全球AI概念股暴跌！AI“算力稀缺”信仰开始动摇？

21世纪经济报道记者 石恩泽

过去三年，算力稀缺AI产业遵循着一条看似无懈可击的全球增长逻辑：算力越稀缺，资本开支越合理；资本开支越大，概念股暴估值越高；估值越高，仰开摇融资越容易。始动这一自我强化的算力稀缺闭环曾让市场深信不疑。

然而，全球进入2026年仲夏，概念股暴这条逻辑链的仰开摇每一个环节均面临严峻的压力测试：算力租赁价格高位回落、科技巨头集体收紧AI预算、始动电力与工程交付触及物理极限，算力稀缺资本市场开始以严苛的全球ROI（投资回报率）审视每一家AI企业。

最先发出警报的概念股暴是二级市场。从亚太到美股，仰开摇资金正加速从高Beta科技股撤离，始动转向更具防御性的避风港。这并非孤立事件，而是多重底层力量共振的结果：

1. 上游：算力租赁现货与远期价格罕见背离，暴露短期供给与长期瓶颈的矛盾。
2. 中游：曾经不计成本烧钱的大厂急刹车，Token从“无限畅饮”变为“定量配给”。
3. 深层：电力与工程交付能力成为比芯片制造更硬的物理约束。

这三层裂缝同时张开，标志着AI产业正从上半场的“叙事驱动”正式迈入下半场的“价值回归”。

一、 全球股市共振：从“金丝雀”啼血到A股调整

被誉为全球经济“金丝雀”的韩国股市率先承压。

• 6月23日早盘：韩国KOSPI指数下跌8%，触发熔断机制，交易暂停20分钟。
• 收盘表现：韩国综合指数报收8203.84点，暴跌9.99%。其中，三星电子跌12.31%，SK海力士大跌12.47%。

压力迅速传导至亚洲其他市场：

• A股：午后跌幅扩大，创业板指跌3.84%。AI算力产业链集体调整，光模块、PCB、HBM等核心概念股大幅杀跌。
• 港股：恒指、恒科指盘中跌幅扩大，阿里、腾讯、美团等权重科网股跌超3%。AI大模型股集体回调，智谱、MINIMAX跌幅超10%。
• 细分领域：AI算力芯片链条出现高位剧烈分化。港股存储芯片板块震荡走低，南方两倍做多海力士跌超20%，澜起科技跌超10%，兆易创新跌超9%。

盘面本质解读：
资金并非在“卖AI”，而是在“卖拥挤”。同一根AI硬件链上已不再是齐涨齐跌，PCB与算力硬件上游出现加速解压（如德福科技跌14.65%，光华科技、诺德股份跌停）。资金正从最拥挤的“算力硬件叙事”中撤出，向非银金融、有色等顺周期方向进行结构性再平衡。

二、 美股提前定调：风险偏好切换与资本开支质疑

前一交易日的美股走势已提前定调。纳指跌1.32%，科技板块拖累标普500；而道指在传统工业股带动下逆势涨0.29%。

• 个股重挫：SpaceX单日暴跌超16%，市值蒸发约4000亿美元；Alphabet跌超5%，Amazon跌近5%。
• 逻辑转变：市场风险偏好从高Beta科技股，切换至能兑现、能分红、能防御的资产。

核心担忧：天量资本开支的回报何在？
财报数据显示，谷歌、亚马逊、微软、Meta“四大”云厂商2026年资本开支预计达7250亿美元，较2025年的4100亿美元同比暴涨77%。然而，对应的商业回报尚未清晰显现，这成为悬在所有投资者头顶的巨大问号。

三、 上游裂痕：算力租赁价格背离与交付困境

算力租赁市场的矛盾感尤为强烈。

• A股情绪反转：6月22日算力租赁概念掀起涨停潮（协创数据涨超10%），但6月23日午后情绪迅速分化，板块跌超1%，主力净流出超百亿元。
• 价格背离：据纽约数据提供商Ornn数据，英伟达B200每小时租赁价自5月30日的6.11美元/时高点回落，截至6月21日跌至4.22美元/时，三周内跌幅约30%。

高盛观点直指核心：
高盛交易台主管Rich Privorotsky指出，若稀缺性持续，价格应坚挺以支撑资本开支逻辑；若供应增加且价格走低，“算力资源短缺”的定价前提将被撬动。
* 利润率挤压风险：若下游租赁价下跌，而英伟达芯片售价未跌，中间环节将面临利润率挤压，最终导致订单放缓。
* 交付周期拉长：AI推理基础设施服务商Baseten CEO透露，英伟达B200千卡级GPU集群采购订单交付周期已延长至2027年，等待时间长达12-15个月。

结论：现货宽松与长期交付紧张并存，市场判断陷入混乱。

四、 中游信号：大厂集体踩刹车，Token从“畅饮”变“配给”

中游互联网大厂的态度转变比上游更为统一，AI使用逻辑从“唯用量论”转向“唯价值论”。

• 腾讯：6月将员工月度Token额度从2000美元压缩至1500元人民币，取消全员普惠，改为部门统筹、按需分配。内部明确：AI评判标准是业务提效和价值创造，而非算力消耗。
• Uber：设置每月1500美元Token上限。
• 亚马逊：叫停内部Token排行榜，禁止“为用AI而用AI”的刷量式KPI。
• 微软：取消大部分第三方Claude Code授权，强制改用自研Copilot。
• Meta：上线AI使用监控系统，限制无效算力消耗。

数据佐证：
麦肯锡2025年全球AI调研显示，全球仅39%的企业通过AI实现正向利润贡献，超六成企业处于“只烧钱、无回报”状态。行业共识已全面转向“以商业价值论成败”。

五、 深层约束：电力与工程交付成为最大瓶颈

当大厂开始精打细算，一个更底层的物理约束浮出水面。一份流传于投资圈的AI硬件链做空框架分析，将约束拆解为两条曲线：

1. 芯片供给曲线：决定“可制造的GPU数量”。
2. 电力建设曲线：决定“可点亮的机柜数”。

最终瓶颈在于电力与工程建设。

• 头豹研究数据：
• 2027年：芯片侧可供给14.4万柜，但电力侧仅能交付7.2万柜，交付缺口达50%。
• 2028年：缺口扩大至70%。
• 高盛预测：未来1-2年内，排期中的数据中心容量仅约50%-60%可能按时上线。

资本开支可以快速上调，但物理交付无法加速。许多AI硬件标的的市值仍按“无限机柜扩张”定价，但真实交付由物理曲线而非PPT叙事决定。

结语：褪去泡沫，回归本质

三层裂缝叠加，AI交易的底层逻辑正在发生不可逆的转换：

• Token从“空气”变成“石油”；
• 机柜交付由电网而非PPT决定；
• 华尔街开始拿Excel表逐项核对企业AI支出的产出。

褪去资本泡沫、回归业务本质，才是AI行业可持续发展的唯一路径，也是下一阶段资金愿意继续买单的唯一理由。

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