编者按：财联社每天整理各大投行针对全球宏观、公司和产业、商品等各个纬度的最新研究观点，为投资者投资决策提供全方位的支持。

市场

杰富瑞警告：AI 热潮或引发美国 " 大规模资本损失 " 警惕信贷风险

杰富瑞全球股票策略主管 Chris Wood 在最新季度研报中警告，随着中国开源 AI 模型竞争力增强，以及美国科技巨头持续扩大资本开支，AI 热潮最终可能导致美国出现 " 大规模资本毁灭 "，其背后的信贷风险尤其值得警惕。

Wood 指出，中国 AI 模型不仅具有价格优势，技术水平也已逐步接近美国前沿模型。例如，Kimi K3 的性能估计达到 Anthropic Claude Fable 5 的 95%，但成本明显更低。

根据 OpenRouter 数据，截至 9 月 27 日当周，主要中国模型处理了 76.12 万亿个 Token，超过美国主要模型 14.2 万亿个 Token 的五倍。相比 4 月底的 4.37 万亿，中国模型使用量大幅增长。

Wood 认为，低成本开源模型的崛起正在加剧 AI 行业竞争，使大型语言模型未来能否实现盈利面临更大不确定性。

与此同时，美国科技巨头的 AI 投资正越来越依赖债务融资。包括甲骨文在内的五家超大规模云计算企业，今年以来累计发行 2290 亿美元债券，远超 2025 年全年的 1080 亿美元。

截至 2026 年第二季度末，微软、Alphabet、亚马逊和甲骨文的剩余履约义务（RPO）合计达到 2.34 万亿美元，四个季度内增长 186%。其中，约一半的合同积压额来自尚未盈利的 OpenAI 和 Anthropic。

Wood 认为，这意味着云计算巨头实际上向高度集中的亏损客户提供了类似无担保贷款的信用支持，而自身同样依赖借款购买芯片的新兴云计算企业风险更高。他将这一模式与 2008 年房地产信贷危机相类比。

财务方面，四大云计算巨头季度自由现金流已从 2025 年第四季度的 600 亿美元降至 2026 年第二季度的 70 亿美元，预计第三季度进一步转为负 130 亿美元。与此同时，市场预计其 2027 年资本开支将达到 9930 亿美元。

Wood 还指出，截至今年第二季度的过去四个季度，四大巨头年化盈利同比增加 2220 亿美元，而同期包含投资未实现收益的其他营业外收入增加 2240 亿美元，暗示部分盈利增长可能受到财务因素推动。

他认为，AI 资本开支周期最可能在市场不再愿意为相关投资提供融资时结束。因此，投资者应密切关注 AI 相关企业的信用利差及数据中心资产证券化市场。

投资策略方面，Wood 仍倾向持有受益于资本开支的芯片制造商，而非超大规模云计算企业本身。

大宗商品

北欧斯安银行：特朗普推动恢复俄罗斯柴油出口 俄炼厂受损成主要障碍

瑞典北欧斯安银行（SEB）10 月 12 日发布研报指出，随着中东局势再度升级，国际油价重新上涨，而俄罗斯炼油设施持续遭袭进一步加剧全球柴油供应紧张。该行认为，特朗普试图通过推动俄罗斯恢复柴油出口缓解美国燃料价格压力，但这一计划面临明显障碍。

上周布伦特原油在 97.06 至 105.92 美元 / 桶之间波动，周五收于 104.72 美元，12 月期货合约全周上涨 2.47 美元。此前波斯湾石油出口已基本恢复正常，推动全球海上石油库存增加，压低 11 月和 12 月油价，但伊朗和胡塞武装的新一轮袭击再次打破市场平静。

柴油市场仍高度紧张。周一 ICE 柴油期货一度下跌 3.8%，至 1427 美元 / 吨，约合 191 美元 / 桶。

SEB 指出，乌克兰持续袭击俄罗斯炼油设施，导致该国约 45% 的炼油产能无法运行，国内汽油供应不足，柴油、航空煤油等成品油也缺乏出口余量。2022 年俄乌冲突爆发前，俄罗斯柴油类产品出口量约为 130 万至 140 万桶 / 日，其中相当一部分流向欧洲。俄罗斯今年 7 月已实施柴油出口限制，并计划延长至 2027 年初。

该行认为，俄罗斯若要持续恢复柴油出口，必须先减少炼厂遭袭风险，完成设施修复并提高开工率。特朗普正向乌克兰施压，要求其停止袭击俄罗斯炼油设施，否则可能停止经欧洲向乌克兰间接供应美国武器及提供情报支持。

