过去一周，人工智能（AI）热门股经历了抛售潮，这也被华尔街称为 "DeepSeek 冲击 " 以来最大的动能回撤。

高盛交易台的信息显示，电力瓶颈可能拖慢美国与中国 AI 竞赛中的步伐，对 AI 日益增长的怀疑（支出太多、收益太少）、软银抛售英伟达、美联储 12 月降息概率下降等导致 AI 股在上周四（11 月 13 日）遭大幅抛售。

任何被认为存在商业模式瑕疵或估值过高的股票都承受巨大抛压：甲骨文 -4%；CoreWeave（Neo Cloud 模式）-6%；Nebius（AI 基建公司）-6%；Palantir（AI 软件公司）-6.5%。而这些公司是近一年来备受追捧的 " 黑马 "，股价涨幅很多都超过 100%。

笔者在前一期专栏《AI 泡沫论再起，OpenAI 建立的帝国终将崩溃？》中就提及了上述风险，大家当前的担忧无非是—— AI 数据中心、GPU、电力等生态链的公司每年花费数千亿美元的资本开支，是为了让 OpenAI 这种大语言模型变得更大更强，但当前营收仅超 100 亿美元的 OpenAI 如何支撑起这种万亿级别的开支？未来商业逻辑能否走得通？

当前的初步结论可能是，大盘从高点下跌未超过 5 个百分点，这更像是健康调整。

以纳斯达克指数为例，估值从 28 倍的高位回调至 26 倍，接近 2021 年高点后的合理回落，且此次调整不仅涉及科技股，比特币、黄金等资产也出现去杠杆现象，整体属于估值层面的良性回调，并未伴随基本面恶化，企业盈利仍保持稳步增长，同比增速已从年中 14% 接近 20%。

同时，当前算力（GPU、数据中心、电网）仍处于供不应求状态，仍处于基建大周期早期，市场相对理性，否则英伟达的远期市盈率绝不可能只有 28 倍（截至 2027 年 1 月的财年），甚至更低于 Costco。

但依然存疑的是，终端应用的盈利能力能否匹配庞大的资本开支。未来，AI 巨头可能因技术突破不及预期、商业化落地失败等出现阶段性调整，而短期来看，美国当地时间 11 月 19 日发布的英伟达财报则是最关键的因素。

还记得年初 DeepSeek 横空出世，以更低算力、更高效率的大模型震惊华尔街，导致美国科技股暴跌，这导致华尔街一众基金经理心有余悸。

此次的抛售并非由 DeepSeek 构成，但抛售的烈度依然引发担忧。上周四，高盛的高贝塔动量配对（GSPRHIMO）下跌了 6.5%，经历了今年 " 第二糟糕 " 的一天，也是自 DeepSeek 冲击以来最糟糕的一天。

当前，全球投资者的疑问纷至沓来——如果美联储按兵不动，股市会如何反应？AI 主题交易是否还有上涨空间？需要对新出现的信贷风险因素有多担忧？随着招聘冻结，美国散户投资者是否已经过度冒险？比特币的跌势会蔓延至股市吗？

对于部分 AI 公司，当前只要投资者对未来商业可持续性有所质疑，就遭遇了甩卖，他们都有三个特点：资本开支大、估值高、护城河不够稳固。以几大承受最大抛压的明星 AI 股为例：

1. 近一个月暴跌近 45% 的 CoreWeave（一年以来仍有近 99% 的涨幅）是英伟达投资并支持的云服务初创公司，它比 AWS、微软 Azure 等老牌云服务商更专注 AI/ 大模型训练等高算力需求。

但市场的担忧在于，CoreWeave 的商业模式极度依赖英伟达供应链，本季度还因供应紧张下调营收指引，这打击非常大；公司的资本开支暴涨，大量前期投入用于数据中心、电力扩建、机柜租赁；估值高企，私募市场对 CoreWeave 的估值一度推到 160～190 亿美元区间，但公司尚未盈利，营收确认不稳定；CoreWeave 也没有巨头那样的护城河，如 AWS、Azure、Google 等巨头也都在扩算力。绑定了英伟达的 CoreWeave 属于 " 短期受益 GPU 缺货潮的玩家 "，而非长期必胜者。

2. 甲骨文的股价从 9 月至今仿佛经历了 " 上天入地 "。9 月时，一年营收也不过 600 亿美元的甲骨文宣布与 OpenAI 签下了近 3000 亿美元超大订单的消息，股价双位数窜升，逼近 330 美元。然而，近期股价几乎抹去了前期涨幅，回到 220 美元区间。

