7月以來，A股AI類股經歷了一次快速而劇烈的估值壓縮。這輪波動還要持續多久？
截至7月24日收盤，創業板指和科創50較6月底均已下跌約兩成。AI硬體內部的調整更深。CPO概念累計下跌超30%，PCB類股累計下跌超36%。
跌到這個位置，最容易出現兩種判斷。有人認為，三周下跌已經足夠，反彈隨時會發生。也有人拿2015年作比較，認為下跌遠未結束。
這兩種判斷都把時間和跌幅當成了原因。市場不會因為跌得夠多、持續得夠久，就自動停止下跌。
基本面決定為什麼下跌。槓桿決定下跌速度。利率決定市場願意等待多久。
這輪A股AI下跌，不是從A股開始的
如果只看A股，這輪下跌很容易被解釋為漲多了、交易擁擠，或者中報前資金選擇兌現。這個解釋沒有錯，但不夠。
更早出現變化的是美國市場。市場開始重新審視AI產業鏈的利潤分配。過去兩年，上游硬體利潤快速增長。GPU、高頻寬記憶體、光模組、PCB和資料中心裝置不斷提價。可是，這些收入在雲廠商一端，全部是資本開支。
輝達確認收入時，雲廠商確認的是一項未來必須收回的投資。硬體企業的利潤越高，下游企業需要賺回來的成本就越大。
美國市場擔心的，不是AI突然沒有需求。真正的疑問是：上游獲得的高利潤，是否已經超過下游短期能夠創造的回報。雲廠商可以為了競爭繼續投資，卻不會永遠犧牲利潤，讓上游一直獲得越來越高的回報。
這使AI行情第一次從“還有多少算力需求”，轉向“這些算力究竟能賺多少錢”。
隨後，韓國市場的去槓桿，把盈利懷疑變成了真實賣盤。韓國擁有記憶體、半導體裝置和AI硬體龍頭。個人投資者參與度高，信用交易和槓桿產品也很活躍。上漲時，槓桿強化趨勢。下跌時，槓桿資金必須減倉，賣盤又會壓低價格。
基本面的分歧，原本只會帶來估值調整。槓桿開始收縮以後，估值調整就會變成連續而集中的賣盤。
A股AI硬體同樣存在高漲幅、高持倉集中度和相似的盈利假設。不同市場交易的是同一套產業敘事。韓國市場開始去槓桿，A股很難完全置身事外。
因為這種傳染不是靠故事，而是靠資金結構。全球AI主題基金往往同時持有中日韓科技資產，韓國去槓桿引發的減倉，會通過這類基金的整體倉位調整外溢到A股和港股。外資對亞洲科技的風險偏好一旦收緊，也不會只針對韓國一個市場。
與此同時，圍繞伊朗和荷姆茲海峽的風險仍沒有退出市場定價。它未必是AI股票下跌的直接原因，卻會影響市場願意等待AI利潤的時間。
能源風險上升，會推高油價和通膨預期。通膨回升會限制聯準會降息空間，也會增加美國利率波動。利率較低時，投資者願意等待幾年後的利潤。利率上升時，市場會要求企業更早形成收入、現金流和資本回報。
荷姆茲海峽，讓等待AI利潤的時間變得更貴。
利率抬升，影響的不只是美股折現率。美元走強時，外資配置亞洲科技股的意願會同步下降，南向資金買入港股AI硬體的節奏也會放緩。中東的風險溢價，最終是通過這條路徑，從美債利率一路傳導到北向、南向資金的邊際變化上。
所以，這輪A股AI調整併不是一個孤立事件。美國提出利潤問題。韓國暴露槓桿問題。中東局勢帶來利率問題。三種壓力在同一時間匯合，最終通過A股最擁擠的AI硬體類股集中釋放。
美國提出利潤問題。韓國暴露槓桿問題。荷姆茲海峽帶來利率問題。
市場不會因為跌得夠多，就停止下跌
市場劇烈波動通常持續多久，首先取決於下跌由什麼造成。
槓桿出清最快。被動賣盤往往在幾周內集中釋放。價格跌得越快，槓桿下降得也越快。
估值調整更慢。高估值形成於長期樂觀預期，不會因為幾天暴跌就完全消化。股價可以快速下降，投資者對合理估值的認識卻需要反覆確認。
盈利周期最慢，也最重要。如果市場只是擔心交易擁擠，調整結束後股價可能重新上漲。如果市場開始下調未來兩三年的盈利預測，調整就會持續更久。
2015年的A股調整，核心是槓桿和流動性。很多公司缺少真實業績，股價主要依靠資金推動。槓桿一旦逆轉，價格很難找到基本面支撐。
