Ai的猜想..

作者：阿斯瓦斯·达摩达兰 | 博客《市场沉思录》 | 2026年10月8日

原文链接：https://aswathdamodaran.blogspot.com/2026/10/stock-prices-earnings-and-cashflows-ai.html

说明：本文为纯文本提取，原文中的图表未收录。

2026年8月底的一篇文章中，我曾讨论过当年的利率走势，并对美股在利率上行环境下持续上涨的韧性感到意外。我当时提出，股市全年的抗跌性，根源在于2026年企业披露的盈利普遍超预期，同时市场同步上调了2027、2028年的盈利预期。如今2026年9月已成为历史，是时候做一次全面复盘与深挖——尤其是9月美债收益率创下近年罕见的单月涨幅，而股价依然站稳了脚跟。我将重点拆解美国企业的整体盈利与分行业盈利结构，追溯盈利增长的来源，以及这轮盈利增长如何传导至企业资产负债表与现金流。

一、股价与利率

在之前的利率专题中，我统计了截至8月底的每日美债收益率走势。本节我将更新数据，纳入波澜动荡的9月：

我曾将1-8月的利率上行形容为“渐进式”，但9月的利率上涨完全是另一回事——10年期美债收益率从月初的4.75%一路攀升至月末的5.29%。

事实上，要理解这54个基点的涨幅有多极端，可以参考1962年至2026年间10年期美债的770次月度变动分布：9月这一涨幅，已经跻身历史前10%的单月最大涨幅区间。

面对利率大幅抬升，9月美股至少在整体层面稳住了阵脚。从月度总市值与分行业市值变化中可以清晰看到：

2026年9月，全市场股票总市值增加了2.5万亿美元，其中近1.5万亿美元的增量来自科技板块。

统计说明：仅包含2026年初已上市的公司。我剔除了年内新上市企业，因为纳入它们会扭曲投资者的真实收益感受。比如2026年6月上市的SpaceX，会让通信服务板块市值凭空增加2万亿美元以上，但这只是上市定价带来的，并非投资者持有的存量收益。

很多人都注意到，美股年内虽然整体上涨，但内部分化极其严重，这一点可以通过两组数据印证：

第一，全年行情由科技、能源、原材料三大板块拉动，其中科技是市值增长的最大贡献者；

第二，各行业内股价年内上涨的公司占比，全市场平均仅约50%；仅看第三季度，约65%的上市公司股价是下跌的。

股价的驱动因素向来错综复杂，增长、利率、现金回报等多重力量方向各异，很难厘清核心动因。为了跳出这种混乱，我一直采用隐含股权风险溢价的测算方法：基于当前股价、市场预期的盈利增速与现金流，再结合无风险利率，算出买入股票能获得的内部收益率。

自2008年9月起，我每月初都会做一次这项测算。截至2026年10月初，测算结果为：股票预期年化收益率8.99%；对应10年期美债收益率5.29%（美元无风险利率口径为5.07%），隐含股权风险溢价为3.70%（美元无风险口径下为3.92%）。

注：这项测算不依赖特定估值模型，本质是在给定现金流预期下，股票投资的内部收益率。如果你做市场择时（我本人不做择时），可以把隐含股权风险溢价当作估值温度计：数值越低，代表市场估值越贵；数值越高，代表估值越便宜。

配套测算表格可下载。

2026年9月美债利率的跳升已经产生了实质影响：股权风险溢价年内首次跌破4%。

事实上，尽管年初至今10年期美债收益率从4.18%升至5.29%，但股票的预期收益率也同步抬升，从2026年初的8.41%上升至9月30日的8.99%。

二、AI资本开支热潮：会计与公司财务层面的影响

对股价和利率的过度关注，有时会让我们忽略真正驱动价值的企业行为：投资、融资与现金回报政策。身处当下的时代，AI无疑是驱动企业行为的核心商业主线，也正是这股力量，让股市能够抵御高利率的冲击。

