当AI资本开支越冲越猛、估值越来越贵时优秀炒股配资门户，高盛提醒市场：真正的风险，往往出现在“增速开始放慢”的那一刻。
2月24日，高盛全球投资研究在其策略报告《AI交易的拓宽与收窄》中称，近期AI交易波动显著上升，背后两股力量在拉扯市场：一边是科技巨头资本开支持续“超预期”，另一边是投资者对“AI颠覆传统行业利润池”的担忧快速升温。
受强劲的资本开支指引推动，存储芯片概念股今年迄今平均大涨55%；而受“AI颠覆论”恐慌影响，软件股则暴跌了24%。同一个“AI主题”，在不同环节呈现出几乎相反的行情。
高盛将这场剧烈波动的AI交易划分为四个阶段，而目前这四个阶段的股价走向已经截然相反：
第一阶段（算力龙头，如英伟达）：正在面临“过度盈利”的拷问，近期出现盈利预期大幅上调但股价横盘的脱节现象。第二阶段（AI基础设施，如存储、设备、服务器等）：受科技巨头强劲的资本开支指引推动，近期持续暴涨，其中存储股年内大涨55%。第三阶段（AI应用赋能，如软件服务等）：因市场极度担忧其传统商业模式被AI颠覆，近期遭遇恐慌性抛售，软件股年内暴跌24%。第四阶段（AI生产力提效，非科技行业）：由于实际的财务回报尚不清晰，近期股价一直横盘整理。
面对这种极致分化，报告显示，无论是当下暴涨的“基建赢家”，还是暴跌的“应用输家”，当前都潜伏着各自的风险。
资本开支增速见顶在即，AI基建“杀估值”风险临近
市场首先要消化的，是资本开支预期的“再抬一档”。
根据高盛汇编的共识预期，2026年科技巨头的AI资本开支将达到6670亿美元。这一数字比四季度财报季开始时高出了整整1270亿美元，同比增速高达62%。
资本开支大幅上修的另一面，是自由现金流被挤压。
报告强调：“超级云厂商资本开支正走向在今年超过经营现金流的90%，这一占比甚至高于互联网泡沫时期。”在更具体的测算里，高盛指出2026年资本开支预计将占科技巨头经营现金流的92%。
为了填补巨额资金缺口，巨头们被迫大幅削减股东回报。2025年，巨头总体股票回购削减了15%；用于回购的现金流比例从2023年初的43%骤降至目前的16%。同时，甲骨文和谷歌等开始频繁向债券市场伸手。
高盛预计，年内资本开支的绝对值仍有上修空间。由于甲骨文和微软的财年在5月/6月结束，即将到来的二季度财报季可能成为开支预期再次上修的催化剂。
但高盛警告，核心风险不在于“绝对值”，而在于“增速”。
“我们预计一致预期对超级云厂商资本开支的估计仍有温和上行空间，但仍预计资本开支增速将在今年晚些时候见顶。”
而这一增速放缓，将成为AI基础设施股的“阿喀琉斯之踵”。
“AI基建”的下半年风险：开支降速与“过度盈利”陷阱
高盛强调：“一旦资本开支增速放缓，一些AI基础设施股的收入增长和估值将显得极其脆弱。”
逻辑很直接：基础设施链条的订单、收入与盈利往往对资本开支增速高度敏感；当市场从“每季度都在加速”切换到“仍在增长但不再加速”，估值中最脆弱的部分往往是“增长溢价”。
高盛直言，许多AI基础设施相关板块在过去几年出现了显著的估值倍数扩张，而历史经验显示，投资者通常会给予“增速放缓”的公司更低估值倍数。
这也是报告主题中所谓“杀估值”的核心含义：哪怕盈利还在增长，只要市场开始担心增长不可持续，倍数收缩就可能抵消盈利上修带来的股价支撑。
在报告列举的细分方向中，制造设备、服务器与网络、晶圆代工与IDM、电力与公用事业等领域估值普遍高于过去五年均值。
高盛认为，当前基础设施内部的“最新瓶颈”集中在内存环节。
报告称，主要内存股（如美光、西部数据、SK海力士、三星）自2025年四季度初以来平均上涨约145%，年内平均上涨约55%。高盛认为，强需求与提价带来的盈利改善，能够解释这轮上涨的大部分来源。
他们还指出，内存股平均远期P/E约12倍，不仅低于大盘，也低于其自身五年均值，表面上看并不“贵”。
但高盛紧接着用英伟达做了一个警告：当市场开始担心企业处于“过度盈利（over-earning）”状态时，股价可能不再跟随盈利上修。
在2022年底到去年年中，英伟达的股价与盈利同步增长了12倍，估值倍数基本保持不变。但在最近的阶段，逻辑变了。
高盛指出：“在过去五个月里，尽管英伟达的远期盈利预期大幅上调了37%，但其股价却基本持平。”
高盛把这种现象概括为“over-earning（过度赚钱）”的市场心理：当公司在周期高点表现过强，反而容易引来对竞争加剧与需求可持续性的担忧，最终表现为“盈利继续强、但估值收缩”。
对交易层面而言，这意味着：即使基建链条短期业绩继续兑现，投资者也会开始更挑剔“增长的二阶导”和“倍数还能不能扩”。
科技巨头短期继续分化：盯的不是资本开支，而是“回报”
高盛判断，短期内科技巨头之间的回报分化仍会持续。
