美銀Michael Hartnett團隊認為，川普"可負擔性"政治推動資金從"華爾街精英階層"轉向"主街普通民眾"：小盤價值股崛起，科技巨頭承壓；AI敘事從"驚嘆"轉向"致貧"，相關債務激增；日元與日股相關性轉正預示長期牛市，但需警惕日元急升引發全球去槓桿。新興市場和小盤股有望領跑新時代。2026年開年全球市場正在經歷一場範式轉變。追風交易台消息，2月12日，美銀證券Michael Hartnett的研究團隊發表研報指出，錢正在離開過去幾年的明星資產。年初至今，黃金漲了13.4%，石油漲了9.5%，國際股票漲了8.7%。美股跌了0.2%，比特幣暴跌25%。這背後的核心因素在於"可負擔性"政治。川普政府正激進轉向討好“主街”（普通民眾）而非“華爾街”（精英階層）的政策。美銀強調這意味著三大關鍵變化：第一，美國大盤成長股向小盤價值股的歷史性輪動已經開啟；第二，AI敘事正從"AI驚嘆"轉向"AI致貧"，科技股面臨壓力；第三，日元與日股的相關性自2005年以來首次轉正，這是結構性牛市的特徵。但需警惕日元升值過快（跌破145）引發全球去槓桿。“可負擔性”政治下，“主街”資產崛起當前市場的總開關是政治對“可負擔性”問題的回應。報告指出，川普在中期選舉壓力下，政策已轉向解決民生負擔，這引發了一場從“華爾街”到“主街”的資產大輪動。贏家是“主街”通膨繁榮資產。自去年10月底以來，受益於全球製造業復甦和通膨邏輯的資產表現突出。白銀（+56%）、韓國KOSPI指數（+34%）、巴西股市（+30%）、材料（+25%）、能源（+20%）、美國區域性銀行（+19%）。（韓國股票4周資金流入創紀錄）輸家是“華爾街”財富泡沫資產。與此相對，此前備受追捧的科技巨頭和投機性資產遭遇拋售。“七巨頭”股票（-8%）、比特幣（-41%），以及受AI衝擊的軟體類股（-30%）。這場輪動的本質，是市場在定價一個政策重心從金融服務轉向實體製造、從資本利得轉向民生成本的時代。報告認為，只有出現重大政策或盈利事件，如銀行股崩盤引發信貸利差飆升、AI巨頭削減資本支出、關稅變動等，才可能逆轉這一趨勢。AI敘事的變化，從“驚嘆”到“致貧”市場對人工智慧的態度正在發生轉變，從盲目追捧（AI-awe）轉向審視其成本與破壞（AI-poor）。研報資料顯示，當前AI軍備競賽代價高昂。過去5個月，AI超大規模公司的債務發行額高達1700億美元，而2020-2024年平均每年僅300億美元。其公司債券利差也在上升，融資環境正在收緊。（美國大型企業債券利差）2025年第一季度，印度科技類股(INFO、TCS)成為首個被AI顛覆的行業，且股價至今未有起色。本周AI顛覆的影響擴散至保險經紀、財富顧問、房地產服務和物流等行業。報告認為，在當前“AI致貧”敘事下，需要重大的盈利或政策事件才能觸發市場情緒和資金流向再次反轉，例如某個AI超大規模公司宣佈削減資本支出。短期來看，可能屆時將加劇市場對AI產業鏈資本開支放緩、增長預期下修的擔憂，可能導致相關股票（尤其是硬體、半導體、軟體等）遭遇更劇烈的拋售。然而，從市場周期角度看，這種標誌性事件往往發生在一種趨勢的“極致”或“共識”階段。當最激進的投入者開始轉向收縮，可能意味著行業從“無限投入的軍備競賽”階段，轉向“追求盈利和效率”的新階段。日元是全球流動性的關鍵日元的走勢，已成為影響全球資產定價的關鍵變數。美銀強調，日元與日經指數的價格相關性在2005年以來首次轉為正值，這是一個極為重要的技術訊號。