文章核心观点 - 在流动性改善、地缘扰动、AI泡沫短期无虞三重因素下，亚洲股市更需聚焦基本面线索变化带来的结构性配置机会 [1] A股市场 - 需基本面超预期突破 [1] - 配置上建议聚焦资源/传统制造业定价权重估与企业出海主线 [1] - 关注低拥挤品种与红利标的 [1] 港股市场 - 受益内外部催化有望实现戴维斯双击 [1] - 建议侧重科技、医疗、资源品等五大方向 [1] 韩国股市 - 依托基本面、政策与流动性推动重估 [1] - 建议重点关注半导体/AI等行业 [1] 印度股市 - 具备补涨潜力 [1] - 货币政策宽松背景下建议优先配置利率敏感型企业与消费板块 [1] - 逆向看多IT服务 [1] 日本股市 - 受益治理红利与外资增配 [1] - 聚焦行业整合、资产重估等四大方向 [1] 东南亚股市 - 呈现复苏态势 [1] - 马来西亚建议关注AI与数据中心产业链 [1] - 印尼建议聚焦消费与新能源汽车 [1] - 泰国建议首选消费和旅游板块 [1] - 整体需密切跟踪宏观变量与政策动向 [1]

行业趋势与投资热度 - 全球科技巨头与投资界领袖普遍认为人工智能是明确的发展趋势，行业仍在野蛮生长 [2][8] - 行业投资热度极高，呈现“军备竞赛”态势，2025年已有49家美国AI初创公司融资至少1亿美元 [8] - 科技巨头持续大规模投入，Meta、Alphabet和微软等公司在AI基础设施上投入了数百亿美元 [8] - 行业存在显著泡沫风险，多位领袖预测将出现“超级输家”和占据头条的史诗级“炸雷” [4][10][12] 就业与社会影响 - Anthropic首席执行官预测，随着AI达到“博士级”智能，多达50%的初级白领岗位将面临被永久取代的风险 [4] - 未来五年内，半数初级岗位可能因AI消失，导致失业率飙升至10%-20% [7] - AI可能推动社会价值观转型，未来社会结构可能不再以“经济生存”为唯一目标，“工作”不再被视为人生的核心 [7] - 应对AI的就业冲击需要“企业-政府-社会”三层模型共同应对，再培训项目势在必行但非万能解药 [5][7] 行业风险与商业模式 - AI行业天生高风险，支撑其运行的数据中心建设成本极高，是“烧钱”的行业 [12] - 行业存在巨大的时机误判风险，即使技术实现突破，生态玩家在时机上的微小偏差也可能导致严重后果 [12] - 企业级市场（To B）被视为关键的差异化竞争领域，关注代码能力、高强度智力活动及科研能力，而非用户参与感 [22][23][24] - 行业面临核心不确定性：经济价值的增长速度能否跟上资本消耗的速度 [28] 公司战略与竞争格局 - Anthropic采取“稳字当头”的保守策略，专注于与大企业客户合作，在算力投入上保持谨慎 [14] - Anthropic通过差异化竞争，主攻企业用户市场，避免与科技巨头在消费级市场直接竞争 [22] - 公司模型优化方向高度符合商业需求，并在企业级代码领域找到“甜蜜点”，正计划向金融、生物医药、零售和能源领域扩张 [23][25] - Anthropic发布其最强模型Claude Opus 4.5，在代码生成和办公文档处理方面表现突出，并在多项基准测试中与谷歌Gemini、OpenAI GPT等模型竞争 [26][27] 技术发展与AGI路径 - Scaling Law被认为是通往通用人工智能最可能的路径，模型通过持续的规模扩展和微小调整线性变强，没有所谓的“魔法时刻” [29][30] - 当前AI模型已能完成大部分代码编写工作，工程师角色转向修改和优化 [30] - 