从最新科技巨头财报,看AI投资真正走到了哪一步

大家早上好！

过去一年，AI无疑是全球资本市场最受关注的投资主题。从Microsoft、Meta、Amazon、Alphabet到其他科技巨头，Hyperscaler持续加大资本支出，建设数据中心、采购AI芯片并扩充算力基础设施，AI投资规模一次又一次刷新市场预期。

然而，随着AI投资进入白热化，市场关注的重点正在悄然发生变化。过去，投资者最关心的是科技公司会投入多少钱建设AI；而如今，越来越多人开始思考另外两个问题：1. 这些巨额投资，是否已经开始创造真正的商业价值？2. 未来推动AI产业发展的动力又将来自哪里？这两个问题对我们做好投资至关重要，原因很简单：

第一个问题直击科技股的估值问题 —- 任何持续单向资金投入都无法长久；而持续超额单向投入只会掏空原本现金流富可敌国的科技公司“小金库”。只有在资金变成双向 — 即早期投入开始转化为新的盈利时，造血能力才会恢复，从而形成良好的正向循环。这，也正是公司长期估值的坚实基础。AI 从"成本项"变成"收入项"的那一季，就是估值叙事切换的分水岭。所以对于市场投资者，至关重要的问题是哪些公司开始正向循环，这些公司就是值得投资的赢家。

第二个问题则是给投资者提供线索 — 什么是未来投资新方向及热点？AI大潮推动一波又一波的股市行情，前期Mag 7对股市大盘的统治和主导在2026年几乎瓦解，今年的市场关注热点变成AI上游“卖铲子”的供应商们 — 半导体，存储，光封信等上游行业成为市场新宠儿；然而随着这些公司的股价持续刷新高之后，投资者又开始担心”周期见顶“。如果是，那么下一轮新的投资热点又在哪里？

从7月中下旬至今，全球龙头科技公司陆续公布最新财报，并在电话会议中分享了对AI发展的最新看法。带着这些至关重要的问题，我们海量阅读和深度跟踪全球大型科技公司的财报，这是我们从“第一性原则”出发，不道听途说，直接找答案的源头。结合各家公司财务数据、管理层表态以及产业链最新动态，我认为，本轮财报季释放出的最大信号，恰恰是能够回答市场投资者最为纠结的几大问题。

今天，我想结合本轮财报季各大AI产业链核心公司的最新数据和管理层观点，与大家分享我对AI产业下一阶段发展的几点观察。

一、AI投资开始进入商业化兑现阶段：谁是赢家，谁是输家

市场对"烧钱"的恐惧，往往来自"钱烧了看不到回报"。如果要总结这次财报季最值得关注的一句话，我认为就是AMD董事长兼CEO苏姿丰所说的：“我们仍然处于一个持续多年的AI发展周期早期。”

我认为，这里的"早期"并不是指AI技术，而是指AI商业化仍处于早期阶段。根据 Apollo Chief Economist 汇总的FactSet最新一致预期，截至2026年7月底，市场持续上调未来几年全球主要Hyperscaler的资本支出预测。这说明，随着AI需求不断增长，科技巨头仍在持续加大AI基础设施投资，为未来AI应用的进一步普及提供支撑。

不过，本轮财报季真正值得关注的，并不是科技公司继续扩大资本支出，而是越来越多企业开始向市场证明：AI投资正在逐步从"投入"转化为"回报"。

最明显的例子来自 Amazon。 过去一年，投资者一直担心亚马逊云计算业务 AWS持续增加AI相关资本支出，却迟迟看不到明确回报。但在最新财报电话会议中，Amazon CEO Andy Jassy表示，目前AWS的AI需求仍然超过供给。他指出，公司采购的服务器和AI芯片通常可在三年以内收回投资成本，而许多客户合同的期限则长达五年以上，因此随着AI业务持续增长，相关投资有望不断转化为收入、现金流及长期回报。市场对此给予积极回应，也反映出投资者开始更加认可AI商业化前景。

