Stock Prices, Earnings and Cashflows: The AI Effect plays through!

利率飙升，美股韧性源于盈利超预期与AI资本开支

文章指出，2026年9月十年期国债收益率从4.75%飙升至5.29%（单月上涨54个基点），创1962年以来前10%的月度涨幅，但美股总市值仍增加2.5万亿美元，其中科技板块贡献近1.5万亿。 作者认为，这种韧性源于2026年企业盈利超预期，以及2027-2028年盈利预期同步上调。全年来看，科技、能源和材料三大板块是市场主要驱动力，但各板块内约50%的公司年内上涨，三季度约65%的上市公司股价下跌。

作者原话说："The resilience of stocks during the year could be traced to higher-than-expected earnings being reported by companies in 2026, and a concurrent increase in expected earnings in 2027 and 2028." 意即："今年股票的韧性可以追溯到2026年公司报告的盈利超出预期，同时2027年和2028年的预期盈利也同步上调。"

通过隐含股权风险溢价模型，Damodaran计算出截至2026年10月初，股票预期回报率为8.99%，股权风险溢价为3.70%（相对于十年期国债利率5.29%）。作者指出，即使利率全年从4.18%升至5.29%，股票预期回报率也从8.41%升至8.99%，说明市场定价仍具支撑。

AI资本开支是核心驱动力，但会计影响复杂

文章强调，AI资本开支是当前企业行为和市场抵抗利率上升的核心故事，但它在财务报表上的呈现复杂，且存在数据缺失和表外实体两大局限。 作者将AI资本开支分为两类参与者：

• 架构建设者（超大规模云厂商）：包括Meta、Alphabet、Amazon、Microsoft等。它们投入的资本开支会导致当期盈利下降（至少到摊销开始前），并侵蚀自由现金流。
• 架构供应商：包括芯片制造商（Nvidia、TSMC领衔）、网络设备制造商（Broadcom、Micron、Marvel等）、发电厂建设商（Constellation Energy等）以及数据中心房地产开发商（Equinix、Digital Realty）。这些公司的AI资本开支转化为收入，最终形成净利润。

作者特别指出灰色地带：部分AI建设者也同时是供应商（如Amazon既投入AI资本开支，也受益于其云空间用于数据存储；Nvidia在销售芯片的同时，也直接或间接投资数据中心）。

两大数据局限：私有公司与表外实体

文章警告，公开市场数据会低估AI资本开支的全貌，因为两大关键部分未被纳入。 第一，部分AI巨头是私有公司，包括Anthropic和OpenAI（预计市值将超万亿美元），它们的收入、盈利、现金流和投资资本均未出现在公开财报中。第二，部分AI资本开支以合资企业和表外实体形式存在，会计处理（尤其是债务方面）可能未完全反映企业真实风险。因此，公开公司财务数据会低估所有企业的整体影响。

资本开支激增：2026年Q2同比增36%，科技板块领涨

尽管存在低估，公开数据仍显示美国上市公司资本开支在2026年第二季度（最新完整财报季度）同比增加1334亿美元，增幅约36%。 增长高度集中：科技、通信服务和可选消费三个板块的季度同比增幅均超过50%。作者提供的表格显示，2026年Q2总资本开支达约5050亿美元，而2025年Q2约为3716亿美元。这一激增主要由AI相关投资驱动，且前十大超大规模云厂商贡献了超过2万亿美元的AI资本开支。

投资含义

文章指向美国科技、能源和材料行业的盈利增长是市场核心支撑，而AI资本开支是驱动企业行为和现金流变化的主线。 投资者应关注：1）AI建设者（Meta、Alphabet、Amazon、Microsoft）的资本开支节奏与盈利拐点；2）AI供应商（Nvidia、TSMC、Broadcom、Micron、Marvel、Constellation Energy、Equinix、Digital Realty）的收入转化效率；3）私有公司（Anthropic、OpenAI）上市或融资对市场格局的潜在冲击。作者作为估值模型构建者，其隐含股权风险溢价模型显示当前市场定价处于合理区间（ERP 3.70%），但读者应注意这是基于公开数据的估算，且模型本身不构成择时建议。

