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　　摘要

　　4月初以来
，在财报超预期和资本开支加速的催化下，AI引领科技股“一骑绝尘” 。相较2025年底 ，AI“泡沫化 ”进程如何
，未来或面临哪些掣肘？

　　一 、热点思考：AI“泡沫
”走到了哪一步？

　　（一）AI革命进展如何？ AI应用
、替代就业及对生产率的提振处于早期阶段

　　4月以来，AI引领科技股“一骑绝尘” ，背后是相关公司业绩超预期、资本开支上修
。2026年一季度
，芯片设计商 、制造商等“硬科技 ”公司利润增速较高，对应4月以来股价表现；一季度 ，M7资本开支同比增速高达65%，占标普500比重升至33%
，且资本开支指引继续上修。

　　AI不但推动股市繁荣，对美国经济
、全球贸易的重要性也与日俱增 。2026年一季度 ，AI投资对美国经济增速的拉动高达1.1个百分点
，强于居民消费，也显著强于传统投资；美国AI投资强劲 ，也拉动其进口需求大幅提升
，进而体现在全球制造业PMI走强、全球贸易韧性上
。

　　在投资之外，AI应用 、替代就业及对生产率的提振处于早期阶段。2026年5月 ，美国企业AI应用率仅19.8%
，AI在各行业的应用率远低于理论水准；AI对美国生产率的提振仍相当于互联网革命早期阶段；AI对美国就业冲击仍有限，集中在高暴露行业、年轻群体
、高薪职位 。

　　（二）AI泡沫走到哪一步了？投资强度、外部融资仍有提升空间 ，财务指标稳健

　　基于历史比较而言
，AI资本扩张的强度或仍有提升空间
。2022年四季度以来，美国AI投资占GDP比重累计提升1.0% ，较互联网革命仍有提升空间（1.4%）。头部科技企业资本开支规模已逼近经营现金流水平，但纳斯达克100资本开支/经营现金流仍低于2000年初水平 。

　　虽然美国头部科技企业开始转向外部融资
，但目前担忧融资压力为时尚早。以净负债/EBITDA衡量，美国头部科技企业债务压力明显较低；2000年一季度 ，美国企业债券 、贷款
、权益融资流合计占GDP比重高达5.4%
，而2025年底这一水平仅为1.6%，未释放过度融资信号
。

　　美股头部科技公司的财务指标表现稳健 ，估值仍匹配业绩。互联网革命时期
，美股头部科技公司市值涨幅远超利润，但此轮科技公司市值涨幅仍与利润相对匹配；M7公司现金/市值、ROE 、净利率等财务指标均强于科网泡沫时期的头部公司 ，说明AI投资建立在稳健的财务基础之上 。

　　（三）AI投资的可持续性如何？融资压力尚不构成投资约束
，关注AI业绩兑现情况

　　美联储加息固然是AI“泡沫化
”进程中的掣肘，但年内加息的概率依然不高
。就业“弱平衡”下 ，年内美联储加息落地概率不高；若油价对经济冲击显现
，降息预期可能回升；纳斯达克100企业债发行额/资本开支仍低于40%，显著低于过去10年高点 ，企业对债务融资依赖度仍不高。

　　美国AI投资增速何时见顶？融资压力尚不构成约束，但电力瓶颈
、民意可能成为掣肘 。2026年M7资本开支增速或超过60%
，需关注2027年能否维持高增；AI投资可能面临的掣肘包括电网瓶颈、设备短缺，以及居民对数据中心建设的反对意见 ，或导致投资项目延期
，甚至取消
。

　　AI相关企业的业绩兑现情况或是短期关注的焦点。2023年以来，主要科技企业盈利超预期的幅度和安全边际趋窄 ，未来可能引发市场对资本开支合理性的质疑；AI投资需求侧的核心观察指标
，主要应聚焦头部科技公司的业绩情况，尤其是OpenAI 、Anthropic等企业ARR表现 。

