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      本周,“AI顛覆一切”的狼終于來了

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      市場終于意識到,AI顛覆不再是遙遠的威脅。

      2月14日,據追風交易臺消息,摩根士丹利在最新研報中稱,隨著AI模型以非線性、加速度推進,市場對顛覆風險的定價也開始呈現多米諾骨牌效應

      僅僅一個月前,市場認為約4%的MSCI歐洲指數權重面臨AI顛覆風險;一周前這一比例升至7%;而2月13日,這個數字已躍升至24%(包含銀行板塊)。

      研報指出,大摩認為,隨著前沿AI模型能力突破臨界點——GPT-5.2在71%的專業任務上已達到或超越人類專家水平——投資者必須重新審視資產配置邏輯。

      摩根士丹利已將立場從中性轉向謹慎看待周期股相對防御股,并指出歐洲信貸市場提供了便宜的下行對沖機會,重點關注公用事業、半導體、國防和煙草等被視為最具韌性的避風港。


      該行強調,需要重新審視哪些資產無法被AI"復制"——這些將成為新時代的價值錨點。在一個智力和勞動力可以被無限復制的時代,真正的價值將回歸那些無法復制的東西——物理資產、監管壁壘、網絡效應、人類體驗、專有數據。

      AI能力的驚人躍升:71%的專業任務已被攻克

      人類不擅長理解非線性變化,而AI模型的進步正是典型的非線性加速。

      大摩表示,數據顯示驚人的進展速度:2025年7月推出的Grok 4在GDPVal測試中得分24%,意味著該模型在24%的真實專業任務上能達到人類專家水平;而僅僅五個月后,2025年12月12日發布的GPT-5.2得分已飆升至71%。


      GDPVal是什么?這是衡量AI模型在真實世界知識工作中表現的指標,涵蓋各行各業經驗豐富專業人士的實際任務。OpenAI的研究發現,前沿模型完成這些任務的速度比行業專家快約100倍,成本低約100倍。

      研報強調,更令人震撼的是即將到來的突破。如果大語言模型(LLM)訓練的規模定律在2026年繼續有效——摩根士丹利認為這很可能——預計2026年上半年將推出多個美國前沿LLM,其能力將遠超當前模型。原因很簡單:美國五大LLM開發商目前訓練下一代模型所用的計算能力,是當前模型的約10倍。

      顛覆風險的多米諾效應:從軟件到銀行

      市場認知的變化速度同樣驚人。

      摩根士丹利的追蹤顯示,市場最初只是開始質疑軟件行業未來幾年的收入增長可能急劇放緩,但很快這種擔憂就像多米諾骨牌一樣擴散到更廣泛的經濟顛覆風險——競爭格局變化、就業影響、通縮壓力等。

      這讓人想起2020年初新冠疫情的市場心理演變:1月份還只是需求和供應鏈風險,2月份擴大到旅游休閑、工業、銀行等行業,到3月份就演變成全面市場拋售,最終觸發重大政策行動。

      目前,摩根士丹利估計約10%的MSCI歐洲指數權重(不含銀行)被市場認為面臨實質性AI顛覆擔憂,如果包含銀行則達到24%。銀行板塊的擔憂相對較新,主要集中在更廣泛的經濟通縮和就業問題,以及(程度較輕的)與AI相關的存款競爭擔憂。


      值得注意的是,這些"市場辯論中的顛覆股"已經從2025年初的峰值市盈率24倍,下跌到今天的16.4倍。但摩根士丹利警告,參照那些"無爭議顛覆股"的估值走勢(從24.7倍跌至11.1倍),估值可能還有進一步下行空間。

      誰能在AI時代幸存?

