网络生态治理的战略定位与重要性 - 网络生态治理是网络强国建设的重要任务，事关国家发展和安全，事关人民群众切身利益，需健全长效机制以营造风清气正的网络空间 [1] - 加强网络内容建设和管理是激发全民族文化创新创造活力、繁荣发展社会主义文化的重要举措，也是推进中国式现代化的战略所需 [1] - 互联网正日益成为意识形态斗争的主阵地、主战场、最前沿，网络生态治理关乎社会认知效率、创新活力及国家治理体系和治理能力现代化水平 [2] 当前网络生态面临的挑战 - 信息技术的快速发展带来了信息过载、算法歧视等新型挑战，对个体认知和社会共识的形成产生影响 [1] - 算法推荐等技术在提升信息分发效率的同时，加剧了“信息茧房”、“情绪放大”等现象，对社会舆论环境造成冲击 [2] - 部分平台存在片面追逐流量、忽视内容健康属性的问题，影响青少年正确世界观、人生观、价值观的形成 [2] - 虚假信息、不良信息的传播易使青少年、老年等辨识能力不足的群体受到侵害，影响个体身心健康和家庭关系 [2] 网络生态治理的体系与法律手段 - 网络生态治理是一项涉及多主体、多环节的系统工程，必须强化顶层设计，完善治理体系 [3] - 需健全网络管理法律法规，统筹制定相关制度规范，通过依法依规管网治网提升互联网治理效能 [3] - 发挥网络执法“利剑”作用，持续开展“清朗”系列专项行动，整治网络谣言、虚假广告、网络暴力、“饭圈”乱象等突出问题 [3] 技术赋能与算法治理 - 深化网络生态治理需强化互联网思维，善于运用人工智能、大数据、区块链等新兴技术筑牢信息安全屏障 [4] - 运用新技术可提升信息溯源、内容审核、风险预警能力，及时发现和处置有害信息风险点 [4] - 需践行科技向善理念，规范算法推荐机制，构建透明、公平、可问责的算法治理体系，并完善内容分级、风险提示等制度 [4] - 鼓励开发适老化等功能工具，推动形成更符合相关人群需求和习惯的信息产品与服务 [4] 内容建设与公众引导 - 深化党的创新理论网上宣传，大力弘扬社会主义核心价值观，巩固壮大主流思想舆论，是深化网络生态治理的题中应有之义 [5] - 需引导培育健康向上的网络文化与生态，开展“适度用网”、“理性用网”等主题宣传，引导公众形成科学合理的信息获取习惯，提倡深度阅读与理性思考 [5] - 发挥主流媒体网络优质内容供给的示范引领作用，加强对网络平台、自媒体的引导，强化正能量传播，帮助群众高效获取高价值信息 [5] - 可分阶段分群体开展媒介素养教育，例如鼓励大中小学设置涉及网络安全、隐私保护、信息辨识等能力的课程和培训，提高学生网络素养 [5]

美股长期牛市的核心驱动力 - 美股自1980年代开启长期牛市，其本质是股市成长性（市值增速）超越经济成长性（名义GDP增速），美股市值占GDP比例从60%升至超过200%[1][3] - 长期牛市的核心在于资金将企业未来的庞大成长机会提前兑现为当前估值，表现为中短期难以证伪的扩张机会被持续流入的资金推高[3] - 美国历史上出现两次长期牛市，分别为1860-1900年代（铁路投资驱动）和1980年代至今（知识经济转型驱动）[3][6] 资产端：优质企业的培育 - 宏观产业政策推动经济结构转型，里根政府实施“腾笼换鸟”政策，清退落后产能（如每年削减约200亿美元补贴）并大力发展高科技制造业，扭转了经济效率下滑趋势[18] - 微观企业层面，1980年代后企业更加注重盈利质量和股东回报，高现金流企业表现开始优于低现金流企业，市场投资逻辑从增长叙事转向盈利兑现[23][24] - 金融政策改革促进企业市值管理，1982年SEC规则10b-18为股票回购提供安全港，1986年税改使债务融资更具吸引力，企业通过大规模回购提升每股收益和股价[28][29] 资金端：增量资金的持续流入 - 国内长线资金通过养老金体系改革（如IRA 401k计划）和金融技术进步大规模入市，居民间接持股比例较1980年代初大幅增加35个百分点[30][34] - 专业机构投资者（养老金、保险金、共同基金）崛起，其美股持仓占比在1980年代加速上行至40%，1982年机构持仓比例首次超过散户直接持仓[35][36] - 