核心观点 - 在人工智能引发市场广泛担忧的背景下，苹果公司因其硬件平台的定位和稳健的财务表现，被视为安全的避风港，股价走势与科技板块及整体市场出现显著分化 [1][3] 股价与市场表现 - 苹果股价在特定交易日收涨2.6%，而纳斯达克100指数下跌1.77%，创下自2025年初以来最大幅度的跑赢大盘表现 [1] - 当月苹果股价累计上涨近6%，同期纳斯达克100指数下跌3.3% [1] - 股价上涨使苹果市值略高于4万亿美元，超越Alphabet成为全球第二大公司，仅次于英伟达 [1] 行业分化与市场情绪 - 市场分化反映了苹果公司的积极势头与科技行业其他领域日益增长的不确定性 [3] - 人工智能工具（如Alphabet和Anthropic推出）的发布引发了科技股的普遍抛售，因投资者担忧人工智能服务会蚕食公司增长 [3] - 软件股普遍承压，追踪该板块的热门ETF下跌2.7%，有望创下两年多来最长的连续七日下跌纪录 [3] - 微软股价年内下跌14%，因其云计算业务财报表现令人失望，且人工智能领域投入受到更多关注 [3] 公司基本面与战略 - 苹果公司近期公布的财报显示其季度销售额创下历史新高，且业绩指引超出预期 [3] - 公司被视为非高风险股，有望从人工智能普及中受益，因为iPhone等硬件设备将成为用户访问AI服务的核心平台 [3] - 苹果与谷歌达成一项多年协议，由谷歌为其人工智能技术（包括Siri）提供支持 [3] - 公司决定不参与人工智能军备竞赛的战略，使其避免了为资助大量基础设施和项目而背负巨额债务和资本支出 [4]

挪威主权财富基金的投资哲学与纪律 - 基金的核心是坚持预设的投资规则与纪律，而非依赖战术性判断 在市场剧烈波动时，基金会按照预设机制自动进行再平衡操作，例如卖出债券、买入股票[4][5] - 这套纪律在过去三十年中帮助基金实现了年化6%–7%的复合回报，略高于整体金融市场的表现[5][42] - 基金拥有清晰、有约束力的授权框架，规定了资产配置比例（70%股票，30%债券及少量房地产、可再生能源）和地区配置，为管理层设定了清晰的损失边界[5][24][25][27] 基金的组织架构与投资策略 - 基金采用接近指数的配置策略，并叠加策略性调整 投资决策由专职、全职的团队完成，资金被划分为不同的投资授权，并由行业团队（如医药、工业、硬件、软件）负责在可控风险下追求超额收益[30][31] - 基金是全球规模最大的主权财富基金，资产规模超过1.9万亿美元，投资遍布全球，持有全球大约1.5%的上市公司股权[4][33] - 基金是一个高度长期导向的投资者，其投资决策不基于地缘政治变化进行战术调整，而是依靠充分的分散化和长期持有来应对不确定性[38][39][43] 对人工智能(AI)的洞察与内部应用 - AI正在加剧不平等，真正拥抱AI的国家与公司正在迅速拉开与未行动者的差距 这体现在社会内部、国家之间以及企业内部（约三分之一是早期采用者，三分之一跟进，三分之一跟不上）[5][46][47][49][50] - 在挪威央行投资管理公司内部，AI已深入组织核心 100%的员工使用大模型工具（如Claude），65%的员工参与代码增强工作（如使用Cursor）[5][54] - AI对生产率的提升尚未完全兑现，真正的变革分水岭将出现在“AI代理”成熟之后，届时大量重复性工作将被终结[6][57][58] 对行业趋势与未来技术的看法 - 近期表现突出的行业是金融业，尤其是银行板块，这得益于利率曲线变化和并购活动回暖[31] - 下一个重要技术浪潮是人形机器人，预计未来几年内将大量涌现并进入日常生活，因为它们能适应为人类设计的世界[61][62][63] - AI将取代大量“白领工作”，如会计、律师等，并使相关工作更高效 在资产管理行业，AI有助于降低交易成本和辅助分析[64] 资产管理行业的特性与职业建议 - 资产管理是一门学徒制的行业，需要先在别人的体系里积累经验、业绩记录和信誉，不建议过早创业[6][17] - 许多成功的资产管理创业者创办公司时已接近三十七八岁，例如大卫·鲁宾斯坦创办凯雷、里德·哈斯廷斯创办奈飞时都在这个年龄段或更年长[17] - 如今创办资产管理公司的最大挑战是建立信任，让人愿意把钱交出来管理，这比搭建公司本身更难[15][16] 基金的社会责任与长期风险视角 - 基金积极推动减排和能源公司转型，认为这与其石油财富来源并不矛盾 作为长期投资者和全球主要股东，气候风险被视为金融风险，且具有系统性影响[32][33][34] - 气候变化已成为一种潜在的通胀力量，影响咖啡、可可、牛肉等大宗商品价格，并对金融市场不友好[34] - 基金在挪威经济中扮演关键角色，政府每年最多动用基金规模的3%，这部分资金已占国家财政预算的20%以上[23]

