Mag 7財報周來襲:6000億美元資本支出能否撐起AI敘事?

華爾街見聞
04/28

史上最密集的財報周之一如期而至,AI資本支出敘事正面臨一次關鍵壓力測試。

本周三,Alphabet、微軟亞馬遜Meta將同步公布一季度財報,蘋果緊隨其後於周四披露業績。目前共識預期已將這四家公司2026年合計逾6000億美元的資本支出充分納入定價。

高盛Delta One主管Rich Privorotsky指出,市場的核心問題並非需求強弱——需求顯然強勁——而在於資本支出能否進一步提升。若資本支出保持平穩,在投入成本持續上行的背景下,這實際上等同於一種放緩,將直接挑戰當前的AI市場敘事。

在這場由AI資本支出邏輯主導的市場結構中,半導體已成為最直接的受益方,板塊年內漲幅高達42%,遠超Mag 7整體約2%的漲幅;剔除英偉達後,Mag 7年內漲幅僅約0.2%。然而高盛同時警告,AI支出帶來的上行驚喜"幾乎是整個遊戲",半導體板塊估值已升至市盈率60倍,風險回報比正在惡化,技術面正從順風轉向逆風。

資本支出預期:共識已充分定價

當前科技行業對算力的爭奪,正催生高盛所稱的"Token Maxing"效應:各大公司工程師團隊爭相消耗儘可能多的算力資源,"支出不足等於職業風險"的認知已形成一種扭曲激勵,驅動企業即便低效也要激進支出。

頭部科技股已承諾2026年AI資本支出合計逾7400億美元。目前共識預期已將亞馬遜、微軟、Meta和Alphabet四家公司2026年合計超過6000億美元的資本支出納入模型。與此同時,制約已蔓延至多個環節:電力、CPU、GPU、銅材乃至工程師人才均告短缺。

高盛表示,就眼下基本面而言確實難以置喙:"多個垂直領域供給受限,每股收益加速增長,市場敘事(不論對錯)是我們正處於數十年來最重要技術突破的邊緣。"然而市場正將上行空間無限期向前外推——更多算力,更高智能,直至最終實現通用人工智能(AGI)——本周財報將對這一預期提供重要參考。

半導體:漲勢已至臨界區域

半導體板塊的漲勢已演變為自我強化循環:預期與價格相互驅動,行情從"基本面支撐"演化為"自我實現"。板塊市盈率已升至60倍,恐慌性追漲情緒持續積累。高盛認為,這是"凸性風險開始顯現"的區域——拋物線式的上漲總有終點。

在板塊內部,領升主力已悄然切換。CPU與模擬芯片成為拉動主力,慣常領升的GPU將相對滯後。高盛判斷,當前突破"看起來像向上突破,但交易特徵更像逼空"——倉位、資金流向與被迫買盤共同推動市場追逐右尾風險。

從盈利貢獻來看,Micron Technology一家公司便貢獻了近期標普500每股收益上修總量的逾半數,其季度業績和指引遠超共識預期,市場對AI內存芯片需求"無限延伸"的預期推動共識估值幾近翻倍。標普500盈利上修的廣度正在收窄,中位數企業的共識預期幾乎沒有變化,盈利動能的極度集中已是不爭的事實。

超大規模雲廠商:股東邏輯存在分歧

半導體股票與超大規模雲廠商股票,面對同一波資本支出浪潮呈現出截然不同的市場反應,兩類投資者之間的利益錯位正在浮出水面。Rich Privorotsky直言,半導體股票對資本支出增長抱有強烈熱情——畢竟這些支出直接流入其口袋;但超大規模雲廠商的股東,歷史上並未因資本支出增加而獲得回報。

"上周我們聽到了供應商(半導體公司)的聲音,本周輪到支出方(超大規模雲廠商)登場,後者的敘事要更為複雜。"Rich Privorotsky如此表述。

這一分歧在年內市場表現中已有明確體現:Mag 7整體漲幅僅約2%,剔除英偉達後幾近持平,與半導體板塊42%的漲幅形成鮮明反差。超大規模雲廠商在AI時代承擔大量資本投入,但市場對於這些投入何時及如何轉化為股東回報,仍存在相當大的不確定性。

企業回購:結構性需求入場提供底部支撐

在市場情緒面臨考驗之際,美國企業的股票回購正為股市提供一層結構性緩衝。回購授權規模創歷史紀錄,靜默期陸續結束,今年企業回購需求總量預計超過1萬億美元。

這一買盤對價格不敏感,屬於純粹的結構性需求——企業在歷史高位大舉回購,持續收縮流通股本,以機械方式推升每股收益。對於當前高位運行的股市而言,這是一股難以忽視的被動支撐力量。

市場格局:非AI供應鏈即局外人

Rich Privorotsky對整體市場風險回報的判斷已趨於審慎:"很難不對AI資金的強勢表示尊重,但這波漲勢的速度已屬極端。相對預期的上行驚喜,幾乎完全來自AI支出——那就是整個遊戲。"

在AI敘事主線之外,原油及成品油價格正在消耗市場注意力,歐洲股市相對落後,市場分化走向極端。高盛總結稱:"你要麼身處AI供應鏈,要麼就沒有參與到這場行情中。從當前位置來看,風險回報已經變差,技術面正從順風轉為逆風。"

這一集中化趨勢同樣延伸至新興市場:半導體驅動的盈利增長重塑了整個新興市場的結構,EM正變得更集中而非更多元。對於全球投資者而言,無論身處哪個市場,AI供應鏈的內外之分,正日益成為決定收益的最關鍵邊界。

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