本期节目解读一份来自
Morgan Stanley Investment Management
发布的年度宏观框架研究报告：

Big Picture: Key Themes for 2026

该报告从全球利率环境、货币体系变化、贸易与关税现实、人工智能发展路径、中国结构性转型以及新兴市场格局等多个维度，系统分析 2026 年及之后一段时间内全球投资环境可能出现的结构性变化。

本期内容聚焦于研报中的核心判断与逻辑框架，不涉及具体交易建议或资产配置比例，适合用于建立中长期宏观认知与跨市场视角。

关键词：真实利率封顶｜多货币体系｜关税现实｜新中国制造｜AI 分化｜The Great Broadening

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本期节目，我们聊微软。

不是从一季财报，也不是从短期股价波动，而是从高盛在 2026 年 1 月发布的一份最新研究报告出发，重新审视 Microsoft 在 AI 周期中的真实位置。

在这份报告中，高盛给出了 Buy 评级 和 655 美元目标价，但比目标价更重要的，是它提出的一个核心判断：
微软最重要的增长周期，可能才刚刚开始。

节目中，我们重点讨论三件事：

• 为什么用「Capex 对应 Azure 增速」的线性思维，看不懂微软
• 微软在 AI 时代真正押注的是什么：模型，还是系统
• 以及，为什么微软的 AI 投入，具备“向上有弹性、向下有对冲”的结构

如果你关心 AI 对企业软件、云计算和长期盈利能力的影响，这一期会更适合你。

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在 CES 2026 期间，Citi Research 与 NVIDIA 管理层进行了深度交流，并发布了最新会议纪要。

这期播客，我们围绕这份花旗研报，重点聊三个问题：
为什么 2026 年英伟达的关键不在 Blackwell，而在 Rubin？
Agentic AI 出现后，算力与 token 需求的增长逻辑发生了什么变化？
在竞争加剧的背景下，英伟达的长期优势到底来自哪里？

这不是一集讨论短期股价的节目，而是一次站在 2026–2027 周期视角，重新理解英伟达商业模式与 AI 基础设施演进路径的尝试。

如果你关注 AI 算力、半导体周期，以及英伟达在下一阶段 AI 产业中的角色，这一期值得完整听完。

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在 AI 时代，算力不再是唯一的瓶颈。
真正被低估的约束，正在从芯片，转向电力系统本身。

本期节目基于高盛近期发布的两份能源研报，系统讨论一个正在被提前十年摆上台面的现实问题：
AI 驱动下，美国乃至全球的电，从哪里来？

我们将从三个层面展开：

• AI 如何改变电力需求的结构，而不仅仅是规模；
• 为什么美国电力建设在短期内面临“有需求、有资本，但执行受限”的现实约束；
• 核能在这一轮周期中，被重新定义为长期基荷资产，而不再只是新能源叙事的一部分。

同时，也会重点讨论一个被市场系统性低估的慢变量——
核燃料体系的供给约束，以及它对中长期定价逻辑的影响。

这不是一集能源科普节目，而是一场站在专业投资人视角，对 AI 基础设施与电力系统的结构性重估。

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2026 年刚开年，Goldman Sachs 就发布了一份重量级行业展望报告

《GC Tech: 2026 Outlook – 10 Key Trends》。

这不是一份“点名股票”的报告，而是一份明确告诉你：钱会继续往哪儿流的产业判断。

如果你只记住一句话，那就是：

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这一期节目，我们来解读一份刚刚发布的英伟达卖方研报。

研报来自 UBS Global Research，发布时间是 2026 年 1 月 6 日，背景是英伟达在 CES 上的最新 keynote 以及随后与分析师的深度问答。

这期内容，我们重点聊三件事：
第一，英伟达当前的需求强度，是否真的开始放缓；
第二，Vera Rubin 这代架构，对 2026 年意味着什么；
第三，为什么 UBS 认为，2026–2027 年的盈利预测仍然存在上修空间。

从 reasoning models，到 agentic AI，再到 physical AI，
AI 的形态正在发生变化，而算力需求的结构，也在随之重塑。

这不是一集追热点的节目，
而是一集试图回答：英伟达这一轮周期，究竟走到哪一步了。

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2026 年1月5日，摩根士丹利发布了一份关于泡泡玛特的最新研究报告。

在这份报告中，市场最关心的“美国销售放缓”“Labubu 是否见顶”，
被重新放回到一个更大的框架中讨论——
泡泡玛特是否正在成长为一个真正的全球 IP 平台。

本期节目，我将结合这份研报，聊三个问题：
为什么北美数据被误读？
为什么线下回归是长期利好？
以及，市场真正低估的，到底是什么。

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这一期节目，我们聊一个听起来有点科幻，但已经被华尔街认真建模的话题——
把数据中心，送上太空。

内容来自德意志银行在 2026 年 1 月发布的一份研究报告《Data Centers in Space》。
这并不是畅想未来的概念文，而是一份从工程可行性、应用场景和成本路径出发的系统分析。

在这期节目里，我们会聊清楚几个核心问题：
为什么太空数据中心会被重新讨论？
它在工程上到底卡在哪里？
为什么它更适合 AI 推理而不是训练？
以及最现实的问题——现在到底贵多少，成本拐点可能什么时候出现？

这不是一个“算力要不要上天”的判断题，
而是一次关于算力边界、基础设施约束，以及长期技术路径的冷静讨论。

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AI 投资是不是已经接近拐点了？

在这一期节目中，我们不从情绪、不从估值高低出发，而是借助高盛 GS SUSTAIN 于 2026 年 1 月发布的一份研究报告，用一个更“结构化”的方式，重新审视 AI 所处的投资周期。

高盛将当下的 AI 创新，与 2003–2020 年的美国页岩革命进行对照，拆解出技术创新从「验证阶段」走向「执行阶段」之前，真正会出现的三个硬约束信号：
供需结构、财务灵活性，以及企业资本回报率。

基于这一框架，本期节目将重点讨论：
AI 是否真的已经进入“算账阶段”？
为什么高盛认为当前仍是对基础设施最友好的周期区间？
以及，当周期真正切换时，投资逻辑会发生怎样的变化。

这不是一场关于“AI 会不会泡沫”的争论，而是一期关于周期位置、资本回报与基础设施定价逻辑的系统性思考。

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这一期节目，我们不只复盘市场，而是从一个更基础的问题出发，重新思考 AI 的下一步会走向哪里。

从史蒂夫·乔布斯推动图形界面的历史出发，我们讨论一个常被忽略的视角：如果图形界面曾经彻底改变了人类使用计算机的方式，那么以文字为核心的大模型，会不会也只是 AI 演进过程中的一个阶段？

在此基础上，我们进一步拆解从“文字处理”走向“图形与多模态理解”过程中，当前技术真正缺失的关键环节。

随后，节目回到本周的美国宏观数据。短期失业救济数据看似改善，但招聘疲软、失业率高企的长期趋势并未改变。表面韧性与结构性降温并存，仍是理解美国劳动力市场的核心矛盾。

这是一期连接技术、历史与宏观经济的思考型节目，试图为当下的市场与 AI 叙事，提供一个更长周期的认知框架。

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