模型能力持续进化，已在高校奥数竞赛中胜出，并开始进行“前所未有的新数学”研究 [30] - 预测模型能力与经济价值将持续同步增长，每一代模型都更聪明，经济价值也继续加倍 [30] 基础设施与算力需求 - 亚马逊、谷歌、微软等“超大规模服务商”是维持AI运转的幕后关键，它们私下抱怨“算力根本不够用” [12] - AI基础设施的巨额资本开支是行业主要特征之一 [8] 公司动态与市场观点 - Anthropic首席执行官公开嘲讽OpenAI的“红色代码”策略，强调自身公司从未发布过任何“红色警报” [16][17][21] - 暗示部分同行（如OpenAI）在采取高风险、孤注一掷的激进策略 [14][15] - 根据报道，Anthropic最早可能于2026年进行首次公开募股，并有望成为史上规模最大的IPO之一 [30]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1] 核心观点 - 中国经济面临债务紧缩和房地产价格下降的双重挑战，导致消费和投资削减，经济增长承压 [1][3] - 中美在地缘经济竞争中各有优势：中国在制造业领域领先，美国则在货币金融领域占优，两国在数字经济和人工智能领域并驾齐驱 [1][5] - AI技术进步推动芯片产业发展，但需警惕资本市场活跃与实际价值创造间的关系，防范AI泡沫风险 [1][6] - 美欧试图通过政策减少对中国制造业的依赖，推动“战略脱钩”，新关税政策已导致中国对美出口显著下降 [1][7] - 中国出口总体强劲增长，内需疲软促使企业依赖出口，对非洲、东盟和欧洲的出口显著增长，对非洲出口增长超过30% [1][8] - 中美贸易摩擦改变了全球贸易结构，中国减少对美消费品出口，增加对“一带一路”国家资本品和中间品出口 [1][9] - 中国内需不足源于生产与消费不平衡，需通过内外循环协同发展、改善收入分配和加强社会保障来提升总需求 [1][10] 宏观经济与市场表现 - 今年中国股市表现不错的主要原因是风险溢价下降，即市场信心改善，盈利贡献相对较少 [2] - 实体经济需求疲弱体现在GDP平减指数连续10个季度负增长 [2] - 金融周期下行期间，贷款需求较弱，需通过财政扩张来促进需求，提高均衡利率 [11] - 美国面临实际利率较高、股权风险溢价低的问题，其通胀意味着当前增长不可持续，需依靠货币政策调整 [15] 产业与贸易动态 - AI技术发展通过算法改进提升芯片性能，但根据摩尔定律，芯片性能提升的投入产出效率递减 [6] - 中国在全球产业链中的角色从依靠劳动力成本优势转变为依靠规模经济优势，并积极推动绿色产业和“一带一路”投资 [12] - 服务业消费更多是结果而非原因，总体消费由收入决定，提高总需求的关键在于改善收入分配 [14] 贸易格局演变 - 中美关税战虽未改变整体贸易顺差/逆差，但影响了贸易结构，美国减少从中国进口后，欧盟等地区对美出口增加 [9] - 中国贸易伙伴结构转向“一带一路”沿线国家，出口商品结构中绿色产业和新兴产业产品比例增加 [8][9]

全球最大资产管理公司贝莱德对AI与市场的观点 - 预计人工智能将在2026年继续主导市场，但投机性交易和杠杆操作将加剧市场风险，可能导致类似上月的大幅抛售 [1] - AI相关投资的回报将保持上升趋势，但期间可能出现对行业估值或前景的疑虑，导致股价波动 [1] - 市场拥挤和杠杆是导致市场波动的关键原因，对冲基金正以接近纪录水平的杠杆进行交易 [1] - 正在增持欧洲能源和电力基础设施类股，例如西门子能源公司，因AI热潮和数据中心建设提升了对涡轮机、电网技术和清洁能源的需求 [1] 关于AI泡沫的争论与市场看法 - 英伟达第三季度财报、华尔街大行驳斥以及谷歌Gemini 3的推出，让关于AI泡沫的担忧有所降温 [2] - 乐观派认为近期AI相关股票的回调是健康调整，AI投资周期仍处于早期阶段 [2] - 贝莱德智库负责人认为AI热潮由真实的企业投资、盈利和生产力增长驱动，而非投机狂热，将其描述为泡沫是“不完整的” [3] - 美银全球研究认为AI驱动的股市繁荣是“K型”经济的特征，AI繁荣但尚未进入泡沫阶段，预期AI投资在2026年将以稳健速度持续增长 [4] 华尔街主要投行对2026年美股及标普500指数的展望 - 普遍共识是在AI投资浪潮持续、货币政策转向宽松及盈利增长扩散推动下，美股有望延续涨势 [5] - 摩根大通设定2026年末标普500目标位7500点，依据是未来两年13%至15%的预期盈利增速，若美联储持续降息有望突破8000点 [5] - 德意志银行设定2026年底8000点目标位，信心源于盈利增长“扩散”预期，预测明年每股收益大幅增长14%至320美元 [6] - 摩根士丹利预计标普500指数将攀升至7800点，认为市场抛售潮已近尾声，降息和AI驱动效率提升将支撑股市 [7] - 瑞银将2026年底标普500目标设定为7500点，核心逻辑在于企业盈利保持强劲增长，科技板块持续贡献涨幅 [7] - 汇丰将2026年底标普500目标设定为7500点，预计实现连续第二年两位数涨幅，成分股企业每股收益预计增长12% [8] - 巴克莱上调2026年底标普500预期目标至7400点，将每股收益预期从295美元上调至305美元，认为科技行业盈利增速将超出普遍预期 [8]

核心观点 - 全球最大资产管理公司贝莱德预计人工智能(AI)将在2026年继续主导市场，但投机性交易和杠杆操作将加剧市场波动风险 [1] - 尽管存在对AI泡沫的担忧，但多家华尔街机构认为AI投资周期仍处早期，由真实的企业投资和盈利驱动，2026年有望持续增长 [2][3][4] - 多家华尔街顶级投行对2026年美股前景持乐观态度，普遍预测标普500指数将继续上涨，目标点位集中在7400点至8000点区间，核心驱动力是AI投资浪潮、企业盈利增长以及货币政策转向宽松 [5][6][7][8] AI市场前景与驱动因素 - 贝莱德预计AI相关投资的回报将保持上升趋势，由拥有巨额现金的企业推动的惊人资本支出所驱动 [1] - 谷歌Gemini 3的推出以及英伟达强劲的第三季度财报，让关于AI泡沫的担忧有所降温 [2] - 贝莱德智库负责人认为，AI热潮是由真实的企业投资、盈利和生产力增长驱动的，建设仍在以“前所未有”的规模和速度展开 [3] - 美银全球研究认为AI繁荣但尚未进入泡沫阶段，预期AI投资在2026年将以稳健的速度持续增长 [4] - 作为AI交易核心的大型科技巨头微软、亚马逊、Meta Platforms和谷歌将持续投入资源开发相关产品，且目前毫无放缓迹象 [2] 市场风险与波动性 - 贝莱德预测投机性交易和杠杆操作将加剧市场风险，可能导致投资者经历类似上月大幅抛售的动荡行情 [1] - 市场拥挤和杠杆是导致市场波动的关键原因，对冲基金正以接近纪录水平的杠杆进行交易 [1] - 就在过去的11月，市场对企业为争建新数据中心而过度支出的担忧，引发了美国股市数月来最大幅度的回调 [1] - 美银全球研究认为，AI驱动的股市繁荣增加了风险层面，并正为2026年更多的市场波动做好准备 [4] 行业与板块投资机会 - 贝莱德正在增持欧洲能源和电力基础设施类股的仓位，例如西门子能源公司，因为AI热潮和争建新数据中心的浪潮提升了对涡轮机、电网技术和清洁能源的需求 [1] - 德意志银行认为，AI带来的增长动力将突破“美股七巨头”的范畴，向金融股和周期性板块等更广泛的市场领域扩散 [6] - 摩根士丹利策略师尤为看好非必需消费品、医疗保健、金融、工业板块及小盘股 [6] - 巴克莱指出，在宏观经济低增长环境下，大型科技股持续稳健运营，且AI领域的竞争热度毫无降温迹象，因此科技行业盈利增速将超出华尔街普遍预期 [8] 2026年美股展望与预测 - 摩根大通为标普500指数设定了2026年年末7500点的目标位，同时指出，若美联储持续降息，指数有望突破8000点，主要依据是未来两年13%至15%的预期盈利增速 [5][6] - 德意志银行设定了2026年底8000点的标普500目标位，信心源于其对盈利增长“扩散”的预期，预测标普500指数明年每股收益将大幅增长14%至320美元 [6] - 摩根士丹利预计标普500指数将在未来一年攀升至7800点 [6] - 瑞银将标普500指数明年年底目标设定为7500点，核心逻辑在于企业盈利有望保持强劲增长，且科技板块将持续贡献涨幅 [7] - 汇丰将2026年底标普500指数目标点位设定为7500点，预计在AI投资热潮驱动下，该指数将实现连续第二年两位数涨幅，成分股企业每股收益预计将增长12% [7] - 巴克莱上调2026年底标普500指数的预期目标至7400点，同时将标普500指数2026年每股收益预期从295美元上调至305美元 [8]

美联储与财政部政策合流及其影响 - 美联储与美国财政部的政策合流大局已定，其长期影响将是美国债券市场的崩溃 [1][5] - 日本国债市场的恶化是美国的先兆，日本长期债券市场已开始抛售，尽管政府未在长端发行债券 [1][5] - 市场出现“土耳其情景”模式，即牺牲债券和本币价值以换取可观的名义GDP增长，在此环境下储户将抛弃债券，涌入能产生现金流的实体资产如股票、贵金属 [1][7] 债券市场前景与关联影响 - 全球市场最脆弱的一环是债券市场，其崩溃可能性高于股市或美元 [5] - 若美国10年期国债收益率从4%-4.1%升至4.5%、4.75%，可能不会压垮股市，因为对大多数公司的实际惩罚可能没那么大 [7] - 日本国债市场全年下跌且跌势加速，但股票市场对此不以为意 [6] 零利率环境下的资产配置逻辑 - 在零利率环境下，资本价值的侵蚀感是驱使投资者追逐风险资产的主要动力 [1][8] - 黄金和白银并非通胀对冲工具，而是对冲零利率的工具 [6][8] - 2025年贵金属表现强劲，白银价格上涨100%，黄金价格上涨55% [8] - 全球黄金购买集中在日本和韩国等零利率地区，而正利率的美国和欧洲未见大规模购买 [8] 黄金前景与亚洲货币走势 - 黄金前景取决于亚洲货币走势，特别是被严重低估的日元 [1][6] - 近年来黄金的大买家是各国央行及日本、韩国的散户投资者，西方世界参与度低 [10] - 目前世界上定价最离谱的是所有亚洲货币，日元汇率在155时日本资产便宜得离谱 [10] - 若2026年亚洲货币升值，日本、韩国投资者将资本汇回本国购买本币资产，可能削弱对黄金的需求，改变近年有效的交易逻辑 [1][6][10] AI行业与资本密集型牛市转折 - Anthropic筹备IPO可能预示着资本密集型牛市的转折点和泡沫迹象 [1][2] - 市场风向正从“奖励烧钱”转向“奖励甩卖”资产，Anthropic可能已错过最佳IPO窗口 [2][6][11][13] - AI是极其资本密集的行业，牛市初期市场奖励花钱，但风向会在某个时间点转变 [11][12] AI巨头IPO面临的挑战 - Anthropic或OpenAI在私募股权市场的估值已达千亿美元级别，为让最后一轮投资者盈利，IPO估值必须非常高，市场接受度存疑 [13] - 甲骨文宣布斥资3000亿美元建设数据中心后，市值曾立即增加3000亿美元，但随后因融资担忧，股价跌回宣布前水平甚至更低 [12] - 软银在两周内股价下跌40%，因市场认为其卖掉英伟达股份投入OpenAI的计划不合逻辑 [12] AI行业的内在矛盾与预期 - 卖方分析师称AI周期仍处早期阶段，但其商业模式是通过承销证券赚钱，观点需谨慎看待 [14] - 贝恩资本研究报告指出，为使当前AI资本支出合理化，AI需迅速将年收入提升至2万亿美元，而全球整个广告业年收入仅为1万亿美元 [14] - AI存在内在矛盾：要让其巨额投资数字合理化，必须相信正在经历一场巨大的社会转型，例如取代全球10%-30%的劳动力，但这将引发社会福利体系等社会问题 [6][15]

行业趋势与风险 - 人工智能行业竞赛持续升温且可能过热，科技巨头与初创公司投入巨大，例如Meta、Alphabet和微软今年在AI基础设施上投入了数百亿美元，且今年已有49家美国AI初创公司融资至少1亿美元 [7][8] - 行业共识认为AI发展将产生巨大分化，既会出现超级赢家，也会出现超级输家，未来可能出现占据头条的史诗级失败案例 [3][10][12] - 行业存在高风险，主要源于支撑AI运行的数据中心建设成本极高，且若行业参与者在时机判断上出现轻微偏差，后果可能非常严重 [13] 就业与社会影响 - 随着AI达到“博士级”智能，预计未来五年内多达50%的初级白领岗位将面临被永久取代的风险，可能导致失业率飙升至10%-20% [1][4][6] - 应对AI的就业冲击需要企业、政府和社会三层模型协同，再培训项目势在必行，且政府必须在某些节点主动介入 [4][6] - AI的长期发展可能推动社会价值观转型，未来社会可能不再以“工作”和“经济生存”为核心目标 [6] 公司战略：Anthropic - Anthropic采取稳健策略，专注于与企业客户合作，在算力投入上保持保守，并批评某些同行采取孤注一掷的高风险策略 [15][16] - 公司通过差异化竞争立足，主攻企业用户市场，将模型优化聚焦于商业需求，如代码能力、高强度智力活动和科研能力，而非消费者市场的用户参与感 [18][19] - 公司最新发布的Claude Opus 4.5模型在多项企业级能力测试中表现强劲，例如在Agentic coding SWE-bench Verified测试中达到80.9%，并计划向金融、生物医药、零售和能源领域扩张 [19][20] 技术发展与AGI路径 - 通往通用人工智能的道路很可能遵循Scaling Law，即通过持续扩大模型规模和数据来线性提升能力，而非出现突变的“魔法时刻” [22][23][24] - 模型能力持续进步，例如当前模型已能编写大部分代码供工程师修改，并开始在高校奥数竞赛中胜出甚至进行“前所未有的新数学”研究 [25] - 预计每一代新模型都将变得更聪明，其经济价值也将持续增长 [25] 行业竞争与市场动态 - 尽管谷歌、OpenAI等巨头拥有丰富资源并激烈竞争AI领导地位，但其疯狂烧钱的模式存在不确定性，即经济价值的增长可能无法跟上资本消耗的速度 [20][21] - 超大规模云服务商是维持AI运转的关键幕后金主，这些企业普遍反映算力供不应求 [12] - Anthropic正以3000-3500亿美元的估值进行新一轮融资谈判，并最早可能于2026年进行IPO，有望成为史上规模最大的IPO之一 [25][27]

