2026 年 8 月 7 日，交易员在美国纽约证券交易所内工作

文/《环球》杂志记者 宿亮

编辑/胡艳芬

　　一场规模空前的AI投资狂潮正在全球资本市场上演。科技巨头竞相囤积芯片、扩建数据中心、争夺电力资源，企业资本开支一路攀升；投资者热捧AI赛道，相关企业估值屡创新高。

　　但当越来越多的钱被投入尚未产生收益的数据中心和算力设施，当企业开始通过发债为AI扩张提供资金，市场的核心疑问已然转向：即便AI拥有重塑产业的长期潜力，当下重金投入的海量资本，何时才能转化为实实在在的企业利润？

　　这场竞赛关乎技术，也是一场关于资本耐心的较量。

　　过去，市场更在意“谁敢投”；如今，投资者开始追问“投了以后能赚多少”。从美国科技巨头到韩国半导体龙头，近期AI板块股价大幅震荡，折射出全球AI投资底层逻辑的深刻变化——资本不再满足于为一个宏大的未来故事提前买单，而是开始逐项核算这场“算力军备竞赛”的成本、收益和回报周期。

　　当AI投资从“堆算力”走向“算回报”，AI投资的下半场才刚刚开始。

AI“烧钱”烧到哪去了？

　　想象这样一个画面：高端餐饮业的经理们都在私下谈论，明年富豪圈一定会流行吃顶级和牛。于是，酒楼开始全面囤货，把手里的现金、能借的贷款和能抵押的房产全部用于订购冷冻和牛，希望接到这一场“泼天富贵”。然而，和牛还在冷库，酒楼已经付不出员工工资、水电费和供应商货款。供应商上门讨债，股东和银行担心资产受损，也来到酒楼要求收回权益和贷款……

　　在这个故事里，酒楼经理提前囤积和牛肉的决策没有错，但和牛肉变现要等到第二年，不管能赚多少钱，总是要熬过今年才能看到“希望”。

　　当前AI产业正遭遇类似困境：全球头部科技企业加码算力建设，不仅“梭哈”自有经营性现金流，还持续向金融市场进行“抽血式”融资，把风险越来越多地传导至资本市场。一旦商业化落地不及预期或企业经营状况出现波动，曾经备受追捧的AI概念，极易沦为击鼓传花式的资本泡沫。

　　当前，AI基础设施投资规模，已站上过往科技产业发展罕见的历史高位。以美股七大科技巨头为代表的大型科技企业持续上调资本开支，全方位抢占数据中心、电力供给和高端芯片等核心资源。路透社分析，按照目前趋势，五家“超大规模云服务商”到2027年合计资本开支规模，或将超过自身全部自由现金流。

　　仅今年第二季度，谷歌母公司“字母表”单季度现金消耗便高达59亿美元。在AI产业这场疯狂竞赛中，巨额基础设施投资像一只怪兽在大口吞噬现金流。

　　企业现金流迅速消耗，无法立即产生收益的基础设施相关债务却持续累积。数据显示，亚马逊、谷歌、Meta和甲骨文4家企业截至2026年7月7日新发债券规模合计约1940亿美元，同比增幅达79%。高盛预计，五大超大规模云服务商今年发债规模或达2500亿美元。

　　联合国一个独立研究小组2026年7月发布的报告显示，主要超大规模云服务商资本开支从2023年的约1500亿美元，攀升至2026年的7700亿美元预期值，3年增长约4倍。同时，主要AI企业年化收入也从2023年的约20亿美元增长至2026年的700亿美元以上。

　　路透社2025年曾预警，科技巨头大规模进入债券市场可能给美国公司债市场带来巨大压力。2026年这种趋势没有收敛反而进一步延续，市场整体风险敞口持续放大。

　　当投资越来越依赖举债扩张，市场就不只关注技术前景，还有未来现金流能否覆盖今天的债务。投资者开始追问，这些数据中心究竟能产生多少收入？GPU的使用率有多高？AI服务能否覆盖巨额折旧、电力和融资成本？巨额投入最终能转化成多少自由现金流？

　　资本市场对AI产业的估值逻辑已然彻底切换。上半场资本只关心企业投入力度，下半场市场必须精准测算投入产出回报，这也是美、韩两国AI板块近期股价大幅震荡的核心根源。投资者并非否定AI产业长期价值，而是担忧赛道行情过度依赖杠杆扩张，拒绝仅凭企业管理层描绘的未来AI产业蓝图，为企业给出高估值定价。

2026 年 6 月 12 日，在美国纽约时报广场，人们通过屏幕观看 SpaceX 首次公开募股股票上市交易庆祝活动

从“堆算力”到“算回报”

　　最近，韩国股市上演AI板块极端行情，直观体现全球资金估值逻辑的转向。

　　6月，受全球AI芯片与高带宽存储器需求爆发带动，SK海力士股价年内累计涨幅超340%，市值一度超越三星电子；7月，受市场对投资回报率疑虑加深影响，SK海力士和三星电子遭遇剧烈抛售，SK海力士股价单月跌幅超35%，三星电子下跌超21%。短短一个月，韩国AI龙头企业就经历了从被追捧到被抛售的剧烈反转。

