日前，在一周一度的摩根士丹利宏观策略闭门会上，邢自强就全球AI和投资超级周期分享了他的研判。
投资作业本课代表整理了要点如下：
配资网上开户1、AI已成最大宏观因素,我们正处于一个极其关键的、生产力可能得到AI提振、非线性的跃升的奇点时刻。
现在出现了极度的冰火两重天的现象：但凡是跟AI基建、上游硬件投资沾上边的，就可以吃肉喝汤，甚至无视最近的地缘政治风险和全球的油价冲击。
但是，但凡跟消费行业相关的、跟下游相关的，则是利润被挤压，表现比较疲软。
2、全球的投资超级周期已经开启,这一轮资本的超级周期可能有明显的实物不断进化的特征。
它不仅仅是初期算力的扩张，后面一定会涉及到能源系统重构这种硬核的投资了。
这就特别会利好具备“HALO”资产特征的经济体和产业链，特别是中国。
从资本开支的三级跳可以看出来：从算力中心的建设，到为了支持AI运行而进行的能源基网的升级，再到生产力工具的全面自动化。
3、中国已经开始成为全球AI和能源行业的“母机中心”——资本品绕不开中国。
4、人形机器人等行业，有可能成为中国下一个”新三样”，媲美过去几年崛起爆发的新能源汽车的规模。
中国的具身智能、物理智能会迎来一个EV新能源汽车时刻。今年可能就是人形机器人的量产元年。
人形机器人现在已经初步具备了继光伏、锂电、EV这新三样之后，成为中国出口份额继续在全球跃升的核心支柱。
未来五年中国占全球出口市场的份额会进一步提升到17%左右，而且尤其是在战略新兴行业，中国占全球的市场份额甚至会超过三分之一。这是非常强的份额了。
5、从宏观的角度来讲，乐观的同时，我们确实也看到一些阻力，看到一些潜在的风险。但首当其冲的就是劳动力市场。但AI对美国短期就业的冲击远远大于中国。
6、除此之外，宏观层面还有一个跟AI因素相关的风险，那就是这次的石油冲击和地缘政治。
尽管现在大家无视霍尔木兹海峡关闭引发的石油供给冲击，但这种韧性很大程度上是靠消耗去年积攒的库存累积。
比如说中国最近就显著减少了原油进口，也是用去年存下来的库存来缓解。
但是从全球的角度来讲，亚洲很多国家没有那么强的库存，这种缓冲期目前只剩下差不多4到6个礼拜。
市场不可能无限制长期忽视地缘政治风险和霍尔木兹海峡关闭危机。
到了六月份，如果霍尔木兹海峡的通航没有完全恢复，那很可能不管是美国油价还是全球油价，突破需求破坏的临界点，反过来会压制宏观经济和市场。
7、总结下，当前出现了全球极致的分化——投资强、消费弱。当然这部分也是反映了今年是AI的一个奇点之年，从虚拟转向现实的关键分水岭。
所以AI 2.0会催生一个超级投资周期。
在这场竞赛里面，一开始中国似乎部分产业链起到了喝汤的作用，是边际上受益，但不是受益幅度最高的。
但接下来，中国可能会利用在AI硬件（特别是能源硬件）方面具备工业母机这种独特的地位，从“喝汤”向“吃肉”转变，并非仅仅聚焦于存储、计算、算力的增量环节。
大家会关注具身智能的落地、人形机器人甚至电力基建。在这个过程中，中国自身的工业品、资本品会受益。
邢自强认为，全球AI投资“超级周期”已开启，并将在AI 2.0时代实现“三级跳”：从算力中心，到能源基网，再到生产力自动化。这对具备“HALO”资产特征的中国产业链尤为利好。中国凭借“母机中心”优势，从“喝汤”走向“吃肉”，具身智能（包括人形机器人）会重现“新三样”给中国带来的辉煌出口贡献。
以下是投资作业本课代表（微信ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：
AI成最大宏观变量，全球进入“冰火两重天”欢迎来到1周一度的大摩宏观策略谈，我是邢自强Robin。这一期跟以往略有不同，我想把研究部的各个行业团队跟大家的高频互动联系起来。因为我们跨行业推出的关于AI、关于机器人、关于全球资本开支的超级周期的判断，对大家投资也很有帮助。