      面對這場顛覆風暴,摩根士丹利提供了一套評估框架,結合五個維度來判斷板塊和個股的抗風險能力:

      AI暴露程度:是被顛覆方、"市場辯論中的顛覆對象"、賦能者還是受保護方
      業務性質:提供服務、實物資產、商品還是算力
      周期性:周期股、防御股還是其他
      投資者持倉:當前倉位水平
      個股動量:基本面疊加因素

      基于這一框架,摩根士丹利認為最具韌性的板塊依次為:公用事業、半導體、國防、煙草和個人與家庭護理用品。

      大摩稱,歐洲公用事業公司幾乎包攬了最抗顛覆榜單的前20名。這些公司的共同特點是:提供AI無法復制的實物基礎設施,屬于防御性行業,且在當前環境下相對低配。

      相反,軟件、商業服務、媒體娛樂、旅游休閑等服務密集型板塊,以及運輸、多元化金融、銀行等板塊,被認為面臨最高的顛覆風險擴散壓力。

      無法被AI復制的八大資產類別

      與此同時,摩根士丹利強調,一旦AI達到變革性水平,那些無法被AI"復制"的資產類別價值將會上升。這是理解未來資產配置的關鍵框架:

      A、物理稀缺性:房地產、能源和電力資產、交通基礎設施、數據中心、礦產金屬、水資源、有限司法管轄區的賭場牌照、主題公園土地、郵輪港口和碼頭權、頻譜許可、光纖電纜網絡等。
      B、具有定價權的AI采用者:能夠證明定價權的門檻正在提高。
      C、獨特的奢侈品、房產和服務。
      D、網絡效應:大型科技平臺、在線市場、擁有患者關系的醫療保健業務。
      E、真實獨特的人類體驗:擁有強大品牌的媒體業務、體育資產/球隊、音樂和其他重視人類元素的表演。
      F、監管稀缺性:擁有各種許可證、審批和受保護特許權的業務。
      G、專有數據和品牌:擁有專有數據集和IP庫的AI采用者。
      H、一系列半導體資產:如領先制程、ASML的EUV光刻、臺積電的制造專長、芯片稀土加工。
      信貸市場:便宜的下行保護

      盡管AI顛覆擔憂已開始影響部分信貸市場,尤其是杠桿貸款領域,但歐洲投資級利差仍徘徊在全球金融危機后的低位附近。即使股市隱含波動率一直在上升,信貸波動率也異常低迷。

      但如果AI顛覆擔憂擴散到更多板塊(加上預期中的發行加速),可能開始挑戰信貸市場的韌性。

      摩根士丹利認為,信貸期權市場為投資者提供了很好的切入點,可以為利差擴大做準備。考慮到歐洲相對較低的科技暴露、整體收益率仍處高位、政策支持以及經濟增長韌性,這些對沖工具的性價比尤其突出。

      算力需求缺口:一場看不見的供應危機

      在AI顛覆的另一面,是對算力基礎設施的瘋狂需求。多個數據點顯示,算力需求的增長速度遠超當前供應預測:

      • 谷歌高管最近表示,公司可能需要每6個月將算力翻倍,"4-5年內達到1000倍"。作為對比,摩根士丹利預測2025-2028年英偉達算力銷售的年復合增長率約為210%;推算5年期,累積算力約為300倍——遠低于谷歌所需的1000倍以上。
      • OpenRouter數據顯示,從2024年11月底到2025年11月底,每周平均token需求增長超過2200%。Token使用是算力需求的直接代理指標。


      • 更關鍵的是,單個LLM查詢的計算強度正在快速上升。研究機構METR指出,AI每次客戶查詢所執行的"工作"平均時長每7個月翻一番。


      據研報,即使客戶數量不變,這種增長也意味著算力需求的增速將顯著高于英偉達約120%的年復合增長率預測。

      大摩稱,這種供需失衡已經在市場上顯現:

      CoreWeave能夠以原價格95%的水平續租老一代英偉達GPU(Hopper),遠高于芯片隨時間經濟折舊所暗示的價格;
      谷歌為Anthropic和FluidStack擔保的"供電外殼"租賃交易,給比特幣礦商Hut8帶來約18.5%的無杠桿資本回報率,相當于電力接入溢價約300%。

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