核心結論：2025 年全球資產呈現「黃金獨強、股票分化、債券承壓」 格局，黃金以62.1% 的漲幅領跑，美股中小盤跑贏巨頭，資金從科技、金融等類股流出，轉向醫療、REITs 等防禦性領域。美銀牛熊指標上升7.8，接近極端樂觀區間（8.0），市場流動性寬鬆支撐風險資產，但2026 年需警惕日本央行升息等潛在風險，配置應側重於防禦與分散。一、核心市場訊號：情緒接近極端樂觀，流動性仍寬鬆美銀修訂後的牛熊指標最新讀數為7.8（前值7.6），距離「極端樂觀」 閾值（8.0）僅一步之遙，近期高點為2025 年10 月1 日的8.9（上次出現於2018 年2 月及2020 年2 月）。該指標整合了資金流動、倉位配置與市場技術面，歷史資料顯示，指標低於2 時適合買入，高於8 時適合賣出，2002 年以來已發出35 次交易訊號（19 次買入、16 次賣出），具備較強的逆向交易參考價值。流動性方面，聯準會每月購買400 億美元短期美債，打消了「流動性見頂」 擔憂；日本央行12 月19 日昇息及最高法院相關事件，成為寬鬆金融環境的最後潛在風險。只要日本國債殖利率上行帶動日本銀行股上漲，風險資產與套利交易仍具備支撐。二、2025 資產表現：黃金領跑，股債商品分化顯著2025 年全球資產收益排名懸殊，貴金屬與部分股市領漲，能源、美元等表現疲軟：領漲資產：黃金以62.1% 的漲幅居首，南非股市（65.6%）、巴西股市（52.7%）等新興市場股市表現突出，投資級債券（10.0%）、高收益債（9.9%）也實現正收益；承壓資產：原油跌幅達19.5%，美元下跌9.4%，比特幣下跌2.7%，現金僅上漲4.0%，顯著跑輸多數風險資產；特殊現象：白銀與原油比值自1980 年以來首次達到1:1，奧地利100 年期國債價格較2020 年3 月高峰下跌76%，全球債券熊市仍在持續。股市內部呈現「主街跑贏華爾街」 的格局：標普500 巨頭股（MGC）相對中小盤股（IWC）的表現持續走弱，資金開始從巨頭向中小盤輪動，反映市場對「過熱」 預期的提前佈局。三、資金流動：科技遭減持，防禦性類股受青睞截至2025 年12 月10 日當周，全球資金流動呈現明顯的防禦性特徵：大類資產：債券流入88 億美元（連續33 周流入），股票流入58 億美元（3 個月來最小規模），黃金流入23 億美元（連續5 周流入），加密貨幣流入12 億美元（9 周來最大規模），現金流出85 億美元；美股細分：大型股流出0.1 億美元（3 個月來首次），科技類股流出0.6 億美元，創下2025 年2 月以來最大兩周流出（17 億美元）；金融類股流出11 億美元（2025 年5 月以來最大）；房地產類股流入0.7 億美元（2024 年10 月以來最大）；風格與產業：成長股流入12 億美元，小盤股流入3 億美元；材料（24 億美元）、公用事業（11 億美元）、醫療（9 億美元）類股流入居前，可選消費流出12 億美元。美銀私人客戶（管理資產4.3 兆美元）配置顯示：股票佔比64.9%，債券17.7%，現金10.3%；近4 周通過ETF 買入高股息、醫療、市政債，賣出低波動、可選消費與通膨保值債券（TIPS），反映出對防禦性與收益性的雙重追求。四、關鍵市場趨勢：K 型分化、債券熊市與貨幣波動1. 消費與股市的K 型分化2025 年「貧富分化」（K 型經濟）成為核心主題，法拉利股價相對通用汽車大幅下挫，反映高端消費與大眾消費的需求分化。股市對2026 年「高成長」 預期提前定價，資金從巨頭股（Wall St）轉向中小盤股（Main St），標普中盤ETF（MDY）、小盤ETF（IYR）、微盤ETF（IWC）表現優於巨頭股ETF（MGC）。2. 全球債券熊市持續2020 年代全球債券熊市未改，奧地利100 年期國債價格創歷史新低，各國國債殖利率波動加劇。但信用債表現相對穩健，美國投資級債券與高收益債全年分別上漲10.0%、9.9%，新興市場企業債流入持續8 周，顯示在利率波動環境下，投資者更青睞具備收益緩衝的信用資產。3. 貨幣與商品走勢分化2025 年貨幣市場波動劇烈，俄羅斯盧布兌美元上漲45%，成為表現最佳貨幣；歐元上漲13.0%，日元僅上漲0.8%。商品方面，工業金屬上漲23.3%，銅上漲33.4%，但原油表現疲軟，布倫特原油下跌16.7%，反映出全球經濟復甦的不均衡性。五、2026 配置啟示：防禦優先，分散佈局當前市場情緒接近極端樂觀，流動性寬鬆支撐風險資產，但潛在風險不容忽視，2026 年配置應遵循「防禦+ 分散」 原則：優先配置：黃金（抗通膨與避險屬性兼具）、醫療、公用事業等防禦性類股，高股息股與市政債（滿足收益需求）；謹慎對待：科技巨頭股（資金流出+ 估值高點）、能源類股（需求疲軟）、長端國債（熊市持續）；關注機會：美股中小型股（輪動潛力）、新興市場股市（估值優勢+ 資金流入）、投資級信用債（收益穩定）。風險提示包括：日本央行升息引發全球流動性收緊、美國大選後的政策不確定性、地緣政治衝突加劇、企業獲利下修等。（資訊量有點大）

在AI需求激增、行業產能調整等多重因素的影響下，過去幾個月，全球“儲存荒”愈演愈烈。瑞銀在最新報告指出，儲存行業正面臨前所未有的供需緊張局面。瑞銀預計，DRAM（動態隨機存取儲存器）供應短缺預計將持續至2027年第一季度，其中DDR記憶體的需求料增長20.7%，遠超供應增速。NAND快閃記憶體的短缺態勢則預計將持續至2026年第三季度。這一短缺局面引發了近30年來最猛烈的一輪價格上漲周期。瑞銀預計，今年第四季度，DDR 合約定價環比上漲35%，NAND快閃記憶體價格上漲 20%，漲幅均超出此前預期。2026年第一季度，DDR合約定價將進一步上漲30%，NAND價格上漲20%。客戶紛紛簽訂長期供貨合同，頭部雲服務提供商已將預購訂單延伸至2028年。儘管採購力度空前，但儲存器庫存水平仍處於低位：伺服器用DDR記憶體的庫存僅夠維持11周，個人電腦及移動裝置用DRAM庫存僅夠維持9周，SSD固態硬碟庫存僅夠維持8周。瑞銀指出，這表明，當前市場實際需求強勁，而非投機性囤貨。AI伺服器需求激增成為推動因素之一。來自智慧型手機和個人電腦兩大傳統領域的儲存需求也持續增長。瑞銀預計，SK海力士將在HBM4市場上保持主導地位，有望繼續佔據約70%的市場份額。該行還上調了SK海力士、三星電子等頭部儲存廠商的目標股價。具體來看，將SK海力士目標價從71萬韓元上調至85.3萬韓元，維持關鍵買入評級；將三星電子目標價從12.8萬韓元上調至15.4萬韓元。 (財聯社)

