AI投資「中場休息」：算力股不再吃香，下半場關注兩件事

By: rootdata|2026/08/06 07:00:00

作者：Jae，PANews

8月第一週，美股AI產業鏈上的主流標的普遍收穫了10%以上的可觀漲幅。英偉達股價連續5日上漲，邁威爾更是斬獲了接近20%的漲幅。在7月經歷了「滑鐵盧」的AI產業鏈概念股到了新的月份終於揚眉吐氣，收復了大片失地。

不過，這次迅猛的上漲實際上離不開7月下旬激烈的槓桿清洗。彼時，半導體和算力上游標的都遭遇了顯著的估值回撤，市場上空一度彌漫著「泡沫破裂」的恐慌。摩根士丹利中國首席經濟學家刑自強的最新研判指出：AI賽道在近期的波動並非基本面惡化，而是交易擁擠、大廠融資抽水、油價推升加息預期共振所致的階段性「半場休整」。這一觀點也在成為華爾街各大投行的共識。

目前，雖然美股AI產業鏈標的依然有高光表現，但AI板塊的狂熱情緒無疑正在逐漸退燒，全球資本市場最炙熱的引擎也正在悄然換檔。在AI投資的上半場，資本扎堆押注算力芯片，追捧「賣鏟人」的確定性故事；摩根士丹利研究團隊認為，下半場的投資重心或將沿著兩條路線遷移：一條向應用端下沉，追逐真實的降本增效與現金流兌現；另一條則向物理世界延伸，重估能源、原材料等AI無法繞開的硬資產底座。

「三座大山」壓垮AI「賣鏟人」

三股力量的疊加，共同按下了AI賽道的「暫停鍵」。

擁擠交易：高槓桿籌碼堆出的脆弱平衡

上半年的AI行情，是一份「擁擠交易」的典型樣本。

大量槓桿資金與追漲資金衝進算力芯片、半導體、存儲等上游賽道，導致籌碼集中度迅速攀升至歷史高位。擁擠的籌碼結構放大了盤面的脆弱性，從而引發了踩踏式的去槓桿拋售。

7月下旬，過於一致的交易預期迎來了一次集中的籌碼鬆動。據高盛統計，槓桿半導體ETF的資產管理規模（AUM）從6月峰值的約1,630億美元下滑至1,000億美元，跌幅近40%，創下2025年4月以來的最大降幅。在同期美國所有槓桿ETF的資金流出中，半導體ETF占比約63%。

不過，去槓桿也有效清除了純概念炒作的泡沫，給市場在AI賽道上的過熱情緒降溫。

資金抽水：千億美元資本支出的流動性反噬

AI軍備競賽的另一面，是對二級市場流動性的持續消耗。

全球超大規模雲服務商為了搶佔算力高地，計劃在AI基礎設施上投入數千億美元，但它們的現金流難以完全覆蓋如此龐大的資本開支缺口。因此，科技大廠頻繁通過股票增發、發行大額企業債等方式對外大規模融資。據金融時報披露，四大矽谷巨頭截至今年第二季度的AI累計資本投入已高達1.1萬億美元。摩根大通研究團隊也指出，AI相關債務已占美國投資級債券市場的15%以上，成為最大的單一債務板塊，如果下游變現不及預期，過度舉債將對企業的信用評級構成潛在威脅。

二級市場被不斷「抽水」，資金供給收緊，估值自然承壓。簡單來說，算力擴張越激進，對流動性的虹吸效應就越強。

利率陰雲：通脹反彈的估值擠壓

宏觀層面的變數成為了壓垮高估值的最後一根稻草。

中東地緣衝突升溫推高了國際油價，市場對通脹粘性反彈的擔憂卷土重來，倒逼美聯儲加息預期抬頭。無風險利率的上行抬高了未來現金流的貼現率。對於尚在投入期、現金流仍未兌現的AI標的而言，貼現率的抬升進一步壓制了它們的估值。

三重壓力下，「賣鏟子」的生意突然變得不好做了。

AI投資邏輯變道：一手算ROI，一手搶硬資產

高盛與摩根士丹利指出，基礎模型訓練正在朝大規模推理部署過渡，單純堆疊算力、比拼參數的故事開始邊際失效。資本市場的估值錨點，也在轉向商業模式的兌現能力與物理世界的資源瓶頸。

AI應用端：從講故事到算ROI

AI投資的下半場，是一場財務兌現能力的淘汰賽。

上半場，標的只要沾上AI概念就能享受估值溢價；下半場，參數規模不再是主要指標，投入產出比才是獲取高估值的依據。市場將更關注企業能否用AI實現降本增效、轉化為營收與現金流的增長。

