来源 投资的深度思考
近期全球AI板块持续震荡。
有人认为，持续数年的AI行情正在见顶；也有人认为，这只是一次挤掉高估值的正常调整。
高盛最新给出了判断：
中国AI板块不存在整体性泡沫，近期调整反而让估值重新回到健康水平。
下一轮资金寻找的，将是三条能够率先把AI变成订单和现金流的主线：
任何一轮产业革命，不意味着所有参与者都能获胜。判断一个产业有没有泡沫，至少要分清三件事：
第一，技术方向是不是假的；第二，产业投资是不是过度；第三，个别公司的估值是不是透支。
现在的AI，显然不是第一种情况。
无论模型能力、企业调用量，还是数据中心用电需求，都在真实增长。
问题主要出现在后两层。
过去几年，部分AI公司把未来五年甚至十年的增长预期，提前压缩进了当前股价。
一些尚未形成稳定收入的企业，仅凭算力、机器人或者大模型概念，就获得了很高估值。
这当然属于局部泡沫。
高盛也承认，今年6月，A股科创板和创业板部分AI硬件公司的估值，一度触及近五年高位。
但经过近期调整，股价与盈利增长预期已经重新趋于平衡。
因此，更准确的说法不是“AI没有泡沫”，而是：
AI产业趋势没有破裂，但AI板块内部必须重新定价。
这一幕在互联网和新能源时代都出现过。
互联网确实改变了世界，但2000年前后，大量没有商业模式的互联网公司依然倒闭；
新能源汽车确实完成了全球渗透，但产业扩张到一定阶段之后，缺乏成本和技术优势的企业同样会被淘汰。
高盛判断中国AI不存在整体性泡沫，还有一个重要依据。
目前，中国AI相关企业约占全球AI板块总市值的11%，但海外投资者的AI资产组合中，配置到中国AI板块的比例只有约1%。
这意味着，中国在全球AI产业中的制造能力、市场规模和应用潜力，与其获得的国际资本配置并不完全匹配。
更重要的是，中美AI产业的优势并不完全相同。
美国最强的是高端芯片、基础模型、云计算平台和软件生态。
因此，美股AI行情首先集中在芯片设计、云服务和模型入口。
中国目前更突出的优势，则是完整的制造业体系、庞大的电力基础设施、工程落地能力，以及大量可以被AI改造的工业场景。
所以，中国AI的估值逻辑，不能只看谁能训练出最大的模型，还要看谁能够降低算力成本、建设数据中心，并让AI进入工厂、汽车、电网和机器人。
这也是高盛为什么把下一阶段机会集中在三条线。
第一条主线：电力供应链；
AI最大的瓶颈，正在从芯片转向电力。
高盛最新测算，全球AI资本开支今年约为7650亿美元，到2031年可能升至1.6万亿美元；
2026—2031年，围绕计算、数据中心和电力的累计投入可能达到7.6万亿美元。
这意味着，AI竞争已经不只是买芯片，而是抢电源、抢变压器、抢电网接入能力。
第二条主线：硬件基础设施；
各大科技厂商如此庞大的投入，最终都要转化为芯片、服务器、PCB、光模块和数据中心订单。
因此，硬件行情并没有结束，而是进入业绩淘汰赛。
下一阶段，订单增长、技术升级和利润率，将比“是否属于AI概念”更加重要。
第三条主线：物理AI。
AI正在从数据中心走向机器人和工厂。
最新行业统计显示，2026年上半年，全球人形机器人出货量达到1.91万台，同比增长272%；
中国厂商占全球出货量的97%，约70%的产品已经进入工业和商业场景。
这说明物理AI正在从展示动作，迈向小规模商业交付。
不过，出货增长不等于已经形成成熟盈利模式。
成本、可靠性、连续工作时间和客户回报率，才是下一阶段估值能否成立的关键。
高盛的三条主线，构成了一条完整的产业演进路径：
先解决能源问题，再建设算力基础设施，最后让AI进入现实生产。
电力供应链解决的是“AI能不能持续运行”；
硬件基础设施解决的是“算力能不能继续扩张”；
物理AI解决的是“算力能不能创造真实产出”。
这也揭示了下一阶段AI行情的真正逻辑。
过去，市场最愿意为技术突破付费；未来，市场会越来越愿意为确定的订单、利润和现金流付费。
同 行 者 说
AI有没有泡沫，本身可能就是一个过于简单的问题。
AI内部既可能存在局部泡沫，也可能同时存在尚未被充分定价的产业机会。
AI行情的转折，并不是从上涨转向下跌，而是从讲故事转向算账。
当资本开始算电力、算订单、算产能利用率、算客户回报周期，AI产业才算真正走出概念期，进入大规模工业化阶段。
下一轮行情重要的主线，也未必是哪个模型参数更大，而是谁能够把每一个Token，最终变成电力需求、设备订单和现实生产力。
