高盛首席全球股票策略师彼得・奥本海默在8月初向客户表示，科技股面临的或许并非估值问题，而是盈利问题。在周四发布的一份研报中，他拿出了佐证这一观点的证据。

　　这份题为《资本竞争》的最新报告并未推翻其8月份提出的观点，反而进一步强化了该论断。报告将人工智能催生的 “盈利泡沫” 风险，与一套特定传导机制、一次历史压力测试，以及一个近期触发因素关联起来，根据奥本海默的说法，该触发因素已在本月债券市场的震荡中显现。虽然他仍未断言泡沫已确定存在。但在首次提出该可能性六周之后，这一谨慎判断如今得到资本支出 / 现金流数据、创纪录信贷发行规模，以及下调后的股市短期展望的支撑。

　　奥本海默在 8 月初撰文称：“科技股似乎不存在估值泡沫，但可能正在形成盈利泡沫。” 这番表态值得关注，因为他所在机构是华尔街长期看多市场的知名研究部门。

　　当时，奥本海默的论据大多属于案例观察。他列举了当季财报引发剧烈波动的现象：微软凭借亮眼财报单日大涨 17%；Meta虽然业绩超出预期，股价却下跌近 10%；等权重标普 500 指数相对市值加权指数的跑赢幅度创下 2009 年以来新高。在他看来，这些迹象表明投资者开始怀疑，推动大盘上涨的盈利增长来源过于集中。他将这一风险大致归因于 “政府债务规模扩大、发债增加以及通胀持续” 推高资本成本，但并未完整阐释该因素与科技企业盈利之间的具体传导逻辑。

　　奥本海默周四发布的研报将此前这种松散关联升级为核心论点。他提出，人工智能基建支出与政府举债正在争夺同一笔资金池：私营企业发行债权与股权，为 AI 数据中心融资；与此同时，各国政府加大借贷，用于基建、能源安全和国防开支；而能源价格走高带来的通胀压力，又进一步推高政策利率。他认为，正是这种多方资金需求的碰撞，抬升了全球资本成本。8月报告中仅隐含的传导逻辑，如今成为这份报告的标题与贯穿全文的主线。

　　他用更详实的数据支撑该观点：AA级科技发债主体的资本开支在第二季度同比增长 65%，这也是 AA 级主体整体资本开支增速连续第十个季度超过 35%。美国今年迄今可转换债券发行规模达 1350 亿美元，其中 AI 相关融资方占总发行量的 44%。高盛信贷团队将美国全年投资级债券发行预测上调 2000 亿美元，至创纪录的 2.3 万亿美元，AI 相关发行人占全部供给量的四分之一。

　　奥本海默并非唯一一位持此类观点的华尔街资深分析师。在他这份研报发布的五天前，阿波罗全球管理公司首席经济学家托尔斯滕・斯洛科就提出了自己的判断，他认为过去的 “储蓄过剩” 局面已经转变为 “储蓄短缺”。

　　斯洛科表示，长达二十年的超低利率环境，根源在于过剩储蓄追逐稀缺的投资机会。“如今情况已然改变，” 他写道，“当下项目数量多于可用资本…… 当项目充足而资本稀缺时，资本会为争夺项目展开竞争，竞争方式就是要求更高的回报。能够实现市场出清的回报水平，对应着更高的收益率。”

　　奥本海默在8月份的研报中只是粗略提及历史相似情形，并未完整展开论证。他列举了几个先例：2008年危机中的银行板块、上世纪 90 年代末的互联网泡沫，以及 80 年代末的日本泡沫。在这几轮危机里，率先崩塌的都是盈利端，而非估值。

　　他指出，在 2008 年金融危机前夕，银行业一度成为标普 500 指数中权重最高的板块，但当时银行股并未像 1999 年科技股、80 年代日本股票那样出现极端估值。恰恰相反，银行盈利靠快速扩张的杠杆支撑，而杠杆对应的资产 —— 美国房地产，才是真正存在估值泡沫的领域。当房地产市场崩盘并将经济拖入衰退，银行盈利随之断崖式下跌，即便这些股票本身此前并没有明显高估。

　　随后，他套用同一套模型对科技行业进行分析，并列出三点理由，说明当下情况有所不同。第一，科技企业利润依旧 “十分强劲”，资产负债表 “整体稳健”，这与当年银行依靠信贷扩张催生的脆弱性最终导致盈利崩塌形成鲜明对比。第二，标普500整体的利息保障倍数处于过去 20 年的 99 百分位，个股中位数利息保障倍数处于 68 百分位。他认为这证明，绝大多数企业并未像当年银行那样过度加杠杆。第三，AI 算力需求 “持续加速并供不应求”，并非依托于已经泡沫化的资产。他举例称：微软公布计划，要在六年内将数据中心算力扩充两倍；英伟达在高盛举办的 Communacopia 科技大会上重申预测，到 2030 年，AI 潜在市场规模（TAM）将达到 3 万亿至 4 万亿美元。