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美股短期看跌还是转向中性立场?Vertiv坐享算电协同红利?谷歌TurboQuant真的利空存储板块?丨20260327从华尔街到陆家嘴

第一财经2026-03-27 11:09:57

作者:从华尔街到陆家嘴    责编:韩露阳

华尔街的心跳 陆家嘴的脉搏 共话投资逻辑!

①摩根大通结束三周看跌美股策略 但强调不抄底、重对冲

摩根大通市场情报部门在维持约三周“战术性看跌”策略、标普500指数下跌200至300点后,宣布关闭该交易,转向中性立场。该团队明确表示,“中性”不等于看多,不会逢低买入,而是倾向于在持有能源与大盘科技股多头的同时,配合指数与板块层面的对冲工具,以剥离方向性风险。其核心逻辑在于:当前地缘局势不确定性仍高,市场方向尚未明朗,需规避方向性风险。仓位上,该行建议保留能源与大盘科技股多头,同时通过标普500指数、罗素2000指数等对冲工具,及材料、必需消费品板块对冲手段,管理方向性敞口。后续需关注美国2000亿美元紧急军援预算进展,以及4月美股财报季,企业表态将揭示地缘冲突对美股的长期影响。摩根大通将地缘局势视为当前市场最核心的驱动变量。若停火协议落地,预计将触发“全面反弹”行情;反之,任何新一轮升级信号都将构成新的下行压力。

-星展银行邓志坚:美国政府将向国会申请2000亿以上美元的紧急预算方案。该方案的资金用途包括40%-45%用于购买军火填补库存,30%为持续作战经费,10%用于电子装备升级,以及其它盟友支援。部分投行认为虽然这并不是为停战准备,但可能因此而增加政府采购、投资,从而弥补战争导致的经济放缓。如果从中长期角度考虑,美股科技板块的盈利在未来两年将维持25%以上的年均增速。投资者可以考虑趁低吸纳。

-海顺投顾黄俊:我认同小摩“中性+对冲”的框架,认为当前科技股估值尚未充分反映潜在盈利下修风险。在4月财报季明朗前,保持核心仓位但提高对冲比例是更稳妥的选择。若地缘局势缓和,反弹窗口打开;若升级,已构建的对冲头寸将提供保护。这种“非对称应对”比单纯看多或看空更符合当前市场环境。


②Vertiv股价周三创新高 汇丰予“买入”评级

汇丰首次覆盖美股液冷龙头Vertiv Holdings(VRT.US),给予“买入”评级,目标价325美元,较周三创历史新高的276.16美元收盘价仍有18%的上涨空间。汇丰认为Vertiv是数据中心电力与冷却领域的“纯正标的”,约80%收入来自数据中心业务,在AI供应链中处于增长最快的细分领域中心。受AI资本支出激增推动,预计2026年美国云计算资本开支将增长约91%,电力与冷却设备市场规模将达1560亿美元。Vertiv第四季度订单同比增长252%,积压订单环比增长超50%,显示强劲需求。随着机架功率从10千瓦向1兆瓦升级,液冷技术快速普及,Vertiv通过收购CoolTera已布局该领域。尽管估值较高,但汇丰认为其高增长前景足以支撑估值,且AI基础设施周期处于早期,公司有望持续受益。

-星展银行邓志坚:AI数据中心的需求毋庸置疑,现在已经有越来越多的投行将目光放在电力股上,而且向上游寻找机会。电力及冷却系统密不可分。AI需要电力,算力越大,耗电越大,热力输出越大。因此,在设计数据中心时,电力系统和冷却系统往往需要一起设计。所以部分电力和冷却系统龙头往往需要兼顾两个业务。尤其是Vertiv,它是AI数据中心发展中需要的电力和冷却系统一体化的龙头,它在电力系统上的市场占比虽不如法国的施耐特和美国的伊顿,但在冷却系统方面却是全球第一。

-海顺投顾黄俊:算电协同不是短期主题,而是AI算力爆发与能源转型的必然交汇。液冷和算电协同正处于从“0到1”向“1到10”跨越的阶段,具备长期配置价值,但需警惕短期波动带来的投资损失。

“算电协同”已成我国国家战略。从必买的“硬装备”(液冷、高压电源)到未来的“软调度”(虚拟电厂),谁才是真正赚钱的赢家?算电协同产业投资布局节奏该如何把握?点击此链接,解锁完整分析,把握投资的下一个大机会!

 

③谷歌TurboQuant冲击存储板块 华尔街:需求只会更多 可抄底内存股

谷歌美东时间周二发布超高效AI内存压缩算法TurboQuant,声称可在不损失准确性前提下,将大语言模型运行时缓存内存占用减少6倍、性能提升8倍。引发全球存储芯片股集体下挫,市场担忧内存需求降温。但华尔街机构普遍认为反应过度。Lynx Equity Strategies指出,当前推理模型已广泛采用4-bit量化,谷歌8倍性能提升是对比老旧32位模型,建议回调中买入美光。摩根士丹利也表示,TurboQuant仅作用于推理阶段键值缓存,不影响模型权重占用的HBM,也非存储总需求减少6倍,而是通过效率提升增加单GPU吞吐量。大摩援引"杰文斯悖论"称,效率提升将降低AI部署成本,反而激发更大需求,长期影响"中性偏正面"。

-星展银行邓志坚:TurboQuant是谷歌研究院3月25日发布的AI无损压缩算法套件。简单说,就是把大语言模型LLM训练提速8倍,但内存占用空间减少6倍,而且还做到数据零损坏。该技术的出现,导致大家认为存储设备需求减少,甚至可能影响芯片需求。其实这完全是错误的想法。技术的突破一开始往往陷入原材料的需求迷思,这就是经典的杰文斯悖论。事实上,当算法技术再度突破后,人们对于算力的追求将更大,作为大语言模型或者数据中心上游的存储设备和通用、专用芯片的需求只会有增无减。

-海顺投顾黄俊:此次存储板块下挫是高估值状态下的“条件反射”,市场对“效率=需求减少”的线性外推忽视了“杰文斯悖论”的历史规律。但需警惕,若AI应用普及速度不及预期,或云厂商资本开支见顶,当前的高估值将难以维系。短期可视为抄底机会,但需严格止损,中期需验证“效率提升→需求扩张”的逻辑链条是否成立。

 

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注:以上内容不构成任何投资建议。市场有风险,投资需谨慎,决策请结合个人风险偏好与专业分析。

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