市场整体表现 - 美国股市周三回吐早盘涨幅最终收跌 标普500指数微跌收盘 盘中一度有望刷新历史收盘新高 纳斯达克100指数收涨0.3% 盘中最高上涨1% [1] - 芝加哥期权交易所波动率指数(VIX)徘徊在18附近 [1] - 股市早盘一度因超预期的就业数据走高 美国1月非农就业新增13万人 创逾一年最大增幅 失业率意外降至4.3% [6] 市场驱动因素与情绪 - 尽管就业数据强劲提振市场 但对人工智能(AI)冲击多个行业的担忧抑制了此轮反弹 [1] - 就业报告发布后的反弹有些出人意料 近期市场更关注美联储 而非经济本身 [1] - 成长股与动量股正承受最大压力 因市场预期利率将在更长时间维持高位 这又是一个“好消息变坏消息”的案例——就业市场越强 收益率越难下行 [5] - 就业报告出炉后 交易员普遍预期今年首次降息将在7月落地 此前市场认为6月有可能 [6] - 市场焦点目前已转向周五即将发布的消费者价格指数(CPI) 摩根大通交易部门认为 若核心CPI接近或低于预期 标普500有70%概率上涨 [2] 行业与板块表现 - 此轮抛售主要来自科技板块 延续了过去几个月的格局——国际股与价值股领涨 [1] - 一项衡量美股“七巨头”的指数下跌0.6% [1] - 跟踪软件股的ETF大跌2.6% 一周多来 由于市场担忧AI对行业带来颠覆性冲击 软件股持续承压 [1] - 房地产服务类股周三也走低 因市场评估该类企业面对AI技术冲击的脆弱性 世邦魏理仕重挫12% 仲量联行与Cushman&Wakefield也双双下跌 [1] - 该板块成为最新一波被卷入“AI恐慌交易”的领域 此前仅一周多时间内 投资者相继抛售软件、私募信贷、财富管理及保险经纪类股票 [2] - 投资者转而拥抱业务难以被AI替代的公司 [1] 经济背景与展望 - 1月非农就业数据显示在经历了去年一整年失业率攀升与招聘低迷之后 劳动力市场正逐步企稳 [6] - 当前美国市场在投资者眼中是一个“对撞与矛盾交织的万花筒” 一方面 多位经济学家上调经济增长预期 另一方面 家庭财务压力显现 必需消费品企业也提示低收入消费者正在缩减开支 [6] - 由于2025年相关数据被大幅下修 投资者未必敢仅凭单月数据就贸然押注 [6] - 美联储大概率维持当前利率 而美联储主席提名人凯文沃什或将面临特朗普政府施压 要求降息 [6]

微软股价与市值表现 - 微软公司股价周四遭遇抛售，跌近10%报433.5美元 [1] - 公司单日市值大减3570亿美元，缩水金额在股市史上高居第二 [1] - 历史上唯一一次市值单日缩水金额比这更大的，是英伟达去年创下的5930亿美元纪录 [1] - 微软市值变动金额超过了逾90%的标普500指数成分股的市值本身 [1] 财报与业务表现 - 财报显示，微软人工智能(AI)支出创纪录 [1] - 公司核心的云业务部门增长放缓 [1] 行业与市场影响 - 其他一些科技股也感受到了这股寒气 [1] - Alphabet和英伟达市值周四均一度蒸发超过1000亿美元 [1]

市场情绪与驱动逻辑转变 - 2026年开年，投资者在担忧AI泡沫破裂与害怕错失后期机会的矛盾心态下，市场波动性上升[1] - 2025年纳斯达克指数涨幅约21%，市场由AI投资热潮和宽松货币政策推动[1] - 2026年市场驱动逻辑从估值扩张转向盈利验证，首个交易日出现资金从大型科技股向小盘股和周期性板块轮动的迹象[1] 市场结构与集中度风险 - 2025年美国科技股“七巨头”占标普500总市值比重超过36%，贡献了2023年以来市值扩张的近50%[2] - 高度集中的市场结构面临增长动能衰减问题，“七巨头”资本开支增速预计从2025年的48.8%大幅降至2026年的18.8%，2027年可能进一步降至6.0%[2] AI商业模式与盈利挑战 - AI商业模式的盈利路径模糊，近80%部署AI的企业未能实现净利润提升，95%的生成式AI试点项目没有带来直接财务回报[2] - 若AI应用落地或技术突破不及预期，高估值难以维持，可能触发深度回调[2] 资金流向与投资逻辑分化 - 资金呈现从高度集中的少数AI硬件龙头向更广泛领域扩散的迹象[2] - 