高盛再谈AI热潮现状:在投资周期见顶之前,“强劲盈利将压倒估值忧虑”,波动性会进一步上升

marsbit發佈於 2026-06-24更新於 2026-06-24

文章摘要

高盛最新研报指出,当前AI热潮并非1999-2000年互联网泡沫的简单重演,核心区别在于企业盈利强劲且估值尚未明显失控。市场上涨主要受盈利预期上修驱动,而非单纯估值扩张。然而,股价已提前计入大量乐观假设,其市值增长超过了基准宏观收益测算,使得市场对叙事变化更敏感。 当前AI周期的显著特征是资本开支强度已接近甚至可能超过1990年代峰值,但宏观环境存在差异:企业利润率仍处高位,未像当年受到工资成本侵蚀;且经济失衡程度较轻。关键风险已从“估值泡沫”转向“盈利泡沫”,即一旦资本开支周期见顶,当前强劲的盈利能否持续存在不确定性。 此外,当前美国非AI经济领域表现疲弱,AI热潮在一定程度上掩盖了整体经济的脆弱性。随着市场上涨愈发依赖乐观预期,波动性预计将进一步上升。高盛建议投资者在参与行情的同时,需增加下行保护,例如通过看跌期权或调整现货敞口来控制风险。

作者:追风交易平台,华尔街见闻

AI行情并非1999—2000年式泡沫的简单重演,高盛认为当前更关键的问题是,盈利和资本开支仍在上修,但市场价格已提前计入大量乐观预期,投资者对叙事变化的敏感度正在上升。

据追风交易台,高盛在6月22日研报中判断,AI投资热潮可能继续延续,近期市场对其规模的预期甚至仍需上调。但研报同时指出,大量价值已经被提前反映,市场对任何挑战AI乐观叙事的消息将更脆弱。

AI交易的主要风险不再只是“估值泡沫”。前瞻市盈率并未明显失控,原因在于盈利预期同步上修。真正需要检验的是,当前强劲盈利能否在资本开支周期见顶后继续维持。

对投资者而言,在AI投资周期高点出现前,强盈利可能继续压倒估值忧虑。但随着市值增量越来越依赖乐观假设,股票波动率可能进一步上升,下行保护的价值也在提高。

AI不是1999,但市场已经跑到宏观前面

高盛的核心判断是,今天的AI周期不像1999—2000年那样,由估值极端扩张,宏观过热和融资失衡共同堆积而成。

当下基本面并没有明显恶化,甚至仍在增强。AI相关企业盈利强劲,资本开支计划继续上调,市场也因此有理由继续买入相关资产。与1990年代末相比,前瞻估值并未出现同等程度的失控。

但这并不意味着风险较低。AI相关公司市值增长已经明显超过基准宏观收益测算。要解释当前价格,必须假设AI赢家能够长期获得高于正常水平的生产率红利。

换言之,当前市场押注的核心不是“估值可以无限扩张”,而是“超高盈利可以持续”。

真正像90年代的是投资强度,其他泡沫信号尚未同步出现

1990年代科技泡沫后期有四个典型信号:投资维持在异常高位,宏观利润率下滑,企业融资需求和杠杆快速上升,经常账户赤字扩大。

目前真正明显出现的,主要是第一个信号,即AI资本开支加速。研报称,科技投资占GDP比重已经突破1990年代高点,上升速度也更快。超大规模云厂商对2026年资本开支的预期,较6个月前提高近80%。按照当前路径,AI相关投资未来几年可能接近,甚至超过1990年代科技投资热潮的峰值。

但这轮资本开支周期与当年仍有差异。一是持续时间尚未达到1990年代末的长度,二是覆盖范围没有当年广。1990年代的科技投资更像全经济范围扩张,而今天的AI资本开支更集中于超大规模云厂商,半导体和相关基础设施链条。

宏观层面最关键的反差在利润。

1990年代末,企业利润率在1997年后见顶回落,工资和单位劳动成本上行侵蚀利润。当前情况不同,企业利润占GDP比重仍在高位附近,生产率增长也没有被类似当年的工资加速完全抵消。

