本报告综合高盛于 2026 年 6 月 2 日至 22 日间发布的十二份研究材料：7.6 万亿美元基础设施超级周期的宏观判断、十大投资主题、中国 AI 模型之争、信息服务业的 AI 韧性框架、2030 年劳动力市场图景，以及由此筛选出的具体股票名单。
十二份报告之间并不矛盾，它们各自从不同角度切入了同一个超级周期。下面的五大判断，是我们如何将这些报告统一起来的思路——每一条判断后，都附有数据、报告原文摘录，以及对应的股票影响。
四大超大规模云厂商计划 2025–2030 累计资本支出 5.3 万亿美元，较 1Q26 初的 4.5 万亿上调 17%。高盛全球研究院 2026–2031 基础情景为 7.6 万亿美元。2026 年超大规模云厂商 capex 已达经营现金流的 100%。
中国 AI 周期比美国晚约一年。BBAT 2026 capex 约 1000 亿美元，约为美国的七分之一。日均 token 调用量将增长 2.5 倍，到年底达 350 万亿。巨头估值（BABA 16 倍、TCEHY 13 倍）位于全球最低水平。
22% 的 ROE 纪录高位本质上是一个"七巨头"故事。超大规模云厂商折旧/收入比将从 7% 升至 2027 年的 12%；共识预期七大科技股 2027 年 ROE 平均下降 700 个基点。
零售商 GenAI 流量占比仍不足 1%，但增速很快。美国零售媒体广告 2026 年达 690 亿美元（同比+18%）。亚马逊广告 2030 年将达 1430 亿美元。到 2030 年，token 消耗将增长 24 倍。
到 2030 年全球将净增 1.7 亿个岗位、减少 9200 万个。数据中心相关岗位 12 个月内翻倍，工资上涨 20–30%。美国临时工渗透率仍比 2020 年峰值低 20–30%。
高盛全球研究院 2026 年 5 月发布的基线情景估算，2026–2031 年算力、数据中心与电力合计资本支出 7.6 万亿美元。股票研究部门随后将超大规模云厂商部分单独上调至 2030 年 5.3 万亿美元。这是战后以来最大规模的非政府投资计划，所需资金目前完全靠经营性现金流支撑——而这一前提正变得愈发紧绷。
根据 6 月 12 日的《US Weekly Kickstart》，标普 500 滚动四季 ROE 在 2026 年第一季度达到 22%，超过 2021 年峰值。这一扩张高度集中：七家最大科技股——英伟达、苹果、谷歌、微软、亚马逊、博通、Meta——合计 ROE 为 44%，过去三年扩张了 900 个基点。而标普 500 中位数公司 ROE 同期从 14%（1985 年）升至约 17%，过去两年反而小幅下降，主因是利息支出上升、杠杆降低和税率小幅上升。
这一分化是 2026 年最核心的宏观事实。报告（及其构建的 ROE 增长篮子，见第十四章）一针见血：标普 500 的 21 倍 P/E 是被持续走高的盈利能力支撑的，而非估值倍数上升。21 倍处于历史 87 百分位，但若 ROE 维持 22%，仍大致公允。
在 GS 的宏观模型中，标普 500 ROE 每变动 1 个百分点，P/E 大约对应变动 1 倍。若七大科技股 ROE 如共识下降 700bps，指数需要以下任一情况才能维持：① 其他行业 ROE 接棒；② AI 生产力外溢到中位数公司；③ 估值倍数压缩。报告坦承，三者同时发生的可能性都不大。
2026 年 6 月 2 日，Amanda Lynam、Arun Manohar、Spencer Rogers 领衔的信用策略团队发布报告，回答了一个融资问题：1.7 万亿美元的非上市基础设施 AUM（加上 2.1 万亿美元的房地产）将被迫为公共市场无法独自承担的项目共同出资。
"满足这一规模和范围的资金需求，将需要各种融资市场（公开、证券化、私募）、各种结构（包括新的'项目融资式'合资企业）以及多种货币工具。"
2025 年募资规模达 2210 亿美元，创年度纪录；平均基金规模跃升至 18 亿美元。全球目前有 695 支基金正在募资，合计目标资本 5550 亿美元。三个结构性事实至关重要：
公共信用市场饱和度和发行人集中度约束开始显现。报告的结论是，实物资产的边界模糊（土地、电力、建筑、设备、光纤）意味着数据中心的融资池比贴上"基础设施"标签的池子更大。对流动性信贷投资者而言，这意味着私募信贷将吸收更大份额——投资级公司债利差压力缓解，但私募信贷利差收窄。对股票投资者而言，相关数据点在于公开市场代理标的：数据中心 REIT、新云运营商（IREN、Nebius、CoreWeave），以及纵向整合的光纤运营商（LUMN，见第六章）。
2026Q1 数字基础设施子板块中，67% 的交易价值来自数据中心。加上公用事业后，2026Q1 全部基础设施交易价值中该比例超过 50%。建设储备之所以重要，是因为 2027 年超大规模云厂商 capex 决定了 2028 年及以后的数据中心增长。2026 年全球数据中心平均建设成本：每兆瓦 1130 万美元（JLL 数据）。超大规模云厂商 capex 增速正大幅超过实际开工增速——这一缺口正是融资机会所在。
