在今年9月10日以创纪录的涨幅刷新历史新高后，甲骨文股价便开始一路走低。本月以来，公司连遭利空突袭，进一步加剧了外界对于人工智能行业前景和估值泡沫的担忧。

截至周三收盘，甲骨文报178.45美元，下跌5.4%，近三个月累计跌幅48.5%。作为近两年推动美股牛市的关键因素，该行业对于明年市场的走向依然至关重要。

甲骨文否认融资泡汤传闻

据媒体报道，蓝猫头鹰资本（Blue Owl Capital）为甲骨文公司密歇根州100亿美元数据中心项目提供融资的计划宣告泡汤，知情人士指出，此事源于市场对甲骨文债务规模及支出水平的担忧。受该消息影响，曾一度大热的这家人工智能（AI）概念股大幅跳水。不过，甲骨文随后对该报道予以否认，并表示该项目正在稳步推进。

近几周来，与企业数据中心建设计划相关的高风险融资方案一直让投资者感到紧张不安。甲骨文在最新季度财报文件中披露，截至11月30日，该公司未来15年在数据中心租赁及云服务容量方面的承诺支出高达2480亿美元，较今年8月的数据增长了近148%。

美国证券交易委员会SEC文件显示，这家云计算巨头在今年9月新发行了180亿美元债券。截至11月底，甲骨文的总负债额超过1240亿美元，其中包含经营性租赁负债。目前，其信用违约互换CDS收益率徘徊于2009年以来最高水平。

市场担忧的核心在于，部分超大规模云计算服务商正转向私募股权市场融资，而非自行承担数据中心建设成本，且它们签订的租赁协议可能存在较高风险。而此次甲骨文成为市场焦点之前，该公司上周刚驳斥了一则报道，该报道称甲骨文已将部分面向OpenAI的项目推迟至2028年。

周三，其他与人工智能相关的个股也纷纷跟随下跌。芯片制造商博通下挫4.4%，近5个交易日累计跌幅超20%，进入技术性熊市，超威半导体AMD跌幅超过4%，也陷入熊市泥潭。

“我们显然已经看到市场出现了非常明显的轮动，资金正从大盘成长股转向大盘价值股。我认为，这实际上是投资者在为明年的市场走势调整仓位，转向更具防御性的配置。”扎克斯投资管理公司客户投资组合经理马尔伯里（Brian Mulberry）表示，“当前市场真正的疑问是：‘谁能从这些规模庞大的人工智能投资中实现盈利？’”

马尔伯里预计，资金从高估值个股向 “估值更合理板块”的轮动趋势将持续至2026年。他认为，这一趋势叠加货币政策的不确定性，可能会引发市场出现一定的波动。“在当前阶段，关注某些特定指标以判断人工智能领域的盈利拐点何时、在何处出现至关重要，这些指标包括自由现金流等。资产负债表可以粉饰，但自由现金流是无法造假的。”他进一步分析道，“曾经推动市场回报的最大引擎，如今已成为市场面临的最大风险。”

泡沫严重？

根据公开报道和财报，随着科技巨头越来越多地签署租赁服务器集群的协议，作为人工智能应用支柱的数据中心支出承诺在近几个季度持续攀升。包括微软、Meta在内的科技巨头已承诺未来几年在数据中心租赁上投入总计5000亿美元，这一天文数字凸显了该行业对人工智能的押注力度之大。

近期科技股调整背后，有关AI泡沫论的争议开始出现。首先是过度投资与成本收益失衡，行业面临投资规模远超短期回报的困境。仅OpenAI 一家就计划未来数年投入1.4万亿美元。科技巨头同样如此，Alphabet、微软等四大科技巨头未来12个月人工智能相关资本开支超4000亿美元，多用于数据中心建设，但相关收入远难覆盖成本。这种 “烧钱换增长”的模式高度依赖外部资金，一旦融资断档便会引发连锁问题。

随之而来的就是估值隐患，不少企业估值已严重脱离基本面。例如Palantir Technologies 市盈率超180倍，Snowflake预期市盈率接近140倍。需要注意的是，AI相关股票占美国人财富中股票持有比例达纪录水平，这种拥挤交易状态下，一旦市场情绪转向，极易引发股价集体回调。

最后，高杠杆融资或放大风险，现金流充裕的科技巨头成为发债大户，Meta、亚马逊等靠发行巨额债券支撑AI基建。部分企业还通过特殊目的载体（SPV）模式进行表外融资，隐性担保形成或有负债，这种高杠杆模式在融资环境收紧时，风险会快速暴露并传导至整个产业链。

美联储的政策路径将成为关键因素之一。美联储若因通胀未达目标暂停降息，企业借贷成本压力将居高不下。考虑到目前联邦公开市场委员会FOMC的内部分歧以及美联储人事变动的不确定性，市场对今年货币政策的猜测分歧较大。

尽管风险重重，华尔街对于行业前景并不悲观。从产业端看，科技巨头为避免被行业淘汰选择 “all in AI”，持续投入资金研发新模型、拓展应用场景；从美国政府角度看，美股繁荣与AI叙事可以绑定家庭财富和美元信用。

第一财经汇总发现，机构普遍看好明年标普500指数的目标涨幅有望继续达到两位数。汇丰银行认为，人工智能投资周期会持续为企业盈利提供支撑。花旗银行预计，人工智能投资利好有望持续释放，不过市场关注点会从人工智能赋能企业转向应用企业。