一、美股：本周最可能的主基调仍是：指数层面偏震荡偏弱，风格层面偏防御，交易核心围绕油价、CPI和美联储预期展开。长期来看，或仍面临滞胀风险、高利率环境及地缘政治不确定性的持续压制。

二、Token时代的电力出口VS算电协同重构全球能源贸易格局： 全球人工智能产业的竞争焦点已发生实质性转移；我国算力网络建设从单纯的“东数西算”1.0阶段，正式迈入“源网荷储一体化”的算电协同2.0阶段。

——本周歌斐CIO核心观点

一、美股：地缘与宏观数据 双重压力下的滞胀交易

上周美股的核心交易逻辑，已经从“增长放缓是否足以推动美联储降息”，切换为“增长放缓叠加能源冲击，会不会把美国重新拖入滞胀交易”。2月非农就业意外转弱，显示经济边际降温；但几乎同时，中东冲突升级推高国际油价，显著抬升了通胀二次上行的担忧。结果是，市场没有把弱就业简单解读为利多，而是开始担心“增长走弱 + 通胀再起”的滞胀组合。

进入本周，影响美股的核心变量集中在三条主线：第一，油价与中东局势是否进一步恶化；第二，3月11日公布的美国2月CPI是否验证“能源冲击推动通胀再抬头”；第三，市场对3月FOMC会议的定价是否继续向“按兵不动、更晚降息”收敛。若本周CPI偏强、油价维持高位，美股大概率继续维持风险偏好收缩、风格偏防御；若地缘冲突缓和且CPI未明显超预期，成长股尤其大型科技股才有望获得阶段性喘息。

01上周影响美股市场的核心要素

非农就业意外转弱，市场开始交易“增长降温”

3月6日公布的美国2月非农数据显示，非农就业减少9.2万人，失业率为4.4%。尽管由于天气恶劣和医疗行业罢工导致就业岗位减少，但2月平均时薪依然环比上涨0.4%，同比上涨3.8%，超出市场预期。这种“就业减少+薪资高企”的组合，向市场发出了危险的滞胀信号。

中东冲突升级，油价飙升成为上周最强扰动

上周末至本周初，中东局势迅速恶化，油价大幅上冲。3月9日盘中布伦特和WTI一度接近或升破120美元附近，反映市场对霍尔木兹海峡运输与中东原油供应中断的高度担忧。这是全球能源运输“咽喉”，约80%运量最终流向亚洲，对全球供应链与成本冲击巨大，亚洲股市已出现明显避险反应，日韩市场持续杀跌。

同时，油价上行之所以成为压制美股估值的关键，不在于能源板块本身，而在于它会通过汽油、运输、化工、制造等链条，重新抬高美国通胀粘性，进而压缩美联储的政策空间。换言之，油价上涨把原本可能出现的“增长走弱→利率下行→估值支撑”链条截断了。

利率预期重新调整，市场担心美联储被迫“更久维持高位”

美联储下一次FOMC会议将在3月17日至18日举行。当前进入会议前的静默准备阶段，市场原本就对3月降息较为谨慎，而就业走弱与油价冲高的组合进一步增加了政策判断难度。当前市场一致预期更倾向于认为3月会议维持利率不变，且年内降息次数预期可能被压缩。

这意味着，上周市场遭遇的不是单纯盈利预期下修，而是“分母端”与“分子端”同时承压：一边是经济放缓压低盈利预期，一边是油价与通胀担忧抬高实际利率和风险溢价。对于高估值成长股而言，这种环境天然不友好。

科技板块内部剧烈分化

芯片股回调分析：上周美股芯片股遭遇显著回调，费城半导体指数周跌幅达7.21%，英伟达、英特尔等龙头股分别下跌3%和5%以上。这一下跌的导火索源于甲骨文暂停旗下一处数据中心建设事件，该事件引发市场对AI资本开支可持续性的深度质疑。此前，芯片股依托AI行情逻辑表现强劲，AI领域资本开支扩张带动上游存储、芯片等环节直接受益，但甲骨文的暂停动作使得支撑芯片股上涨的核心逻辑出现松动，进而对芯片股走势带来直接负面影响。