2025年标普500指数中，通信服务板块与信息技术板块涨幅靠前，分别上涨约32%和25%[2] - 2026年科技股投资逻辑将更注重结构性机会，市场转向青睐能够将AI技术转化为实际盈利的企业[2] 企业债务与融资风险 - 科技巨头为支撑AI投入而增加债务，AI相关借贷已占到美国投资级债券净发行量的约30%[3] - 尽管对“超大规模计算企业”日益攀升的债务水平存在担忧，但这一融资趋势预计在2026年仍将持续增长[3] 宏观政策与政治不确定性 - 2026年美联储领导层更迭在即，内部对利率路径分歧公开化，政策预期不稳定使得利率敏感型资产更易受冲击[3] - 2026年中期选举结果可能影响“大而美”法案等财政政策的连续性，若通胀压力卷土重来，美联储的宽松空间将受限，科技股估值或面临重估[3] - 历史经验表明，货币政策不稳定甚至快速转向往往是刺破科技泡沫的导火索[3] 企业全球化布局与风险 - 美国科技型企业正加速向拉美等新兴市场扩张，以寻求能源成本优势与市场增长空间，例如特斯拉、亚马逊和甲骨文计划在玻利维亚建设数据中心[4] - 这种全球化布局虽有助于分散风险，但也使企业面临地缘政治与合规成本上升的挑战[4] - 若美国科技股出现剧烈回调，其连锁反应可能通过全球供应链传导至新兴市场，加剧世界经济波动[4] 行业长期趋势与核心矛盾 - 美国科技股的高波动性是技术革命、资本逻辑与宏观环境多重因素叠加的结果[4] - 行业需要认识到AI技术渗透的长期趋势，也需警惕盈利兑现不及预期、债务风险上升与政策转向可能引发的阶段性回撤[4] - 在泡沫与创新的博弈中，如果AI投入能尽早带来真金白银，美国科技股可能延续涨势，否则对其高估值的考验会越来越严峻[4]

文章核心观点 摩根大通发布《2026年美国股市前瞻》报告，认为在人工智能驱动的K型分化经济中，投资者情绪整体建设性但需保持选择性 科技、工业和部分金融板块将受益于长期变革性趋势和资本投资，而必需消费品、住宅建筑商和部分能源股可能面临压力 报告强调应关注具备强大定价权、稳健资产负债表并能受益于数据中心扩张和基础设施投资等趋势的公司 [1] 主要投资主题与市场展望 - 2026年主要投资主题包括AI和数据中心扩张驱动的长期增长、基础设施建设和电气化的顺风，以及向高质量增长和运营韧性转变的趋势 [1] - 美国预计将继续成为全球增长引擎，得益于其经济韧性以及AI驱动的超级周期，该周期正推动创纪录的资本支出、快速的盈利扩张，以及市场在高质量增长和AI受益股方面前所未有的集中度 [2] - 对标普500指数前景持建设性看法，目标价2026年底7,500点，预计未来至少两年盈利增长高于趋势，达13%-15% 预计2026年每股收益为315美元，2027年为355美元，高于市场普遍预期的309美元和352美元 [5] - 若美联储因通胀改善进一步降息，标普500指数可能在2026年突破8000点 [5] 人工智能(AI)的影响与机遇 - 2026年对AI股票预计是又一个强劲年份，资本支出可能超过预期 “恐惧落伍”正推动企业和政府加速支出，以解决基础设施和算力供需失衡 [7] - AI的动能正明显从科技、公用事业向银行、医疗保健和物流等广泛的行业板块中扩散 [2] - 约60%的标普500指数成分股公司正在投资AI，其中50%提到了成本节约和效率提升 劳动密集型行业（如大型银行和制药公司）尚未在普遍盈利预测中反映AI驱动的成本节约效益 [7] - AI进一步推动两极分化的K型经济，“赢家通吃”局面持续 小摩的AI 30股票目前占标普500指数市值的44%（“美股七巨头”+博通占39%），高于2022年11月ChatGPT推出时的26%（当时“美股七巨头”+博通占23%），集中度水平已超过“漂亮50”时代的历史峰值 [8] 经济与盈利预测 - 美国商业周期在经历三年上升后正处于放缓阶段，但这并不预示周期结束的收缩 近期的疲软主要源于美国联邦政府停摆对GDP的预期冲击，但明年年初将有显著抵消因素 [9] - 实际增长指标大多仍处于扩张状态，消费者和企业的资产负债表相对健康 [9] - 预计劳动力市场的疲弱程度将促使美联储在2026年1月和5月各降息25个基点 [9] - 在AI长期顺风推动下，未来两年盈利增速将加速至高于趋势的13%-15%，相对于8%-9%的长期平均每股收益增长率 [10] - 预计2026年标普500指数营收增长7%（剔除AI部分为5%），利润率扩张35个基点将推动每股收益至315美元（同比增长15%） [10] - 股东回报在2025年预计同比增长8%至约1.8万亿美元（其中1.1万亿美元来自股票回购）后，预计2026年会略微放缓至约1.7万亿美元 [10] 板块与投资策略 - 科技、工业和部分金融板块预计将受到长期变革性趋势和资本投资的积极影响 [1] - 必需消费品、住宅建筑商和部分能源类股票可能因利润率压力、监管不确定性和周期性需求风险而面临阻碍 [1] - 投资者应关注那些具备强大定价权、长期增长驱动力、稳健资产负债表、并能受益于数据中心扩张和基础设施投资等变革性趋势的公司 [1] - 继续超配电信、媒体和科技、公用事业和国防板块 尽管对整个金融和医疗保健板块持中性看法，但银行和制药板块仍有进一步跑赢的潜力 [10] - 仍青睐高质量增长和动量因子，同时对低波动性因子保持战术性看好 [10] - 超越AI，动态的政策环境将推动股票主题间的分化 持续的中美竞争和美国供应链多元化，以及对AI/电气化的支持，应会惠及稀土和铀等全球战略资源 [11] 消费者与家庭财务状况 - 过去一年美国可支配收入增长了约1.3万亿美元至约26.3万亿美元（名义增长5.1%，实际增长2.3%） [4] - 家庭净资产在2025年第二季度末升至创纪录的176万亿美元（过去一年增加约10万亿美元，过去五年增加58万亿美元） [4] 按板块精选股票列表 摩根大通为2026年按板块精选了以下股票 [2]： - **科技**: Arista Networks (ANET.US), Bright Horizons Family Solutions (BFAM.US), 博通 (AVGO.US), Guidewire Software (GWRE.US), 科磊 (KLAC.US), LendingClub (LC.US), Palo Alto Networks (PANW.US), 赛富时 (CRM.US), 新思科技 (SNPS.US), TransUnion (TRU.US), Visa (V.US) - **医疗保健**: 爱美医疗 (FOLD.US), 波士顿科学 (BSX.US), CVS健康 (CVS.US), 礼来 (LLY.US), Revolution Medicines (RVMD.US), 赛默飞世尔 (TMO.US), Xenon制药 (XENE.US) - **金融/房地产/工业等**: 好事达 (ALL.US), 世邦魏理仕 (CBRE.US), 嘉信理财 (SCHW.US), 花旗 (C.US), Globe Life (GL.US), TPG RE Finance Trust (TRTX.US), 硅谷国家银行 (VLY.US), 戴文能源 (DVN.US), 安特吉 (ETR.US), 埃克森美孚 (XOM.US), GE Vernova (GEV.US), 斯伦贝谢 (SLB.US), 威廉姆斯 (WMB.US)

谷歌投资计划 - 公司宣布未来两年将在美国俄克拉何马州追加投资90亿美元用于扩建云计算和AI基础设施 [1][1] - 投资将支持在斯蒂尔沃特市建设新数据中心园区并扩建普赖尔现有设施 [1] - 该计划包含在2025年资本支出中部分资金来自未来项目 [4] 教育与人才培养 - 公司与俄克拉何马大学和俄克拉何马州立大学合作提供免费AI技能与就业培训 [4] - 计划包括为学生和教职员工提供谷歌职业证书和AI培训课程 [4] - 公司上周承诺向美国高校及非营利机构投入10亿美元用于AI教育与职业培训 [5] 行业竞争态势 - 母公司Alphabet将全年资本支出预算由750亿美元上调至850亿美元 [5] - 美国科技企业正以"军备竞赛"式速度扩建数据中心应对竞争压力 [5] - 竞争对手如OpenAI、Anthropic、亚马逊也在教育领域展开类似布局 [5] 地方经济影响 - 俄克拉何马州州长预计90亿美元投资将带动建筑、餐饮、保险等多个行业发展 [5] - 投资将创造大量施工岗位和长期存在的永久性岗位 [5] 行业政策背景 - 在"制造业回流"政策推动下美光、英伟达等公司加速AI基础设施建设 [6] - 苹果宣布未来四年拟在美国本土投入6000亿美元 [6]

