提名过程与候选人背景 - 2026年1月30日，特朗普宣布提名凯文·沃什为下一任美联储主席，参议院将于2-4月进行听证会及投票，若通过，沃什将于5月16日接替鲍威尔成为主席[3] - 沃什最终胜出，因其政策理念与履历成为凝聚特朗普团队、美联储、国会及华尔街各方共识的最大公约数，他支持降息和银行去监管，其“小央行+小财政”理念与特朗普团队契合，且其强大关系网有助于协调改革[1][7] - 沃什是共和党建制派精英，拥有斯坦福大学公共政策学士和哈佛大学法学博士学位，曾任职于摩根士丹利、白宫，并于2006年成为史上最年轻（35岁）的美联储理事，在次贷危机中与伯南克紧密合作，2011年因反对第二轮QE辞职，后任职于斯坦福大学胡佛研究所，并与传奇投资人斯坦利·德鲁肯米勒成为合伙人，其岳父是特朗普密友、共和党重要金主罗纳德·劳德[6] 核心政策理念 - 沃什坚持抗通胀是美联储核心使命，是受弗里德曼影响的坚定货币主义者，明确主张缩表及货币政策正常化[9] - 他主张美联储缩减资产负债表，收缩职权范围、减少发声及预期管理，专注于稳通胀的核心本职[1][17] - 他认为AI驱动美国迈向“金发女郎经济”，生产率大幅提升令高增长与低通胀有望共存，为美联储降息创造空间，2022年第四季度至2025年第三季度美国劳动生产率累计增长5.6%[1][18] - 他主张美国商业银行应步入去监管周期，将全力支持监管副主席鲍曼推进相关工作，旨在“宽信用”并重回“小央行”[1][27] 对美联储资产负债表的看法 - 沃什明确反对美联储无序扩表与财政赤字货币化（MMT），仅认同次贷危机后首轮QE的合理性，将美国通胀失控主因归于美联储无序扩表与财政扩张失序[14] - 他认为美联储无序扩表有两大副作用：一是推升通胀，指出二战后美国两轮大通胀（1974年滞胀和2021年后高通胀）均与美联储深度介入财政相关，当时美联储持债占比峰值分别达30.6%和26.8%；二是加剧不平等，导致经济“资产通胀、实体通缩”[15] - 2010年至2021年，美联储资产规模占名义GDP比重上行19.4个百分点至35.5%，公众持有美国政府债务占名义GDP比重上行36.6个百分点至97.2%[10] 短期政策影响与前瞻 - 短期看，沃什对美联储政策影响有限，降息周期有望延续，预计美联储年内仍有2-3次25个基点降息，政策利率下限或降至2.75%-3.0%[1][36] - 2026年5月起，拥有投票权的票委中鸽派（5位）可能多于鹰派（3位），鸽派力量或相对占优[35] - 在银行去监管取得实质性进展前，沃什可能不会大幅推进缩表，但可能将准备金管理型扩表（RMP）的实施速率从目前的400亿美元/月调降至200亿美元/月[1][41] - 经历一轮缩表后，美联储持有美债占全部美债比重已从27%跌至13%，处于历史偏低位置；2025年第三季度美联储准备金规模占美国名义GDP比重已跌至9.6%，处于维护流动性充裕的下限水平[39] 长期改革目标与可能路径 - 沃什的长期政策目标是复兴货币主义，去监管与缩表是核心战略，旨在推动“小央行”改革[2] - 在顺利推进银行去监管的基础上，沃什可能与美国财长贝森特合作，同步推进“小央行+小财政”改革，通过做大名义GDP分母，实现“增长缩表”与“增长化债”并行[2][42] - 改革前景存在高度不确定性，存在三种可能走向：乐观情形下，“小央行+小财政”与银行去监管均顺利落地；中性情形下，“小央行”与银行去监管推进，但“大财政”路线延续；悲观情形下，改革陷入停滞，“大央行+大财政”路线延续[2][46] 对金融市场的影响与策略观点 - 提名消息引发市场应激反应，转向鹰派交易，导致美元反弹，黄金、美股下跌及非美货币普遍贬值[47] - 美股中长期维持震荡上行判断但路径曲折，企业盈利加速扩张是核心驱动，但AI资本开支和估值过高存在风险[53][55] - 美债利率中枢有望温和回落，收益率曲线或延续陡峭化，建议配置2-5年期中短久期品种，并考虑锁汇[2][58][59] - 美元汇率可能先抑后扬，人民币预计温和升值；美欧货币政策分化（美国降息、欧洲暂停）及特朗普政策不确定性利空美元，但美国经济基本面韧性构成支撑[59][62] - 黄金牛市行情尚未终结，地缘政治动荡、美联储降息预期及配置型资金增配空间构成支撑，但短期因市场过热可能延续回调[63] - 2026年全球市场波动性可能显著抬升，源于对美联储政策的“共识交易”头寸拥挤，以及特朗普对抗性地缘与贸易政策带来的不确定性[67]

