国际机构观点—高盛对黄金价格的判断

国际机构观点—高盛对黄金价格的判断

建信AI——投资全球领先科技

1# 3月26日，高盛分析师Lina Thomas和Daan Struyven发布报告，将2025年底金价预测从3100美元上调至3300美元，预测区间调整为3250-3520美元。近日金价突破3000美元/盎司。高盛指出，催化剂包括美国可能对欧盟征收关税的消息以及市场对所谓"海湖庄园协议"框架的关注，导致投机性持仓反弹。#王兴兴称家用机器人普及尚需时日# $建信新兴市场混合(QDII)A(OTCFUND|539002)$ $建信新兴市场混合(QDII)C(OTCFUND|018147)$ $建信纳斯达克100指数(QDII)C人民币(OTCFUND|012752)$

高盛表示，近期ETF流入表现出乎意料地强劲，反映投资者避险需求增加，将继续支持黄金走高。此外，高盛预计，亚洲大型央行可能将在未来3-6年继续快速购金，中国等国的目标黄金储备比例或从目前8%提高至20-30%。高盛指出，在极端风险情景下，金价可能突破4200美元/盎司，中期价格风险偏向上行。虽然俄乌和平协议或股市大跌导致保证金驱动的黄金清算，可能带来短期抛售压力，但这将提供更有吸引力的入场机会。@天天基金网 @天天精华君 @天天话题君

高盛表示，黄金价格突破的催化剂包括可能针对欧盟关税的新闻报道以及所谓的“海湖庄园协议”框架的媒体关注，这些因素导致投机性头寸反弹，回升至85百分位（前一周为79百分位），净增加约60吨。高盛将2025年底的黄金价格基线预测从之前的3100美元/盎司上调至3300美元/盎司，预测范围从3100-3300美元调整为3250-3520美元。在黄金 ETF 方面，高盛的美国经济学家继续预计美联储将在 2025 年降息两次 25 个基点，并在 2026 年上半年再降息一次，这支撑了高盛对 ETF 流入的基准预测。此外，高盛发现最近的资金流入意外上行，可能反映出投资者对冲需求的复苏。虽然 ETF 资金流入通常跟踪美联储的政策利率，但历史表明，在宏观不确定性持续期间，资金流入可能会超调。在央行需求方面，高盛将购买假设值从每月 50 吨上调至 70 吨，这一调整后的假设远高于 2022 年前每月 17 吨的平均水平，但仍略低于 2022 年后每月 85 吨的水平。

2# 3月26日，巴克莱发布最新研究称，2025年全球AI算力可支持15-220亿个AI Agent，似乎足以满足美国和欧盟的绝大部分需求。而同日TD Cowen分析师称支撑人工智能运算的计算机集群供过于求。

巴克莱研报指出，AI行业需要从“无意义基准测试”转向真正有用的Agent产品部署。同时巴克莱分析师表示：AI Agent市场的增长潜力巨大： 行业算力能够支持大规模Agent部署，预示着巨大的市场机会。推理成本是关键： 低推理成本对于Agent产品的盈利至关重要，这将驱动对更高效的AI模型和算力的需求。开源模型的重要性： 开源模型将在降低成本方面发挥关键作用，投资者应关注相关领域的动态。关于AI算力的供需平衡，巴克莱展示了几个核心发现：

行业推理容量基础：2025年全球约有1,570万个AI加速器（GPU/TPU/ASIC等）在线，其中40%（约630万个）将用于推理，而这些推理算力中约一半（310万个）将专门用于Agent/聊天机器人服务； 算力分配正在演变：企业客户已开始转向成本更低的开源模型，如Salesforce的Agentforce采用Mistral开源模型（7B-141B参数），而非最昂贵的专有前沿模型； 开源模型下载激增：Hugging Face数据显示DeepSeek、Llama和Mistral等开源模型的下载量正在迅速增长，这一趋势将随着从聊天机器人向Agent的转变而加速。这表明，虽然目前总体算力看似充足，但针对高效、低成本Agent产品的专用算力仍有较大缺口。巴克莱指出这意味着，在AI Agent赛道上，具有高效推理成本结构和专注开发小型高效模型的公司可能拥有更大竞争优势，而仅依赖大模型而不考虑单位经济学的公司可能面临更大挑战。

巴克莱指出AI Agent的推理成本正成为行业发展的核心考量因素：AI Agent生成的Token数量巨大：相比传统聊天机器人，Agent产品每次查询生成约10,000个Token，是聊天机器人(约400个)的25倍，这极大增加了推理成本； 不同模型的经济效益差异巨大：以年度订阅成本计算，基于OpenAI o1模型的Agent产品成本高达2,400/年，而基于DeepSeekR1模型仅需88/年，后者提供了15倍于前者的用户容量； 超级Agent需求正在兴起：OpenAI计划推出的"超级Agent"产品，这类高端产品将消耗更多Token，每月高达3,560万个，每日查询次数可达44次，远超普通Agent的2.6次。从单位经济学角度看，以Token计价的模式将决定不同模型的市场竞争力。正如巴克莱研究指出：这证明了低推理成本的重要性。由于其自主性质，Agent AI产品的Token消耗趋势远高于聊天机器人。此外，巴克莱分析师表示，虽然“超级Agent”有潜力，但其高昂的推理成本可能限制其大规模应用。投资者在评估此类产品时，应谨慎考虑其经济可行性。

数据来源：万得，截至日期2025年3月27日。

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