編者按：財聯社將每天整理各大投行針對全球宏觀、公司和產業、商品等各個緯度的最新研究觀點，為投資者投資決策提供全方位的支持。

宏觀

高盛：美國供應鏈擁堵指數繼續回落 整體接近疫情前暢通水平

高盛在最新報告中表示，截至6月15日當周，美國供應鏈擁堵狀況繼續保持低位，其每周供應鏈瓶頸等級維持在“2”，接近“完全暢通”的水平。高盛稱，反映高頻物流指標的綜合擁堵指數較前一周下降4%，整體已明顯低于2021年底至2022年初的高峰期，并大體接近疫情前供應鏈流動性水平。

從港口情況看，美國西海岸集裝箱船等待靠港數量仍為1艘，東海岸及墨西哥灣港口積壓船只維持在5艘，均與上周持平，顯示港口端壓力有限。圣佩德羅灣4月集裝箱加權平均滯留時間約為2.6天，與3月持平；鐵路集裝箱滯留時間從3月的4.4天升至4月的5.1天，但仍顯著低于2022年約16天的高峰。

底盤滯留時間整體較高峰明顯改善。20英尺集裝箱街面底盤滯留時間為4.7天，與前一周持平；40/45英尺集裝箱街面底盤滯留時間升至6.2天。碼頭底盤滯留時間則有所改善，20英尺和40/45英尺分別降至10.8天和5.2天。

運價方面，中國/東亞至美國西海岸海運集裝箱運價升至約4840美元/FEU，高于前一周約3200美元，但同比仍下降12%，顯示價格雖短期反彈，但并未形成持續擁堵壓力。

高盛認為，目前仍需關注關稅和地緣政治沖突對貨運需求、發貨節奏和全球貿易正常化的影響。若供應鏈壓力繼續緩解，2026年擁堵指數有可能更穩定地進入“1”區間。

全球央行

摩根大通：日本央行加息至1% 但“中性利率”仍無明確答案

日本央行如市場預期將政策利率上調25個基點至1%。由于行長植田和男缺席會議，本次投票由8名委員參與，其中高市政府任命的首位委員淺田強調生產和就業面臨下行風險，成為唯一反對加息的委員。

在國債購買方面，日本央行決定維持現有計劃，即繼續削減購債至2027年3月，但從2027年4月起暫停進一步削減，每月購債規模維持在約2萬億日元。摩根大通認為，若該政策延續，日本央行資產負債表仍會繼續收縮，只是2028年以后收縮速度將放緩

摩根大通指出，本次政策聲明變化有限，主要新增內容是認為經濟面臨的主要下行風險較此前有所下降。通脹方面，聲明提到基礎CPI存在上行偏離2%目標的風險，但這并非新信息，因為4月展望報告已暗示核心通脹在預測期內將持續高于2%。摩根大通認為，經濟下行風險減弱，是日本央行此次推進加息的主要背景。

副行長內田真一在記者會上重申，隨著基礎通脹接近2%，日本央行將繼續加息，并強調未來維持通脹穩定在2%左右十分重要。不過，政策委員會內部對基礎通脹所處位置存在分歧：高田和田村認為基礎通脹已經達到2%，而內田表示，多數委員認為將在2026財年下半年至2027財年上半年實現。

摩根大通認為，最值得關注的是內田關于“中性利率”的表態。他明確表示，中性利率估計區間過寬，無法直接用于實際政策決策；當前加息只是向中性水平調整，但何時達到中性并不清楚。摩根大通據此認為，即使政策利率已觸及日本央行公布中性利率估算區間下沿，也不意味著央行會明顯放慢后續加息。該行預計，此次加息不會對經濟造成顯著下行壓力，日本央行仍可能在10月再次加息。

