作者：
韦薇
在一轮飞速反弹过后，美股进入了波动期。科技股或人工智能（AI） 主题能否持续发力，这成为了投资者的最大看点。
过去两周，华尔街明显充斥着对 AI 资本开支 （Capex） 增长可能在 2026 年见顶的担忧，这也是今年一季度 「DeepSeek 冲击」 后的又一次扰动。原因包括：AI 部署缺乏投资回报率；企业持续为 AI 资本开支持续提供资金的能力存疑；英伟达和 AMD 对中国的 GPU 出货短期缺乏上行空间，投资者在短期内开始对 AI 股票采取更为谨慎的态度，这从英伟达自发布财报后就走势疲软的股价中可见一斑。
尽管如此，多位华尔街资管公司的基金经理对第一财经记者表示，整体仍对 AI 主题持乐观态度。一季度 「DeepSeek 冲击」 重创美国科技巨头，如今这种担忧并不强烈，但市场的担忧在于，部分 AI 概念股的涨幅已超过短期盈利增长轨迹。高盛最新发布的 AI 主题报告提及，超大规模企业的 AI 资本支出一直超出市场预期。然而，如果资本支出增长最终放缓，将对这些股票的估值构成风险，因此今年第三季度和第四季度的财报季将成为关键考验。
AI资本开支远未见顶
在 2024 年上涨 32% 之后，与 AI 相关的股票今年以来又额外上涨了 17%。投资者越来越多地询问，当前美股价格是否反映了投资者过于乐观的预期。
科技巨头的未来表现对美股指数举足轻重。「科技七巨头」 在标普 500 总市值中占比约 34%，同时，它们贡献了指数约 25% 的盈利，但盈利增速远高于指数整体——2025 年一季度 「七巨头」 净利润同比增长 27.7%，而标普 500 整体盈利增速仅约 10%，意味着 「七巨头」 对利润增量的贡献超过一半以上。
在过去一周，市场重新开始担忧 AI 资本开支增长是否可能见顶。高盛美股策略师哈蒙德 (Ryan Hammond) 对第一财经记者表示，在极端情形下，如果资本开支和长期增长预期回到 2022 年水平，高盛的宏观模型推算标普 500 可能下跌 15%-20%。
不过，他认为，资本开支和未来增长预期被削减到这种程度的可能性不大，而且由于分析师长期低估超大规模云厂商的资本开支，判断拐点时机很困难。例如，今年以来，对超大规模企业 2025 年资本支出的预估已增加 1000 亿美元，目前达到 3680 亿美元。因此，2025 年第三季度和第四季度的财报季将成为关键考验。
无独有偶，摩根大通表示，目前还没有看到 AI 投资交易过热的迹象，因为几大关键需求仍在维持增长——前四大云服务商 （CSP） 依然用增长的经营现金流来支撑资本开支预算，且有充足的能力将资本开支扩张到 2027 年；大型私人 AI 实验室和主权基金也正在加大投入，推动 AI 投资继续增长；AI 应用场景显著扩散，尽管企业类 AI 还相对有限，但消费类 AI，推理模型的采用仍处于非常早期阶段，这带来了极强的算力和 token 消耗增长。此外，摩根大通认为，中国在这方面的资本开支增长甚至还未真正启动，这意味着另一条需求增长路径。
摩根大通预计，AI 资本开支在 2026 年至少有望增长约 20%，并在 2027 年进一步扩张，驱动力来自推理模型持续普及以及 2026-27 年企业级和自主型 （agentic）AI 工作负载的初现。
进一步来看前四大 CSP（亚马逊AWS、微软Azure、谷歌、Meta），它们的合计息税折旧及摊销前利润 （EBITDA） 和经营现金流预计在 2022–2026 年期间实现 23% 的复合增长率，这显示了在生成式 AI 时代极其强劲的经营表现。
