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文 | 赵伟、陈达飞、李欣越、王茂宇、赵宇
联系人 | 陈达飞
摘要
2026年，AI和原油分别是全球经济增长和通胀“预期差”的主要矛盾。展望2027年，AI资本开支的降速或标志着信用周期进入下半场，需关注个体的融资脆弱性与宏观金融不稳定性。
一、复盘2026：AI加速泡沫化，原油冲击长期化
2026年，AI和中东地缘冲突是全球经济增长“预期差”的两个主要变量。2026年经济增长超预期的经济体主要有：中国台湾、韩国、越南、印度和美国等，除印度外，均受益于AI产业周期的高景气。经济增速预期下修的经济体主要是中东地区的能源出口国。
原油冲击的经济效应仍是结构性的，侧面说明原油涨价到总需求负反馈的门槛更高、时滞更长。原油冲击的经济效应依赖于产业结构、能源结构、原油贸易收支等因素。反事实测算表明，若美国同时维持1980年的原油消费强度和石油贸易格局，同等冲击的GDP损失将达约5.1%。
AI和中东原油冲击这两股力量也是2026年通胀“预期差”的主要解释，但地缘是主因，也是全球的共因。截至三季度，冲击的二次传导效应依然有限，这与2022年俄乌冲突之后有所不同。AI链的通胀仍是结构性的，目前对消费价格的影响依然有限。
二、AI三重“压力测试”：资本开支可持续性、收入不确定性和金融脆弱性
支出端，实时预测结果显示，美国数据中心投资增速的拐点或位于2026年四季度，略滞后于市场预期。基于美国数据中心建设周期（约20个月）和微观项目数据构建的数据中心实时预测显示，美国数据中心投资增速或在2026年四季度见顶，滞后于市场预期一个季度。
收入端，AI正在提升部分行业的劳动生产率，但实时预测显示，美国经济仍未进入“高生产率时代”，表明AI产业周期尚未穿越J曲线的“死亡之谷”。实时估算结果显示，美国劳动生产率仍处于低增长（1.3%）状态的概率约8成，短期增速预测约1.6%，五年增速预测约1.9%。
融资端，AI企业的融资压力仍处于中性水平，基础设施和应用端的结构风险值得关注。本文以全球209家AI上市企业为样本，从估值、盈利、现金流、资本开支自给率与杠杆五个维度综合打分，结果显示，AI链企业的融资压力总体可控，需关注部分新云厂和软件公司的个体风险。
三、当音乐停止：美联储加息与AI“泡沫”重估？
货币紧缩是金融泡沫重估的必要非充分条件，泡沫本身才是其重估的充分必要条件。金融不稳定性来自于实体部门的过度加杠杆。2021年至今，美国非住宅投资强度仅提升了约1.5个百分点，企业杠杆和偿债率处于历史较低水平，AI资本开支和企业加杠杆行为或未进入狂热阶段。
AI企业的偿债能力依然稳健，边际上仍在改善，较2000年或2008年有较高的安全边际。全样本企业中，对冲融资、投机融资和庞氏融资占比分别为72.2%、12.4%和15.3%，对冲融资占比仍占主导。近年来，庞氏融资企业数量占比下降，显著低于2000年科网泡沫时期。
本轮美联储加息周期或可区分为“上半场”和“下半场”。上半场，通胀的动能是外生的，货币政策节奏是跟随式的，油价是主要扰动项。下半场，通胀动能是内生的，截至目前，虽有隐忧，但条件仍不充分，潜在压力或主要来自AI资本开支需求、工资反弹或通胀预期脱锚。
从资产价格见顶到资本开支增速见顶，标志着经济与信用周期从正循环切换至负循环。AI“泡沫”尚未演化到“一发不可收拾”的阶段，金融风险或仍是非系统性的。但经验上看，通用技术革命与金融泡沫是一组孪生现象，而当泡沫演绎到一定程度后，终将走向重估。
风险提示
美国金融条件收紧；地缘政治冲突升级；美联储超预期转“鹰”
报告正文
2026年，AI和原油分别是全球经济和通胀预期差的主要矛盾。展望2027年，AI资本开支的降速或标志着信用周期进入下半场，需关注融资脆弱性与金融不稳定性。
一、复盘2026：AI加速泡沫化，原油冲击长期化
（一）全球宏观的两大预期差：AI主导增长，原油主导通胀
2026年，AI超级周期和中东地缘冲突是塑造全球宏观经济的两股力量。2026年经济增长超预期的经济体主要有：中国台湾、韩国、越南、印度和美国等，除印度外，均受益于AI产业周期的高景气，区别在于，中国台湾和韩国等受益于AI半导体出口，美国则源自AI资本开支的内需。增长预期下修的经济体主要是中东地区的能源出口国，表明能源出口通道受阻和战争损失抵消了能源涨价的收益。值得强调的是，虽然中国台湾、韩国和越南等经济体同样也依赖能源进口，但地缘冲突的负面影响并不足以完全冲销AI硬件出口的拉动效应。
