大摩邢自强,最新发声中性

2026-07-31 10:41:59
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问财摘要

1、摩根士丹利中国首席经济学家邢自强在交流会上分享了对当前全球及中国宏观经济、AI产业趋势与资本市场波动的看法。 2、他认为本轮A股波动是全球AI科技共振的缩影,市场叙事调整而非基本面恶化。AI大厂的投资计划未削减,市场波动部分源于企业提前透支未来利好预期。 3、下一阶段AI革命的重心将从硬件制造转向应用端。 4、邢自强认为美联储今年加息可能性不大,倾向于认为其“外鹰内鸽”。 5、中国模型如果叠加国家算力网政策支持,有望构成中国版数字基础设施方案的独特竞争力。
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“本轮A股出现的波动,是全球AI科技共振的一个缩影,并非源于A股自身或国内经济基本面突然出现拐点性变化。”

“当前变化更多体现为市场叙事的调整。AI将深刻改变生产力,这与市场波动之间并不矛盾。”

“美联储今年加息的可能性不大,我们倾向于认为其‘外鹰内鸽’。值得探讨的是,即便加息25个基点,是否真的会对科技行业、AI投资及此前如火如荼的科技革命信心产生立竿见影的冲击?”“从理论上看不应如此。”

“借鉴移动互联网时代经验,开源且性价比更高的中国模型,如果能够叠加国家算力网在算力租用方面的政策支持,有望构成中国版数字基础设施方案的独特竞争力。”

7月30日,摩根士丹利(MS)中国首席经济学家邢自强在交流会上,就当前全球及中国宏观经济、AI产业趋势与资本市场波动等一系列热点话题分享了最新看法。

市场波动源自全球AI科技共振

“许多投资者关注中国A股市场,本轮A股出现的波动,我认为是全球AI科技共振的一个缩影,并非源于A股自身或国内经济基本面突然出现拐点性变化。”邢自强判断。

回顾本轮调整的起点,最初冲击来自韩国市场,此前表现较为突出的存储类公司股票率先受挫,随后美国市场亦未能幸免。本轮AI投资周期(883436)中,大部分“雄心勃勃”的投资方案由美国科技巨头提出,但算力中心的建设并非单一市场能独立完成的——美国提供架构,日本、韩国负责制造芯片、存储等相关设备,中国企业参与光模块、PCB等中游配套环节。

因此,调整具有全球共振特征,上下游产业链均同处一个周期(883436)之中,从韩股到美股再到A股市场,均受到冲击。

“需要指出的是,当前变化更多体现为市场叙事的调整,而非基本面恶化。事实上,AI大厂今明两年的投资计划并未削减,甚至略有上调——今年约8700亿美元,明年预计达1.2万亿美元。若仅看基本面,无论是算力核心环节还是配套产业链,在手订单均无问题,但市场却出现剧烈波动。对此,我们唯有敬畏市场——部分企业可能已提前透支未来一两年利好预期。”邢自强说。

从更长视角审视AI叙事与影响,他认为,每一轮科技革命均伴随过度投资与过度繁荣周期(883436),其后必然经历一定程度的“清算”。这种“清算”并不意味着投资失效,而是指个别企业在财务回报层面可能面临压力。例如20世纪90年代末互联网革命期间,市场普遍认为宽带、路由器、海底电缆等投资将无限扩张,直至2000年-2001年科网泡沫破裂,相关设备供应商的股价与财务回报遭遇大幅修正。然而从今天回看,当时铺设的海底电缆与路由设施并未浪费。因此,相信AI将深刻改变人类生产力,与当前市场波动之间并不矛盾。

从投资策略角度出发,摩根士丹利(MS)策略团队认为,AI投资可能已进入“半场休息”阶段,投资者应拓宽视野,不应仅聚焦于AI半导体(881121)与算力,而是更多关注那些能够有效运用AI提升自身营收与效率的企业。换言之,下一阶段AI革命的重心,将从“卖铲子”的硬件制造转向“用铲子”的应用端。此外,部分表面不属于高科技但与AI深度关联的领域,如具有“HALO资产”特征的资源与能源(850101)板块也值得重视。

美联储主席“外鹰内鸽”

年内大概率不加息

投资者也试图从宏观层面寻找本轮波动的原因。地缘冲突“此起彼伏”的态势使得油价呈现较强粘性,通胀担忧再度升温。与此同时,新任美联储主席凯文.沃什的政策立场成为焦点,市场对其政策倾向充满不确定性。

对此,邢自强解释:“尽管30日凌晨美联储按兵不动,但其公告措辞令投资者难以完全解读后续路径。因此,市场担忧情绪犹存。宏微观多重因素交织,共同导致了本轮AI叙事的调整。”

摩根士丹利(MS)美国经济学家团队始终认为,美联储今年加息的可能性不大——尽管外界常因凯文.沃什的演讲风格而将其归为鹰派,但内核未必如此。事实上,他已在多个场合就AI对就业可能产生的通缩效应进行前瞻性铺垫,因此我们倾向于认为其‘外鹰内鸽’。”

邢自强认为,值得探讨的是,即便美联储加息25个基点,是否真的会对科技行业、AI投资及此前如火如荼的科技革命信心产生立竿见影的冲击?“从理论上看不应如此,这是关乎社会生产力进步的划时代投资,很少有人会因利率的小幅抬升而动摇。”

问题的症结仍在于全球资金一致预期过于强烈,形成拥挤的交易格局。这主要体现在两个方面:第一,从资金吸附效应来看,全球范围内均出现了重仓押注AI算力基础设施的交易模式。尤其是今年上半年以来,杠杆资金入市的现象显现,这以韩国市场为典型代表。当大量杠杆资金过度集中于单一板块时,市场对流动性边际收紧及利率变动将变得高度敏感。

第二,从资本市场融资端来看,AI头部企业及互联网大厂为支撑算力中心的巨额投资,纷纷借助多种融资工具筹措资金,包括IPO、配股及债券发行等。据摩根士丹利(MS)统计,今年上半年至明年上半年,头部AI企业计划在公开市场通过股权与债权融资合计约1万亿美元。在此过程中,市场对任何利率上升的信号都更加敏感,无论是由于通胀高企、油价上行,还是美联储主席释放鹰派信号。

以数字基础设施模式

实现AI赛道超车

产业层面,邢自强认为,开源且性价比更高的中国模型,如果未来能够叠加国家算力网在算力租用方面的政策支持,有望构成中国版数字基础设施方案的独特竞争力,进一步服务于全社会创业与生产效率提升。

国产大模型的发展路径以差异化竞争为核心策略,大多采用开源模式,通过算力与算法的双重优化,持续降低推理成本。摩根士丹利(MS)测算显示,目前中国大模型的推理成本大致为美国的十分之一,价格优势显著。同时,海外科技巨头虽提出“雄心勃勃”的AI投资规划,但面临现实层面的硬约束,算力中心落地所需的电力供应难以保障。

邢自强表示,中国在AI领域的发展路径,与此前从2G迈入3G、移动互联网前夜的历程有相似之处。当时,3G、4G网络的大规模普及与较低的费用,为创新创业营造了优越环境,催生了移动支付(885333)、电商等商业模式的大范围崛起,这一优势是海外难以比拟的。

如今,AI算力网,可以考虑复制这一思路——通过公共财政建设大型算力中心,以较低成本向国产大模型厂商及科技企业提供租用服务,使其成为如同2G到4G时代一般的数字基础设施,从而在商业模式创新与创业生态方面超车。这也可部分弥补中国在先进算力领域的相对短板。

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