文章核心观点 - 一位拥有超过15年经验的欧洲硬件工程与设计专家Tim Dieryckx，通过其公司Voxdale帮助创新者跨越从原型到大规模量产的“死亡之谷”，他强调中国在全球硬件开发与制造产业链中已成为不可或缺的关键环节，并分享了其对AI原生硬件、硬件创业及行业竞争格局的深刻见解 [2][3][4] 全球硬件产业格局与中国角色 - 在消费电子盛会CES上，几乎90%的参展商来自中国，凸显了中国硬件厂商的全球主导地位 [2] - 中国长三角地区形成了完整的硬件产业集群，例如无锡是“电动车之乡”，常州是“锂电池之乡”，苏州则汇聚了半导体、材料、家电等完整产业链 [2] - 过去15到20年间，Voxdale一直与中国公司紧密合作，因为若想将产品从1做到100万件，离不开中国的组件和制造能力 [4][9] - 全球供应链协作紧密，从1做到100万件产品目前离不开中国供应链，中欧企业合作通常几天内就能拿到报价并开始模具制作 [26] AI原生硬件的定义与现状批判 - 目前市面上大量所谓AI硬件本质上是在卖“算力盒子”，例如将Nvidia芯片塞进外壳，面临散热难、功耗大且缺乏真正应用场景的问题 [5][17] - 真正的AI原生硬件定义是：硬件是产品的载体，而AI是产品的核心本质，如果拿掉AI，产品就无法运作 [7][15] - 目前最让Tim折服的AI应用是自动驾驶，汽车在复杂路况下展现出的决策能力令人惊叹，而许多加了AI的智能手表等功能并未让人震撼 [13] - 对于当前热门的AI眼镜赛道表示怀疑，认为其更像一种噱头而非下一个“iPhone时刻”，主要矛盾在于难以在保持轻便、经济、易用的同时塞进强大算力 [5][21] 成功硬件的标准与设计哲学 - 衡量好硬件的四大标准：专注（在一两个创新点上做到与众不同）、可扩展性（能大规模量产并降低成本）、直观（无需说明书即可使用）、情感连接（能带来情感共鸣） [14] - 硬件区别于软件的特权在于能带来情感连接和设计美感，例如人们会因汽车设计美而购买它 [8][14] - 真正好的硬件不应该必须依赖手机，目前连接手机是权宜之计以降低成本，未来随着算力成本下降，最好的硬件应当是独立的，尤其在医疗或专业领域 [27][28] 硬件创业的挑战与建议 - 硬件创业存在著名的“死亡之谷”，即从原型Demo到大规模量产之间的灰色地带，许多公司死于此 [3] - 创业失败最常见的原因是资金烧光，根源在于无法规模化导致单品成本过高，以及对产品市场契合度理解不深、市场定位错误（如盲目追求C端市场） [25] - 欧洲市场太分散，不同国家有不同法规、语言和审批流程，导致初创公司起步市场太小，难以规模化 [25] - 欧洲创业思维追求“一步到位”的完美技术和构建整个生态，而中国擅长增量创新，从一个小功能开始快速推向市场并不断迭代，这是欧洲需要学习的模式 [26] - 对中国硬件创业者的建议：利用好巨大的本土市场优势；出海时尽量与当地公司合作并调整设计以适应当地文化；保持警惕和敏锐，因为其他地区（如印度、欧洲）也在追赶 [34] 对中国创新生态的观察 - 在中国与AI初创企业交流后，感受到一种“没有思维界限”和“想出去征服世界”的劲头，这里的工程师和博士思考的是“什么是有可能的”，而非欧洲常见的因监管束缚而认为“这不可能做到” [4][31] - 中国政府创业扶持令人印象深刻，例如办公区设在公寓旁边，能清晰感受到政府这双“有形之手”在推动初创企业发展 [4][31] - 短期内中国在硬件领域是超级大国，例如在生物科技、自动驾驶、无人机及机器人领域技术领先明显，仅人形机器人领域就有约15家公司同时在激烈竞争 [32] - 确信在接下来的20到30年里，中国仍将是硬件领域的主导力量，但未来不会是独占，因为美国拥有顶级科技巨头，欧洲正在复苏，印度和非洲未来5-10年可能在成本上形成挑战 [32] 未来硬件产品形态展望 - 下一个像iPhone一样伟大的硬件产品形态可能不是眼镜，而是一种集成式的AI助手，如挂在脖子上的挂件、耳机或别针，能全天候捕捉图像、声音、饮食和健康数据，像一个超级秘书 [23] - 另一个确定的未来是充满各种形态的机器人，包括家庭服务机器人、工厂机械臂以及自动驾驶汽车 [23] - 智能隐形眼镜是一个很有趣的早期方向，未来可能实现自动调节进光量甚至“增强视觉”能力 [21]

文章核心观点 - 2026年硬件赛道投资创业热度将持续高涨并推向新高潮 行业将经历残酷洗牌与转折 资本狂热将降温并涌向少数头部公司 一批新公司将因交付或量产问题倒下 老的明星公司将面临新入场者的苦战 [10] - 硬件赛道长期被归为“看不懂”的类别 但当前繁荣为创业者提供了试错机会 在看似糟糕的项目中可能诞生定义品类的公司 [9] - 2025年已出现硬件投资热潮迹象 例如影石创新市值达千亿人民币 Oura估值翻倍至110亿美元 拓竹估值达100亿美元 [5] 2026年看好的硬件赛道机会 - **从通用到分野**：结构性机会从饱和的通用消费电子向更具纵深的特定赛道迁移 [11] - **高客单价兴趣硬件**：如智能房车、专业运动装备与越野电摩 