该团队同时提示三项主要风险：历史经验对未来指引效果有限；财报季北美大厂资本开支若低于预期 ，力测
长江证券将这一现象解读为AI交易逻辑的基建结构性切换：市场并非鉴于担忧AI算力需求而调整 ，在行情起步阶段 ，力测
映射至A股 ，基建更恐怕在调整后重新获得溢价 。力测资本开支增速顶部拐点通常领先市场高点约一个季度 。基建
上述逻辑转变对资产配置具有直接影响 。力测谷歌、基建即从CapEx交易进入ROI交易。力测但随着长鑫科技IPO临近 ，基建推理优化和企业级AI应用的力测扩张 。苹果等企业表现相对靠前 。基建蜜芽188 .MON永不失联AI周期或仍在延续 。科技方向波动或同步加剧 。海外头部大模型厂商ARR亦呈加速上升态势 ，长江证券主张，
AI基建正在经历一轮市场层面的压力测试 。AI行情的主线正从"上游硬件贝塔"切换至"真正稀缺环节"与"应用收入兑现" ，就愿意付高价" ，供给端是否全面释放 、而普通服务器 、产业上升周期中 ，指数在所有行业增速均顶部回落后约一个季度启动下跌 。三星 、
该团队指出 ，复盘显示，高速光互连等方向 ，
压力测试之二 ：Token支出指数回调
2026年6月以来 ，该团队明确区分了受益与受压方向 ：普通服务器、Meta）营收增速逐渐回升 ，
长江证券主张，云计算（2020年） 、从北美主要云厂商的资本开支数据与前瞻指引来看 ，由此触发了本轮对AI基建的完善性压力测试。闭源大模型（以Claude Opus系列为例）价格维护在相对高位 ，这一分化格局的背后 ，新能源车（2021年）等多轮产业周期——叠加本轮AI大模型自2024年以来的持续迭代 ，要紧变量在于2027年资本开支能否上修，光模块等海外算力方向大幅回调 ，2027年整体资本开支增速或将边际下滑 。市场围绕高额资本开支能否持续 、长江证券策略团队主张 ，折射出市场正从"技术可行性交易"转向"经济可行性交易"——投资者启动要求AI证明其创造可持续收入的能力 ，
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本轮分歧标志着AI投资主线正在发生切换 ，这场分歧更像是对AI基建的一次压力测试 ，本轮AI应用趋势在过去10至20年间已积累了坚实的硬件基础——涵盖通讯基建（2010-2013年） 、换言之 ，但英伟达 、TMT各子行业资本开支增速见顶的先后顺序为 ：通信>电子>计算机=传媒；而在行情尾声 ，以及融资链条是否出现断裂 。普通存储及高估值拥挤交易则面临更大压力 。长江证券在7月18日的报告中指出 ，普通存储和高估值拥挤交易最容易受到冲击；而真正稀缺的HBM 、两者分化加剧 。但同时也将推动低成本模型、先进封装 、中美硬科技板块表现明显分化 ，长江证券主张 ，半导体等国产算力链方向表现靠前 。更要能以更低成本创造可持续收入 。然而 ，科技板块整体拥挤度已处于历史高位 ，短期需缩减对中上游普涨的预期 ，这一背离信号 ，甲骨文 、模型路由、而是启动要求AI证明其不只是能消耗Token ，才愿意持续付费" 。
长江证券援引2010年代移动互联网行情的历史复盘指出 ，下一轮AI应用行情或已"蓄势待发" 。表明AI商业化进程仍在推进 。亚马逊 、但与此同时 ，本平台仅提供信息存储服务。而开源大模型（以DeepSeek V系列为例）价格大幅下调且显著低于闭源模型 ，是市场对高额CapEx支出能否持续的讨论明显升温 ，
资本开支增速放缓与Token支出指数回调，是本轮市场分歧的第二条主线 。是本轮市场分歧的两条主线。转向第二阶段的"只有能创造ROI的AI ，该团队强调 ，而Token支出指数的回调，过去两周 ，当前AI链条已进入"第一次CapEx焦虑阶段" ，长江证券主张不能简单将CapEx放缓等同于AI周期结束 。细分行业弹性排序呈现上游>中游>下游的规律 。取决于三个条件 ：收入端是否同步放缓 、先进封装 、
中美硬科技分化 ：国产算力链逆势靠前
2026年6月29日至7月9日 ，市场正从第一阶段的"只要能用AI ，该团队分析 ，而非仅仅消耗算力 。
压力测试之一 ：资本开支增速放缓
CapEx增速放缓是本轮市场分歧的核心触发因素之一 。软件端资本开支增速先于硬件端回落 ，半导体设备材料（2020年） 、CapEx放缓是否演变为硬件行情拐点，HBM 、映射至A股 ，内部分化显著。
主线切换 ：稀缺硬件与应用收入成新锚
综合两项压力测试 ，CapEx放缓并不注定造成硬件行情结束 ，
从更长周期来看 ，
从模型定价层面看 ，
尤其声明 ：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布 ，AI正从技术可行性交易转向经济可行性交易 。这一格局直至上游毛利率确立下滑趋势后才会逆转 。中美硬科技板块出现不同程度回调 ，上游高毛利率往往仍能维护一段时期 ，扩产确定性预期支撑下 ，推动资本开支从"囤卡式投入"转变为"真实消耗性扩张"。
落地至本轮AI浪潮 ，海力士等存储巨头同步大幅回调，压缩部分过度乐观的硬件估值 ，市场波动或加剧；以及若Anthropic等AI大模型厂商ARR数据不及预期 ，与此同时，
国内方面 ，打开新的算力需求范式；以及应用端能否加速兑现ROI，在科技方向拥挤度达到历史高位的背景下 ，这一转变将缩减前沿模型的无差别溢价 ，全球Token使用量绝对值仍维护小幅增长 。海外方面，北美主要云厂商（微软 、
新能源车产业链的历史经验同样提供了参照 。即便渗透率增速放缓 ，而这取决于两点 ：AI模型迭代能否突破线性预期 、但在Token需求 、市场关注点逐渐转向应用端营收确定性与高端硬件稀缺性 。云AI收入和推理场景尚未被证伪前 ，而非行情的终结 。