大洋彼岸的腾讯则提供了另一个值得关注的案例。虽然公司并未单独披露AI业务收入，但管理层表示，AI已经开始在广告业务、AI原生应用及云服务等多个领域体现商业价值。腾讯总裁刘炽平表示，公司目前已看到AI投资带来的明显回报空间：多款AI原生应用取得积极进展，持续增长的AI算力需求正为云服务带来新的收入机会；部分此前采购的AI算力设备，目前市场售价甚至已较采购价格高出约30%，也反映出AI基础设施需求依然旺盛。与此同时，公司第二季度资本支出达到528亿元人民币，较去年同期增长近三倍。虽然自由现金流因AI基础设施建设短期承压，但公司表示，若剔除AI算力采购预付款，自由现金流仍保持健康水平。这意味着，当前现金流压力主要来自AI基础设施的前置投入，而非核心业务经营恶化，也说明腾讯的AI投入正逐步进入商业化兑现阶段。

Google则进一步反映了资本市场评价标准的变化。过去，投资者更关注Alphabet持续提高资本支出，却希望看到AI投资能够带来更明确的商业回报。而在最新财报中，这种回报开始逐步体现。Google Cloud收入同比增长82%至248亿美元，主要受AI基础设施及AI解决方案需求推动；Cloud Backlog进一步增长至5,140亿美元；Gemini持续成为Google Cloud的重要增长引擎，目前已有近90%的《财富》100强企业使用Gemini Enterprise。这些数据表明，AI已经开始持续带动企业客户需求增长，并逐步转化为云业务收入和未来增长动力，也反映出AI正从过去提升竞争力的技术工具，逐渐成为推动Google云业务增长的重要引擎。

二、AI行情开始回归基本面

盈利支撑市场估值

随着AI相关企业股价持续上涨，不少投资者开始将当前市场与2000年的互联网泡沫进行比较，担心科技股估值已经过高。然而，我认为，目前这轮AI行情与互联网泡沫时期最大的区别，在于企业盈利正在逐步兑现，而不仅仅依赖于估值扩张。

互联网泡沫时期，许多科技公司的商业模式尚未成熟，市场上涨更多依赖于估值扩张，企业盈利难以支撑不断提升的市场估值。当市场情绪发生变化时，缺乏基本面支撑的公司估值迅速回落，最终导致互联网泡沫破裂。

而从目前来看，本轮AI行情已经开始呈现出不同的特征。根据 Fidelity Equity Strategy 的数据，标普500未来12个月每股盈利预计已经由约275美元提升至约388美元，增长超过40%；与此同时，标普500的预期市盈率维持在约20倍左右，并未随着股价上涨而持续大幅扩张。这说明，企业盈利增长正在不断消化此前市场给予的估值溢价，当前市场上涨越来越多地由盈利改善推动，而不是依赖于估值持续提升。

Source: Fidelity Equity Strategy, August 2026.

另外，目前约75%的标普500成分股仍运行在200日均线之上，说明本轮上涨已经不仅局限于少数几家大型科技公司，而是逐步扩散至更多行业和企业。这也意味着，目前市场整体仍具备良好的基本面支撑。这个数据对比1999年科技股泡沫时期，仅不到20%的公司股票价格在其200日均线之上，说明股市仅靠少数几只公司股票支撑，岌岌可危。

盈利开始向整个AI产业链扩散

如果说上一部分讨论的是整个市场基本面的变化，那么从产业层面来看，本轮财报季释放出的另一个重要信号，是AI带来的盈利改善已经开始向整个产业链扩散。

过去几年，市场更多关注的是Hyperscaler持续增加资本支出建设AI基础设施；而如今，越来越多产业链企业已经开始将这些投资逐步转化为收入和盈利。近期，美国AI云基础设施公司 CoreWeave 第二季度订单积压（Backlog）已升至约1,042亿美元，并同步上调全年收入、营业利润及资本支出指引；AI服务器厂商 Super Micro Computer 也因强劲的2027财年收入展望获得市场积极回应。这些数据进一步说明，企业对于AI算力、服务器及数据中心的需求依然十分旺盛，并开始持续转化为产业链企业的盈利能力。

值得一提的是，Backlog（订单积压）代表的是已经签约、但尚未确认收入的合同金额。虽然它并不等同于已经实现的收入或利润，但能够提高未来收入的可预测性，也反映出企业未来仍拥有较充足的业务需求。

这种需求同样开始向半导体产业链持续传导。作为全球高带宽内存的主要供应商，三星电子和SK海力士持续受益于AI服务器需求增长，近期韩国KOSPI指数也受到AI产业链相关企业业绩改善的带动而表现强劲。根据 Fidelity Equity Strategy 的预测，全球半导体板块未来12个月盈利预计同比增长约143%，进一步反映出AI的发展已经从少数科技巨头，逐步扩散至整个AI供应链。

Source: Fidelity Equity Strategy, August 2026.

