2026年财政政策核心方向 - 2026年将继续实施更加积极的财政政策 其核心是“力度更足、节奏更靠前、结构更优化、资金更下沉、协同更有力” 旨在放大财政资金的乘数效应[1] - 政策具体抓手包括：扩大财政支出盘子 优化政府债券工具组合 提高转移支付资金效能 持续优化支出结构 加强财政金融协同[1] 财政支出力度与结构 - 在财政收支平衡约束下 统筹预算资金和政府债券等工具 形成稳增长所需的支出强度与资金供给[1] - 支出强调“必要” 即把钱用在刀刃上 保重点保底线 同时坚决压减一般性支出[1] - 财政支出将更聚焦“强内需、促创新、补短板、保民生、防风险、促绿色、稳开放、建市场” 通过项目和绩效实现资金精准投放[1] - 资金精准投放的关键在于：项目要真、资金要快、绩效要硬[1] 扩大内需与提振消费 - 财政工作重点任务之一是坚持内需主导 支持建设强大国内市场[2] - 提振消费的具体方向包括：推动“以旧换新”向绿色智能领域扩围 促进消费与产业升级协同[2] - 着力打造线上线下融合、社区便民、文旅体融合及智能家居等新消费场景 以形成持续消费动能[2] - 优化流程 对重点人群与领域实施精准支持[2] 扩大有效投资 - 积极扩大有效投资 加大对新质生产力、人的全面发展等重点领域投入[2] - 投资逻辑从“拼规模”转向“拼质量、拼效率、拼可持续” 将有效投资更多引向能提高全要素生产率的方向[2] - “投未来”意味着围绕创新链产业链关键环节集中发力[2] - “投于人”意味着围绕教育、医疗、社保、住房保障等公共服务补短板[2]

文章核心观点 - 招商证券宏观首席张静静认为，“十五五”将是中国经济与资本市场的黄金时代，资本市场增量资金将主要来自外资 [1] - 中国明年将跨过中等收入陷阱，全要素生产率因在DeepSeek、光刻机、芯片等领域的突破而回升 [3] - 预计美元将进入贬值周期，届时全球股市将跑赢美股，全球商品将跑赢全球股市，中国将迎来机会 [5] 中国经济与物价展望 - 预计明年可能出现“猪油共振”现象，对CPI和PPI影响很大 [3] - 分析认为，若WTI油价未超过70美元/桶，美国页岩油行业不会增加资本开支 [3] - 生猪行业现金成本已被跌破，仔猪和商品猪同时亏损，猪肉价格跌破18元/公斤，此情况自2013年以来仅出现三次且每次不超过半年 [3] - 预计猪肉价格在明年二季度环比转正，明年下半年同比转正 [3] - 基于此，预计明年CPI中枢在0.5%附近，PPI大体在明年下半年转正 [3] 扩大内需与出口周期 - 扩大内需的关键时机在外需放缓时 [4] - 自2022年下半年起，大量企业出海至“一带一路”，类似中国入世后的投入期，拉动了中国中上游资本品、中间品等产品的出口 [4] - 若“一带一路”角色转换到投产期，中国出口将面临短期下行压力 [4] - 倾向认为在明年下半年到后年，是观察扩大内需政策出台的时间窗口，届时物价下行将落幕，进入持续通胀场景 [4] 资本市场与资产定价 - “十五五”期间，中国资产定价将重新回到需求端，全要素生产率回升，私人部门加杠杆意愿改善 [4] - 人民币汇率和沪深300指数体现了中国企业的竞争力 [4] - 资本市场增量资金将主要来自外资 [1][5] 美国经济与全球资产轮动 - 美国自2009年金融危机后开始的超长经济扩张周期，或将在2027年-2028年出现拐点，甚至不排除出现在明年中期选举之后 [5] - 当前美国就业未出大问题，得益于美股的财富效应托举服务业及相关就业，一旦美股调整，负反馈循环可能重现 [5] - 标普500指数估值在今年已达到41.07倍的高点 [5] - 预计美元将进入贬值周期，届时全球股市将跑赢美股，全球商品将跑赢全球股票市场 [5] - 美元贬值周期下，美国资产吸引力降低，对中国是机会 [5]

