出品 | 妙投APP
作者 | 张博
头图 | AI生图
#01行情分析
1、市场观察——沪指13连阳再创十年新高
昨日，三大指数集体收涨，沪指高开高走，再创十年新高。量能持续放大，沪深两市成交额2.81万亿，较上一个交易日放量2602亿。盘面上，市场热点轮番活跃，全市场超4100只个股上涨，其中有143只个股涨停，连续两日超百股涨停。截至收盘，沪指涨1.5%，深成指涨1.4%，创业板指涨0.75%。
亚洲股市元旦后两日大涨：经济预期改善与科技热潮驱动 元旦后两个交易日（2026年1月5日-6日），亚洲主要股市普遍大幅上涨，韩国、日本等市场领涨，科技股与经济复苏预期成为核心驱动力。这一上涨是多重积极因素共振的结果，包括中国经济基本面改善、全球AI投资热潮延续、港股及中概股开门红提振情绪，以及美元走弱预期下的资金再配置。
全球AI投资热潮持续向亚洲扩散，科技股成为上涨主力。韩国三星电子因HBM4芯片竞争力获客户认可，股价两日大涨7.47%，带动KOSPI指数突破4500点；台积电股价飙升7%，推动台湾加权指数首次突破3万点；日本科技股中，Tokyo Electron（半导体设备）、软银集团（AI投资）分别上涨7.6%、4.89%，日经225指数权重股贡献显著涨幅。港股市场上，恒生科技指数元旦后首日大涨4%，百度、中芯国际等AI及半导体标的领涨，进一步提振区域科技股情绪。
2、保险为何大涨
2025年12月至2026年3月末，部分2022~2023年的两到三年定期高息存款会集中到期，在存款利率经历连续下行后，居民“存款搬家”现象将延续。
其中，2026年约有32万亿元的2年期及以上定期存款集中到期。这波到期潮的核心驱动力是存款利率的显著下行。例如，几年前利率在3%以上的定期存款或大额存单到期后，现在续存的利率可能已降至1.4% 左右，重定价幅度最高可达170个基点。在低利率环境下，资金自然会追求更高的收益。
当储户的存款到期后，保险产品，特别是分红险，成为了一个重要的资金去向。尽管保险产品的预定利率也已进入“2时代”，但分红险“保底+浮动”的收益模式，其演示收益相对于当前的低存款利率仍具吸引力。对于风险偏好较低的储户而言，这提供了一个看起来“更优”的选择。强大的销售势头直接体现在资本市场上。2026年开年，A股保险板块便迎来“开门红”，板块单日涨幅超6%，新华保险、中国太保等股价创下历史新高。市场普遍认为，“存款搬家”效应是驱动保险新单保费增长的重要动力。
2025年初六部门联合印发的《关于推动中长期资金入市工作的实施方案》中的指导性政策。
该方案明确“引导大型国有保险公司增加A股投资规模和实际比例”，并提出了“力争大型国有保险公司从2025年起每年新增保费的30%用于投资A股”的方向。 根据多家券商测算，这一政策每年有望为A股带来数千亿元级别的增量资金。例如，中金公司等机构的测算显示，2026年保险资金可能为股市带来约6000亿元的增量资金。
当前市场确实形成了一条清晰的资金流动路径：由于大规模高息存款到期且利率大幅下滑，居民资金正在重新配置。保险产品凭借其相对收益优势和行业的主动营销，承接了大量外溢资金。而监管政策又引导保险机构将新增保费的一定比例投入股市，从而为股市提供了重要的增量资金来源。
3、家务人形机器人亮相CES 2026
在CES 2026上，一款叫做Neo的家务人形机器人成为了媒体关注焦点。这款机器人来自来自挪威-美国合资公司1X Technologies，标志着家庭自动化进入新时代。这款机器人由OpenAI投资和提供技术支持，计划于2026年开始向美国消费者交付，2027年扩展到其他市场。
4、摩托车全固态电池量产
芬兰初创公司Donut Lab在2026年国际消费电子展（CES）上宣布的全球首款可量产全固态电池，标志着电池技术的一个潜在飞跃。
