杠杆出清后，谁将引领 AI 新叙事？

6 月下旬至 7 月末，全球 AI 板块经历了一轮剧烈调整。调整从韩国蔓延至北美，再映射到 A 股——这不是产业逻辑断裂，而是一场高估值资产在杠杆收缩压力下的集中出清。

广发证券首席策略分析师刘晨明在 8 月 9 日发布的专题研究中指出，本轮回撤由三股力量共同触发：拥挤交易的松动、AI 应用增长未能持续超预期、以及韩国存储链从 “盈利上修” 切换到 “盈利高点与扩产压力” 的交易逻辑。这三者叠加，放大了全球 AI 硬件链的波动。

7 月末以来，北美云厂商财报成为企稳的关键锚点。三条新叙事正在重塑 AI 定价。第一，市场不再单纯惩罚云厂商高 CapEx 和自由现金流恶化，而是转向奖励收入、订单和利润兑现。第二，云厂商 CapEx 上修重新成为产业链利好，缓解了市场对芯片、通信连接和存储订单放缓的担忧。第三，虽然 2027-2028 年传统云厂商 CapEx 增速可能回落，但模型商和新云厂商的推理需求乃至新增的 RSI（递归超级智能）训练需求，有望成为下一阶段算力投资的重要接力来源。

广发证券认为，Agent 向 RSI（递归超级智能）突破的迭代需求可能成为下一阶段 AI 投资的主线逻辑。RSI 逻辑的核心在于，AI 能力提升可能同时带来 “训练需求扩张” 和 “应用需求打开” 两条主线。

与此同时，广发证券指出，企稳并不意味着重新回到单边上涨，后续更可能进入高波动、高轮动阶段。 AI 板块可能形成第一个阶段性顶部，但这不是产业周期终点。后续主线或沿着“硬件 → 云厂商 → 模型商 → 应用”继续轮动。

云厂商财报后，三条新叙事正在重塑 AI 定价

7 月末，北美四大云厂商集中披露财报，AI 板块开始企稳，背后有三条新叙事在重塑定价逻辑。

第一条：市场不再单纯惩罚高 CapEx，转向奖励收入兑现。

四大云厂商自由现金流普遍恶化，但 7 月 29 日至 8 月 7 日股价整体明显反弹。Amazon 和 Microsoft 从低点分别反弹 21.1% 和 28.0%，原因是两者在上调 CapEx 指引的同时，实现了更明显的收入和营业利润超预期。Meta 则相反：Q2 营业利润低于预期，自由现金流同比下降 91%，次日股价下跌 7.95%，此后的企稳幅度垫底四大云厂商。

定价逻辑的切换很清楚：CapEx 能不能转化为订单、收入、利润，才是现在市场给分的标准。

第二条：CapEx 再上修，重新成为硬件链利好。

二季报公布后，除微软因会计重分类将 2026E 指引从 1900 亿美元下调至 1750 亿美元外（实质未削减任何设备采购），其余云厂商 CapEx 预期均进一步上行，四大云 2026E CapEx 总体较年初预期增加 250 亿美元。这直接缓解了市场对上游芯片、通信连接和存储订单增速放缓的担忧。

第三条：2027-2028 年 CapEx 增速缺口，模型商和新云能否接棒？

这条叙事最复杂，也是当前市场分歧最大的地方。

四大云 CapEx 绝对数额仍在增长，但增速预计大幅回落：从 2026E 的 105%，降至 2027E 的 45%，再降至 2028E 的 9%。如果要维持 2025 年 67% 的增速，2028 年需要额外填补 5055 亿美元的资本投入；如果要维持 2026 年 105% 的增速，2028 年的缺口高达 1.9375 万亿美元。

市场找到的新叙事是 RSI——递归超级智能。逻辑是：不同于过去人训练模型，RSI 模式下演变为模型训练模型，可在短时间内进行巨量方案尝试、不眠不休地迭代，训练速度远超旧范式，所需算力因此大幅增加。尤其是 SSI 公司获得英伟达约 50 亿美元战略投资后，"模型商接棒算力需求"的逻辑获得更多市场关注。

对模型商和新云厂商的 2027-2028 年 CapEx 做了系统测算：

2027 年： OpenAI（Stargate 计划，与 AMD 的 6GW GPU 部署协议）、Anthropic（与 AMD 签署上限 2GW 计算系统部署协议，首批 1GW 计划 2027 年上半年启动）、xAI（AI 业务 2027 年 CapEx 将达 739 亿美元）、以及 Coreweave 等新云厂商，合计预计新增约 10GW 算力需求，对应 CapEx 中值约 4609 亿美元。

