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大型科技公司的市场主导地位正变得日益极端

 FT:

周二下午,美国股市创下今年第36个历史新高,但投资组合经理雅各布·桑嫩伯格却丝毫没有庆祝的心情。

受几家与人工智能热潮相关的硅谷大型科技公司的推动,标普500指数收涨。但即便如此,仍有397只股票下跌。

据 Bespoke Investment Group 称,在过去 35 年里,蓝筹股指数从未在如此多成分股遭到抛售的情况下出现过上涨。 

“我知道英伟达在大量派息,我明白。但这个市场集中度如此之高仍然令人深感担忧,”加州投资集团Irving Investors的科技股分析师Sonnenburg表示。“如果你没有投资那十来只股票中的一只,赚钱将难上加难。”

在英伟达成为全球首家市值达到 5 万亿美元的公司的一周内,少数几家大型科技公司的主导地位变得更加明显。

标普500指数中市值最大的10只股票中有8只都是科技股。这8家公司占美国整个市场市值的36%,自4月份市场触底以来该指数涨幅的60%,以及去年标普500指数净利润增长的近80%。

野村证券分析师表示,标普500指数在截至周三的五个交易日内上涨了约2.4%,这几乎完全是由三只股票——Alphabet、博通和英伟达——推动的。

“在美国,我们显然处于一个由少数几家科技公司引领的、估值明显可疑的动能驱动型市场,”Grey Value Management 的首席投资官 Steven Grey 表示。 

他补充说,标普 500 指数今年上涨了约 16%,因此“那些闭着眼睛随波逐流的投资者都赚到了钱”。

散户投资者可能会认为,投资MSCI全球指数可以构建多元化的投资组合。但该指数涵盖来自40多个市场的2000多家公司,目前其市值近四分之一集中在8家美国科技公司。

科技巨头的主导地位并非什么新鲜事:自15多年前的金融危机以来,苹果、微软和Meta等公司一直推动着美国股市走高。全球市场也往往呈现头重脚轻的局面,少数几家公司主导市场,并创造了大部分股东回报。

人们走过纽约证券交易所
人们走过纽约证券交易所。标普500指数中市值最大的10只股票中有8只都是科技股,它们占美国股市总市值的36%。 © Timothy A. Clary/AFP via Getty Images

在美国,股市集中度是少数几家公司主导大部分盈利增长和资本支出的必然结果。

例如,谷歌、亚马逊、Meta 和微软计划在今年投入超过 3500 亿美元的基础上,于 2026 年在数据中心方面投入超过 4000 亿美元。

10 月份,国际货币基金组织首席经济学家表示,人工智能投资热潮(这已经是现代史上规模最大的资本流动之一)帮助美国避免了经济急剧放缓。 

然而,在 Alphabet、Meta 和微软周四公布最新季度业绩后,人们对产能过剩以及投资热潮何时才能带来实质性回报的担忧达到了顶峰。 

尽管谷歌母公司Alphabet宣布将2025年的资本支出计划增加80亿美元至930亿美元,其股价上涨了3%,但由于马克·扎克伯格的公司表示明年人工智能支出将超过1000亿美元,Meta股价下跌了12%。 

对人工智能基础设施的大量投资预计将减缓领先科技集团的盈利增长势头。标普全球市场财智(S&P Capital IQ)的数据显示,Meta公司未来四个季度的盈利预计平均仅增长1%,而此前四个季度的平均增长率为37%。

经标准化处理的百分比变化折线图显示,自 ChatGPT 推出以来,人工智能股票的表现已远远超过标普 500 指数。

微软本周市值突破 4 万亿美元,此前该公司与 ChatGPT 创建者 OpenAI 敲定了重组协议。但该公司公布的年度支出同比增长 74% 后,股价下跌了 3%。 

“集中投资让很多人受益。持有市值加权指数的普通美国人赚了钱,而且赚了很多钱,”投资集团 AlphaSimplex 的首席研究策略师 Kathryn Kaminski 表示。

“与此同时,如果其中一家巨头倒下,或者它们全部倒下,它们可能会拖垮整个市场。”


市场集中度的新阶段始于 2022 年 11 月 ChatGPT 的推出。

自那以后,投资者对能够对问题做出类似人类的回答、创作诗歌和按需生成图像的软件的热情,推动了一篮子与人工智能相关的股票上涨了 165%。 

同期,标普 500 指数上涨了约 70%,而那些没有将人工智能作为核心业务的公司股价仅上涨了 25%。

2023 年至 2024 年间,苹果、微软、Meta、亚马逊、Alphabet、英伟达和特斯拉这七家所谓的“七巨头”贡献了整个市场的大部分涨幅,而规模较小的 AI 相关公司则获得了较为温和的回报。

