**纪要涉及的行业或公司** * 行业：全球主题投资，涵盖科技/人工智能扩散、能源未来、多极世界、社会变迁四大关键主题[1][3][8] * 公司：摩根士丹利研究部（Morgan Stanley Research）及其全球分析师团队[6][14][17] **核心观点和论据** * **主题投资框架是阿尔法的强大驱动力**：摩根士丹利认为其主题框架能识别最具吸引力的投资机会，尤其在市场剧烈波动时期[3][22] * 论据：2025年，其主题股票类别平均价格上涨38%，跑赢标普500指数和MSCI全球指数，幅度分别为16%和27%[6][8][11][23] * **2026年四大关键主题**：1) 科技/人工智能扩散；2) 能源未来；3) 多极世界；4) 社会变迁[3][8][22][29] * 社会变迁主题是此前“长寿”主题的演进和扩展，纳入AI驱动的劳动力影响、人口结构变化及消费者偏好转变等因素[4][8][22][29] * **2026年十大主题预测**：围绕四大关键主题展开[13][15][18][21] * **AI/科技扩散相关**： * 预测1：“两个世界”的LLM进展与AI应用：美国前沿LLM在2026年上半年实现能力阶跃式提升，中国竞争对手则专注于降低实用AI应用成本，AI能力与应用之间的差距扩大，将驱动股票波动[15][42][70] * 预测2：计算需求超过供给：2026年数据指向计算能力可能出现系统性短缺，源于AI应用案例激增及用例复杂性增加带来的指数级净需求增长[15][16][42] * **多极世界相关**： * 预测3：激进的美国政策议程：特朗普政府可能采取超出预期的行动，以消除在稀土、关键矿物、浓缩铀等方面对中国的依赖，支持制造业回流，并增加军费开支[18][42] * 预测4：AI技术转让与追求国家自给自足：中国向美国施压要求更广泛的AI技术转让，美欧加倍政府支持以消除对华关键矿物依赖，国家间AI能力不平等将加剧贸易谈判[18][42] * 预测7：中国增长全球技术制造市场份额，美国经历“回流复兴”：中国通过多年规划、协调供应链、大量研发等继续扩大份额；美国则因结构性技术扩散降低低成本劳动力优势，天平向国内生产倾斜[18][19][42] * 预测8：拉丁美洲的三重变革：政策转变、地缘政治变化和利率见顶推动拉美走向由投资而非消费驱动的新投资周期，其国内资本市场规模预计从目前的2.5万亿美元增长至2035年的6万亿美元[21][42] * **能源未来与AI/科技扩散交叉**： * 预测5：能源政治：全球能源成本上升（被认为与AI和数据中心增长有关）将导致对数据中心增长的抵制、对最低成本能源的政策支持，以及数据中心的“离网”供电策略[18][42] * 预测6：AI与能源更大程度的融合：主要AI参与者将采取措施以更大程度控制能源基础设施，以保障关键能源供应、获得最低成本最可靠的能源，并利用AI提高能源效率[18][42] * **社会变迁相关**： * 预测9：再培训计划与AI失业政策干预：针对AI驱动的岗位变动，将出现广泛的企业和政府再培训计划，对AI导致失业的政治敏感性将引发政策干预[21][42] * 预测10：“变革性AI”驱动通缩、更高资本支出、资产估值变化和国家竞争力：2026年下半年，广泛经济活动（主要是服务）可能出现价格快速下降的早期迹象，进而导致工资不平等加剧、资本支出水平提高、利率上行压力风险，以及无法被AI“复制”的资产价值上升[21][42] * **主题投资实践：利用市场疲软创造阿尔法**：通过纪律性买入主题特定波动时期的股票，可以提升回报[10][56] * 论据：对AI基础设施和赋能AI子主题的回测显示，在投资组合下跌5%和15%时分别加杠杆至150%和200%并持有3个月的策略，相比买入持有策略，在2023-25年间增加了约60%的回报（约50%的改善）[10][58] * 该策略使AI基础设施和赋能AI子主题的夏普比率（成本前）从2.7和2.6分别提升至2.8和2.9[65][66] * **“智能工厂”模型关键结论**：对LLM开发者数据中心层面经济学的深入分析显示[20][51] * 新云（neoclouds）的ROIC可能具有吸引力[52] * 出售模型访问权限的LLM开发者利润率具有吸引力（约60%）[52] * 预计智能成本将快速下降，从Blackwell转向Rubin GPU时，平均代币价格可能下降超过70%[52] * 