Panmure Gordon分析师Joachim Klement最新研究显示，标普500指数的周期调整市盈率（CAPE）经盈利趋势修正后已升至68倍，超越历史上任何时期，意味着美股正同时面临"价格泡沫"与"盈利泡沫"的双重叠加。英国资产管理公司Ruffer LLP基金经理Alexander Chartres和Crossing Point Investment Management首席投资官Tomiko Evans等人建议投资者通过布局【中国科技股】、【英国高股息股票】及【全球能源板块】来实现有效分散，而非简单转为现金。Chartres认为，美国AI交易吸走大量市场资金，反而令其他板块的相对价值凸显，中国大型科技股便是其中之一。Tomiko Evans在与英国投资公司协会的交流中表示，英国市场的板块构成与全球股票指数差异显著，金融、能源、医疗健康和必需消费品等现金流充裕的行业占比更高，是科技持仓过重的投资组合的良好对冲工具。高盛主题研究团队此前发布报告，建议客户将仓位从韩国AI交易切换至"中国AI价值链"。资金随即加速流入港股科技板块，阿里巴巴港股单日涨幅超过13%。#AI泡沫

SemiAnalysis又甩出重磅预测：2029年AI债务将突破7万亿美元。英伟达正以自己“AA级”信用为这笔天量融资兜底，化身“AI央行”。英伟达一项战略布局——“后盾计划”（backstop）。英伟达正用自己的AA/Aa2投资级信用评级，为AI算力租赁商提供最低收入保证，以此撬动银行放贷。换句话说，英伟达正在充当整个AI生态的最终贷款人和保险商，把大量销售记在账上同时把下游需求不足的风险部分扛在自己身上。SemiAnalysis将英伟达比作 “AI领域的中央银行” 。他认为：AI债务来自两类资本开支。一类是AI IT资本开支，包括GPU、网络、存储和配套CPU；另一类是AI数据中心资本开支，包括承载这些GPU所需的机房、电力和制冷等基础设施。过去，Google、Amazon、Meta、Microsoft、Oracle等云巨头主要依靠自身现金流建设AI集群。但过去一年，Oracle、Meta，甚至Google开始更多使用债务。随着项目规模继续扩大，市场约束不再只是能否拿到GPU，也不是单纯能否找到机房，而是能否借到足够便宜、足够长期的钱。#AIDC #AI泡沫

机构：过去两年，AI行情的核心驱动力是算力需求的持续上修与供应链扩张预期，而当前阶段市场正在逐步进入“执行验证期”：一方面，超大规模云厂商资本开支仍在高位运行，需求端未出现明显拐点；另一方面，复杂机架系统、先进PCB与封装工艺的瓶颈，使得交付节奏本身成为新的不确定变量。因此，即便英伟达强调“路线图未变”，市场的反应更多集中在“节奏风险”而非“需求崩塌”。这也解释了为何相关供应链股价波动明显放大——在高估值背景下，市场对任何“延迟叙事”都高度敏感。#AI泡沫

机构：复盘科网微软及A股经验，30%业绩增速是重要分水岭：增速回落但仍在30%以上时，股价未必系统性下跌，超额收益仍存；跌破30%或转负才需警惕。当前核心验证点是7月美股财报季的资本开支指引与云厂现金流表现。#AI泡沫