甲骨文在云服务市场的份额很低（仅为巨头的约 1/10），而近期 " 剩余履约义务（RPO）" 大幅上升，反映出客户大订单和未来收入预订非常强劲，但是，Esoterica Capital（济容投资）CEO& CIO Bruce Liu 表示，甲骨文已从传统稳定现金流的软件公司转型为类似 CoreWeave 的新型云公司（Neo Cloud），需要大量投入基础设施和资本开支。这导致市场对其信用风险进行了重新定价，属于正常现象。甲骨文 2025 财年资本开支是 21.2  亿美元，预计 2026 财年将达到 350 亿美元，用于建设数据中心等基础设施。

3. 近一个月暴跌超 30% 的 Nebius（但一年来涨幅仍超 300%）是新兴算力 /AI 基础设施公司。市场对其担忧点在于，公司规模太小，抗风险能力弱；客户集中，单一客户变动就会影响业绩；毛利率低，但资本开支却大幅扩容，导致收入增长跟不上投入速度，使得亏损扩大；同时，极高的估值基于 " 未来可能 " 的故事，但真实盈利模式尚未跑通；此外，Nebius 与具体的竞争并不对等，亚马逊、微软、谷歌拥有 " 资金＋规模＋自有芯片 "，这使得经历短期扩张后，小公司前景被挤压得非常严重。

事实上，这类案例还不少，而这些暴涨的公司几乎都是这两年 AI 浪潮下诞生的新玩家。但最终，它们服务的客户是 AI 终端应用公司，例如 OpenAI 等。当前市场最大的担忧是，未来应用能否真的赚足够的钱，目前谁也回答不上来。一旦最坏情景发生，上述新玩家最可能被碾压，因为积累不足，而如微软、谷歌等巨头由于传统业务根基深厚，最多是估值受到些影响，但不至于活不下去。

当上述担忧叠加高估值和一系列宏观负面因素，抛售一触即发。近期有位美联储官员质疑 12 ⽉降息（市场⽬前对 12 ⽉降息的定价约为 50%，⽽上周五约为 66%），而未来一周又将是重磅事件云集——英伟达财报（将揭示基建投资是否进入新阶段），零售巨头系列财报（如家得宝、沃尔玛），美联储官员密集讲话（及 FOMC 会议纪要），以及近年来最离奇的非农就业报告（即因政府关门而缺失的 9 月数据）。

此外，电力短缺问题也引发了各界担忧。虽然美国⽬前处于领先地位（拥有全球 44% 的数据中⼼容量），但到 2030 年，华尔街投行认为电⼒瓶颈可能会⾄少暂时减缓其发展，尤其是在备⽤容量最低的区域电⼒市场。美国 13 个区域电⼒市场中，有 8 个已经达到或低于临界备⽤容量⽔平。相⽐之下，中国——全球第⼆⼤数据中⼼枢纽——已经拥有主要的电⼒备⽤容量，并计划增加可再⽣能源、煤炭、天然⽓和核能等多种来源的电⼒供应。

AI 的商业逻辑能否跑通，始终是投资者未来的关注焦点。

摩根大通测算，相关建设及配套供电设施的总成本可能超 5 万亿美元，部分咨询机构甚至预测全球 AI 相关资本支出将达 7 万亿美元。

然而，随着开支和股票估值不断飙升，投资者会希望对未来的回报更具可见度，即 AI 企业的收入，这种收入是指 AI 为个人和企业创造的业务价值，而不是单纯的 AI 硬件销售，即只有英伟达一家 " 卖铲 " 赚钱是不够的。

摩根大通认为，到 2030 年实现 6500 亿美元的 AI 收入预期至关重要，因为它关乎市场目前估值最核心的关键。

AI 业务价值收入主要由三大块构成：

第一，核心基础模型收入，即 OpenAI 等大模型公司提供的 API 和 B2C 订阅服务的收费。这一块 2025 年约为 250 亿美元（其中 OpenAI 年收入约 130 亿美元，Microsoft Copilot 估算约 50～80 亿美元，Anthropic 约 10 亿美元，Google Gemini 预计 10 亿美元，企业定制模型服务（AWS、Azure 等）合计约 30～50 亿美元）。

第二，云平台收入，即来自 AWS、谷歌 AI 平台和微软（剔除内部循环）的外部 AI 服务收入。这一类收入在 2025 年约在 150 至 200 亿美元区间（其中 Google 70 多亿美元，Microsoft 30～50 亿美元，AWS 50～80 亿美元）。

第三，SaaS 与服务收入，例如咨询公司收取与新 AI 项目相关的费用。这一块较难估算，机构估计在 600 亿美元。

换言之，三部分收入加起来，2025 年的收入为 1000 亿美元。若要到 2030 年实现 6500 亿美元，那么 AI 业务价值收入市场需要实现的年复合增长率约为 40%。这无疑是极高的增长目标。若 AI 收入增速能够跑赢泡沫的膨胀速度，那么就能宣布暂时安全。

