近日，國產GPU企業正在密集走向資本市場。繼摩爾線程、沐曦股份先后登陸科創板后，壁仞科技、天數智芯也已通過港交所聆訊，算力芯片賽道的資本化進程明顯提速。

截至12月19日，寒武紀、海光信息、摩爾線程、沐曦股份已占據科創板市值榜前四位，市值分別為5346.97億元、4743.51億元、3121.46億元和2863.12億元。以AI芯片為代表的國產算力企業，正成為當前 A 股市場最受矚目的板塊之一。

但熱度之下，全球資本市場的情緒正在發生變化，“AI泡沫”的討論重新升溫。

一方面，行業風向標英偉達遭到橋水基金、軟銀集團等大幅減持，與10月底市值巔峰相比，過去一個多月市值蒸發高達8000億美元；另一方面，科技巨頭在大模型和算力上的高強度投入尚未完全轉化為穩定現金流，商業化路徑的不確定性開始被反復審視。全球范圍內，這一輪AI投資潮正進入更為謹慎的評估階段。

“泡沫本身是一個中性詞。任何新的技術或創新，從0到1的認知提升和市場追捧過程，就是一個泡沫化的過程。核心在于泡沫能否最終應用落地，避免巨大的泡沫破裂?！苯?，中郵證券副總裁、首席經濟學家黃付生接受時代周報記者專訪時指出，中國科技股處于行業高景氣、高成長期，從0到1的過程中，天然應享受到高估值、高溢價。這能催生更多資本投入，推動行業快速發展和應用推廣。

黃付生表示，2026年的科技股很難再泡沫化，估值很難大幅提升。擁有良好商業落地的企業會獲得收入、利潤以及現金流，這類企業將繼續受到市場認可。而難以落地、缺乏應用的科技公司，將面臨合理的價值回歸。

明年科技股將急劇分化

時代周報：2025年，寒武紀、摩爾線程以及智元機器人概念股上緯新材等股價表現突出。資本市場重新定價這些公司的核心原因是什么？這種趨勢在2026年還能延續嗎？

黃付生：2025年中國科技股的上漲，主要是美國科技產業在 A 股上的映射。中國這些科技公司學習能力、產品迭代和跟蹤能力特別強，技術突破之后，在產業應用端和后期的迭代方面發展速度非?？?。這是資本給予它們高估值的核心原因。

2026年大概率仍會延續這種趨勢。但資本會更看重這些公司在產品端、應用端的實際推出和落地情況。預計科技股會出現急劇分化，2025 年那種“概念普漲”的定價邏輯難以持續，資本對所有與科技相關的公司普遍給予高估值的階段，基本已經接近尾聲。

此外，還需要關注美國相關行業和公司是否有新的技術突破或創新。國內公司中，能緊密跟蹤科技前沿的公司，將繼續享受較高的溢價。

時代周報：新興行業出現一定泡沫，一定程度上能促進行業發展。具體到AI領域，如何看待這個說法？

黃付生：任何一種科技革命或新興行業的發展，都必然伴隨泡沫化。泡沫化能夠大幅提升估值，從而吸引社會上的大量資金涌入該行業，促使行業快速發展和迭代，最終帶動整個產業鏈的巨大發展。即使泡沫最終破裂，行業也已完成成長和成熟，這就是資本泡沫的力量。

具體到AI領域，涉及硬件、軟件和整個延伸產業鏈，技術屬性強。它與傳統制造業最大的區別是：初期現金流和盈利能力非常有限，缺乏傳統的商業模式。

AI 領域更需要資本市場、更需要泡沫去孕育和培育整個行業的快速發展，并在泡沫當中建立起完整的產業鏈。因此，本輪科技泡沫一定會哺育人工智能這一新興行業，進而提升傳統行業和新興行業的生產效率，催生一批與人工智能衍生相關的應用行業。

后發企業壓縮行業龍頭估值

時代周報：對OpenAI和英偉達的競爭者來說，它們追趕的速度是否超出市場預期？這種追趕如何影響整個科技板塊的估值結構？

黃付生：整體追趕的速度是比較快的。從軟件層面，即大模型的角度來看，追趕速度確實是超出了市場預期的。但從硬件層面，算力芯片的追趕速度雖然快，但并沒有超出市場預期。軟件和硬件的差異還是比較大的。

