全球经济增速预测 - 预计2024年全球经济增速为3 2% [1] - 预计2025年全球经济增速为2 9% [1] - 预测值与2024年9月的预测保持一致 [1] 全球经济现状与风险 - 2024年全球经济韧性超出预期 [1] - 全球经济面临贸易壁垒风险 [1] - 全球经济面临人工智能泡沫风险 [1] - 全球经济面临财政脆弱性风险 [1]

文章核心观点 - 多位公募基金投研人士认为，谷歌Gemini 3的发布是AI产业发展的里程碑事件，标志着谷歌在AI领域实现反超并展示了软硬一体生态的优势 [19] - 当前AI板块基本面持续向上，估值处于合理阶段，基于2026年至2027年的高景气预期，AI作为市场主线的行情具备较强的可持续性 [12][24] - 市场并未出现“人工智能泡沫”，当前AI浪潮与2000年互联网泡沫有本质不同，产业基础更为扎实，龙头企业有扎实的利润和现金流支撑 [26][27][28] - 中国AI产业发展优势明显，尤其在应用场景、基建能力和开源生态方面，但短板在于底层算力和高端芯片 [34][35] - 未来1-2年，AI的关键突破将主要来自算法升级与算力基础设施升级，商业化应用将进入爆发期 [14][44] 谷歌Gemini 3发布的标志性意义 - 谷歌凭借Gemini 3实现了对OpenAI的强势反超，其根本优势在于构建了从TPU自研芯片、Gemini大模型到搜索及Waymo应用的全栈式闭环生态 [19] - Gemini 3将模型参数优化周期从数月压缩至一周，体现出软硬一体带来的迭代效率与成本优势 [19] - Gemini 3在推理、编程和多模态能力上有显著提升，是AI发展中的一次重大突破，展示了AI从硬件到软件闭环商业模式的可能性，是产业过渡阶段的里程碑 [19] - Gemini 3标志着AI从“回答问题”跃迁到“执行任务”，在规划、长链路推理、多模态视频理解和工具协同上进入可用于真实工作流的阶段 [20] - 谷歌的突围让产业在算力基础设施层进入多元化竞争状态，而在模型和应用层可能会向集中化演进 [20] AI板块基本面、估值与行情可持续性 - AI整体呈现“估值不便宜但空间巨大”的特点 [7][22] - 当前AI板块基本面持续向上，估值处于合理水平 [12][24] - 上游算力侧保持高景气度，AI对硬件的需求支撑相关企业业绩高增，2026年订单等基本面指引继续加速，2027年仍可维持中高增速 [24] - 中游模型侧，海外模型持续提升能力上限，国内模型如通义千问、豆包等实现突破，出海进程加速，国内外模型厂商收入快速增长 [24] - 下游应用端已出现AI应用雏形，如智能体、机器人等，2026年至2027年有望大规模推广落地 [24] - AI主线行情可持续的逻辑在于国内AI发展能追上美国，信心来源于硬件加速追赶、算法人才竞争以及更完整的应用产业链和市场 [24] 对“人工智能泡沫”的讨论 - 当下市场没有出现所谓的“人工智能泡沫”，与2000年互联网泡沫有巨大不同 [27] - 对比互联网浪潮，AI浪潮出现“爆款”级应用或许只是时间问题，现在说泡沫言之过早 [27] - 2000年大量中小公司以虚无叙事支撑高市值，如今AI优势企业支撑市值的是扎扎实实的利润和现金流，许多龙头公司呈现股价越涨而相对估值越便宜的现象 [28] - AI不是互联网2.0，它不是信息流速的升级，而是生产力结构的重写，用互联网商业化历史类比AI发展是用错误标尺测量另一类经济形态 [28] - 当前主要风险包括资本开支投入过多引发系统性风险，以及商业模式盈利性尚未完全清晰 [27] AI板块估值结构与风险关注点 - AI板块中部分细分领域存在估值偏高的风险 [30] - 投资建议把更多仓位放在当下及未来三年确定性较强、能兑现利润与现金流的龙头公司上 [31] - 投资风险更多在于产业进展是否顺利，以及竞争是否会影响领先企业的产业地位 [31] - 算力租赁行业存在高估风险，随着英伟达和国产算力芯片技术进步，旧卡经济性下降可能导致折旧期限缩短，影响企业盈利能力 [32] - AI初创企业和应用层企业存在高估风险，行业主导权转移到大型科技企业手中，综合实力不强的初创企业可能被巨头取代 [32] 中国AI产业发展的优劣势与国产算力 - 中国AI产业优势在于应用场景和基建能力，拥有全球最大的数字市场享受数据红利，丰富的落地场景，强大的基建能力和特高压网络为算力提供能源保障 [34] - 短板在于底层算力和模型架构，包括高端芯片受限、芯片制造工艺暂时落后，与主流大模型架构0-1创新能力有差距，软件栈成熟度不足以及缺乏高质量训练数据 [34] - 中国在开源生态、算力成本、工程化人才和产业链协同上具备更强的规模化能力，GPU之外的整条供应链能以更低成本、更快速度完成 [34] - 国产算力板块的长期投资价值显著，科技自主可控是长期趋势，伴随先进制程产能释放，国内互联网大厂、运营商的算力需求有望快速释放，带来国产算力芯片供应链业绩高速增长 [16][34] - DeepSeek实现了大模型第二路径“不强堆参数量和算卡，支持端侧部署”，证明中国在AI算法和架构设计方面已有明显突破 [36] AI应用端发展阶段与商业化场景 - AI应用目前处于高速发展期，以Gemini 3为代表的SOTA模型迅速内嵌到生态应用中，模型调用词元数量处于快速增长期 [38] - AI商业化还处于初期阶段，尤其在To C层面，尚未形成大规模、可重复的单点产品模式 [39] - 看好有明确商业化路径的应用场景，包括AI广告、办公和软件助手、数据与分析平台、AI编程、金融医疗等垂直领域软件平台 [38] - 在To C端，AI应用已与广告、游戏、个人助理等紧密结合；在To B端，营销、法律、政务、代码等部分工作逐步被AI替代 [38] - 当前AI应用处于商业化落地初期，渗透率和付费率较高的应用主要是聊天和编程领域，主要看好广告营销、办公软件、视频编辑、AI眼镜、智能穿戴等场景 [39] AI产业链各环节投资价值展望 - 最看好AI产业链上游算力基础设施，近期海内外互联网巨头大幅上调资本开支计划，主要投向算力芯片、光模块等硬件板块 [41] - 当前处于由“硬三年”向“软三年”过渡的早期阶段，模型和应用将带来巨大投资机会，同时其进化也会给上游算力带来新机会 [41] - 现阶段Scaling Law依然是核心理论基础，全球继续加大算力投资，未来2～3年算力领域有望形成较强的业绩兑现能力 [41] - 光模块领域是国内AI算力产业链为数不多的国产替代率较高的环节，国内厂商具有较强竞争力，发展出多个全球市占率领先的品牌 [42] - 当前更看好AI算力基础设施以及AI生态应用，掌握庞大算力资源和应用基础的大型科技企业具备显著优势 [42] 未来1-2年AI技术突破与商业应用方向 - 未来1-2年，AI的关键突破主要来自两个方向：算法升级与算力基础设施升级 [14][44] - 算法升级包括多Agent协作、长上下文与外部记忆，让模型从“回答问题”进化到“主动执行任务” [44] - 算力基础设施升级包括新的技术支撑超大规模GPU集群的出现 [44] - 未来最值得关注的技术突破和商业应用可能会出现在全模态突破、AI智能体落地、具身智能突破方向 [44] - 值得关注的技术突破是在线学习，采用此技术的模型能在推理过程中持续学习提升能力；最值得关注的商业应用场景为无人驾驶和人形机器人 [45]

十五五期间国际经济形势与风险 - 发达国家将面临2008年金融危机以来的“迷失的20年” [1][5] - 美国2008年至2024年年均GDP增速为2.1%，较1960-2008年的3.3%下降了三分之一 [5] - 欧元区2008年至2024年年均GDP增速为1.1%，较1960-2008年的3.1%降至约三分之一 [5] - OECD国家2008年至2024年年均GDP增速为1.6%，较1960-2008年的3.4%减半 [5] - IMF预测美国2025年GDP增速为2.0%，2026年为2.1%；欧元区2025年为1.2%，2026年为1.1% [6] - 美国利用美元霸权采取无限制量化宽松，导致资金大进大出冲击发展中国家，并大量流入投机性股票市场 [7] - 道琼斯指数从2008年6月的12000多点涨至当前超过46000点，泡沫风险显著增大 [10] - 十五五期间美国很可能出现类似2000年互联网泡沫破灭的人工智能泡沫破灭，并可能引发全球性危机 [1][10] 中美关系与博弈态势 - 美国遏制中国的根本原因是“卧榻之侧岂容他人酣睡”的心态，旨在维护其霸权地位 [1][12] - 2014年按购买力平价计算中国经济规模已超过美国，2024年达到美国的130% [12] - 美国通过军事围堵、贸易战、科技战、组建意识形态同盟及推动脱钩等手段遏制中国 [12] - 中美根本矛盾可能在中国人均GDP达到美国50%、经济规模达美国两倍时结束 [13] - 届时中国东部沿海三市五省（人口超4亿）人均GDP或与美国持平，美国科技优势将基本消失 [13] - 中国经济规模达美国两倍时，中国市场对美国高科技企业至关重要，基于自身利益美国可能选择与中国合作 [14] 中国经济增长潜力与挑战 - 到2035年前中国仍有8%的年均经济增长潜力 [1][18] - 2019年中国按购买力平价计算的人均GDP为美国的22.6%，具备显著的“后来者优势” [18] - 德国、日本、韩国在人均GDP为美国22-23%后的16年里，均实现了人均GDP年均8%以上的增长 [18] - 中国拥有第四次工业革命（人工智能、大数据）的换道超车机遇，与发达国家处于同一起跑线 [19] - 中国每年有600多万STEM毕业生，数量超过七国集团总和，拥有人才优势 [19] - 中国拥有超大规模国内市场、最齐全的产业配套以及“有效市场”与“有为政府”相结合的体制优势 [19] - 当前实际增速（如2023年5.2%）低于潜力的两大原因：应对美国技术卡脖子占用大量资源；经济信心不足 [1][21] 对中国经济增速下滑的归因辨析 - 国际与国内将增长下滑归咎于“国进民退”的体制机制问题 [22][24] - 实际主因是2008年后全球贸易增速下滑：中国年出口增长率从1978-2018年的18%（加入WTO至2008年为24%）下滑至近年3%-5% [22] - 出口主力民营企业受冲击导致产能过剩、投资机会减少、信心下降 [24] - 政府为稳增长保就业投资大型基建（如高速公路从2008年6万公里增至现在超19万公里，高铁从1035公里增至超45000公里），这些投资主要由国有企业承担，并拉动了民营企业的原材料生产和消费 [24] - 人口老龄化并非近年经济增速下滑主因，中国劳动年龄人口平均受教育年限已达11.21年，新增劳动力平均受教育年限超14年，有效劳动数量在增加 [25][27] - 全球53个老龄化国家在老龄化前后十年的人均GDP增长未受影响，部分“未富先老”国家老龄化后经济增长反而加速 [25] 政策建议与发展策略 - 提振经济发展信心需学界和媒体厘清经济下滑主因是外部而非体制机制问题 [1][27] - 需突破理论桎梏，采取更积极的货币政策 [1][28] - 货币非中性：若增发货币用于支持提高生产力的技术创新与产业升级，且增速不高于生产力提高速度，则不会引发通胀 [28][29] - 应更积极运用结构性货币政策，对增长部门提供更宽松信贷 [29] - 需采取更积极的财政政策，突破“财政赤字不能超过GDP3%”的教条 [1][29] - 该3%红线源于欧元区特殊财政纪律，无普遍意义；中国经济增长超5%，且财政赤字多用于形成资产的投资，而非消费 [29][30] - 需突破“李嘉图等价”理论束缚，该理论假定经济零增长；中国将财政投资用于消除增长瓶颈（如基建），可提高未来生产力与税收，从而消化债务，无需增税 [30][32] - 1998年亚洲金融危机后，中国通过积极财政政策投资基建，中央政府负债占GDP比重从25%升至36%，后因经济增长加速，在税率下降背景下该比重于2008年前重回25% [32] - 通过理论创新与政策调整，中国经济有可能实现比5%更快的增长速度 [33]

