文/中国国际金融股份有限公司研究部董事总经理、首席海外与港股策略分析师刘刚，中国国际金融股份有限公司研究分析师杨萱庭
2026年全球市场围绕人工智能（AI）极致分化，AI链条领涨，消费与港股跑输。本轮AI基本面和市场交易更接近1998—1999年，尚未进入全面泡沫，但拥挤交易会放大短期波动。衡量是否进入泡沫阶段的关键是看投资是否超过需求和能力，后续关键看龙头股现金流、渗透率和资金来源。
2026年全球市场呈现极致分化，抛开伊朗局势的扰动，核心主线就是AI科技。处于AI链条中的市场，如美股、A股创业板和科创板、韩国股市、中国台湾股市等接连突破新高，但不在这一链条上的方向，如A股的消费和港股，则明显跑输。
但越是单一的主线，越容易伴随泡沫化的质疑。自2022年11月ChatGPT推出以来，每一次AI行情加速，几乎都伴随着类似担忧。最近一次的波动则来自2026年5月美国非农就业数据大超预期后的冲击，高拥挤交易遇上流动性紧张导致前期涨幅较大的资产剧烈回调，韩国股市表现就是典型案例。
往前看，美股科技股的走势不仅决定了以美国为核心的全球AI链条方向，也决定了当前中美经济K型分化中“强”的一端是否能独立支撑增长。2026年以来，科技的好掩盖了内需的弱，若科技趋势走弱，那么不仅权益市场面临回调，整体增长可能也会面临动能失速的风险。那么，本轮AI行情走到哪个阶段，距离泡沫有多远？互联网泡沫对当下有何借鉴？应该观察什么？又该如何应对？
AI离泡沫有多远：加速投资不等于泡沫，超过需求和能力的投资才是
泡沫并非完全是坏事，一定程度上，投资热潮本身就是推动产业发展的重要力量。因此，关键不在于否认泡沫，而在于确认当前处于哪个阶段。这要求我们进一步区分产业自身和市场泡沫：对于产业自身，核心在于投资强度与需求和能力是否匹配；对于权益市场而言，快速上涨并不一定是泡沫，只有当定价脱离基本面的上涨才属于泡沫。
从宏观环境、产业需求和投资三个维度来对比，当前AI产业基本面更接近1998—1999年的情况。
一是货币政策接近1998—1999年初，美联储短期降息有压力，但加息门槛也很高。互联网革命时期，美股上涨的助力之一来自货币宽松，美联储自1995年6月起连续三次降息，1997年3月虽因通胀压力小幅加息，但在亚洲金融危机后暂停收紧，并在1998年通胀回落后再次连续三次降息。直到1999年6月，美联储才重新开启加息周期，并持续至2000年5月。虽然美股在加息初期并未立即承压，但持续紧缩的政策最终削弱市场流动性，并导致美股在加息周期末期见顶。
剔除伊朗局势扰动，冲突爆发前美国实际利率（1.7%）与自然利率（1.4%）之间30bp的差距本就隐含美联储仍需要降息。虽然当前美联储降息时点和空间受油价影响不断延后和压缩，但如果不出意外的话，2026年5月通胀就是年内高点，如果油价回落至每桶80美元左右，美国通胀年底可能降至3%以下，仍有降息空间；反之，油价突破每桶120美元才会有加息压力。
二是需求接近1998—1999年，内生需求和外延需求有所不同。内生需求接近1998年三季度，非农商业劳动生产率自2023年以来累计抬升8.7%，抬升幅度已经接近1998年三季度。外延需求有所突破，面向企业（ToB）的付费场景加速落地。以OpenClaw为代表的AI Agent 2026年初以来快速“破圈”，拓展企业端和个人端的外延需求，Ramp AI数据显示，2026年初以来各行业每名员工的月均AI支出平均上涨近120%，其中科技行业最高（66美元），金融保险（36美元）和专业服务（27美元）紧随其后。与此同时，科技龙头营收增速接近1998—1999年水平。美国五大云厂商（亚马逊、微软、谷歌、Meta和甲骨文）的营收同比增速自2025年一季度的11%持续抬升至2026年一季度的20%，已突破互联网革命时期的高点，走势接近1998—1999年的快速增长阶段。
