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中金:AI“泡沫”走到哪一步了?

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分类:单机 / 冒险解谜 大小:3.4MB 授权:免费游戏
语言:中文 更新:2025-11-25 14:43 等级:
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中金:AI“泡沫”走到哪一步了?2024更新

竟然在片刻间形成。

> 厂商新闻《中金:AI“泡沫”走到哪一步了?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-25 21:29

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    (原标题:中金:AI“泡沫”走到哪一步了?)

    近期,AI泡沫卷土重来、且似有愈演愈烈之势,这也成为引发美股、A股和港股三地市场AI相关成长风格、甚至整体风险资产大跌的罪魁祸首之一。过去一周,AI泡沫的担忧导致全球科技股下挫,美元计价下,恒生科技(-7%)、创业板(-6%)和“美股七姐妹”(-6%)领跌。

    图表:过去一周全球大类资产表现中,比特币、恒生科技、创业板以及“美股七姐妹”领跌

    资料来源:Bloomberg,FactSet,中金公司研究部

    虽然与此同时,美国政府关门、回购市场流动性紧张、美联储降息预期降温,国内数据转弱也都来“凑热闹”,压制了风险偏好,但AI泡沫担忧才是最核心的问题,毕竟这是当下中美三地市场最主要的景气方向之一。例如,从2022年底ChatGPT发布以来,美股“七姐妹”最高上涨283%,大幅跑赢同期标普500指数扣除M7后的69%;中国市场也是如此,2025年初DeepSeek发布以来,中国科技“十巨头”最高上涨81%,大幅跑赢恒指扣除“十巨头”后的19%,年化表现甚至一度超过M7。可见,不论是市场表现、还是信用周期,AI趋势都牵一发而动全身,一荣俱荣、一损俱损。

    图表:美股“七姐妹”最高上涨283%,大幅跑赢同期标普500指数扣除M7后的69%

    资料来源:Bloomberg,FactSet,中金公司研究部

    图表:2025年初以来,中国科技“十巨头”最高上涨81%,跑赢恒指扣除“十巨头”后的19%

    资料来源:Wind,FactSet,中金公司研究部

    如何正确地讨论泡沫?不在于否认泡沫、而在于确认阶段;区分二级市场和产业本身

    在具体讨论AI是否是泡沫之前,我们认为需要首先厘清几个问题,有助于接下来的讨论更加有的放矢。

    ► 第一,泡沫是一个中性词。泡沫并非坏事,一定意义上,恰是投资冲动推动了产业发展。因此,没必要先入为主地对泡沫有负面印象。

    ► 第二,如果任何一个产业趋势最终以泡沫收场,也不应该在泡沫形成阶段过早离场。以1998年10月到2000年3月泡沫形成期为例,盈利大幅下滑但估值快速扩张,带动纳斯达克指数在15个月内累计上涨256%,年化收益达到144%,相当于1995~1998年快速上涨期的4.5倍(年化收益率32%)。因此,讨论的关键不在于否认泡沫,而在于确认现在处于哪个阶段。

    图表:市场自1995年开始逐渐开始进入“非理性繁荣”阶段,并且在1998年之后进一步加剧

    资料来源:Bloomberg,中金公司研究部

    ► 第三,泡沫的讨论是一个涉及到对未来预期的动态过程,但这也恰恰是市场的分歧点。例如,当前市场预计OpenAI的IPO估值是1万亿美元[1],相比其当前年化200亿美元的收入[2],P/S高达50倍。但如果明年其收入翻番的话,P/S估值会迅速降至25倍,就“合理”得多。

    ► 第四,要区分资本市场泡沫和产业本身的泡沫。二级市场的泡沫和产业自身的泡沫既有关联但也需适度区分,如果更多是集中在二级市场上,那股价的调整和消化会带来更好的配置机会,例如年初因为DeepSeek异军突起导致“美股七姐妹”大幅回调近20%,但随着估值回调和担忧的证伪,也迎来再配置机会。相反,如果产业趋势已经被证伪,即便估值泡沫被消化,也不值得增加仓位。

