AI牛市走到哪一步了

阅前提示：本文的所有信息仅供用户作为研究参考，不构成任何投资建议或交易依据。所有投资决策均由用户自行作出并承担全部风险。投资有风险，入市需谨慎。（原创，copy自ScaleAlpha公众号）

这轮AI牛市从2022年底ChatGPT发布算起，涨了三年半。最近又开始一轮调整，大家的问题是：还能涨多久？现在该买还是该跑？

咱们聊过这轮已经走过的3次叙事迭代：

1.【质疑模型能力】然后被推理和强化后训练纠正，24年涨了一波。
2.【质疑AI的作用】，然后被代码应用纠正，25年涨了一波。
3.【质疑AI的营收】，然后被龙虾和A社ARR纠正，26年初涨了一波。

目前第4次，现在市场在【质疑AI Capex的ROI】，这个大概率不是被巨头们自己的ROI证伪，而是被模型层极佳的ARR增速冲淡，毕竟Capex的下游就是模型层，直到两大lab上市大家看几次财报。

周末写这篇文章的时候发现想聊完整就要把整个框架都说清楚（尽我所能），包括美元、美债、日元套息、原油、联储退银行进的货币改革、私募信贷、韩股、信用债、美股AI股等等都覆盖到。那意味着要聊1980s个人计算机革命带来的化债对本轮AI的启示，聊Warsh重回格林斯潘时代的愿景，聊华尔街债券义警们对美债规模的判断和应对，聊海峡收费和厄尔尼诺带来的大宗周期，聊日元和日债收益率的走钢丝，聊AI叙事里为什么AI真实有用的同时短期又一定是收入赶不上资本支出等等。

简直太多了，咱们今天就聚焦在【AI美股牛市和1995-2001年互联网泡沫的对比】这点，与1929的对比也先不考虑。

每一轮技术泡沫都有它自己的样子。这轮AI 有四个特征与互联网泡沫完全不同的地方。

第一，模型层就是应用层。这轮的核心是模型，杀手级的应用其实是ChatGPT，Codex，Sedance，Claude Code等，除了模型层之外的应用层，真正落地、盈利的一系列杀手级应用，到今天还没出现。企业渗透率还很低，第一年都没什么收益，第二年可能能看到一些起色，但即使企业马上都用起来，组织架构、数据流动等等生产关系也需要5-10年才能迭代，期间甚至可能有社会冲击。这轮牛市不是被"AI 应用赚了多少钱"推动的，而是被"AI 未来会赚很多钱"的预期推动的。

第二，真正的泡沫在一级市场。最核心的AI公司，除了xAI套入SpaceX和谷歌之外，全都没上市。所以咱们打开股票软件看到的二级市场显得"很健康" （纳斯达克 100 里 100 家公司有 99 家 2025 年是盈利的）。泡沫没有消失，它躲在了场外的创投和私募信贷（AI侧）里，而二级市场的估值指标不会反应。这是这轮和 2000年最大的区别。2000年的垃圾公司都在纳斯达克上市交易，这轮的都在私募市场。

第三，二级市场上能买的，几乎全是"卖铲子"的。淘金热里，挖金子的（应用公司）大多没上市或还没赚钱；上市的、能买的，是卖铲子、卖水、卖牛仔裤的，比如芯片（英伟达）、内存（海力士、美光）、能源（BE）、电力和冷却（Vertiv）等等。这意味着这轮二级市场的行情，本质是一场"军备竞赛的供应商"行情，不是"应用变现"的行情。谁在为这场竞赛供货，谁就涨；竞赛一旦放缓，供应商最先受冲击。

第四，现在掏钱的是巨头们。目前买铲子的主要是各大巨头，所以循环是从AI Capex开始一路向上游，而不是从更下游的模型层收入或者应用层收入开始。到了一定阶段（当下），出资的巨头们和收资的供应商们会在同一个市场里呈现跷跷板的关系。哪天模型层收入赶上来才能彻底打破这个僵局。

但是泼个冷水，咱们聊过前沿token和商品token的区别。前沿token的使命是创造新需求，比如新药、新发现、新突破等等，而且要持续奔跑，否则它们的定价将指数级滑落。而Anthropic现在能在Opus系列上获得70%的毛利就是因为有6个月的定价权，6个月后开源模型赶上来，$5/25的价格变成$1/$3甚至更低，这个毛利马上消失。但是随着模型越来越大，训练成本越来越高，大概率不是模型能力触顶而是太贵了触顶。所以短期指望模型层收入补上AI Capex的巨大缺口是过度乐观的估计，会有这个声音和宣传，但实际不行。更不提咱们算过的数据中心的账本。（之前文章在公众号，链接不发了）

