宏观
荷兰合作银行（Rabobank）：能源冲击下通胀格局持续，但二轮效应风险可控
石油和天然气价格的飙升推高了下游投入成本（如柴油、硫磺、化肥）。然而，由于美国、欧元区和英国的劳动力市场出现松动，限制了高通胀的持续传导，从而降低了 " 工资 - 物价 " 螺旋上升的风险。各国央行可能会通过象征性行动（如英国央行加息）来表明其抗击通胀的决心。
当前的财政与货币政策选择将决定通胀的最终走向。历史经验（2021-2022 年）表明，政策应对不当可能会放大外部冲击。能否避免进入全面的紧缩周期，完全取决于政策的执行力度。
霍尔木兹海峡局势的不确定性、北约对海上通道的关注（旨在应对供应冲击），以及美欧贸易协定到期与关税条款（2029 年）的压力，都加剧了全球供应链中断和政策协同破裂的风险。
全球央行
摩根大通：美联储会议纪要显示通胀担忧加剧
会议纪要显示，多数委员目前认为，如果通胀率持续高于 2%，采取政策紧缩（加息）是合适的。这表明美联储的立场发生了更为激进的鹰派转变，与此前专注于通胀放缓（Disinflation）的政策表态相比有明显变化。
AI 带动的投入成本上升、中东冲突导致的供应链中断，以及劳动力市场的疲软，已被确定为总体通胀指标之外、更具持续性的通胀推手。
劳动力需求下降的风险与失业率的急剧上升挂钩。会议纪要目前已明确将劳动力市场的疲软视为加剧通胀担忧的因素之一。
产业
高盛：预计欧盟数据中心容量将在 2031 年前翻三倍
在建筑、电动汽车（EV）以及制造业电气化转型的推动下，欧盟电力需求正在不断增长（2024 – 2025 年增长 1.5% – 2%，2030 年代预计增长 3% – 5%）。然而，由于项目审批延迟和供应链受阻，电力基础设施面临着结构性赤字。
预计到 2031 年，欧盟的数据中心容量将翻三倍（达到约 35 吉瓦 /GW）。AI 的普及将推动 2029 – 2030 年间的电力需求实现每年 5% 的增长。这一趋势将催生高达 3.5 万亿欧元的野心，用于可再生能源和电网投资，并开启一个属于该行业的世代级盈利超级周期（Super-cycle）。
巴克莱：市场对 " 具身智能 /Physical AI" 的担忧被严重夸大
历史经验显示，自动化革命最终往往带来的是财富扩张，而非经济毁灭。
Physical AI 本质上是工业革命、互联网、云计算之后的新一轮生产力跃迁：通过机器人与 AI 结合，把过去难以规模化的人类体力劳动变成可复制、24 小时运行的自动化流程，从而显著提升单位劳动力产出、压低成本并扩大经济供给边界。
巴克莱强调，财富增长的核心始终是 " 同样资源创造更多产出 "，因此 AI 长期利好资产价格。
市场总会低估新技术的 "TAM 扩张能力 "。无论智能手机、流媒体、云计算还是电动车，早期都被认为只是小众替代品，但最终都重塑行业并创造出远超预期的新市场。Physical AI 也可能复制这一过程。
行业层面，美国受益方向包括物流、工业自动化、农业、回收和医疗机器人；欧洲则看好电信、能源、工业服务和矿业自动化。相反，汽车、保险等行业面临长期结构性压力——自动驾驶和 Robotaxi 可能削弱私人购车需求，并压缩车险市场规模。
宏观层面，巴克莱认为 AI 带来的 " 正向供给冲击 " 可能形成 " 低通胀 + 高真实利率 " 组合：生产效率提升压低物价，但更强增长又会推升实际利率，因此对债券未必友好。
汇率方面，美国和中国等 " 先行者国家 " 可能受益于资本流入，而铜、稀土等资源出口国也有望复制 2000 年代中国地产周期中的商品牛市红利。
美银：AI 浪潮正重塑美国电力市场
预计数据中心的需求将推动美国总用电量增长，其占总需求的比例将从 2025 年的 4% 飙升至 2030 年的 8% 以上。这将严重加剧电网容量的紧张并引发价格暴涨。其中，PJM 电网（美国东北部及中西部主要电网）将吸收超过 40% 的数据中心新增需求。
ERCOT（得州）和 PJM 短期供电储备仍够用，但随着数据中心扩张、化石能源机组老化退役，以及新能源占比提升，未来几年电网稳定性风险将显著上升。