AI景气超预期的源动力是美国云厂商资本开支和大模型公司营收同步加速，两者形成了正反馈，驱动了全球制造业的强势复苏，但国别/区域层面有差异。AI全球价值链分工中，中国大陆和美国分别是最大的生产者和需求者，中国台湾、韩国、日本和德国等也是重要的生产型经济体。越南、马来西亚、新加坡、墨西哥等经济体是网络的重要节点。基于OECD跨国投入产出表测算（2022年），中国大陆在计算机、电子和光学产品中创造约6,011亿美元增加值（55.7%被外需吸收），显著高于美国的3,550亿美元（73.7%的增加值被内需吸收）。
原油供给冲击对全球经济的影响明显弱于预期，主因战略储备等替代能源供应的缓冲作用，以及初级能源使用强度的持续下降和能源贸易格局的转变。2026年中东地缘冲突期间，原油供给缺口的峰值高达14.7%，超过1973年第一次石油危机的两倍，但其对经济的冲击明显更弱。一方面，官方战略储备和其他替代供给提供了缓冲；另一方面，上世纪80年代以来，能源转型持续推进，单位GDP的初级能源和原油消耗持续下降；此外，页岩革命推动美国由石油净进口国转为净出口国。基于反事实的测算显示，若美国同时维持1980年的原油消费强度和石油贸易格局，同等冲击下GDP损失将达约5.1%。这说明，原油冲击的影响依赖于产业结构（影响能耗强度）、能源结构、原油贸易收支及进口来源地等，也说明原油涨价到需求负反馈的门槛或更高。
AI和中东地缘冲突也是通胀“预期差”的主要解释，但地缘是主因，也是共因。3月以来，全球通胀同步反弹，共同因子是中东原油供给冲击引发的能源通胀。截至三季度，冲击的二次传导效应依然有限，这与2022年俄乌冲突之后有所不同。就美国而言，2022年俄乌冲突之后，核心通胀粘性的主要解释是工资通胀。当下，由于劳动力市场已经从短缺转向“弱平衡”，工资通胀的压力显著缓和。AI链的通胀仍是结构性的，对终端价格的影响依然有限。特朗普关税是影响美国核心商品通胀反弹的特殊因素，在基数效应的影响下，2026年二季度以来已开始退坡。
（二）AI与原油冲突也是全球大类资产价格的两条“主线”
宏观视角看，2026年全球大类资产也主要围绕两条主线展开：一是AI超级周期的演绎；二是中东冲突和油价的波动。具体而言，截至10月底，1）商品的分化最为极端，ICE布油大涨151%，LME锌、铜分别上涨23%、14%，CBOT大豆上涨12%，而COMEX金、银分别下跌14%、33%，纯碱、生猪分别下跌28%和47%；2）权益资产的国别和行业分化也主要沿AI和原油两条主线展开，AI暴露度较高的韩国KOSPI指数上半年涨幅超过100%，截至10月，日经225、标普500和纳斯达克指数分别上涨26%、11%、9%；3）原油价格上涨导致货币政策转向，无风险利率普遍上行。
权益资产的分化同时存在于国别之间和AI产业链内部。1）国别之间的差异或由AI暴露度决定，2025年至2026年，各经济体股指与AI的相关性普遍回落，美国由0.61降至0.35、欧元区由0.49降至0.20、英国由0.28降至0.02，只有韩国由0.32升至0.90，AI行情或已不再是普涨的贝塔；2）油价的影响方向一致但幅度有别，各经济体股指与油价的相关性全部为负，欧元区?0.65、日本?0.54、美国?0.48，美国受损相对较轻，或与其能源净出口国地位有关；3）AI链内部的分化更为剧烈，芯片/半导体上涨88.9%、基础设施上涨54.8%，应用/智能体仅上涨12.4%，大模型下跌25.9%。跨境资金也在向AI核心资产集中，各经济体资金配置美股的比重普遍抬升，韩国由2022年6月的39.7%升至2026年6月的64.9%，欧元区由19.8%升至33.0%。