　　过去两年，大型科技企业大规模布局数据中心、GPU、网络设备、存储芯片，带动全产业链订单暴涨、估值水涨船高。但当行业资本开支迈入数千亿美元级别，存储行业固有的周期风险重回市场视野：需求繁荣驱动企业激进扩产，一旦后续AI应用落地不及预期，当下紧缺的算力、存储产能将转为过剩资产，产品价格随之承压。投资者因此不再简单地将“扩大AI投资”等同于企业价值增长，开始审慎校验各家企业扩产计划的中长期可持续性。

　　在美国，大型科技企业仍在大规模建设数据中心，但市场核心观测指标已经转向自由现金流。资本开支持续扩张带来现金大量流出，一旦资本开支规模超过企业内生造血能力，企业只能通过发债、股权融资甚至引入外部资本来支撑扩张。AI投资的风险因此从产业端传导至企业资产负债表和整个资本市场。

　　今年6月一项最新研究指出，当前AI市场同时存在真实产业基本面支撑和局部泡沫双重特征——企业收入增长和AI应用规模确实在扩大，但部分领域资本开支增长快于商业化变现，投资者提前将尚未兑现的生产率收益计入企业估值，导致估值虚高。

　　这也解释了本轮AI个股调整为何如此剧烈。此前市场仅依据AI需求增长预判未来盈利水平；如今资金需要多重指标交叉验证：数据中心设备利用率、单台GPU创收能力、客户付费意愿、效率提升能否转化为账面利润，全部纳入估值定价模型，等等。

　　全球正在进入AI投资“下半场”。经过这一轮筛选，能够持续获得订单、形成稳定现金流、切实赋能实体经济提效降本的企业，将享受估值溢价；单纯依靠行业概念、远期预期、外部融资续命的企业，会逐渐被市场淘汰。

2026年7月19日，参观者在上海举办的2026世界人工智能大会的中科曙光展台拍摄展品全国产十万卡AI超集群——曙光 8000（登峰）

谁能跑出新赛道？

　　在全新估值逻辑下，全球各经济体AI产业面临的竞争考题截然不同。

　　在美国，企业需要解决的问题是如何让巨额资本开支真正产生回报。美国拥有全球领先的AI大模型、芯片和云计算企业，且资本市场成熟、融资渠道通畅。然而，优势越集中，市场对投资回报的要求就越高。

　　长期以来，美国科技企业受益于相对宽松的利率环境，低成本资金支撑大规模算力扩张。目前，美联储将联邦基金利率目标区间维持在3.5%至3.75%之间不变，但中东战事导致的能源冲击等因素引发能源价格波动、通胀居高不下，市场加息预期持续升温。这意味着AI企业不能再依赖长期廉价资金维持扩张。从估值原理来看，市场利率上行会压低远期现金流的现值；资本开支体量越大，企业越需要拿出清晰、可验证的盈利模型，证明投资能产生足够回报。

　　美国AI投资“下半场”，很可能出现明显分化：掌握自研大模型、公有云平台和稳定政企客户入口的龙头企业，仍具备持续加码投入的资本底气；缺乏稳定客户、高度依赖外部融资、商业模式尚未成熟的企业，将迎来更严苛的资本约束，扩张节奏大幅收缩。

　　在韩国，考验并不完全相同。作为全球AI硬件产业链的重要节点，AI带来的需求让三星电子和SK海力士获得巨大机会，但也可能重新唤醒韩国半导体行业固有的周期性风险——需求上行驱动全行业同步扩产，扩产又可能造成供给过剩。

　　因此，在韩国AI投资的“下半场”，市场关注的焦点不是继续扩大产能，而是在技术迭代节奏、全球客户结构和产能投放周期三者之间找到动态平衡，规避行业周期性亏损。

　　中国则呈现出不同的产业图景。中国的AI产业链虽然在高端芯片、先进算力等部分环节仍存在外部约束，但完整的制造业体系、超大规模消费市场、多元垂直应用场景，为AI商业化提供了另一种路径。中国AI产业的核心竞争优势，可能不在于复刻美国的“超大数据中心”模式，而是将AI深度嵌入制造、金融、物流、医疗、消费等实体产业全链条。

　　如果将美国产业模式类比为修建全国统一的AI算力基础设施高速路网，韩国更像是在给高速公路配备关键硬件，那么中国的核心机遇，就是推动各行各业实体产业全面接入算力路网，落地垂直场景智能化改造。

　　这也意味着，全球AI投资的下一阶段可能不再只有一条主线：美国更看重底层模型和平台搭建，韩国更看重芯片和存储，而中国则在应用和产业融合上有着更广阔的前景。

　　从更长周期看，AI或许正在复刻互联网、移动通信等通用技术曾经的发展路径：资本先于商业模式涌入，估值先于利润扩张，随后泡沫逐渐出清。最终留存下来的，是真正能够帮助全行业提高生产率、降低成本和创造新需求的企业。

　　因此，与其问“AI行情是不是结束了”，不如问一个更有意义的问题：当资本市场不再单纯为“AI”概念支付溢价，哪些企业能持续证明自身具备长期投资价值？

　　这或许才是AI投资“下半场”真正的核心考题。