AI产业正面临EPS上调速度和利率上行速度的较量

广发策略刘晨明认为，当前AI产业正进入EPS上调与利率上行之间的核心博弈阶段。历史经验表明，只要产业处于高速增长期，高盈利足以对冲流动性紧缩。当分子端（基本面）的上修速度快于分母端（贴现率）的抬升，成长股便能实现“顶着加息上涨”。当前AI板块若由盈利而非估值驱动，利率波动引发的调整或为布局窗口。

一、股票市场最友好的环境是“戴维斯双击”，但大多数时候“两难全”，26年的科技产业也是如此。

一方面，高油价及地缘局势使得美联储降息预期反反复复。年初，美联储年内的降息预期一度接近100%的水平，3月中旬美伊冲突最激烈的时候，降息概率基本归零，后续随着美伊局势缓和，降息预期一度回升到50%。但是，由于谈判陷入僵持阶段，过去一个月降息概率持续回落，直到本周美国拒绝伊朗14条书面方案，降息预期再度归零。如下图黄色曲线所示，美债利率亦是如此节奏。

另一方面，AI产业26年的商业化进展也在提速，国内外tokens需求相继找到爆发点，驱动了全球代表公司的盈利预测和资本开支预期上调。

二、这是一场EPS上调速度和利率上行速度的较量

如果分子端（基本面）和分母端（贴现率）背离，成长产业会如何定价？

历史上中美多段案例指向：高增长可以战胜不友好的利率环境，可以概括为“顶着加息上涨”。

我们在《抛开美伊冲突和高油价，未来哪些行业可能保持独立高景气？》中，复盘了99年科索沃战争-油价抬升-美国通胀-美联储加息，对美国大盘和科网泡沫的影响。

其余类似的案例主要有：

（1）99年科网：科索沃战争，高油价-美国通胀-加息周期，科网泡沫化

（2）23年AI：俄乌冲突后的加息周期，而AI大模型密集发布，卖铲人带动纳指跑赢

（3）13年A股移动互联网萌芽：钱荒格局，TMT结构牛市

（4）16-17年供给侧改革：中美流动性共振紧缩，周期股牛市

（5）21年新能源高速渗透期：美联储加息、国内去杠杆，新能源产业牛市

当产业的景气度保持在高速增长阶段，当龙头公司当年、次年预期能够实现较高的增长，那么股价表现依然强劲，即业绩高增速可以战胜流动性紧缩。

几个可能的解释如下——

1.宏观经济放缓，不等于产业或龙头公司降速

央行加息可能抑制广谱需求而对经济造成负面影响，对大盘股、市场指数造成抑制。但产业发展趋势一旦启动，受到的宏观冲击有限，例如21年中国地产进入下行周期叠加通胀压力抬升，但新能源进入高速渗透阶段。

2.宏观流动性紧缩，不等于微观流动性紧缩

基准利率或无风险利率抬升对应着广义流动性收紧，但股票市场的微观流动性只是广义流动性中的一个“蓄水池”，不一定会同步紧缩。例如99年科网时期，美国共同基金及个人投资者仍带来源源不断的增量资金，21年A股公募基金的发展也带来了微观流动性的改善。

3.市场对高利率有容忍度，前提是龙头公司当年的业绩兑现度都不错，折现到当下的股价价值并未受到太大影响

下表可见，大多数相关产业龙头公司的利润增速在50%、甚至100%以上，在这么高的增速面前，FY1的PE动态估值基本上可以给到30-50X，并未受到利率中枢抬升的影响。

当然，如果高增速无法延续（例如22年的新能源），那么市场对于估值的容忍度会相应下降。

4.一旦我们观察到产业趋势的预期开始有边际走弱的迹象，即使再当年还维持较高的利润增速，也应当果断止盈，这可能是景气投资中最重要的“纪律”

例如2000年的科网产业，22年的新能源产业，当增速预期边际走弱（预期净利润增速降低至30%左右、或者预期净利润增速腰斩以上，详细可以参考我们前期的报告《何必论是非？》），那么流动性环境宽松也无济于事。

三、历史案例复盘：产业周期如何对抗流动性紧缩预期？

（一）美股案例：99年科网泡沫，23年AI浪潮

1. 案例一，1999-2000年科网泡沫：千年虫换机潮 vs. 科索沃战争与加息

（1）分母端：科索沃战争、油价抬升，引发流动性紧缩。

1999年，地缘战争和油价，是“金发女孩”叙事终结的重要因素。亚洲金融危机结束之后，全球通缩周期反转，商品价格开始回暖。此外，1999年初OPEC与非OPEC联合减产，叠加上科索沃战争爆发（1999年3-6月），战争威胁巴尔干与地中海运输，市场担忧供应中断，油价从10美元/桶持续涨到30多美元/桶。此时，美国的CPI通胀也迅速抬头，美联储于1999年6月重新进入加息周期，联邦基金利率由4.75%加至2000年5月的6.5%。