全球无风险利率大幅上行，货币政策预期的反转和期限溢价均有贡献，不同国家的主导因素略有不同。截至10月底，10年期法债、英债、日债、美债和德债利率分别上行141bp、78bp、75bp、76bp和49bp。同期，货币政策利率的调整明显更小，欧元区和日本各加息50bp，美国和英国各加息25bp。期限溢价是长端上行的主要贡献项，分国别来看，法国长端上行中期限溢价贡献约六成，意大利、墨西哥、印尼均在七成左右，美国或大致是期限溢价与短期利率预期各半，英国、德国的期限溢价贡献不足三成、主要由加息预期推动。利率环境的收紧还带来了信用市场同步收紧，主要美国AI公司的CDS年内普遍走扩，博通由43.4bp升至147.4bp、甲骨文由148bp升至293.1bp，市场或已开始为AI资本开支的融资风险定价。
汇率市场，美元波动的主要因子在货币政策预期、地缘风险溢价和AI景气三者之间不断切换。年初，在美联储降息预期和AI HALO交易的驱动下，美元指数创新低，2月底中东地缘冲突爆发后快速反弹，其后总体震荡偏强。归因而言，货币政策预期的反转是贯穿始终的主线，原油价格涨跌及贸易条件在3-4月份冲突爆发初期是主要驱动因子。美元指数与原油的相关性自第一段?0.32转正至+0.22并维持，或对应美国能源净出口国的贸易条件渠道；费城半导体指数与美元指数趋势相关性为正、但日频相关性为负，表明AI高景气有助于提升美元指数的中枢、但在波动上却为反向。
二、AI压力测试：资本开支、收入和金融脆弱性
2026年下半年以来，市场关于AI基本面的辩论可归纳为支出端、收入端和融资端三个方面，不同维度均存在乐观派和悲观派两种对立立场。
（一）泡沫清单：AI产业周期辩论中的乐观派和悲观派
支出端的核心矛盾是资本开支的可持续性，主要包括：产能过剩风险、投资回报率和现金流承压，以及折旧与中期选举后的政策不确定性等。2023-2025年，资本市场奖励做资本开支的企业，因为这代表对产业趋势的乐观预期，且建立在充足的企业现金流、较高的投资回报率和宽松的货币政策基础之上。然而，2026年开始，这些条件均不具备，且2027年还可能出现新的“逆风”，比如将要实施的电力新规或增加云厂商的运营成本，以及中期选举之后，为了顺应选民的诉求，民主党对于数据中心建设的态度可能趋严。针对这些质疑的声音，乐观派认为这些“逆风”短期内仍无法扭转产业趋势的惯性，而悲观派更强调已经出现的“裂缝”。
收入端的核心矛盾是资本开支周期和投资回报周期是否匹配。AI资本开支要求的盈亏平衡收入越来越高，但收入增长的空间和兑现的时间都充满不确定性，且有证据表明，半导体与大模型公司的收入增速或将放缓。悲观派认为，大模型正逼近scaling law的极限，Token正在加速商品化。乐观派认为，Token降价将加速技术扩散。关于收入兑现的滞后性，乐观者坚信AI应用的广阔前景，悲观者强调“J曲线”效应，认为应用的爆发面临长且不确定的滞后；关于需求的不确定性，乐观者认为，芯片生产商和云厂商积累了大量订单，悲观者强调，兑现周期分化、且存在巨大的不确定性。
融资端的矛盾越来越突出，乐观派和悲观派的分歧在于它是否致命。AI融资缺口引发市场对于流动性和金融脆弱性的关注：1）融资缺口持续扩张；2）债务融资占比上升，循环融资、表外融资等隐含着未知风险；3）融资成本显著上升，市场开始定价违约风险；4）资产-负债久期错配；5）抵押品价值的不确定性。融资问题是客观存在的、且越来越成为定价的关键。悲观派认为，加杠杆的过程就是风险积累的过程，且风险被转移到了表外，违约一旦发生，回收率将骤降至极低水平。在债务刚性约束下，企业或只能削减资本开支，极端情况下或形成资产抛售-抵押品价值下跌的负反馈螺旋。乐观派认为，融资需求仍主要由经营现金流满足，企业债的主体仍为投资级、长久期债务，表外融资是风险隔离而非隐藏；当前市场一致预期认为，2027年后企业经营现金流压力或趋于缓和。
资本开支、收入和融资环环相扣，任何一环的乐观都必须建立在另外两个环节的乐观基础上。资本开支“短缺论”依赖于收入足够快地兑现，否则只能依赖于融资端充足且成本较低的资金，融资缺口又依赖于资产端产生可抵押现金流。乐观派与悲观派争论的真正问题，是技术创造的价值能否在债权人要求的期限内转化为足够现金流。简言之，乐观派认为，时间是技术的“朋友”，悲观派则认为，债务约束是刚性的，时间是技术的“敌人”。两派观点是一个恒等式的两种表达，只是赋予了不同的“时间价值”，这正是分歧难以调和的根源：分歧不是AI有没有价值，而是这份价值有多大、归谁，以及谁来承担等待的“时间价值”。
（二）AI压力测试：资本开支、收入兑现与融资脆弱性
本节重点分析美国AI资本开支、收入和融资的边际变化，目的是在可跟踪和可归因的基础上追求可预测性。
