Name: 滞胀风暴要来了！;微软在下一盘棋？;AI红利八成还没来！
Uploaded: 2026-04-28T00:56:18.373Z
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滞胀风暴要来了！;微软在下一盘棋？;AI红利八成还没来！
15小时前
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滞胀风暴要来了！微软在下一盘棋？AI红利八成还没来！
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文字稿
【本周看点】
上来先快速过一遍本周看点：
本周的最大看点，无疑是周三的四大云科技股财报。周三盘后，微软、谷歌、亚马逊加上Meta，AI四大家族在同一晚轮番登场。这也是我们关注美股这么多年来，第一次碰上四大科技在同一天发布财报的情况。在市场已经不再单纯为AI开支买单，而是要看到这些巨额Capex在哪些业务上开始真正回钱了？那么在这种背景下，美股会因为积极的核心收入增长来波左脚踏右脚二级跳？还是说像过去两个季度那样，这次市场又要失望而归了呢？AI还能不能接着奏乐接着舞，就看周三这一晚的答卷了。
另外周四还会公布3月的PCE通胀数据，周五紧接着是ISM的4月制造业指数，这两份数据同样十分重要。尤其是周四的PCE，这是美联储最爱的通胀指标。并且这也是伊朗战争之后的首份完整PCE数据，那么美国通胀到底有没有被油价广泛传导？这组数据将揭示答案。
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【滞胀】
高盛今早发了一个非常严肃的警告：它说一场全球性的化工危机正在爆发，而市场严重低估了它的深度和广度。这一波冲击的速度和幅度，是2022年欧洲能源危机的整整两倍。
高盛表示，霍尔木兹海峡通行受阻引发的全球化工供应冲击，正在以前所未有的速度重塑供应链格局。基础化工品价格，在最近几周飙涨超过60%，创下了有记录以来最快的涨速。而目前全球大约20%的化工品供应已经中断。
高盛认为。如果原料流通不能立即恢复。那个之前被定义为小概率尾部风险的供应链中断和需求大幅萎缩情景，都将演变成基准情景。
有这么严重吗？很多投资者下意识觉得，这次无非又是一轮能源危机，股市也跌了一轮现在不也在修复中吗？但高盛表示，这一轮原料冲击和2022年那波完全不一样。
2022年是一个渐进式的冲击，主要影响的是欧洲天然气，而天然气在化工品的生产成本里只占大概10%到15%。
这一轮是石油价格的一次跳跃式突变，石油和石脑油（石油半成品）合起来占到全球石化生产成本的将近70%，影响力和影响速度不可同日而语。
从节点上看，这波化工合同价的涨幅和涨速，都是2022年同期的两倍。而这一轮冲击对亚太地区是毁灭性的。亚太化工生产所需的原料，大约70%依赖中东进口，但偏偏亚太又贡献了全球化工品产量的65%，贡献了制造业的51%。
更值得关注的是冲击路径。一开始受影响的是纺织、包装、汽车零部件这些低附加值环节，但现在已经开始向上游高价值领域蔓延。一个信号是韩国的半导体和存储芯片生产，这些工厂正在面临关键化学溶剂短缺的风险。
所以高盛认为，一旦这条断供链传导开，半导体的供给就会出现一个完全没人定价的尾部风险。
并且即便霍尔木兹海峡今天立即重新开放，原料运抵亚洲或欧洲仍要经历大约140天的延迟。也就是说，在最最乐观的情形下，实物原料的缓解也要到9月中下旬。
高盛在报告结尾的那句警告说到，他们跟投资者交流下来发现，石化行业的预警信号是被注意到了，但远远没有被充分重视，很大程度上是因为冲击还没切身感受到。而每一天霍尔木兹海峡的持续封锁，都会让这个左尾情景加速转变为基准情景。
