原標題：港灣觀點︱2026年7月：盛夏與驚濤

　　來源：東方港灣投資管理

　　港灣觀點

　　作者：東方港灣黃海平

　　備註：封面圖由AI製作

　　AI行業像一列加速行駛的列車，而車廂裏的投資人卻在7月份越來越暈車。7月份的AI產業依然熱得發燙，台積電、谷歌和英特爾等公司交出強勁業績，前沿模型持續提升，模型公司的收入和用戶規模持續增長；然而資本市場對負面消息明顯更加敏感，反應也更加劇烈，一則Meta可能外售算力的新聞、一個開源模型的突破，甚至一個略低於買方預期的毛利率數據，都可能引發整個AI板塊的劇烈震盪。回顧整個7月，納斯達克指數下跌了3.20%，而上半年備受追捧的費城半導體指數下跌20.61%，存儲指數下跌31.79%。當產業的溫度仍在上升，股票價格卻開始對每一陣風聲過度反應，我們需要重新分辨：眼前究竟是退潮，還是浪潮中的湍流？

　　在產業端，AI熱浪在7月份仍在加速。

　　首先，AI硬件全產業鏈正受益於AI發展，AI紅利已不再由英偉達一家獨享。台積電全面上調全年營收指引，提高資本支出預算，積極擴產。台積電CEO向來態度保守，但他在業績會上多次強調，對AI這一長期趨勢的信心依然堅定；當分析師問及未來AI增長預期時，他信心十足地表示：「更強，更強，更強。」先進製程供不應求，是本輪AI基建最硬的「物理約束」，台積電用一份接近完美的業績，加上激進擴產計劃，直接回應了市場對資本開支放緩的擔憂。英特爾同樣交出全面超預期的答卷，收入按年增長25%，為過去15年來最快，即便是轉型中的英特爾，也搭上了這輪Agent算力配置重估的順風車。CEO明確表示，AI正在同時拉動CPU、ASIC、先進封裝與晶圓代工需求，在提高資本開支的同時強調「先有客戶，纔有資本開支。」

　　其次，終端應用的商業化加速，正在為資本開支的合理性提供佐證。Google Cloud收入增長82%，經營利潤約為上年同期的3.1倍，AI基礎設施投入正在迅速轉化為雲收入和利潤。OpenAI在發布GPT-5.6的同時，推出了ChatGPT與Codex的融合應用，在模型更新、產品升級及額度刷新的多重利好下，這款融合應用的周活躍用戶從3月份的200萬迅速提升到7月份的1000萬。Anthropic的ARR增長勢頭也未結束，第三方信息顯示Anthropic在7月份的ARR已經突破700億美元。

　　圖1：ChatGPT+Codex融合應用周活用戶在四個月內從200萬躍升至1000萬，AI 應用的商業化正在加速兌現，來源：@thsottiaux

　　最後，模型仍在快速迭代，並同時實現性能提升與成本下降。7月份推出的GPT-5.6 Sol、Terra和Luna，覆蓋旗艦、均衡與低成本三檔；Luna以不到上一代一半的估算成本接近GPT-5.5峯值表現，Terra則以更低成本超過上一代。Opus 5.0價格與4.8相同，卻有着更高的性能。開源陣營同樣進展顯著，Kimi K3發布，其在編碼、EDA等高附加值場景中的表現直逼Opus 4.8，甚至展示了使用開源模型進行芯片設計的演示。代表模型性能與價格最優平衡點的帕累託前沿，正在不斷向外擴展。

　　圖2：截至7月31日的大模型能力—價格帕累託前沿：新一代模型持續以更低的成本、覆蓋更強的性能，前沿曲線整體向右上方外推，來源：arena.ai

　　與產業端的火熱相反，資本市場卻如驚弓之鳥，一點負面消息就會掀起驚濤駭浪。月初Bloomberg報道Meta考慮「出售算力」，市場立刻推演「AI算力過剩、大廠收着花錢」，硬件鏈連跌兩日、韓國出現熔斷；KIS認為HBM長協價格漲幅不及DRAM，因此下調海力士業績預期，導致海力士當日下跌15%；谷歌第二季度財報披露自由現金流轉為負值，引發投資者對企業未來價值的擔憂。動量因子平倉（Unwind）是本輪迴調的核心驅動，SOX從高點一度回撤約20%，單周下跌約10%，但同期標普大盤基本穩定、VIX仍處低位，這說明壓力主要集中在AI及高動量資產，而非系統性風險，高盛的動量因子指數GSPRHIMO的大幅下跌也是這一觀點的佐證。市場並不是突然開始擔心AI的發展，而是此前所有人站在船的一側，風向一變，所有人便爭先恐後地挪到船的另一側，唯恐跑得慢，成為了帶血的墊腳石。

　　圖3：高盛高波動動量對沖組合（GSPRHIMO）在近期出現大幅回撤，與SOX的深跌同步、與大盤走勢背離，印證本輪下跌的核心是動量因子平倉（Unwind）而非基本面轉弱，來源：Goldman Sachs

