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中金：如何监测AI泡沫？总结

核心内容

中金公司分析指出，全球AI交易在7月以来出现显著波动，尤其在海外算力链中表现明显。此波动与AI行业“两个季度强、一个季度弱”的规律一致，且市场对泡沫的担忧在业绩期集中显现。本文构建了一个由需求、现金流、资金来源、外部约束四个维度组成的AI泡沫监测体系，旨在捕捉产业趋势的边际变化，判断当前调整是短期交易出清，还是产业逻辑逆转。

主要观点

• AI泡沫的判定应基于“过剩”，即需求与能力的匹配程度，而非单纯投资规模。
• 当前AI需求呈现调用量快速增长、付费比例提升，但单位成本下降影响了收入兑现速度。
• 现金流压力增加，云厂商自由现金流同比收缩78%，需依赖外部融资。
• 资金来源仍以龙头企业内生现金流和低成本债务为主，尚未扩散至高风险主体。
• 外部约束如就业冲击和监管趋严有所增加，但尚未显著抵消AI的正面性。

关键信息

一、需求监测

• 调用量：全球日均Token使用量由年初的6800亿快速增至7万亿，中国模型使用量占比由20%升至56%。
• 付费比例：美国企业付费比例升至55%，ToB行业（如科技传媒、金融保险）商业化程度更高。
• 收入转化：单位Token支出下降，导致收入兑现速度减缓，高成本模型使用受限。

二、现金流压力

• 模型公司：Anthropic ARR增长显著（由90亿美元增至470亿美元），但OpenAI预计2030年才能实现自由现金流转正。
• 云厂商：五大云厂商一季度自由现金流为95亿美元，同比收缩78%，市场预期三季度或转负。
• 资本开支 vs. 经营性现金流：比例升至94%，显示现金流不足以支撑持续扩张。

三、资金来源

• 融资结构：AI投资主要依赖云厂商内生现金流和经营性现金流，但2026年以来信用债发行规模增长显著。
• 融资成本：当前云厂商ROIC（21%）高于WACC（12%），表明投资回报尚可，但CDS边际抬升，显示市场风险偏好下降。
• 融资扩散：尚未广泛扩散至未盈利或商业模式不明确的公司，仍处于第一阶段向第二阶段过渡。

四、外部约束

• 就业冲击：初期主要集中在科技和金融行业，影响相对有限，但未来可能扩散至更多领域。
• 监管与社会反对：韩国提出“AI分红税”政策，可能挤压后续投资空间。
• 数据中心建设：面临土地审批、环境影响及社会接受度等现实挑战，部分项目已取消。

AI泡沫监测体系结构

结论与展望

• 当前AI交易呈现**“缩圈”与分化**趋势，市场等待新催化剂。
• 若二季度财报超预期或toC业务突破，AI行情可能再度扩散。
• 否则，AI交易将更聚焦于短期确定性和“瓶颈资产”。
• 海外算力：关注AIDC、电力设备等支撑性资产。
• 国产算力：受益于高端芯片供给瓶颈，国产算力、科创芯片、半导体设备等自主可控方向更具韧性。

附：AI泡沫监测体系图示

资料来源：Artificial Analysis，Open Router，Bloomberg，Sensor Tower，FactSet，OpenAI，Anthropic，中金公司研究部