因为在2026年上半年，资本开支季度增速大体稳定时，市场注意力会转向“AI投入到底有没有回报”。
报告给出一组直观对比：科技巨头自由现金流收益率约1%，处于历史最低水平；而标普500其余公司约为4%。
当自由现金流转弱、转换率下降时，资金自然会寻找替代选项。高盛直言，“投资者正在越来越多地把资金配置到其他地方”。
AI应用层：一条“很细的界线”，把公司分成赢家与输家
如果说基建层的矛盾是“资本开支还能多快”，应用层的矛盾就是“谁会被颠覆、谁能抢到新增收入”。
高盛判断，AI交易向应用层扩散是技术发展的自然路径：基础设施搭好之后，价值创造会从“卖铲子”转向“改造商业模式”，并通过重塑利润池来回收前期投资。
但这也让股市结果更“微观化”。高盛强调，未来需要更依赖公司层面的判断，比如竞争位置、进入壁垒、定价权。
报告中一句话点破应用层的核心不确定性：
“在最终竞争格局仍不确定的情况下，一家公司在被视为AI收入‘赢家’与遭遇‘被颠覆’担忧之间，界限很细。”
一个直接结果是，投资者目前并没有给很多上市公司“AI带来新增收入”过高估值。
高盛称，“与我们的预期相反，投资者对上市公司AI增收的上行空间几乎没有定价；相反，来自私营公司的AI应用获得了最多关注。”
报告列举了多家私营公司产品进展：Anthropic推出Claude Cowork工具（含法律、人力资源、商业服务插件）；Insurify在ChatGPT内推出比价应用；Altruist推出为财富管理客户制定个性化税务策略的工具。
这类案例强化了公共市场的一个担心：即便AI带来新增需求，新增收入也未必归上市公司所有。
“输家”为何短期难翻身：颠覆担忧很难被“短期业绩”证伪
应用层的另一面，是颠覆叙事对估值的杀伤力。
高盛指出，过去几周市场关注点集中在“AI颠覆风险”。
报告称，软件股在过去六周下跌约23%，并且“尽管短期盈利仍具韧性，投资者越来越在质疑行业的长期增长前景”。
高盛在这里给出了非常明确的判断：“对AI颠覆的担忧在短期内很难被证伪。”
他们进一步指出：对于那些已被市场贴上“可能被AI颠覆”标签的公司，股价要稳定，关键在盈利要先稳定；但“这种颠覆不确定性短期内不太可能被解决”。
高盛把“应用层输家短期难翻身”的条件讲得很具体：“投资者要么需要多个季度的证据证明业务韧性，要么需要这些股票相对大盘更大幅度的估值下探，才会重新大规模参与。”
这也是当前软件等板块的尴尬之处：短期财报可能还行，但市场交易的是“长期利润池会不会被重分配”。
高盛用两条线索“量化”颠覆风险：人工暴露度与资产强度
在如何观察“谁更容易被颠覆”上，高盛给出两个向量（并强调还有监管壁垒、市场势力等其他维度）。
其一，劳动力对AI自动化的暴露度。
高盛称，近期对白领岗位被替代的担忧上升。
他们与经济学家合作估算各公司工资支出中暴露于AI自动化的比例，并结合“劳动力成本/收入”的比值进行观察。
高盛提醒，这个指标是“双刃剑”：AI既可能提升效率，也可能替代岗位。
但在交易层面，过去6个月市场更奖励“暴露度低”的行业，惩罚“暴露度高”的行业。
其二，有形资产强度（tangible asset intensity）。
高盛用“（资产-现金-无形资产）/收入”来度量资产强度，并构建行业中性、等权篮子。
他们观察到，资产更“重”的公司近期明显跑赢资产更“轻”的公司，而且幅度“超出宏观环境通常能解释的水平”。
类似地，生产商品的公司也跑赢服务型公司。
对投资者而言，这两条线索传递的并不是“资产越重越好”，而是市场在用它们作为“护城河/进入壁垒的替代指标”，来对抗应用层不确定性。
三大催化剂：高盛把“拐点”押在2026年下半年
高盛认为，要让科技巨头重新获得市场领导地位，需要三个催化剂。
他们的基准判断是：这些催化剂“更可能在2026年下半年出现”。
首先，AI收入必须加速。财报季的市场反应已经证明，只要收入增长超预期（如Meta大涨10%），投资者就会对AI投资的回报率重拾信心。
其次，资本开支增速放缓带来的自由现金流（FCF）见底的“可见性”。高盛认为，由现金流一旦出现底部信号，市场可能重新用盈利而非现金流去定价，从而降低估值波动。
高盛解释道：“资本开支增速放缓将让投资者看到自由现金流触底反弹的希望。这将促使投资者重新基于盈利能力来为这些巨头定价。”目前，巨头们24倍的远期市盈率仅处于过去10年的第14百分位，估值极具吸引力。
最后，宏观顺风的消退。高盛经济学家预计，美国经济的周期性加速将在年中见顶，并在下半年回落。当宏观经济红利消退时，资金将不可避免地重新流向这些长期确定性极高的科技巨头。
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