中国 AI 硬科技在经历上半年的快速上涨后,正进入一轮情绪重估。
高盛 8 月 9 日发布的中国策略报告显示,在其定义的中国 AI 股票池中,AI 硬科技代表股上半年平均上涨 33%。随着全球 AI 硬件交易反转,科创 50、创业板指和中证 1000 已较近期高点回调 20% 以上。
问题是,这轮回调究竟只是短期获利了结,还是意味着 AI 交易正在发生更深层次的变化?
高盛没有只看指数跌幅,而是从收益分化、市场集中度、估值、杠杆、散户情绪、机构仓位、上市公司行为、政策、「国家队」资金和盈利预测十个维度,判断中国 AI 硬科技的情绪与回调周期走到了哪一步。
十个信号共同指向一个并不极端的答案:此前积累的投机头寸、过高估值和杠杆已经释放了相当一部分,但部分仓位集中风险仍然存在,基本面上修动能也在放缓。市场最拥挤的阶段可能已经过去,却还不能确认调整完全结束。


上半年,中国 AI 交易最大的特征不是所有 AI 资产普遍上涨,而是资金高度集中于硬科技。
高盛数据显示,今年前 6 个月,科创 50 相对恒生科技指数的收益差距一度超过 100 个百分点,与 2021 年初市场离散度飙升时的高位相当。小盘、高增长和动量风格也成为当时市场的主要领涨力量。
进入 7 月后,这些风格迅速反转。随着全球 AI 硬件交易退潮,硬科技、小盘和动量因子的超额收益大幅回吐,软科技相对硬科技的表现差距已经回到长期平均水平附近。

动量和规模因子的调整幅度甚至进入较为极端的区间。高盛据此判断,从价格动量看,回撤和风格反转最快的阶段可能开始缓和。
这一信号偏向积极:前期涨幅最大、仓位最拥挤的方向已经经历明显降温。但价格下跌速度放缓,并不等于相关股票已经完成出清。
第二个信号来自市场广度。
高盛测算,科创 50 今年以来 90% 的涨幅由表现最好的前 10 只股票贡献。作为对比,2021 年初这一比例为 23%,2015 年中期创业板指的相应比例为 46%。
成交也在向少数方向集中。科技板块、创业板和科创 50 目前分别占 A 股现金成交额的 26%、14% 和 6%,均处于近年来的较高水平。
与此同时,A 股个股收益之间的相关性仍处于近年低位。低相关性意味着市场并不是主要围绕宏观因素进行普涨或普跌交易,而是继续追逐 AI 和科技等少数微观主题。
这说明,虽然硬科技股价已经回调,但 AI 仍然是市场最重要的定价线索,收益和成交也没有真正扩散。情绪有所降温,交易结构却依旧集中。

估值是判断情绪是否充分释放的第三个信号。
在 6 月高点,创业板指按市值加权计算的远期市盈率约为 26 倍,科创 50 成分股远期市盈率中位数约为 50 倍。经过此后的股价回落,A 股硬科技公司的估值倍数已经降至长期平均水平附近或以下。
如果把盈利增长纳入考虑,相关公司的远期 PEG 也处于历史中位或更低水平。这意味着,单纯从估值相对自身历史的位置看,部分过热已经得到消化。
但科创 50 的绝对估值仍然偏高。全球 AI 板块同步调整后,中国 AI 概念股相对海外同行的估值折价也明显收窄,过去「同样是 AI,中国资产更便宜」的安全垫已经变薄。
因此,估值信号给出的不是「已经便宜」,而是「最贵的时候可能过去了」。市场接下来会更依赖盈利兑现,而不能继续只靠估值扩张。
融资余额是观察 A 股杠杆交易最直接的指标。
高盛数据显示,A 股融资余额已由约 3 万亿元降至约 2.6 万亿元,占自由流通市值的比例也由 6.0% 降至 5.5%。这说明部分杠杆资金已经离场。
但无论是融资余额还是融资占比,目前仍高于历史常态。高盛认为,如果去杠杆继续,与韩国和中国台湾市场近期更明显的降杠杆相比,A 股的去杠杆周期可能仍处于较早阶段。


更需要注意的是杠杆的分布。按高盛测算,融资余额最集中的前 10% 股票,目前合计占 A 股全部融资余额约 30%,创下历史新高,主要集中于 AI 硬科技板块。
这意味着,全市场的杠杆风险可能明显低于 2015 年,但 AI 硬科技内部仍然存在结构性压力。一旦相关股票继续下跌,集中的融资仓位仍可能放大波动。
高盛的第五个信号来自散户情绪。
尽管国内公募、养老金和保险资金的占比持续提高,散户仍贡献了 A 股约 70% 的日均成交额。因此,散户情绪变化仍然会直接影响市场短期波动。
高盛构建的散户情绪晴雨表涵盖融资数据、新开户数量、IPO 申购、换手率和股票配置等高频指标。该指标目前已从一个月前高于过去一年均值约 1 个标准差,降至 0 个标准差附近。

