市场表现与AI算力板块行情 - 港股市场恒生科技指数下跌近2%，而A股市场CPO（光电共封装）板块表现强劲，带动市场成交额重返2万亿元，中际旭创、德科立、天孚通信等公司股价创下新高 [1] - 与AI算力高度相关的ETF产品领涨市场，通信ETF单日上涨3.09%，5G50ETF、5GETF、创业板人工智能ETF等产品单日涨幅均超过2% [1] - 多只AI及通信主题ETF年内涨幅显著，通信ETF年内涨幅达122.29%，多只创业板人工智能ETF年内涨幅超过100% [3] 机构观点与市场共识 - 桥水基金创始人达利欧认为，尽管人工智能投资已进入泡沫区间，但投资者不应仅因估值过高而仓促退出，他指出所有泡沫都发生在技术变革时代 [5][8] - 达利欧提出判断泡沫破裂的两个前瞻性指标：货币紧缩或被迫出售资产以履行义务 [8] - 摩根士丹利分析师指出，AI算力需求的核心矛盾在于供应短缺，Nvidia的下一代Vera Rubin架构GPU预计要到2025年下半年才开始出货且数量有限，客户将面临激烈争夺 [19] - 前沿AI模型公司在算力来源上心态发生根本变化，倾向于采用任何可获得的算力解决方案，包括Nvidia、AMD、自研ASIC和谷歌TPU [20] - 谷歌虽然拥有自研TPU，但仍会继续采购Nvidia的GPU，这凸显了市场对算力的广泛渴求 [21] 全球流动性环境与央行政策 - 市场关注美联储和日本央行12月议息会议，美联储可能降息而日本央行可能加息，这一政策分化可能影响全球流动性 [9] - 对全球流动性敏感的资产比特币价格表现疲软，一度跌破8.9万美元，年内涨幅已回吐并转为下跌3% [9] - 美国银行体系准备金规模在10月萎缩至2.94万亿美元，为2020年10月以来第二次跌破3万亿美元关口，已接近美联储认为的“充足但不过度”水平 [12] - 市场认为，为防止银行间流动性紧张，准备金规模需要回到过去三年的中位数水平3.2万亿美元以上 [14] - 市场预期美联储可能在12月会议上宣布启动“储备金管理购买”（RMP），这是一种为维持银行体系准备金充足而进行的技术性购债操作，Evercore ISI预测其规模可能为每月约350亿美元短期国债 [14][16] AI算力产业动态与竞争格局 - A股CPO板块连续强势领涨，主要受到谷歌TPU出货量上修及光互联技术路径产业讨论的推动 [17] - AI行业已进入“无限算力需求时代”，企业正在疯狂扩大规模，争夺时间、算力卡和模型迭代速度 [22] - 以DeepSeek为例，其最新模型为获得更强推理能力，选择消耗大量算力资源，在处理相同问题时消耗的Token数量是竞争对手Gemini的约3.85倍（7.7万 vs 2万） [24] - DeepSeek研究团队承认其模型在Token使用效率上面临挑战，需要通过生成长推理轨迹来达到与顶尖模型相当的输出质量，但其极低的单位Token成本优势抵消了数量劣势 [24] - 算力资源仍然是当前AI大模型竞争的关键差异化因素，下一步突破路径在于持续扩大预训练计算规模 [26][27]