过去一周 ，人工智能（AI）热门股经历了抛售潮，这也被华尔街称为“DeepSeek冲击 ”以来最大的动能回撤 。
高盛交易台的信息显示，电力瓶颈可能拖慢美国与中国AI竞赛中的步伐 ，对AI日益增长的怀疑（支出太多、收益太少） 、软银抛售英伟达 、美联储12月降息概率下降等导致AI股在上周四（11月13日）遭大幅抛售 。
任何被认为存在商业模式瑕疵或估值过高的股票都承受巨大抛压：甲骨文-4%；CoreWeave（Neo Cloud模式）-6%；Nebius（AI基建公司）-6%；Palantir（AI软件公司）-6.5%。而这些公司是近一年来备受追捧的“黑马 ” ，股价涨幅很多都超过100%。
笔者在前一期专栏《AI泡沫论再起，OpenAI建立的帝国终将崩溃？》中就提及了上述风险 ，大家当前的担忧无非是——AI数据中心、GPU、电力等生态链的公司每年花费数千亿美元的资本开支 ，是为了让OpenAI这种大语言模型变得更大更强，但当前营收仅超100亿美元的OpenAI如何支撑起这种万亿级别的开支？未来商业逻辑能否走得通？
当前的初步结论可能是 ，大盘从高点下跌未超过5个百分点 ，这更像是健康调整 。
以纳斯达克指数为例，估值从28倍的高位回调至26倍 ，接近2021年高点后的合理回落 ，且此次调整不仅涉及科技股，比特币 、黄金等资产也出现去杠杆现象 ，整体属于估值层面的良性回调 ，并未伴随基本面恶化，企业盈利仍保持稳步增长，同比增速已从年中14%接近20% 。
同时 ，当前算力（GPU 、数据中心、电网）仍处于供不应求状态 ，仍处于基建大周期早期，市场相对理性 ，否则英伟达的远期市盈率绝不可能只有28倍（截至2027年1月的财年） ，甚至更低于Costco。
但依然存疑的是，终端应用的盈利能力能否匹配庞大的资本开支 。未来 ，AI巨头可能因技术突破不及预期 、商业化落地失败等出现阶段性调整 ，而短期来看，美国当地时间11月19日发布的英伟达财报则是最关键的因素 。
DeepSeek冲击以来的最大抛售
还记得年初DeepSeek横空出世 ，以更低算力 、更高效率的大模型震惊华尔街，导致美国科技股暴跌 ，这导致华尔街一众基金经理心有余悸。
此次的抛售并非由DeepSeek构成 ，但抛售的烈度依然引发担忧 。上周四，高盛的高贝塔动量配对（GSPRHIMO）下跌了6.5%，经历了今年“第二糟糕”的一天 ，也是自DeepSeek冲击以来最糟糕的一天 。
当前 ，全球投资者的疑问纷至沓来——如果美联储按兵不动，股市会如何反应？AI主题交易是否还有上涨空间？需要对新出现的信贷风险因素有多担忧？随着招聘冻结 ，美国散户投资者是否已经过度冒险？比特币的跌势会蔓延至股市吗？
对于部分AI公司 ，当前只要投资者对未来商业可持续性有所质疑，就遭遇了甩卖 ，他们都有三个特点：资本开支大、估值高 、护城河不够稳固。以几大承受最大抛压的明星AI股为例：
1. 近一个月暴跌近45%的CoreWeave（一年以来仍有近99%的涨幅）是英伟达投资并支持的云服务初创公司 ，它比AWS 、微软Azure等老牌云服务商更专注AI/大模型训练等高算力需求 。
但市场的担忧在于，CoreWeave的商业模式极度依赖英伟达供应链 ，本季度还因供应紧张下调营收指引 ，这打击非常大；公司的资本开支暴涨，大量前期投入用于数据中心、电力扩建 、机柜租赁；估值高企 ，私募市场对CoreWeave的估值一度推到160～190亿美元区间 ，但公司尚未盈利，营收确认不稳定；CoreWeave也没有巨头那样的护城河，如AWS 、Azure、Google等巨头也都在扩算力 。绑定了英伟达的CoreWeave属于“短期受益GPU缺货潮的玩家” ，而非长期必胜者。
2. 甲骨文的股价从9月至今仿佛经历了“上天入地 ” 。9月时 ，一年营收也不过600亿美元的甲骨文宣布与OpenAI签下了近3000亿美元超大订单的消息，股价双位数窜升 ，逼近330美元 。然而 ，近期股价几乎抹去了前期涨幅，回到220美元区间。
甲骨文在云服务市场的份额很低（仅为巨头的约1/10） ，而近期“剩余履约义务 (RPO） ”大幅上升 ，反映出客户大订单和未来收入预订非常强劲，但是 ，Esoterica Capital（济容投资）CEO& CIO Bruce Liu表示 ，甲骨文已从传统稳定现金流的软件公司转型为类似CoreWeave的新型云公司（Neo Cloud），需要大量投入基础设施和资本开支。这导致市场对其信用风险进行了重新定价 ，属于正常现象 。甲骨文2025财年资本开支是21.2 亿美元 ，预计2026财年将达到350亿美元，用于建设数据中心等基础设施 。
