作者：沈建光
投资者对美股高估值、与基本面背离以及对AI的过度依赖，需要密切关注。如果出现AI应用成果低于预期的情况，恐怕明年将有明显调整。
11月20日，美国股票市场出现剧烈调整。虽然英伟达公布了高于市场预期的三季度营收，纳斯达克指数在高开之后大幅下跌，最终收盘较前一个交易日下跌2.2%，标普指数也下跌了1.6%。笔者以为，市场调整可能反映出投资者对美股本身估值过高且与经济基本面背离的担忧。同时，当前美国经济和资本市场都高度依赖人工智能（AI）投资和应用，若其盈利不及预期，投资者可能需要为2026年美股市场更多的调整做好准备。
理由一：美股估值过高
虽然从表面上看标普500指数近30倍的PE和纳斯达克指数约40倍的PE并没有达到历史上的极值区域，但是历史的极值区域常常出现在较大的冲击严重影响企业盈利之后。比如，2020年的疫情冲击使得2021年初的标普指数PE上升到40以上。为了避免这种极值的影响，许多投资者用过去十年盈利的平均作为盈利的参考计算市盈率，也就是计算 “经周期调整”的PE。如果参考这个指标，当前标普指数的市盈率已经达到了40.0，仅次于2001年美国科技股泡沫的时期，股票估值的昂贵程度显而易见。
与股票的高估值相对应，是市场对企业盈利的乐观预期，实现起来颇具挑战。从远期PE来看，市场预计2027年纳斯达克的估值将回落到25.6倍，这意味着纳斯达克成分股的盈利会在两年多的时间里增长61%。长期而言，一个经济体企业利润占国民总收入的比重一般是稳定的，也就是说企业盈利的总体增速与名义GDP大体相当。即使对未来的两年多，一个市值（纳斯达克当前总市值约40万亿美元）已经超过美国GDP三分之一的股票市场，其名下企业（尽管有外国企业和来自外国的收入）盈利的增速要大幅高于美国（以及全球）名义GDP的增长，实现起来也并不容易。
从结构上看，美国股票市场本轮繁荣主要集中在AI相关的股票。据统计，自2022年底ChatGPT发布以来，AI相关的股票贡献了标普指数75%的回报率。其中，以英伟达、微软等为首的美股7巨头的表现尤其抢眼。然而，即使大型公司的盈利前景相对稳定，更值得关注的是纳斯达克指数中剔除7巨头剩下的三千多家公司（市值约占纳斯达克市值的一半）当前的PE高达50倍，而2027年的预测市盈率也在24倍左右。这说明市场预计这些公司的盈利会在两年多左右的时间增长超过100%——恐怕更加难以实现。
理由二：美股表现与经济基本面存在背离
与美国股市近期持续上行并不一致，今年以来美国经济的增速明显放缓，通胀压力上升而就业市场压力加大，滞胀风险凸显。美股表现与经济基本面的背离同样值得警惕。
今年上半年美国GDP环比折年增长约1.5%（由于政府停摆，三季度经济数据尚未公布），而美联储对全年的经济增长预测也不过是1.6%。同时，与经济放缓保持一致，近期美国就业市场明显冷却。在6月到9月四个月中，美国单月非农就业平均仅仅增长4万3千人，大幅低于今年5月份以前12个月平均13.5万人的水平。
在经济放缓的同时，美国的通胀反而回升，经济滞胀的压力显现。受到关税等多方面因素的影响，近期美国通胀篮子中的商品价格同比增速回升。伴随着关税通胀效应的进一步发酵，美国整体通胀可能在年内进一步回升。美联储预测全年PCE可能达到3%左右，也高于2024年。实际上，由于通胀前景不明，市场对联储降息的预期发生变动，也是近期市场调整的关键因素之一。不能排除未来通胀压力超预期，2026年美国流动性环境偏紧冲击市场的可能。