中国城市价值总体格局 - 2025年中国百强城市总市值达到878.01万亿元，北京以88.31万亿元蝉联榜首，上海、深圳紧随其后，广州、杭州、成都等稳居前十 [1] - 资源向头部城市集中的“马太效应”显著，中国城市正处在从规模扩张向质量提升的关键转型期 [1] 城市价值构成演变 - 土地市值在百强城市硬指标价值中占比64.31%，继续占据主导地位，但占比较上年下降2.61个百分点 [2] - 资金市值占比上升至31.05%，表明土地对中国城市发展的影响力正在缓慢但确定地减弱 [2] - 劳动力市值仅占4.64%，表明当前评价体系和发展模式中对人力资本价值存在低估 [2] 城市效率与负债管理 - 报告引入“市产率”（城市市值与城市GDP比值）指标作为观察城市效率的新窗口 [3] - 扣除政府、企业和居民负债后的城市“净市场价值”排名发生微妙变化，北京、上海、深圳的净价值依然领跑，城市负债管理已成为影响发展可持续性的关键因素 [3] 城市发展类型划分 - 根据要素驱动和发展导向，百强城市被划分为不同类型：北京、上海为“资金驱动-私人品导向”型；深圳、广州、杭州等多数强二线城市为“土地驱动”型；24个“劳动力驱动-公共品导向”型城市大多排名靠后，面临最大转型升级压力 [3] - 传统要素驱动的增长模式已接近极限，未来城市价值提升将越来越依赖科技创新、产业升级、绿色转型带来的全要素生产率提升 [3] 城市竞争新阶段与未来方向 - 中国城市竞争进入新阶段，市值总额的普遍收缩可能标志着单纯依靠要素投入的规模扩张时代临近尾声 [4] - “市产率”和“净市场价值”将成为衡量城市健康度的新标尺，未来城市竞争将是效率、质量、可持续性的竞争 [4] - 能够率先降低对传统要素的依赖，成功培育新质生产力，并妥善管理发展风险的城市将在下一轮发展中赢得主动 [4]

贵金属市场表现 - 现货黄金价格逼近4500美元，现货白银一度突破70美元关口，双双刷新历史纪录 [1] - 伦敦金现年内累计上涨70.89%，伦敦银现年内累计上涨140.04%，势将创下1979年以来的最大年度涨幅 [1][2] - COMEX黄金年内上涨70.96%，COMEX白银年内上涨137.04% [2] - 国内金价突破1000元/克大关，金店金饰价格站上1400元/克 [2] 黄金主题ETF概况 - A股黄金主题ETF主要分为黄金股票ETF和黄金商品ETF两类，前者跟踪SSH黄金股票指数，弹性空间高于跟踪SGE黄金9999或上海金的黄金商品ETF [2] - 规模过百亿的黄金ETF有6只，包括华安黄金ETF、博时黄金ETF基金、易方达黄金ETF等 [2] - 部分黄金ETF如黄金ETF华夏、工银瑞信黄金ETF基金和富国金ETF的年费率低至0.2% [3] - 黄金股ETF年内涨幅显著，例如代码为517520.SH的黄金股ETF年内上涨96.05%，代码为159562.SZ的黄金股ETF年内上涨95.29% [5] - 黄金商品ETF年内普遍上涨超60%，例如规模最大的华安黄金ETF(518880.SH)年内上涨62.60% [5] AI产业现状与市场观点 - 知名经济学家付鹏提出观点，若AI被证明是泡沫，全球市场都会崩盘 [7] - 该观点基于两个逻辑：股市反映全要素生产率；当前全球资产都绑在AI这一“生产力资产”上，资产端的确定性被过度透支 [7] - 当前上游算力基建投入已基本完成，2026年将进入下游企业级应用能否落地并兑现盈利的“证伪之年” [7] - AI产业目前处于从“大模型基建”向“AI应用”转型的关键临界点 [9] - OpenAI的1.4万亿美元基建投资打破了科技巨头的资本支出平衡，引发市场对过度投资的担忧 [9] - 除算力外，电力已成为新的战略资源瓶颈，美国数据中心建设面临设备交付滞后、电力短缺等复杂化挑战 [9] AI技术进展与行业观察 - 在英伟达下一代芯片Blackwell空缺的背景下，2025年AI的进步得益于“强化学习验证奖励”和“测试时计算”两大新扩展定律 [9] - AI大神Andrej Karpathy的年度回顾指出，2025年大模型训练新增了关键的“可验证奖励的强化学习”步骤，改变了算力分配方式 [10] - AI应用层比预想的更厚，模型厂商培养具有通用能力的模型，而LLM应用负责将其转化为具体行业的专业解决方案 [10] - “AI智能体”如Claude Code展示了能调用工具、进行推理、循环执行并解决复杂问题的新人机交互范式 [11] - 大模型的迭代周期已从早期的18-24个月缩短至3-6个月，行业处于AI加速爆发的前夜 [14] AI产业估值与风险 - AI产业泡沫与AI投资泡沫是两码事，目前OpenAI年收入130亿美元，估值高达8300亿美元 [14] - 根据摩根士丹利模型，需要OpenAI在2030年实现2000亿美元营收才能支撑当前估值，这意味着其营收需在五年内增长15倍 [14] - 支撑估值需要假设ChatGPT订阅收入线性增长，并有770亿美元收入来自目前未知的“非订阅型消费品”AI应用 [14] - 付鹏指出，当资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化都可能成为导火索 [17]

核心观点 - 高收入经济体的核心特征在于普遍保持全要素生产率持续增长 [2] - 实现全要素生产率持续增长的关键在于：产业结构转型中服务业先行且工业保持优势地位、技术进步中研发与教育投入大且出口附加值高、要素配置效率中政府调控地位强且移民净流入优化人口结构 [2] 高收入经济体的分类与样本 - 研究将高收入经济体分为两类：传统高收入经济体（12个样本，主要为美欧经济体与澳新加，在1965年及之前已达高收入）和追赶型经济体（4个样本，包括日本、新加坡、韩国、中国香港，在1965年之后达到高收入）[14] - 构建了中等收入经济体样本（7个样本，包括阿根廷、巴西、墨西哥、马来西亚、南非、泰国、土耳其）作为对比，这些经济体连续10年以上未达到高收入水平 [14] 特征一：全要素生产率持续增长 - 保持全要素生产率持续增长是经济体持续增长、跨越中等收入线的重要前提 [4] - 传统与追赶型高收入经济体在人均GDP接近1万美元时全要素生产率增长会放缓，但仍保持正增长 [4] - 中等收入经济体的全要素生产率在人均GDP达到2000-3000美元阶段时就已出现负增长 [4] 特征二：产业结构转型——服务业先行与工业保持优势 - **服务业升级先行**：高收入经济体在去工业化进程中伴随服务业高端化，人均服务业增加值加速提升，服务业生产率与工业生产率基本接近（后人口红利阶段服务业生产率达工业的99%）[5][21] - **成熟型去工业化**：高收入经济体去工业化启动时点较晚（人均GDP超过1万美元后），且工业增加值占GDP比重保持基本稳定，维持工业优势地位 [5][41] - **过早去工业化问题**：中等收入经济体去工业化更早（人均GDP不到5000美元时开始）、幅度更大，工业增加值占GDP比重降至低于同发展阶段的其他经济体，且服务业生产率远低于工业（仅为工业的80%-90%），导致全要素生产率增长停滞 [5][30][41] - **消费率变化**：追赶型经济体与中国在经济发展早期消费率下降，将资源向投资倾斜；随着人均GDP突破1万美元，消费率再度提升 [6] - **中等收入经济体消费率偏高**：中等收入经济体消费率始终保持在75%左右的高水平，接近传统高收入经济体，挤出了持续投资与技术进步 [6] 特征三：技术进步——研发与教育投入 - **研发投入**：研发支出与经济增长正相关，追赶型经济体的研发支出体量高于传统高收入经济体 [7] - 传统高收入经济体研发支出占GDP比重稳定在2.7%左右；追赶型经济体在人均GDP达2.5万美元后研发支出占比增长提速，最高可超过4% [49] - 传统高收入经济体基础研究占比最高，达总研发支出的20%以上；追赶型经济体约为15% [49] - **教育投入**：教育投入与经济增长正相关，追赶型经济体在教育指标上强于传统高收入经济体 [7] - 传统高收入经济体平均受教育年限超12年，高等院校入学率达85%；追赶型经济体平均受教育年限超13年，高等院校入学率超90% [54] 