股市最近不太安稳，特别是本周二，韩国KOSPI指数一天下跌10%，日经指数也差点砸到3.5%低点，连SK海力士都被砸了13%单日跌幅。很多投资者这才发现，AI赛道炒得越热，隐患可能也越来越大。

　　韩国股指暴跌没单独发生，全球各大市场跟着波动。高盛的交易台负责人Rich Privorotsky给出的观点有点刺耳：市场这几周一直闭眼追AI相关股票，连那些警示信号都没怎么看，资金就像拉满的橡皮筋，一用力就可能断。

　　具体说，存储芯片的相关交易其实已经快撞上结构性瓶颈。这种观点不只针对SK海力士，像今年美国的美光科技也曾在公布财报后被市场砸盘，投资者一下从追涨变成谨慎观望。结果就是，科技股的涨跌越来越集中在极个别公司，整体市场支撑反而变弱了。

　　更值得关注的是，Privorotsky强调，真正该盯住的是超大规模云服务商。这些公司才是AI支出的主要推动者，比如美国亚马逊旗下AWS和微软Azure。股价怎么走，比芯片公司还重要。最近纳斯达克指数没再创新高，说明股市对AI故事的热情已经降温。做市商资金Gamma值也降到很低，理论上随着股价下滑还会继续压缩。

　　从高盛大宗经纪的数据来看，全球资金都像在下注同一把。SK海力士之所以暴跌，与一款名叫CSOP SK海力士2倍杠杆ETF有关。这只产品规模涨到167亿美元，成为全球最大单一股票杠杆ETF之一。说白了，大家都在同一个篮子里压杠杆，一旦出问题，谁都跑不了。

　　市场喜欢把AI资本支出的收益算在芯片、存储器、电力、网络这些直接受益板块上，资金推着股票轮番上涨。类似的情况其实去年美国英伟达、台积电也都出现过。每次新AI应用出来，资金总是短期流入相关企业，让股价陡然拉高。

　　但问题就在这里。从去年下半年到今年，AI技术的进步明显让成本降低，比如GLM-5.2、小模型创新、日本独立开发的新架构。这些创新让训练效率和成本大大压缩。比如GLM-5.2这轮训练，全部用的是10万块昇腾910B处理器，而没有任何英伟达芯片，直接突破了东西方硬件依赖的壁垒。

　　就算最初有人怀疑这些技术能不能大规模落地，但第三方验证和权威杂志报道都越来越多。这变相证明，AI能力提升的同时，资本投入可能不是原来想象的那么“永续增长”。

　　现实是，超大规模云服务商这批企业股价并没跑赢大盘，但它们反倒加大投资。微软今年明确表示AI设施投入不会削减，亚马逊云服务业务也持续扩张。市场预期他们只会持续加码，却没考虑如果他们突然觉得“少花钱就能更高回报”，后果会怎样。

　　整个AI产业链的估值逻辑，建立在“需求一直涨、投入一直升”的假设上。如果某个环节打个问号，比如微软、亚马逊决定控一点资本开支，所有板块估值可能都要重新算。正如今年Meta在AI数据中心建设上放缓脚步，股价就被短期拖累。

　　还有一点，市场普遍把Token经济的定价风险低估了。AI服务持续降成本会产生通缩压力，如果这种趋势大范围爆发，相关公司收入甚至要低于预期。

　　资金面来看，短期压力也在积聚。上周期权到期的利好已经消失，如今面临月末、季末再平衡，机构按规则要卖股票、买债券。大批超大型科技公司股价没新高，市场站在不稳定的节点。类似现象今年在中国A股也发生过，机构集中抛售大盘蓝筹后，板块轮动速度加快。

　　紧接着，Privorotsky直言市场结构越来越脆弱，集中风险已被严重低估。盯住超大规模云服务商的股价走势，就能最先发现这场AI资金链是不是正在瓦解。一旦这些公司决策出现微妙变化，比如资本开支预期不再继续拉高，很可能就是市场“橡皮筋”断裂的时刻。

　　说到底，大家都在追求新技术与高收益。但炒作AI股的背后，集中的下注、达不到预期增长和技术降本迭代都可能成为隐形的风险点。即便短期内市场还没看到极端转折，也不能忽视那些已经出现的异动信号。资金逻辑与技术风向不会永远同向，真正关键的不是表面热度，而是背后的资本决策链条能否持续拉动。

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