野村亚洲论坛：全球分化加剧，AI重塑亚洲格局

概览

本报告回顾了2026年野村亚洲投资论坛的核心宏观观点及现场投资者调查结果。野村首席经济学家团队认为，当前全球经济正处于深度分化之中，主要受到能源、芯片和食品三重供给冲击的驱动。不同于2021-2022年的通胀周期，本轮冲击缺乏被压抑的需求释放，导致“滞胀”中经济增长停滞的风险更为突出。在此背景下，美国凭借AI基础设施投资成为发达市场中的领跑者，而许多新兴市场则受困于大宗商品价格上涨。对于中国市场，报告强调AI热潮虽然带来增长动力，但无法单独治愈房地产危机留下的创伤，反而可能加剧社会与地域的结构性不平等。亚洲区域内部也因对AI和能源价格的敏感度不同而出现显著的南北分化。

核心观点

全球宏观层面，经济分化正在加剧。美国是发达市场中明确的优胜者，AI基础设施投资预计将为美国GDP增长贡献约1个百分点，且由于北美拥有独立的天然气市场及石油净出口国地位，伊朗战争对其负面影响相对较小。相比之下，欧元区受到的滞胀冲击最为严重，GDP预期下修而通胀预期上修。全球供应链压力指数（GSCPI）已升至1998年以来最高水平，即便霍尔木兹海峡重新开放，供应侧干扰仍具惯性。野村预计各国央行的加息幅度将普遍低于市场定价，因为本次滞胀更多由供给冲击而非需求过热驱动，且“中国冲击2.0”带来的价格竞争也在抑制通胀传导。 中国经济方面，AI繁荣与地产萧条并存，且前者可能加剧后者的结构性痛点。AI相关资本开支预计在2026年为GDP贡献约0.3个百分点，但其正面效应不应被高估。一方面，中国仍依赖进口高端芯片，导致部分投资外溢并恶化贸易条件；另一方面，房地产行业的持续低迷已导致大量农民工失业和低线城市财富缩水。AI超级周期具有高度中心化特征，资源和人才进一步向少数顶尖“智慧城市”集中，而被替代的劳动力被迫流入低端服务业，压低了传统城市的工资水平。这种收入与地域的双重“K型分化”可能相互强化，削弱总需求，意味着仅靠AI无法解决中国经济的根本问题，政策仍需着力清理地产遗留问题并支持落后地区。 亚洲其他区域呈现明显的“南北分化”格局。AI革命主要惠及北亚经济体，如韩国预计2026年经常账户盈余将创纪录达到GDP的15.5%，新加坡、台湾和马来西亚也将因科技超级周期实现超预期增长。相反，高能源价格对南亚和东南亚部分国家构成打击，泰国和菲律宾增长可能滞后。东盟内部同样分化：新加坡和马来西亚连续第三年增长高于潜力水平，而印尼面临国际收支压力，菲律宾政治风险上升。货币政策方面，野村预计日本央行将在2026年6月和12月加息，政策利率最终升至1.5%；印度央行反应函数偏被动，财政赤字风险或因能源补贴而扩大；韩国央行加息幅度或低于市场预期。

分析框架

研报采用了“多重供给冲击+结构性分化”的分析框架，区别于传统的周期性分析。机构首先识别出当前宏观环境的核心矛盾并非单纯的需求波动，而是能源、芯片、食品三重供给冲击叠加地缘政治（伊朗战争）的复合影响。在此基础上，通过对比各经济体对AI技术红利与能源成本冲击的敏感度差异，构建了区域分化的逻辑主线。 针对中国市场，研报运用了“K型分化”的结构化分析视角，不仅关注总量的GDP贡献，更深入剖析了AI繁荣与地产萧条在收入分配、地域发展、就业结构三个维度上的相互作用机制，从而得出AI无法简单替代旧动能的结论。此外，报告结合了论坛现场对120余位投资者的实时投票结果，将机构观点与市场共识进行对照，以验证或修正对央行政策路径及资产价格走向的判断。

方法论与常识提炼

• 宏观经济框架

  多重供给冲击分析（Trio of Supply Shocks）

  研报将当前宏观困境归因于能源、芯片、食品三重供给冲击的叠加，而非单一因素。这种方法强调在分析通胀和增长时，需区分需求拉动型与成本推动型因素，特别是在缺乏疫后被压抑需求的当下，供给冲击导致的滞胀中‘滞’的风险更大，这决定了央行不会像上一轮那样激进加息。