软件股回暖逻辑：与芯片股形成鲜明对比的是，软件股上周出现显著回暖。数据显示，iShares扩展科技软件ETF（IGV）自2025年9月19日阶段性见顶以来，价格已累计下跌约30%（同期XLK和QQQ等主要科技股指数基本持平，半导体ETF（SMH）则上涨约30%），但上周该ETF出现回暖。其核心驱动因素在于美伊冲突中，美国科技在精确定位与情报结合层面展现出的战争应用价值得到市场认可，软件在军事场景中的实际应用价值被重新评估，推动软件股估值修复。

AI资本开支风险：甲骨文与OpenAI终止扩建德州旗舰数据中心的事件，进一步暴露了AI资本开支面临的融资与回报双重压力。甲骨文作为AI领域数据中心建设最激进的主体，原意图抢夺微软、亚马逊的市场份额；OpenAI作为AI领域最激进的参与方，二者终止合作的核心原因在于甲骨文资金投入不足，OpenAI收入不及预期且融资存在压力。此外，市场对五大科技巨头（含甲骨文）2026年资本支出的假设（预计达4710亿美元，其中80%或用于购买英伟达产品）被认为过于乐观，AI资本开支的可持续性需在财报季通过企业指引进一步验证，当前阶段高估值AI硬件股面临较大调整风险。

02 本周影响美股市场的核心要素

本周，美股的主线逻辑可以概括为：“地缘战争持续 + 油价中枢上移 + 关键通胀数据 + FOMC会议前静默期”。具体要素如下：

CPI是本周最关键的宏观数据

美国2月CPI将于3月11日公布。这是本周最重要的宏观数据，若CPI尤其是核心PCE超预期，市场将进一步强化“美联储短期难降息”的判断，利率中枢与股权风险溢价都可能上修。反之，若CPI表现温和，即便油价短期高位，市场也可能认为冲击更多体现在未来几个月，而不是立即体现在2月数据中。那样的话，美股特别是前期调整较多的科技成长股，可能迎来情绪修复窗口。

地缘政治与油价仍是本周的“盘中第一变量”

本周市场最敏感的实时变量仍不是财报，而是中东局势演变。当前油市担忧核心在于供应中断风险与航运受阻，而不是单纯的情绪波动；一旦相关局势进一步升级，油价可能继续高位波动，从而强化全球通胀和增长下修交易。因此，本周美股走势很可能表现出“盘前看油价、盘中看地缘 headline、盘后看通胀和利率预期”的特征。只要油价维持在高位区间，市场就很难重新回到年初那种以AI、软件和高弹性成长为主的单边风险偏好模式。

美联储预期将继续朝“延后降息”方向摆动

美联储3月会议临近，而纽约联储3月市场预期调查已发布；与此同时，多家媒体和机构分析都指向同一结论：在就业走弱、油价上冲、通胀尚未稳定回归2%的背景下，3月按兵不动几乎已成为基准情形。市场真正要重新计价的，不只是“3月会不会降”，而是“年内第一次降息会不会继续后移”。如果答案是“后移”，那么成长股估值修复空间就会被明显压制，尤其是在本轮AI主线经过较长时间高估值扩张之后。

科技龙头财报将影响成长板块情绪

本周重要公司事件方面，Oracle将于3月10日收盘后发布FY26 Q3业绩，Adobe将于3月12日收盘后发布FY26 Q1业绩。这两家公司都处在当前市场最敏感的交叉点上：一边是企业软件、AI算力和云资本开支，一边是高估值成长股对未来盈利兑现能力的验证。

如果Oracle的云和AI相关指引强于预期，能够部分对冲宏观压力，提振软件、云计算与AI产业链风险偏好；如果Adobe业绩或指引偏弱，则会强化市场对“AI正在压缩传统软件溢价”的担忧。也就是说，本周财报对大盘指数的决定力不如CPI和油价，但对纳指内部风格和软件板块情绪影响会很直接。

