美股AI软硬件反转,市场反身性决定一切!
这两天美股非常有意思,AI阵营自己开始“左右互搏”。前一天领跌的苹果和微软今天领涨,软件股也突然集体反攻大涨;而过去一年最风光AI硬件却集体回调,费城半导体指数大跌,存储产业链承压。
很多人担心AI逻辑结束了,其实恰恰相反,AI正在进入下一个阶段。
上一个阶段,市场关心的是“有没有AI”。谁卖GPU、卖HBM、卖服务器,谁就涨。涨到头了,市场开始问另一个问题:AI到底能不能让更多的公司更赚钱?苹果因为存储芯片太贵,不得不给Mac和iPad涨价;OpenAI又传出可能推迟IPO;越来越多企业开始寻找更便宜的小模型。
三个消息连在一起,市场就集体意识到,AI不仅创造需求,也在制造通胀。这里就出现了金融市场最典型的反身性。
索罗斯的反身性理论,说到底:市场从来不是反映现实,而是在不断创造现实。投资者的预期,会改变企业行为;企业行为,又反过来改变经济现实;新的现实,又重新修正投资者的预期,形成一个不断循环的闭环。
过去两年的AI,就是一个非常标准的反身性循环。
第一步是认知形成。2024年以来,全世界都相信:AI算力永远不够,谁掌握GPU、HBM、先进封装,谁就掌握未来。于是资金疯狂流入硬件,英伟达、存储、服务器一路上涨,整个半导体板块估值不断扩张。
第二步就是认知开始制造现实。企业看到资本市场愿意给高估值,就敢扩大投资。全球科技巨头把资本开支一次次上调,三星、SK海力士、美光持续扩产,英伟达不断扩大供应链,整个产业都开始按照”AI需求无限增长”这个假设去建设未来。注意,这时候已经不是现实推动股价,而是股价推动现实。资本市场越相信需求无限,企业扩产越积极;企业扩产越积极,市场越相信需求无限。故事开始自己养活自己。
第三步,也是这次市场最大的变化,故事开始出现副作用。大家以前只看到GPU越来越贵,却没有认真想过:GPU越来越贵,到底谁买单?一定是终端。AI开始出现典型的通胀效应,而当价格越高,替代技术发展就越快,这是所有产业共同遵循的一条规律。上世纪石油危机催生了节能汽车;闪存价格暴涨催生了新的存储架构;今天HBM价格高企,同样正在催生新的计算架构。所以,AI硬件通胀,本身就在孕育下一轮技术创新。这就是反身性。
第四步,市场会开始修正认知。OpenAI传出可能把IPO推迟到2027年,这条消息真正影响市场的,并不是IPO本身,而是心理。因为它代表着一个信号——连AI产业最核心的参与者,都开始担心估值是不是已经跑得太快。于是资金开始重新计算未来,怀疑兑现节奏,高估值高市盈率的硬件股就需要重新定价。与此同时,软件股机会来了。市场之前认为AI会取代软件,SaaS商业模式会被彻底颠覆,所以大量优质软件公司一路下跌。可现实并没有朝着这个方向发展,大模型并不会自动替代ERP、CRM、财务、人力资源系统,相反,它们需要依附这些成熟的软件平台才能真正进入企业。于是之前被过度悲观定价的软件股,迎来估值修复。
第五步,就来到逆向自我强化。这一步最容易被误读成“崩盘”,其实它引发的是拥挤交易的出清,不是产业逻辑的破产。芯片股还在历史高点附近,只是杠杆ETF和期权对冲规模越滚越大,比如韩国杠杆ETF一个月冲到500亿美元,每次对冲都会把转向放大一截。
硬件行情不会到这里就结束,真正成熟的产业,从来不会只有一条主线。
科技板块从互联网时代开始,1995年炒光纤,1999年炒门户网站,2004年炒搜索,2008年炒智能手机,2015年炒云计算,2023年开始炒AI。都是同一个产业,不同阶段,不同受益者。AI未来也一样,2024年至2025年,是基础设施牛市;未来两三年,很可能进入基础设施、软件平台、AI应用交替领涨的新阶段。
重仓芯片股的散户,最担心的其实还是,AI通胀会不会一直压制硬件估值?不会。任何一个行业,只要利润足够高,就一定会吸引更多供给。半导体行业过去四十年经历了至少五轮完整周期,每一次都是缺货、涨价、疯狂扩产、供给增加、价格回落,再进入下一轮需求增长。
不同的是,这一次AI需求周期会更长。根据多家行业机构统计,全球生成式AI相关收入依然保持远高于传统IT行业的增长速度,企业AI支出占整体IT预算的比例也在持续提升。与此同时,模型推理成本近几年持续下降,Token价格下降往往会刺激更多使用量,形成”价格下降、需求上升”的正反馈,和二十年前云计算的发展路径非常相似。AWS刚推出时,很多企业觉得太贵;后来算力价格不断下降,反而催生了整个云计算时代。也就是说,市场其实从现在才开始学习怎么给AI定价。过去只需要相信需求,未来还要验证盈利;过去资金追的是梦想,未来资金追的是现金流。这是牛市进入下一个阶段必然经历的过程。
这轮AI通胀,本质上不是AI发展的天花板,而是AI产业成熟必须经历的一次压力测试。
短期,它会让硬件、软件之间的资金轮动越来越快,让高估值板块波动越来越大;但长期,它反而会倒逼技术进步、降低成本、扩大应用,最终打开比今天更大的市场。
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