全年策略：AI 行情之后，各国安全垫几何？ 

报告摘要：

2025—2026 年，全球权益市场的累计表现与“AI 资本开支兑现距离” 高度相关。本轮全球牛市实质上是“AI 单引擎”与“多引擎扩散”的叠 加，AI 叙事走弱后，非 AI 基本盘的厚度将决定各国市场的下行保护。 

1. 地缘扰动，加息苗头初现，科技成为多国主线

从宏观环境和资金流向来看，年初以来，海外资产定价主线由贸易政策 不确定性逐步转向中东冲突与货币政策收紧。地缘冲突推高原油风险溢 价和能源通胀，带动国债收益率上行，并压制股票和黄金表现。参考互 联网泡沫破裂时期的资金流向，即使 AI 叙事阶段性走弱，资金也更可能 由高估值成长股第一步走向具备盈利兑现能力、合理估值和红利或避险 属性的市场，而非全面退出权益，此后则会转向债券市场、货币市场、 避险资产及新兴资产（如 2000 年代的房地产）。全球资金流向已经呈现 “AI 核心聚集→行业与国家分散→部分流向防御资产”的结构。 

资金流向来看，2025—2026 年的全球资金流向呈现“AI 核心聚集→行业与国家分散→防御资产” 的三层结构。美国仍是全球最大的权益资金承接市场：资金阶段性流出高估值成长 股，但盈利兑现后重新回流。欧洲受益于低估值、银行和国防工业以及财政扩张预 期，成为非美分散配置的重要去向。日本由 AI 链提供弹性、出海提供兜底，短期公 司治理、通胀正常化和产业投资吸引增量资金。韩国及亚洲 AI 链在上涨前期受 AI 盈利和外资流入推动，但 6—7 月外资明显兑现。新兴市场整体的资金主要流向债券 而非股票，权益表现更依赖 AI、资源和本国政策等结构性因素。

2. AI 链：美日韩为弹性先锋，传统优势行业打造安全垫

当前 AI 已经进入高速发展阶段，形成了一套完整的全球产业链。从全球产业分工 来看，美国主要控制 GPU、算力平台、云服务和大模型应用等核心环节；中国台湾 主要承担先进逻辑芯片代工和先进封装；韩国主要提供 HBM、DRAM 等存储产品； 日本则集中于半导体设备、检测、测试、材料及封装基板等上游环节。 

AI 链的上游是半导体元器件，实际对应传统半导体链的中下游。随着下游模型调用 和云厂商资本开支增长，需求依次向 GPU、先进代工、HBM 及设备材料环节传导。 这一传导次序解释了本轮行情的扩散路径：最先受益的是美国算力核心资产，随后 景气度扩散至韩国存储与日本设备材料——美日韩因此成为科技先锋市场，其指数 表现与 AI 资本开支周期的绑定程度高度相关，其中韩国由于杠杆 etf、外资配置、 散户比重大等资金行为股价弹性最强，美国股价弹性次之、但利润兑现同样较强， 日本相对业绩弹性与股价弹性最弱。

从泡沫化特征指标来看，当前 AI 行情已经具备了一定的泡沫化特征，大约为互联 网行情 1999Q4—2000Q1 水平。 

（1）集中度已高于互联网泡沫峰值。标普 500 前十大权重合计 37.9%，超过 2000 年峰值的 25.2%；最大市值十分位股票占全市场市值的 78.5%，亦高于前值的 66.3%。 

（2）价格偏离度与市场集中度已处于历史高位。近年来，市值加权指数持续跑赢等 权指数，AI 核心链条相对宽基指数的超额收益明显扩大，偏离程度已接近互联网泡 沫后期的高位区间，但尚未突破当时极值。与此同时，指数上涨越来越依赖少数龙 头公司，个股上涨广度明显收窄，行情由普涨转向头部集中，泡沫化特征有所增强。 

（3）行业分化略逊于互联网行情，但离散度快速提升。六大行业收益极差为 45.4%， 略低于 2000 年的 66%；从月度离散度走势看，分化仍在上升通道。

当前 AI 应用的盈利能力及其持续性仍处于验证阶段，市场情绪对企业财报和业绩 指引高度敏感。虽然头部云厂商与硬件企业的现金流和资产负债表明显强于互联网 泡沫时期的初创公司，但融资端已经出现信用分层和利差边际扩大的迹象。由于企 业实际融资成本由无风险利率与信用利差共同构成，美联储政策利率、美国国债收 益率及 AI 相关企业信用利差，可能成为判断后续资本开支可持续性的重要先行指 标。

