行业与公司概览 * 摩根士丹利发布“美洲主题聚焦清单”，包含18只美国和拉丁美洲的高确信度主题股票 [1][2] * 清单由美国主题团队管理，并得到拉丁美洲股票策略师Nikolaj Lippmann的协助 [2][20] * 清单的基准指数为MSCI AC美洲指数，目标区域权重为：拉丁美洲15-20%，美国80-85% [9][28] 2026年四大关键主题 * **主题一：多极世界**：全球政策制定者正通过减少开放贸易、加强供应链和关键技术本地控制来推动全球化演变 [13] * **主题二：人工智能/技术扩散**：AI能力正以非线性速度增长，企业、消费者和政府加速采用AI工具，但AI能力增长快于人类利用能力 [14] * **主题三：能源未来**：受AI基础设施增长驱动，全球能源需求正经历强劲增长，预计未来十年美国总能源消耗将增长10%，逆转数十年来的下降趋势 [14] * **主题四：社会变迁**：这是对先前“长寿”主题的演变和扩展，涵盖AI驱动的就业演变、人口老龄化、消费者偏好变化和健康长寿追求等多重趋势 [12][18] 聚焦清单方法论与构成 * **清单规格**：包含15-20只股票，持有期约12-18个月，股票在构建时等权重，并在发生变动时再平衡至等权重 [9][21] * **选股标准**：分析师评级为“增持”或“持有”，优先考虑分析师首选股，股票来自摩根士丹利研究覆盖的拉丁美洲和美国公司 [9][21] * **行业权重**：无固定行业权重，但尽可能分散 [9][21] * **区域与行业权重对比**：清单中拉丁美洲权重为22%，美国为78%，而基准指数中拉丁美洲权重为6%，美国为94% [27] * **行业权重对比**：清单在工业、信息技术、非必需消费品、医疗保健、公用事业、能源、金融、房地产和必需消费品行业均有配置，权重与基准存在差异 [25] 个股详细分析 * **亚马逊**：全面的AI基础设施和应用领导者，利用AWS和零售业务抓住生成式AI转型机会，其定制芯片业务（Trainium）环比增长150% [29] * **AXIA Energia**：定位符合能源未来主题，基础情景假设结构性水电赤字为8%，长期电力价格为R$180/MWh，目标将可控费用较2022年水平降低40% [31] * **Bloom Energy**：在能源未来主题中扮演关键角色，是AI基础设施的赋能者和数据中心电力瓶颈的解决方案，预计2025-2027年销量增长率分别为39.2%、70.0%和100.0% [32][33] * **博通**：AI基础设施生态系统的关键参与者，拥有从3家扩展到5家超大规模客户的AI客户群，2026年1月AI相关收入指引为82亿美元，超过分析师预期20%以上 [34] * **思科系统**：AI时代的重要基础设施提供商，AI业务由超大规模企业的强劲需求和新兴的园区网络更新周期驱动，预计本财年AI基础设施收入将达30亿美元 [38] * **礼来公司**：快速增长的GLP-1市场领导者，全球糖尿病/肥胖症市场预计在2030年代初将超过1500亿美元，目前美国肥胖人群的采用率仅为3-4% [39] * **巴西航空工业公司**：全球多元化的航空航天和国防公司，受益于国防支出增加和供应链多元化，已从单一产品制造商转变为高端产品组合 [42] * **EQT公司**：通过专注于发电和数据中心的天然气供应，成为能源转型的关键推动者，预计电力需求将推动消费增长100-180亿立方英尺/天，其中40%来自数据中心 [43] * **微软**：通过其在基础设施、平台和应用层的全面布局，在AI主题中处于领先地位，35%的CIO预计微软将获得最大的生成式AI支出增量份额 [46][47] * **NextEra Energy**：可再生能源发展的领导者，应对数据中心激增的电力需求，其战略数据中心中心计划目标到2035年开发15GW，潜在上行情景可达30GW [50] * **Nu Holdings**：开发了一套专有的AI能力，用于增强其拉丁美洲数字银行特许经营业务的信贷承销、风险管理和客户个性化 [51] * **英伟达**：AI革命的核心基础设施提供商，作为基础计算平台，通过其GPU技术、软件堆栈和扩展的全栈解决方案赋能整个AI生态系统 [53] * **凤凰教育伙伴**：处于成人教育和数字学习形式重大社会变革的交汇点，目标市场约为1.21亿美国未获得大学学位的适龄工作成年人 [55] * **罗克韦尔自动化**：美国制造业回流主题的主要受益者，估计有10万亿美元的回流机会，其在可编程逻辑控制器领域占据约70%的市场份额 [58] * **RTX公司**：国际国防需求增长正在重塑其业务结构和利润率，其雷神防务部门积压订单在第三季度飙升至创纪录的720亿美元，其中国际项目约占44% [60][61] * **联合健康**：通过其垂直整合模式和关键政府项目的市场领导地位，定位于长寿和医疗保健转型的交汇点，在医疗保险优势计划中占据约28%的市场份额 [62] * **Vesta**：通过墨西哥在全球制造业供应链中增强的作用，从多极世界主题中受益，其内部开发能力和垂直整合平台使其成为USMCA相关发展的高贝塔受益者 [64] * **沃尔玛**：通过利用AI推动客户参与度、销售生产力和运营效率，在新兴的代理商务领域确立领导地位，其供应链自动化程度已达约50%，使配送成本减半 [67][68] 风险回报与财务数据摘要 * **亚马逊**：目标价315美元，基于约31倍2027年每股收益10美元，预计2025-2027年AWS收入增长率分别为19.2%、22.6%和22.4% [69][79] * **AXIA Energia**：目标价55巴西雷亚尔，基于贴现现金流分析，加权平均资本成本为11.23% [85] * **Bloom Energy**：目标价155美元，基于无杠杆贴现现金流分析，折现率为11.0% [96] * **博通**：目标价462美元，估值基于35倍2027年ModelWare每股收益13.19美元，反映对AI同行溢价 [115] * **思科系统**：目标价91美元，基于21倍2027年每股收益 [134] * **礼来公司**：目标价1290美元，基于30倍2027年第一季度至第四季度每股收益43美元 [150] * **巴西航空工业公司**：目标价75美元，基于2027年约13.4倍混合EV/EBITDA倍数 [169] * **EQT公司**：目标价69美元，基于2027年后的长期基础价格情景：WTI 65美元，亨利港天然气3.75美元 [186] * **微软**：目标价650美元，基于31倍2027年基础情景每股收益20.65美元 [206] * **NextEra Energy**：目标价95美元，对公用事业部分赋予2027年市盈率同行倍数15%的溢价进行估值 [227] * **Nu Holdings**：目标价18美元，基于剩余收益分析，使用14.6%的折现率和30%的长期净资产收益率 [243] * **英伟达**：管理层预计到本十年末，年度AI基础设施支出将达到3-4万亿美元 [53]

**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]