2026-05-29
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徽声在线7月1日讯(特约观察员 林风)2026年的全球资本市场,正经历着一场由人工智能(AI)掀起的剧烈震荡。这场震荡不仅让存储与芯片领域的巨头们在巨额资本投入中展开激烈博弈,更使得众多传统软件和应用端企业因“终端价值存疑”而深陷估值重构的困境。 市场波动性显著加剧,即便是站在AI风口上的热门股票,也时常在行业质疑声中遭遇短线暴跌。这种不稳定态势,让投资者对AI概念的未来走向充满疑虑。 针对这一现象,阿波罗全球管理公司首席经济学家斯洛克(Torsten Slok)在周二发布的市场洞察报告中,直指问题核心。他严厉批评了人工智能在科技行业以外未能有效提升利润率的现象,指出这违背了AI技术提升整体经济生产力的初衷。AI不应仅是少数芯片制造商的盛宴,而应成为推动各行业效率革命的普惠力量。 斯洛克通过数据图表揭示,科技行业以外的企业利润率至今未见显著改善。 他强调:'这正是市场亟待突破的关键节点。当前AI概念股的高估值,完全建立在标普500指数中除七巨头外的493只成分股利润率终将提升的预期之上。' 正如斯洛克分析,利润率提升预期是支撑当前市场高估值的基石,因为AI企业的估值中隐含了对未来盈利能力的乐观假设。因此,Token成本、模型路由技术(能根据任务复杂度自动匹配最优大语言模型)以及Token交易市场的动态,成为影响AI商业化的关键变量。 斯洛克警告称,若大多数AI应用场景的Token成本持续下降甚至归零,即便算力需求激增,超大规模云服务商也将面临收入困境。这一观点直接挑战了传统经济理论中的'杰文斯悖论'——该理论认为技术效率提升会通过刺激需求增长来抵消单位成本下降的影响。 市场最严峻的错配危机浮现 斯洛克指出,核心矛盾在于非科技行业AI投资的投入产出周期过长。在软件等轻资产领域,AI落地确实能快速见效,企业可迅速将技术融入产品与服务。 但讽刺的是,正是这些行业在2026年遭遇股价重挫。市场开始质疑:这些企业是否会在AI真正创造利润前,就被技术变革淘汰? 这种情况属于特殊案例。在经济体系中,资本密集型和强监管行业面临更严峻挑战。医疗、金融、能源等领域的深度流程改造需要长期投入,数据治理要求严格,导致生产率提升周期远超市场预期。这份'转型困难行业清单'还包括国防、制药、制造、物流、房地产、教育、法律及公共部门等众多领域。 斯洛克认为,这种状况造成了AI股估值与实际现金流增长之间的严重脱节。如果生产率实现'曲棍球杆式增长'需要五年而非五个月,那些按即时盈利定价的股市必将经历痛苦的价值重估。 所谓'曲棍球杆式增长',描述的是需求在长期平稳后突然爆发的典型模式。 这意味着,若企业无法在短期内看到投资回报,必将削减AI支出。当前行业对'Token最优化'的过度关注,正是AI落地进程可能比预期更曲折的早期信号。 斯洛克的终极判断是:市场盈利预期与企业将AI投资转化为实际收益的客观周期之间存在重大错配,这为当前高估值的AI企业埋下了系统性风险。 (徽声在线 林风) |
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2026-05-28
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2026-06-01
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