George Tong、Anna Wu、Sami Nasir、Alex Lakritz 发布了一套 12 项标准、5 个分组的评分体系，把信息服务业从"二元的 AI 风险"问题，转化为可操作的个股选择问题。
每家信息服务业公司在分部层级被按 12 项二元标准评估，标准分为 5 组。前四组衡量结构性保护——即为何即使同类 AI 工具普及时，这些业务也难以被取代。第五组"AI 执行力"则是缓解因素，不与结构性得分叠加。公司层面得分按 2025 财年各分部收入占比加权得出。
| 分组 | 标准（每组 3 项） | 衡量的内容 |
|---|---|---|
| 专有数据 | 人机协同 · 长跨度标注数据 · 关系型数据 | AI 是否缺乏专属于现有企业的"特权输入" |
| 监管护城河 | 强制人工判断 · 合规要求 · 供应商承担责任 | AI 是否缺乏监管授权以实现替代 |
| 工作流嵌入 | 高切换成本 · 下游依赖 | AI 是否缺乏在客户工作流中的嵌入式采用 |
| 输出可追责性 | 高错误成本 · 可审计输出 | AI 在受监管使用中是否缺乏错误可追责性 |
| AI 执行力 | AI 投资 · AI 反馈循环 | AI 是否在强化平台（缓解，不叠加） |
| 层级 | 公司 | 总分(0-10) | AI 执行(0-2) | 结构性解读 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | VRSK Verisk | 9.0 | 1.0 | 专有数据 + 工作流 + 错误可追责性 |
| 1 | EFX Equifax | 8.7 | 1.0 | 监管 + 雇主合规护城河 |
| 1 | MCO Moody's | 8.6 | 1.0 | 评级 + MA / 分析业务 |
| 1 | TRU TransUnion | 8.4 | 1.0 | 美国征信局 + 新兴市场信用 |
| 1 | FICO Fair Isaac | 8.3 | 1.0 | 评分定价权 + 决策软件转型 |
| 1 | MSCI | 8.0 | 1.0 | 指数 / ESG 订阅业务 |
| 2 | SPGI S&P Global | 7.0 | 1.0 | 评级 + 市场情报业务护城河；部分信息型业务暴露 |
| 2 | TRI Thomson Reuters | 6.9 | 0.9 | 法律 / 税务监管嵌入；AI 货币化加速 |
| 2 | MH McGraw Hill | 6.0 | 0.8 | K-12 + 商业地产业务；杠杆较高，印刷业务长期衰退 |
| 2 | CSGP CoStar | 5.7 | 1.0 | 商业地产数据护城河 + Homes.com；大众市场暴露拉低分项 |
| 3 | IT Gartner | 4.5 | 0.8 | 研究 / 咨询输出 — 界面驱动 |
| 3 | CLVT Clarivate | 4.5 | 1.0 | 专利 / 知识产权分析 — 信息型暴露 |
| 3 | FDS FactSet | 2.0 | 1.0 | 研究工作流 + 被动投资逆风；AI 韧性最低 |
可操作的产出是第四象限（AI 风险被过度定价）的多头名单：买入评级的 TRI 和买入评级的 CSGP。TRI 自 2025 年 7 月以来下跌 54%，AI 韧性得分 6.9（价格/得分比 −7.8，深度过度折让）。CSGP 自 2025 年 7 月以来下跌 64%，得分 5.7（价格/得分比 −11.3，全样本最深）。报告的措辞精确：买入 TRI 是因为其 Big-3 业务有机增长韧性强、AI 货币化加速；买入 CSGP 是因为 Homes.com 采用率提升与运营杠杆。我们认同这两只评级；不过框架本身才是持久的产出——下一个 AI 周期来临时，仍可复用。
Katherine Murphy 与 Michael Ng 维护着一份 AI 基础设施交易的实时清单。仅 2026 年 5 月，就有 8 笔明确披露的交易，承诺资本支出超过 250 亿美元——这些交易的结构本身就有信息量。
| 日期 | 交易双方 | 金额 | 战略解读 |
|---|---|---|---|
| 5/26 | IREN ↔ 戴尔 | $16 亿 | 约 2.6 万颗 B200 GPU，按约 50 万美元/机架计算；纵向整合型 GPU 运营商成型 |
| 5/18 | 黑石 ↔ 谷歌 TPU 合资 | $50 亿股权 | 首期 500MW，2027 年投运；谷歌提供硬件+软件+服务。TPU 云的标志性交易 |
| 5/8 | Akamai ↔ Anthropic | $18 亿·7 年 | 基于 RTX PRO 6000 Blackwell 的边缘推理；覆盖 130 个国家 |
| 5/7 | 英伟达 ↔ IREN | $21 亿购股选择权 | 5GW DSX 对齐算力；5 年内可按 70 美元/股购入 3000 万股 IREN |
| 5/6 | Vultr ↔ SUSE ↔ SMCI | — | 三层云到边缘架构；K8s 边缘 + 验证硬件 |
| 5/5 | IREN → Mirantis | $6.25 亿 | 纵向整合 K8s 编排层 |