全球化推动“美元大循环”形成，海外资金成为美股重要买家，从1980年至2025年二季度海外投资者累计增持美股2.36万亿美元，远超本土投资者的6333亿美元[38][42] 政策与环境支持 - 美联储看跌期权为市场提供隐性保障，自1987年“黑色星期一”（道指单日暴跌22.6%）后，美联储在历次危机中均通过货币政策干预稳定市场，形成救市预期[47] - 美国货币政策对股市关注度显著提升，FOMC会议纪要中提及股市的次数在1980年代后明显增加，美联储往往在信用利差上行前便开启降息以维持市场风险偏好[47][51] - 全球化环境通过提升经济效率和加速美元循环，同时对资产端（助力结构转型）和资金端（吸引外资流入）起到关键支撑作用[2][18]

当前市场状况与分歧 - 自去年“924”政策转向以来，国内市场触底反弹，上证综指和恒指较底部一度最高上涨47%和50% [2] - 当前市场估值已不便宜，恒指动态PE为11.6倍，接近2015年以来均值上方一倍标准差，风险溢价一度低于2018年初棚改周期低位 [2] - 简单跨市场估值对比存在误导，例如中国科技龙头PE中位数17.8倍对应净利润率中位数9.6%，而美国M7的PE中位数30.2倍对应净利润率中位数29.8%，估值与盈利能力更为匹配 [4] - 市场内部结构差异显著，金融、周期与地产等传统板块的风险溢价已降至历史均值一倍标准差以下，而新消费与创新药板块风险溢价基本处于历史均值附近 [4] - 经济基本面与金融市场表现分化，“金融热”和“经济冷”持续，8月后内需相关数据加速走弱，10月金融信贷数据印证信用周期在四季度迎来拐点向下 [9] 日本90年代三轮牛市复盘与启示 - 日本股市在1989年地产泡沫破裂后，于1992年、1995年、1998年分别出现三轮幅度接近或超过50%、持续时间超过一年的“牛市”，但在长周期视角下呈现“箱体震荡”格局 [14][15] - 三轮牛市的启动均离不开内部大规模财政刺激这一“必要条件”，若政策更为“对症”且叠加外部产业趋势，则可持续更久 [55] - 牛市的终结普遍出现在基本面未彻底改善无法“接棒”的情况下，由政策力度滑坡、内外部风险暴露以及市场情绪亢奋等因素导致 [55][56] - 具体来看，第一轮牛市（1992-1993）反弹54%，持续12.8个月，由财政转向驱动，估值扩张106%而盈利回落25%，初期金融地产领涨，中后期信息通信追赶 [19][22][24][26] - 第二轮牛市（1995-1996）反弹50%，持续12.6个月，由股市安定基金和灾后重建投资驱动，估值扩张24%且盈利增长16%，各行业普涨 [33][34][36][38] - 第三轮牛市（1998-2000）反弹60%，持续16个月，由信息技术革命和结构性政策推动，估值扩张128%而盈利回落17%，是典型的结构性行情，信息通信和证券等行业领涨 [43][44][48][50] - 彻底打破“箱体震荡”怪圈的关键在于结构性政策转向，例如2012年底安倍经济学通过提振收入预期、改善企业ROE等措施，使经济走出通缩，盈利代替估值成为股市上涨主力 [63][65][67] 对当前市场的借鉴与展望 - 当前国内市场与日本第一轮和第三轮牛市具有可比性，均由估值驱动主导并伴有较强产业趋势 [58] - 在经济基本面并未改善的情况下，需关注政策力度滑坡、外部AI泡沫扰动以及内部债务风险暴露等潜在风险 [58] - 从政策有效性看，科技发展与提振收入预期（补贴、就业和社保）需要并举，化债与地产问题宜早不宜迟，而基建与股市财富效应则治标不治本 [67] - 借鉴日本经验，努力培育新增长点尤其是科技领域的同时，解决收入预期和存量债务压力，是解决结构性挑战、促使“存款搬家”与“财富效应正循环”走得更远的关键 [67]