文章核心观点 - 当前AI行业存在结构性泡沫，但与2000年互联网泡沫有本质不同，其产业基础更扎实，已形成从芯片、算力、模型到应用的完整产业链，并在各行业产生真实价值 [4][10][27] - 英伟达的强劲业绩验证了AI革命的真实需求，但其自身也面临客户集中、库存上升等挑战，需从硬件提供商向全栈服务商转型 [2][12][13] - 中国在AI边缘计算与终端设备领域大有可为，国产AI芯片替代加速，多家公司在特定场景实现高速增长和商业化落地 [17][18][24] - AI行业的高亏损主要源于前期研发与基础设施的巨额投入，具有长期效益，领先企业有望通过技术壁垒和规模效应最终实现盈利 [26][28] 570亿美元的营收从哪里来 - 英伟达2025年第三财季营收达570亿美元，同比增长62%，净利润319亿美元，同比增长65%，并预期下一季度营收将达650亿美元 [2] - 数据中心业务是核心引擎，贡献512亿美元营收，同比增长66%，占总营收近90% [8] - 数据中心业务中，计算业务（GPU）营收430亿美元，网络业务营收82亿美元 [8] - 其他业务线协同增长：游戏业务营收43亿美元，同比增长30%；专业可视化营收7.6亿美元，同比增长56%；汽车与机器人业务营收5.9亿美元，同比增长32% [8] - 全球对AI算力需求爆发式增长，Blackwell架构芯片销量超预期，云厂商GPU资源几乎售罄 [8] 2000年互联网泡沫，这次真的不一样吗 - 近50%的基金经理认为AI股市存在泡沫，较三个月前上升超30个百分点 [9] - 部分资本对AI估值持审慎态度，彼得·蒂尔、桥水、软银等机构减持英伟达股份 [12] - 英伟达财报显示潜在风险：第三财季应收账款高达334亿美元，四大客户占比65%；库存总额升至198亿美元，周转天数从第一财季的59天翻倍至118天；前四大客户贡献总营收的61% [12] - 当前AI泡沫具有结构性特征，估值基于真实营收增长，与2000年互联网泡沫不同 [13] - 应用端企业面临“回报滞后”，例如谷歌Gemini大模型对广告业务营收增速提升不到3%，微软、亚马逊云业务因AI投入导致利润率承压 [13] - AI已直接参与改造生产流程和决策系统，需求大量来自制造业等实体行业，背后有成熟预算与效能考核，产业基础远比2000年扎实 [14] - AI资本开支集中在芯片、数据中心等硬科技，而2000年互联网资本大量用于营销和用户扩张 [14] - AI应用层如微软Copilot、谷歌Gemini、OpenAI的GPT已开始收费并产生现金流 [14] - 当前AI巨头拥有巨额现金流、多元化业务和全球客户网络，有能力平滑周期，与2000年仅靠融资存活的互联网企业形成鲜明对比 [15][16] AI消费电子，中国大有可为 - 边缘端、终端设备的AI化是主战场，中国在该领域将全球领先 [17] - 2024年中国AI芯片市场规模突破1500亿元，预计2030年将激增至近1.5万亿元，年均复合增长率超50% [18] - 国产AI芯片替代加速：出货量占比从2024年的20%提升至2025年的35%，2026年将进一步加速 [18] - 英伟占据约50%的国内市场份额，华为、寒武纪、海光等国内企业合计份额超40% [18] - 寒武纪2025年前三季度营收约46亿元，同比增幅接近2400%；扣非净利润约15亿元，实现扭亏为盈；第三季度营收17.27亿元，增长率达1333% [19] - 摩尔线程、燧原科技、壁仞科技、沐曦等一批大算力AI芯片初创企业正积极推进IPO [19] - 2025年GPU占据全球AI芯片八成以上市场份额 [20] - 定制芯片ASIC快速崛起：2024年全球市场规模约150亿美元，预计2030年将增长至900亿美元，年复合增长率显著高于GPU [20] - 多家国内AI SoC芯片企业2025年业绩亮眼 [21] - 全志科技：前三季度营收21.61亿元，同比增长28.21%；净利润2.78亿元，同比增长84.41% [21] - 瑞芯微：前三季度营收31.41亿元，同比增长45.46%；净利润7.80亿元，同比增长121.65% [21] - 晶晨股份：前三季度营收50.71亿元，同比增长9.29%；净利润6.98亿元，同比增长17.51% [21] - 乐鑫科技：前三季度营收19.12亿元，同比增长30.97%；净利润3.77亿元，同比增长50.04% [21] - 