不过，SEB 认为，只要俄罗斯继续发动袭击，乌克兰就缺乏长期停止打击俄能源设施的动力。即使在美国压力下暂时减少袭击，这种状态也可能仅维持约三周，直至美国中期选举结束。因此，通过恢复俄罗斯柴油出口缓解全球供应紧张的可持续性仍存疑。

产业

德银：2030 年或迎来超级智能时代 但 AI 投资回报并不依赖 AGI 实现

德意志银行研究所 10 月 12 日发布研报指出，随着人工智能（AI）能力加速提升，模型规模扩张与 " 递归自我改进 "（RSI）相结合，可能在 2030 年前催生超越人类专家的超级智能。不过，这一前景并非确定性预测，即使未能实现通用人工智能（AGI），AI 产业仍可能创造可观经济回报。

AI 能力提升与成本下降正在同步加速。过去三年，同等性能 AI 的价格几乎每季度减半，一年下降约 13 倍。METR 数据显示，领先模型目前可在 50% 成功率下独立完成相当于人类专家 16 小时工作量的软件任务，而 2023 年 GPT-4 仅为 4 分钟。

德银认为，实现超级智能需要模型规模扩张与 RSI 形成正反馈，但规模定律能否持续有效仍存争议。AI 自主研发还受到实验周期、结果验证和芯片制造速度制约，技术能力提升不一定意味着生产力同步跃升。

算力需求构成另一项挑战。德银测算，假设训练 AGI 级模型需要 10^30 FLOPs 算力，采用当前英伟达 Vera Rubin 芯片，在四个月内完成训练需要约 780 万颗芯片、26GW 电力，硬件成本约 9000 亿美元。若技术进步和成本下降趋势延续，到 2030 年相关计算及电力硬件成本可能降至 2000 亿美元，单次训练费用约 200 亿美元。

目前，Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文 2026 年资本开支预计合计接近 8000 亿美元，2030 年前后年支出可能超过 1 万亿美元。但电网接入、设备交付和融资仍是瓶颈，部分变压器交付周期长达三年。随着资本开支超过经营现金流，云巨头正逐步增加债务融资。

数据同样存在约束。高质量公开文本资源可能在 2026 至 2032 年间耗尽，合成数据虽缓解短缺，但 AI 生成结果的可靠性验证正成为新的稀缺资源。

投资方面，德银认为，若超级智能普及，认知劳动成本将大幅下降，企业可能加速分化为技术采用者和落后者。专有数据、监管牌照、客户关系及实物资产将更具价值，传统分散投资和逢低买入策略也可能失效。

不过，德银强调，AI 投资的基准情景无需依赖超级智能。企业采用 AI 工具的速度约为互联网、移动通信和云计算浪潮的三倍。中国以外 AI 产业收入预计从 2022 年不足 10 亿美元增长至 2026 年超过 2000 亿美元。即使 AGI 未能如期实现，AI 应用普及、企业效率提升和新商业模式仍有望支撑长期增长。

富兰克林邓普顿：摩尔定律放缓难阻 AI 进步 五大技术方向驱动算力增长

富兰克林邓普顿 10 月发布报告指出，尽管摩尔定律逐渐放缓，AI 算力提升并未停滞，驱动力正从单颗芯片升级转向系统级优化。过去 60 余年，摩尔定律推动计算能力约每两年翻倍，经过近 39 轮翻倍，领先芯片晶体管数量已超过 2000 亿个。

该机构认为，算力规模仍是 AI 能力持续提升的核心。长期来看，最成功的 AI 技术往往是能够利用更多算力和数据的方法。未来，通过整合处理器、内存、封装、网络及电力系统，数千颗处理器可协同组成大型 "AI 工厂 "。

报告列出推动下一轮算力增长的五大技术方向：内存、先进封装、网络、电力和张量计算。

内存方面，HBM 技术推动数据传输能力在十年内提高约 10 倍，未来将依赖更高堆叠及混合键合；封装方面，CoWoS、3D 集成和玻璃基板可缩短芯片间距离，提高传输效率。

网络互连性能由 AI 普及前每三至四年翻倍，加快至目前约两年翻倍，光互连技术将进一步推动升级。电力方面，800V 直流架构、液冷、现场发电及小型模块化核反应堆有望缓解供电约束。张量计算性能自 2017 年以来年均提升约 50%，未来仍可通过低精度计算和更高晶体管密度持续改善。

