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Mag 7財報周來襲:6000億美元資本支出能否撐起AI敘事?

(2026-04-28 02:24:00) 下一個

史上最密集的財報周之一如期而至,AI資本支出敘事正麵臨一次關鍵壓力測試。

本周三,Alphabet、微軟、亞馬遜、Meta將同步公布一季度財報,蘋果緊隨其後於周四披露業績。

目前共識預期已將這四家公司2026年合計逾6000億美元的資本支出充分納入定價。

高盛Delta One主管Rich Privorotsky指出,市場的核心問題並非需求強弱需求顯然強勁而在於資本支出能否進一步提升。

若資本支出保持平穩,在投入成本持續上行的背景下,這實際上等同於一種放緩,將直接挑戰當前的AI市場敘事。

在這場由AI資本支出邏輯主導的市場結構中,半導體已成為最直接的受益方,板塊年內漲幅高達42%,遠超Mag 7整體約2%的漲幅;剔除英偉達後,Mag 7年內漲幅僅約0.2%。

然而高盛同時警告,AI支出帶來的上行驚喜幾乎是整個遊戲,半導體板塊估值已升至市盈率60倍,風險回報比正在惡化,技術麵正從順風轉向逆風。

01

資本支出預期:共識已充分定價

當前科技行業對算力的爭奪,正催生高盛所稱的Token Maxing效應:各大公司工程師團隊爭相消耗盡可能多的算力資源,支出不足等於職業風險的認知已形成一種扭曲激勵,驅動企業即便低效也要激進支出。

頭部科技股已承諾2026年AI資本支出合計逾7400億美元。目前共識預期已將亞馬遜、微軟、Meta和Alphabet四家公司2026年合計超過6000億美元的資本支出納入模型。與此同時,製約已蔓延至多個環節:電力、CPU、GPU、銅材乃至工程師人才均告短缺。

高盛表示,就眼下基本麵而言確實難以置喙:多個垂直領域供給受限,每股收益加速增長,市場敘事(不論對錯)是我們正處於數十年來最重要技術突破的邊緣。然而市場正將上行空間無限期向前外推更多算力,更高智能,直至最終實現通用人工智能(AGI)本周財報將對這一預期提供重要參考。

02

半導體:漲勢已至臨界區域

半導體板塊的漲勢已演變為自我強化循環:預期與價格相互驅動,行情從基本麵支撐演化為自我實現。板塊市盈率已升至60倍,恐慌性追漲情緒持續積累。高盛認為,這是凸性風險開始顯現的區域拋物線式的上漲總有終點。

在板塊內部,領漲主力已悄然切換。CPU與模擬芯片成為拉動主力,慣常領漲的GPU將相對滯後。高盛判斷,當前突破看起來像向上突破,但交易特征更像逼空倉位、資金流向與被迫買盤共同推動市場追逐右尾風險。

從盈利貢獻來看,Micron Technology一家公司便貢獻了近期標普500每股收益上修總量的逾半數,其季度業績和指引遠超共識預期,市場對AI內存芯片需求無限延伸的預期推動共識估值幾近翻倍。標普500盈利上修的廣度正在收窄,中位數企業的共識預期幾乎沒有變化,盈利動能的極度集中已是不爭的事實。

超大規模雲廠商:股東邏輯存在分歧

半導體股票與超大規模雲廠商股票,麵對同一波資本支出浪潮呈現出截然不同的市場反應,兩類投資者之間的利益錯位正在浮出水麵。Rich Privorotsky直言,半導體股票對資本支出增長抱有強烈熱情畢竟這些支出直接流入其口袋;但超大規模雲廠商的股東,曆史上並未因資本支出增加而獲得回報。

上周我們聽到了供應商(半導體公司)的聲音,本周輪到支出方(超大規模雲廠商)登場,後者的敘事要更為複雜。Rich Privorotsky如此表述。

這一分歧在年內市場表現中已有明確體現:Mag 7整體漲幅僅約2%,剔除英偉達後幾近持平,與半導體板塊42%的漲幅形成鮮明反差。超大規模雲廠商在AI時代承擔大量資本投入,但市場對於這些投入何時及如何轉化為股東回報,仍存在相當大的不確定性。

04

企業回購:結構性需求入場提供底部支撐

在市場情緒麵臨考驗之際,美國企業的股票回購正為股市提供一層結構性緩衝。回購授權規模創曆史紀錄,靜默期陸續結束,今年企業回購需求總量預計超過1萬億美元。

這一買盤對價格不敏感,屬於純粹的結構性需求企業在曆史高位大舉回購,持續收縮流通股本,以機械方式推升每股收益。對於當前高位運行的股市而言,這是一股難以忽視的被動支撐力量。

05

市場格局:非AI供應鏈即局外人

Rich Privorotsky對整體市場風險回報的判斷已趨於審慎:很難不對AI資金的強勢表示尊重,但這波漲勢的速度已屬極端。相對預期的上行驚喜,幾乎完全來自AI支出那就是整個遊戲。

在AI敘事主線之外,原油及成品油價格正在消耗市場注意力,歐洲股市相對落後,市場分化走向極端。高盛總結稱:你要麽身處AI供應鏈,要麽就沒有參與到這場行情中。從當前位置來看,風險回報已經變差,技術麵正從順風轉為逆風。

這一集中化趨勢同樣延伸至新興市場:半導體驅動的盈利增長重塑了整個新興市場的結構,EM正變得更集中而非更多元。對於全球投資者而言,無論身處哪個市場,AI供應鏈的內外之分,正日益成為決定收益的最關鍵邊界。

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