AI正沦为科技圈的“自嗨”？一文起底：市场最危险的错配在这！

财联社7月1日讯（编辑 潇湘）2026年的自嗨全球资本市场，正被一场由人工智能（AI）引发的正沦最危“脉冲式震荡”死死扼住喉咙。市场呈现出极端的为科撕裂感：一方面，存储与芯片巨头在巨额资本开支的技圈驱动下疯狂博弈；另一方面，大批传统软件与应用端巨头因“终端价值遭质疑”而深陷估值重塑的起底泥潭。

在这一动荡过程中，市场即便是错配站在风口上的热门股，也常在业内质疑声中经历短线杀跌。自嗨针对这一现象，正沦最危阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）首席经济学家斯洛克（Torsten Slok）在周二发布的为科最新市场观察报告中，试图揭开背后的技圈真正症结。他尖锐地指出：人工智能未能有效提振科技行业以外的起底利润率，这是市场当前市场最大的盲点。

AI的错配初衷本应是提升整个经济体的生产力，而非仅仅让少数芯片制造商获利。自嗨然而，正如斯洛克在下图中所示，截至目前，非科技行业的利润率依然毫无起色。

估值基石的脆弱性

斯洛克指出，“这正是市场最终在苦苦等待的破局点。”当前AI概念股的高估值，完全建立在一种预期之上——即标普500指数中除“七巨头”外的另外493只成分股，其利润率终将因AI而攀升。

这种预期本身构成了当前飙升的市场价格的支撑基础，因为AI公司的估值模型中隐含着对未来广泛盈利的假设。正因如此，关于Token成本、模型路由（Model Routing，即根据任务难度自动分配请求至最合适的大语言模型）以及Token交易市场的讨论，变得至关重要。

斯洛克警告称，如果大多数AI应用场景中的Token成本大幅下降甚至趋近于零，那么即使算力需求激增，所有超大规模云服务商（Hyperscalers）也无法获得足够的收入来支撑其高昂的资本支出。

这一观点彻底驳斥了如今已成陈词滥调的“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）论点。该悖论由1865年英国经济学家威廉·斯坦利·杰文斯在《煤炭问题》中提出，认为效率提升会降低单位成本，从而激发更广泛的应用需求，最终推高资源的总消耗。但在AI领域，成本的极速下降可能反而导致收入模式的崩塌。

市场最危险的错配：ROI的滞后性

回到核心议题，斯洛克认为，关键问题在于科技行业以外行业的投入产出比（ROI）见效周期有多长。

• 科技与软件行业：AI落地几乎立竿见影，企业可一夜之间将人工智能融入产品和流程。
• 讽刺的现实：正是软件行业股价在2026年遭受重创。市场开始质疑这些企业的最终价值——它们很可能还没来得及靠AI提振利润，就已经被AI本身所淘汰。

但这仅是特例。在经济的大部分领域，尤其是资本密集型和受严格监管的行业，深入的流程再造和数据治理要求，导致结构性生产率提升的实现时间远超市场当前的预期。

这类“大象难转身”的行业名单极长，涵盖：
* 医疗保健
* 银行与保险
* 能源与公用事业
* 国防与航空航天
* 制药与生命科学
* 制造业
* 交通运输与物流
* 建筑与房地产
* 教育
* 法律
* 公共部门

“曲棍球杆式增长”的幻象

斯洛克认为，这导致当前激进且超前的AI股估值，与实际现金流增长明显滞后的现实之间，产生了危险的背离。

如果生产率的“曲棍球杆式增长”（Hockey Stick Growth，指前期销量较低，期末出现突发性增长）需要五年而非五个月才能实现，那么那些基于即时盈利增长定价的股市，将面临痛苦的重新估值。

换言之，如果企业无法快速看到投资回报，它们将放缓人工智能方面的支出。当前业内对“Token最优化”的极度关注，正是AI落地之路可能比预期更加坎坷、缓慢的早期预警信号。

斯洛克的最终结论振聋发聩：市场当前的盈利预期，与企业将AI投资转化为实际回报所需的客观周期之间，存在着严重的错配。这种错配，给当今许多AI企业的高估值埋下了巨大的隐患。

（财联社 潇湘）

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