我们在牛市的哪个阶段？

其实之前的文章聊过了，结论并没有变，就是在牛尾行情中的第1波结束，第2波未开始的位置。

当前调整的理想状态是通过一次较大的回调把联储的兜底逼出来，为AI叙事和后续两个lab上市再延续资金，直到折旧账本开始冲击，半导体供给不再严重短缺，前沿模型增速放缓，企业AI应用进入生产关系深水区进展明显放慢。然后类似2000年，由两个lab的股票引领最后的冲刺。
以上都是YY的剧本，谁也不知道明天会发生什么。

咱们从市场表现、估值、市场宽度、杠杆程度和资本支出5个角度来评估一下当前市场。

首先是市场表现。

1994 – 2000年的互联网泡沫中，96年、97年和98年的回调都相当频繁，基本上每6-9个月有1次约10%-20%的调整，和2022年以来的AI牛市很像。比如23年、24年、25年和26年初，都有频繁回调，就是因为大家有各种不信，不信这个技术革命。而1999-2000期间只有一次调整，是因为基本上大家都信了。

为什么当时大家信了？用户数确实在连续5年每年都爆炸性增长；早期怀疑者错了三四年后已经离场；亚马逊1997年上市，雅虎，ebay等IPO让一级市场赚到了大钱，同时股市连续上涨也让二级市场赚到大钱；新经济理论被广泛接受，“这次不一样”。如此积累了4年后在1999年爆发。
当前的AI叙事就站在这个分水岭上，市场还有很多质疑声。如果前沿lab尽快实现“天才国度”，有编程以外的大场景出现，那么我们就站在1999年的前夜，会出现“这次不一样”，AI的收入可以覆盖成本所以永远不会有泡沫等观点。

我对这次AI能够在各个行业大规模快速应用或者能够有大规模用户使用保持谨慎。因为两个原因。一是AI的规模化经济远不如互联网(边际成本趋零)，甚至比电力铁路还棘手，因为它的边际成本不但高，还会被需求往上推，同时电子器件不像铁路、电网那样一用几十年，能用10年已经很超预期了。而更深一层问题是AI 输出的不确定性，让标准化和流水线化变得困难。困难程度取决于场景的"验证成本"。像编程这类验证便宜的场景能标准化、能赚钱，但那已经快被打满了，剩下的医疗、法律、金融这些验证昂贵的场景，标准化极难、必须靠人兜底，于是既降不了成本、又拿不满规模红利。这两件事（降本难、标准化难）的相反一面正好是工业革命繁荣的基础。

所以老路子是不行的。本轮大模型最核心的突破，是让每个人都第一次能得到整个人类文明的认知支持，让过去因“人力”而受限的服务能够定制化的普惠至每个人。但这一点如果不和现实结合，仅在虚拟世界那么编程已经是最契合的领域没有之一了。

数字世界的核心还是围绕着内容，手机第一次让人类的行为数字化，催生了一大批新型商业模式。刻舟求剑来看，一个AI助手的雏形应该是内容和行为兼备才行，AI手机和AI PC是现在整个行业在推动的叙事，看是否能成为那个扫除质疑的爆点。

然后看看估值。

很多人都在说，今天能买的AI 龙头，估值是2000 年的零头，而且赚的是真金白银（净利率50% vs 17%）。更严谨一些我们要用"绩优股比绩优股"，不是拿英伟达去比当年的垃圾网络股。 2000 年的高估值其实分两种，一种是没有收入、只有点击量的垃圾 .com，另一种是思科这种真赚钱的龙头。拿英伟达 20 倍比思科 100 倍，是龙头对龙头，所以"便宜得多"这个结论是站得住的。而且"AI 是重资产"这件事，并不能把这轮和互联网泡沫区分开。当年的电信/光纤也是极重资产、靠借债扩张，最后崩得比谁都惨。

但是，本轮见顶大概率不看二级市场的估值。因为要看一级市场的估值啊，开头的第二、第三点咱们聊过了。看看那些独角兽们，哪一个不是千亿万亿市值了再上市，上市后顶着几十几百倍的市销率。所以现在低是正常的，卖铲子的公司和负责掏钱的甲方公司都有不过分的估值。等到一级市场的这批AI公司集体上市后咱们再看看二级市场的估值倍数，会有一个跳涨。

接着看市场宽度。

2000年3月顶部的时候前十大占标普约27%，现在前十大占标普40.7%。今天的集中度比2000 年更极端（40.7% vs 27%），但这些巨头也是真赚钱的（贡献32% 盈利，而 2000 年的科技股只贡献 15%）。因为这一轮集中的股票，不是掏钱方，就是收钱方，一个本身利润高所以能烧钱，一个接收Capex所以利润爆表。市场集中度高是技术牛市的必然现象，而且越到后期集中度越高，整个指数可以只由很少数股票推起来。

