过去一段时间，华尔街弥漫着一种 “AI 焦虑症”。
市场担忧，随着生成式 AI（GenAI）和 AI 代理（Agentic AI）的崛起，许多传统的 “服务 + 周期” 型企业——尤其是软件、信息服务和金融中介——将被彻底颠覆。这种恐慌导致相关板块遭遇无差别抛售。
但这可能是一个巨大的定价错误。
2 月 25 日，摩根士丹利美国股票策略与主题团队发布研报指出，近期美股市场对 “AI 颠覆论” 反应过度了。
首先，在暴跌之后，这一被视为 “颠覆标的” 的群体目前仅占标普 500 总市值的 13%。这一比例解释了为什么近期大盘指数整体回撤有限，但板块内部却血雨腥风。
其次，这一群体的估值和拥挤度已经处于极低水平。根据大摩的数据，目前 “服务 + 周期” 板块的相对估值处于 2010 年以来的第 9 百分位，几乎是历史最便宜区间。而机构的净敞口也降至历史第 20 百分位水平，处于极度低配状态。
大摩直言：“看空 GenAI 的观点似乎太不把老牌软件供应商参与本轮创新周期的能力当回事了。”
事实上，这些被抛售的群体，不仅没有被颠覆，反而是大摩主题团队 AI 映射分析中，AI 采用率最高、定价权最强（位居前三分之一）的群体。
市场眼中的 “受害者”，其实是最大的 “受益人”。这些跌幅惨重的群体，恰恰拥有极高的 AI 采用者集中度。
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<h2 style="text-align: left">量化收益已现，不是画饼是真金白银</h2>
投资者普遍怀疑：AI 到底能不能在现阶段为企业实实在在地省钱或者赚钱？数据给出了肯定的答案。
大摩团队利用 AI 模型分析了超过 10,000 份财报和会议记录。结果显示，企业正在获得实质性的 AI 红利，且动能正在持续增强。
在刚过去的 2025 年第四季度，被分析师认定为 “AI 采用者” 的公司中，有 30% 在电话会中提及了 AI 带来的至少一项 “可量化的财务影响”。
这一比例在 3Q25 是 24%，在 4Q24 仅为 16%。对于更广泛的标普 500 指数成分股，这一比例也升至 21%。
大摩对此直言：“目前提及最多的量化收益主要集中在 ‘财务影响’（包括收入增长、成本节约），这部分的提及量比上季度翻了一倍。”
反映到基本面上，具备强大定价权的 AI 采用者，其远期净利润率预期不仅没有被颠覆，反而正在加速扩张。
大摩预计，AI 的采用将在 2026 年为标普 500 指数整体贡献 40 个基点的利润率增长。
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<h2 style="text-align: left">数据正在证实 “AI 采用者” 的盈利扩张</h2>
报告显示，2024 至 2025 年间，AI 采用者的 EBIT 利润率扩张了 310 个基点，扩张速度是 MSCI 全球指数同期水平的两倍。大摩分析师预计，AI 采用带来的红利中，约 80% 将体现在成本效率的提升上。
例如，花旗银行表示：“今年迄今为止，AI 驱动的自动化代码审查已超过 100 万次，极大地提高了开发人员的生产力，仅此一项创新每周就能节省约 10 万小时。”
欧洲企业的动作最为激进。调查显示，高达净 35% 的欧洲企业计划利用 AI 缩减劳动力规模，远高于其他地区略高于 10% 的水平。这直接指向了未来更强势的利润率表现。
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<h2 style="text-align: left">历史镜像：2007 年智能手机时代的启示</h2>
为了讲透当下的市场逻辑，大摩将时间拨回了 2007 年。
彼时 iPhone 刚刚发布，市场同样陷入了 “颠覆恐慌”。游戏、PC、打印机、GPS 定位和桌面软件等行业被认为是面临灭顶之灾的群体。
数据告诉我们，在 iPhone 发布后的几年里，这些 “被颠覆概念股” 的表现极度分化。
同样面临冲击，谷歌由于成功抓住了移动时代的广告机遇，上涨了 28%；而诺基亚则暴跌了 73%。
大摩测试了多个基本面变量后发现，在面对跨时代的科技冲击时，决定股价表现的最核心指标，是 “远期盈利（Forward earnings）的变化”。
换句话说，谁能利用 AI 实现盈利增长，谁就能在资本市场笑到最后。自 2023 年底以来，AI 采用者的盈利上调幅度已达到被 AI 颠覆者的两倍左右，随着投资回报的积累，这一差距正在拉大。
比如，在 iPhone 发布后，远期盈利与股价表现之间的斯皮尔曼等级相关系数高达 0.9（极强相关）。
大摩总结道：“我们目前正在经历的，是一个重大投资周期的典型特征。资本不仅会流向结构性领跑者，也会流向周期性领跑者。自下而上的选股策略在此时尤为重要。”
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<h2 style="text-align: left">护城河比想象中深：合规、信任与专有数据</h2>