我先从财务视角拆解：数万亿美元的AI资本开支，会如何体现在财务报表中。

从全市场总量来看，AI资本开支的传导链条并不单一：市场中既包括花钱搭建AI基建（数据中心等硬件设施）的企业，也包括为这套基建提供上游原材料与设备的供应商。

• 基建建设方：即超大规模云厂商（Meta、Alphabet、亚马逊、微软等）。它们的AI资本开支，在投资产生回报之前，会通过摊销压低当期利润；同时资本开支会直接扣减自由现金流。

• 但建设方花出去的每一笔AI资本开支，都会转化为上游供应商的营业收入与利润：芯片厂商（英伟达、台积电为首）、网络设备商（博通、美光、迈威尔等）、电力设施商（如星座能源），甚至数据中心地产开发商（如Equinix、Digital Realty），最终都会形成净利润（由净利率决定最终盈利规模）。

当然其中也存在灰色地带：部分AI建设方同时兼具供应商身份。比如亚马逊一边投入AI资本开支，一边通过云存储服务获得收入；英伟达一边出售AI芯片，一边也直接或间接投资数据中心。

在推演AI资本开支热潮对财报的整体影响之前，必须先说明两个前提：

1. 本文使用的是公开上市公司数据。而AI领域的核心玩家中，有不少是未上市企业（至少包括OpenAI和Anthropic，市场预期估值均超万亿美元），它们的营收、盈利、现金流与投入资本均未纳入统计。

2. 部分AI资本开支以合资公司、表外实体的形式存在，其会计处理（尤其是债务端）未必能完整反映企业的真实风险。

因此，公开财报呈现的数据，会低估AI投资对整体商业的真实影响。

在上述前提下，美股的商业主线始于AI领域的巨额资本开支——数万亿美元正投入数据中心与AI基础设施建设。

诚然，这笔资本开支高度集中，前十大超大规模厂商贡献了超过2万亿美元的AI资本开支。但从全美上市公司整体财报来看，资本开支的增长已经非常显著：

即便存在统计低估，我们依然能看到：2026年第二季度（最新完整财报季），全美上市公司资本开支较2025年同期增加1334亿美元，同比增幅接近36%。

增长同样高度集中：科技、通信服务、可选消费板块的同比增速均超过50%。

在会计处理上，资本开支会计入资产负债表形成资产，同时通过权益或债务的增加反映资金来源。2026年这轮资本开支激增，会推高账面权益、债务与投入资本总额。分行业来看：

2025年二季度至2026年二季度，全美上市公司账面权益增长约13%，总债务增长约8%。

按美元绝对值计算，账面权益增加1.8万亿美元，账面债务增加1.9万亿美元。

作为AI资本开支最活跃的板块，科技行业的增幅远高于整体：账面权益增长近30%，总债务增长约18.8%。

从盈利视角看，关注资本开支与账面价值似乎偏离重点——毕竟资本开支只会减少现金流，账面价值只影响会计回报率。

但2026年的特殊之处在于，AI资本开支的扩张正在直接拉动盈利增长，逻辑很简单：一家企业建设AI基建的资本支出，会成为上游供应商的营收与利润。

这也是为什么英伟达成为AI资本开支热潮迄今最大的受益者——其芯片凭借高溢价支撑起数据中心的算力核心；除此之外，电气设备商、电力公司、地产开发商也都从中分羹。

诚然，AI建设方会产生更多摊销费用，但多数企业采用了更长的摊销周期，从而减轻了对当期盈利的冲击。

AI叙事对盈利的拉动效应，可以从分行业净利润数据中得到验证：

2026年第一、第二季度，美国企业盈利均大幅高于去年同期：

• 一季度总净利润从5110亿美元增至6920亿美元，同比增长35%；

• 二季度总净利润从5760亿美元增至9040亿美元，同比增长57%。

和股价分化的逻辑一致，盈利改善也并非普惠性的：市场中超半数公司的净利润同比下滑，行业间盈利增速差异极大。科技、金融、通信服务板块盈利增幅最大，医疗、公用事业、地产板块则明显落后。