　　风险提示

　　油价中枢上移超预期；沃什的政策立场“偏鹰 ”；美国经济放缓超预期

　　报告正文

　　4月初以来 ，在财报超预期和资本开支加速的催化下
，AI引领科技股“一骑绝尘
”
。相较2025年底，AI“泡沫化”进程如何 ，未来或面临哪些掣肘？

　　一
、AI“泡沫 ”走到了哪一步？

　　（一）AI革命进行到哪一步了？

　　4月以来
，AI主线驱动市场走强，引发市场对AI泡沫的担忧。2026年一季度 ，全球资产定价经历“复苏交易→地缘冲击→滞胀定价
”的切换 。4月以来，随着中东战事进入谈判阶段
，市场情绪逐步修复，TACO交易一度主导市场 ，地缘政治风险回落
。在AI逻辑驱动下
，4月，美股超大规模云厂商（Hyperscalers）涨幅居前、其次为芯片设计商 ，“硬科技”表现更优。另一方面
，虽然中东冲突对亚洲国家能源供给造成较大扰动，但在半导体景气周期支撑下 ，韩国股市仍然不断走高 。在科技板块推动的股票市场繁荣下
，市场对AI泡沫的担忧提升。

　　市场强劲表现背后，是AI相关公司业绩超预期 、资本开支上修
。一方面 ，2023年以来
，美股头部科技公司盈利情况持续超预期，营收增速不断上移。2026年一季度 ，芯片设计商
、芯片制造商等“硬科技 ”公司利润增速较高；另一方面，2023年以来
，M7资本开支规模持续上行、指引不断上修 。2026年一季度，M7资本开支同比增速高达65% ，在标普500样本公司中占比33%左右
，集中度持续提升
。同时，市场对头部科技公司资本开支的预期也在不断上修 ，以亚马逊 、谷歌、Meta
、微软、甲骨文这五家AI代表性公司为例
，截至2026年5月28日，市场预期这五家公司2026年资本开支规模为6877亿美元 ，6个月前仅5057亿美元。上修幅度达36% 。

　　AI逻辑不但推动股市繁荣
，对美国经济 、全球贸易的重要性也与日俱增
。自2025年以来，AI对美国经济增速的拉动幅度大幅提升。2026年一季度 ，AI相关投资对美国经济增速（环比年化）的拉动高达1.1个百分点
，强于居民消费 。同时，在美国“K型”经济特征不断深化的同时 ，居民消费愈加依赖于股市上涨所驱动的富人消费，而这一点也与AI逻辑息息相关
。但是
，除了AI之外，美国传统的利率敏感性部门 ，包括地产
、工业设备、交运设备投资表现低迷。此外
，美国AI投资提升，也拉动其进口需求大幅提升 ，促进全球半导体周期持续景气
，对东盟等国家地区出口拉动显著 。

　　AI对经济的影响并不仅仅来自于投资，而是效率提升 ，但AI应用率提升及对生产率的提振处于早期阶段 
。根据美国劳工局BTOS调查数据
，截止2026年5月，美国企业AI应用率为19.8% ，未来6个月预期为22.8%
，居民AI应用率相对更高一些，但总体提升空间较大。根据Anthropic 3月报告 ，当前AI在各行业的应用率，远低于理论水准 。换句话说
，虽然AI对于劳动生产率增速的提振在行业结构上已经初见端倪，但其提升空间仍然较大。根据市场主流测算 ，AI对全要素生产率的提振可能持续10年以上
。

　　AI对美国劳动力市场的冲击亦是市场关注焦点
，但其冲击仍较为温和，且集中在部分高暴露行业 、职场年轻群体
、高薪职位。1）2023年以来 ，信息、专业科学技术服务等行业就业增速大幅下滑
，或与其高AI应用率对应，但AI对整体就业市场的冲击是有限的（就业各行业增速与AI应用率相关性较弱）；2）根据斯坦福大学研究 ，以“软件开发
”这类受AI影响较大的职业为例
，2022年底以来，22-25岁 、26-30岁“早期职业”群体的就业人数出现大幅下滑 ，而其余年龄段就业人数稳步增长；3）根据沃顿商学院研究
，AI 暴露度通常随收入水平上升而提高，直至 80-90 薪资分位区间（涵盖程序员
、工程师及其他专业技术人员） 。而在收入最高的职业群体（包括企业高管、运动员及医学专家）中 ，这一比例显著下降
。

