来源：智通财经

　　当纳斯达克指数在AI浪潮的推动下节节攀升 ，市场对科技股估值过高的担忧也在同步升温。然而
，在Niles Investment Management创始人兼投资组合经理Dan Niles看来，这场AI驱动的上涨行情远未结束——至少还会持续一年才会触及真正的顶峰 。

　　泡沫论与基本面之争

　　Niles的观点恰逢市场情绪高度分化的敏感时刻
。就在5月11日 ，电影《大空头》原型 、知名投资人迈克尔·伯里再次发出严厉警告：纳斯达克100指数在经历“抛物线式”飙升后正走向剧烈逆转。伯里指出，纳斯达克100指数的实际市盈率高达43倍
，远高于约30倍的合理隐含水平，“华尔街可能将那些增长最快
、估值最高的一批龙头企业的盈利水平高估了50%以上 ” 。费城半导体指数自3月底以来暴涨近70% ，其偏离200日均线的幅度在历史上仅出现过两次——1995年7月和2000年3月
，后者恰好发生在互联网泡沫崩盘前夕。

　　但Niles提供了一个完全不同的解读框架
。他在最近接受采访时将当今AI驱动的市场与互联网泡沫时代进行了对比，但强调了一个关键区别——这一次 ，增长背后有基本面的有力支撑。数据印证了这一判断：中金公司研究显示
，信息技术和通讯服务贡献了标普500涨幅的77%和一季度盈利增长的67%，也贡献了当季实际GDP增长的55% 。一季度标普500盈利增速达28% ，为2021年四季度以来新高
，半导体及设备行业增速最高，达99%
。

　　“泡沫可能已经存在 ，但在泡沫破裂之前
，它仍有可能进一步膨胀，”Niles解释道。他以一组历史数据作比：在ChatGPT于2022年底发布后的前三年 ，纳斯达克指数上涨了122%，而同期互联网建设期的涨幅为109%——这组数据既揭示了涨幅的惊人程度
，也暗示了行情背后的资本投入力度 。

　　基本面的护城河有多深？

　　支撑Niles乐观判断的核心论据，是全球科技巨头仍在不断加码的资本开支
。据TrendForce 5月6日发布的报告 ，受北美云服务提供商大幅上修资本支出指引影响
，全球九大云厂商——谷歌、AWS 、Meta、微软
、甲骨文、字节跳动 、腾讯
、阿里巴巴、百度——2026年合计资本支出预估已上调至约8300亿美元，年增长率从61%提升至79%。仅亚马逊一家就计划投入约2000亿美元用于数据中心扩张和AI芯片部署 ，微软更将资本支出上调至1900亿美元
，同比增长约130% 。

　　这些资金正以可见的速度转化为营收和利润
。最新财报季的数据提供了有力佐证：谷歌云一季度营收同比增长63%至200亿美元，云积压订单接近翻倍至4620亿美元 ，运营利润率达32.9%。Alphabet整体营收增长22%至1099亿美元
，微软增长18%至829亿美元，Meta增长33%至563亿美元 。微软的AI业务年化营收运行率已突破370亿美元 ，同比增长123%
。

　　摩根士丹利最新报告进一步显示
，Mag 7（苹果 、英伟达
、亚马逊、谷歌 、微软
、Meta、特斯拉）2026年净利润预估增长25%，是标普493（标普500扣除Mag 7后的其余493只个股）11%的两倍以上。高盛更已将标普500年终目标上调至7600点 ，理由是AI投资预计将贡献2026至2027年盈利增长的约40% 。LSEG数据显示，标普科技板块今年盈利预计将增长超过31%。

　　与此同时
，AI基础设施板块的估值在年初经历深度回调后，已回落至近七年来最具吸引力的水平
。晨星研究指出 ，AI主题板块的估值折价幅度已创下2019年以来最大
，首席股票策略师迈克尔·菲尔德表示：“AI并非即将破裂的泡沫，其底层基本面十分稳健 ，半导体需求持续超预期
，数据中心等核心增长动力依然完好。
”

