北京
摩根大通的分析師們最近盯上了AI市場的一些異常數(shù)據(jù)。他們發(fā)現(xiàn)，從2022年ChatGPT發(fā)布以來，僅僅是標普500指數(shù)里的42家AI公司，就貢獻了整個指數(shù)約65%到80%的利潤、營收和投資。這種集中度，讓分析師們開始緊張了。
更讓摩根大通警惕的，是半導體板塊的技術走勢。他們觀察到，眼下的芯片股行情，在技術形態(tài)上跟當年互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期非常相似。對沖基金重倉押注芯片和硬件股票，韓國股市的保證金貸款量持續(xù)攀升，散戶交易者也在大量涌入半導體期權市場。這些都是典型的投機過熱信號。
還有一個數(shù)據(jù)值得關注：杠桿芯片ETF的影響力正在急劇膨脹。這類能放大價格波動的基金產(chǎn)品，自2024年初以來，對全球股市的撬動效應已經(jīng)翻了五倍。這意味著，實際上只有極少數(shù)股票在支撐著整個市場的漲幅。
摩根大通對市場集中度的問題尤其警覺。一個直觀的數(shù)字對比：目前美國最大的十家公司，在標普500指數(shù)總市值中的占比已達到40%，而2015年時這個數(shù)字是17%。雖然放在全球范圍看，美國市場的集中度仍算相對較低——只有印度和日本的集中度比美國更小，但摩根大通認為這種變化趨勢本身就在累積風險。
在AI加速器市場，格局正在發(fā)生變化。AI加速器指的是專門用來跑AI計算任務的芯片，英偉達目前仍然占據(jù)絕對主導，但份額正在從2023年的85%滑向2026年預計的75%。谷歌的TPU、亞馬遜的Trainium這類來自大型云服務商的定制芯片，正在吃掉一部分蛋糕。關鍵原因是成本：相比英偉達GPU，這些定制芯片能把運營成本壓到只有其六到七成，降幅高達30%到40%。企業(yè)已經(jīng)開始行動了，比如Anthropic就承諾，未來十年會把AI模型Claude跑在亞馬遜Trainium上。
中國市場的競爭壓力，同樣在侵蝕行業(yè)利潤。摩根大通注意到，領先的AI實驗室如OpenAI、Anthropic，雖然營收增長迅猛，但算力成本高得驚人，未來的盈利能力仍然沒有清晰答案。token價格持續(xù)上漲，正推動企業(yè)轉向更便宜的開源模型。已經(jīng)能看到這樣的跡象：企業(yè)開始把任務遷移到更廉價的模型上，平均token價格不斷走低，而中國的開源模型正在以極低的成本逼近頂尖性能。
從更宏觀的層面看，科技投資在經(jīng)濟增量中的占比不斷上升，但大型云服務商的自由現(xiàn)金流利潤率卻在收窄，同時債務融資規(guī)模在擴大。摩根大通的判斷很直接：AI正在市場、基礎設施和整體經(jīng)濟多個層面制造層層疊加的集中度風險。紐約大學金融學教授Aswath Damodaran也發(fā)出了相同的警告，他認為一旦AI泡沫破裂，沖擊可能比互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅時更猛烈。
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