眼下，市场正从“增长叙事”转向“盈利验证”，从“讲故事”转向“算回报”。未来，人工智能领域更具竞争力的企业或将是能整合基础设施、市场需求与资本结构，实现长期稳定盈利的企业。

今年上半年，人工智能（AI）交易的“赢家名单”出现了明显变化。

曾经代表AI行情的“美股七巨头”整体走势趋于分化，落后于整个半导体板块。费城半导体指数上半年累计涨幅超过100%，存储芯片、半导体设备、先进封装以及AI基础设施供应商成为市场追逐的新宠。

在资本开支持续高企、现金流压力逐步显现的背景下，市场定价重心正从“增长预期”向“回报验证”迁移。

然而，这种再定价过程究竟意味着市场进入更加理性的“清醒时刻”，还是AI泡沫正从应用端向产业链上游转移？

7月1日，元宇宙公司（Meta）被曝计划向外部客户出售过剩AI算力，这一消息迅速引发市场对AI基础设施供需关系的重新评估。

7月2日，全球芯片股遭遇大幅抛售，韩国综合股价指数（KOSPI）重挫约7.9%，韩国交易所盘中启动卖方熔断机制。美国存储、半导体板块大跌，费城半导体指数大跌5.44%。

投资者担忧，如果连科技巨头都开始出售闲置算力，支撑本轮AI牛市的“算力永远短缺”“资本开支只增不减”等核心假设是否正在发生动摇。

“七巨头”失速

过去两三年间，市场给予微软、Meta、谷歌母公司字母表（Alphabet）、亚马逊等科技巨头高估值，核心逻辑在于它们掌握着AI模型、云平台和海量用户入口，资本相信“赢家通吃”，愿意为未来增长支付溢价。但2026年上半年，这一叙事遭遇了前所未有的挑战。

彭博“七巨头”股价回报指数上半年下跌约5.6%。具体来看，微软领跌，跌幅超过22%；Meta下跌14%；特斯拉下跌6%。上涨方面，谷歌A累涨14%，苹果涨6%，亚马逊涨3%，英伟达涨7%。仅6月一个月，“七巨头”市值便合计蒸发约2.3万亿美元。“七巨头”指数当月下跌约10%，创下一年多以来最差单月表现。相比之下，纳斯达克综合指数上半年累计上涨约12.8%，标普500指数上涨约9.55%。“七巨头”整体显著跑输大盘。

独立研究机构Fundstrat Global Advisors研究主管汤姆·李指出，市场正在试图理解围绕“七巨头”的新叙事——它们从轻资产、能产生大量自由现金流的公司，变成了资产负债表更重的企业。

推动这一转变的根本原因，在于资本开支的急剧膨胀。根据高盛2026年6月发布的预测，Alphabet、亚马逊、微软、Meta今年资本开支总额将达到7250亿美元，较2025年的4100亿美元增长77%。仅2026年第一季度，这4家企业的AI基础设施相关资本开支就达到1300亿美元。其中，微软预计资本开支将达到1900亿美元，增幅较去年翻倍；Alphabet将指引上调至1800亿至1900亿美元；Meta上调至1250亿至1450亿美元。数据中心、GPU（图形处理器）采购、电力和网络建设持续吞噬现金流，而AI业务究竟何时能够贡献与投入相匹配的利润，仍缺乏明确答案。

高盛预计，2026年超大规模云厂商资本开支占经营现金流的比例将升至约100%，反映出这些公司正将几乎全部内部现金流重新投入AI基础设施。美国最大的几家科技公司今年的现金储备比过去十年任何时候都少。

阿波罗全球管理指出，“七巨头”的每股收益增速预计将在2026年放缓至20%，2027年进一步降至15%。

眼下，市场正从“增长叙事”转向“盈利验证”，从“讲故事”转向“算回报”。

6月，多家云厂商和半导体机构下调二季度营收指引：AI相关资本开支转化为企业付费需求的速度不及市场前期乐观预期，叠加消费电子复苏乏力、特斯拉电动车增长见顶，尤其盈利前瞻下修成为本轮抛售的直接导火索。

东方汇理私人银行亚洲首席策略师陈达德认为，“七巨头”整体跑输大盘，反映资金正沿着AI产业价值链重新配置，从超大规模云服务商转向AI硬件、先进封装及HBM（高带宽存储芯片）等“卖铲人”企业（给风口行业提供必需工具、设备或服务的公司）。

他指出，虽然科技巨头的收入仍保持增长，但不断攀升的资本开支正在逐步转化为巨额折旧费用，对营业利润率形成压力。随着投资者开始重新评估AI基础设施投资兑现盈利的时间表，市场对科技巨头估值的容忍度也在下降。

高盛策略师里奇·普里沃罗茨基在报告中指出，中国、日本等市场开发AI的成本持续下降，也成为美股巨头股价走弱的原因之一。“如果前沿AI能够以远低于西方的成本开发，那么投入资本最多的企业，也就面临最大的过度投资风险”。

“卖铲人”获益

当科技巨头为AI投入巨额资本开支时，真正率先兑现盈利的却是产业链上游。GPU、HBM、先进封装、晶圆制造、服务器、电源及散热等环节订单持续增长，相关企业利润改善速度明显快于互联网平台。

