宏观
高盛：美国供应链拥堵指数继续回落 整体接近疫情前畅通水平
高盛在最新报告中表示，截至 6 月 15 日当周，美国供应链拥堵状况继续保持低位，其每周供应链瓶颈等级维持在 "2"，接近 " 完全畅通 " 的水平。高盛称，反映高频物流指标的综合拥堵指数较前一周下降 4%，整体已明显低于 2021 年底至 2022 年初的高峰期，并大体接近疫情前供应链流动性水平。
从港口情况看，美国西海岸集装箱船等待靠港数量仍为 1 艘，东海岸及墨西哥湾港口积压船只维持在 5 艘，均与上周持平，显示港口端压力有限。圣佩德罗湾 4 月集装箱加权平均滞留时间约为 2.6 天，与 3 月持平；铁路集装箱滞留时间从 3 月的 4.4 天升至 4 月的 5.1 天，但仍显著低于 2022 年约 16 天的高峰。
底盘滞留时间整体较高峰明显改善。20 英尺集装箱街面底盘滞留时间为 4.7 天，与前一周持平；40/45 英尺集装箱街面底盘滞留时间升至 6.2 天。码头底盘滞留时间则有所改善，20 英尺和 40/45 英尺分别降至 10.8 天和 5.2 天。
运价方面，中国 / 东亚至美国西海岸海运集装箱运价升至约 4840 美元 /FEU，高于前一周约 3200 美元，但同比仍下降 12%，显示价格虽短期反弹，但并未形成持续拥堵压力。
高盛认为，目前仍需关注关税和地缘政治冲突对货运需求、发货节奏和全球贸易正常化的影响。若供应链压力继续缓解，2026 年拥堵指数有可能更稳定地进入 "1" 区间。
全球央行
摩根大通：日本央行加息至 1% 但 " 中性利率 " 仍无明确答案
日本央行如市场预期将政策利率上调 25 个基点至 1%。由于行长植田和男缺席会议，本次投票由 8 名委员参与，其中高市政府任命的首位委员浅田强调生产和就业面临下行风险，成为唯一反对加息的委员。
在国债购买方面，日本央行决定维持现有计划，即继续削减购债至 2027 年 3 月，但从 2027 年 4 月起暂停进一步削减，每月购债规模维持在约 2 万亿日元。摩根大通认为，若该政策延续，日本央行资产负债表仍会继续收缩，只是 2028 年以后收缩速度将放缓
摩根大通指出，本次政策声明变化有限，主要新增内容是认为经济面临的主要下行风险较此前有所下降。通胀方面，声明提到基础 CPI 存在上行偏离 2% 目标的风险，但这并非新信息，因为 4 月展望报告已暗示核心通胀在预测期内将持续高于 2%。摩根大通认为，经济下行风险减弱，是日本央行此次推进加息的主要背景。
副行长内田真一在记者会上重申，随着基础通胀接近 2%，日本央行将继续加息，并强调未来维持通胀稳定在 2% 左右十分重要。不过，政策委员会内部对基础通胀所处位置存在分歧：高田和田村认为基础通胀已经达到 2%，而内田表示，多数委员认为将在 2026 财年下半年至 2027 财年上半年实现。
摩根大通认为，最值得关注的是内田关于 " 中性利率 " 的表态。他明确表示，中性利率估计区间过宽，无法直接用于实际政策决策；当前加息只是向中性水平调整，但何时达到中性并不清楚。摩根大通据此认为，即使政策利率已触及日本央行公布中性利率估算区间下沿，也不意味着央行会明显放慢后续加息。该行预计，此次加息不会对经济造成显著下行压力，日本央行仍可能在 10 月再次加息。
产业
摩根大通：AI 资本开支到 2030 年或达 5.5 万亿美元 融资浪潮全面启动
摩根大通在最新报告中上调 AI 基础设施建设预测，预计到 2030 年全球 AI 相关资本开支将达到 5.5 万亿美元，高于去年 11 月预测的 5.1 万亿美元；其中债务融资需求预计升至 4.1 万亿美元。报告称，今年以来 AI/ 数据中心相关融资已超过 3000 亿美元，数据中心债务发行成为债市接近纪录水平的重要推手。未来几年，发行人将不再只依赖企业债，而是会动用投资级债券、高收益债、杠杆贷款、项目融资、私募信贷、股权融资和外币债等几乎所有资本市场工具。