 目前，美国高收益债受十年期国债影响上行，部分 AI 相关企业债券利差亦有所扩 大，贷款成本亦有所上升。若 OpenAI、Anthropic 相关算力项目贷款收益率持续升 高，CoreWeave 等主体的融资交易出现延期、缩量或发行失败，或云厂商债券认购 倍数持续低于 1.5 倍，则可能出现行情转弱。

当前 AI 产业链已经走向资本开支驱动的第三轮叙事，市场对可持续性和可兑现性更加明显。关键变量或在于美联储货币政策、美国长债、企 业债利差影响下的企业债利率，这些变量同时对估值和融资可持续性造 成影响。在过往报告中，我们认为 2027 年一季度或为风险集中爆发点， 在这一前提下，分国家来看： 

美国已由 AI 普涨转向多驱动分化，国防、能源、医疗和金融构成四大安全垫；

日本由 AI 链提供弹性，企业出海及海外收益构成盈利底线；

韩国 指数高度集中于三星电子和 SK 海力士，防务、造船和汽车构成 AI 之外 的传统产业基本盘；

韩国股市的表现几乎完全由 AI 主线驱动，SK 海力士与三星电子具备极高集中度。 2025 年至 2026 年，KOSPI 经历了完整的"估值下修—价值重估—AI 爆发—盈利上 修—震荡冲顶—去杠杆—修复"七段行情，区间波动之剧烈在全球主要市场中罕见： 2025 年 4 月 9 日 KOSPI 触底约 2,294 点，随后在政策不确定性下降、商法改革与 Value-up、央行降息至 2.50%、韩元升值等因素推动下重估；2025 年 8 月后 HBM 供 给紧张、存储价格上行、OpenAI"Stargate"合作强化韩国在全球算力链中的位置；2026 年上半年盈利持续上修，KOSPI 于 2026 年 6 月 22 日前后收于峰值约 9,115 点；此 后监管警示杠杆 ETF 引发强平抛售，叠加海力士业绩低于极高预期、中国竞争与 AI 融资担忧，峰值回撤接近四成；7 月 31 日以来随韩元升值、央行两次加息至 3.00%、 1—8 月半导体出口同比+169.6%及 OpenAI 合作再催化而修复，但指数仍低于 6 月 峰值。

3. 欧洲：财政国防驱动修复，能源银行阶段性受益

德国受益于财政约束松绑，基建与国防成为主要安 全垫，汽车行业则仍面临产销恢复不足和中国市场份额下降的压力；法国整体基本面较弱，航空航天与防务龙头经营改善，但订单厚度及韧性 尚不足以形成指数级安全垫；英国依靠银行和能源形成支撑；新加坡凭 借低 AI 权重、高金融权重以及银行高股息和财富管理业务，具备较强防御属性；澳大利亚和加拿大均由资源驱动、金融压舱，但保护效果取决 于地缘政治、资源价格及货币政策变化。 

金融：利率中枢仍处高位，主要银行盈利保持韧性。 英国过去长期降息，但利率中枢仍明显高于上一轮低利率时期。政策利率由 2023 年 末 5.25%降至目前 3.75%，但仍显著高于 2009—2021 年长期接近零利率的水平，为 银行息差及盈利提供一定支撑。 主要银行盈利能力整体维持较高水平。

2025 年国民西敏集团、汇丰、渣打、巴克莱 RoTE 分别约 19.2%、13.3%、11.9%和 11.3%；除汇丰较 2024 年有所回落外，其余 三家均进一步改善，银行基本面整体保持韧性。

能源：油价周期主导盈利，龙头现金流随资源价格明显波动。 英国能源龙头盈利对国际油价具有较强敏感性。Brent 年均油价在 2016 年降至约 44 美元/桶后，于 2022 年升至约 101 美元/桶高位；壳牌和英国石油经营现金流亦在 2022 年分别升至 684 亿和 409 亿美元，呈现明显的油价周期特征。油价回落后，企 业现金流同步降温但仍高于上一轮周期低位：2025 年 Brent 年均油价降至约 69 美 元/桶，壳牌、英国石油经营现金流分别回落至 429 亿和 245 亿美元。油价受事件推 动上行时，能源龙头具有较明显的基本面弹性——在当前地缘冲突频发的环境中， 这是英股下跌时的重要缓冲。