2028 年： 上述玩家 CapEx 增量进一步增长至中值约 5252 亿美元。

结论是：如果参照 2025 年 67% 的增速，模型商和新云目前已知项目的 CapEx 增量可以填补缺口；但如果要维持 2026 年 105% 的增速，2028 年所需的 19376 亿美元远超模型商和新云预计新增的 5252 亿美元，缺口仍然显著。第三条叙事方向正确，但定量层面有待更多项目协议落地。

RSI 不只是训练需求，还可能打开第二波应用浪潮

当前广泛使用的 Agent 大多仍处于 L1 层级——根据人类指令完成编码、调试等子任务，本质是"高效执行工具"。

真正的变化在 L2-L3 阶段。L2 阶段下，AI 不再只是遵循既定指令，而是能够根据执行轨迹自主修改约束条件甚至算法。例如，在财务预测中，模型可能发现需要加入"换机周期"等新因子，并将这类改进反哺训练数据，实现高质量数据自产，推动自身 CoT 和工作流的递归进化——这涉及强化学习和大量算力支撑。L3 阶段，当前一代模型实质参与下一代模型的训练和部署，进化速度快到人类无法干预或追赶。

除算力需求外，RSI 还可能打开新一轮应用需求。当前市场担忧 coding agent 和办公辅助的渗透率接近阶段性天花板，但 AI 投资具有"供给创造需求"的特征——模型能力突破往往会打开新的需求边界，类似通信从 2G 升级至 4G 后带来的应用渗透浪潮。如果 L2 阶段 AI 从被动执行走向主动参与"规律探寻"和"规则制造"，商业化形态可能从 coding agent 扩展至企业级 work agent，乃至现阶段尚未想象过其形态的新 agent 模式。

修复分化：海外先行，A 股仍待验证

7 月末至 8 月初，修复的节奏和幅度在全球呈现明显分化。

美国方面，企稳从下跌最剧烈的 AI 硬件半导体起步，随后蔓延至云厂商。营收和利润均明显超预期的微软和亚马逊反弹最强，Meta 仅小幅收回跌幅。

韩国 KOSPI 从 6 月 22 日至 7 月 30 日下跌约 39% 后，7 月 31 日单日反弹 17.9%——典型的超跌回补。截至 8 月 7 日，KOSPI 从最低点企稳 18.9%。杠杆 ETF 较年内峰值已去化 55.21%，但信用融资去化仅 21.24%，场内衍生品去化 10.50%，出清仍在推进中。值得注意的是，8 月 5 日 KOSPI 上涨 3.76% 的同时，散户个股杠杆 ETF 仍出现 2.56% 的净赎回，说明反弹并未重新吸引杠杆资金追涨。

A 股修复力度相对有限。创业板指仅小幅抬升，原因在于缺乏同步的盈利验证与增量资金——海外云厂商资本开支验证了 HBM 订单仍强，但这条传导链对 A 股科技成长的映射相对间接。

AI 板块可能已到阶段性顶，但主线轮动还在继续

三个维度的泡沫框架显示：实体投资扩张程度仅相当于 1994-1995 年中期阶段，远未过热；投资者情绪大致相当于 1999-2000 年水平，乐观但未狂热；估值水平同样类比 1999 年左右，后续上涨需要更多基本面兑现支撑。

7 月末以来，随着北美云厂商财报验证、CapEx 指引继续 上修，以及半导体和韩国存储链超跌反弹，AI 板块已出现初步企稳迹象。但企稳并不意味着重新回到单边上涨，后续更可能进入高波动、高轮动阶段。

AI 板块已经出现第一个阶段性顶部，但这不是产业周期的终点。

后续修复的顺序大概率仍沿着"硬件 → 云厂商 → 模型商 → 应用"的链条展开。硬件链很难长期一枝独秀，市场会逐步切换到云厂商的资本开支兑现、模型公司的商业化能力，以及最终的应用层。

需要密切跟踪的核心指标：模型商 ARR 是否持续增长（OpenAI、Anthropic 当前 ARR 分别已超 470 亿和 300 亿美元）；云收入增速是否能持续覆盖快速扩张的资本开支（AWS 二季度收入同比增长 37% 至 422 亿美元，创近 18 个季度最高增速）；以及 token 价格持续下降的背景下，使用量增长能否等比例转化为收入。

若出现真正具备用户规模、留存和付费能力的现象级应用，AI 行情的主线才会从"卖铲人"进一步扩散到"用 AI 创造现金流"的公司。这一步目前尚未发生，但它是整个叙事链条的终点。

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