恒玄科技：前三季度营收29.33亿元，同比增长18.61%；净利润5.02亿元，同比增长73.50% [21] - 边缘AI需求在智能安防、工业控制、汽车电子、智能终端等场景集中释放 [24] - 星宸科技是全球最大的视觉AI SoC供应商，在安防视觉AI SoC领域全球市场份额近50%，在机器人视觉AI SoC领域全球第二 [24] 行业现状与未来展望 - OpenAI 2023年营收超16亿美元，2024年超40亿美元，2025年上半年营收43亿美元，但亏损135亿美元，主因是巨大的计算成本、研发及人力开支 [26] - OpenAI预计2030年以后才可能盈利，届时年营收需超1000亿美元才能覆盖累计资本开支，未来5年仍需持续依赖外部融资 [26] - Anthropic、Inflection AI等初创企业在营收规模仍很小的情况下获得高估值 [26] - AI市场的高亏损源于前期研发与基础设施投入，这些投入具有长期效益，随着模型成熟和算力效率提升，边际服务成本将显著降低 [28] - OpenAI预计，通过自研AI芯片与算力效率改进，其计算成本占总营收的比例将从现在的超过100%逐步降至50%以下 [28] - 2025年前三季度，OpenAI推理支出高达87亿美元，超过其同期约43亿美元的营收 [28]

2025年美国经济回顾 - 人工智能相关投资出现大幅增长 [2] - 特朗普总统的关税及其他政策引发的不确定性在下半年抑制了增长 [2] - 有史以来最长的政府停摆导致官方就业和通胀数据发布中断 [2] 2026年美国经济基准情景（金发姑娘情景） - 经历几个月的增长衰退（国内生产总值增长低于趋势水平），随后迎来复苏 [2] - 通胀率逐步下降至美联储2%的目标 [2] - 白宫放弃了4月宣布的高额关税计划，转而谈判达成关税增幅更为温和的贸易协议和框架 [3] - 美国和全球增长虽有所放缓，但通胀仅温和上升 [3] - 强劲复苏的驱动因素包括：美联储进一步货币宽松、仍在推进中的财政刺激、稳健的家庭和企业资产负债表、宽松的金融环境（高股价、低债券收益率和信贷利差，美元走弱）以及人工智能相关资本支出的强劲推动力 [3] - 美国通胀可能在明年见顶后开始回落，原因包括关税的基数效应减弱以及技术驱动的生产率提升开始降低成本 [3] 2026年美国经济第二种情景（浅度衰退） - 经济将经历几个季度的浅度衰退，随后的复苏速度将慢于基准情景 [3] - 美国贸易政策仍可能推高通胀，进而侵蚀实际工资，削弱消费者信心 [4] - 出现新兴“K型经济”，即高收入家庭蓬勃发展，而低收入家庭陷入困境 [4] - 对人工智能泡沫的担忧可能导致股价大幅回调和资本支出疲软，打击企业信心 [4] - 衰退将是短暂而浅度的，因为美联储将更积极地降息，财政当局也可能通过额外刺激措施干预 [4] 2026年美国经济第三种情景（不着陆） - 增长保持强劲，但通胀并未向目标率回落 [3] - 美国经济比许多人此前认为的更具韧性，例如招聘放缓可能是由劳动力供应下降（源于特朗普政府打击移民）以及新技术带来的早期生产率提升共同导致 [4] - 紧张的产品和劳动力市场将推高工资、促进整体增长，核心物价通胀（不含食品和能源）将维持在接近3%的水平 [4] - 美联储可能会拒绝降息，只要增长高于潜在水平、通胀高于目标 [4] 全球经济增长前景 - 如果美国经济在2026年实现复苏，且中国经济保持韧性并维持接近5%的增长，全球前景将有所改善 [5] - 与2025年相比，发达经济体和新兴市场都将有望实现更强劲的增长 [5]

