币安研究表示，AI 相关交易正在从半导体板块向软件与资本市场板块轮动，背后是 Token 成本、模型结构、资本开支与市场定价逻辑同时发生变化。
报告由 Lim Kim Thye 撰写，吴说区块链编译。核心判断包括：在单位能力成本持续下降的情况下，Token 使用量增长更有利于利润率达到 33% 至 38% 的超大规模云基础设施提供商；美国五大云计算运营商的资本支出占经营现金流比重，已从 2023 年的 41% 升至 2026 年的约 105%；市场对 AI 交易的判断标准也已经改变，无法转化为实际增长的资本支出会受到惩罚，能推动 AI 收入增长的投入则会获得正面反馈。
Token 最大化趋势在第二季度结束
报告称，2026 年第二季度结束了「Token 消耗量增加会直接转化为模型层收入」这一假设。企业开始意识到，Token 消耗与生产力并不是线性关系，因此不再单纯追求 Token 使用量最大化。与此同时，AI Agent 快速普及，市场关注点转向完成单项任务所需的 Token 效率。
前沿模型的开发重点也出现转移，从推理基准测试，转向 Agent 编程、记忆架构以及成本更低的轻量级推理。
截至 2026 年 9 月初，经由 OpenRouter 路由的 Token 周使用量达到 137 万亿，约为年初的 20 倍。开放权重模型在该平台生产环境推理 Token 中的占比已经超过一半，高于上一份研究中的三分之一；Token 使用量最高的五款模型也全部采用开放权重。
报告称，这些开放权重模型的能力大约达到闭源模型的 90%，单次调用成本却仅约为后者的六分之一。Stripe 在维持每日 5,000 万次调用的同时，将 GPU 集群缩减到原来的三分之一，推理成本下降 73%。
这也意味着，AI 增长红利开始分化。企业会按具体任务选择模型，而 AI Agent 完成一项任务通常要消耗数千个 Token，低成本的开放权重模型因此成为长时间运行 Agent 能否具备经济可行性的关键。报告认为，在单位能力成本下降的环境下，Token 用量增长更利好利润率达到 33% 至 38% 的超大规模云基础设施提供商，但直接销售模型能力的公司更难把这种增长转化为收入。
资本支出已超过经营现金流
报告显示，美国五大云计算运营商给出的 2026 年资本支出指引合计达到 7,250 亿至 8,000 亿美元，具体取决于是否将融资租赁和预付款计入其中。
相较绝对金额，报告更强调资本支出与经营现金流的关系。五家公司的资本支出占经营现金流比重，已从 2023 年的 41% 升至 2026 年的约 105%。这意味着，它们用于扩充基础设施容量的资金，已经超过主营业务产生的现金。
自由现金流的变化也很快显现。Alphabet 当季自由现金流为负 59 亿美元，为上市以来首次转负。Meta 的自由现金流则从上年同期的 85 亿美元降至 7.84 亿美元。按过去 12 个月计算，Amazon 的自由现金流为负 76 亿美元，Oracle 在 2026 财年消耗了 237 亿美元现金。
五家公司合计自由现金流从 2024 年的正 2,460 亿美元，转为 2026 年约负 370 亿美元，这是本轮投资周期中首次转负。
随着内部现金已无法覆盖投资需求，外部融资开始成为主要资金来源。报告称，债务融资占超大规模云服务商资本支出的比例，已从 2024 财年的 9% 升至截至 2026 年年中的过去 12 个月内的 32%，五家公司债务总额约为 7,000 亿美元。
国际清算银行（BIS）的一项观察也被报告单独提及：AI 私募信贷的贷款利差约为 6.2 个百分点，与非 AI 借款人的融资利差接近。报告据此指出，股票市场已经开始反映的风险，信贷市场尚未充分计价。
需求信号很强，但兑现收入需要时间
报告列举了三家公司的数据，认为它们呈现出相似趋势。
- Google Cloud 收入增长 82% 至 248 亿美元，营业利润率从 20.7% 升至 35.6%，未履行合同金额达到 5,140 亿美元。目前，Google Cloud 每分钟处理 220 亿个 Token，高于上一季度的 160 亿个。