再来看杠杆情况。

目前融资余额创纪录、达GDP的4.45%（历史正常是 2.4%）；零日期权（0DTE）占了标普期权成交的63%；回购创纪录的1.02万亿美元。这些是历史上从没出现过的极端。正是这个市场结构支持了非弹性假设，决定了这轮跌起来会比2000年更快更猛，闪崩更多，但整体大概率是滞涨阴跌，这个本文先不展开。

最后看资本开支。

这轮 AI 相关的资本开支大约占美国GDP的3.5–4%。作为对照，这个强度本身不算前所未有不过已经接近前几轮泡沫的资本开支比例。资本开支来自现金流强，能自己造血的巨头，不像当年电信运营商那样一崩就资不抵债、拖垮银行。所以这轮泡沫破裂后更可能像2000年那种纳指跌其它还好，而不是07年那种系统性危机。

所以目前来看，仅仅是对标互联网泡沫的话，可以排除94-97年这个阶段。市场行为来看有可能站在98年还在争论分歧，其它角度来看则非常接近或者超过了之前的顶部，类似99年中的处境。结论就清晰了，牛尾行情，无论如何还会有一波。

什么时候见顶？

信号一：巨头开始砍资本开支。同一个季度，两家或以上的大厂下调资本开支指引。但要注意，首先有没有其它资金进来加杠杆？比如美国政府。其次，股价见顶通常比资本开支见顶早2到4个季度。

信号二：给AI建设专门融资的私募债链断裂。因为泡沫在一级市场，而给数据中心建设供血的，是一批专门的私募债。这条链一旦出问题，就是釜底抽薪。具体盯两样：

一是下一笔超大型数据中心私募债，能不能发出去、按什么价发。现在已经有裂痕，一笔140 亿美元、票息高达7.5%、要到 2045 年才还本的甲骨文相关债券，银行都不愿意接，逼着一只债券基金来兜底。而最大的接盘方PIMCO，正在设法把手里两笔这类债券（甲骨文和Meta的Hyperion）减持出去。当接盘的大买家开始想跑，就是危险信号。

二是，甲骨文的债券价格和股价。那笔 140 亿的债券跌破面值就是警报；而甲骨文的股价是整个板块里第一个被市场"重新定价"的标志，没办法它现金流最差。

私募信贷爆雷是因为软件股，不是AI。

信号三：大客户开始"砍单"。如果一个签了长期算力合同的高评级大客户，回过头来要求重新谈价，那就是需求端松动的铁证。Meta从7月1日起一边是CoreWeave的大客户、一边又自己出租算力变成竞争对手，会不会谈价可以开始盯着了。

除了上面这些，还有几条独立的时间线都指向2027 前后，包括巨头的折旧会在2028 年开始大幅吞噬利润；当下的内存扩产会在2027 下半年大幅缓解供给短缺；OpenAI和Anthropic 都已在 2026 年年中递交上市申请（可能延到 2027），那将是史上最大的两单 IPO，要么吸走最后一波资金，要么定价破发成为终局信号。这些各自独立的线索都汇到2027，这是"顶在 2027下半年"的依据。

但时间是次要的，信号才是主要的。

其它的比如韩国股市的强平螺旋、日元套息平仓、10年期美债收益率飙升（要"持续"高一段时间才会真正造成问题）、美联储加息（要连续、持续地收紧），都是假信号，应该抄底而不是跑路。

接下来买什么？

半导体还能创新高吗？大概率能，但它会先于大盘见顶。内存现在还没到顶，而且它的供给格局确实和以前不一样了，全球只剩三家（三星、海力士、美光）做高端内存，这轮的定价纪律比1996、2018那两轮强得多。眼下是极度短缺。不过历史上两次（1996、2018），内存股都是在大盘还要再涨一两年时就先见顶，原因永远是供给赶上来（扩产滞后5–7个季度落地成过剩）。

这一次的供给响应正在全球范围内启动。韩国政府刚宣布要在五年内把DRAM 产能翻倍；中国的CXMT 份额已到 8%、在偷偷建下一代"混合键合 DRAM"的研发线、还要IPO融资扩产。海力士已经撤掉了自己的合同价格上限（想多赚），美光还守着上下限；谁的纪律先破，过剩就从谁那里开始。高盛、大摩的共识也一致：景气到2026–2027，2028 年是供需拐点。