需求端方面，AI 采用率和算力强度同步上升，尤其是 Agentic AI 工作负载消耗的 Token 远高于一次性推理，成为新增算力需求的核心来源。即便单 Token 推理成本每年下降 60% 至 70%，使用量增长仍会吸收效率提升，形成 " 杰文斯悖论 "。
注：杰文斯悖论（Jevons Paradox）是一个经济学理论，指出技术进步提高了资源使用效率，反而会导致该资源的总消耗量增加。该现象由英国经济学家威廉 · 斯坦利 · 杰文斯于 1865 年提出。
摩根大通预计，到 2030 年数据中心容量将增加 138GW，高于此前 122GW 预测，但电力仍是最大瓶颈，劳动力、输电和接入能力也将制约建设进度。
2026 年超大规模云厂商资本开支已升至约 6500 亿美元，2027 年可能超过 1.1 万亿美元。尽管支出大幅上升，云厂商盈利能力仍强，2027 年运营现金流预计超过 9000 亿美元，但仅靠内部现金流已难以覆盖多年建设需求，因此外部融资将成为常态。
融资结构正在转向芯片端。摩根大通预计，未来五年 AI 加速器融资需求将超过 3 万亿美元，GPU 和定制 ASIC 支出将持续增长至 2030 年，而数据中心 " 盒子 " 建设支出可能在 2028 年前后趋稳。定制 ASIC 因能效和成本优势加速普及，预计其在 AI 芯片出货中的占比将从 2026 年的 42% 升至 2027 年的 53%。
瑞穗：Agentic AI 将重估 EDA 市场空间 Cadence 与 Synopsys 有望成为主要受益者
瑞穗在最新报告中表示，EDA（电子设计自动化）行业正从 AI 辅助工具进入 " 自主 AI 工程师 " 阶段。Agentic AI 不再只是帮助工程师生成代码或优化单个流程，而是能够自主规划、调用 EDA 工具、执行验证和迭代优化，承担芯片设计和制造流程中的实质性工作。这一变化正发生在半导体行业工程师短缺与设计复杂度快速上升的关键时点。
报告指出，AI、高性能计算、汽车、移动和边缘计算推动先进芯片设计需求增长，但行业缺乏足够工程人才。SEMI 预计，到 2030 年全球半导体行业需新增约 100 万名熟练工人；BCG 预计，美国芯片设计人才缺口将接近所需人数的 25%。与此同时，美国约三分之一半导体员工年龄超过 55 岁，中层人才因过去二十年大量流向软件行业而偏薄，单靠招聘已难以弥补缺口。
瑞穗认为，Agentic AI 将改变 EDA 商业模式。过去 EDA 厂商主要按工具授权和使用量收费，而自主 AI 代理可以替代或增强高薪芯片设计工程师的工作，因而有望从 " 工具价值 " 转向 " 劳动力价值 " 定价。当前半导体公司约 88% 的研发预算用于工程人员，约 12% 用于设计工具；若 AI 工具支出最终达到工程薪酬的约 50%，EDA 占半导体研发预算比例可能从 11% 至 12% 升至 33% 至 36%。瑞穗据此估算，Agentic AI 有望使核心 EDA 可服务市场规模大致翻倍，在现有约 140 亿美元核心 EDA 市场之外，带来约 300 亿美元增量机会，并推动更广义半导体设计生态 TAM 到 2030 年达到 1041 亿美元。
商业化方面，瑞穗预计 EDA 厂商将通过基础订阅、Token 消耗和底层 EDA 工具使用量提升共同变现。自主代理会持续运行仿真、验证、实现和签核流程，反而增加对现有 EDA 工具的消耗。
公司层面，瑞穗认为 Cadence 和 Synopsys 最具优势。Cadence 正通过 ChipStack、AgentStack 等构建端到端自主设计流程；Synopsys 则以 AgentEngineer 推进多代理工程平台，并借 Ansys 扩展至 " 芯片到系统 " 仿真。由于两家公司掌握关键工作流、专有设计数据和签核级计算引擎，Agentic AI 更可能强化其护城河，而非削弱其地位。
