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XM交易官网:华尔街到陆家嘴精选 | 鲍威尔:12月再降息并非板上钉钉 英伟达Vera Rubin超级芯片将带火哪些A股产业链个股

2025-10-30 13:43:11

① 美联储降息25个基点 12月起结束缩表 鲍威尔:12月再降息并非板上钉钉

美联储宣布将联邦基金利率目标区间下调25个基点到3.75%至4.00%之间,这是该行继9月17日降息25个基点后再次降息,也是自2024年9月以来第五次降息。鲍威尔表示,较高的关税正推动某些商品类别的价格上涨,通胀短期仍有上行压力,就业面临下行风险,目前面临的局面颇具挑战,委员会对12月是否再次降息仍存较大分歧,降息并非板上钉钉。FOMC某些成员认为,是时候暂停一下了。同时,FOMC还决定自12月1日起结束缩表。

-法国里昂商学院管理实践教授李徽徽:今天凌晨的降息本身不是重点,而美联储“重心转移”才是我们应该关注的:美联储其实在这次表现出从“通胀优先”切换到“以就业为锚的风险管理”。 从会后声明我解读有三个深层信号:第一,会后表述凸显了“数据不确定性叠加meeting-by-meeting一会一议”。第二,QT(缩表)进入收官被明确,声明给出了“停止缩表的条件或窗口”,而非立刻按下停止键。第三,鲍威尔暗示了“金融体系”的健康性与政策目标的区分,强调降息和结束QT并非完全“放水”,而是为了稳住“金融系统”,把利率政策与流动性工具各司其职。市场更为关注的是后续路径,我依然维持我们年初的判断,预计12月还会再降25bp;明年预计还有3次,共75bp;终端利率约3%。其背后理由有三个:一是趋势通胀缓慢回落;其二,真实利率仍偏高;其三,期限溢价抬升与财政供给让“收益率曲线趋陡”成为大概率。


②谷歌、微软、Meta业绩分化 但在AI领域资本支出均大幅增长

谷歌、微软、Meta均在今晨盘后发布财报,AI领域资本支出的大幅增长成为共同主线,而业绩分化引发市场剧烈反应。其中,谷歌以超预期业绩领跑,总营收达1023.5亿美元,谷歌云收入同比增35%至151.5亿美元,净利润349.7亿美元。公司宣布将2025年资本支出预期上调至910亿-930亿美元,主要投向数据中心,盘后股价涨超6%。微软营收776.7亿美元,同比增18%,剔除汇率因素影响,Azure和其他云服务的营收三季度增长39%,高于分析师预期但未达部分买方预期。其当季资本支出同比激增74.5%至349亿美元,创单季新高,盘后一度跌5%。Meta营收512.4亿美元同比增26%,但受159.3亿美元一次性税项影响,净利润骤降83%。公司将全年资本支出上调至700亿-720亿美元,2026年资本支出可能突破800-850亿美元甚至更高。盘后股价大跌8%。三家巨头均强调AI算力需求驱动资本开支,折射科技行业对AI基础设施的竞逐白热化。

-法国里昂商学院管理实践教授李徽徽:首先说一下三家巨头的财报中体现的共性亮点,我们可以看到,AI已从“叙事”走向“兑现”模式,我们可以在三条主线上看到三家巨头的AI增量,一是广告与推荐系统的转化效率提升;二是云训练/推理用量上行,带动云收入和高附加值订阅;三是平台级AI功能渗透率抬升。另外就是CapEx,也就是AI资本支出出现共振,我们估计三家合计会把行业AI基建推至“超常规模”。但三家巨头也面临着相类似的挑战,一是物理约束,比如电力与变电容量、冷却、网络互联的“约束”,还有RAN加骨干加数据中心的协同建设决定落地节奏;二是单位推理成本与折旧前置压缩毛利,短期拖累自由现金流;三是模型同质化与“工具化”风险。从中长期来看,我的判断很明确,这轮“AI引领”的科技热潮还不是泡沫,但从“基建驱动”过渡到“应用兑现”的斜率会放缓。估值可持续性的关键在两条曲线是否同步,一是收入曲线;二是自由现金流转正的时间点。如果未来两条曲线上拐,科技股仍有向上空间。


③英伟达Vera Rubin超级芯片:集成HBM4显存 性能提升超3倍 黄仁勋预计明年GPU能卖5000亿美元

在 GTC October 2025 大会上, 英伟达CEO黄仁勋首次公开展示了下一代Vera Rubin超级芯片。其主板整合了一颗 Vera CPU 与两颗巨大的Rubin GPU,并配备了最多32个LPDDR内存插槽,同时采用HBM4高带宽显存。Vera Rubin NVL144平台可实现3.6 Exaflops(FP4 推理)与1.2 Exaflops(FP8 训练)的算力,相较GB300 NVL72提升约3.3倍。Rubin GPU有望在2026年第三或第四季度进入量产阶段。英伟达还计划在2027年下半年推出更高端的Rubin Ultra NVL576 平台。黄仁勋还表示,公司旗下GPU的需求强劲,过去四个季度已出货600万片Blackwell GPU。他还乐观预期,Blackwell和Rubin明年销售合计将达5000亿美元。

-法国里昂商学院管理实践教授李徽徽:英伟达把AI算力从“单卡竞速”切换到系统工程,也就是Rubin+Vera以及HBM4与更强NVLink重构“算力+内存+互联”三角,核心瓶颈转向电力与HBM4产能/良率与先进封装交付。若明年下半年按期量产,将显著压低单位算力TCO并锁定生态壁垒,迫使云厂与大模型公司被动上修Capex;但风险在于HBM4高频规格落地、台积电产能与系统供电冷却的不确定。

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