核心观点 - 辉瑞和默克已不再是高增长概念股 其股价在经历深度调整后 正有意转型为依赖稳定现金流和股东回报的“乏味”公司 在2026年厌恶执行风险的市场环境中 这种特质可能成为优势 [1][7] 辉瑞公司现状与展望 - 公司给出了谨慎的2026年展望 承认后新冠时代的业务调整尚未结束 市场对此反应平淡 股价小幅下跌但未出现恐慌性抛售 [1][2] - 管理层预计增长将持平或为较低的个位数 新冠相关产品收入的下降将继续从业绩基数中消退 [2] - 公司股价已远低于疫情期间的估值水平 当前估值锚定于现有业务盈利能力 而非2021年的峰值收益 [3] - 公司股票股息率超过6% 是大型制药公司中最高的派息之一 且在资产负债表修复后 股票回购已重新提上日程 [3] 默克公司现状与特点 - 公司股价表现相对坚挺 受到肿瘤业务现金流和更稳健的运营执行支持 [4] - 公司股息收益率接近3-4% 投资者为其可靠性支付溢价 而非押注其复苏 [4] - 公司的产品管线不需要单一的重大突破来支撑当前估值 渐进的试验进展、适应症扩展以及稳定的肿瘤业务表现足以维持其盈利基础 [6] 战略转型：从宏大叙事到务实合作 - 辉瑞不再追逐轰动性的转型故事 而是转向有针对性的交易 例如本月与Adaptive Biotechnologies公司签署了价值高达8.9亿美元的研究合作 专注于自身免疫和免疫介导疾病 这是一种基于资产负债表审慎考量的管线建设 [5][6] - 默克的战略与之类似 不依赖叙事驱动的扩张 [6] 2026年市场环境下的定位 - 在市场越来越厌恶执行风险的2026年 辉瑞和默克“乏味”的公司特征更像是一种筛选器 而非缺陷 [7] - 市场领导力并不总是转向新事物 有时会转向不再令人失望的标的 [7] - 当投资者争论大规模AI资本支出能否在2026年转化为利润时 可靠现金回报的重要性重新凸显 辉瑞的高股息可与高收益板块竞争 而默克则提供了无资产负债表压力的稳定性 [4]

Gemini 3 模型性能表现 - 在多项基准测试中表现卓越，尤其在 Humanity's Last Exam 学术推理测试中，无工具辅助得分为 37.5%，使用搜索和代码执行后提升至 45.8%，显著优于 Gemini 2.5 Pro (21.6%)、Claude Sonnet 4.5 (13.7%) 和 GPT-5.1 (26.5%) [1] - 在 ARC-AGI-2 视觉推理测试中得分 31.1%，远超 Gemini 2.5 Pro (4.9%) 和 Claude Sonnet 4.5 (13.6%) [1] - 在 AIME 2025 数学测试中，无工具辅助得分 95.0%，使用代码执行后达到 100%，在 MathArena Apex 高难度数学竞赛题中得分 23.4%，远高于其他模型（0.5% 至 1.6%）[1] - 在多模态理解（MMMU-Pro 81.0%）、屏幕理解（ScreenSpot-Pro 72.7%）、图表信息合成（CharXiv Reasoning 81.4%）及视频知识获取（Video-MMMU 87.6%）方面均领先 [1] - 在编程能力上，LiveCodeBench Pro Elo 评级达 2,439，代理终端编码（Terminal-Bench 2.0）成功率为 54.2%，代理工具使用（t2-bench）成功率为 85.4%，长周期代理任务（Vending-Bench 2）平均净值达 5,478.16 美元，优势明显 [1] Gemini 3 的技术突破与优势 - 模型性能的巨大提升源于预训练和后训练的改进 [3] - 其核心突破体现在处理20%高难度任务的能力上，如复杂逻辑推理和精妙创意决策，在需要额外"脑力"的场景下优势完全显现 [4] - Gemini 3 Pro 完全使用谷歌自研TPU训练，未使用英伟达GPU，标志着谷歌在AI全栈能力上的成熟 [7] - 优异表现建立在暴力计算之上，证明了"compute = better model"以及scaling law仍有空间 [15] 谷歌TPU的成本与生态优势 - 根据摩根士丹利测算，使用TPU V7训练400B参数Llama-3模型的硬件投资为2.34亿美元，总拥有成本为4400万美元，显著低于英伟达B200方案（硬件投资6.84亿美元，总拥有成本4800万美元）[8][9] - TPU V6的推理成本不到英伟达GB200超级芯片的一半，优势非常大 [9] - 在非通用计算平台TPU上成功训练出Gemini 