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“本轮A股出现的波动，是全球AI科技共振的一个缩影，并非源于A股自身或国内经济基本面突然出现拐点性变化。”
“当前变化更多体现为市场叙事的调整。AI将深刻改变生产力，这与市场波动之间并不矛盾。”
“美联储今年加息的可能性不大，我们倾向于认为其‘外鹰内鸽’。值得探讨的是，即便加息25个基点，是否真的会对科技行业、AI投资及此前如火如荼的科技革命信心产生立竿见影的冲击？”“从理论上看不应如此。”
“借鉴移动互联网时代经验，开源且性价比更高的中国模型，如果能够叠加国家算力网在算力租用方面的政策支持，有望构成中国版数字基础设施方案的独特竞争力。”
7月30日，摩根士丹利中国首席经济学家邢自强在交流会上，就当前全球及中国宏观经济、AI产业趋势与资本市场波动等一系列热点话题分享了最新看法。
市场波动源自全球AI科技共振
“许多投资者关注中国A股市场，本轮A股出现的波动，我认为是全球AI科技共振的一个缩影，并非源于A股自身或国内经济基本面突然出现拐点性变化。”邢自强判断。
回顾本轮调整的起点，最初冲击来自韩国市场，此前表现较为突出的存储类公司股票率先受挫，随后美国市场亦未能幸免。本轮AI投资周期中，大部分“雄心勃勃”的投资方案由美国科技巨头提出，但算力中心的建设并非单一市场能独立完成的——美国提供架构，日本、韩国负责制造芯片、存储等相关设备，中国企业参与光模块、PCB等中游配套环节。
因此，调整具有全球共振特征，上下游产业链均同处一个周期之中，从韩股到美股再到A股市场，均受到冲击。
“需要指出的是，当前变化更多体现为市场叙事的调整，而非基本面恶化。事实上，AI大厂今明两年的投资计划并未削减，甚至略有上调——今年约8700亿美元，明年预计达1.2万亿美元。若仅看基本面，无论是算力核心环节还是配套产业链，在手订单均无问题，但市场却出现剧烈波动。对此，我们唯有敬畏市场——部分企业可能已提前透支未来一两年利好预期。”邢自强说。
从更长视角审视AI叙事与影响，他认为，每一轮科技革命均伴随过度投资与过度繁荣周期，其后必然经历一定程度的“清算”。这种“清算”并不意味着投资失效，而是指个别企业在财务回报层面可能面临压力。例如20世纪90年代末互联网革命期间，市场普遍认为宽带、路由器、海底电缆等投资将无限扩张，直至2000年-2001年科网泡沫破裂，相关设备供应商的股价与财务回报遭遇大幅修正。然而从今天回看，当时铺设的海底电缆与路由设施并未浪费。因此，相信AI将深刻改变人类生产力，与当前市场波动之间并不矛盾。
从投资策略角度出发，摩根士丹利策略团队认为，AI投资可能已进入“半场休息”阶段，投资者应拓宽视野，不应仅聚焦于AI半导体与算力，而是更多关注那些能够有效运用AI提升自身营收与效率的企业。换言之，下一阶段AI革命的重心，将从“卖铲子”的硬件制造转向“用铲子”的应用端。此外，部分表面不属于高科技但与AI深度关联的领域，如具有“HALO资产”特征的资源与能源板块也值得重视。
美联储主席“外鹰内鸽”
年内大概率不加息
投资者也试图从宏观层面寻找本轮波动的原因。地缘冲突“此起彼伏”的态势使得油价呈现较强粘性，通胀担忧再度升温。与此同时，新任美联储主席凯文·沃什的政策立场成为焦点，市场对其政策倾向充满不确定性。
对此，邢自强解释：“尽管30日凌晨美联储按兵不动，但其公告措辞令投资者难以完全解读后续路径。因此，市场担忧情绪犹存。宏微观多重因素交织，共同导致了本轮AI叙事的调整。”
“摩根士丹利美国经济学家团队始终认为，美联储今年加息的可能性不大——尽管外界常因凯文·沃什的演讲风格而将其归为鹰派，但内核未必如此。事实上，他已在多个场合就AI对就业可能产生的通缩效应进行前瞻性铺垫，因此我们倾向于认为其‘外鹰内鸽’。”
邢自强认为，值得探讨的是，即便美联储加息25个基点，是否真的会对科技行业、AI投资及此前如火如荼的科技革命信心产生立竿见影的冲击？“从理论上看不应如此，这是关乎社会生产力进步的划时代投资，很少有人会因利率的小幅抬升而动摇。”
问题的症结仍在于全球资金一致预期过于强烈，形成拥挤的交易格局。这主要体现在两个方面：第一，从资金吸附效应来看，全球范围内均出现了重仓押注AI算力基础设施的交易模式。尤其是今年上半年以来，杠杆资金入市的现象显现，这以韩国市场为典型代表。当大量杠杆资金过度集中于单一板块时，市场对流动性边际收紧及利率变动将变得高度敏感。
第二，从资本市场融资端来看，AI头部企业及互联网大厂为支撑算力中心的巨额投资，纷纷借助多种融资工具筹措资金，包括IPO、配股及债券发行等。据摩根士丹利统计，今年上半年至明年上半年，头部AI企业计划在公开市场通过股权与债权融资合计约1万亿美元。在此过程中，市场对任何利率上升的信号都更加敏感，无论是由于通胀高企、油价上行，还是美联储主席释放鹰派信号。
以数字基础设施模式
实现AI赛道超车
产业层面，邢自强认为，开源且性价比更高的中国模型，如果未来能够叠加国家算力网在算力租用方面的政策支持，有望构成中国版数字基础设施方案的独特竞争力，进一步服务于全社会创业与生产效率提升。
国产大模型的发展路径以差异化竞争为核心策略，大多采用开源模式，通过算力与算法的双重优化，持续降低推理成本。摩根士丹利测算显示，目前中国大模型的推理成本大致为美国的十分之一，价格优势显著。同时，海外科技巨头虽提出“雄心勃勃”的AI投资规划，但面临现实层面的硬约束，算力中心落地所需的电力供应难以保障。
邢自强表示，中国在AI领域的发展路径，与此前从2G迈入3G、移动互联网前夜的历程有相似之处。当时，3G、4G网络的大规模普及与较低的费用，为创新创业营造了优越环境，催生了移动支付、电商等商业模式的大范围崛起，这一优势是海外难以比拟的。
如今，AI算力网，可以考虑复制这一思路——通过公共财政建设大型算力中心，以较低成本向国产大模型厂商及科技企业提供租用服务，使其成为如同2G到4G时代一般的数字基础设施，从而在商业模式创新与创业生态方面超车。这也可部分弥补中国在先进算力领域的相对短板。
作者：汪友若
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