来源：智通财经

　　当纳斯达克指数在AI浪潮的推动下节节攀升，市场对科技股估值过高的担忧也在同步升温 。然而
，在Niles Investment Management创始人兼投资组合经理Dan Niles看来，这场AI驱动的上涨行情远未结束——至少还会持续一年才会触及真正的顶峰。

　　泡沫论与基本面之争

　　Niles的观点恰逢市场情绪高度分化的敏感时刻
。就在5月11日 ，电影《大空头》原型、知名投资人迈克尔·伯里再次发出严厉警告：纳斯达克100指数在经历“抛物线式”飙升后正走向剧烈逆转。伯里指出
，纳斯达克100指数的实际市盈率高达43倍，远高于约30倍的合理隐含水平 ，“华尔街可能将那些增长最快 、估值最高的一批龙头企业的盈利水平高估了50%以上
” 。费城半导体指数自3月底以来暴涨近70%
，其偏离200日均线的幅度在历史上仅出现过两次——1995年7月和2000年3月，后者恰好发生在互联网泡沫崩盘前夕
。

　　但Niles提供了一个完全不同的解读框架。他在最近接受采访时将当今AI驱动的市场与互联网泡沫时代进行了对比 ，但强调了一个关键区别——这一次
，增长背后有基本面的有力支撑 。数据印证了这一判断：中金公司研究显示，信息技术和通讯服务贡献了标普500涨幅的77%和一季度盈利增长的67% ，也贡献了当季实际GDP增长的55%
。一季度标普500盈利增速达28%
，为2021年四季度以来新高，半导体及设备行业增速最高 ，达99%。

　　“泡沫可能已经存在，但在泡沫破裂之前
，它仍有可能进一步膨胀，”Niles解释道 。他以一组历史数据作比：在ChatGPT于2022年底发布后的前三年 ，纳斯达克指数上涨了122%
，而同期互联网建设期的涨幅为109%——这组数据既揭示了涨幅的惊人程度，也暗示了行情背后的资本投入力度
。

　　基本面的护城河有多深？

　　支撑Niles乐观判断的核心论据 ，是全球科技巨头仍在不断加码的资本开支。据TrendForce 5月6日发布的报告
，受北美云服务提供商大幅上修资本支出指引影响，全球九大云厂商——谷歌、AWS
、Meta、微软 、甲骨文
、字节跳动、腾讯 、阿里巴巴
、百度——2026年合计资本支出预估已上调至约8300亿美元 ，年增长率从61%提升至79% 。仅亚马逊一家就计划投入约2000亿美元用于数据中心扩张和AI芯片部署
，微软更将资本支出上调至1900亿美元，同比增长约130%
。

　　这些资金正以可见的速度转化为营收和利润。最新财报季的数据提供了有力佐证：谷歌云一季度营收同比增长63%至200亿美元 ，云积压订单接近翻倍至4620亿美元
，运营利润率达32.9% 。Alphabet整体营收增长22%至1099亿美元，微软增长18%至829亿美元 ，Meta增长33%至563亿美元。微软的AI业务年化营收运行率已突破370亿美元，同比增长123%
。

　　摩根士丹利最新报告进一步显示
，Mag 7（苹果、英伟达 、亚马逊
、谷歌、微软 、Meta
、特斯拉）2026年净利润预估增长25%，是标普493（标普500扣除Mag 7后的其余493只个股）11%的两倍以上。高盛更已将标普500年终目标上调至7600点 ，理由是AI投资预计将贡献2026至2027年盈利增长的约40% 。LSEG数据显示
，标普科技板块今年盈利预计将增长超过31%
。

　　与此同时，AI基础设施板块的估值在年初经历深度回调后 ，已回落至近七年来最具吸引力的水平。晨星研究指出
，AI主题板块的估值折价幅度已创下2019年以来最大，首席股票策略师迈克尔·菲尔德表示：“AI并非即将破裂的泡沫 ，其底层基本面十分稳健
，半导体需求持续超预期，数据中心等核心增长动力依然完好 。 ”

