编辑｜刘洋雪
在美股新高的背景下，市场正在经历分化，从道指、标普500、纳指表现来看，资金是否从科技股流向传统板块？随着科技股的高估值和市场对未来增长的担忧，投资者开始寻求新的平衡，部分资金流向黄金等避险资产以及基本面支撑的传统行业股票。美股和黄金的同步上涨，是否意味着市场策略的转变？
具体来看，“AI泡沫”是否正在被戳破？2026年是科技成长牛还是结构牛？2026年1月《巴伦菁英月谈会》邀请西京研究院院长赵建、国联民生研究所副总经理兼海外研究首席分析师孔蓉，深度解析美股新变局。
聚焦新高下的市场分化现状
孙骋：我们看到近期美股维持涨势，道指和标普500指数此前创下新高，以科技股为主的纳指表现相对震荡。这种明显的指数分化，是否意味着市场的主导力量正在发生变化，资金开始从高度集中的科技领域，部分流向更广泛的传统板块？
赵建：理解美股市场的逻辑，核心在于把握三大趋势的动态演变与彼此间的“再平衡”：货币趋势（美联储政策）、科技趋势（以AI革命为核心）以及地缘风险趋势。
过去几年的市场轨迹清晰展现了这三大趋势的轮动主导作用。 2022年，在美联储暴力加息、利率攀升至5%的背景下，美股一度下跌近30%，陷入熊市。这一阶段的压力主要源于紧缩的货币趋势。转机出现在2022年底，随着ChatGPT的横空出世，强劲的科技趋势成为市场逆转的关键动力，自此直至2023年，约70%-80%的美股涨幅由科技股贡献。进入2024年，货币趋势再度转向宽松，自8月前后中美货币政策形成共振，流动性充裕与AI叙事共同催生了市场“动物精神”，以“科技七巨头”为代表的股票推动美股大幅上涨。
然而，过度依赖的叙事总会出现疲劳。 大约从2025年四季度开始，市场情绪开始转变。一方面，科技趋势出现裂痕，投资者开始严肃审视科技股（以标志性的英伟达为代表，其在触及约5万亿美元市值后进入高位调整）的盈利可持续性，“AI泡沫论”开始兴起。另一方面，货币趋势的支持力度出现不确定性，市场对美联储后续降息的节奏产生犹豫。当此前推动市场的两大核心驱动力同时显露出疲态，而科技股估值已处于历史高位时，资金自然开始寻求新的平衡。
当前的“再平衡”表现为资金从过度集中的科技成长股，部分流向地缘风险趋势与扎实基本面支撑的领域。 在地缘政治不确定性（如美国新政府的早期行动）加剧的背景下，投资者对风险的定价更为敏感。出于追求“安全感”的同一心理，资金出现两个明确的流向：一是涌入黄金等传统避险资产（金价已逼近5000美元）；二是转向道指、标普指数中那些具备基本面支撑、前期涨幅相对落后的传统行业股票，导致了近期道指、标普创新高而纳指震荡的分化格局。同时，与经济周期相关的有色金属等板块也受到关注。
孙骋：一些机构的研报显示，美股和黄金近期出现了50年来罕见的同步“爆炸性”上涨。这是否揭示了推动市场的底层逻辑正在演变——从单纯追逐科技成长，转变为在宏观不确定性下，同时进行增长布局与风险对冲的复杂策略？
赵建：这依然是一种“再平衡”的体现。科技股带动股市估值攀升，但其他板块涨幅相对落后。投资者在狂热过后逐渐清醒，面对高估值产生避险心理。买入黄金与买入传统板块股票，本质上是同样的心理——追求安全感。黄金是典型的避险资产，而有色、白银等周期板块也受益于经济复苏预期。
但我要强调，这种轮动是阶段性的。当传统板块、周期股估值到达一定程度，资金很可能重返科技赛道。黄金与科技的同步上涨，反映的是市场在货币泛滥与地缘风险叠加下的复杂心态：一边拥抱未来，一边守护当下。
科技股震荡，是否意味着“AI泡沫”戳破？
孙骋：孔总最近参加了美国CES，您可以给我们分享一些全年科技投资的动态，以及一些硅谷的见闻。
孔蓉：以2022年底为起点的这轮AI浪潮，其市场表现已突破了许多基于传统线性增长框架的预判。理解后续机会，需要在原有研究框架之外，结合对科技发展史的认识，把握其非线性突破的特征。
市场对AI的持续投入能力始终存有疑虑，尤其在每年底年初，这种担忧更为集中。若以线性思维推演，确实难以想象其增长能持续。然而科技史表明，技术进步常呈阶梯式爆发——在突破关键瓶颈后，往往迎来指数级增长。英伟达等公司的股价轨迹正是这种非线性特征的体现。
与此同时，“AI是否存在泡沫”是自2023年以来反复被追问的核心问题。这几年市场呈现出复杂图景：一面是科技股的强劲表现，另一面是黄金等避险资产同样走势凌厉。这反映了投资者在拥抱科技突破的同时，也在积极应对其带来的不确定性，因此“一手科技、一手避险”成为普遍选择。
