中信證券：AI股調整源於遠期定價，三大敘事變量待釐清
Nashnova编辑部
中信證券指出本輪科技股調整的核心不是長債利率，而是市場對AI股遠期定價的信心動搖——商業化速度、份額爭奪、模型代差三個敘事變量尚未釐清，其中防蒸餾能否成立是最大懸念。
長債利率高不是真兇，那真正的問題是甚麼？
美股科技七巨頭2026年至今發債2,192.2億美元，比2025年全年暴增150.6%。這意味著→ 科技公司自己就是推高長端利率的主力——拿利率上行反過來解釋科技股下跌，邏輯上說不通。
簡單來說＝ 長債利率上行和科技公司大舉發債，是同一輪AI資本開支熱潮的一體兩面，不是因果關係。
中信證券認為，真正壓制股價的是市場對AI相關股票遠期能否兌現的定價疑慮，而非融資成本本身。
三大敘事變量之一：AI到底賺到錢了嗎？
Anthropic的ARR（年化經常性收入，即按當前付費速度折算的全年收入）5至7月月均增速約18%，有所放緩；但OpenAI首席財務官Sarah Friar稱季度至今ARR增長約35%。這意味著→ 兩家合看，整體商業化增速並未明顯掉速。
還有一塊「隱形收入」：通過雲服務商賣出的Token消費（TaaS模式）不計入模型廠ARR。簡單來說＝ 只看模型廠自己的賬本，會系統性低估終端付費的真實增長。
但中信證券提醒，只要Agent在非編程場景沒跑出更有潛力的付費模式，TaaS敘事仍難吸引新增資金入場。
三大敘事變量之二：算力優勢真能鎖住市場份額嗎？
據企業支出管理平台Ramp數據，OpenAI在逾7萬家美國企業API支出中的份額從5月28.5%升至7月36.0%，幾乎全靠GPT-5.6 Sol——該模型5月份額為零，7月已單獨佔到14.9%。
這反映出一款強模型能在短時間內大幅改寫市場格局。但反面同樣成立：若前沿模型能力趨於同質化而用戶切換成本又低，份額隨時可以再被改寫。
說白了＝ 算力優勢帶來的是階段性份額，不是護城河——最終還是要回到「整個蛋糕能做多大」的問題上。
三大敘事變量之三：防蒸餾，為甚麼是最大懸念？
2026年8月中旬，多家研究機構發表論文，分析了當前主流API架構下前沿模型推理鏈（模型一步步推導答案的中間過程）的可提取性。這意味著→ 大廠花巨額算力訓練出來的推理能力壁壘，面臨被低成本「偷學」的風險。
若防蒸餾問題解決不了，算力「賣鏟人」（即賣算力基礎設施的公司，如英偉達）的定價邏輯會退化成傳統公共基礎設施模式——利潤率受壓。
若年底前前沿模型廠解決了防蒸餾並發佈能力明顯更強的新一代模型，訓練端的Scaling優勢便能轉化為遠期競爭壁壘，算力競賽強度還會繼續升級。這是中信證券眼中最大的定價變量。
美國財政部回購和A股倉位，還需要擔心甚麼？
美國財政部將長期國債回購規模從20億美元提高至40億美元。但公眾持有美債存量已突破32萬億美元，40億美元杯水車薪。這意味著→ 信號意義大於實際效果——強化了「財政部會在長端利率失控時出手」的預期，但也可能加深市場對財政紀律的不信任。
A股方面，活躍私募在8月第一周單周加倉7.3個百分點，大型私募股票倉位指數達88.56%、滿倉佔比77.11%，均為年內新高。簡單來說＝ 最激進的錢已經進場並推動了這波反彈，樂觀預期已大幅定價在內。
中信證券建議震盪市階段控制預期，科技板塊內部從AI漲價品種向燃氣輪機、晶圓製造、半導體設備等「量的確定性」資產調倉；非科技板塊增配能化、有色、創新藥及有出海潛力的頭部券商。
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