特征四：技术进步——出口附加值提升 - 高收入经济体的人均出口额持续伴随经济增长而增长，追赶型经济体增长斜率快于传统高收入经济体 [59] - 扩大人均出口额的方式是提供更高附加值的出口产品，用经济复杂性指数（ECI）衡量出口复杂度 [8] - ECI指数与人均GDP呈强正相关，高收入国家更倾向于出口高复杂度产品 [8] - 追赶型经济体当前的ECI指数高于传统高收入经济体在同发展阶段时的水平 [59] 特征五：要素配置效率——政府调控与廉洁度 - **政府调控地位**：传统高收入经济体在经济发展早期（人均GDP低于1万美元时）政府支出占GDP比重增长较快，依赖政府调控；人均GDP突破1万美元后该比重趋于稳定 [9][63] - 追赶型经济体政府支出占GDP比重普遍处于25%左右的偏低水平 [9][63] - **政府廉洁度**：高收入经济体腐败程度相对偏低；中等收入经济体普遍存在腐败程度较高的问题 [9][66] 特征六：要素配置效率——移民优化人口结构 - 传统高收入经济体始终呈现净移民流入；追赶型经济体在人均GDP达1.3万美元前后转为移民净流入 [70] - 净移民增加有助于补充劳动力、缓解老龄化，高技能移民可推高劳动生产率 [10] - 移民促进经济的机制包括：增加国内消费、高技能与本土技能互补提高专业化、创业移民创造就业、高技能移民提升整体生产力与创新（如美国移民大学毕业生比例每增加1%，人均专利申请和授权数量就会增加）[71]

全球宏观核心逻辑：债务问题下的资产定价 - 2025年全球资产呈现“AI科技股与资源品（黄金、铜）同步走强”的独特现象，这并非逻辑对立，而是市场对全球主要经济体“债务问题”这一核心矛盾的共同定价[1] - 在不出现实质性违约的前提下，化解债务有三种方式：真实增长超过真实利率（增长化债）、通胀超预期（通胀化债）、财政紧缩（财政化债）[3] - 现实路径中，财政紧缩难以推行，因此可行的路径只剩下两条：一是依靠技术进步（当前核心是AI）提升全要素生产率以实现增长化债；二是通过通胀稀释债务，使全球定价的资源品长期受益[8] - AI与资源品（黄金、铜）的同步走强，共同反映了市场对解决全球债务问题的两种路径的定价，是同一宏观逻辑的不同表现[7][8] 中国权益市场盈利结构质变 - 中国A股上市公司利润结构已发生根本性变化：从十年前的“80%传统内需+20%新兴产业”演变为目前的“60%传统内需+40%新兴产业与出海”[1][3] - 传统内需（地产、基建、消费）相关利润占比降至60%，其下行速度已明显放缓，更多起“托底”作用[9] - 新兴产业与出海相关利润占比提升至40%，展现出更高弹性，是支撑市场韧性的核心[1][9] - A股整体海外收入占比已超过20%，且海外业务毛利率（约20%以上）显著高于国内业务（约14%），盈利质量更优[9] - 这意味着即便国内利润承压，只要海外需求稳定，上市公司整体盈利不会出现系统性下滑，“股票是经济晴雨表”的传统逻辑需修正[3][9] 2026年A股市场展望：ROE回升与“慢牛”格局 - 展望2026年，A股ROE回升趋势将更加明确，2025年很可能是A股整体ROE回升的第一年[1][16] - 市场将由“快牛”转向更为健康的“慢牛”，原因有三：本轮估值修复整体非常克制；监管层和长期资金对市场节奏把控增强；增量资金结构变化[1][16][19] - 市场估值具备安全边际，中美市场估值比仍处于2018年左右水平[17] 增量资金来源分析 - 增量资金主要来自三类相对确定的来源：以国家队为代表的长期资金；保险资金（随保费增长，权益配置比例有提升空间）；中高净值人群的存款搬家[18] - 由于固收产品收益率下行至2%以下，追求5%-10%年化收益且波动可控的资金正通过私募全天候、对冲及指增策略加速入场，这是2025年市场最确定的增量资金池[3][18] - 普通居民存款大规模转移及外资全面回流仍存不确定性，这决定了行情更可能呈现“慢牛”[19] 