產業

摩根大通：AI資本開支到2030年或達5.5萬億美元 融資浪潮全面啟動

摩根大通在最新報告中上調AI基礎設施建設預測，預計到2030年全球AI相關資本開支將達到5.5萬億美元，高于去年11月預測的5.1萬億美元；其中債務融資需求預計升至4.1萬億美元。報告稱，今年以來AI/數據中心相關融資已超過3000億美元，數據中心債務發行成為債市接近紀錄水平的重要推手。未來幾年，發行人將不再只依賴企業債，而是會動用投資級債券、高收益債、杠桿貸款、項目融資、私募信貸、股權融資和外幣債等幾乎所有資本市場工具。

需求端方面，AI采用率和算力強度同步上升，尤其是Agentic AI工作負載消耗的Token遠高于一次性推理，成為新增算力需求的核心來源。即便單Token推理成本每年下降60%至70%，使用量增長仍會吸收效率提升，形成“杰文斯悖論”。

注：杰文斯悖論（Jevons Paradox）是一個經濟學理論，指出技術進步提高了資源使用效率，反而會導致該資源的總消耗量增加。該現象由英國經濟學家威廉·斯坦利·杰文斯于1865年提出。

摩根大通預計，到2030年數據中心容量將增加138GW，高于此前122GW預測，但電力仍是最大瓶頸，勞動力、輸電和接入能力也將制約建設進度。

2026年超大規模云廠商資本開支已升至約6500億美元，2027年可能超過1.1萬億美元。盡管支出大幅上升，云廠商盈利能力仍強，2027年運營現金流預計超過9000億美元，但僅靠內部現金流已難以覆蓋多年建設需求，因此外部融資將成為常態。

融資結構正在轉向芯片端。摩根大通預計，未來五年AI加速器融資需求將超過3萬億美元，GPU和定制ASIC支出將持續增長至2030年，而數據中心“盒子”建設支出可能在2028年前后趨穩。定制ASIC因能效和成本優勢加速普及，預計其在AI芯片出貨中的占比將從2026年的42%升至2027年的53%。

瑞穗：Agentic AI將重估EDA市場空間 Cadence與Synopsys有望成為主要受益者

瑞穗在最新報告中表示，EDA（電子設計自動化）行業正從AI輔助工具進入“自主AI工程師”階段。Agentic AI不再只是幫助工程師生成代碼或優化單個流程，而是能夠自主規劃、調用EDA工具、執行驗證和迭代優化，承擔芯片設計和制造流程中的實質性工作。這一變化正發生在半導體行業工程師短缺與設計復雜度快速上升的關鍵時點。

報告指出，AI、高性能計算、汽車、移動和邊緣計算推動先進芯片設計需求增長，但行業缺乏足夠工程人才。SEMI預計，到2030年全球半導體行業需新增約100萬名熟練工人；BCG預計，美國芯片設計人才缺口將接近所需人數的25%。與此同時，美國約三分之一半導體員工年齡超過55歲，中層人才因過去二十年大量流向軟件行業而偏薄，單靠招聘已難以彌補缺口。

瑞穗認為，Agentic AI將改變EDA商業模式。過去EDA廠商主要按工具授權和使用量收費，而自主AI代理可以替代或增強高薪芯片設計工程師的工作，因而有望從“工具價值”轉向“勞動力價值”定價。當前半導體公司約88%的研發預算用于工程人員，約12%用于設計工具；若AI工具支出最終達到工程薪酬的約50%，EDA占半導體研發預算比例可能從11%至12%升至33%至36%。瑞穗據此估算，Agentic AI有望使核心EDA可服務市場規模大致翻倍，在現有約140億美元核心EDA市場之外，帶來約300億美元增量機會，并推動更廣義半導體設計生態TAM到2030年達到1041億美元。

商業化方面，瑞穗預計EDA廠商將通過基礎訂閱、Token消耗和底層EDA工具使用量提升共同變現。自主代理會持續運行仿真、驗證、實現和簽核流程，反而增加對現有EDA工具的消耗。

公司層面，瑞穗認為Cadence和Synopsys最具優勢。Cadence正通過ChipStack、AgentStack等構建端到端自主設計流程；Synopsys則以AgentEngineer推進多代理工程平臺，并借Ansys擴展至“芯片到系統”仿真。由于兩家公司掌握關鍵工作流、專有設計數據和簽核級計算引擎，Agentic AI更可能強化其護城河，而非削弱其地位。