大模型層面，谷歌的Gemma、OpenAI 的GPT-OSS、阿里巴巴的通義千問，以及Meta的AI 模型，是目前全球主要的開源大模型。特別是中國的開源模型如通義千問和 DeepSeek，發展速度非?？?。OpenAI一家獨大的局面基本上已被打破。隨著新模型不斷推出和快速迭代，未來整個大模型領域預計將是百花齊放的格局，不會存在一家獨大。

算力芯片（硬件）層面：英偉達仍然占據主導地位。盡管AMD、博通等美國公司，以及中國的寒武紀、華為等公司推出了替代部分功能的芯片，但從整體綜合性能來看，與英偉達相比仍有差距，這種硬件上的差距相對較大。不過，在推理端的算力芯片方面，替代和追趕的速度相對也較快。

大量后發公司的出現，無論是軟件還是硬件，都將極大壓縮和制約行業龍頭公司的估值。這將對整個科技板塊估值水平的持續提升構成極大限制。當追趕公司在市場和產品上的差距拉近后，龍頭公司和整個科技板塊的估值都將面臨回調的風險。

時代周報：關于美國科技股泡沫化，你最看重的預警指標是什么？

黃付生：我認為整個美國科技股正在加速泡沫化的過程當中，但還沒有達到泡沫無以為繼、即將破裂的程度。

當前美國大型科技公司的估值水平（約40倍左右）遠高于其歷史平均估值水平（約 20 倍左右），但與2000年互聯網泡沫頂峰時的估值（80 倍）相比，目前泡沫的程度還不是那么嚴重。

核心預警指標方面，我們可以看到很多應用端的模型開發商缺乏健康的自我造血能力，仍在失血運營。美國科技巨頭（應用端和硬件端）的資本開支在持續擴大。AI 產業鏈對債務融資的依賴度越來越高。例如，OpenAI、甲骨文等公司的債務融資急劇放大，盡管市值在增長。

當前美國科技公司估值的集中度水平，正在逼近互聯網泡沫時期（2000年）的水平。

與AI相關的私人信貸規模在2025年同比增長高于一倍。2025年的借款總額出現驚人的增長，遠超過去十年（2015-2024）的平均水平，特別是2025年9月至10月期間，借款和貸款急劇增加，僅這兩個月就發行了超過1100億美元的債務。

標普500指數的席勒市盈率正在逼近40倍，接近互聯網泡沫時期的歷史最高點44倍。標普500信息技術板塊相對于標普500指數整體的回報率比率，在2025年8月創下0.489的新高，突破2000年3月互聯網泡沫頂峰時的水平。AI相關科技股的表現遠遠跑贏大盤。美股市場的漲幅主要由科技巨頭驅動，市場的行業集中度達到前所未有的高度。

時代周報：2000年互聯網泡沫破裂的同時，也帶來電信基礎設施等大規模建設，為后續行業發展提供了必要支持。當前AI領域的巨額投入，是否與當年有可比性？

黃付生：AI 領域的巨額投資與當年的互聯網泡沫投資有很強的可比性，核心在于人工智能將像互聯網一樣，加速整個社會的運營效率和模式的改變。

互聯網的基礎設施，主要是網絡的鋪建，催生了后來的互聯網經濟，提升了信息傳播效率。當前 AI 領域基礎設施投資，主要在于算力中心建設，以及極大提升全球電網/能源設施建設和改造。在應用端，人工智能模型嵌套到千行百業，極大提升產業效率，降低人力用工成本。

然而，互聯網時代具有一定的普惠性，整體提升了社會效率。AI 時代對人群和社會的普惠性不如互聯網高，可能極大加劇國家之間、不同人群、不同行業之間的分化和差距。能夠有效掌握和利用 AI 的國家、行業和人群，將獲得更大的資源和更突出的優勢。無法掌握或利用 AI 的群體，差距可能會被時代越拉越遠。

時代周報：這幾個月來，美股大型科技公司頻繁裁員，如何看待AI技術發展帶來的裁員問題？

黃付生：人工智能的應用和推廣必然帶來裁員和人員減少，這是必須面對的問題?？萍及l展會推動社會進步，大幅提升勞動效率，創造更大的社會財富。但同時，社會運營效率的提升也會導致就業的大幅減少。這是科技發展的“一體兩面”。

