AI與資源競爭下的長線投資邏輯

未來10年全球經濟正步入一個以「資源競爭」為核心的新階段。對投資者而言，關鍵不單是判讀宏觀趨勢，而是如何在這個新格局下重塑資產配置框架。

在地緣衝突、貿易摩擦及氣候變遷的夾擊下，能源與關鍵原材料的供應風險明顯上升，能源市場風險溢價料將長期維持在較高水平。短期而言，大宗商品波動與人工智能(AI)帶動的關鍵材料需求，正在推升所謂「科技通脹」；中長期則有人口老化、脫碳轉型等結構性因素，令通脹難以回到疫情前的低位。

在此背景下，各國央行需錨定通脹預期，多數主要經濟體政策利率已接近我們估算的中性水平(美國約3.375厘，歐羅區約2.25厘)，為下一輪經濟放緩預留減息空間。

未來數十年，AI有望成為最具影響力的宏觀力量之一，透過提升全要素生產率(TFP)實質擴闊經濟「生產可能性邊界」，同時亦帶來就業被取代及分配不均的憂慮。整體而言，我們認為 AI對生產力與企業利潤率長遠正面，並在服務業形成一定反通脹壓力，但短期內，與AI相關的電力、先進半導體及數據中心等資本開支，會先推高成本與價格，而部署完成後往往需時5至10年才見成效。

在企業層面，這一輪AI投資正令盈利出現「兩極化」：受惠板塊利潤率雖仍高於歷史水平，但未來10年科技相關板塊利潤率或溫和收縮約200至300個基點；其他行業則可藉逐步導入AI工具，改善盈利表現。

在AI、能源及供應鏈安全主題帶動下，新興市場正由單純的「增長故事」，轉為全球「關鍵供應」樞紐：支撐AI的晶片、記憶體及設備高度集中於北亞，而能源與關鍵原材料亦多掌握在部分新興經濟體手中。

同時，多個大型新興市場的基本面較以往明顯改善：公共債務較低、外部收支更穩健、本地貨幣債市漸趨成熟，央行為維持抗通脹公信力而維持較高名義債息，吸引長線資金。由此，今日的新興市場股票及信用債，愈來愈多與數碼基建及AI部署相關的多年投資周期掛鈎，而不再只依賴短期內需與消費故事。

展望未來10年，在資本需求上升及通脹不確定性加大的背景下，名義增長與物價水平大致難以回到疫情前「低通脹」年代，我們預期聯儲局政策利率將穩定於約3.25厘至3.5厘，歐洲央行存款利率約2.25厘。

各國政府需為基建、國防、技術轉型及人口老化持續融資，企業亦進入新一輪資本開支周期，以應對代理式人工智能(Agentic AI)時代，長期財赤與寬鬆財政將推高政府債券期限溢價，美國10年期國債孳息料自今年4月約4.4厘，升至約4.75厘。在這環境下，政府及公司債息率上升，將逐步改變資產配置取向，固定收益相對風險資產吸引力提高，美國、英國及部分新興市場的較高息差收益值得留意。

更長遠而言，借貸成本上升、組合多元化需求，以及部分亞洲經濟體財政與通脹紀律較佳，均有利其貨幣出現結構性升值。同時，在結構性通脹較高、供應衝擊更頻繁之下，「政府無法印製的資產」，如大宗商品、基建、工廠及能源相關實物資產，尤其是用於AI基建及電氣化經濟的有形資產，在投資組合中的角色值得重新評估，以協助對沖通脹與資源價格上行風險。

在全球資源博弈加劇、AI不斷演進以及經濟格局調整的背景下，投資者需要把目光放得更長，圍繞結構性趨勢重塑資產配置，提升組合在新常態下的韌性與應變能力。