凯文·沃什被提名为美联储主席 - 2026年1月30日，特朗普宣布提名凯文·沃什为下一任美联储主席，若通过参议院确认，他将于5月16日接替鲍威尔 [5] - 沃什最终胜出的原因在于其政策理念与过往履历成为凝聚特朗普团队、美联储、国会及华尔街各方共识的最大公约数 [2][12] - 沃什拥有斯坦福大学和哈佛大学的学历，曾于2006年成为历史上最年轻（35岁）的美联储理事，并在次贷危机期间与伯南克紧密合作，拥有由企业CEO、金融巨头和共和党政客组成的强大关系网 [11] 沃什的政策理念 - 沃什坚持抗通胀是美联储的核心使命，受弗里德曼影响成为坚定的货币主义者，明确主张缩表及货币政策正常化 [2][16] - 他认为AI驱动美国迈向金发女郎经济，2022年第四季度至2025年第三季度美国劳动生产率累计增长5.6%，生产率提升令高增长与低通胀有望共存，为降息创造空间 [2][22] - 他主张美国商业银行应步入去监管周期，将全力支持监管副主席鲍曼推进相关工作，以释放私人部门信用活力 [2][30] - 他主张美联储缩减资产负债表、收缩职权范围、减少发声及预期管理，专注于稳通胀的核心本职 [2][21][26] 短期政策影响：降息周期延续 - 预计美联储在2026年内仍有2-3次25个基点的降息，政策利率下限或降至2.75%-3.0% [3][39] - 2026年5月起，拥有投票权的票委中鸽派（5位）可能多于鹰派（3位），鸽派力量或相对占优 [38] - 在银行去监管取得实质性进展前，沃什可能不会大幅推进缩表，但可能将准备金管理型扩表的实施速率从每月400亿美元调降至每月200亿美元 [3][43] - 经历一轮缩表后，美联储持有美债占全部美债比重已从27%跌至13%，处于历史偏低位置；准备金规模占美国名义GDP比重已跌至10%下方，处于维护流动性充裕的下限水平 [42] 长期政策目标：复兴货币主义 - 沃什的长期政策目标是复兴货币主义，核心战略是去监管与缩表，旨在推动美联储回归“控制货币供给、稳定物价”的核心要义 [3][44] - 他可能与美国财长贝森特合作，同步推进“小央行+小财政”改革，通过将资产负债表与政府债务规模增速控制在名义GDP增速下方，实现“增长缩表”与“增长化债”并行 [3][46] - 改革涉及美联储、国会、白宫、华尔街及财政部多方协作，前景存在高度不确定性 [3] 改革可能走向 - **乐观情形**：“小央行 + 小财政”与银行去监管改革均顺利落地，美联储顺利推进缩表，财政杠杆率见顶回落，商业银行扩表支持私人部门信贷扩张 [4] - **中性情形**：“小央行”与银行去监管改革顺利推进，但“大财政”路线延续，美债或从美联储资产端转移至商业银行资产端，私人信贷仅小幅扩张 [4] - **悲观情形**：改革陷入停滞，“大央行+大财政”路线延续，商业银行体系保持强监管模式 [4] 对全球市场的影响 - **美股**：中长期维持震荡上行判断，但市场波动或将加剧，上行过程可能因流动性预期的波动而变得更加曲折 [4][57][60] - **美债**：利率中枢有望温和回落，但长端利率下行空间可能受限，收益率曲线预计将延续陡峭化特征，建议配置2-5年期中短久期品种 [4][60][64] - **汇率**：美元可能先抑后扬，人民币预计维持温和升值形态 [4][65][68] - **黄金**：短期波动可能延续，但长期牛市逻辑未改，地缘政治动荡、美联储降息预期及配置型资金增配空间仍存是主要支撑 [4][69] - **市场波动性**：2026年全球市场波动性可能显著抬升，源于市场对流动性宽松的“共识交易”拥挤，以及特朗普对抗性地缘与贸易政策带来的不确定性 [4][72]