用户画像集中、支付能力强 关键在于通过电动化与智能化融合创新 在高端细分市场建立品牌壁垒 [12] - **AI垂类效率工具**：面向特定场景 与大厂错位竞争 深入特定人群的具体工作流和场景 通过硬件与场景深度耦合构建用户忠诚度与竞争护城河 [12] - **定义新交互场景的AI智能硬件**：如AI全身镜 旨在开创全新硬件场景与用户习惯 在早期赢得蓝海窗口期 [12] - **具身智能的消费级落地**：如小轮足家庭机器人 随着关键技术成熟正步入临界点 [13] - **运动与健康硬件**：健康意识深入日常生活 催生对居家、便携式智能运动设备的刚性需求 健康手环、智能戒指、智能项链等成为“身体数据管家” 专业运动设备如滑雪、网球、潜水装备开拓出高附加值市场 [13] - **情绪与娱乐硬件**：面对普遍压力 情绪消费市场体量持续攀升 潮玩IP与智能硬件深度融合创造新的商业价值 [13] - **水上及滨海智能硬件**：智能化和电动化是核心 新能源乘用车供应链内卷带来的过剩资源可应用于水上交通 带来革命性机会 [13] - **走向环境感知与多模态融合的AI硬件**：以千问模型为代表的智能底座变革了单一交互 使AI产品成为能看、能听、能理解、能生成的“智能体” 以Looki为代表的产品雏形崛起背后是多模态大模型能力的突破 [14] - **垂直场景深耕的生产力AI工具**：对垂直场景AI能力持续调优迭代 使生产力工具接近完美替代人力 成为付费意愿最强、需求最刚性的AI硬件类型 Plaud、TicNote、录音豆等产品爆发的核心是实现通用语言模型深度调优与用户工作场景的融合 [14] - **AI真正进入物理世界并规模化落地**：主要体现在三条方向 第一是具身智能结合具体生产/生活场景落地 机器人正从“可演示”走向“可部署” 第二是AI原生的智能终端与新交互形态 如智能眼镜、可穿戴设备、智能创作与办公终端 第三是面向出海与规模化的硬件底层能力 如解决可靠性、成本、量产和工程化问题的能力 [15][16] 当下AI硬件发展趋势 - **两种创新方式、两种分化** [18] - **AI成为新数字模组**：降低硬件行业构建软件能力的门槛 带来硬件行业的智能加速 [19] - **两种加速度**：创业公司做原生AI硬件 好比车速从20到60码 推背感强 感知显著 原来细分领域的冠军拥抱AI技术 好比车速从80码到90码 加速感知不深但到达里程更远 后者对AI技术的应用驱动绝对体量的增长可能更多 [19] - **技术标准化与创新红利摊薄**：AI硬件的底层技术正在迅速标准化、模块化 使得部分领域开始出现白牌 创新的红利被短时间快速摊薄 不足以维持高市占率和积累足够竞争优势 [19] - **华强北式创新与颠覆式创新并存**：华强北式创新是技术货架的快速组合 用通用部件与芯片模组把硬件、计算能力、工业设计等组合成可卖的产品 如小米AI眼镜 颠覆式创新是重写交互与设计、技术的跨界迁移、医疗设备消费化、生产设备家用化 [19] - **聚焦大赛道 小赛道分化**：大赛道如maker赛道 中等赛道如外骨骼、智能轮椅、房车 小赛道如纹身机、美甲机、小音箱 2025年投资机构投了很多小赛道 2026年销售业绩出来后资本将回归理性 小赛道后续融资更难 资本会回到核心大赛道 [20] - **互联网大厂员工入局**：带来AI native硬件创业的变量 可能打通用户某个痛点 [20] 2026年可能大增长与增长缓慢的细分赛道 - **寻找大增长、技术壁垒为上** [22] - **可能大增长的赛道**： - **宠物赛道**：特别是宠物健康方向 被认为尚未被炒起来 [24] - **Maker赛道**：受拓竹等大额融资影响 热度被拱上来 包括3D打印、CNC 该方向投资“大劲没消完” 还会继续热下去 [24][25] - **AI硬件**：尤其是“以AI为核心、以硬件为载体”的项目 市场估值宽容度依然非常高 [26] - **影像配件和端侧低算力NPU芯片**：被投资人关注 [24] - **增长可能放缓或不确定的赛道**： - **AI陪伴类产品**：被质疑外延空间有限 很难做到上市需要的10亿级收入体量 很多项目是“套壳” [23] - **外骨骼**：技术上容易被证伪 续航是大坑 没电了就是负重 更像昂贵的“大号科技玩具” [23] - **养老赛道**：被担心“只有银发 没有经济” [23] - **割草机**：技术复杂 迟迟没有完全验证的产品出来 [28] - **纯AI软件/应用**：除非能深度结合产业设计适合被大公司并购 否则很难独立IPO 软件生命周期短 [29] - **影像赛道**：做影像的团队太多 投入非常大 前景不好说 [26] - **偏兴趣爱好小品类**：如户外等项目会越找越细 2026年能否成为大主题不确定 [26] - **过分细分又不好延展的“小而美”硬件**：如智能戒指或自行车刹车片 营收天花板低 