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Meta深陷AI困境：依赖谷歌算力断供，5000亿投入难掩颓势
AI 基建正在经历一轮市场层面的压力测试 。已往两周，中美硬科技板块体现明显剖析，市场围绕高额资本开支能否连续、Token 支出指数连续回调等问题不同加剧 。长江证券战略团队认为，这场不同更像是对 AI 基建的一次压力测试，而非行情的终结 。资本开支增速放缓与 Token 支出指数回调，是本轮市场不同的两条主线 。长江证券在 7 月 18 日的报告中指出，CapEx 放缓并纷歧定导致硬件行情结束，而 Token 支出指数的回调，折射出市场正从 " 技术可行性交易 " 转向 " 经济可行性交易 " ——投资者开始要求 AI 证明其创立可连续收入的能力，而非仅仅消耗算力 。上述逻辑转变对资产配置具有直接影响 。该团队判断，AI 行情的主线正从 " 上游硬件贝塔 " 切换至 " 真正稀缺环节 " 与 " 应用收入兑现 "，即从 CapEx 交易进入 ROI 交易 。映射至 A 股，HBM、先进封装、高速光互连等稀缺硬件偏向更可能在调解后重新获得溢价，而普通效劳器、普通存储及高估值拥挤交易则面临更大压力 。 中美硬科技剖析：国产算力链逆势靠前2026 年 6 月 29 日至 7 月 9 日，在科技偏向拥挤度抵达历史高位的配景下，中美硬科技板块泛起差别水平回调，内部剖析显著 。海内方面，光�？榈韧庋笏懔ζ虼蠓氐�，但随着长鑫科技 IPO 临近，扩产确定性预期支撑下，半导体等国产算力链偏向体现靠前 。外洋方面，三星、海力士等存储巨头同步大幅回调，但英伟达、苹果等企业体现相对靠前 。长江证券认为，这一剖析花样的背后，是市场对高额 CapEx 支出能否连续的讨论明显升温，科技板块整体拥挤度已处于历史高位，由此触发了本轮对 AI 基建的系统性压力测试 。 压力测试之一：资本开支增速放缓CapEx 增速放缓是本轮市场不同的焦点触发因素之一 。从北美主要云厂商的资本开支数据与前瞻指引来看，2027 年整体资本开支增速或将边际下滑 。长江证券援引 2010 年代移动互联网行情的历史复盘指出，资本开支增速顶部拐点通常领先市场高点约一个季度 。在行情起步阶段，TMT 各子行业资本开支增速见顶的先后顺序为：通信>电子>盘算机 = 传媒；而在行情尾声，软件端资本开支增速先于硬件端回落，指数在所有行业增速均顶部回落后约一个季度开始下跌 。然而，该团队强调，CapEx 放缓是否演变为硬件行情拐点，取决于三个条件：收入端是否同步放缓、供应端是否全面释放、以及融资链条是否泛起断裂 。目今 AI 链条已进入 " 第一次 CapEx 焦虑阶段 "，短期需降低对中上游普涨的预期，但在 Token 需求、云 AI 收入和推理场景尚未被证伪前，AI 周期或仍在延续 。新能源车工业链的历史经验同样提供了参照 。复盘显示，工业上升周期中，即便渗透率增速放缓，上游高毛利率往往仍能维持一段时期，细分行业弹性排序泛起上游>中游>下游的纪律 。这一花样直至上游毛利率确立下滑趋势后才会逆转 。落地至本轮 AI 浪潮，长江证券认为，要害变量在于 2027 年资本开支能否上修，而这取决于两点：AI 模型迭代能否突破线性预期、翻开新的算力需求范式；以及应用端能否加速兑现 ROI，推动资本开支从 " 囤卡式投入 " 转变为 " 真实消耗性扩张 " 。 压力测试之二：Token 支出指数回调2026 年 6 月以来，LLM Token Index（每百万 Token 支付价格）连续回调，但与此同时，全球 Token 使用量绝对值仍维持小幅增长 。这一背离信号，是本轮市场不同的第二条主线 。长江证券将这一现象解读为 AI 交易逻辑的结构性切换：市场并非因为担心 AI 算力需求而调解，而是开始要求 AI 证明其不可是能消耗 Token，更要能以更低本钱创立可连续收入 �；谎灾�，AI 正从技术可行性交易转向经济可行性交易 。从模型订价层面看，闭源大模型（以 Claude Opus 系列为例）价格维持在相对高位，而开源大模型（以 DeepSeek V 系列为例）价格大幅下调且显著低于闭源模型，两者剖析加剧 。与此同时，北美主要云厂商（微软、谷歌、甲骨文、亚马逊、Meta）营收增速逐渐回升，外洋头部大模型厂商 ARR 亦呈加速上升态势，标明 AI 商业化进程仍在推进 。该团队指出，市场正从第一阶段的 " 只要能用 AI，就愿意付高价 "，转向第二阶段的 " 只有能创立 ROI 的 AI，才愿意连续付费 " 。这一转变将降低前沿模型的无差别溢价，压缩部分太过乐观的硬件估值，但同时也将推动低本钱模型、模型路由、推理优化和企业级 AI 应用的扩张 。 主线切换：稀缺硬件与应用收入成新锚综合两项压力测试，长江证券认为，本轮不同标记着 AI 投资主线正在爆发切换，市场关注点逐渐转向应用端营收确定性与高端硬件稀缺性 。映射至 A 股，该团队明确区分了受益与受压偏向：普通效劳器、普通存储和高估值拥挤交易最容易受到攻击；而真正稀缺的 HBM、先进封装、高速光互连等偏向，更可能在调解后重新获得溢价 。从更长周期来看，长江证券认为不可简单将 CapEx 放缓等同于 AI 周期结束 。本轮 AI 应用趋势在已往 10 至 20 年间已积累了坚实的硬件基础——涵盖通讯基建（2010-2013 年）、半导体设备质料（2020 年）、云盘算（2020 年）、新能源车（2021 年）等多轮工业周期——叠加本轮 AI 大模型自 2024 年以来的连续迭代，下一轮 AI 应用行情或已 " 蓄势待发 " 。该团队同时提示三项主要危害：历史经验对未来指引效果有限；财报季北美大厂资本开支若低于预期，市场波动或加剧；以及若 Anthropic 等 AI 大模型厂商 ARR 数据缺乏预期，科技偏向波动或同步加剧 。
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