AI 交易近期继续升温。

今日 A 股长鑫科技涨超 6%，联讯仪器涨超 7%，股价重回 2600 元，" 易中天 " 大涨。

通信 ETF、科创成长 ETF、创业板人工智能 ETF 涨超 5%。

( 本文内容均为客观数据信息罗列，不构成任何投资建议）

韩国市场也很热闹，SK 海力士涨超 8%，三星电子涨 5.68%。

上周五标普 500 指数下跌，费城半导体指数却逆势涨超 3%。闪迪大涨近 12%，美光、希捷均涨约 6%，存储芯片 ETF（DRAM）涨近 7%。

科技赛道正在全球范围内持续 " 造富 "，全球亿万富翁人数飙升至 3795 人，创历史新高。

一组造富数据刷屏了。。

财富机构 Altrata 发布的《亿万富豪普查 2026》显示，2025 年全球亿万富豪人数达到 3795 人，同比增长 8.2%，为五年来最快增速。

Altrata 对 " 亿万富翁 " 的定义为资产净额达到 10 亿美元。2025 年，亿万富翁总财富额同比增长 12.8%，达到 15.1 万亿美元，同样刷新纪录，这一数字接近美国标普 500 指数成分股总市值的四分之一。

AI 浪潮是这轮财富膨胀的重要推手。

在对全球亿万富豪财富贡献最大的 150 家上市公司中，过去五年进行过较大规模 AI 投入的企业，2024 年至 2025 年的市值增速比其他企业高出 23%。

这一轮 AI 造富，最先涨起来的是股票。

公司股价上涨，创始人和大股东手里的股份升值。富豪榜上某位大佬一天增加几十亿美元，不是银行账户突然收到一笔钱，只是他持有的股票，今天比昨天更值钱了。

这也解释了两个看上去矛盾的现象：全球富豪财富增长 12.8%，很多普通人却没有明显感觉自己变富。股票上涨带来的财富，天然更偏向持有大量股权的人。

AI 不仅造富，还把财富更快地推向金字塔尖。全球身家超过 500 亿美元的 29 位 " 超级富豪 "，合计掌握 4.1 万亿美元，占亿万富豪总财富的 27.2%。2017 年，这一比例只有 7.2%。

真正把富豪榜推上新高的，主要还是创始人、大股东和头部资本。

OpenAI 成立十年左右，最新一轮融资后的估值已经达到 8520 亿美元。AI 编程平台 Cursor 成立不到四年，其母公司 Anysphere 便以 600 亿美元的价格被 SpaceX 收购。

工业时代打造一家巨头往往需要一代人，互联网时代需要十年，AI 时代可能三五年就足以完成一次财富跃迁。

技术、算力、资本，三种稀缺性叠加在一起，形成了 AI 时代最猛烈的一台财富放大器。

随着 AI 热潮的蔓延，华尔街也有不同的声音。

美国银行首席策略师 Hartnett 发出警告，全球债券收益率升至近二十年以来高位，正成为 AI 资本支出狂潮的致命威胁。

Hartnett 还提出一个被市场忽视的事件，如果美国民主党拿下两院，泡沫恐将被引爆，而对于这个风险华尔街并未计价。

AI 最大的对手，未必是另一个模型，也可能是一张不断上升的利率表。

近段时间以来，10 年期美债收益率一度升至 4.81%，30 年期升至 5.31%。对普通公司来说，这是融资成本；对 AI 来说，它同时还是估值的地心引力。

AI 基础设施是一笔典型的 " 今天花钱、很多年后收回 " 的生意。

芯片、机房、电网和长期电力合同，需要当下投入真金白银，回报却取决于未来的调用量、收费能力和企业采用速度。长债收益率越高，未来利润折算到今天越不值钱；借款成本越高，数据中心的回本门槛也越高。

Hartnett 还点出了一个几乎没有进入当前资产价格的政治风险：美国中期选举。

在他的情景分析中，如果民主党同时拿下参众两院，美国企业可能面对更高的税收和更严的监管，AI 产业政策也可能出现变化。

Hartnett 估计，这一情景可能令美股下跌超过 10%，美元走弱，债券收益率下行，拥挤的 AI 交易遭遇明显冲击。

与此同时，国际知名评级机构标普对 AI 资本支出发出信用警告。

标普估计，Alphabet、亚马逊、微软、Meta、甲骨文和 SpaceX 六家超大规模企业，2025 年至 2030 年的资本开支合计可能超过 7 万亿美元。

比较棘手的是，这六家公司都没有量化披露 AI 投资回报率。

标普的基础假设仍然偏正面：这些科技巨头大概率知道自己在做什么，投入最终能够转化为利润。

问题在于，再强的资产负债表，也无法无限叠加债务和错综复杂的产业链循环融资。

标普测算，如果盈利没有明显提升，或资本开支迟迟不降，亚马逊的 AA 评级可能在 2027 年前后承压；甲骨文目前处在 BBB-，若被下调一级，就会跌入高收益债券区间，其约 1170 亿美元指数合资格美元债也将面临重新定价。

更复杂的地方在于，AI 行业已经形成一张彼此嵌套的融资网络。

芯片公司投资模型公司，模型公司向云厂商购买算力，云厂商再向芯片公司下单；数据中心通过合资公司、特殊目的载体、长期租约和剩余价值担保融资。需求旺盛时，每一环都在替下一环证明繁荣。一旦需求低于预期，同一张网络也会放大波动。

全球资本正以前所未有的规模，押注同一个未来。

AI 技术继续进步与 AI 资产出现风险，从来不是两件互相矛盾的事。

铁路和互联网都真实地改变了世界，却并非每一个项目都兑现了估值。伟大的技术革命，往往伴随着激进的资本投入。产业方向可以正确，价格、杠杆和兑现时间仍然可能出错。

过去几年，市场最关心模型能不能变得更聪明。

接下来要回答的问题更加现实：投入多少钱，产生多少收入，多久变成自由现金流，如果回报晚两年，谁来承担利息和折旧？

眼下的 AI，正在从 " 能力验证 " 走向更艰难的 " 财务验证 "。