你还在盯着市盈率炒AI？

本文来自微信公众号： Spread Trading ，作者：Trading Dog

核心结论

如果仍主要依赖PE、尤其Forward PE去判断本轮AI科技股“是否还不贵”，结论大概率会系统性偏乐观；而一旦把视角切换到利润质量、资产负债表、收入倍数与融资结构，即PB、PS以及现金流/再融资约束，可能会是另一番景象。

更确切地说，市场当前对“泡沫尚在中场”的判断，主要建立在两个前提上：第一，PE/Forward PE相较2000年科网泡沫顶点仍不算极端，例如截至2026/5/22，美股科技板块PE_TTM35.9x、Forward PE24.2x，显著低于科网泡沫时期科技板块PE_TTM75x、Forward PE45.5x的极端状态；第二，龙头公司仍在兑现营收增长与经营利润扩张，因此看起来“更有基本面支撑”。

然而问题恰恰在于：但该逻辑似乎建立在失真的净利润之上。

当下PE所依赖的“E”正在被越来越多非经营性、非现金性、且高度依赖一级市场估值抬升的投资收益所放大；Forward PE又进一步建立在分析师对未来盈利持续高增、且默认资本开支能够顺利转化为高回报的强假设之上。

以本周公布的Google母公司2026年一季度财报为例，公司账面净利润625.78亿美元、同比大增81.18%，其中369亿美元来自对Anthropic等AI初创企业的股权投资公允价值浮盈，税后收益贡献净利润287亿美元，非经营浮盈占账面净利近六成；剔除浮盈后，真实经营性净利润仅338.78亿美元。亚马逊同样出现近半账面利润源自AI一级市场股权增值，巨头账面盈利与内生经营脱钩，直接压低表观PE，制造低估值“幻觉”。

上述非经营收益源自AI产业互投闭环：谷歌、亚马逊等重金入股Anthropic和OpenAI，持续抬升其一级市场估值；被投AI企业依托云厂商算力开展训练，持续落地大额云订单，反过来推高科技巨头云业务收入与业绩预期；二级市场高估值又支撑企业大额再融资，资金继续投向一级市场与AI基建，循环抬升全链条账面盈利。这套顺周期闭环上行阶段自我强化，但一旦一级市场融资降温、AI落地需求不及预期，估值回调将反向侵蚀巨头利润表。

另外值得关注的是，同期公布的谷歌800亿美元大额股权融资，其中近半数募集资金用于“员工股权激励涉税支出”，剩余部分投向AI算力建设。融资从产业扩张转向维系高估值带来的股权兑现诉求，令本轮AI叙事更似：一个由二级市场高估值、一级市场高估值、互投关系、云厂商订单与基础设施资本开支共同支撑的闭环系统，而非依靠经营现金流自我循环的稳定增长事实。

根据ZeroHedge的统计，几家云计算巨头剩余履约义务主要集中于OpenAI与Anthropic。

本质依然是周期：半导体是历史上盈利泡沫高发赛道，内存、算力芯片历次景气周期均遵循“紧缺涨价→利润暴增→扩产过剩→盈利崩塌”规律。2026年全球半导体销售额较两年近乎翻倍，GPU、高端存储紧缺支撑硬件厂商暴利，但高额利润倒逼全产业链疯狂扩产。头部科技大厂2026年合计资本开支突破7000亿美元，超算厂商资本开支占经营性现金流比重高达94%，近乎将全部经营现金投入数据中心与算力建设。根据BCA测算，2030年行业AI存量资产将达2.5万亿美元，若按20%折旧测算年折旧成本5000亿美元，已超出2025年全行业合计盈利，未来大额折旧将持续吞噬账面利润，当前高盈利不可持续。同时会计核算存在系统性跨期利好：硬件厂商芯片销售收入全额计入当期利润，采购方计入长期资本开支逐年摊销，全市场现金流总量不变，但账面盈利被持续抬高，带动科技板块利润率创出历史峰值。

若横向比较估值：科技板块TTM-PS达7.2倍，突破科网泡沫6.1倍历史高点；科技股市值占标普500比重41.2%，同样高于2000年泡沫峰值。而同时美国10年期国债收益率长期徘徊在4.46%~4.67%区间，贴近4.5%估值心理锚点，高利率环境正在压制远期估值扩张空间。

Too big to fail？

不同于2000年单纯由股价暴涨驱动的估值泡沫，本轮AI泡沫破裂的宏观冲击将更为深远，其核心原因在于：本轮AI泡沫已经不再是孤立的资本市场泡沫，而是被深度绑定了美国科技霸权与国家命运，形成了市场普遍默认的“Too big to fail”信仰。

当前，两届美国政府通过《CHIPS》《OBBBA》等法案投入数千亿美元补贴AI产业链，将AI技术领先性视为维持全球霸权的核心支柱；市场也普遍认为，美国政府绝不会允许谷歌、微软、英伟达等AI核心巨头出现系统性风险，这种国家信用背书让投资者愿意接受更高的估值、更差的利润质量和更激进的资本开支。但这种“国运绑定”本质是一把双刃剑：它确实可能延缓泡沫破裂的时间，让本轮行情比2000年持续更久；但同时也会让市场过度冒险，不断积累更大的风险——一旦泡沫破裂，损失的将不仅是股市财富，更是美国的科技领先地位和全球信用背书。

数据也印证了这种风险的量级：2026Q1 IT软硬件拉动GDP年化+1.34pct，贡献当期67%经济增量，刷新历史纪录；美国家庭合计持有74万亿美元股票资产，其中近半数配置在科技股上。按照财富效应*测算，美股科技板块若下跌20%，将拖累美国居民消费缩水近6000亿美元，若计入乘数，可能相当于GDP的2%；叠加当下低收入群体储蓄耗尽、信贷逾期率持续抬升的背景，经济衰退的风险将显著加剧。

末了，回到当下。AI资本支出盛宴仍在继续，音乐未停；但历史规律反复证明，科技板块股价往往提前6~10个月见顶于盈利峰值，而分析师的盈利预测存在严重滞后性——过往三轮科技周期中，股价从高点回落超30%后，卖方才会开始大规模下调盈利预期。目前已有预警信号显现：Tokenmaxxing开始退潮，AI Agent新增装机增速放缓、消费级存储芯片现货价格开始松动、部分企业已启动AI采购成本管控，而宏观层面，伊朗局势、货币政策、中期选举的不确定性正在加速这些风险的传导。

综上，仅依靠PE锚定本轮AI科技股估值存在根本性误区。在利润表被股权浮盈系统性扭曲、资本开支过度透支未来收益的环境下，应该更广泛地参考PB、PS和自由现金流等估值标尺，锚定真实经营现金流与资产回报率；并密切关注Token消耗、显卡租赁成本、存储价格、全球数据中心建设进程等前瞻指标，防范周期拐点带来的系统性回撤风险。