解決這一問題，可以通過完善社會保障體系，對享受超額利潤的科技產業加征人工智能稅等，進行轉移支付，彌補社會保障支出。同時，政府和行業組織需要發揮更大的作用，去平衡科技發展與社會穩定、社會公平。

中國AI產業現金流回報前景看好

時代周報：你認為科技企業已成為美國經濟主導，如今中國科技企業也在加大算力基礎設施投資等，中國科技企業將會在經濟增長中扮演什么角色？

黃付生：美國的經濟增長，若剔除 AI 和科技企業的投入與增長，基本上是停滯的?？梢哉f，當下的美國經濟已轉變為受科技企業主導。

中國經濟也正漸漸轉向以科技為主導。傳統基建投資逐漸放緩，新基建（特別是算力中心建設和人工智能）的支出正在急劇增加，彌補了傳統投資的減少。中國科技企業將從過去國家投入占主導，逐漸轉向互聯網大廠等科技企業自身的資本開支大幅增加，并帶動整個社會資本的投資。

中國科技企業未來在經濟增長中將扮演舉足輕重、非常重要的角色。這將帶動整個國家科技產業的發展，也是構建中國現代化產業體系的最主要組成部分?；ヂ摼W龍頭公司和科技企業的資本開支，將帶動其整個產業鏈上下游相關行業的發展。未來大模型應用推廣后，各行各業為適應 AI 時代而進行的重新投資和設備更新，將帶動整個社會投資的大幅增加。

時代周報：當前科技公司巨額支出與AI商業兌現的不匹配，引發市場擔憂。這一點，中美科技行業的情形是否一致？如何看待這種寄希望高投入以防“錯過”的狀況？

黃付生：自ChatGPT問世以來，超大規模云計算廠商們的資本支出顯著增長，標普500指數中前九大公司的資本支出在所有成分股中的占比急劇上升，接近30%。AI相關的資本支出增長占標普500指數總資本支出增長的90%。

據麥肯錫估算，在算力需求加速增加的假設下，數據中心基礎設施、IT設備和電力的總支出將達到數萬億美元。這筆巨額支出絕大多數集中在五大行業巨頭：Alphabet、亞馬遜、Meta、微軟和甲骨文。

美國科技公司的巨額支出和現金回報嚴重不匹配，而且未來幾年這種趨勢還在繼續擴大。

中美在AI產業鏈上的“投入產出比”邏輯是完全不同的，這主要源于雙方基礎設施底座的差異。美國在數據中心建設、IT設備配套，尤其是電力系統更新上存在巨大的歷史欠賬。這已成為制約其智能算力發展的瓶頸。美國的科技支出中，很大一部分被迫消耗在了基礎能源建設和電網改造上，拉低了整體的資金利用效率。

中國的AI支出主要聚焦于算力中心建設本身。 因為不需要大規模重構電力底座，中國的投入更可控，資金利用率更高。這使得中國AI產業的現金流回報前景，在理論上要明顯優于美國。

時代周報：今年前10個月，高技術與機電產品出口保持強勁增長，而勞動密集型產品普遍負增長。這組數據是產業升級的結果，還是外需發生了變化？

黃付生：這充分反映出中國國內產業升級的步伐正在加快，是產業升級的結果。

過去兩年，中國產品出口的產業結構分化一直在加劇。 高端制造業，特別是機電產品出口占比持續穩定在60%左右，韌性特別強，保持較高增長。勞動密集型產品出口持續下降，主要原因包括關稅、成本上升以及產業鏈外遷。

同時，中國出口目的地結構也在發生變化。對美國出口占比持續下降，而對歐洲、非洲以及共建“一帶一路”國家的出口持續增長。這表明整體外需并沒有發生變化，真正變化的是中國產品競爭力，特別是中高端制造業產品的競爭力在急劇增加，全球市場份額在中高端制造業領域急劇增加。

隨著全球貨幣寬松刺激經濟，西方發達國家經濟軟著陸，預計2026年中國的出口（無論高端制造業還是勞動密集型）都將保持一個比較好的穩定增長，外需也會穩中有升。