人工智能，跌了。

　　10月7日美股開盤，甲骨文一度跌超7%；特斯拉跌超4%；芯片指數跌超2%。美政府將入股，Trilogy Metals暴漲211%。中概指數回落超2%，阿里巴巴跌超3%。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。比特幣一度較週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，通脹預期上升和美國政府關門持續，也為市場回調提供了宏觀背景。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，阿里巴巴在人工智能方向進展很快。據署名為「QWEN」的X賬號，其大模型QWEN3-VL榮登視覺排行榜第二名，併成為首個同時在純文本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賬號突然發佈消息稱，阿里巴巴大模型QWEN3-VL榮登視覺排行榜第二名，併成為首個同時在純文本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30億激活參數，即可在 STEM、視覺問答（VQA）、光學字符識別（OCR）、視頻理解、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，人工智能（特別是OpenAI）點到哪裏，漲到哪裏。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1萬億美元。

　　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週期為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、芯片與機櫃設計、電力系統，甚至整體佈局的變化，都意味着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，都是鉅額資本支出，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，例如英偉達即將成為前十大風險投資人之一。他將之比喻為網絡泡沫時期Lucent和Nortel開始資助網絡設備購買的情形。當然，也並沒有證據顯示，英偉達有像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。

（文章來源：券商中國）