#美股AI概念股普涨 歷史回顧：宏觀預期的重大變化對美國半導體硬體行業短期表現具有顯著影響。

我們的回顧發現，自2024年以來，費城半導體指數（SOX）經歷了四次明顯的回調，每次持續時間相對較短（半個月至兩個月之間），包括2024年4月（下跌15.2%）、2024年7月（下跌31.1%）、2025年2月（下跌49.1%）和2026年3月（下跌18.6%）。這些下跌的主要觸發因素是宏觀預期的變化，市場擔憂依次反映為：滯脹、經濟衰退、經濟衰退和滯脹。
關於宏觀因素與美國半導體硬體之間的邏輯傳遞，我們認為一個更為合理的解釋是：自2023年以來，人工智能計算能力一直是推動美國半導體硬體公司股價變動的核心動力，美國主要科技巨頭是大規模AI計算投資的主要資金來源（佔比超過50%）。目前，AI仍處於早期發展階段，科技巨頭主要依靠傳統業務（如互聯網、軟件等）來提供持續的融資支持AI投資。
簡單來說，AI計算能力的繁榮（即美國半導體硬體）不僅取決於AI行業內的技術和應用進展，也依賴於穩定且理想的宏觀經濟條件作為支撐。近期強勁的就業數據和中東緊張局勢也顯著影響市場對聯邦儲備貨幣政策的預期，進而引發對AI資本支出（CAPEX）可持續性的擔憂。
AI進展：短期行業敘事幾乎完美，但仍與“完全閉環商業化”的說法存在明顯距離。
自2026年初以來，在AI代理的快速滲透、Anthropic的年度經常性收入（ARR）指數級增長，以及AI計算能力供需持續緊張的推動下，AI行業似乎蓬勃發展。然而，我們也注意到，當前AI行業的高繁榮是由幾個有利因素支撐的：企業和個人短期內的好奇心、由聊天機器人和AI代理推動的AI代幣消費的指數級增長，以及由於計算能力供需緊張而導致的價格上升和商業模式轉向代幣計費。
短期內，從上游（半導體硬體）到下游（雲端提供商、模型供應商等），整個產業鏈受到由於計算能力供需緊張引起的通脹的顯著影響。一些細分領域，如存儲芯片，產生了難以用基本經濟原理解釋的過剩利潤。
從中期角度來看，我們仍需探索超越現有用例（如AI編碼）的更多高價值變現場景，以匹配巨大的上游AI資本支出投資。在經濟層面，基於代幣的計費模式更像是一種過渡安排；最終，定價應與實際商業產出和效用掛鉤。
未來展望：預計波動性將持續較高，密切監控投資與產出之間的階段性不匹配風險。
自2000年網路泡沫以來，過去20多年來，全球科技浪潮的興衰主要由行業趨勢推動，但宏觀因素也扮演著重要角色。
短期內，我們認為市場將保持高度波動，原因包括：1）美國長期國債收益率持續偏高，導致美國股市本身高度不穩定並顯著抑制風險偏好；2）受益於短期內計算能力供需緊張，AI行業的微觀基本面相對完美，行業邏輯不斷自我強化。
然而，美國半導體和硬體公司當前的超高利潤率依賴於全球AI資本支出（CAPEX）的持續增長。我們估計，北美四大雲端提供商在2026年的CAPEX約為7100億美元，與同期的營運現金流大致相當，且他們正通過債務和股權發行籌集更多資金。這種行為可能使華爾街變得更短視且要求更高。
從頂層設計來看，未來幾個季度AI行業幾乎沒有犯錯的空間。雖然AI的長期趨勢和商業價值不太可能受到質疑，但當前市場擁擠、AI資本支出巨大以及科技巨頭的財務壓力，正引發由投資與產出短期不匹配所驅動的調整階段。
如代幣價格數據和科技巨頭的債券CDS等指標，目前被看作是監測這些風險的有用工具。
風險因素：
粘性通脹和失控風險；AI技術進步未達預期；AI發展失控的風險；科技巨頭資本支出收縮和放緩；地緣政治衝突導致全球供應鏈中斷；美國中期選舉前的政策不確定性。
投資策略：
短期內，美國科技股的調整主要由貨幣政策預期修正、市場擁擠和公司特定噪音推動。
短期內，AI行業的自我增強看漲邏輯不太可能逆轉，但行業仍與“完全閉環商業化”存在明顯距離，需開發更多高價值變現場景。
同時，長期債券收益率上升和市場容忍度有限，預示著持續的高波動性。密切監控AI投資與產出之間的階段性不匹配，並以高頻指標作為實用工具。