宏观策略周论科技趋势与美债挑战-20260525

参会者信息：无 摘要 ●AI与人口变局交织将导致核心与外围资产、商品与服务价格、社会分配三个层面的深度分化。·人口密度下降导致低密度地区服务效率降低，资源将向核心区域集中，核心资产稀缺性进一步凸显。●AI提升可复制品效率使边际成本趋零，但无法替代的情感、定制化服务受鲍莫尔效应影响价格将持续上涨。●AI使劳动力在生产函数中贡献下降，工资上限将被算力替代成本锚定，按劳分配机制面临失效风险。●美债利率受财政扩张及油价上行支撑易上难下，科技巨头因资本开支加大对长端利率敏感度显著提升。·AI算力尽头是电力，图态变压器(SST)及高功率电源架构(800V直流)成为产业链关键变革方向。●高油价通过输入性通胀对利润产生滞后冲击，上游利润改善领先，中下游制造业及公用事业受损程度依次加重。 Q&A 在当前AI趋势与美债利率走高的背景下，市场面临怎样的核心矛盾?同时，从长期视角看，AI爆发与人口变局的交织会带来哪些值得思考的深远变化? 当前市场面临的核心矛盾是分子与分母的赛跑，即科技趋势能否持续，与高企的油价推动美债利率走高可能对市场造成的短期扰动之间的博弈。从长期视角看，AI技术的爆发已是既成事实且势不可挡，而人口变局(包括总人口下降和老龄化)也成为全球部分经济体必须直面的问题。这两者的交织将带来深远变化，引发了关于AI究竟是解决所有问题的灵丹妙药，还是可能成为新的麻烦制造者的讨论。乐观观点认为，人口减少可降低竞争压力，AI和机器人能实现物质的极大充裕，对冲劳动力不足。而理性观点则认为，人口减少会导致总需求不足和非核心资产收缩，AI革命并不能自动带来平等的资源丰富，甚至可能产生挤出和替代效应，从而扩大核心与非核心资产的差异。 面对AI时代与人口变局的交织，得出的核心结论是什么?该结论主要基于对哪三个核心问题的探讨? 核心结论是，AI与人口变局的交织可能导致三个层面的分化：核心资产与外围资产的分化、商品与服务价格的分化，以及社会分配上的分化。这一结论主要基于对以下三个核心问题的探讨：第一，在没有外部干预的情况下，人口减少是否能自动带来资源的充裕；第二，AI革命能在多大程度上解决供给充裕的问题；第三，AI在提高效率和增加供给的同时，是否会带来其他值得关注的额外问题。 从熵增理论和新经济地理学角度分析，人口减少是否能自动带来资源充裕?这对资产配置有何启示? 人口减少并不能自动带来资源的充裕。根据熵增理论，任何系统(包括经济体)在没有外部干预的情况下会自然地从有序走向无序，维持系统需要投入劳动力和能量，而这依赖于一定的人口密度来实现经济性。当人口密度过低时，许多当前被视为理所当然的服务，如快递、外卖及公共设施的维护，会变得不经济，导致服务功能弱化或退化。新经济地理学理论也指出，在这种情况下，资源会迅速向核心区域集中以维持经济性，而边缘地区则可能加速退化。例如，日本部分地方铁路的停运、被称为“限界集落”的边远山村现象，以及底特律公共设施的老化都是例证。日本在1999年末至2010年间推行的“平成大合并”也是为了应对人口减少、降低行政维护成本。这些现象表明，人口密度下降会导致低密度地区的服务半径拉长、效率降低。因此，最终将导致核心资产与外围资产的分化。这里的“核心”不仅指物理位置上的核心区域，也指资产属性上的核心。例如，2026年上海核心区域的新房销售依然火热，而边远或人口流出地区的房地产市场则受到较大影响。这对资产配置的启示是，应更多地关注核心资产，而非无序扩张。 AI革命在解决供给问题上扮演何种角色，它是否能同等地带来所有资源的丰裕?其对不同类型商品和服务价格的影响机制是怎样的? AI革命确实能通过减少对劳动力的依赖和提升生产效率，极大地增加部分商品和服务的供给，但它并不能同等地带来所有资源的丰裕，反而可能导致供给和需求层面的错配。首先，人口结构变化本身会带来需求错配，例如老龄化会催生护理等特定服务需求。