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      AI“泡沫”走到了哪一步?

      AI“泡沫”走到了哪一步

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      申萬宏源最新報告認為,當前AI科技革命仍處于上半場,從投資強度、融資壓力及企業財務指標三個維度與2000年互聯網泡沫系統性比較,斷言AI泡沫即將破裂仍為時過早。但與此同時,技術面指標已普遍處于歷史高分位,金融資本的"狂熱"程度正在加速積聚。

      4月以來,財報超預期與資本開支持續上修共同催化了AI邏輯對科技股的拉動。2026年一季度,M7資本開支同比增速高達65%,在標普500中的占比升至33%;以亞馬遜、谷歌、Meta、微軟、甲骨文為代表的五家頭部AI公司,2026年資本開支市場一致預期較六個月前上修36%,至6877億美元。AI相關投資對美國經濟增速的拉動在一季度已高達1.1個百分點,超過同期居民消費的貢獻。

      然而,該報告同時指出,當前AI在應用層面的滲透率與生產率提振均處于早期階段,與互聯網革命初期的情形高度相似。截至2026年5月,美國企業AI應用率僅為19.8%,Anthropic的報告顯示各行業實際應用率遠低于理論上限。相比之下,企業財務指標整體穩健——Mag7公司現金/市值、ROE及凈利率均明顯優于科網泡沫峰值時期的頭部公司,市值漲幅與盈利增長仍保持相對匹配。


      申萬宏源綜合評估后認為:當前"基本面"與"宏觀面"指標仍處于較合理位置,但"技術面"指標(配置、估值、情緒)已普遍位于歷史高分位。電力瓶頸、民意阻力,以及頭部科技公司業績能否持續兌現,將是決定AI投資可持續性的核心變量。

      AI革命仍處早期:應用與生產率提振空間尚大

      市場對AI泡沫的擔憂,部分源于AI對實體經濟滲透的進展滯后于金融資本的熱情。

      從美國勞工局BTOS調查數據來看,截至2026年5月,美國企業AI應用率為19.8%,未來六個月預期也僅升至22.8%。Anthropic在3月報告中進一步指出,當前AI在管理、計算機數學、法律等多個行業的實際應用率均遠低于理論水準,差距尤為顯著。

      在生產率層面,申萬宏源認為,AI對美國勞動生產率的提振目前相當于互聯網革命早期階段,在行業結構上已初見端倪,但整體提升空間仍大。多份學術研究測算顯示,AI對全要素生產率的持續作用周期可能在10年以上,峰值年化貢獻區間在0.1至0.6個百分點之間。

      對就業市場的沖擊同樣保持溫和。2023年以來,信息、專業科學技術服務等高AI暴露行業就業增速有所下滑,但整體就業市場各行業增速與AI應用率的相關性仍較弱。


      斯坦福大學及沃頓商學院的研究均表明,AI就業沖擊目前較為集中:軟件開發等職業中22至30歲"早期職業"群體就業下滑明顯,高薪職位的AI暴露度也高于低薪職位,但對整體就業總量的影響尚屬有限。

      與科網泡沫對比:投資強度與融資規模仍有提升空間

      申萬宏源將當前AI投資周期與1990年代互聯網革命進行了系統對比。自2022年四季度以來,美國AI相關投資占GDP比重累計提升約1.0個百分點,而上一輪互聯網革命期間這一幅度累計達1.4個百分點,意味著從歷史參照來看,當前AI資本擴張強度或仍未達到峰值。

      值得注意的是,此輪AI投資占GDP比重的提升速度明顯快于互聯網時代,市場預測2026年頭部科技企業資本開支規模將與經營現金流大致持平。

      融資規模方面,盡管美國頭部科技企業自由現金流承壓,并已于2025年開始大規模發行企業債券,但目前擔憂融資壓力仍為時過早。以凈負債/EBITDA衡量,頭部科技企業債務壓力明顯偏低。

      從宏觀層面看,2000年一季度美國企業債券、貸款及權益融資占GDP比重高達5.4%,而截至2025年底該指標僅為1.6%(四季度移動平均),三大融資渠道均未釋放過度融資信號。報告還指出,2000年互聯網泡沫前期,三大融資需求分別于1998年一季度、1999年一季度、2000年三季度依次見頂,對應企業從加杠桿轉向去杠桿,而目前相應指標尚未出現類似拐點。


      財務基礎穩健:市值漲幅與盈利增長仍基本匹配

      與科網泡沫時期最關鍵的區別,在于當前頭部科技公司的財務質量更為扎實。

      互聯網革命時期,頭部科技公司市值漲幅遠超利潤,典型表現是網景上市后英特爾、思科、微軟等公司市值漲幅遠超盈利增長;而2022年以來,以亞馬遜、微軟、谷歌、Meta為代表的頭部公司,市值漲幅與凈利潤增長至今仍保持相對匹配。

      從核心財務指標比較來看,2026年一季度Mag7公司整體ROE為52%,凈利率為35%,現金/市值為4%;而2000年科網泡沫峰值時期的可比頭部公司,納斯達克100整體凈利率為-10.8%,ROE為-0.5%,差異十分顯著。申萬宏源據此認為,當前AI科技領域投資建立在相對穩健的財務基礎之上,現階段將其與科網泡沫破裂前夕類比,依據尚不充分。


      可持續性:加息風險可控,業績兌現是關鍵變量

      報告認為,短期內市場對AI投資邏輯最大的擔憂集中在美聯儲加息預期的沖擊。2月底至5月下旬,10年期美債利率累計上行約53BP,風險中性利率是主要貢獻來源,對應市場對美國經濟基本面的樂觀定價。

      不過申萬宏源宏觀團隊判斷,年內美聯儲加息落地仍是小概率事件:當前就業市場處于"弱平衡"狀態,工資物價螺旋難以形成,中長期通脹預期亦維持穩定;若油價對經濟沖擊逐步顯現,降息預期反而可能回升。此外,納斯達克100企業債發行額占資本開支比例低于40%,顯著低于2017年及2020至2021年的水平,企業對債務融資的依賴尚未達到極端水平。


      在AI投資中期可持續性方面,電力瓶頸與民意阻力正在成為不可忽視的掣肘。據彭博4月報道,2026年計劃建設的數據中心中超過一半預計將出現延期或取消。蓋洛普5月調查顯示,七成美國民眾反對在本地建設數據中心,反對比例甚至高于核電站。國際能源署數據顯示,數據中心電力需求2025年增速達17%,但電網基礎設施建設周期長、電氣設備短缺,可能導致項目延誤,并拉長投資回報周期。

      申萬宏源最終將AI相關企業的業績兌現情況列為短期最需關注的焦點。

      根據美聯儲研究,美國企業AI投資的根本動力來自于對未來需求的樂觀預期;若AI盈利無法兌現,企業繼續加碼資本開支的意愿將受到動搖。

      2023年以來,主要科技企業業績超預期的幅度已逐步收窄,安全邊際趨薄,若未來出現不及預期的情況,可能引發市場對大規模資本開支合理性的質疑。需求側的核心觀察指標,應聚焦頭部科技公司的業績表現,尤其是OpenAI、Anthropic等大模型公司的ARR走勢,以及大模型能力能否持續進步。


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