| 5/1 | Nebius → Eigen AI | $6.43 亿 | 推理 + 训练后优化纳入 Token Factory |
| 5/18 | Sharon AI ↔ NextDC | $9.5 亿·5 年 | 覆盖澳大利亚 10 城的主权 AI 云 |
模式一：新云层的纵向整合。IREN 和 Nebius——两家最激进的新云运营商——都在 5 月收购了编排/推理优化栈。其逻辑：单纯的 GPU 算力正在商品化，差异化来自上层软件（Mirantis 的 K8s、Eigen 的 SpAtten/AWQ）。经济含义：每个 token 的毛利率改善，但拥有整套栈所需的 capex 已成为参赛门槛。
模式二：TPU 不再只是谷歌内部项目。黑石/谷歌的合资是 TPU 首次大规模外部资本化。500MW 配合 50 亿美元股权投入，按标准基础设施倍数对应 100 亿美元以上企业价值。若合资"显著扩大规模"目标实现，其隐含估值将是入场价的数倍——这是目前市场上唯一可观察的 TPU 投资敞口。
模式三：戴尔正在成为代理式 AI 集成商。5 月 19 日戴尔科技大会上，公司主推 PowerRack、Deskside Agentic AI，以及一个已经包含 Google、OpenAI、Palantir、ServiceNow、Hugging Face、Reflection、SpaceXAI 的合作计划。三星、礼来、Hudson River Trading、马自达、Mistral 都是真实企业参考。本地部署 AI 正在真实加速——对"AI 只属于超大规模云厂"的判断构成对冲。
Gabriela Borges 与 Maura Hager 参加了 Databricks 在旧金山举办的数据与 AI 峰会（6 月 15–19 日）。核心观点：软件栈的价值将向两类厂商集中——开放数据底座与统一本体/代理式操作系统层——而"粘性"必须重新检验。
—— Gabriela Borges、Maura Hager、Selina Zhang，高盛美洲软件团队，2026 年 6 月 21 日
DAIS 大会四天内发布的五项架构级产品，对应同一个论点——数据与 AI 栈从七个独立工具（事务型、ETL、数据仓库、BI、治理、湖仓、AI）坍缩为一个统一治理的平台。
| 发布产品 | 功能 | 为何重要 |
|---|---|---|
| LTAP（Lakebase） | 基于开放对象存储的无服务器 Postgres 层；OLTP + OLAP 共享同一数据源 | 消除应用与分析系统之间的 ETL / CDC |
| 面向 Agent 的 Postgres | 近实时数据库分支、fork、实验、回滚 | Agent 需要确定性的、可分支的、有治理的事务系统 |
| Lakeflow | 基于 Spark 的声明式采集、转换、编排 | 减少数据工程维护负担（GS 强调的企业痛点） |
| Genie Ontology / OntoRank | 横跨企业数据、文档、使用模式的结构化图谱 | GS 测算 Agent 准确率 +30%，运行时 −50% |
| Reyden（Lakehouse/RT） | 实时计算引擎；12,000 QPS 下延迟 <100ms | 消除独立实时服务层的必要性 |
Databricks 核心收入增速（剔除 token 过手收入）已连续 5 个季度加速；公司指引 1H27 ARR 增速 80%（剔除 token 过手后约 65%）。Snowflake 也在以更低幅度展现类似加速。Palantir 定位为互补而非竞争：PLTR 坐落在 Databricks 与 Snowflake 之上，借助其 FDE 模式吸收工程成本。Databricks 公开认定的"好粘性"同业有四家：SNOW、PLTR、MSFT，以及更长期可能加入的 NOW 和掌握"无头变现"的应用厂商。报告特别指出 Shopify 和 Cloudflare 是邻近生态系统中"好粘性"的代表——都在加速创新，定价上牺牲短期利润换取长期份额。
GS 量化估算软件 TAM 到 2030 年提升 20%——行业增速从 7% 升至 9%，提升 2 个百分点。这是因为定制的代理式应用将占据软件总支出中更大的份额。这是长周期软件论点的宏观引擎。
Eric Sheridan 团队重访其 2025 年 12 月发布的年度展望。中期投资者关注收敛为三大辩论：AI 投资周期、全球消费者健康、AI 颠覆主题。下面每个主题附最受益标的、催化剂与我们的风险/收益解读。
| 编号 | 主题 | 最受益标的 | 催化剂 / 待观察信号 |
|---|---|---|---|
| 1 | AI 投资周期 — 超大规模云厂增长、capex、折旧、自由现金流。Capex 增速快于收入，折旧将成为下一阶段阻力。 | AMZN · GOOGL · META | 2Q/3Q 云收入增速 ≥40% y/y；backlog 增速 ≥4,900bps y/y（1Q26 实际数据） |
