一、核心邏輯:AI 的宏觀價值有明確上限判斷AI 對美股的支撐力,核心是測算其能帶來的長期宏觀收益,這為市場估值設定了客觀約束:AI 的生產力紅利:高盛測算,AI 預計在10 年內為美國生產力每年提升1.5 個百分點,若不引發永久性失業,最終將推動美國GDP 和企業獲利水準較基準情境永久提升15%(過渡期後)。此收益需透過「未來現金流折現」 計算實際價值,而非直接等同於當前市值漲幅。資本收入折現估值:基於AI 帶來的生產力提升,高盛測算美國企業從生成式AI 獲得的未來資本收入現值(PDV)基準值約為8 兆美元,合理區間在5 萬- 19 兆美元(受貼現率、資本分配比例等因素影響)。這一數值已能覆蓋當前及預期的AI 相關資本開支,說明AI 投資本身俱備基本面支撐。二、估值對比:市場已priced in 大量AI 價值AI 相關企業的市值漲幅已大幅超出宏觀測算的合理價值,市場對AI 紅利的定價明顯超前:AI 相關企業市值漲幅:自2022 年11 月ChatGPT 推出至2025 年11 月14 日,標普500 總市值增長約24 兆美元,其中AI 受益企業(含科技巨頭、半導體企業)貢獻約18 兆美元;疊加三大私人AI 模型提供商(OpenAI、Anthropic、xAIx)兆美元,已觸及宏觀測算的19 兆美元上限。核心類股估值透支信號:僅半導體類股與私人AI 模型提供商的市值增長,就已超過8 兆美元的AI 資本收入基準現值;科技巨頭( hyperscalers)的市值增長中,AI 驅動的部分佔比可觀,進一步印證市場對AI 價值的定價已覆蓋核心宏觀收益。需注意的前提:2022 年11 月美股處於聯準會升息導致的低位,部分市值增長反映市場整體復甦,而非純AI 驅動;但半導體、純AI 企業的市值漲幅,幾乎可完全歸因於AI,其規模已突破宏觀價值基準線。三、風險警示:兩大認知偏誤加劇估值泡沫風險市場對AI 的估值不僅超前,還存在兩大認知偏差,可能進一步放大估值與基本面的背離:聚合謬誤:單一AI 企業可能實現短期爆發式盈利,但所有AI 相關企業(晶片設計、模型開發、科技巨頭)無法同時獲得超額收益—— 宏觀經濟的總需求和利潤分配存在上限,集體定價的「共贏場景」 在現實中難以實現,可能導致整體估值虛高。外推謬誤:短期來看,生產力加速成長會推動企業利潤佔比上升(1 年期生產力成長與利潤佔比變化的相關係數R²=0.21),但長期來看,競爭和新增投資會侵蝕初始超額利潤(10 年期相關係數R² 僅= 0.02)。當前市場可能將短期利潤增長外推為長期趨勢,而AI 硬體之外的領域目前實際盈利有限,更多是對用戶和收入增長的過度預期。四、總結:AI 估值未達泡沫但已超前,警惕周期反轉報告核心結論並非否定AI 的長期價值,而是強調當前市場估值已大幅超前宏觀實際價值,需警惕回呼風險:估值狀態:AI 相關企業市值增長(19 兆美元)已觸及宏觀合理估值上限(5 萬- 19 兆美元),基準情景下(8 兆美元)已明顯透支,雖未達歷史泡沫極端水平,但定價超前於宏觀影響是明確事實。短期支撐:只要美國經濟和AI 投資熱潮保持正軌,市場可能維持樂觀情緒,估值仍有進一步上行空間—— 歷史上(1920 年代、1990 年代)創新驅動的繁榮期,即便底層創新真實,市場也可能為未來利潤支付過高溢價。關鍵風險:估值透支的風險會在周期轉向時集中爆發,若經濟增速放緩或AI 投資不如預期,AI 相關類股可能面臨顯著回呼,尤其是前期漲幅巨大的半導體、私人AI 企業。 (資訊量有點大)