近期全球 AI、算力相关股票出现剧烈波动，韩国存储股领跌，美股 AI 硬件板块也整体回调。摩根士丹利中国首席经济学家邢自强提出一个判断：AI 投资正进入「半场休息」，下半场主线将从单纯的算力「卖铲人」转向真正能借助 AI 降本增效、提升营收的「AI 应用者」。
PANews 于 8 月 11 日晚举办同题 Twitter Space，邀请投资 TALK 君、BIT 经纪业务负责人 Elio Cui、Virtuals 生态负责人 Harry、The Mu 联合创始人 Sun 四位嘉宾，围绕这一轮回调的成因、AI 下半场的主线切换、半导体硬件是否讲完、HALO 资产重估、中国数字基础设施机会、资本开支与利率等六个问题展开讨论。以下为实录整理。
这一轮暴跌，更像杠杆出清还是基本面转弱
投资 TALK 君先对这一轮行情做了复盘。他提到，3 月市场担忧地缘冲突，4 月散户普遍踏空，与去年关税下跌时疯狂抄底形成对比；5 月资金集中涌入，芯片板块两个月内一度上涨 100%，交易明显拥挤，杠杆也快速堆积；6 月横盘之后，美联储会议成为下跌起点；7 月则进入杠杆出清阶段。
他的结论是，这一轮回调和基本面关系不大，本质上是情绪溢价与杠杆的出清。作为支撑，他提到微软、亚马逊、谷歌三大云厂商的资本开支不但没有减少，反而还在增加，SpaceX 对数据中心的投入承诺也很大。
Elio Cui 认同这一判断，并给出三个可量化信号，用来判断「基本面拐点」是否真的出现：第一，资本开支指引开始下修；第二，云服务和 AI 的订单跟不上投入；第三，信用利差明显走阔。他表示，从 BIT 作为直连美国交易所券商的视角看，资金仍是净流入状态，没有大规模流出，成交也较活跃，「完全还没有到这个阶段」。
Harry 则从加密行业视角补充，虽然散户情绪受到惊吓，但更大资金量的用户仍在逆势「扫货」，同时可以观察到资金持续从 crypto 流出，流向 AI 相关的美股资产。
Sun 从创业者生态给出另一个角度。他说：「AI 的 adoption 反而现在越来越大了，很多创业者做任何项目都开始有 AI 的介入了。我觉得只是现在一个很简单的问题，就是账算不过来而已。」在他看来，前期投资过热、投机过多，市场需要先冷静下来，再进入检验 AI 公司到底有多少变现能力的阶段。
主线从“卖铲人”转向“AI应用者”后，谁在把 AI 变成收入
针对大摩提出的主线切换判断，投资 TALK 君从持仓角度给出更具体的方向，包括亚马逊、微软等大科技公司，以及 Adobe 这类部分软件公司。
他特别提到一个过去一年半被市场长期低估的变化。此前市场普遍认为软件公司会被 AI 「颠覆」，但微软等公司的财报显示，如果软件公司能把 AI 和原有业务结合好，营收增速反而在加快，利润率也没有受到明显冲击。按他的判断，AI 的落地接下来会更多发生在 B 端，依靠现有软件公司的用户基础去变现，商业模式也会从买断制逐步演变为按 token 付费的 pay as you go。
不过，他也提醒不能对硬件一刀切看空。「7 月份下调的这些标的要分开看，有些是光模块，有些是芯片，只要有基本面支撑，长期我依然看好会起来。」
Elio Cui 从 B2C2C 生态位补充称，他所在集团旗下的比特币矿企「小鹿」已经全面转型做 AI 数据中心（AIDC），这也是「从比特币算力到 AI 算力」转变的一个缩影。他还给出半导体供应链的传导顺序分析：存储涨价周期还没有走完，产能已预定至 2027 年后；光模块从 800G 到 1.6T、再到 3.2T 的升级路径仍在推进；CPO、硅光则属于更远期增量。
他也提出一个判断这条主线是否「故事讲完」的标准：「什么时候整个 AI 基建这条主线讲完了？一定是因为超额建设导致供应端价格暴跌的时候。我认为建设期没有做完。」
