美股科技股上演过山车行情，AI变现面临挑战，科技公司仍持续烧钱，考量是什么？当下AI泡沫处于哪一阶段？
继美股科技“七巨头”上周遭遇自ChatGPT引爆AI行情以来的“至暗时刻”后，科技股本周则上演了一出“过山车”行情。以英伟达为例，7月30日该股一度重挫7%，而隔夜就飙升近13%，8月1日，英伟达再度重挫，收跌近7%。以科技股为主的纳斯达克指数也跟随着“上蹿下跳”，截至8月3日收盘，周跌幅超3.8%。
图片来源：谷歌财经
剧烈波动背后，是市场对科技公司巨额AI投资的回报担忧正在日益加剧。继特斯拉和谷歌母公司Alphabet之后，“七巨头”中的另外四位成员——微软、苹果、Meta、亚马逊——本周也相继发布财报，数据显示，大部分巨头对AI的巨额投入目前尚未带来远超预期的回报，华尔街已经开始失去耐心。
但与华尔街的担忧与怀疑形成鲜明对比的是，科技公司仍在AI领域持续“烧钱”。《每日经济新闻》梳理近几个季度的财报发现，巨头们的总体资本支出和研发支出仍然呈上升趋势，保持在较高水平。他们如此坚持，背后的考量是什么？ 最近这几天美国科技股一直是处于下跌趋势，但依旧不会改变我认为美国会向上涨的趋势，每次美国的经济衰退对于我来说都是加大力度投资美股的机会。
同时我现在加大投资我就不会轻易清仓，因为我认为本次调整更多的是白菜价格让我买入，我一直以来都享受长期主义给我带来的收益。
在几年前的时候我父亲就曾因为购买大量特斯拉股份的时候因为没有长期持有特斯拉股份，从而损失了一大笔资金。每次吃饭的时候他回想起这件事的时候我问他，他都告诉我每次回想起这件事的时候差点肠子悔青。但是事已发生，只能说是源于自己对未来的认知不足。
那会有大量的金融领域专家跟我父亲分析特斯拉新能源是嘘头的，马上就要泡沫了，特斯拉没有多少未来全世界没有人愿意买新能源，在一群金融领域专家的分析下成功动摇我父亲长期持股的理念。
那么现在对于我来说每一次美股的回调对我来说都是加仓的机会，美股越跌我越开心，因为证明我可以更加白菜的价格买入美股，后续我会增加低利率的大盘，指数ETF。同时不会浪费时间在盯盘上
我一直相信美国的科技文明代表着未来，如果它因此衰退了，证明我本应该有的财富也随之而来的不安全，所以长期的角度上我更愿意相信美国，同时对美国市场保持乐观主义去看待。
后续我会把更多的时间用于学习上，而不是每次去盯盘美股，并长期持有它。 过山车？明明就是崩盘，一些反弹，翻不起浪。
我几年最重要的两个判断之一，其中一个就是科技股泡沫必然崩盘。
最近，纳斯达克经历一年多来最大的重挫，两周时间科技股差不多蒸发了10000亿美元的市值。
我看很多朋友都想要抄底，甚至已经抄底了，因为在投资人眼中有一个神话，叫美股永不跌，至少是美国科技股永远不会下跌。
那么，这次是否还会延续神话呢？
我个人认为，这就要看美股的财报和现实的差距了，不及预期的概率很大。这波美国科技股的上涨，主要还是人工智能推动的，所谓的“七姐妹”贡献了美股绝大部分涨幅。
人工智能其实从去年就开始炒作了，大概是从CHAT GPT4发布开始的，我们的A股也一度跟着炒了一波，其中的游戏和传媒直接翻倍，不过后边已经抹去了所有涨幅。
今年则更多是炒作的硬件部分，由于各大公司都在纷纷开发自己的大模型，对硬件的需求大涨，因此硬件方面，业绩的确是大幅增长的。
但是，市场看的不是增长，而是增速，这些爆炒过几倍的股，一旦增速不及预期，往往就是暴跌。
比如光刻机龙头ASML，公布的财报超过了分析师的预期，但就是增速已经没有新高了，股价一度单日暴跌10%。
上周特斯拉发布财报，股价也一度12%。特斯拉有点复杂，如果当作电动汽车公司，其产量和销量都在同比下跌，很多机构预计特斯拉在电动汽车方面，会被比亚迪超过。