企业融资端也没有复制当年路径。超大规模云厂商自由现金流明显下降,资本开支占经营现金流的比例大幅上升。但从整个企业部门看,储蓄与投资的差额没有显著恶化,因为利润增长基本抵住了投资率上升。

外部失衡也不同。1990年代末,美国经常账户赤字扩大;而当前经常账户赤字反而在收窄。至少从宏观失衡角度看,当前AI周期还没有出现当年泡沫尾声的典型裂缝。

27万亿美元市值增量,超过基准宏观账本

市场层面的变化更激进。

自2022年11月底以来,AI相关公司的价值增量约为27万亿美元,高于2025年11月时约19万亿美元的水平。与此同时,美国股市传统估值仍处于历史高位,Shiller周期调整市盈率只在1999年末和2000年曾经更高。

不过,这轮上涨与1999年有一个关键差别:盈利预期也在快速上修。由于EPS预期上升,即便股价继续上涨,前瞻市盈率今年并未同步抬升。近期涨幅更多来自盈利驱动,而非单纯估值扩张。

问题在于,宏观账本没有给出同等规模的支持。基准测算显示,美国经济因AI生产率提升带来的新增资本收入现值约为9万亿美元。即便采取更保守的市场口径,只看更“纯AI”的公司,相关价值增量也约为14万亿美元;若再加入其他AI相关公司25%的增量,规模约为17万亿美元,仍高于基准测算。

要支撑当前价格,必须押注赢家长期多拿利润

当前市场价格并非完全无法解释,但需要更乐观的假设。

这些假设包括:AI采用速度更快,AI带来的生产率提升更高,资本在经济收益中分走更大比例,或美国公司能获得更多全球AI收入。

研报给出的一个乐观路径是,美国公司拿到50%的全球相关收入,资本收入份额显著高于经济平均水平,AI采用更快,贴现率更低。只有多个条件同时成立,潜在价值才更容易覆盖当前市值增量。

最有说服力的乐观叙事,是AI相关公司能够长期占据生产率红利中的更高份额。到目前为止,这一叙事确实得到盈利支持。半导体,云厂商和基础设施受益者利润强劲,利润率较高,正是这些盈利支撑了市场。

但这也是脆弱之处。生产率加速初期,利润份额通常会上升;时间拉长后,竞争,投资扩张和新一轮创新可能侵蚀超额收益。AI行业集中度较高,技术特征也可能偏向资本所有者,但现有赢家的壁垒能维持多久,目前仍无答案。

最大风险从“估值泡沫”转向“盈利泡沫”

AI投资热潮本身正在制造大量利润。卖芯片,卖算力,建设数据中心的公司,直接受益于资本开支上行。只要投资高峰尚未接近,盈利上修就可能继续压过估值忧虑。

但如果市场把未来两三年的强盈利直接外推到更远期,风险将上升。资本开支不可能永远以当前强度增长。一旦投资周期见顶,当前受益最直接的公司,盈利曲线可能更难判断。

这也是“前瞻市盈率不贵”未必等于便宜的原因。周期性行业和大宗商品公司在景气高点也经常看起来不贵,因为盈利分母过高。AI基础设施链条是否会出现类似问题,取决于投资强度能持续多久,AI收益兑现多快,以及是否有技术创新降低对高强度资本开支的依赖。

AI可能是在遮住非AI经济的疲弱

与1990年代相比,当前宏观背景还有一个重要差异。

1990年代末,美国国内需求非常强,最后两年实际内需年化增速接近6%,消费,住宅投资和非科技投资都很旺盛。亚洲和新兴市场危机带来的资本流入,美元走强和全球商品价格通缩,反而掩盖了美国内部过热,使周期延续更久。

现在情况相反。AI之外的美国经济没有那么强。非科技投资偏弱,消费增长远不如1990年代末,过去两年实际可支配收入年化增速约1%,而1990年代末为5%—6%。

这意味着,AI热潮可能不是在一个全面过热的经济上继续添火,而是在抵消AI以外领域的疲弱。由此,1999—2000年那种极端泡沫和2001年衰退前的典型失衡或许更不容易出现;但一旦AI叙事受挫,非AI部分未必能提供足够支撑。