2024年初的市場調整，更接近流動性和交易結構衝擊。量化交易、衍生品和小微盤持倉相互影響。政策和流動性改善以後，市場較快修復。
這次AI調整與兩者都不完全相同。它不是沒有業績的純流動性泡沫。AI硬體企業確實擁有收入、訂單和利潤。但是，這輪行情同樣存在高估值、高集中度和高增長預期。
因此，真實業績可以避免整個類股失去基本面支撐，卻不能保證原來的估值重新回來。
有業績，不等於任何價格都合理。
市場也不會因為下一份財報仍然增長，就停止下調估值。真正決定估值的，不只是今年能賺多少錢，而是盈利增速是否還在提高，這種增長又能持續多少年。
跌幅和時間不能終結下跌。賣盤出清、估值下降和盈利穩定，才能終結下跌。
此外，這三隻鐘（槓桿/估值/盈利）之外，還有一個變數能改變槓桿出清的速度，但不能改變估值和盈利的重新定價——政策。2015年的救市資金、2024年的減持新規和匯金增持，都曾讓槓桿出清明顯加快。這一次如果出現類似工具，能縮短第一階段的時間，卻解決不了第二、第三階段的問題：估值該消化的還要消化，盈利該驗證的還要驗證。
最大的跌幅通常來得很快。估值和盈利的重新定價，卻需要更長時間。
急跌可能進入後半段，估值消化還沒有結束
7月以來，AI硬體的急跌說明，第一輪快速釋放已經發生。系統性急跌的大部分跌幅，可能在1-3周內完成。但是，高波動、反彈和重新探底，仍可能持續3-5周。
也就是說，最猛烈的下跌可能完成了大部分，甚至已經結束，但整個調整還不能說已經結束。
急跌結束，不等於股價馬上回到原來的高點。
槓桿資金退出以後，市場還要重新確定估值。中報、訂單、毛利率和經營現金流，將成為新的定價依據。不同公司之間的表現，也會逐漸拉開。
如果AI硬體公司的中報和訂單仍然穩定，美國雲廠商沒有下調資本開支，市場可能從普跌進入分化。核心公司的估值下降以後，會率先獲得資金關注。
如果美國利率繼續上升，雲廠商資本開支增速放緩，或者硬體供給開始明顯增加，那麼調整時間還會延長。
對核心公司來說，從高點回撤20%至30%，可以完成一次擁擠交易的估值壓縮。但對主要依靠遠期敘事、盈利尚未充分兌現的公司來說，跌幅本身沒有明確的保護作用。因為市場下調的不只是股價，還可能是原來的盈利假設。
判斷調整是否接近結束，不必盯住某一個指數點位。更重要的是看三件事：業績好的公司公佈利多後，是否不再創新低；指數重新探底時，下跌股票的數量是否減少；市場是否開始重新比較利潤、現金流和估值。
這輪調整的第一階段由槓桿決定。第二階段將由利潤決定。
這個判斷很快會有第一次現實檢驗。Google已於7月22日公佈二季報，微軟、Meta、亞馬遜、蘋果將在下周三四（7月29-30日）集中發佈。華爾街普遍把這輪財報視為AI投入從敘事走向利潤的驗證節點——資本開支指引是否放緩，雲業務增速是否維持，是判斷"急跌進入分化"這一判斷能否成立的第一手證據。
普跌結束於槓桿出清。真正的底部，開始於利潤分化。
寧德時代的提醒：業績增長，也擋不住估值下降
2022年至2023年的寧德時代，是一個值得參考的案例。
當時，寧德時代的業績仍然增長。從未來一兩年的盈利預測看，公司的估值也並非完全沒有支撐。但股價仍然出現了較大幅度下跌。
原因並不複雜。股價由盈利和估值共同決定。盈利繼續增長，只能守住其中一部分。如果估值下降得更快，股價仍然會下跌。
假設一家公司的盈利增長30%，市盈率卻從50倍下降到30倍，股價依然會明顯下跌。
寧德時代當時的問題，不是市場突然認為動力電池沒有需求，而是市場開始重新判斷增長速度。利潤還在增加，但新能源汽車滲透率提高以後，市場開始擔心動力電池的高速增長還能維持多久。行業擴產加快，電池價格下降，整車企業提高議價能力，競爭也在加劇。
市場沒有否定當年的利潤。市場縮短了對高增長的預期時間。
