东吴策略：如何把握反弹窗口期机会

本周美联储按预期加息25个基点，但政策声明、新闻发布会措辞及点阵图所传递的信号均比市场此前的中性预期更为鹰派。然而FOMC会议结束后，中美股市却走出了"利空出尽"的行情，科技硬件板块领涨反弹。我们认为这一走势尚未终结——A股接下来将迎来一个阶段性修复窗口，时间跨度大致看到国庆节后一周左右，结构上两创板块占优，而反弹的强度与持续性则取决于三季报前后AI中远期景气能见度能否上修，以及地缘局势、美国通胀数据等边际变量的演变。

分母端：海外宏观困局将长期客观存在，目前尚未出现"根治"契机，但市场经历率先"向下计价"之后，会迎来预期改善的窗口，市场反弹的超额抓手仍然看两创

美国当前的宏观问题可以简要概括为"通胀—美债—利率"的困境三角，结构性约束可能中长期持续，暂时不具备彻底出清的条件：美国制造业回流与AI发展均处于建设阶段，加剧了社会储蓄的消耗、抬升了均衡实际利率，且不同于90年代的互联网革命，当前联邦政府更高的赤字不仅与AI建设形成资本竞争，其利息成本对利率上行的敏感度也更高。与此同时，中东地缘扰动构成外部变量，油价持续高位将再度输入通胀，进一步压缩政策腾挪空间。我们对AI终将提升全要素生产率持乐观态度，终局来看很可能通过做大经济蛋糕和实质性提升生产效率来稀释通胀和债务压力，但一方面AI能力的提升和产业落地进展是非线性的，很难根据现状做预测和外推，另一方面AI红利向各经济部门的传导可能存在时滞效应和冷热不均的问题，AI对经济的综合影响还需等待年底沃什的专项工作小组"交作业"来做参考，从现有信息来看，海外宏观的中长期问题尚未"根治"。

但前述分母端的中长期问题是慢变量，而资产价格交易的是边际变化，本次加息之后将迎来利空落地式的修复窗口：虽然这次是鹰派加息，但至少维护了联储信誉，同时也被市场理解为"越早加息预防性效果越好"，并且悲观预期已相对充分计价。与零利率起点、通胀全面广谱性失控的2022年不同，目前来看本次加息更像是预防式的小步加息，持续性取决于后续经济数据变化，但类似2022年那样"高斜率的连续加息周期并搭配快速同步大幅缩表"暂时不是基准假设。目前宏观压制边际缓解的机遇，不仅在于加息靴子落地，还在于：1）9月美国通胀数据要等到10月中旬才会公布，也就是一直到国庆长假后的第一周，海外经济数据层面没有非常重要的增量信息；2）地缘层面，中东局部摩擦可能持续，但中选前美国主动发起大规模军事进攻的概率较低，很可能低温僵持运行，油价持续运行在110美元以上的尾部风险有所收敛；另外随着中方领导访美临近，经贸层面迎来预期改善的博弈窗口（此前商务部信息显示中美正就300亿美元对等降税框架安排进行磋商）。而重要指数经过7月至今的调整，目前已经位于底部区间，经过长达一个月的缩量盘整、抛压有所消化，对边际信息的反馈会更加敏感，接下来我们认为将迎来一个风偏修复的契机。而结构上，K型经济本身就会制造"局部韧性行情"，EPS品种或具有比较优势——加息环境下分母端客观存在压制，新经济相比旧经济，其自身景气的独立性会稀释一部分分母端压力。因此我们认为接下来的反弹中超额抓手仍在于两创，只是相比Q2的高度结构化行情，我们认为本次修复中市场风格会相对均衡一些。