1.资本开支：以数据中心为锚，建立美国AI资本开支实时预测（Nowcast）框架
云厂商的资本开支对应着芯片/半导体和能源/电力企业的收入，也可以反映大模型和应用端的算力需求，可谓AI产业链景气的直接表征。本节重点关注AI资本开支的两个问题：一是统计核算和高频跟踪；二是以数据中心为锚，建立AI资本开支未来一年的实时预测（Nowcast）框架。关于AI资本开支是否可持续或产能是否过剩的问题都需建立在一定的收入、贴现率和折旧年限等假设基础上，短期或难有定论。基于务实的态度，以数据中心为锚，在可靠的统计核算和更高频的跟踪基础上，实时预测AI资本开支未来一年的路径，或更有价值。
数据中心是AI资本开支的代理变量。理论上，支出法和收入法核算AI资本开支是等价的，只是前者核算需求/支出——谁在花钱（主体），后者核算供给/产出——钱去哪儿了（客体）。本报告依托国民收入与生产账户（NIPA）核算AI资本开支，包括3个大类、8个细分科目：1）建筑，即物理基础设施：数据中心建筑、电力设施；2）设备：计算机及外围设备、通信设备、发动机与涡轮机、特殊工业机械、电力传输分配及工业设备；3）知识产权，即软件。由于数据中心是建筑和设备的综合体，合计占AI资本开支的约7成，故数据中心是AI资本开支有效的“代理变量”。
截至2026年上半年、向前一年的实时预测结果显示，美国数据中心投资增速的拐点或在2026年四季度，相较市场一致预期落后一个季度。一般而言，数据中心建设周期平均用时20个月（项目规模越大，用时越长），期间可以分为四种状态：规划、开工/在建、完工和搁置。经验上，从规划至开工平均用时11个月，从开工至完工平均用时9个月，整个建设周期的平均搁置率为33%——主要是规划但未开工的项目，开工后停建的项目较少。由于开工/在建的项目才被统计为资本开支，规划期项目的流量与存量数据或对于未来一年的资本开支有指引意义。月频数据看，美国数据中心规划金额仍在稳步扩张，边际上尚未出现放缓的迹象。基于数据中心的建设周期和微观项目数据，向前一年的实时预测结果显示，美国数据中心投资增速或在2026年四季度见顶回落，较市场一致预期晚一个季度。
2.收入增长：实时预测显示，美国经济尚未进入“高生产率时代”，说明AI产业周期仍未穿越“J曲线”的“死亡之谷”
AI产业链不同位置的公司，收入的逻辑或有所不同，在AI栈内，半导体公司的收入依赖云厂商的资本开支，但最终仍来自大模型的算力需求和智能体的应用需求。以美国两家大模型公司Anthropic和OpenAI为切入口，由于其收入越来越依赖于企业客户（Anthropic份额约80%，OpenAI份额持续升至50%），故可以主要基于企业付费强度和采用率，再结合Token价格和用量数据来跟踪大模型公司的收入增长潜力，同时密切关注其在个人客户中的扩散。最新数据显示，企业付费强度和采用率均在稳步上升，大模型公司的收入或仍在增长通道，虽然个人采用率边际放缓。
美国五大云厂商2023-2028年的资本开支规模或对应着极高的盈亏平衡收入门槛。假设每一笔资本开支（I）的净现值（NPV）等于0，可得盈亏平衡收入。假设：设备的平均折旧年限为5年、息税前利润率=27.2%、企业所得税税率=21%、每年维护性资本开支占初始投资的比例=2%、基准加权平均资本成本（WACC）=11.4%，残值=0，可得到五大云厂商的收入预期仍高于盈亏平衡门槛。亚马逊2028年收入预期仅略高于基准盈亏平衡门槛，WACC上升1个百分点后即出现缺口；甲骨文在WACC上升2个百分点后，2027年出现缺口，2028年的缓冲亦较有限。
宏观上看，2023年以来，美国劳动生产率和全要素生产率增速均显著提升，但仍不足以证明美国经济已进入“高生产率时代”。美国生产率在经历本世纪前20年的下行周期后均走出了低谷、开启了上行周期。2020-2026年二季度，美国非农商业的劳动生产率增速为2.2%，2023年以来为2.5%，远高于2008-2019年（1.5%），与1990-2007年相当。分行业的数据显示，AI已经开始提升部分行业的劳动生产率，但其“通用性”仍需要时间来证明。实时预测结果显示，美国劳动生产率处于低增长（1.3%）状态的概率为82%（2025Q1-2026Q2在44%至87%之间波动），在此之前的两年平均为95%，最新生产率增速的预测值为1.6%，五年期预测值为1.9%。