　　范式跃迁：从聊天到行动

　　在Niles的分析框架中，1月30日是一个被市场低估的关键转折点 。当天 ，OpenClaw的最终定名标志着智能体AI（Agentic AI）时代的正式开启
。与传统基于聊天的AI不同
，智能体系统可以自主执行复杂的多步骤任务，所需的计算能力是传统AI的10至100倍。

　　这一判断得到了产业端数据的充分验证 。据华福证券研报数据 ，传统Chatbot单次问答消耗固定Token量
，而AI Agent需自主规划 、多轮链式推理和跨工具调用，单位任务Token消耗提升20至30倍
。Agent系统还驱动算力架构从追求GPU密度转向异构计算协同——CPU负责多智能体协调控制 ，GPU负责推理计算，英特尔CEO陈立武指出
，AI数据中心CPU与GPU配比已从过去的1：8收紧至约1：4，未来有望趋向1：1。

　　Token消耗量的爆发式增长进一步印证了这一范式转变 。Niles援引的数据显示 ，在OpenClaw最终确定前的两个月里
，词元生成量增长约为20%，而在此后的两个月中 ，这一增长加速至120%以上
。

　　“至少到明年年初
，你应该会看到强劲的增长，”Niles预测 ，之后才会面临更严峻的同比基数效应。事实上
，中金公司早在其去年底的研究中就将当前阶段定位于“更像1996至1998年的互联网建设期 ”，而非1999至2000年的泡沫巅峰 。

　　牛市来到中场？

　　Niles并非对风险视而不见
。其在3月接受The Market NZZ采访时坦言 ，“AI军备竞赛不可持续
”
，大规模AI算力建设可能被证明为资本错配。但他在最新访谈中更多展现了短期乐观的一面：3月31日他曾发布研报称“历史不会简单重复，但往往有韵律” ，比照1997至1998年的互联网基础设施周期，当前AI基础设施大规模建设正处于第四年
，宏观冲击过后市场仍将受益于底层产业投入的惯性 。他指出，进入2026年时市场普遍预期云厂商资本开支增长约30% ，这一数字在一季度财报后先是攀升至60%
，随后上修至70%，这种持续加速的增长态势为行情提供了坚实的燃料。

　　此前 ，全球最受关注的宏观投资者之一
、都铎投资创始人兼首席投资官保罗·都铎·琼斯（Paul Tudor Jones）也给出了一份兼具乐观与警示的AI牛市时间表：以历史为师
，本轮人工智能驱动的美股牛市尚有大约一到两年的上行空间，他本人近期已通过“一篮子 ”方式增持AI相关股票；但如果市场再上涨约40% ，估值膨胀将为一场“令人窒息
”的回调创造条件
。这位因成功预测并从1987年“黑色星期一”崩盘中获利而一战成名的传奇对冲基金经理。

　　琼斯此番言论搅动市场的真正力量
，不在于其结论本身，而在于他为这轮AI牛市提供了一个精确到年份的时间坐标系：已完成50%至60% ，尚余一至两年 。这种明确的定位——无论最终被证明是先知般的洞见还是精准的回测谬误——都将对机构投资者的风险敞口调整产生深刻影响
。

　　高盛则给出了更为审慎的框架
，建议投资者关注五大“泡沫破裂 ”信号：投资支出达到峰值、企业利润开始下降 、企业债务迅速增长、美联储降息
、以及信贷利差扩大。目前来看，投资支出仍在加速而非见顶 ，盈利增长依然强劲，信贷利差虽然近期有所扩大但仍处历史低位——泡沫破裂的条件尚未齐备
，但风险已在积聚 。

　　在这场多空博弈中，Niles站在了中间地带：他既承认泡沫的存在 ，又坚信泡沫仍有膨胀空间
。这一判断或许揭示了一个更为本质的现实——在AI产业变革的早期阶段
，市场的过度乐观与产业的真实进步正以前所未有的方式交织在一起，简单地贴上“泡沫
”或“非泡沫”的标签 ，可能恰恰错失了当前市场的核心特征。

　　对于投资者而言
，Niles的观点提供了一个清晰的路线图：至少在2026年剩余时间和2027年初，AI驱动的盈利增长和资本支出扩张将继续为市场提供支撑 。真正的考验 ，将在同比增长率开始放缓、智能体AI的渗透率越过早期爆发阶段之后才会到来
。