    图表:DeepSeek异军突起导致“美股七姐妹”大幅回调近20%

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    如何有效地判断泡沫?加速投资不是泡沫,远超需求和能力才是;持续上涨、高估值和龙头集中也不等同于泡沫,超过价值才是

    所谓泡沫,从一、二级市场角度,主要看价格偏离价值的程度;从产业本身角度,则要看投资是否已经超过了需求和能力,这也是我们在本文中讨论AI是否是泡沫的主要框架和依据。具体来看,

    图表:从一、二级市场角度,主要看价格偏离价值的程度;从产业本身角度,则要看投资是否已经超过了需求和能力

    资料来源:中金公司研究部

    ► 对产业自身来说,核心在于投资与需求和能力是否匹配。1)AI需求怎么看?AI创造的需求可以分为外延颠覆式创新和内生对现有系统降本增效两个层面,虽然AI技术应用落地所带来的外延需求,可能存在时滞,但内生部分的降本增效已经开始显现成果;2)投资与需求是否匹配?可以通过观察当前的投资强度(以capex vs. sales),并对比2000年互联网泡沫的力度作对照;3)投资与能力是否匹配?可以通过投资资金的来源(经营性现金流还是举债融资)、以及杠杆的水平高低来衡量。因此,加速投资不等于泡沫,投入远超需求和远超过自身承担能力才是泡沫。

    ► 对权益市场来说,持续上涨、高估值或龙头集中都不等同于泡沫,只有当定价脱离基本面支撑的才是。对比互联网泡沫时期,本轮一、二级市场更加理性,一级市场资金更聚焦优质龙头企业,二级市场中“美股七姐妹”估值也远低于互联网时期的“泡沫”水平,更何况盈利韧性也更强。此外,龙头集中度上升也并非等同于泡沫,而是在技术加速演进背景下出现的正常产业结构现象。

    Q1、AI需求有多大?内生降本已经兑现,外延需求仍待突破;对经济贡献远大于互联网泡沫时期,接近1996~1997年

    AI需求的大小和未来空间是讨论泡沫问题的第一性问题,可以从两个角度讨论:1)降本增效和提升生产率的内生需求,这一点更快,且已经兑现;2)来自新应用场景的外延需求,这一点尚未有突破性进展,也是M7自2022年底始终面临35倍的估值顶无法有效突破、且泡沫声音时不时就卷土重来的根本原因。

    ► 内生降本增效:AI应用已经开始带来明显的成本节省。麦肯锡调查显示,受访者表示当前使用AI可减少9~11%的成本。如果仅粗略的从标普500的维度来看,SG&A总规模约3万亿美元,约等于一年可以节省3000亿美元的成本,相当于Open AI 200亿美元年化收入[3]的15倍。劳动生产率提升速度更快。自2023年以来,非农商业部门的劳动生产率已经抬升5.6%,提升速度快于1995~2000年互联网革命时期,抬升幅度接近1997年底水平。

    图表:麦肯锡调查显示AI应用平均带来9~11%的成本下降

    资料来源:麦肯锡,中金公司研究部

    图表:标普500指数SG&A总规模约3万亿美元,若平均降低9~11%约为3000亿美元

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    图表:非农商业部门的劳动生产率已经抬升5.6%,速度快于1995~2000年互联网革命时期   

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    当然,效率提升的一个“连带伤害”会造成部分就业的减少。1995~2000年个人计算机和互联网的普及,对传统出版、人工数据录入等流程化岗位形成明显替代,Windows 98的面世也进一步加剧了替代效应,包括行政支持、报纸出版等受影响明显的行业就业人数占比在1998年3月达到1.27%后持续回落至1.21%。AI技术对就业的替代作用更快、范围更广。AI技术不仅影响传统的重复性工作岗位,还延伸到软件开发、广播、电影与录音以及广告等内容生成式的初级岗位,受影响的就业人数占比从2023年开始的3.3%持续回落至2025年8月的3.1%。根据麦肯锡的最新调查显示[4],未来一年预期AI会继续加剧企业职能人员净减少的受访者占比在增加,人力资源、运营服务、供应链等行业的比例升至20%以上。

