文章核心观点 - 全球科技股近期经历剧烈调整，源于市场对AI产业过高的业绩预期、商业模式的可持续性焦虑以及宏观流动性担忧，此次下跌是市场对高估值和高预期的理性修正，而非全面崩盘，科技股投资将进入“去伪求真”的分化阶段 [3][4][38][41][42] 一、 没有超预期，就是低于预期 - 资本市场对AI预期过高，业绩必须持续超预期才能支撑估值，任何不及预期的表现都会引发股价剧烈调整 [6][7][8] - AMD因第一季度营收指引中值约98亿美元未达部分投资者期待的“百亿美元大关”，股价单日暴跌17.31% [9] - 高通因手机芯片收入指引降至60亿美元，股价下挫超8% [9] - 寒武纪2025年预计营收60亿-70亿元，净利润18.5亿-21.5亿元，但第四季度单季净利润预测仅为2.45亿-5.45亿元，环比第三季度的5.67亿元下滑3%至56%，显著低于分析师预期的6.13亿元，增长失速动摇其成长性估值 [12] - 国产AI芯片“稀缺性”护城河被削弱，摩尔线程、沐曦股份相继登陆科创板形成资金分流，且美国批准英伟达H200芯片对华出口，削弱了国产替代的乐观预期 [13][14] - 今年以来寒武纪累计下跌21.96%，2月3日单日大跌9.18% [15] 二、从狂热到谨慎 - 市场焦虑从业绩表象转向对AI商业模式“高投入、低回报”的深度担忧，关注资本开支能否转化为实际利润 [17][18] - 美国科技巨头2026年资本开支计划惊人：谷歌母公司Alphabet预计达1750亿至1850亿美元，亚马逊计划达2000亿美元（较2025年增长逾50%），微软、Meta也加大投入 [18] - 亚马逊因一季度营业利润指引不及预期，即便公布巨额资本开支，股价盘后仍重挫超10% [19] - AI技术可能颠覆现有软件生态，例如Anthropic发布企业法务AI工具，冲击传统法律软件公司，引发对SaaS商业模式生存危机的恐慌 [21][22] - 恐慌情绪导致SaaS板块大跌，ServiceNow、Salesforce等跌幅超5%，港股金蝶国际单日下跌12.64% [23] - 英伟达CEO黄仁勋紧急喊话，称软件股抛售“不合逻辑”，并为数千亿美元的AI基建开支背书，称其“合理且可持续”，其言论短期内提振市场情绪，英伟达股价收涨近7.9% [4][26] 三、 宏观的阴影 - 科技股估值对流动性高度敏感，市场对美联储可能转向紧缩货币政策的担忧成为下跌推手 [28][30] - 前美联储理事、鹰派人物凯文·沃什被提名为下一任美联储主席，引发市场对快速缩表和紧缩政策的恐惧 [29] - 对政策转向的担忧导致科技股进入“杀估值”模式 [30] - 随后美国财长贝森特出面安抚市场，称不会迅速缩表，特朗普暗示利率很快会下调，民主党议员要求推迟沃什提名，这些政治博弈缓解了市场恐慌，支撑了科技股反弹 [31] - 本周将密集公布因政府停摆而延迟的非农与CPI数据，成为关键节点：若1月非农增长低于预期的6-8万区间，虽利好降息但暗示衰退风险；若CPI因季节性因素走高，将形成“就业弱+通胀强”的类滞胀局面，压缩美联储降息空间，极大压制科技股估值 [33][34][35] 四、虚惊一场，还是黄金坑？ - 近期科技股波动是对过去两年疯狂上涨的理性修正，市场在高估值和高预期下对业绩瑕疵零容忍 [38] - 短期来看，受宏观数据（非农、CPI）和财报季余波影响，科技股将维持高波动，若数据恶化回调可能继续 [40] - 长期来看，只要AI算力需求保持指数级增长，且宏观宽松（降息）大逻辑不变，科技股仍是核心资产 [40] - 科技赛道将迎来分化：对于缺乏业绩支撑的“伪科技股”是泡沫破裂的开始；对于拥有技术壁垒、能将资本开支转化为现金流的真正核心资产，当前调整可能是“黄金坑” [41] - 2026年科技股投资已从“无脑买入”的普涨阶段，进入需要“精挑细选”的“去伪求真”阶段 [39][42]

