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AI 牛市陷阱?大空头再出手

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作者:独行侠

最近AI赛道的多空信号扎堆释放,让市场的担忧气氛都浓厚了不少。

高盛最近发布2027年全球市场展望报告,提示AI资本开支的加速浪潮大概率在2027年初见顶,行情会从单边上行转向双向震荡,建议增加分散配置与对冲;

美联储在最新金融稳定报告中也明确点名了人工智能,警告其对资产估值和金融稳定构成潜在威胁。

而知名空头MichaelBurry选择直接用仓位表态,把纳指100的看跌期权翻倍,同时重新布局 半导体ETF 空单,直言这是一轮“牛市陷阱”,尤其对标2000年互联网泡沫顶部,黄仁勋离职,更加重了他对整条AI产业链的担忧。

具体来看,几份报告,都基本指向当前AI叙事面临的几个硬约束: 资本开支、高利率、民主党监管约束、产业链信任担忧。

这些因素,其实也是近期市场担忧所在。

高盛报告说,2027年初AI投资增量占GDP比重见顶,但它并不是说资本开支掉头往下,只是投入增加的速度放缓了。

而股市定价本来就更看重边际变化,上游算力板块过去的牛市,依托的就是持续抬升的资本开支增速,一旦这个动力停下来,高估值最核心的支撑就会松动。

按高盛测算,云厂商资本开支对标普500EPS的拉动曲线有明显对应关系,2024年贡献2个百分点,2025年5个点,2026年冲到12个点的峰值,2027年回落至9个点,到2028年直接变成拖累盈利5个点。

而2026年,基本就是资本开支拉动盈利最后的窗口期。

盈利增速的台阶下滑也同步反映这个变化,标普相关盈利预期从36%掉到11%,欧洲、日本、亚洲市场同步走弱。

客观讲,11%的增速放在历史上不算差。难受的是从36%到11%这个下滑过程。

之前享受的是盈利和估值一起往上抬的戴维斯双击,往后大概率只剩盈利缓慢托底、估值持续承压,很难再复刻前两年闭眼躺赢的行情。

第二个绕不开的现实约束,是高利率市场环境。

高利率环境对AI赛道的压制是双向的。

AI是典型的长久期资产,收益大部分在远期,长端利率抬升等于直接拉高折现率,估值天然被压。

微软、谷歌这些云巨头家底厚、现金流充沛,冲击有限,最难受的是中间那批GPU云服务商,像Burry点名的CoreWeave、Nebius,它们是英伟达大客户,靠大规模租赁、采购GPU快速扩张,本身高度依赖外部融资。

利率一上行,它们的借钱成本直接抬升,扩张被迫收缩,而当初的估值又是按极高增速给的,预期差很容易拉大。

美联储提到的循环交易风险同样值得留意。

科技公司和初创企业互相投资、互相采购、互相背书收入,资金宽松的时候可以美化账面、推高估值,融资收紧之后,就变成一串绑定的风险敞口,一家现金流出问题,风险会沿着合作链条传导,这不是估值高低的问题,是信用层面的隐患。

而最近最大的负面引爆点,是黄仁勋事件,动摇了整条链的定价锚。

现在还很难下定论,这件事对英伟达本身的产品和订单有多大长期影响。

过去几年,芯片、代工、存储、下游云厂商,很多公司的订单预期和估值逻辑都建立在英伟达的强势地位之上。这个锚一晃,所有人都会重新评估手里的资产。

大空头Burry显然抓住了这个窗口,但思路也变了。

以前他更爱直接押注英伟达、 Palantir 这类个股,现在重心挪到指数和半导体ETF上。一边翻倍纳指100看跌期权,一边买回VanEck半导体ETF空单,而台积电、英伟达正是这个ETF最重的持仓。

