一、貨幣政策轉向預期主導市場定價邏輯
當前美股已從“經濟基本面驅動”轉向“流動性預期驅動”的資金市模式。美勞工局數據顯示,7月非農就業僅增7.3萬人,前兩月數據被大幅下修90%,這強化了市場對美聯儲貨幣政策轉向的預期。大摩、高盛等機構已將首次降息時間提前至2025年9月,并預計年內降息三次。聯儲內部也出現顯著分歧,監管副主席米歇爾·鮑曼等官員公開支持9月啟動降息,認為關稅推升的通脹不具持續性 。這種寬松預期直接推動資金涌入風險資產,8月11日納指盤中突破21549點時,市場已提前交易“降息周期開啟”的預期。
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從歷史數據看,每當美聯儲進入降息周期,科技股往往成為最大受益者。以2001年互聯網泡沫破裂后的降息周期為例,納斯達克指數在降息后的12個月內平均上漲37%。當前市場對流動性寬松的定價已達到極端水平:CME美聯儲觀察顯示,9月降息25基點的概率達88.9%,甚至出現押注單次降息50基點的交易 。這種預期驅動的資金流入,使得納指在經濟數據疲軟時仍能逆勢上漲。
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二、科技巨頭業績與AI革命形成共振
以“科技七巨頭”為代表的成分股,正在通過AI技術重構增長邏輯。微軟2025Q2智能云收入同比增長26%,其中Azure云增速達39%,AI相關云服務年化收入突破130億美元 ;亞馬遜AWS收入增長17.5%,電商業務通過AI優化履約效率,營業利潤率回升至4.2% ;Meta廣告業務收入增長22%,其基于Llama 4構建的AI代理已開始提升內容推薦效率 。更關鍵的是,這些企業正將利潤大規模投入AI基礎設施——微軟單季度資本開支達242億美元,Meta計劃2025年投入660-720億美元用于AI算力建設 。
技術突破層面,全球科技行業正經歷三大變革:一是生成式AI進入規模化商用階段,OpenAI的GPT-5模型已在微軟Azure云平臺實現商業化部署;二是算力需求爆發式增長,英偉達H20芯片雖因安全審查受限,但全球AI服務器市場規模預計2025年突破500億美元;三是技術融合加速,如小馬智行Robotaxi車輛突破500臺,其L4級自動駕駛系統通過200萬公里實測驗證 ,這直接推高市場對科技股的長期估值。
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三、經濟結構性矛盾下的資金避險選擇
盡管美國經濟呈現“增長強勁但就業疲軟”的分化特征(Q2GDP增長3.0%,失業率升至4.2%) ,但資金并未因數據矛盾而離場。現象是全球資本的沒有“安全感”。
1.地緣政治風險溢價:特朗普政府重啟關稅政策,對69個貿易伙伴加征10%-41%關稅 ,導致全球供應鏈不確定性增加,資金更傾向于配置美科技股。
2. 其他市場吸引力下降:歐洲經濟受能源危機拖累,中國股市面臨房地產調整壓力,而納指成分股的ROE(凈資產收益率)仍保持在25%以上,顯著高于MSCI全球指數的12%。
3.被動投資機制強化:Invesco QQQ等納斯達克100 ETF持續獲得資金流入,8月12日單日成交額達243.55億美元,創歷史新高。這種“資金流入→股價上漲→指數權重提升→更多資金流入”的正反饋機制,形成了自我強化的市場結構。
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四、政策與監管環境的雙重影響
-美政府AI戰略加速落地重塑競爭格局:白宮7月發布的AI行動計劃,明確要求聯邦采購優先采用本土AI技術,并簡化數據中心審批流程 。
芯片安全法案的雙刃劍效應:美國強制要求出口芯片植入位置驗證和遠程控制功能,雖短期限制英偉達H20等產品對華出口,但長期看將推動本土半導體設備商(如應用材料)和云計算巨頭的算力基礎設施投資。
-監管松綁預期升溫:特朗普政府正推動修訂《通信規范法》第230條,擬放寬對科技平臺的限制,這可能提升Meta、谷歌等公司的利潤率。
五、估值泡沫化風險與市場脆弱性
估值水平(處于高位區間):納斯達克100指數TTM市盈率達34.78倍,遠期市盈率41.55倍,分別較歷史均值高出1.83和2.58個標準差。席勒周期調整市盈率(CAPE)達52.56,接近2000年互聯網泡沫峰值 。
市值集中度風險:蘋果、微軟等七家巨頭占納指權重超55%,但僅貢獻2026年預期盈利的25%,市值與盈利嚴重脫節 。
流動性拐點風險:美銀調查顯示,基金經理現金水平降至3.9%,觸發“賣出信號” 。若美聯儲9月降息幅度不及預期,或地緣政治風險升級,可能引發杠桿資金撤離。
當前市場呈現“樂觀預期”與“高波動性”并存的特征:VIX恐慌指數雖從4月的60.1高位回落至16.6 ,但期權市場出現異常交易——8月到期的納指22000點看漲期權未平倉合約激增300%,反映出部分資金在押注短期暴漲。這種非理性繁榮背后,是市場對AI技術顛覆式創新的過度樂觀定價。
結語:風險與機遇的再平衡
納指持續新高,本質上是全球資本在“低增長、高波動”環境下的避險選擇,疊加AI技術革命帶來的估值重構。短期看,聯儲降息預期和科技巨頭盈利韌性仍將支撐指數上行,但需警惕三大轉折點:一是9月FOMC會議釋放鷹派信號;二是地緣政治沖突升級導致供應鏈風險暴露;三是AI技術商業化進度不及預期引發業績下修。對于投資者而言,在享受科技革命紅利的同時,需建立動態風險管理機制,避免陷入“估值泡沫-資金踩踏”的泥潭里。
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