Harry 提到，下半年资金可能会转向关注两个细分方向，即光学光子学和机器人。他强调，观察资金流向仍然很重要。
Sun 则从创业者一线观察补充两个细节。一是很多软件工程师正开始转向硬件，航天航空类公司也在使用 AI 加速研发；二是「AI 应用会不会被大模型全部吃掉」这一担忧正在被证伪，因为大模型很难吃掉更细分、更具体的需求。不过他也提出一个尖锐问题：除极客和科技圈用户外，消费端和企业端为 AI 付费的意愿其实相对有限，「这些电力跟所有东西造出来了，大家的资金链还是那个情况就账算不清楚，有点奇怪。」
半导体和算力硬件的逻辑线，几位嘉宾并未认为已经结束
投资 TALK 君明确表示，不认为这条逻辑线已经结束。他以自己持有的英特尔为例，认为公司在光互联等领域的内部转型，能够支撑其穿越这一轮周期。
但他同时提醒，投资者需要有合理预期。「这辆车太重了，一定是要一部分人下车之后，才可能简单一些拉起来。任何出现过热标的的身上都会经历这种过程。」
他还提到一个值得关注的增量方向：中国内地开源模型对美国两家闭源模型形成的竞争压力，可能让 AI 的价值创造逐步从闭源模型层转移到基建层和应用层。他举例称，coding 赛道的市场规模约 2 万亿美元，而整个软件市场在美国约有 6 万亿美元，因此应用层真正的落地空间，软件公司要远大于 coding。
Elio Cui 从更宏观的角度解释了「基本面强、股价弱」背离的成因。他认为问题核心不在产业前景，而在流动性和信用端。「这一轮投入太大了，很大一部分靠发债来补。如果利率或信用利差走阔，融资成本上升，市场对回报兑现的耐心就会变差。最后有可能不是个人投资者在加杠杆，而是上市公司自己加了很大的杠杆——这个杠杆比个人投资者的杠杆更容易被戳破。」
Harry 从估值周期的角度给出一组数据对比：SK 海力士、三星的市盈率长期在 10 倍以下，而 Nvidia 等偏软件属性公司的市盈率在 20 倍以上。市场仍在评估存储这一轮到底是不是一个「超级周期」，他判断这一判断在未来三四个月内很难被改变。
HALO资产讨论升温，电力、能源与基础设施被视为重估重点
在整场讨论中，关于 HALO 资产的部分信息密度最高。投资 TALK 君从 Meta、SpaceX 两家大科技公司的资本开支节奏切入，认为算力瓶颈已经从 GPU 出货转移到电力供给端，并给出了从便宜到昂贵的三层供电路径：电网直供；自带电，也就是 BTM（behind the meter），例如西门子、卡特彼勒、GE 等涡轮机公司相关方案；再到成本更高的燃料电池类方案，例如 Bloom Energy。
他判断，围绕电力需求的这条逻辑线，在未来一年到一年半只会越来越强。
Elio Cui 则提出了一套完整的 HALO 资产投资分梯队框架。他表示：「电力是很难过时、很难被淘汰的基础设施，这是它和 GPU 最大的区别——GPU 三五年就落后了，但电厂、电网、变压器可以用很多年。」
按他的优先级排序，第一梯队是电力基础设施和电气设备；第二梯队是核电、天然气发电公司；第三梯队是冷却、数据中心相关资产；第四梯队才是铜、铝等原材料。
他多次强调一个第一性原理：「你只有更靠近中心、更贴近第一性原理，才能获得更高的投资回报。往外围讲的那些传统工业工程建设，都是远亲了，没有那么核心。」
同时，他提醒并非所有 AI 基础设施标的都还值得买入，关键要看盈利上修速度能否跑赢估值扩张速度。如果一个标的估值已经涨得太快，而前瞻市盈率没有对应的上修空间，它反而可能已经是高估资产。
Sun 则从创业趋势提供了一个前瞻信号：能源正在成为新的创业热点，从地热发电到「每家每户」的分布式太阳能，他的判断是，「电永远是永恒的」。