（日本東證股指與日元的相關性轉正）歷史經驗表明，當一個國家的貨幣和股市同時上漲時，往往預示著長期牛市的到來，比如日本1982-1990年、德國1985-1995年、中國2000-2008年均是如此。但研報補充道，日元的短期快速走強，會加劇加密貨幣、白銀、私募股權、軟體、能源等資產的拋售壓力。更重要的是，報告警告，絕不能出現日元無序飆升（例如美元兌日元跌破145）。因為日元急速升值歷來與全球去槓桿處理程序同步，將衝擊全球金融市場的流動性。因此，美國政府也不太可能允許30年期國債收益率突破5%，這也解釋了為何長期美債仍是2026年最佳風險避險工具。大輪動時代來臨當前，美銀的“牛熊指標”讀數為9.4，仍處於觸發“賣出”訊號的警戒區域（閾值>8）。該指標是一個反向情緒指標，數值越高，代表市場整體情緒越狂熱、倉位越擁擠，短期回呼風險也就越大。投資者需重點關注2月17日發佈的基金經理調查資料：現金水平或從歷史低點3.2%大幅躍升至3.8%以上，債券配置從淨低配35%回升，科技股從淨超配17%轉為中性，消費必需品從淨低配30%縮小。報告回顧了過去半個世紀的五次“偉大輪動”，均由重大政治、地緣或金融事件觸發。如1971年布列敦森林體系解體、1980年沃爾克抗通膨、2009年全球金融危機後的QE，每一輪都徹底改變了資產領導的格局。報告認為，我們正站在新一輪偉大輪動的起點，下一個時代的領跑者將是新興市場和小盤股：小盤價值股跑贏大盤成長股：邏輯是民粹主義崛起、製造業回流、以及AI軍備競賽的高成本不利於大型科技巨頭。（美國大盤成長股與美國小盤價值股的相對價格）美國政府若計畫將30年期國債收益率上限控制在5%，這將是小盤價值股相對於大盤成長股的重大轉折點。美國市場轉向新興市場：世界新秩序需要新的牛市。美元獨強時代可能逆轉，“除了美元什麼都買”的交易或將興起。特別是全球前四大經濟體中的中國和印度，目前在全球資產配置中仍嚴重低配。（新興市場股票與美國股票價格相對水平，以美元計價）中國銀行股悄然升至8年新高，可能預示著中國資產（銀行、房地產、消費）將結束通縮，迎來從債券到股票的“偉大輪動”。 (invest wallstreet)

AI敘事分化最近北美大廠的財報又陸續出來了，亞馬遜、Google、Meta 和微軟計畫在 2026 年投入約 6600 億美元的資本支出。但這次，市場對大廠們激進的資本開支和前段時間甲骨文的RPO的反應，跟去年完全不同了，只畫大餅已經不再被認可了。現在市場對AI價值的評判標準已從技術先進性或使用者規模轉向對收入結構、盈利能力及現金流的實際貢獻。AI不再是統一估值加分項，市場開始區分“已兌現收益”與“投入期遠景”，定價差異更多反映企業所處商業化階段。能夠率先證明AI投入轉化為可持續盈利的公司更易獲得市場認可，ROI與自由現金流成為關鍵定價指標。隨著AI需求擴張，市場對玩家的定價差異將聚焦於商業化階段，而非長期價值分歧。SemiAnalysis又是連著兩天出了兩篇文章，內容都比較長，我們還是只講裡面的主要觀點。AI 智能體發展的核心轉折點1、Claude Code 是 AI 智能體發展的核心轉折點這並非單純因其實現了 AI 寫程式碼的功能升級，而是它完成了從 AI 模型被動響應 到 AI 智能體主動執行的範式突破，徹底重構了人機互動的底層邏輯，同時成為 AI 從單一工具向通用協作體進化的標誌性產物，其轉折點意義體現在技術形態、能力邊界、行業落地、發展方向四個核心維度，是對過往 AI 工具的全面超越，也為 AI 智能體的未來發展奠定了核心範式。Claude Code 引領的 AI 智能體變革，已永久性重構智能工作的行業格局，這場變革會對幾乎所有智能工作領域的傳統在位企業形成強烈衝擊。