瑞銀認為全球資料中心裝置市場毫無降溫跡象，當前在建產能高達25GW。基於極低空置率和超大規模廠商高資本開支，瑞銀將2026年市場增速上調至20-25%，並預測液冷技術將以45%增速領跑。AI資料中心建設成本結構性變化，高強度投入將至少持續到2027年，且AI變現已初現端倪。瑞銀在5日發佈的最新深度報告中認為，全球資料中心裝置市場“毫無降溫跡象”。據瑞銀Evidence Lab的最新監測資料顯示，全球資料中心產能正處於快速擴張期，當前在建產能高達25GW，現有營運產能約為105GW。分析師Andre Kukhnin團隊在報告中指出，考慮到在建項目向實際產能的轉化，以及超大規模雲廠商持續高企的資本開支，行業在2025年實現約25-30%的增長後，強勁勢頭將延續至2026年。基於強勁的在建項目資料及極低的空置率，瑞銀宣佈上調該行業的中期增長預期，預計2026年包括電力、製冷及IT裝置在內的市場增速將達到20-25%。這一樂觀預測直接反駁了近期市場關於“AI泡沫”的論調。瑞銀強調，生成式AI（GenAI）的採納率正呈現指數級增長，雖然變現尚處於早期階段，但已出現年化經常性收入（ARR）達170億美元的實質性收益。這種技術應用的深化，疊加AI伺服器更短的生命周期帶來的替代需求，支撐了整個產業鏈的長期景氣度。01. 上調增長預期液冷技術領跑瑞銀在最新報告中，更新了對全球資料中心裝置市場的核心假設。該行預計，繼2025年市場規模增長25-30%之後，2026年的增速將維持在20-25%的高位，隨後的2027年為15-20%，並在2028-2030年間保持10-15%的穩健年化增長。這一預測的信心來自於多重資料的交叉驗證。據瑞銀分析，北美、歐洲和亞太地區的資料中心空置率持續處於歷史低位（分別為1.8%、3.6%和5.8%），顯示出供不應求的市場格局。同時，瑞銀Evidence Lab的管道資料表明，如果規劃中的產能如期於2029年上線，即便不考慮新增項目，2025-2029年的年複合增長率（CAGR）也將達到21%。在細分領域中，製冷市場表現尤為突出。隨著AI晶片功率密度的提升，瑞銀預計到2030年，製冷類股將保持約20%的年複合增長率，其中液冷技術（Liquid Cooling）將以45%的增速領跑，成為增長最快的細分賽道。02. 資本開支強度不減單兆瓦價值量提升針對市場對資本開支（Capex）可持續性的疑慮，瑞銀通過成本結構分析指出，AI資料中心的建設成本正在發生結構性變化。報告顯示，與傳統資料中心相比，AI資料中心的每兆瓦設施成本增加了約20%，這主要受製冷和電力基礎設施升級的驅動。然而，更關鍵的變化在於IT裝置成本的激增——由於AI晶片價格昂貴，IT裝置在總成本中的佔比大幅提升，其每兆瓦成本是傳統的3-4倍。這種結構使得客戶對設施端（Facility）的價格敏感度降低，從而利多上游裝置供應商。關於超大規模雲廠商的財務狀況，瑞銀指出，儘管資本開支佔銷售額（Capex/Sales）的比重較2023年翻了一倍以上，達到25-30%，但目前的資本開支仍佔行業經營性現金流（OCF）的75%左右，處於可控範圍。瑞銀科技硬體團隊預測，這種高強度的投入將至少持續到2027年。03. AI變現初現端倪避險泡沫風險對於投資者最為關心的“回報率”和“變現”問題，瑞銀在報告中提供了積極的早期證據。瑞銀估算，目前主要AI原生應用的年化經常性收入（ARR）已達到170億美元，約佔當前SaaS市場總量的6-7%。瑞銀強調，GenAI作為一種技術，其採納速度是前所未有的。麥肯錫的最新調查也顯示，過去12個月中，企業通過使用AI實現的收入增長平均為3.6%，成本下降平均為5%。儘管如此，瑞銀也提示了潛在的物理約束風險。電力供應被視為最大的瓶頸，尤其是在歐洲，部分一級樞紐的電網連接排期已延至2030年代。此外，瑞銀預計資料中心將佔美國2025-2030年電力增量的60%以上，這對電網可靠性和裝置交付構成了挑戰。但在瑞銀看來，這些瓶頸更多推高了現有資產的價值，而非終結投資周期。04. 技術迭代帶來的贏家與輸家隨著機架功率密度從傳統的10kW向AI時代的100kW甚至更高邁進，基礎設施的技術架構正在發生深刻變革。瑞銀特別提到了向800V直流（DC）架構轉型的趨勢，預計這一技術將在2028年底至2029年初廣泛部署。這一技術轉變將重塑競爭格局。瑞銀指出，中壓（MV）裝置需求將保持穩定，但低壓（LV）交流裝置面臨被更高電壓直流配電替代的風險。在此趨勢下，擁有完整中壓產品線及創新能力的廠商防守性更強。 (硬AI)

散熱被認為是AI時代非常重要的一環，當前投資圈普遍認可液冷是散熱的主流方式。然而瑞銀近期發表一篇深度研究報告，從散熱材料出發，拋出了一個全新的方向－高純度氧化鋁HPA。瑞銀在報告中寫道：“為突破下一代AI硬體的散熱效率瓶頸，行業正將目光投向新型封裝材料，高純度氧化鋁（HPA）因其兼具高導熱性、電絕緣性與機械相容性的獨特屬性，關注度持續走高。”與高性能氮化物，如氮化鋁AIN、氮化硼BN相比，HPA的規模化生產成本僅為20-30美元/公斤，且無需對晶片進行大規模重新設計，即可整合至熱封裝方案中。瑞銀預測，若將HPA的應用拓展至整個封裝材料體系，在基準場景下，2030年HPA的總潛在市場可達7,800噸，以25美元/公斤計算對應市場規模1.95億美元；若滲透率提升至50%且價格升至30美元/公斤，其市場規模將突破6億美元。Part.01 AI算力正逼近散熱極限目前人工智慧加速晶片的單裝置功耗已達到700-1200瓦，這一數值正將冷卻系統與封裝材料推向實體效能上限。近期芝加哥商品交易所資料中心因過熱發生當機，恰恰凸顯了當前裝置散熱余量已極度緊張。與此同時，算力攀升也引發了多重永續發展壓力，涵蓋電力需求、關鍵材料消耗、碳排放及冷卻環節水資源消耗等維度。十年內，資料中心耗電量預計將翻倍，而散熱效率低下會直接導致能源支出增加、冷卻負荷攀升及維運風險加劇。隨著人工智慧算力持續擴容，散熱性能已不再是“加分項”，正迅速成為制約系統級性能的核心瓶頸。Part.02 熱封裝新材料：高純度氧化鋁為突破下一代AI硬體的散熱效率瓶頸，業界正將目光投向新型封裝材料，高純度氧化鋁（HPA）因其兼具高導熱性、電絕緣性與機械相容性的獨特屬性，關注度持續走高。特別重要的是，現代提純工藝可實現極低的α粒子發射量，能消除高密度記憶體中易被忽視但影響重大的軟錯誤隱患。這不僅讓HPA成為散熱效能增強劑，更可提升裝置可靠性－尤其是在高頻寬記憶體（HBM）堆疊和高密度封裝對輻射敏感度提升的場景下。與高性能氮化物（如氮化鋁AIN、氮化硼BN）相比，HPA的規模化生產成本僅為20-30美元/公斤，且無需對晶片進行大規模重新設計即可整合至熱封裝方案中。Part.03 足以撬動系統級的巨大價值瑞銀的場景分析從熱介面材料（TIM）切入－它是AI晶片封裝中最薄且對溫度最敏感的層狀結構。若將傳統矽基TIM取代為HPA增強型複合材料，其有效導熱率可提升2-3倍，晶片結溫可降低4-5℃。這將帶來兩大核心收益：一是單加速器的持續性能可提升1.1%-1.2%，二是每年每台加速器可節省約94千瓦時的IT裝置及冷卻系統能耗，同時降低性能降頻風險、冷卻負荷與碳排放。需要說明的是，僅最佳化TIM的收益屬於「下限值」：TIM在現代AI伺服器陶瓷填充材料中的佔比不足10%，而底部填充膠、環氧塑封料（EMC）、晶片黏接劑、間隙填充劑等均存在散熱瓶頸。若將HPA的應用拓展至整個封裝材料體系，在基準場景（20%滲透率）下，2030年HPA的總潛在市場（TAM）可達7800噸，以25美元/公斤計算對應市場規模1.95億美元；若滲透率提升至50%且價格升至30美元/公斤，其市場規模將突破6億美元。