贸易与政策不确定性仍是中期压制项

虽然本周最直接的冲击来自地缘与通胀，但贸易政策不确定性仍是2026年美股的重要背景变量。美国关税政策仍在变化，对物价、企业成本与供应链预期形成持续扰动。这个变量未必每天主导盘面，但它会提高企业指引的不确定性，并强化市场对通胀粘性的担心。

综合来看，上周美股的核心冲击来自“弱非农确认增长放缓”与“中东冲突推高油价”两条线的叠加；而本周美股的核心矛盾则是：能源冲击会不会通过CPI进一步坐实通胀粘性，从而迫使市场继续下修降息预期。在上述宏观与事件框架下，本周美股最可能的主基调仍是：指数层面偏震荡偏弱，风格层面偏防御，交易核心围绕油价、CPI和美联储预期展开。长期来看，美股仍面临滞胀风险、高利率环境及地缘政治不确定性的持续压制，市场将从“AI叙事炒作”逐步转向“盈利驱动”，资金将进一步向业绩确定性高、具备硬核资产属性的板块转移。

二、Token时代的电力出口 VS 算电协同重构全球能源贸易格局

全球人工智能产业的竞争焦点已发生实质性转移，核心矛盾正从前期的“AI缺芯”全面演进为底层的“AI缺电”。

01核心洞察：Token——电力出口的终极形态

✅1.1 从焦耳到Token：电力出口的范式革命

电力很难直接出口，但Token可以。这一看似简单的论断，正在重塑全球能源贸易的底层逻辑。当一个美国开发者调用DeepSeek的API时，数据从加州出发，经由太平洋海底光缆抵达中国的数据中心，GPU消耗电力完成推理，结果再传回美国。整个过程中，电力从未离开中国的电网，但电力的价值通过Token完成了跨境交付。这种新型"出口"方式规避了传统电力贸易的所有痛点：没有输电线路损耗（特高压直流输电损耗约5-7%），没有电池自放电（锂电池月自放电率约2-3%），没有地缘政治谈判。光缆传输的信号损耗相比电网输电可以忽略不计（海底光缆每公里损耗约0.2dB，相当于每100公里损耗不到5%）。电力终于找到了它的出口形态——不是焦耳，而是Token。

✅1.2 Token的成本结构：最纯粹的电力衍生品

拆解一个Token的成本，核心只有两项：算力和电力。算力是GPU的折旧摊销——一块英伟达H100售价约3万美元，其生命周期内每一次推理都在分摊这笔固定资产。而电力，则是数据中心持续运转的燃料，是真正的消耗品。GPU满载时每块耗电约700瓦，加上冷却系统的开销，一个大型AI数据中心的年电力账单可以轻松超过数亿美元。Token的成本结构中，电力加算力可能占到70%以上，而且算力本身的运行也依赖电力。Token是迄今为止最纯粹的电力衍生品。MiniMax和智谱能在全球市场上提供有竞争力的Token价格，其中一个被低估的原因就是中国的电力成本优势。中国综合电价比美国低约40%以上，这是物理层面的成本差异，竞争对手难以复制。DeepSeek V3的MoE架构让推理时只激活部分参数，独立测试显示其推理成本比GPT-4o低约36倍。叠加十几家大模型公司在同一条赛道上的"内卷"，Token价格已被打到合理利润区间以下。

02AI电力需求的非线性增长

2026年以来，全球最大的大模型API聚合平台OpenRouter的Token消耗量呈现出显著的结构性变化与总量跃升。OpenRouter平台的整体Token消耗量经历了陡峭的增长曲线，这标志着大模型推理需求正在极速释放。

数据来源：歌斐资产

2026年2月23日-3月1日OpenRouter头部模型Token消耗量排名:数据来源：歌斐资产2026年3月OpenRouter平台的Token消耗概况反映了人工智能产业正在经历从“对话式AI”向“执行型Agent”的范式跃迁:

第一，推理侧算力需求正在极速释放。以OpenClaw为代表的智能体打通了大模型认知能力与现实世界执行的通道，其7×24小时的后台运行特征和复杂的任务拆解机制，使得Token消耗量较传统模式提升了数个数量级。这种应用层的繁荣直接传导至基础设施层，引发了全球范围内的推理算力紧张与Token消耗狂潮。