| 2 | 代理式工作流崛起 — 三层栈：基础设施、模型、应用。2030 年算力需求将增长至 24 倍。 | 多数覆盖标的 | 企业 AI 采纳率 20% → 23%（未来 6 个月，GS 宏观预期） |
| 3 | 代理式商务 — AI 成为广告与购物交汇处的新接口。GenAI 流量在零售商占比 <1%，但增速很快。 | AMZN · GOOGL · META · PINS · UBER · DASH · CART · LYFT · APP | 美国零售媒体 2026 年 690 亿美元（+18% YoY）；AMZN 广告 2030 年达 1430 亿（CAGR 16%） |
| 4 | 本地商业 — 频次、品类扩张、订阅。在线杂货渗透率仅 24%，是电商最大未渗透品类。 | AMZN · UBER · DASH · CART · LYFT | 跨平台用户留存率 +35%，消费 3 倍（UBER 数据） |
| 5 | 移动网络的未来 — 自动驾驶、可负担性、混合网络。2030 年 L3-L5 车辆占新车销售 8%。 | UBER · LYFT · GOOGL | Waymo 覆盖 11 城，每周 50 万+付费订单（2026 年 3 月） |
| 6 | 本地体验 — 跟团游、活动、景点的在线渗透。OTA 在线 TAA 份额 19% → 2031 年 31%。 | BKNG · ABNB · EXPE · YOU · TRIP | 在线体验 TAM 2031 年 1700 亿，占 3750 亿总盘子的 45% |
| 7 | 互动娱乐革命 — 新媒介、直播、AI、UGC。NFLX 进军游戏、RBLX 上线 Moments、SPOT 进入有声书。 | AMZN · NFLX · SPOT · TTWO · RBLX · DKNG | SPOT-NFLX 视频播客合作于 2026 年初上线 |
| 8 | 健康与保健 — 硬件、软件、订阅。Peloton IQ、Fitbit Air、全球应用下载 2025 年 280 亿次。 | GOOGL · META · PTON | Google Health 应用下载 +41% YoY、+64% MoM（Fitbit Air 带动） |
| 9 | 从桌面/移动到空间计算 — 硬件、软件、宽带。AR 渗透率 23% → 2029 年 36%。 | META · GOOGL · AMZN · NFLX · SNAP · RBLX · TTWO · U · DKNG | GOOGL 智能眼镜 2026 年秋季发布；SNAP Specs 同期发布 |
| 10 | 增长与投资的平衡 — 部分公司加大长期投入。成熟企业需要在客户获取成本与增长之间取得平衡。 | 多数覆盖标的 | Token 经济性（每 token 产出）成为董事会层面指标 |
报告最具决定性的数字是 META/GOOGL/AMZN 2026 + 2027 累计 capex 自年初以来上调 3780 亿美元——2026 年上调 39%，2027 年上调 56%。三家公司 capex 强度（capex/销售比）目前预计将持续高位至 2028 年。然而，超大规模云厂商的收入预测正在被上调——1Q AWS、Azure、Google Cloud backlog 增速同比 4900bps。市场已开始接受"capex 正在产生收入"；未来 12 个月的关键问题是：收入复利能否足以抵消折旧。
报告观察到，UBER 在快速采用代理式编码工具后，四个月内就用完了其初始年度 AI 预算。META、SPOT 等也出现类似情形：成本曲线正在被实时重估。SPOT 已经小幅裁员，同时提高人均算力支出。含义：每 token 产出正在取代"AI 采纳指标"，成为 2H26 董事会关注的指标。
Michael Ng 团队参观了 Flexential 18MW 的 Englewood 设施，并与 Lumen 的 CFO 会面。两个关键观察：① 数据中心定价结构性趋紧；② 瓶颈从芯片转向电力基础设施。
Flexential 18MW 空气冷却的 Englewood 站点（15 万平方英尺）几乎满租，承载 60/40 的 AI/非 AI 工作负载。三个来自实地调研的数据点：
| 组件 | 当前交期 | 2021 年交期 | 含义 |
|---|---|---|---|
| 变电站 | 4 年 | 约 18 个月 | 最长的瓶颈——没有变电站就没有数据中心上线 |
| 发电机组 | 2 年 | 约 9 个月 | Flexential 提前下单锁定产能 |
| 大型变压器 | 2 年 | 约 6 个月 | 决定 PJM 与 ERCOT 的建设节奏 |
| 液冷系统 | 12–18 个月 | 约 6 个月 | AI 机柜功率密度（60–100kW+）需要液冷 |
Lumen（LUMN，Neutral，12 个月目标价 8.00 美元，6.0 倍 NTM+1Y EBITDA）正在转型中。1Q26 NaaS 新增订单中 20%+ 来自新客户，60%+ 来自老客户扩单。拟议中的 Alkira 收购（3Q26 交割）将给 Lumen 一个云无关、运营商无关的可编程网络——省去自建所需的时间。管理层估算 580 亿美元 East-West 连接 TAM，年化复合增速约 13%。最近的 PCF（私有连接结构）交易由超大规模云厂预付，使 Lumen 能同步扩张其物理网络，且边际成本低于超大规模云厂自建。