Part.04 人工智慧算力的散熱瓶頸AI算力的功耗與散熱挑戰人工智慧算力需求激增，散熱已成為核心限制因素。當前主流AI加速晶片單顆耗電量達700-1000瓦，傳統冷卻方案已瀕臨極限。資料中心產業甚至將「熱管理」列為「算力擴容的最大障礙」。為應對這一難題，半導體產業正探索超越傳統散熱器和液冷的方案，其中核心方向是從晶片源提升散熱效率的先進封裝材料，而HPA正是其中的焦點材料。以廠商動態為例，輝達旗艦AI晶片H100功耗達700瓦，新一代晶片功耗預計突破1000瓦；亞馬遜雲科技（AWS）也透露其新一代Trainium3晶片功耗將超1千瓦，屆時液冷將成為必要方案。但大多數現有資料中心仍依賴風冷，1千瓦級晶片的普及將迫使產業進行高成本的基礎設施升級，因此晶片與封裝層面的散熱突破迫在眉睫。傳統冷卻方案已觸頂歷史上，晶片功耗提升後，產業曾先後採用加大散熱器與風扇、高導熱TIM、均熱板、水冷冷板乃至浸沒式冷卻等方案，但這些手段均是「治標不治本」－僅解決系統級散熱，未攻克封裝內部的積熱問題。即便像晶片直連兩相冷卻這類前緣技術，也存在著複雜度高、成本高的弊端。例如，輝達1000瓦級Blackwell GPU需配備6U液冷機箱，而目前700瓦模組僅需4U機箱。冷卻方案的每一次升級，都伴隨著投入產出比下降與總擁有成本（TCo）上升，這倒逼產業轉向降低封裝內部熱阻的技術路徑，從而讓現有冷卻系統發揮更高效率。熱封裝材料成散熱短板矛盾的是，在晶片毫米級範圍內的封裝高分子材料，恰恰是最大的散熱障礙。在高密度封裝（如搭載HBM的倒裝晶片模組）中，環氧底部填充膠、塑膠封料和基板會嚴重阻礙熱量傳導。這類材料最初因機械支撐和電絕緣性被選用（如矽填充底部填充膠可保護焊點、匹配晶片熱膨脹係數），但導熱性極差——傳統矽填充底部填充膠的導熱率僅0.5-1瓦/米·開，近乎隔熱材料。在晶片功耗較低的年代，這個問題尚不突出，但在多晶片AI模組中，封裝內部積熱會引發熱點、效能降頻和可靠性風險。以GPU堆疊HBM的3D封裝為例，當堆疊層數超過12層，封裝內部熱阻會急劇上升，傳統的均熱板、導熱過孔等方案僅能緩解卻無法根除這個問題。可以說，先進晶片的功率密度已讓封裝材料成為散熱的核心瓶頸，產業亟需高導熱且適配現有封裝設計的新材料。Part.05 高純度氧化鋁（HPA）的核心優勢過去十年的研究表明，以高導熱陶瓷填料替代或增強傳統矽基填料，可大幅提升聚合物複合材料的導熱性，而HPA正是這一方向的最優解之一，其核心優勢體現在以下維度：導熱性能儘管氮化鋁、氮化硼等材料的本征導熱率高於HPA，但HPA在複合材料體系中的實際表現、成本與配方複雜度上具備綜合優勢。矽基TIM因本征導熱率極低，已無法應付現代加速晶片的熱負荷。而HPA憑藉更優的顆粒形態、更窄的粒徑分佈和更低的介面熱阻，可將複合材料TIM的導熱率提升至矽基材料的2-3倍，且成本僅為高端氮化物的幾分之一，是兼顧性能與規模化的「黃金選擇」。熱膨脹與機械相容性熱膨脹係數（CTE）匹配是晶片元件長期可靠性的關鍵。銅、鋁等金屬雖導熱性優異，但熱膨脹係數遠高於矽，易引發剪下應力、分層或焊點疲勞。而HPA等陶瓷填料的CTE與矽更接近，在TIM、底部填充膠等場景中可有效緩解封裝翹曲，提升長期可靠性。儘管氮化鋁、氮化矽是功率電子陶瓷基板的“黃金標準”，但其成本與工藝複雜度限制了在大規模TIM中的應用，這讓HPA成為平衡CTE、散熱性能與量產性的優選。電學與介電性能TIM、底部填充膠等多數封裝層對電絕緣性有硬性要求。 HPA兼具高介電強度、高電阻率與可觀的導熱性，這是金屬材質（需額外絕緣層）和碳化矽（易產生漏電）無法比擬的。雖然氮化鋁、氮化硼也具備介電優勢，但成本與配方難度較高，因此HPA在高密度AI模組和電源架構中具有獨特價值。可持續性、純度與可靠性傳統氧化鋁生產能耗高、廢棄物多，但現代工藝（如氯化物提純、AlphaHPA的專有工藝）大幅降低了能耗與污染物排放。更關鍵的是，新工藝可實現極低的α粒子發射量－HPA中鈾、釷雜質含量可低於1ppb（十億分之一），能徹底消除封裝材料放射性雜質引發的晶片軟錯誤，這是其他填料體系難以規模化實現的可靠性優勢。成本與商業可擴展性商業化的核心是成本與供應鏈能力。氮化鋁、氮化硼等材料本征性能優異，但成本與生產複雜度使其無法大規模應用於聚合物TIM；而HPA單價約25-50美元/公斤，略高於普通氧化鋁，但遠低於高端氮化物，且隨著工藝最佳化，氯化法HPA的成本可望降至10美元/公斤以下。從單晶片用量來看，HPA僅需數克，其材料成本增量僅為幾分錢，而帶來的系統級性能、冷卻成本與可靠性收益則以每年數美元至數十美元計，具備極強的商業性價比。Part.06 HPA工廠調查啟示在瑞銀澳大拉西亞會議期間，瑞銀組織投資者調研了澳洲AlphaHPA公司（ASX:A4N）。該公司正將HPA商業化，應用於科技市場與鋰電池領域，其位於昆士蘭州格拉德斯通的工廠，是全球規劃中最大的單體HPA精煉廠，年產能超1萬噸，可生產4N（99.99%）與5N（99.999%）級氧化鋁產品。專有濕法冶金工藝AlphaHPA採用獨創的「SmartSX」溶劑萃取提純工藝，其核心是從鋁鹽溶液中「精準靶向」提取鋁離子。與傳統工藝不同，該公司以力拓氧化鋁業務的氫氧化鋁中間體為原料，通過酸溶解形成鋁鹽溶液，再經定製溶劑萃取系統實現鋁離子的分子級提純，最終得到超高純度鋁前驅體。生產靈活性與低排放萃取後的鋁有機相可經由兩步驟結晶生成固體前驅體，進而鍛燒為HPA粉末，也可依需求生產5N+級鋁前驅體或勃姆石（AlOOH）。整個工藝為閉環體系，酸與試劑可循環利用，廢棄物經合作方處理後可轉化為工藝原料，實現近乎零排放。此外，該工廠計畫採用再生能源供電，其碳排放強度僅為傳統工藝的1/3左右（再生能源供電下為5.0公斤二氧化碳/公斤HPA，傳統工藝為17.3公斤二氧化碳/公斤HPA）。產品規格與核心優勢AlphaHPA的核心產品包括4N/5N級氧化鋁粉末、電池隔膜用高純度氫氧化物及硝酸鋁溶液等。其優勢在於同一產線可切換4N/5N產品，既能滿足常規應用需求，也可供應半導體基板、藍寶石生長等高階場景。特別關鍵的是，其產品鈾、釷雜質含量低於1ppb，達到「低α粒子」等級，可徹底消除封裝材料引發的晶片軟錯誤，這一指標顯著優於行業同類產品（普遍為5ppb左右）。戰略價值澳洲雖是全球最大鋁土礦與氧化鋁出口國，但先前幾乎無HPA產能。 AlphaHPA項目推動其產業鏈從原礦向高端科技材料升級，同時為全球市場提供了地緣友好的HPA供應來源（當前HPA主要由日本住友化學、法國Baikowski等少數廠商供應），可滿足LED與半導體行業的供應鏈多元化需求。Part.07 產業鏈影響與核心廠商HPA在半導體封裝的應用將牽動全產業鏈，各環節核心廠商如下：氧化鋁原料供應：傳統氧化鋁廠商（如力拓），此環節供應充足，無產能瓶頸；HPA提純廠商：住友化學（TYO:4005）、Baikowski（EP:ALB）、沙索（JSE:SOL）、AlphaHPA（ASX:A4N）、日本輕金屬（TYO:5703）；材料配方廠商：漢高（Henkel）、信越化學（TYO:4063）、瑞翁（TYO:4004）、長興材料（TPE:1717）、住友電木（TYO:4203）；陶瓷基板廠商：京瓷（TYO:6971）封裝廠商：日月光（NYSE:ASX）、安靠（NASDAQ:AMKR）、長電科技（SSE:600584）、台積電（TSMC）、英特爾、三星；終端使用者：亞馬遜AWS、微軟Azure、Google雲、戴爾、惠普（HPE）。從投資視角來看，HPA的普及將利多特種材料廠商與新興HPA項目公司，同時助力封裝廠承接高端訂單，晶片設計廠商也可藉助HPA實現性能突破，鞏固競爭力。 （智通財經APP）