第二，中国大模型厂商成功抓住了Agent爆发的红利期。凭借在代码能力、长上下文处理上的技术迭代，以及极其激进的定价策略，国产模型在OpenRouter这一全球开发者聚集的平台上成功实现了对美国头部模型的逆袭。MiniMax、月之暗面、DeepSeek和智谱等厂商不仅在调用量上霸榜，更通过与OpenClaw等热门应用的深度适配，构建了极具粘性的开发者生态。

第三，商业化落地路径逐渐清晰。随着高频自主调用机制的普及，模型厂商的收入模式有望从单纯的C端订阅向B端/开发者端的大规模API调用费转移。然而，在Token消耗量狂飙的同时，如何平衡算力成本、推理延迟与用户体验，将是各大模型厂商在下一阶段竞争中需要解决的核心课题。

03时间差的机会：谁有电力谁有定价权

谁现在手里有充足的电力供应，谁就在AI Token市场有定价优势。中国、中东、北欧这些电力成本低或供给充裕的地区，天然适合成为AI推理的"世界工厂"。

美国能源信息署数据显示， 2025 年美国零售电价全国均价约为 0.93 元/千瓦时，其中科技企业密集的加利福尼亚州高达1.51元/度。相比之下，中国西部省份（如甘肃、内蒙古）的绿色电力成本仅为0.2至0.3元/度。这意味着，生产同等数量的Token，中国的底层能源成本可能仅为欧美的五分之一到四分之一。

这种成本优势在AI产业进入“推理时代”后被显著放大。在模型训练阶段，算力芯片的可得性是核心瓶颈，电价在总成本中的占比相对较低（约5%）。但随着硬件架构的迭代（如MoE架构）和国产推理级芯片的适配，单位算力的GPU成本大幅下降，电力成本在单位Token成本中的占比快速提升至10%甚至更高，未来有望达到40%至50%。在这一趋势下，中国凭借低廉的电价和高效的算法优化，成功掌握了全球AI服务的定价权。

表：中美AI算力底层电力成本与定价优势对比测算

数据来源：歌斐资产

目前，中国的电力是全球最充沛的，电力基础设施也是最好的。中国发电装机容量持续增长，光伏和风电度电成本已低于煤电，为算电协同提供了坚实的物理基础。国家电网"十五五"期间固定资产投资预计达4万亿元，较"十四五"增长40%，创历史新高。投资将重点聚焦构建新型电力系统、深化科技创新等方面，以扩大有效投资带动产业链上下游发展。南方电网2026年投资规模为1800亿元，连续五年创新高。两大电网五年总投资将逼近5万亿元。

04算电协同：重构算力商业模式与电力基建新范式面对算力需求与电力供给在空间和时间上的双重错配，2026年全国两会首次将“算电协同”写入政府工作报告，明确实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程。这标志着我国算力网络建设从单纯的“东数西算”1.0阶段，正式迈入“源网荷储一体化”的算电协同2.0阶段。

✅4.1 算电协同的核心内涵与运行机制

算电协同的本质是实现算力与电力的双向动态匹配。一方面是“算力跟着电力走”，引导高负载、对时延不敏感的AI训练需求向西部清洁能源富集区转移，就地消纳廉价的绿电资源。另一方面是“电力围着算力转”，通过智能调度系统，利用算力负荷的柔性特征，使其动态匹配风光等绿电的波动性，使数据中心从单纯的“耗电大户”转变为电网的“柔性调节器”。

✅4.2 绿电直连：算力成本结构的深度重塑

在算电协同的框架下，绿电直连成为重构算力商业模式的关键路径。2026年被称为绿电直连元年，国内已有近百个相关项目获批。通过采用合同能源管理（EMC）等模式，数据中心可以直接与新能源发电企业签订长期购电协议（PPA）。这种模式不仅能够将用电成本大幅压降至0.4至0.5元/度，远低于大电网的综合购电成本，还能有效满足新建数据中心PUE（电能利用效率）小于1.2的硬性合规指标。

