AI Trading No Longer Moves in Unison: Optical Networking and Data Centers Lead, While Memory and Power Themes Lag

高盛衍生品交易员警告，AI 板块齐涨齐跌时代或已终结，市场进入更具选择性的主题分化阶段；与此同时，美联储预期从"恐惧"转向"自满"，令大盘指数风险回报趋于平淡。

高盛 ETF 及定制篮子波动率交易负责人 Shawn Tuteja 在最新市场评估报告中指出，AI 交易的高度联动性正在瓦解。今年 4 月至 6 月的上涨行情与 7 月的抛售中，各 AI 子主题几乎同步运动，但过去两周已出现明显分化——光学网络、数据中心及新兴云服务商（neocloud）在反弹中领跑，而内存和 AI 电力主题则明显落后。

Tuteja 同时警告，市场对美联储的情绪已从 7 月的 “加息恐惧” 转向近乎 “逢凶化吉” 的乐观预期，这一转变削弱了此前存在的不对称机会。他维持标普 500 年底目标 8000 点不变，但预计，未来一个半月标普将在相对窄幅区间内震荡，整体风险回报吸引力下降。在此背景下，他建议投资者对 AI 板块采取更具选择性的策略，而非追求高 Beta 的全面加仓。

强劲财报季未能提振股价，市场进入区间震荡

本轮财报季从数据层面看堪称强劲。Tuteja 指出，标普 500 已有 90% 的成分股公布二季度业绩，其中 64% 的公司每股盈利超出市场一致预期至少一个标准差，为历史最高水平之一，并推动 2027 年盈利预测上调 2%。

然而，市场对这些超预期业绩的反应异常冷淡。超预期一个标准差以上的个股，次日相对标普 500 的中位超额收益仅为 33 个基点，远低于 2010 年以来 95 个基点的历史中位数。科技板块的表现更为疲软——超预期的科技股次日反而平均跑输标普 500 达 99 个基点。

Tuteja 将这一现象归因于市场情绪的结构性转变。7 月期间，客户普遍降低风险敞口，全球基本面多空对冲基金经历了过去四年中第二差的单月回撤。而当前，客户净头寸已处于五年历史的第 67 百分位，总头寸更高达第 89 百分位，市场已不再处于低仓位状态。

上周二标普 500 看涨期权单日成交量达 400 万张，创历史纪录，短期看跌/看涨期权偏斜在两日内的下降幅度也接近过去十年最大值——这些信号均指向情绪的快速转暖。

市场对美联储加息从 “恐惧” 转向 “自满”，对冲价值上升

Tuteja 认为，当前市场对 9 月美联储议息会议的定价已呈现出一种 “怎么都好” 的乐观逻辑：要么美联储以"鸽派加息"方式稳定长端利率曲线，要么按兵不动、令 “轮动扩散” 交易在强劲盈利背景下延续。两种情景均隐含油价将大幅走低的前提。

在当日 CPI 数据公布前，买方机构对核心通胀的一致预期约为 21 至 22 个基点，9 月加息概率约为 50/50。资金流向显示，市场对鸽派结果的仓位布局明显多于对鹰派意外的防御准备。

Tuteja 指出，这种从 “恐惧” 到 “自满” 的情绪切换，正是当前大盘指数风险回报趋于平淡的核心原因。

他建议，若 CPI 后市场出现反弹，可考虑买入标普 500 剔除 AI 成分股（SPXXAI）的看跌价差期权，作为对冲 9 月议息会议前宏观不确定性的工具。他给出的参考结构为：SPXXAI 9 月到期 90/97% 看跌价差，指示成本约为 0.93%，期限 19 天。

AI 交易内部分化：基本面分歧开始主导定价

Tuteja 将 AI 板块的分化归结为基本面与技术面的双重驱动。

从基本面看，高盛科技股分析师 Peter Callahan 指出，虽然 7 月的抛售在很大程度上属于技术性调仓，但开源模型的兴起以及市场对 AI 资本开支 “瓶颈” 所在的持续讨论，已悄然引发基本面层面的叙事转变。随着 2027 年资本开支路径在二季度财报后逐渐清晰，投资者开始更仔细地审视各子主题的盈利持续性。

Callahan 特别点出两个新兴讨论焦点：

其一，软件板块中 “推理经济” 概念升温，SNOW、DDOG、PLTR、CRWD、PANW、OKTA、TWLO 等对大模型和算力瓶颈不敏感的 AI 应用受益股获得更多关注；

其二，内存（DRAM、NAND、HDD）板块的投资逻辑正从"均价与毛利率驱动的盈利上修"转向"稳定性、长期协议及资本回报驱动的估值扩张"，争议明显增加。

此外，电力主题还面临中期选举前政策不确定性及 ERCOT 监管问题的额外压力。

杠杆 ETF 赎回与隐含波动率高企，制约 AI 板块反弹动能

从技术面看，Tuteja 援引数据显示，美国半导体杠杆 ETF 的资产管理规模目前约为 990 亿美元，较高峰时的 1570 亿美元大幅缩水。

值得注意的是，7 月抛售期间市场曾出现约 150 亿美元的"超额"买入——即相对于现货下跌幅度，投资者额外申购了杠杆 ETF。但进入 8 月，现货反弹带来的净值回升是 AUM 增长的唯一来源，实际上投资者正在借助反弹赎回份额、减少敞口。

隐含波动率市场反映出客户在重新押注这些股票时持观望态度。这很可能是因为持仓结构已更趋健康，且杠杆型 ETF 的过度看涨头寸有所减少。

自 7 月 29 日以来，高盛 AI 龙头篮子（GSTMTAIP）的加权平均隐含波动率已下降逾 10 个波动率点，降幅达 14.3%；相比之下，SPXXAI 的隐含波动率仅下降 3 个波动率点，降幅 11.8%。

尽管如此，AI 板块隐含波动率相对于大盘的溢价仍处于 2023 年初以来（剔除过去两个月）的最高水平，这使得通过期权表达多头或买入上行保护的成本依然高昂，构成客户重新入场的障碍。

Tuteja 建议，在当前隐含波动率水平下，买入正股并叠加看涨期权比率价差（call ratio overlay），或通过卖出看跌期权为看涨价差融资，比全面高 Beta 加仓更具性价比。

他给出的参考结构为：卖出 GSTMTMEM 12 月 31 日到期 85% 看跌期权，买入 115/150% 看涨价差，指示净成本约 1.45%，期限 50 天。

牛市逻辑未变，但高速追涨阶段或已过去

综合来看，Tuteja 的核心判断并非看空，而是呼吁降低预期节奏。

他维持标普 500 年底 8000 点目标，但认为 AI 交易的高速、高 Beta 阶段已基本结束。光学网络、数据中心和新兴云服务商仍具吸引力，但内存和电力主题面临更多基本面质疑，需要更审慎的甄别。

在更宏观的层面，随着市场从"恐惧美联储"转向"对美联储自满"，此前存在的不对称机会已大幅收窄。投资者需要在更精细的主题选择和更合理的风险管理框架下，重新评估 AI 敞口的布局方式。