📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告通过将当前的 AI 投资热潮与 1990 年代的技术泡沫进行对比，分析了 AI 繁荣的可持续性。核心观点认为，虽然目前的宏观基本面（如利润率、企业财务状况）比 90 年代末更稳健，但市场定价已经显著领先于宏观现实，积累了大量的前置价值，存在“收益泡沫”的风险。
核心观点：
- 规模相当但动态不同：AI 资本支出规模已接近 90 年代峰值，但目前企业利润率维持高位，且未出现 90 年代末那种严重的宏观失衡（如企业杠杆率激增或经常项目赤字扩大）。
- 市场估值领先于宏观收益：AI 相关资产的市场价值增长（约 27 万亿美元）远超基于宏观生产力提升的基准折现价值（约 9 万亿美元），这意味着市场在假设极其乐观的采用率和利润分配。
- 风险重心转移：当前的风险并非纯粹的“估值泡沫”，而可能是“收益泡沫”，即市场过度外推了由投资热潮驱动的短期高收益的持续性。
论据支撑：
- 投资强度：科技投资占 GDP 比重已突破 1990 年高点，超大规模云计算厂商（Hyperscalers）对 2026 年的资本支出预期在半年内上调了近 80%。
- 估值驱动力：近期市场上涨更多由收益预期上调驱动而非单纯的估值扩张（Forward P/E 相对稳定）。
- 宏观背景分化：AI 领域外的整体经济表现较为脆弱（非科技投资疲软、实际可支配收入增长缓慢），AI 繁荣在一定程度上掩盖了宏观背景的脆弱性。
局限性/风险：
- 收益持续性风险：一旦投资周期见顶，直接受益于基础设施支出的公司可能面临收益大幅回落。
- 宏观冲击敏感度：由于 AI 以外的经济基础较弱，整体经济对宏观冲击（包括供给端）的抵御能力降低。
- 波动性上升：随着市场关注点从“是否受益”转向“收益规模与分布”，单股及指数波动率有望进一步上升。