　　（二）AI泡沫走到哪一步了？

　　当前市场对AI逻辑的核心担忧，主要集中在“泡沫 ”与“可持续性
”上
，尤其常将其与 2000 年互联网泡沫相类比。但从投资强度 、融资压力及企业财务状况等维度综合对比来看，现阶段断言 AI 泡沫破裂仍为时尚早 。2000年3月互联网泡沫破裂前后 ，出现了美联储加息
、金融条件收紧、经济与资本开支扩张周期见顶的特征
。但是
，尚且不论美联储加息可能性，多领域数据显示（下文分析） ，当前美国科技企业产业逻辑尚未出现崩坏迹象
，产业资本仍处于扩张周期。

　　第一 、基于历史比较而言，AI资本扩张的强度或仍有提升空间 。自2022年四季度以来 ，美国AI相关投资占GDP比重累计近提升1.0个百分点
，而上一轮互联网革命累计提升1.4个百分点（更早的技术革命时期提升幅度更大）
。不过，此轮AI投资占GDP比重提升速度远快于互联网革命时期 ，对应头部科技企业资本开支对经营现金流的占用程度节节攀升。市场预测显示
，2026年美国头部科技企业资本开支规模或大致与经营现金流持平 。但是，从历史对比视角看 ，以纳斯达克100样本公司为例，虽然2026年一季度资本开支/营收已经超过2000年初水平
，但这或并不意味着资本开支已经“达峰”，资本开支/经营现金流比例仍较低
。

　　第二、虽然美国头部科技企业开始转向外部融资 ，但目前担忧融资需求的强度和违约风险均为时尚早。随着AI资本开支规模增加
，美国科技企业自由现金流承压，2025年上述企业开始大规模发行企业债券 。（1）以净负债/EBITDA衡量 ，2026年一季度
，美国头部科技企业债务压力明显较低；（2）历史比较而言，2000年一季度 ，美国企业债券
、贷款、权益融资流合计占GDP比重高达5.4%
，而2025年底这一水平仅为1.6%（4QMA）；（3）更需关注融资需求由强转弱的拐点。2000年互联网泡沫前期，美国企业的三大融资需求（债券 、贷款
、权益）分别于1998年一季度、1999年一季度 、2000年三季度见顶 ，企业从加杠杆转向去杠杆
，经济于2001年4月进入衰退区间
。截止2025年底，三大融资渠道均未释放过度融资的信号。

　　第三
、美股头部科技公司的财务指标表现稳健 。1）对比科网泡沫时期与当前头部科技公司的市值、净利润变化可见：互联网革命时期 ，头部科技公司市值涨幅远超利润；而2022年以来，头部公司市值涨幅与利润仍相对匹配
，这表明股市上涨及资本开支加码背后有盈利支撑；2）从财务数据来看，Mag7公司现金/市值 、ROE
、净利率均高于科网泡沫时期的头部公司（见下图） ，说明当前AI科技领域投资建立在稳健的财务基础之上
。

　　截止到2026年初
，虽然AI科技革命的演化仍处于上半场、AI产业资本仍处于扩张周期，但金融资本的“狂热 ”和资产价格的“泡沫
”越来越值得关注。以资本开支的可持续性为主线 ，我们构建了一个较为完备的AI“泡沫指南” 。截止到2026年一季度
，“技术面 ”的指标（配置 、估值和情绪等）均处于历史高分位，但企业的“基本面
”和“宏观面”指标均处于较合理位置 ，其中
，多数基本面指标较2000年“科网泡沫 ”破裂前夕的水平更为合理
。

　　（三）展望未来，AI投资的可持续性如何？

　　短期内 ，市场对AI投资逻辑的最大担忧集中在美联储加息预期的冲击。短期内
，市场的最大担忧在于近期美联储加息预期的提升，以及金融条件收紧的可能性 。3月以来 ，市场对美联储年内加息预期大幅提升，推动10Y美债利率上行
。2月27日至5月26日
，10Y美债利率上行幅度达53BP。其中，风险中性利率是利率上行主要推动力（43BP） 。而在风险中性利率之中 ，实际短端利率预期是主要上行贡献
，对应市场对美国经济的乐观预期（如花旗经济意外指数上行），而非通胀预期
。

