摩根士丹利宏观策略 AI竞赛新格局

00:00:00 朋友大家上午好，欢迎来到一周一度的大摩宏观策略谈，我是邢志强Robin最近呢在全球市场波动当中。 00:00:09 投资者抛出了三大疑问，基本上是围绕着第一，全球AI硬件这个叙事为什么说变就变了，第二呢，呃，最近中东战事此起彼伏，又出现了。全球天气极端化，那么这样呢？对全球的通胀，对联储政策和流动性有什么边际影响？第三呢就是中国经济半年报刚刚公布了，是否能迎来呃政策支持力度加大的一个924时刻。最终其实这三大问题汇总到就是呃，目前在全球投资者对AI硬件趋势变化之后呢，他们有一种多元化配置资产投资的需求，中国资产能否吸引他们来多元化配置。 00:00:54 所以今天还是像以往一样，由我们的首席策略师Laura、经济学家Jenny、郑宁、亚洲经济学家Derek，呃和我们的呃AI硬件，特别是存储方面的分析师Daniel一起来给大家分析最关注的这三大话题。我还是来抛砖引玉，首先是强调最近AI投资的新格局里面，特别是呃AI硬件与存储板块的这个剧烈调整。 00:01:22 我们也看到了中美的AI竞争到了一个新的分水岭，这是我们想讲述的一个叙事。第二呢则是前瞻即将到来的7月底的政治局会议，在二季度经济数据呢不及预期之后，我们如何理解宏观政策的下一步有没有。 00:01:42 政策力度显然加强，恢复市场信心的9S时刻。 00:01:47 那在正式开始之前，也是希望大家知道了，最近在开展一年一度的我们叫xtel全球固定收益的评选，就对做固定收益像利率、汇率、大宗商品这些研究比较好的团队们在评选中予以一定的肯定。那如果大家觉得过去一年我们的研究，还是给您的一些投资决策有一些参 考价值，希望大家去参加这个atel全球固定收益的评选，给我们在全球宏观研究亚洲宏观研究这里面投上宝贵的一票。那相关的投票的链接我们已经发在了呃，每个礼拜一给大家发的这个大摩宏观策略谈的邀请函里面有这个链接，希望大家抓紧机会给我们投上宝贵的一票。 00:02:34 首先讲到AI的新格局。最近几个礼拜呢，我想呃大家都围绕着全球科技股，特别是AI硬件经历了过山车一样的抛售。呃，像我们的同事Laura这边观测的比较紧密的一些像韩国的cos比的指数，像全球存储板块的指数以及美国TMT的动量指数，这些都从前期的高点下跌了超过20%了。 00:03:02 那为什么这些板块出现这么大的调整呢？首先就是过去一个半月我们强调过的，出现了杠杆资金大幅涌入，交易结构极度拥挤。这种杠杆资金的杀入，仓位的高度集中，通常都是所谓的赛道型牛市后期的特点，加剧了市场最后阶段的超高的波动性。 00:03:24 因为归根结底呢，此前被大家高度集中买入的，比如说存储芯片的行业，呃，丹尼尔后面也会讲到这个行业呢，还是一个高度周期性的行业。呃，尽管大家把它目前的周期称之为超级周期，但是超级周期也是周期，不是没有周期，但是杠杆资金在过去几个月大幅杀入，那市场就进入了一个高度关注变化率，就是边际的二阶导的这么一个时刻啊。 00:03:54 大家天天讨论的都是这些存储公司卖的存储芯片，它的同比定价，呃有没有一些呃见顶的信号啊。那我们也知道，再好的行业，哪怕是超级周期，它的盈利和订单很难一直加速的，这个加速度是很难长期持续的。当前他们高达90%的毛利率是不可能永远持续的。所以最近的业绩期即便是交出了很好的财报啊，这些行业很多公司股价出现了大幅下跌，这就表明在市场最拥挤的领域了。极高的风险敞口啊，造就了巨大的波动性啊，一旦他们这些板块毛利率见顶，那估值的所谓的重估的过程就戛然而止。 00:04:38 这些还是停留在流动性层面的影响，是杠杆资金带来的影响。但除此之外，最近一个月呢也有叙事上的变化。 00:04:47 首先就是中美的AI竞争这个动态啊有所变化，中国大模型的进步大家目睹了，确实对美国的前沿的模型构成了一些真实的竞争方面的影响。 