大摩闭门会：AI与能源超级周期下的全球宏观策略分析

摘要： 本次大摩闭门会议探讨了由 AI 和能源驱动的全球投资超级周期，分析了美联储新任主席 Kevin Watch 的政策导向、亚洲经济的结构性投资机会以及中国宏观经济的 K 型分化现状，并分享了对国内 AI 头部初创公司的微观调研情况。

核心观点：

1. 全球进入 AI 与能源双驱动的超级周期：这不仅是 AI 相关产业的繁荣，更是地缘政治、供应链安全和能源转型驱动的多年大规模结构性投资。
2. 美联储政策趋于中性且波动率增加：预计 2026 年不会加息，2027 年上半年将进入降息通道，但由于前瞻指引的透明度降低，市场波动性将提升。
3. 中国经济呈现 K 型分化：硬科技与 AI 基础设施处于上行通道，但消费、房地产等旧经济受通缩拖累处于下行通道，建议政策重心向促进就业和二次分配倾斜。

论据支撑：

1. 资本开支规模巨大：美国科技大厂为支撑 AI 资本开支需融资近万亿美元；亚洲区内能源投资规模预计到 2030 年将增至 1.3 万亿美元。
2. 宏观数据支撑：美国 6 月新增就业数据低于预期，显示就业市场未过热，降低了短期加息概率。
3. 企业端验证：调研显示 Zhipu AI 和 MiniMax 等公司 ARR 快速增长，且在海外市场有显著突破，国产算力供应环境有望在 2026 年下半年改善。

局限性/风险：

1. 贸易壁垒升级：欧洲对中国出口的竞争力产生防备，部分品类面临贸易调查和壁垒。
2. 国内内需不足：中国 AI 企业虽有技术进展，但很大程度上受限于国内消费通缩，融资能力与美国对手相比存在差距。
3. 流动性波动：AI 巨大的融资需求在微观上产生“抽水效应”，对全球流动性产生压力。