AI 智能體的普及讓軟體開發、資訊處理的邊際成本趨於零，能直接替代傳統軟體的核心功能，瓦解了 SaaS 等傳統軟體的護城河，顛覆了按席位計費的傳統軟體商業模式，那些依靠售賣軟體產品、依託人工操作的軟體公司，不會因 AI 發展獲得更多市場需求，反而會因智能體的替代效應失去原有市場，就像網際網路廣播並未讓傳統廣播行業通過賣更多廣播相關產品獲益，反而徹底改變了音訊傳播的業態，傳統軟體行業也無法再以原有方式在 AI 變革中獲利，其既有的商業邏輯和市場空間已被 AI 智能體徹底重構。2、過長的上下文窗口會導致邏輯連貫性下降這是 Anthropic 經多場景實測得出的核心技術結論，也是當前 AI 智能體發展的關鍵瓶頸，這個問題具有跨模型、跨任務的普適性，無論衡量推理 Token 數量、智能體動作次數還是最佳化器步驟，模型的推理和動作時間越長，邏輯連貫性就越差，且在多步驟、跨上下文的長程任務中，這一現象會被持續放大，而短步驟簡單任務中則無明顯影響。其核心成因源於兩方面，一是模型單步驟推理的微小誤差會在長鏈條中不斷復合、放大，如同傳話遊戲最終偏離初始目標；二是部分模型單純擴大窗口卻未最佳化 Token 效率，海量冗餘 Token 形成的噪聲掩蓋了有效訊號，讓模型難以聚焦核心資訊，出現記漏關鍵條件、重複無效推理等問題，典型如 OpenAI GPT-5.2 High，雖有更大上下文窗口，但完成任務的 Token 消耗量遠高於 Anthropic Opus 4.5，長程任務連貫性表現更差。儘管 ChatGPT 擁有大得多的上下文窗口，但“任務-Token”效率曲線卻揭示了不同的情況。為了刷榜而 最佳化的 ChatGPT 可能在評估中得分更高，但完成任務所需的 Token 數量卻高出一個 數量級，這實際上毀掉了任何長程規劃的可能性。3、微軟陷入核心業務衝突的致命困境微軟兩大核心業務 Azure 雲服務與 Office 365 生產力軟體的戰略訴求完全對立、相互牽制。Azure 作為全球頭部 AI 雲服務商，是 OpenAI、Anthropic 等 AI 企業的核心算力供應商，其營收增長是微軟的未來價值核心，但這些合作方的 AI 智能體產品，正精準顛覆 Office 365 的商業根基 —— 智能體瓦解了 SaaS 軟體的資料鎖定、工作流繫結等護城河，替代了 Office 的核心功能，衝擊著按席位計費的模式，而 Office 365 仍是微軟當下的主要現金流來源。微軟陷入 “左右互搏”：全力發展 Azure，就是為顛覆自身核心業務的 “對手” 提供算力支援，加速 Office 365 的衰落；加大投入保護 Office 365，推進 Copilot 產品，又會分散 Azure 的算力和戰略精力，錯失雲服務增長機遇。雪上加霜的是，微軟的 Copilot 產品雖有一年先發優勢，卻在落地中幾乎無進展，第三方的 Claude for Excel 還實現了其本應具備的功能，產品競爭力持續下滑；同時其核心 AI 合作夥伴 OpenAI 也正被 Anthropic 顛覆，進一步加劇了微軟的被動。微軟不得不持續加大 AI 投入，否則 Office 365 的價值將大幅縮水，而 CEO 親自接手 AI 產品管理，也足以見得這場業務衝突的解決與否，關乎公司的整體發展命運。四十年一遇的超級儲存周期1、儲存行業周期性儲存行業的周期性，核心源於供需響應的嚴重時間錯配，並由行業自身產業特性持續放大。