其次，AI对供给端的影响存在结构性差异：对于可复制的商品，其边际成本将趋近于零，实现极大充裕；对于可复制的服务(如自动驾驶实现的出行、快递),供给能力也将大幅提升；对于专业化、精细分工的领域，AI的替代效应显著,例如2023年以来美国IT和金融行业的就业收缩。然而，对于那些需要跨行业综合思考、主观判断或情感陪护等AI暂时无法替代的领域，其供给难以快速增加。根据鲍莫尔效应，当全社会劳动生产率因AI而提升后，那些AI无法替代的服务性需求(如情感陪护、定制化服务)反而会变得更加昂贵。这表现为一种价格分化：可贸易品和技术密集型产品因技术进步而价格下降，而非贸易品(如教育、医疗、护理)的价格持续上涨，过去二十多年美国的CPI数据也印证了这一趋势。因此，可能会出现一种悖论，即社会能够负担得起非常 精密的电器，但却难以承担优质的护工服务。 在AI革命提升效率并增加供给的背景下，其可能引发的主要问题是什么,这与以往的工业革命或信息技术革命有何根本不同? AI革命在提升效率和增加供给的同时，可能带来的最主要问题是分配机制的失效，这源于其与以往技术革命的根本不同。过去的蒸汽和电气革命解放了体力，但人类仍在关键生产环节中；信息技术革命降低了信息分发成本，但未取代生产要素。而AI和机器人技术则可能在生产函数中使劳动力的贡献不断下降，甚至在特定行业和时期趋近于零，导致劳动力从生产要素降级为纯粹的成本和消费者。在这种情况下，按劳分配的机制将失去其存在的根基。回顾历次技术革命对劳动力份额的影响：第一次技术革命替代了体力，导致劳动力份额下降；第二次技术革命依赖人的创造性，份额有所回升；第三次信息技术革命叠加全球化分工，发达市场的劳动力份额下降，而新兴市场则有所增加。AI时代可能带来的最大变化是劳动力的贡献份额被显著挤压。 针对劳动力在生产函数中贡献下降的问题，在悲观和温和两种情景下，AI算力成本将如何影响劳动力成本和份额? 在两种不同的情景假设下，AI算力成本对劳动力成本和份额的影响路径有所不同，但都表现为劳动力工资被算力成本所锚定。在悲观情景下，假设算力可以无限增长且边际成本不变或递减，劳动力的贡献将趋近于零。此时，大部分劳动力将被替代，工资水平的上限将被严格锚定在算力的替代成本上，因为一旦劳动力成本超过算力成本，企业便会选择AI替代，这将导致劳动力份额基本趋近于零。在更为现实的温和情景下，考虑到社会摩擦和关键资源限制，算力市场无法无限扩张，其成本曲线是向上倾斜的。当算力成本上升到某个节点后，继续替代劳动力将变得不经济。在此节点，劳动力与算力达成平衡，劳动力仍能保留部分份额，尤其是在AI暂时无法替代的行业。尽管如此，劳动力的工资成本依然被算力成本牢牢限制。短期来看，算力成本难以无限趋近于公用事业的水平，更可能出现分层现象：一般性、标准化的算力接近公用事业，而闭源的高端算力依然是稀缺资源，因此AI的替代将是局部的或集中在部分标准化环节。 面对AI革命和人口变局带来的资源、价格及分配三个层面的分化，应如何应对，以及短期内AI对经济的正面影响如何? 应对AI革命和人口变局带来的分化，首先应充分肯定AI在短期内的积极作用。测算显示，未来十年，AI通过提升全要素生产率和拉动资本开支，预计将分别年均提升中美经济增长0.51和0.3个百分点，这足以对冲其带来的负面影响。其次，在做大蛋糕的同时，必须妥善解决劳动力被挤出生产环节所引发的分配问题，例如通过调整税基、优化社会保障制度等方式，重新设计适应AI和机器人时代的分配机制。最后，核心策略是把握新时代的稀缺资产。 如何定义和识别在AI和人口变局时代下的新核心资产，具体可分为哪几类? 识别新时代的核心资产可以依据四个标准进行测试：该资产在脱离大规模政府补贴后能否独立、可持续运营；其维护成本是否会大幅翻倍；其效率是否高于AI和机器人；以及它是否是AI和机器人产业链条上的必需品。基于此，新时代的核心资产可归纳为三个关键词或三类资产：第一类是稀缺资产，主要指在人口收缩背景下，通过维持一定人口密度来保证其维护经济性的资产，例如核心地段拥有优质公共资源(交通、教育、医疗)的资产，其稀缺性会因人口向中心收缩而进一步凸显。