政策导向与战略意义 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》明确总体要求、发展目标和重点方向 推动人工智能与经济社会深度融合 培育新质生产力 加快形成智能经济和智能社会新形态[1] - 实施"人工智能+"行动是加快发展新质生产力的关键举措 也是推动数字经济向智能经济和智能社会发展的必然要求[3] 技术演进与产业变革 - 人工智能实现从"信息连接与扩散"向"知识运用与创造"跃升 推动生产要素重组、价值创造方式升级和组织形态演化[2] - 技术从单点突破转向体系化创新 开源与闭源模式互补推动技术繁荣 应用场景从消费端向科技、交通、医疗等领域渗透[2] - 人工智能应用由信息智能向物理智能深化演进 生物智能将成为未来重要应用形态[3] 行业发展目标 - 面向2035年提出全面步入智能经济和智能社会发展新阶段的总体目标[3] - 面向2027年和2030年分别设定新一代智能终端与智能体应用普及率、智能经济发展水平等阶段性目标[3] 重点应用领域 - 聚焦科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等六大领域提出具体发展指引[5] - 智能网联汽车和金融行业需强化科学监管和安全防护措施[4] - 养老托育和医疗健康行业需加大自主人形智能机器人、脑机接口等技术攻关力度[4] 生态建设与安全保障 - 加强全球合作推动人工智能普惠共享 打造平权、互信、多元、共赢的开放生态[5] - 推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设[5] - 建立健全技术监测、风险预警、应急响应体系应对数据投毒、算法黑箱、模型幻觉等风险[5]

中美经济与资产走势分析 - 春节以来，DeepSeek与特朗普关税成为全球资产波动的新变数，牵动投资者情绪及中美宏观叙事 [1] - AI趋势引发对中国AI产业与资产的价值重估，冲击2023年以来美国AI"一枝独秀"的叙事 [1] - 特朗普关税政策反复加剧对美国通胀前景、市场情绪及国际贸易格局的担忧 [1] - AI和关税两大变量与国际收支表的金融账户与经常账户息息相关且互相关联 [1] 美国经济与资产走势 - 自20世纪80年代以来，美国经常账户长期维持赤字，金融账户长期盈余 [2] - 2006年三季度美国经常账户赤字和金融账户盈余占GDP比重分别达到-6 3%和7 2%的峰值 [2] - 2008年金融危机后美国经常账户赤字收窄，占GDP比重于2019年底缩小至-1 8% [2] - 疫情后美国财政扩张推动需求，经常账户逆差扩大，AI趋势吸引资金流入，推高美元和帮助美国融资 [2] - 回顾80年代以来美国金融账户加速流入阶段，不同时期吸引资金的核心支柱有所不同 [4] - 1990年信息技术革命时期和2023年以来的AI趋势吸引大量资金流入 [4] - 2001年中国加入WTO后增持美债，在美债海外持有者中占比由2000年底的6%抬升至2011年最高点时的28% [4] - 目前中国持有美债规模已降至7700亿美元，在美债海外持有者中占比仅9%，日本持有规模降至1 1万亿美元，占比13% [4] 中国经济与资产走势 - 自2001年加入WTO后中国经常账户长期顺差，非储备金融账户波动更为明显 [13] - 过去三年中国经常账户盈余不断扩大，金融账户资金不断流出 [13] - 2001年加入WTO后中国经常账户顺差占GDP比重由1 1%持续增加至2007年三季度6%的高点 [16] - 2007年经常账户占GDP达到近10%的峰值 [16] - 金融危机后中国经常账户顺差收窄，占GDP比重于2011年、2014年及2017年后三度降至1% [17] - 2018年一季度中国出现加入WTO以来首次经常账户逆差 [17] - 疫情后中国经常账户顺差占GDP比重增至2 1%，为2012年三季度以来新高 [18] - 非储备金融账户赤字占比扩大至-2 5%，为2016年三季度以来的最低水平 [18] AI与关税的影响 - AI在关税、资本和地缘的"大棋局"中扮演"棋眼"角色 [21] - 若美国AI趋势继续强化，将维持美元强势，吸引全球资金流入 [21] - 若美国AI优势趋势无法延续，金融账户流入趋势放缓，美元走强基础被破坏 [21] - 对于中国，关税或影响以经常账户盈余推动经济增长的模式 [23] - 中国需政策刺激内需，同时吸引资金流入改善金融账户 [23] - 2026年可能是AI的关键验证年，模型的迭代、资本开支能否持续、端侧应用的前景都是关键 [25]