全球资产正在进入“垃圾时间”？

作者：卫斯李的投研笔记

题图：卫斯李的投研笔记微信公众号

先要说声抱歉，过去两周没怎么更新文章，因为面对现在的市场确实没什么表达欲。

如果我们回顾3月时的市场，油价主导一切资产，分散投资完全失效，以及净值表现全靠赌（伊朗冲突何时结束）；那么经历4月份的反弹后，受益于油价下行的顺周期资产再次进入震荡调整，短期向上还是向下突破重新取决于伊朗冲突，再也跑不出超额收益（欧洲股市就是此类资产的典型代表，过去2个月持续在50日均线与新高之间震荡）。

而5月仍能持续贡献超额收益的，包括受益于盈利增长支撑的半导体板块和最受散户偏好的主题投资也从6月以来陷入调整（典型如SMH和MEME）。

所以现在的投资者面临的其实是跟3月时类似的问题：伊朗冲突在6月是否能顺利结束。如果可以，市场情绪自然会显著修复，推动各类资产普遍上涨；如果不行，则市场仍可能面临进一步下行压力：一方面科技板块估值拥挤度依然高企，另一方面CTA等趋势跟踪策略在极端行情下可能触发不对称的集中抛售，放大市场波动与跌幅。

因此，当前的核心建议仍是：大家需要根据自己的风险偏好和对冲突缓和的置信度做好调仓。

就我个人而言，从中期视角看，美国经济仍展现出较强韧性，美股年内整体上行趋势并未改变。而如果以3月市场表现作为前车之鉴，伊朗局势的缓和只是时间问题，若因过度悲观而过早减仓，反而可能错失后续反弹带来的收益。目前阶段，最好的策略仍然在市场可能继续超跌的情况下，调整仓位，为之后的潜在反弹布局。如果AI产业链跌幅不大，则处在低位的顺周期板块性价比更高；否则，有盈利支撑的AI板块则更具配置机遇。

接下来想简单说下目前市场存在的几个预期差：

1、地缘冲突的溢价其实一直在下降

尽管局势不断升级，但油市承受了诸多利空冲击后依然涨不动。唯一能合理的解释就是：无论是否被察觉，原油仍在持续通过霍尔木兹海峡运输。

正如昨日特朗普在Truth Social上高调声称，美军已成功协助超过200艘商船和1亿桶石油通过霍尔木兹海峡，并断言“美国而非伊朗控制着该海峡”。

摩根大通新兴市场策略团队的监测也显示，海峡已建立起新的“较高平衡状态”，日均通行船只维持在25艘左右，能源出口量在过去两天达到360万桶/日。 实现这一奇迹的核心手段是“黑衣航行”与船对船（STS）转运。卫星图像显示，大量油轮在关闭AIS应答器、熄灭灯光、保持无线电静默的状态下穿越海峡，或在阿曼苏哈尔东北海域进行隐蔽转运。阿布扎比国家石油公司（ADNOC）和科威特石油油轮公司等国有巨头深度参与了这一规避机制。仅6月6日一天就追踪到12艘载有非伊朗原油的船只在进行转运。

因此，若缺乏实质性中断原油流通的有效手段，地缘政治风险溢价便难以维持。当然，如果伊朗开始打击其境外的能源基础设施，或者美国开始打击伊朗的能源基础设施，则油价仍有飙升风险。

2、美国最新通胀数据反而给沃什带来鸽派机会

一年前，核心PCE通胀率为同比2.8%。而今年4月，该指标已升至3.3%，预计5月还将进一步攀升至3.4%。核心PCE释放的信号似乎清晰且令人担忧：核心通胀非但没有放缓，反而正在加速突破3%。

然而，其他同样旨在反映潜在趋势的通胀指标却呈现出截然不同的图景。同期核心CPI同比维持在2.8%不变——这通常对应约2.5%的PCE水平，仅略高于目标值。达拉斯联储修剪均值PCE的表现更为乐观，已从2.61%降至2.35%。

核心PCE之所以显得更为严峻，部分原因在于其（不合理地）过度加权了受AI需求推高的计算机内存价格。此外，股价上涨导致“投资组合管理费”随之水涨船高，这种机械性效应也推高了PCE。这些PCE统计方法上的技术性偏差，与消费者日常面对的平均价格变动率（即大多数非专业人士所理解的“通胀”）关系不大。

对核心PCE的过度担忧还忽视了当前的经济背景：实际收入正在缩水，消费需求趋于疲软，招聘和工资增长也在放缓。这并非一个催生通胀的宏观环境。美联储官员已开始公开讨论不同通胀指标的优劣。在下周的会议上，对核心PCE替代指标的关注，可能成为沃什主席新闻发布会上的关键鸽派信号。

3、OpenAI降价可能带崩AI叙事？

最近有个图很火，即彭博Silicon Data LLM Token支出指数已连续7个交易日下跌，创今年1月以来最长连跌纪录，折射出市场对AI账单可持续性的深层焦虑。

然后OpenAI恰在此时透露，正在考虑大幅下调向用户收取的Token费用，以从竞争对手Anthropic手中争夺企业客户，引发媒体的广泛报道。

最终，Citadel Securities 在最新研报《Tokenomics》中指出，分层收费与按稀缺性定价。其核心逻辑是，推理密集型前沿AI不会消失，但会越来越集中在少数有能力承担算力成本的大型企业手中；对更广泛的企业而言，在物理约束缓解之前，更简单的模型可能是更具生产力的路径。这意味着AI使用将走向分层——高价值、复杂任务继续使用前沿模型，日常任务、批量任务则转向廉价模型或本地模型。

由此得出结论：大模型正从拼“稀缺性”转向拼“性价比”，一旦OpenAI走下坡路，很可能会拖垮数据中心建设和整个AI产业链。