油价破百叠加AI债危:高盛警告三重循环撕裂市场

核心要点

高盛Rich Privorotsky指出,油价政治博弈、科技巨头资本开支失控及AI基建债务风险形成三重负面反馈,令市场处于脆弱平衡,微软财报与长鑫上市成关键变量。

据 Woofun AI 消息,高盛1-Delta交易业务负责人Rich Privorotsky最新报告揭示,全球金融市场正被油价政治化、云服务资本支出膨胀及人工智能债务风险这三重相互强化的反馈循环所裹挟,导致市场陷入一种脆弱且危险的平衡状态。Privorotsky警告称,若缺乏实质性的政策宽松对冲,不断攀升的油价与利率双重压力将迫使市场独自消化日益严重的债券负面冲击,局势恶化风险显著上升。

这种由多重宏观与微观变量交织而成的结构性困境,使得投资者对大型科技公司的未来押注实质上沦为高风险赌博,核心赌注在于营收拐点能否在支出高峰到来前如期出现。

第一重循环聚焦于油价、政治与通胀之间日益紧密的双向反馈机制,地缘政治不确定性成为推高成本的关键变量。本周,布伦特原油价格一度突破每桶100美元大关,直接考验市场对特朗普政策反应的预期阈值。此前市场普遍假设,一旦油价上涨导致汽油价格飙升并侵蚀总统民调支持率,特朗普政府便会出手干预以压低油价,这一预期曾为股市韧性提供支撑。

然而,Privorotsky指出,随着相同油价水平下政策反应迟迟未现,市场被迫自行推动局势演变,利率冲击与能源成本向食品通胀传导的趋势正逐步成为现实。实体经济已发出预警信号:尽管美国航空公司营收创历史新高且需求稳定,但自7月初以来燃料成本激增约16亿美元,迫使其下调2026年业绩指引。地缘政治层面,当地时间7月24日,特朗普在白宫探讨退出伊朗战争的'退出策略',提出继续军事行动或谈判达成协议两种选择。同日,路透社援引消息人士称,巴基斯坦正探索重启陷入停滞的美伊谈判途径。以色列总理内塔尼亚胡将于下周二在白宫与特朗普会面,Privorotsky暗示这一时机可能引发'TACO时刻',即突然的谈判或妥协局面,进一步加剧市场波动。

Woofun AI 整理数据显示,第二重循环围绕大型科技公司资本支出扩张引发的信心动摇与竞争格局恶化展开,硬件与软件领域的压力同步显现。在本轮财报季中,谷歌成为负面象征,其宣布将2026年资本支出指引上调至1950亿美元至2050亿美元区间,加之季度自由现金流为负59亿美元,导致股价下跌6.9%。

尽管谷歌云业务增长82%等运营数据亮眼,但市场不再视此类支出为无成本策略性投资,对产品路线图与投资回报的质疑未获积极回应。这种支出竞赛迫使竞争对手跟进,给整个大型云计算行业带来巨大压力。硬件领域同样承压:意法半导体因核心利润低于预期及第三季度营收指引疲软,股价下跌约14%;德州仪器(TXN)表现相对较好,但股价仍下跌3%。在人工智能竞争格局方面,Privorotsky指出,闭源模型与中国开源模型之间的差距已大幅缩小,此前需九到十二个月才能显现的差距,在某些基准测试中现已缩短至几周。预训练与强化学习及后续训练相比的成本和边际收益正在重塑经济模型,应用层竞争的激烈程度与格局平坦化在历史上极为罕见。小型模型和效率提升带来的风险虽被视为远期问题,但其潜在影响绝不可低估。

第三重循环深藏于人工智能基础设施的债务结构与债券市场估值重估之中,杠杆化机构的脆弱性日益暴露。Privorotsky认为债券市场是目前最值得关注的风险信号,以Meta通过Beignet SPV发行的'Hyperion'债券为例,这笔273亿美元的债券最初按面值定价,交易价格曾一度超过面值的109%,如今却回落至95左右。

尽管大型云服务公司整体财务状况强劲且资产负债表杠杆比率较低,但估值重估仍对股票估值倍数造成巨大压力。更严峻的是,随着资本支出加速,自由现金流的转化率持续恶化,为基础设施建设提供融资的杠杆化机构将面临更严重冲击。Privorotsky警告称,当前的产能扩张可能在明日转化为过剩算力,届时高昂的折旧费用将直接侵蚀公司利润表,进一步加剧财务困境。

这种从资产端向负债端的压力传导,使得整个AI基建生态系统的财务可持续性面临严峻考验。

展望未来,微软财报与长鑫存储上市将成为检验上述反馈循环的关键催化剂。本周三,微软将举行财报电话会议,Privorotsky认为这是最关键的观察窗口,市场将密切关注其在资本支出、云业务发展及自由现金流之间的平衡能力,以此判断围绕大型科技公司的叙事能否稳定。另一重大事件是中国内存芯片公司长鑫存储在科创板上市,作为全球第四大DRAM生产商,其融资规模约为86亿美元。Privorotsky强调,长鑫存储绝非无关紧要的新竞争者,若其上市后股价接近场外永续合约市场的预期估值水平,将对整个内存芯片行业产生深远影响。最终,Privorotsky总结道,油价问题已陷入循环往复的境地,在由反馈机制驱动的市场中,每一个变量既是原因也是结果,这种互为因果的复杂性使得市场预测与风险管理变得愈发艰难。

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