产业趋势：供给约束下的主线行业 - AI、半导体及资源品等主线行业正面临显著的“供给约束”，产业趋势短期难以结束[1] - 无论是AI算力、半导体，还是有色资源、电力基础设施，供给端的扩张都受到现实条件明显限制，这与过去依靠快速扩产形成内卷的周期环境有本质区别[20] - 从历史经验看，只要供给无法快速释放，产业趋势就不会轻易结束[21] 资源品（铜、黄金）投资逻辑 - 铜价有望复制黄金在2024年初的走势，在2024年四季度突破万元大关后已打开新的主升浪空间[3] - 黄金在2024年一季度有效突破了长达十年的震荡区间，随后进入趋势性上行阶段[14] - 铜价走势由多重结构性因素决定：全球制造业周期回暖；AI对电力与电网的需求提升；资源供给端长期受限；全球主要目的地库存处于历史低位[3][13][15] - 随着明年全球财政货币双宽松带来的制造业回升，铜价将成为近期大类资产配置中的核心看点[3] 海外需求与制造业展望 - 决定市场弹性的40%新兴产业，其核心变量在于海外需求[10] - 对2025年海外需求并不悲观，主要依据：主要出口目的地国家处于财政与货币相对宽松环境；全球制造业库存处在历史偏低水平，补库存行为易被触发；关键选举周期前，主要经济体政府难以容忍经济明显失速[11][12] - 2025年全球制造业PMI出现回升的概率不低，这对中国出口链条及有色金属等资源品会形成正向支撑[13] 市场结构与龙头集中度 - 当前A股前十大公司市值占比（剔除金融）仅17%，远低于美国的34%[4] - 在AI产业革命背景下，资金向龙头公司集中并非“拥挤”，而是由于传统经济不再百花齐放，流动性向少数具备全球竞争力的科技龙头集结是结构转型的必然结果，“强者恒强”是经济结构转型的“表达形式”[4] 投资节奏与布局窗口 - 12月至次年1月是全年最关键的“越跌越买”布局期，此阶段的回调是难得的建仓窗口[4] - 回顾历次牛市，主线板块通常会经历约20个交易日左右的调整，回撤幅度在20%左右，目前恒生科技、芯片、AI产业链已接近甚至达到这一调整区间[22] - 展望2026年，2月至3月往往是风险偏好最高的“春季躁动”期，因此在ROE改善的第一年，应保持牛市思维，尤其是对于已经过充分调整的恒生科技及国内算力、半导体等板块[4][6]

全球宏观核心逻辑：债务问题下的资产定价 - 2025年全球资产呈现“AI科技股与资源品（黄金、铜）同步走强”的独特现象，这共同反映了市场对“如何解决全球债务问题”的两种路径定价 [1][8] - 化解债务的可行路径主要有两条：一是依靠以AI为代表的技术进步提升全要素生产率（增长化债），二是通过通胀稀释债务（通胀化债），资源品将长期受益 [1][3][9] - 传统上逻辑对立的避险资产（黄金）与高风险偏好资产（AI科技股）同时走强，在全球债务这一核心矛盾下不再矛盾，构成宏观逻辑的一体两面 [1][8][9] 中国权益市场盈利结构质变 - A股上市公司利润结构发生根本性变化，新兴产业利润占比从十年前的20%提升至目前的40%，而传统内需（地产、基建、消费）占比降至60% [1][3][10] - 市场韧性核心来自占利润40%的先进制造与出海板块，其盈利质量更高，海外业务毛利率可达20%以上，优于国内业务的14%左右 [1][10] - 即便传统内需承压，只要占40%的先进制造与出海板块保持弹性，A股ROE仍能实现跨周期企稳回升，“股票是经济晴雨表”的传统逻辑需修正 [3][10][11] 2026年A股市场展望：ROE回升与“慢牛”格局 - 2025年很可能是A股整体ROE回升的第一年，在估值克制、监管把控加强以及长期增量资金入场的背景下，市场将由“快牛”转向更为健康的“慢牛” [1][15][16][17] - 市场估值提升整体克制，横向比较下中美估值比仍处于2018年水平，在当前产业竞争格局下并不合理，估值具备安全边际 [16] - 