第二类是非标准化资产，指AI短期内无法有效替代的领域，包括需求端的养老服务、心理咨询、艺术创作、品牌价值，以及工作上需要深度思考和表达的岗位。第三类是瓶颈资产，即AI时代生产环节中必不可少的要素。短期瓶颈资产包括芯片、存储、光模块、PCB和液冷技术等AI产业链上游环节，这些在2026年一、二季度的市场交易中已得到体现。从中长期看，当部分标准化算力接近免费时，真正的瓶颈资产将是高能量密度的能源、智能稳定的电网、长时稳定的储能、以及铜和部分稀土等关键矿产资源。 从市场层面看，未来一到两个月美债利率为何呈现易上难下的态势? 未来一段时间，尤其是进入夏季，美债利率易上难下主要由两个结构性因素和两个短期催化因素共同导致。结构性因素方面：第一，美国经济基本面显示，无论是名义增长还是制造业PMI,在过去一年均呈现从底部回升的趋势，而历史上十年期美债中枢与名义增长中枢高度相关。当前由投资驱动的经济增长将支撑融资成本维持高位。第二，美国已进入持续的财政扩张时期，大规模财政赤字会天然地要求投资者提供更高的期限溢价，而目前的期限溢价仍处于历史偏低水平。短期催化因素方面：第一，英国潜在的新首相倾向于扩大财政，以及日本6月份加息预期升温和可能增加的财政补贴，都将推高英债和日债利率。作为美债最大的两个海外持有国，其国债抛售会传导至美债市场。第二，根据大宗商品团队测算，若中东局势维持现状，叠加夏季用油高峰，油价可能升至123美元以上，这将抬升中长期通胀预期，并最终反映在长端利率上。 在长端利率易上难下的背景下，其对美股尤其是科技和AI板块的影响与以往有何不同? 过去几年，美股尤其是大型科技公司对长端利率的敏感度较低，估值得以持续扩张，但这轮情况有所不同。在2023年之前，硅谷科技巨头多为轻资产、现金充裕的模式，资本开支较少。自ChatGPT出现后，它们为参与AI竞赛而大幅增加资本开支，但过去两年主要动用的是自有现金流，因此对外部融资条件不敏感。然而，随着自有现金流的持续消耗和未来资本开支计划的不断上调，这些企业未来将大概率不得不转向大规模举债扩张。一旦企业开始实质性加杠杆，其财务状况和估值水平对十年期美债利率的敏感度将显著提升，因为企业债的平均久期约为六年，其利率与十年期美债利率高度相关。除了AI企业，自2025年下半年起，矿业、工业、国防及航空航天等行业的企业也开始加大资本开支，更依赖举债融 资。因此，未来影响美国财政可持续性和企业举债扩张的核心变量将是十年期美债利率，而非短端利率或央行的加息降息决策。此外，若利率进一步上行，可能推高美债的隐含波动率(MOVE指数),一旦波动率急剧上升，可能引发高杠杆对冲基金的跨资产抛售，从而导致市场出现较大调整。 在当前宏观经济背景下，如何理解美国经济呈现的K型分化、政府角色的转变以及这对资产价格和流动性的潜在影响? 当前美国经济呈现出K型分化的特征，具体表现为投资端的火热与就业消费端的不温不火，这种分化预计将长期且普遍存在。与以往相比，最大的变化在于政府角色的转变，即从“小政府”转向“大政府”乃至“国家资本主义”。随着美国及其他国家对国家安全的日益重视，资源正通过通胀税这一工具，长期地从居民消费端向投资生产端转移。较高的通胀中枢将对不同经济主体产生分化的影响，加剧K型经济的趋势。从流动性角度看，若美国政府意识到十年期美债利率对财政可持续性、AI竞赛及国防建设至关重要，而短端货币政策又难以影响长端利率时，可能会采取金融抑制手段，人为压低整个利率曲线，特别是中长端的实际利率。一旦实施，将对股市以及金、银、铜等资源品价格产生巨大的推动作用，这属于一个中期逻辑。短期来看，市场表面上在交易货币政策预期的收紧。然而，即便未来通胀路径缓慢上升至接近甚至可能超过4%,只要美联储保持按兵不动、不加息或持续释放不加息的信号，实质上的货币政策就是宽松的。以扣除通胀后的实际货币政策利率为例，