供不應求時，龍頭企業享受的不只是增長估值，還有短缺溢價。一旦供給增加，即使需求仍在增長，價格和毛利率也可能下降。行業會從短缺定價轉向競爭定價。
寧德時代的案例說明，市場可以精準預測一家公司的利潤，但可能高估了利潤的增長速度和持續時間。而利潤增速本身但變化，會影響估值。也就是所謂的，利潤增長的二階導影響了市盈率。
這對今天的AI硬體有直接意義。市場未必懷疑下一份財報。光模組、記憶體、PCB、伺服器和資料中心裝置企業，未來幾個季度仍然可能擁有較好業績。
但如果市場開始認為，雲廠商資本開支增速接近高點，硬體供給逐漸增加，毛利率難以繼續提高，高增長只能維持一兩年，而不是三至五年，那麼估值中樞就會下降。
盈利增長，不等於盈利增速繼續提高。對高估值公司來說，這是兩個完全不同的概念。
業績兌現只能證明過去的判斷沒有錯。它不能證明原來的估值仍然合理。
所以，判斷那些AI股票能夠在反彈後重新上漲，不能只看誰還有利潤。還要看誰的盈利增速仍有提高的可能。
市場可以精準預測一家公司的利潤，同時高估這份利潤的增長速度和持續時間。
下一輪上漲，要尋找新的盈利加速度
上一輪AI硬體上漲，主要來自需求爆發和供給短缺。兩者同時出現，訂單、價格和利潤率一起上升。企業盈利快速增長，估值也隨之提高。
但是，隨著盈利基數上升，市場關注的重點會發生變化。下一輪真正能夠重新獲得高估值的公司，需要滿足三個條件：盈利增速提高，增長能夠延續，當前價格還沒有充分反映這種增長。
在AI硬體內部，需要觀察那些環節仍然能夠同時獲得需求增長和價值量提高。高速互連、高頻寬記憶體、先進封裝等領域，仍然受益於算力架構升級。
如果技術升級持續提高單機價值量，而供給擴張沒有明顯快於需求，盈利增速仍有繼續提高的可能。
但這些方向也是前期交易最擁擠的領域。即使產業趨勢正確，也要判斷當前估值已經計入了多少增長。
PCB、電源、液冷和伺服器等資本開支衍生環節，則需要觀察收入增長能否轉化為利潤增長。如果新增產能過快，競爭壓低價格和毛利率，收入增加也未必帶來盈利加速。
因此，AI硬體內部不能只比較那個行業還有訂單。更重要的是比較，那個環節的利潤增長仍在加快，那個環節已經進入高基數和供給擴張階段。
與此同時，市場的注意力可能逐漸向下游應用移動。短期內，硬體仍然擁有更高的盈利確定性。訂單、收入和利潤都比較容易驗證。調整之後，硬體龍頭也可能率先反彈。
但是，中期估值空間更大的方向，可能來自那些開始證明AI能夠增加收入和利潤的下游企業。雲端運算和模型服務，需要證明AI收入能夠覆蓋算力、折舊和能源成本。企業軟體和AI智能體，需要證明客戶願意持續付費。網際網路平台需要證明，AI能夠提高廣告轉化率、交易效率，或者降低營運成本。
一旦這些變化進入利潤表，下游應用企業的盈利增速可能開始提高。AI產業鏈的利潤分配，也會發生變化。這會反過來支援硬體需求。因為只有下游能夠賺錢，上游的高利潤才擁有長期基礎。
所以，調整之後最先反彈的，可能仍然是AI硬體。下一輪真正獲得估值提升的，卻可能逐漸轉向率先證明商業化收入的應用企業。
這也是判斷“有些公司是否只是需要時間消化估值”的關鍵。沒有那只股票天然只輸時間、不輸本金。只有未來利潤增長能夠覆蓋估值下降，時間才是朋友。否則，時間只是讓錯誤暴露得更慢。
這輪AI調整不會以所有股票同時見底而結束。它真正結束的標誌，是市場不再為整個AI產業支付同一種估值。資金會離開單純依靠短缺和故事支撐的公司，轉向盈利增速仍然提高、增長尚未被充分定價的領域。
不過，這裡也有一個例外，不完全服從海外資本開支的節奏。如果美國對半導體裝置和先進晶片的出口管制進一步收緊，自主可控會成為部分國產鏈環節獨立於海外周期的定價邏輯——這種支撐來自國產替代的必要性，而不是盈利增速本身，所以它能緩衝跌幅，卻不能替代真正的盈利加速度。
調整結束以後，市場尋找的不是原來的贏家，而是新的盈利加速度。
(首席經濟學家論壇)