【德邦·投研新声】债务置换的历史与未来；智谱AutoGLM开启全终端iPhone4时刻，关注算力及应用厂商（20241029）

【德邦固收】 债务置换的历史与未来

核心观点：

自10月12日，财政部在国新办发布会上宣布 “一次性增加较大规模债务限额置换地方政府存量隐性债务”以来，化债一直是市场博弈的焦点。对于债券市场来说，债务置换一方面无疑在边际上利好城投信用资质，但当前城投债券定价中的信用风险溢价本身就已经很低，边际上看更多是进一步加强这种趋势；第二个更直接的影响是债券供给，如果短时间内快速发行，债券市场可能会在供给压力带动下整体上行。那么，如何看待本轮债务置换及可能的市场影响

复盘历史上的四轮债务置换。第一轮， 通过发行地方债置换2014年之前形成的存量债务。2015-2018年间，合计发行地方政府置换债12.2万亿，经过三年多的置换期，加上部分非债券形式的存量债务核减或以财政资金等方式偿还，基本完成财政部设定的目标。 第二轮， 2019年建制县化债试点。用剩余的置换债额度化解一些弱区县隐性债务，涉及资金合计1579亿元。 第三轮， 2020-2022年特殊再融资债置换隐债。第一阶段共计发行特殊再融资债券6128亿元，第二阶段集中于北京、上海、广东隐债清零试点，发行5042亿元。 第四轮， 2023年10月以来特殊再融资债、特殊新增专项债置换。对应财政部发布会中提到的2023年超过2.2万亿元地方政府债券额度、2024年以来安排1.2万亿债务限额，与以往最大的不同是进一步拓展了债务置换的资金来源，新增专项债也部分用于化债。

本轮债务置换展望：1）10月中下旬以来新一轮特殊再融资债发行。 截至10月27日，本轮发行合计2270亿元，与以往不同的是，本轮规模靠前的省份分别为江苏、四川、上海、广东，而非重点化债省份，且上海、广东之前已宣布隐债清零，推测本次特殊再融资债或主要用于消化拖欠企业账款。推算最新地方政府债务限额-余额空间约1.49万亿；

2）2024年新增专项债用于化债规模约8429亿。 “每年继续在新增专项债限额中专门安排一定规模的债券用于支持化解存量政府投资项目债务”，财政部发布会中提到2023年超过2.2万亿元地方政府债券额度用于化债，而2023年特殊再融资债累计发行1.5万亿，以此推算新增专项债用于化债规模接近七千亿，2024年已累计发行特殊新增专项债8429亿元；

3）拟一次性增加较大规模债务限额置换地方政府存量隐性债务，推测规模接近6万亿。 财政部发布会提到，截至2023年末，全国纳入政府债务信息平台的隐性债务余额比2018年摸底数减少了50%。假设将2017年底城投有息债务29.52万亿近似看作隐债规模，则剩余需要化解的50%，体量约14.76万亿。截至2018年6月末国开行累计发放棚改贷款3.87万亿，截至2020年4月农发行累计发放棚改贷款1.55万亿，剔除这部分后推测实际的剩余待化解隐债金额在9.3万亿左右。假设2024-2027年，每年新增专项债用于化债规模约八千亿，合计规模约3.2万亿，剩余待化解金额6.1万亿左右。

财政当前的第一任务是收支平衡，财政部公布的几个举措中包括前期尚未使用的资金、债券余额在接下来两个月盘活使用、从地方债结存限额补充财力等。在2个月时间内增量支出的资金较多，临时加大利率债供给的必要性不强，财政部发布会也提到“待发额度加上已发未用的资金，后三个月各地共有2.3万亿元专项债券资金可安排使用”。此外，从前两轮债务置换经验来看，2020-2022年特殊再融资债发行时间长、节奏偏慢，放量时避开地方债发行高峰，供给冲击有限；2023年8月底财新报道1.5万亿地方置换债后利率市场有所上行，9月15日央行降准0.25个百分点，10月当月发行特殊再融资债虽接近1万亿、特殊新增专项债1352亿元，但对利率债市场影响较小。

另外利率债供给的两个方向，特别国债针对银行资本金补充；地方政府债限额增加针对地方政府化债在今年的紧迫性并不高，很可能在明年从长计议。 那么债券市场一直定价、担忧的利率债供给，可能会落空，但全市场对财政兜底明年经济的想象空间可能仍然持续，或呈现对股、债都有益处的局面。

风险提示： 货币政策超预期收紧、理财大规模回表引发市场波动、信用风险事件发生。

【德邦计算机】 智谱AutoGLM开启全终端“iPhone4时刻”，关注算力及应用厂商

核心观点：

智谱在CNCC大会上发布了AutoGLM产品以及AGI进程图，可以实现自动操纵手机等功能，效果惊艳。

10月24日，智谱发布“Web Browser Use”AutoGLM-Web，一个能模拟用户访问网页、点击网页的浏览器助手，可以根据用户指令在私域网站上完成高级检索并总结信息、模拟用户看网页的过程进行批量、快速的浏览并总结多个网页，结合历史邮件信息回复邮件；

10月25日，智谱发布了AI手机端的“phone use”AutoGLM，只需接收简单的文字/语音指令，它就可以模拟人类操作手机，通过一句话的方式手机便可自动点外卖、发微信、写点评、给朋友圈评论。

理论上，基于智谱自研的自进化在线课程强化学习框架WEBRL的强大能力，AutoGLM 可以完成人类在电子设备上可以做的任何事，它不受限于简单的任务场景或 API 调用，也不需要用户手动搭建复杂繁琐的工作流，操作逻辑与人类类似。

本轮生成式AI是云端和终端的同步进步，SelfPlay-RL模式为Agent爆发奠定了技术基础。

云端：OpenAI发布了全新的多模态Self-play RL模型o1，通过多步推理的方式，其在语言推理方面取得了傲人的成绩；微软拟在下个月推出Copilot Studio平台，允许企业制造个性化的AI代理，并面向B端推出10款新代理，打造全套AI工具。

PC端：10月23日，Anthropic发布了Claude 3.5 Sonnet升级版，推出革命性功能——Computer use，可通过API即可实现AI与PC交互，替代人力进行使用计算机控制鼠标、键盘，包括查看屏幕、移动光标、点击按钮和输入文本等操作。

手机端：10月底，荣耀MagicOS 9.0和新旗舰Magic7系列即将陆续发布，借助骁龙8至尊版手机芯片，重新定义AI手机，在交互创新上开启手机的“自动驾驶时代”。

我们认为，2025年或进入全终端Agent爆发元年，Agent network有望初具规模，终端有望率先放量、其次是全行业落地应用，AI应用商业模式闭环或将形成。

一方面，AI Agent功能的完善预计将提升Agent的渗透率，带动以手机为代表的终端放量；

另一方面，我们认为，目前以OpenAI发布的o1为代表的大模型训练端算力放缓，推理算力需求显著提升，有望刺激大模型与应用厂商注重推理侧的落地，开发出一批标志性AI应用，并初步探索AI商业模式。AI Agent或迎来第一轮爆发，借鉴1997年的互联网落地时刻，关注基础设施AI推理算力的建设以及未来AI终端与AI应用的放量。

风险提示： 技术发展不及预期、AI商业化进展不及预期、政策落地不及预期等。

【德邦化工】 并购重组行情升温，部分农药价格反弹

核心观点：