4、新加坡：较低权重受益 AI，银行成为避险首选 

新加坡股市复盘：高股息与银行重估推动上行，中东油价冲击造成阶段回撤。2025 年关税冲击后，资金持续转向新加坡高股息资产。2026 年银行盈利和财富管理收入 推动指数突破 5,000 点，但能源与航运成本使高位波动放大。新加坡的市场特征是 “低 AI 权重+高金融权重”：它既受益于 AI 数据中心建设的外溢，又不依赖 AI 叙 事维续估值——这使其与德国一同成为资金的避险选择。

分行业：银行为绝对领导行业。金融行业年初至今上涨 39.4%，三大银行合计占 STI 的 57.8%，是指数上涨的主要来源。工业、基础材料和能源上涨约 8%至 9%，受国 防、港口、海工和油价支撑。REIT 下跌 8.9%，医疗下跌 17.1%——利率和盈利压力 使高股息防御资产内部出现明显分化：同为防御属性，银行因息差与财富管理收入 改善而重估，REIT 与医疗则因利率敏感与盈利压力被抛售。

AI 数据中心：权重较低，政策新增容量与大型资本投入同步推进。新加坡的 AI 敞 口主要通过数据中心基础设施实现：2024 年绿色数据中心路线图新增至少 300MW 容量；Jurong Island 园区规划最高 700MW（20 公顷，结合低碳能源与储能）；STT GDC 新加坡运营 6 座数据中心、超过 110MW，2026 年再获批 50MW 容量；Singtel 旗下 Nxera Tuas 单体 58MW、计划 2026 年运营（绿色贷款 6.43 亿新元）；AWS 计 划 2024—2028 年新增投入 120 亿新元（叠加此前 115 亿新元）；Google 累计投资 50亿美元。本地土地和电力约束促使低延迟容量向 Batam 与 Johor 外溢（DayOne Batam 72MW、融资约 4.11 亿美元）。

银行：长期安全垫，财富管理打开增长空间。息差方面，政策利率回落使贷款收益 率下降，2026 年 NIM 仍是主要拖累；财富管理方面，亚洲资金流入推动 AUM 与管 理费收入增长，成为第二增长极。新加坡银行业的安全垫属性来自三点：一是盈利 能力与高股息提供的估值底；二是区域财富管理中心的结构性成长；三是在区域动 荡中的避险资金承接地位。

5. 资源周期：澳加受益资源周期，持续性取决于地缘政治

澳大利亚：降息周期结束，资源推动上涨 

2025 年 ASX 200 价格上涨主要由银行与材料贡献；2026 年资源继续托底，但政策 从降息转为加息，波动明显放大。分结构看：资源与工业链是 2026 年主要上涨来 源；金融是最大权重，但从贡献项转为波动源——当前澳大利亚信贷需求并未过热， 加息相比于净息差改善更倾向于抑制需求；医疗与科技盈利和估值同时下修；消费 与地产与利率强相关。澳大利亚受益于黄金及能源周期，但其资源行情的价格上涨 快于基本面改善。

总而言之，澳加两国的共同点是资源驱动、金融压舱；区别在于资源品种结构（澳 大利亚偏黄金与能源、加拿大偏贵金属与铀铜）与货币政策取向（澳大利亚已转向 加息）。两国资源周期的持续性均取决于地缘政治——中东局势决定油价，全球避险 需求决定金价，AI 电力建设决定铜铀需求。我们认为，当前地缘冲突尚未表现出明 显的降温趋势，市场对澳大利亚加息解读较为分化，而从历史经验看，加拿大可以 承担一部分美国的第一批避险资金，因此二者的银行+能源股将共同兜底成为安全 垫，但澳大利亚相较而言能源周期属性更强。

6. 安全垫测算：新加坡、德国最安全，美日韩风险较大

具体到安全垫测算， AI 链公司回归至 2022 年 9-10 月行情启动前水平； 受 AI 行情外溢影响的非 AI 公司，则根据基本面回归至历史平均估值； 对于当前估值与基本面已处于合理区间的公司，进一步计入流动性收缩 造成的 10%—20%回撤，其中红利和避险属性越强，回撤幅度越接近下 限；德国则考虑财政扩张、企业订单增长及其向盈利传导的结构性改善， 给予基本面乐观预期。测算结果如下： 

德国和新加坡为第一梯队，中性安全线均为-7%；英国、加拿大和澳大利 亚位于第二梯队，分别为-16%、-16%和-21%；美国和日本位于第三梯队， 分别为-34%和-37%；韩国由于双龙头集中度最高、对冲板块权重最小， 位于第四梯队，中性安全线为-44%。总体而言，德国财政扩张和新加坡 银行现金流提供的保护最强，美日韩作为 AI 核心市场的潜在回撤较大， 其中韩国的 AI 风险暴露最为集中。