从涨幅来看，上半年，美股科技板块的最大赢家几乎全部来自AI基础设施产业链。存储板块累计上涨318.49%，位居各细分行业之首；计算机硬件上涨165%，半导体设备与材料上涨129%。个股方面，闪迪暴涨857%，位居标普500指数成分股涨幅榜首；美光科技上涨304%，市值首次突破1万亿美元；英特尔上涨278%，西部数据上涨270%，希捷科技上涨251%。与此同时，台积电、阿斯麦等先进制造业龙头亦大幅上涨。

这一轮上涨的驱动力来自AI基础设施需求的进一步爆发。大模型参数规模持续增长，智能体开始进入企业，视频生成、机器人训练、多模态推理等应用快速落地，训练和推理所需的算力仍在持续攀升。AI服务器配置升级，推动高带宽存储、更高容量内存、企业级固态硬盘以及先进封装需求持续增长，而供给难以在短时间内迅速扩张。

国际半导体产业协会（SEMI）中国总裁冯莉曾在公开演讲中提及，2026年HBM市场规模预计增长58%至546亿美元，占动态随机存取存储器（DRAM）市场近四成，尽管三星、SK海力士、美光三大原厂已将70%的新增产能倾斜至HBM，但HBM产能缺口仍达50%至60%。美光高管预计，存储供应紧张状况将持续至2027年以后。

摩根士丹利测算，2026年全球先进封装市场规模约560亿至580亿美元，占整体封测比重首次突破50%，其中AI专属封装占比超四成，毛利率达48%至55%，是半导体产业链盈利最厚的细分领域。台积电CoWoS订单已排至2027年。

过去，资本相信拥有平台和模型的企业最具价值；如今，资本更倾向于那些能够立即把AI投资转化为订单和利润的基础设施企业。“卖铲人”公司成为AI投资周期中最直接、最确定的受益者。

而这一轮上涨也使不少基础设施企业估值迅速抬升，部分存储、芯片公司的估值已明显高于历史平均水平，市场开始交易未来数年的高增长预期。这一高估值，实际上建立在一个重要假设之上——科技巨头仍将持续保持高强度AI资本开支。

核心逻辑松动

在经历上半年“卖铲人”主导的极致行情之后，AI产业链的基础设施板块正显现出明显的资金拥挤特征。存储芯片、先进封装与算力相关标的持续上涨，使得部分细分赛道的估值与资金集中度同时处于历史高位。

这种结构性拥挤在韩国市场表现尤为突出。KOSPI指数约60%的权重集中于三星电子与SK海力士两只股票，使得整个市场对存储周期的依赖度被极度放大。在此背景下，华尔街投资人迈克尔·伯里近期指出，三星电子与SK海力士的大规模扩产计划，可能意味着AI行情已进入阶段性高点。他认为，费城半导体指数相较200日均线偏离约65%，为2000年互联网泡沫以来的极端水平，而半导体板块估值与投资扩张已显著透支未来预期。

近期，芯片板块的调整正在全球范围扩散。三星电子、SK海力士较阶段高点回落超20%，日本铠侠回撤约30%。在部分市场人士看来，此轮下跌并非单纯情绪波动，而更像是资金高度集中后的阶段性再平衡：前期AI服务器需求推动HBM与DRAM价格上涨，但当“供给长期短缺”的单一假设开始松动时，价格修正往往更为剧烈。

与资金拥挤同步出现的，是AI算力叙事的边际变化。7月1日，彭博社报道称，Meta计划向外部客户出售部分过剩AI算力与基础设施能力，SpaceX亦被曝将数据中心算力对外出租，并与AI初创公司Anthropic及谷歌签署长期协议。

在市场解读中，这一动向被视为重要信号：过去两年支撑AI资本开支扩张的核心逻辑是“算力结构性短缺”，但当头部科技公司开始释放或外售闲置算力时，意味着局部供需关系可能趋于再平衡。

市场反应迅速显现。7月2日，韩国KOSPI指数盘中触发熔断机制，收盘重挫7.89%，三星电子下跌9%，SK海力士跌逾14%，日本日经225指数同步走弱，美股当天存储、半导体板块大跌。全球半导体板块一日蒸发市值以万亿美元计。

价格端的变化进一步强化了这一担忧。GPU租赁市场数据显示，英伟达B200小时租赁价格从5月底的约6.1美元下滑至6月下旬的约4.2美元，跌幅超过30%；H200与H100同样出现30%至70%不等的回落。高盛认为，GPU租赁价格走弱正在成为供需趋于平衡的重要信号。

与此同时，模型效率提升也在削弱新增算力需求。摩根大通预计，未来12个月，词元（Token）单位价格仍可能下降40%以上，使得算力需求增速未必能够抵消成本下降的影响。在此背景下，“算力永远短缺”的长期假设开始受到挑战。

多位分析师认为，当前AI产业尚未进入泡沫破裂阶段，但财务约束正在逐步显现。如果AI商业化无法匹配投入规模，未来扩张可能更多依赖外部融资，而非内生现金流。

在此背景下，二季度财报将成为关键观察窗口。韦德布什证券董事总经理丹·艾夫斯认为，这将直接检验AI资本开支能否转化为真实回报。

联博集团认为，未来，AI领域更具竞争力的企业，或将是能整合基础设施、市场需求与资本结构，实现长期稳定盈利的企业。相较之下，即便拥有前沿技术，如果资金模式存在明显短板，可能被行业淘汰。识别不同企业之间的差异，有助于降低AI投资中的潜在风险，并更好把握下一阶段科技变革带来的机遇。

来源：国际金融报