在过去两个礼拜，我们的行业分析师们有的在珠三角、长三角进行实际调研，更多的是关注业绩、海外一些大厂的财报（特别是关于AI方面的资本开支的指引），也发布了关于最新的AI下一篇章的深度展望。
而在未来两个礼拜，我和我的行业分析师们也会有很多活动，比如大家会看到我们举办日本峰会和亚洲AI峰会。
总体而言，上周我自己在上海张江产业园参加一些初创企业产学研的研讨，也感受到好像现在AI已经成为最大的一个宏观因素了。
我们正处于一个极其关键的、生产力可能得到AI提振、非线性的跃升的奇点时刻。
当然，这也导致我接触到的很多投资者也有点焦虑，因为市场的风格极致分化了。后面我们的策略师肯定也会讲到，现在出现了极度的冰火两重天的现象：但凡是跟AI基建、上游硬件投资沾上边的，就可以吃肉喝汤，甚至无视最近的地缘政治风险和全球的油价冲击。
但是，但凡跟消费行业相关的、跟下游相关的，则是利润被挤压，表现比较疲软。所以，这种全球经济出现的投资强、消费弱的两极分化，什么时候是个头？
今天我们就会针对全球AI和投资超级周期这个命题给大家来分析。
AI从1.0到2.0——大学生式AI到超级牛马我先来抛砖引玉，从中国AI下一篇章的发展讲起。
总的来讲，AI 2.0其实大家也不陌生了，就是从去年的那种辅助思考式的、稚气未消的大学生式AI，到现在AI可以实现自主执行，等于是一个已经培养了好几年的超级牛马——这样的跃升和变化。
我们的AI硬件研究团队在过去几年也屡次比较精准地发现了AI基建的拐点，帮助大家领先于市场，先后识别了GPU、存储、CPU以及相关配套板块的超级周期。
特别是他们第一个提出了存储超级周期的价值评估，在前两年起到了很重要的作用。
AI领域，美国吃肉中国喝汤的观点过时了当然，现在也有很多投资人感慨：全球AI投资主线似乎还是以美国搭台，韩台市场在吃肉，中国的产业链只是部分喝到了汤，受益程度略逊一筹。但我觉得，也许随着时过境迁，在AI 2.0时代，这个观点未必正确了。
所以今天我们从行业到策略到宏观一起发布中国AI2.0的深度报告。
AI三个范式转移我从宏观角度可以看到几个范式的转移。
首先就是刚才一开场提到的：AI的能力大幅跃升了，出现了能力边界的非线性突破。
所以从去年的只是AI作为你的一个副驾驶、辅助思考（这是AI1.0阶段），到现在的2.0阶段（即去年底出现的整体AI智能体阶段），它的核心就是开始自动驾驶、自主执行了。
它不是在对话框里等着你的提示词了，它具备一定的逻辑推理、跨工具调用的能力，而且有长期记忆的能力。
这种上下文长期记忆的能力意味着AI开始了解你的业务，它的生产力的增量呈指数级增长，这是今年AI 2.0的重要范式特征。
当然，它也带来了AI基础设施和硬件方面瓶颈的结构性转移。
我想，去年下半年大家都很担心AI投资是否过热了，特别是当时说算力过剩了、投资接下来会放缓——这种担忧大家可能还言犹在耳。
但是由于今年出现的Agentic AI、AI 2.0阶段，它的瓶颈不只是GPU，它向着CPU和记忆体存储去转移。
在这一块，对于陆家嘴和中环的诸多投资人，这种顺藤摸瓜的投资逻辑大家是很熟悉了，现在不稀罕了。
但是，我还是要提出，我们的AI硬件团队是在市场上比较早提出这个理念的，包括前年提出的存储的超级周期、去年底判断今年2026年会是AI的奇点之年（能力边界会大幅提升突破，从而打破投资者对AI是否算力过剩、投资回报率的这种怀疑），以及今年初开始率先提出在Agent智能体时代，CPU要跟GPU进行配套，所以也成为短缺——大家可能记忆犹新。