投资回报与资产配置 - 基金5年年化回报率(以名义美元计算)由去年的4.4%升至6.1% [1] - 美国投资比重由上一年度的44%增至49% 亚太区由28%降至24% 欧洲、中东和非洲维持20% [1] - 股票投资比重由46%增至51% 固定投资由32%降至26% 资产投资由22%增至23% [1] 区域投资策略 - 增加美国投资占比 押注美国人工智能(AI) 包括Atlan和Ramp [1] - 投资重心从亚太地区转移 但该地区仍存在投资机会 过去一年已扩大日本的投资团队 [1] - 继续评估印度和中国的投资机会 作为基石投资者参与了近期在香港几家公司的首次公开招股(IPO) [1] 市场趋势与观点 - 当今世界周期性、结构性和根本性转变愈演愈烈 包括全球贸易体系碎片化、AI以及气候变迁持续等影响 [1] - 美国市场巨大 具创新能力 像AI这样的趋势对美国最有利 可以在美国投入更多资本 [1] - 今年可能是市场乃至历史的转折点 [1] 中国经济展望 - 中国转向加大刺激力度措施 在更具扩张性财政政策和宽松政策支撑下 经济增长有望加速 [2] - 房地产行业经历3年调整后正在触底 这提振投资者和家庭信心 [2] - 市场对中国科技和AI需求增长持乐观态度 有助经济朝向更有效率方向转型 [2]

AI与能源关系概述 - AI已成为21世纪最具影响力的技术之一，从学术追求转变为市值和风险投资达数万亿美元的产业，标普500指数中AI相关公司市值自2022年以来增长约12万亿美元[4] - AI与能源存在双向关系：AI依赖能源供应，同时可优化能源行业，典型AI数据中心耗电量相当于10万户家庭，最大数据中心耗电量达20倍[4] - 基准情景下数据中心排放从当前1.8亿吨增至2035年3亿吨，AI在能源优化方面潜力显著，如蛋白质结构测绘加速45000倍[4] 数据中心能源需求趋势 - 2024年数据中心占全球电力消耗1.5%（415 TWh），美国占比45%，中国25%，欧洲15%，自2017年以来年增长率12%[6] - 2030年数据中心电力需求将翻倍至945 TWh（略超日本总用电量），美国占增长最大份额，其数据中心用电将超过铝、钢铁等工业总和[7] - 基准情景预计2035年全球数据中心电力需求达1200 TWh，可再生能源满足增长量的50%，天然气贡献175 TWh，核能在中国、日本和美国扩展[8][9] AI优化能源部门应用 - AI已应用于石油和天然气行业优化勘探、生产及维护，可减少钻前不确定性并预测设备维护需求[12] - 在电力领域，AI可提升可再生能源预测精度，减少30-50%停电时间，释放175 GW输电容量无需新建线路[12] - 工业领域广泛采用AI可节约能源相当于墨西哥总消费量，欧洲公司占据工业自动化解决方案50%以上市场份额[12] AI推动能源创新 - AI加速科学发现周期，如生物医学领域蛋白质结构测绘效率提升45000倍，但能源初创企业仅2%股权流向AI相关公司[13][14] - AI可探索0.01%已实验的太阳能光伏材料，加速测试电池化学成分和碳捕获分子，需政策支持商业化阶段[14] 行业挑战与机遇 - 能源部门面临数据基础设施不足、技能缺口等障碍，AI相关技能普及度远低于其他行业[15] - 数据中心供应链依赖关键金属如镓（中国占全球供应99%），2030年需求或达当前供应量10%以上[16] - 新兴经济体可直接采用AI解决方案优化流程，但需克服电力可靠性问题，数据中心容量占比不足10%[17] 排放与气候影响 - 数据中心排放从1.8亿吨增至2035年3亿吨（基准情景），占能源部门总排放不足1.5%，但增速最快[18] - 现有AI应用广泛采用可减排相当于2035年能源相关排放量5%，但需警惕自动驾驶等反弹效应削弱收益[18]