突破界限

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微觀即宏觀

人工智能建設僅由數間企業主導，其投資規模極大，足以產生宏觀影響。判斷這些企業的前景時，需要評估宏觀數據是否合理。

隨著人工智能融入經濟，預計其將在科技行業以至其他領域創造全新收入來源，但其具體受惠領域卻充滿變數。然而，初步跡象顯示，對人工智能的龐大投資有望帶來回報。人工智能模型開發企業的收入增長為其中一個正面發展。此外，針對人工智能供電的全新方案能夠避開電網收費，有助解決電網限制的問題。

收入飆升
年度化收入（2023年至2026年）

槓桿提升

人工智能建設需要依賴長期融資，以填補前置投資與滯後收入之間的融資缺口，意味著金融體系的整體槓桿必然上升。從大型科技企業的發債活動可見，人工智能建設日益依賴債務融資，顯示槓桿上升的趨勢已經開始。

好消息是私營企業槓桿起點穩健，尤其是上市科技企業。然而，與人工智能資本開支相關的融資需求極高，即使最大型科技企業亦無法以內部資金應付。因此，我們預計企業將繼續透過公開及私募信貸市場融資。然而，在私營企業槓桿迅速上升之際，公營部門的資產負債表已高度槓桿化。潛在風險之一是資本成本結構性上升將增加人工智能相關投資的成本，並對更廣泛經濟產生外溢影響。槓桿較高的金融體系亦可能更容易受到衝擊，但債務高企的政府卻難以發揮緩衝作用。這正是人工智能融資需求與政府債務限制之間的交匯點。

年初至今，企業淨發債量僅輕微增加，或解釋了信貸息差為何一直接近歷史偏緊水平。

債務增長放緩
未償還債務（2024年至2026年）

分散投資假象

如今，當投資組合透過所謂「分散投資」策略試圖擺脫市場主導力量時，實際上已等同進行重大主動配置。我們的分析顯示，市場的集中度提高，廣度則有所收窄︰在計及價值與動能等影響股票回報的其他因素後，美國股市回報中反映單一共同因素的比例有所增加。

舉例而言，將美國或人工智能配置轉向其他地區或等權重指數，實際上等同更大的主動配置。真正的分散投資策略應被視為需要高確信度才能作出的重大主動投資決策。此外，若人工智能主題受挫，其影響力料將遠超任何在表面上分散投資至其他領域的策略。

傳統的分散投資工具亦逐漸失效。由於高債務水平導致債券收益率持續高企，長期國庫債券已無法再發揮過去穩定投資組合的作用。此現象在中東衝突引發市場動盪期間依然存在，即使是黃金亦難以提供保障。

在此環境下，投資者需要尋找真正的獨特回報來源，例如私募市場與對沖基金，並在戰術上保持靈活。

債券在疫情後的避險作用有限
美國股票與債券的相關性（1970年至2026年）

我們認為，投資者應該減少盲目分散風險，並更專注於審慎承擔風險。我們偏好人工智能受惠者，但將繼續採取戰術性投資策略。我們會密切關注各項指標，以掌握人工智能轉型的發展趨勢。

走向全球

我們增持美國股票，因中東衝突對全球經濟增長的影響有限，而且美國市場的盈利預期強勁——尤其是科技行業。我們亦增持新興市場股票，但保持精挑細選。我們繼續減持美國長期國庫債券，對歐元區政府債券則持中性觀點。市場對歐洲央行政策路徑的定價現已更貼近我們的觀點。

主要觀點

我們對戰術性（6至12個月）及策略性（長期）投資的最高確信度觀點，2026年4月

細分資產觀點

依據確信度載列對部分資產（相較廣泛環球資產）未來6至12個月的戰術配置觀點（2026年4月）

下表反映我們的戰術性投資年期觀點，應注意當中並未考慮產生超額回報（即產生高於基準回報的潛力）的機會，尤其是在市場波動加劇之時。