宏观
高盛：德国公共投资正在加速 基建与土木工程行业受益
德国去年放松 " 债务刹车 " 规则后，公共投资正在逐步升温，尽管市场仍担忧执行效率不足，但整体投资扩张趋势已经形成。
预计德国联邦政府今年公共投资仍将明显增长。2026 年联邦投资预算约 1270 亿欧元，占 GDP 约 2.8%，高于去年的 1160 亿欧元。数据显示，截至今年 4 月，联邦投资支出同比增长约 13%，其中交通运输仍是最大投资方向，占联邦投资总额约三分之一。
德国政府仍面临审批、规划流程缓慢等问题，因此实际投资落地可能继续低于预算目标。不过，正在讨论中的 " 基础设施未来法案 " 有望加快审批与项目执行速度。
地方政府层面同样将受益于 5000 亿欧元基础设施与气候基金。州政府和市政部门占德国公共投资总额超过 60%，其中市政部门承担近半数公共建设投资。来自联邦政府的转移支付将缓解地方财政压力，并支撑未来几年投资增长。
公共投资扩张已经开始反映在建筑行业数据中。报告显示，德国公共建筑订单自 2025 年下半年以来明显回升，尤其是道路、铁路及土木工程相关订单增长最为显著。土木工程营业额也已从 2021 至 2023 年的低迷中恢复。
不过，高盛也警告称，中东局势升级可能对建筑行业形成短期扰动，近期调查数据已出现一定转弱迹象。但整体而言，德国土木工程行业仍维持建设性前景，订单积压与就业增长也显示行业产能正在逐步扩张。
全球央行
美银：沃什执掌美联储后或面临 " 高通胀与宽松倾向 " 冲突
新任美联储主席凯文 · 沃什上任时正面临高通胀、伊朗冲突推升能源价格及市场利率上行等复杂环境。尽管沃什历史上一直被视为 " 鹰派 "，但近期立场明显转向偏鸽，主张降息并淡化关税、地缘政治等一次性通胀冲击，更倾向关注 " 修剪均值通胀 " 等潜在通胀指标，而非核心 PCE。
不过，美银认为，在当前核心通胀重新升温、市场加息预期回升背景下，沃什很难说服 FOMC 接受更宽松立场。报告预计，美国 4 月核心 PCE 同比或达 3.3%，近五个月年化增速超过 4%，而美联储内部近期讲话也明显转鹰。
沃什高度看好 AI，认为 AI 将推动生产率提升并带来通缩效应，因此美联储应提前降息押注 "AI 驱动的低通胀时代 "。他将这一逻辑类比为格林斯潘 90 年代押注科技繁荣。但美银认为，这一类比并不牢靠，因为当前全球面临的是 " 逆全球化 + 供应链冲击 "，而非 90 年代式通缩环境。
沃什在资产负债表方面属于 " 缩表鹰派 "，希望通过放松银行监管、降低准备金需求来压缩美联储资产负债表规模。美银预计，美联储准备金需求未来或减少 2000 亿至 5000 亿美元，但过程会非常缓慢，对市场影响有限。
沃什希望减少美联储前瞻指引和公开讲话频率，可能恢复 " 季度新闻发布会 " 模式，但短期内不太可能取消经济预期概要（SEP）与点阵图。
美元方面，美银认为关键取决于沃什最终是坚持宽松立场，还是被 FOMC 内部鹰派力量牵制。若其推动在高通胀环境下继续降息，美元可能承压；若美联储内部维持鹰派纪律，则有助于强化市场对美联储独立性的信心，并支撑美元。
产业
瑞穗：Agentic AI 将推动 HBM 与 DRAM 需求持续紧张，上调多家芯片股目标价
Agentic AI（智能体 AI）正在显著改变全球存储市场需求结构，并可能推动 DRAM、HBM 及 NAND 行业进入持续数年的高景气周期。预计 Agentic AI 将在 2027 年额外带来全球 9%-13% 的 DRAM 需求增量，而 HBM 市场规模将在 2025 至 2028 年间以 90% 的复合增速增长，从 360 亿美元扩张至 2460 亿美元。
英伟达下一代 Vera CPU 及 VR200 服务器架构将大幅提升内存容量，其中 Vera-only 机架单柜 DRAM 容量可达约 400TB。随着 AI 推理、智能体协同、多任务处理和 KV Cache 需求爆发，全球 DRAM 供需将持续紧张至 2027 年。
预计 HBM4/4e 将在 2027 年加速放量，并推动 HBM 平均售价同比上涨 70%-100%。部分 ASIC 客户甚至可能直接从 HBM3e 跳跃至 HBM4e。与此同时，DDR5 价格也正逐渐接近 HBM。
