文 | 钱钱 编辑 | 阿景 12月11日凌晨，美联储宣布降息25个基点，这是今年第三次降息。 消息出来后，华尔街反应挺平静，该涨的涨该跌的跌，好像早就知道会这样。 但仔细看投票结果，9票赞成3票反对，这分歧可不一般。 9票赞成3票反对，美联储的"共识时代"结束了？ 这次投反对票的三位，两位是芝加哥联储主席和堪萨斯城联储主席，他们觉得现在降息太早，怕通胀卷 土重来，毕竟1970年代那种高通胀的日子谁也不想再来一次。 另一位是美联储理事StephenMiran，他更激进，觉得应该直接降50个基点，现在经济压力比表面看起 来大。 这种分歧不是第一次出现，但这次有点不一样。 以前美联储开会，就算有不同意见，最后总能拧成一股绳，对外口径基本一致。 现在倒好，直接把矛盾摆到台面上。 鲍威尔作为主席，按理说该调和各方，但这次会后讲话，听着更像是在"和稀泥"，既说要防通胀，又说 要稳增长。 想起2013年那次"缩减恐慌"，当时美联储内部也是为了要不要退出QE吵得厉害，结果市场跟着瞎折 腾。 但那会儿至少大家对经济方向判断差不多，只是节奏问题。 现在这三位反对者，简直像是在说"我们看到的经济根本不是一回事"。 美联储以前那种 ...

文章核心观点 - 人工智能时代，电力已成为最核心的基础能源，充足的电力供应是发展强大AI算力的关键前提，中国凭借在电力基础设施建设和可再生能源发展上的规模与速度优势，正在全球AI竞赛中建立领先地位，并可能重塑未来的全球经济规则 [1][6][7][13] 能源霸权历史与演变 - 历史上的全球霸权更迭与核心能源掌控密切相关：英国凭借掌控全球煤炭资源建立了工业霸权 [3] - 美国通过建立“石油美元”体系，掌控石油这一经济血液，获得了金融与安全的主导权 [4] - 霸权形态从煤炭到石油不断演变，但内核始终是掌控时代最核心的能源及其输送网络 [4] 电力成为AI时代核心能源的原因 - 人工智能的发展势不可挡，其本质是提高生产力，例如可将制造业生产效率提升30%以上，将新药研发周期从十年缩短至两三年 [6] - AI驱动的智能工厂、医药研发、军事无人集群等，其背后依赖的每秒万亿亿次级算力，均由强大的电力支撑 [6] - 训练一次大模型所消耗的电力，足以让一个普通家庭使用数百年，或一个中小城市使用数年，凸显了算力对电力的巨大需求 [6] - 未来国家的经济竞争力、军事防御力和科研创新力都将建立在充足的电力基础之上 [6] 中国在能源算力领域的优势与举措 - 中国发电量约为9.4万亿千瓦时，是美国的2倍多，在基础电力规模上领先 [1] - 中国在电力基础设施建设上速度惊人，例如7天能建好一座医院，而美国建设一个数据中心约需三年 [1] - 具有前瞻性的战略眼光：早在2005年就颁布《可再生能源法》，实现了在新能源领域从追赶到反超 [8] - 2025年上半年，中国新增风光装机量约为2.6亿千瓦，一年的增量就超过了美国现有的总量 [8] - 截至2025年10月，中国可再生能源总装机达到22.2亿千瓦，占全国总装机近六成，规模全球第一 [8] - 建设了强大的特高压输电网络：已建成45条特高压线路，输电能力预计达约3.4亿千瓦，解决了西电东送的难题 [8] - 推行“全国一盘棋”的系统工程，实施“东数西算”：将东部产生的数据送至可再生能源富集的西部进行计算，盘活西部绿色资源并缓解东部能源压力 [9][10] - “东数西算”需要铺设数万公里高速光纤网络，以保障数据传输的实时性 [9] - 该战略能让企业以更低成本获取算力，并增强国家算力基础设施的抗风险能力 [10] 美国面临的挑战 - 美国电网系统老旧且私有化程度高，升级改造牵涉众多利益集团和漫长法律程序，得州大停电暴露了其能源系统的脆弱与割裂 [12] - 资本更倾向于投向回报最高的领域，导致科技巨头可自建能源保障用电，而普通社区和贫困地区在极端天气下面临断电风险，这种模式难以支撑举国建设的统一高效基础设施 [12] 对未来经济格局的潜在影响 - 