我们从中提炼的论点：Lumen 是押注光纤 + East-West 流量的杠杆方式，Alkira 收购是催化剂，PCF 经济性是底层逻辑。风险在于执行：商业光纤仍是结构性逆风，节本必须按计划落地才能让 EBITDA 恢复。
Evan Tylenda、Suhasini Varanasi、Brian Singer 于 6 月 9 日与 Randstad 的 Joost Heins 和 Steven Vriesendorp 进行对话。该对话将世界经济论坛的 2030 年就业预测与美欧实地劳动力市场观察相结合。
本次访谈中最具冲击力的一点：美国招聘广告需求的全部下降都集中在 0–2 年经验的入门级岗位。8–10 年经验岗位的需求在上升。经验溢价正在扩大，而入门级岗位管道正在被挤压——这一问题因远程办公而加剧，远程办公提高了远程员工的离职率，并减少了在职学习。组合配置含义：白领招聘疲软是周期性（疫情后过度招聘、白领决策可推迟、宏观/地缘政治导致延迟）而非结构性的 AI 替代——但经验溢价是真实的、结构性的。
AI 正在重塑而非缩小劳动力——例如：英国放射科医生尽管有 AI 影像工具仍然短缺；软件工程师只有 14% 的时间在写代码。在 HR 领域，仅 1% 的劳动者具备 AI 技能，而 6% 的招聘广告要求 AI 技能；具备 AI 技能者在薪酬上享有显著溢价。技工类也出现类似动态：部分地区的电工技校入学人数增加 400%，但培养一个具备 5 年经验的工人需要 8 年。
Randstad 的结构性增长类别：技工、工程/基础设施、电商/最后一公里物流、医疗/育儿/养老护理。美国的临时工/轮班工作和零工经济比永久白领招聘更受青睐。公司每年 5–6 亿欧元的 IT 支出和 1.5 亿欧元的数字就业市场投资，正契合向 AI 驱动的候选人-岗位匹配和 chatbot 优先交互的转变。对投资者而言，意味着：① Randstad 是具备平台杠杆的长期复利标的；② 建筑/工程类派遣公司是数据中心建设潮中较小众的受益方。
Ronald Keung、Lincoln Kong、Timothy Zhao 团队回答了中国 AI 栈被问得最多的五个问题。核心答案：中国比美国晚一年，但 2H26 capex 与 token 量正在加速，巨头估值位于周期低位，云与数据中心是首选子板块。
| 议题 | 市场担忧 | 高盛观点 |
|---|---|---|
| 1. 中美 AI 模型对比 | 中国模型每百万 token 收费 0.2–1 美元 vs 美国 SOTA 4 美元——价值链会否重定价？ | Token 需求正在分化：高端场景用前沿模型；代理式 24/7 任务用 flash/SLM/中国模型。中国模型占 OpenRouter token 量 50%，但收入池占比仅个位数。多模态（如 Seedance 2.0）有定价权（4–7 美元/百万）。 |
| 2. 中国 AI 模型竞争 | 5–6 家独立公司 + 4 家巨头——会否重演价格战？ | 两档定价：Qwen3.7 Max 1.4 美元 / GLM-5.1 0.9 美元（高端）；DeepSeek/MiMo 0.2 美元（商品化）。代码能力 + 多模态 + 训练效率 + 资产负债表是差异化要素。 |
| 3. Token 增长驱动 | Token 账单飙升，ROI 能否兑现？ | 全球 token 消耗 2030 年 +24 倍；企业 55 倍、消费 12 倍。中国日均 token 使用 140 万亿（2026/3）→ 350 万亿（年底）。ROI 取决于全成本，token 定价是决定性因素。 |
| 4. 超大规模云厂 capex | 中国超大规模云厂能否赶上美国？ | 中国周期比美国晚 ≥1 年。国产芯片供应 2H26 起提速。2026 BBAT capex 约 1000 亿美元（美国的 1/7）。MaaS / AI 相关云业务毛利率有 20–30% 的上行空间。 |
| 5. 消费 AI 代理 | OS 级代理 vs 应用内代理——谁赢？ | OS 级（手机厂商）很可能成为默认接口。应用内代理（微信这样的超级 App）变为后台工具。消费 AI 面临边际利润压缩（推理成本压力）。收入池依赖于广告 TAM 转移，而非新企业 TAM。 |
GS 更新了子板块偏好排序。云与数据中心升至 #1；游戏与娱乐升至 #2（反周期性，估值位于底部）；电商与出行降至 #3（JD 是关键标的）；AI 模型维持 #4（MiniMax 是新增关键标的）。个股清单：
阿里巴巴（BABA） 26E P/E 16 倍，EPS 修订接近底部。云收入 3 月当季同比 +38%；AI 相关产品一年内将占外部云收入 50%。未来两个季度毛利率扩张预计来自：① 云定价提升；② MaaS 占比上升；③ T-head 芯片放量。风险：2Q 消费疲软导致 CMR 短期承压；被云加速和阿里 Token Foundry / MaaS ARR 重申（4 月 12 亿 → 6 月当季 15 亿 → 年底目标 44 亿美元）所抵消。
