上周的影响与广告一样重要。澳洲联储加息，美联储坚持加息，在有报道称以色列袭击伊朗南帕尔斯天然气田之前，市场几乎没有时间处理任何加息。

未来一周的央行决策将减少，但对市场可能同样重要。Flash PMI将首次广泛了解这场战争是否已经出现在商业信心中。澳大利亚2月份的消费者价格指数是对澳洲联储下一步行动最重要的国内数据点。而石油市场仍然是主要的宏观变量。

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事实速览

• 在以色列首次袭击伊朗南帕尔斯天然气田后，布伦特原油价格飙升至每桶110美元以上。
• 澳大利亚、日本、欧元区、英国和美国的初步采购经理人指数均在周二公布。
• 澳大利亚2月份消费者价格指数周三公布，这是自澳洲联储连续加息以来的首次通胀数据。

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石油：从危机到紧急情况

上周石油局势严重恶化。自2月28日战争爆发以来，布伦特原油已经飙升了约80％。

3月18日对伊朗南帕尔斯天然气田的袭击是上游石油和天然气基础设施首次成为攻击目标。

伊朗对袭击的回应是威胁要瞄准沙特阿拉伯、阿联酋和卡塔尔各地的设施。如果这些威胁中的任何一个得到实施，全球石油冲击将从供应中断升级为对该地区产能的直接攻击。

分析师现在表示，150美元的布伦特原油是可以实现的，200美元不在可能范围之内。1970年代的阿拉伯石油禁运导致价格翻了三番，高级能源主管已经用这些术语描述了当前的冲击。

对于本周的市场而言，石油是主要变量。任何停火、外交进展或恢复霍尔木兹航运的信号都可能引发油价的回调。伊朗对海湾基础设施的任何袭击都可能使它们走高。

监视器

• 通过霍尔木兹海峡的每日船只过境次数。
• 伊朗对海湾基础设施的报复，对沙特或阿联酋设施的袭击将是重大升级。
• 美国和欧洲的IEA储备何时以及如何进入市场。
• 卡塔尔南帕尔斯的中断正在影响欧洲液化天然气市场。
• 特朗普的言论可能导致盘中油价波动。

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全球采购经理人指数快报：关于处于战争状态的经济的第一篇读物

周二同时公布了所有主要经济体3月份的标准普尔全球采购经理人指数初值估计。

这将是第一个记录制造商和服务公司如何应对超过100美元的石油、霍尔木兹海峡封锁以及中东战争造成的更广泛不确定性的数据集。

每个经济体的关键问题是，油价飙升和战争的不确定性是否削弱了商业信心，抑制了新订单或将投入价格指数推至多年来的新高。

鉴于在大多数经济体的调查窗口关闭之前，石油价格已突破100美元，因此投入成本读数可能会大幅上升。

关键日期

• 标普全球快报澳大利亚采购经理人指数： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二上午9点
• 标普全球快报日本采购经理人指数： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二上午11点30分
• 汇丰银行印度采购经理人指数简报： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二下午 4:00
• HCOB Flash 法国采购经理人指数： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二晚上 7:15
• HCOB Flash 德国采购经理人指数： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二晚上 7:30
• HCOB 欧元区采购经理人指数简报： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二晚上 8:00
• 标普全球快报英国采购经理人指数： 澳大利亚东部夏令时间3月24日星期二晚上 8:30
• 标普全球快报美国采购经理人指数： 澳大利亚东部夏令时间3月25日星期三上午12点45分

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监视器

• 制造业和服务业中任何多年高点的输入价格组成部分。
• 衡量战争冲击在多大程度上削弱了前瞻预期的商业信心指数。
• 新订单是未来产出的指标；急剧下降可能预示着需求正在受到破坏。
• 美国综合采购经理人指数：已经是2月份主要经济体中最疲软的数据，另一个软数据可能会敲响增长的警钟。

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霍尔木兹危机解释

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澳大利亚：又一次加息了吗？

澳洲联储于3月17日连续第二次会议上调，以5票对4票的微弱票数将现金利率提高至4.10％。

布洛克州长将其描述为一场 “非常活跃的讨论”，政策方向不成问题，只是时机问题。

本周将公布的2月份消费者价格指数作为反映任何石油冲击的第一手数据。扣除包括燃料在内的挥发性物质的调整后的均值将是澳洲联储最密切关注的数字。高于3.5％的读数可能会巩固5月份加息的理由。较为温和的结果可能会使暂停的论点死灰复燃。

