7月16日，月之暗面發佈Kimi K3。這個擁有2.8兆參數、100萬Token上下文窗口的中國AI模型，將每百萬輸出Token的價格降至約15美元，只有OpenAIGPT-5.6 Sol的一半、Anthropic Claude Fable 5的約三成。
Kimi K3最初被視為美國晶片股的新風險。市場擔心，性能接近美國前沿模型、呼叫價格更低的中國AI模型，可能減少訓練和推理對高端晶片的需求，削弱科技巨頭繼續擴大資本開支的依據。模型發佈後，輝達、美光等半導體公司股價繼續承壓。
不到48小時，市場看到了另一面。
Kimi K3上線後的請求量遠超月之暗面的預測，計算叢集接近負載上限。月之暗面甚至用“GPU正在感受到壓力”來形容需求增長。
晶片股隨即出現反彈。7月21日，費城半導體指數上漲5.2%，美光科技大漲12.2%，閃迪和西部資料分別上漲約14%和13%，SK海力士ADR上漲11.3%;AMD上漲6.2%，台積電ADR上漲4.7%，輝達上漲2%。英特爾在財報發佈前上漲8.6%。
投資者開始重新評估中國低價AI大模型對全球AI硬體產業鏈的影響。當Token呼叫量的增速超過單次推理成本的降幅，GPU、伺服器、記憶體、網路和資料記憶體的總體需求仍會擴大。
Alphabet盤後公佈的財報進一步強化了AI硬體需求邏輯。該公司將2026年資本開支指引提高至1950億至2050億美元。消息公佈後，美光和閃迪在7月22日盤後分別上漲近2%和1.5%。
股價的快速反覆顯示，晶片市場正在低價模型壓縮單次算力需求與Token呼叫量擴張之間，進行再一輪重新定價。
市場對上一輪網際網路泡沫的記憶猶新，不再無條件獎勵更高投入。全球AI投資邏輯由此匯聚到一點：模型服務商面臨價格競爭和利潤率壓力，AI硬體企業則可能受益於更大的呼叫規模。
天風證券海外科技分析師李奇指出，Google財報發佈後，股價之所以下跌，是因為這些漂亮的數字，是用"未來數年的巨額資本開支 + 轉負的自由現金流+ 持續加槓桿"換來的;而對基礎層公司而言，這無疑是正面訊號，訂單已是真金白銀落袋，“看上去最不缺算力的Google都要向外租用算力，這恰恰說明基礎層已是徹底的賣方市場：產能是稀缺資源，定價權牢牢握在供給方手中。”
資金配置已經反映出這種差異。招商證券資料顯示，2026年第二季度公募基金對電腦類股的持倉比例環比下降0.23個百分點至1.18%，但機構繼續加倉大模型和AI基礎設施，前十大標的合計獲得約74.84億元增持。聯想集團進入加倉金額前十，季度加倉約3.83億元。
記憶體周期之問：Google雲仍受制於算力不足
過去一個月，美股AI硬體類股出現高位獲利了結。有關Meta擬出售部分過剩算力的消息，以及Kimi K3等低價模型帶來的效率提升，一度引發市場對AI基礎設施利用率和晶片需求的擔憂。費城半導體指數較6月高點一度回撤超過20%，輝達、美光等公司同步調整。
全球晶片股共振，韓國股市經歷一波慘烈的去槓桿。7月13日，SK海力士下跌15.4%，創近20年來最大單日跌幅;三星電子下跌超過10%，KOSPI下跌近9%。SK海力士ADR在美國市場下跌9.3%，美光、閃迪和西部資料等記憶體企業同步走低。
SK海力士最新一季營業利潤可能低於市場一致預期約8%的估算，成為直接催化劑。三星電子和SK海力士合計佔KOSPI市值約一半，單只股票槓桿ETF又放大了市場波動，較小的盈利預測偏差迅速轉化為集中平倉。
業績與股價背離，說明記憶體股已經計入很高的利潤預期。AI需求已由HBM擴展至傳統DRAM和NAND，但市場開始關注價格漲幅和盈利增速能否繼續超過預期。股價和盈利預期可能接近階段性高點，產業需求卻尚未出現同步轉弱。
Alphabet最新財報提供了新的依據。第二季度Google Cloud收入達到248億美元，同比增長82%，雲業務營運利潤率升至35.6%;積壓訂單達到5149億美元，環比增長11%，其中略超過一半預計將在未來24個月轉化為收入。