Jason认为，如果终端消费价格的传导高峰出现在今年下半年，那正好会撞上市场目前交易的美联储降息时间段。也就是说，市场现在交易的是通胀继续回落、增长温和放缓、政策有空间转向宽松的路径。但如果石油、石脑油、包装材料、汽车零部件、服装纤维等成本开始向终端传导，美联储面对的就不再是一个干净的通胀回落过程，而可能是供应冲击带来的二次通胀压力。
这也是一个典型的滞胀式风险，一边是成本上升压缩企业利润、拖累真实需求；另一边是价格压力重新抬头，限制央行降息空间，这也是市场最不喜欢的宏观背景。
所以问题就在于，市场现在是否已经充分定价了这种风险？Jason认为，可能还没有。
一个值得观察的信号是VIX。表面上看，VIX仍然被压在20以下，说明指数层面的恐慌并不高。但这并不代表市场内部没有风险。严格来说，VIX是由标普500指数期权价格推导出来的30天隐含波动率。不过从指数波动的结构来看，个股波动率和股票之间的相关性也确实会影响指数整体波动。那么个股波动和相关性如何呢？
现在的情况是，很多个股和行业本身的波动并不低，但股票之间的相关性处在很低的位置。AI在交易AI的增长故事，银行在交易利率和信贷周期，消费股在交易需求韧性，能源股在交易油价，市场看起来像是由很多彼此独立的小叙事组成。正因为这些板块没有一起涨跌，指数层面的波动率才被压了下来。
但Jason认为，这种低相关性本身可能就是风险所在。因为一旦化工和能源成本开始沿着产业链扩散，很多原本看似独立的故事，最终都会被拉回到同一个宏观背景里。家具、服装、汽车、包装、物流、半导体制造，表面上属于不同板块，但它们都可能受到原料、运输、库存和利润率的共同挤压。到那个时候，市场相关性可能快速回升，VIX也可能不再维持现在这种平静状态。
当然了，市场也不是完全没有意识到供应链风险，而是可能低估了它从行业冲击模式，升级为宏观冲击的速度。一旦这种风险扩散加速，股市此前依赖的分化交易各自讲小故事就会被削弱，市场也很可能重新回到同一个问题上。
那有什么资产会相对更加安全吗？在我看来，还是AI和高端科技股。之所以这些公司最近重新受到关注，部分原因就在于它们的核心价值更多来自算法、数据、算力和平台优势，而不是像传统制造业那样，每一件产品都直接消耗大量石化原料。从这个角度看，科技资产确实具备一定的抗通胀属性。也因此，在现在这个时刻，和AI最相关的大科技，仍然是风险收益比相对较高的选择。
但这种抗通胀能力也不能被过度神化。AI产业仍然依赖芯片、服务器、数据中心、电力、冷却系统、特种气体和高纯度化学品。如果供应冲击进一步波及半导体制造，AI产业链也不可能完全置身事外。更重要的是，如果通胀反弹推高利率预期，成长股估值同样会受到压力。
因此，Jason更倾向于把AI理解为相对抗通胀资产，而不是免疫通胀资产。在滞胀风险上升的环境里，AI可能比传统低附加值制造业更有韧性，但它并不能完全对冲供应链冲击和利率冲击，以及市场相关性回升带来的系统性风险。
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【七年之痒】
今天美股盘前，微软股价一度跳水接近4%。但让市场紧张的不是后天的财报，而是它和OpenAI之间的那份七年协议，突然发生了根本性的变化。我们接着就一条一条来看。
第一条，微软仍然是OpenAI的主要云合作伙伴，OpenAI的产品将首先在Azure上发布，除非微软无法且选择不提供必要的支持。OpenAI就可以通过任何其他云服务商向客户提供所有产品。
这条听着可能有点熟悉，不是去年10月就有一个类似的新协议吗？当时不就说微软允许OpenAI移情别恋吗？
是的，但当时说的是算力采购，如果微软同意，OpenAI可以去找别家云服务商采购算力。同时微软也以此获得了2500亿的算力采购承诺。
可当时并没有说产品，当时OpenAI的所有产品，包括API，ChatGPT等必须要在Azure上向客户提供。然而今天说的是产品也放开了，只要微软同意，那么OpenAI就可以去找亚马逊、谷歌或者甲骨文，让他们来帮OpenAI去分发AI产品。
