晨会纪要

东吴证券晨会纪要东吴证券晨会纪要2026-08-07 宏观策略 2026年08月07日 晨会编辑许牧执业证书：S0600523060002xumu@dwzq.com.cn 国内建设规模达1GW的AIDC前期投资大约需要1600—1720亿元，相当于美国投建成本的65%左右。结合“十五五”时期算力网建设有望新增直接投资4万亿元计算，这意味着期间国内至少新增24.1GW的AIDC建设规模。代入新增装机容量（GW）的测算公式可得，24.1GW的AIDC建设规模意味着国内“每日Token消耗量增量”未来预期可达到529万亿Token，即：国内日均Token调用量从2025年底对应的100万亿增长至629万亿。 固收金工 总体来看，本轮评级监管收紧并非短期扰动，而是债券市场评级质量建设、评级序列校准和高等级虚高治理的延续。随着监管部门持续强调提升评级公信力、压实评级机构责任，后续城投主体评级重检、评级终止、展望调整和少量实质下调仍可能继续发生。尤其是外部评级与隐含评级明显背离、发行利差持续偏高、所在区域融资环境边际弱化的城投主体，仍可能成为评级机构未来重点关注的对象。但与此同时，我们预计本轮监管的后续影响整体仍将保持可控。一方面，城投债仍具有较强的区域金融稳定属性，监管部门在推动评级质量提升的同时，亦兼顾债券市场平稳运行和地方融资环境稳定，避免评级集中下调、估值快速上行和机构被动抛售之间形成过度负反馈，从而引发城投债市场系统性风险；另一方面，信用评级行业仍然采取发行人付费的商业模式，评级机构在落实监管要求、提升评级区分度的同时，也需与发行人保持业务关系和持续沟通。因此，优化评级序列的工作更可能以渐进式、结构性方式推进，而非短期内大规模、集中式下调。策略上，后续可重点警惕三类城投主体：第一，外部评级与中债隐含评级差异较大、市场定价已明显弱于外部评级的主体；第二，存量债券利差较高或2025年以来新发债发行利差超过200BP、一级和二级市场均要求较高信用补偿的主体；第三，弱资质“网红”地区中平台层级偏低、债务负担较重、再融资依赖度较高、外部支持不确定性较强的主体。对于该三类主体，即使在本次评级报告密集披露期间未发生评级下调，亦仍可能在持续的评级重检→机构风控出库→估值调整这一过程中再度面临赎回抛压。风险提示：城投政策超预期收紧；数据统计偏差；信用风险发酵超预期。 固收点评20260805：派克转债：高端能源装备环形锻件核心供应商 我们预计派克转债上市首日价格在132.45~146.80元之间，我们预计中签率为0.0052%。 行业 证券研究报告 以攻玉 海外成熟市场银保渠道发展分化。1）欧洲是国际上银行保险的发源地，也是世界上银保发展最快的地区，主要受益于较为有利的监管环境和递延税收政策等因素。从2004-2019年法国、西班牙、意大利、葡萄牙四国的寿险银保渠道占比数据来看，欧洲成熟市场的银保渠道在寿险销售中占据绝对主导地位，四国银保渠道保费占寿险总保费的比重长期维持在60%以上。2）日本银保渠道发展相对缓慢。日本银保渠道起步相对较晚，经历了审慎监管和逐步放开的过程。日本解禁银保渠道后，在1988-2024年的三十余年间，渠道整体保持了稳步扩容的态势，占比从1988年的1.3%缓慢增长到2024年的4.7%。3）美国人身险销售市场长期由代理人渠道占据绝对主导地位，历经多年市场积淀已构筑起难以撼动的竞争壁垒，叠加银保跨业态扩张的合规成本高企、保险产品与银行渠道属性适配性偏弱等结构性约束，银保渠道始终无法突破规模天花板，市场份额多年来稳定维持在5%左右的低位水平。风险提示：长端利率趋势性下行，权益市场波动，新单保费承压。 汽车行业深度报告：AI系列深度17期：视觉智能为何引入Transformer？ 视觉Transformer化的本质，不是ViT对CNN的一次性替代，而是图像被token化、视觉归纳偏置回归、视觉基础模型形成的渐进过程。