当前的 " 大兴 AI 基建 " 令人想起了互联网泡沫前夕，即 1998～2001 年间，全球掀起网络基础设施投资狂潮。各大运营商、网络公司、跨国通信企业纷纷铺设海底光缆、长途光纤干线，希望 " 互联网数据量将呈指数级增长 "。

结果是：光纤铺设实际速度远超数据流量增长速度，导致巨量新建光纤长期闲置。这就是所谓的 fiber glut（光纤过剩）。

不过，美国科技行业目前尚未陷入当年的那种泡沫。例如，前微软能源战略经理 Ethan Xu 提及，就算力供需格局而言，当前算力仍处于供不应求状态，CSP（云服务提供商）财报显示，若产能增加，收入可进一步提升；

美国每年落地的数据中心算力约 8～12GW，未来几年可能增至 10～15GW，但仍无法满足科技企业需求，预计到 2030 年美国数据中心算力缺口达 50～100GW，全球多数经济体均将面临类似缺口；就 GPU 来看，上一代英伟达 Hopper 芯片租赁价格稳定，未因 Blackwell 芯片推出而大幅下跌，说明老旧芯片仍有实际需求。

长期的问题能见度不高，但短期美股能否力挽狂澜则取决于一份财报。美东时间 11 月 19 日盘后，英伟达将公布三季度财报。

多家分析师预计英伟达业绩仍会 " 超预期 " ，三季度总收入将达到约 540～570 亿美元，超过市场共识（约 530～550 亿美元）。10 月以来，多家投行再度调升了英伟达目标价。

较为保守的华尔街投行给出了 210 美元的目标价，例如花旗和摩根士丹利，210 美元对应 2025 年每股收益 6.36 美元的 33 倍市盈率；而更为乐观的投行也大有人在。美国银行在 GTC 大会后将目标价提到了 250 美元。

当前市场对专用集成电路（ASIC）、超威半导体（AMD）等竞争对手的讨论升温，但需明确，英伟达的核心优势并非单一产品领先，而是 " 硬件性能 + 软件生态 " 的协同壁垒。高盛认为，英伟达的 CUDA-X 生态已覆盖 360 + 行业库，支持从芯片设计、模型训练到应用部署的全流程优化，客户迁移成本极高。据行业调研，采用非 CUDA 生态的企业需额外投入 20%-30% 的研发成本以实现同等 AI 效果，这一 " 生态锁定效应 " 是 ASIC、AMD 短期内难以突破的核心障碍。

就需求端来看，市场担忧 "AI 需求见顶 "，但从英伟达核心客户的资本支出规划来看，需求增长的持续性仍被低估：

超大规模云计算厂商（Hyperscalers）：亚马逊 AWS、微软 Azure 等 2026 年 AI 相关资本支出预计同比增长 40%-50%，其中 80% 以上的 GPU 采购仍倾向英伟达（主要用于训练场景）；

新兴云厂商（Neo-Clouds）与 AI 实验室：CoreWeave、Lambda 等企业的 AI 工厂建设加速，2026 年计划新增 GPU 部署量同比增长 120%，且以 Blackwell NVL72 等高端型号为主；

企业级市场：金融、医疗等行业的 AI 应用落地提速，2025 年 Q3 企业客户对英伟达 RTX Pro 系列的采购量环比增长 55%，成为新的需求增长点。

有 " 华尔街神算子 " 之称的 Fundstrat 联合创始人、原摩根大通首席策略师汤姆 · 李（Tom Lee）近期称，历史经验表明，真正的泡沫出现在 " 所有人都不认为是泡沫 " 时，而当前市场对泡沫的讨论较多，反而说明仍处于理性阶段，不然英伟达的估值不会比 Costco 还要低。

在他看来，目前 AI 已在企业中展现实际价值，例如可替代研究分析师或博士的部分工作，随着应用深化，其对经济的实际回报将逐步显现，这与 20 世纪 90 年代光纤技术缺乏明确应用场景的情况完全不同。因此，汤姆 · 李认为 " 下跌即为买入机会 "。

过去五年美股已经历三次熊市，频率远超历史平均水平（通常每五年一次），这一现象主要源于零日期权普及和零佣金交易，使得投资者卖出操作更便捷，加剧市场波动。但只要经济基本面未破裂，熊市带来的 20% 左右回调将是买入机会。例如 2025 年 2～4 月美股大幅下跌后，很快以同等速度反弹，印证了 " 非经济危机驱动的熊市即机会 " 的逻辑。