由资本开支驱动的盈利激增需要打一个问号：企业端的盈利增长，会被资本开支部分甚至完全抵消，因此企业自由现金流的增速往往远低于盈利增速。

而自由现金流才是支撑股息与股票回购的基础。为此我统计了2026年企业以两种形式向股东返还的现金规模：

整体来看，过去十二个月的股息总额较2025年全年增加约433亿美元（增幅约5%）；股票回购总额增加约1067亿美元（增幅约9%）。

如果扣除二季度激增的股票发行规模，净回购的同比增幅约为7%。

这些数字虽然较上年有所提升，但显然远跟不上2026年的盈利增速。

盈利与现金流的背离，可以从标普500公司现金分红回购占盈利的比例变化中直观体现：

过去二十年间，美国企业通常会将80%以上的盈利以股息+回购的形式返还给股东，部分时期甚至超过100%。

大约从2024年开始，两者出现明显分化：盈利增速远快于现金返还增速。截至2026年前的十二个月，标普500公司仅将63%的盈利返还给股东，创下2004年以来的最低水平。

此前批评美国企业回购过多、再投资不足的声音，如今又转而批评企业缩减回购、大举投入AI资本开支——结论就是，无论企业怎么做，批评者总能找到理由。

三、AI商业落地的两种路径：会计与市场后果

诚然，企业大举投入AI资本开支，背后的预期是：AI赛道不仅市场空间广阔，而且头部赢家能够长期维持高额利润。

正如我在《AI作为一门生意》一文中提到的，这是一条可行的路径，但市场对此远未达成共识——争议集中在商业逻辑的三个层面：总市场空间有多大、企业的单位经济学/营业利润率如何、以及护城河与竞争优势能否支撑利润的可持续性。

