来源:读懂财经
作者 | 杨扬
历史是个轮回,尤其对科技而言。
1999年,互联网泡沫席卷全球。只要公司名字里加上“.com”,股价就能大涨,投资者相信互联网将改变世界。
20多年后,同样的戏码在AI身上重演。只要沾边AI,不管有没有技术,不管有没有利润,股价都能翻倍。很多公司,甚至把未来十几年、上百年的利润估值透支完了。
但只要是泡沫,吹得再大,也终究逃不过破裂的宿命。
当年互联网泡沫破裂时,没有商业模式的TOB板块率先崩掉。如今,叙事很难被验证的AI概念公司也褪去了光环。
“AI纯伪炒作公司”早已连续跌停聚首。即使有AI业务或者产品,但叙事很难验证,业绩很难兑现的公司也有巨大回撤。例如,云知声已经较高点回撤90%。
“有叙事无业绩”的AI概念公司泡沫破灭,是因为估值逻辑变了。
市场从FOMO变得谨慎,开始重新计算一家企业真正的价值,估值逻辑从“有没有AI”,逐渐转向“AI到底赚了多少钱”。
用量化的视角看,这轮泡沫破的并不是 Forward P/E(预测市盈率),而是 Forward EPS(预测每股收益)。股价 = 估值 × 盈利。眼下,估值只是回调,但故事难验证公司的盈利超高预期泡沫正在被挤破。
所以,美光、海力士因为订单、利润有清晰的兑现路径,经过估值回调后有了大反攻,但很多盈利不确定,靠叙事推动的企业市值开始出现崩塌。
正如牛市不是一口气走完的,泡沫也不是一次跌干净的。这轮“有叙事无业绩”的AI概念公司回撤,放在漫长的产业长周期里,可能只是其中一轮。
硬蹭的AI故事不好讲了
把时间的拨回2000年。纳斯达克从3月10日历史见顶,到4月14日跌破年线,短短一个月一口气崩掉了36%。
在这段典型的右侧行情中,出现的第一个信号是,没有商业模式的TOB板块率先崩掉。
彼时,互联网行情炒的是空间,TOC的商业模式本身是说得通的,用户越多,规模效应越明显,未来可以通过收费来收回投资,但TOB的模式,在那段时间并没有好的逻辑和场景出现,所以互联网泡沫从2B板块连续跌停,成为倒下的第一块多米诺骨牌。
这个变化,本质上是市场终于清醒,不是所有互联网的模式都能赚钱,资金开始全面抛售那些连故事都讲不好的板块,崩盘扩展到没有收入的应用类公司。
历史不会重复,只是常常押韵,类似的故事正在AI领域上演。
过去几年,AI像疯魔了一样地涨。只要沾边AI,不管有没有技术,不管有没有利润,股价都能翻倍。于是“AI科技”大旗下,无数传统企业蜂拥换上AI标签,甚至极端公司出现了以“1%的业务撑起100%的科技估值”的现象。
越是疯狂的行情,越容易出现极端。
过去,AI包装的企业在在涨停板顶峰相见,今年以来,很多在跌停板齐齐聚首。
回调最大的自然是“AI纯伪炒作公司”:本身无 AI 技术、无 AI 业务、无 AI 订单,刻渲染 AI 故事,甚至出现了被监管问询 / 立案的情况,这类公司多以连续跌停告终。
真正值得关注的是另一类AI叙事公司。
这类企业并非完全空中楼阁,它们确实拥有相关业务、收入或产品,但其资本故事却充满了极大的不确定性。无论是蓝色光标、云知声,还是华图、B站,大批传统软件与互联网企业都陷入了类似的尴尬处境。
在早期,它们凭借某些 AI 产品或收入,成功撬动股价翻倍;然而今年以来,回撤少的从高点跌去30%,回撤多的跌幅甚至砸了90%。
这类公司回撤是因为,AI叙事虽然不一定被证伪,但也很难被验证。
以蓝色光标为例,其AI叙事是从传统营销公司转型为 AI MarTech 公司,依靠 AI 重构商业模式,并为此自研了136个营销 Agent等等。这套叙事曾让蓝色光标被视作 AI + 营销核心标的,股价短期拉升1.6倍,PE一度超过200 倍。
然而暴涨之后,其今年较股价高点的最大回撤超过50%。
原因也不难理解,这套科技估值叙事成立的基础是:AI能优化蓝标的盈利模型或者带来新收入,但蓝色光标尚未证明这条兑现路径,
虽然对外宣称AI驱动收入达37.25亿元,但AI驱动收入指的是AI深度参与执行的广告投放项目收入;不并等同于对外售卖 AI 技术收入。蓝标的盈利能力也没有明显改善,2025年蓝净利率仅0.32%。
这类公司的回撤,也说明AI的第一波泡沫开始破灭。
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泡沫破在Forward EPS,而非Forward PE