3.融资风险：能源、芯片等上游风险暂时可控，部分新型云厂商的结构性风险值得关注——基于AI企业资产负债表脆弱性“五维打分”的评估
截至2026年三季度，AI链企业的融资风险总体偏中性。以全球209家代表性AI上市企业为样本，按估值、盈利、现金流、资本开支自给度与杠杆五维打分，全样本综合评分0.74，处于中性水平。五个维度的25个分项中仅3项落入最弱档，五维中至少三项最弱的公司仅占样本市值3.8%，总体风险可控。
结构上，需关注基础设施层新型云厂商的融资压力。芯片企业的估值达36倍、较2022年末大幅提升，但盈利、现金流与杠杆均为最优档，属定价偏高而基本面稳健；基础设施方向内部分化显著，整体层面，盈利能力、现金流、资本开支自给度三项均处于最弱之列，综合来看是五个方向中最为脆弱的一环、亦是恶化最为明显的方向；能源电力杠杆与盈利水平偏高，其余几个维度风险相对可控；大模型杠杆与现金流较优、资本开支自给度最弱；应用智能体五项整体居前、资本开支自给度最优，与能源电力同为2022年末以来有所改善的方向。综合来看，AI链的融资压力或主要在基础设施方向：融资条件一旦收紧，估值高位与现金流覆盖下滑或同时显性化。
基础设施内部最脆弱的一环是GPU算力租赁，在我们跟踪的30个二级行业中居于首位。CoreWeave与Nebius两家滚动资本开支由2025年四季度的144亿增至2026年二季度的317亿美元，资金缺口由109亿扩至195亿美元、占资本开支六成，带息债务由258亿升至438亿美元。与之形成对照的算力芯片市值占样本20.3%，虽然估值由2022年四季度的21倍升至当下的41倍，但盈利能力、现金流情况与资本开支自给度三项目前仍相对健康。整体来看，二者暴露的问题有一定差异，前者是现金流缺口，后者是定价透支，2027年融资若收紧，两者或先后显性化。
三、当音乐停止：美联储加息与AI“泡沫”重估？
如果美联储仍处于降息周期，一些关于AI基本面与AI“泡沫”的分歧或许仍可以被暂时搁置，如同2025年底展望2026年一样。但是，2026年9月美联储已重启加息、且未完待续，展望2027年，需要从宏观和金融视角审视AI“泡沫”问题。
（一）加息是泡沫重估的必要条件，泡沫本身才是充要条件
货币紧缩是金融泡沫重估的“必要非充分条件”，泡沫本身才是其重估的“充分必要条件”。历史上，大量引发经济危机的典型金融泡沫，货币紧缩都是泡沫破裂的重要触发条件，比如美国1929年股市崩盘、1973年“漂亮50”泡沫、2000年科网泡沫与2008年次贷危机，或者日本1989年半导体泡沫、1990年房地产泡沫等。但更完整的经验是，货币紧缩不必然引发金融危机和经济衰退，比如1965-1966年、1984-1985年、1994-1995年、2015-2018年、2022-2023年美联储都加息了，但都未出现金融危机，美国经济都实现了“软着陆”。所以，货币紧缩是否会刺破金融泡沫，要以泡沫真实存在为前提。所以，历史上各国货币紧缩导致经济衰退的案例中，金融泡沫本身才是“充分必要条件”。
机制上理解，金融泡沫的表现之一是过度加杠杆，而泡沫破裂则对应着激进地去杠杆，区别仅在于主体、客体和中介。实体层面，美联储加息将提高融资成本，压缩企业资本开支意愿，减少其它企业的现金流（A的支出就是B的收入）。杠杆层面，利率上升会降低抵押品价值，提升杠杆率。所以，如果美联储持续加息，或将有越来越多的企业进入到明斯基（Minsky）定义的“庞氏融资”阶段——现金流不足以覆盖到期债务的利息1，资本开支和信用扩张周期将被逆转，泡沫也将被清算。
[1] 图表以融资覆盖指标作代理分类：Ⅰ类EBIT覆盖利息及已披露流动有息债务，Ⅱ类仅覆盖利息，Ⅲ类不足以覆盖利息；部分Ⅰ类按本金保守上界认定。历史占比以当期可分类企业为分母。
所以，首要问题是：AI“泡沫”是否存在，如果存在，有多大？本报告并非探讨股票估值层面的“泡沫”，因为如果仅仅是某个板块的估值泡沫，风险往往是技术性的，而非系统性的。下文先从宏观金融层面识别资本开支-信用扩张周期——对应实体部门加杠杆，而后基于明斯基的金融不稳定假说（FIH）和融资“三阶段”的演绎，判断AI产业链的金融脆弱性程度，以及是否是系统性的——对应经济衰退风险。