澳新银行和澳大利亚国民银行都表示预计5月份将进行第三次加息，使现金利率达到4.35％。

关键日期

• ABS 消费者价格指数（CPI）： 澳大利亚东部夏令时间3月25日星期三上午11点30分

监视器

• 削减后的平均通货膨胀率是澳洲联储的首选衡量标准。
• 可以将石油冲击与国内价格压力区分开来的燃料和能源成分。
• 住房和服务通货膨胀是推动澳洲联储长期担忧的粘性因素。

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亚洲在全球半导体供应中占据主导地位。横跨台湾、韩国和日本的五家公司正处于关键时刻 AI 扩建，控制从制造到使芯片成为可能的设备的所有方面。

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事实速览

• 台积电在2024年实现了900亿美元的收入，毛利率为59％，股价在2025年增长了55％。
• 随着人工智能驱动的芯片测试需求激增，爱德万测试的股价在2025年翻了一番（+ 102％）。
• SK海力士是英伟达的主要HBM供应商，将其定位为人工智能加速器热潮的中心。

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1。台湾半导体制造有限公司(TSM)

台积电是全球最大的合同芯片制造商，为苹果、英伟达、AMD和高通生产先进的半导体。作为一家纯粹的代工厂，它在5纳米（5nm）和3纳米（3nm）芯片生产方面处于领先地位，较小的节点正在开发中。

该公司公布的2024年收入为900亿美元，毛利率为59％，股本回报率为36％。

2025年，股票的总回报率为55％，分析师预测，在其1,000亿美元的美国扩张计划的支持下，2026年的收入将进一步增长约30％。

该公司面临的主要风险是其地缘政治风险，台海紧张局势仍然是该行业最受关注的尾部风险。

要看什么

• 美国扩张进展：与台积电在亚利桑那州的1000亿美元投资有关的任何延误、成本井喷或政治摩擦都可能打压市场情绪。
• 客户订单可见性：请留意苹果、英伟达或AMD关于芯片订单的任何最新指导，因为台积电的收入高度集中在少数客户身上。
• 地缘政治事态发展：无论基本面如何，台海紧张局势的任何升级都可能引发急剧走势。
• 下一节点斜坡：2纳米生产和良率的进展将是台积电保持其技术领先地位的关键信号。

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2。三星电子 (KR: 005930)

三星是全球为数不多的同时进行大规模设计和制造芯片的公司之一。它在DRAM、NAND闪存和逻辑芯片领域竞争，并且仍然是全球科技巨头的核心供应商。

三星的广泛范围是一种优势，但也是一种复杂性。其存储器部门面临库存周期带来的利润压力，而其代工业务在领先的收益率方面继续落后于台积电。

尽管HBM生产的执行速度比本地竞争对手海力士要慢，但人工智能驱动的内存热潮可能会带来不利影响。

要看什么

• HBM 资格认证进度：三星一直在努力使其的 HBM3E 芯片获得英伟达的认证。任何对重大供应中断的确认都可能是一个有意义的催化剂。
• 内存定价趋势：DRAM和NAND现货价格可能是三星利润率走势的指标。
• 提高铸造厂产量：三星的逻辑代工业务在高级节点的收益率方面一直处于困境；这里的任何可信进展都可能对该部门进行重新评估。
• 管理指导：在收益波动一段时间之后，资本支出计划和部门目标的明确性将受到密切关注。

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3.爱德万测试 (ATEYY)

总部位于东京的Advantest生产用于验证芯片是否符合性能和质量标准的测试设备。

它向三星、英特尔、英伟达、高通和德州仪器供货，使其无论哪个代工厂赢得市场份额，都能从芯片行业的广泛增长中受益。

爱德万测试的股价在2025年翻了一番（+102％），并将截至2026年3月的年度的销售预测上调了21.8％，收益预期提高了70.6％。

要看什么

• 订单积压更新：在2025年强劲表现之后，爱德万测试待办事项的任何缩减都可能是一个预警信号。
• AI 芯片测试需求：随着芯片变得越来越复杂，每个芯片的测试时间也会增加。监控台积电和三星的人工智能加速器数量是否开始推动庞大的测试需求。
• FY2026 指南：下一次预测更新对于确认2025年的升级周期是否还有更长的路要走至关重要。