00:04:59 你像近期发布的嗯中国Kimi发布的K3开源大模型，作为迄今为止中国最大的一个开源权重的大语言模型呢，它的表现是非常卓越的。而且它不是一个一夜之间出现的奇迹，它是中国AI模型行业积累进步的结果。你像6月份之前已经发的这个GOM的5.2同样是比较出色的。所以我们还是一直预计了未来会出现规模更大、性能更好、具有全球竞争力的中国的模型。这彰显了中国AI的采取的不一样的路径，它的重点不是简单的追赶前沿的呃模型的算力，而是转向了实际的应用的价值。 00:05:44 中国会通过优化速度啊，优化成本效率和系统性的集成，使得AI技术怎么能迅速地在实体经济在。 00:05:54 应用场景中落地扩散应用这种动态呢，使得中国可能会给全球提供一个不一样的AI的解决思路。呃，未来在全球AI的世界中市场的总额中，中国肯定有很大的一席之地。 00:06:11 相反呢，美国现在AI投资。从各个云厂、各个互联网大厂提供的未来的蓝图来讲，似乎还是如火如荼，但是他们正在遇到现实世界的。物理的强和政治的强的约束，因为这个AI的军备竞赛，它不只是买高端芯片，谁能够构建一个完整的AI的生态链和基础设施是最关键的。这个基础设施里面就包含了类似于数据中心以及支持他们的能源系统。那现在美国AI投资就撞上了现实的物理和政治的瓶颈。 00:06:47 有三个障碍影响到了美国AI投资的落地。这三个障碍呢，正好这单词都是P打头的，三个P分别是人。 00:06:57电。 00:06:58 和政治。那首先是老百姓反对，很多老百姓在各个州呢认为AI算力中心不带动当地的就业，还会带来污染，还会带来能源价格的上涨，所以纷纷的反对社区投反对票。 00:07:13 其次呢就是电，美国是缺电的，那么我们统计的美国从现在到2028年有大量的电力短缺，要支持这些数据中心的话，电网跟不上。 00:07:26 第三呢就是政治，那就是美国各个州，他自己可以对数据中心的建设出台一些政治方面的监管的规定。那这种对数据中心的抵制去年就明显的加速了，呃，去年一年大概1600亿美元的AI的数据中心的项目，占去年投资额的1/4被延期了，取消了或者难产了。而今年仅仅是第一季度，美国就有1300亿美元的数据中心项目，因为它各个州的地方的抵制被叫停了啊。现在很多州都纷纷出台了我们叫呃限制令暂停建设令的这种方案，不允许在当地建数据中心。所以来自于从人到电到地方政治这三大阻力啊，成为美国AI算力建设的最大的约束因素。 00:08:15 那怎么破局呢？美国这些数据中心的开发商，他只好走向所谓的离网啊，不加入当地的电网offgrade或者表后这些电力的解决方案。但是这就意味着第一他们要大量的采购燃料电池储能等等这些策略。呃，以便呢不加重当地的电网的负担来确保电力供应，但这种情况下它的建设成本是非常高的，建设速度是非常慢的，而且在地理上更加的分散化了。 00:08:46 所以从这种背景之下呢，中美AI竞争的这个天平是有一些微妙的变化的， 00:08:52 美国还是受困于高昂的前沿模型的成本，呃，以及地方从人到电网到政治的这方面的内耗。那中国这个时候却走出一条极具特色的破局之路，包括Kimi这些国产模型的爆发呢，还是通过一个成本更低计算更高效的模型缩小跟美国的差距，比较有性价比，摊薄了将来的推理成本。 00:09:18 这背后呢，当然也是有中国比较集中高效低成本的，你像国家电网啊，庞大的基建的执行力，所以呢，中国似乎走的是将AI作为一种普惠的数字公共基础设施，进行一种节约化的部署。这是跟美国不一样的路径，那边是呃美国追求前沿大模型，但是呢确实也面临它从能源到基础设施的瓶颈。中国则是通过低成本大模型和国家级的基建的能力进行追赶，这是全球AI叙事中最大的预期差了。 00:09:53 呃，我想正是因为这一点呢，可能大家最近也意识到了中国所以Kimi为代表的这些大模型，它具备了高智能密度、低推理成本、比较开放的战略，可以去部分地解构呃，美国和西方有少数巨头把持的这种算力垄断。 