（2）分子端：“千年虫”（Y2K）驱动98-99年科网高景气。

纳斯达克指数在加息周期中延续的强势行情，离不开分子端“千年虫”换机潮支撑的高景气预期。在OCC、FDA及国防部等机构要求优先修复系统bug的政策指令下，全球政府和企业在1998-1999年开启了对老旧服务器、大型机、个人PC及软件操作系统的“恐慌性采购”，彻底点燃了分子端的换机狂潮。

1997-1998年，科技巨头的基本面已经有所下滑；但Y2K带来的订单爆发预期，形成了1998-1999年科网龙头“短暂的繁荣”。

（3）市场表现：科网泡沫化

道琼斯工业指数随加息即陷入震荡，但纳指疯狂上涨、9个月后才见顶。道琼斯工业指数于1999年Q3受高油价与加息的双重压制回踩，在Q4短暂冲高后于2000年1月率先见顶。而纳斯达克指数则延续强势上行趋势，自1999年6月美联储首次加息直至2000年3月才最终见顶、累计上涨91%，指数高点滞后加息9个月。

独立的产业高景气，可以战胜高油价和加息。重点考察具备实质盈利能力的纳斯达克100指数。数据显示，在Y2K带来的高景气预期驱动下，1999年纳斯达克100指数的EPS增速飙升至60%，静态市盈率（TTM）更是超过了90x；在Y2K高景气预期下，高估值并未受到战争-油价-加息的影响。

2.案例二： 2022-2023年，AI产业爆发 vs. 俄乌冲突后持续紧缩

（1）分母端：俄乌冲突扰动，美联储剧烈紧缩

2022-2023年，全球市场仍处于俄乌冲突的“阴霾”之中，美联储持续紧缩，油价高位运行。美联储延续加息进程、将政策利率维持二十年高位（5.25-5.5%）。同时长端利率与大宗商品价格同样对市场施压，2023年8月杰克逊霍尔年会鲍威尔讲话整体偏鹰，带动美债收益率进一步上行，同期布伦特原油价格维持在80美元以上的高位。高油价与高利率的双重约束持续压制市场流动性环境，形成了与1999年科网行情相似的宏观背景。

（2）分子端：ChatGPT引爆AI大模型元年

2022年底至2024年初，分子端迎来了AI大模型的元年，技术迭代加速。2022年11月ChatGPT发布，引爆全球生成式AI热潮。2023年作为“大模型元年”，各大巨头陆续推出生成式AI模型——OpenAI、谷歌、Meta等巨头密集推出GPT-4、Bard、Llama 2等大模型；微软加码投资OpenAI，英伟达数据中心业务营收持续超预期。进入2024年，Sora、Gemini 1.5 Pro、Claude 3等新品接力，模型能力从文本向多模态拓展。

2023年美股Mega7交出了相当靓丽的财报， AI产业周期对基本面的拉动在龙头公司财报中得到充分验证。以英伟达为代表，受益于全球科技巨头对算力芯片的大量采购需求，公司2023年中报净利润增速达到262.0%、年报增长至581.3%。亚马逊等巨头同样迎来业绩拐点，谷歌和Meta的净利润增速更是从2022年的大幅负增长迅速扭转。AI算力需求与应用落地持续推动龙头盈利修复，为科技板块行情提供坚实的基本面支撑。

（3）市场表现：纳指上涨并跑赢

2023年纳指上涨超过40%，未受到持续紧缩的影响。尽管2023年海外流动性环境持续偏紧、基准利率持续抬升，理论上高利率会对成长板块估值形成压制；但在AI产业周期驱动下，市场股价主要定价爆发的产业趋势，以科技产业为代表的纳斯达克指数2023年全年上涨43.4%，而同期因受利率抬升利空影响的罗素2000明显表现更差。

四、回到当下：刺破泡沫的往往是产业本身而不是利率

没有历史经验表明利率上行、流动性收缩不利于科技股、导致成长股杀估值，这些逻辑关系更像是经不起推敲和实证检验的错误常识。

如果股票的上涨贡献绝大部分来自于估值拔升，那么利率和流动性的收缩，可能是比较致命的。

但是当EPS预期上调在主导全球AI板块的趋势时，每次利率和流动性波动带来的调整，可能都是再次布局的时机。