富兰克林邓普顿认为，AI 正成为类似半导体的通用技术，有望推动第四次工业革命。随着算力持续进步，创新和投资机会将从 AI 基础设施扩展至机器人、基因组学、清洁能源和区块链等领域。

瑞银：具身智能市场 2035 年或达 4020 亿美元 新增英伟达、微软等优选股

瑞银 10 月 12 日发布最新研报指出，随着人工智能技术快速进步，具身智能正推动人形机器人、自动驾驶及工业自动化进入新一轮增长周期。人口老龄化、劳动力短缺及制造业回流带来的成本压力，将进一步加速自动化技术普及。

瑞银保守估计，未来十年全球人形机器人及自动化相关潜在市场规模将达到 4020 亿美元，年复合增长率约 11%。其中，到 2035 年，人形机器人市场预计达到 400 亿美元，高级驾驶辅助系统（含完全自动驾驶）880 亿美元，无人驾驶出租车 400 亿美元，工业自动化硬件约 1000 亿美元。农业科技、机器人手术、电动垂直起降航空器及智能眼镜等领域合计约 1340 亿美元，年复合增速预计达 23%。

技术方面，瑞银指出，AI 能力约每七个月翻倍，显著快于传统计算能力的提升速度。视觉—语言—动作（VLA）模型能够将感知信息和自然语言指令直接转化为机器动作，有望加快机器人及自动驾驶系统商业化。

投资策略上，瑞银建议广泛配置具身智能产业链，将其作为传统 AI 投资之外的补充性收益来源，重点关注机器人整机、工业自动化、半导体、云计算、电池及专业应用等领域。

此次优选股名单新增英伟达、微软和 Alphabet，配置权重分别为 6%、4% 和 2%。瑞银看好英伟达在 AI 芯片和机器人计算领域的优势，以及微软、Alphabet 受益于机器人相关云计算需求增长的潜力。

与此同时，瑞银剔除爱科集团（AGCO）、比亚迪和百度。爱科因技术合作商业化进展可能慢于预期被移除；比亚迪面临地缘政治导致的出口不确定性及存储芯片成本压力；百度则缺乏近期股价催化剂。

权重调整方面，亚马逊上调 1 个百分点至 4%，阿里巴巴下调 3 个百分点至 2%，贝莱德下调 2 个百分点至 3%。

其他优选股包括 ABB、西门子、施耐德电气、基恩士、安川电机、宁德时代、迪尔及直觉外科。瑞银认为，具身智能投资机会将覆盖硬件、软件和应用端，但技术商业化进度、竞争及宏观经济环境仍是主要风险。

法国外贸银行：全球 AI 电力需求激增 中国电力设备制造商有望成为主要赢家

法国外贸银行（Natixis）10 月 12 日发布研报指出，全球 AI 竞赛正推动数据中心资本开支快速增长，电力供应成为制约 AI 基础设施扩张的重要瓶颈。凭借不断增强的出口竞争力，中国电力设备制造商有望成为这一轮全球投资热潮的主要受益者。

国际能源署预计，全球数据中心用电量将从 2024 年的 415 太瓦时（TWh）增至 2030 年的 945 太瓦时，增长超过一倍。其中，美国新增需求约 240TWh，中国新增 175TWh，两国合计贡献全球增量的 80% 以上。同期欧洲和日本的数据中心用电需求预计分别增长 70% 和 80%。

然而，电力供应扩张难以跟上需求增长。除中国外，美国、欧洲和日本的发电能力过去多年增长有限。假设发电能力建设不加速，到 2030 年，新增数据中心用电需求可能分别占美国、欧洲和日本预计新增电力供应的 48%、28% 和 66%，中国则仅为 5%。

法国外贸银行警告，数据中心可能挤占其他行业的电力资源，推高能源价格，并加剧通胀压力。因此，主要经济体不仅需要增加芯片和服务器投资，还必须加大供电系统及电网基础设施建设力度。

中国电力设备企业正迎来新的增长机遇。2017 年至 2025 年，中国占全球电力设备出口的份额从 22% 升至 33%，2021 年以来增长明显加快。报告认为，国内价格持续低迷增强了中国制造商的出口竞争力。

出口增长也正在改善企业盈利。2024 年至 2025 年，中国电力设备制造商海外收入占比快速上升，海外业务利润率明显高于国内。随着全球需求继续增长，海外收入有望进一步扩大。