隨著推理成本持續下行，那些具備強閉環生態、獨家數據資產與高客戶黏性的應用型企業將脫穎而出。例如，把AI嵌入遊戲開發、廣告投放或數位化業務流程的企業，能更顯著地壓低單位運營成本，將AI技術轉化為內生效率引擎和產品議價能力。

資本向ROI靠攏，會倒逼AI廠商從「拼參數」轉向「拼落地」，加速AI從實驗室走向真實產業。目前在AI應用端，除了Palantir(PLTR)等少數領先玩家已實現財務增長，其它標的依然需要後續的市場數據來說話。

HALO資產：AI的盡頭是物理世界

「AI的盡頭是能源和原材料」，高盛上個月的一句判斷正在變成市場共識。

HALO（Heavy Assets，Low Obsolescence，即重資產、低淘汰）資產指的是那些具備高壁壘有形資本且難以被技術快速替代的實體資產，比如：銅礦、電力電網、基建設備、核能資源等。這類AI「搬不走、拆不掉、造不出」的物理硬資產或將受到全球資金的追捧。

高盛在《The HALO Effect》報告中指出，全球市場正在經歷一次「稀缺性的重新定價」。過去十年市場追捧「輕資產輕、高擴張」的軟體模式，但AI降低了信息處理門檻，大幅壓縮了軟體與IT服務企業的估值和利潤率上限。相反，實體資產的重置成本因通脹和供應鏈再區域化而大幅上升。

簡單來說，大模型在以周為單位迭代，算法與軟體服務的門檻被大幅抹平，部分依賴簡單代碼或中介服務的輕資產SaaS企業正面臨著被AI Agent（智能體）取代的顛覆性風險。算法能被開源模型超越，軟體能被AI Agent重寫，但電網不能被隨意複製，銅礦不能憑空生成，核電站也不能在一夜之間建成。

按照華爾街機構的分類標準，HALO主題覆蓋了電力與核能、電網與基建、關鍵原材料、工程製造四大主要板塊，每一個都是AI算力擴張難以繞開的物理關卡，其中也不乏貝萊德、高盛等機構具有高共識的潛力標的。

在電力與核能領域，以Constellation Energy（CEG）、Vistra Corp（VST）與NextEra Energy（NEE）為代表的獨立核電巨頭，正在成為資本關注的焦點。在公共電網擴容受限的背景下，它們憑藉著牌照優勢和「機組旁建機房」（Behind-the-meter）的直連供電模式，核電廠成為數據中心的主力能源供應商，吸引科技巨頭們簽下為期多年、附帶保底價格的購電協議（PPA），把原本周期性的公用業務轉化為具備高確定性的現金流資產。

在電網與基建領域，高功耗GPU的普及導致傳統風冷散熱達到了物理極限，數據中心向液冷技術的轉型是大勢所趨。Vertiv（VRT）依靠在精密冷卻與熱管理技術上的領先地位，將吃到機房散熱升級的紅利。Eaton（ETN）和Quanta Services（PWR）則掌控著配電設備、變壓器與高壓電網的施工能力，決定了電網擴容的實際速度。另外，物理電網升級的長周期工程也為它們築起了較高的競爭壁壘。

在關鍵原材料領域，Freeport-McMoRan（FCX）手握優質的特大銅礦資源及開採權。無論是電力傳輸、變壓器繞組還是數據中心內部布線，銅都是不可替代的物理傳導介質。而礦山開發周期長、礦石品質下滑等問題大幅降低了新銅礦的供給彈性，供需缺口的長期放大將持續推高銅礦資源的定價權。

在工程製造領域，Caterpillar（CAT）和Deere&Co (DE)有著龐大的物理工廠、專有工程技術和全球供應鏈網絡，構建了難以被代碼或算法替代的物理壁壘，在基建大潮中持續獲取訂單。

在AI投資的下半場，Eaton的變壓器、Caterpillar的巨型挖掘機、Newmont的銅礦等曾被視為「舊經濟」的資產，突然被賦予了新的戰略價值。資本對HALO資產的重定價，將為下一階段更龐大的AI基建需求築牢物理底座。

然而，HALO資產的建設周期長、資金投入大。一旦下游AI應用的商業化兌現速度不及預期，前置投放的能源與算力基建也可能引發產能過剩、資產沉沒的風險。

「半場休整」是資本市場走向理性分化的必要階段，未來的超額收益將一頭伸向真實的商業場景，一頭扎進堅實的硬資產。只有兼具商業化造血能力與物理護城河的玩家，才能在「半場休整」後的長跑中保持領先。