波动率换挡,组合需要更多下行保护

市场结构已经出现变化。

信用利差仍然偏紧,与1998—2000年信用压力逐步上升的路径不同。但股票波动率开始更明显抬头。过去几个月,单股隐含波动率上升,美国单股期权偏度下移,市场对看涨期权的需求相对看跌期权上升。

与此同时,隐含相关性降至很低水平,压住了指数波动,但长期指数波动率也在缓慢上行。涨幅也更集中。宽基指数表现仍比1990年代末温和,但半导体指数过去几年的涨幅已经接近当年纳指后期表现。4月和5月,纳指,韩国,台湾,SOX半导体指数以及非盈利科技股篮子的连续两个月涨幅,均达到数年来高位。

只要投资周期高点尚未出现,强盈利可能继续主导市场。但随着价格越来越依赖乐观假设,保护下行的价值上升。路径上,更像是继续留在交易中,同时用看跌保护,或用看涨期权替代部分现货敞口来控制回撤。

利率端还存在一个反向风险:如果AI投资高峰过去后,非AI经济的脆弱性暴露,届时利率显著下行的概率可能高于平常。

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Q高盛认为当前AI投资热潮与1999-2000年科技泡沫的关键区别是什么?

A高盛认为关键区别在于基本面支撑不同。当前的AI周期有强劲的盈利增长和资本开支上修作为支撑,前瞻市盈率并未像1999-2000年那样因估值极端扩张而失控。当前市场的核心押注是“超高盈利可以持续”,而非“估值可以无限扩张”。此外,宏观环境也不同,当前整体企业利润率仍处高位,外部经常账户赤字在收窄,并未出现当年泡沫末期典型的宏观失衡裂缝。

Q根据高盛的研报,当前AI行情的主要风险是什么?

A当前AI行情的主要风险已从单纯的“估值泡沫”转向“盈利泡沫”。风险在于市场可能将未来两三年因资本开支高涨带来的强劲盈利,过度乐观地外推到更远的未来。一旦AI投资周期见顶,当前直接受益于资本开支潮的公司(如芯片、算力、数据中心供应商)的盈利增长可能难以为继。因此,即使前瞻市盈率看起来不高,也未必代表股票便宜,因为盈利(分母)可能处于周期性高点。

Q高盛报告中提到,当前AI资本开支周期与1990年代有何异同?

A相同点:投资强度(资本开支占GDP比重)已经突破1990年代高点,且上升速度更快。 不同点:1. 持续时间:当前周期尚未达到1990年代末的长度。2. 覆盖范围:1990年代的科技投资是全面性的经济扩张,而当前的AI资本开支更集中于超大规模云厂商、半导体和相关基础设施链条,范围相对较窄。

Q高盛如何解释AI相关公司市值增量(27万亿美元)远超宏观基准测算(约9万亿美元)这一现象?

A高盛指出,要支撑当前的市场价格和市值增量,需要依赖比基准测算更乐观的假设。这些假设包括:AI技术采用速度更快、带来的生产率提升更高、资本在经济收益中分得的份额更大、或者美国公司能获得更多的全球AI相关收入。最有说服力的叙事是,市场相信AI相关赢家公司能够长期占据生产率红利中的更高份额,而到目前为止,强劲的盈利确实在支撑这一叙事。

Q高盛对投资者在当前AI行情下的策略有何建议?

A高盛建议投资者在投资周期高点出现前,可以继续留在交易中,因为强劲的盈利可能继续压倒估值忧虑。但同时,由于价格越来越依赖于乐观假设,市场对叙事变化更敏感,波动性会上升,因此保护下行的价值在提高。具体策略上,可以考虑使用看跌期权进行下行保护,或者用看涨期权替代部分现货敞口,以控制潜在的回撤风险。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

698 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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