引言：近期火熱的AI行情讓人聯想到1994-2000年的科網行情。基於系統性的覆盤和數據梳理，我們總結出7大經驗以對比當下火熱的AI行情，包括估值和情緒空間、分子和分母端的影響、行業輪動和回撤規律等：

1）AI行情估值還有多少空間？
2）市場情緒、企業擴張位置？
3）如何應對行情短期的過熱？
4）宏觀流動性收緊是否會導致行情結束？ 
5）行情結束核心關注哪個信號？
6）如何把握科技內部的輪動？
7）牛市中的回撤如何預判？如何應對？

一、對比估值還有多少空間？

科網泡沫時期，美國科技股PE_TTM最高可超75x，前瞻市盈率高達45.5x。截至2026/5/22，美股科技板塊PE_TTM為35.9x，處於過去十年69.7%的分位數，Forward PE為24.2x，處於近十年57.1%的分位數。科技股相對全部美股TTM/Forward PE為1.24、1.15，分別處於82.6%、70.2%的中等偏高分位數水平。對比科網泡沫行情來看，本輪科技股動態和前瞻市盈率均遠低於2000年的中樞，大致對應1998年5-6月左右的水平。

科網泡沫時期，美國科技股股權風險溢價可低至-5%以下。截至2026/5/22，基於TTM/Forward PE的美股科技板塊股權風險溢價為-1.8%、-0.4%，處於過去十年6.1%、16.5%的極低分位數水準。對比科網泡沫行情來看，本輪科技股股權風險溢價遠高於2000年的低點，大致對應1996年4-5月左右的水平。

科網泡沫時期，美國科技股市銷率TTM高達6.1。截至2026/5/22，美股科技板塊PS_TTM為7.2，PS_NTM為6.0，均已經突破科網泡沫時期的高點，接近歷史最高水平。

科網泡沫時期，美國科技板塊市值佔比接近40%。截至2026/5/22，美股科技板塊市值佔比為41.2%，科技+電信板塊市值佔比為43.6%，已經突破科網泡沫時期的最高點，創1985年以來歷史最高水平。

我們對比了2022年底ChatGPT發布後與94年底Netscape發布後的納指走勢，可以看到，本輪全球AI行情與科網泡沫相比，無論漲幅、斜率與節奏都有諸多相似之處。對比來看，本輪AI行情在時間維度上對應科網泡沫階段的1998年6月（66%的進程），空間上完成了1/5左右的漲幅。

綜合對比來看，除科技板塊市值佔比和市銷率已突破科網泡沫時期的高點外，市盈率和升跌幅顯示當下的AI行情接近彼時1998年6月左右的位置，而股權風險溢價則顯示當前僅處於1996年4-5月的水平。

二、情緒可以有多亢奮？

第一，一級市場的孖展情緒較科網行情仍有較大提升空間。截至2026年5月底，美股滾動6個月孖展規模為1849.2億美元，佔標普500總市值的比重僅0.28%，遠低於1994年底-2000年3月時期中0.8%左右的中樞。

第二，二級市場的情緒較科網行情的頂部仍有提升演繹空間。一方面，根據AAII投資協會，截至2026/5/21，看漲-看跌美股的投資者佔比（滾動12周平均）為-7.2，處於近十年25%的分位數，遠低於科網泡沫巔峯40%左右的水準。另一方面，截至2026/5/22，納斯達克100引伸波幅為22.8，處於近十年61.6%的分位數，僅相當於科網行情中的底部水平，較彼時的高點仍有較大提升空間。

第三，科技企業的情緒已經接近科網行情中的頂點。一方面，對比科網行情和過去十年科技龍頭的投資強度來看，截至2026Q1，本輪AI Hyperscaler（微軟、谷歌、亞馬遜、甲骨文和Meta）資本開支佔經營現金流的比重已高達94.0%，和2000年初巨頭的資本投入強度相當。另一方面，截至今年一季度，標普500信息技術板塊的淨債務佔EBITDA的比重為27.8%，已高於科網行情中的槓桿水平。

綜合來看，當前IPO規模、看漲-看跌的投資者佔比和引伸波幅顯示當前一二級市場的情緒較科網行情偏低，後續仍有較大的演繹空間。但是，企業資本開支投入強度和槓桿比率則顯示科技龍頭對AI產業的樂觀情緒已接近科網行情中的高點水平。

