大摩首席邢自强：3个变化让AI资产对流动性越来越敏感 | 泉果无限对话

来源：市场资讯

（来源：泉果视点）

“不是说对AI投资真正的信仰已经被蚕食了，只是让投资目光更加宽广。”

三伏天，本该是一年中最热的时候。7月30日的【泉果无限对话】现场，大家谈论的却是市场带来的阵阵凉意。

这次到访的，是摩根士丹利中国首席经济学家邢自强。

在主持的欢迎词中有一份诚挚的感谢：“我们常说，人和人之间最深的情谊，就是三九天去哈尔滨，三伏天来江浙沪。”尤其在市场剧烈波动、最需要梳理方向的时候，邢首席再次来到泉果。

一如既往，邢首席首先回应了大家此刻最真实的体感：

过去两次来到泉果，正赶上了大家对中国经济激烈辩论的时期，现在市场信心“一级一级上了台阶”，但过去一个半月突如其来的波动，又让不少人开始怀疑：“发生了什么？此前相信的逻辑还成立吗？又将如何影响下半年的资产配置？”

他给出的判断是：其实基本面和政策面都没有发生根本性变化。

真正变化的，是市场资金结构、商业回报预期，以及投资者判断AI的方式。

AI投资正在进入一次“中场休息”：上半场追逐为AI提供算力的“卖铲人”；下半场的视野，或许需要投向更完整的AI生态链。

以下为本次分享部分观点精编：

为什么对流动性更敏感了？

一年前大家觉得可能宏观上的利率、通胀、油价，这些都是“噪音”可以不听，不会影响到AI投资，但以下几个变化让AI资产对流动性显得越来越敏感。

第一，AI已经成为基金经理的主流共识。

统计显示，从去年年底到今年上半年，无论长线基金还是对冲基金，仓位都高度集中于半导体等相关板块，明显偏离历史正常水平。

第二，大量杠杆资金加入。

以韩国市场为例，今年上半年涌现出十余只杠杆型ETF，一些针对韩国存储芯片公司的两倍做多产品，也在高峰期形成了相当可观的资金规模。这么多借钱炒股的资金涌入一个赛道，通常都是赛道型牛市进入后半段的典型特征——拥挤现象较为突出。

第三，建设AI算力中心需要持续巨额的融资。

美国互联网大厂今年计划投入8000多亿美元，明年可能达到1.2-1.3万亿美元，主要通过发股、发债在资本市场融资。

综合来看，当一边是借钱进入的杠杆资金，另一边是不断扩大的融资需求，这让AI已经成为流动性市场上最主要的“抽水”因素之一。

当交易越来越拥挤，油价、通胀、美联储人事变动带来的利率预期等微小变化，都可能被迅速放大，传导至AI资产价格。

为什么市场对回报的预期变了？

另一个变化来自AI自身的商业化进度。

首先，今年，AI进入以“智能体”为代表的“2.0阶段”，这也是去年11月至今年四五月份，市场继续高度拥护AI板块的重要原因。

但应用一段时间之后，一些企业开始发现，AI的准确率可能仍难以达到令人完全放心的水平，很多任务依然需要人工纠错和审查。

这就变成了两套成本同时存在：既花了很多Token成本去搞AI系统，但是旧有系统也没有办法减员增效。

去年年底，市场流行的一个词是“Token maxing”，仿佛AI用得越多越好。到了今年5月以后，越来越多企业开始限制员工使用Token的成本，并按照任务难度匹配不同价位的模型。

所以在实际的应用端，商业化落地到底能不能收回成本？在杠杆型的牛市的后期，大家对这种所谓基本面的二阶导会特别敏感。

第二，同样的变化也出现在算力订单上。

市场已经不满足于今年、明年的订单，而是希望看到2027年甚至2028年的增长。但许多企业还不敢给出更长期的明确指引，因为AI模型能否实现广泛商业化、用户是否愿意持续付费，目前仍存在不确定性。但在这个时候，市场是极度企盼这些公司一直保持加速度的，否则较难维持对AI算力的信心。这些因素都共同解释了，为什么6月份之后，AI叙事的画风产生了巨变：尽管基本面没有突然反转，但拥挤的资金结构和巨额融资，使AI对流动性冲击更加敏感；以及AI应用扩张中，暂时面临一定的瓶颈，商业模式的回报需要验证。

超级周期也是周期

这次调整是否意味着AI作为工业革命的意义被高估了？

邢自强的回答是否定的。

“历史上任何一次工业和科技革命，中间都会有反复，都会有人担心是不是过度投资了、后面收不回成本，甚至也会出现社会制度和监管层面的限制。”从蒸汽机、内燃机和电气化，到个人电脑、互联网，每一次科技革命都经历过波折。它们在过程中，会冲击既有就业，加剧收入不平等，但最终都提升了全社会的生产率。

比如大家都记得，19世纪的工人曾经通过砸机器抵制工业化。但我们也看到了，1929年至1933年，西方国家逐渐完善养老、失业保险、福利救济、出台最低工资和最长工作时间等制度。

科技革命能否继续推进，不仅取决于技术本身，也取决于社会能否找到与新质生产力相适应的新型生产关系。

AI被称为“超级周期”，是因为它的扩散速度可能显著快于此前的工业革命，但超级周期并不意味着中间没有调整和质疑的声音。

下半场，要看完整的AI生态链

现在AI投资进入了一个中场休息，下半场大家会把视野打开，投向整个AI的生态链，这种多元化配置是有利于中美两国的。

在这个过程中，中国和美国各有优势。美国拥有领先的前沿模型和高利润市场；中国则拥有国产大模型、工程师红利、算法改进能力、基础设施和电力资源。

因此，与东亚其他市场市场较为集中于算力硬件不同，中国市场也提供了比较多元化的配置机会，包括先进制造业，能源转型，国产AI大模型的生态圈等等。

全球范围来讲，中国市场照理说，是有像美国一样的深度和广度，因而具备一定的韧性。

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《万花筒》

（Your spiral view）

不锈钢艺术装置

创作于2002年

艺术家：奥拉维尔・埃利亚松

（Olafur Eliasson）

钢板反向盘旋缠绕，搭出一条八米长的巨型“万花筒”。

相较于表达 “看到了什么”，艺术家 Olafur Eliasson 更关心的是 “我们是如何看到的”——

在他的创作，艺术往往并非一个完成的对象，而是一种关系：我们与光、空气、水、时间，以及自身感知之间的正在发生的动态关系。他擅长用镜面反射、物象反转、色彩变幻，刻意打乱人们的空间判断，引导大家思考感知的本质。

就像置身于万花筒中，当周遭的景象被切割、反射、扭曲，我们只需轻微地调整站位，眼中的世界便全然不同。

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