三是投资强度接近2000年。以GDP项下的科技硬件和软件设备来界定狭义的AI投资，2026年一季度美国年化规模为1.2万亿美元，占名义GDP的3.7%，自2023年以来抬升0.6个百分点，为1995—2000年抬升幅度（1个百分点）的六成。如果考虑到数据中心和电力等配套设施，广义AI投资规模还将增加约4000亿美元，占名义GDP的比例升至4.8%。
投资是否匹配需求。本轮AI投资规模范围更广，这也意味着科技股逐渐从传统的“轻资产”转向“重资产”，在短期需求尚未完全兑现的前提下，2026年一季度五大云厂商的资本开支和营收比例由2025年四季度的27%加速升至33%的新高，远超1995—2000年互联网行情20%的高点，强度接近2000年。
投资是否匹配能力。作为串联本轮AI上下游产业链的投资“起点”，五大云厂商正接近外部融资临界点，资本开支/经营性现金流已经升至94%，说明现金流已经成为判断AI投资周期能否延续的关键变量。除此之外，Anthropic、OpenAI等AI龙头陆续上市后，有望以更低的权益融资成本获得资金，并进一步参与AI基础设施投资，从而部分“分担”云厂商的资本开支压力。
与2000年前后的泡沫形成期不同的是，彼时大量无收入、无盈利的Dot com公司依靠上市融资不断推升估值，但当前AI龙头的融资和扩张仍受到收入兑现、现金流、盈利能力和投资回报等约束，因此整体更为克制。
AI行情所处阶段：类比科技网络泡沫，当前相当于1998—1999年
我们在上文分析了AI产业基本面相比“泡沫”仍有距离，从二级市场表现来看亦是如此。当前科技股上涨仍主要由盈利驱动，并非纯粹的估值泡沫。如果因担忧而过早离场，反而会错失产业趋势带来的阶段性收益。即便是互联网革命时期，格林斯潘在1996年提示市场陷入“非理性繁荣”后，科技股仍持续上涨近4年才“戳破”泡沫。
一是行情表现更接近1997—1998年，但相对拥挤的交易会放大短期波动。截至2026年6月12日，2023年以来纳斯达克指数（147%）显著跑赢标普500（94%）和道琼斯（54%），年化收益达30%，速度接近互联网革命时期的快速上涨期（32%）。其中盈利贡献纳斯达克本轮涨幅的近八成，接近1995—1998年快速上涨时期，这也证明本轮科技股的上涨并未完全脱离基本面。
从拥挤度层面看（过多资金基于相似逻辑而追逐同一类资产或策略），费城半导体指数、韩国股市、我国科创50的拥挤度历史分位数已经高于80%，纳斯达克100在近期回调后也仍处于70%的分位数。但与直觉不同的是，高拥挤资产不改变回报特征，产业趋势才会，但高拥挤放大对尾部风险的敏感度，尤其是在流动性紧缩的情况下。
二是估值接近1997—1998年水平。指数层面，标普500动态市盈率2025年10月底突破23倍的阶段性高点，一度接近1998年底的估值水平。2026年初回调至18～19倍后，近期再度反弹至20～21倍附近，接近1997—1998年水平。纳斯达克动态市盈率近期反弹至26～27倍，但仍低于2023年和2024年33倍的高点。聚焦龙头科技股，五大云厂商尚未修复2026年初以来的“估值坑”，当前21～22倍的动态市盈率接近1997—1998年的水平。从历史经验看，30～31倍是估值的压力位，每次触及该区间，短期回撤风险随之抬升。其他AI链条中，芯片和存储估值仍低于前期高点，而半导体设备、光模块和AI服务器估值持续抬升......
来源 | 《清华金融评论》2026年7月刊总第152期
编辑 | 王茅
审核丨秦婷
责编 | 兰银帆
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