摩根士丹利邢自强：AI赛道波动源自三重因素共振

摩根士丹利中国首席经济学家邢自强近日在媒体沟通会上就近期AI相关板块的明显波动发表了分析观点。他认为，当前调整并非由于行业基本面恶化，而是由市场多重因素共同作用的结果。

三重因素叠加引发调整

邢自强指出，波动主要由三个原因共振所致：交易拥挤、大厂融资抽水、油价推升加息预期。

• 交易拥挤：资金过度集中在少数AI板块，导致交易结构脆弱，容易引发集中抛售。
• 大厂融资抽水：大型科技公司通过增发、配股等融资方式大规模吸收市场流动性，对板块资金形成分流。
• 油价推升加息预期：国际油价持续走高推升通胀预期，市场担忧加息延续，压制了高估值成长类资产。

三重因素在同一时段叠加，造成了AI赛道的短期剧烈波动。

基本面未发生实质转变

邢自强强调，AI行业的技术路径、盈利预期和长期增长逻辑并未出现根本性改变。当前调整更多源于交易层面和宏观预期的短期冲击，而非产业趋势的拐点。这一判断有助于投资者理性理解震荡，避免恐慌式操作。

邢自强认为，近期AI赛道波动“非基本面恶化，系交易拥挤、大厂融资抽水、油价推升加息预期共振所致”。

名词解读：交易拥挤与抽水效应

“交易拥挤”是指市场资金过度集中于热门板块，导致这些板块的持仓量和交易量高度集中，一旦风向转变容易引发流动性风险。“大厂融资抽水”则指大型企业利用融资渠道从市场中抽取大量资金，减少存量可配置资金，对其他板块形成资金挤出效应。

作为摩根士丹利中国首席经济学家，邢自强长期跟踪宏观经济与资本市场热点。此次对AI波动的多维归因，为市场理解当前板块调整提供了清晰视角。

邢自强判断AI投资进入半场休整 应用端与HALO资源配套成两大新主线

摩根士丹利中国首席经济学家邢自强近日指出，全球AI投资已进入“半场休整”阶段，市场逻辑正从单纯追逐算力与芯片等上游硬件，转向AI应用端降本增效与营收兑现，以及AI产业链的HALO资源配套——涵盖能源、储能、战略原材料等领域。

美国算力投资遭遇三重硬约束

邢自强认为，美国头部科技企业虽计划大幅加码算力投资，却面临电力供给不足、地方居民抵触及政治问题三方面制约。目前美国已有14个州出台算力建设限制令，去年超过1600亿美元的算力项目被搁置。

在应用层面，美国AI生态以私人资本主导，大模型使用成本高昂，企业开始分层使用AI工具，简单推理任务正转向性价比更高的开源模型。

中国普惠算力形成差异化优势

中国搭建普惠算力基础设施，形成独特竞争优势。邢自强指出，国产大模型Token使用成本仅为美国同类模型的十分之一，有力适配中小企业及产业端落地需求。

在算力布局上，中国采取“双轨”策略：前沿模型训练端适度引进高端芯片，推理与应用端全面普及国产算力卡，未来依托国家级算力中心规模化摊薄硬件成本。基建落地速度亦领先，借鉴移动互联网时期低价普惠基建经验，向国产AI厂商平价开放算力资源，依靠系统集成与算力互联形成整体竞争力。

市场波动源于交易结构而非基本面恶化

对于近期全球资本市场AI赛道的大幅波动，邢自强表示，这并非产业基本面恶化，而是交易结构与流动性预期共振的结果。具体原因有三：上半年大量杠杆资金涌入算力、存储赛道，筹码高度集中，对美联储政策及油价波动敏感度显著提升；全球科技大厂资本开支缺口巨大，大额股权、债权融资持续从二级市场抽水；地缘冲突推升油价，市场担忧通胀反弹倒逼美联储加息，加剧成长板块估值回调。

邢自强强调，此次调整主要源于市场交易层面，并非AI产业基本面出现恶化，这为下一阶段的投资布局提供了观察窗口。

两大新主线：应用端与HALO资源配套

邢自强认为，AI投资已进入“半场休整”，市场逻辑将不再单一追逐算力、芯片等上游硬件，而是转向两大新主线：一是AI应用端企业，凭借大模型降本增效、兑现营收增长；二是AI产业链资源配套（HALO资产），包括能源、储能、战略原材料等领域，其需求持续扩张且具备长期定价优势。