近日，摩根士丹利中国首席经济学家邢自强在上海媒体沟通会上，对近期全球AI赛道的剧烈波动给出了一个系统性的判断。

他的核心观点可以拆成三层：这轮波动不是基本面坏了；AI投资进入“半场休整”了；下半场的逻辑变了。

三重压力共振，不是基本面崩了

过去一个月，全球AI相关板块经历了一场过山车式的调整。从韩国存储股率先受挫，到迅速蔓延至美国和中国大陆的相关产业链，这场波动的烈度让不少投资者措手不及。

邢自强的判断很明确：这并非产业基本面恶化，而是交易结构与流动性预期共振的结果。具体来说，三重压力在同一个时间窗口内叠加了。

第一重是交易拥挤。上半年大量杠杆资金涌入算力、存储赛道，筹码高度集中，对美联储政策和油价波动的敏感度被显著放大。韩国单只股票杠杆ETF的爆仓就是这种拥挤交易的极端体现——杠杆资金集中押注少数几只AI标的，一旦方向逆转，踩踏的烈度远超正常市场调整。

第二重是大厂融资抽水。AI头部企业和互联网大厂为支撑算力中心建设，正在从公开市场大规模抽血。据估算，从今年上半年至明年上半年，头部AI企业计划通过IPO、配股及债券发行融资合计约1万亿美元。这种极致的“抽血”效应下，市场对任何风吹草动都变得草木皆兵。

第三重是油价推升加息预期。中东地缘冲突推高油价，市场担忧通胀反弹倒逼美联储加息，对成长板块的估值形成了额外压力。

三重压力同时作用，而AI大厂的实际资本开支不仅没有削减，甚至略有上调——今年计划约8000亿美元，明年预计高达1.2万亿美元。产业链订单也没有出现断崖式下跌。基本面没坏，但股价已经先跌了。

邢自强对此的总结是：“很多时候只能敬畏市场，因为市场此前可能已经把未来一两年的好消息提前反应了。”

“半场休整”的含义：从“卖铲子”到“用铲子”

既然基本面没坏，那这轮调整的性质是什么？

邢自强给出的答案是“半场休整”。历史上每一轮重大技术革命往往都伴随着过度投资和过度繁荣，随后会进入股价与财务成本的“清算时刻”——但清算不等于投资“打水漂”。他以20世纪90年代末的互联网投资潮为例：宽带路由器、海底电缆等基础设施最终提升了全球经济生产率，但部分“卖铲子”的企业仍在科网泡沫破裂后经历了股价的剧烈回调。

上半场，市场主要关注芯片、存储这些“卖铲子”的环节。下半场，关注点需要转向哪些企业能够真正使用这些“铲子”——提升自身的生产率、增加收入、降低成本。

邢自强的原话是：“目光要放得更广一点，不应该只单纯看AI半导体算力，而应该注意有很多运用AI可以受益的企业。”

下半场的两条新主线

基于“半场休整”的判断，摩根士丹利给出了两条新的投资主线。

第一条主线：AI应用端企业（降本兑收） 。这类企业不生产算力，而是用AI来改造自己的业务——用大模型降本增效、优化流程、提升营收。在邢自强的框架里，这叫从“AI基础设施提供者”扩展到“AI应用者”。当算力变得充裕和廉价时，真正受益的是那些能用好算力的企业。它们的优势不在于拥有多少GPU，而在于在具体的行业场景中知道怎么把AI用出商业价值。

第二条主线：HALO资源配套（能源、储能、原材料） 。AI对电力的消耗正在变成一个结构性的需求增量。算力中心的建设不仅需要芯片，还需要电力、储能设备和战略原材料。这类资产在传统分类中可能不算“AI公司”，但因为AI对能源和资源的持续吞噬，它们正在被纳入AI生态链的广义范畴。

邢自强在分析中也指出，美国AI发展正遭遇三重硬约束：电力供给不足、地方居民抵触和政治阻力。美国已有14个州出台算力建设限制令，去年超1600亿美元算力项目搁置。当算力本身的供给被物理条件卡住时，配套的能源和资源环节就获得了新的定价权。

下半场的中国位置

邢自强还特别提到了中国在AI下半场中的位置。

他认为中美两国在AI发展上走出了完全不同的模式，天平正在出现微妙变化。美国的AI生态以私人资本为主，大模型使用成本高昂，企业开始分层使用AI工具，简单推理任务转向性价比更高的开源模型。而中国搭建的是普惠算力基础设施，国产大模型Token使用成本仅为美国同类模型的十分之一。在算力双轨布局上，前沿模型训练端适度引进高端芯片，推理和应用端全面普及国产算力卡。

邢自强明确表示，“回答不了比如说市场波动到现在能否抄底的问题，但是从全球更加宽广的投资AI下一阶段工业革命科技革命的思路，中国是有优势的。”

摩根士丹利的判断提供了一个理解当前AI市场波动的新框架。这轮调整不是因为AI不革命了，而是因为上半场的定价已经打满了。8000亿的资本开支还在继续，1.2万亿的明年计划还在路上，但市场的注意力正在从“谁在生产算力”转向“谁在用算力赚钱”。

“半场休整”的核心含义是：AI的投资逻辑正在从单一的上游硬件追逐，扩展为两条并行的主线——应用端的商业兑现和资源配套的长期定价。当算力从稀缺品变成基础设施，真正的价值创造者可能不再是卖铲子的人，而是那些用铲子挖出金子的人。