核心結論：2026 年全球宏觀將圍繞「政策寬鬆、AI 深化、資產再平衡」 三大主線展開，美國GDP 增速可望超預期達2.4%，新興市場受益於弱美元與低油價，大宗商品中銅與黃金領漲，美股整體高增但估值承壓，波動率或低油價，大宗商品中銅與黃金領漲，美股整體高增但估值承壓，波動率或因AI 影響力而近地化，呈現高成長率的經濟型態一、美國經濟：成長超預期，政策寬鬆保駕護航美銀上修2026 年美國GDP 成長率預期至2.4%（第四季季減年率），較2025 年的2.0% 明顯回升，核心驅動力來自五大因素：其一，《One Big Beautiful Bill Act》（OBBBA）將貢獻0.3-0.4 個百分點的增長，TCJA 稅收優惠恢復將提振企業投資，消費者將獲得約1000 億美元財政刺激（佔GDP 0.3%），其中650 億美元為稅收返還“意外之財”，將於2026 年二至三財年中釋放。其二，聯準會降息的滯後效應將在下半年顯現，政策利率可能進入寬鬆區間，當前金融條件寬鬆透過財富效應持續支撐經濟，預計鮑爾任內再降一次息，新主席上任後將在六至七月再降50 個基點，終端利率降至3.0%-3.25%。其三，貿易政策不確定性消退，最高法院對IEEPA 關稅的裁決若推翻現有關稅，將透過退稅和有效稅率下降間接寬鬆財政。其四，AI 相關投資將持續高增，即便目前水準已較高。其五，政府停擺結束將為2026 年第一季成長帶來0.1 個百分點的一次性提振。利率方面，10 年期美債殖利率年底預估為4.25%，高於市場共識但低於遠期曲線，曲線可望趨陡，短端受降息驅動下行，長端受成長與通膨黏性支撐相對穩定，風險偏向下行。全球GDP、通膨、利率預測表美銀與市場共識對美國宏觀及利率預測對比表二、AI浪潮：尚未形成泡沫，仍是成長核心引擎AI 相關投資已成為2025 年美國GDP 成長的關鍵驅動力，2026 年仍將維持穩健成長速度，主要集中在軟體、資料中心、電腦及周邊設備領域。儘管市場擔憂AI 泡棉風險，但美銀新推出的「泡棉風險指標」 顯示，美國核心科技股（如Mag 7）尚未出現典型泡棉特徵，該指標需超過0.8 才會觸發顯著尾部風險，目前仍處於安全區間。不過，部分細分市場如美國核電相關股、量子計算股及日經、韓國綜指已呈現泡沫化不穩定跡象。AI 對經濟的影響具有兩面性：短期將透過提升生產力推高潛在成長率（r*），但長期可能導致收入從勞動力向資本再分配，抑制消費並壓低r*。此外，AI 投資若因電力供應瓶頸放緩，可能推升通膨；若引發科技股大幅回調，也將透過財富效應拖累消費。美銀預計，AI 產業「贏家通吃」 的格局可能在2027 年才會顯現，2026 年仍處於高速擴張期。AI相關投資對GDP成長的貢獻美銀泡棉風險指標對標普、納斯達克及Mag 7 的監測三、新興市場：弱美元+低油價，結構性機會顯現2026 年新興市場將迎來建設性環境，核心支撐來自弱美元、低利率、低油價及有利技術面。美銀預測歐元兌美元將升至1.22，美元走弱契合美國巨額經常帳赤字的調整需求，歷史數據顯示，類似赤字規模下美元往往走弱，進而利多新興市場貨幣。此外，5 年期美國實際利率預計將進一步下行50 個基點，將顯著提振新興市場本地資產。新興市場GDP 成長率預估穩定在4.4%，雖與美國的成長差距從2.5 個百分點縮小至2 個百分點，但成長動力轉向內需，出口壓力在關稅前提前備貨後有所緩解。資產方面，主權債估值偏緊，但本地市場與股市估值仍具吸引力，長期投資不足與淨發行量下降構成技術面支撐。風險主要來自全球信用/股市回檔及通膨反彈，但若回檔發生，最終可能因利率下行與美元走弱而提供逢低買進機會。EM FX 利差與美國經常帳餘額關係不同美元/標普情境下新興市場資產表現四、中國經濟：成長上調，政策與貿易雙輪驅動美銀調漲中國2025-2027 年GDP 成長率預期至5.0%/4.7%/4.5%（先前為4.7%/4.3%/4.1%），核心利多來自貿易關係改善與政策刺激落地。川普與習近平的會晤為未來12 個月中美貿易定下積極基調，降低了貿易摩擦風險。政策方面，截至2025 年10 月底已投放5000 億元政策融資工具，用於補充基建項目資本金並撬動銀行貸款，同時提前下達5000 億元地方政府專項債額度，後續還可能在2026 年一至二季度推出20 個基點降息、消費刺激、房地產需求支援等措施，以增長 5.0%。儘管內需（尤其是投資）自6 月以來呈現疲軟趨勢，但第三季GDP 年比成長4.8% 超預期，主要依賴強勁出口。通貨緊縮壓力仍存，2025 年CPI 預期為- 0.1%，2026 年為0%，供需缺口擴大是核心癥結，政策的關鍵在於在負面預期轉化為供給收縮與裁員前縮小缺口。 2026 年作為「十五五」 規劃開局之年，財政將保持擴張，政策性銀行債券發行將持續支撐投資。2022-2026年地方政府專案債發行結構2019-2025年政策性銀行債發行與償還五、美股與企業投資：獲利高增但估價承壓， 資本開支周期崛起2026 年標普500 獲利成長率預計達14%​​（中雙位數），但估值可能壓縮5-10%，全年價格漲幅僅4-5%，年底目標位7100 點。市場將呈現「獲利驅動、估值收斂」 特徵，類股輪動將從消費轉向投資，資本開支（capex）周期將持續強化並擴散。 2025 年三季標普500 capex 年增21%，剔除Mag 7 與科技類股後仍達7%， hyperscalers（微軟、亞馬遜、Google等）將持續維持高額capex 支出，能源、材料、工業等資本密集產業受OBBBA 政策推動，投資意願顯著提升。消費方面面臨隱憂：中等收入專業服務從業人員是過去十年消費成長核心，但食品、醫療、公用事業等支出通膨侵蝕購買力；低收入群體受益於降息與稅收優惠，政策或更傾向民粹主義改革以支援低收入消費；AI 導致入門級辦公室崗位減少，大學畢業生就業壓力上升，可能抑制消費潛力。標普500季度capex年增速美國製造業產能年增速六、債券與美元：上半年做多債券，美元趨弱成主線美銀建議2026 年上半年做多債券，預計5 年期美債殖利率將降至3%，核心邏輯是川普政府為贏得中期選舉需要壓低通膨，政策將圍繞「低油價、低關稅、干預民生價格」 展開。同時，債券仍是避險信用事件的有效工具，零息債券可作為「五月賣出」 交易標的，因5 月15 日新聯準會主席上任後，債券vigilantes 可能再度活躍。