腾讯（TCEHY） 26E P/E 13 倍，估值位于中国及全球同业周期最低。云计算、广告增长、capex 全部加速。递延收入 1410 亿元人民币（环比 +28%）；AI 定向 + 广告负载提升驱动广告持续 20% 量级高增长；企业 AI 驱动云加速。微信 AI 代理试点将于 2H26 推出，集成小程序交易能力——具备差异化优势，但伴随增量推理成本。2H26 capex 上行规模与国产 ASIC 供应放量匹配。
—— Ronald Keung、Lincoln Kong 等，高盛亚洲，2026 年 6 月 9 日
MiniMax 上调至买入。200 亿美元市值，对应 20 倍年底 P/ARR（Knowledge Atlas 750 亿美元 / 75 倍，全球同业 3 倍于此水平），12 个月时间维度上风险/回报偏向上行。GS 基准情形：1000 港元（+97%）。牛市：1600 港元（+215%）。熊市：420 港元（−17%）。差异化故事：① 独特的全模态布局（文本 + 视频 + 音频 + 代码）；② 业内最佳的 API 收入毛利率（vs 中国同业）；③ Hailuo-3 视频模型 3Q26 发布；④ M3 定价溢价（前代 M2.7 的 2–4 倍）展示定价能力。关键风险：7 月第二周限售解禁带来自由流通股本跃升；字节跳动 Seedance 2.0（已实现 17 亿美元 ARR）的竞争；3Q26 期间股价波动。
Hongcen Wei、Laura Cyr、Daan Struyven、Samantha Dart 跟踪美国各区域电力市场，2026 年夏季开局。对比鲜明：PJM 结构性紧张，ERCOT 进入供给过剩，Trump 政府 7 亿美元的煤炭救助方案只能提供边际缓解。
6 月远期合约月度切换揭示了市场对夏季紧张的预期。PJM（中大西洋） 5 月到 6 月的价格上涨 +28 美元/兆瓦时（+44%），明显高于 2016–2025 年 10 年历史均值 +15 美元/兆瓦时（+30%）。这是连续第四年高于均值的紧张。PJM 承载了美国 39% 的数据中心电力需求，需求增长持续超过供给增长。ERCOT（德州） 绝对涨幅较小（+24 美元/兆瓦时），低于 10 年均值 +30 美元/兆瓦时。5 月和 6 月价格均低于 2024/2025 同期——主因是 2025 年末供给大幅扩张。
政府"美丽清洁煤炭"方案的 7 亿美元——用于资助延迟或取消煤炭退役——预计将增加供给，但影响有限，原因有三：
德州和弗吉尼亚领跑过去 12 个月的数据中心扩张；亚利桑那、印第安纳、俄亥俄、佐治亚正在加速。2026Q2，俄亥俄、德州、弗吉尼亚领跑新建工程。与数据中心扩张相关的建筑就业持续增长（Haver 数据），意味着 2–3 年的多年就业顺风——印证了第九章 Randstad 访谈的要点。
2026 年 3 月美国电力需求同比增长 2.3%（未调整）——低于 2025 年全年 2.4%。1–3 月经天气调整的增长为 1.2%，也低于 2025 年。商业部门以 +2.7% y/y 继续领跑，工业部门在 1–2 月疲软后于 3 月加速。电力需求增长 4 月之前仍低于美国 GDP 增长，但差距正在收窄——数据中心的贡献是边际驱动因素。
一份简短的行政通知，含义深远。Philippa Vizzone 团队接替 Bruce Lu 覆盖台积电和联发科，同时暂停对 10 只标的的覆盖——其中包括多家被市场视为亚洲科技核心持仓的股票。
Evelyn Yu（高盛亚洲台北分行）和 James Schneider（纽约）接手覆盖台积电（2330.TW / TSM）和联发科（2454.TW）。评级、目标价和盈利预测均不变。10 只转入暂停覆盖（即失去 GS 评级）的标的包括：日月光投控（3711.TW/ASX）、联电（2303.TW/UMC）、环球晶圆（6488.TWO）、京元电（2449.TW）、瑞昱（2379.TW）、联咏（3034.TW）、世界先进（5347.TWO）、矽力杰（6415.TW）、瑞鼎（4966.TWO）、富鼎（6719.TW）。
Pierfrancesco Mei 于 6 月 15 日发布的 US Daily，将 ACS 职业数据与国家学生信息中心（National Student Clearinghouse）的入学数据相结合，显示 AI 劳动力市场信号已经抵达大学一年级。
GS 构建了专业层面的 AI 替代风险：将每个专业应届毕业生的职业分布，按 300+ 个职业的 AI 替代风险得分加权，再与专业层面的就业增长率相结合。然后将其与 2024–25 至 2025–26 学年的本科入学人数变化做相关分析。在 2024–25 学年之前，AI 替代风险与入学变化之间没有统计显著关系。2025–26 学年，该关系在 1% 水平上显著。
AI 暴露度最高的专业（z 得分 0.20+）包括管理科学与定量方法（0.43）、计算机科学（0.34）、计算机工程（0.32）、统计学（0.27）、计算机编程（0.25）。AI 暴露度最低的（z 得分低于 −0.20）包括药学（−0.31）、护理（−0.31）、特殊教育（−0.23）、师范教育（−0.15）、健康/医学预科（−0.14）。该模式与 WEF 2030 预测一致（见第九章）：新增岗位集中在医疗、技工和基础设施；被替代的岗位集中在知识与数据工作。