这种矛盾心态导致市场风格易出现季节性切换。例如去年初，地缘政治等因素加剧市场担忧，资金流向避险资产；直至二季度更强AI模型发布，市场风格才再度切回科技。今年初似乎重现类似情景：在降息节奏、地缘局势等多重不确定性交织，且未见新模型突破的窗口期，资金倾向于从科技板块流向更具确定性的领域。
尽管如此，对全年全球科技前景仍可保持乐观。关键支撑在于AI本身的持续进步。首先，需认识到AI革命与互联网存在本质不同：互联网是连接工具，其应用在基础设施完善后快速涌现；而AI是生产力底层重构，其应用落地与生态成熟需要更长时间，当前正处于持续的基础设施建设与能力积累期。
其次，今年模型发展远未“收敛”。国内外主要厂商将陆续发布新的大模型，持续推动技术前沿。同时，支撑AI发展的算力芯片仍在快速迭代，从硬件端为模型进步提供动力。
因此，全年的核心观察点在于：第一，每当市场在年初对“泡沫”产生担忧时，往往随后会有更强模型发布来重塑预期，今年一季度可能再度上演这一过程；第二，算力的持续进步将不断推动模型能力跃升，进而可能催生超越线性预期的爆发性增长。这构成了与传统研究框架不同的投资逻辑基础。
孙骋：回看2025年，科技股，尤其是AI核心标的，涨幅惊人。现在市场的盈利预期（如预期科技板块2026年盈利增长30%以上）是否已经过于乐观，透支了未来的成长空间？
孔蓉：针对大型科技公司持续增加资本开支（CAPEX）但商业化收入看似不高的矛盾，需要从投入产出（ROI）的长期逻辑和战略价值来理解，这笔账是算得过来的。
首先，资本开支应被视为长期投资，需按折旧周期分摊考量。 以谷歌为例，若将其CAPEX按4-5年折旧计算，其当前云计算与广告业务所产生的收入，已能够覆盖当期的折旧成本。这表明，从财务角度看，持续的投入在当前业务框架下是具有可持续性的，这也是大厂敢于并愿意持续投资的重要原因。
其次，更深层的逻辑在于守护“流量价值”这一核心命脉。 在数字时代，用户与流量是一切商业化模型的基础。一旦失去用户阵地，所有现有和未来的增长故事都将崩塌。因此，即使短期商业化路径不完全清晰，巨头们也必须执着投入，以保持技术领先和用户体验，维系其流量护城河。这是超越单纯季度财务计算的战略性投入。
展望商业化前景，具体应用场景的落地与扩大提供了乐观预期。 一方面，随着AI模型能力提升，预计将直接推动大厂现有的广告、电商和云业务收入增长。另一方面，新的重量级应用场景正在浮现：2025年已清晰出现的代码生成（Coding）是一个规模达数千亿美元的市场；而2026年，计算机使用（Computer Use）及桌面工作流自动化有望打开更大的市场空间。
尤其值得关注的是自动驾驶，它可能是AI目前最大的应用场景。 与通用机器人相比，自动驾驶技术成熟度更高，特斯拉、Waymo及国内智驾方案在技术上已基本就绪。当前渗透率已达百分之十几，市场空间巨大。今年的关键变量在于政策法规环境的进一步宽容与支持，若能取得进展，将显著加速其规模化落地。
综上，对AI商业化的评估需结合长期财务模型、战略护城河以及渐进式落地的具体场景。从今年的维度看，随着核心业务增收与多个大场景的突破，整体商业化前景是乐观的。
孙骋：“AI泡沫”是近期热议话题。您认为当前是存在全局性泡沫，还是仅限于部分应用层公司？衡量AI泡沫的关键指标应该是什么——是估值，是算力供需，还是最终产品的商业化进度？
孔蓉：商业化进度是最关键的指标。如果投入能带来可持续的现金流，就不算泡沫。目前大厂的投入大多有现有业务现金流支撑，风险可控。
市场担忧主要集中在像OpenAI这类尚未盈利、依赖融资的公司。去年OpenAI通过“合纵连横”拓展盟友与资金源，反映出在激烈竞争下其试图巩固生态位的策略。其后续融资与上市进展将影响整个AI领域的投资情绪。整体来看，技术进步必然伴随资本涌入，但我不认为存在全局性泡沫。模型仍在快速演进，并已带来实实在在的生产力提升，部分场景落地已初步验证其价值。
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狗仔卡
发表于 2026-1-27 02:45 PM
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