美元方面，「去美元化」 仍是2020 年代後半段主題，美國每年1 兆美元的債務利息支出需要弱美元與低收益率支撐外資流入。弱美元將利多新興市場與大宗商品，建議交易「MID 策略」：做多中盤股（零售、建築商、包裝、房地產等周期股）、做空投資等級債券、做空美元。中盤股目前本益比僅15 倍，較標普500 的22 倍處於30 年相對低位，可望受惠於聯準會降息與再通膨。美國中盤股與大盤股相對前瞻市盈率美銀外匯交易流顯示美元空頭部位七、房地產與利率：房價趨平，交易活躍度回升2026 年美國10 年期美債殖利率預計穩定在4.25%，對應房貸利率約6.25%，與2025 年下半年水準基本持平，房價整體預期持平，但區域分化持續。佛羅里達、德州、亞利桑那、科羅拉多四州因庫存高於2019 年水準且可負擔性惡化，房價可能下跌；東北部與中西部因庫存仍較2019 年低20-30%，房價將繼續上漲但增速放緩。房屋交易將明顯回暖，新房與現房銷售預計分別增長5-10%，至70 萬套與430 萬套，抵押貸款支援證券（MBS）周轉速度將提升。若出現樂觀情境（10 年期美債殖利率跌破3.5%，房貸利率降至5.5% 以下），需求可能超過供給，房價或上漲3%。政策層面，政府可能推出MBS ​​量化寬鬆、50 年期抵押貸款、住房緊急狀態宣言（放鬆分區限制）等措施，以提升住房可負擔性。30 年期抵押貸款利率與房屋可負擔性指數關係美國主要州房屋活躍掛牌量變化八、波動率：AI 落地+結構分化，波動中樞上行2026 年全球市場波動率將上升，核心觸發因素是AI 對成長、通膨、資本開支的實際影響逐漸清晰，市場需要重新定價。目前市場對全球經濟基線情境定價過於溫和，波動率處於低位，估值處於高位，風險呈現罕見的對稱性。此外，後疫情時代的K型復甦仍是重要風險來源，所得分配分化、產業與區域成長失衡，加劇了財政與貨幣政策的權衡難度，也可能引發市場波動。AI 對利率的影響存在不確定性：短期透過生產力提升推高r*，可能利多美元；但長期若導致收入再分配，可能壓低r*；同時，AI導致的招聘疲軟可能讓聯準會得以深度降息，反而拖累美元。全球經濟的K型特徵還將推動“反本土偏好”，歐洲投資者可能增加美元資產避險比例，美國政策對低收入群體的傾斜也將壓制美元。美國僱傭與裁員率變化九、私人信貸與高收益債：回報收斂，高收益債更具優勢2026 年私人信貸回報預計從2025 年的9% 大幅降至5.4%，核心原因是票息收入減少與潛在資本損失，回報將向公開信貸收斂，可能引發配置再平衡。私人信貸利差預計擴大至540 個基點，供給將回落15% 至1,200 億美元，違約率降至4.4%（仍高於公開信貸）。在結構上，軟體產業佔商業發展公司（BDC）資產的16%，AI 帶來的產業顛覆可能加劇信用風險，尤其是缺乏彈性的中型企業。相較之下，高收益債更具配置價值，預計總回報達5.8%。其3.7 年的久期長短適中，既能受益於聯準會降息驅動的曲線趨陡，又因信用品質更高、AI 暴露更低，基本面惡化風險更小。其中，B級高收益債相對BB級的利差仍具修復空間，可望成為領漲品種。不同公允價值標記的貸款下一季非應計機率BDC資產產業分佈十、大宗商品：銅與黃金領漲，供需與寬鬆共振2026 年大宗商品將受益於寬鬆的貨幣財政政策、貿易不確定性下降與需求復甦，工業金屬最具韌性，銅與黃金是核心推薦品種。銅價長期目標上調至10,000 美元/ 噸（2026 年美元計價），核心支撐是供給緊張：礦山項目管線有限，大型礦山停產頻發，鋁與鋅庫存處於歷史低位，銅庫存從倫敦轉移至美國後鎖定，若需求反彈可能引發短缺；需求端，AI 數據中心建設、國防開支增加將提供增量。除非中國銅需求年減3%，否則市場將持續處於赤字狀態。黃金市場雖在2025年10月出現回調，但長期上漲邏輯未改，可望衝擊5,000 美元/ 盎司。支撐因素包括：美國及已開發市場財政赤字不可持續、美國內向型政策傾向、各國央行儲備多元化、零售組合中黃金配置仍偏低。歷史數據顯示，2001 年以來，當聯準會在通膨高於2% 時降息，黃金年均漲幅達13.3%，2026 年正契合這情景。不同中國需求情境下的銅市場平衡聯準會通膨高於2%時降息對黃金的影響（資訊量有點大）

中美主導全球生成式AI早已成為不爭的事實，但其他國家也並非都是陪跑角色。瑞銀近期發佈一份研究報告，稱海灣地區憑藉低成本高韌性電力接入的適宜土地，以及支援推理設施建設的強力政策，正成為全球資料中心開發的核心優選區域。據瑞銀測算，在完全折舊的前提下，電力成本佔資料中心整體物料成本的5%-10%。海灣地區充裕的電力容量使其成為建設AI推理設施的低成本區域。此外，海灣地區發展動能正逐步積聚：與超大規模雲服務商、晶片製造商的數吉瓦級合作已逐步落地，貿易限制持續放寬，電網升級計畫與國家級戰略穩步推進，同時終端與企業側對AI推理的旺盛需求，共同構築了良好的產業發展環境。不過，鑑於地緣政治重要性與敏感性，瑞銀判斷用於預訓練的超大型資料中心園區仍大機率保留在美國。Part.01 AI縮放定律近年來，AI資本開支規模與投入強度的大幅增長，源於模型智能度與算力/資料規模的強相關性，這一規律被稱為AI縮放定律。在過去的深度學習時代，該定律發生了範式轉變：更大規模的資料集、高性能硬體及演算法最佳化共同推動算力需求激增。據EpochAI資料，2010-2024年，AI訓練所用算力呈指數級增長，每6個月便實現翻倍，遠高於20世紀50年代機器學習系統誕生初期超20個月的翻倍周期。與此同時，每一輪算力擴容都伴隨能耗的顯著攀升。新一代晶片的單GPU功耗持續走高：輝達晶片的最大功率需求已從安培架構的400瓦，提升至霍珀架構的700瓦、布萊克韋爾架構的1200瓦，預計魯賓架構將達到約1800瓦。除單晶片功耗外，算力叢集規模的擴大進一步推高整體能耗；儘管硬體能效提升可部分抵消算力增長帶來的電力需求，但綜合來看，EpochAI測算2010-2024年，前沿AI模型訓練的總電力需求年均增幅仍超100%。上述趨勢凸顯了電力成本對資料中心營運的關鍵意義——電力已成為資料中心最大的營運成本項。Part.02 合作驅動海灣地區AI基礎設施增長全球頭部生成式AI基礎設施建設方已與海灣地區達成多項合作，其中阿聯的合作項目最為典型：阿聯星門項目2025年5月，輝達、甲骨文與OpenAI宣佈在阿布扎比落地星門項目，複製其在美國的星門基礎設施建設模式。根據規劃，該項目將依託輝達最先進的GB300晶片打造1吉瓦算力容量，且是總投資規模預計達5000億美元的全球星門計畫的組成部分。同時，這也是“面向國家的OpenAI”全球倡議下的首份協議，該倡議隸屬於美國星門計畫，旨在幫助美國以外地區建構自主AI能力。1吉瓦算力叢集將由當地科技企業G42承建，甲骨文與OpenAI負責營運，輝達、思科及軟銀提供技術支援，叢集將落戶阿布扎比新建的美阿AI園區，該園區是整體AI基礎設施基地的一部分，未來總算力規劃達5吉瓦。微軟在阿聯的佈局微軟已承諾2023-2029年在阿聯投資152億美元，其中包括向G42注資15億美元，並近期宣佈在該區域建設200兆瓦資料中心園區。此外，微軟聯合貝萊德、MGX及全球基礎設施夥伴成立AI基礎設施合作聯盟，承諾總投資規模達1000億美元，輝達與xAI已於今年早些時候加入該聯盟。