第三个范式的变化跟中国息息相关。
中国模式的特殊性在于：在AI 2.0时代，它不是追求一个绝对的技术领先者。
很多人会担心，今年随着美国那边Agentic AI几个模型此起彼伏的更新，中国在缺算力的情况下，跟美国最先进的模型之间的差距是不是又拉大了一些。
但其实中国的AI模式不是追求一个绝对的技术前沿，而是为部署速度、成本、效率和系统的集成进行优化。
所以中国重视的是AI的扩散，在各行各业进入寻常百姓家、进入万千中小企业。它会迅速地从算力的云端渗透到中国的能源供应调拨系统、制造业的流程，甚至城市的基建里面。
元股证券:ygzq.hk所以，这三大范式的变化是今天推出的我们AI蓝皮书的重头戏。
人形机器人：中国下一个“新三样”那么，AI相关的投资超级周期，下一个篇章必然会涉及到所谓的物理AI、具身智能，机器人也好，工业品也罢，是不是在这里面会有更大的机会？不可否认。
当前AI如火如荼的投资确实是韩国和台湾市场受益最为直接——因为它们在半导体存储领域的一些优势地位，吃肉最多的；中国的产业链（中国大陆的产业链）是部分喝汤。
但是，如果更前瞻性地往未来看，AI应用的下一章会不会必然过渡到物理AI的落地？
那个时候，中国强大的制造优势、能源优势以及这些物理端的数据训练优势，是否会更加显著地爆发？
比如说人形机器人等行业，有可能成为中国下一个“”新三样”，媲美过去几年崛起爆发的新能源汽车的规模。
这块我们的工业分析师终身有很多领先于市场的研究，包括过去两年提出的人形机器人100强（六成在中国）、顺藤摸瓜的一些投资链条。
从宏观上来讲，我们确实看好具身智能（包括人形机器人）会重现“新三样”给中国带来的辉煌出口贡献。
也就是说，中国的具身智能、物理智能会迎来一个EV新能源汽车时刻。今年可能就是人形机器人的量产元年。
那么这一块，不管是海外特斯拉Optimus的进展，还是中国通过大家在北京机器人半马看到的快速技术进展，人形机器人现在已经初步具备了继光伏、锂电、EV这新三样之后，成为中国出口份额继续在全球跃升的核心支柱。
我们估计，未来五年中国占全球出口市场的份额会进一步提升到17%左右，而且尤其是在战略新兴行业，中国占全球的市场份额甚至会超过三分之一，这是非常强的份额了。这已经初步得到了一些数据的证明。
所以，不管是从上市公司的财报，还是从今年1到4月份头几个月高达15%的出口同比增长里面，都显示这块小荷已露尖尖角。
中国成为全球AI和能源行业的母机中心受益于AI投资、受益于能源投资和工业品的超级周期，中国现在产业链的低成本优势、全产业链的规模效应，以及先进的制造业和现实场景的数据，已经开始成为全球AI和能源行业的、我们经常说的“母机中心”（这个机不是小鸡的鸡，是机器的机）——也就是资本品绕不开中国。
全球投资超级周期已经开启，特别利好“HALO”资产产业链，尤其是中国最后一块，我们也看到了政策的配合，就是“AI+”上升到国家导向，提升到“十五五”规划的核心。
这是一种顶层驱动的自动化、智能化的战略，因为中国试图通过提升全要素生产率来对冲人口结构的变化、对冲人口的老化。
我们的模型也显示，考虑到这些，不管是AI 2.0还是下一阶段的具身智能的发展，它们的采用有可能到2035年使得中国的潜在GDP水平比没有采用这些新科技的情景高出3.5个百分点。
也就是说，“AI+”对于中国生产力的贡献会是实实在在的。所以给我们的启发就是：全球的投资超级周期已经开启了，而且这一轮资本的超级周期可能有明显的实物不断进化的特征。
它不仅仅是初期算力的扩张，后面一定会涉及到能源系统重构这种硬核的投资了。
这就特别会利好具备“HALO”资产特征的经济体和产业链，特别是中国。