文章核心观点 展望2026年，全球经济与资本市场将呈现“美强欧弱”的分化格局，中国宏观经济在积极政策支持下有望实现温和增长，资本市场则呈现股市向阳、债市震荡的特征 [1][4] 海外宏观：美强欧弱 - **美国经济与政策**：2026年美国经济有望维持偏强表现，预计实际GDP同比增速达2.4%，呈现“高增长、稳通胀”的“金发女郎”格局，CPI通胀中枢位于2.5%附近 [1][29][43] 宏观政策或维持“双重宽松”，美联储可能在政治干预下立场趋于鸽派，预计再降息2-4次，将政策利率降至3%附近，财政赤字率或小幅上行0.1个百分点至6.2% [1][21][26] 2025年美国经济在关税冲击下保持韧性，前三季度实际GDP环比年化增速中枢2.2%，居民消费、企业投资、出口累计分别扩张3.5%、4.6%、4.7% [29][32] - **欧洲与日本经济**：欧洲经济复苏动能边际衰减，欧元区经济增速或下行至1%附近，欧央行宽松周期支撑退坡 [1][48][59] 日本经济可能陷入“滞胀”泥淖甚至负增长，通胀压力下日央行或被迫加息，与美欧央行逆向而行，导致其主权债务风险继续发酵 [1][53][60] 美国与欧盟、日本达成的贸易协定（如欧盟需向美进行6000亿美元额外投资）实质上构成了从欧日到美国的动能转移，将冲击欧日经济并加剧其主权债务风险 [59][60] 中国经济展望 - **增长预测**：2026年是“十五五”规划开局之年，中国经济增速有望达到4.8%，呈现外需企稳、内需改善、价格修复的特征 [2] 从“三驾马车”看，美元计出口增速有望达5%，社会消费品零售总额增速有望上行至4.5%，固定资产投资增速有望修复至1.8% [2] 具体到投资，基建和制造业投资增速预测分别为6.5%和4.6%，房地产投资预计下降13.6%，跌幅边际收敛 [2] - **物价与财政货币政策**：随着供需结构改善，物价有望温和修复，CPI通胀预测为0.5%，PPI通胀为-1.4%，名义GDP增速相应上行至4.3% [2] 财政政策将更加积极，目标赤字率或继续维持在4.0%的高位，对应赤字规模5.85万亿元，广义赤字率9.7%，较上年上行0.3个百分点 [3] 货币政策将适度宽松，OMO利率或调降1次10个基点至1.3%，或降准1次50个基点 [3] 资本市场与资产配置 - **境内市场**：流动性宽松如遇业绩改善催化，有望驱动A股继续向上，成长风格继续占优 [4] 降息放缓叠加通胀改善，债市或低位波动，曲线趋于陡峭，10年期中国国债利率中枢或小幅上行至1.8% [4] - **境外市场与资产**：宽松交易成为主导逻辑，10年期美债利率中枢小幅回落至4.0%，美股、港股继续上涨 [4] 汇率方面，美元运行中枢看99，人民币小幅升值至7.0 [4] 黄金继续闪耀，伦敦金价中枢有望升至4500美元/盎司 [4] - **配置策略**：对未来6个月的大类资产配置建议为：高配A股（尤其成长风格）、港股科技、黄金；对美元债下调配置建议；对美股、纳斯达克、中国国债等持标配观点 [6] 海外策略：美债与美股 - **美债市场**：预计2026年10年期美债利率中枢将从2025年的4.3%降至4.0%左右，利率曲线将延续“牛陡”特征，即短端利率下行更具确定性 [61][62][71] 策略上建议维持对2-5年中短久期美债的配置，长债建议待10年期国债收益率升至4.2%-4.5%区间时逢低布局 [74] - **美股市场**：预计美股上涨速度将放缓，进入脆弱平衡时期，年化回报或回落至个位数水平 [75][82] 当前美股存在泡沫特征，如估值处于高位（席勒市盈率超过2021年和1929年水平）、市场集中度高（MAG7占标普500市值31%）、AI领域存在过度投资风险（四大科技巨头2025年AI资本支出预计高达3200亿美元） [76][77] 但强劲的盈利增长（2025年三季度标普500成分股盈利增长13.4%）和宽松的货币政策构成关键支撑 [80][82] 汇率与黄金 - **主要货币展望**：美元指数预计先抑后扬，中枢从2025年的101回落至99，波动区间95-103，面临流动性宽松利空但下跌态势难以持续 [83][87] 欧元兑美元预计先涨后跌，中枢1.2，受益于“美降欧停”的货币政策分化但上涨难持续 [92][93] 英镑兑美元中枢看1.3，早期或受益于美元走弱，但受财政困境、央行降息等挑战最终回归弱势 [94] 美元兑日元中枢看154，整体延续偏弱震荡格局 [96] - **黄金市场**：预计2026年伦敦金价中枢将进一步上行至4500美元/盎司，支撑因素包括美联储降息周期延续、央行购金趋势未逆转、地缘政治冲突频发 [98] 从历史周期看，本轮黄金牛市（自2022年末启动）持续约3年涨幅164%，与历史平均（持续4.5年，涨幅344%）相比并不极端 [107]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：AI行业、金融行业、医疗行业、教育行业、广告行业、SaaS软件行业、汽车行业、机器人行业、能源行业、芯片行业 - **公司**：MaxLinear、英伟达、百度、小米、DeepMind、谷歌、微软、Meta、多邻国、字节跳动、Proactis、Feec、OpenAI、SES AI、MiniMax、SpaceX、ServiceNow、Salesforce、Palantir、特斯拉、长安、比亚迪、吉利、英伟达、德赛西威、大疆展宇、元戎启行、理想、芯擎科技、亿咖通、黑芝麻、地平线、华为、Mobileye、Momenta、蔚来、小鹏、秦州重机、瑞萨、阿里旗下平头哥、小米集团、比亚迪电子 纪要提到的核心观点和论据 AI投资与应用现状 - **投资现状**：美国主导私人AI投资，中国和欧盟相对规模小；2024年美国企业重视AI基础设施建设，美股科技公司资本开支显著增长，如MaxLinear自2022年以来开支快速增长，推动英伟达等公司营收增加，使美股科技股表现强劲[4]。 - **应用现状**：美国职场AI渗透率约20% - 40%，更接近20%，2024年约20%员工使用AI，但仅5%企业使用，企业应用广泛度待提升；工作外AI渗透率高于职场，与90年代个人电脑普及路径不同[4][5]。 AI对就业市场的影响 - **增强效能为主**：当前AI更多增强效能而非完全自动化，如NVIDIA平台60%任务是增强效能，40%是自动化；2024年约27%美国企业尝试用AI替代部分任务，但仅2.6%企业因AI裁员[7]。 - **改变就业结构**：未来十年低复杂度职业如销售和办公室职位将负增长，高决策能力职业如律师和金融分析师有望增长，金融和投资分析师预计增速9.5%，高于整体就业增速4%[7]。 AI对经济的影响 - **直接贡献有限**：数据中心建设占美国GDP比重仅0.1%，信息技术等投资占比不到4%；2019 - 2023年美国劳动生产率有所提升，但低于90年代至2007年水平，目前AI对生产效率提升有限[1][8]。 - **长期潜力大**：若AI带动生产率腾飞，美国有望实现低通胀、高增长的“金发女郎经济”，中国可借此提高人均GDP，缩小与美国差距；当前AI相关投资对美国经济增速拉动约0.1 - 0.3个百分点，未来可能达1 - 2个百分点[1][2][11][12]。 AI商业化探索 - **面临不确定性**：全球AI投资自2021年高峰后下降，投资转向硬件、云计算和数据中心，未来两年不同领域AI商业化探索能否贡献业绩不确定，类似早期移动互联网发展[24]。 - **应用方向及进展**：海外主要应用方向有编程助手、企业级检索、AI办公、广告推荐系统、营销平台、教育领域口语教学和答题辅助等，均处于初步商业化阶段且前景广阔[52]。 AI时代企业变革 - **构建人机协同文化**：企业需推动员工寻找与AI联合办公平衡点，因AI搜索和生成内容有局限性，人的经验判断仍重要[25]。 - **降本增效**：AI在各行业对成本下降和效率提升效果显著，如IT运营和制造领域部分公司成本降低超20%，几乎所有公司收入提高超50%[26]。 - **流程重塑**：企业分业务重塑流程，全面改变组织模式，包括锁定算力资源、打破数据壁垒、使用开源大模型形成垂类模型等[26]。 AI基础驱动力 - **数据**：数据是重要壁垒，质量决定AI输出优劣，有数据飞轮效应；2024年下半年高质量数据投入大模型训练，出现数据耗尽问题，需探讨新数据来源[21][28]。 - **算力**：算力长期稀缺，企业需提前投资锁定资源，考虑公有云或私有部署方式；英伟达GPU芯片架构过去十年提升并行计算能力，但未来难以保持1000倍效能增长，算力成本将受关注[20][28][30][31]。 - **算法**：大模型采用transformer和扩散模型解决长序列数据关联问题，使训练取得突破，但慢思考及推理性任务仍在探索[32]。 