换言之，市场唯一的共识是：企业已经集体向AI投入了天量资本。

乐观派与悲观派的分歧，在于这笔投资最终能带来多少回报：

• 乐观派认为，AI终将兑现预期，未来产生的利润足以让投资回报率超过资本成本；

• 悲观派则认为这只是一厢情愿，即便AI能产生可观利润，也不足以覆盖前期的巨额投入。

值得一提的是，判断谁对谁错，不能只看当下OpenAI、Anthropic的年化营收口径，而要等AI产品与服务市场真正成熟落地。

但市场向来没有耐心等待，双方都会提前宣布胜利，而论据往往只是零散的证据与不完整的信息。

那么，如果AI的实际发展偏离预期，会带来怎样的会计与市场后果？

下表梳理了AI商业表现超预期、以及远低于预期两种场景下的会计与市场影响：

AI发展超预期（乐观场景）

投入AI的企业整体而言，不仅能通过资本开支实现盈利增长，还能创造足够的增量利润，让AI资本开支的投资回报率超过其资本成本。

债权人将足额收回本息；AI建设方的现金流会持续改善。但这些成功企业的商业模式也会发生质变——相比过去，资本密集度会显著提升。

AI发展远低于预期（悲观场景）

会计与市场将出现双重冲击：由于无法兑现预期利润，企业将大额计提AI资本开支减值；尽管现金流后续可能修复，但市场会重定价这类企业，反映对管理层的信任崩塌。

对于高度依赖债务支撑AI资本开支的企业，将出现违约与经营困境，债权人也会蒙受损失。

除此之外还存在大量中间场景：

从中度成功到中度失败不等——部分企业能收回投资，但多数无法覆盖资本成本；或者AI能创造一定盈利，但不足以支撑前期投入。

考虑到AI商业进展会同时作用于市场与会计，我倾向于认为：市场定价会先行反应，会计确认随后跟上。

简言之，如果AI进展好于/差于预期，AI核心企业的股价会先涨/先跌，之后才会体现在财报数据中。

通俗地说，如果AI最终无法兑现承诺，等到会计上计提减值再卖出AI股票，就为时已晚了。

四、投资者视角：复盘与行动

在《AI作为一门生意》一文中，我曾聚焦AI多空双方的争论：乐观派指向AI产品与服务的巨大市场空间（尽管无法精确量化），悲观派则强调资本开支规模过于庞大。

但争论归争论，金融市场与企业不可能等尘埃落定再行动：企业真金白银投入资本开支，市场则把对未来盈利的预期提前定价进股价。

这让整个市场、乃至整个经济都成了一场关于AI的豪赌——成功，则投入的企业与投资者都将获得验证；失败，则企业出现巨额减值（转化为亏损），股价大幅下挫。

作为投资者，你有四种选择，遗憾的是，没人能完全置身于AI的争论之外：

1. 全仓押注AI很快兑现

押注AI是不可阻挡的变革力量，注定改变生活与工作方式，AI企业将收割颠覆红利。

这套逻辑自洽，但也带来了关于经济与社会成本的巨大争议，且颠覆的速度与范围尚无定论。

Leo Aschenbrenner的“情境观察”策略就是基于这套叙事——尽管过度杠杆、傲慢与执念最终让他爆仓，但你依然可以复刻他的思路：做多AI颠覆者、做空被AI颠覆的行业，只是用极低的杠杆，长期来看依然可能获胜。

2. 跟随市场共识

在信奉群体智慧的当下，你可以观察市场定价中隐含的AI叙事，并顺势而为。

目前市场似乎普遍预期：AI将成为重大颠覆性变革，催生一批高价值企业；并已经选出了赢家——基建端以英伟达为代表，大模型端则是上市的SpaceX，以及未上市的OpenAI、Anthropic。

无论你是否主动选择，你很可能已经被动走上了这条路：如果你的养老金、储蓄是被动指数投资，持有标普500基金就等于部分暴露于AI叙事；持有全市场美股基金，则暴露得更充分。

3. 做AI怀疑者

对AI叙事存疑的理由很多，对部分人而言，这种怀疑会导向一个判断：AI无法成为一门可行的生意，或者至少规模撑不起当前的估值与投入。

即便信念还没强到要主动做空，你也可以在新增投资中避开AI赛道，投向受AI影响最小的行业（比如食品加工、休闲消费），以及AI冲击较弱的地区（比如监管严格的欧盟，以及人力成本远低于AI的部分亚洲市场）。

4. 押注AI叙事崩盘

如果你坚信AI必将失败，且失败近在眼前，可以主动下注做空。

最保守的做法是减持美股敞口，卖出持仓转为现金；风险偏好更高的话，可以做空因AI叙事大涨的公司，同时买入本该被AI颠覆的企业，也就是Leo策略的反向版本。

过去两年，尝试这套策略的交易者与投资者大多亏损。需要记住一句老话：市场保持非理性的时间，总能长过你保持偿付能力的时间。

就我个人而言，投资组合的主体部分选择“跟随市场共识”：我持有七大科技股中的五只（剔除特斯拉与英伟达），其中亚马逊、Alphabet、Meta、微软四家都是AI资本开支的核心投入者。

但过去一两年，我的新增资金大多投向了现金类资产（短期国债，收益率约4%），导致组合现金占比高于往常水平。

这么做无疑让我错过了部分收益，但也让我睡得更安稳。我给你的建议是：在AI的丛林里，找到一条能让你通过“睡眠测试”的路径。

最后还有一块容易被忽略的组合构成——它尚未体现在你的持仓中：

你职业生涯未来能获得的收入，就是你的人力资本。如果你认为AI颠覆会降临到你的行业，那么你理应让金融资本避开受AI冲击最大的行业，以此平衡整个投资组合。

我年纪已经不小，剩余职业生涯有限，所以这一项对我影响不大；但如果你比我年轻得多，这一点可能会彻底改变你的投资逻辑。

配套内容

• YouTube讲解视频

• 相关博文：《AI的成人礼：从希望与炒作，到商业命题》

• 配套测算表：2026年9月30日隐含股权风险溢价测算表