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作者 | 丁萍

头图 | 视觉中国

A 股大跌。

6 月 8 日，上证指数收跌 1.7%，跌破 4000 点；科创 50 跌幅高达 4.3%，成为市场调整的重灾区。

就在此前一周，市场情绪还相当乐观。在 AI 产业趋势和全球流动性紧张的博弈中，前者一直占据上风。而这一次，天平明显倒向了后者。

引发这一变化的是，一份远超预期的美国非农就业报告。

北京时间 6 月 5 日 20:30，美国公布 5 月非农就业数据：季调后非农就业人数新增 17.2 万人，远高于市场预期的 8.5 万人；失业率为 4.3%，符合预期；更关键的是，3 月至 4 月非农就业新增人数合计上修 9.3 万人，一改此前持续下修的局面。

这份数据释放的信号很明确，就是美国劳动力市场并未像市场预期的那样快速降温。

这对风险资产来说不是好消息。

如果经济不弱、通胀又迟迟不退，美联储就没有理由重新打开流动性闸门。尤其在新任美联储主席凯文 · 沃什领导下，市场对于 " 美联储托底 " 的预期正在下降。

在这样的背景下，美联储年内加息概率升温。据 " 美联储观察 " 工具，市场预计美联储在 2026 年 12 月加息的概率已从约 50% 跃升至接近 70%。

如果流动性不再宽松，那么最先承受压力的，就是那些依赖远期成长预期、同时估值已经处于高位的科技股。

6 月 5 日，纳斯达克指数单日收跌 4.18%，科技股集体重挫，美光科技、闪迪和英特尔分别大跌 13.25%、11.39% 和 11.28%。

而 A 股 6 月 8 日的调整，本质上也是同一逻辑在国内市场的映射。

问题来了，这次调整究竟只是一次流动性扰动，还是 A 股阶段性拐点的开始？

越极致，越谨慎

A 股接下来要警惕阶段性调整，并不是因为基本面变差了，是市场已经到了一个越来越极致的位置。

按照正常节奏，科技板块在经历大幅上涨之后，本应出现一次深度调整，用来消化获利盘和重新平衡市场预期。在《黄金暴跌的真相》里，我们也曾有过类似的判断。

但实际情况是，这个调整并没有如期出现，市场反而变得越来越极端，本质上是市场正在将越来越多的筹码押注在同一个方向上。

为什么会这样？

如果把影响市场的因素拆开来看，会发现基本盘并没有发生根本变化。

基本盘对应的是更传统的经济周期变量，包括房地产、消费、进出口、制造业投资等。这些因素决定了经济运行的底色，也决定了企业盈利的整体环境。

房地产依然偏弱，消费没有出现趋势性改善，全球经济增长也没有明显超预期。也就是说，支撑经济运行的底层逻辑依然显得有些沉闷。

从流动性角度看，情况更有些糟糕。

截至 6 月 8 日，10 年期美债收益率已经重新逼近 4.6%，日本 30 年期国债收益率早已突破 4.1%，创下 1999 年以来新高，欧洲多个主要经济体的长期国债收益率同样维持上行趋势。与此同时，美国 5 月非农就业数据大幅超预期，市场对于美联储加息的预期重新升温。

这些信号都指向一个事实：全球流动性环境依然偏紧，甚至较此前有所弱化。

既然基本盘没有明显改善，流动性也没有明显宽松，那么近期市场风险偏好的回升又来自哪里？

答案是地缘政治风险的下降。

相比年初，中美关系阶段性缓和，美伊冲突也有所降温，市场情绪明显修复，资金自然开始寻找逻辑最顺、想象空间最大的 AI 赛道。

AI 不仅是当前最明确的产业趋势之一，也是少数能够同时获得中美两国持续投入和高度重视的方向。相比传统制造业、贸易等更容易受到地缘政治影响的领域，AI 的长期成长逻辑显得更加清晰。

但问题是，风险偏好的修复已经被市场充分演绎，甚至出现了过度演绎的迹象。

AI 成为当前市场唯一的主线，相关板块和指数短时间内涨幅巨大，市场拥挤度不断攀升，这也是科技板块当前最大的风险。

随着越来越多资金被迫追逐同一个方向，典型的 " 逼空行情 " 已经形成：你不上车，它天天涨；等你忍不住上车的时候，往往离阶段性顶部已经不远。

科技真到顶了？

答案未必。

从历史经验来看，科技几乎从不缺席牛市。

2000 年前后是互联网，2009 年以后是智能手机和移动互联网，2013 年到 2015 年是 TMT、互联网金融和传媒软件，2019 年到 2021 年是半导体、新能源和云计算，如今则是 AI、算力和半导体国产化。