沙烏地阿拉伯的合作項目Google與沙烏地阿拉伯公共投資基金達成100億美元合作，將在沙烏地阿拉伯建設並營運全新的雲與AI樞紐，聚焦區域本土化AI應用。亞馬遜與沙烏地阿拉伯PIF旗下AI企業HUMAIN達成超50億美元投資協議，將打造開創性的“AI專區”，該區域基礎設施將配備約15萬顆晶片（含亞馬遜Trainium晶片及輝達GPU），此投資為亞馬遜此前宣佈的53億美元沙烏地阿拉伯基礎設施投資（2026年投用）的增量項目。高通與HUMAIN達成合作，計畫2026年採用高通加速器建設200兆瓦資料中心，但因細節尚未披露，該項目的確定性低於上述合作。Part.03 海灣地區AI應用落地進展如何？海灣地區是技術前瞻性極強的區域，擁有成熟的消費市場、創新技術資本及強力政策支援。例如，阿聯早在2017年便將AI列為國家戰略優先事項，目標2031年成為全球AI領導者，推動AI在醫療、能源、水務、教育等領域的跨行業融合，並以此提升政府治理效能。因此，海灣地區的終端與企業AI滲透率整體處於全球領先或持平水平：德勤資料顯示，阿聯及沙烏地阿拉伯58%的消費者會每日或每周使用AI工具，顯著高於英國的約20%。微軟AI滲透報告指出，阿聯的人均AI使用量位居全球第一，遠超全球均值。企業端方面，德勤調研顯示海灣合作委員會國家在AI應用意願、工具落地普及率及智能體部署進度上與全球企業基本持平，考慮到AI智能體整合的成本與時間投入，瑞銀預計海灣地區國家AI工具的普及將與全球趨勢同步。瑞銀認為，AI擴散規則的調整及AI縮放定律驅動的算力需求快速增長，為GCC國家成為領先AI基礎設施區域奠定了堅實基礎；疊加充裕電力、深厚資本市場及高技術接受度的消費群體，該區域AI相關基礎設施具備強勁增長潛力。 (智通財經APP)

資料顯示，Google正在多個維度縮小與OpenAI的差距。11月Gemini的下載量達到1.008億次，而ChatGPT為6780萬次。使用者現在在Gemini上的聊天時間已超過ChatGPT或Claude等聊天機器人競爭對手。GoogleGemini 3發佈以來的兩周內，ChatGPT的每日獨立活躍使用者數七天均值已下降6%。本周人工智慧（AI）領域一個重磅消息是，OpenAI CEO Sam Altman周一向全體員工宣佈啟動“紅色警報”，要將全部資源集中於最佳化ChatGPT，應對GoogleGemini的激烈競爭。這一戰略調整反映出AI競爭格局的深刻變化，也揭示了Google自研晶片TPU對輝達晶片主導地位的潛在威脅。媒體報導稱，OpenAI決定推遲包括廣告業務、健康和購物AI代理和個人助手Pulse等其他產品開發，將核心資源重新配置到改善ChatGPT的日常使用體驗上。Altman表示，OpenAI仍需改進ChatGPT的日常體驗，包括提升個性化功能、速度和可靠性，並擴大可回答問題的範圍。瑞銀科技分析師Tim Arcuri在最新研報中指出，Google將要發佈的新一代TPU晶片Ironwood及其TPU生態系統正在對輝達構成實質性挑戰。輝達的股價表現已明顯落後於Google。Google使用者時長反超，ChatGPT日活下滑市場資料顯示，Google正在多個維度縮小與OpenAI的差距。據Sensor Tower資料，11月Gemini的月度下載量達到1.008億次，而ChatGPT為6780萬次。更值得注意的是，使用者現在在Gemini上的聊天時間已超過ChatGPT或Claude等聊天機器人競爭對手。據Deedy Das統計，自GoogleGemini 3發佈以來的兩周內，ChatGPT的每日獨立活躍使用者數（七天均值）已下降6%，顯示出競爭壓力的直接影響。雖然OpenAI仍擁有超過8億周活躍使用者，在整體聊天機器人使用中佔據主導地位，但使用者正在向Google流失。OpenAI負責ChatGPT的主管Nick Turley本周一晚間在社交媒體發帖稱，搜尋是最大的機遇領域之一，ChatGPT目前佔全球搜尋活動的約10%且增長迅速。他還說，公司的重點是讓ChatGPT更強大、繼續增長並擴大全球訪問範圍，同時使其更直觀和個性化。瑞銀：GoogleTPU晶片對輝達構成威脅在AI模型競爭的背後，晶片層面的較量同樣激烈。瑞銀科技分析師Tim Arcuri在研究報告中指出，GoogleTPU晶片的進步正在改變市場格局。據Arcuri分析，Google在今年4月首次披露最新一代TPU晶片Ironwood，並於11月正式推出。該晶片針對大語言模型（LLM）、專家混合模型（MoE）和高級推理進行最佳化，支援訓練、微調和推理工作負載，這與此前TPU的狹窄定製形成對比。Ironwood尚未提交至MLCommons的MLPerf v5.1資料中心訓練基準測試，但鑑於更多計算資源、FP8支援和遠超前代的高頻寬記憶體，Arcuri預計其單晶片性能將明顯超過Trillium。Arcuri指出，Google的上一代Trillium晶片專門針對推理工作負載最佳化且HBM容量較低（32GB vs 95GB），相比之下，Ironwood擁有更多計算資源、FP8支援和大幅增加的HBM容量，預計單晶片性能將顯著超越Trillium。Ironwood還將TPU規模擴展到最多9216個TPU的域，遠超v5p的8960個和Trillium的256個。Arcuri指出，這正是輝達整個生態系統表現明顯落後於Google的原因，Google正享受TPU產品帶來的關注度激增。GoogleDeepMind的首席技術官Koray Kavukcuoglu表示，通過使用Google自研的定製晶片訓練AI模型，公司已經“顯著提升了性能”。瑞銀認為，雖然Google隨著時間推移可能會考慮擴大TPU的生態系統，但任何此類努力都必須限制對Google雲平台（GCP）收入的潛在蠶食。從這個角度來看，Meta和蘋果都是內部TPU部署的主要候選對象，因為它們擁有支援內部工作負載的大型AI項目、龐大的內部AI叢集，且對GCP的依賴相對較小。OpenAI面臨多重競爭壓力OpenAI此次啟動紅色警報的背景是面臨來自多家競爭對手的壓力。Google上月發佈的新版Gemini AI模型在行業基準測試中超越了OpenAI，推動Google母公司Alphabet的股價飆升。上周Alphabet股價一周漲超14%，自兩周前發佈Gemini 3以來，截至上周五不到兩周內也累漲超10%。自8月發佈圖像生成器Nano Banana以來，Gemini的使用者基數持續攀升。Google透露，月活躍使用者從7月的4.5億增長至10月的6.5億。OpenAI還面臨來自Anthropic的壓力，後者在企業客戶中越來越受歡迎。雖然OpenAI仍擁有超過8億周活躍使用者，在整體聊天機器人使用中佔據主導地位，但使用者正逐漸被Google吸引。輝達回應TPU挑戰面對GoogleTPU的崛起，輝達在與瑞銀的交流中強調了與Google雲平台的牢固關係，指出Google在Gemini推理工作負載中同時使用TPU和GPU。輝達認為，雲服務商不太可能在其雲堆疊中運行TPU，因為需要大量工作負載最佳化才能在專用積體電路（ASIC）上實現總體擁有成本（TCO）優勢。輝達還表示，迄今為止，其相對於同行的性能優勢並未縮小。展望2026年，輝達指出Anthropic的1吉瓦（GW）容量和HUMAIN的60萬單位擴張是其2025-2026年5000億美元訂單數量之外的增量，提供了潛在上升空間。輝達的CPX晶片正在瞄準需要100萬以上token上下文窗口的高級程式設計應用。輝達尚未正式公佈市場規模，但此前曾暗示上下文窗口應用約佔推理市場的20%。Altman上月說，未來八年，OpenAI的資料中心項目承諾投資總額約為1.4兆美元。換句話說，OpenAI擁有1.4兆美元的承諾資金投入，用於維持其行業領先地位。總體而言，OpenAI確實有理由感到緊張，但這場動盪目前仍侷限於公司內部。至於輝達這家全球市值最高的公司是否也面臨類似的“紅色警報”，市場仍在密切觀望。 (invest wallstreet)