• 行业/产业分析框架

  K型分化结构分析

  在分析中国经济时，研报并未止步于总量数据，而是从‘人群’（AI受益者vs被替代者）和‘地域’（顶尖智慧城市vs传统低线城市）两个维度识别出相互强化的K型分化趋势。这一方法论提示投资者，在技术变革期，结构性不平等可能成为压制总需求和政策效果的关键变量。

• 事件博弈与行为金融预期差/预期管理

  投资者情绪调查与共识偏差

  研报通过论坛现场投票量化了市场参与者的即时预期（如79%认为美联储落后于曲线），并将其作为反向指标或共识基准来校准自身观点。这种方法帮助读者理解市场价格背后隐含的假设，以及当机构观点与拥挤的市场共识不一致时可能产生的交易机会或风险。

• 周期与景气框架景气拐点分析

  供应链压力指数的通胀领先性

  研报引用纽约联储全球供应链压力指数（GSCPI）作为通胀的先行指标，指出历史上美国CPI峰值通常滞后GSCPI峰值约6个月。这一经验规律为判断当前供给侧扰动何时传导至终端物价提供了时间锚点，辅助预判央行决策窗口。

关键数据

• 全球供应链压力指数（GSCPI）1998年以来最高（剔除疫情期）反映全球供应侧干扰严重，即便霍尔木兹海峡重开也具有惯性
• AI对美国GDP增长的提振+1个百分点源于美国占据了AI基础设施投资的绝大部分份额
• AI对中国2026年GDP增长的贡献约0.3个百分点主要通过固定资产投资渠道，但正向影响不应被高估
• 中国百强房企新房销售额降幅2021-2025年累计下滑72.7%2026年前4个月同比再降19.7%，显示地产萧条持续
• 韩国2026年经常账户盈余预测GDP的15.5%（创纪录）受益于AI上行周期带来的贸易条件改善
• 日本核心CPI通胀峰值预测3.6%（2027年一季度同比）中东局势引发的上游通胀滞后约6个月传导
• 投资者调查：美联储落后于曲线79%受访者认同显示市场对美联储政策响应迟缓的高度共识
• 投资者调查：中国10年期国债收益率展望64%认为年底低于当前1.72%最热门选项为1.60%-1.70%，反映避险与宽松预期

影响与含义

对于全球资产配置而言，经济基本面的剧烈分化意味着“齐涨齐跌”时代的终结。美国资产的相对强势可能延续，但需警惕AI估值过高后的回调风险（尽管调查显示短期内大幅回调可能性较低）。对于中国资产，投资者需摒弃“AI救市”的线性思维，关注政策如何应对K型分化及地产出清进度，结构性机会可能优于总量机会。在亚洲内部，配置重心应向受益于AI周期的北亚及部分东盟国家（新加坡、马来西亚）倾斜，而对能源敏感且结构性脆弱的南亚、东南亚经济体保持谨慎。债券市场方面，全球主权债收益率上升和曲线陡峭化趋势反映了通胀粘性与财政担忧，债市“义警”可能重新活跃，需警惕长端利率波动风险。

风险

• 中东局势升级或霍尔木兹海峡长期封锁，导致能源供给冲击超预期
• AI投资回报不及预期或估值泡沫破裂，引发全球科技股大幅回调
• 中国房地产危机深化或K型分化失控，导致内需持续疲软
• 全球央行误判通胀形势，过度紧缩或过早放松引发金融市场动荡
• 地缘政治冲突扩大化，进一步破坏全球供应链与贸易秩序

后续跟踪

• 霍尔木兹海峡通航状态及全球供应链压力指数（GSCPI）走势
• 美联储主席Warsh的政策表态及FOMC内部分歧变化
• 中国“AI+”战略落地进度及房地产清理、财政改革政策出台
• 日本春斗薪资谈判结果及BOJ 6月议息会议决议
• 印度财政赤字状况及RBI对能源冲击与厄尔尼诺的货币政策响应
• 印尼国际收支压力及政府补贴改革、资本流动管理措施动向