AI 服务器对 eSSD、CMX、KV Cache 及 HBF（High Bandwidth Flash）需求快速增长，可能推动 2027 年 NAND 价格再上涨约 50%。闪迪和美光有望在 2026 下半年至 2027 年推出 HBF 产品，而全球 NAND 新增产能在 2028 年前仍十分有限。
基于上述判断，瑞穗上调多家科技公司目标价，其中美光目标价由 800 美元升至 1150 美元，闪迪由 1625 美元升至 1825 美元，ARM 由 290 美元升至 360 美元，戴尔由 300 美元升至 350 美元。
摩根士丹利：AI 与数据中心融资规模爆发式增长 2026 年美国相关发债或达 5000 亿美元
AI 与数据中心建设正在成为全球固定收益市场最大的融资主题之一。2026 年以来，全球 AI 相关债券发行规模已接近 2500 亿美元，超过 2025 年全年总量。
预计 2026 年美国 AI 与数据中心相关固定收益融资规模将达到 5000 亿美元，其中投资级债券约 4000 亿美元，高收益债约 650 亿美元，证券化融资约 350 亿美元。
AI 基础设施建设正进入现代金融市场最大资本开支周期之一。微软、谷歌、Meta、亚马逊和甲骨文 2026 年资本开支预计将超过 8000 亿美元，2027 年进一步升至 1.1 万亿美元。数据中心建设和 GPU 采购需求持续爆发，而电力、审批和土地等供给瓶颈仍长期存在，美国至 2028 年可能面临 38GW 电力缺口。
AI 融资结构正快速扩散，从传统 Hyperscaler（超大规模云服务商）无担保债券，延伸至数据中心 ABS、CMBS、项目融资、高收益债及 GPU 融资贷款等多种形式。市场定价差异越来越取决于建设风险、租户风险以及 AI 需求变化带来的长期风险。
欧洲市场方面，随着 Hyperscaler 越来越多使用欧元、英镑等非美元融资，2026 年欧洲 Hyperscaler 债券发行规模有望达到 450 亿至 500 亿欧元。
野村：谷歌 TPU v8 网络架构升级将推动光通信与 AI 互连需求爆发
谷歌上月发布的 TPU v8 系列首次将训练芯片（TPU 8t）与推理芯片（TPU 8i）彻底分离，并分别采用不同网络架构，以适应 AI 从训练向 Agentic AI 推理时代演进。这一变化将显著推动光通信、光交换机（OCS）、高速 PCB 及 AI 网络供应链需求增长。
其中，TPU 8t 主要面向大规模训练，采用 Virgo Network 双层无阻塞网络架构，数据中心带宽相比前代提升最高 4 倍，可支持超过 100 万颗 TPU 组成单一训练集群。TPU 8i 则聚焦推理与复杂链式思考（Chain-of-Thought），采用全新的 Boardfly 低延迟网络拓扑，通过光交换机（OCS）与铜缆协同连接最多 1152 颗芯片，通信延迟最高可降低 50%。
随着 AI Agent、多智能体协作以及长上下文推理快速普及，AI 基础设施对低延迟互连和内存带宽的需求正迅速上升。TPU 8i 配备 384MB 片上 SRAM 缓存，以及 288GB HBM 高带宽内存，并通过 CAE 引擎将芯片同步延迟进一步降低 5 倍，以支持数百万 AI Agent 并发运行。
CPU 在 Agentic AI 时代的重要性正在快速上升。谷歌首次将自研 ARM 架构 Axion CPU 作为 TPU v8 主控芯片，CPU 与 GPU/TPU 配比已从过去 1:8 提升至 1:4，未来甚至可能达到 1:1。报告认为，AI 推理中的数据调度、内存管理和复杂任务编排将越来越依赖 CPU。
预计谷歌 TPU v8 系列 2028 年出货量有望接近 500 万颗，较 2026 年的约 40 万颗增长超过 10 倍，并将加速 1.6T 光模块、NPO、CPO 以及 SiPh 光交换机等技术落地。
大宗商品
摩根士丹利：霍尔木兹海峡油气运输仍严重受阻
尽管局势暂未进一步升级，但霍尔木兹海峡油气运输仍维持极低水平，全球能源供应链持续承压。
数据显示，5 月 25 日仅有 1 艘超大型油轮（VLCC）驶离霍尔木兹海峡，为载有阿联酋原油、前往亚洲的 "NISSOS KEROS" 号，而近期几乎没有新的入境油轮。过去 7 天，海峡原油与天然气船只日均离港量仅 1.6 艘，远低于正常水平。