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资本支出推高账面价值，科技板块增幅最大

2025年Q2至2026年Q2，美股整体账面权益增长近13%，总债务增长近8%。 具体来看，账面权益增加1.8万亿美元，账面债务增加1.9万亿美元。科技板块作为AI资本支出的主力，增幅更为显著：账面权益上升约30%，总债务增长约18.8%。作者原话说 "Technology, being the most active player in AI cap ex, has seen much bigger increases in both numbers"——意即："科技板块作为AI资本支出中最活跃的参与者，两项数字的增幅都大得多。"

AI资本支出通过供应链转化为其他公司的收入与盈利

2026年，AI资本支出正通过供应链效应影响盈利：建设AI架构公司的支出，成为供应AI组件的公司的收入与盈利。 作者指出，英伟达（Nvidia）是AI资本支出热潮迄今最大的受益者，其芯片（大幅加价后）为数据中心提供动力；此外，从电气设备制造商到电力公司再到房地产开发商，也都从中受益。虽然AI建设方会产生更高的摊销费用，但更长的摊销时间表降低了当前对盈利的冲击。

2026上半年盈利激增，但分布不均且伴随现金流背离

2026年Q1和Q2，美股总盈利分别同比增长35%和57%，但超过一半的公司净利润下滑。 具体数据如下表：

指标	2026年Q1	2026年Q2
总盈利（对比2025年同期）	从5110亿增至6920亿美元	从5760亿增至9040亿美元
同比增长率	35%	57%

行业分化明显：科技、金融和通信服务盈利增幅最大；医疗保健、公用事业和房地产落后。作者强调 "As with stock prices, the earnings benefits are not broad-based"——意即："与股价一样，盈利增长的好处并不广泛。"

盈利增长并未同步转化为股东现金回报。 2026年过去12个月，股息同比增长约5%（+433亿美元），股票回购增长约9%（+1067亿美元）。标普500公司过去12个月仅将63%的盈利返还给股东，为2004年以来最低水平。作者指出，此前批评公司回购过多的人，现在又批评公司减少回购、增加AI资本支出。

AI业务三种情景下的会计与市场后果

如果AI业务超出预期，投资公司将获得超过资本成本的增量盈利；如果远不及预期，将出现会计减记和市场暴跌。 作者详细分析了两种极端情景：

• 最佳情景：AI建设方集体实现盈利增长，现金流改善，但公司会变得更资本密集型。
• 最差情景：会计大规模减记AI资本支出，市场修正定价反映对管理层的不信任；过度依赖债务的公司将出现违约和困境，贷款方也受波及。

中间情景包括AI适度成功（盈利不足以覆盖资本成本）或适度失败（部分公司能证明投资合理，多数不能）。作者判断，市场将先于会计做出反应："if AI is working better (worse) than expected, you should see stock prices at AI-centered businesses rise (fall) before you see accountants respond"——意即："如果AI表现好于（差于）预期，你应该会看到AI相关公司的股价先上涨（下跌），然后会计才会做出反应。"

投资含义

当前市场和经济已成为一场对AI的巨大押注，投资者有四种选择，但无法回避AI辩论。 作者未明确推荐具体行动，但指出：成功将验证押注AI的公司和投资者；失败将表现为大规模减记和股价下跌。读者应注意，这是持仓方视角的分析——作者本身对AI主题持积极态度，其论述可能低估了资本支出回报的不确定性。