加密货币市场暴跌 - 12月1日晚间，加密货币遭遇大幅抛售，比特币跌近8%，以太坊跌近10%，狗狗币等跌逾10% [1] - 主要币种24小时价格变化：比特币(BTC) -7.84%至84,567美元，以太坊(ETH) -9.69%至2,748美元，SOL -10.1%至125美元，XRP -8.8%至2.01美元，HYPE -10.1%至29.88美元，BNB -9.73%至810.5美元 [2] - 主要币种持仓量及变化：比特币持仓566.1亿美元(-3.9%)，以太坊持仓334.5亿美元(-7.7%)，SOL持仓64.3亿美元(-12.1%)，XRP持仓35.5亿美元(-10.8%)，HYPE持仓13.7亿美元(-6.0%)，BNB持仓12.4亿美元(-4.8%) [2] - 过去24小时加密货币市场共有272,437人爆仓，爆仓总金额为9.93亿美元，其中多单爆仓8.7亿美元，空单爆仓1.2亿美元 [3] - 短期爆仓数据：1小时爆仓561.5万美元，4小时爆仓4,727.2万美元，12小时爆仓4.2亿美元 [3] - 标普全球评级将全球最大稳定币USDT的稳定性评估降至最低等级，警告若比特币价格下跌可能导致其抵押资产不足 [4] - 日本央行行长暗示可能在12月议息会议上继续加息，两年期日本国债收益率升至2008年以来最高水平，加大了风险资产整体下行压力 [4] - 分析师指出，日元套利交易可能加速平仓的风险在历史上往往会打压包括加密货币在内的全球风险资产估值 [4][5] 白银市场表现 - 现货白银价格盘中一度涨逾4%，报58.67美元/盎司，再创历史新高；纽约期银突破59美元/盎司，日内涨逾3% [5] - 分析师认为，白银兼具金融属性及商品属性，在流动性宽松的宏观环境下金融属性表现偏强 [5] - 商品属性方面，全球白银库存下降导致现货市场供应趋紧，实物交割紧张或进一步推动价格上涨 [5] - 短期在美联储重启降息周期、通胀预期升温、白银库存持续下降等因素共同影响下，白银价格在创历史新高后有望继续震荡上行 [5] AI产业与美股市场动态 - 市场围绕以英伟达为代表的美国AI巨头是否出现估值泡沫的讨论持续升温，美股市场情绪出现显著分化 [6] - 对AI产业泡沫化的担忧，直接导火索是对英伟达最新财报的深度审视，市场注意到其应收账款周转天数显著拉长，利润转化为现金的比例仅为75% [6] - 市场担忧的核心在于科技股的高估值与巨额资本支出的可持续性，英伟达的“供应商融资”生态总规模约1,100亿美元，其中GPU抵押债务超150亿美元 [6] - 即便英伟达业绩好于预期，也未能完全打消市场的担忧，从英伟达交易转向谷歌交易反映出市场投资思路正在发生转变 [7] A股市场展望 - A股在年末呈现缩量反弹的态势，市场正将目光从短期数据波动转向即将召开的国内外重要会议 [6] - 与2000年美股科网泡沫相比，当前中国科技股估值相对合理，涨幅更多由盈利驱动，且宏观环境与当年有本质不同 [7] - 国内的AI投资尚处于起步阶段，阿里表示“至少三年内，AI泡沫是不太存在的”，表明国内相关需求依然较为强劲 [7] - 近期沪深两市成交额未能有效放大，市场呈现“犹豫中前行”的特点，即成交量未放大、指数小步上行 [7] - 距离2026年春节还有两个多月时间，完全能展开一轮“春季躁动”，周一A股放量反弹，AI手机、AI眼镜在应用落地消息影响下有可能带动新一轮上涨行情 [7] - 当前人民币升值预期与美联储降息概率上升，有利于中美利差收窄和外资流入，市场心态回稳 [8] - 12月要更多关注中央经济工作会议、国内人工智能应用突破、摩尔线程等科技公司上市等消息 [8] - 12月中旬将迎来三场重磅会议，市场将重新聚焦宏观政策的刺激力度，2026年的经济增长目标有望继续设定在5%左右 [8] - 预计财政刺激力度相对温和，以科技为代表的先进制造业的发展将是增量政策的侧重点 [8] - 若国内政策明晰、海外流动性预期改善，叠加摩尔线程等科技公司上市，A股跨年行情有望逐步展开 [8]

