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抛售的成因

全球科技硬件股在七月份经历了大幅回调。我们认为，此番下跌由三重因素驱动：其一，宏观背景边际收紧；其二，人工智能投资叙事边际弱化；其三，极度拥挤且高杠杆的交易头寸遭遇技术性平仓。

一、宏观背景边际收紧

自六月初起，全球宏观环境便已不再如此前那般有利，而进入七月后，逆风因素进一步加剧。美国经济与就业数据持续坚韧，削弱了迅速转向宽松货币政策的理据。与此同时，地缘政治风险升温、油价走高，叠加美国关税政策前景未明，共同强化了通胀或持续高企的担忧。市场预期因而转向利率"更高更久"的情境。随著美国十年期国债收益率稳居4.5%上方[1]，长久期成长型资产的估值压力显著上升。投资者已无法再寄望于利率下行与流动性扩张来驱动科技板块的估值倍数扩张。这一转变并非美国独有。其他主要央行亦已转向或趋近于收紧货币政策。全球宽松周期最为有利的阶段，恐怕已成过往。这并不必然意味著科技股熊市将至，而是表明，未来的回报将愈发依赖盈利与现金流的兑现，而非估值的进一步扩张。

二、人工智能投资叙事边际弱化

今年人工智能行情最为猛烈的阶段，出现在三月至五月下旬之间。彼时，人工智能硬件的核心逻辑几乎牢不可破：人工智能代理的快速普及，加之Anthropic等公司年化经常性收入（ARR）呈非线性加速增长，为终端需求提供了有力的实证支撑。人工智能基础设施价值链多个环节出现供应瓶颈，内存、网络、光学器件及其他关键硬件价格随之大幅攀升。在此期间，无论是盈利动能还是市场热度，人工智能硬件均遥遥领先于其他所有板块。

然而，进入七月，基本面叙事开始显露疲态。复盘来看，我们认为市场对人工智能投资主题的担忧可归为三大类：1）终端用户投资回报率；2）模型自身的投资回报率；3）资本开支的规模与融资结构。

终端用户的投资回报率

在经历了三月至五月的异常加速之后，头部模型提供商的年化经常性收入增长已开始趋缓。其中一种解释是，企业行为正在发生变化。在初期的采用阶段，许多企业鼓励员工尝试大语言模型，对使用成本几乎不加管控。随著Token消耗量上升，企业开始将人工智能支出视为真正的运营成本，并更加审慎地区分哪些应用具有可量化的经济价值，哪些仅提供定性的便利收益。

编程仍然是生成式人工智能最为明确的"杀手级应用"。其投资回报可通过开发者生产力的提升、缺陷修复速度的加快、产品开发周期的缩短以及人力需求的降低来衡量。然而，开发者渗透率已然很高，据估计超过85%的开发者已在运用人工智能编程工具[2]。因此，增量增长将越来越依赖于现有用户使用深度的提升，而非新增用户的拓展。向编程之外的领域延伸则更为艰难。在法律、人力资源、市场营销及传统运营等职能中，人工智能固然能提升便利性与效率，但其收益往往较为隐性，难以量化。若无法明确展现财务回报，企业为高价订阅服务买单的意愿恐将有限。因此，核心问题在于：能否在足够短的时间内，催生出一个在规模与经济重要性上可与编程相提并论的新应用场景，以支撑当前的增长预期。

近期算力过剩的迹象亦对市场情绪产生了冲击。Meta决定将上一代基础设施租赁给Anthropic，引发了市场对利用率以及人工智能供需短期平衡的疑虑。尽管这一产能可能是暂时性的，若Meta的模型重拾竞争力亦有可能被内部消化，但此消息在边际上动摇了此前近乎完美的需求叙事。另一项挫伤市场情绪的动态，正是Meta租赁闲置算力并与Anthropic达成协议这一决定本身。Meta辩称，所出租的乃上一代基础设施。然而，消息发布的时点颇为不利。在ARR增长已然受到质疑之际，全球最为激进的基础设施投资者之一居然拥有可供他用的富余产能，不免令市场对利用率及人工智能供需的短期平衡产生担忧。Meta在前沿模型研发方面似乎也有所落后。市场因此将富余产能的出现——即便是暂时性的——解读为行业此前看似永无止境的需求叙事已然弱化的信号。若Meta的模型重获竞争优势，其内部算力需求或将再度回升，对此举的市场解读亦可能随之逆转。然而，与此前数月近乎持续利好的消息面相比，这一公告显然构成了边际上的恶化。事实上，该板块最近一轮急跌，正是在此消息传出后不久启动的[3]。