CNN之所以在AI1.0时代成为视觉核心架构，源于局部连接、权重共享和平移等变三项视觉归纳偏置与图像数据高度契合；但同样的强先验也带来局部感受野、任务专用、封闭标签和全局建模不足等约束，构成Transformer进入视觉任务的前提。Transformer进入视觉的关键，是ViT确立“图像patch即token”的表示方式，使二维图像可被改写为一维序列，并接入自注意力和大规模预训练范式。相较CNN，Transformer具备全局建模、弱归纳偏置、跨任务跨模态接口统一和可扩展性强等优势；但视觉数据并非天然离散序列，且高分辨率、多尺度和空间先验需求更强，因此视觉演化路径与语言不同，更多表现为融合与再平衡，而非彻底替换。本报告将视觉Transformer演进归纳为三大阶段、九个子阶段。第一阶段是图像被token化，Non-local等注意力模块先补足CNN全局建模，ViT和DETR进一步改写图像输入与检测输出范式；第二阶段是可扩展通用骨干，Swin、PVT、CoAtNet等重新吸收局部性、层级结构和多尺度先验，ConvNeXt则证明ViT训练经验可反哺卷积网络；第三阶段是视觉基础模型，DINOv2/DINOv3、CLIP、SAM/SAM2/SAM3分别推动自监督通用特征、开放词表图文对齐和可提示分割。从落地看，视觉智能仍主要是“感知性”中间能力。图像分类、检测、分割、视觉特征等结果通常需要嵌入既有业务流程才能兑现价值，尚未独立形成语言模型式消费级交互入口；视觉的“互动性”更多通过CLIP、GPT-4V、Florence-2等视觉语言模型接入语言中枢获得。因此，视觉已走完架构和规模两次跃迁，对齐主要借由图文对齐部分实现，推理跃迁在视觉侧仍不充分。我们认为,数字AI底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理AI将成为物理世界的AI解决方案，从而在AI的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。风险提示：技术迭代不及预期的风险；大模型厂商ARR增速放缓的风险；云服务商资本开支不及预期的风险；智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险 医药生物行业点评报告：礼来2026Q2：替尔泊肽放量推动高速增长，在 证券研究报告 研产品多线布局 事件：2026年8月5日,礼来公布2026年二季度业绩,单季营收229.74亿美元,同比大增48%,并同步上调全年营收指引。盈利与营收同步高增,公司上调全年指引。（1）收入端，Q2营收主要由销量驱动（全品类销量同比+60.0%，主要来自Mounjaro、Zepbound放量），销量提升带来的增长被实际价格同比下降13.0%所部分稀释（主要系Zepbound现金支付降价、Mounjaro纳入中国医保降价及返利折扣所致）；（2）盈利端，26年H1 GAAP净利润70.95亿美元（同比+25.0%）、EPS 7.94美元（同比+26.0%），non-GAAP EPS 8.38美元（同比+33.0%），两口径均含3.03美元IPR&D费用影响，non-GAAP毛利率升至86.3%，得益于成本改善与产品结构优化；（3）指引端，受Q2强劲增长及上半年销售里程碑、返利折扣调整带动，公司将全年营收指引由820–850亿美元上调至850–870亿美元，performance margin由47.0%–48.5%上调至49.0%–50.5%，non-GAAP EPS指引更新为35.50–36.50美元。上半年累计营收427.73亿美元（同比+51.0%），稳居MNC营收前列。 汽车行业深度报告：AI系列深度16期：语言智能为何从RNN转向Transformer？ 语言智能从RNN走向Transformer的本质，是序列建模从“递归记忆”转向“全局注意力”，并由此打开并行训练、规模扩展和任务统一的空间。