之所以资本支出如此关键，是因为资本支出在表面上是花出去的钱 （成本），但市场更关注的是它背后代表的未来需求前景。对超大规模企业 （微软 ，亚马逊，谷歌等） 来说，建数据中心、买 GPU、加光模块、电力设备，不是单纯烧钱，而是为了满足客户未来对 AI 云算力的需求。如果资本支出放缓，市场会解读为 「AI 客户需求没那么强烈了」，甚至认为 AI 投入的回报不如预期。结果就是——成长性逻辑受挫，估值下修。
聚焦 AI 投资的四个阶段
尽管如此，之所以投资者的担忧加剧，也是因为 「英伟达们」 近期的股价停滞不前。
8 月底发布财报的英伟达各项指标都超出预期，但数据中心收入环比仅增 5%，毛利率指引出现下滑信号——市场用 「超高预期」 这把尺子衡量，任何不再加速的指标都会触发短线止盈，于是盘后跌 3%。2025-2027 年复合增速 40% 以上仍是卖方一致预期，但近 50 倍的远期市盈率倍数 PE 需要业绩 「持续超预期」 才能维系。
除了英伟达，Meta、亚马逊、微软等都陷入区间波动。不过，高盛似乎并不太担心科技巨头，称其估值仍低于 2000 年和 2021 年峰值时的水平。
例如，标普 500 中最大的 5 只股票 （英伟达、微软、苹果、谷歌、亚马逊） 当前平均市盈率为 28 倍，而 2021 年峰值时为 40 倍，科技泡沫时期峰值时为 50 倍；此外，由于当前实际债券收益率比当时低 200 多个基点，这些大型股票的收益率差距 （高出实际债券利率的幅度） 比科技泡沫时期峰值时高出 4 个百分点。
不过，也有部分大型股票估值较高，例如特斯拉和 Palantir 的市盈率分别高达 151 倍和 200 倍。整体来看，随着投资者更趋谨慎，那些能从 AI 中获得切实短期盈利收益的企业将更受青睐。
哈蒙德表示，应将 AI 投资浪潮分为四个阶段，每一阶段的核心逻辑和受益公司都不同，从底层算力到应用场景再到最终的生产力释放，形成了清晰的投资演进路径。
具体而言，第一阶段的主题是 「算力驱动」。英伟达凭借 GPU 的压倒性领先地位，成为生成式 AI 爆发的最大受益者。在这一阶段，市场的关注点集中在模型训练与推理的基础设施 「引擎」，因此英伟达的业绩与估值表现呈现出爆炸式增长。
第二阶段是基础设施扩张，当需求从模型训练延展至大规模商用，科技巨头和云厂商必须加大资本支出，构建支持 AI 的数据中心和算力网络。受益标的包括：半导体设备商、内存与存储、云厂商与超大规模企业、网络设备与光模块公司。这也恰好迎合了当前的情况，超大规模企业的资本支出势头强劲，继续为 AI 基础设施建设阶段 （第二阶段） 相关的股票提供支撑。
第三阶段则是收入赋能，随着 AI 模型逐步嵌入各类产品和服务，企业开始通过 AI 驱动新的营收来源，例如软件巨头 （微软、Adobe、Salesforce 等），互联网平台 （Meta、谷歌等通过 AI 强化广告投放与推荐引擎），垂直行业应用 （医疗、金融、制造等领域的 SaaS 公司），这一阶段的核心是 「AI 开始赚钱」，投资者会关注 AI 是否真正带来收入提升。但投资者目前对第三阶段的兴趣有限，因为他们仍在纠结 AI 对众多企业究竟是威胁还是机遇。
第四阶段是生产力释放，受益范围最广，例如办公与协作平台 （微软 Office、Zoom、Slack），工业与自动化 （西门子、ABB、特斯拉自动驾驶） 等。这一阶段将是 「普惠效应」，不再局限于科技股，而是扩散至传统行业。
不过，目前资本市场似乎仍更愿意为第一、第二阶段的故事买单，尤其是 9 月历来是一年中美股表现最差的月份。短期看，资本支出周期和硬件需求仍是驱动力。中长期看，AI 真正能否在各行业落地并提升生产力，将决定其对全球股市和经济的深远影响。
（第一财经）
文章转载自东方财富