　　短期股價由資金流動決定，但長期股價由公司價值決定。因此，只有更好地了解多空雙方對AI未來的觀點和判斷，投資者才能更理性、更客觀地評估公司的長期價值，從而作出更好的投資決策。

　　多空的第一個戰場在於資本開支。空方認為，資本開支的強度已經達到了頂點，如果2027年的資本開支真如市場所預期的達到約1.3萬億美元，那麼幾大CSP的自由現金流將會全部轉負，未來資本開支也就沒有繼續上修的可能；谷歌季度自由現金流轉為負值後，這一擔憂進一步加劇。同時，空方還認為：如果資本開支上修，CSP的自由現金流轉負，公司估值將大打折扣；如果資本開支不上修，硬件產業鏈則將面臨巨大壓力。而多方認為，自由現金流並非唯一的資本開支來源，首先，當前資本開支可以通過多種表外方式進行，如SPV、經營租賃等；其次，CSP目前主業穩固，資產負債表健康，還有多種孖展方式可以籌措資金，而且，空方這種靜態考慮自由現金流的方式並未考慮AI帶來的收入和利潤率提升。本質上，如果一個投資的ROIC足夠高，那麼就會吸引到全社會的資金進入這個領域，如同過去中國房地產的黃金年代。

　　多空的第二個戰場在於AI的需求。空方認為，巨大的資本開支和目前的AI收入並不匹配，即便目前大模型公司在編程領域的收入快速增長，但僅這一個領域並不能創造足夠的回報，目前尚未看到下一個潛在增長點。更何況在開源模型快速發展的今天，大模型公司也可能因競爭而降價，導致增收不增利，最終也無法創造足夠的回報。而多方認為，不能強行用當前ARR與資本支出進行匹配，資本支出是先行的，ARR是後置的，因此更應該關注全生命周期的ROIC。亞馬遜第二季度財報特別提到，AI基礎設施建設只需3年即可實現收支平衡；目前服務器的使用壽命至少為5至6年，數據中心的使用壽命更可超過30年，這正是ROIC能夠跑通的有力證明。目前除了編程外，醫療、金融、法律和科學等領域都在被AI快速滲透，AI究竟會率先在哪個領域落地尚未可知，但就像在編程領域真正爆發前，很少有人預測到AI的第一個爆點會是編程一樣，多方對AI未來的應用前景保持樂觀。在開源模型方面，多方認為開源模型和閉源模型依然有着巨大的能力差距，但許多投資者並不具備區分二者的能力，一方面模型針對公開排行榜進行定向訓練，導致在基準測試中難以區分能力差距，另一方面由於大部分投資者執行的任務較為簡單，無法真正區分開源模型與閉源模型的能力。與此同時，目前的開源模型也在走向不再完全開源的路線，例如最新的Kimi K3並沒有使用MIT協議，而是對商業使用進行了限制。未來極有可能出現的情況是，90%的token由價格低廉但智能水平較低的模型處理，但這部分token只產生10%的價值，而10%的token由價格較高但智能水平較高的模型處理，這部分token產生90%的價值。

　　圖4：領先模型與追趕模型的能力差距，只有在任務難度進入「深水區」時纔會顯現——過於簡單的任務和公開排行榜，都會掩蓋這條真正的護城河，製圖：Gemini AI

　　空方提到的幾個約束條件固然存在，但這些約束更像是新技術發展過程中遇到的節奏問題，而非方向性問題或核心矛盾。AI發展的底層動力並未改變：更智能的模型、更低廉的成本、更多的用戶和更廣泛的應用，仍在持續演進。短期股價可以被資金、倉位、利率、預期和敘事左右，而技術的發展並不會被敘事所裹挾，投資者的觀點也不應被股價左右。技術的長期價值最終仍由生產力和生產關係決定，企業價值也不由短期股價定義。

　　圖5：市場敘事在劇烈震盪中來回擺動，而技術與生產力的曲線始終穩定向上——短期的噪聲不會改變長期的方向，製圖：Gemini AI

　　市場可以在幾天之內從狂熱變成驚恐，又可以在一天之內從驚恐變成狂熱。技術與生產力卻不會因一則新聞而停止前進，企業也不會在幾天之內發生翻天覆地的變化。7月是一個頗具啓示意義的月份：產業端交出了近乎完美的成績單，但市場卻在反覆搖擺。這種「業績與股價的短期背離」，恰恰是長期投資者需要的時間窗口。我們不去預測下個交易日市場會漲還是跌，那不是我們的能力圈。但我們看到的是，AI列車沒有減速，反而在加速。市場的短期噪聲會持續，但每一次因噪聲引發的錯殺，也恰為長線投資者提供了審視和評估的機會。我們不是出於盲目樂觀，而是基於當前的產業邏輯與數據。喧囂越大，越要有定力。

　　THE END

　　免責聲明

　　市場有風險，投資需謹慎。在任何情況下，文章中的資訊僅供讀者參考之用，文中提到的公司亦僅為闡述產業邏輯，所有內容均不帶任何投資建議，讀者不應單純依靠本文而取代個人的獨立判斷。對於因使用、引用、參考本文內容而導致的投資損失、風險及糾紛，東方港灣不承擔任何責任。