缺乏核心竞争力和延展能力 很难做成大公司 [29] - **投资逻辑分歧**：投资人对于投哪个品类没有标准答案 更倾向于寻找实打实能赚钱的公司或很强的团队 哪怕品类已有玩家 只要团队有新思路、能交付不错 就能破圈 [24][25][26] AI软件和硬件融合的新特点 - **端侧本地运行、真实数据沉淀** [31] - **AI Agent从“云端对话”走向“端侧行动”**：目标是毫秒级响应和更低云依赖 更小、更专用的模型将直接部署于端侧设备 结合传感器与执行器形成智能体验闭环 硬件将围绕低时延、隐私与能耗优化进行重构 [32] - **推动从单机AI到多设备群体AI**：Agent通过工具链与标准化接口跨设备协同 确保在真实世界稳定、可控、高效和安全地执行任务 [33] - **竞争差距在于真实数据与场景理解**：真正拉开差距的不再只是模型本身 而是硬件厂商能否基于长期真实用户反馈 优化对用户需求与使用习惯的理解能力 并将这种理解转化为对用户需求的适配与支持 [34] - **硬件成为感知用户真实需求的重要入口**：硬件将不再只是AI Agent的“运行平台” 尤其是在办公场景中 手写、语音等高频输入对采集精度、连续性和可靠性要求高 依赖软硬一体的系统级协同 [35] - **构建“感知-交互-执行”核心竞争力**：融合核心是构建“主动感知-智能决策-精准执行-持续反馈”的全链路闭环 AI Agent的“主动思考”能力必须依托高性能的软硬件协同解决方案才能落地 [37] - **形成完整工作流闭环**：真正有竞争力的AI Agent硬件 是那些既能深入理解用户场景需求 又能在系统层面形成完整工作流闭环的产品 [36] 2026年硬件赛道创业者的新特点 - **系统化交付、能力交叉** [38] - **具备系统级整合与规模化交付能力**：优秀创始人体现不在于“会做硬件”或“懂大模型” 而是能在模型、算力、功耗、散热、传感器与OS之间做清晰取舍 把端云协同与降级机制前置 把不确定性工程化 同时有全球化视野 按成本、良率、认证、售后与渠道毛利设计产品 找到可复制的商业化路径 [39] - **人才背景多元化**： - 来自纯AI与软件背景的团队显著增多 他们在算法、模型与软件产品上积累深厚 若能与具备工程化和制造能力的硬件团队深度融合 将推动设备实现质的跃升 [40] - 机器人及具身智能领域出现人才溢出效应 一批具备系统集成、运动控制或软硬结合经验的专业人才开始流动 成为硬件创业重要来源 [40] - **成败关键在识别痛点与定义产品**：决定成败的关键是创业者能否精准识别用户痛点、清晰定义产品 在技术快速迭代时代找准不变才能驾驭变化 [40] 海外硬件消费者的变化 - **迷茫、更挑剔的用户** [44] - **营销词效率下降**：“AI+硬件”品类拥挤 “AI”营销词效率开始下降并逐渐失效 消费者关注度回归到技术是否带来品类体验质变 [44] - **选择更迷茫与挑剔**： - 迷茫在于供给丰富 如CES全场小几十个AI眼镜/AI戒指/AI陪伴机器人 通用场景、类似价格带、同样营销话术下消费者选择迷茫 需要产品有特定场景洞察 做好垂类和品味 [44] - 挑剔在于众筹平台电商化 消费者对量产确定性、交付履约速度要求向电商模式靠拢 对硬件品牌的资金储备和阶段提出更高要求 [44] - **消费需求两极分化**： - 一是极致的性价比 AI功能被集成到极低成本的传统硬件中 消费者将其视为标配而非溢价 [44] - 二是极致的审美与身份认同 当功能参数趋同 消费者会像挑穿搭一样挑硬件 倒逼创始团队提升品味和设计语言 定义AI时代下新的生活方式 [44] - **消费者更“成熟”**：众筹更挑剔与务实 交付信任成为核心货币 用户更在意“谁能按时交付、售后怎么处理” 甚至愿意为确定性交更多钱 “唯一按时交货”的口碑会变成极强转化杠杆 [45] - **“订阅疲劳+隐私敏感”加剧**：带App/AI的产品若依赖订阅或云端 会被追问得更狠 能给出本地化、可控数据路径、透明耗材成本的品牌更吃香 [45] - **从“新奇”转向ROI**：用户更愿意为“省时间、省人工、可量化收益”买单 而不是为花活买单 [45] 2026年市场热度展望 - **市场活力和非理性伴生** [46] - **可能降温的观点**：除非看到“漂亮的退出”案例提振信心 否则热度很难维持 2025年美元基金“投得只要够早”就能抬估值的逻辑在2026年行不通 类似“大疆系”创业者身上已“标好了对价” 早期进场成本太高导致风险收益比不划算 [47] - **热度持续的观点**： - 当前缺乏投资主题 前两年投的硬科技、具身智能、大模型离商业化远 纯软件投了一堆没什么好结果 相比之下消费硬件是相对有确定性、能拿到商业结果的方向 [48] - 从CES反馈看 大家对中国公司出海能力比较认可 BD情绪高 项目估值依然非常贵 看不到变差的推动因素 [48] - 