3，表明谷歌的软件生态已非常完善，是"十年磨一剑"的成果 [12] 英伟达业绩前景与增长动力 - 机构普遍看好英伟达Q3业绩，高盛预测营收555.56亿美元，EPS 1.28美元；瑞银预测营收562亿美元，EPS 1.29美元；花旗预测营收567.54亿美元，并预计Q4指引可能突破625.66亿美元 [17] - 截至Q3末，Blackwell GPU已售出600万片，订单金额超1200亿美元；Rubin系列早期订单200万片，预计2026年Q1量产 [19] - 增长逻辑转变，供给端改善：云厂商云业务营收同比增长25%以上，GPU采购量环比增30%-40%；台积电CoWoS封装产能Q3环比增15%，70%供给英伟达 [19] - GPU + 网络 + 软件的整套解决方案占比达45%，环比增5个百分点，提升营收弹性 [19] 英伟达产品路线图与供应链 - Blackwell客户结构分散：大云厂商占65%，AI初创公司占25%，企业客户占10%，显示AI需求正向各行业扩散 [20] - Rubin系列是2026年增长重点，预计贡献13%营收，高端VR200和CPX性能比Blackwell强30%到50%，单价3万美元以上 [20] - 全球大模型训练每月需120万片GPU，但Blackwell月产仅80万片；Rubin在2026年Q1月产20万片，Q4达50万片，将弥补产能缺口 [20] - 供应链瓶颈存在于CoWoS封装（英伟达需求占其产能71%）、HBM内存（Q3 HBM3E价格涨20%）及光学元件 [21] 英伟达盈利能力与业务结构 - 机构预测Q3毛利率能稳定在73.5%-74%，数据中心业务毛利率可达77% [22][23] - 高毛利维持得益于高毛利率的解决方案占比提升至45%、数据中心营收增长22%带来的规模效应以及高端型号提价5%-10% [23] - Q3数据中心营收预计493.88亿美元（占比88.9%），游戏业务营收47.32亿美元（同比增44%），汽车业务营收6.2亿美元（同比增38%）[24] 英伟达面临的挑战与竞争 - 中国市场受出口管制影响，高端AI芯片份额从95%降至0%，中低端H20芯片Q3仅售2亿美元，远低于预期，且有45亿美元库存待消化 [25] - 面临AMD MI300（Q3销量80万片，市场份额升至12%）、云厂商自研芯片（如谷歌TPU、亚马逊Trainium2）以及AI初创公司专用芯片的竞争 [26] - 但其CUDA软件生态覆盖95%以上AI开发者，"GPU + 网络 + 软件"解决方案仍具优势 [26] AI资本支出可持续性 - 2026年全球AI基础设施支出预计达2046亿美元，同比增长45% [19][27] - 企业采用生成式AI的比例预计从当前的15%提升至2027年的50%，将支撑AI capex持续增长，2027年全球AI capex可能达2682亿美元 [27][28] - 即使AI初创公司支出减少，大云厂商和企业的需求也能支撑英伟达增长，2026年数据中心业务营收有望突破3000亿美元 [28]

比特币近期价格表现 - 比特币价格短暂跌破90,000美元后反弹至约93,000美元，但一周内下跌约10%，年内涨幅转为负值 [1] 市场调整原因分析 - 比特币在经历长达六个月的上涨后出现盘整是合理现象，加密货币具有风险资产特性，其回调与宏观行动相关 [2] - 宏观担忧包括人工智能资本支出领域导致股市回调、对信贷的担忧以及对美联储降息计划的担忧 [2] - 比特币作为高增长资产具有更高的波动性和下行风险，在典型的上涨趋势中曾出现多次30%的回调 [3] 杠杆与市场结构变化 - 比特币生态系统中的大量杠杆已在近期被清除，10月初加密货币因一次大型去杠杆事件而出现特殊问题 [4][5] - 目前机构持有比特币的比例已从近乎0%上升至16%，这一结构性变化预计将使比特币对市场波动的敏感性降低，未来出现大幅回调的可能性将减小 [6] 机构参与与长期投资视角 - 机构资金持续流入该资产领域，例如哈佛大学捐赠基金现已持有比特币交易所交易基金 [7] - 某比特币基金自2013年推出以来，其终身年化增长率接近80%，显示出该资产的长期增长潜力 [8] - 作为长期投资者，尽管可能面临第四次熊市，但若历史复合增长率得以延续，当前30%的回调被视为逐步配置的有利机会 [9]