全球经济格局可能从产油国与消费国的对立，演变为算力富国与算力穷国的差距 [7] - 算力服务可能成为新的大宗贸易商品，中国可能出口智能算力服务，进一步加强其外贸出口份额 [13] - 中国的“一带一路”倡议可能注入智能内核，输出融合算力、算法和行业知识的整体解决方案，帮助沿线国家实现产业升级，加强中国在全球科技产业的影响力 [13] - 全球竞争规则可能改变，从以芯片“卡脖子”的单点博弈，转向以算力、成本和后勤保障为面的综合博弈 [13] - 中国在算力上的优势可能转化为未来规则制定的话语权优势 [13] 对行业与普通人的影响 - 能源算力在经济发展中的作用至关重要，新的就业机会很可能出现在贵州、甘肃等西部城市，并与能源算力领域相关 [13] - 由于中国在能源算力上的优势，未来公众使用AI医疗、教育、娱乐服务的花费可能会更低 [14] - 算力提升将大大提高工作效率，最大化个人劳动价值，公众将享受到能源算力发展的红利 [14]

人形机器人 (Optimus) 的规模与价值 - 公司预计未来全球人形机器人总量可达300亿至400亿台，相当于工业场景中每个人对应三到四台机器人 [7] - 当Optimus年产量稳定在100万台后，其单台制造成本预计可控制在2万至3万美元之间 [8] - Optimus的机械手是其中最复杂的部分，一只手包含约50个执行器，整机约有100个执行器，以实现与人类手相当的敏感度、精准度和自由度，完成精细操作 [8] - 该精密能力将带来巨大社会价值，例如可胜任外科手术等高精度医疗操作，其手部精度将达到甚至超越人类医生 [9] - 机器人作为可规模化生产的产品，有望解决优质医疗资源稀缺问题，实现普及 [9] xAI的发展战略与Grok模型 - 公司创办xAI旨在完成其最初赋予OpenAI的使命，即作为开源、非营利的“谷歌的反面” [11][12] - 公司认为在AI领域的竞争核心是“加速度”而非起跑线，并自信其团队发展速度已超越任何其他AI团队 [13] - 公司认为，只要产品能提升10%的社会效率，就足以支撑一家市值几千亿美元的公司 [13] - 公司指出成功的三个关键要素是：吸引最顶级人才、部署最多的AI硬件、在GPU运算资源上线速度上领先 [13] - 正在训练的Grok 5模型参数量达到6万亿，是已知参数量最多的模型之一，公司创始人认为其有10%的机会触碰通用人工智能（AGI）边界 [3][15][16] - Grok 5被命名为“银河百科全书”，目标为打造开源的人类知识总库，并将其部署至月球和火星 [15] - Grok 5是一个原生多模态模型，能处理文本、图像、音频、视频，并具备实时视频理解能力，这被认为是实现AGI的关键 [16][17] - 公司已构建顶尖硬件设施，其Colossus数据中心的建设速度令英伟达CEO感到震惊 [15] 特斯拉的制造与芯片技术 - 公司认为其核心竞争力在于让事情做得更快、更好、更便宜，其工厂目前达到每35秒下线一辆新车的速度，未来目标压缩至10秒甚至5秒 [22][23] - 实现该目标的方法论是将工厂像芯片一样优化，提高空间利用率和运行效率 [24] - 公司正在深度开发下一代AI5芯片，该芯片将是未来特斯拉和Optimus人形机器人的核心 [24] - AI5芯片的目标是成为专门为推理端设计的芯片，其性能目标是达到英伟达芯片的2到3倍，而成本只有其十分之一 [4][24] 对未来产品与交互的设想 - 新一代Roadster跑车正在接近展示原型阶段，其发布会预计将令人难忘，公司甚至考虑制造电动飞行汽车 [28] - 公司对未来手机的设想是将其视为“AI推理的边缘节点”，未来将不再有操作系统或应用程序，所有交互由AI处理 [28] - 预计大约五年或六年后，这种AI手机将研发成功，届时应用程序将过时，手机将预测并实时生成用户想看和听到的内容 [29] - 届时用户消费的大部分内容，包括音乐和视频，都将是人工智能生成的内容 [29] 对AI未来社会经济影响的展望 - 