AI在各行业应用 - **金融行业**：数据价值高且直接，是数据密集型行业，AI应用潜力大[21]。 - **医疗行业**：AI可建立良好的X - Y关系模型，提升诊疗效率和准确性[47]。 - **教育行业**：应用于口语教学和答题辅助，如多邻国和字节跳动的相关产品，处于初步商业化阶段[55]。 - **广告行业**：广告推荐系统通过大语言模型技术迭代升级，提升推荐效率，带来6 - 8个百分点的用户使用时长增长[54]。 - **汽车行业**：智能驾驶平权推广，算法、算力硬件及传感硬件供给成本降低；自动驾驶算法架构演进，驱动车载推理计算单元向高算力发展；未来驾舱融合与驾控融合、RISC - V架构采用率增加[70][71][76]。 其他重要但可能被忽略的内容 - **AI浪潮阶段**：当前AI浪潮类比2010年移动互联网浪潮，处于商业化拐点，中国公司技术领先程度提升，开源模型涌现，科技股表现强劲[3][14][15]。 - **流量入口和供应链演变**：AI时代流量入口重要性提升，是数据收集漏斗；供应链演变为数据生态系统，以链主企业为核心共享数据，提高协同效率[22][23]。 - **大模型应用及问题**：主要应用于智能搜索和深层次生成式应用；存在准确性和真实性问题，可基于知识库建立应用提升准确性[37][38]。 - **未来AI发展方向**：增加可信赖程度和提高推理能力，如思维链推理和价值观对齐等[41]。 - **智能化决策系统趋势**：深度数字化、决策知识整合、智能识别决策，反馈式输出与迭代是关键，如L4级自动驾驶和机器人领域的融合智能模式[42]。 - **AI在经济性评估和高效高复用场景应用**：在知识处理型行业和核聚变研究等领域有显著优势，预计2035年甚至2030年核聚变研究可能突破[44]。 - **AI在行业应用渐进式发展过程**：先进行行业知识库建设，再形成智能化决策子系统，最终发展为融合性的全域性企业大脑[45]。 - **美股视角下AI产业链进展**：从预训练转向强化学习，提高推理能力，未来AI独立完成任务将改变估值定价基础；谷歌等大厂将推出新agent项目，初创公司持续迭代创新[51]。 - **B端领域AI应用问题**：AI数据嵌入企业工作流面临定价基础调整问题；智能代理定价基于任务价值，与SaaS软件不同；推广面临数据安全、应用嵌入不明确、大模型能力不足等挑战[65][66][69]。 - **ADAS芯片格局及竞争策略变化**：算法、算力硬件及传感硬件供给成本降低推动智能驾驶平权；技术上有DSA去异构集成、存储融合、RISC - V加强自主可控性等新线索；自动驾驶算法架构演进[70][71]。 - **车载计算平台及技术**：主流平台如英伟达Orin平台集成异构计算单元；DSA架构融合实现算力优化，Chiplet技术提高设计研发制造灵活性和可扩展性[72][73][74]。 - **汽车智能化发展趋势**：驾舱融合与驾控融合层级演进；RISC - V架构采用率增加，政策将催化其渗透率提升[76]。 - **ADAS SOC芯片产业趋势**：算法引擎对DSA异构集成有新要求，快速融合可能集成到芯片层级，RISC - V渗透率增加[78]。 - **中低阶ADAS市场本土厂商情况**：国内市场空间受挤压，海外市场因质价普及滞后，本土厂商有望输出智驾技术[79]。 - **芯片厂商策略**：需配套完善供应链、工具链和功能软件，协助下游算法商或OEM进行算法开发和部署[80]。 - **国产供给企业情况**：地平线和黑芝麻是港股核心投资标的，华为能力全面，Mobileye全程交付见长，企业强化算法能力建设[81]。 - **算法供应商与芯片厂商合作趋势**：双向奔赴，有助于提高交付能力和竞争力，技术人才储备可复用外溢[83]。 - **主机厂智能驾驶策略和进展**：主要策略是深度学习算法自研，竞赛重点是UI模型；特斯拉进展最快，中国新兴车企基本实现高阶方案自研，传统车企采取双轨策略[84]。 - **智能驾驶全栈自研成本**：年化成本约20亿元，硬件设计和算法开发各占约8亿元，标准化外部供应商未来有增长机会[85]。 - **具有机会的公司**：小米集团、比亚迪电子股价表现良好且仍有机会，德赛西威是平台趋势下最受益公司[86]。