文章核心观点 - 全球科技股近期经历剧烈波动，市场对AI叙事的高预期与公司实际业绩表现、商业模式可持续性及宏观流动性产生碰撞，导致了一场信任危机和股价调整，这被视为对过去两年疯狂上涨的理性修正，而非全面崩盘，未来科技股投资将进入分化与“去伪求真”的阶段 [2][29][30][34] 一、 没有超预期，就是低于预期 - 资本市场对AI预期过高，导致任何业绩不及预期的表现都可能引发股价剧烈调整 [2][3][4] - AMD因第一季度营收指引中值约98亿美元未达部分乐观派期待的“百亿美元大关”，股价单日暴跌17.31% [5] - 高通因手机芯片收入指引降至60亿美元，股价下挫超8% [5] - 寒武纪2025年预计营收60亿-70亿元，净利润18.5亿-21.5亿元，但第四季度单季净利润预测仅为2.45亿-5.45亿元，环比第三季度的5.67亿元下滑3%至56%，显著低于分析师预期的6.13亿元，动摇了其高增长叙事 [8][9] - 寒武纪的“稀缺性”护城河被削弱，因摩尔线程、沐曦股份登陆科创板形成分流，且美国批准英伟达H200芯片对华出口带来竞争压力 [10] - 今年以来寒武纪累计下跌21.96%，2月3日单日大跌9.18% [11] - 在2026年，平庸的业绩被视为科技股最大的利空 [12] 二、从狂热到谨慎 - 投资者开始深度焦虑AI商业模式的投入产出比，担心“高投入、低回报”的模式是否可持续 [13] - 美国科技巨头2026年资本开支计划庞大：谷歌母公司Alphabet预计达1750亿至1850亿美元，亚马逊宣布将达2000亿美元（较2025年增长逾50%），微软、Meta等也加大投入 [13] - 亚马逊因一季度营业利润指引不及预期，股价在盘后重挫超10%，显示资本开始用脚投票 [14][15] - AI技术正在颠覆现有软件SaaS行业，例如Anthropic发布的企业法务AI工具冲击传统法律软件公司，引发行业恐慌 [16] - SaaS板块遭遇抛售，ServiceNow、Salesforce等跌幅超5%，港股金蝶国际单日下跌12.64% [16] - 市场担忧若下游软件公司商业模式被AI颠覆，将反噬上游算力需求，英伟达CEO黄仁勋因此紧急喊话稳定市场 [17][18][19] - 黄仁勋称软件股抛售“不合逻辑”，并强调由极高算力需求驱动的AI基础设施建设“合理且可持续”，其言论短期内扭转市场情绪，带动反弹 [2][19] 三、 宏观的阴影 - 科技股估值对流动性敏感，市场对美联储潜在政策转向的担忧成为下跌推手 [20] - 前美联储理事凯文·沃什被提名为下一任美联储主席，其鹰派立场引发市场对缩表和紧缩货币政策的恐惧，导致科技股进入“杀估值”模式 [21][22] - 后续美国财长贝森特安抚市场称不会迅速缩表，特朗普暗示利率很快会下调，民主党议员要求推迟提名，这些政治博弈缓解了紧张情绪，助力科技股反弹 [23] - 但宏观风险警报未完全解除，本周将密集公布因政府“短暂停摆”而延迟的非农与CPI数据，成为关键节点 [24][25] - 市场预期1月非农就业增长在6-8万区间，若数据低于预期可能暗示经济衰退风险，若CPI走高则可能形成“就业弱+通胀强”的类滞胀局面，压缩美联储降息空间并压低科技股估值 [26][27][28] 四、虚惊一场，还是黄金坑？ - 近期波动被视为对过去两年疯狂上涨的理性修正，市场在高估值和高预期下对业绩瑕疵零容忍 [29][30] - 短期来看，科技股仍将因宏观数据（非农、CPI）和财报季余波维持高波动状态，若数据恶化回调可能继续 [31] - 长期而言，只要AI算力需求保持指数级增长且宏观宽松（降息）逻辑不变，科技股依然是核心资产 [31] - 整个科技赛道将迎来显著分化：对于仅讲故事、业绩无法兑现的“伪科技股”可能是泡沫破裂的开始；对于拥有技术壁垒、能将资本开支转化为实际现金流的核心资产，当前调整或构成“黄金坑” [32][33] - 2026年的科技股投资已从普涨进入“去伪求真”和“精挑细选”的务实阶段 [31][34]

市场进入整理期的原因分析 - 9月2日至4日连续三日下跌 上证综指跌破20日均线 为慢牛行情启动以来首次明显调整[1][2][4] - 调整主因八月下旬市场交易过热 资金过度集中于TMT板块导致交易结构恶化[1][2][5] - 风险偏好下降由于月初重要活动及美联储降息预期等利好已兑现 科创50权重调整引发关注[1][2][7] - 9月5日市场强劲反弹 上证指数收涨1.24% 创业板指大涨6.55% 显示市场支撑牢固[4] 牛市整理期的历史特征 - 统计11个牛市整理案例显示 "慢牛"背景下指数回调较为温和 回撤幅度7%-9% 整理时间1-2个月[2][18] - 快牛后整理幅度大且时间短 慢牛后整理幅度小且时间长 最大回撤为16%[18] - 整理期成交额萎缩至前期高点的30%-40% 2007年5月案例萎缩至31.46% 2020年7月案例萎缩至29.11%[20][21] - 市场呈现高低切换特征 前期表现优异个股调整幅度较大 落后个股表现抗跌或补涨[2][22][23] 板块轮动与配置方向 - AI算力主线核心逻辑未被证伪 当前轮动源于前期热度过高 调整后仍可能成为下一轮主升主线[3][24] - 重点关注涨幅落后但景气逻辑仍在的赛道：新能源、新消费、创新药、有色金属、基础化工、非银金融[1][3][25] - 新能源板块迎来多重利好 宁德时代固态电池研发进展、零跑汽车净利润转正、比亚迪营收超特斯拉[26] - 创新药2025年上半年对外授权交易金额达660亿美元 关注BD出海量价齐升趋势及商保目录预期[25] 红利资产与防御配置 - 红利板块股息率虽下降 但10年期国债收益率低于2% 红利资产仍具吸引力[3][27] - 面对美联储降息预期(9月降息概率89%)及其他板块风险偏好下降 红利板块可作中长期底仓持有[3][27] - 防御背景下建议保留红利底仓 同时关注景气赛道的轮动机会[1][3]

模型技术突破 - 采用UE8M0FP8参数精度 显著减少内存占用和计算开销 适配下一代国产芯片结构[2] - 推理效率较此前版本提升40% 大幅提高AI应用响应速度[2] - 数学推理任务正确率达92% 代码生成超越行业标杆GPT-4达35%[3] - 在Aider多语言编程基准测试中取得71.6%高分 单次编程任务成本仅1.01美元[3] 国产芯片生态协同 - 技术专门针对寒武纪思元590 华为昇腾910D等国产AI芯片架构优化[3] - 缓解国产芯片在软件栈 开发者工具和模型兼容性方面的生态支持不足[3] - 推动国产AI芯片商业化进程 减少对国外技术依赖[3] 产品商业化进展 - 官方App及网页端已同步更新至DeepSeek V3.1版本[4] - 为用户提供全新功能体验和性能改进[4] - 促进国产AI芯片与模型协同发展 支撑人工智能产业自主创新[4]