当前市场仍高度关注中东地缘政治风险。伊朗革命卫队表示，有权回应任何 " 违反停火 " 的行为；美国国务卿鲁比奥则称，美伊协议谈判仍因措辞争议陷入僵局。同时，美国海军已恢复为部分商船提供护航。
卡塔尔能源公司已通知部分欧洲客户，将取消更多 LNG 货物；印度则限制部分工业用户采购 LPG。巴基斯坦计划扩大原油与成品油储备，以提升能源安全。
原油运输运价继续维持高位。中东至中国 VLCC 航线运费大幅飙升，苏伊士型油轮与欧美航线运价同步上涨，反映市场对供应中断与船舶风险的担忧仍未缓解。
沙特延布港原油日装载量已降至约 300 万桶，富查伊拉港装载量约 200 万桶，均明显低于此前水平。欧洲 TTF 天然气价格与柴油、航空煤油裂解价差则继续处于高位，显示全球能源市场仍处于高度紧张状态。
公司
瑞穗：亚马逊物流网络重回扩张周期，2030 年前或实现全美末端配送覆盖
随着亚马逊供应链服务 ASCS 推进以及物流网络持续扩张，亚马逊正重新进入大规模物流基础设施建设周期。预计亚马逊将在 2030 年前实现美国全国范围末端配送覆盖，并进一步推动生鲜杂货、药房和第三方物流业务增长。
ASCS 目前仍处于早期阶段，距离形成完整的 " 最后一公里 " 配送能力仍需约 3 年时间。ASCS 主要目标是提升第三方卖家物流效率，包括提高整车运输（FTL）比例，并优化亚洲货物进入美国后的返程运力利用率。
物流网络方面，亚马逊在疫情后曾大幅放缓仓储建设，但目前已重新进入扩张模式。未来 2 至 3 年，美国履约网络规模预计扩大约 15%。新一代仓储中心面积更大，并将存储、履约与分拣整合在同一设施中，以提高效率。自动化和机器人已成为所有新仓储建设核心，亚马逊还在测试步行机器人，但无人机配送仍受限制。
亚马逊目前拥有约 680 个配送站，另有约 100 个在建，但实现全美邮编覆盖仍需约 925 个配送站。公司同时正推广 " 快速履约中心 + 超级商场 +Costco 式仓储店 " 模式，以支持 1 至 5 小时快速配送，并扩大高需求商品覆盖。
亚马逊过去 4 至 5 年单件配送成本已下降约 25%，主要受益于区域化配送体系，但成本改善已接近极限。未来进一步降本将更多依赖大型区域分拣中心建设，以及中途运输向整车运输转换。
预计亚马逊 2026 至 2027 年物流资本开支约 205 亿美元，其中超过 80% 用于美国市场。这些投入不仅服务零售业务，也在同步构建第三方物流平台，未来新增 3P 收入有望带来更高利润率。
摩根士丹利：微软 AI 基础设施扩张仍远超当前收入兑现速度
微软正以前所未有的速度扩张 AI 数据中心基础设施，但当前市场对其 AI 收入潜力的预期，可能仍明显偏低。
摩根士丹利提出 " 每兆瓦收入（Revenue per MW）" 框架，用于衡量微软数据中心的变现效率。
预计微软数据中心总容量将从 2024 财年的约 5GW 增长至 2028 财年的约 20GW，但同期每兆瓦对应收入却从约 2750 万美元下降至约 1720 万美元。这并不意味着 AI 变现能力恶化，而是说明微软正在 " 提前部署 "AI 基础设施，为未来需求爆发做准备。
目前 AI 需求增长仍远快于供给，微软正在提前建设 GPU、数据中心、电力与网络资源，而大量收入尚未完全反映在现有财务预测中。如果未来 AI 推理需求、Copilot 采用率以及 Azure AI 软件附加销售加速，微软现有基础设施有望支撑远高于市场预期的长期收入。
预计微软 2029 财年总资本开支可能达到 3750 亿美元，其中绝大部分用于 AI 数据中心建设。按模型测算，只要 Azure AI 毛利率高于 15%-20%，未来 Azure AI 收入就存在显著上修空间。
预计到 2029 财年微软累计 AI 算力规模或相当于约 9800 万颗 H100 等效 GPU。与此同时，Azure AI 收入到 2029 财年可能达到约 1170 亿美元，总 Azure 收入接近 2900 亿美元。
摩根士丹利维持微软 " 增持 " 评级，目标价 650 美元。该行认为，市场仍低估了微软 AI 领导地位、Azure 长期增长能力以及 AI 商业化带来的盈利扩张空间。