供給端，儲存晶片製造屬於超高資本密集型領域，先進晶圓廠建設需數十億美元投入，且從建廠、偵錯到量產要歷經數年周期，供給彈性極低，無法隨市場需求快速調整；即便需求走弱，因晶圓廠前期投入為沉沒成本，只要售價覆蓋現金營運成本，廠商就會持續生產，這會在下行期進一步加劇市場過剩。需求端則受宏觀經濟、終端產品周期、新計算平台落地等因素影響，呈現出高度波動性，需求可隨技術趨勢爆發式增長，也可因經濟下行快速萎縮。此外，製程節點遷移不會因需求疲軟停滯，新製程帶來的位元產出提升，會在市場下行期進一步增加供給、加重價格下跌壓力；而行業過往資本紀律性不足，漲價周期中廠商扎堆擴產，待產能集中釋放時，市場往往已從短缺轉向過剩，最終形成 “短缺 - 漲價 - 擴產 - 過剩 - 降價” 的循環周期。即使是規模最⼤的儲存超級周期也不會⽆限期持續，SA認為本輪周期也不例外。本輪周期的規模可能更⼤，持續時間也可能⽐以往周期更⻓。在SA看來，這⼀超級周期可以延伸⾄2027 年，⽽到 2027 年底⾄ 2028 年，市場環境將變得更具挑戰性和波動性。2、當前 AI 驅動超級周期本輪由 AI 算力驅動的儲存超級周期為行業四十年一遇，核心特徵是規模大、周期長，且呈現 HBM 與通用 DRAM 雙短缺的供需失衡，這是需求端結構性爆發與供給端多重約束共同作用的結果。從資料來看，2026-2027 年 DRAM 整體供給缺口維持 7%，HBM 短缺缺口將從 2025 年 5% 擴大至 2027 年 9%，形成雙短缺困境。需求端，AI 成為核心增長引擎，AI 伺服器對 HBM 需求激增，三大廠商 2023-2025 年 HBM 晶圓產能提升 2.7 倍，2027 年 HBM 將佔其超 1/3 DRAM 晶圓產能；但 HBM 產能擴張不僅擠壓通用 DRAM 產能，其單位晶圓位元產出僅為通用 DRAM 的 1/3（HBM4 階段將達 1/4），進一步加劇通用 DRAM 短缺。供給端則面臨三重硬性約束：疫情後資本開支謹慎導致潔淨室產能不足，2026 年行業增量產能僅集中在 3 家工廠且多數投向 HBM；新產線落地滯後，核心產線均要 2027 年才能實現晶圓產出；先進製程遷移存在短期摩擦，良率爬坡導致產能暫時波動，無法快速形成有效供給。3、製程遷移與資本開支雙輪驅動面對供需失衡，頭部廠商核心通過加速先進製程遷移和大幅提升資本開支提升位元產出，緩解供給缺口。製程遷移上，三大廠商將 1b、1c 作為核心方向，2025 末 - 2027 末其合計產能將提升 80%，2026 年末三家廠商 1c 製程產能佔比均接近 30%，該製程能顯著提升單位晶圓位元產出，也是為 2027 年 HBM4E 量產做準備；但製程遷移存在短期執行摩擦，新產線偵錯、良率爬坡會導致產能暫時下降。資本開支上，2026 年三星、SK 海力士、美光的 DRAM 晶圓廠裝置資本開支分別提升 26%、34%、20%，資金核心用於 HBM 產能擴張、1b/1c 製程的 EUV 層數提升、2027 年新產線建設，其中 EUV 裝置需求激增，成為上游裝置行業核心增長亮點。4、價格暴漲與競爭分化並存本輪供需失衡引發 DRAM 價格歷史級暴漲，同時行業價格分化、技術主導的競爭格局凸顯，頭部廠商盈利表現差異顯著。通用 DRAM 領域，2026 年一季度 DDR5、LPDDR5 合約價環比分別漲 70%、35%，同比漲幅達 638%、369%，且預計 2025 年四季度 - 2026 年四季度價格或將再翻倍。