“七姐妹”分道扬镳，谁来引领下一轮AI行情？ | 巴伦菁英月谈会

当美股科技“七巨头”不再同步上涨，微软单季资本开支高达410亿美元而自由现金流同比下滑23%，市场对AI的信仰正面临前所未有的压力测试。曾被统一纳入AI叙事的科技巨头，如今因业务本质与投入产出比的分化而走向不同命运。传统抱团框架已然失效，AI行情究竟是短期情绪轮动，还是已步入以业绩兑现为标尺的长期分化阶段？

本期《巴伦菁英月谈会》邀请著名经济学家何晓宇教授、加拿大毕肯证券学院联合创始人童红学，从宏观产业与美股实战双重视角拆解AI行情的底层逻辑，围绕七巨头分化、中美AI估值差异、算力硬件格局重塑等投资者关心的问题，提供理性分析与参考。

重要观点：

1. 微软与苹果的AI路径差异巨大，前者重资产换增长，后者轻资产稳生态，长期价值取决于投入是否与主业匹配。
2. 特斯拉因AI叙事落空面临估值向下修正，谷歌凭借云、芯片、数据三位一体的布局获得坚实业绩支撑。
3. 港股AI个股暴涨是南向资金推动与稀缺性溢价共同作用的结果，指数与个股的极端背离终将引发补跌。
4. 全球基金经理对中国AI配置仅1.2%，远低于其市值与营收贡献比重，估值折价蕴含千亿美元增量外资空间。
5. 中美AI并非零和博弈，美国提供算力定价权与确定性溢价，中国提供应用弹性与估值修复的超额收益。

美股科技七巨头行情落幕，AI巨头迎来业绩分化

孙骋：本轮美股七巨头财报落地，AI相关业务出现显著分化，谷歌云业务增速大幅超市场预期，但特斯拉、Meta股价阶段性走弱。花旗提出七巨头抱团框架已经失效，建议以“AI成长集群”重构美股科技分析框架。这种分化，是一轮简单的市场短期轮动，还是AI行情正式从概念炒作，进入以业绩兑现为标尺的长期分化阶段？

童红学：我认为AI行情从2023年ChatGPT横空出世至今，大致可分为四个阶段，当前的分化是行情进入新阶段的必然结果，并非简单的短期轮动。

第一个阶段是2023年5月左右的“全民兴奋期”。当时只要是沾上AI概念的股票，无论主业是否相关，都出现“鸡犬升天”的普涨行情。以英伟达、微软、Oracle为代表的第一梯队领涨，七大科技巨头成为推升大盘的主要力量。

第二个阶段从去年年中开始，市场出现明显分化。投资者开始质疑OpenAI等巨额投资能否兑现，兴奋情绪退潮，担忧情绪上升。Oracle等此前涨幅巨大的股票出现大幅回调，跌幅一度超过60%-70%。市场开始杀跌一些被认为可能被AI“受害”的云和软件板块。

我认为当前正处于第三个阶段，可称之为“全民焦虑期”。一个有意思的现象是，以往总是冲在技术变革最前沿的年轻大学生，现在反而对AI产生抵触，担心其冲击就业。从投资角度看，即便像芯片这类成熟概念股交出靓丽财报，股价反而开始下跌。市场讨论的焦点，已转向“大量资本支出能否马上变现、产生回报”这个核心问题。大家开始理性地质疑AI的投入产出模式和未来成功的可能性。

而接下来的第四个阶段，将是回归理性。届时市场会聚焦于每家公司的主业和长期发展方向，而非笼统的AI概念。这七家公司的业务本质差异巨大。以特斯拉为例，其80%营收来自电动汽车和储能，其AI概念如xAI已被并入SpaceX，与特斯拉本身的直接关联存疑。当AI想象空间消失后，市场对其估值就需要重新审视。而英伟达则有85%-90%的业务与GPU及AI生态直接相关，是100%的AI标的。Apple、微软、Meta、Google等公司对AI的介入程度和方式也各不相同，有的用于改进产品，有的发力大模型，有的依赖外部投资。

