AI 行情的下半场：分化已经开始了
MORGAN STANLEY · LAURA INTERVIEW · 2026
导读：最近被问得最多的问题是 AI 行情是不是结束了。短期交易市场的答案相对明确，但放到 AI 产业本身，故事刚进入另一个阶段。摩根士丹利与分析师 Laura 的一场访谈，是观察这个分化比较好的一个窗口。 |
“未来三年不是所有 AI 一起涨，而是 AI 内部开始优胜劣汰。同样是 AI，有人翻倍，有人腰斩。” —— Laura / 摩根士丹利 |
如果问的是短期交易市场的投机氛围，答案相对明确——前两年“沾 AI 就涨”的普涨阶段已经过去，杠杆资金退潮之后，市场很难再现那种无差别上涨。
但如果把视角拉到 AI 产业本身，故事刚进入另一个阶段。摩根士丹利近期与分析师 Laura 的一场访谈，是观察这个分化比较好的一个窗口。
多数人听完这场访谈只记住一句话：AI 还没结束。Laura 真正在讲的，其实是另一件事——上面引言里那句。
下面把访谈里最值得拆解的六个判断拉出来。
01
这轮 AI 基建砸的钱，比你想的多
CAPEX UNCONSTRAINED
Laura 给出一组数字：全球前五大云厂商 2026 年资本开支约 8000 亿美元，2027 年预计达到 1.2 万亿。八年时间，规模翻 15 倍。摊到一年就是 5.6 万亿人民币的增量，相当于一个中等省份的全年 GDP。
如果把统计范围扩到前 14 家云厂商，过去半年年化资本开支增速超过 90%。Laura 用了一个很重的英文词——Extremely constrained。
中译通常是"供应紧张"，但更准确的理解是“极度受限”——不是没人买，是产能跟不上。
这个判断要兑现，先看一个物理约束：美国电网改造周期本身需要 5-7 年，AI 数据中心的电力需求到 2027 年会吃掉全美新增电力的三成以上。不是云厂想停，是物理上停不下来。
Laura 的类比框架相对克制但很到位：这一轮 AI 基建不是互联网泡沫，而是1900 年代的美国铁路、1960 年代的日本高速公路、2010 年代的中国电网改造的复合体。重建的是芯片、电力和数据中心，不是钢铁和水泥。
这意味着周期至少持续到2028 年才会见顶——这是有物理规律兜底的判断，不是嘴炮。
02
为什么这次不是 2000 年
NOT A DOT-COM BUBBLE
市场一直有人把 AI 类比 2000 年的互联网泡沫。Laura 的反驳基于两组数据：
●第一：头部云厂 2028 年的远期市盈率预测只有 16-20 倍。2000 年纳斯达克崩盘前的平均市盈率超过 60 倍，部分龙头超过 100 倍。
●第二：剩余履约义务（RPO）——即已签合同但尚未交付的订单金额——过去一年翻了三倍。
用人话讲：2000 年的互联网公司是“PPT 公司”，烧钱讲故事；现在的 AI 巨头是“印钞机公司”，合同签到了 2030 年。
不过这里需要补一层容易被忽略的细节：分析师用百分比表述是为了让数字显得不夸张。“资本支出上调 5%”听起来温和，对一家 6000 亿营收的公司意味着 300 亿增量，相当于凭空多出一个美的集团。华尔街话术的陷阱就在这里。
要判断泡沫什么时候真破灭，盯两个信号：一是头部云厂自由现金流转负，二是RPO 增速跌到 10% 以下。目前两个指标都健康。
03
A 股的反转判断：被低估的时间窗口
A-SHARES RE-RATING
这是整场访谈里最反常识、也最有价值的一个判断——大摩从 2025 年 6 月起全面看多 A 股。这个时间点比大多数中国分析师早半年。
支撑这个判断的是一组结构性数据：沪深 300 指数里科技、高端制造、稀缺原材料的权重超过 40%；但海外投资人用来对标中国的 MSCI 中国指数里，"新质生产力"含量还不到 15%。
两个指数都叫"中国股市"，但里面的东西差出5-10 倍。A 股像新开业的购物中心，港股像正在拆迁的老百货大楼。
历史上有过类似的剧本。2015 年 A 股创业板 PE 冲到 140 倍，港股科技板块整体 PE 25 倍；2016-2018 年创业板跌 70%，港股科技龙头普遍翻倍。