RNN通过隐藏状态沿时间步传递上下文，适合文本、语音等顺序数据，并在LSTM/GRU、Seq2Seq和Attention-RNN推动下，于2014—2016年达到机器翻译等任务的工程高峰；但其串行计算、长距离依赖衰减和固定向量瓶颈，决定了递归范式很难继续承载大模型时代的规模化路线。Transformer的关键变化，不在于设计更复杂的记忆单元，而在于以自注意力让序列中任意位置直接交互，使语言建模从受串行结构约束的算法问题，转变为可随算力和数据扩展的工程问题。其优势集中体现在训练可并行、长距离依赖建模更强、结构更易堆叠扩展、归纳偏置更弱并更能释放大规模数据价值；相应代价是长序列计算成本、位置编码和小数据条件下先验不足等问题，这也是循环类结构在部分效率场景仍会延续的原因。我们以论文与代表成果为锚，将语言Transformer演进归纳为七阶段、三大阶段：2017年自注意力替代递归，完成架构确立；2018—2020年，BERT、GPT、T5/BART推动预训练—微调、理解与生成任务统一以及规模律验证，语言模型从特征提取器转向任务执行器；2021年后，指令微调、RLHF、CoT、RAG、工具调用、o1和DeepSeek-R1等成果继续叠加，使 主 线 从 单 纯 扩 大 预 训 练 规 模 ， 走 向 后 训 练 优 化 与 测 试 时 计 算。Transformer出现后，语言领域的研究和产业范式同步改变：研究主线从为每个任务设计专用架构，转向预训练通用底座加下游适配，再转向以对话式通用模型响应多类任务；产业形态则因“互动性”能力发生质变。相较AI1.0时代CNN输出标签、检测框等感知性中间结果，语言模型可以直接通过自然语言与用户交互，形成反复使用的入口，ChatGPT由此成为AI第二次爆发的产品拐点。我们认为,数字AI底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理AI将成为物理世界的AI解决方案，从而在AI的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。风险提示：技术迭代不及预期的风险，大模型厂商ARR增速放缓的风险，云服务商资本开支不及预期的风险，智驾及机器人商业化 落地不及预期。 重卡全球化专题02：基建物流双轮驱动东南亚扩容，中国重卡出海进入收获期 东南亚重卡市场高度依赖进口，本土产能薄弱，是中国重卡核心海外增量市场。2024年区域重卡进口量9.7万辆、进口金额46.7亿美元。2021年疫情后进口规模大幅反弹，2022-2024年保持平稳。本土产能仅集中在泰国、印尼、马来西亚，以日系品牌为主且持续萎缩，市场进口依存度高达70%-80%，2024年区域重卡销量约11万辆，保有量183万辆。供给格局高度集中，中国稳居第一大进口来源。2024年中国对东南亚出口重卡7.1万辆，份额达73.7%；日本占比14.6%，出口规模常年稳定，欧、印、韩等合计占比不足12%。关税方面，中国依托ACFTA、RCEP享受免税红利；日本叠加双边EPA协定，部分品类税率更优；欧盟无整体自贸协定，处于制度劣势。区域重卡需求由物流、基建、矿业共同驱动，三大主力市场景气显著分化。越南经济长期稳定增长，承接全球产业转移带动进出口与物流需求高增，基建进度、水泥产量及CPI波动是重卡需求核心指标。印尼经济稳健，出口以大宗商品和亚洲市场为主，受欧美需求冲击小，重卡需求与贸易、矿产价格高度相关。菲律宾以内需消费驱动经济，基建预算受政治周期与落地效率拖累，重卡需求对汇率、油价及货币政策敏感，短期存在回落压力。长期行业成长空间充足，预计2030年东南亚重卡销量将增至39.3万辆，中国品牌出口量有望达26.3万辆，渗透率由60%提升至67%。竞争端呈现“日系守存量、中国抢增量”的对峙格局。日系深耕数十年，依托高本地化产能、绑定本土渠道、低全生命周期成本构筑深厚壁垒，并通过供应链整合持续强化竞争力。中国品牌以整车出口起步，逐步推进KD组装、合资建厂等本地化落地：中国重汽深耕越南、菲律宾，渠道优势突出；福田落地泰国制造基地，联动本土巨头完善产能配