三、如何應對行情短期的過熱和擁擠？

一方面，在科網行情中，股價短期快速衝高、過熱後，行情在經歷階段性休整後仍將繼續向上。我們將14天RSI近5天首次突破70定義為行情短期過熱的信號後發現，納指在短期快速上漲後未來5/10個交易日內升跌幅中位數為0.63%/0.84%，上漲概率為60.0%/65.7%，較行情過熱前的市場表現來看的確有所降溫。但若把時間維度拉長來看，短期情緒過熱後市場只會經歷短期的整固，隨後40-120個交易日內，納指將再度向上。

另一方面，短期極致抱團所帶來的擁擠也不是行情終結的信號，科技股成交佔比突破上限閾值後，行情在經歷短期休整後仍將再度向上。1995年-1999年，儘管美股科技板塊成交佔比多次觸及40%的上限，並且在1999年底至2000年初一路飆升至60%以上，但也並未影響科技股持續向上。我們發現科技股成交佔比MA5突破40%後，納指儘管在5個交易日內出現震盪，但中長期行情仍將繼續演繹，未來20/40/60個交易日內，納指升跌幅中位數為3.6%/6.2%/9.4%，上漲概率為73.8%/81.0%/83.3%。

回到本輪而言，短期行情過熱、擁擠後，行情同樣呈現出震盪後繼續向上的規律。一方面，2022年底以來，14天RSI近5天首次突破70後5/10個交易日內，納指升跌幅中位數為0.79%/0.04%，上漲概率為57.1%/52.4%。但和科網行情類似，隨着行情整固、消化短期的過熱壓力後，納指中期仍將延續上漲，另一方面，本輪AI行情中，科技股成交佔比也隨着行情的演繹持續向上突破，突破40%和45%等關鍵閾值也並沒有扭轉行情向上的趨勢。

四、宏觀流動性收緊是否會導致行情結束？

90年代的科網行情過程中出現了諸多有關美國流動性和貨幣政策的擔憂，但僅對行情造成了短期的擾動。以芝加哥聯儲構建的金融條件指數衡量流動性來看，1994-2000年美國整體的流動性環境處於邊際收緊的趨勢，包括1996年底Alan Greenspan警告「非理性繁榮」提醒市場過熱、1999年科索沃戰爭推升油價和通脹後聯儲局開啓緊縮周期等，都並未改變科技股的大幅上漲的趨勢。

其背後的原因在於邊際收縮的金融條件並未拖累微觀流動性。1995年8月-2000年初，儘管流動性環境邊際收縮，但在賺錢效應的驅動下（標普500年按年中樞在10%左右），場外資金持續積極入場，美國客戶保證金餘額增長超260%。直到2000年三季度，隨着標普500滾動收益率跌至0%以下，槓桿資金則開始快速離場。此外，1998-1999年，共同基金的擴張和俄債危機下海外資金的迴流也為彼時的美股市場注入了流動性。

回到本輪，宏觀流動性環境大概率好於科網行情時期。一方面，截至2026/5/15，芝加哥金融條件指數（剔除股票相關指標）後為-0.05，大致相當於1998年中的水平。另一方面，相比於1998年-2000年初，當前美國經濟增長和勞動力市場或面臨更大壓力，疊加下半年臨近的中期選舉，我們認為不加息或許是沃什領導下的聯儲局的底線。

五、行情結束核心關注哪個信號？

最終導致科網行情趨勢性終結的核心是分子端產業景氣的確認放緩。科網行情在2000年3月見頂、9月後加速回落，本質上還是新一輪財報披露驗證龍頭業績低於預期後，產業高景氣難以維持的確認。

進一步來看，相比於利潤絕對值的增長與否，增速高低更為重要。產業趨勢所推動的行情能否持續演繹的核心是Δg>0，即利潤增速不能放緩，利潤增速高點的確認往往對應股價的拐點。科網行情中，儘管科技股EPS整體的上行趨勢維持到了2000年9月，但其股價率先見頂，背後的原因就在於業績增速於1999Q4開始持續回落，並於3-4月跌破30%的關鍵隘口。