不过现在特斯拉在豪赌机器人和自动驾驶出租车业务。可惜自动出租车业务推迟发布了，似乎市场又把其当作人工智能公司了。
谷歌发布的财报也来了。谷歌一度是人工智能的领头羊，当年的阿尔法狗横空出世，惊艳世人。不过后来人工智能转向，不搞算法，搞大模型了，谷歌算是其了个大早，赶了个晚集。其财报显示，人工只能基本上没有带来什么业务。
本周，还有一大批公司会公布财报，短时间内，我们应该都看不到人工智能带来的什么业务增量。
当然，我最关心还是英伟达的财报，上个季度的财报赌输掉了，空单一度浮亏了30%以上。不过最近靠着期权PUT和做T，快要回到成本了。我个人预计，上个季度财报，就是英伟达增速的顶峰，后边肯定还会增长，但是增速会下降了。
现在，无论是中国还是美国，都处于周期切换的重要关口，下个月应该就会出最终的结果了。
我是时代之，一个以投资为生的人，祝幸福！ 对于科技公司而言：“投资不足的风险远远大于投资过高的风险。”
根据估计，Alphabet、微软、亚马逊和Meta今年将共同斥资1040亿美元建设人工智能数据中心。
再加上规模较小的科技公司和来自其他行业的公司的支出，从2024年到2027年，人工智能数据中心的总支出可能会达到1.4万亿美元。
人们担心的是微软、谷歌等公司对人工智能的巨额投资能否获得回报。几个月来，这种担忧一直在酝酿。
高盛分析师在 6 月份发布了一份题为“生成式人工智能：支出过多，收益过少？”的报告。
这家华尔街银行质疑未来几年对人工智能的 1 万亿美元投资“能否得到回报”，而红杉资本（ChatGPT 开发商 OpenAI 的早期投资者）的一份分析估计，科技公司需要赚取 6000 亿美元才能收回人工智能投资。
<hr/>人工智能投资可以分为两部分。
一半流向芯片制造商，英伟达是主要受益者。
另一半用于制造保持芯片运转的设备，从网络设备到冷却系统。
但随着支出增加，人工智能供应链面临的威胁也在增加。
其中一个问题是它严重依赖英伟达。
现在英伟达从每两年推出一款新芯片改为每年推出一款新芯片，整个供应链都不得不匆忙建立新的生产线，以满足加速的时间表。人工智能供应链中许多公司的未来销售都取决于让全球最有价值的芯片制造商满意。
另一个威胁来自供应瓶颈，最突出的是电力供应。
到2030年，人工智能工具的使用量将大致相当于今天的谷歌搜索量。这将使美国电力需求的年增长率从2010年至2022年的0.2%提高至7%。很难迅速建立那么大的电力容量。
在加州，许多人工智能数据中心都可以建立，但接入电网需要六到十年时间。
<hr/>为了评估人工智能供应链的发展情况，《经济学人》研究了60多家此类公司。
自2023年初以来，人工智能范围内公司的平均股价上涨了103%，而美国股票标准普尔500指数上涨了42%。
它们2025年的预期销售额平均增长了14%。相比之下，标准普尔500指数中非金融公司（不包括科技公司）的销售额仅增长了1%。
现在对人工智能供应链的最大威胁是需求下降。
今年 6 月，高盛和红杉资本发表报告，质疑当前生成式人工智能工具的益处，并由此质疑云计算巨头的支出热潮是否明智。
如果人工智能利润仍然难以捉摸，这些巨头可能会削减投资，使供应链面临风险。
所以市场短期出现调整是很正常的。在追逐高增长的游戏里，当科技公司的业绩指引没能达到预期都能引起显著调整的情况下，如果未来实际的业绩再不符合预期，那才是雪崩来临的时刻。
作为投资者，应该提前清楚这一点。
根据机构统计：目前AI行业买英伟达GPU，花的钱比赚的多17倍！
目前AI泡沫还是挺大的，微软财报电话会议表示：微软对AI巨额投资至少需要15年才能获得回报
华尔街预计AI领域的资本支出将从2023年到2026年累计达到1670亿美元