核心观点 - 以英伟达为代表的AI技术巨头近期股价波动与市场对其“AI泡沫”的担忧加剧 英伟达超预期的财报未能完全缓解市场忧虑 其高增长背后存在客户集中度上升、下游巨头自研芯片竞争以及产业链增长动能“边际递减”等结构性挑战 [2][3][4] 市场表现与情绪 - 英伟达股价自一个月前高点已回调15.4% 尽管最新财季业绩超预期 但财报发布次日股价下跌 市场情绪底色依然消极 [2] - 自2022年底ChatGPT发布以来 美股“七姐妹”最高上涨283% 大幅跑赢同期标普500指数扣除M7后的69% [2] - 知名投资人Michael Burry公开警告AI泡沫并看空英伟达 质疑技术公司间的循环交易模式 英伟达对此予以驳斥 [2] - 多家投资机构在三季度减持或清仓英伟达股票 桥水基金减持英伟达股票比例达65.3% 并减持了53%的Alphabet股票、36%的微软股票和9.6%的亚马逊股票 [3] 英伟达财务与业务状况 - 英伟达2026财年第三财季营收达570亿美元 同比增长62% 净利润319.1亿美元 同比增长65% 均超预期 [4] - 数据中心业务是核心增长引擎 营收同比增长66%至512亿美元 创下纪录 [4] - 公司客户集中度不断上升 2026财年第二季度 两家直接客户贡献了总营收的39% 显著高于去年同期 [10] - 主要大客户为微软、Google、亚马逊和Meta [11] - 公司对下一季度业绩给出乐观预测 预计收入将达到650亿美元 上下浮动2% [12] 产业链动态与竞争格局 - 主要云厂商和科技公司正加大自研AI芯片投入 Meta被报道考虑斥资数十亿美元购买Google的自研AI专用芯片 此消息导致英伟达股价次日下跌超7% [11] - Google发布用自研芯片训练的Gemini 3模型后 其母公司Alphabet股价年内迄今上涨近70% 市值向4万亿美元迈进 [11] - 英伟达公开回应竞争 称其平台领先业界一代 是唯一能够运行所有AI模型并应用于所有计算厂家的平台 [11] - 技术公司研发与资本支出激增 Google、微软、Meta、亚马逊最近三个季度的研发开支累计达1870亿美元 [17] - 上述四家公司截至最近三个季度的资本支出均已超过2024年全年支出 且未来将持续扩大投入 [17] 下游应用与增长传导 - AI显著推动了云基础设施服务支出 2024年第三季度企业在云服务上的支出环比增长超过75亿美元 创史上最大环比增幅 [26] - 亚马逊、微软与Google位列云服务市场份额前三名 市场份额分别为29%、20%与13% [26] - 亚马逊云服务2024年营收超过千亿美元 微软云服务营收接近千亿美元 [26] - 若将云业务从三大公司总营收中剔除 其最近三个季度的营收同比增速均呈现不同程度放缓 表明公司整体增长仍依赖云业务驱动 [28] - AI对技术公司核心业务的直接增长作用有限 例如Meta的社交应用家族日活跃用户数增长率维持在8%上下 AI未带来显著增长 [28] - AI帮助Meta优化广告投放 使其2024年广告展示次数同比增长11% 平均单次广告价格同比增长10% 但效果是间接和渐进的 [36] - 从英伟达到下游技术巨头 增长动能在产业链传导中出现明显的“边际递减” [37] 资本结构与潜在风险 - 技术巨头正进行大规模数据中心投资 Meta计划未来三年在美国投资6000亿美元 Google宣布投资400亿美元在德克萨斯州新建数据中心 亚马逊宣布投资100亿美元在北卡罗来纳州建设数据中心 [37] - OpenAI与甲骨文签署协议 五年内购买价值3000亿美元的算力 [37] - 为支持投资 技术公司大规模发行公共债券“囤钱” Meta于10月发债规模达300亿美元 吸引约1250亿美元认购 创公开公司债发行史上最高纪录 亚马逊11月发债120亿美元 Google累计发债63亿美元 甲骨文9月发债180亿美元 [41] - 英伟达宣布向OpenAI投资高达1000亿美元 帮助其建设数据中心 OpenAI承诺部署数百万块英伟达芯片 该交易因“循环交易”性质受到批评 [42] - OpenAI预测2025年营收为130亿美元 但对外投资累计约3800亿美元 预计要到2029年才能实现现金流为正 届时营收预计将超过1250亿美元 [45]

AI产业市场情绪与“泡沫论”的兴起 - 全球AI板块市场情绪出现微妙转折，著名投资人迈克尔·伯里指控美国主要科技公司通过会计操作“虚增AI繁荣期利润”，并已针对部分AI热门股布局空头头寸 [1] - 桥水基金大幅减持英伟达等AI产业股票，彼得·蒂尔旗下基金清仓英伟达，软银集团也出售了所持英伟达股票，部分投资者选择获利了结 [1][2] - 整个11月，英伟达市值跌去了6000亿美元，市场关于“AI泡沫”的讨论甚嚣尘上 [1] 市场对“AI泡沫”的核心担忧 - 担忧资本市场表现与价值脱节：2025—2027年头部企业AI基建资本开支将达1.4万亿美元，2025年全球相关支出就超4000亿美元，但近80%部署AI的企业暂时还未能实现净利润提升 [3] - 担忧市场结构失衡的脆弱性：AI行情高度依赖少数龙头，美股形成“七姐妹”支配格局，一旦龙头企业盈利不及预期，整个板块将面临估值回调压力 [3] - 担忧宏观环境与政策波动的不确定性：市场密切关注美联储政策动向，担忧高利率环境加剧企业融资压力 [3] - 核心担忧在于AI产业是否能形成上下游产业链完整闭环，即应用端落地变现是否能跑通商业模式，实现规模化持续性收入和现金流，从而反哺上游海量AI资本开支 [3] 券商观点：产业远未达到全面泡沫 - 券商分析师普遍认为，当前AI产业暂未出现明显泡沫化 [4] - 北美四大CSP（谷歌、Meta、微软、亚马逊）的资本支出主要来自自身盈利，且收入受益AI增速重启加速，盈利能力未见明显承压，CAPEX/EBITDA比例较历史极值仍有差距，现金流、负债率等指标均未见明显恶化 [5] - AI to B商业模式逐渐形成闭环，云厂商云业务受益AI增速加速，工业类部分龙头企业如台积电、UPS、沃尔玛等已开始使用AI提升生产效率 [5] - 模型厂收入增长迅速，OpenAI今年有望达到130亿美元年化收入 [5][6] - 美国对AI企业融资具有高度热情，Anthropic在2025年2月融资时估值已提升至615亿美元，2025年9月已提升至1830亿美元 [5] - 相较于互联网泡沫时期，当前主要AI企业的股价增长主要来自EPS驱动，目前美股一线及主要二线AI标的动态PE也低于2024年时高点 [5] - 光模块行业龙头公司的估值基本处于15—20倍合理偏保守的区间内波动 [6] - 到2025年10月，ChatGPT付费用户达3500万 [6] - 目前AI行业真实矛盾是算力短缺而非过剩，并未触发类似光纤时代的“需求消失型”技术冲击 [6] - 当前美国就业放缓、财政扩张、政策偏向宽松，使科技周期短期内暂未明显看到宏观流动性“强硬中断” [6] AI产业链的投资机会与未来展望 - 下游应用是目前被市场低估、但未来潜在回报最高的环节，随着成本下降与性能提升，AI将在B端垂直场景、企业流程自动化以及面向消费者的实时交互中展现巨大商业潜力 [8] - 在金融、制造、医疗等领域，AI解决方案可以直接对运营效率、风险管理乃至收入结构产生可量化的改善 [8] - 具备原创数据资源和行业知识库的应用公司可以在模型切换和技术迭代中保持稳定护城河 [8] - 从长远角度看，AI产业链闭环需要下游应用落地变现，因此下游应用环节未来预计会出现最多的投资机会 [8] - 随着上游硬件产能逐步释放与技术成本下降，下游应用的投资性价比持续提升 [9] - 如果Transformer架构、CUDA生态出现颠覆性创新，或者医疗、制造、能源等大行业加速AI渗透，相关技术创新型企业与行业解决方案提供商将迎来爆发式增长 [9] - 算力硬件领域的潜在风险，会倒逼算网普及、端侧AI增长、无人载具推广、先进制程升级等新赛道拓展 [9] - 上游硬件的稀缺、中游模型的生态化与差异化、下游应用的商业闭环，都在不断强化整个AI经济的可持续性 [1][10] - 对于投资者而言，保持乐观预期并在细分赛道中进行结构化配置，将有机会在这一技术红利周期中获取显著的长期回报 [1][10]

美联储与财政部政策合流的长期影响 - 核心观点：美联储与美国财政部的政策合流已成定局，其长期影响将导致美国债券市场崩溃，日本国债市场的恶化是这一趋势的先兆 [2][4][5] - 该模式被描述为“土耳其情景”，即通过牺牲债券持有人和本国货币的价值，来换取可观的名义GDP增长，从而维持经济运转 [2][6] - 在这种环境下，储户将抛弃债券，转而涌入能产生现金流的实体资产，如股票、贵金属和房地产 [2][6] 零利率环境下的资产配置逻辑 - 在零利率环境下，资本价值的侵蚀感是驱使投资者追逐风险资产的主要动力，尤其是在通胀率达到3%的情况下 [4][7] - 黄金和白银并非传统的通胀对冲工具，而是对冲零利率的工具，其购买力集中在日本、韩国等零利率地区 [4][7][8] - 2025年贵金属表现强劲，白银价格上涨了100%，黄金价格上涨了55% [7] 亚洲货币走势对黄金前景的影响 - 当前世界上定价最离谱的是所有亚洲货币，它们被严重低估，日元汇率在155时日本资产也显得便宜 [9] - 2026年的关键问题是亚洲货币是否会升值，如果升值，近年来许多行之有效的交易（如黄金）可能不再奏效 [4][9] - 若亚洲货币升值，日本、韩国等地的投资者将开始将资本汇回本国，购买本国资产（如房地产投资信托基金），从而可能削弱对黄金的需求 [2][8][9] AI行业的资本密集型牛市与IPO前景 - 当前AI是极其资本密集的行业，其牛市历史规律是，先经历一个“市场奖励花钱”的阶段，随后可能转向“市场奖励甩卖资产”的阶段 [10][11] - 市场风向的转变迹象包括：甲骨文宣布3000亿美元数据中心计划后，其信用违约互换利差急剧扩大，股价在两周内跌回原形；软银因计划抛售英伟达股份投资OpenAI而在两周内下跌40% [11] - Anthropic或OpenAI等AI巨头的IPO将非常难以实现，因为它们在私募市场的估值已达千亿美元级别，为让后期投资者盈利需要以极高估值上市，而市场对此的接受度存疑 [2][4][10][11] AI行业的内在矛盾与估值挑战 - 贝恩资本的研究报告指出，为使当前的AI资本支出数字合理化，AI需要迅速将年收入提升到2万亿美元，这是全球整个广告业年总收入（1万亿美元）的两倍 [12] - AI行业存在内在矛盾：要让其巨额投资数字合理化，必须相信社会正在经历一场巨大的转型，例如AI将取代全球10%、20%甚至30%的劳动力，但这将引发社会福利体系无法承受的高失业率等社会问题 [4][13]