中国版数字基础设施机会，被讨论为开源和低成本的组合
投资 TALK 君坦言自己并不覆盖 A 股，但从美股视角给出一个逻辑：如果中国开源模型不会实质性冲击美国闭源模型的接受度，那么对美国云厂商反而是利好。原因在于 API 成本本身就是软件公司的成本，token 消耗越多，即便单价更便宜，最终受益的仍然是承载这些负载的云厂商。
在此基础上，Elio Cui 对 HALO 资产提出一组「熊市逻辑」与「牛市逻辑」并存的分析。按熊市逻辑，模型效率提升、推理成本下降，再叠加基础设施超额建设，理论上会压低算力价格，这是 HALO 资产最大的风险。但他更倾向于乐观判断，因为 AI 需求是指数级增长的，即便供给效率持续提升，需求增速仍可能跑赢效率提升速度。这一路径，与历史上 IT 和互联网行业中「性能提升、基建过剩，但普及率持续提高」的经验有相似之处。
Sun 则给出一段来自创业者社区一线的观察。他认为，中国 AI 模型的核心优势不只是便宜，更重要的是开源。「不同国家甚至不同大学都在问，能不能跟中国的 AI 模型公司达成联合研究院的合作。原因是很多国家意识到，美国不是一个长期稳定的合作伙伴，闭源模型的数据安全和价值观内嵌都让人担忧。」
他提到一个具体案例：伦敦一家从事 AI 安全与隐私研究的机构，原本认为中国 AI 性能还不够，但在 Kimi K2 走红之后开始重新评估，并转向寻求与中国开源模型合作，希望借此构建本国的「主权 AI」。
他还提到，非洲和拉丁美洲等 AI 渗透率较低、但创业者和用户基数较大的地区，由于 OpenAI 等闭源产品每月 100 至 200 美元的订阅价格门槛较高，中国开源模型叠加当地光伏出海构建的低成本基础设施组合，反而更有机会渗透。
Sun 给出一个五年维度判断：如果 OpenAI 和 Anthropic 继续保持闭源，而他们大概率也必须保持闭源，因为不闭源商业模式跑不通，那么未来会有越来越多国家建立自己的主权 AI，其中大部分会选择中国的开源模型，因为便宜、效率高，也可以个性化定制。
资本开支与利率博弈下，市场关注基本面与估值何时重新靠拢
投资 TALK 君用一个此前市场逻辑矛盾的例子来说明当前错位。一个半月前，市场还在争论美光是否已经「去周期化」，是否应该给出 15 倍到 20 倍估值，但当时市场却同时不喜欢给美光「发钱」的大科技公司。在他看来，这种逻辑并不成立，因为存储厂商能否摆脱周期性，最终取决于下游大科技的资本开支是否能得到真实回报。
他判断，微软、亚马逊、谷歌最新一期财报已经开始验证这一点，市场情绪的转折点已经出现在两周前的财报季。
他同时给出一个关键推演：「如果 2027 年资本开支能维持在 1.6 万亿到 1.8 万亿美元的区间，这个增速是可以接受的，前提是这些钱真的能赚回来。一旦资本开支断崖式下降，存储的逻辑也就不成立了——它本质上仍然是周期股。」
Elio Cui 从利率贴现角度解释，为什么 AI 板块对流动性如此敏感。「AI 是一个典型的高估值、长周期成长股，定价很大一块是对未来现金流的贴现。只要利率一动，估值端的弹性会比业绩端的变化大得多。」
对于四季度若真的加息 25 个基点的问题，投资 TALK 君判断，加息更多是「市场噪音」而不是主线因素，除非美联储真正重新打开加息周期，否则对 AI 板块长期基本面的影响有限。Elio Cui 则强调，利率对企业发债成本、进而对资本开支节奏的传导同样值得重视。Sun 的判断更偏向应用端：美联储利率本质上影响的是 AI 公司和新公司的融资情况，纯叙事、纯讲故事的阶段大概率已经过去，接下来比拼的是谁能把现金流业务真正搭建起来。