模型自身的投资回报率

头部模型提供商的高利润率，一直是人工智能投资周期的重要基石。唯有可观的回报，方能支撑持续的基础设施投入，并产生再投资所需的现金流。然而，近期低成本中国模型与开源模型的快速进步，引发了市场对海外前沿模型开发商能否维持定价能力、并在巨额资本开支上获取足够回报的疑问。

我们的判断则更为审慎且分层。我们认为，模型市场将日益走向分化。大语言模型仍在快速演进，尚无证据表明技术天花板近在眼前。只要前沿仍在推进，最强大的模型就应能保持可观的用户需求与溢价定价，尤其是在高价值应用场景中，性能的微小提升即可创造不成比例的经济效益。与此同时，低成本模型与开源模型将日益服务于主流应用，于这些场景而言"足够好"的性能已然够用。该细分市场的竞争将日趋激烈，价格将下行，能力将逐步商品化。因此，模型提供商的经济前景将出现分化：能够持续站在技术前沿的企业将保有更强的定价权，而差异化不足的供应商则将承受越来越大的压力。中国模型确实构成了真实的竞争挑战，但算力瓶颈持续制约著其将模型质量转化为大规模商业供应的能力。其训练成本或许更低，但这并不必然转化为推理成本上的同等优势。因此，中国模型对海外领先模型的经济冲击，或许并不像市场最初反应所预示的那般严重。

人工智能资本开支的规模与融资结构

人工智能资本开支的规模与构成，亦日益引发关注。四大超大规模云服务商已给出2026年合计约7000至7250亿美元的资本开支指引[4]，较2025年约4100亿美元的水平[5]增长约77%。若计入Oracle，五大平台的支出总额可能逼近9000亿美元[6]。这一数字远超四大超大规模厂商合计约5000亿美元的预估运营现金流[7]。因此，资金缺口将越来越依赖债券发行与替代性融资安排来填补。这些企业的债券发行额已从2024年的约200亿美元[8]攀升至2025年的约1090至1210亿美元[9]，并可能在2026年达到约3000亿美元[10]。上述数字尚未包含大量表外安排，例如据报道通过特殊目的载体及私募信贷为Meta的Hyperion数据中心项目募集的约270亿美元[11]。

头部超大规模厂商仍拥有强劲的信用资质。然而，人工智能基础设施正日益倚重外部资本。若回报不及预期，融资环境趋紧或将使当前的投资热潮演变为下行周期，并波及更广泛的信贷市场。但归根结底，融资终究是投资回报率的函数。若人工智能基础设施能产生可持续的优异回报，全球资本自会源源不断。

更迫在眉睫的隐忧，在于支出的构成。内存占云服务商资本开支的比例，已从历史均值约12%跃升至当前的40%[12]。这意味著，近期支出增长中有相当一部分反映的是组件价格上涨，而非物理基础设施的等比例扩张。这在两个方向上均构成压力：若内存价格继续上行，超大规模厂商或需适度压缩投资；若价格停止上涨，投资者则可能判定内存周期已见顶，从而对盈利预期与估值倍数形成压制。我们因此预计，市场终将通过需求降温、供给增加或两者兼而有之来实现再平衡。内存价格在未来两个季度可能仍将上行，但该投资主题最轻松的阶段恐已过去。内存占总支出的比重若能有所回落，长远来看将有利于更广泛的人工智能周期，因为这将为生态系统的其他环节释放资本。

三、极度拥挤且高杠杆交易头寸的技术性平仓

回调的第三重驱动因素，更多源于技术层面而非基本面。半导体硬件已成为美国、香港及中国内地市场压倒性的共识交易。在某一阶段，费城半导体指数（SOX）的涨幅超越潜在盈利上调幅度约80%[13]，表明市场已将相当程度的乐观预期提前定价。随著仓位日益拥挤，即便基本面叙事仅出现边际弱化，亦足以触发获利了结。而价格的下跌旋即引发风险削减、强制去杠杆、ETF再平衡及系统性抛售，使一场普通的回调演变为更为剧烈的流动性事件。