确定的增量资金主要来自三类：以国家队为代表的长期资金、保险资金因保费增长带来的权益配置提升、以及中高净值人群的存款搬家 [4][16] 产业趋势与核心投资主线 - AI、半导体及资源品等主线行业面临显著的“供给约束”，供给端扩张受现实条件明显限制，产业趋势短期难以结束 [1][18] - 在AI产业革命背景下，资金向龙头公司集中是结构转型的必然结果，A股前十大公司市值占比（剔除金融）仅17%，远低于美国的34% [4] - 全球制造业PMI在2025年出现回升的概率不低，主要出口目的地国家处于财政货币双宽松环境，且全球制造业库存处在历史偏低水平，这对中国出口链条及有色金属等资源品形成正向支撑 [13][14] 资源品（铜、黄金）的中期逻辑 - 铜价在2024年四季度突破万元大关后已打开新的主升浪空间，有望复制黄金在2024年初的走势，成为近期大类资产配置核心看点 [3][14] - 铜价走强由多重结构性因素决定，包括全球制造业周期回暖、AI对电力与电网的需求提升，以及资源供给端长期受限 [14] - 黄金在2024年一季度有效突破了长达十年的震荡区间，随后进入趋势性上行阶段 [14] 市场节奏与布局窗口 - 12月至次年1月是全年最关键的“越跌越买”布局期，回顾历次牛市，主线板块通常会经历约20个交易日、回撤幅度20%左右的调整，当前相关板块已接近此调整区间 [4][18] - 展望2026年，由于2月至3月往往是风险偏好最高的“春季躁动”期，12月到1月的回调反而是难得的建仓窗口 [4] - 在ROE改善的第一年，应保持牛市思维，尤其是对于已经过充分调整的恒生科技及国内算力、半导体等板块 [4][18]

行业与公司 * 宏观研究，聚焦中国经济政策、全球宏观形势及地缘政治[1] 核心观点与论据 * **中国政策目标演变与扩大内需** * 十四五期间，公司致力于提升全要素生产率，防止“拉美化”，并通过构建国内国际双循环解决需求问题，虽带来通缩，但也实现了资源自主可控和优化初次分配[1] * 十五规划关键目标包括制造业份额恢复至30%以上及达到中等发达国家收入水平，需提高科技含量、服务占比，人均GNI达1.5万美元以上，研发投入占GDP比重超2%，消费比例接近50%[1] * 扩大内需的大动作预计在2026下半年至2027上半年，届时美国需求放缓及“一带一路”进入产出期将促使公司出台巨大的内需政策，可关注消费相关配置[2] * 未来政策将倾向于做大内需和名义值，提高消费和服务占比[3] * 公司将在明年跨过中等收入陷阱成为高收入国家，这一变化将改变全球宏观叙事，并刺激国内消费活力[11] * **全球宏观环境与政策转向** * 全球低利率环境及量化宽松政策影响下，日本资产吸引力已超中国，扭转中国债券收益率下行趋势，公司需考虑全球金融环境变化，制定应对策略[1] * 全球通胀目标设定为2%具有经济和政治意义，疫情后多国通胀超标，民选政府需压制通胀以避免低收入群体受损，当前宽财政不一定配合宽货币[1] * 全球进入从节流到开源阶段，增加税源，对富人、大企业征收更高税率，政府杠杆率回落，进入长期加息阶段，追求公平而非效率[1] * 当前全球宏观形势类似百年前，共同富裕成为趋势，同时康波周期处于萧条期，需要扭转社会结构，加强二次分配，并配合一次分配[10] * **美国经济数据与政策预期** * 近期美国非农就业数据和通胀数据均显示出一定程度的放缓[12] * 11月新增非农就业人数为6.4万人，高于市场预期的5万人，但10月的数据则下降了10.5万人[12] * 失业率从4.4%上升至4.6%[12] * 11月CPI同比增长2.7%，低于市场预期的3.1%；核心CPI同比增长2.6%[12] * 这些数据表明，美国劳动力市场和通胀均出现放缓迹象，美联储在2026年一季度降息两次的预期较高[12] * **地缘政治动态与影响** * 美国与乌克兰在柏林谈判中就战后安全保障问题取得进展，但领土问题仍存分歧[16] * 特朗普下令对委内瑞拉进出的所有受制裁游轮实行全面封锁，导致布伦特油价在17号上涨3%[18] * 