因此，花旗提出的“七巨头抱团框架失效”是准确的。当前的分化，标志着AI行情正式告别了概念炒作阶段，进入了一个以业绩兑现和长期发展路径为标尺的长期分化阶段。市场开始为每家公司不同的AI成色和未来潜力进行差异化定价，这是一个健康且必经的过程。

孙骋：微软26财年第四财季持续大规模进行算力投入，单季资本开支410亿美元，同比增长70%，当期自由现金流同比下滑23%，但微软Azure云业务加速、净利润实现增长，同时管理层给出FY27财年自由现金流转正的指引。对比苹果相对克制的AI资本开支、依托生态与现金流走强的模式，当前市场对于科技巨头AI大额资本开支的容忍度是否已经见顶？微软这种重投入换取AI回报，与苹果轻资产稳现金流两条路径，如何评判长期价值？

童红学：近期科技巨头的资本开支确实巨大，行业内戏称Amazon、Microsoft、Google、Meta和Oracle为“行业五傻”，年投入超过千亿美元。但不同公司的策略和财务状况差异显著。

我对微软相对乐观。微软财务非常稳健，其策略是通过股权投资OpenAI并提供资金，同时自建部分数据中心。它甚至是最早暂缓数据中心建设的公司，这种审慎让市场一度怀疑其AI投入力度。但微软的核心在于利用AI提升其Office等主营业务的生产效率，只要用户愿意为此付费，模式就能跑通。其经营策略在投资界正重新获得认可，股价近期回升较快。我认为，AI的关键在于落地，而落地要靠提高现有用户的生产效率。从这个长远角度看，微软是可能胜出的主要途径之一。

相比之下，苹果采取了截然不同的“后发制人”策略。其资本开支非常节制，去年（2026年）大约在150亿到180亿美元，英伟达也仅在100亿美元左右，远低于前面四家的千亿级别。苹果的优势在于掌握硬件入口和大量数据，它正在观察，等待应用生态和技术基建成熟时再发力打时间差。苹果依托强大生态和现金流，走的是轻资产、稳现金流的模式。

而Google则更为激进，不仅大规模发债，甚至开始进行股权融资，这在七巨头中极不正常，因为过去除特斯拉外，大家都靠自有现金流运营。大规模基建使这些公司从轻资产向重资产转变，效率可能较差，但为了卡位行业生态，不得不为之。Google通过自建算力中心降低了成本，使其此前不赚钱的云业务开始盈利，同时自研芯片也减少了对英伟达的依赖。

我认为，市场对资本开支的容忍度不能一概而论，关键在于投入是否与公司未来策略匹配，变现是否可预期。只要投入方向正确、能提升长期竞争力，市场是会给时间的。Google的投入使其云业务盈利，这是积极信号。微软的投入则有望转化为Office等产品的收入增长。因此，简单评判“见顶”为时尚早。

关于长期价值，我更认可微软和谷歌这种与主业紧密结合的投入模式。它们的投入不是“遥遥无期”的概念炒作，而是服务于提升核心业务效率和竞争力的战略性投资。苹果的路径同样稳健且有效，利用其生态优势后发制人。整体而言，除了特斯拉情况特殊外，我对其他几家巨头的大方向抱有信心，需要给予它们更多时间来实现投入的回报。

孙骋：谷歌与特斯拉商业模式差异巨大，但此前市场都将AI作为重要定价因子。本轮财报季，谷歌云AI业务大幅超预期，而特斯拉自动驾驶AI落地进度不及市场期待。这是否说明市场曾过度套用单一AI叙事，带来估值定价偏差？后续两类公司估值会如何完成修正？

童红学：是的，市场此前确实过度套用了单一的AI叙事，导致了估值定价偏差。特斯拉就是最典型的例子。其主营业务是电动汽车和储能，此前市场给予高估值，更多是基于对无人驾驶、Robotaxi以及xAI的想象。但随着xAI被并入SpaceX，特斯拉本身与AI的直接关联变得模糊，其拥有的数十万张卡沦为纯出租算力业务。一旦AI想象空间消失，其高昂的股价便无法靠传统汽车业务支撑，这就是估值偏差的体现。特斯拉未来若不被SpaceX并购，其AI故事将很难讲通。它目前发力的人形机器人业务也已推迟到明年，这与其AI叙事的关联又有所不同。