市场情绪与驱动力 - 市场在四月中旬已从对贸易紧张局势的恐慌中转向 更关注企业盈利是否足够强劲 [1][2] - 尽管存在对关税的担忧 但企业盈利总体上未受实质性冲击 12个月远期盈利持续创出新高 [2][3] - 人工智能资本支出是当前盈利增长的主要驱动力 支撑市场走高 [3] 科技股与估值分析 - 当前市场存在对半导体和大型科技股仓位过度的担忧 可能正在尝试减仓 [2] - 与1999年科技泡沫时期相比 当前估值相对合理 七巨头（除特斯拉外）平均远期市盈率为35至38倍 远低于当时思科超过200倍和英特尔超过100倍的估值水平 [5] - 当前市场并未出现类似1999年10月至2000年3月期间纳斯达克指数翻倍的狂热情绪 [6] - 人工智能被视为美国前所未有的重大技术变革 预计相关公司将继续表现强劲 [6] 美联储政策预期 - 市场持续定价美联储将在12月进行降息 概率为71% 尽管美联储主席鲍威尔发表了鹰派言论进行反驳 [8][9] - 高盛等华尔街机构仍认为12月降息可能性很高 理由是9月的点阵图显示多数委员将其视为基线情景 且劳动力市场数据在12月会议前不太可能传递出足够令人安心的信号 [9] - 美联储内部存在分歧 9月点阵图显示有7名委员预计今年仅降息一次或更少 [10] - 有分析认为12月最可能的结果是暂停行动 因未来数据可能略显鸽派 但疲软程度不足以重新引发美联储对劳动力市场的担忧 [11] 降息预期对市场的影响 - 自9月降息以来 市场表现呈现出对流动性敏感的低质量特征 显示这部分市场非常依赖美联储持续降息 [14] - 市场和经济并非必需降息 这一点本身被视为利好 但若市场期待更多降息 则暗示劳动力市场实际比表面数据更疲软 增长预期过高 [14] - 对市场最有利的情景是适度的“微调式”降息 而非更激进的宽松政策 因为后者意味着增长前景堪忧 而当前股市22.9倍的市盈率和处于20年低位的信用利差将显得过于激进 [14][15]

AI行业增长与估值 - AI相关股票出现超常增长 主要驱动力是AI周期中资本支出的巨大建设阶段[2] - 尽管盈利增长强劲 但当前估值并未像1999年那样过度扩张[2] - 这些公司可能存在超额盈利现象 因为资本支出增长最终会放缓 可能受到需求容量或能源供应限制[3][4] - 需要密切关注2026年资本支出增长速度 以及公司是否开始放缓投资步伐的指引[4] 市场周期与风险特征 - 当出现双曲线式上涨时 修正通常不是横盘整理 而是直线下跌[5] - 市场可能正进入周期的狂热阶段 此时人们不再质疑是否存在泡沫[6] - 当前市场情绪和仓位配置尚未达到历史峰值水平 仍有上升空间[7] - 大涨之后通常伴随着大跌[7] AI对经济的循环影响 - AI资本支出推动美股上涨 美股上涨又为更多AI资本支出提供资金支持[9] - 美股上涨通过财富效应提振美国消费者 因为高收入阶层持有大部分股票[9] - 美国经济目前依赖于AI资本支出和消费者支出的循环支撑[10] - 如果这种循环放缓 可能引发螺旋式下降的风险[10] 投资策略框架 - 投资组合需要同时包含乐观、悲观和虚无主义三种策略[13] - 乐观策略基于技术革命背景 需要保持一定投资敞口以捕捉变革机遇[13] - 悲观策略针对增长可能显著放缓的情况 需要配置防御性资产[15] - 虚无主义策略寻求与公开市场资产不相关的替代投资 实现真正多元化[15] 行业配置与选股标准 - 在AI领域投资时坚持质量原则 选择资产负债表健康且有实际盈利的公司[17] - 自4月低点以来的反弹由低质量股票驱动 最近一个月更出现无盈利的投机性股票[17] - 这种现象通常出现在牛市后期 缺乏盈利基本面支撑[17] 固定收益配置策略 - 债券在2022年未能发挥传统分散化作用 因通胀导致表现落后[19] - 固定收益配置需要控制通胀风险 可能意味着保持较短久期[19] - 市政债券市场存在机会 特别是对高税率敏感的投资者[19] 另类资产配置 - 加密货币属于实物资产配置范畴 与整体市场相关性较低[21] - 加密货币更像心理商品 由对事件的恐惧驱动而非实际事件本身[21] - 加密货币对流动性高度敏感 即使存在通胀或货币贬值担忧 但流动性收紧会抑制表现[22] - 适合高风险承受能力的投资者 但需密切关注流动性周期[22]