报告指出，部分中国电力设备企业的投入资本回报率已开始改善，并推动资本开支重新增长。全球 AI 电力需求扩张有望帮助中国部分工业企业摆脱国内需求疲软和价格低迷的困境。

公司

高盛：高带宽闪存有望破解 AI" 内存墙 " 潜在市场规模最高 1500 亿美元

高盛 10 月 12 日发布研报指出，随着 AI 推理需求快速增长，存储容量不足正成为制约算力效率的重要瓶颈。高带宽闪存（HBF）等新型 NAND 技术有望缓解这一 " 内存墙 " 问题，并显著降低 AI 基础设施成本。该行预计，在 GPU 采用率达到 15% 至 50% 的情况下，HBF 潜在市场规模可达 400 亿至 1500 亿美元。

研报指出，AI 模型上下文窗口正从约 150 万 Token 向 1000 万以上扩展，推理任务对存储容量的需求激增。传统 HBM 虽然具有带宽优势，但容量有限，迫使云厂商增加 GPU 数量以扩充内存，导致算力利用率偏低。

HBF 通过堆叠高密度 NAND 闪存，可实现单堆栈 512GB 容量，远高于 HBM 的 16 至 32GB，同时提供最高约 3TB/s 的顺序读取带宽，接近 HBM 水平。

高盛测算，在 HBM 与 HBF 混合架构下，单颗 GPU 可增加约 4TB 存储容量。对于 100 万 Token 上下文任务，采用 HBF 可将单位推理吞吐成本降低约 33%，同时提高 GPU 利用率。部分场景下，4 颗配备 HBF 的 GPU 即可实现 8 颗传统 GPU 的推理吞吐量，整体能效最高提升约 2.7 倍，有望为云厂商节省数千亿美元资本开支。

市场规模方面，在乐观情景下，HBF 到 2028 年底可覆盖 50% 的 GPU，占全球 NAND 位元出货量约 4%，但因制造工艺占用更多晶圆面积，可能消耗约 9% 的全球 NAND 晶圆产能，从而延长存储行业供需紧张周期。

不过，HBF 仍面临读写延迟、耐久性、功耗及散热等挑战，商业化进程存在不确定性。铠侠的 XL-Flash 和三星的 zNAND-O 也在探索类似技术路线。

投资方面，高盛看好闪迪和 SK 海力士的 HBF 技术领先优势，维持两家公司 " 买入 " 评级；三星电子同样有望受益。相比之下，美光因业务重心偏向 DRAM 和 HBM，直接受益程度较低，维持 " 中性 " 评级。高盛同时指出，HBF 若减少同等推理任务所需 GPU 数量，可能对部分 AI 加速器厂商形成压力。

摩根大通上调渤健目标价至 300 美元：多项临床试验或成股价催化剂

摩根大通在最新研报中将生物技术公司渤健（Biogen）的评级从 " 中性 " 上调至 " 增持 "，并将目标价从 210 美元大幅上调至 300 美元。该行认为，随着多款在研药物即将公布关键临床试验数据，公司长期增长前景正在改善。

摩根大通分析师 Chris Schott 指出，渤健未来将迎来一系列重要催化剂，包括 felzartamab、litifilimab 的临床试验结果，以及礼来 TRAILBLAZER-ALZ-3 试验对渤健阿尔茨海默病药物 Leqembi 的潜在参考意义。

其中，felzartamab 是摩根大通最为看好的在研药物。该药物主要针对罕见肾脏疾病，预计 2027 年上半年公布三期临床试验数据。

Schott 认为，felzartamab 是渤健研发管线中最重要的商业机会，仅首个适应症对应的潜在市场规模就超过 20 亿美元，实际机会可能更大，有望超出华尔街目前的销售预测。

他进一步指出，如果 felzartamab 获得批准，预计能够较快实现销售增长。一方面，移植患者通常接受密切医疗监测，有助于识别符合治疗条件的患者；另一方面，渤健收购 Apellis 后已经拥有经验丰富的肾脏病领域销售团队。

另一项值得关注的资产是 litifilimab。该药物正在接受针对皮肤型红斑狼疮（CLE）的临床试验，目前市场尚无获批治疗该疾病的药物，因此具有较大的潜在商业价值。评估其疗效的两项三期临床试验数据预计将于 2026 年第四季度公布。

摩根大通还将礼来 TRAILBLAZER-ALZ-3 试验结果视为 2027 年的重要观察点，认为相关数据可能为评估 Leqembi 的市场前景提供参考。