而谷歌则不同，它是一个“纯AI公司”。尽管主营业务是广告，但其布局和发展方向完全以AI为依托。通过自建算力中心实现云计算盈利，自研芯片（TPU）降低成本，并在大模型领域保持领先。它拥有庞大的数据基数，特别是Google Search这一核心流量入口，为其AI发展提供了坚实基础。虽然近期股价因市场对其模型与ChatGPT等对比的担忧而受抑，但我认为其未来布局和走向非常清晰。

因此，市场正在修正此前的错误定价。特斯拉由于AI叙事落空，其估值需要向下修正，回归到对其汽车、储能及远期机器人业务更现实的评估。而像谷歌这类公司，其估值将获得来自AI业务实实在在的业绩支撑。市场可能有一种错觉，认为会出现一个“一统天下”的大模型。我不同意这点，未来必定是细分市场的天下，各个行业需要的是专业模型。谷歌只要在自己的赛道上做得足够好，就拥有巨大的发展空间。同样，英伟达、微软等公司也都会在其AI领域有明确定位。所以，未来的估值修正将基于各家公司能否在AI产业链中占据清晰且有利的生态位，并实现可持续的盈利。我对特斯拉的前景不够清晰，但对谷歌的发展路径则看得比较清楚。

国内 AI 行情，对比美股探寻估值与全球机遇

孙骋：港股AI板块内部分化剧烈，智谱等大模型新股年内曾录得数倍涨幅，华虹等算力半导体也阶段性走强，但板块经历一轮剧烈冲高回撤，叠加近期港股再度快速下挫。如何区分：这轮行情多大程度是跨境、南向资金轮动带来的短期交易行情，多大程度反映国内AI产业突破的中长期估值修复？恒生科技指数整体偏弱，又该如何解释AI个股和指数的背离？

何晓宇：我的看法是，本轮港股AI行情是南向资金短期轮动与国内AI产业中长期估值修复共同作用的结果，并非单一因素导致。我们需在2026年全球经济大背景下审视。

首先，港股市场的个股暴涨确实有南向资金追捧的因素。例如，智谱在6月8日纳入港股通后，当天南下资金净买入6亿港元；6月15日单日暴涨32%时，南向资金净买入高达23亿港元。纳入港股通后累计净买入达40亿港元，资金推动效应显著。

然而，这并非纯粹的情绪炒作和资金游戏。过去一年，科技股定价重心已从AI基础设施的“投入端”，转向模型能力提升和商业化路径清晰的“产出端”。内地A股缺乏纯正的大模型标的，这使得港股相关AI个股产生了“稀缺性溢价”，反映了市场对其未来盈利的中长期看好。同时，硬科技的利润兑现高于软应用，导致市场出现“弃软投硬”的现象。

关于指数与个股的背离，上半年恒生科技指数下跌了22%，但智谱涨幅曾高达22倍，兆易创新涨超6.6倍。这种极端分化，一方面因大部分机构资金在全球经济信心不足时选择“抱团取暖”，集中追逐少数能看清盈利前景的AI、算力个股；另一方面，港股指数权重股表现低迷，拖累了整体指数。即便个别股票因基本面变化被炒高，但整个大盘不好，临时性炒作终将面临补跌。

从积极面看，8月10日恒生指数公司启动恒生科技指数修订咨询，计划将成分股从30只扩至50只，并纳入AI独立主题，使硬件和AI合计占比从26.7%升至42%。这是官方对香港科技趋势向AI硬科技主导新周期切换的确认，为港股AI板块中长期发展提供了值得期待的制度红利。

孙骋：对比美股，国内AI龙头持续存在估值折价，历史上外资对港股AI仓位整体偏低。花旗近期将中国股市上调至“超配”，核心逻辑指向AI行情从少数巨头向更广板块扩散。估值判断上，我们应当优先锚定算力、基础大模型，还是产业应用落地？中美AI之间持续的估值差，是基本面带来的合理折价，还是海外投资者对国内产业进度认知滞后？

