Pemboleh ubah utama yang menentukan pasaran banteng AI

Ditulis oleh Zhao Ying

Sumber: Wall Street Vision

Harga minyak berada di atas US$100 per barel, Selat Hormuz belum kembali ke operasi normal, tekanan inflasi dan suku bunga bangkit semula, dan ekspektasi pemotongan suku bunga oleh Fed menjadi lebih rapuh. Menurut kerangka makroekonomi tradisional, ini bukan persekitaran yang paling selesa untuk saham teknologi yang dinilai tinggi. Namun, pasaran saham AS mencatat titik tertinggi baharu, dan rantai AI terus menjadi sasaran arus modal.

Analis makro dari Guojin Securities, Song Xuetao, dalam laporan penyelidikan pada 25 Mei menyatakan: "Sekarang ini, pasaran AI berada dalam fasa kegilaan rasional, di mana gelembung telah muncul tetapi belum tidak terkawal." Kunci perkataan ini bukan pada "gelembung", tetapi pada "rasional" kegilaan: Agentic AI bergerak dari alat bantuan kepada alat pelaksanaan autonomi, membolehkan pasaran melihat dengan lebih jelas bagaimana AI berpindah dari "membakar wang" kepada "menghasilkan keuntungan" dalam lingkaran perniagaan.

Sisi rasional ialah penyebaran aplikasi Agent membawa kepada penggunaan token, permintaan kuasa pengiraan inferens, dan pertumbuhan pesat ARR bagi pengeluar terkemuka; sisi kegilaan ialah penilaian telah menghabiskan jangkaan pertumbuhan tahun 2027–2028 terlebih dahulu. Sehingga 20 Mei, nisbah harga-kependapatan hadapan bagi tujuh raksasa AS adalah sekitar 35 kali, manakala 493 syarikat lain dalam S&P 500 adalah sekitar 25 kali. Premi ini menyiratkan bukan logik saham pertumbuhan biasa, tetapi kelajuan penetrasi AI perlu mencapai 5 hingga 8 kali ganda revolusi teknologi sebelumnya.

Namun, yang menentukan sama ada pasaran bull AI boleh berterusan bukanlah prestasi kuartalan tunggal atau aplikasi popular tunggal, tetapi tiga pemboleh ubah: jangka pendek, gangguan likuiditi, terutamanya harga minyak, inflasi, kadar faedah dan penutupan transaksi carry trade yen; jangka menengah, tahap pelaksanaan industri, sama ada kelajuan penetrasi AI sepadan dengan penilaian semasa; jangka panjang, batasan yang lebih ketat seperti tenaga, grid, pekerjaan, rintangan sosial dan lompatan teknologi peranti keras.

Dalam putaran perdagangan AI sebelumnya, kekhawatiran utama pasaran ialah raksasa-raksasa menghabiskan wang terlalu cepat: perbelanjaan besar-besaran pada pusat data, GPU, dan infrastruktur awan, tetapi jalan pulangan pendapatan tidak jelas. Perubahan dalam Agentic AI ialah ia tidak lagi hanya menjadi alat bantuan berjenis Copilot, tetapi bergerak menuju alat pelaksanaan autonomi berjenis Autopilot.

Ini membawa dua kesan.

Pertama, penggunaan token dipercepat semula. Permintaan pertama selepas kemunculan GPT datang dari peningkatan kemampuan model; permintaan kedua selepas pelaksanaan Agent datang dari ledakan kuasa inferens. Pelaksanaan tugas secara bebas bermaksud konteks yang lebih panjang, langkah yang lebih kompleks, dan pemanggilan model yang lebih kerap; inferens bukan lagi barang sampingan selepas latihan, tetapi menjadi medan utama yang menghabiskan kuasa komputasi secara berterusan.