泡泡玛特与Labubu IP - 德银警告泡泡玛特正遭遇“可获得性悖论”，其产能正激进扩张至年底月产5000万个 [1] - Labubu正从稀缺的潮流IP迅速沦为大众消费品，这对于依赖“酷”和“稀缺”属性的潮流玩具而言是热度衰退的前兆 [1] - 若Labubu热度在2026年见顶且无新爆款接力（熊市情景），公司估值压力将陡增 [1] 全球铜市场展望 - 全球铜市正面临供应挤压，严重的供应中断和行业整合加速已将铜价推至接近历史高位 [3] - 德银报告预计2025年矿山供应将出现下滑，2026年仅反弹约1%，市场将处于“明确的赤字状态” [3] - 德银将2026年铜价预测上调至10,600美元/吨，并预计2026年上半年峰值可超过11,000美元/吨，伦铜价于12月1日创下历史新高达11279美元/吨 [3][4] - 铜市已进入一个由激励性定价主导的新阶段，除非全球经济严重放缓，否则此机制将持续 [6] - 长期驱动力包括电气化与数字化趋势导致全球电力需求增速已超过GDP增速，以及新铜矿项目审批缓慢 [6] 关键矿业公司动态与首选股 - 德银将Anglo Teck、嘉能可（GLEN）和自由港（FCX）列为首选股 [4][7] - 德银调整对基本金属公司的偏好，将Boliden（BOL）评级上调至“买入”，并将First Quantum（FM）评级下调至“持有” [7] 嘉能可（GLEN）资本市场日 - 嘉能可将于12月3日举办自2022年以来的首次资本市场日，旨在恢复投资者对其运营能力的信心 [8] - 市场关注焦点包括其可能将2026年产量指引下调限定在铜业务，以及维持2027/28年复苏目标和工业资本支出指引在60亿至70亿美元通道内 [8] - 活动期间的重要议题是并购，管理层对为“合适的交易”分拆部分业务（如煤炭）持开放态度，近期有消息称其正在洽谈出售Kazzinc业务 [8] - 公司2026年预估的即期自由现金流收益率高达10%，在主要矿商中位居首位，极具吸引力 [8] 力拓（RIO）及其他矿商活动 - 力拓将于12月4日举办资本市场日，重点预计为简化业务、资本纪律和非核心资产剥离 [9][10] - 德银预计力拓将重申每年100亿至110亿美元的集团资本支出指引，并可能首次提供2026年产量指引，西芒杜项目的指引受密切关注 [10] - 本周其他活动包括12月2日淡水河谷（VALE）资本市场日，12月5日Boliden的项目与资本支出更新，以及12月9日Anglo Teck的合并投票 [10]

全球铜市供应与价格展望 - 全球铜市正面临供应挤压，严重的供应中断和行业整合加速导致2025年矿山供应下滑，2026年仅反弹约1%，市场将处于明确的赤字状态[1] - 伦铜价格在12月1日报11279美元/吨，创下历史新高[2] - 德银将2026年铜价预测上调至10600美元/吨，并预计2026年上半年峰值可超过11000美元/吨，铜市已进入由激励性定价主导的新阶段[6] 铜价长期驱动因素 - 电气化与数字化是长期驱动力，2024年全球电力需求增速已超过GDP增速，并预计将继续健康扩张[3] - 新铜矿项目的审批速度可能仍然低于满足未来需求所需的水平[3] - 除非全球经济出现严重放缓，否则铜价的激励性定价机制将持续存在[3] 关键公司动态与评级调整 - 德银将Anglo Teck、嘉能可和自由港列为行业首选股[3][6] - 德银调整了对基本金属公司的偏好，将Boliden评级上调至“买入”，并将First Quantum评级下调至“持有”[3] - Anglo Teck的合并投票将于12月9日举行[7] 嘉能可资本市场日焦点 - 嘉能可将于12月3日举办自2022年以来的首次资本市场日活动，旨在恢复投资者对其运营能力的信心并展示铜业务增长选项[4] - 若嘉能可将2026年产量指引下调限定在铜业务，同时维持2027/28年复苏目标，并将工业资本支出指引保持在60亿至70亿美元通道内，更新可能受市场积极欢迎[4] - 活动主要关注点将是并购话题，管理层对为“合适的交易”而分拆部分业务持开放态度，近期有消息称其正在洽谈出售Kazzinc业务[4] - 嘉能可2026年预估的即期自由现金流收益率高达10%，在主要矿商中位居首位，极具吸引力[4] 力拓及其他矿商资本市场日焦点 - 力拓将于12月4日举办资本市场日，市场预计其重点将放在简化业务、资本纪律和非核心资产剥离上[5][6][7] - 德银预计力拓将重申每年100亿至110亿美元的集团资本支出指引，并可能在中期内将其降至100亿美元以下，同时可能引入成本目标，并更新出售硼酸盐和铁钛业务等较小部门的计划[7] - 力拓将首次提供2026年产量指引，其中关于西芒杜项目的指引将受密切关注，市场担忧该项目明年可能导致供应过剩[7] - 本周其他活动包括：12月2日淡水河谷的资本市场日，以及12月5日Boliden的项目与资本支出更新[7]