摘要：美銀美林在最新發佈的年度策略巨著《2026展望：泡沫時代》（2026 Outlook: The Bubble Era）中，拋出了一個令市場震顫的論斷：我們正身處一場由技術革命、政府背書與流動性氾濫共同催生的巨大資產泡沫之中。這並非預警末日的喪鐘，而是吹響了最後狂歡的號角。本文將結合報告中的百余張圖表邏輯，深度剖析這場泡沫的成因、現狀、潛在的破裂路徑，以及投資者如何在“繁榮與蕭條”並存的時代，尋找那些不對稱的暴利機會。文章結構概覽：1. 歷史的迴響——為什麼泡沫難以避免2. 量化泡沫——我們現在走到那了？3. 泡沫的結構——魔法、FOMO與被動洪流4. 房間裡的大象：私人市場、波動率以及相關性崩塌5. 全球尋寶——在廢墟與窪地中尋找黃金6. 2026交易策略實戰手冊——如何與泡沫共舞？第一章：歷史的迴響——為什麼泡沫難以避免？1.1 技術飛躍必然伴隨資產泡沫在金融語境中，“泡沫”往往是一個帶有貶義色彩的詞彙，暗示著非理性的繁榮與隨之而來的慘痛崩盤。然而，美銀美林在報告開篇即指出，我們需要重新審視泡沫的本質。泡沫不僅僅是價格的虛高，它往往是技術革命與資本狂熱結合的產物。從1840年代英國的鐵路狂熱，到1920年代美國的汽車與無線電繁榮，再到1990年代的網際網路奇蹟，每一次人類生產力的巨大飛躍，都伴隨著資產價格的指數級膨脹。如下圖所示，所有的超級泡沫都遵循著相似的軌跡：早期的緩慢爬升、中期的加速上漲，以及最後階段的垂直拉升。值得注意的是，當前的“七巨頭”走勢與歷史上的大泡沫驚人地重合。這表明，我們並非處於一個全新的未知領域，而是在重複歷史的韻腳。關鍵在於，歷史上的每一次泡沫最終都因金融條件的收緊（Financial Conditions Tightening）而終結。然而，在終結之前，它們往往會經歷長達數年的自我強化過程。美銀美林認為，我們目前正處於這個強化過程的中段，而非終點。1.2 這次不一樣？政府的入局如果說歷史上的泡沫多由私人部門的貪婪驅動，那麼2026年的泡沫則多了一個強有力的推手——政府。報告深刻指出，與1920年代柯立芝繁榮時期的“自由放任”（Laissez-faire）政策截然不同，當前的AI泡沫是在政府的強力背書下形成的。人工智慧不再僅僅是一項提高效率的技術，它被提升到了國家安全、地緣政治博弈的高度。國家意志的注入：各國政府都在爭奪AI霸權。這意味著，即便私人資本出現猶豫，公共財政的投入也將托底這一領域的資本支出（Capex）。財政主導：在後疫情時代，財政赤字常態化已成共識。政府通過大規模舉債來支援關鍵產業（如晶片法案、能源轉型），這直接導致了市場流動性的充裕。美銀美林斷言：“鑑於目前對AI深遠影響的共識日益增強，且政府將其視為戰略必爭之地，避免資產泡沫的可能性極低”。換言之，這是一場“奉旨乞討”的盛宴，更是一場“奉旨投機”的狂歡。1.3 2026：審判之年為什麼是2026年？2023年是AI的覺醒（ChatGPT時刻），2024年是分歧與驗證，而2025-2026年將是泡沫全面確立並走向高潮的階段。在這個階段，市場將呈現出極其鮮明的特徵：回報率的極端化：贏家通吃，核心資產與其他資產的表現差距拉大。波動率的悖論：即使在上漲過程中，市場的脆弱性也會增加，暴漲暴跌成為常態。這與典型的行為恰恰相反，因為通常資產的波動性會隨著價格上漲而下降，價格下跌時則會上升。邏輯的脫鉤：傳統的估值模型（如DCF現金流折現）將失效，取而代之的是基於“市夢率”的想像空間。第二章：量化泡沫——我們現在走到那了？為了避免主觀臆斷，美銀美林建構了一套嚴密的量化體系——泡沫風險指標（BofA Bubble Risk Indicator, BRI），用來即時監控市場的“體溫”。這個指標不僅僅看價格漲幅，更關注價格的不穩定性——即回報率、波動率、動量和脆弱性的綜合表現。該指標的讀數範圍通常在0到1之間。歷史經驗表明，當BRI讀數超過0.8時，往往預示著泡沫進入了危險的高風險區域（High Risk Zone），隨時可能發生劇烈回呼。2.1 核心資產尚未過熱令人驚訝的是，儘管輝達（Nvidia）等科技巨頭股價翻倍，但其BRI讀數目前仍徘徊在0.6-0.7之間，尚未突破0.8的警戒線，這表明當前的價格行為雖然激進，但尚未達到“非理性癲狂”的程度。價格的不穩定性（Instability）——即泡沫破裂的前兆——尚未完全顯現。2.2 局部泡沫已經顯現然而，魔鬼藏在細節裡。雖然大盤指數尚顯健康，但資金的溢出效應已經導致某些細分領域出現了明顯的泡沫特徵。比如，核能和量子計算類股的BRI讀數在2025年出現了垂直飆升，並迅速突破了0.8的警戒線。這反映了市場資金在核心科技股估值高企後，開始瘋狂尋找AI產業鏈周邊的“補漲”題材。這種“核心穩健、邊緣過熱”的結構，是泡沫中期的典型特徵。資金如同流水，正在填滿每一個與AI沾邊的低窪地帶。2.3 估值與動能還有空間除了BRI指標，還可以從傳統的估值和動能角度進行歷史對比。對比1995-2000年網際網路泡沫時期與當前的科技股前瞻市盈率會發現，在2000年3月納斯達克見頂時，科技股的平均預期市盈率高達近70倍。而截至報告發佈時，納斯達克100的預期市盈率約為30倍左右。雖然這顯著高於歷史平均水平（約20倍），但距離70倍的瘋狂水平仍有巨大的“想像空間”。此外，從價格動能來看，泡沫峰值通常伴隨著價格比200日移動平均線高出40%-50%。目前這一指標雖然偏高，但並未達到極值。這進一步佐證了“泡沫未達頂”的判斷。第三章：泡沫的結構——魔法、FOMO與被動洪流是什麼力量在推動這場泡沫不斷膨脹？美銀美林將其歸結為三重力量的共振：技術的“魔法”屬性、散戶的FOMO情緒以及被動投資的機械推力。3.1 這一次的劇本：ChatGPT vs Netscape市場對於顛覆性技術的反應往往具有驚人的相似性。報告通過一組極其直觀的資料對比，揭示了AI革命與網際網路革命的同構性。下圖將ChatGPT發佈後（2022年11月為起點）的納斯達克走勢，與Netscape瀏覽器發佈後（1994年10月為起點）的走勢進行了重疊對比。