Verge Motorcycles电动摩托车现已可由Donut Lab的全固态电池提供动力，该摩托车将是全球首款搭载这一突破性技术的量产车。随着搭载该固态电池的Verge摩托车于第一季度上路，该电动摩托车如今可在10分钟内完成充电，每充电一分钟可提供高达60公里的综合续航。长续航版本单次充电可行驶600公里。
在原材料和成本方面，Donut Lab介绍称，其固态电池完全由储量丰富、价格低廉且具有地缘政治安全性的材料制成，不依赖稀有或敏感元素，且显示出比锂离子电池更低的成本。不过，Donut Lab并未明确说明生产该全固态电芯所需的具体材料。
#02黄仁勋在2026CES上的发言
1、从路线图到量产：Rubin首次完整披露性能数据
Rubin GPU 的核心能力在于：同一块 GPU 能干更多活。它一次能处理更多推理任务、记住更长的上下文，和其他 GPU 之间的沟通也更快，这意味着很多原本要靠“多卡硬堆”的场景，现在可以用更少的 GPU 完成。结果就是，推理不但更快了，而且明显更便宜。
整体来看，相比Blackwell，Rubin GPU在关键指标上实现跨代跃升：NVFP4 推理性能提升至 50 PFLOPS（5 倍）、训练性能提升至 35 PFLOPS（3.5 倍），HBM4 内存带宽提升至 22 TB/s（2.8 倍），单 GPU 的 NVLink 互连带宽翻倍至 3.6 TB/s。这些提升共同作用，使单个 GPU 能处理更多推理任务与更长上下文，从根本上减少对 GPU 数量的依赖。
相比上一代架构，英伟达也给出具体直观的数据：相比 NVIDIA Blackwell 平台，可将推理阶段的 token 成本最高降低10倍，并将训练混合专家模型（MoE）所需的GPU 数量减少至原来的1/4。
2 、“存储瓶颈”如何解决
让AI“多想一会儿”还面临一个关键技术挑战：上下文数据该放在哪里？当AI处理需要多轮对话、多步推理的复杂任务时，会产生大量上下文数据（KV Cache）。传统架构要么把它们塞进昂贵且容量有限的GPU内存，要么放到普通存储里（访问太慢）。这个“存储瓶颈”如果不解决，再强的GPU也会被拖累。
针对这个问题，英伟达在本次CES上首次完整披露了由BlueField-4驱动的推理上下文内存存储平台（Inference Context Memory Storage Platform），核心目标是在GPU内存和传统存储之间创建一个“第三层”。既足够快，又有充足容量，还能支撑AI长期运行。
3、物理AI领域，走向商业化落地
黄仁勋在CES上声称，物理AI的“ChatGPT时刻”快要来了，但面对挑战也很多：物理世界太复杂多变，采集真实数据又慢又贵，永远不够用。怎么办呢？合成数据是条路。于是英伟达推出了Cosmos。这是一个开源的物理AI世界基础模型，目前已经用海量视频、真实驾驶与机器人数据，以及3D模拟做过预训练。它能理解世界是怎么运行的，可以把语言、图像、3D和动作联系起来。
黄仁勋还正式发布了Alpamayo。Alpamayo是一个面向自动驾驶领域的开源工具链，也是首个开源的视觉-语言-行动（VLA）推理模型。与之前仅开源代码不同，英伟达这次开源了从数据到部署的完整开发资源。
Alpamayo最大的突破在于它是“推理型”自动驾驶模型。传统自动驾驶系统是“感知-规划-控制”的流水线架构，看到红灯就刹车，看到行人就减速，遵循预设规则。而Alpamayo引入了“推理”能力，理解复杂场景中的因果关系，预测其他车辆和行人的意图，甚至能处理需要多步思考的决策。
物理AI领域同样有模型更新——用于理解和生成物理世界视频的Cosmos，机器人通用基础模型Isaac GR00T、自动驾驶视觉-语言-行动模型Alpamayo。
*以上分析讨论仅供参考，不构成任何投资建议。
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