市场终于意识到，AI 颠覆不再是遥远的威胁。
2 月 14 日，据追风交易台消息，摩根士丹利在最新研报中称，随着 AI 模型以非线性、加速度推进，市场对颠覆风险的定价也开始呈现多米诺骨牌效应：
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仅仅一个月前，市场认为约 4% 的 MSCI 欧洲指数权重面临 AI 颠覆风险；一周前这一比例升至 7%；而 2 月 13 日，这个数字已跃升至 24%（包含银行板块）。
</blockquote>
研报指出，大摩认为，随着前沿 AI 模型能力突破临界点——GPT-5.2 在 71% 的专业任务上已达到或超越人类专家水平——投资者必须重新审视资产配置逻辑。
摩根士丹利已将立场从中性转向谨慎看待周期股相对防御股，并指出欧洲信贷市场提供了便宜的下行对冲机会，重点关注公用事业、半导体、国防和烟草等被视为最具韧性的避风港。
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该行强调，需要重新审视哪些资产无法被 AI&#34;复制&#34;——这些将成为新时代的价值锚点。在一个智力和劳动力可以被无限复制的时代，真正的价值将回归那些无法复制的东西——物理资产、监管壁垒、网络效应、人类体验、专有数据。
<h2 style="text-align: left">AI 能力的惊人跃升：71% 的专业任务已被攻克</h2>
人类不擅长理解非线性变化，而 AI 模型的进步正是典型的非线性加速。
大摩表示，数据显示惊人的进展速度：2025 年 7 月推出的 Grok 4 在 GDPVal 测试中得分 24%，意味着该模型在 24% 的真实专业任务上能达到人类专家水平；而仅仅五个月后，2025 年 12 月 12 日发布的 GPT-5.2 得分已飙升至 71%。
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GDPVal 是什么？这是衡量 AI 模型在真实世界知识工作中表现的指标，涵盖各行各业经验丰富专业人士的实际任务。OpenAI 的研究发现，前沿模型完成这些任务的速度比行业专家快约 100 倍，成本低约 100 倍。
研报强调，更令人震撼的是即将到来的突破。如果大语言模型（LLM）训练的规模定律在 2026 年继续有效——摩根士丹利认为这很可能——预计 2026 年上半年将推出多个美国前沿 LLM，其能力将远超当前模型。原因很简单：美国五大 LLM 开发商目前训练下一代模型所用的计算能力，是当前模型的约 10 倍。
<h2 style="text-align: left">颠覆风险的多米诺效应：从软件到银行</h2>
市场认知的变化速度同样惊人。
摩根士丹利的追踪显示，市场最初只是开始质疑软件行业未来几年的收入增长可能急剧放缓，但很快这种担忧就像多米诺骨牌一样扩散到更广泛的经济颠覆风险——竞争格局变化、就业影响、通缩压力等。
这让人想起 2020 年初新冠疫情的市场心理演变：1 月份还只是需求和供应链风险，2 月份扩大到旅游休闲、工业、银行等行业，到 3 月份就演变成全面市场抛售，最终触发重大政策行动。
目前，摩根士丹利估计约 10% 的 MSCI 欧洲指数权重（不含银行）被市场认为面临实质性 AI 颠覆担忧，如果包含银行则达到 24%。银行板块的担忧相对较新，主要集中在更广泛的经济通缩和就业问题，以及（程度较轻的）与 AI 相关的存款竞争担忧。
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值得注意的是，这些&#34;市场辩论中的颠覆股&#34;已经从 2025 年初的峰值市盈率 24 倍，下跌到今天的 16.4 倍。但摩根士丹利警告，参照那些&#34;无争议颠覆股&#34;的估值走势（从 24.7 倍跌至 11.1 倍），估值可能还有进一步下行空间。
<h2 style="text-align: left">谁能在 AI 时代幸存？</h2>
面对这场颠覆风暴，摩根士丹利提供了一套评估框架，结合五个维度来判断板块和个股的抗风险能力：
<blockquote>
AI 暴露程度：是被颠覆方、&#34;市场辩论中的颠覆对象&#34;、赋能者还是受保护方
业务性质：提供服务、实物资产、商品还是算力
周期性：周期股、防御股还是其他
投资者持仓：当前仓位水平
个股动量：基本面叠加因素
</blockquote>
基于这一框架，摩根士丹利认为最具韧性的板块依次为：公用事业、半导体、国防、烟草和个人与家庭护理用品。
大摩称，欧洲公用事业公司几乎包揽了最抗颠覆榜单的前 20 名。这些公司的共同特点是：提供 AI 无法复制的实物基础设施，属于防御性行业，且在当前环境下相对低配。