他把纳指10月上旬的高点对标2000年泡沫顶点,喊出“牛市陷阱”,盯的就是英伟达影响力会不会逐步走弱。

当然他的策略不一定对,毕竟这个类比差别非常大。

2000年泡沫时大量公司没现金流、负债一团糟;现在美股头部科技巨头资产负债表相当健康,五大科技股相对其他股票的估值溢价已收敛到很低位置,远没当年疯狂。

而且这笔期权押注门槛很高,要指数到期前跌超20%才盈利,时间、幅度、方向一个都不能错。

还有一层容易忽略的压力,来自监管转向。

民主党上台后,美国对AI基建的态度,大概率会慢慢转向管控,算力集群、大型数据中心的能耗、土地、电力配套都开始有更多约束。

这虽然不是要把AI掐死,但会打乱无节制堆算力的节奏,拉长扩张周期,抬高建设成本。

放回资本开支曲线看,这个变量会进一步压低扩张斜率。本来预期算力持续爆发式增长,现在审批、能耗、合规约束变多,高点来得更早,兑现节奏也更慢。

四层压力叠在一起,靠乐观叙事吹起来的估值泡沫被挤压是顺理成章。

但我们要清楚,AI的估值泡沫破裂,不等于AI产业走下坡路,支撑AI的长期逻辑的底层需求没消失。

还有个很有意思的信号,高盛提过很多次。

美国云巨头远期PE只有19.7倍,低于自身20年历史区间下沿,甚至比公认的防御板块必需消费品还低。

很多人眼里的高弹性成长股,估值已经跌到防御股下面,这说明悲观预期已经很大一部分打进价格里,不是所有人都在无脑乐观。

监管收紧长期看也不全是坏事。无序的算力军备竞赛停下来,倒逼大家算一笔账,投入的算力能不能换来稳定的收入和利润。

商业模式跑通、不靠无休止烧钱扩卡,AI的故事才会更扎实。短期是阵痛,长期是去伪存真。

泡沫挤掉之后,市场的机会结构也会换一套逻辑。

前两年最简单的玩法是allin上游卖铲人,芯片、光模块、存储,谁离算力近谁涨得最好。这套逻辑建立在资本开支持续加速上,往后很难复刻。

市场的考核标准,会从“谁在扩产”变成“谁能赚到实实在在的钱”。

第一类值得跟踪的是估值回调到位的云巨头。 资本开支增速放缓,对它们反而意味着投入变少、自由现金流改善。资产负债表扎实、收入结构多元,从高波动成长慢慢变成带成长属性的防御品种,震荡市里性价比会慢慢凸显。

第二类是真正落地的AI应用企业。 过去市场目光全放在算力上,应用端价值被掩盖。

接下来会反复拷问,AI能不能帮客户省钱、增收,有没有稳定的付费和续约。只有拿到真实生产率红利、ROI算得明白的公司,才可能接棒成为新主线。

这也是高盛说的“接棒梯队”,切换顺不顺,决定这一轮调整是软着陆还是持续杀跌。

第三类是已经计价大量悲观预期的周期板块,比如韩国内存。 股价已隐含2027年盈利大幅下调70%的预期,但订单排期卖到2029年,PB压到历史低位。赔率看着高,风险一点不小,波动极其剧烈。

高盛也没盲目看多亚洲,核心顾虑是集中度太高,台积电、三星、SK海力士几只标的占比太重,逻辑一反转,回撤杀伤力会很大。

反过来也有不少标的需要主动避开。高度绑定英伟达订单、没有稳定现金流、靠融资输血的GPU中小云厂商,没有落地产品的纯烧钱初创,是这轮压力测试里最脆弱的群体。

总的来看,目前的AI叙事确实面临很大的压力,这种市场背景下,如果还抱着前几年的思路重仓上游算力,继续为“越来越快的增长”买单,这是非常容易亏钱的惯性。

更稳妥的做法,是降低单一赛道的集中押注,仓位适度分散。

现在市场已经从单边牛市转向双向波动,对冲、多元资产配置的价值,会比前几年更高。

这一轮AI叙事迎来的考验,考验的不是AI能不能改变世界,而是这些投入能不能转化成稳定的回报。泡沫散去的过程注定难熬,波动会持续很久,但市场出清之后,能扛住检验、现金流扎实的资产,才会迎来下一段走得更远的行情。

这段时间,稳住心态扛住压力,慢慢等曙光就好。

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