兩條曲線的重合度非常高。Netscape的發佈標誌著網際網路從軍用/極客走向大眾，隨後開啟了長達5年的超級牛市。ChatGPT同樣標誌著AI的“iPhone時刻”。如果這一歷史劇本繼續上演，當前的上漲趨勢可能僅僅是半山腰。根據Netscape的路徑推演，本輪牛市可能會在波動中持續至2028年左右，且漲幅驚人。這為“長期看多”提供了強有力的歷史參照。3.2 散戶與FOMO（錯失恐懼症）泡沫的形成離不開散戶投資者的參與。機構投資者往往受制於風控模型和估值約束，而散戶投資者則更多受情緒驅動——即“錯失恐懼”（Fear Of Missing Out, FOMO）。散戶對短期虛值看漲期權（OTM Calls）的偏好正在急劇上升。這種高槓桿的博弈行為是泡沫後期的典型特徵。散戶不再滿足於正股的漲幅，而是追求期權的百倍收益。這種行為本身就是泡沫的燃料。做市商為了避險散戶買入的看漲期權，必須在現貨市場買入股票，從而進一步推高股價，形成“正反饋循環”。此外，加密貨幣可以視為散戶情緒的“前瞻指標”。資料顯示，比特幣的表現往往領先於納斯達克。當比特幣出現劇烈調整時，往往預示著科技股隨後也將面臨壓力。加密貨幣市場的持續活躍表明散戶情緒依然高漲。3.3 被動投資——盲目的巨鯨除了主動的散戶，被動投資的興起也改變了市場結構。在過去十年中，數兆美元從主動管理基金流向了被動指數基金。這種趨勢在泡沫時期會產生“滾雪球效應”。當資金無腦買入標普500或納斯達克100ETF時，這些資金會自動按權重分配給市值最大的公司（即Mag 7）。股價越高，權重越大，買入的資金越多。這種機械式的買入力量對估值並不敏感，從而強化了龍頭的馬太效應。第四章：房間裡的大象——私人市場、波動率以及相關性崩塌。在描繪美好藍圖的同時，也不能忽視潛在的危機。在描繪泡沫的同時，也要看到可能刺破泡沫的針。4.1 私人市場的隱雷：流動性錯覺市場普遍關注股市的槓桿，但真正的風險可能隱藏在不透明的私人市場（Private Markets）。私人市場（包括私募股權PE、私人信貸Private Credit等）的規模在過去6年翻了一番，目前已接近18兆美元。這龐大的體量背後，是極低的流動性和不透明的估值。如果利率居高不下，許多私人信貸項目面臨再融資風險。一旦出現違約潮，由於私人資產缺乏流動性，投資者可能被迫拋售公開市場的流動性資產（如股票、國債）來籌集現金，從而導致公開市場的崩盤。這種傳導機制在2007年的次貸危機中曾出現過，如今風險源轉移到了私人信貸領域。4.2 相關性崩塌：無處可藏對於機構投資者而言，最大的噩夢是避險工具失效。在過去20年的“大緩和”時期，股債通常呈負相關（股跌債漲），因此“60/40組合”是完美的避險策略。然而，在高通膨和高財政赤字的背景下，股債相關性已轉為正值。這意味著，當股市下跌時，債券可能也會下跌（因為通膨或利率擔憂），導致傳統的避險策略失效。投資者赤身裸體地暴露在風險之中。這迫使機構尋找新的避險工具，如期權或大宗商品。4.3 波動率的新常態：暴漲暴跌泡沫時代的另一個特徵是市場的脆弱性。泡沫時期的閃崩（Flash Crash）往往非常劇烈，但反彈也同樣迅速（V型反轉）。2025年夏季的市場表現就是一個典型案例：納斯達克在短短幾周內暴跌，隨後又以歷史第五快的速度創出新高。這種“過山車”行情將成為常態。對於槓桿交易者來說，這既是天堂也是地獄——一次深度的回呼足以爆倉，而隨後的反彈又會讓踏空者痛不欲生。第五章：全球尋寶——在廢墟與窪地中尋找黃金如果美國科技股已經不再便宜，那麼在這個泡沫時代，資金還能去那？美銀美林將目光投向了全球，特別是那些估值極低且具備AI潛力的地區。5.1 歐洲：被誤解的價值高地雖然歐洲經濟增長乏力，但歐洲股市卻展現出了驚人的性價比。歐洲斯托克50指數（SX5E）的市盈率僅為16.6倍，遠低於標普500的25.2倍。更重要的是，歐洲企業的資產負債表非常健康。歐洲的“舊經濟”正在煥發新生。德國宣佈將國防預算增加35%，並在基礎設施和能源轉型上投入巨資。這些財政刺激將直接利多歐洲的工業、建築和國防類股。與此同時，歐洲企業正在以前所未有的速度回購股票，回購收益率（Buyback Yield）甚至超過了美國。這為股價提供了堅實的底部支撐。因此，做多歐洲價值股是避險美國科技股泡沫破裂風險的有效手段。5.2 亞洲：AI的追趕與分化亞洲市場在AI浪潮中並非旁觀者，但表現極度分化。韓國（Kospi）：AI敏感度極高（受儲存晶片驅動），高達56%，但市盈率僅為14倍左右，屬於“高成長、低估值”的典型。但也需警惕其價格行為的高波動性。台灣（TWSE）：處於泡沫風險的高位區，估值已充分反映了台積電等企業的優勢。印度（Nifty）：估值昂貴，且AI相關性相對較低，性價比不高。5.3 中國大陸：地球上最便宜的看漲期權在所有主要市場中，美銀美林對中國大陸的看法最具反差感。報告明確提出：“中國資產提供了極具吸引力的非對稱回報機會。”中國市場的期權定價極其便宜。由於市場情緒低迷，隱含波動率（Implied Volatility）處於歷史低位。這意味著，投資者只需支付極少的權利金，就能買入看漲期權。美銀報告特別看好中證1000指數（CSI 1000）。作為代表中小盤成長股的指數，它對流動性和技術創新最為敏感。一旦中國推出更強力的刺激政策或AI應用出現突破，這類資產的彈性將是巨大的。第六章：2026交易策略實戰手冊——如何與泡沫共舞？基於上述宏觀判斷和量化分析，美銀美林為機構投資者制定了一套詳盡的衍生品交易策略。這是美銀美林給機構客戶的“私房菜”，也是普通投資者進階的必修課。核心邏輯是既要參與泡沫的狂歡，又要為必然到來的崩盤做好準備。註：本部分所有具體策略因合規原因省略，感興趣的讀者可查看原文。6.1 進攻篇：擁抱“右尾”風險既然泡沫尚未見頂，且具有“漲得快、波動大”的特徵，那麼單純買入股票並非最佳策略，更好的方式是做多“上漲的波動率”。6.2 左尾策略（Left-Tail）：防範“泰坦”的隕落泡沫越大，破裂時的破壞力越強。因此需要針對輝達進行特質風險避險以及針對標普500的“墜落保護”。6.3 另類策略：利用相關性錯配市場中存在一些被忽視的定價錯誤，這正是超額收益的來源。結語：在泡沫中保持清醒的現實主義洋洋灑灑萬字，我們拆解了美銀美林《2026展望》的每一個角落。這份報告並非在販賣焦慮，也非盲目鼓吹。它向我們展示了一個客觀且略帶殘酷的現實：我們正處於一個由政府意志、技術革命和資本貪婪共同編織的巨大泡沫之中。對於投資者而言，最危險的不是身處泡沫之中，而是沒有意識到自己在泡沫裡，或者過早地站在了泡沫的對立面。最後的忠告：不要輕易做空泡沫：永遠不要低估一群狂熱的人能把價格推到多高。凱恩斯說過：“市場保持非理性的時間，比你保持償付能力的時間要長。”擁抱波動性：在未來兩年，波動率不是敵人，而是朋友。保持全球視野：當美國變得擁擠時，將目光投向歐洲的價值窪地和中國的復甦期權，可能是保護財富的最佳路徑。2026年，註定將是載入史冊的一年。願每一位投資者都能在這場資本盛宴中，既享受到泡沫的紅利，又能全身而退。 (M2M研究)