HBM 領域，HBM3E 12-Hi 因供給短缺，2026 年價格從預期下跌 15-20% 調整為持平，三星還有望實現 10-15% 漲幅；HBM4 競爭由韓系廠商主導，三星、SK 海力士樣品引腳速度達 10Gbps，美光顯著落後，在 NVIDIA Rubin 平台初期供應中，SK 海力士佔 60%、三星佔 30%，美光無份額。盈利端，三星因通用 DRAM 佔比更高受益最顯著，SK 海力士憑藉 HBM 技術優勢佔據高端市場，美光受 HBM4 技術短板影響，受益程度弱於前兩者。5、產業鏈傳導：上游紅利與下游壓力兩極分化儲存行業的超級周期沿產業鏈快速傳導，形成上游裝置 / 材料商顯著受益，下游終端 OEM 廠商承壓的兩極格局。上游環節，晶圓廠裝置、材料商承接廠商大幅資本開支訂單，EUV 裝置廠商及 HBM 製造專用材料、裝置商需求激增，行業資本開支增長趨勢從邏輯晶片延伸至儲存領域，利多整個上游裝置產業鏈。下游環節，記憶體價格暴漲推高終端產品 BOM 成本，頭部廠商如蘋果憑藉採購優勢僅面臨 15% 左右漲幅，但仍無法完全轉嫁成本，毛利率受拖累；中小 OEM 廠商尤其是國內手機廠商缺乏定價權，只能通過中低端機型降配、漲價緩解壓力，2026 年手機、PC 出貨量面臨下調預期。PC 行業還遭遇記憶體 + 處理器雙漲價，進一步推高產品價格，降低需求彈性；AI 伺服器領域也受記憶體漲價影響，TCO 上升給雲廠商和 ODM 帶來成本挑戰，不過伺服器 DRAM 需求高增，足以抵消消費級 DRAM 的需求疲軟。6、未來演變：超級周期持續至 2027，行業或迎長期變革本輪 AI 驅動的超級周期預計持續至 2027 年，2027 年末 - 2028 年市場逐步從短缺向平衡過渡，行業還可能迎來商業模式的長期變革。短期（2026-2027 年），行業產能加速落地，新產線投產時間表提前，潔淨室產能約束逐步緩解，但核心產線 2027 年才實現實質性產出，因此短缺格局仍將維持，DRAM 價格高位運行；同時 1b、1c 製程將大規模遷移，成為提升位元產出的核心手段。中期（2027 年末 - 2028 年），新產線集中釋放、製程遷移完成，行業供給缺口逐步縮小，價格進入平穩階段；但 HBM 仍為廠商戰略重心，產能分配優先傾斜 HBM，其與通用 DRAM 的產能矛盾將持續存在。長期來看，本輪短缺或推動行業商業模式變革，儲存廠商有望與雲廠商簽訂長期供貨合約，弱化行業固有周期性；同時伺服器 DRAM（含 HBM）在整體需求中的佔比將持續提升，2027 年 HBM 需求佔比超 10%，伺服器 DRAM 整體佔比約 40%，成為行業需求核心支柱，行業需求結構實現根本性最佳化；此外，廠商的產能擴張和技術升級將持續推高上游裝置需求，上游裝置商將長期受益。 (傅里葉的貓)

由於推薦機制，大家可以將公眾號設定為星標，以保證後續文章更新可以及時收到通知。2026 年 1 月 20 日，在 2026 達沃斯世界經濟論壇上，一場名為“AI 與人類的真實對話”（An Honest Conversation on AI and Humanity）的討論引發了全球關注。歷史學家尤瓦爾・赫拉利在牛津大學副校長艾琳・特雷西的主持下，向在場的全球領袖發出了關於人類文明存續的嚴峻警示。與會場中瀰漫的技術樂觀主義不同，赫拉利直擊問題的核心：我們必須摒棄 “AI 只是工具” 的陳舊觀念，正視其作為 “智能體” 的全新屬性。他警告稱，AI 不再是被動等待指令的“錘子”，而是已經掌握了創造與決策能力的新物種。這場對話不僅是對技術的審視，更是對人類作為文明唯一主導者地位的深刻反思。三大危險特質：從工具到智能體1. 智能體的能動性AI 已從被動工具進化為具有自主能動性（Agency）的主體。