分子端：产业层面的争议是预期层面松动而非实质性证伪，算力需求结构可能发生切换，核心还是跟踪可观测数据

AI产业目前进入了一个上下游视角转换的窗口，当前β上EPS最强的还是上游品种，只是在2028年及之后的远期增速预期不明朗的背景下，资金难以果断上修近端估值，于是不定时出现的一些叙事逆风会被放大，比如之前的"Meta外售闲置算力或意味着算力过剩、资本开支见顶"，事后会发现是一种误解。而近期的一些叙事逆风其实尚未动摇AI基建景气逻辑，本文针对上周末开始热议的AI安全问题可能约束前沿模型迭代速率的问题稍作展开——本次事件的导火索是7月Hugging-Face沙箱Agent逃逸事故和RSI的快速发展，AI安全技术风险开始显性化，几大行业巨头出现了一些自律呼吁。市场担心的是前沿模型训练放缓、AI能力天花板提前到来，进而传导至Capex预期下修等，但这件事需要辩证看待：

1、如果真的因为安全问题压制前沿闭源模型迭代节奏，SOTA基座训练确实可能出现非线性边际衰减，但算力需求有可能因为"对齐税"的产生而出现结构性转移，比如AI安全配套环节本身可能在后训练和推理侧都带来额外的算力开销，企业本地私有化部署诉求可能抬升。

2、现有SOTA模型对于应用端的意义还需要一段时间观察，比如Astra的电脑操作能力实现了重要跃升，但它对产业Agent大规模渗透的拉动还需要时间观察，不能认为"没有下一代SOTA则推理算力需求无法更上一层楼"；

3、"放缓"不等于停止，这里要考虑到商业博弈（无法接受竞争对手比自己跑得快），以及大国之间AI发展身位优势以及主权AI话语权争夺的问题。从近期特朗普的发言来看，至少在这届领导班子之下，白宫对于大国科技竞争的重视程度偏高，背后含义是"基于AI安全加护栏的前提是不能失守美国前沿AI领先优势"，即"放缓"是有条件或者说有限度的，所以全行业统一大规模降速仍不是基准假设情形，反过来理解就是对于我国本土AI，全产业链加速发展的必要性同样没有松动。后续能够真实说明问题的依然是客观数据和动作：1）后续财报季海外CSP、Neocloud等的CAPEX指引修订；2）高频数据层面，OpenRouter等第三方平台Token总消耗量，GPU云租赁价格、GPU利用率等；3）一些AI私有部署的商业化指标，比如企业私有部署订单、MaaS订单转化数据等；4）前沿模型训练是否真实放缓，不能只听几家巨头"说了什么"，还要关注海外闭源实际新基座发布节奏、训练使用GPU规模等。

总的来说，目前AI硬件即期景气度坚实、远期增长尚未证伪，且股价已经调整较为充分，仍是市场修复中的超额胜负手。细分环节来看，仍坚持我们此前报告中提出的"重视量增品种、重视国产线、重视新技术，涨价线中优选供需格局预期尚未松动的品种"，关注：国产算力和芯片半导体产业链，PCB链，服务器，液冷，云/算力租赁，光模块等。

中长期视角下要重视中下游AI渗透带来的机会

我们在《如何把握后续的科技硬件修复机会》和《又到了分子和分母赛跑的时刻》中都强调，从更长时间维度来看，产业链利润分配倒挂不可持续，投资层面对于AI中下游的重视度应当提升——资本开支环节本质是基础设施，具有一次性建设存量底座、长周期使用的特征，底座建成后，即便后续会有局部迭代和扩容升级，但AI叙事的大β会逐渐从该方向淡出。而中下游随着AI应用渗透打开成长想象空间，相应环节胜率高度分化，但胜者高赔率，是后续需要重点挖掘的部分。

目前可以参考海外Agent向企业渗透的过程中，已经获得盈利的一些配套、中间层环节——能够获得盈利的公司多数是扎根原有成熟SaaS底座，拥有存量客户、大量业务系统连接器，付费点不只是大模型推理，更来自流程编排、权限审计、可观测、遗留系统对接，形成规模化ARR。海外AI渗透和生态发展稍领先，目前国内的中下游对标环节尚未出现类似海外这样的标杆性财报去向市场展示其在AI时代商业逻辑已经跑通闭环，但基于全产业链本土建设的逻辑，已经可以针对类似的商业模式开始进行积极跟踪，只是长周期视角下赛道内α会高度分化——利润