续性；若日本“低通胀”信仰崩塌，或引发日债抛售与资本外逃 [5]。美国持续的巨额赤字水平通常仅见于战争时期，对长期财政可持续性构成挑战 [39]。日本拥有占GDP比重全球最高的公共债务，一旦国内对控制通胀的承诺失去信心，可能引发破坏性的资本外逃 [44][45]。美国经济扩张期已达战后平均水平，就业市场出现疲软迹象 [41]。2026年因人工智能出现的失业潮可能会加剧，小型企业招聘举步维艰，而大型企业却在加快人工智能的应用步伐，可能出现更多负面反馈循环 [42] - **欧洲政治与经济危机共振**：德国刺激无效与法国政治僵局恶化可能形成负反馈，推高风险溢价并引发资本外流 [5]。德意志银行对德国财政刺激的效果持保留态度，德国已经六年未见显著增长 [49]。在法国，政治僵局可能迎来终局，如果2026年提前举行立法选举，可能导致进一步的不稳定，推高法国国债与意大利国债的利差 [51]。2026年将是21世纪以来第二次没有安排七国集团（G7）主要成员国选举 [47] - **物理世界极端灾难**：如大流行病、太阳耀斑爆发或超级火山喷发等非金融类的尾部风险，虽然概率极低，但其破坏力足以重塑全球经济版图 [5][52][54]

2026年宏观经济与政策展望 - 核心观点：2026年将是政策重心、内生动力、海外格局发生“三重逆转”的关键之年，中国经济将逐步走出地产下行周期，迈入后地产时代 [1] - 第一重逆转是政策重心从外需驱动转向内需培育，消费与民生短板补足将成为核心 [1] - 第二重逆转是内生动力逆转，经济将逐步走出地产下行周期，迈入后地产时代 [1] - 第三重逆转是海外格局逆转，AI叙事与K型经济裂口可能因美国大选政治压力而收窄 [1] A股市场价值重估框架 - 核心观点：A股价值重估可从资产质量、流动性、风险溢价三重维度进行 [1][2] - 在资产质量重估维度，中国顶尖科技企业、出海企业和产业升级类公司的质量将得到重估 [1] - 在流动性重估维度，人民币实际购买力被低估，若按购买力平价计算，人民币与美元汇率真实值约3.4，意味着人民币被低估约50%，全球流动性将加速流入人民币资产 [2] - 在风险溢价重估维度，中国政策具有制度优势，稳定性和可预测性优于美国，资金将因风险偏好转移而增配中国资产 [2] - A股优势在于拥有独立于美股的资产价值锚，投资者可以找到与美股波动关联度较低的资产 [2] 美国AI产业与市场泡沫分析 - 核心观点：AI对美国经济的重要性正以前所未有的速度攀升，但相关泡沫可能于2026年下半年破灭 [2] - AI投资对GDP的拉动幅度已经超过了1999年第二季度互联网泡沫高峰期通信设备投资所创下的记录 [2] - AI领域资本开支占美国GDP的比重是2000年的两倍 [2] - 预测泡沫濒临破灭的时点可能在2026年下半年，届时通胀回升、降息结束与美国大选政治风险叠加，流动性拐点将引爆市场波动 [2] - 泡沫对于产业本身并非坏事，因其吸引了大量资金投向基础设施，但投资者需区分产业与投资 [2]

AI行情像是一条被不断拉扯的橡皮筋，每一家巨头的财报都是新的张力点。 昨晚，甲骨文又一次把市场的神经狠狠绷紧了。 财报公布后，甲骨文股价盘中一度暴跌16%，市值蒸发超千亿美元，收盘仍蒸发近690亿美元。 风暴眼来自甲骨文那份被市场称作"打破幻觉"的财报，市场对AI、泡沫的担忧情绪又卷土重来。 这家公司在三个月前，9月10日，因为与OpenAI签下高达3000亿美元的AI订单而股价暴涨40%，创下 345.22美元历史高位。创始人埃里森更是短暂坐上世界首富的位置。 但如今，股价回落至198.85美元，距离高点跌去42.4%。只用了不到一个季度，高潮变低谷。 全球宏观市场的割裂已经摆上了台面，一边是AI泡沫的纠结与极限拉扯，另一边大宗商品市场正在上 演逼空行情。 今年的大宗商品市场，真正让人心里发毛的，不是黄金的新高，也不是铜价的冲天，而是白银这个从不 抢戏的"金属二弟"，突然像被按下了加速键，年内涨幅直接翻倍。 107%的涨幅，比黄金还猛。 | 序号 | 名称 | 年内涨跌幅(%) | | --- | --- | --- | | T | COMEX白银 | 107.15 | | 2 | 韩国KOSPI | 71 ...