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4。东京电子 (T: 8035)

东京电子是全球最大的半导体生产设备供应商之一，专门生产沉积、蚀刻和清洁工具。

包括台积电、三星和海力士在内的所有主要芯片制造商都依赖TEL的系统来扩大生产。

随着芯片制造商投资数十亿美元扩大产能，TEL的订单量不断增长。风险在于美国可能对向中国销售先进设备的出口限制，而中国仍然是该公司的主要收入领域之一。

要看什么

• 美国出口管制政策: 中国占TEL收入的很大一部分。任何收紧设备出口规定都是最直接的风险。
• 芯片制造商资本支出公告：台积电、三星和海力士2026年的资本支出计划直接转化为设备订单。任何削减都可能流入TEL的订单簿。
• 新的工具采用周期：监测 TEL 的下一代沉积和蚀刻工具是否被前沿晶圆厂采用。

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5。SK 海力士 (KR: 000660)

SK 海力士是全球第二大存储芯片制造商，可以说是存储器领域最明显的人工智能时代受益者。

它是英伟达高带宽内存（HBM）芯片的主要供应商，高带宽存储器（H100和B200）等人工智能加速器中使用的专用内存。

HBM的需求推动了对SK海力士收入状况和市场地位的重大重新评级。进入2026年，人工智能基础设施支出几乎没有放缓的迹象，该公司的HBM特许经营权可能仍然是关键的差异化因素。

但是，产能限制以及三星和美光缩小HBM差距的风险是需要关注的主要问题。

要看什么

• Nvidia 的供应关系：英伟达的供应商结构向三星或美光的任何转变都可能是一个关键的风险事件。
• HBM4 开发: 下一代 HBM 的竞赛已经在进行中。请留意有关SK海力士HBM4准备情况的最新消息，以及它能否保持领先地位。
• 传统内存定价: SK 海力士仍然从标准 DRAM 和 NAND 中获得可观的收入。现货价格趋势可以衡量更广泛的存储周期。

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底线

台积电、海力士、三星、爱德万测试和东京电子共同控制了人工智能建设的阻塞点。

人工智能基础设施的预期增长可能会支撑需求，但投资者应谨慎权衡风险。

地缘政治风险、美国的出口限制以及HBM的竞争步伐都可能起到推动作用。

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So, here’s the thing...

If you have been following the tech story for the last decade, you have been trained to look at a very specific, very small patch of real estate in Northern California. But as we sit here in early 2026, the "connect-the-dots" moment for investors is this: the AI trade has stopped being about shiny software demos in Palo Alto and has started being about the physical industrialisation of compute.

Want to know more? Read our 2026 AI playbook

What changed, and why it matters

We have entered the "Year of Proof". The world’s largest companies, the hyperscalers, are projected to spend a staggering US$650 billion on capital expenditures this year. But here’s the part most people miss: that money is not staying in Silicon Valley. It’s flowing to the "picks and shovels" players in Idaho, Washington, Colorado and even overseas.

If you want to understand where the actual return on investment (ROI) may be landing this earnings season, you have to look outside the 650 area code. The shift from AI hype to AI industrialisation is changing the map.

Five companies · AI infrastructure play · 2026

The full AI stack: from capex to consulting

Infrastructure builders compared to the implementation bridge across the AI value chain

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Note: Hyperscalers shown as 2026 CapEx spend. Accenture shown as cumulative advanced AI bookings ($11.5B through Q1 FY2026), reflecting its role as the adoption layer rather than the infrastructure layer.

Infrastructure (2026 CapEx projected) Implementation bridge (cumulative AI bookings)

Hyperscaler CapEx: Early 2026 analyst estimates, midpoint of ranges. Amazon approx. 100% YoY, Alphabet approx. 100%, Meta approx. 87%, Microsoft approx. 50%.
Accenture: Cumulative advanced AI bookings $11.5B through Q1 FY2026. Q1 AI bookings $2.2B (up 76% YoY), AI revenue $1.1B (up 120% YoY) across 1,300+ clients.

Five companies shaping the next phase of AI

Micron Technology (MU), Boise, Idaho

Micron is the "memory backbone" of the current cycle. While everyone was watching the chip designers, many overlooked the fact that AI chips are far less useful without high-bandwidth memory (HBM). Micron is currently viewed by some analysts as a strong buy because its capacity is reportedly sold out through the end of 2026. Analysts are also eyeing a 457% jump in earnings per share (EPS) as the memory cycle reaches what some describe as a robust peak.