公司认为AI将迅速接管任何数字化的工作，而涉及物理世界“移动原子”的工作（如焊接、烹饪）将存在更长时间 [33][34] - 在一个良性情景中，AI和机器人技术将带来“全民高收入”，任何人都可以拥有他们想要的任何产品或服务 [4][34] - 借助人工智能和机器人技术，未来社会可能走向前所未有的繁荣状态，甚至创造一个真正意义上的乌托邦 [36][37] - 公司强调AI需要在正确的价值框架下发展，最大限度地追求真理，以避免有害结局 [34] - 公司认为一个追求真理的AI将促进人类社会的发展，并可能像人类保护黑猩猩一样保护人类 [35] - 公司描绘的最美好未来是：在保留自然之美的同时，人们拥有富足的生活、优质医疗保健，并可以自由探索兴趣 [36] - 公司指出，在物质富足由AI实现后，人类意义感的缺失将是未来最大的隐忧 [36]

迈克尔·伯里做空AI明星股 - 迈克尔·伯里旗下基金第三季度将约80%仓位（名义价值超10亿美元）集中做空英伟达和Palantir [1][3] - 具体持仓为价值约9.12亿美元的500万股Palantir看跌期权和价值约1.87亿美元的100万股英伟达看跌期权 [5] - 这是其年内第二次做空英伟达，第一季度曾建立价值超9700万美元的空头头寸但于第二季度清算 [6] - 做空报告发布后四个交易日，英伟达股价累计下跌9%，市值蒸发4551亿美元，Palantir股价在报告次日下跌7.95% [1][5] 市场对做空AI的反应与分歧 - 市场做空英伟达的兴趣下降，其空头头寸从2024年6月底的约3.15亿股减少至2025年10月15日的约2.11亿股，减少超1亿股 [21] - Palantir公司CEO对做空行为表示激烈反击，称被做空的是AI领域真正赚钱的公司 [18] - 有分析认为伯里的看跌期权可能已"深陷亏损"，英伟达和Palantir股价需再跌7%和5%才能达到盈亏平衡点 [23] - 大型投行采取"两手准备"，如德意志银行向数据中心行业提供数十亿美元贷款的同时，探索做空AI股票组合等对冲方案 [24] AI行业动态与风险信号 - 迈克尔·伯里在社交媒体分享图表，暗示AI存在泡沫，包括美国科技行业资本支出增长水平与互联网泡沫时期相当，以及云业务增长放缓 [11][13] - 新加坡金管局警告科技和AI板块估值"相对紧张"，若市场乐观情绪逆转可能引发股市急剧回调 [23] - AI用电需求激增，高盛报告指出到2027年AI服务器耗电量将是五年前云服务器的50倍，微软CEO称当前最大问题是电力短缺而非算力 [44][45] 美股市场与AI公司表现 - 美股市场波动，纳指本周累计下跌3.04%，创4月以来最差单周表现，八大AI公司市值一周蒸发约8000亿美元 [32][48] - 英伟达本周累跌7%，微软遭遇八连跌本周累跌超4%，期间市值累计蒸发超3300亿美元 [29][48] - 美国政府停摆进入第39天，导致经济数据缺失，加剧市场不确定性，并引发航班削减等实际问题 [26][36][38] 科技领袖观点与行业预测 - 英伟达CEO黄仁勋表示，得益于更有利的监管和更低能源成本，中国将在AI竞赛中击败美国 [46] - OpenAI CEO预计公司今年年化收入将达200亿美元，并考虑未来八年约1.4万亿美元的投资承诺 [46] - "万维网之父"警告大语言模型可能取代人类浏览网页，从而颠覆基于广告的网络商业模式 [46]

