AI基建正在经历一轮市场层面的压力测试。。从前两周，，中美硬科技板块阐发显著分化，，市场萦绕高额本钱开支能否持续、、Token支出指数持续回调等问题分歧加剧。。长江证券战术团队以为，，这场分歧更像是对AI基建的一次压力测试，，而非行情的终结。。
本钱开支增速放缓与Token支出指数回调，，是本轮市场分歧的两条主线。。长江证券在7月18日的汇报中指出，，CapEx放缓并不用然导致硬件行情实现，，而Token支出指数的回调，，折射出市场正从"技术可行性买卖"转向"经济可行性买卖"——投资者起头要求AI证明其创制可持续收入的能力，，而非仅仅亏损算力。。
上述逻辑转变对资产配置拥有直接影响。。该团队判断，，AI行情的主线正从"上游硬件贝塔"切换至"真正稀缺环节"与"利用收入兑现"，，即从CapEx买卖进入ROI买卖。。映射至A股，，HBM、、先进封装、、高速光互连等稀缺硬件方向更可能在调整后重新获得溢价，，而通常服务器、、通常存储及高估值拥挤买卖则面对更大压力。。
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，，在科技方向拥挤度达到汗青高位的布景下，，中美硬科技板块出现分歧水平回调，，内部门化显著。。
国内方面，，光模？榈韧庋笏懔Ψ较虼蠓氐，，但随着长鑫科技IPO邻近，，扩产确定性预期支持下，，半导体等国产算力链方向阐发靠前。：Ｍ庋蠓矫，，三星、、海力士等存储巨头同步大幅回调，，但英伟达、、苹果等企业阐发相对靠前。。
长江证券以为，，这一分化格局的背后，，是市场对高额CapEx支出能否持续的会商显著升温，，科技板块整体拥挤度已处于汗青高位，，由此触发了本轮对AI基建的系统性压力测试。。
压力测试之一：：本钱开支增速放缓
CapEx增速放缓是本轮市场分歧的主题触发成分之一。。从北美重要云厂商的本钱开支数据与前瞻指引来看，，2027年整体本钱开支增速或将边际下滑。。
长江证券援引2010年代移动互联网行情的汗青复盘指出，，本钱开支增速顶部拐点通常当先市场高点约一个季度。。在行情起步阶段，，TMT各子行业本钱开支增速见顶的先后挨次为：：通讯>电子>推算机=传媒；；；而在行情尾声，，软件端本钱开支增速先于硬件端回落，，指数在所有行业增速均顶部回落后约一个季度起头着落。。
然而，，该团队强调，，CapEx放缓是否演变为硬件行情拐点，，取决于三个前提：：收入端是否同步放缓、、供给端是否全面开释、、以及融资链条是否出现断裂。。当前AI链条已进入"第一次CapEx焦虑阶段"，，短期需降低对中上游普涨的预期，，但在Token需要、、云AI收入和推理场景尚未被证伪前，，AI周期或仍在一连。。
新能源车产业链的汗青经验同样提供了参照。。复盘显示，，产业上升周期中，，即便渗入率增速放缓，，上游高毛利率往往仍能维持一段时期，，细分行业弹性排序出现上游>中游>下游的法规。。这一格局直至上游毛利率确立下滑趋向后才会逆转。。
落地至本轮AI海潮，，长江证券以为，，关键变量在于2027年本钱开支能否上修，，而这取决于两点：：AI模型迭代能否突破线性预期、、打开新的算力需要范式；；；以及利用端能否加快兑现ROI，，推动本钱开支从"囤卡式投入"转变为"真实亏损性扩张"。。
压力测试之二：：Token支出指数回调
2026年6月以来，，LLM Token Index（每百万Token支付价值）持续回调，，但与此同时，，全球Token使用量绝对值仍维持小幅增长。。这一背离信号，，是本轮市场分歧的第二条主线。。
长江证券将这一景象解读为AI买卖逻辑的结构性切换：：市场并非由于忧郁AI算力需要而调整，，而是起头要求AI证明其不只是能亏损Token，，更要能以更低成本创制可持续收入。；；；谎灾，，AI正从技术可行性买卖转向经济可行性买卖。。
从模型定价层面看，，闭源大模型（以Claude Opus系列为例）价值维持在相对高位，，而开源大模型（以DeepSeek V系列为例）价值大幅下调且显著低于闭源模型，，两者分化加剧。。与此同时，，北美重要云厂商（微软、、谷歌、、甲骨文、、亚马逊、、Meta）营收增速逐步回升，，外洋头部大模型厂商ARR亦呈加快上升态势，，批注AI贸易化过程仍在推动。。
该团队指出，，市场正从第一阶段的"只有能用AI，，就愿意付高价"，，转向第二阶段的"只有能创制ROI的AI，，才愿意持续付费"。。这一转变将降低前沿模型的无差距溢价，，压缩部门过度乐观的硬件估值，，但同时也将推动低成本模型、、模型路由、、推理优化和企业级AI利用的扩张。。
主线切换：：稀缺硬件与利用收入成新锚
综合两项压力测试，，长江证券以为，，本轮分歧标志取AI投资主线正在产生切换，，市场关注点逐步转向利用端营收确定性与高端硬件稀缺性。。
映射至A股，，该团队明确分辨了受益与受压方向：：通常服务器、、通常存储和高估值拥挤买卖最容易受到冲击；；；而真正稀缺的HBM、、先进封装、、高速光互连等方向，，更可能在调整后重新获得溢价。。
从更长周期来看，，长江证券以为不能单一将CapEx放缓等同于AI周期实现。。本轮AI利用趋向在从前10至20年间已堆集了坚实的硬件基础——涵盖通讯基建（2010-2013年）、、半导体设备资料（2020年）、、云推算（2020年）、、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，，下一轮AI利用行情或已"蓄势待发"。。
该团队同时提醒三项重要风险：：汗青经验对将来指引成效有限；；；财报季北美大厂本钱开支若低于预期，，市场颠簸或加剧；；；以及若Anthropic等AI大模型厂商ARR数据不及预期，，科技方向颠簸或同步加剧。。
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