相反，软件、商业服务、媒体娱乐、旅游休闲等服务密集型板块，以及运输、多元化金融、银行等板块，被认为面临最高的颠覆风险扩散压力。
<h2 style="text-align: left">无法被 AI 复制的八大资产类别</h2>
与此同时，摩根士丹利强调，一旦 AI 达到变革性水平，那些无法被 AI&#34;复制&#34;的资产类别价值将会上升。这是理解未来资产配置的关键框架：
<blockquote>
A、物理稀缺性：房地产、能源和电力资产、交通基础设施、数据中心、矿产金属、水资源、有限司法管辖区的赌场牌照、主题公园土地、邮轮港口和码头权、频谱许可、光纤电缆网络等。
B、具有定价权的 AI 采用者：能够证明定价权的门槛正在提高。
C、独特的奢侈品、房产和服务。
D、网络效应：大型科技平台、在线市场、拥有患者关系的医疗保健业务。
E、真实独特的人类体验：拥有强大品牌的媒体业务、体育资产/球队、音乐和其他重视人类元素的表演。
F、监管稀缺性：拥有各种许可证、审批和受保护特许权的业务。
G、专有数据和品牌：拥有专有数据集和 IP 库的 AI 采用者。
H、一系列半导体资产：如领先制程、ASML 的 EUV 光刻、台积电的制造专长、芯片稀土加工。
</blockquote>
<h2 style="text-align: left">信贷市场：便宜的下行保护</h2>
尽管 AI 颠覆担忧已开始影响部分信贷市场，尤其是杠杆贷款领域，但欧洲投资级利差仍徘徊在全球金融危机后的低位附近。即使股市隐含波动率一直在上升，信贷波动率也异常低迷。
但如果 AI 颠覆担忧扩散到更多板块（加上预期中的发行加速），可能开始挑战信贷市场的韧性。
摩根士丹利认为，信贷期权市场为投资者提供了很好的切入点，可以为利差扩大做准备。考虑到欧洲相对较低的科技暴露、整体收益率仍处高位、政策支持以及经济增长韧性，这些对冲工具的性价比尤其突出。
<h2 style="text-align: left">算力需求缺口：一场看不见的供应危机</h2>
在 AI 颠覆的另一面，是对算力基础设施的疯狂需求。多个数据点显示，算力需求的增长速度远超当前供应预测：
<ul>
<li>谷歌高管最近表示，公司可能需要每 6 个月将算力翻倍，&#34;4-5 年内达到 1000 倍&#34;。作为对比，摩根士丹利预测 2025-2028 年英伟达算力销售的年复合增长率约为 210%；推算 5 年期，累积算力约为 300 倍——远低于谷歌所需的 1000 倍以上。</li>
</ul>
<ul>
<li>OpenRouter 数据显示，从 2024 年 11 月底到 2025 年 11 月底，每周平均 token 需求增长超过 2200%。Token 使用是算力需求的直接代理指标。</li>
</ul>
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<ul>
<li>更关键的是，单个 LLM 查询的计算强度正在快速上升。研究机构 METR 指出，AI 每次客户查询所执行的&#34;工作&#34;平均时长每 7 个月翻一番。</li>
</ul>
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据研报，即使客户数量不变，这种增长也意味着算力需求的增速将显著高于英伟达约 120% 的年复合增长率预测。
大摩称，这种供需失衡已经在市场上显现：
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CoreWeave 能够以原价格 95% 的水平续租老一代英伟达 GPU（Hopper），远高于芯片随时间经济折旧所暗示的价格；
谷歌为 Anthropic 和 FluidStack 担保的&#34;供电外壳&#34;租赁交易，给比特币矿商 Hut8 带来约 18.5% 的无杠杆资本回报率，相当于电力接入溢价约 300%。
</blockquote>

MSSM

AIYY

全球科技股指数 ETF - iShares

大摩警告，市场对 AI 颠覆风险的定价呈多米诺效应：一个月内，欧洲指数面临风险的权重从 4% 飙升至 24%。GPT-5.2 已在 71% 专业任务上达到人类专家水平，五个月前这一数字仅为 24%。建议避开易被复制的软件与银行股，拥抱无法被 AI 复制的 “价值锚点”，如公用事业、国防及实物资产，同时关注算力短缺危机。

- 摩根士丹利指出市场对 AI 颠覆风险定价上升至 24%。  
- 预计未来多个前沿 AI 模型将显著超越当前水平。  
- 投资者需重新审视资产配置，关注不可被 AI 复制的资产。

本周，“AI 颠覆一切” 的狼终于来了