A股市场表现 - 沪指盘中最高冲至3999.07点，创年内新高，距4000点大关仅一步之遥 [1] - 上证指数从低点大幅上扬至4000点附近 [7] 市场情绪与政策背景 - 中美关系释放缓和信号，海外市场风险偏好有所修复 [3] - 重磅文件出炉提升政策明确性，短期有望提升市场风险偏好，中长期为A股提供清晰增长路径 [3] - 经济数据企稳、股市回暖，提升市场信心 [7] 资金流动与人民币资产 - 9月银行结售汇顺差达到510亿美元，创2020年12月以来单月最高水平 [4] - 9月银行结汇规模2647亿美元，售汇2136亿美元 [4] - 结售汇顺差大幅高于前两个季度122亿美元的累计顺差 [4] - 前三季度来华证券投资净流入931亿美元，已连续4个季度保持净流入 [7] - 企业加速抛售美元，因美联储降息致美元指数年内下跌8.70%，从110附近跌至96左右 [6] - 市场对人民币的乐观情绪上升，9月离岸人民币触及去年11月以来最强水平 [7] 亚太及全球市场 - 亚太市场集体走强，日经225指数史上首次涨破5万点 [3] - 日经225指数75年来首次突破5万点大关，创历史新高 [3] - 韩国KOSPI指数首次突破4000点大关 [3] - 在美联储降息预期刺激下，美股三大指数上周全线反攻，均创出历史新高 [11] 央行政策预期 - 市场普遍预期美联储10月30日议息会议将再次降息25个基点 [13] - 市场将聚焦美联储主席鲍威尔在新闻发布会上的措辞，以捕捉未来利率下调幅度与速度的信号 [16] - 华尔街高度关注美联储是否会在此次会议决定终止量化紧缩 [17] - 日本央行与欧洲央行将于10月30日同日公布利率决议，市场对日本央行加息预期强化，普遍预期欧洲央行按兵不动 [14] 美股科技巨头财报 - 10月底美股市场迎来“七巨头”集中财报潮，微软、Meta、Alphabet于10月30日发布业绩，苹果与亚马逊于10月31日发布 [18] - LSEG预计“科技七巨头”本季利润增长16.6%，而其他标普500指数成份股公司为8.1% [19] - 此轮财报将检验各巨头在AI竞赛中的真实成色，并为第四季度科技股整体走势定下基调 [18]

韩国散户投资行为 - 韩国散户投资者正转向结构复杂的杠杆VIX产品，以对冲美股持仓风险或进行纯粹投机[1] - 今年以来，2倍做多VIX期货ETF已吸引约1.3亿美元的韩国资金流入，该资金约占该ETF全球流入资金的五分之一[3] - 韩国散户交易者在当地被称为"蚂蚁军团"，以拥抱风险著称，海外杠杆证券因其没有本地交易限制而颇具吸引力[4] 杠杆VIX产品特性 - 这类复杂的杠杆化波动率产品专为短期交易设计，长期持有几乎注定亏损[3] - 杠杆VIX产品的风险远超普通证券，投资者可能误以为自己在购买被低估的资产，却忽略了其技术细节[3] - 波动率产品通过期货头寸构建，需要持续"再平衡"，产生持续的展期成本，导致长期持有的散户不断损耗本金[3] 市场观点与趋势 - 当前美股估值在历史高位徘徊，部分投资者买入VIX相关产品以对冲其庞大的美股多头仓位[3] - 有观点认为美国市场短期内不会崩盘，鉴于激烈的AI竞赛和美联储政策，UVIX投资者可能面临亏损[4] - 韩国"蚂蚁军团"对市场波动的激进豪赌，已成为衡量市场情绪与风险的一个独特风向标[4]

根据提供的金融工程周报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型与因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股仓位择时策略**[17] * **模型构建思路**：该模型旨在对沪深300ETF进行多头仓位的择时交易，通过特定的信号判断增仓或减仓时机，以超越简单的买入持有策略[17] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 2. **模型名称：A股多空择时策略**[20] * **模型构建思路**：该模型基于沪深300股指期货，进行多空双向的择时交易，根据信号决定做多、做空或空仓，旨在获取双向收益[20] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 3. **模型名称：港股仓位择时策略**[19] * **模型构建思路**：该模型针对港股市场进行仓位择时，动态调整港股持仓比例以应对市场波动[19] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 