Kedua, jangkaan pendapatan dinaikkan. Selepas aplikasi agen perwakilan seperti Openclaw dan Claude Cowork menyebar, pendapatan berulang tahunan pembuat model meningkat dengan pesat. Anggaran pertengahan tahun yang dirujuk dalam bahan menunjukkan bahawa jangkaan ARR tahunan Anthropic telah dinaikkan dari $9 bilion pada awal tahun kepada $44 bilion, dengan purata berlipat ganda setiap enam minggu. Jika tren ini berterusan, ARR tahun depan berpotensi melebihi $3,000 bilion.

Ini menjelaskan mengapa pasaran tidak lagi memberi hukuman sederhana terhadap Capex. Selama kadar pertumbuhan pendapatan cukup pantas, perbelanjaan modal berubah daripada beban menjadi parit perlindungan. NVIDIA, Broadcom, serta rantai peranti keras seperti modul cahaya dan penyimpanan seterusnya mendapat sokongan semula.

Putaran aset AI yang naik berlawanan dengan harga minyak bukan kerana risiko makroekonomi hilang, tetapi kerana beberapa kuasa sementara mengatasi risiko tersebut.

Pertama ialah penyebaran permintaan dalam rantai industri. Tahap inferens tidak hanya memerlukan GPU, tetapi juga CPU, modul optik, dan penyimpanan dimasukkan ke dalam logik pertumbuhan tinggi. Modul optik 800G/1.6T sangat diminati, dan permintaan untuk penyimpanan高端 meningkat. Light Counting meramalkan bahawa penghantaran transceiver 800G pada tahun 2026 akan melebihi dua kali ganda, sementara penghantaran port 1.6T akan meningkat dari asas kecil pada tahun 2025 kepada puluhan juta unit, dengan jualan chipset 1.6T pada tahun 2026 melebihi US$2 bilion dan mengekalkan kadar pertumbuhan tinggi dalam tiga tahun ke depan.

Kedua, prestasi keuntungan raksasa teknologi terlalu kuat. Kadar pertumbuhan EPS S&P 500 pada kuartal pertama sekitar 27.1%, mencapai paras tertinggi sejak kuartal keempat 2021, di mana tiga syarikat iaitu Meta, Alphabet, dan Amazon menyumbang 70% daripada pertambahan keuntungan indeks. Selagi syarikat-syarikat berbobot ini terus menghasilkan keuntungan, kesan tekanan terhadap indeks daripada guncangan harga minyak akan ditangguhkan.

Ketiga, ketergantungan pertumbuhan Amerika terhadap infrastruktur AI meningkat. Dalam beberapa kuartal terakhir, pelaburan dalam infrastruktur AI menyumbang lebih daripada separuh pertumbuhan PDB Amerika. Data jumlah seperti non-farm dan peruncit masih baik, walaupun struktur pekerjaan telah bercabang, tetapi sehingga jumlahnya tidak menunjukkan penurunan yang jelas, pasaran sukar segera beralih kepada transaksi stagflasi.

Faktor yang lebih langsung lagi: syarikat teknologi besar kurang peka terhadap harga minyak berbanding industri penerbangan, penghantaran, kereta api, kimia, automotif, dan pelancongan. Mereka lebih takut terhadap harga elektrik daripada harga minyak. Semasa ekonomi fizikal tradisional tertekan oleh harga minyak, dana lebih mudah berkumpul ke dalam aset AI, menggabungkan transaksi pelindung dan transaksi pertumbuhan.

Bahaya pasaran AI bukan terletak pada tiada sokongan industri, tetapi pada penentuan harga pasaran yang terlalu cepat.