换句话说，现在OpenAI和微软之间，在算力采购和产品分发两个维度上都不是强绑定关系，都是弱绑定关系，新协议削弱了两家的战略合作关系。
那为什么微软选择这么做？把OpenAI这个香饽饽拱手让给整个云市场去瓜分呢？我们先继续看：
第二，微软对OpenAI模型和产品的知识产权许可，从独家转为非独家，有效期从实现AGI和2032年孰先原则，调整为到2032年为止。
我们知道，微软原本握有OpenAI模型和产品的独家IP使用权，这是它过去三年Azure云AI业务的核心护城河之一。而新协议把独家两个字拿掉了，改成非独家许可，不过期限延长到了2032年。换句话说，微软依然能用OpenAI的全部模型，但OpenAI现在也可以把同样的IP授权给亚马逊、谷歌、甚至任何一家云厂商。
这里还有一个值得留意的细节。原版协议里有一条AGI触发条款，之前说一旦OpenAI宣布达到AGI水平，并经独立专家委员会认定后，微软的IP独家访问权将自动终止。这条条款因为AGI本身的定义模糊，过去一年成了双方关系中最大的不确定性来源之一。这次新版公告通篇没有再提AGI这几个字，所以市场普遍解读为，这条触发规定已经被悄悄拆掉了。这其实也合乎逻辑，因为独家许可既然已经被拿掉，那么AGI原本用来自动终止的条款，留着也没用了。
继续看协议：
第三，微软不再向OpenAI支付收入分成。
第四，OpenAI继续向微软支付的收入分成，有效期从实现AGI，变化为到2030年，与OpenAI的技术进步无关，分成比例不变，但新增了分成总额限制。 
这两条就很有意思了。此前微软在Azure云上分销OpenAI产品，是需要把销售收入的20%返还给OpenAI。但在这次修订之后，这条收入返流就给关闭了。微软将省下一笔分销收入。但有意思的是，OpenAI给微软支付的收入分成并没有取消。OpenAI依然要向微软支付收入分成，并且要执行到2030年。只不过这次设置了分成的总额上限。
至于这个上限具体是多少？微软和OpenAI都没有公开披露，这属于协议中的保密条款。但我们能确定的是，微软相当于放弃了OpenAI的超额收益，而OpenAI虽然少了一部分微软的回补，但也算是封死了支出天花板。以后再怎么爆发增长，付给微软的钱也就到某个数字为止，不会再无上限地往上涨。
最后微软和OpenAI在公告里强调了一些安抚市场宣言，包括双方会继续深度协作，会继续扩容数据中心，会联合研发下一代芯片等等。这些听起来都很美好。可是协议的核心三件条款都对微软不利，那为什么微软还要同意呢？
粗略看下来，微软放弃了产品独家分销权、放弃了IP独家权，还设置了OpenAI对微软的收入分成总上限。那微软拿到了什么呢？拿到了确定的IP使用期限，以及不用再给OpenAI支付收入分成。
从战略上看，微软丢掉的产品独家分销权和IP独家许可，似乎要比拿回来的更重。因为它们某种程度上就是Azure区别其他云服务商的核心竞争力。客户只要想用OpenAI的模型，那就只能来Azure。
只是在战术上，微软此前在Azure云上分销OpenAI产品，是需要把销售收入的20%返还给OpenAI。但在这次修订之后，这条返流通道就给关闭了。微软将省下一笔分销支出，给微软补偿了一些利润率。
这么看下来，微软似乎选择了短期战术，更偏向了经济利益。而不是长期战略考量。那么一项财大气粗的微软，为什么在此时没有继续捆绑住OpenAI，反而是选择了松绑拿短期的经济利益呢？
我认为最可能的原因，是微软已经过了独家绑定OpenAI最有利的那个阶段。2023到2024年，Azure的AI业务几乎完全是靠OpenAI的独家IP撑起来的，那个时候微软是离不开OpenAI的，捆住OpenAI就是捆住自己最深的那道护城河。