这意味着,A 股散户风险偏好已经从偏热状态回落至中性甚至略显低迷。
散户情绪快速降温,是本轮调整已经释放部分投机压力的证据。但 0 个标准差并不代表极端悲观,也不是传统意义上的「恐慌底」。它只能说明追涨热度已经消退,尚不能证明市场已经完成最后一轮抛售。
机构投资者的行为比散户更为复杂。
高盛数据显示,国内公募基金管理规模已经接近 40 万亿元,其中约 7 万亿元配置于股票,分别占 A 股总市值和自由流通市值的 6.6% 和 15%。
市场调整期间,股票型公募基金的现金比例有所上升,说明基金经理已经适度降低风险。但其对半导体、硬件和软件等科技股的配置及超配程度,仍处于历史高位。
系统性策略的降风险可能更加明显。中小盘股票的现金成交和融资利差下降,表明量化基金等系统性投资者的活跃度已经减弱,可能经历了更深程度的去杠杆。
这一信号内部存在明显分化:量化和短线资金已经收缩,但传统机构对科技股的核心仓位并未明显松动。只要机构配置仍处高位,AI 硬科技就很难被定义为一笔已经完全去拥挤的交易。
上市公司自己的行为,往往比市场口号更能反映内部人对估值和风险的判断。
高盛从回购、交易预警和重要股东买卖三个角度观察企业行为。按季度化口径计算,2026 年第三季度 A 股回购已经升至多年高位,已公告的回购交易数量和金额分别同比增长 35% 和 59%。
回购增加通常意味着管理层认为公司股价低于内在价值,或者至少愿意在当前价格投入现金支持股东回报。
另一个变化是,上市公司发布的股价异常波动和交易风险提示在 6 月、也就是市场回调前明显增加,但此后已经大幅下降。重要股东和公司高管的交易也从上半年大部分时间的净减持,回到更为平衡的状态。
这组信号整体偏向积极:企业内部人的行为不再像上涨后期那样倾向减持和提示过热,而是逐渐转向回购和减少净卖出。
中国股票市场的情绪周期往往受到政策变化影响。
2015 年的去杠杆和 2020 年底开始的监管收紧,都曾成为市场反转的重要原因;反过来,明确的政策支持也多次推动中国股票出现强劲反弹。
高盛利用大语言模型分析监管机构和政策制定者的公开声明,从措辞出现的频率与强度两个维度,衡量股票市场面临的政策支持和收紧风险。
模型显示,决策者对市场过热的担忧以及由此产生的政策收紧风险,在 2026 年第一季度达到周期高点,此后已经回落至更为中性的区间。
这意味着政策目前既不是明显的情绪助推器,也不再构成本轮调整的主要压力来源。相比价格、杠杆和盈利因素,政策信号暂时更接近中性。
第九个信号来自「国家队」。
高盛估计,广义「国家队」目前持有约 5 万亿元 A 股资产,相当于 A 股总市值的 5%。历史上,这类资金通常在市场承压时逆势买入,在市场上涨、估值吸引力下降时则可能逢高减持。
高盛的追踪数据显示,「国家队」在此前 6 个月卖出约 1.5 万亿元 A 股后,过去 3 周转为净买入超过 1400 亿元,其中包括少量科创 50 ETF。

「国家队」由卖转买,说明政策资金对市场风险的判断已经发生变化,也为大盘提供了一定下行缓冲。
但这还不能直接确认中期底部。高盛的历史回测显示,只有当「国家队」周度净买入规模超过 1.5 个标准差时,才更可能对应大盘的中期底部。当前更明确的结论是支持力量重新出现,而不是市场已经获得无条件托底。
最后一个、也是决定 AI 行情能走多远的信号,来自资本开支和盈利预测。
高盛预计,美国和中国 9 家主要超大规模企业及云服务商今年 AI 支出可能超过 9000 亿美元,明年进一步增至 1.3 万亿美元,分别相当于美中两国 GDP 总和的 1.7% 和 2.3%。
这些支出沿着全球 AI 产业链传导,覆盖韩国存储芯片、中国台湾晶圆代工、日本半导体材料和设备,以及中国电力、基础设施和科技公司。
今年以来,美中 8 家上市超大规模企业的 2026 年和 2027 年资本开支预测分别上调 32% 和 75%,推动中国硬科技板块 2026 财年和 2027 财年盈利预测分别上调 12% 和 22%。
这说明中国 AI 硬科技上涨并不只是情绪和杠杆推动,背后确实存在资本开支与盈利增长支撑。

问题在于,资本开支预测的上修速度已经从高位放缓,中国硬科技公司的盈利预测上修动能也至少在短期内出现见顶迹象。相比之下,软科技的盈利修订动能仍有周期性改善空间。
因此,未来几个月影响 AI 情绪的关键,将不再只是资本开支规模有多大,而是资本开支能否继续超预期,以及云厂商能否给出更清晰的 AI 变现路径。
把十个信号放在一起,中国 AI 硬科技当前所处的位置逐渐清晰。
偏积极的信号包括:硬科技与软科技的极端收益差距已经收窄,动量和小盘风格完成快速反转,估值回到长期均值附近,散户情绪降至中性,上市公司回购增加,重要股东减持趋于平衡,「国家队」也重新转为净买入。
这些变化说明,上半年积累的投机头寸、估值过热和杠杆压力已经释放了相当一部分。
但偏谨慎的信号同样存在:科创 50 的绝对估值仍然偏高,A 股科技成交和收益集中度处于高位,融资余额仍高于历史常态,杠杆集中度创下新高,公募基金对科技股的配置也仍在历史高位。
基本面则处于两者之间。全球 AI 资本开支依然强劲,硬科技盈利预测也在上调,但资本开支与盈利预测的上修动能已经开始放缓。
高盛因此仍对 A 股维持「超配」判断,并在结构上长期看好 AI 硬科技,但短期更强调轮动和分散配置。其建议包括逐步增配精选港股软科技、政策受益和自主可控方向,同时关注盈利上修股、IPO 以及股息和回购带来的现金回报。
对投资者来说,这十个信号给出的并不是简单的「AI 见底」或「AI 行情结束」,而是一张情绪温度表:最热的时候可能已经过去,最急的下跌也可能开始放缓,但仓位集中和盈利预期仍需继续消化。
下一阶段,中国 AI 交易能否重新升温,将更多取决于企业盈利和 AI 变现,而不是再次依靠估值、杠杆和追涨情绪。
原文:律动 BlockBeats
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