何晓宇：对于估值锚定问题，我认为应当采取“分阶段、递进式”策略，短期和中期优先锚定产业应用落地，中长期关注算力基础设施。

当前，无论是美国还是中国，市场最关心的是投入能否换来真金白银的利润。AI全民狂欢时代已经过去，产业实用落地成为核心驱动力。AI在金融、医疗、工业、消费电子等领域的渗透率，才是打破估值天花板、修复市场信心的关键。这是我们的长项，我们擅长快速跟进并在应用层面超越。例如高铁，虽非原创，却成为全球领先。

中长期来看，算力基础设施是确保国内AI产业安全、持续迭代的物理前提。国产芯片和计算中心的建设、订单与产能利用率，决定了AI行业发展的上限。

关于中美估值差，我认为目前存在一定的合理性。美国在芯片设计、软件生态上拥有“AI霸权”，享受全球开发者高付费意愿带来的溢价，其AI巨头做的是全球生意，资本开支能很快通过云服务增长体现在财报上。相比之下，国内商业化变现路径仍在探索，B端支付意愿和C端付费习惯与海外有差距，导致部分折价。

但是，海外投资者的仓位确实反映了其认知的滞后。数据显示，全球基金经理对中国AI股票的配置仅1.2%，远低于中国AI板块占全球AI总市值10%、相关营收贡献16%的比重。花旗所谓的“超配”，在如此低的基数上，其实仍是低配。海外投资者尚未完全看到中国AI的真正潜力和变化。这是一个错配，未来随着全球投资者正确评估中国AI实力，将带来千亿美元级别的增量外资，估值差有望逐步修复。我们既要承认差距，也要有信心迎头赶上。

孙骋：花旗提出改用“AI成长集群”重新审视美股AI机会，同时全球新一代算力芯片进入集中投产周期。全球AI投资主线是否正在发生切换，从过去美国硬件链一家独大，逐步走向中美应用端双向并行的格局？站在跨境资产角度，中美AI资产分别承担怎样的配置意义？

何晓宇：全球AI投资主线确实在发生结构性变化，但并非简单的“此消彼长”，更准确的描述是重心扩散和双轨并行。

美国硬件链的全球算力定价主导地位并未被推翻，其“压舱石”作用依然稳固。但投资的边际重心正从单一追逐算力芯片，向“应用端降本增收”和“AI基建”两条主线迁移。这恰好与中国在应用端的优势相契合，是中国资产承接全球资金边际增量的机遇。

中国的AI应用端正在经历爆发式增长。中国日均Token调用量突破140万亿，两年增长近千倍；2026年4月国内AI应用访问量突破9亿，日活跃用户同比暴涨223%；2026年8月，豆包推出酒店抽佣模式，阿里也启动商业化付费方案，标志着营收落地拐点到来。中国巨大的市场体量，使我们有潜力在应用层面走出一条独立路径。

因此，我不能认同将中美AI视为“二选一”的零和博弈。更理性的看法是互补与并行。美国AI资产是全球AI主线的底仓和风向标，提供的是算力硬件链的确定性溢价与全球定价权。中国AI资产提供的是全球AI的应用弹性与估值修复的超额收益机会。站在跨境资产配置角度，正确的策略不是选边站，而是同时配置。投资者应同时持有美国的“基础设施红利”和中国的“应用端创新红利”，以获取更全面的收益。美国制定算力底层标准，中国重塑应用落地范式，二者双轨并行，共同推动全球AI事业发展。我建议全球投资者客观、冷静地认清这一现实，抓住两国市场提供的不同机会。

AI 资本开支热潮，算力硬件迎来格局重塑

孙骋：2026年全球头部云厂商集体上调全年资本开支指引，谷歌、微软等都给出千亿级年度投入规模，资金主要流向AI算力基础设施。但费城半导体指数在经历一轮大幅上涨之后出现阶段性回调，市场的调整，是否反映投资者开始担忧AI资本开支的投资回报拐点，还是仅仅属于高位筹码拥挤带来的正常回调？