AI基础设施投资热潮正在制造一个会计层面的"黄金窗口"——芯片供应商迅速确认收入，而超大规模云计算企业（hyperscalers）则将巨额资本支出递延为多年摊销，使得当前利润表格外好看。分析师预计，标普500指数成分股本季度盈利增速将连续第二个季度超过20%，半导体及AI基础设施企业的利润飙升是重要推手。【以英伟达为例，其向客户出售芯片后，收入与利润即时入账。但Meta Platforms、微软、Alphabet、亚马逊等超大规模云计算企业购入这些设备后，将其列为资本资产，前期支出不直接冲击利润表，而是以折旧形式在数年内逐步摊销。若设备用于尚在建设中的新设施、暂未投入使用，折旧确认甚至可以进一步推迟。】然而，这一结构性滞后效应正在积累风险。据标普全球市场情报数据，标普500成分股2025年全年资本支出合计约1.3万亿美元。其中，仅Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文五家超大规模云计算企业，资本支出合计便达4120亿美元。据Visible Alpha数据，上述五家企业2026年资本支出预估合计约7600亿美元，而同期折旧及摊销费用预估仅约2110亿美元——两者之间的巨大缺口，意味着大量成本尚未反映在利润表中。这一滞后效应在 #现金流 层面已有明显体现。2026年，五家超大规模云计算企业合计自由现金流预计将骤降91%至约160亿美元，而净利润却预计上升25%至5060亿美元。其中，亚马逊和甲骨文今年自由现金流预计为负，Meta也仅略高于零。随着超大规模云计算企业资本支出规模持续攀升，一波巨额折旧费用浪潮即将涌来，其对利润表的冲击幅度至今难以准确评估，分析师预测之间的分歧已达到异常宽泛的程度。对于当前市盈率已高于历史均值的股市而言，这一盲区构成不可忽视的下行风险。当前市场共识认为，资本支出增速将在明年后逐步放缓，而营收持续高增将推动自由现金流呈V形反弹——然而，这一乐观情景能否实现，目前尚无定论。#基金 #ETF #标普 #AI泡沫

韩国股市暗流涌动：银行正全面收紧信用贷款与透支账户，切断散户借钱炒股的资金链；与此同时，400亿美元杠杆ETF叠加期权隐含波动率从20%飙升至80%，令市场对价格冲击极度敏感。#韩股 #AI泡沫

2027年超大规模云计算企业资本支出将达1.1万亿至1.4万亿美元，远超市场共识。然而，据摩根士丹利的深度研究，这一已令市场咋舌的数字，仍只是冰山一角。将近1万亿美元的采购承诺、逾8000亿美元的未生效租赁合同，以及数以百亿计的供应商融资安排，共同构成约1.8万亿美元的表外敞口——这些负债游离于资产负债表之外，却真实地锁定了未来的现金流出。与此同时，以Apollo、黑石为代表的私募信贷机构正通过SPV（特殊目的载体）将杠杆转移至供应链层面，形成高度循环、难以穿透的融资结构。一旦AI商业化进程不及预期，或企业客户大规模转向廉价替代方案，整条融资链条的脆弱性将集中暴露。在杠杆层面，超大规模云企业的整体毛杠杆率已从2025年三季度的0.9倍升至当前的1.8倍，每季度约上升0.3倍，已超过整个能源行业的杠杆水平。在自由现金流层面，摩根士丹利预测，亚马逊与Meta在2026年的自由现金流将趋近于零甚至转负，届时增量融资将几乎完全依赖新增债务。#表外融资 #信贷危机 #AIDC #AI泡沫

美国参议员沃伦提出《AI泡沫透明度法案》，要求金融机构披露对AI企业、芯片商和数据中心的债务及股权敞口，以监测潜在系统性风险。#AI泡沫 #信贷危机

OpenAI正洽谈租赁一座规模高达10GW的超级数据中心园区，总投资或超5000亿美元，成为其史上最大算力布局。更引人关注的是，英伟达拟为项目融资提供担保，从芯片供应商进一步向AI基础设施“金主”转型。#循环信贷 #AI泡沫 #AIDC

6月9日，宏观策略师Andreas Steno Larsen在社交媒体上表示，Silicon Data LLM Token支出指数走势是当前全市场最应关注的一张图表。Token支出的边际变化，通过GPU算力、DRAM内存及数据中心需求的传导链条，直接影响英伟达、存储芯片厂商及云服务商的资本开支预期。#AI泡沫 #AIDC