然而，与此形成鲜明对比的是，预计到2026年，AI云服务的收入增量仅为200亿美元
但他们的股价又因为AI而大涨，这明显就是有过度炒作存在的
虽然最近几年AI行业很火，但真正赚到钱的还是英伟达这种卖铲子的企业
其他大部分企业砸钱投AI，很少看见回过头钱
但到现在为止，这些钱除了让开发人员的工作效率提高了一点，没看到其他明显的成果
大家期待AI可以解决更复杂的问题，看见回报，看见颠覆性创新，这些是目前看不见的
<hr/>这些科技巨头管理层自己也明白AI当前肯定有泡沫的，挺多科技公司最近都出现了高管减持的情况
比如说黄仁勋在今年6月13日至21日、6月28日至7月2日期间连续股票套现
两笔交易累计套现金额超过了2亿美元
英伟达的首席财务官Colette Kress、执行副总裁Deborah Shoquist也进行了股票减持
有超过三分之一的公司内部员工进行了套现
英伟达高管和董事今年上半年抛售英伟达股票合计套现超过7亿美元
其他科技公司也一样，库克，扎克伯格都有过减持动作
<hr/>这些全球顶级的科技公司为什么要这样奋不顾身的投资AI？
1，他们因为反垄断法规而无法继续收购，但又想继续发展
所以就只能选择将资金投入AI技术发展，之前他们也投过各行各业，什么新能源汽车，元宇宙，其实也是百亿的砸钱，也没有看见什么成果，反正他们就是现金流非常充裕，不缺钱，但需要寻找业绩增长点，所以就到处投资，寻找各种投资机会，微软其实还在不断的买地，持有了非常多的土地资产，他们这些企业是真的有钱没处花，到处布局，不怕亏钱，就怕错过各种机会
2，GPU支出的折旧，可以作为损失避免缴纳更多税款，这个其实对他们来说也是好事
3，为了股价有上涨的理由，他们高管薪酬里面很多是和股价挂钩的，所以各种市场热门的概念都要确保自己可以参与，这样资本市场会比较喜欢买他们的股票，股价上涨了，他们可以加薪，他们真的非常非常在意股价，手里有钱没处花，各种市场热点是不可能错过的
<hr/>我们就拿标普500举例子
这两年标普500指数【灰色线】表现不错
但是主线是AI硬件/数据中心【绿色】概念股
然后是AI能源/电力【蓝线】概念股
最差的就是和AI无关的成分股【白线】
从资本市场走势就可以看出来
全球资本都在围猎AI和AI有关的一切行业
目前都可以延伸到了AI带动电力增长
只要和AI有关，资本市场就有兴趣
现在这些企业就是都在投AI，所以也都怕落后，就这样不断的砸钱在AI里面
包括他们的财务报表都要写自己在AI方面的成就，哪些运用到了AI
资本市场喜欢的东西，他们一定要想办法参与的，不然股价是很难跟上投资者口味的
现在AI的故事有点讲不下去了，那些因为AI而大涨的股票，然后业绩又跟不上市值增长，肯定会有一个挤泡沫的过程
各大科技龙头企业都在砸钱投AI，都在跟着AI的风投资，股价跟着炒作
马斯克表示：特斯拉今年将在AI训练和推理方面投入约100亿美元
在过去四个季度，超大规模云计算服务商（如亚马逊、Meta、微软、谷歌）的AI相关资本支出达占标普500总支出的23%
META：全年资本开支从300-370亿上调到350-400亿【建设数据中心来支持AI业务】
最近定下英伟达价值至少100亿美元的订单
谷歌：预计2024年每个季度的资本支出都在120亿美金以上，二季度资本支出为130亿美元【用于保持在AI基础设施方面的领先地位】
微软：一季度资本支出140亿，二季度资本支出高达190亿美元，同比增长77.6%
其中，大约一半是基础设施需求，剩余的相关支出则主要用于服务器，将根据需求信号为客户提供CPU、GPU等服务
而且微软计划将继续扩大基础设施投资，建设和租赁数据中心，预计2025财年的资本支出将超过本财
微软、谷歌和Meta三巨头都表态以后会继续增加在AI上的资本开支