宏观面而言，金融不稳定性来自于实体部门的过度借贷行为，企业部门多与产业投资有关，居民部门则多与住房按揭有关。AI资本开支扩张的斜率极为陡峭，但累计幅度依然不高，且美国企业部门总体上仍在去杠杆，毕竟2025年以前AI投资主要依靠自由现金流。2021年至2026年上半年，美国非住宅投资占GDP比重提升了约1.5个百分点，低于2010-2014年页岩革命时期约2.3个百分点，与历史上典型的科技投资浪潮比较，当前AI资本开支周期或仍处于偏早期阶段，难言狂热。
截至2026年11月5日，全球AI企业的偿债能力依然稳健，基础设施和应用端部分企业存在压力。样本企业的对冲融资、投机融资和庞氏融资占比分别为72.2%、12.4%和15.3%，对冲融资占比仍占主导。其中，芯片/半导体和能源/电力板块最稳健，基础设施、模型和应用板块部分公司的偿付压力开始显现。芯片/半导体企业对冲融资占比为94.9%，能源企业为73.2%，二者债务情况相对稳健。基础设施和AI应用企业庞氏融资占比分别为12.5%和23.3%，模型企业为42.9%。总体看，上游设备及能源供应与下游算力建设、模型及应用企业之间，融资负担呈现分化。
动态看，近年来，样本企业的偿付能力有所改善，相较于2000年初科网泡沫时期有一定的“安全边际”。截至2026年11月5日，全样本庞氏融资占比由2020年二季度的21.9%下降到了15.3%，显著低于科网泡沫时期39.1%的峰值。分板块看，应用、能源和半导体企业的融资覆盖状况改善，基础设施企业变化不大，模型企业恶化，但主要受到新增企业纳入样本的影响。具体而言，AI应用企业庞氏融资占比由42.9%降至23.3%，软件企业的订阅收入持续增长、费用率下降，融资压力有所缓解；能源企业对冲融资占比由43.5%升至73.2%，半导体企业由84.6%升至94.9%，盈利覆盖能力均有所增强；AI基础设施企业庞氏融资占比由18.5%小幅降至12.5%，融资覆盖状况基本稳定。AI模型企业庞氏融资占比由零升至42.9%，其中谷歌和Meta仍保持对冲融资状态，融资压力更多集中于新进入的模型企业。
展望2027年，AI企业或面临收入、盈利和利率的三重压力测试2，各情景下，庞氏融资占比均上升。本文测试三种单一冲击及联合情景：冲击一：收入增速下调20个百分点；冲击二：利润率下降5个百分点；冲击三：风险中性利率上行100bp；冲击一将使庞氏融资占比从15.3%提升至36.4%，接近科网泡沫破裂时期的峰值39.1%。联合情景下，庞氏融资占比升至49.8%。分板块而言，风险主要集中在基础设施和应用两组，触发点在AI收入兑现不及预期，利率仅起到放大作用。
[2] 测试样本覆盖能源与电力、半导体、基础设施、模型、应用五组共209家公司，财务基准取各公司截至2026年11月5日已披露的最新数据。基准情形下，庞氏融资企业占比为15.3%。在此基础上，分别施加收入增速下调20个百分点、利润率下降5个百分点、10年期风险中性收益率上行100bp三种单一冲击。之后将三者叠加为联合情景，并计入现金流、利息和债务之间的反馈。结果以庞氏融资企业的家数占比衡量，并与科网泡沫时期的峰值对比。
总结而言，截至2026年11月5日，AI产业链企业的偿付风险总体可控，微观企业的尾部风险或仍是非系统性的。原因主要包括：1）虽然AI资本开支扩张的速度较快，但累积强度有限，且2025年之前主要依赖于自由现金流；2）2001年初以来，由于盈利的高速增长，美国企业全口径杠杆率持续下降，偿债率处于历史低位；3）AI企业的偿债能力依然稳健，企业债还本付息的压力主要在2030年之后；所以，我们认为，应当密切关注AI产业链的金融脆弱性，但也应警惕“AI泡沫即将崩溃论”。
（二）美联储加息的两个半场与美债利率上行的“边界”
本轮美联储加息周期或可区分为“上半场”和“下半场”。上半场，再通胀压力主要是冲击性的或输入性的，比如2026年，美国通胀的边际贡献主要来自于原油、核心商品与AI硬件，分别对应中东地缘冲突、关税的滞后效应和AI超级周期。其中，从2月到9月，能源通胀几乎贡献了CPI同比增幅的全部，其他因素互相对冲，核心服务是负贡献（住房服务通胀维持低位）。然而，中东地缘形势前景不明，原油价格或仍呈现高波动特征；关税通胀是“一次性的”，2026年初以来便持续退坡；AI链的通胀仍主要表现在进口价格和PPI层面，对消费者价格的影响依然有限。所以，短期而言，美联储加息或将处于“上半场”，加息是跟随式的，“走一步、看一步”。