    图表:受AI影响的就业人数占比从2023年开始的3.3%持续回落至2025年8月的3.1%

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    图表:未来一年预期AI会继续导致企业职能人员规模出现净减少的比例在增加

    资料来源:麦肯锡,中金公司研究部

    ► 外延创新需求:这个是AI应用能否突破到更广范围的关键,也是市场最大的分歧所在。新技术能否转化为需求的前提之一取决于其普及率提升的速度和深度,生成式AI技术普及率自ChatGPT发布以来已经升至79%,速度远超此前个人电脑和互联网技术达到这一水平需要的22年和12年,至少说明当前AI有较大的熟悉程度和“群众基础”,才能有突破的可能。除了信息技术行业外(29%),专业技术服务(24%)、企业管理(21%)等行业使用AI技术的企业比例领先,住宿餐饮和运输仓储使用率不足1%。但在未来6个月的预期调查中,基本所有行业的使用比例均有增加,其中金融保险(8.2ppt)、专业技术服务(7ppt)、房地产(5.8ppt)、医疗社服(4.2ppt)等行业的抬升幅度领先,后续的关键可能更要看在非科技和专业技术领域如服务业的渗透程度。

    图表:生成式AI技术普及率已经升至79%,速度远超此前的个人电脑和互联网技术

    资料来源:麦肯锡,Our World in Data,中金公司研究部

    图表:在未来6个月的预期中,金融保险、专业技术服务、房地产、医疗社服等抬升幅度领先

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    从结果上看,AI龙头至少已经开始有了可观规模的营收,且仍在加速。“美股七姐妹”营收同比增速自2023年三季度持续抬升至当前的14.5%,2026年一季度预期上行至17%后小幅回落至15~16%,从增速和走势角度表面上更类似于1997年。但在资本开支不断上行的背景下,营收的强劲增长能否进一步打开空间是市场焦点和分歧所在,也是估值一直存在天花板的原因。

    图表:1996~1997年资本开支加速扩张,龙头股营收增速却明显回落,反映需求与投资的脱节

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    对比2000年互联网泡沫,AI对经济的拉动作用也要更强。1)从GDP支出法来看,在2025上半年实际GDP年化环比平均1.6%的增长中,科技投资贡献了0.9ppt,接近私人消费贡献的1.1ppt。然而由于计算机设备投资中包含大量进口,仅从投资维度衡量增长贡献会存在“高估”,为此我们引入生产法下的行业增加值(GVA)口径,以观察科技产业在美国境内创造的实际价值。2)从GDP生产法来看,2025年上半年科技产业在1.6%的整体增长中贡献约0.95ppt,贡献占比接近59%,高于互联网革命时期的20~30%。同时本轮的增长贡献主要来自信息技术和系统设计行业,有别于互联网革命时期以科技制造业为主的发展格局。

    图表:2025上半年实际GDP年化环比平均1.6%的增长中,科技投资贡献了0.9ppt

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    图表:计算机设备的投资与进口相关性高

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    图表:2025年上半年科技产业对增长的贡献占比接近59%,贡献了1.6%增长中的0.95ppt

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    综合而言,AI需求在内生降本增效层面已经显现效果,外延需求仍待突破且更为关键。目前,企业营收仍在加速,且对经济的拉动也远强于互联网泡沫。仅从增速和对生产率提升的幅度来看,目前需求类似于1996~1997年,但外延式需求可能仍需要进一步突破。