虽然行业泡沫严重 很多项目估值上得太快 但泡沫的基础是大家共识性地认为基本面向好 只要能在里面找到真正好的团队 依然乐观 [48] - **热度更“卷”的观点**：2026年做消费硬件的人会越来越多 因为其他行业不行导致高管和能力强的人才“外溢”出来创业 他们能看到的短期机会就是AI硬件 类似2014-2015年O2O热潮 北京和上海的美元基金非常活跃 会继续“撒网”式投资 2026年会是分化和验证的过程 市场热度因“拥挤”而风险更高也更热闹 [49][50] 2026年可能出现热度下降的赛道 - **炒作者浮出水面** [52] - **不具备移动能力的AI陪伴硬件**：面临产品同质化与竞争加剧 竞争已高度白热化 随着业界开始审视其可持续商业模式 行业会进入理性洗牌与沉淀期 [52] - **部分新材料类项目**：热度可能下降 核心矛盾在于技术更新速度与大规模应用落地周期难以匹配 对应窗口和周期一旦过去热度就会下降 [53] - **AI陪伴领域**：热潮将显著退却 市场进入理性洗牌期 大量因概念炒作而起的“裸泳者”浮出水面 普遍面临技术栈单薄、需求伪性、模式不清的核心困境 [55] - **应用逻辑不清的概念驱动型消费级AI硬件**：随着AI成为硬件“基础设施” 市场关注点从“有没有AI”转向“是否真的好用、是否能持续创造价值” [57] - **技术路径高度同质化、缺乏系统性积累的通用方案**：单点技术优势正被快速追平 未来竞争更多体现在系统整合、场景理解和长期工程能力上 [57] 2026年投资人和创业者的情绪变化 - **回归冷静、保持乐观** [59] - **市场情绪趋于冷静**：2025年投资的一批项目要交第一份答卷 面临初步的市场与业务验证 [60] - **希望回归聚焦产品本身**：挖掘真正解决用户痛点的实用性创新性产品 避免PPT融资等激进现象 [61] - **情绪面临“结构性撕裂”**：表面“激进”或许不会持续 但深层焦虑感必然加剧 投资人焦虑来源于难以找到真正抗周期的项目 创业者焦虑来自更严苛的融资环境和生存压力 这种焦虑会驱动行为变得更务实和聚焦 [62] - **投资人更耐心**：更愿意在看清趋势后 持续支持能够穿越周期的团队 [63] - **创业者更专注产品与用户价值**：外部环境变化倒逼团队更专注于产品本身和真实用户价值 对工程能力、交付能力和长期信任的重视进一步上升 [64] 对2026年的最大期待和压力 - **交付、招人和大厂入局** [66] - **期待产品交付与高频使用**：期待产品真正交付到用户手中 并在真实场景中被高频使用 关注其在真实生活场景中的长期表现 [67] - **压力来自量产交付与全球服务体系**：压力主要来自量产交付以及全球线下服务体系的搭建 需确保全新产品在各种用户场景下稳定可靠 并搭建覆盖全球、响应及时、可持续运转的用户支持与线下服务网络 [68] - **期待公司生态完善与业绩上新台阶**：期待随着公司生态完善 业绩再上台阶 生态完善指模型配件相关的生态 特别是模型论坛的建设 被认为是3D打印走向大众的必选项 [69] - **压力来自人才招募“吞吐量”**：最大压力是人才招募的“吞吐量”问题 需在短时间内招到大量优秀人才支撑快速增长的业务需求 [69][70] - **期待用户喜欢产品与行业创新**：期待上市产品用户喜欢 也希望影像行业有很多创新 特别是AI+产品 让内容创作者更高效方便地创作 [71] - **压力来自更多玩家入局**：2026年可能有更多玩家入局影像 包括一些传统大厂 但这同样是推动进步的动力 [72]

全球大类资产配置观点 - 高盛研究部在2026年全球大类资产配置中，明确高配股票资产[1] - 股票资产内部，高盛最看好新兴市场，并维持对中国股票的高配建议[3] - 在全球大类资产配置中，公司对大宗商品观点中性，但看好黄金等贵金属，唯一明显超配的资产仍是股票[9] 全球宏观经济与市场环境 - 高盛认为今年中国经济增长会是一个相对不错的年份，同时对美国经济增长也相对乐观，全球整体增长较好[2] - 高盛预计美联储在今年会维持相对宽松的货币政策取向，存在两次降息的可能性[2] - 美国未出现衰退且全球流动性充裕，回顾过去50年历史，这样的组合每次出现都对全球股票市场是明显利好[1][2] - 高盛因此对今年全球风险资产，特别是股票，相对更有信心[2] 中国股市整体展望与回报预测 - 高盛认为中国股市的慢牛市场应会持续[1] - 高盛判断2026年对中国股票来说应该还是一个比较“开心”的阶段[1] - 去年港股和A股整体表现不错，大概都有20%到30%左右的回报，但相当一部分来自估值修复[3] - 高盛判断今年整体回报仍有空间，但推动力从估值修复转为盈利主导，预计回报区间大概在15%到20%[3] - 高盛认为未来几年整体盈利增长中枢有可能维持在12%到13%左右[5] 中国股市估值水平 - MSCI中国指数目前的动态市盈率大概在13倍左右，已回到历史平均水平[3] - 沪深300指数市盈率目前大概在15倍左右，基本回到历史中位数[3] - 相较于2024年市盈率一度不到10倍的低水平，目前估值已修复到大概13倍左右，水平相对合理[5] 盈利增长核心主题 - **人工智能**：高盛认为中国的AI发展路径是从算力转向应用再到变现，未来3到5年内，AI每年可为全市场贡献大概2%到3%左右的盈利增长[4] - **出海**：这是未来3到5年非常重要的盈利增长推动力，中国全市场上市公司海外收入占比约16%，远低于标普500成分股的28%，提升空间非常大[1][5] - **反内卷**：对于一些上游行业及部分制造业，目前毛利率处在历史低位，未来一到两年存在修复甚至反转的可能[5] 市场流动性来源分析 - **南向资金**：去年全年约有1800亿美元流入港股，今年预计可能进一步上升到2000亿美元，或创下新高[5] - **海外资金**：对冲基金对中国市场的净配置大概只有8%不到，低于历史高点11%到13%的水平，配置仍有提升空间[1][6] - **海外公募基金**：目前对中国的配置依然是低配，大概低配300个基点左右，但投资者兴趣在上升[6] - **国内资金**：目前超额存款规模仍在50多万亿人民币，高盛保守测算未来12个月个人投资者约有2万亿人民币资金、逾一万亿机构资金可进入股票市场[7] 板块与主题投资配置 - 高配AI相关行业，包括软件、互联网和硬件[8] - 继续高配原材料和保险板块[8] - 重点跟踪的主题包括：民营企业主题、中盘股主题（覆盖23个子行业共50只中盘股）、出海主题、股东回报主题（强调分红和回购）[7][8] 保险板块看多逻辑 - 慢牛市场有利于保险公司对股票资产的配置，保险公司正逐步加大对权益资产的投入，配置比例在提高[1][8] - 保险公司的分红水平不低，且业务能提供较稳定的回报，是参与高分红长期主题的好渠道[9] - 即便近期表现不错，保险板块整体估值仍低于长期平均水平，估值优势明显[9] 中国公司海外收入与全球配置 - 当前标普500成分股公司中，大概28%的收入来自海外，而中国全市场上市公司中，海外收入占比大约只有16%左右[1][5] - 从分散风险的角度看，中国仍然是海外投资者非常重要的一个选择[1][6] 个人投资者资产配置结构 - 国内个人投资者的资产配置中，房地产大概还占到55%以上，股票只有10%左右[10] - 模型显示若未来几年房地产市场平平，债券收益率走低，股票的配置比例明显偏低，理论上应提高到接近40%[10] - 如果通胀预期开始缓慢改善，那么对风险资产的配置需求也会提升[10]

论坛概况 - 2026年CES期间，Silicon Landing Forum在拉斯维加斯举办，主题为“硅谷创新 × 亚洲产业实力 × 全球资本配置”，旨在连接硅谷创新、亚洲产业与全球资本，推动前沿科技从概念走向规模化应用 [1][20] - 论坛由全球科技与产业连接平台Silicon Landing主办，硅谷风投CHAP Global Capital、Hat-Trick Capital及AI营销平台BrandPal联合协办 [3][20] AI的未来与产品组织重塑 - AI的本质是能力平权，通过将专家能力模型化，使高质量服务得以低成本规模化，中国的优势在于庞大的场景与数据，推动AI走向极致个性化和普惠 [5][22] - 中国AI创业擅长在具体场景中深耕，例如云鲸智能将产品从需要人操作的扫地机器人转变为任务驱动的家庭保洁员，AMIRO觅光在美业领域通过AI实现从卖“标准化硬件”到提供“个性化服务”的跨越 [5][22] - AI将深刻改变企业形态，带来中层的坍塌和管理幅度的极大扩展，未来企业会变小，个人能力在AI加持下增强，出海企业需要更扁平、更敏捷的组织结构 [7][24] 中国AI硬件全球化挑战 - 中国AI硬件全球化的三大挑战是研发效率、上市节奏和数据合规，其中数据安全与隐私合规需在产品设计初期就嵌入 [7][24] - 创始人深入一线、直面用户，是跨越文化鸿沟、理解本地化需求的根本 [7][24] 投资视角：中美路径分野与泡沫 - 中美风投逻辑存在根本差异：美国风投更关注技术的颠覆性与梦想，中国风投更注重技术的硬实力与产业安全，中美AI已走上差异化路径 [8][25] - 早期适度泡沫对吸引人才与资本、促进产业繁荣具有积极作用，但需警惕结构性泡沫以及未来五年AI对二级市场上市公司价值体系的重构风险 [8][25] - 中国供应链能力结合全球化营销，正在除奢侈品外的广泛品类中争夺定价权，组织能否快速本地化是全球化成功的关键 [9][26] - 关于AI泡沫，大模型已形成商业闭环，估值相对扎实，而人形机器人等领域则存在明显的早期估值泡沫 [9][26] 硬件创新趋势 - 硬件投资需回归第一性原理，寻求突破性解决方案，具身智能在能源效率和成本控制上仍有长路要走 [11][28] - 