特朗普签署了2026年国防授权法案，将军费开支提升至创纪录的超过9,000亿美元[19] * 地缘冲突往往会引发市场担忧，从而导致油价波动[20] 其他重要内容 * **美国行业就业变化** * 11月份，美国建筑业景气好转，当月新增2.8万人[13] * 教育、医疗服务业继续作为主要支撑项目，当月新增6.5万人[13] * 制造业和政府部门则表现疲软，其中联邦政府部门减少0.6万人[13] * 运输仓储业降幅扩大，从前值负0.1万增加到负1.8万[13] * **美国通胀细分趋势** * 11月能源项同比涨幅扩大至4.2%[12] * 食品价格持续升温，其中家用食品同比增长1.9%，非家用食品增长3.7%[12] * 房租项对核心通胀形成下拉作用，同比增速降至3%[12] * **地缘政治细节** * 欧盟讨论了用俄罗斯被冻结资产资助乌克兰的问题，但由于内部分歧及美国的不支持，未达成一致，最终决定以贷款形式向乌克兰提供资助[17] * 美国加强西半球控制主要通过排除外部国家影响力，并巩固资源丰富地区如委内瑞拉、巴西以及重要航道如巴拿马运河的控制[21]

文章核心观点 - 当前AI产业的核心矛盾在于上游算力基建投入已基本完成，但下游企业级应用尚未大规模落地，2026年将进入应用能否兑现盈利的“证伪之年” [1] - 全球资产价格已深度绑定AI生产力，若AI被证伪引发美股调整，全球市场将难以独善其身，货币政策也无法扭转颓势 [1] 生产力、生产关系与制度秩序的联动 - 股市长期反映的是全要素生产率（TFP），即经济系统将生产要素转化为产出的效率，而非短期宏观经济指标 [4] - 生产力、生产关系与制度秩序三者像齿轮般联动：生产力拉动生产关系，生产关系重塑制度秩序，制度秩序反过来推动生产力，齿轮转动的效率即是TFP [4][5] - 美股自1929年以来的长期上涨核心动力是经济效率（TFP）的提升，这源于科技突破、生产关系优化或制度调整 [6] - 制度优化（如萨班斯法案、股东积极主义）是市场长期健康的关键，系统需要在“良币驱逐劣币”的纠错机制中向前进化 [6] 产业生命周期视角：从广撒网到去伪存真 - 2015、2016年是美股开启趋势性行情及市场意识到美国经济效率将跃升的转折点 [8] - 产业早期（如AI发展初期）最优投资策略是像风险投资一样广泛布局所有技术路径，享受估值扩张红利 [8] - 产业进入成熟期后，市场进入“去伪存真”阶段，资金从众多失败项目中集中到少数赢家，分散投资策略回报将落后 [8] - 2022年的市场杀估值正是“去伪存真”过程，英伟达股价跌去70%，比特币从8万美元跌至2万美元，市场逼迫产业交出答卷 [8] - 2022年底ChatGPT的出现，标志着市场从众多技术路径中明确了少数能跑通的赛道，英伟达通过后续财报确立了其作为AI算力基础设施提供商的核心地位 [9] 波动率与市场风险：确定性越高，风险越大 - 波动率是确定性的反面，不确定性越高波动率越大，确定性越强波动率越小 [10] - 2022年杀估值后至2024年，市场波动率持续下降，表明市场对AI的共识越来越强，确定性极高 [11][14] - 高确定性会催生贪婪，导致场外杠杆、民间配资、押房押车All in等现象普遍，为市场埋下风险 [14] - 2024年英伟达“闪崩”的核心原因是全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，资产端的确定性被过度透支，负债端的变化仅是导火索 [14] - 市场未来走向取决于AI本身：若被证明是泡沫则全球市场崩盘；若能兑现生产力价值则市场上涨具备坚实基础 [14] AI的“修路”与“通车”——生产力到生产关系的传导 - 当前AI行业类似“路修好了，等待车跑”的阶段，过去几年几万亿美元的上游基建（算力、电力）已投入，但真正的企业级AI应用尚未大规模跑起来 [15] - 市场在等待答案：巨大的AI基建投资究竟是能拉动经济增长的资产，还是无法产生回报的债务 [15] - 英伟达闪崩后，美联储通过调节短端流动性（表现为“三个月减十年期”国债利差迅速倒挂）进行“预防性操作”，以延缓系统性风险，为AI应用落地争取时间 [15] - 但这种操作是双刃剑，好处是避免市场快速崩盘，坏处是让估值变得更贵 [16] - 2026年将是AI从生产力到生产关系传导的证明或证伪之年 [17] 关键标的与未来路径 - 特斯拉是证明AI从生产力传导至生产关系的关键标的，其明年需要证明自己是一个企业级重AI应用平台，而非仅仅是汽车公司 [17] - 若特斯拉仅是汽车公司，其当前万亿美元市值已透支；若是AI应用平台，万亿美元市值只是起点 [18] - 未来市场利率曲线走势有两条路径：一是证伪路径，AI应用无法兑现，投资变为债务，全球市场崩盘；二是证实路径，AI完成从“修路”到“通车”的传导，生产力真正拉动生产关系变革，迎来第二波系统性机会 [19][20] - 英伟达已证明自己是确定性的生产力标的，未来将成为成熟的成长股；接下来的机会在于生产关系的变革，即AI应用的落地和普及 [20]

AI产业核心矛盾与阶段 - 当前AI产业的核心矛盾在于上游算力基建投入已基本完成，但下游企业级应用尚未大规模落地并兑现盈利，即“路修好了，等待车跑” [2] - 2026年将是下游企业级应用能否落地并兑现盈利的“证伪之年” [2] - 过去几年，几万亿美元的AI上游基建已投下，算力、电力等“高速公路”基本成型 [14] 产业生命周期与投资策略演变 - 产业早期（如2015、2016年），最优策略是广泛布局所有技术路径，享受估值扩张红利 [8] - 当产业进入成熟期，市场进入“去伪存真”阶段，资金从众多被淘汰项目中集中到少数真正胜出的赢家 [8] - 2022年的市场杀估值（如英伟达跌70%，比特币从8万跌至2万）正是这一“去伪存真”过程，核心是逼迫产业交出答卷 [8] - 2022年底、2023年初ChatGPT的出现，标志着市场从众多技术路径中明确了少数能跑通的赛道 [9] 关键公司分析：英伟达与特斯拉 - 英伟达在2022年深度调整后，通过后续财报证明了自己是AI算力基础设施提供商，确立了“铲子”的确定性地位 [8][9] - 特斯拉将在2026年面临类似当年英伟达的“身份验证”时刻，需要证明自己究竟是汽车公司还是企业级“重AI应用”载体 [2][16] - 如果特斯拉能证明其作为AI应用平台的价值，其市值空间巨大；如果仅是汽车公司，当前万亿市值已透支 [2][16][17] 市场波动率与全球资产关联 - 波动率是确定性的反面，市场共识越强、确定性越高，波动率越小 [10] - 2022年英伟达大跌后，随着AI资本开支和业绩逐步兑现，市场波动率持续下降，表明确定性极高 [13] - 高确定性催生了贪婪，导致场外杠杆、民间配资等行为普遍 [13] - 当前美股（特别是AI板块）是全球“生产力”的核心，全球主要资产的波动率都与其高度绑定 [2][17] - 如果AI被证实为泡沫，不仅是美股，包括日本、欧洲在内的全球股市都会崩盘 [2][17] 宏观逻辑：资产端与负债端 - 当前加息或降息已不重要，核心在于资产端（AI）能否产生真实回报率 [3][18] - 如果资产端（AI）出问题，负债端的任何调整都无济于事 [3][18] - 全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，当资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化（如日元套息交易拆仓）都只是导火索 [13] AI发展前景的两条路径 - 第一条是证伪路径：如果AI上游基建无法转化为下游应用的生产力，过去几年的投资将变成债务，导致全球市场崩盘 [19] - 第二条是证实路径：如果AI完成从“修路”到“通车”的传导，生产力真正拉动生产关系变革，将迎来第二波系统性机会 [19] - 接下来的机会在于生产关系的变革，即AI应用的落地和普及 [19]