三、AI发展的下一阶段：应用落地将成为新的增长引擎

如果说过去两年，AI产业最重要的任务是建设基础设施，而今年财报季开始回答了"AI能否创造商业价值"这一问题，那么我认为，未来市场真正关注的，将是AI应用能够在哪些领域率先实现大规模落地。

从本轮科技公司财报电话会议来看，管理层讨论的重点已经逐渐发生变化。过去，大家讨论更多的是GPU、数据中心以及资本支出；而如今，AI Agent（智能代理）、Physical AI（物理AI）、机器人以及AI在医疗健康等领域的应用，开始成为越来越多科技公司重点布局的方向。这意味着，AI的发展重点正逐步从"建设AI"迈向"使用AI"。

首先，我认为AI Agent将是未来几年最先实现商业化的应用方向之一。 随着越来越多高性能开源模型的出现，企业已经不需要从零开始训练自己的大模型，而是能够基于成熟模型，结合自身数据快速构建专属AI Agent，用于市场营销、客户服务、软件开发、知识管理以及办公自动化等场景。对于企业而言，这不仅能够降低部署成本，也有望进一步提升运营效率和盈利能力。

其次，Physical AI正逐渐成为产业界关注的新趋势。 与过去主要停留在软件层面的AI不同，Physical AI更强调AI与现实世界的结合，例如工业制造、自动化设备以及智能工厂等应用。近期，包括Amazon创始人Jeff Bezos投资的工业科技企业，以及NVIDIA持续推动的机器人与数字孪生平台，都反映出市场正在积极探索AI如何提升设备效率、优化生产流程，并推动下一代智能制造的发展。

医疗健康同样被认为是AI最具潜力的应用领域之一。 越来越多制药及生物科技企业开始利用AI分析海量医学数据、辅助病理诊断，并加速药物研发。过去需要数年才能完成的数据分析工作，如今有望借助AI显著缩短研发周期，提升研发效率。随着AI模型不断结合生物医学知识和临床数据，未来医疗AI的发展空间也值得持续关注。

最后，机器人仍然是AI最具想象空间的发展方向之一。 工业机器人其实早已广泛应用于制造业，但大多只能执行固定、重复性的任务。而未来结合大模型后的智能机器人，将具备更强的环境理解、自主决策以及复杂任务执行能力，有望逐步从单一自动化设备发展成为真正能够协助人类工作的智能助手。当然，目前这一领域仍处于发展的早期阶段，未来究竟是AI Agent、Physical AI、医疗AI还是机器人率先迎来突破，仍值得市场持续观察。

与此同时，我认为，AI使用成本持续下降，也将进一步推动这些应用加速落地。 随着模型效率不断提升，以及DeepSeek、千问等开源模型快速发展，越来越多企业能够以更低的成本部署AI应用，也促使包括OpenAI在内的闭源模型持续下调模型使用价格。从经济学角度来看，新技术的发展往往遵循"成本下降、需求增加"的规律。当AI部署成本不断降低时，也意味着AI有机会进入更多行业和更多现实应用场景。而当更多应用场景被开发出来时，对于AI基础建设的需求以及AI产业链上游产品的需求会得到进一步上涨的推动力 —- 这也是市场投资者密切关注的”转折点“ —- 它直接回答了”AI行情是否见顶“的重要问题。

总体来看，本轮财报季释放出的信息，比单纯的业绩数字更加值得关注。过去两年，市场关注的是AI基础设施建设；如今，越来越多企业已经开始回答"AI是否能够创造商业价值"这一问题。而未来，真正决定行业竞争格局的，或许将不再是谁投入了最多资本，而是谁能够率先将AI真正融入现实场景，并持续创造长期价值。

另外，我们计划于8月底举办一场AI主题分享会，届时将结合本轮财报季的最新信息，与大家更深入探讨AI产业的发展趋势、投资机会以及未来值得关注的方向。具体时间及报名方式将于近期公布，欢迎大家关注我们的后续通知。

今天的分享就到这里，感谢大家的阅读，我们下期再见。

Have a nice day!

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