童红学：我认为费城半导体指数的回调，既是高位筹码拥挤的正常回调，也反映了投资者对投资回报率（ROI）拐点的担忧，两者兼有。但其核心，是资本市场周期与产业周期的错位。

从产业周期看，AI才刚开始，未来30年甚至更长时间都可能是稀缺的。芯片、算力、大模型甚至上游材料，在整个产业链上都将长期供不应求。为了缓解稀缺，企业必须扩充产能、增加资本支出，甚至吸引新进入者。这是合理的长期战略。

但投资者的视角不同，他们关注短期效应和增速的“天花板”。当一家公司的营收增速达到顶峰时，资本的“拐点”思维就会启动。例如，尽管存储芯片公司如SK海力士财报极其靓丽，一年赚了过去40年的钱，但其营收增长2/3来自提价，仅1/3来自产能扩充。当市场看到价格涨幅难以为继，且出现了替代技术时，便会认为其业绩增速高点已过，股价随即出现调整，即便公司仍在真金白银地赚钱。这就是典型的资本市场“提前效应”。

因此，市场调整并非单纯的情绪波动。它反映了投资者开始理性地审视：在如此巨额的资本开支下，未来的回报率是否能持续？最高的增速阶段是否已经过去？资本市场的“拐点”往往出现在产业增速最快的时刻。

不过，回调也为下一阶段投资创造了机会。当市场回归理性，资金会去寻找那些能够将AI真正落地、实现盈利的新应用、新企业。正如互联网时代，最终胜出的是Google这类后来的应用巨头，而不是最初的基建龙头思科。AI时代也会诞生类似的新王者，它们可能不在当前七巨头之列，但增长速度可能远超现在的行业巨头。

孙骋：SK海力士完成史上最大规模海外企业美股ADR上市，上市初期情绪高涨，但随后股价快速回调，“韩国估值折价修复”的叙事遭遇现实考验。本次美股上市，究竟能否真正改写它的估值体系？后续股价走向，更多取决于美股被动资金纳入，还是HBM供需与存储周期本身的景气度？

童红学：SK海力士选择在行业景气度的高点进行美股ADR上市，对企业而言是一次极为成功的融资行为。但对投资者而言，这个入场时机可能并非最佳。

关于估值体系改写，我认为美股上市为其提供了更国际化的融资平台和投资者基础，但改写估值体系的根本，仍在于公司基本面和所在行业的景气周期。短期股价回调，更大程度上是韩国市场去杠杆化过程的传导，而非美国投资者对其估值的否定。韩国市场此前对海力士的炒作非常激烈，股价从300万韩元跌至130万韩元，振幅巨大。随着韩国市场控制杠杆，其买盘力量下降，隔夜传导至美股ADR。我认为第一阶段的去杠杆过程已近尾声，当前股价区间在相当长时间内可能相对安全。

关于后续股价走向，我认为中长期看HBM供需和存储周期景气度，短期受美股被动资金纳入节奏影响，但根本的决定因素还是产业趋势。

从产业角度看，存储芯片的稀缺性可能还会持续一段时间，甚至有人认为是永久性稀缺，我对此略有保留意见。值得关注的是，海力士的增长有2/3依赖涨价，仅1/3来自产能扩张。随着公司与客户签订大量长期合约锁定价格，未来涨价贡献将减弱，而扩产则需要大规模投资，效率远不如提价。这意味着其未来的增长率和利润率可能会趋势性下行。这是投资者最不愿意看到的，一旦形成预期，股价便会承压。

因此，尽管SK海力士仍是值得长期投资的标的，长期稀缺性逻辑仍在，但投资者不应再期望其股价能像过去那样翻几番。行业性的增速拐点或许已经出现或临近。后续市场会回归理性，股价将围绕产业真实供需和企业盈利能力进行均值回归。从这个角度看，其未来表现将更多取决于HBM的实际供需状况和存储芯片的景气周期，而非仅仅是美股资金的被动流入。 （作者｜孙骋，编辑｜刘洋雪）