- Microsoft 的商业剩余履约义务（RPO）达到 6,780 亿美元，同比增长 84%。Azure 收入增长 43%，Microsoft 365 Copilot 付费席位突破 3,000 万个。
- Oracle 的剩余履约义务达到 6,380 亿美元，同比增长 363%。不过，该公司披露其中仅约 12% 会在未来 12 个月内转化为收入，约 20% 要到五年以后才能兑现。
模型公司方面，Anthropic 年化收入约为 470 亿美元，OpenAI 约为 250 亿美元。报告称，两家公司目前均处于亏损状态，同时都在筹备上市。
Goldman Sachs 预计，到 2030 年 Token 消耗量将增长到当前的 24 倍，但届时仅有 12% 的知识工作者会使用 Agent AI。
报告认为，这些数字的规模确实庞大，但其中很少能在短期内转化为实际收入，而这一时间差正是后续市场分化的关键。未履行订单真实存在，资本支出也已经发生，但超大规模云服务商和前沿模型公司必须足够快地把合同需求转化为已确认收入，才能证明这些投入具备合理性。与此同时，支撑相关业务的底层资产通常需要在 4 至 6 年内完成折旧。
市场开始重新定价 AI 资本支出
报告称，投资者已经把这些因素纳入定价，最新一轮财报季对此反映得很清楚。整体指数层面的数据无法完整呈现变化，但个股走势分化明显。
指数成分股中，每股收益超出预期的公司平均上涨 0.6%，低于过去五年平均的 1.0%；业绩不及预期的公司平均下跌 2.5%，也低于过去五年平均的 3.0%。市场对利好与利空的整体反应都在减弱，但 AI 板块内部的分化在扩大。
按财报发布后的首个完整交易日计算，Alphabet 营收增长 24%、云业务增长 82%，股价却下跌 7.13%，原因是公司上调了资本支出指引。Meta 因每股收益不及预期、再次上调资本支出，以及自由现金流降至 7.84 亿美元，股价下跌 7.95%。
另一边，Microsoft 的 Azure 收入增长 43%，剩余履约义务增长 84%，同时小幅下调 2026 日历年的资本支出，推动股价上涨 15.51%，创 2008 年以来最大单日涨幅。Amazon 将资本支出上调至 2,200 亿美元，但由于 AWS 增速重新加快至 37%，股价仍上涨 15.32%，市值突破 3 万亿美元。Nvidia 上涨 8.74%。几乎不需要投入资金扩建基础设施的 Palantir 上涨 29.45%。
报告给出的结论很直接：除非公司能证明投入正在转化为增长，否则资本支出就是负担。也正因为如此，同样是上调资本支出，Alphabet 受到市场惩罚，Amazon 却获得正面反馈。
2026 年主线是扩散，不是继续集中
报告认为，市场集中度已经见顶并开始回落。「科技七巨头」在 S&P 500 指数中的权重，已从 2025 年 10 月的约 35.3% 降至 2026 年 9 月的 33.2%。截至 8 月，S&P 500 指数年内上涨 12.28%，Nasdaq 综合指数上涨 13.46%，Russell 2000 小盘股指数上涨 19.12%。
其中，小盘股表现尤其突出。报告称，这表明 AI 交易正在向工业、电力以及其他间接受益行业扩散，而不是继续集中到超大市值软件公司。等权重指数的表现领先市值加权指数约 3.6 个百分点，说明在最容易获取的涨幅兑现后，资金正流向波动更高的二阶受益标的。
不过，当前估值也限制了轮动继续发展的空间。S&P 500 指数的预期市盈率约为 19.6 倍，略低于过去五年平均的 19.9 倍，但高于过去十年平均的 19.0 倍。利率环境同样没有提供支持，当前有效联邦基金利率为 3.63%，10 年期美国国债收益率为 4.77%。
报告称，与去年相比，当前结论已经逆转：2026 年的市场上涨正在向更多行业和不同市值公司扩散，被动投资组合对 AI 龙头股的超额配置则在缩小，而不是继续增加。
币安投资者也在降低集中度