科技领域的泡沫,往往是社会面对颠覆性先进生产力时,给到的奖赏和致敬。所以,过去几年资本市场极度慷慨,甘愿为未来的想象空间买单。
然而,当大批公司把未来几十甚至上百年的利润估值都提前透支,叠加科技巨头们自由现金流转负,投资人终于从狂热的 FOMO 状态中变得谨慎,市场必须重新计算一家企业真正的价值,这样导致新定价逻辑的产生:从“有没有AI”,逐渐转向“AI到底赚了多少钱”。
新定价逻辑的量化体现是,泡沫破在Forward EPS,而非Forward PE。具体来说,股价 = 估值*盈利,当前的行情中,估值虽然有回调,但真正被狠狠挤掉的,是那些靠讲故事拉高的未来盈利预期泡沫。
佐证便是,美光、海力士因为订单、利润有清晰的兑现路径,经过估值回调后有了大反攻,但很多盈利不确定,靠叙事推动的企业市值开始出现崩塌。
以云知声为例,过去收入大头来自智慧生活领域的AI解决方案,客户包括美的、格力等家电巨头,提供从语音模组、端侧芯片到整体方案的交付。
AI爆发后,其叙事从语音产品,升级为垂类行业大模型 + AI 智能体,试图将商业模式从一次性项目交付,逐步转向订阅制、MaaS 云调用等高毛利收入。
上市初期这套叙事非常成功,最高市值冲到 620 亿港元,PS(TTM)最高超过60倍。但如今其市值已经跌去9成。核心原因有两个:
一是,叙事没有业绩支撑,其财报口径虽有 6.1 亿的“大模型相关收入”,但市场质疑,
这并非纯新增的MaaS/订阅云调用收入,而多为项目制一次性交付,标准化订阅占比较低。从盈利看,长期为负的净利率,也没有证明AI对商业模式的明显改善。
二是,原有语音业务面临AI平权化冲击。大模型时代ASR/TTS开箱即用API大幅降低了语音技术门槛,有可能分流云知声客户、压低产品利润率。2025年公司毛利也出现了下滑。
值得警惕的是,利润难以兑现的危机,绝不仅限于应用层的“故事选手”,甚至大批对标海外的国内 AI 硬件“映射概念股”,同样悬着达摩克利斯之剑。
美股很多AI硬件公司的营收是比较扎实的,他们承接的是谷歌、亚马逊、微软的资本开支,非常通畅。国内一部分公司也是这个逻辑下的,比如光模块。而很多AI映射的国内概念股,股价虽然沾了光也起飞,但业绩是不是兑现度真的那么高?是值得怀疑的。
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吹尽黄沙始到金
正如牛市不是一口气走完的,泡沫也不是一次跌干净的。当下“有叙事无业绩”的AI概念公司回撤,放在漫长的产业长周期里,可能只是其中一轮。
即使现在是逻辑最硬核的AI卖铲人,估值也有很强的紧绷感,它们是在最乐观的产业预期下,透支可能不一定达到的利润。
举个例子,以美光为代表的存储股,在AI带动增量需求使存储从强周期大宗商品转为AI刚需基础设施,盈利稳定性大幅提升的逻辑下,估值框架从PB切换为了PE。
当前美光22倍PE(TTM),看起来估值不夸张。但这个PE的分母是一个DDR4合同价15个月涨了10倍,毛利率从36%跳到75%的超级周期盈利。用周期顶部的盈利乘以一个看起来“合理”的倍数,本身就存在巨大的风险。
这意味着,即使AI产业没有产生泡沫,只要存储芯片的需求增速出现边际放缓、导致产品无法继续提价,就会对当前的估值模型造成沉重打击。
那应该如何判断这类公司的泡沫拐点?一个关键的观察视角,在于债务的流动。
现在的AI产业,越来越多债务正在转移到数据中心开发商、私募基础设施基金、电力和能源项目融资、GPU租赁和云基础设施等公司身上。
所以,未来的AI硬科技泡沫破裂,首先倒下的可能不是股票,而是那些为CSP和AI生态提供基础设施、依赖长期合同和债务融资的产业链企业的债券。如果出现高收益债的收益率开始飙升,大型科技公司债券发行失败,可能是重要的拐点信号。
当然,过程是曲折的,路径是清晰的。正如,2000年之后,人类迎来了所有行业都离不开互联网的数字时代。如今,我们也正不可逆转地奔向一个所有行业都由AI垂统、由AI赋能的智能时代。
短期泡沫破裂、估值回调,都是科技产业成长周期中的常规阵痛,无法阻挡AI的产业浪潮。泡沫破灭恰是筛选真正具备核心优势、有望成长为伟大公司的最佳时机。
毕竟,吹尽黄沙始到金。而在这个过程中,既需要拥抱未来的勇气,更需要冷静的判断。
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