4. **模型名称：A股小微盘择时策略**[21][22] * **模型构建思路**：该模型专注于A股市场中小市值股票的择时交易，捕捉小微盘股票的特有波动规律[21][22] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 5. **模型名称：A股红利成长择时策略**[25] * **模型构建思路**：该模型在价值红利风格与成长风格之间进行轮动择时，根据市场环境超配更具潜力的风格[25] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 6. **模型名称：美股择时策略**[26] * **模型构建思路**：该模型针对美股市场（以标普500指数为基准）进行择时，并可能涉及杠杆ETF的使用，通过信号判断开多、做空或持仓时机[26] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 7. **模型名称：黄金择时策略**[28] * **模型构建思路**：该模型对黄金价格进行择时判断，利用季节性效应、资金动量等因素来决策黄金的配置时机[28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的构建过程和具体公式 8. **模型名称：ETF组合策略-偏股型**[30] * **模型构建思路**：该策略通过构建一篮子偏股型ETF组合，进行资产配置，以分散风险并追求收益[30] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该策略的构建过程和具体公式 9. **模型名称：ETF组合策略-偏债型**[31] * **模型构建思路**：该策略通过构建一篮子偏债型ETF组合，主要面向固定收益类资产进行配置[31] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该策略的构建过程和具体公式 10. **因子名称：价值红利因子**[9][34] * **因子构建思路**：基于资金面考量，识别并超配具有高分红、低估值特征的股票风格[9][34] * **因子具体构建过程**：报告未详细描述该因子的具体构建过程和公式 模型的回测效果 报告展示了多个策略的历史净值曲线图，但未提供具体的量化指标数值（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）[18][20][26][28][30][31]。因此，无法列出各模型的具体测试结果取值。 量化因子与构建方式 （本报告中未详细阐述独立于模型之外的量化因子的构建方式，相关内容已合并至上述模型部分，如“价值红利因子”） 因子的回测效果 （本报告中未提供独立因子的具体测试结果取值） **请注意**：本报告主要侧重于展示各择时策略的历史净值走势图和当前的市场观点，并未提供模型构建的详细方法论和量化的回测绩效指标。

全球资金流向与市场表现 - 全球资金大幅流出美国股市172亿美元，同时流入美国固收市场129.2亿美元[16] - 海外主动基金流入中国股市0.94亿美元，但被动基金流出1.08亿美元，内资大幅流入8.32亿美元[19] - 恒生科技指数领涨全球，单周涨幅达5.3%，受AI算力需求及阿里巴巴31.7亿美元可转债发行推动[6] 资产估值与风险调整 - 上证综指ERP分位数降至39%，沪深300风险调整收益分位数升至82%，显示中国股市配置价值提升[25][26] - 标普500市盈率分位数达93.2%，德国DAX为90.7%，欧美估值处于历史高位[29] - 美股风险调整收益分位数下降（标普500从58%至52%），新兴市场分位数边际上升[26] 宏观经济与政策预期 - 美国8月PPI同比2.6%意外走弱，失业率升至4.3%，非农新增就业仅2.2万人（预期7.5万）[59] - 美联储9月降息25BP概率升至93.4%，10月降息至3.75%-4.00%概率达79.0%[61] - 中国8月核心CPI同比0.9%边际改善，但进出口数据走弱，新增人民币贷款5900亿元[60] 市场情绪与风险警示 - 标普500认沽认购比例升至1.13（前值1.01），对冲需求上升显示资金态度谨慎[39] - 沪深300期权在4250点以上减仓，隐含波动率显示市场认为“下有底但上行弹性不足”[55] - 报告提示风险包括欧美经济超预期衰退及特朗普政策重大转变[64]