Tujuh raksasa pasaran saham AS mempunyai nisbah harga-kependapatan hadapan 35 kali, manakala 493 syarikat lain dalam S&P 500 pada 25 kali. Perbezaan penilaian ini menyiratkan satu masa depan yang sangat lancar: infrastruktur AI akan terus mengembang dalam 3 hingga 5 tahun ke depan, dengan permintaan untuk kuasa pengiraan, awan, pusat data, dan semikonduktor tetap tinggi; AI akan terus meresap ke dalam skenario seperti iklan, carian, perkhidmatan awan, perisian pejabat, penghasilan kod, pengurusan risiko kewangan, perkhidmatan pelanggan, penyelidikan dan analisis pelaburan, serta kandungan; sumbangan pendapatan dan peningkatan kecekapan akan direalisasikan secara serentak.

Namun, revolusi teknologi jarang berjalan sebegitu lancar. Elektrik mengambil kira-kira 40 tahun dari penemuan hingga penggunaan besar-besaran dalam jalur pengeluaran, manakala komputer mengambil kira-kira 25 tahun. Kini, kelajuan penyebaran AI yang dihargai oleh pasaran memerlukannya menjadi 5 hingga 8 kali lebih pantas daripada teknologi am ini.

Ini bukan tidak mungkin, tetapi ruang kesalahan sangat nipis. Selagi aplikasi AI dikomersialkan lebih perlahan daripada perbelanjaan modal, permintaan inferensia tidak mampu mengejar permintaan latihan, atau kos penyusutan dan elektrik mula mengikis margin keuntungan, penilaian akan terlebih dahulu bereaksi. Arah industri yang betul tidak bermakna harga saham boleh maju terlalu awal tanpa had.

Tekanan sebenar jangka pendek datang daripada likuiditi.

Jika Selat Hormuz tidak dibuka dalam jangka panjang, harga minyak akan kekal di atas USD100 atau terus meningkat, inflasi akan merebak dari harga tenaga ke perkhidmatan, pengangkutan, dan bahan mentah. PPI AS pada April telah meningkat kepada 9.8% secara tahunan, tertinggi sejak Oktober 2022. Sekali inflasi menjadi melekat, lintasan dasar polisi Fed akan dipaksa ditulis semula.

Pasaran swap telah menetapkan bahawa Fed akan menaikkan suku bunga sebanyak 0.8 kali pada tahun ini, sementara ECB dan Bank of England bahkan menaikkan suku bunga lebih daripada dua kali. Sementara itu, keraguan terhadap kemandirian polisi akibat peralihan kepemimpinan Fed serta peningkatan perbezaan pendapat di dalam FOMC juga melemahkan keyakinan pasaran terhadap pelonggaran masa depan.

Jepang juga merupakan seekor badak abu-abu. Jepang telah lama menjadi sumber pembiayaan untuk perdagangan berisiko tinggi global, tetapi pelemahan yen dan tekanan inflasi memaksa Bank Sentral Jepang mengeluarkan sinyal ketat, dengan imbal hasil obligasi Jepang jangka 30 tahun naik di atas 4%. Jika biaya pembiayaan Jepang terus meningkat dan memicu penutupan transaksi carry trade global, aset AI yang dinilai tinggi sulit untuk lolos dari dampaknya.

Pada 15 Mei, satu ujian telah berlaku: hasil bon AS 10 tahun menembus 4.5%, hasil bon 30 tahun menembus 5%, perdagangan momentum yang terlalu ramai mendingin, indeks semikonduktor Philadelphia turun sekitar 4% dalam sehari, dan Nasdaq turun sekitar 1.5%. Ini bukan bukti pembalikan tren, tetapi menunjukkan bahawa perdagangan yang ramai sangat sensitif terhadap kadar faedah.

Perbandingan paling penting dalam jangka pendek adalah ringkas: Adakah kelajuan penyesuaian naik ARR (pendapatan berulang tahunan) lebih pantas daripada kelajuan peningkatan kadar faedah? Jika tidak, dana mungkin akan berkurang ke peringkat peranti keras yang lebih pasti; jika likuiditi terus memburuk danjangkaan pendapatan AI tidak dapat dinaikkan lagi, tekanan penilaian akan meningkat secara ketara.