瑞穗：美国大型核电项目难以由传统公用事业主导 成本与政治风险仍是核心障碍
瑞穗在最新报告中表示，除非政府或大型科技公司愿意承担成本控制和超支风险，否则美国投资者所有制公用事业公司（IOU）不太可能宣布新的大型核电建设项目。
报告指出，未来真正可能推进大型核电建设的主体，更多可能是市政、公营机构，例如纽约电力局（NYPA）、田纳西河谷管理局（TVA），或由大型云计算 / 科技公司直接承担成本。但到目前为止，超大规模云厂商尚未表现出明确意愿。
瑞穗认为，新建核电面临两大核心障碍：一是建设成本超支的不确定性过高，即便政府提供一定兜底，也只能部分缓解；二是核电本身造价过高。首批新核电项目成本预计约为 1 万美元 / 千瓦，即使后续通过规模化和供应链效率提升，第四或第五台机组成本也可能仅降至约 6200 美元 / 千瓦，仍显著高于联合循环燃气电厂约 2500 至 3000 美元 / 千瓦的水平。在当前市场强调快速投产和电价可负担性的背景下，核电很难胜出。
部分投资者提出由约 10 家公用事业公司组成 " 核电联盟 "，共同推动供应链建设并分摊全国项目超支风险。但瑞穗认为，这种模式很难获得公用事业公司、监管机构和用户接受，因为某一州项目超支，却要求其他州客户共同承担成本，在政治和监管上缺乏可行性。
此外，核电还面临劳动力瓶颈。瑞穗称，每 10 亿美元能源基础设施投资约需 5000 个直接和间接岗位，两台 AP1000 机组将成为庞大的 " 就业工程 "。政治层面上，核电建设周期长达 7 至 10 年，宣布项目的官员未必能等到剪彩，却要承担建设期成本超支和电价上涨的压力，因此短期政治激励不足。
总体来看，瑞穗预计，美国公用事业公司仍会在未来 10 至 15 年综合资源规划中保留核电 " 选项 "，但真正启动大型核电项目的可能性有限。
大宗商品
德银：油价下跌背后或不只是霍尔木兹重开 全球原油供需可能更快转向过剩
德意志银行在最新报告中表示，布伦特原油自上周末以来明显下跌，可能并非仅因市场押注霍尔木兹海峡有望重新开放，而是反映全球原油供需状况改善速度快于此前预期。
报告指出，最新船运数据是关键变化之一。Kpler 数据显示，5 月下旬至 6 月初，经霍尔木兹海峡向东运输的液体燃料货量显著高于此前估计，7 日均值在 6 月 2 日一度升至 530 万桶 / 日。这意味着，中东海湾出口恢复可能比市场原先理解得更快，也与美国总统特朗普此前关于 " 很多石油正在进入全球市场 " 的表态相互印证。德银认为，美国军事力量协助商业船只通过海峡，可能对运输恢复起到一定作用。
不过，报告也指出相关数据存在不一致之处。美国中央司令部据称只协助来自非伊朗港口的船只，以符合美国封锁政策，但 6 月 1 日仍有 4 艘装载约 700 万桶伊朗原油的船只向东通过海峡。此外，船运数据可能在 7 天后被回溯修正，因此最近一周显示的运输回落未必完整。
第二个重要信号来自中东官方售价。沙特 7 月官方原油售价溢价大幅下调，显示相较 5 月和 6 月，市场供需缺口正在缓和。此前 5 月和 6 月沙特官方售价溢价均创下 2007 年以来纪录高位。科威特也采取类似行动，将 7 月面向亚洲的出口原油溢价从 6 月的 12.75 美元 / 桶大幅下调至 5.25 美元 / 桶。
德银认为，官方售价下调可能反映产油国预期 7 月出口量增加，也可能意味着亚洲需求弱于预期。
总体来看，德银认为，当前应重新评估全球油市是否会比此前预期更快、更大幅度转向供应过剩。该行此前曾预计，冲突结束后可能出现每日 400 万桶的过剩，而最新数据表明这一风险可能正在提前显现。
公司
高盛：MiniMax 仍具全球 AI 商业化潜力 M3 降价或打开 ARR 增长新路径