    Q2、AI投资是否过剩?投资强度不到互联网泡沫时一半,类似1997~1998年,融资能力也好于当时

    根据上文讨论的框架,投资是否过剩,一要看与需求是否匹配,二要看与能力是否配置,即融资结构和杠杆是否健康合理。具体看,

    ► 对比需求,宏观层面投资规模仍处于初期,占GDP比重提升幅度不到互联网革命时期的一半。科技投资(计算机设备和软件投资)同比增速由2023年初的6%加速至2025年二季度的16%,但占名义GDP的比重自2023年以来仅抬升0.4ppt(由2.9%升至3.3%),不到1995~2000年互联网革命时期科技投资占比提升幅度(1ppt)的一半。即便考虑到2026年科技投资占GDP的比重有望升至3.5%,本轮的抬升幅度0.6ppt也低于互联网革命时期的水平。结构上看,计算机设备占名义GDP的比重均抬升0.25ppt,差异不大;软件投资本轮的占比抬升0.13ppt,远低于互联网革命时期的0.7ppt。

    图表:科技投资占名义GDP的比重自2023年以来抬升0.4ppt,互联网革命时期则抬升1ppt

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    企业层面,龙头企业的AI投资强度仍比较合理,未到泡沫高峰期,更类似1997-1998年水平。若以capex vs. sales衡量相对于需求的投资强度,本轮AI行情中,“美股七姐妹”自4Q23约9%抬升至3Q25约15.9%,低于1998年约20%的高点。往前看,参考FactSet一致预期,2026年该指标将进一步上行至19%,投资强度将进一步增强。不过需要注意的是,1)目前市场对需求侧的一致预期中或不包括“外延式”需求爆发(如爆款AI应用带来的大规模新增需求等)所带来的远期潜在增量,而1998年时已然形成新增外延式需求;2)除了表观水位外,参考互联网革命的经验,高投资强度的持续时间也是另一个重要的衡量标准;3)即便是聚焦于内生需求,头部企业的营收仍有超预期的可能性。

    图表:过去12个月资本开支与营收的比例为16%,市场预期将持续抬升至2026年底的19%

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    ► 对比能力,当前融资结构也有别于互联网革命时期Dotcom 5[5]更依赖外部债权融资,本轮Mag7更多依赖内生现金流,对债权融资的依赖度不高。

    从存量视角看,观察杠杆率水平,“债务高企”时依赖债务融资与杠杆率相对健康时启动债权融资的含义相去甚远。目前Mag 7的负债权益比(3Q25约81%)大幅低于Dotcom 5投资高峰期(约1997-1998年)水平(均值约124%)。尽管当前有迹象显示部分企业或开始启动债务融资以投资AI,一个较低的初始杠杆水平或仍说明其债务依存情况相对互联网泡沫时期仍较低。

    图表:目前Mag7的负债权益比低于互联网革命行情时头部公司Capex高峰期水平

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    从流量视角看,通过拆解现金流量表发现:互联网革命时期,Dotcom 5的资本开支对债权融资形成较强依赖。1)彼时Dotcom 5的资本开支(capex vs. OCF)节奏和债权融资(债权融资现金流 vs. OCF)高度相关,且资本开支节奏滞后于债权融资节奏,说明了两者的联系;2)分红与回购强度(vs. OCF)在彼时相对平稳,头部公司整体上仍保持一定股东回报水平。

    图表:互联网革命时期,债券融资现金流的边际变化对资本开支边际变化的相关性较强

    资料来源:Factset,中金公司研究部

    图表:互联网革命时期,头部公司的资本开支对债务融资依赖较大

    资料来源:Factset,中金公司研究部

    本轮AI行情中,Mag 7的资本开支来源相对多元。1)目前Mag 7的资本开支和债权融资节奏相关性较差,债权融资对资本开支尚不存在明显边际影响;2)债权融资现金流占OCF的比重在零附近,互联网革命行情中Dotcom 5的债权融资现金流占比高点约14.1%;3)Mag 7其他现金流量(如回购等)都出现收缩迹象。