Microsoft (MSFT), Redmond, Washington

Microsoft is the enterprise backbone of this transition. It has moved beyond simple chatbots and is now building what analysts call "Intelligence Factories". While the stock has faced pressure recently over capacity constraints, underlying demand for Azure AI is reportedly still running ahead of capacity. The broader bull case is that Microsoft is moving into "Agentic AI", systems that do not just talk to users but may also execute multi-step business workflows.

Which Asian companies are betting big on artificial intelligence?

Amazon (AMZN), Seattle, Washington

Amazon is playing a long-term game of vertical integration. To reduce its reliance on expensive third-party hardware, it’s building its own AI chips in-house. Amazon Web Services (AWS) remains the primary driver of profitability, and the company is using its retail data to train specialised models that many Silicon Valley start-ups may struggle to replicate.

Palantir Technologies (PLTR), Denver, Colorado

If Micron provides the memory and Microsoft the platform, Palantir provides the "operating system" for the modern AI factory. The company has posted strong momentum, with US commercial sales recently growing 93% year over year. It’s often framed as a bridge between raw data and corporate profitability, which remains a key focus for investors in 2026.

Accenture (ACN), Dublin, Ireland

You cannot just "plug in" AI. Businesses often need to redesign processes around it, and that’s where Accenture comes in.

The company is viewed as an implementation bridge, with one analyst arguing that "GenAI needs Accenture" to move from pilot programs to production though the cautionary angle is that the AI story has not fully excited investors here yet because consulting revenue can take longer to show up than chip sales.

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What could happen next?

The chart maps the three time horizons likely to shape the next phase of the AI industrialisation trade.

In the near term, markets are still reacting to chipmaker earnings, guidance, and any signs of capacity strain. Over the next month, attention shifts to the real-world inputs behind AI growth, especially power, financing, and infrastructure. By the 60-day window, the key question is whether AI spending is broadening into a wider market re-rating or running ahead of near-term returns.

Across all three periods, the focus is the same: proof. Investors are looking for signs that AI capital expenditure is translating into real demand for energy, land, and industrial capacity. That is why updates from companies tied to power and data centre buildout matter more than ever.

Scenario planning · March 2026

What could happen next

Three time horizons, three scenarios to watch across the AI industrialisation cycle

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Next 2 weeks

Chipmaker reports

Possible

Market volatility continues as traders digest the latest reports from chipmakers like Micron

Upside scenario

"Bulletproof" guidance from remaining infrastructure names triggers a sector-wide relief rally

Watch for

Any mention of "capacity constraints" or "supply bottlenecks" in earnings calls

Next 30 days

Energy and rates

Possible

Focus shifts to "real economy" energy players like NextEra that power the data centres

Downside scenario

Rising oil prices from Middle East conflict act as a tax on tech margins, rotating into defensives

Action point

Monitor Fed language on rates. Higher for longer makes $650B capex bills far more expensive to finance

Next 60 days

The great dispersion

Possible

Market rewards companies with real AI revenue and punishes those still stuck in experimentation

Upside scenario

NextEra Energy (NEE) data centre announcements in late April/May trigger a utility renaissance rally

Downside scenario

An "air pocket" in profits occurs where debt-funded investment outpaces revenue gains

Watch

May reports from Texas Pacific Land (TPL) — is data centre land demand still "red hot"?

Action point

Review your portfolio for geographic diversity. The AI story is now a global power race

The psychological trap‍

The emotional trap many traders fall into right now is recency bias. You have seen NVIDIA and the "Magnificent 7" win for so long that it feels like they are the only way to play this. But the "obvious" trade is often the one that has already been priced in. Before acting, ask yourself: "Am I buying this stock because I understand its role in the physical AI supply chain, or because I’m afraid of missing the next leg of a rally that started two years ago?"

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^{Disclaimer: This content is general information only and should not be relied on as personal financial advice or a recommendation to buy, sell, or hold any financial product. References to companies or themes, including AI-related stocks, are illustrative only. Share and derivative markets can move sharply, and concentrated sectors such as AI and technology may experience elevated volatility, valuation risk, and liquidity risk. If you trade derivatives such as CFDs, leverage can magnify both gains and losses. Past performance is not a reliable indicator of future performance.}

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