但今天的格局不一样了。Anthropic的Claude在今年1月已经默认接入了M365 Copilot，Copilot Cowork这个核心产品，就是基于Claude Cowork打造的。再加上微软自己的MAI系列模型，xAI和自研Phi都接入了微软的Foundry平台。也就是说，Azure的AI护城河，已经不仅仅是OpenAI一家，而是由多个模型和生态共同支撑的。也正因为如此，OpenAI独家IP的边际贡献就在快速下降了。
当然，还有一层可能性，是微软在主动剥离OpenAI，或者说具体一点，是微软在主动解绑奥特曼这个不确定性。
奥特曼是这一轮AI浪潮里最能折腾的人。我们知道，从去年下半年开始，奥特曼先后和甲骨文、英伟达、AMD、博通等接连签下了万亿美元的算力承诺，把整个AI产业链撬动到了另一个层级。把链绑在自己的战车上，甚至开始倒逼上游来我这投资,造成了市场对循环融资和AI泡沫的担忧。
不仅如此，奥特曼前脚找英伟达签大单，后脚就找AMD谈合作，这种商业上不太地道的行为，连黄仁勋都表达了不满。（华尔街日报报道）
可能也正是因为管理层这样的不确定性，让微软愿意把给OpenAI的算力空间拿出来，要么给自己Copilot发展，要么留给其他客户，比如Anthropic，并以此来增加客户多元化，避免未来一旦OpenAI出问题，Azure也不会被彻底拖下水。
至于更细节的解释，也许周三的财报上就会拿到更细的披露。而今天微软股价先在盘前跌掉了4%之多，但开盘后没多久就基本修复了，我想这也是市场对这次新协议短期账面正向、长期战略不确定的真实写照。
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【懒惰使人进步】
担心AI抢走自己的饭碗？这可能是过去几年里被讨论得最多的一个问题。最近，大摩首席经济学家Seth Carpenter发了一份研究，给出的答案有点分裂，从数据上看，担心AI抢饭碗还为时过早；但从扩散速度上看，AI冲击又确实需要警惕。这种分裂感，恰恰是这份研究最值得读的地方。
首先，Carpenter非常认可AI技术的历史地位，他把AI视为继机械化、电气化、大规模生产、自动化、IT革命之后，工业革命以来的第六次重大创新浪潮。
但紧接着，Carpenter就描述了一个非常有意思的反差。一边是AI的扩散速度。算力跃升、企业采用率攀升，AI扩散的节奏，明显比过去任何一次技术革命都要快。而另一边，整体劳动力市场的核心指标就业增长、失业率、职位空缺、离职率等数据，却表现出异乎寻常的稳定。无论从同比还是环比看，AI高暴露行业相较于低暴露行业都没有显示出明显的弱势。
也就是说，按照过往技术革命的剧本，扩散速度越快，对就业的冲击应该越早、越剧烈地显现出来。但目前的数据并没有走到这一步。
那么钱去哪儿了？AI带来的生产力提升体现在哪了呢？
Carpenter给出的答案是：AI体现在产出端。高AI暴露行业的劳动生产率确实在更快增长，但这个增长主要来自产出的加速扩张，而不是裁员或者缩短工时。这个区分十分重要，它意味着至少在现阶段，AI更多扮演的是一个赋能工具，而不是替代工具。代表同样的人在创造更多的产出，而不是更少的人在做同样的事。
那有人会问，青年失业率上升不就是AI冲击就业的直接证据吗？
对这一点，Carpenter做了一个挺有意思的拆解。他把美国整体招聘放缓的周期性因素剔除掉之后，发现青年失业率的超额上升幅度，仅仅略高于历史周期规律所预示的水平。也就是说，在Carpenter的模型里，青年就业的压力主要还是周期性的，并不构成结构性异常。
好，回到正文。Carpenter在做完历史定位和当前数据扫描之后，开始拉警报。
他指出，AI最大的风险不在于"是否替代就业"，而在于"扩散速度超过经济体的适应能力"。过去每一次技术革命都是数十年缓慢铺开，调整周期相对充裕；但AI的采用速度大幅压缩了这个调整周期。这是此轮浪潮最显著的结构性差异。
Carpenter提出了一个值得警惕的情景：如果企业在短期内迅速兑现AI带来的生产力收益，且这一效应广泛扩散到整个经济体，失业率可能会出现类似经济衰退式的跳升，至少在劳动力市场完成出清之前是如此。