　　范式跃迁：从聊天到行动

　　在Niles的分析框架中 ，1月30日是一个被市场低估的关键转折点
。当天
，OpenClaw的最终定名标志着智能体AI（Agentic AI）时代的正式开启。与传统基于聊天的AI不同，智能体系统可以自主执行复杂的多步骤任务 ，所需的计算能力是传统AI的10至100倍 。

　　这一判断得到了产业端数据的充分验证
。据华福证券研报数据，传统Chatbot单次问答消耗固定Token量
，而AI Agent需自主规划、多轮链式推理和跨工具调用，单位任务Token消耗提升20至30倍。Agent系统还驱动算力架构从追求GPU密度转向异构计算协同——CPU负责多智能体协调控制 ，GPU负责推理计算
，英特尔CEO陈立武指出，AI数据中心CPU与GPU配比已从过去的1：8收紧至约1：4 ，未来有望趋向1：1 。

　　Token消耗量的爆发式增长进一步印证了这一范式转变
。Niles援引的数据显示
，在OpenClaw最终确定前的两个月里，词元生成量增长约为20% ，而在此后的两个月中
，这一增长加速至120%以上。

　　“至少到明年年初，你应该会看到强劲的增长 ，
”Niles预测
，之后才会面临更严峻的同比基数效应 。事实上，中金公司早在其去年底的研究中就将当前阶段定位于“更像1996至1998年的互联网建设期” ，而非1999至2000年的泡沫巅峰。

　　牛市来到中场？

　　Niles并非对风险视而不见
。其在3月接受The Market NZZ采访时坦言，“AI军备竞赛不可持续 ”
，大规模AI算力建设可能被证明为资本错配。但他在最新访谈中更多展现了短期乐观的一面：3月31日他曾发布研报称“历史不会简单重复，但往往有韵律
” ，比照1997至1998年的互联网基础设施周期
，当前AI基础设施大规模建设正处于第四年，宏观冲击过后市场仍将受益于底层产业投入的惯性 。他指出 ，进入2026年时市场普遍预期云厂商资本开支增长约30%
，这一数字在一季度财报后先是攀升至60%，随后上修至70% ，这种持续加速的增长态势为行情提供了坚实的燃料
。

　　此前
，全球最受关注的宏观投资者之一 、都铎投资创始人兼首席投资官保罗·都铎·琼斯（Paul Tudor Jones）也给出了一份兼具乐观与警示的AI牛市时间表：以历史为师，本轮人工智能驱动的美股牛市尚有大约一到两年的上行空间 ，他本人近期已通过“一篮子”方式增持AI相关股票；但如果市场再上涨约40%
，估值膨胀将为一场“令人窒息 ”的回调创造条件。这位因成功预测并从1987年“黑色星期一
”崩盘中获利而一战成名的传奇对冲基金经理 。

　　琼斯此番言论搅动市场的真正力量，不在于其结论本身 ，而在于他为这轮AI牛市提供了一个精确到年份的时间坐标系：已完成50%至60%，尚余一至两年
。这种明确的定位——无论最终被证明是先知般的洞见还是精准的回测谬误——都将对机构投资者的风险敞口调整产生深刻影响。

　　高盛则给出了更为审慎的框架
，建议投资者关注五大“泡沫破裂”信号：投资支出达到峰值、企业利润开始下降
、企业债务迅速增长、美联储降息 、以及信贷利差扩大 。目前来看，投资支出仍在加速而非见顶 ，盈利增长依然强劲
，信贷利差虽然近期有所扩大但仍处历史低位——泡沫破裂的条件尚未齐备，但风险已在积聚
。

　　在这场多空博弈中 ，Niles站在了中间地带：他既承认泡沫的存在
，又坚信泡沫仍有膨胀空间。这一判断或许揭示了一个更为本质的现实——在AI产业变革的早期阶段，市场的过度乐观与产业的真实进步正以前所未有的方式交织在一起 ，简单地贴上“泡沫 ”或“非泡沫
”的标签
，可能恰恰错失了当前市场的核心特征 。

　　对于投资者而言，Niles的观点提供了一个清晰的路线图：至少在2026年剩余时间和2027年初 ，AI驱动的盈利增长和资本支出扩张将继续为市场提供支撑
。真正的考验
，将在同比增长率开始放缓
、智能体AI的渗透率越过早期爆发阶段之后才会到来。