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杠杆出清后,谁将引领AI新叙事?

发布时间:2026-08-10 已有: 位 网友关注

  6月下旬至7月末,全球AI板块经历了一轮剧烈调整。调整从韩国蔓延至北美,再映射到A股——这不是产业逻辑断裂,而是一场高估值资产在杠杆收缩压力下的集中出清。

  广发证券首席策略分析师刘晨明在8月9日发布的专题研究中指出,本轮回撤由三股力量共同触发:拥挤交易的松动、AI应用增长未能持续超预期、以及韩国存储链从“盈利上修”切换到“盈利高点与扩产压力”的交易逻辑。这三者叠加,放大了全球AI硬件链的波动。

  7月末以来,北美云厂商财报成为企稳的关键锚点。三条新叙事正在重塑AI定价。第一,市场不再单纯惩罚云厂商高CapEx和自由现金流恶化,而是转向奖励收入、订单和利润兑现。第二,云厂商CapEx上修重新成为产业链利好,缓解了市场对芯片、通信连接和存储订单放缓的担忧。第三,虽然2027-2028年传统云厂商CapEx增速可能回落,但模型商和新云厂商的推理需求乃至新增的RSI训练需求,有望成为下一阶段算力投资的重要接力

  广发证券认为,Agent向RSI突破的迭代需求可能成为下一阶段AI投资的主线逻辑。RSI逻辑的核心在于,AI能力提升可能同时带来“训练需求扩张”和“应用需求打开”两条主线。

  与此同时,广发证券指出,企稳并不意味着重新回到单边上涨,后续更可能进入高波动、高轮动阶段。AI板块可能形成第一个阶段性顶部,但这不是产业周期终点。后续主线或沿着“硬件 → 云厂商 → 模型商 → 应用”继续轮动。

  当时KOSPI收于约9114点,费城半导体指数处于14634点附近,市场估值已缺乏继续推升的安全边际。韩国监管层随即表示,允许单只股票杠杆ETF上市的决定可能过于仓促,将重新审视投资者保护和产品风险。这一表态直接触发融资平仓和杠杆产品减仓。

  6月25日,苹果以存储和内存成本上涨为由上调部分Mac和iPad价格,次日费城半导体指数下跌5.29%,日经225下跌4.15%。产业叙事也随之转向:存储涨价从上游盈利利好变成了终端成本压力。

  四大云厂商自由现金流普遍恶化,但7月29日至8月7日股价整体明显反弹。Amazon和Microsoft从低点分别反弹21.1%和28.0%,原因是两者在上调CapEx指引的同时,实现了更明显的收入和营业利润超预期。Meta则相反:Q2营业利润低于预期,自由现金流同比下降91%,次日股价下跌7.95%,此后的企稳幅度垫底四大云厂商。

  二季报公布后,除微软因会计重分类将2026E指引从1900亿美元下调至1750亿美元外,其余云厂商CapEx预期均进一步上行,四大云2026E CapEx总体较年初预期增加250亿美元。这直接缓解了市场对上游芯片、通信连接和存储订单增速放缓的担忧。

  四大云CapEx绝对数额仍在增长,但增速预计大幅回落:从2026E的105%,降至2027E的45%,再降至2028E的9%。如果要维持2025年67%的增速,2028年需要额外填补5055亿美元的资本投入;如果要维持2026年105%的增速,2028年的缺口高达1.9375万亿美元。

  市场找到的新叙事是RSI——递归超级智能。逻辑是:不同于过去人训练模型,RSI模式下演变为模型训练模型,可在短时间内进行巨量方案尝试、不眠不休地迭代,训练速度远超旧范式,所需算力因此大幅增加。尤其是SSI公司获得英伟达约50亿美元战略投资后,模型商接棒算力需求的逻辑获得更多市场关注。

  结论是:如果参照2025年67%的增速,模型商和新云目前已知项目的CapEx增量可以填补缺口;但如果要维持2026年105%的增速,2028年所需的19376亿美元远超模型商和新云预计新增的5252亿美元,缺口仍然显著。第三条叙事方向正确,但定量层面有待更多项目协议落地。

  当前广泛使用的Agent大多仍处于L1层级——根据人类指令完成编码、调试等子任务,本质是高效执行工具。

  线阶段下,AI不再只是遵循既定指令,而是能够根据执行轨迹自主修改约束条件甚至算法。例如,在财务预测中,模型可能发现需要加入换机周期等新因子,并将这类改进反哺训练数据,实现高质量数据自产,推动自身CoT和工作流的递归进化——这涉及强化学习和大量算力支撑。L3阶段,当前一代模型实质参与下一代模型的训练和部署,进化速度快到人类无法干预或追赶。

  除算力需求外,RSI还可能打开新一轮应用需求。当前市场担忧coding agent和办公辅助的渗透率接近阶段性天花板,但AI投资具有供给创造需求的特征——模型能力突破往往会打开新的需求边界,类似通信从2G升级至4G后带来的应用渗透浪潮。如果L2阶段AI从被动执行走向主动参与规律探寻和规则制造,商业化形态可能从coding agent扩展至企业级work agent,乃至现阶段尚未想象过其形态的新agent模式。

  美国方面,企稳从下跌最剧烈的AI硬件半导体起步,随后蔓延至云厂商。营收和利润均明显超预期的微软和亚马逊反弹最强,Meta仅小幅收回跌幅。

  韩国KOSPI从6月22日至7月30日下跌约39%后,7月31日单日反弹17.9%——典型的超跌回补。截至8月7日,KOSPI从最低点企稳18.9%。杠杆ETF较年内峰值已去化55.21%,但信用融资去化仅21.24%,场内衍生品去化10.50%,出清仍在推进中。值得注意的是,8月5日KOSPI上涨3.76%的同时,散户个股杠杆ETF仍出现2.56%的净赎回,说明反弹并未重新吸引杠杆资金追涨。

  A股修复力度相对有限。创业板指仅小幅抬升,原因在于缺乏同步的盈利验证与增量资金——海外云厂商资本开支验证了HBM订单仍强,但这条传导链对A股科技成长的映射相对间接。

  三个维度的泡沫框架显示:实体投资扩张程度仅相当于1994-1995年中期阶段,远未过热;投资者情绪大致相当于1999-2000年水平,乐观但未狂热;估值水平同样类比1999年左右,后续上涨需要更多基本面兑现支撑。

  7月末以来,随着北美云厂商财报验证、CapEx指引继续 上修,以及半导体和韩国存储链超跌反弹,AI板块已出现初步企稳迹象。但企稳并不意味着重新回到单边上涨,后续更可能进入高波动、高轮动阶段。

  后续修复的顺序大概率仍沿着硬件 → 云厂商 → 模型商 → 应用的链条展开。硬件链很难长期一枝独秀,市场会逐步切换到云厂商的资本开支兑现、模型公司的商业化能力,以及最终的应用层。

  需要密切跟踪的核心指标:模型商ARR是否持续增长;云收入增速是否能持续覆盖快速扩张的资本开支;以及token价格持续下降的背景下,使用量增长能否等比例转化为收入。

  若出现真正具备用户规模、留存和付费能力的现象级应用,AI行情的主线才会从卖铲人进一步扩散到用AI创造现金流的公司。这一步目前尚未发生,但它是整个叙事链条的终点。

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