市场对美联储加息“上半场”的定价或已较为充分。截至11月初，利率期货市场定价美联储未来1年累计加息约2次3，有助于政策利率和金融条件回归中性。在2026年8月的杰克逊霍尔会议上，沃什陈述了3个事实：1）PCE通胀已连续5年以上超过2%长期目标；2）劳动力市场充分就业；3）金融条件不具有限制性；沃什明确了加息的“反应函数”——如果不能确信潜在通胀正在清晰地、足够快地向2%收敛，美联储就需要行动。所以，9月加息符合“规则”。本阶段，美联储加息的阶段性目标或是金融条件回归中性。“泰勒规则”隐含的“应然的”政策利率约为4-4.5%，所以市场定价再加息2次，或已较为充分。
[3] 10月以来，由于科技股的波动和财报季的扰动，加息预期的波动较大。
展望2027年，美联储加息周期会否进入“下半场”，核心在于通胀动能是否会由内生的、需求侧因素接力，截至目前，虽有隐忧，但条件仍不充分。9月例会，沃什明确了“四个确保”：1）确保信贷和金融状况长期与我们的使命相一致；2）确保部分行业的通胀不会扩散；3）确保市场的通胀补偿保持低位；4）确保（实体部门）通胀预期不要脱锚。这或可作为美联储“下半场”加息的条件：需求扩张与经济过热，具体原因或来自于AI资本开支扩张的韧性超预期、劳动力市场转紧导致工资反弹等，这要求美联储进一步加息至限制性水平。
截至目前，内生动能驱动美国潜在通胀持续反弹的条件尚不充分。一是因为AI资本开支增速的高点渐行渐近；二是劳动力市场复苏已经进入晚周期，结构性短缺与过剩并存，但总体或维持“弱平衡”，工资反弹压力也将是结构性的、而非全面性的。基于劳动力市场、工资、中长期通胀预期等变量综合估计，当前美国潜在通胀的中枢水平或接近于2.3%，70%置信区间为1.7-2.8%——或许只有在“风平浪静”的地缘政治和政策环境中才能实现。
基准假设之外，我们认为通胀的上行风险或大于下行风险。变量一是原油，一方面，宏观经济可承受的油价水平或高于历史；另一方面，如果油价超预期下行，总体通胀或阶段性降温，但也有利于需求和风险偏好的修复，或增强中期通胀粘性；变量二是AI超级周期，短期内，算力、半导体的短缺仍有共识，云厂商的资本开支增速或将见顶回落，但规模和增速仍高，且下行斜率也不确定，是否会向AI应用扩散也不确定；变量之三是超强厄尔尼诺对农产品价格的影响。
历次美联储加息周期，长端美债利率均有上行，且一般会提前交易（包括加息的起点与终点）。2026年3月中东地缘冲突爆发后，10年美债利率一路上行至5.3%左右，突破了2023年三季度加息周期尾声的高点5%，基本回到了2000年科网泡沫破裂后至2008年金融危机之前的水平4。归因而言，本阶段10年美债利率上行主要由实际利率和中性利率驱动（而非通胀预期或期限溢价），说明经济基本面驱动的美联储政策转向是主要解释。AI虽有“挤出效应”，但并非主因。
[4]2000年初科网泡沫破裂之前，10y和30y美债利率约为6.7%和6.6%。
展望2027年，美债利率上行的基础仍然存在，需关注AI泡沫风险和地缘缓和氛围下的流动性乐观情绪。基于DKW四因子框架，美债利率上行，要么定价更高的实际利率和通胀预期，要么定价更高的期限溢价（实际期限溢价或通胀风险溢价），前者对应增长、通胀和美联储加息超预期，情形与2026年类似；后者对应供求关系，或利率、基本面与政策的二阶矩，比如通胀的波动性、利率的波动性、货币政策的不确定性等。未来一段时间，AI和油价仍分别是增长和通胀的主导因子，考虑到油价的高波特征，AI对于扭转美联储加息预期更具有决定性，需重点关注AI泡沫风险和地缘缓和氛围下的流动性乐观情绪：市场或博弈美联储降息，但如果预期反转，需防范利率大幅反弹的风险，如同1998年长期资本管理公司破产和2023年硅谷银行案例。
（三）当音乐停止，美国经济是否会“硬着陆”？
历史上，通用技术革命几乎无一例外地以资产泡沫破裂、金融危机和经济衰退而终结。前文的论述表明，从资本开支和信用周期角度看，截至目前，AI“泡沫”尚未演化到“一发不可收拾”的程度，部分企业的融资风险或仍是非系统性的。但从长周期视角看，历史经验显示，通用技术革命与金融泡沫是一组孪生现象，而当泡沫演绎到一定程度后，终将走向清算。