美国AI领域潜在泡沫 - 观察到AI领域存在大量泡沫化行为的证据 包括循环收入交易和激进的定价行为 [1] - 市场出现高度投机行为 但不确定整个领域是否均为泡沫 [2] - AI领域的资本支出已从企业自由现金流支持 转向由债务和英伟达等公司的投资组合融资 这是一个重大变化 [12] 欧洲与日本市场投资机会 - 欧洲和日本市场因估值低廉而出现良好上涨 且受关税影响小于预期 [3][4] - 欧洲的价值股 如金融、工业和部分医药股 估值达到非常低廉的水平 与美国市场相比存在巨大折价 [5] - 这些市场的价格过于便宜 投资者可以从企业现金流中获得良好回报 [5] 美国经济对AI的依赖性与潜在风险 - 美国经济呈现双速发展 AI基础设施建设非常强劲 而其他经济部门接近停滞速度 [6] - 如果AI发展出现中断 美国经济在2026年很可能陷入衰退 经济已非常依赖巨额AI资本支出 [6][7] - 英伟达本身并非泡沫 但担忧其向非盈利公司投资数千亿美元以购买其芯片的循环融资模式 [8][9] AI行业资本结构的变化与影响 - 像OpenAI和XAI这类公司试图投资数千亿美元 却没有相应的现金流支持 与微软和Meta等有现金流的公司不同 [11] - 科技行业已从资本密集度低的业务转变为资本密集度更高的业务 这可能难以维持以往的高资本回报率 [15][16] - 出现特殊的交易结构 如通过特殊目的实体承担债务并租赁芯片 这种交易结构非常不寻常 [14]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 上调2025年GDP增长预测至5.0%，预计通缩持续 [1][3] - 认为未来几个月20%的芬太尼关税可能暂停或取消 [1][3] - 国内经济复苏分化将延续至25H2，新经济势头向好，房地产行业仍面临困境 [1][3] - 政策决心实现GDP目标，准财政政策必要时提供支持，稳定宏观背景或推动结构性投资亮点 [3] 根据相关目录分别进行总结 出口 - 今年以来出口持续超预期，1 - 5月美元计价出口同比增长6.0%，实际同比增长8.8%，贸易顺差达4720亿美元 [4] - 美国关税影响不可低估，4、5月中国对美出口分别同比下降21.0%和34.5% [5] - 出口韧性源于转运/供应链多元化、竞争优势和新需求等结构性驱动因素 [5] - 预计25H2出口仍具韧性，2025年出口同比增长2.3%，6 - 12月同比下降0.1% [18] - 重申未来几个月20%的芬太尼关税可能暂停或取消的观点 [26] - 维持今年中美出口同比下降10%的预测，对美出口可能已见底，但旺季仍有不确定性 [26] - 估计1 - 5月通过第三国转运带来的提前出口为323亿美元，全部回吐将拖累剩余7个月出口增速1.5个百分点 [26] 国内经济 - 经济整体表现良好，但供需、新旧经济存在分化，这一趋势将延续至25H2 [27] 消费 - 消费者行为更趋理性、选择性和价值导向，家庭储蓄率仍处高位，消费信心可能已见底 [28] - 预计2025年零售销售同比增长4.7%，6 - 12月同比增长4.5% [28] - 25H2耐用品销售可能放缓，以旧换新计划效果将减弱，但汽车销售有望保持强劲 [29] - 消费者服务有望回升，旅游、餐饮等需求旺盛，“银发经济”和“自我奖励”消费兴起，入境旅游预计贡献0.15个百分点的GDP增长 [30] 投资 - 投资呈现分化态势，AI资本支出前景乐观，旧经济仍在寻底，下调2025年固定资产投资预测至4.0% [43] - 房地产投资和传统资本支出是拖累因素，政策有支持选项，但房地产行业今年仍可能是拖累 [45] - AI资本支出和设备升级是驱动因素，预计AI相关资本支出带来约5000亿元的增长，高技术服务业和设备升级投资增长迅速 [45][46] 政策 - 政策制定者决心实现5%的增长目标，但目前可能持观望态度，预计25H2央行进行小幅降息和降准，无中期预算修订 [47] - 货币政策方面，预计25H2政策利率下调10个基点，存款准备金率下调50个基点，结构性政策工具可能更重要，预计PSL或相关政策金融工具规模约5000亿元 [52][53] - 财政政策方面，预计今年无中期预算修订或政府债券额度增加，财政政策已前置，财政部有一定操作空间，必要时可动用准财政工具 [60][61] - 供给侧改革方面，政策制定者可能采取一些小规模措施来遏制通缩，如削减供应和产能、加强行业监管等 [66] 物价 - 下调PPI预测至同比下降2.1%，预计油价对PPI的传导率约为10%，Citi商品策略师维持25Q4油价预测为63美元/桶 [67] - 下调CPI预测至2025年同比持平，猪肉价格仍是主要压力，但政策调整可能有助于后期价格稳定 [69]