ChatGPT三周年回顾与市场影响 - 核心观点：ChatGPT发布三周年，其引爆了生成式AI市场热潮，但也引发了关于行业是否存在泡沫的讨论 [1][3] - ChatGPT于2022年11月30日发布，迅速颠覆商业和科技领域，至今仍位居苹果免费应用排行榜首位 [1] - ChatGPT引爆了一波生成式AI产品的浪潮 [1] 对股市格局的影响 - ChatGPT显著改变了股市格局，英伟达成为最明显赢家，自ChatGPT发布以来股价累计涨幅高达979% [2] - AI热潮提振了科技巨头股价，标普500指数中市值最高的七家科技公司（英伟达、微软、苹果、Alphabet、亚马逊、Meta、博通）的整体增长，几乎占到该指数自ChatGPT推出以来64%涨幅的一半 [2] - 市场呈现极端头部集中现象，这七家公司在标普500指数中的权重从三年前的大约20%显著上升至35% [2] 行业现状与泡沫讨论 - 越来越多的AI企业高管开始承认行业可能正身处泡沫之中 [3] - OpenAI CEO萨姆·奥特曼表示“有人会在AI领域损失惨重” [3] - OpenAI董事长布雷特·泰勒认为行业处于“泡沫”，并将其与上世纪90年代末的互联网泡沫相提并论，但他同时预测AI将像互联网一样重塑经济格局并创造巨大经济价值 [3]

行业与公司 * 行业：科技行业，特别是人工智能（AI）和数据基础设施领域[43][44][47] * 公司：提及当前AI领域的五大上市公司（微软、谷歌、Meta、亚马逊、甲骨文）以及英伟达（Nvidia）和OpenAI[31][43][44][47][48] * 历史对比公司：1990年代互联网泡沫时期的公司，如微软、英特尔、戴尔、思科、高通、Sun Microsystems等[9][10][11][12] 核心观点与论据 * 当前AI投资热潮与1990年代互联网泡沫（被视为数据传输基础设施泡沫）具有高度相似性，核心问题在于供给侧过度投资而非企业盈利状况[8][16][20][24] * 1990年代纳斯达克指数的上涨主要由盈利丰厚的大盘股（如思科、微软）驱动，而非无盈利的互联网公司[9][10][11][14] * 当时资本市场热情支持数据传输基础设施的建设，例如AT&T每年投入200亿美元，Global Crossing在海底电缆上花费200亿美元[17][18][19] * 资本周期理论（Capital Cycle Theory）是分析狂热驱动投资繁荣的有效框架，其模式显示股市高点通常出现在投资热潮的中期，而非资本支出达到峰值之后[27][32][33][50] * 图表显示标普500净资本投资占名义GDP的比例与股市投机顶点存在关联，股市见顶时资本支出热潮往往尚未结束[25][26][27] * 当前AI基础设施的巨额支出计划可能重蹈覆辙，存在需求无法跟上供给的风险[20][21][43][44] * 五大科技公司及初创公司承诺在未来三年投入近3万亿美元于AI基础设施[44] * OpenAI计划未来8年支出1.4万亿美元，但其收入不足该计划的2%，且处于亏损状态，估值却高达5000亿美元[45] * 市场见顶时往往缺乏明显信号，企业高管在当时仍持极度乐观态度，但投资者等待放缓信号再行动可能会遭受严重损失[38][40][41][42] * 思科CEO在2000年8月仍表示互联网商业变革正在加速，但到2001年思科开始亏损，股价从峰值下跌78%[40][41][42] 其他重要内容 * 对流行历史叙事的纠正：普遍认为互联网泡沫由无盈利的互联网公司驱动是错误认知，实际上是盈利大盘股在泡沫中起主要作用[7][8][14] * 会计问题提示：大型参与者的会计问题（如延长芯片/服务器的折旧年限）是任何狂热泡沫中的常见现象，将在后续部分探讨[47][50] * 人性与市场心理：股票市场奖励巨额支出计划，严重的股票期权激励加剧了这种动力，CEO们容易过度相信股市表现，这是人性难以避免的部分[28][30][37]