这背后的逻辑也很简单：牛市本质上是市场重新为未来定价。流动性改善、风险偏好抬升之后，资金最愿意买的是未来弹性最大的方向。科技股恰好是这种资产，利润在远期，空间足够大，叙事足够强，估值弹性也最大。

科技本身又是经济的重要风向标，因此流动性和基本面容易在科技板块上形成共振。

更重要的是，每一轮牛市都需要一个能够解释未来的时代故事。互联网解释信息连接，智能手机解释移动化，新能源解释能源重构，AI 解释新一轮生产力革命。

对于科技来说，今天最大的矛盾并不是产业趋势发生变化。恰恰相反，AI 产业趋势可能比过去任何时候都更加清晰。无论是算力投入、模型迭代，还是应用落地，整个产业链都还处于持续发展的过程中。

真正值得我们思考的是，在经历了这一轮上涨之后，科技板块还能否继续提供与其估值相匹配的风险收益比，也就是要判断它未来的上涨空间与下跌风险是否匹配。

毕竟市场对于这条产业趋势的预期，已经在很大程度上提前反映到了股价之中。

当所有人都相信同一个故事的时候，市场需要的就是能够不断超越预期的新证据。这也是为什么越到行情后期，市场对业绩、订单和产业数据的要求往往越高。

一旦产业兑现速度跟不上估值扩张速度，哪怕行业仍然在增长，股价也可能进入调整阶段。换句话说，科技股现在最大的敌人正是过高的预期。

所以你是否适合继续参与这段行情，还是要看风险收益比，这也取决于投资者的投资久期、投资风格以及能力圈。

就如《股市风暴来袭》所述，不依赖 " 长期信仰 "，有明确的交易纪律或信息 / 研究优势的这类投资者，继续留在科技板块里并不是问题。因为他们有能力跟踪订单、业绩、产业变化和资金拥挤度，也有能力在趋势真正转弱之前退出。

但另一类投资者需要谨慎。

如果你本身偏价值投资，习惯买低估值资产；或者偏周期投资，习惯在行业底部布局、等待景气度回升，那么科技板块最热的时候，反而不是最适合你重仓参与的时候。

现在更重要的是要做好仓位管理，降低对高拥挤交易的暴露，同时寻找新的机会。

什么方向值得重视？

低估且具备成长空间的行业或标的。

从估值框架来看，无论是 DCF 模型还是 DDM 模型，国债收益率本质上都对应无风险收益率，也就是估值模型里的分母，分子则是企业盈利能力和未来业绩增长。

投资其实可以简单理解为两件事：分子越大越好，分母越小越好。业绩增长越快越好，无风险收益率越低越好。

过去几年红利资产之所以表现出色，正是因为国债收益率持续下行。分母不断下降，资产估值自然持续抬升。

但现在的情况已经发生了一些变化。

虽然国债收益率依然处于相对低位，例如 10 年期国债收益率维持在 1.7% 左右，但它已经不像过去几年那样持续单边下行，降幅明显放缓，更多时候甚至接近横盘。这意味着，过去推动红利资产上涨最重要的驱动力正在减弱。

当分母端不再持续贡献估值扩张时，市场的关注点自然会重新回到分子端。说得更直接一点，未来决定股价表现的关键，可能不再是谁的股息率更高，而是谁的业绩有成长空间。

而这，或许才是下一阶段市场最值得关注的方向。

这里很多人容易误解。所谓成长空间，并不是指每年稳定增长 20%，其实是经营层面出现了向上的变化。比如过去一直增长 20%，现在突然变成增长 40%、50%。只有低估和成长改善这两个条件同时成立时，投资价值才最大。

总而言之，当风险偏好修复带来的上涨已经被市场充分定价，而基本面改善的速度却没有跟上；当资金持续向单一方向拥挤，主题演绎越来越极致时，市场对阶段性调整的需求其实是在不断累积的。

现在，行情就到了需要一次阶段性消化和再平衡的时候。

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