Ujian jangka menengah ialah pelaksanaan industri. Revolusi teknologi umum biasanya bukan peningkatan linear, tetapi "mengalami percepatan, kemudian perlambatan, lalu percepatan semula". Terdapat gelombang modal terlebih dahulu, diikuti oleh penyesuaian organisasi, dan akhirnya pelepasan produktiviti. Internet pada peringkat awal juga mengalami gelombang pelaburan, perluasan perbelanjaan modal, dan gelembung aset; peningkatan produktiviti sebenar baru muncul secara beransur-ansur bertahun-tahun kemudian.

Cabaran utama dalam penentuan harga AI kini ialah ia hampir memerlukan organisasi perniagaan menyesuaikan struktur dengan pantas, pekerja melatih semula dengan cepat, model perniagaan berjalan dengan pantas, dan tiada tentangan kuat pada peringkat sosial. Kelajuan seperti ini tidak biasa dalam sejarah manusia.

Long-term constraints are tighter.

Pertama ialah tenaga dan infrastruktur. Pusat data AI memerlukan banyak tenaga dan air sejuk, serta peningkatan grid, transformer, dan penyimpanan tenaga bukanlah pemboleh ubah dalam PPT, tetapi merupakan batasan sebenar. Jika infrastruktur AI terus meningkatkan kos tenaga keseluruhan masyarakat, tekanan pengawal dan reaksi sosial akan meningkat.

Kedua ialah pekerjaan dan penggunaan. AI boleh meningkatkan kecekapan perusahaan dalam jangka pendek, mengurangkan permintaan untuk jawatan seperti jurutera dan perkhidmatan pelanggan; tetapi jika pengangguran teknologi berlaku lebih pantas daripada penciptaan jawatan baharu, daya beli penduduk akan melemah. Peningkatan kecekapan di sektor B akhirnya masih bergantung pada daya beli sektor C untuk ditukar menjadi pendapatan; jika bahagian bukan AI mengalami kemerosotan, AI juga akan sukar untuk terus unggul dalam jangka panjang.

Ketiga ialah penerimaan sosial. Awal tahun ini, China mengalami populariti luas dalam pemasangan Openclaw, tetapi ketidaksukaan rakyat Amerika terhadap peningkatan harga elektrik akibat pusat data dan pengangguran teknologi semakin meningkat. Ini akan mempengaruhi kelajuan penembusan AI.

Keempat ialah lompatan teknologi peranti keras. Jika terjadi terobosan kejuruteraan serupa "Momen DeepSeek", kecekapan komputasi, penyimpanan, dan penghantaran meningkat drastik, maka bahagian peranti keras yang paling kurang saat ini mungkin tiba-tiba menjadi berlebihan. Logik kenaikan yang tinggi dalam rantai peranti keras bukanlah sesuatu yang tidak boleh digugat.

Prospek jangka panjang industri AI masih optimis. Jika tidak mempertimbangkan ketegangan sosial yang disebabkan oleh pengangguran teknologi dan rekonstruksi hubungan produksi, AI memang berpeluang meningkatkan produktivitas faktor keseluruhan dan membantu ekonomi melepaskan tekanan stagflasi. Walaupun pasaran kewangan mengurangkan leverage di tengah jalan, pusat data yang tersisa, teknologi berkos rendah, dan aplikasi yang telah disahkan juga boleh menjadi asas kepada ekspansi industri seterusnya.

Namun, penetapan harga saham bukanlah visi industri itu sendiri. Yang paling perlu diuji dalam gelombang pasaran AI ini ialah sama ada ARR, ROI, dan kelajuan penetrasi teknologi yang dipertaruhkan pasaran kini boleh terus terwujud dalam persekitaran di mana harga minyak, inflasi, kadar faedah, dan sekatan sosial semakin ketat. Arah yang betul hanya menjelaskan mengapa pasaran naik; kelajuan pelaksanaanlah yang menentukan sama ada gelembung akan kehilangan kawalan.