    图表:截至目前,本轮行情中Mag 7债券融资现金流和资本开支边际变化间没有明显相关性

    资料来源:Factset,中金公司研究部

    图表:本轮AI行情中,头部公司资本开支的融资来源更依赖于内生性现金流

    资料来源:Factset,中金公司研究部

    综合而言,投资规模或仍处于初期,与需求的匹配度相当于互联网泡沫1997~1998年的水平,但投资能力和债权依赖度要远低于当时。因此,一个判断是否走向泡沫的“间接信号”是更多公司,尤其是局外公司,拿着更多的钱、甚至以举债的方式进入到这个行业。

    Q3、资本市场是否有泡沫?一级市场火热程度接近1999年,二级市场估值和货币政策接近1998年

    一级市场接近1999年的火热程度,尚未达到2000年的泡沫高点。从美国风险投资规模来看,2000年互联网泡沫高点时风险投资规模达到1000亿美元,相比1998年抬升4倍。尽管当前一级市场尚未达到泡沫高点的火热程度,但根据KPMG的统计,美国2025年前三季度风险投资规模高达2400亿美元,相比2023年AI产业兴起时融资规模抬升1.4倍,已经接近1999年的水平。

    图表:美国2025年前三季度风险投资规模相比2023年AI产业兴起时抬升1.4倍

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    二级市场估值接近1998年底水平。“美股七姐妹”动态市盈率10月底攀升至33倍左右的高位,逼近2024年7月35倍的高点,但仍显著低于“互联网泡沫”时期“非理性”的60倍。近期伴随美股调整,“美股七姐妹”动态市盈率回落至28倍左右,与1998年11月的水平近似。

    图表:“美股七姐妹”动态市盈率回落至28倍左右,与1998年11月的水平近似

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    头部集中度进一步强化,科技龙头市值占美股的比重达29%。“美股七姐妹”市值占比再度攀升至29%的最高值,高于互联网泡沫时期的22%。但这一指标不具有可比性,当前的技术路径和发展模式意味着只有龙头企业才有能力实现模型、收入和需求的突破。

    图表:当前科技龙头股市值占美股整体市值的28%,高于互联网泡沫时期的22%

    资料来源:Bloomberg,中金公司研究部

    投资者情绪尚未达到泡沫时的亢奋程度,看空/看多期权并未回落至1998~2000年的极端水平,AAII个人投资者情绪也已经大幅降温,当前净看多比例持续回落至-5%,与2000年1月的46%有显著差距。但杠杆水平却创历史新高,这也或放大短期波动。FINRA统计的融资余额隐含杠杆水平在2000年3月泡沫破裂前升至1.85,而截至2025年10月底的最新数据显示隐含杠杆水平已经突破3,CBOE未平仓看多期权量也创下3.7亿份的新高,但看多/看空比例1.3相较于2000年的1.8倍仍有距离。

    图表:当前看空/看多比例同样在持续下行,但尚未回落至1998~2000年的极端水平

    资料来源:Bloomberg,中金公司研究部

    图表:截至2025年11月20日AAII个人投资者净看多比例已经回落至-5%左右

    资料来源:Bloomberg,中金公司研究部

    图表:FINRA统计的融资余额隐含杠杆水平截至2025年10月底的隐含杠杆水平已经突破3

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    图表:CBOE未平仓看多期权量也创下3.7亿份的新高

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    货币政策环境更宽松,通胀压力不大。互联网革命期间,1995年美联储货币政策转向宽松,1997年3月小幅加息后再度在1998年连续三次降息。然而1999年6月,美联储开启加息以应对通胀,累计加息6次共175bp至2000年5月结束。反观本轮,美联储自2024年底暂停降息后,于2025年9月重启降息,基准情形下仍有3次降息空间。通胀方面,关税对通胀的传导速度也远远慢于此前市场的担心(《关税成本到底由谁来承担?》),我们测算明年一季度美国CPI同比或从3.1%回落至3.0%,核心CPI同比维持在3.3%。因此从政策和通胀都更接近1998年的宏观环境,更何况美联储停止缩表、甚至可能重启扩表将会进一步提供流动性。