从结构来看，美国经济基本面对AI也有较大依赖。今年上半年美国经济的增长主要依赖于居民消费的增长和企业的资本支出，而居民住房投资、库存调整、净出口、以及政府支出对经济增长的贡献都是负的。
考虑到美国消费支出的增长也较2024年有所放缓，当下企业的资本支，特别是与AI相关的如数据中心等投资成为支持美国经济最核心的驱动力。哈佛大学经济学家Nick Lichtenberg甚至宣称，如果没有AI相关的资本支出的支持，美国2025年上半年GDP增速仅为0.1%。
理由三：人工智能对企业盈利的影响有较大不确定性
作为可以与蒸汽机、互联网媲美的新一代的通用型技术进步，人工智能被包括投资者在内的社会各界寄予厚望，也成为了支持美国资本市场和美国经济的关键。从目前的情况来看，人工智能可能对美国经济乃至全球经济有积极影响，但是这种影响的大小特别是对企业盈利有多少贡献则仍有较大不确定性。如果最终证明人工智能在现实的应用成果低于预期，对市场的冲击恐怕不能低估。
从总量上看，一些研究并不支持AI将彻底改变世界的乐观预测。比如，高盛预测未来十年AI会增加全球GDP约7%，也就是平均每年增加0.7%。而诺贝尔经济学奖得主达龙•艾司莫格鲁的估计则更是低了一个数量级，他预计未来十年AI将提振美国GDP的总计1.1-1.6%，平均每年约0.1%。
即使AI对经济总量有一定影响，这将如何影响企业盈利，也存在较大不确定性。一方面，AI的落地并不容易。例如，近期美国麻省理工学院对 300 余个公开的 AI 项目及公告进行了系统性分析，并对 153 位领导者进行了调研，得出的结论是95% 的生成式人工智能投资几乎没有为企业带来收益，半数项目以失败告终，仅 5% 落地商业化。
同时，投资者也普遍关注到，本轮人工智能浪潮领头羊OpenAI公司通过外部融资支持存在巨额亏损的运营模式实际上对上下游企业盈利和估值都构成了支撑。比如OpenAI承诺未来几年进行1.4万亿美元的投资建设数据中心基础设施，并且采购云服务，支持了上游的芯片制造商和云服务商的盈利；同时OpenAI以低于成本价提供部分API服务，也方便下游创业企业开拓市场。然而，若 OpenAI 的模式不可持续，整个产业链可能受到巨大冲击。
另一方面，IMF 及多份研究表明 AI 的收益在行业、人群乃至国家分配可能高度不均。这意味着如果AI产生的收益过度集中于少数公司，甚至形成更高的垄断壁垒，是否可能引发美国社会更大的阶层对立，乃至引发反垄断调查等政策风险，也同样需要防范。
理由四：AI公司上下游抱团需要警惕
近期以来，美国炙手可热的AI巨头们还出现了彼此连接、上下游抱团的行为；具体表现为供应商为客户提供资金、客户与供应商之间分享收入、相互持股等。这使得评估真实的AI需求的发展和各公司的独立财务状况变得异常困难。在AI的前景本身有较大不确定性的情况下，不透明可能增加市场调整的风险。
今年9月，英伟达则与OpenAI宣布达成了一项10吉瓦的算力合作，前者预计向OpenAI投资1000亿美元以提供后者购买算力设备的现金，并且承诺向OpenAI提供足够的芯片。这一交易本身已经引发了许多关注和讨论。此外，OpenAI与芯片巨头AMD又宣布了一项巨额算力基建协议，两家公司将合作部署总计6吉瓦的算力，随着算力部署规模的扩大和其他条件的满足，OpenAI可通过行权获得AMD约10%的股权。实际上，甲骨文、乃至微软、xAI等企业也都签署过类似的一些协议。
总体而言，笔者认为投资者对美股高估值、与基本面背离以及对AI的过度依赖产生的脆弱性需要密切关注。如果出现人工智能应用成果低于预期的情况，恐怕美股2026年将有明显调整。