对比 2026 年 6 月底和 9 月 4 日的数据，报告发现 S&P 500 指数与币安用户股票持仓的调整方向基本一致。半导体行业在 S&P 500 中的权重从 18.8% 降至 14.8%，科技硬件行业从 6.8% 降至 6.2%；币安投资者的调整幅度更大，其科技硬件持仓占比从 15.92% 降至 7.94%。
同期，S&P 500 中几乎所有其他行业的权重都小幅上升，说明资金没有转向另一个单一主题，而是从此前高度集中的领域分散到多个行业。币安投资者则继续减持航空航天与国防、互动媒体与服务以及工业类股票，同时增持资本市场、软件和综合零售行业。
报告还指出，币安投资者与基准指数存在三点主要区别：其半导体配置比例高达 42.08%，明显高于 S&P 500；资本市场行业配置体现出加密相关偏好；持仓集中度也更高，前十大行业约占其股票配置的 92%，而 S&P 500 前十大行业合计权重约为 53%。
月度资金流向显示轮动路径
报告称，月度资金净流向进一步印证了市场扩散趋势，也更直观地展示了仓位变化过程。
7 月，投资者仍围绕 AI 主题配置，并在财报季前保持乐观。多数投资者在 7 月下旬市场回调时买入，半导体行业吸收了大部分净流入，资本市场行业也获得较多资金。
8 月，投资者转趋谨慎，开始对资本市场类股票获利了结，同时继续增持半导体，但资金流入速度明显放缓。与此同时，大量资金转向软件行业，当月整体净流入规模降至 7 月的大约一半。
进入 9 月后，半导体行业首次出现月度资金净流出，原因是长期利率上升对风险资产形成压力。不过报告也提醒，目前数据仅覆盖 9 月第一周，即将公布的 Federal Reserve 利率决定可能迅速扭转这一趋势。
综合这三个月数据，报告认为，投资组合在季度初仍高度集中于 AI 硬件领域，随后逐渐向软件、资本市场和其他二阶受益行业扩散。这与基准指数中的行业轮动方向一致，但发生在不同投资者群体中，且调整速度更快。
交易量与持仓结构高度一致
报告称，交易活动与投资者资产配置结构高度吻合。交易量占比排名前十的行业，基本也是币安投资者主要持有的行业。这说明投资者更可能是在持续建立和调整既有仓位，而不是在彼此无关的主题之间进行短期轮动。
9 月，半导体行业以 33.84% 的交易量占比居首，资本市场和软件行业分别占 16.71% 和 13.67%。三者合计约占前十大行业交易量的 64%。科技硬件行业以 10.42% 位列其后，与前文提到的减持趋势一致。
报告指出，当交易量集中在投资者正在增持的行业时，相关资金流动更可能代表明确的配置意愿，而不是单纯由短期换手产生。
Pre-IPO 永续合约提供交易对手风险定价工具
报告最后提到，币安 Pre-IPO 永续合约允许投资者围绕其他主要平台尚未提供的私营公司估值建立头寸。
在 Anthropic 公布季度收入增长超过一倍并实现小幅经营利润后，其合约价格在 8 月累计上涨约 35%；OpenAI 发布最新前沿模型 Astra 后，其合约价格在 9 月初上涨约 23%，反映了市场对模型发布的即时判断。
报告称，这两家模型公司贡献了超大规模云服务商 AI 收入中的很大一部分。Wells Fargo 估计，Microsoft 超过 70% 的 AI 收入来自两者；Barclays 估计，两者贡献了 Amazon 约 73% 的 AI 收入；UBS 预计，两家公司在 Google Cloud 总收入中的占比将从 2026 年的 28% 升至 2027 年的 48% 以上。
此外，OpenAI 与 Oracle 签订的 3,000 亿美元合同，也约占 Oracle 6,380 亿美元未履行订单的一半。
报告认为，实际客户集中度高于整体资本支出数据所显示的水平，相关收入高度集中于两家尚未上市的交易对手。如果其中任何一家增长明显放缓，影响将从超大规模云服务商的 AI 收入传导至 Oracle 的未履行订单，并进一步波及由供应商支持、为相关基础设施提供融资的证券化产品。目前，Pre-IPO 永续合约是少数可以直接对冲这类特定风险敞口的工具之一。