3. 近一个月暴跌超30%的Nebius（但一年来涨幅仍超300%）是新兴算力/AI基础设施公司。市场对其担忧点在于，公司规模太小 ，抗风险能力弱；客户集中 ，单一客户变动就会影响业绩；毛利率低，但资本开支却大幅扩容 ，导致收入增长跟不上投入速度 ，使得亏损扩大；同时，极高的估值基于“未来可能”的故事 ，但真实盈利模式尚未跑通；此外 ，Nebius与具体的竞争并不对等，亚马逊 、微软 、谷歌拥有“资金＋规模＋自有芯片 ” ，这使得经历短期扩张后 ，小公司前景被挤压得非常严重 。
事实上，这类案例还不少 ，而这些暴涨的公司几乎都是这两年AI浪潮下诞生的新玩家 。但最终 ，它们服务的客户是AI终端应用公司，例如OpenAI等。当前市场最大的担忧是，未来应用能否真的赚足够的钱 ，目前谁也回答不上来 。一旦最坏情景发生 ，上述新玩家最可能被碾压，因为积累不足 ，而如微软、谷歌等巨头由于传统业务根基深厚 ，最多是估值受到些影响，但不至于活不下去 。
当上述担忧叠加高估值和一系列宏观负面因素 ，抛售一触即发。近期有位美联储官员质疑12⽉降息（市场⽬前对12⽉降息的定价约为 50% ，⽽上周五约为 66%），而未来一周又将是重磅事件云集——英伟达财报（将揭示基建投资是否进入新阶段） ，零售巨头系列财报（如家得宝、沃尔玛） ，美联储官员密集讲话（及 FOMC 会议纪要），以及近年来最离奇的非农就业报告（即因政府关门而缺失的9月数据） 。
此外 ，电力短缺问题也引发了各界担忧 。虽然美国⽬前处于领先地位（拥有全球44%的数据中⼼容量） ，但到2030年，华尔街投行认为电⼒瓶颈可能会⾄少暂时减缓其发展，尤其是在备⽤容量最低的区域电⼒市场。美国 13个区域电⼒市场中 ，有8个已经达到或低于临界备⽤容量⽔平 。相⽐之下 ，中国——全球第⼆⼤数据中⼼枢纽——已经拥有主要的电⼒备⽤容量，并计划增加可再⽣能源 、煤炭 、天然⽓和核能等多种来源的电⼒供应 。
AI的资本开支能否回本？
AI的商业逻辑能否跑通，始终是投资者未来的关注焦点。
摩根大通测算 ，相关建设及配套供电设施的总成本可能超5万亿美元 ，部分咨询机构甚至预测全球AI相关资本支出将达7万亿美元。
然而，随着开支和股票估值不断飙升 ，投资者会希望对未来的回报更具可见度 ，即AI企业的收入，这种收入是指AI为个人和企业创造的业务价值 ，而不是单纯的AI硬件销售 ，即只有英伟达一家“卖铲 ”赚钱是不够的 。
摩根大通认为，到2030年实现6500亿美元的AI收入预期至关重要，因为它关乎市场目前估值最核心的关键 。
AI业务价值收入主要由三大块构成——
第一 ，核心基础模型收入 ，即OpenAI等大模型公司提供的API和B2C订阅服务的收费。这一块2025年约为250亿美元（其中OpenAI年收入约130亿美元，Microsoft Copilot估算约50～80亿美元 ，Anthropic约10亿美元 ，Google Gemini预计10亿美元，企业定制模型服务（AWS、Azure等）合计约30～50亿美元） 。
第二 ，云平台收入 ，即来自AWS 、谷歌AI平台和微软（剔除内部循环）的外部AI服务收入 。这一类收入在2025年约在150至200亿美元区间（其中Google 70多亿，Microsoft 30～50亿 ，AWS 50～80亿）。
第三 ，SaaS与服务收入，例如咨询公司收取与新AI项目相关的费用 。这一块较难估算 ，机构估计在600亿美元 。
换言之 ，三部分收入加起来，2025年的收入为1000亿美元。若要到2030年实现6500亿美元，那么AI业务价值收入市场需要实现的年复合增长率约为40% 。这无疑是极高的增长目标 。若AI收入增速能够跑赢泡沫的膨胀速度 ，那么就能宣布暂时安全。
当前的“大兴AI基建”令人想起了互联网泡沫前夕 ，即1998～2001年间，全球掀起网络基础设施投资狂潮 。各大运营商 、网络公司、跨国通信企业纷纷铺设海底光缆 、长途光纤干线 ，希望“互联网数据量将呈指数级增长 ” 。