更深层次的预期差在于，掌握绿电资源和智能调度能力的企业，其商业模式将发生质变。它们不再仅仅是传统的“卖电”企业，而是通过提供稳定、低成本的绿色能源底座，深度嵌入AI产业链，转型为“算力服务提供商”。这种商业模式的升维，将推动相关企业的估值体系从传统的公用事业逻辑向科技成长逻辑切换。

✅4.3 虚拟电厂的算力时代进阶

在算电协同背景下，算力中心本身可作为优质的灵活性资源，参与虚拟电厂或综合能源服务平台的运营。通过多维度的负荷预测和智能调度决策，算力资源能够深度参与电网的削峰填谷和需求侧响应。这不仅提升了数据中心的整体投资回报率（IRR），也为新型电力系统的安全稳定运行提供了重要支撑。

05全球视野：电力出海的战略意义

✅5.1 Token出海：中国电力的全球化交付

Token出海本质上是将中国相对低廉的电力资源，通过算力这个"加工厂"，制造成一种高附加值的数字商品，实现了全球范围的销售。这是一种极其特殊的"出口贸易"——Token没有实体，不经过海关，没有关税，甚至不在任何传统的贸易统计口径里。中国出口了大量算力与电力服务，但在官方的商品贸易数据上，它几乎是隐形的。这正是Token出海的神奇之处：电力从未离开中国的电网，但电力的价值通过Token完成了跨境交付。OpenRouter的COO Chris Clark直言，中国开源模型之所以能拿下大量市场份额，是因为它们在美国开发者运行的代理工作流中占比异常之高——性价比优势成为中国模型破局的关键。

✅5.2 算力出海的背后：电力基础设施的全球竞争力

算力出海的背后，是中国电力基础设施的全球竞争力。截至2025年底，中国智算中心规模全球占比超32%，高端GPU集群保有量、IDC机房基础设施完善度均位居全球前列。从服务器制造、机房运维到算力调度，全产业链自主可控，能稳定输出标准化的高质量算力。更重要的是，中国拥有全球最低成本、最充足的电力供应，尤其是绿电资源。算力的核心成本就是电力，电费占算力运营成本的60%以上。中国综合电价比美国低约40%，西部地区的绿电成本更低，这为Token出海提供了坚实的成本基础。

✅5.3 从"中国制造"到"中国算力"：新质生产力的全球输出

Token出海与"中国制造"出海逻辑同构——利用供应链优势和行业内卷，将产品价格狠狠打下去。但Token出海更具战略意义：它不依赖物理产品的物流运输，不受关税壁垒影响，是一种纯粹的数字服务出口。在AI成为新一轮科技革命核心驱动力的背景下，算力已成为继热力、电力后的新型关键生产力。中国通过Token出海，实际上是在输出"新质生产力"——不是输出煤炭、钢铁等原材料，也不是输出服装、家电等制成品，而是输出智能计算能力，输出AI服务。

06结论：电力出口的新纪元

Token时代的电力出口，正在开启全球能源贸易的新纪元。这不是简单的商品贸易，而是能源价值的数字化重构——电力不再以焦耳的形式跨越边境，而是以Token为载体，通过海底光缆完成价值的全球化交付。算电协同首次写入政府工作报告，标志着这一模式从市场自发行为上升为国家战略。2026年作为绿电直连元年，近100个项目获批，用电成本降至0.4-0.5元/度，不仅重构了算力经济性，更为中国电力出口开辟了新航道。在全球AI电力缺口持续扩大的背景下，中国凭借全球最完备的电力基础设施、最低成本的绿电资源、最强大的电力设备制造能力，正在成为AI时代的"世界工厂"。从"中国制造"到"中国算力"，电力出口的形态在进化，但底层逻辑从未改变——谁掌握了廉价、清洁、充足的电力，谁就掌握了数字经济的命脉。当全球科技巨头为电力缺口焦虑时，中国已经找到了答案：不是把电力送出去，而是把电力的价值，封装进每一个Token里，卖给全世界。

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