不过 Laura 没明说的是港股科技股被低估的真实原因——它被欧美基金当成了“融资工具”。机制是：欧美基金卖空港股科技股 → 把钱投向 AI 新股。所以港股科技股反弹的真正信号，是“AI 新股估值过热，资金轮动回港股”，而不是港股自己基本面变好。
这意味着“多 A 空港”策略的有效期是有限的，预计还剩 12-18 个月。触发反转的两个信号：A 股光模块或 GPU 板块 PE 突破历史均值加两个标准差，加上港股恒生科技 PE 跌到历史 25% 分位。
04
硬件产业链的分化：谁是铲子，谁是坑
HARDWARE PICK-AND-SHOVEL
Laura 对硬件产业链的判断最具体，且直接给出了配置建议——
●GPU 和 AI 芯片：最看好。
●PCB：高度关注。
●服务器 ODM：持有。
●光模块：短期规避。
●非 AI 相关半导体：坚决回避。
为什么要规避光模块？2021 年那波光模块行情把 PE 炒到 80 倍，2022 年调整超过 50%。这次历史重演的剧本已经在演。光模块是 AI 基础设施中最卷的环节——中际旭创、新易盛、华工科技三家公司国内市占率合计超过 70%，但产品单价每年跌 15-20%。
好生意是“量增价升”，烂生意是“量增价跌”。光模块属于后者，后续大概率跑输 GPU/PCB。
05
中国大模型的"出海换主人"
CHINESE MODELS GO GLOBAL
这是整场访谈里最震撼的一组数据：OpenRouter 的统计显示，中国大模型对全球 token 消耗量的贡献，从 2025 年一季度的 5% 跃升到 2026 年 6 月的 50% 以上。
一年半时间，份额从 5% 涨到 50%。这不是出海，是“换主人”。
Laura 还提了一个值得注意的细节：全球金融机构从业者的工作流里，开始同时使用中美两国大模型，适配不同场景。任何国家的企业都不敢把身家性命押在单一国家模型上——AI 已经从"工具"变成了"地缘技术"。
估值的逻辑也变了。Laura 反对简单套用 PE，主张“远期增速合理化当前估值”。机器人赛道是个好例子：2026 年全球出货量预测从年初 1.4 万台一路调到 6 月的 5 万台，绝对规模仍小，但指数级增长轨迹已经构成强定价依据。
06
美联储的剧本：市场可能等不到 2027
THE FED'S REAL SCRIPT
Laura 对美联储的判断是2026 年按兵不动、2027 年 3 月和 6 月各降息一次。这个判断偏鸽派，和市场主流的“2026 加息 1-2 次”分歧很大。
但市场上同时流传着相反的声音，给出三个反证：
●第一：美国财政赤字占 GDP 已经超过 6%，靠 5% 利率融资本身不可持续。财政部长比美联储更急。
●第二：AI 资本开支对就业是替代效应——Anthropic、OpenAI 已经开始裁程序员，长期是通缩压力。
●第三：真正决定降息节奏的不是 CPI，而是美国国债拍卖的投标倍数。最近 30 年期国债投标倍数已经创 2008 年以来新低，财政部快扛不住了。
另一种剧本是：2026 年 Q3-Q4 美联储被迫降息 1 次（救债），2027 年再降 2 次（救经济）。比 Laura 的预期更早、更激进。
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写在最后：火星城市的三个阶段
THREE PHASES OF A MARS CITY
Laura 用的一个比喻贯穿整场访谈——AI 资本开支就像"在火星建城市"。
现在是建地基的阶段：GPU、电力、机房。继续猛砸。 中期是建街道的阶段：PCB、服务器、光模块。有局部过剩，要谨慎。 长期是建房子的阶段：应用、Agent、变现。目前没人赚钱，但一旦赚钱就是暴利。 |
大摩的策略是先买铲子（GPU），再卖铲子（光模块），最后买开发商（应用）。
这是 1849 年加州淘金热里最聪明的玩法。真正发财的不是淘金者，是卖牛仔裤的李维·斯特劳斯。
本文观点整理自摩根士丹利与 Laura 的访谈对话，不构成任何投资建议。
