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股市情报:上述文章报告出品方/作者: 雪球等;仅供参考,投资者应独立决策并承担投资风险。

刺激!一度飙升30%!油价坐上过山车!能源危机发酵,G7紧急出手!或将释放3-4亿桶石油储备...

时间:2026-03-09 16:23
上述文章报告出品方/作者: 雪球等;仅供参考,投资者应独立决策并承担投资风险。

中东地缘冲突对市场的冲击还在持续,日韩股市暴跌,油价坐上惊险过山车。

A股市场全天探底回升,创业板指、深成指盘中一度跌超3%。截至收盘,沪指跌0.67%,深成指跌0.74%,创业板指跌0.64%。沪深两市成交额2.65万亿,较上一个交易日放量4474亿,全市场超3900只下跌。

盘面上油气板块保持高度活跃,跟随油价大幅波动,此外AI养虾爆火出圈带火A股算力板块,下跌方面,机场航运跌幅居前,科技股普遍承压。

01
刺激!
油价坐上过山车!
中东地缘冲突引爆的能源危机还在持续发酵,油价早盘一度暴涨,午后有消息称七国集团将讨论联合释放紧急石油储备,原油价格出现跳水,油气板块冲高回落,但中国海油潜能恒信通源石油等仍涨幅居前。

中东战事持续升级,霍尔木兹海峡商业运输近乎停摆,推动国际油价本周大幅上涨,创下数十年来最大单周涨幅。纽约商品交易所轻质原油期货主力合约价格今日一度累计上涨近30%站上119美元/桶。

美国总统特朗普8日威胁称,伊朗任命的新领导人“必须得到我们的批准”,否则“他就不会维持太久”。特朗普还说,可以考虑接受与伊朗“旧政权”有关联的人出任伊朗新领导人,这其中“有很多人都可能符合条件”。

展望后市,巴克莱的分析师认为,如果当前的状况再持续几周,布伦特原油价格可能会试探120美元。麦格理全球能源策略师维卡斯·德维迪则给出了更为激进的预判,他认为如果没有达成协议并迅速停止所有军事行动,原油价格可能攀升至每桶150美元甚至更高。

但是亚洲时段尾盘,国际油价出现快速回落,美布两油双双失守110美元关口,收窄了日内涨幅,因盘中有消息称,G7财长将于周一召开紧急会议,讨论由国际能源署协调联合释放石油储备,规模或为3-4亿桶,以应对海湾冲突引发的油价飙升。

油价飙升也威胁到特朗普控制通胀、降低能源成本的核心承诺,且他已面临部分共和党人的批评,认为其花费过多精力处理外交事务,而非专注于国内生计问题。

施罗德投资的投资组合经理克里希南表示,美国中期选举临近,意想不到的后果对特朗普形成掣肘。一旦标普500指数、汽油价格、抵押贷款利率等数据表现不佳,特朗普不得不承担相应后果。

02

日韩股市集体大跌

3月9日,日韩股市大跌,日经225指数下跌近3000点,收跌5.20%。韩国KOSPI指数一度近9%,收跌5.96%,三星电子、SK海力士、现代汽车等权重均大幅下跌。 

山东大学东北亚学院教授、威海市能源事业发展中心副主任李冬表示日本的原油对外依存度接近100%,进口石油中大约90%以上来自中东地区。

韩国大约70%的原油进口来自中东,并且韩国经济以能源密集型制造业为主,例如半导体、石化、钢铁和造船。这些产业不仅需要大量能源,还需要石油衍生品作为原材料。因此,如果中东能源运输出现问题,可能形成一条清晰的经济传导链条:能源运输风险上升→国际油价上涨→制造业成本上升→企业利润下降→股市预期恶化。

大和证券日美股票首席策略师坪井裕豪说,如果油价持续高涨,日本国内生产总值或被拉低数万亿日元,将不可避免地对企业业绩产生影响。

据韩联社报道,韩国总统李在明9日表示,中东地区危机加剧对全球贸易以及高度依赖中东能源的韩国经济构成相当大的负担。韩国希望与战略合作国家加强协作,迅速寻找不经由霍尔木兹海峡的替代能源供应路线。

03

AI“养虾”爆火出圈!

OpenClaw爆火出圈,带火A股云服务板块,云计算、算力租赁板块午后持续拉升,优刻得鸿博股份拓维信息等近10股收获涨停。

OpenClaw(曾用名 Clawdbot、Moltbot)是一款开源AI智能体,因图标为红色龙虾而得名。其通过整合多渠道通信能力与大语言模型,构建具备持久记忆、主动执行能力的定制化AI助手,可在本地私有化部署。发布仅四个多月,OpenClaw便创造了最快登顶GitHub星标榜的历史——以超过24.8万的GitHub星标数,超越Linux成为GitHub平台上最受欢迎的开源项目。

据媒体报道,市场上,上门安装一次OpenClaw需要数百元的费用。3月6日,腾讯云工程师在深圳腾讯大厦北广场免费安装OpenClaw,导致人们在这里排起了长龙。

不过值得一提的是,工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现,OpenClaw开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险,极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。

华西证券指出,OpenClaw的设计理念直指“AI员工”定位,配合GPT-5.4等前沿模型的原生电脑操作能力,正推动AI产业实质性进入Agent时代。这一趋势不仅有望成为应用端最先落地的场景之一,还将持续拉升Token消耗量,进一步拉动算力需求

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