瑞穗：美國大型核電項目難以由傳統公用事業主導 成本與政治風險仍是核心障礙

瑞穗在最新報告中表示，除非政府或大型科技公司愿意承擔成本控制和超支風險，否則美國投資者所有制公用事業公司（IOU）不太可能宣布新的大型核電建設項目。

報告指出，未來真正可能推進大型核電建設的主體，更多可能是市政、公營機構，例如紐約電力局（NYPA）、田納西河谷管理局（TVA），或由大型云計算/科技公司直接承擔成本。但到目前為止，超大規模云廠商尚未表現出明確意愿。

瑞穗認為，新建核電面臨兩大核心障礙：一是建設成本超支的不確定性過高，即便政府提供一定兜底，也只能部分緩解；二是核電本身造價過高。首批新核電項目成本預計約為1萬美元/千瓦，即使后續通過規模化和供應鏈效率提升，第四或第五臺機組成本也可能僅降至約6200美元/千瓦，仍顯著高于聯合循環燃氣電廠約2500至3000美元/千瓦的水平。在當前市場強調快速投產和電價可負擔性的背景下，核電很難勝出。

部分投資者提出由約10家公用事業公司組成“核電聯盟”，共同推動供應鏈建設并分攤全國項目超支風險。但瑞穗認為，這種模式很難獲得公用事業公司、監管機構和用戶接受，因為某一州項目超支，卻要求其他州客戶共同承擔成本，在政治和監管上缺乏可行性。

此外，核電還面臨勞動力瓶頸。瑞穗稱，每10億美元能源基礎設施投資約需5000個直接和間接崗位，兩臺AP1000機組將成為龐大的“就業工程”。政治層面上，核電建設周期長達7至10年，宣布項目的官員未必能等到剪彩，卻要承擔建設期成本超支和電價上漲的壓力，因此短期政治激勵不足。

總體來看，瑞穗預計，美國公用事業公司仍會在未來10至15年綜合資源規劃中保留核電“選項”，但真正啟動大型核電項目的可能性有限。

大宗商品

德銀：油價下跌背后或不只是霍爾木茲重開 全球原油供需可能更快轉向過剩

德意志銀行在最新報告中表示，布倫特原油自上周末以來明顯下跌，可能并非僅因市場押注霍爾木茲海峽有望重新開放，而是反映全球原油供需狀況改善速度快于此前預期。

報告指出，最新船運數據是關鍵變化之一。Kpler數據顯示，5月下旬至6月初，經霍爾木茲海峽向東運輸的液體燃料貨量顯著高于此前估計，7日均值在6月2日一度升至530萬桶/日。這意味著，中東海灣出口恢復可能比市場原先理解得更快，也與美國總統特朗普此前關于“很多石油正在進入全球市場”的表態相互印證。德銀認為，美國軍事力量協助商業船只通過海峽，可能對運輸恢復起到一定作用。

不過，報告也指出相關數據存在不一致之處。美國中央司令部據稱只協助來自非伊朗港口的船只，以符合美國封鎖政策，但6月1日仍有4艘裝載約700萬桶伊朗原油的船只向東通過海峽。此外，船運數據可能在7天后被回溯修正，因此最近一周顯示的運輸回落未必完整。

第二個重要信號來自中東官方售價。沙特7月官方原油售價溢價大幅下調，顯示相較5月和6月，市場供需缺口正在緩和。此前5月和6月沙特官方售價溢價均創下2007年以來紀錄高位。科威特也采取類似行動，將7月面向亞洲的出口原油溢價從6月的12.75美元/桶大幅下調至5.25美元/桶。

德銀認為，官方售價下調可能反映產油國預期7月出口量增加，也可能意味著亞洲需求弱于預期。

總體來看，德銀認為，當前應重新評估全球油市是否會比此前預期更快、更大幅度轉向供應過剩。該行此前曾預計，沖突結束后可能出現每日400萬桶的過剩，而最新數據表明這一風險可能正在提前顯現。