年轻劳动者重新定位技能是过去每次技术转型的标准反应——学术文献记录显示调整通常需要"几年"。GS 的解读是：本轮调整可能更快，因为 AI 颠覆的关注度被前所未有地放大。盖洛普/Lumina 最近的调查显示，约一半美国大学生在选择专业时会考虑 AI 对劳动力市场的影响。对组合配置而言，实际含义在公司层面：医疗系统、医疗派遣、工程与建筑服务、技工培训平台——都将从一个结构性更大的毕业生管道中受益。
Ben Snider、Ryan Hammond、Jenny Ma、Daniel Chavez 发表的 US Weekly Kickstart 将所有线索串在一起：AI capex 超级周期、巨头科技股 ROE 贡献、以及 ROE 增长篮子作为组合构建的价值。
2026 年第一季度标普 500 滚动四季 ROE 22% 是历史纪录。杜邦分解显示：EBIT 利润率在过去 12 个月贡献 +1.9pp（主导驱动因素）；利息支出贡献 −0.2pp；税率贡献 −0.3pp；杠杆贡献 +0.2pp。过去 40 年间，800bp 的 ROE 扩张来自 EBIT 利润率 +11pp、税率顺风 +4pp、杠杆 +3pp，利息支出拖累 −16pp、资产周转率 −3pp。"AI capex" 故事在宏观层面，本质上是一个利润率故事——而非周转率或杠杆故事。
共识预期隐含七大科技股 2027 年 ROE 平均下降 700 个基点：
| 股票 | 2025 ROE | 2026 ROE | 2027 ROE | 2027 vs 2025 |
|---|---|---|---|---|
| AVGO 博通 | 43% | 51% | 51% | 0pp |
| AMZN 亚马逊 | 19% | 18% | 16% | −2pp |
| MSFT 微软 | 29% | 26% | 24% | −2pp |
| META | 28% | 28% | 23% | −5pp |
| GOOGL 谷歌 | 32% | 30% | 24% | −6pp |
| NVDA 英伟达 | 74% | 72% | 61% | −12pp |
| AAPL 苹果 | 140% | 109% | 83% | −26pp |
半导体净利率达到 49% 的滚动 12 个月历史最高（FactSet）。分析师预测隐含利润率大致可以在未来一年守住，但 ROE 下降，因为权益增长超过盈利增长。超大规模云厂商折旧/销售比从 2022 年的 7% 升至 2027 年的 12%；巨头 capex/经营性现金流比目前为 100%（2026E）。股权融资（GOOGL 850 亿美元）稀释 ROE 分子；2025 年初以来净债务增加 1700 亿美元。
该篮子行业中性，持有 50 只标普 500 中未来 12 个月 ROE 增长预期最高的股票。篮子中位数成员：ROE 增长 +18%，市净率 3.3 倍。标普 500 中位数：ROE 增长 0%，市净率 3.3 倍。相同倍数，但有 18pp 的增量增长预期——这就是价值主张。
| 指标 | 高盛 | 自下而上共识 | 自上而下策略 |
|---|---|---|---|
| 2025 EPS | $275 | $275 | $275 |
| 2026E EPS（同比） | $340（+24%） | $341（+24%） | $320（+16%） |
| 2027E EPS（同比） | $385（+13%） | $398（+17%） | $365（+14%） |
| P/E（当前对 NTM） | 21× | 20× | 22× |
| 2026 年底目标价 | 8,000（+8%） | 7,650（+3%） | — |
| 12 个月目标价 | 8,300（+12%） | 8,900（+21%） | — |
注：高盛与共识在 2026 EPS 上趋于一致；2027 年的差异是辩论所在。8,300 的 12 个月目标要求 AI capex 开始向中位数公司的盈利能力渗透——这一假设并不平凡，我们将在第十五章回到这一议题。
下面的每项策略都是超级周期论点的一面。逻辑之间互斥——多数账户会同时跑两到三个。权重为示例性，不构成建议。
直接受益于数据中心 / 云计算 / 广告。论点：超大规模云厂 capex 是一波涨潮；问题在于哪家公开市场公司最能抵御随后的折旧。我们偏好 GOOGL（搜索护城河 + TPU 期权）、AMZN（AWS backlog + 零售媒体）、META（Family-of-Apps 货币化达到规模）。
信息服务业框架（第四章）识别出 TRI 和 CSGP 是最深的误定价——2025 年 7 月以来均下跌 54–64%，AI 韧性得分 6.9 和 5.7。加入 SPGI、MCO、FICO、MSCI 作为 Tier 1 质量复利标的。论点：1Q26 业绩反应已稳定，AI 风险已被定价，执行力将驱动回报。