不过，Carpenter同时也列举了多重缓冲机制。生产力驱动的收入增长会支撑总需求；财富效应会维系消费；企业内部会涌现新任务和新角色，这些新任务和岗位会吸纳被替代的劳动力。而就业周期性放缓带来的通缩压力，又会触发货币政策宽松。如果货币政策空间耗尽，财政政策的自动稳定器也可以在过渡期平滑收入缺口。所以在他看来，这些缓冲机制叠加起来，能让AI驱动的失业冲击更小、更短暂、也更可控。
当然，所有这一切的判断都建立在一个时间窗口的前提上，这个前提就是AI的实际扩散速度，还要受到物理设施的建设进度约束。只要这个速度被约束住，不要太快，那么政策和就业市场就有相对较长的时间来完成自我调整。也意味着AI对生产力和就业市场最大的影响，在很大程度上还属于未来时态。
Carpenter最后给出的总结是：生产力最终会胜出，但社会中并非每个人都能平等分享红利。早期证据令人鼓舞，但故事仍在书写之中。
Jason认为，生产力为什么最后会胜出？这是因为资本总会流向生产率最高的地方，比如19世纪末的电力革命中，资本毫不犹豫地从蒸汽工厂转向电气化工厂；2000年之后的互联网革命中，资本也从传统零售涌向了电商和云计算，这是一条长期规律。
第二是因为人类的需求几乎是无限的，技术省下来的钱和时间，最终都会被投向新的需求和新的服务上，所以拉长到足够的历史尺度，每一次技术革命走完之后，社会的总产出和总就业，都会比革命之前要更高。
但技术的浪潮，从来都不是温和的潮水，它在抬升水位的同时，总会把一部分人甩在沙滩上。比如电力革命让点灯人这个职业彻底消失了，汽车革命让马车夫和铁匠失去了饭碗，而PC和互联网革命也让大量的电话接线员、传统报业的从业者被迫转行。所以每一次技术红利的背后，都站着一群被时代提前抛弃的人。
那我们能平等分享红利吗？当然不可能，我们不可能像技术的先驱者、创造者那样去平等分享技术红利，因为我们既不是黄仁勋也不是奥特曼，更不是那些在2020年就敢重仓英伟达的早期投资人。
但我认为我们至少能做到两件事来削弱这个不平等。一件是拥抱技术，学习技术，使用技术。在它替代你之间，至少要把它学会了用好了。尽可能让自己站到被AI增强的岗位上。
另一件事就是投资技术，大摩的测算是80%的AI基础设施还没开始。这意味着在AI算力链上，无论是英伟达、博通、AMD，还是云三厂的资本开支扩张，都还有一段相当长的时间窗口，而这个窗口可能也是我们普通投资者分享红利的机会。
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好了，接下来是彭博五大科技新闻：
第五：高通股价周一开盘大涨8.2%，分析师郭明錤称OpenAI正与高通、联发科合作开发智能手机处理器，立讯精密担任独家系统协同设计与制造伙伴，量产预计2028年，苹果股价一度下跌2.2%。
第四：英特尔65亿美元投资级债券吸引约500亿美元订单，分五档期限5至40年，2066年到期债券较国债高出1.3个百分点，发行所得用于以142亿美元从阿波罗手中回购爱尔兰Fab 34工厂49%股权。
第三：前谷歌DeepMind研究员David Silver创办的Ineffable Intelligence获11亿美元种子轮融资，估值51亿美元，红杉资本与光速领投，英伟达、谷歌、英国政府参投，目标构建无需人类数据的超级学习者AI系统。
第二：欧盟委员会依据《数字市场法》提议要求谷歌开放Android生态，确保竞争对手AI服务可有效访问应用并执行任务，比照Gemini享有的语音激活等核心权限，谷歌反驳称此无端干预将推高成本。
第一：中国国家发改委禁止Meta以20亿美元收购AI智能体公司Manus，称依法禁止外资投资该企业；交易实际已大致完成，员工与资金均已交割，监管近期亦要求月之暗面、阶跃星辰、字节跳动等本土AI公司拒绝美资。