针对具体行业面临的 AI 冲击，大摩的各路分析师给出了极其详尽的逻辑拆解，揭示了哪些是真颠覆，哪些是假恐慌：
软件行业：恐慌见顶，AI 不是 “新类别” 而是 “新能力”
软件板块近期经历了剧烈的杀估值。目前的平均估值倍数（EV/Sales 约 4.4 倍）已经回落到了 2014-2016 年公众对云计算感到极度恐慌时的低谷水平。
市场有 “三大担忧”：AI 初创公司抢份额、按席位收费的商业模式崩溃、以及 GPU 推高成本压制利润率。
但大摩直言这种担忧错位了：“生成式 AI 从根本上扩展了企业软件的能力。问题不在于软件最终能否在这一创新周期中变现，而在于谁将参与构建这些附加能力。”
大摩认为，AI 本质上是对企业软件能力的扩充，它解决了传统软件无法处理的 “非结构化数据” 痛点。拥有分发渠道、专有数据和工作流控制权的现有巨头，反而是最大的获益方。
消费金融与支付：AI 无法替代信任与合规
近期市场担忧 “代理 AI（Agentic AI）” 能够自主购物，从而绕开传统的信用卡支付网络。
大摩对这种观点予以反驳：“我们对代理 AI 可以显著颠覆信用卡交换网络持怀疑态度。这忽略了信任体系、欺诈保护、信用扩展和客户奖励的重要性。”
在这些高度数据密集型且规则明确的行业中，监管牌照和资产负债表是天然屏障。AI 只会加速优化其后端的承保、反欺诈和客服效率。
大摩预计，银行和消费金融企业将借助 AI 大幅提升运营杠杆。2026 和 2027 年，大型银行的利润率有望进一步提振。
互联网与电商：下一代 “代理商务” 将做大蛋糕
大摩预测，能够自主帮用户比价、下单的 “代理商务（Agentic commerce）” 将是下一个重大的生成式 AI 解锁点。
这会让消费者漏斗变得更具对话性、个性化和互动性。大摩预计，到 2030 年，代理商务将为美国电商市场带来额外 500 亿至 1150 亿美元的支出。
拥有庞大物流基础设施、独特库存和强履约能力的平台，不仅不会被取代，反而会借助 AI 扩大其在线上的钱包份额。
交通运输：重资产吃红利，轻资产真遇险
交通运输是最容易受 AI 影响的行业之一。但大摩指出了内部的巨大分化。
拥有车队、铁路和仓库的 “重资产运营商”，将是 AI 的纯受益者。物理 AI（自动驾驶卡车、人形机器人）将结构性地降低占大头的劳动力成本，并提升资产利用率。
相反，依靠信息不对称赚钱的 “轻资产货运经纪人（3PL）”，则面临真正的颠覆风险。生成式 AI 正在使货运匹配能力商品化，这会持续挤压经纪人的利润率。
房地产与商业保险：高度复杂的非标业务难被取代
对于商业房地产服务和大型商业保险经纪公司，市场低估了其业务的复杂性。
大型商业保单需要复杂的合同拆解、风险塔构建和合规审查。大摩指出：“AI 无法取代这种需要市场准入和监管监督的专业知识。”
在商业地产领域，AI 的应用更多是 “增强” 而非 “取代”。这些劳动力密集型企业将通过 AI 削减后台成本。大摩测算，公共 REITs 和 CRE 服务领域的 AI 自动化，有望带来高达 340 亿美元的财务影响，相当于其运营现金流的 16%。
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<h2 style="text-align: left">就业市场真相：AI 会引发大规模失业吗？</h2>
贯穿所有 “AI 颠覆论” 的终极担忧，是 AI 会导致白领阶层大规模失业，进而引发经济衰退和消费降级。
大摩通过回顾过去 150 年的技术变迁（电气化、拖拉机、计算机、互联网）指出，历史证明，每一次重大技术创新都会深刻改变劳动力结构，但 “并未取代劳动力”。
相反，技术会创造全新的工作岗位。大摩预计，随着 AI 的深入应用，企业不仅需要 “首席 AI 官”，还会催生如 “产品经理 - 工程师混合体”、“AI 供应链预测员”、“计算遗传学家” 等全新职业。
总而言之，新技术的席卷确实带来了旧秩序的阵痛。但在市场因盲目恐慌而错杀大量优质资产时，回归商业本质——紧盯企业专属数据、物理资产壁垒及远期盈利能力，才是穿越技术周期的最优解。
 
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华尔街” AI 颠覆恐慌” 引发无差别抛售，但大摩认为这是巨大的定价错误。被市场视为” 受害者” 的软件、金融中介等板块，估值已跌至 2010 年以来第 9 百分位，却恰恰是 AI 采用率最高的群体。目前超三成企业已兑现 AI 红利，且合规与重资产护城河难被攻破，具备远期盈利的韧性。

- 市场对生成式 AI 的担忧导致相关板块无差别抛售。  
- 摩根士丹利表示，此反应过度且被视为 “颠覆” 的企业仅占标普 500 的 13%。  
- AI 采用者正获得实质财务影响与利润率增长，未来前景向好。

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拆解上万份财报后，大摩发现：遭抛售的 “服务 + 周期” 反而 AI 采用率最高、议价能力最强