21评论|全球科技股普跌背后的两个反差

21评论顾经纬 2026-10-16 23:02

市场普遍下跌之外,有两个值得关注的反差:一是业绩利好失灵;二是产业链内部股价表现分化。

特约评论员 顾经纬

连日来,一场跨市场的抛售潮冲击全球科技股。费城半导体指数连跌7个交易日,自10月6日高点累计跌幅超过12%;10月15日韩国综合指数KOSPI盘中大幅下挫并触发熔断,当天SK海力士与三星电子分别暴跌约11%和近10%;同一天,日经225指数下挫近5%,存储厂商铠侠下跌12%,软银跌逾9%;欧洲的ASML虽录得创纪录季度营收并上调全年指引,也仍被拖累下跌。

除了市场普遍下跌之外,还有两个值得关注的反差。一是业绩利好失灵,台积电第三季度净利润同比暴增68.7%至7631亿新台币,创历史最佳,阿斯麦(ASML)将全年营收指引下限上调至440亿欧元,但两者股价在财报后分别下跌约2%和4%;二是产业链内部股价表现分化,本次全球科技股调整的主要标的为费城半导体指数成分股、日韩存储芯片股及新兴算力租赁商等AI硬件与底层算力资产,而微软、Meta等北美传统云厂商,在近期的市场调整中保持了显著的相对韧性。

为何连晶圆代工与光刻机全球龙头的超预期财报,都无法安抚全球科技投资者的焦虑?

如果复盘历史上的技术革命周期,会发现资本开支(Capex)往往是串联产业景气与股价走势的核心线索。本轮全球AI硬件股价的震荡,背后是融资结构、宏观利率与供应链周期三重矛盾叠加的结果。

首先,云厂商自由现金流转负,引发市场对资本开支可能见顶的担忧。历史经验表明,驱动上游硬件股行情见顶的核心变量,往往是下游资本开支增速的见顶。2026年二季度,据机构测算,北美七大云厂商的资本开支与收入增速差已拉大至72个百分点,合并口径整体自由现金流转负,外部融资占资本开支比重飙升至61%,市场对云厂商资本开支是否已见顶的担忧日益增加。

更直接的导火索是,CoreWeave等新兴算力商大量依赖票息超9%的高收益债和GPU资产抵押融资,10月中旬,CoreWeave股价暴跌逾15%,其高收益债收益率升至约15%,触及市场认定的财务困境警戒线;澳洲数据中心运营商Firmus也因认购冷清被迫撤回50亿美元IPO。信用市场亮起红灯,预警“大幅举债扩算力”模式接近尾声。

其次,美国通胀抬升,AI基建遭遇融资成本压力。本轮抛售的直接宏观因素,是美国9月CPI同比反弹至3.7%,推动10年期美债收益率触及20余年高位。但更深层的宏观矛盾在于,芝加哥联储主席古尔斯比等官员近期公开警示,万亿美元级的AI数据中心建设带来总需求过热风险,或成为通胀重要推手。换言之,AI资本开支过热推升通胀→倒逼美联储维持高利率甚至再加息→高企的无风险利率与信用利差刺破高杠杆算力估值的循环,构成令科技股分母端承压的重要因素。

再次,供应链结构隐忧,标准化硬件遵循扩产—跌价的周期规律。同样是AI硬件,具备独家生态与代际定价权的“非标垄断品”(如90年代的英特尔与如今的英伟达),和产能弹性极大的“强周期标准品”(如存储芯片),走势显著分化。此次日韩存储芯片股领跌全球,重要原因在于存储行业在暴利驱动下资本密度急剧抬升。市场汲取了1995—1996年全球超50座新晶圆厂集中投产、DRAM价格一年暴跌75%的历史教训,叠加近期新兴存储厂商的技术追赶信号,资金开始提前抢跑“高毛利刺激大幅扩产→未来产能释放压制价格弹性”的周期见顶逻辑。

外围市场的AI硬件股重估,不仅是一面映射技术周期规律的镜子,更为中国AI产业的长期健康发展和科技资源配置提供了启示:

第一,树立健康的投资回报导向,警惕“堆参数、堆算力”的同质化陷阱。全球科技股的剧烈波动表明,任何通用技术革命进入中场后,市场将从“宏大叙事”转向检验“自由现金流、资产周转率与商业闭环”。中国AI产业在推进基础设施建设时,应坚持以真实产业需求为牵引,引导资源流向能够实现实际降本增效、具备健康现金流造血能力的垂直行业场景,避免盲目卷入脱离商业回报的算力竞赛,防范低水平算力中心重复建设与硬件快速折旧风险。

第二,在产业链布局上锚定非标技术壁垒,警惕标准品“内卷”。无论是1990年代DRAM价格崩塌,还是本轮日韩存储股的剧烈回调,都表明缺乏产品定价能力的标准化硬件扩产,容易在景气高点陷入“涨价—扩产—过剩”的周期。国内AI产业链的资源配置与产业扶持,应警惕部分环节在景气扩散期一哄而上带来的隐患,重点向具备持续代际迭代能力的底层硬科技研发主体,以及能将AI技术真正转化为实体经济生产力的应用生态倾斜。

第三,发挥低利率环境与制度优势,以“耐心资本”构筑穿越周期的金融供给。华尔街此次因短期通胀反弹与高息债异动而引发AI算力链剧烈震荡,暴露出高度依赖高成本私募信贷、垃圾债与产业链内部循环交易来支撑重资产科技基建的脆弱性。历史表明,从通用技术突破到真正实现全社会生产率的跃升往往需要漫长的培育期,面对这一长周期竞赛,中国更应充分发挥国内相对充裕的流动性与低利率环境优势,鼓励长期资本、耐心资本而不是短视的高息杠杆借贷,为中国人工智能产业的技术攻坚与应用落地提供足以穿越技术周期的稳定金融支持。


(作者:顾经纬 编辑:陆跃玲)