巨头在AI军备竞赛上的投入已经达到了每季度100亿美元的水平
美股“七姐妹”一年最少烧几千亿投资AI
这些投资覆盖了从AI芯片、大模型，到人形机器人、自动驾驶、AI医疗等各个领域
科技巨头们的终极目标是率先实现通用人工智能(AGI)
虽然不知道最终AI能不能达到他们的目标，但每年不断砸钱是真真实实的
科技巨头通过构建庞大的基础设施，将AI深度嵌入到自身产品和服务的每一个环节
硅谷的初创公司们痴迷于开发极致的AI模型，资金仿佛被投进了焚烧炉，瞬间灰飞烟灭
过去三年，投资者已经向大约26000家AI和机器学习初创公司注资
这比他们从2018年到2020年向20350家AI公司投资的金额多了三分之二
截至目前，它们仍未走出疯狂烧钱的阶段，距离盈利还很遥远
反正最终可以通过AI赚钱的公司肯定是少之又少
现在华尔街都在聊各大科技巨头，对AI投资过度的事情
目前各大科技巨头企业他们想实现与历史相似的投资回报率，意味着超大规模云服务商需要在2025年产生约3350亿美元的收入，盈利需要同比增长16%，否则可能会面临估值下调的风险
各大美股巨头市盈率中位数为30倍左右，看似好像没有那么贵，其实美股经常关注的朋友都知道，他们过去每次历史低位市盈率就10-20倍
所以30倍左右市盈率，其实是高的，尤其是业绩增长跟不上，投资AI开销又比较大的情况下，他们很难维持这个市盈率
在过去业绩更好，没有这样大笔开销的时候，各种顶级龙头科技经常跌到20倍市盈率以下，有时候10倍以下都有，那时候才是低估，估值非常合理，投资价值很高的时候
现在确实是需要挤一挤AI的估值泡沫了 搞技术的人都知道要正确评估一种技术就需要相对应的知识储备，而对于股民来说，能搞明白什么是AI的可能性要比中十次彩票头奖还要低，谈科技炒作的逻辑就是在纯粹瞎扯淡。
甚至可以这么说，如果你能找到一篇很值得相信的分析文章，里面的内容大概率是骗人的，因为正常人接触到专业知识的第一反应就是排斥，并且普通人能够看完的内容往往又不可能塞什么有用的信息，瞎编的反而有更多人相信。
之所以去年的AI浪潮能如此汹涌，最根本的原因就是牛吹得够大，能对人产生足够的诱惑力，所以才会有那么多人入场去炒。
然而，牛可以随便吹，现实却是吹不起来，吹牛没有办法给企业增收，所以财报一出就是AI泡沫被刺破之时。
毫无疑问，现在AI概念的泡沫是彻底破裂了，或者说就是这个牛被吹爆了，没有人信了，于是买盘会迅速萎缩，相关股票的价格肯定会出现雪崩。
之所以会出现股价雪崩，就是因为前面买进的这帮冤大头已经察觉自己被骗了，趁着股价还没有跌下去之前赶快止损，而后面的人也已经察觉到不对劲，不敢跟投了，于是引发踩踏式出逃，谁落在后面，谁就是那只替罪羔羊。
可以说现在AI概念的相关股票就是一堆狗屎，谁想抄底那就是抢着吃屎，至于其价值在出清之前可以忽略不计。
经过这一轮炒作，大多数人都会被套，而这些人被骗过了一次，就很难再骗下一次，更何况即使能骗得着，他们的钱还在被套着呢，所以AI概念在未来5年之内都不可能有任何起色。
如果后面还想再炒AI概念，至少也得等新的一批韭菜长出来了再说，也就是找新的一批没有被骗的人，还要让他们的钱包存够足够的钱，这样才能骗下一次。
至于科技公司为什么还愿意继续烧钱，就是因为前面已经烧了那么多，后面要是什么成果都没有，那么前面花出去的钱就等于白花了，不继续烧钱也不行。
而烧钱能不能出结果，目前来看并不乐观，因为技术上要落实就得在前期有清晰的概念路线，而现在是连故事都还没编得出来，说明连OpenAI的工程师都搞不清楚自己要干什么，所以能有成果的可能性并不高。
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