英伟达中国市场动态 - 英伟达创始人黄仁勋进行2025年第三次中国行 行程包括政府拜访、客户会议、链博会出席及中国媒体会 [4][5][6] - 公司宣布获得美国政府保证 将恢复H20芯片在中国的销售 并推出全新兼容RTX Pro系列GPU [5][6] - 英伟达市值突破4万亿美元 过去两年实现四倍增长 [6] 国产芯片替代进展 - 2025年国内厂商密集发布H20平替产品 包括昆仑芯P800、摩尔线程MTT S80、华为昇腾910C、寒武纪思元590等 [7] - 国产芯片厂商采取降价、生态兼容、锁定大客户等策略抢占市场 沐曦和摩尔线程近期寻求上市 [7] - 寒武纪2025年Q1营收暴涨42.3倍 实现上市后首次季度盈利 主要客户为运营商、智算中心和互联网大厂 [12][13] - 国内GPU厂商重点突破方向：模型适配、显存扩容、数据搬运提速、能效比提升 [14] 市场份额变化 - 英伟达在中国AI芯片份额从2022年95%降至2025年50% [8] - H20禁令仅维持三个月 但国产芯片已抢占市场真空期 多家厂商出现爆单情况 [8][12] - 国产芯片当前主要对标H20规格 长期计划向B200/H100等高端产品迭代 [19] 中国市场重要性 - 中国贡献英伟达全球15%收入 约180亿美元/年 是公司第四大市场 [16] - H20禁售导致2025年Q2预计损失80亿美元收入 [17] - 中国拥有超过150万CUDA开发者和数千家支持企业 [17] 未来竞争格局 - 行业认为H20回归具有双重目的：增加销售数据+狙击中国芯片公司 [17] - 国产芯片在性价比和长期供应链安全方面形成优势 替代趋势可能难以逆转 [19] - 英伟达需平衡政治与商业关系以维护中国市场 [20]

DeepSeek-R1模型技术突破 - 模型性能指标与OpenAI等领军企业产品相当甚至超越 计算资源需求较同类减少30% [1] - 独创分布式训练框架和动态量化技术使单位算力推理效能提升40% [1] - 多头潜注意力机制(MLA)实现内存占用降低50% 但开发复杂度显著增加 [2] MLA技术创新与挑战 - 键值矩阵存储密度提升18-23倍 4096 tokens上下文窗口内存占用量从96GB降至7.2GB(降幅92.5%) [4][5] - 非英伟达GPU部署需手动实现37%算子级优化 工程周期平均延长2.8周 [5] - RISC-V架构处理器运行MLA时推理延迟激增300% [6] 全球AI算力发展格局 - 全球AI算力支出占比从2016年9%升至2022年18% 预计2025年达25% [9] - 2022年全球智能算力规模451EFlops首次超越基础算力(440EFlops) 同比增速94.4% [10] - GPT-4单次训练消耗超2.5万块A100 GPU 相当于1200个美国家庭年用电量 [10] 算力市场竞争态势 - 美国科技巨头2023年AI算力投入占资本开支超60% 中国2022年AI算力支出增速38% [11] - 中美欧形成三足鼎立格局(美34% 中33% 欧17%) 竞争转向生态控制 [12] - 中国国产AI芯片良率仅达国际水平60% 先进制程代工依赖构成隐忧 [13] 新一代计算基础设施需求 - 需实现即插即用式替换 开发者仅需最小化修改即可部署各类系统 [15] - 要求自适应实时性能优化 硬件能动态调整资源配置维持峰值利用率 [16] - 必须突破传统架构桎梏 构建多层次算力矩阵应对指数级增长需求 [18] 中国算力产业发展 - 2024年全国算力总规模突破280EFLOPS 智能算力占比超30% [18] - 2025年中国智能算力预计突破千亿EFLOPS 2026年实现两年翻番 [19] - 推理算力年复合增速将达训练算力四倍 推动形成三位一体算力生态 [20]