Google仍面臨算力產能不足，正在同時建設自有資料中心並增加第三方雲廠商產能。Alphabet第二季度資本開支達到449億美元，同比增長100%;公司將2026年資本開支指引由1800億至1900億美元上調至1950億至2050億美元，並預計2027年繼續顯著增加。模型呼叫量也在增長。第二季度Gemini每分鐘處理約220億個API Token，環比增長37.5%;月活躍使用者達到9.5億，約為一年前的兩倍。單位Token成本下降尚未帶來總體算力需求收縮。
雲廠商也開始承受現金流壓力。Alphabet第二季度自由現金流降至負59億美元，資料中心建設、第三方算力採購和折舊可能壓制後續利潤率。對晶片、伺服器和資料中心裝置廠商而言，雲廠商增加資本開支意味著採購訂單更早確認，收益兌現時間通常早於雲業務收入。
記憶體股正在消化高估值和擁擠持倉，AI訓練、推理和資料記憶體需求仍在增長。Google雲產能不足、Token呼叫量上升及頭部雲廠商繼續增加資本開支，尚不支援記憶體周期已經結束的判斷。主要風險已經轉向資本回報、自由現金流和雲廠商的融資能力。
外資轉向中國AI硬體
當韓國記憶體股和美國半導體股幾乎同步開始消化這種擁擠持倉時，全球資金並沒有完全撤離AI交易，只是開始重新挑選籌碼。
花旗在6月9日發佈的中國AI生態報告指出，資料中心、電力容量和本土晶片供應將成為中國AI應用擴張的直接受益環節。6月18日，摩根士丹利亞洲首席執行長、全球股票聯席主管Gokul Laroia表示，中國是美國以外少數擁有完整獨立AI生態的市場，國產半導體和資料中心被視為降低AI部署成本的重要基礎。
“中國AI已正式進入我們的視野。”6月26日，高盛直接喊出“我們正目睹一場前所未有的協同效應”的敘事，稱大規模政策支援、全球AI需求增長和資本配置調整正在同時發生，中國AI資產因此成為科技類股中“最具吸引力的增長故事之一”。其建議買入的並非單一晶片公司，而是一組覆蓋電力、半導體、AI基礎設施、模型和應用的中國AI價值鏈資產(GSXACART)。
自2022年底以來，全球AI相關股票增加了約34兆美元市值，其中中國AI資產的市值略高於4兆美元。據高盛統計，中國企業貢獻了全球AI相關收入的約16%，對應的市值佔比卻只有10%;截至2026年1月，全球共同基金配置於中國市場的資金，僅佔其全球科技股敞口的1.2%。
“當前市值與市場機會之間的差距，已經大到不容忽視。”高盛指出。
摩根士丹利7月9日研報稱，國際投資者對中國股票興趣升溫，當前為“漸進建倉”，全球資金對中國資產仍處“極端低配”;渣打銀行發佈下半年展望，維持中國股票超配評級，看好科技與通訊服務、原材料與工業;瑞銀則預計海外資金將逐步回流A股，看好網際網路、硬體科技與出海概念股。
外資投行判斷共同指向：估值折讓加AI主線，構成2026年下半年中國資產重估的核心邏輯。
聯想集團：中國硬科技的業績樣本
AI資本開支由美國科技巨頭的資產負債表出發，最終轉化為亞洲硬體企業的訂單和利潤。
中國企業能否從中獲得更高估值，最終取決於這些全球訂單能否進入財務報表。要判斷這一轉化是否已經真實發生，最直接的方法就是找一家業績結構已經開始改變、且財報可以被逐季拆解驗證的公司，聯想集團則提供了這樣一個觀察樣本。
“聯想集團現在是中國科技類股的首選標的。”7月10日，中信里昂分析師Tony Zhang團隊發佈報告，將聯想稱為“真正的全球AI伺服器標的”。報告預計，來自美國新雲廠商客戶的強勁需求，正在推動聯想GB200和GB300 AI伺服器業務的收入與盈利能力，超過此前預期。
更值得關注的是，聯想的估值依據正在發生變化。長期以來，市場主要按照PC廠商的框架為聯想定價。中信里昂此次明確提出，AI伺服器業務不僅提高了收入增速，也改善了利潤率和業務結構，因此聯想應當獲得高於傳統PC公司的估值。“AI推理所需的CPU伺服器正在成為新的增長動力，相關市場空間足以支援更高的市盈率。”
聯想集團之所以具有代表性，說明中國企業承接全球AI需求的方式正在變得可以量化：全球雲廠商的採購進入伺服器收入，產品結構改善進入經營利潤率，最終再進入分析師的盈利預測與估值模型。
資金並沒有離開AI。它開始離開最擁擠、必須不斷超過極高預期的交易，轉向仍能通過訂單增長、利潤率改善和盈利上調證明自身價值的環節。對中國硬科技而言，這構成了新的重估窗口，也提出了更嚴格的條件：下一輪上漲需要業績，而不僅僅是故事。 (環球財經網)