公司

高盛：MiniMax仍具全球AI商業化潛力 M3降價或打開ARR增長新路徑

高盛在最新研報中維持對MiniMax“買入”評級，但將12個月目標價由1000港元下調至860港元。

報告指出，MiniMax自6月1日發布M3模型以來股價大幅跑輸，主要源于三方面擔憂：一是M3發布后降價，引發市場對模型性能和定價權的質疑；二是Hailuo 3視頻生成模型發布時間仍未明確，投資者擔心其相較Seedance等競品失去先發優勢；三是與DeepSeek等對手相比，公司融資與資產負債表實力相對較弱。

不過，高盛認為，M3降價并不必然意味著競爭力下降，而是MiniMax選擇以更低價格換取更高Token使用量，從而推動ARR增長。

報告稱，M3憑借4280億參數規模、較高成本效率及“足夠好”的性能，有望在低價Agentic AI使用場景中獲取更大份額。M3近期已在OpenRouter周度Token消耗榜升至第一，且MiniMax稱Token輸出速度已由發布初期30TPS提升至70TPS，并計劃進一步提高30%至40%。

在多模態方向，高盛預計Hailuo 3訓練大體完成，主要仍在為更平穩發布做準備。相比競爭激烈、價格承壓的文本大模型，視頻生成市場競爭格局更有利、利潤率更高，有助于支撐MiniMax多模態戰略和整體毛利率。

財務方面，高盛維持2026至2028年收入預測不變，預計分別為3億、8.8億和24.7億美元，但因基礎文本API毛利率下調，將2026/2027年盈利預期分別下調4%/13%。報告預計，公司要到2029年前后才有望接近EBIT盈虧平衡。高盛認為，MiniMax仍具備多模態產品、全球商業化、單位Token成本和組織效率優勢，但需警惕模型表現不及預期、商業化放緩、現金消耗、內容/IP風險等風險。

德銀：甲骨文仍處AI云需求強周期 輕資產交易有助緩解資本開支壓力

德意志銀行表示，在與甲骨文投資者關系負責人Ken Bond舉行一系列投資者會議后，該行維持對甲骨文“買入”評級，目標價300美元。德銀認為，雖然會議未披露增量信息，但進一步確認甲骨文仍有望充分受益于未來大規模云計算和AI基礎設施機會。

當前AI基礎設施需求仍遠超任何供應商短期可提供的能力，形成有利銷售環境。甲骨文計劃繼續爭取超出自身市場份額的需求，但前提是融資能力可控，并維持投資級評級。當前市場環境也有利于甲骨文獲得更多預付款和“自帶硬件”交易，這類模式對公司凈資本開支要求較低，且不會明顯壓縮利潤率。不過，甲骨文并不打算單純追求短期最大定價權，而是強調與關鍵客戶建立長期關系。

數據庫業務方面，多云數據庫動能強勁，最近一個季度收入和訂單增長均有體現，但絕對規模仍小，處于早期放量階段。甲骨文已在三大云服務合作伙伴上實現全球覆蓋，這對要求多地區可用性和冗余能力的企業客戶尤為關鍵。隨著客戶希望在本地Oracle數據庫中存儲的高價值專有數據上使用AI，甲骨文對未來云遷移和云數據庫收入加速保持信心。

應用業務方面，管理層預計SaaS業務保持健康趨勢，遞延收入和訂單增速近幾個季度快于收入增速。甲骨文仍堅持將AI嵌入應用且不額外收費，多數AI代理免費提供，但也開始為客戶提供基于結果的定價模式，介于按席位收費和按用量收費之間，有助于讓價格更貼近軟件創造的價值。

RPO方面，預付款和自帶硬件交易被視為利好，可幫助甲骨文以更低資本強度、更可控風險推進AI基礎設施擴張。利潤方面，FY27毛利率承壓主要源于產能快速擴張和收入爬坡前的成本確認，屬于時間錯配。德銀認為，隨著基數擴大，這一影響將逐步減弱，EPS有望自2028財年重新加速，FCF（自由現金流）則預計從2029財年起明顯反彈。

（財聯社 夏軍雄）