若我們以個股為例會更加直觀，2000年3月微軟股價見頂恰好對應其實際/預期EPS增速的頂點，IBM股價見頂則對應實際營收增速自1998年中以來的首次下滑。

對本輪AI行情而言，其業績高增長的持續性主要取決於北美雲廠商的資本開支。無論是代表AI上游的費城半導體指數，還是代表AI中下游的信息技術服務，二者的盈利增速均和亞馬遜、谷歌、微軟和META四家公司的Capex增速呈高度正相關。一方面，北美大廠的資本開支是當前AI上游硬件利潤高增長的核心拉動項；另一方面，北美雲廠商對AI領域的加速投入大概率也意味着對AI中下游需求的樂觀預期。

往後看，我們認為以谷歌、微軟為代表的雲廠商將持續加大資本開支，進而支撐AI板塊的盈利加速向上，最終推動行情的進一步演繹。一方面，北美雲廠商業績持續超預期，AI相關的投入已逐漸打通商業模式，企業營收和現金流的穩定增長得以支撐資本開支高增長。另一方面，參考歷史，自22年底ChatGPT問世以來，市場和公司自身對Capex的預期和指引呈現穩定的上修趨勢。

六、如何把握科技板塊內部的輪動？

中長期來看，科網行情中，科技板塊內部並不存在明顯的「高切低」，強者可以恒強。一方面，總體來看，科網行情中，軟件較科技板塊的超額收益一直維持到了1999年底。另一方面，分階段來看，無論是1994年底至1998年10月初的「理性」上漲階段，還是後續市場情緒走向」亢奮」的時期中，軟件行業收益率均名列前茅。軟件板塊股價持續佔優背後的核心因素在於其景氣持續高增長，且處於科技板塊內部的前列。

行業的輪動主要取決於景氣相對優勢的變化。相比於市場熟知的產業鏈演繹順序，科網行情中，初期反倒是軟件板塊領升，行情中後段纔是通信設備和半導體等硬件公司表現靠前，背後的轉折點是業績增速差的收斂。1994-1998年，隨着Windows持續普及，Yahoo、亞馬遜等公司陸續上市，在線瀏覽器和電商的商業模式被認可，軟件公司盈利預期加速向上，相對硬件公司具備明顯的景氣優勢，支撐軟件跑贏硬件；但進入1999年後，市場對於2000年的「千年蟲」的擔憂使帶來了硬件設備更換的增量需求，半導體和通信設備的景氣加速走高，較軟件的盈利增速差快速收斂，推動硬件板塊相對收益率加速上行。

短期來看，在景氣水平相當的情況下，滾動40日收益差等技術指標可以輔助判斷科技板塊內部的「高切低」。在業績增速差異不大的時候，滾動40個交易日收益差向上/下突破±15%的閾值往往可以較好地指引行業輪動，例如1994年底-1998年底，通信設備/通信服務和半導體/電子設備的相對收益呈明顯的均值迴歸特徵。但若某一行業的業績優勢過於顯著，該指標的有效性會顯著回落，例如1999年-2000年3月，在高景氣的加持下，通信設備持續跑贏通信服務、半導體持續跑贏電子設備。

對本輪AI行情而言，上游算力板塊「一騎絕塵」的原因在於持續的高景氣。第一，過去幾年中，費城半導體指數收盤價與其淨利潤增速相關性較強，這也意味着若後續上游板塊業績能持續維持高增長，那麼行情也將加速演繹。第二，半導體和軟件服務的股價分化也在於景氣的差異，後續AI行情從上游往中下游的切換需要看到相對業績增速的拐點。第三，隨着AI上游硬件較中下游軟件服務的景氣差距自2025年開始被加速拉開，短期行業輪動的信號也開始「失真」。

七、牛市中的回撤怎麼判斷？怎麼應對？

再大的牛市，行情也不是一帆風順，但回撤幅度普遍在10%左右。縱使是1994-2000年的美國科技股大牛市中，期間也經歷了多次回調。從時間和空間上看，科網行情中，納指回撤平均持續32.3天左右，最大回撤幅度平均為11.5%。其中，除1998年7-10月和1996年6-7月，由於流動性收緊拖累跌幅較大外，其餘階段的納指跌幅基本在15%以內。

回到本輪，22年底以來的AI行情中，納指最大回撤均值/中位數為11.4%/11.1%，持續時間為36.9/27.0天，和上一輪科網行情的回撤規律較為吻合。

風險提示：僅為歷史數據分析報告，不構成對行業或個股的推薦和建議。

注：本文來自興業證券股份有限公司2026年5月28日發布的《科網行情VS當下：七點啓示》，報告分析師：張啓堯 S0190521080005，陳恭懿 S0190523060001