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四条AI投资路径：从全押到做空

作者将当前AI投资策略归纳为四种，并明确自己选择“跟随市场共识”。 这四种路径分别是：全押AI赢家、跟随市场共识、做AI怀疑论者、以及做空AI故事。

• 全押AI赢家：相信AI是不可阻挡的力量，买入AI颠覆者或卖出被颠覆者。作者指出，这是Leo Aschenbrenner在《Situational Awareness》中构建的故事，尽管他因过度杠杆而失败，但“you could mimic his strategy, of buying the AI disruptors and/or selling the AI disrupted, albeit with far less leverage, and win in the long term”——意即：“你可以模仿他的策略，买入AI颠覆者和/或卖出被AI颠覆者，尽管使用远低于他的杠杆，并长期获胜。”
• 跟随市场共识：观察市场定价的AI故事并跟随。目前市场预期AI将催生大型有价值的企业，赢家包括AI架构公司（如Nvidia）和大型语言模型公司（公开市场的SpaceX，私募市场的OpenAI和Anthropic）。作者认为，被动投资S&P 500或全美市场基金的人已隐含选择此路径。
• 做AI怀疑论者：怀疑AI无法成为可行业务，至少不足以支撑当前定价。可将新投资转向不易受AI影响的行业（如食品加工、休闲）和地区（如欧盟、部分亚洲地区）。
• 做空AI故事：坚信AI失败在即，可减少美股敞口，甚至做空AI受益股、买入AI颠覆目标股。作者警告：“This has not been a winning strategy for many of the traders and investors who have tried it out for the last two years”——意即：“过去两年尝试此策略的交易者和投资者中，多数并未获胜。”

作者的个人选择：重仓市场共识，新增资金囤现金

作者将大部分组合配置于“市场共识”路径，但近一两年新增资金几乎全部投入现金。 他持有“美股七巨头”中的五只（Amazon、Alphabet、Meta、Microsoft，以及未提及的Apple？原文明确排除Tesla和Nvidia），这些公司都是AI资本开支的重度投资者。但过去一两年，新增资金主要投入短期国债（收益率4%），导致组合现金比例高于往常。

作者坦言：“I have left money on the table undoubtedly by doing so, but it has helped me sleep better at night”——意即：“这样做无疑错过了收益，但让我晚上睡得更好。”他建议读者在AI丛林中找到能通过“睡眠测试”的路径。

人力资本与金融资本的平衡：年轻投资者需警惕

作者提醒，职业收入（人力资本）是组合中未显现的部分，年轻投资者应据此调整金融资本配置。 如果认为AI颠覆即将冲击自身职业，应将金融资本从最易受AI影响的业务中转移出去，以平衡组合。作者自嘲：“I am old enough not to care much about this component, since I have fewer working years left”——意即：“我年纪够大，不太在意这部分，因为我的工作年限所剩无几。”但对于更年轻的投资者，这可能会改变投资格局。

投资含义

作者明确给出了个人操作：核心持仓维持“市场共识”方向（持有Mag Seven中的AI重仓股），但增量资金全部囤积现金（短期国债），这是一种“看多但谨慎”的折中策略。机构视角偏差：作者作为学术派价值投资者，天然倾向于保守和风险控制，其“睡眠测试”建议可能低估了长期持有AI资产的复利效应。

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全文标的动向表

标的	方向	作者态度一句话	关键数据
Nvidia	持有观察	AI资本开支最大受益者，但作者个人未持有	芯片为数据中心提供动力，大幅加价后销售
Meta	持有观察	AI架构建设者，资本开支导致当期盈利下降	超大规模云厂商之一，资本开支节奏影响盈利拐点
Alphabet	持有观察	AI架构建设者，作者个人持有	超大规模云厂商之一，资本开支节奏影响盈利拐点
Amazon	持有观察	AI架构建设者兼供应商，作者个人持有	既投入AI资本开支，也受益于云空间数据存储
Microsoft	持有观察	AI架构建设者，作者个人持有	超大规模云厂商之一，资本开支节奏影响盈利拐点
TSMC	持有观察	AI架构供应商，芯片制造商	领衔芯片制造，收入转化效率关键
Broadcom	持有观察	AI架构供应商，网络设备制造商	收入转化效率关键
Micron	持有观察	AI架构供应商，网络设备制造商	收入转化效率关键
Marvel	持有观察	AI架构供应商，网络设备制造商	收入转化效率关键
Constellation Energy	持有观察	AI架构供应商，发电厂建设商	收入转化效率关键
Equinix	持有观察	AI架构供应商，数据中心房地产开发商	收入转化效率关键
Digital Realty	持有观察	AI架构供应商，数据中心房地产开发商	收入转化效率关键
OpenAI	未明示	私有公司，预计市值超万亿美元，上市或融资将冲击市场格局	预计市值超万亿美元
Anthropic	未明示	私有公司，上市或融资将冲击市场格局	未提供具体数据
SpaceX	未明示	市场共识认为AI赢家之一，公开市场大型语言模型公司	未提供具体数据