得州太阳能和储能快速扩张虽缓解了需求压力，但也加剧 " 鸭子曲线 " 问题，即日落后需依赖天然气和煤电快速补缺，因此夜间离峰电价反而走强。美银认为，2027 年底联邦新能源补贴到期后，ERCOT 新增太阳能装机可能放缓，2028 年后的远期电价存在明显上行风险。
PJM 方面，数据中心推动当地负荷连续两年增长超 4%，但新能源占比不足、天然气新机组投产仍需数年，使区域更依赖老旧化石能源与核电。美银看好 PJM 未来电价走势，尤其偏好 2026 年离峰电价及 2027 年整体电力合约。
电价上涨已引发美国选民对数据中心扩建的反感。美国电价通胀过去一年约为整体 CPI 的两倍，数据中心项目未来或面临更强监管、审批延迟及 " 邻避效应 "。
贝莱德：AI 将缩短药物研发周期 并降低成本
AI 有望重塑生物制药行业，核心逻辑在于：医药研发本质上是 " 海量数据 + 高失败率 " 的产业，非常适合 AI 介入。当前行业面临研发周期长（单药 13-15 年）、研发成本高（美国大型药企 2024 年研发支出合计 970 亿美元）、失败率高（约 90% 药物研发失败）等痛点。
AI 正在贯穿药物研发全流程：从靶点发现、分子设计、临床试验到生产和商业化全面提效。例如，AI 可将候选化合物筛选数量从数千种缩减至十几种；AI 设计药物最快 12 个月即可进入人体试验；AI 还能提升患者招募效率、模拟临床结果、减少动物实验，并降低 15%-20% 的药品制造成本。
AI 有望将平均药物研发周期从 13 年缩短至 10 年、成本从 25 亿美元降至 15 亿美元。由于药品专利期固定，研发提速意味着更早商业化和更长独占销售窗口，单个药物的净现值（NPV）理论上可提升 25%-30%，对应增加 4 亿 -6 亿美元价值。
监管层面，美国 FDA 和欧洲 EMA 已开始制定 AI 药物开发标准，FDA 还将 AI 用于药物审批、安全审查等流程，意味着 AI 在医药领域的应用正逐渐制度化。与此同时，科技巨头也全面入局，包括英伟达 + 礼来、OpenAI+ 诺和诺德、AWS、谷歌 DeepMind 等，显示 AI 制药已从概念走向产业化。
大宗商品
随着中东战事持续发酵、石油供应削减，在途运输的原油减少，本月全球原油及成品油库存正以创纪录的速度持续消耗。
5 月至今，显性原油库存日均降幅已达 870 万桶，创下历史新高，这一降幅几乎是冲突爆发以来平均值的两倍。
实物原油市场供需格局持续收紧，经霍尔木兹海峡的原油出口量仅维持在正常水平的 5%，处于极低区间。
在 5 月原油库存消耗的总量中，约三分之二源于海上在途原油减少，原油出口下滑幅度远超进口走弱幅度。原油进口的低迷态势正从亚洲蔓延至欧洲，其中，欧洲航空煤油进口量较 2025 年均值锐减六成。
本周末，美国出行旺季将正式开启，后续汽油、柴油及航空煤油需求将大幅增加，库存消耗速度将持续加快，原油市场看涨情绪持续。
瑞典北欧斯安银行（SEB）：霍尔木兹海峡关闭将持续至夏季，成品油价格阵痛势将加剧
在美伊局势持续紧张的背景下，布伦特原油价格在 106.87 至 112.72 美元区间内波动。由于实际影响正在减弱，市场对特朗普 " 协议在望 " 的言论普遍持怀疑态度。与此同时，霍尔木兹海峡的封锁正导致全球原油库存以每日 1000 万桶的速度加速消耗。
海峡的关闭以及停火期间伊朗的军事集结加剧了战争风险。这进一步加快了全球石油库存消耗速度，并持续推高成品油价格。
公司
华尔街热评英伟达财报：机遇不止 GPU AI 支出周期仍处早期阶段
整体来看，华尔街依旧高度看好英伟达的发展前景。华尔街机构给出的英伟达 12 个月目标价均值为 281.97 美元，相较于周三收盘股价（223.47 美元）仍有 26% 的上涨空间。
韦德布什（Wedbush）的分析师 Daniel Ives 预计，到 2030 年，整体 AI 基建支出将达到 3 万亿至 4 万亿美元。Ives 还认为英伟达的机遇现在已远不仅局限于 GPU 领域。
高盛维持对英伟达股票的 " 买入 " 评级，并设定了 250 美元的股价目标。高盛表示，英伟达在资本配置方面的声明——增加 800 亿美元的股票回购以及提高股息——也对股价构成 " 一定的支撑 "。
