“这一轮A股市场的震荡，其实是全球AI科技共振的一个缩影。这背后没有A股自身或国内经济基本面突然发生拐点式变化的原因。”
“现在的变化，更多是市场叙事在调整。AI肯定会深刻改变生产力，这和眼下市场的波动并不冲突。”
“美联储今年加息的概率不大，我们觉得它更像‘外鹰内鸽’。不过有个问题值得琢磨：就算加息25个基点，真能对科技行业、AI投资以及之前那种热火朝天的科技革命信心造成立竿见影的打击吗？‘从理论上看，不应该这样。’”
“借鉴移动互联网那会儿的经验，如果中国开源且性价比更高的模型，能加上国家算力网在算力租用上的政策支持，说不定就能打造出中国版数字基础设施方案，形成独特的竞争力。”
7月30日，摩根士丹利中国首席经济学家邢自强在一次交流会上，针对当前全球及中国宏观经济、AI产业趋势和资本市场波动等热点，分享了最新观点。
**市场波动源自全球AI科技共振**
“很多投资者盯着中国A股市场。本轮A股出现的波动，我认为是全球AI科技共振的一个缩影，并非源于A股自身或国内经济基本面突然出现拐点性变化。”邢自强是这样判断的。
回顾这波调整的起点，最初的冲击来自韩国市场。此前表现抢眼的存储类公司股票率先受挫，紧接着美国市场也没能幸免。在这轮AI投资周期里，大部分“雄心勃勃”的投资计划是由美国科技巨头提出的。但算力中心的建设，不是单一市场能独立搞定的——美国出架构，日本、韩国负责制造芯片、存储等设备，中国企业则参与光模块、PCB这些中游配套环节。
所以，这次调整带有明显的全球共振特征，上下游产业链都处在同一个周期里。从韩股到美股再到A股，大家都受到了冲击。
“需要指出的是，当前变化更多体现为市场叙事的调整，而非基本面恶化。事实上，AI大厂今明两年的投资计划并未削减，甚至略有上调——今年约8700亿美元，明年预计达1.2万亿美元。若仅看基本面，无论是算力核心环节还是配套产业链，在手订单均无问题，但市场却出现剧烈波动。对此，我们唯有敬畏市场——部分企业可能已提前透支未来一两年利好预期。”邢自强说。
把视角拉长来看AI叙事和影响，他认为，每一轮科技革命都会伴随过度投资和过度繁荣，之后必然经历一定程度的“清算”。这种“清算”不代表投资失效，只是指个别企业在财务回报上可能会承压。比如20世纪90年代末互联网革命时，市场曾以为宽带、路由器、海底电缆这些投资会无限扩张，直到2000年-2001年科网泡沫破裂，相关设备供应商的股价和财务回报遭遇大幅修正。但现在回头看，当时铺的海底电缆和路由设施并没有浪费。所以，相信AI将深刻改变人类生产力，与当前市场波动之间并不矛盾。
从投资策略角度看，摩根士丹利策略团队认为，AI投资可能已经进入了“半场休息”阶段。投资者得拓宽视野，不能只盯着AI半导体和算力，得多关注那些能有效运用AI提升自身营收和效率的企业。换句话说，下一阶段AI革命的重心，要从“卖铲子”的硬件制造，转向“用铲子”的应用端。另外，有些表面看不像高科技、但与AI深度关联的领域，比如具有“HALO资产”特征的资源与能源板块，也值得关注。
**美联储主席“外鹰内鸽”**
**年内大概率不加息**
投资者也想从宏观层面找本轮波动的原因。地缘冲突“此起彼伏”，让油价表现出很强的粘性，通胀担忧再次升温。与此同时，新任美联储主席凯文·沃什的政策立场成了焦点，市场对他的政策倾向充满不确定性。
对此，邢自强解释：“尽管30日凌晨美联储按兵不动，但其公告措辞令投资者难以完全解读后续路径。因此，市场担忧情绪犹存。宏微观多重因素交织，共同导致了本轮AI叙事的调整。”
“摩根士丹利美国经济学家团队始终认为，美联储今年加息的可能性不大——尽管外界常因凯文·沃什的演讲风格而将其归为鹰派，但内核未必如此。事实上，他已在多个场合就AI对就业可能产生的通缩效应进行前瞻性铺垫，因此我们倾向于认为其‘外鹰内鸽’。”
邢自强认为，值得探讨的是，即便美联储加息25个基点，是否真的会对科技行业、AI投资及此前如火如荼的科技革命信心产生立竿见影的冲击？“从理论上看不应如此，这是关乎社会生产力进步的划时代投资，很少有人会因利率的小幅抬升而动摇。”
问题的症结，还是在于全球资金的一致预期太强了，形成了拥挤的交易格局。主要体现在两方面：第一，从资金吸附效应看，全球范围内都出现了重仓押注AI算力基础设施的交易模式。尤其是今年上半年以来，杠杆资金入市现象显现，以韩国市场最为典型。当大量杠杆资金过度集中在一个板块时，市场对流动性边际收紧及利率变动就会变得高度敏感。
第二，从资本市场融资端看，AI头部企业和互联网大厂为了支撑算力中心的巨额投资，纷纷借助多种融资工具筹钱，包括IPO、配股及债券发行等。据摩根士丹利统计，今年上半年至明年上半年，头部AI企业计划在公开市场通过股权与债权融资合计约1万亿美元。在这个过程中，市场对任何利率上升的信号都更加敏感，不管是因为通胀高企、油价上行，还是美联储主席释放鹰派信号。
**以数字基础设施模式**
**实现AI赛道超车**
在产业层面，邢自强认为，开源且性价比更高的中国模型，如果未来能够叠加国家算力网在算力租用方面的政策支持，有望构成中国版数字基础设施方案的独特竞争力，进一步服务于全社会创业与生产效率提升。
国产大模型的发展路径以差异化竞争为核心策略，大多采用开源模式，通过算力与算法的双重优化，持续降低推理成本。摩根士丹利测算显示，目前中国大模型的推理成本大致为美国的十分之一，价格优势显著。同时，海外科技巨头虽提出“雄心勃勃”的AI投资规划，但面临现实层面的硬约束，算力中心落地所需的电力供应难以保障。
邢自强表示，中国在AI领域的发展路径，与此前从2G迈入3G、移动互联网前夜的历程有相似之处。当时，3G、4G网络的大规模普及与较低的费用，为创新创业营造了优越环境，催生了移动支付、电商等商业模式的大范围崛起，这一优势是海外难以比拟的。
如今，AI算力网，可以考虑复制这一思路——通过公共财政建设大型算力中心，以较低成本向国产大模型厂商及科技企业提供租用服务，使其成为如同2G到4G时代一般的数字基础设施，从而在商业模式创新与创业生态方面超车。这也可部分弥补中国在先进算力领域的相对短板。
作者：汪友若