关注美国 AI 债务显性化及衍生的连锁反应——周观点

摘要： 本报告探讨美国 AI 算力基建投资的周期性波动及其引发的债务显性化风险。分析认为美国算力基建投资可能已过高峰，计入收入的峰值预计在 2027 年，且私募信贷市场的流动性问题可能导致 AI 债务风险显性化。

核心观点：

1. 算力链条定价逻辑转移：美国 AI 投融资活动放缓将导致北美算力链股价对景气度反应钝化，国产算力链定价将更多围绕扩产速度展开。
2. 跨资产配置方向：看好受益于利率回落驱动的中美创新药和 CXO。中期关注港股、创新药、红利、商业航天、国产算力及黄金；长期关注保险、央国企、中概互联网及白酒。
3. 宏观压力传导：美国 AI 投资放缓可能给美国经济总量带来压力，需关注美国货币财政政策的相应变化。

论据支撑：

1. 数据中心跟踪：通过对美国获批、在建及新增装机数据中心的跟踪发现，拟建和在建数量走弱，预示基建投资高峰已过。
2. 流动性监测：离岸美元流动性收紧，且美国私募信贷市场出现流动性问题，增加了 AI 债务风险。
3. 贸易数据：美国贸易逆差扩张且资本品需求旺盛，反映出 AI 库存周期的上行趋势。

局限性/风险：

1. 全球制造业复苏受阻。
2. 中美关系改善不及预期。
3. 美国地产市场不健康导致商品需求下行。