人工智慧,突發!剛剛,崩跌!

人工智慧,跌了。

10月7日美股開盤,甲骨文一度跌超7%,收盤仍大跌超2.5%,美股全線走弱。半導體裝置與材料跌幅居前,Strategy跌超8%,科休半導體跌超7%,科磊跌超4%,阿斯麥跌近4%。特斯拉跌超4%;晶片指數跌超2%。三年期美債標售需求穩健,美債收益率刷新日低。美元指數一個月新高,日元七個月新低。比特幣一度較周一所創盤中紀錄跌超5000美元、跌破12.1萬美元關口。期金盤中漲近1%,期銀跌落十四年高位。

消息面上,甲骨文被爆雲利潤率遜色,引發大型科技及消費股的拋售,從而拖累美股大盤。此外,通膨預期上升和美國政府關門持續,也為市場回呼提供了宏觀背景。標普、納指早盤在創下歷史新高後下挫,標普七日連漲勢頭終結。

不過另一方面,摩根士丹利發表中國市場最新報告顯示,9月境外資金流入中國股市回升至46億美元,為2024年11月以來單月最高。其中,阿里巴巴、寧德時代、京東獲得最多增持。在國際及美資基金9月份二十大中資股持倉按月變化中,阿里獲得了最大幅度增持,投資組合綜合權重增幅達3.3%。

值得注意的是,阿里巴巴在人工智慧方向進展很快。據署名為“QWEN”的X帳號,其大模型QWEN3-VL榮登視覺排行榜第二名,並成為首個同時在純文字和視覺排行榜上均排名第一的開源模型。近期,摩根大通、里昂、大和證券等大行也紛紛提高阿里目標價。

阿里大消息

據署名為“QWEN”的X帳號突然發佈消息稱,阿里巴巴大模型QWEN3-VL榮登視覺排行榜第二名,並成為首個同時在純文字和視覺排行榜上均排名第一的開源模型。

阿里雲通義千問於10月4日宣佈開源 Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct與Thinking模型,並同步推出FP8版本以及超大規模模型Qwen3-VL-235B-A22B的FP8版本。

官方表示,Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct與Thinking體積更小,性能依舊強勁,更實現集Qwen3-VL全部能力於一身。僅需30億啟動參數,即可在 STEM、視覺問答(VQA)、光學字元識別(OCR)、視訊理解、智能體(Agent)任務等多個領域媲美GPT-5-Mini和 Claude4-Sonnet,甚至表現更優。

值得注意的是,阿里巴巴的股票近期亦獲得極大的關注度。摩根士丹利發表中國市場報告顯示,9月境外資金流入中國股市回升至46億美元,為2024年11月以來單月最高,主要受被動基金流入52億美元推動,主動基金則流出6億美元。

截至9月30日,年內外資被動基金累計流入達180億美元,超過2024年全年的70億美元。年內外資主動基金累計流出120億美元,較2024年的240億美元明顯放緩。年內外資長倉基金(包括被動和主動)累計流入進一步改善至60億美元,相較2024年170億美元的淨流出呈明顯反轉。

這其中,阿里巴巴獲得了較大力度的增持。在摩根士丹利發表的另一份報告中,列出了國際及美資基金9月份二十大中資股持倉及按月變化,阿里巴巴獲得了最大幅度的增持,投資組合綜合權重增幅達3.3%,其他股票增幅皆低於1%。

起爆聲和懷疑論並存

最近,人工智慧(特別是OpenAI)點到那裡,漲到那裡。可以說是風頭無兩。昨晚,超威半導體暴漲就是一例。然而這些股票上漲的邏輯仍基於資本開支。這已經引起了一些知名投資者的懷疑。

今年夏天,避險基金Praetorian Capital創辦人Harris Kuppy Kupperman表示,若要支撐目前的資料中心支出,大型科技公司(hyperscalers) 需要創造4800億美元的收入,而若要支撐明年的支出,則需高達1兆美元。

但在與資料中心內部人士(包括設計師、業主與貸方)交流之後,他發現自己的假設犯了一個關鍵錯誤:對資料中心的折舊時間假設有誤。Kupperman原本假設資料中心折舊周期為10年,但他在最新部落格文章中表示,根據過去一個月的交流,實體資料中心的使用壽命最多隻有3到10年。冷卻系統、晶片與機櫃設計、電力系統,甚至整體佈局的變化,都意味著資料中心建設本身的折舊速度很快。再加上每年或每兩年就會有新款GPU問世,先前型號幾乎立即過時,因此應該對整個資本結構使用更快的折舊曲線。

根據Kupperman的計算,整個產業每個月支出約300億美元,但僅產生超過10億美元的收入。這種不匹配令人震驚,而且還忽略了一件事:到2026年,將有數百億美元的新資料中心建成,這些中心都需要額外收入來證明存在的合理性。

Kupperman認為,風險遠不止投資人和貸方。他估算,今年AI的實際建設規模相當於美國GDP的1.5%,加上乘數效應,可能達到2%。結合財富效應,不難想像AI可能成為今年經濟成長的主要來源,甚至若其他經濟領域陷入衰退,AI權重可能更大。

Kupperman說,鐵路和AI其實很像,都是巨額資本支出,對投資人有巨大的財務影響。就像鐵路一樣,如果AI的資金減緩,建設也會放慢。當建設停止,AI受益公司的股票將被拋售,財富效應逆轉,消費成長放緩,金融恐慌將反過頭來在整個經濟間擴散。只不過,與鐵路和火車不同,AI資料中心幾乎會立即過時——幾乎完全遭到減記。資本破壞將非常巨大。

Kupperman也注意到,近期有關AI支出的消息具有循環性,例如輝達即將成為前十大風險投資人之一。他將之比喻為網路泡沫時期Lucent和Nortel開始資助網路裝置購買的情形。當然,也並沒有證據顯示,輝達有像Lucent或Nortel那樣遭SEC處罰的非法行為,不過,某些方面確實讓人覺得有些相似之處。 (券商中國)