Song Xuetao: Geopolitics, Macroeconomics, and Industry Intertwined—How to Value AI?

这轮 AI 资产的调整是地缘、宏观与产业三条线索共同作用的结果。

地缘层面，美伊冲突仍可能反复，但油价、美债利率与美股回撤正压缩特朗普继续施压的空间，TACO 仍是更可能的路径；宏观层面，油价压力会促使联储保留加息风险，但不足以证明当前利率不够限制，维持利率不变本身就是一种鹰派表达；科技层面，头部云厂商的收入和订单依然强劲，但资本开支激增、自由现金流转负与外部融资上升，正在推动 AI 交易从 “奖励投入” 进入 “验证回报” 的阶段。

第一件事，油价、美股与美债利率决定特朗普 TACO 的边界。

美国和伊朗都没有真正想把战争升级，但双方都想在谈判桌上证明自己没有输，所以冲突会反复，不会轻易结束。然而霍尔木兹的归属权对于双方的意义差异极大。对伊朗来说，这是一项资产、一份战利品，也是它面对美国时最重要的经济杠杆；对于美国来说则是其长期全球战略影响力的具象化检验。

对于特朗普而言，相较于霍尔木兹归属权这个偏 “长久期” 的利益，其面临的金融与政治压力是更加即时且紧迫的。

无论是油价还是国债利率都走到了 3 月冲突至今的又一临界点，但市场存在极强的学习效应：并没有在冲突再起的初期立刻恐慌，而是直到油价突破 100 美元、科技股又叠加自身调整压力后，才开始明显反映战争风险。

按照当前压力水平，预计一周以内就可能重新寻找台阶。这个台阶可能是推动巴基斯坦继续斡旋，也可能是美国先宣布暂停空袭，再与伊朗讨论延长此前 60 天停火安排。

对特朗普来说，放弃速胜幻想，迅速让步、保全面子、回归中选，仍是最优解；大幅回落的油价以及缓解的紧缩预期至少能够让他还留在中选的牌桌之上。如果继续挣扎，乃至极限施压，事态会再迁延 1-2 周，但不改变结果。

市场具备极强的路径依赖能力，在第一次面对未知冲击时交易尾部风险，而第二次面对同样的冲击时则交易已有经验。如果美股在此之前像 3 月一样出现大幅下跌，可能再次形成类似 3 月的买点，但这一轮地缘冲突整体对于美股的冲击依然较为温和。

第二件事，7 月 FOMC 保持利率不变就是鹰派表达。

对于 7 月的 FOMC 议息会议而言，加息风险可以保留，加息本身则没有必要，保持利率不变本身就是一种鹰派表达。目前市场仍定价年内至少加息 25bp，除非联储主席沃什力排众议，不然 7 月立即加息的可能性几乎为零。

如果联储只是需要压制金融条件，那么” 不排除进一步紧缩” 就足够；但如果联储真正加息，则需要证明当前利率仍然不够限制性，而这个证明正在变得越来越困难。

过去两周的油价反复会影响措辞，甚至让沃什保持进一步的模糊状态，但很难单独扭转政策方向。如果油价上行主要来自地缘风险溢价，而不是不可逆的供给缺口，那么它更像阶段性扰动，而非可持续的加息约束。只要核心通胀没有连续加速、工资与通胀预期没有同步抬升，加息的必要性就不存在。

第三件事，资本开支博弈加剧，从奖励到惩罚。

谷歌二季度财报数据依然较为强劲，收入、经营利润和云业务均快速扩张，未交付订单又显示未来需求充足。但当前市场关注的不是收入和订单，而是下一财年资本开支指引不够明确，以及自由现金流自上市以来首次转负。

谷歌单季 450 亿的资本开支同比接近翻倍，但资本开支越大，意味着企业对利率和外部流动性越敏感，也意味着越难证明投资的合理性。谷歌自由现金流转负（-58.5 亿美元）并非个例，从去年下半年开始，亚马逊和甲骨文等企业更早就因重资产投资进入负自由现金流状态。

过去互联网公司是现金奶牛，因为利润和现金流最终都会回馈股东，但 AI 时代投资者需要重新接受一个现实——他们可能要先为未来的星辰大海分摊成本；既没有长期回购拔高每股收益，也没有稳定的派息。

总的来说，当前市场状态有些类似去年 10 月之后：价值和非 AI 资产修复，科技股内部出现分化，投资者开始奖励业绩、现金流和较低资本开支，惩罚高投入和弱回报。外部融资和信用风险上升，增加了科技股的分母脆弱性

大型云厂商的 AI 投资正从内部现金流转向外部融资。2026 年 AI 相关债券融资至少超过 5000 亿美元，主要云厂商资本开支超过 7000 亿美元、全美 AI 资本开支接近 1 万亿美元。加杠杆后，科技股对利率更加敏感。近期高杠杆 AI 基础设施企业的信用风险已明显重定价，但科技行业整体利差仍低，风险尚未系统性扩散。

自由现金流和信用利差决定估值 “分母”，却不决定 AI 趋势。去年下半年，同样的分母担忧没有终结行情，因为模型能力和收入增长重新加速，分子扩张覆盖了分母脆弱性。AI 行情最终能走多远，仍取决于分子端的收入和商业模式。

AI 叙事进入投资回报验证期：从模型 ARR 到中美技术竞争。

AI 商业模式和变现能力的讨论，将成为未来较长时间的市场主线；最终必须由 Agent 和 AI 应用在最前端创造收入，后面的云计算资本开支、GPU 采购、存储涨价和设备扩产才具有合理性。因此，行情的分水岭在于最前端的商业模式能不能跑通，如果 AI 不能赚钱，越靠近产业链后端，投资回报的扭曲越严重，也会呈现出更大的波动。

一方面，高速增长的 ARR 是当前 AI 叙事最重要的支撑。美国头部模型企业截至 7 月中旬的 ARR 合计约为 1150 亿美元；Codex 使用量快速上升，也推动 OpenAI 的 ARR 重新加速。实现市场预期的 ARR 增速，模型能力也需要持续跃升；只要 Agent 继续创造 Token 消耗、收入保持高增，当前万亿级资本开支预期就仍有支撑。

另一方面，潜在收入放缓可能来自多种因素：技术进步减速，模型性价比不高，企业工作流改造速度低于预期，另一个压力则出现在 AI 净资本不断累积所对应的折旧增加。中国低成本模型则是另一项变量：从 DeepSeek 到 Kimi，中国方案正在压缩美国模型的定价空间，并推动美国将竞争从技术延伸至蒸馏限制、企业使用规则和定价权。

这些都可能导致市场延续着奖励利润和现金流，惩罚高资本开支与弱回报的交易尺度。

在下跌时看叙事（产业趋势），在上涨时看估值（技术分析）。

市场往往在上涨时只看趋势，越涨越乐观；下跌时则只看短期技术和风险，越跌越悲观。更合理的方法恰恰相反：上涨过程中要关注技术指标、估值、拥挤度和杠杆；下跌之后则要重新判断产业趋势和商业模式是否真正被证伪。

短期仍需关注霍尔木兹封锁、油价、全球货币政策周期和韩国去杠杆，这些决定流动性和估值分母。但中长期更重要的仍是分子：模型 ARR 能否持续增长，Agent 能否进入企业工作流，AI 收入能否覆盖折旧和运营成本，硬件供给短缺是否会被东亚扩产快速缓解。

若模型收入和企业采用继续加速，当前调整可能只是资本开支再定价；若最前端商业模式无法跑通，资本开支、硬件利润和估值都需要重新下调。

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