00:10:10 这种情况之下，大家对呃未来的投资方向，全球的AI的市场的布局分化就有一个不一样的看法了。你比如说在全球市场，尤其是除了美国和美国的紧密盟友以外的全球广阔的呃，发展中国家的市场。 00:10:28 中国的AI可能具有难以估量的潜力，因为现在全球各国都在强调主权AI，试图减少对单一的外国平台和外国空供应链的战略依赖。如果选择美国个别的封闭的巨头，那就意味着从算力到数据中心到网络安全到应用层，要全盘被垂直整合了，被锁死了，这对部分的国家来讲，他可能不愿意接受。相比之下呢，中国提供的是一个性价比比较高，而且具有公共品特性的这种开放的模型，允许很多国家在本地的基建上去自主地部署，去自主地微调。那他可能不追求垄断，这反而成为了呃我觉得呃各国构建自主。 00:11:12 主权AI的催化剂。那么这是我们讲到的第一个最重要的原因。 00:11:19 第二呢，其实我们也知道在历史上中国很多从新能源汽车到新三样的突围，它不只是在呃全球南方就是新兴市场发展中国家，甚至在一些欧洲也就是说呃传统意义上属于发达国家。但是跟中国地缘政治关系相对呢比较中性的地方，也是有很大的突围和发展的潜力的，你像新能源汽车，就是典型。 00:11:46 在前期，我在呃欧洲出差，后来休假在葡萄牙街头。你像里斯本啊，像波尔图啊。嗯，街头已经跑着很多种不同品牌的中国的新能源汽车了，为什么呢？是因为当地的政府和市场还是想追求成本低、体验一样好甚至更好的这方面的产品。那在欧洲部分地区，那更不用提在东南亚，在拉美，在非美阵营的经济体，它基本上并不需要或者支付不起呃美国最顶尖的这些算力的价格。那未来呢？从AI模型的发展来讲，中国模型可能会填补这个巨大的实用主义的市场空白。 00:12:28 那当然了，我们也注意到啊，呃，美国有一些看到了Kimi发布的K3模型的这些表现之后，美国有一些言论，比如说建议美国当局选择性地来通过提高准入，或者发布一些软性的法规，针对中国的AI的生态系统人为地提高门槛。但我想这也恰恰反向证明了中国的开源式的创新，呃，已经精准地切中了西方AI壁垒的一些软肋吧。所以未来全球AI的版图绝不会仅仅是一个单机的垄断，会演变成两条路并行。 00:13:02 一条是美国这种呃成本目前看起来比较高的封闭生态，追求最前沿的大模型，另一轨则是中国依托较大的呃能源供应能力、基建能力，用开源、低成本、灵活性的模型搭建的数字公公共基础设施，这是全球两种AI的发展轨迹。 00:13:23 除了AI之外，我想影影响全球的通胀流动性还有一个值得关注的，那就是能源博弈和极端气候交织，因为现在看起来呢，原油市场还是处于一个紧平衡当中。 00:13:39 呃，中东的霍尔木兹海峡保持在关闭状态。而这个过程中，由于中东和各方的炼油产能的损失，呃，成品油市场现在是紧平衡的。 00:13:50 你比如说美国，美国在过去5个月呢，不断的释放它的战略原油储备，目前处于约3.2亿桶，这已经是43年以来的最低点了。随着它的储备逼近了3亿桶的底线的大关，进一步释放储备进行出口，这个难度很大。美国的能源能源出口开始回落， 00:14:09 而在过去5个月全球原油短缺当中呢，中国发挥了重要的缓冲器的作用，帮助了全球供需 平衡。因为中国的原油的进口量呢，从通常的呃每天大概1300万桶大幅降到了每天只有700万桶。这在很大程度上是缓解了全球过去接近5个月的关于能源短缺的担忧，但中国也不大可能一直如此低量地进口啊，所以中国的购买了可能在未来1~2个月之内逐渐的恢复正常化。所以现在大家还是对原油价格出现了一定的支撑，产生了强化的预期吧。 00:14:47 而且如果把目光从传统的地缘政治和货币政策转向到另外一个变量，那就是极端天气。呃，最近强厄尔利诺现象叠加欧洲创纪录的热浪成为了通胀的隐患。呃，西欧呢，刚刚经历了有记录以来最热的6月和7月，比历史的平均气温高出3°。那么这对当地的交通、电力、水资源、劳动力造成了广泛的影响，而且欧