从资本开支的三级跳可以看出来：从算力中心的建设，到为了支持AI运行而进行的能源基网的升级，再到生产力工具的全面自动化。
这不是一个硅谷纸上谈兵的东西，从我们看到的中国工业品、资本品企业的订单角度，已经逐步发生了。
AI首先冲击劳动力市场：美国风险远远大于中国从宏观的角度来讲，乐观的同时，我们确实也看到一些阻力，看到一些潜在的风险。
但首当其冲的就是劳动力市场。劳动力市场有一个J曲线的效应。
J曲线效应就是说，在短期AI的岗位替代效应可能会快于新岗位的创造效应，特别是对白领和专业服务业的冲击。
如果管理不当，短期内或许会加剧就业压力甚至通缩压力。所以我们会关注在这个方面，政策层会通过更好的职业培训、更完善的社会保障机制来对冲这一摩擦。
方向上，中国经济应对这种就业冲击也有有利的一面。
因为中国的制造业和蓝领服务业现在占了我们就业岗位的大头，短期内直接受AI冲击最首当其冲的是白领服务业和专业服务业，在中国的占比要比美国低。
我们看到，AI强度高的岗位，据我们的调研集中在支持和信息服务业，如IT、金融、媒体和科学研发；AI强度比较低的岗位集中在建筑业、酒店业、传统的制造业，以及其他一些蓝领的服务业（如餐馆等）。
根据这个分类，目前中国大概有12%的总就业（差不多八分之一）处于AI强度中高行业，容易受到AI的影响；而美国这个比例更高，接近三分之一。
我们是八分之一，美国是三分之一。但是对AI暴露程度相对比较低的岗位，在中国占比接近40%（四成左右，制造业、蓝领的服务业），它们暂时不太受AI冲击；在美国这个比例只有15%（七分之一）。
也就是说，AI对美国短期就业的冲击远远大于中国。
大家忽略了石油冲击——亚洲库存不足4-6周除此之外，宏观层面还有一个跟AI因素相关的风险，那就是这次的石油冲击和地缘政治。
我想，尽管大家都认为AI是目前最大的宏观，好像一夜之间已经没有人去关注原油冲击了。
但我们的大宗商品分析团队还在提醒市场：尽管现在大家无视霍尔木兹海峡关闭引发的石油供给冲击，但这种韧性很大程度上是靠消耗去年积攒的库存累积。
比如说中国最近就显著减少了原油进口，也是用去年存下来的库存来缓解。
但是从全球的角度来讲，亚洲很多国家没有那么强的库存，这种缓冲期目前只剩下差不多4到6个礼拜。
也就是说，市场不可能无限制长期忽视地缘政治风险和霍尔木兹海峡关闭危机。
现在以美国为例，它的成品油价格已经涨到了4块5一加仑。我们测算，一旦美国油价突破5块钱一加仑，这就是需求破坏的临界点，会明显压制不仅是它的消费，还会压制整体的宏观经济。
这样倒算下来4到6个礼拜的期限，也就是说到了六月份，如果霍尔木兹海峡的通航没有完全恢复，那很可能不管是美国油价还是全球油价，突破需求破坏的临界点，反过来会压制宏观经济和市场。
包括最近中国PPI的反弹，我们可以看到绝大部分都是油价贡献的，中下游的消费行业其实面临更大的利润挤压。
AI 2.0催生一个超级投资周期，中国从“喝汤”到“吃肉”转变所以总结一下：当前出现了全球极致的分化——投资强、消费弱。当然这部分也是反映了今年是AI的一个奇点之年，从虚拟转向现实的关键分水岭。所以AI 2.0会催生一个超级投资周期。
在这场竞赛里面，一开始中国似乎部分产业链起到了喝汤的作用，是边际上受益，但不是受益幅度最高的。
但接下来，中国可能会利用在AI硬件（特别是能源硬件）方面具备工业母机这种独特的地位，从“喝汤”向“吃肉”转变，并非仅仅聚焦于存储、计算、算力的增量环节。大家会关注具身智能的落地、人形机器人甚至电力基建。在这个过程中，中国自身的工业品、资本品会受益。来源:投资作业本Pro，作者王丽
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