电力成本差异对智能成本影响较小（中国电力成本比美国低50%仅导致LLM查询成本低4%），而查询中使用的活跃参数数量差异影响更大（活跃参数减少50%可使成本降低50%）[53][55] * **量化主题投资与子主题亮点**：通过六个量化视角（风险调整后主动回报、盈利修正广度、自下而上预期、估值、共同基金持仓、因子暴露）评估主题吸引力[50] * 基于此框架，报告强调了各主要主题下的亮点子主题，均与AI主题交叉[54]： * AI/科技扩散 — AI基础设施：中期和短期风险调整后表现强劲，盈利修正积极，共同基金持仓有利[54] * 能源未来 — 赋能AI：中期风险调整后表现领先，盈利修正支持性良好，自下而上预期显示上行空间，估值具有吸引力[54] * 社会变迁 — 应对AI驱动的就业影响：盈利修正势头积极，基于自下而上分析师预期的上行空间最高，近期估值更具吸引力[54] * 多极世界 — AI半导体限制：近期风险调整后表现坚韧，盈利修正广度稳健，自下而上分析师预期显示有利上行空间，远期市盈率估值具有吸引力[54] **其他重要内容** * **主题股票类别与表现**：在四大关键主题下，公司开发了21个股票类别，体现特定主题的各个方面[10][23] * 例如，在AI/科技扩散主题下，有4个类别：AI赋能者、AI应用者、人形机器人100、AI基础设施[10][23][35] * 2025年表现前三的类别均由多极世界动态驱动[10] * 区域表现：亚太股票在广泛主题类别中产生阿尔法；欧洲股票在国防、关键矿物和电力相关主题类别中表现突出；北美股票在AI、国防和电力相关主题类别中表现突出[26][27] * **全球主题优选股票列表**：按区域（美洲、亚太+日本、欧洲）列出，代表各区域最高确信度的主题机会[43][44] * **美洲列表**包含公司如：亚马逊（AMZN.O）、博通（AVGO.O）、微软（MSFT.O）、英伟达（NVDA.O）、礼来（LLY.N）等，覆盖科技扩散、能源未来、多极世界、社会变迁主题[45] * **亚太+日本列表**包含公司如：当代安培科技（300750.SZ）、台积电（2330.TW）、腾讯（0700.HK）、三星电子（005930.KS）等[46] * **欧洲列表**包含公司如：阿斯麦（ASML.AS）、莱茵金属（RHMG.DE）、BAE系统（BAES.L）等[47] * **主题间的交叉影响**：关键主题不应孤立看待，它们相互作用创造新的投资机会[39] * 例如，多极世界主题与其他三个关键主题交叉，产生一系列重要影响，如AI领导力的战略重要性、国家能源安全、AI驱动的就业影响等[39][40] * **对AI采用者上行空间的看法**：AI应用者的上行空间未被充分认识[85] * 论据：提及AI可量化影响的公司比例持续上升，在2025年第三季度，被分析师认定为“应用者”的公司中有24%提到了至少一项量化影响，高于2024年第三季度的15%[85][86] * 在基本情况下，AI驱动的效率预计将为标普500指数2026/2027年的净利率贡献额外40/60个基点[85] * **对中国AI驱动股票的观点**：低成本AI解决方案提供商（主要是中国公司）提供具有吸引力的风险回报[87] * 偏好标的包括：阿里巴巴（BABA.N）、腾讯（0700.HK）、万国数据（GDS.O）、小鹏汽车（9868.HK）、小米（1810.HK）、拼多多（PDD.O）、工业富联（601138.SS）[87] * **对AI资本支出ROIC的预测**：尽管AI支出将大幅上升（到2028年数据中心和电力设备总支出超过3万亿美元），但公司看到了1.1万亿美元的收入机会，贡献利润率从2025年的34%升至2028年的66%[88][89][90] * **计算需求超过供给的具体指标**： * 谷歌高管表示公司可能需要每6个月将计算量翻一番，导致4-5年内增长超过1000倍，高于摩根士丹利对英伟达芯片销售的预测增速[91] * EpochAI研究预测，2025年至2030年用于LLM训练的计算量每年增长2.6倍[92] * OpenRouter数据显示，从2024年11月底到2025年11月底，平均每周代币需求增长超过2200%[96][98] * 每个LLM查询的计算强度迅速增加，例如，每个请求的提示代币数量增长了4倍[99][101]，METR数据显示AI执行“工作”的平均时长每7个月翻一番[101][102] * **美国关键矿物政策背景**：中国控制着超过90%的多种关键材料供应，其他关键供应国可能是俄罗斯[107] * 美国政策旨在减少对中国的依赖，但面临许可获取、社会运营许可以及缺乏下游精炼/加工能力等瓶颈[107][108][109]