BBAT 2026 capex 1000 亿美元，是美国的七分之一。中国日均 token 使用量年内增长 2.5 倍。阿里 16 倍、腾讯 13 倍、京东位于周期低位。加入 GDS、VNET、金山云 押注数据中心建设，加入 MiniMax 押注新 AI 模型 idea。论点：2H26 BABA 的 EPS 修订拐点与 TCEHY 的估值拐点构成催化剂。
在线杂货是最大未渗透品类。自动驾驶 5–7+ 年才能成熟，但混合网络是近期主流模式。DoorDash（目标价 280 美元，买入）、Uber（目标价 115 美元，买入）、Lyft（目标价 24 美元，买入）——每只对应同一趋势的不同角度。Amazon 通过 Prime 生态和 Amazon Now 补全组合。
3.8 万亿美元的合并实物资产 AUM 池是唯一足够大的资产负债表，可以为 7.6 万亿美元提供共同融资。公开市场玩法：Sempra（在 ROE 篮子中）、NextEra（可再生能源）、数据中心 REIT（AMT、CCI、SBAC）。对另类投资敞口，KKR Infra 和 Blackstone Infra 提供 13% 目标回报，兼具通胀对冲。
标普 500 P/E 处于 87 百分位，七巨头 ROE 共识下降 700bps，对冲工具是 ROE 增长篮子（第十四章第 3 节）——市净率与指数相同，但 ROE 增长预期 18pp。再加入医疗（UNH、ABT、CNC）、消费必需品（CASY、SJM）和价值（NKE、F）形成结构性防御层。
超级周期论点的好坏，取决于若干条件能否持续成立。下面是我们监控的五大风险——按其变危急的速度排序——以及告诉我们应该重新审视的信号。
超大规模云厂 2026 年 capex 7700 亿美元 = 经营现金流的 100%。如果 AI 收入增速放缓，或 token 定价崩塌快于算力成本下降，折旧阻力（已从 7% 升至 12% 收入占比）将成为 ROE 拖累。市场已开始为此定价：2027 年七大科技股 ROE 下降 700bps 已是共识。牛市情形需要 AI 同时复利、且 capex 增速放缓；任何一环缺失都会打破这个交易。
GOOGL 已发行 850 亿美元。自 2025 年初以来，超大规模云厂净债务增加 1700 亿美元。市场目前将更多的大型融资视为"何时而非是否"——这意味着股本稀释叙事成为长期阴影。回购是对冲手段，但已暂停。我们监控：2H26 任何大型股权融资及其隐含的远期股本影响。
Entelligence.AI 对 2,444 家公司的调查显示，82% 的企业 token 消耗"损失于工程开销"（调试），仅 18% 产生最终产品。如果这一比例不改善，CFO 对 AI 支出的反弹将加剧。UBER 的经验——第一季度就用完了年度 AI 预算——是先行信号。宏观含义：AI 生产力可能需要更长时间才能到达中位数公司，从而维持巨头分化。
美国消费数据喜忧参半，低 HHI 群体走弱。中东冲突（自 2026 年 3 月起）、关税、中期选举都引入了不确定性。2 季度至今中国电商广告在电子和家电领域出现双位数下降。入门级岗位 2 年经验下降 10% 是领先指标。我们监控：2Q 电商 GOV、3Q 返校季可选消费、BLS JOLTS 报告。
标普 500 21 倍 P/E 处于历史 87 百分位。动量因子在急涨后（1980 年以来 11 次）通常在 3–6 个月后表现疲软。当下市场交易杠杆高、宽度窄——两者历史上都与高波动率相关。我们监控：标普 500 宽度（涨跌线）、高收益债利差、VIX 期限结构。
以下名单是六大策略的横切面，附确信度评级、目标价与每只股票被纳入（或剔除）的结构性原因。所有 GS 评级与目标价取自原始报告（2026 年 5–6 月）。
| 名称 | 代码 | 评级 | 回避理由 |
|---|---|---|---|
| FactSet | FDS | 卖出 | AI 韧性 2.0/10——全样本最低。被动投资结构性逆风 + 定价权有限。有机增长低于同业。 |
| Gartner | IT | 中性 | AI 韧性 4.5/10 + 研究/咨询输出暴露于 AI 替代。联邦支出逆风 + 受关税影响行业。 |
| Clarivate | CLVT | 中性 | AI 韧性 4.5/10；专利/知识产权分析暴露。EBITDA 利润率扩张不确定；定价尚未显现。 |
| Duolingo | DUOL | 弱于大市 | GS 目标价隐含 −16%。AI 语言翻译商品化担忧。尽管用户增长，但估值已反映溢价。 |
| Webtoon Entertainment | WBTN | 弱于大市 | GS 目标价隐含 −13.5%。韩国网络漫画 IP 货币化故事已被定价；AI 内容创作工具降低准入门槛。 |
对能承受波动率的账户而言的中小盘敞口。MiniMax（买入）是新增关键 idea，基准情形 1000 港元（+97%），对应 20 倍年底 P/ARR。7 月第二周限售解禁带来自由流通股本跃升；我们会据此调整仓位规模。腾讯 是同一中国 AI 交易中波动率较低的代理标的，通过 13 倍倍数和微信/Hunyuan 模型管线。