赫拉利以 “刀” 為喻：傳統工具如刀，切沙拉還是殺人全憑人類決定；但 AI 是 “一把能自主決定切沙拉還是行兇的刀”。它能自主學習、進化並做出獨立決策，這意味著人類首次面臨一種不可完全預測的非人智能。2. 超越性的創造力AI 不再侷限於對既有資訊的整合，而是具備了創造新事物的能力。它可以發明新工具、創作新程式碼、甚至生成全新的語言概念。赫拉利提到，AI 甚至自創詞彙（如稱人類為 “觀察者”）來描述其眼中的世界，這種創造力標誌著它已具備建構獨立文化符號的潛力。3. 語言與敘事操縱AI 通過掌握人類協作的基石——語言，獲得了前所未有的操縱力。它能編織比人類更動人的情詩或更精妙的謊言，進而接管社會敘事。赫拉利警告，AI 可能通過建立情感連接（如 “AI 伴侶”）或製造輿論，潛移默化地重塑人類的思維方式與社會共識。語言與制度：AI 接管的可能赫拉利的警示進一步延伸至人類文明的根基——語言系統。既然法律、宗教和國家體系本質上都是由 “語言” 建構的（Law is language, Religion is language），那麼精通語言的 AI 理論上便具備了接管這些系統的能力。“猶太教、基督教等宗教建立在文字之上。如果 AI 能撰寫經書、解釋教義，甚至比人類更權威地引用經典，那麼宗教的解釋權將從人類轉移至機器。”“AI 移民” 與治理：身份危機與十年窗口赫拉利提出了一個極具衝擊力的隱喻：AI 是無需簽證、以光速入境的“數百萬移民”。這些 “移民” 不僅搶奪工作，更深刻地介入人類的文化與情感生活（如 AI 戀人）。這引發了迫在眉睫的治理難題：我們是否應該賦予這些智能體 “法人資格”？過去十年中，AI 機器人實際上已作為 “功能性主體” 在社交媒體上運作，影響輿論與選舉，但未受監管；而當前面臨的核心抉擇包含是否允許 AI 擁有銀行帳戶、提起訴訟或創立公司？如果某個國家（為了效率）率先賦予 AI 法人資格，全球競爭將迫使其他國家跟進。基於此背景，赫拉利斷言，“若十年後再決定是否賦予 AI 主體地位，就為時已晚。” 人類必須在 AI 徹底嵌入經濟法律體系前，劃定其權利邊界。按照赫拉利的演講內容，治理議題清單主要包含如下三個方面的內容：主體資格認定：明確 AI 在法律上是 “工具” 還是 “擬制人”，嚴防其獲得不受控的法人權利。平台互動監管：禁止 AI 偽裝成人類進行社互動動，必須強制披露其非人類身份。跨域監管協作：防止單一國家通過放鬆 AI 監管獲得不對稱的經濟優勢，引發全球逐底競爭。2026 達沃斯上的兩種 AI 敘事2026 年的達沃斯論壇呈現出兩種截然不同的未來圖景。一邊是埃隆・馬斯克的技術樂觀主義，另一邊是尤瓦爾・赫拉利的文明審慎視角。這兩種敘事在衝突中互補，構成了人類面對 AI 時代的完整思考。結語：文明尺度上的 AI 治理要務赫拉利在 2026 年達沃斯的發言，並非意在阻礙技術進步，而是呼籲一種“基於文明自覺” 的治理覺醒。面對 AI 這一 “房間裡的大象”，我們不能僅停留在技術參數的討論上，而必須在制度與倫理層面構築防線。 (黯曉)

Apple Intelligence不僅拉動了硬體出貨預期，可能更重要的是將快速拉開大模型間的市場份額。 6月11日的蘋果WWDC大會後，整個AI產業的敘事有了全新的變化。 Apple Intelligence的出現，使得AI手機將成為全新拉動出貨成長的利器，蘋果表現將強於市場預期，蘋果產業鏈公司最近表現強勁。 大摩、小摩、美銀認為，Apple Intelligence的逐步滲透，將拉動供應鏈的新一輪成長。