结果是：光纤铺设实际速度远超数据流量增长速度 ，导致巨量新建光纤长期闲置。这就是所谓的fiber glut（光纤过剩）。
不过，美国科技行业目前尚未陷入当年的那种泡沫 。例如 ，前微软能源战略经理Ethan Xu提及 ，就算力供需格局而言，当前算力仍处于供不应求状态 ，CSP（云服务提供商）财报显示 ，若产能增加，收入可进一步提升；
美国每年落地的数据中心算力约8～12GW ，未来几年可能增至10～15GW ，但仍无法满足科技企业需求，预计到2030年美国数据中心算力缺口达50～100GW，全球多数经济体均将面临类似缺口；就GPU来看 ，上一代英伟达Hopper芯片租赁价格稳定 ，未因Blackwell芯片推出而大幅下跌，说明老旧芯片仍有实际需求 。
英伟达财报能否力挽狂澜？
长期的问题能见度不高，但短期美股能否力挽狂澜则取决于一份财报。美东时间11月19日盘后 ，英伟达将公布三季度财报 。
多家分析师预计英伟达业绩仍会“超预期 ” ，三季度总收入将达到约540～570亿美元，超过市场共识（约530～550亿美元） 。10月以来 ，多家投行再度调升了英伟达目标价。
较为保守的华尔街投行给出了210美元的目标价 ，例如花旗和摩根士丹利，210美元对应2025年每股收益6.36美元的33倍市盈率；而更为乐观的投行也大有人在 。美国银行在GTC大会后将目标价提到了250美元 。
当前市场对专用集成电路（ASIC） 、超威半导体（AMD）等竞争对手的讨论升温 ，但需明确 ，英伟达的核心优势并非单一产品领先，而是 “硬件性能 + 软件生态” 的协同壁垒。高盛认为，英伟达的CUDA-X 生态已覆盖 360 + 行业库 ，支持从芯片设计、模型训练到应用部署的全流程优化 ，客户迁移成本极高 。据行业调研，采用非 CUDA 生态的企业需额外投入 20%-30% 的研发成本以实现同等 AI 效果 ，这一 “生态锁定效应 ” 是 ASIC 、AMD 短期内难以突破的核心障碍 。
就需求端来看 ，市场担忧 “AI 需求见顶 ”，但从英伟达核心客户的资本支出规划来看 ，需求增长的持续性仍被低估：
超大规模云计算厂商（Hyperscalers）：亚马逊 AWS 、微软 Azure 等 2026 年 AI 相关资本支出预计同比增长 40%-50% ，其中 80% 以上的 GPU 采购仍倾向英伟达（主要用于训练场景）；
新兴云厂商（Neo-Clouds）与 AI 实验室：CoreWeave、Lambda 等企业的 AI 工厂建设加速，2026 年计划新增 GPU 部署量同比增长 120% ，且以 Blackwell NVL72 等高端型号为主；
企业级市场：金融 、医疗等行业的 AI 应用落地提速 ，2025 年 Q3 企业客户对英伟达 RTX Pro 系列的采购量环比增长 55%，成为新的需求增长点。
有“华尔街神算子”之称的Fundstrat联合创始人 、原摩根大通首席策略师汤姆·李（Tom Lee）近期称 ，历史经验表明 ，真正的泡沫出现在“所有人都不认为是泡沫 ”时，而当前市场对泡沫的讨论较多，反而说明仍处于理性阶段 ，不然英伟达的估值不会比Costco还要低 。
在他看来 ，目前AI已在企业中展现实际价值，例如可替代研究分析师或博士的部分工作 ，随着应用深化 ，其对经济的实际回报将逐步显现，这与20世纪90年代光纤技术缺乏明确应用场景的情况完全不同 。因此 ，汤姆·李认为“下跌即为买入机会 ”。
过去五年美股已经历三次熊市 ，频率远超历史平均水平（通常每五年一次），这一现象主要源于零日期权普及和零佣金交易 ，使得投资者卖出操作更便捷 ，加剧市场波动。但只要经济基本面未破裂，熊市带来的20%左右回调将是买入机会 。例如2025年2～4月美股大幅下跌后 ，很快以同等速度反弹 ，印证了“非经济危机驱动的熊市即机会”的逻辑 。
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No.6630 原创首发文章｜作者 Irene Zhou
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希望本篇文章《AI股突然变天：抛售潮席卷华尔街，英伟达成最后希望？》能对你有所帮助！
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