    图表:1994年开始美联储货币政策收紧,但随后美联储货币政策转向宽松,1998年再度降息

    资料来源:Bloomberg,中金公司研究部

    图表:美国自然利率在1.1%左右,实际利率接近1.8%,3次降息可解决二者70bp的差距

    资料来源:Bloomberg,美联储,中金公司研究部

    图表:明年一季度美国CPI同比或从3.1%回落至3.0%,核心CPI同比维持在3.3%

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    图表:CME利率预期目前隐含本轮仍有4次降息

    资料来源:CME,中金公司研究部

    综合而言,一级市场已经接近1999年的火热程度;二级市场对AI定价比互联网泡沫时期更为理性,从估值看接近1998年底水平。货币政策和通胀则更接近1998年的宏观环境。

    图表:美国通胀类似于1998年的情形

    资料来源:Haver,中金公司研究部

    前景展望:静态预期高但言泡沫或尚早;短期会有波动,长期投资价值仍在,结构会走向分化

    从当前需求、融资能力和市场定价三个维度来看,1)需求接近于1996~1997年,内生降本增效已兑现,外延需求仍待突破,仅看营收和生产率提升幅度类似于1996~1997年。2)投资接近1997~1998年,规模仍处于初期,但融资依赖度要远低于当时的水平。3)一级市场定价接近1999年,二级市场估值和政策环境接近1998年。综合来看,我们判断当前市场可能更多处于1996~1998年的情形。

    这意味着什么?1)估值高和预期高,所以会波动。自2023年以来,“美股七姐妹”估值始终在30倍左右的相对高位徘徊,但每次逼近35倍时都会引发市场对于泡沫的担忧,进而导致回调。这也说明估值存在“天花板”,如果想进一步突破,必须依赖技术应用的实质性突破来带动更多需求兑现。2)长期产业趋势还在,所以仍有投资价值。从生产率的提升、应用范围的扩大都可以看出AI技术仍蕴含潜能,短期二级市场的波动并不影响实体产业的投资价值。3)但结构会走向分化。在这个过程中,龙头间也将出现差异化表现,那些能够将领先模型与多元业务场景深度结合、形成可规模化商业闭环的企业,将更有机会受益。例如,谷歌正加速推进AI与传统业务的融合,其潜在价值也引发价值型资金的关注,伯克希尔哈撒韦三季度首次建仓谷歌,使之成为其前二十大持仓股之一。

    图表:伯克希尔哈撒韦三季度首次建仓谷歌,使之成为其前二十大持仓股之一

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    对于美股整体,基准情形下,我们判断基本面修复逻辑支撑美股上涨,短期波动不改长期趋势。信用周期走向修复甚至过热,有助于推动美股盈利继续上修,或将继续推动美股上涨。此外,金融流动性历史上和美股有较好相关性,2026年基准情形下美联储停止缩表、甚至开始扩表,金融流动性的扩张对美股也有提振作用。我们预测2026年底标普500指数或在7600~7800,涨幅空间13~16%。

    图表:我们预测2026年底标普500指数或在7600~7800,涨幅空间13~16%

    资料来源:FactSet,中金公司研究部

    [1]https://www.reuters.com/business/openai-lays-groundwork-juggernaut-ipo-up-1-trillion-valuation-2025-10-29/

    [2]https://www.cnbc.com/2025/11/06/sam-altman-says-openai-will-top-20-billion-annual-revenue-this-year.html

    [3]https://www.cnbc.com/2025/11/06/sam-altman-says-openai-will-top-20-billion-annual-revenue-this-year.html

    [4]https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

    [5]Dotcom 5包括思科、IBM、英特尔、微软、甲骨文

    Source

    文章来源

    本文摘自:2025年11月25日已经发布的《AI“泡沫”走到哪一步了?》

    刘刚,CFA 分析员 SAC 执证编号:S0080512030003 SFC CE Ref:AVH867

    杨萱庭 分析员 SAC 执证编号:S0080524070028

    张典 分析员 SAC 执证编号:S0080525090003

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