从资产价格见顶到资本开支增速见顶，或标志着经济与信用周期从正循环向负循环切换，此后，从微观到宏观，金融脆弱性或将不断强化。美国2000年初科网泡沫破裂前夕依次经历了美联储加息-金融条件收紧-股价见顶-资本开支增速见顶-经济放缓-经济衰退，再往前则是始于90年代初的资本开支和信用扩张周期。类似地，无论是1929年美股泡沫的破裂及“大萧条”的发生，还是1989-1991年日本半导体和房地产泡沫的相继破裂及之后“失去的十年”，都经历了从正反馈到负反馈的切换。
值得强调的是，科网泡沫之后，美国经济实际上经历了一次“深度衰退”和漫长的无就业复苏（jobless recovery）。按照NBER的定义，美国经济的衰退区间为2001年4-11月，历时8个月，2001年一季度和三季度实际GDP环比分别为-1.3%和-1.6%（折年），但全年维持正增长。比较而言，这似乎是最温和的衰退。然而，与1998-1999年相比，2000-2002年美国GDP和固定资产投资增速都出现了断崖式的下滑，实际GDP环比增速从4.9%下降到了1.7%（2001年为0.2%），固投、住宅投资和非住宅投资环比增速分别从9.4%、10.1%、7.4%下降到了0.0%、-1.1%和2.9%（2001年分别为-4.6%、-6.8%和2.0%）；而且，即使2001年底便开始了“复苏”，但失业率上行趋势及非农就业人数的下行趋势一直延续到了2003年中才反转。这是一次典型的“无就业复苏”。一般而言，典型的金融泡沫破裂后会导致私人部门资产负债表受损和信用周期的收缩，经济损失不可低估。
经研究，本文核心结论如下：
美国数据中心投资增速或在2026年四季度左右见顶，略滞后市场预期。本文基于数据中心建设周期和微观项目数据，构建了美国AI资本开支实时预测框架。截至2026年上半年、向前一年实时预测的结果显示，美国数据中心投资增速或在2026年四季度见顶，滞后于市场预期一个季度。
全球AI产业链企业的融资压力处于中性水平，主要集中在基础设施层。本文构建了AI企业融资压力的“五维打分”框架。以全球209家AI上市企业为样本，从估值、盈利、现金流、资本开支自给率与杠杆五个维度进行打分，结果显示，AI链企业的融资压力总体可控，需关注部分新云厂和软件公司的个体风险。
货币紧缩是金融泡沫重估的必要非充分条件，泡沫本身才是其重估的充分必要条件。金融不稳定性来自于实体部门的过度加杠杆。2021年至今，美国非住宅投资强度仅提升了约1.5个百分点，企业杠杆和偿债率处于历史较低水平，AI资本开支和企业加杠杆行为或未进入狂热阶段。
AI企业的偿债能力依然稳健，边际上仍在改善，较2000年科网泡沫时期有较高的安全边际。全样本企业中，对冲融资、投机融资和庞氏融资占比分别为72.2%、12.4%和15.3%，对冲融资占比仍占主导。近年来，庞氏融资企业数量占比下降，显著低于2000年科网泡沫时期。
本轮美联储加息周期应区分为“上半场”和“下半场”。上半场，通胀的动能是外生的，油价是主要扰动项，货币政策策略是“走一步、看一步”。下半场，通胀动能是内生的，截至目前，虽有隐忧，但条件仍不充分，潜在压力仍主要来自于AI资本开支需求、工资反弹或通胀预期脱锚。美债利率上行风险还需关注非美的外溢效应。
从资产价格见顶到资本开支增速见顶，标志着经济与信用周期从正反馈向负反馈切换。AI“泡沫”尚未演化到“一发不可收拾”的阶段，金融风险或仍是非系统性的。但经验上看，通用技术革命与金融泡沫是一组孪生现象，而当泡沫演绎到一定程度后，终将走向重估。
风险提示
1、美国金融条件超预期收紧。若美国利率、汇率及资产价格波动加大，居民和企业部门可能面临一定调整压力。
2、地缘政治冲突升级。美伊冲突尚未终结，地缘政治冲突可能加剧原油价格波动，扰乱全球“去通胀”进程和“软着陆”预期。
3、美联储超预期转“鹰”。若美国通胀展现出更大韧性，可能会影响美联储未来降息节奏。
THE END
+报告信息
内容节选自申万宏源宏观研究报告：
《日中则昃——2027年海外宏观展望》
证券分析师：
赵 伟申万宏源证券首席经济学家
陈达飞 首席宏观分析师
联系人：
陈达飞
发布日期：2026.11.10
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