高盛在最新研报中维持对 MiniMax" 买入 " 评级，但将 12 个月目标价由 1000 港元下调至 860 港元。
报告指出，MiniMax 自 6 月 1 日发布 M3 模型以来股价大幅跑输，主要源于三方面担忧：一是 M3 发布后降价，引发市场对模型性能和定价权的质疑；二是 Hailuo 3 视频生成模型发布时间仍未明确，投资者担心其相较 Seedance 等竞品失去先发优势；三是与 DeepSeek 等对手相比，公司融资与资产负债表实力相对较弱。
不过，高盛认为，M3 降价并不必然意味着竞争力下降，而是 MiniMax 选择以更低价格换取更高 Token 使用量，从而推动 ARR 增长。
报告称，M3 凭借 4280 亿参数规模、较高成本效率及 " 足够好 " 的性能，有望在低价 Agentic AI 使用场景中获取更大份额。M3 近期已在 OpenRouter 周度 Token 消耗榜升至第一，且 MiniMax 称 Token 输出速度已由发布初期 30TPS 提升至 70TPS，并计划进一步提高 30% 至 40%。
在多模态方向，高盛预计 Hailuo 3 训练大体完成，主要仍在为更平稳发布做准备。相比竞争激烈、价格承压的文本大模型，视频生成市场竞争格局更有利、利润率更高，有助于支撑 MiniMax 多模态战略和整体毛利率。
财务方面，高盛维持 2026 至 2028 年收入预测不变，预计分别为 3 亿、8.8 亿和 24.7 亿美元，但因基础文本 API 毛利率下调，将 2026/2027 年盈利预期分别下调 4%/13%。报告预计，公司要到 2029 年前后才有望接近 EBIT 盈亏平衡。高盛认为，MiniMax 仍具备多模态产品、全球商业化、单位 Token 成本和组织效率优势，但需警惕模型表现不及预期、商业化放缓、现金消耗、内容 /IP 风险等风险。
德银：甲骨文仍处 AI 云需求强周期 轻资产交易有助缓解资本开支压力
德意志银行表示，在与甲骨文投资者关系负责人 Ken Bond 举行一系列投资者会议后，该行维持对甲骨文 " 买入 " 评级，目标价 300 美元。德银认为，虽然会议未披露增量信息，但进一步确认甲骨文仍有望充分受益于未来大规模云计算和 AI 基础设施机会。
当前 AI 基础设施需求仍远超任何供应商短期可提供的能力，形成有利销售环境。甲骨文计划继续争取超出自身市场份额的需求，但前提是融资能力可控，并维持投资级评级。当前市场环境也有利于甲骨文获得更多预付款和 " 自带硬件 " 交易，这类模式对公司净资本开支要求较低，且不会明显压缩利润率。不过，甲骨文并不打算单纯追求短期最大定价权，而是强调与关键客户建立长期关系。
数据库业务方面，多云数据库动能强劲，最近一个季度收入和订单增长均有体现，但绝对规模仍小，处于早期放量阶段。甲骨文已在三大云服务合作伙伴上实现全球覆盖，这对要求多地区可用性和冗余能力的企业客户尤为关键。随着客户希望在本地 Oracle 数据库中存储的高价值专有数据上使用 AI，甲骨文对未来云迁移和云数据库收入加速保持信心。
应用业务方面，管理层预计 SaaS 业务保持健康趋势，递延收入和订单增速近几个季度快于收入增速。甲骨文仍坚持将 AI 嵌入应用且不额外收费，多数 AI 代理免费提供，但也开始为客户提供基于结果的定价模式，介于按席位收费和按用量收费之间，有助于让价格更贴近软件创造的价值。
RPO 方面，预付款和自带硬件交易被视为利好，可帮助甲骨文以更低资本强度、更可控风险推进 AI 基础设施扩张。利润方面，FY27 毛利率承压主要源于产能快速扩张和收入爬坡前的成本确认，属于时间错配。德银认为，随着基数扩大，这一影响将逐步减弱，EPS 有望自 2028 财年重新加速，FCF（自由现金流）则预计从 2029 财年起明显反弹。