报告行业投资评级 行业评级为In-Line，即分析师预计该行业覆盖范围在未来12 - 18个月的表现将与相关广泛市场基准保持一致 [6] 报告的核心观点 NVL72服务器机架产能提升缓解全球AI供应链压力，但“每周1000台”目标待实现，AI GPU对华出货情况值得关注；预计2026年全球AI资本支出增长超30%，云AI半导体同比增长31%；看好NVIDIA、TSMC、Gigabyte等公司 [1][6][9] 根据相关目录分别进行总结 NVL72服务器机架情况 - 此前假设2025年NVL72服务器机架为30000台，Computex后分析师将预期提升至25000 - 30000台 [2][6] - NVIDIA称“多个客户每周采购1000台机架”，或含HGX机架，后续机架数量有望上调 [2][6] - 关注台湾月度销售及NVL72服务器机架出货量，每月3000 - 3500台是每季度超10000台的关键一步 [3] TSMC相关情况 - 对2025年390000片CoWoS - L（用于Blackwell芯片）的预测更有信心，高于台湾供应链传闻的340000片 [2][6][14] - 预计TSMC在7月前无2026年CoWoS消费的具体预测，维持2026年90000片的预测，低于市场的115000片 [4][15] AI硬件供需情况 - 2025年全球云服务提供商总资本支出3980亿美元的50%可衡量AI服务器潜在市场规模，约1990亿美元 [9] - 假设主要云服务提供商AI服务器占比从2025年的50%提升至2026年的65%，2026年全球AI资本支出增长或超30% [9] - Blackwell产品周期前几个季度芯片产出超NVL72服务器机架组装量，或产生芯片库存，2026年上半年有望消化库存 [12][13] NVIDIA新产品情况 - RTX PRO 6000 GPU服务器或成中国市场新需求增长点，可满足美国企业和中国推理需求 [16] - 此前预计B30（或RTX PRO 6000）销量50万台，需求持续增长，AMD或推游戏图形GPU替代MI308对华出货 [17] AWS ASIC项目情况 - AWS Trainium 2：上游预计100万台，下游预计超150万台，2026年T2产量或下降，T3产量达50万台 [26] - AWS Trainium 3：Marvell对其有信心，但启动时间存争议；看好Alchip 3nm项目，预计2026年用30000片CoWoS生产50万台Trainium3芯片，营收15亿美元 [26] - AWS Trainium 4：亚洲团队认为Alchip很可能赢得2nm项目，AWS或在2025年第三季度做出早期决策 [26] CoWoS分配情况 - 2023 - 2026年，NVIDIA、Broadcom、AMD等公司CoWoS需求呈增长趋势，2026年总需求达857000片 [29] - 各公司CoWoS需求同比增长情况不同，2026年总需求同比增长31% [30] - 2022 - 2026年，TSMC和非TSMC的CoWoS供应产能均有扩张 [32] 全球AI资本支出情况 - 预计2025年美国前四大超大规模云计算公司运营现金流达5500亿美元，有能力持续投资AI数据中心 [47] - 数据中心折旧占总费用比例从2012年的3 - 7%升至2023年的5 - 10%，预计2025年升至10 - 14% [48] - 2025年平均AI资本支出/息税折旧摊销前利润约为50%，超大规模云计算公司仍有支出能力 [48] - 亚马逊2025年第一季度财报发布后，云资本支出追踪器预计2025年同比增长40%，高于此前的31% [58] AI GPU和ASIC租赁价格情况 - NVIDIA 4090和5090显卡零售价略有下降，但中国AI推理需求仍强劲 [63] AI半导体相关情况 - AI半导体市盈率倍数呈波动趋势，不同类型公司表现有差异 [72] - 大中华区AI半导体营收持续增长 [73] - AI芯片占TSMC营收比例从2024年的中个位数升至2025年的25% [79] 相关报告情况 - 提供多份AI供应链相关报告，涉及订单、需求、供应、预测等方面 [84][85][86] 公司评级情况 - 报告对多家公司给出评级，如ACM Research Inc、Alchip Technologies Ltd等为Overweight，Advanced Wireless Semiconductor Co等为Equal - weight [138][140]