全球铀需求增长预测 - 全球核电反应堆铀需求到2030年将上涨三分之一至8.6万吨 到2040年达15万吨 [1][3] - 全球核电装机容量至2040年将翻倍达到746吉瓦 [4] - 31个国家承诺到2050年将全球核能装机容量提高两倍 [5] 铀供应短缺与产能挑战 - 部分现有铀矿将于2030-2040年枯竭 导致全球铀矿产量减产一半 产生显著供需缺口 [3] - 铀矿从发现到开采需10-20年 行业领先者哈萨克斯坦Kazatomprom和加拿大Cameco宣布减产 [4] - 许多现有矿山运营超30年资源枯竭 新建项目如NexGen能源Rook I矿需6-8年才能投产 [6] 铀价走势与市场动态 - 铀现货价从2020年30美元/磅大涨至一度突破100美元/磅 现维持80美元/磅交易 [1][7] - 中广核矿业新销售合同基准价从61.78美元/磅大幅上调至94.22美元/磅 增幅超五成 [7] - 摩根士丹利预计2025年四季度铀价升至87美元/磅 花旗预测2026年可能升至100美元/磅 [7] 机构行动与行业响应 - 加拿大Sprott旗下实物铀信托基金(SPUT)增发融资2亿美元用于全球采购实物铀 [1][6] - 法国Orano公司扩建提炼设施 计划2028年投产的产能已被客户抢购一空 [5] - 小型模块化反应堆(SMR)到2040年可能占铀总需求量的20% [7] 需求驱动因素 - 俄乌冲突后欧洲国家希望通过核电摆脱对俄产燃气依赖 [4] - AI算力和数据中心需求推动全球用电量增速达2.5% 远超过去10年平均水平 [4] - 到2030年全球基荷电力缺口预计达8.3万太瓦时 受电动汽车普及等因素影响 [4]

全球铀市场供需格局变化 - 全球核电反应堆对铀的需求到2030年将上涨三分之一至8.6万吨 2040年将达15万吨 [2][4] - 至2040年全球核电装机容量将翻倍 达到746吉瓦 [5] - 现有铀矿将于2030—2040年走向枯竭 导致全球铀矿产量减产一半 产生显著供需缺口 [4] 铀价走势与市场预期 - 铀现货价从2020年的30美元/磅大涨至一度突破100美元/磅 现维持在80美元/磅水平交易 [2][10] - 新天然铀合同基准价格从61.78美元/磅大幅上调至94.22美元/磅 增幅超五成 [10] - 摩根士丹利预计2025年四季度铀价升至87美元/磅 花旗预测2026年可能升至100美元/磅 [10] 供应端挑战与产能限制 - 行业领先者哈萨克斯坦Kazatomprom和加拿大Cameco宣布旗下铀矿减产 [5] - 铀矿从发现到开采需耗费10年—20年 新建项目如NexGen能源的Rook I矿需6至8年才能投产 [6][9] - 西方铀提炼能力要到2030年后才有望自给自足 法国Orano公司扩建的提炼设施2028年产能已被客户抢购一空 [7] 需求驱动因素 - 俄乌冲突后欧洲国家希望通过核电摆脱对俄产燃气的依赖 [7] - AI算力和数据中心需求推动全球用电量增速达2.5% 远超过去10年平均水平 [7] - 31个国家承诺到2050年将全球核能装机容量提高两倍 小型模块化反应堆到2040年可能占铀总需求量20% [7][10] 市场参与行为 - 加拿大Sprott公司旗下实物铀信托基金(SPUT)增发融资2亿美元用于全球采购实物铀 [2][9] - 全球铀市场面临供应挑战 现有矿山运营超30年且资源枯竭 新建项目投产周期长 [9]