高盛警告AI交易假设超出现实

高盛于2026年6月23日向客户发布了警告，指出投资者对人工智能财务回报的假设开始超出基本面所能支持的范围。这家投资银行的研究表明，市场对AI驱动的利润增长定价过于乐观，且时间表加速。该报告发布时，主要科技指数接近历史高点，该公司的股票GS最新报价为1,106.37美元，全天上涨0.66%。

背景 — 为什么现在重要

这一警告出现在美国股市历史性集中化的背景下。S&P 500中的前十只股票，主要由以AI为重点的巨头公司主导，现在占据了该指数总市值的更大份额，这是自1970年代以来的最高水平。这种集中度的前一个峰值发生在2000年初的互联网泡沫期间，随后进入了多年的科技股熊市。当前的宏观环境是美联储维持基准利率稳定，10年期国债收益率稳定在4.2%左右，为未来的AI收益提供了更高的折现率。

直接的催化剂是主要云服务提供商和半导体公司的资本支出公告激增，预计2026年单年支出将超过4000亿美元。投资者将这一支出外推为即时和无限的收益增长，忽视了历史模式，即大规模的科技基础设施投资周期通常会在利润压力和过剩供应的时期之前出现。市场目前忽视了基础设施建设与实现经济整体生产力增长之间通常存在的3-5年滞后期。

数据 — 数字显示了什么

估值脱节在特定指标中显而易见。科技行业的前瞻市盈率目前比更广泛的S&P 500高出60%，这一差距超过了过去十年85%的交易日。同时，以Cboe NDX波动率指数衡量的AI相关科技股的隐含波动率接近两年低点，表明投资者极度自满。就高盛而言，其股价在日内最高达到1,115.98美元后回落，日内最低为1,091.63美元，反映出对该行业的呼叫存在不确定性。

对收入增长预期与当前股票表现的比较显示了压力。尽管共识预测预计“七大巨头”相关的收入在未来三年将以18%的年复合增长率增长，但自2022年底AI投资周期开始以来，它们的集体股价已经累计上涨了140%。这代表着大约7倍的市销率扩张，远远超过了基础销售增长。作为参考，纳斯达克100指数年初至今上涨了12%，而S&P 500的涨幅为8%。

指标	AI重科技	广泛S&P 500
前瞻市盈率	32倍	20倍
年初至今价格回报	+12% (NDX)	+8%
资本支出占销售比例	~22%	~8%

分析 — 对市场/行业/股票的意义

主要的二次效应是资本可能从纯AI叙事股票转向那些有望受益于效率的公司。这包括像Adobe和Salesforce这样的企业软件公司，它们可以整合生成式AI来提高利润，而无需匹配巨额的资本支出。提供数据中心物理基础设施的工业和公用事业部门，也将在最终证明哪些AI应用盈利的情况下获得持续需求。半导体资本设备提供商，如应用材料公司，面临更为模糊的前景，取决于支出周期的延续。

一个关键的反驳论点是，这一AI周期与以往的科技繁荣根本不同，因为它在所有经济部门的普遍适用性，可能证明更高的估值是合理的。然而，高盛的分析指出，即使是个人电脑和互联网等变革性技术，在其股票表现上也经历了多次繁荣-萧条周期，才实现了持续的价值创造。目前的持仓数据表明，对科技的净多头敞口已达到五年来的最高水平，这是一个通常预示短期反转的逆向信号。零售期权流动性也显示出对大型科技股的周度虚值看涨期权的极度集中。

前景 — 接下来要关注什么

即将到来的2026年第二季度财报季将是直接考验，主要银行报告将于7月中旬发布。微软、亚马逊和谷歌等云巨头关于其AI服务货币化和资本支出计划的指引将至关重要。市场参与者应关注对未来一年的资本支出预测的任何下调，这将发出降温阶段的信号。纳斯达克100指数的关键技术水平包括20,000的心理支撑位及其50日移动平均线，目前接近19,650；持续跌破可能引发系统性抛售。

随后的催化剂包括美联储在2026年7月29日的决策，任何对利率的鹰派倾斜将增加对长期科技收益的折现。半导体行业的风向标NVIDIA和Broadcom将在8月底报告财报，提供对硬件需求的最直接解读。投资者应关注主要服务器制造商如戴尔和惠普企业的库存水平，以寻找积压的迹象，这在历史上通常预示着组件订单的修正。

常见问题

高盛的警告对我的科技股票持有意味着什么？

高盛的分析表明，对于那些估值完全依赖于遥远AI利润的股票，尤其是那些现金消耗高的股票，可能会经历高度波动和潜在的表现不佳。这并不一定意味着广泛的熊市。投资者应审查持有的公司，特别是那些资产负债表较弱且没有明确的近期AI货币化路径的公司。分散投资于那些受益于AI采用但资本强度较小的行业，如某些工业和软件，可能会降低集中风险。

当前AI估值与互联网泡沫相比如何？

虽然集中，但今天的顶级科技估值得到了可观的当前利润支持，与互联网泡沫时期不同。今天纳斯达克100的市盈率约为28倍，而在2000年峰值时超过100倍。关键的相似之处在于对未来增长的期望。今天的AI溢价假设了前所未有且平滑的采用曲线，类似于互联网泡沫时期对无限互联网流量货币化的假设。风险在于采用的持续时间和成本，而不是完全缺乏基础价值。

如果AI交易退潮，哪些行业通常会受益？