　　但是 ，基于三大因素
，当前美联储加息预期对AI投资逻辑的冲击整体可控。

　　1）年内加息落地仍是小概率事件；除非出现长期通胀预期脱锚
、工资物价螺旋此类“二次通胀
”的迹象，美联储往往倾向于“看穿”（look through）油价上涨的暂时性通胀影响 。当前 ，美国就业市场虽然趋于稳定
，但是仍然偏弱，工资物价螺旋或难以形成 ，而中长期通胀预期亦维持稳定。因此
，美联储加息仍然是小概率事件
。

　　2）若油价对美国实体经济冲击逐步显现，则降息预期可能提升；我们在此前报告中指出  ，相比2022年，美国经济脆弱性更显著。若海峡封锁长期化、油价持续高位波动
，美国经济可能放缓，进而触发“衰退交易 ” ，推升市场对降息的预期 。

　　3）美国科技企业债务压力可控
，对于债务融资的依赖程度尚未达到极端水平
。根据上文数据，以净负债/EBITDA指标衡量 ，美国头部科技企业债务压力明显较低。另一方面
，虽然2026年AI相关投资级企业债占整体发行额已达到49%，但纳斯达克100公司（投资级企业债发行额/资本开支）比重仍低于40% ，显著低于2017年 、2020-2021年水平 。

　　美国AI投资增速何时见顶？关注2027年头部公司资本开支能否维持高增
。从美国AI投资结构来看
，数据中心厂房投资增速早在2024年前就已见顶。根据“先建厂、再购置设备”的逻辑，AI相关信息设备投资增速见顶或是时间问题 ，除非数据中心投资增速再度进入上升通道；根据市场一致预期
，2026年美国Mag7头部科技公司资本开支或维持60%以上的增速 。2027年上述企业能否维持这一支出增速，是AI投资对美国经济
、全球贸易增速拉动会否趋缓的核心要素
。

　　美国科技企业融资压力尚不构成对投资的约束 ，但电力瓶颈、民意可能成为掣肘。根据上文分析，美国科技企业对于债务融资的依赖程度尚未达到极端水平
，宏观上企业部门融资强度亦不高 。因此，融资或尚不构成AI投资的约束
。但是 ，部分中微观“掣肘
”正在积聚。一方面
，国际能源署（IEA）指出，数据中心电力需求快速增长（2025年增长17%） ，但电网基础设施建设周期长 、电气设备短缺
，导致项目延误
、融资难度增加、回报周期拉长 。根据彭博社4月报道，2026年计划建设的数据中心中 ，超过一半预计将出现延期或取消；另一方面
，美国民众担心数据中心建设可能导致电价上涨 、水资源消耗等问题。根据盖洛普5月调查，七成美国人反对本地数据中心建设 ，也可能导致数据中心建设延期
、取消
，并成为中期选举核心议题之一
。

　　AI相关企业的业绩兑现情况，可能需要重点关注。若资金压力尚不构成AI投资的“硬约束” ，那么科技企业是否“愿意 ”投入资本开支或需重点关注 。根据美联储研究，美国企业AI投资主要是出于对未来需求的乐观预期
。换句话说
，AI盈利能否兑现、AI模型是否在持续进步，可能是AI投资持续性的关键。举例来说 ，自2023年起
，美国主要科技企业业绩超预期的幅度逐步收窄，未来若出现不及预期的情况 ，可能引发市场对资本开支合理性的质疑 。综合来说
，AI投资的需求侧观测指标，可能包括美国头部科技公司的业绩情况 、包括OpenAI
、Anthropic等公司ARR情况
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　　风险提示

　　1、原油价格中枢上移超预期。俄乌冲突尚未终结 ，叠加中东地缘政治的不稳定性
，原油价格中枢上移或超预期，进而增加全球经济的滞胀风险 。

　　2 、沃什的政策立场“偏鹰
”
。如果油价中枢长期运行于高位 ，导致中长期通胀预期上行
，沃什的货币政策立场或偏鹰。

　　3
、美国经济放缓超预期 。美国劳动力市场仍处于“低增长平衡”状态，私募信贷的风险仍未出清 ，靠消耗储蓄维持的消费也难以为继
。

（文章来源：申万宏源）