精准的产品定义是硬件初创公司的生命线，大语言模型为机器人智能化带来新可能，但需技术积累与商业模式探索并行 [11][28] - 中国硬件出海的核心竞争力已从渠道运营效率转向研发创新密度，许多AI硬件存在“伪需求”，产品必须解决手机无法替代的真实痛点，该领域历史淘汰率高 [11][28] - 下一代交互是多设备协同的“个人矩阵”，所有硬件创新都应始于解决具体问题，优秀的AI硬件首先必须是体验出色的硬件 [11][28] 软件生态重塑 - AI Agent正驱动软件价值从提供功能转向交付业务结果，行业出现拐点，未来将出现全环节由AI驱动的全球化公司，需建立AI Agent行为的可解释性与责任共担信任机制 [13][30] - 软件的关键在于通过AI将优质经验转化为可复用工作流，实现“能力平权”，其价值在于切入企业决策场景，提供覆盖市场、流量、合规与利润的智能仪表盘 [13][30] - AI Agent的本质是成为能交付结果的“数字员工”，软件出海的最大挑战是对目标市场用户习惯与文化本质的深度洞察，中国创业者的优势在于极致的迭代速度与用户反馈响应 [13][30] - 在联盟营销等领域，AI负责提升流程效率与匹配规模，而品牌的审美、价值观与人性化信任仍需人的主导，护城河在于将复杂运营经验通过AI系统化实现人效倍增 [14][31] 企业出海新阶段 - 出海最常见的认知偏差是简单复制国内经验，成功需尊重本地市场节奏、深入实地洞察，中东、非洲等新兴市场存在巨大机遇 [16][33] - 出海的本质是中国“企业家精神与组织能力的外溢”，是将服务超大规模市场锤炼出的高效体系应用于全球 [16][33] - 当AI Agent普及并自主完成交易时，支付将从“人的行为”变为“系统的行为”，未来的金融基础设施必须是可编程、能管理多资产的可信协议，面向AI时代的钱包与链上银行将成为核心 [16][33] - 出海成功没有标准公式，关键在于根据市场实际情况动态平衡供需，进军主流市场应在已选择的细分领域建立起足够的运营深度与用户忠诚度之后 [16][33]

核心观点 - 瑞银证券预计2026年A股盈利同比增长将加速至8% [1] - 更明确的政策支持与股市结构性改革有望助力市场估值提升 [1] - 市场对盈利增长的一致预期迎来上修 [1] - 对一季度A股市场持乐观看法 认为当前行情可能与“春季躁动”有关联性 [1] 市场资金流向 - 个人投资者情绪并未过热 主动型公募基金新发规模或温和复苏 [1] - 过去6个月中 整体基金发行份额在温和地复苏 [1] - 观察到中长线资金入市的迹象 [1] - 长线资金通过ETF持续入市A股 例如人工智能等主题的相关ETF获得非常明显的资金进入 [1] - 被动资金的流入推动行业龙头跑赢市场 [1] - 私募证券投资基金份额的提升推升小盘股估值 [1] - 保险资金有望持续入市 [1] 全球市场环境 - 开年以来 全球股票市场都处在上行 [1] 行业配置策略 - 科技创新仍是核心主线 成长股有望跑赢价值股 [2] - 重点配置确定性强的创新行业 包括通信、电子、硬件、军工等 [2] - 重点配置盈利复苏与“反内卷”的周期性板块 比如重金属、化工、储能、光伏板块 [2]

行业投资评级 - 对亚太地区股市持积极看法，将亚太地区MXAPJ指数12个月目标上调至825点，预计美元价格回报为14%，总回报为17% [1][2] - 上调印度市场评级至增持 [3][16] - 建议超配北亚、印度及周期性板块 [1][2] - 在行业配置方面，上调科技硬件板块至超配，维持对材料板块和保险板块的超配 [15] 核心观点 - 宏观环境具有建设性：美国全年GDP增速为2.6%高于市场共识，美联储预计在2026年年中前再降息两次，美元指数将进一步贬值，通常利好亚洲市场 [1][3][4] - 盈利增长是股市回报的核心驱动因素：预计2026年亚太地区整体盈利增长从10%提升至19% [1][5]，预计2026年中国企业盈利增速从去年的4%提升至14% [13][14]，预计2026年印度全年盈利增长约15% [3][16] - 当前估值大致合理但略高：在全年预测中计入了小幅估值压缩，从15倍调整至14.6倍，当前估值较长期历史均值高出1.2个标准差 [1][6] - 资金流动有改善空间：海外投资者累计抛售约1,000亿美元，共同基金配置较基准低75个基点，存在重建头寸空间 [1][7][8] - 关注核心主题创造超额收益：包括AI基础设施投资、“亚洲能源升级”、美国再工业化机会以及中国服务经济等 [1][9][10][21] 宏观与市场展望 - 预计2026年亚洲股市回报良好但可能不及2025年（MXAPJ指数2025年上涨27%）[1][2] - 预计2026年MSCI中国指数将上涨15%-17%，沪深300指数价格涨幅约为10% [3][13] - 预计2026年印度市场将带来中等双位数的回报环境，表现应使其相对于亚洲其他地区及新兴市场整体而言处于不错水平 [19] - 预计中国实际GDP增速为4.8%，显著高于市场共识的4.4%，主要驱动因素是未来几年中国出口持续强劲 [14] - 预计美国国债净买入规模将达到2000亿美元，再创历史新高，预计中国内资净买入额也将达到2000亿美元 [13] 行业与主题机会 - **AI与科技投资**：预计超大规模企业2026年投资将增长34%至约5,500亿美元，利好硬件、半导体及AI领域 [1][9]，AI发展将分阶段进行，下一阶段交易核心驱动力将转向应用范围的扩大 [20] - **亚洲能源升级**：由于能源供应存在缺口（基础负荷需求叠加AI数据中心新增需求），看好涵盖核电、电力及可再生能源等领域的长期主题 [1][9] - **美国再工业化**：美中战略紧张局势带来机会，韩国、日本等国宣布大量对美追加投资计划，利好直接受益于美国需求增长或在工业技术、材料领域宣布对美追加投资的公司 [1][10] - **中国服务经济**：与“十五五”规划政策导向一致，优先配置服务类资产（如教育、娱乐、体育和旅游），而非商品类资产 [21] - **印度板块配置**：看好金融板块（信贷增速预计提升至13%左右）、消费领域（汽车、必需消费品、耐用品）、工业板块（国防、能源安全）以及新经济高增长企业如互联网公司 [3][16] 区域市场分析 - **中国市场**：市场从估值扩张周期转向基本面盈利驱动，利润增速将显著提升至14% [13]，流动性保持充裕 [13]，对科技硬件、互联网、软件、材料、保险板块超配，对房地产和耐用品行业更为谨慎 [15] - **印度市场**：印度储备银行和政府采取了显著宽松措施（信用卡业务录得125个基点增长、个人所得税和间接税双重减税）[16]，尽管远期市盈率仍维持在22倍左右，但相对估值相比一年前已从接近100%的溢价回落至50%-60%的长期平均水平 [17]，未来12个月印度卢比（IONR）预计将在89.5至90-91的窄幅区间内波动 [18] - **新兴市场配置**：建议适当分散投资组合，采取杠铃策略，除超配印度和韩国外，也看好南非（降息对本土股市有利）和巴西（当前利率15%，尚未开始降息将是重要催化剂）[21]

全球资金对中国资产的配置动态 - 2026年开年以来，全球资金对中国资产的配置热情持续高涨，外资呈现“唱多又做多”的双重动作 [1] - 港交所数据显示，开年以来摩根大通累计斥资超10亿港元增持多家港股公司，彰显对中国经济韧性与资产价值的坚定信心 [1] 机构对中国股市的展望与预测 - 高盛预计2026年中国股市将进一步扩张，股权收益将更多地由盈利增长推动，而非单纯的估值提升 [1] - 高盛报告预测，随着AI货币化和相关资本支出的进展，2026年互联网和硬件公司的利润将实现约20%的年度增长 [1] - 高盛报告预测，汽车行业利润也可能翻一番，从2025年的低位水平回升 [1] 市场行情分析与短期展望 - 中信证券认为，2026年初市场躁动缘于跨年踏空资金的集中密集入场，“人心思涨”是大背景，前期谨慎资金的追涨加速了行情演绎 [4] - 中信证券指出，当前躁动主要发生在主题板块以及量化影响较大的小票，而非配置型资金布仓方向 [4] - 从当前量价和风偏指标看，短期市场热度偏高，但情绪指标尚未转弱，预计主题、小票轮动的震荡上行格局可能延续到两会前后 [4] - 中信证券认为，直至内需预期上修，市场才会回到基本面驱动状态 [4] 投资策略与关注重点 - 另有业内机构表示，短期市场波动或有所加大，建议重点布局结构性投资机会 [4] - 如遇震荡行情，投资者可把握逢低布局机遇，抓住春节前的重要窗口期进行配置 [4] - 1月进入上市公司2025年年报业绩预告披露窗口期，需重点关注业绩预告和经济数据情况 [4]

高盛对中国股市的指数与利润展望 - 预计2026年MSCI中国指数将上涨20%，沪深300指数将上涨12%，对A股和H股维持超配评级 [1] - 预计2026年中国上市企业利润可能增长14%，明显优于2025年的个位数增长 [1] - 强调低至中位数的每股收益增长率、适中的估值和投资者普遍较低的持股水平，指向中国股市有利的风险收益比 [1] 对特定行业及公司的利润与估值预测 - 预计随着AI货币化和相关资本支出进展，互联网和硬件公司2026年利润将实现约20%的年度增长 [3] - 预计汽车行业的利润可能从2025年的低位水平翻一番 [3] - 指出未来12个月预期市盈率为12.4倍，沪深300指数为14.5倍，接近13倍和15倍的估值合理水平 [3] 对市场资金流向的预测 - 预判南向资金净买入额或将达到2000亿美元，将超过2025年净买入1800亿美元的创纪录水平 [3] - 预计境内资产再配置或将为香港股市带来3万亿元人民币的增量资金 [3] - 披露贝莱德于2026年1月2日加仓海尔智家、药明生物、美的集团、中国银行等港股股票 [3]