这一影响在内存股中尤为显著。在韩国，三星电子与SK海力士在指数中占有可观的权重，且通过ETF及杠杆产品累积了大量敞口。股价一旦下行，获利了结与强制平仓相互强化，形成负向循环。这些技术面压力终将消退，但已在很大程度上放大了潜在的宏观面与基本面隐忧。

对"三重因素"的评估

这三重挑战的复杂性与可预见性，各有不同。

模型投资回报率：市场分层应能保护前沿经济性

来自开源模型的竞争，或许是最易于评估的一环。由于大语言模型距离明确的技术天花板仍有相当距离，最具实力的前沿模型应能持续吸引需求并享有溢价。在高价值应用场景中，即使是性能的微小改进，亦可创造不成比例的生产力提升或战略价值。低成本与开源模型则将日益服务于标准化程度更高的应用场景，加速市场中低端的商品化进程。模型提供商的经济前景因此将趋于分化，而非全面恶化。中国模型无疑将持续影响全球竞争格局，然而供给约束、推理成本经济学及市场分层等因素，均表明其对领先前沿供应商的冲击，或许比市场最初反应所暗示的更为有限。

终端用户投资回报率：最难解的命题，但终究是时间问题

终端用户的投资回报，是三者中最难评估的。在编程领域之外，人工智能的经济效益仍不够清晰透明。我们尚无法确切判断，哪一个应用领域将成为下一个在规模上可与软件开发相提并论的杀手级场景。它可能现身于科学研究、药物研发、专业服务、金融领域，或某个尚难以预见的全新方向。然而，历史经验表明，当一项新技术变得足够廉价、更易获取且更便于试验时，重要的应用场景便会通过反复试错而逐渐涌现。随著人工智能模型成本持续下降、应用范围不断拓宽，发现高回报新用例的概率亦将随之上升。鉴于全球顶尖人才与资本正以前所未有的力度聚焦于此，我们有理由相信，具备可观投资回报率的新应用将会大量涌现。在我们看来，这不过是"何时"而非"能否"的问题。

资本开支：融资规模取决于投资回报，结构则将趋于再平衡

关于人工智能资本开支融资规模的问题，归根结底仍指向同一个投资回报率命题。若人工智能投资能产生可持续的优异回报，全球金融体系拥有足够的资本来满足任何规模的资金需求。但我们相信，资本开支的结构将趋于再平衡。当前内存领域的高度集中难以无限期持续。价格上行要么将抑制需求，要么将刺激新增供给，甚或直接引发客户施压，从而逐步推动市场回归均衡。因此，我们有必要区分供应链中某一高度通胀细分领域的回调与整个人工智能投资周期的崩溃。前者日益具有现实可能性，且最终或能提升后者的可持续性。

尾注

[1] 美国十年期国债收益率数据，美联储经济数据（FRED），圣路易斯联邦储备银行，2026年7月。

[2] GitHub Copilot采用率调查，"2026年软件开发中人工智能的应用现状，" Stack Overflow / GitHub，2026年6月。

[3] Meta Platforms, Inc.，关于向Anthropic租赁基础设施的公告，2026年7月；财经新闻报道，路透社/彭博社，2026年7月。

[4] 亚马逊（AWS）、微软、谷歌（Alphabet）及Meta Platforms 2026年合计资本开支指引，各公司财报及投资者演示文稿，2026年第二季度。

[5] 四大超大规模云服务商2025年合计资本支出，各公司年报及2025年第一至第二季度财报。

[6] 计入Oracle 2026年资本开支指引，公司财报，2026年第二季度。

[7] 四大超大规模厂商（亚马逊、微软、谷歌、Meta）预估合计运营现金流，各公司财务报表及分析师一致预期，2026年第二季度。

[8] 主要超大规模云服务商债券发行量，2024年数据，S&P Capital IQ / Dealogic。

[9] 主要超大规模云服务商债券发行量，2025年数据，S&P Capital IQ / Dealogic。

[10] 2026年预估债券发行量，分析师预测，彭博行业研究 / 摩根大通，2026年7月。

[11] Meta Hyperion数据中心项目表外融资，The Information / 金融时报报道，2026年7月。

[12] 内存占云服务商资本支出比例，历史数据及当前估算，TrendForce / IDC，2026年7月。

[13] 费城半导体指数（SOX）涨幅与潜在盈利上调幅度的对比，彭博 / S&P Dow Jones Indices，2026年第二季度。

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