内存不是现在见顶，大概会在2027年上半年见顶，而股价顶通常比基本面早1–2个季度。

如果半导体不涨了，但离大顶还有几个月，那谁涨？答案很可能是：两大lab的上市。当"卖铲子"的芯片累了，终段的领导权往往会交给最纯粹表达这个主题的东西，而这一轮，就是OpenAI 和Anthropic的IPO。

它们上市造势的过程本身就是吸金机器，资金会往"下一个能上市的最大标的"上赶。SpaceX已经把这个模板演示了一遍。两家现在都往2027年靠。而这里藏着一个关键的双刃剑：如果其中一家被迫以低于末轮私募估值的价格上市，那不是吸金，而是大顶信号（第一节说过，泡沫在一级市场，一级市场的估值绷不住了，就是全局的顶）。所以"谁接棒"和"什么时候见顶"在这里是同一件事。

不会是整体软件股（会分化，只有极少数真正嵌入工作流的能保住高估值，不是均匀领涨）、不会是七姐妹整体（机构被指数逼着抱团持有，是"底仓"不是"新领导"）、不会是小盘股（历史上最后一棒从来不是小盘领的）。

历史给了一条铁律：之前的主线从不领最后一棒。

套到这一轮，最后一棒就是模型lab，而不是内存或英伟达。终段的最后一棒，不需要原来的领导（芯片、内存）先创新高；它只需要资金找到下一个可以炒的、相邻的投机对象。而到了那个阶段，最后的钱不会再去追"更多的芯片"，而会涌向故事性最强的应用层，那么刚上市的OpenAI/Anthropic、以及各种应用层概念股，靠"市销率扩张"而不是靠现金流被爆炒。

这恰好和本文开头闭环了！咱们一开始就说，这轮的特征是"真正的泡沫锁在一级市场"。而最后一棒，正是那个一直缺席的、锁在场外的泡沫，被拖进二级市场的时刻。市场总是把"现在终于能变现了"这个故事，留到最后才炒。

广度收窄 + 投机层接棒，这两个是最后的标签。确认信号很具体，新上市或重估的应用层公司（包括模型lab），开始靠市销率扩张跑赢基础设施和半导体。如果这个不发生、广度也没收窄，那说明还在中段，顶还没到。

衷心希望我们还在98年的阶段，接下来AI+硬件能够有大突破。世界模型、机器人、量子计算和太空探索都还太早。

匿名用户 发表于 2026-07-08 23:47:54
能不能先分析下除了写代码，AI具体有啥用，不是task automation, build workflow, decision making这种抽象的

画图，抢美术生的工作
演员，抢群演的工作
作曲编曲，抢音乐领域的工作
写故事，抢编剧的工作
自动分拣，抢仓库物流的工作
卷宗检索，案情分析，文案生成，抢入门律师的工作
现在大一点的券商都接入了AI，直接帮你买卖股票，抢financial advisor的工作

够了不？

能不能先分析下除了写代码，AI具体有啥用，不是task automation, build workflow, decision making这种抽象的

匿名用户 发表于 2026-07-15 10:49:24
其实可以对比一下
AI vs 互联网 vs 电力/蒸汽机
仔细想一想，虽然都是巨大的人类文明革命，但还是不同的。互联网解决的是一个“信息”流动的革命，围绕信息流

屁个生产力提升，生产一堆垃圾

高质量好文，希望多多分享

如果泡沫爆了，还是底层人买单。。。

牛 分析的特别好，时间线大概率不差，现在基本上没有机构敢去预测28年，所以今年年底不抢跑就是明年上半年了

匿名用户 发表于 2026-07-09 05:54:41
画图，抢美术生的工作
演员，抢群演的工作
作曲编曲，抢音乐领域的工作

为啥失业率 这么低？通胀率又很高

从情绪上看，就是地里没人喊空的时候，就可以开溜了

看击鼓传花传到哪里了

时至今日，两个领先labs能在2026/2027年非常成功上市的可能性似乎变得越来越低。AI目前还没有能力快速，大规模打入除了coding ai以外的enterprise市场，而coding ai客户渗透率已经比较高，同时付费意愿也并没有高涨（tokenmaxxing被遏制）。另一方面，开源模型，甚至meta，spcx都给了openai和anthropic定价压力。

从1999-2000 泡沫历史来看，amazon，yahoo等新经济的领先应用层股票在1999年底或者2000年初就见顶了，而nasdaq和半导体股票则是稍后几个月才见顶。作为一个类比，有没有可能现在这两家ai labs估值其实已经见顶，只是他们还没上市，大众没有实时看到？

在这个背景下，2022年底开启的ai牛市，有可能会终结于一个没有ai labs成功割散户韭菜（但割了vc韭菜）的剧本。