位于弗吉尼亚州的微软数据中心
位于弗吉尼亚州的微软数据中心。该公司公布年度支出同比增长74%后,股价下跌3%。 © Lexi Critchett/Bloomberg

然而,今年以来,这种趋势已经逆转。 

除了“七大巨头”之外,其他人工智能概念股,例如能源集团GE Vernova和Vistra,以及软件集团Palantir(其估值与利润比在标普500指数成分股中最高)和Oracle,目前表现优于规模更大的竞争对手,因为投资者正在抛售大型公司。非人工智能概念股则持续落后。

Research Affiliates 的跨领域股票研究和策略主管 Que Nguyen 表示:“我对那些仍能在人工智能领域大放异彩的廉价科技公司很感兴趣,我们持有的几家公司,比如希捷(数据存储集团)和泰瑞达(半导体测试集团),周三就做到了这一点。”

她质疑人工智能单独推动美国股市上涨的观点。“如果七家英伟达公司垄断市场和经济,那简直太疯狂了,”她说。

“但亚马逊不仅销售云计算服务,还销售谷物食品。苹果公司拥有硬件和软件。Meta和Alphabet涉足通信领域。它们不仅仅是人工智能公司。将它们联系在一起的是,它们都被视为利用新技术造福自身业务的领导者。” 

阮补充道,将头部较重的市场视为固有风险,也忽略了投资者倾向于投资“规模大、稳定、多元化的公司”。“事实上,更高的集中度与更低的风险相关。”

温德姆资本管理公司首席执行官马克·克里茨曼和道富银行的戴维·特金顿最近发表了一项题为《集中注意力的谬误》的研究,该研究支持了她的说法。

为了确定头部较重的股票市场是否会带来更大的投资风险,作者测试了他们所谓的“动态交易规则”,该规则随着市场集中度的上升而减少股票敞口,随着标普 500 指数变得更加均衡而增加股票敞口。

克里兹曼和特金顿得出结论,买入并持有策略“产生的财富是动态策略的两倍多……而且风险更低”。

在华尔街,人工智能的乐观情绪无处不在。人工智能这波上涨行情的一个显著特点是,巨额企业估值在很大程度上依赖于大型股票在未来很长一段时间内持续产生前所未有的巨额现金流,尽管竞争对手最终可能会涌现并蚕食它们的市场份额。


卡明斯基说:“在这个世界里,这些顶尖公司可能会持续主导市场多年。” 先锋集团经济学家钱王表示,事实上,一些投资者似乎已经低估了人工智能可能带来的革命性变革的可能性。 她表示:“市场常常反应过度。当估值过高,对未来抱有过高的期望时,下行风险往往会超过上行潜力。” 美国股市 几乎在所有指标上都处于极端水平,而人工智能公司几乎要为此负全部责任。

 标普500指数的周期调整市盈率(该指标将股价与过去十年经通胀调整后的平均收益进行比较)已达到25年来的最高水平。市场的市销率(投资者愿意为公司每1美元的收入支付多少钱)也高于1999年互联网泡沫时期的水平。 自1970年以来,美国所有上市股票的总市值平均约为美国GDP的85%。沃伦·巴菲特曾将其描述为“衡量任何特定时刻估值水平的最佳指标”。

周二,这一指标飙升至创纪录的225%。  一些市场观察人士将科技板块的持续上涨归因于散户投资者害怕错过机会的心理,尽管机构投资者往往也难逃其咎。

 “如果忽略投资者情绪因素,我们的模型会发出强烈的卖出信号,”Rayliant Global Advisors 的创始人兼董事长 Jason Hsu 表示,该公司投资组合中持有约 150 只美国股票。  大多数交易员认为,关于人工智能投资泡沫危险的说法为时尚早,他们指出,与互联网泡沫时期不同,如今的股市宠儿拥有稳健的资产负债表,为其庞大的支出计划提供了支撑。

 美联储主席杰伊·鲍威尔本周早些时候,就在美国央行今年第二次降息后不久,便力挺多头。鲍威尔周三表示:“如今估值如此之高的公司实际上都有盈利。”  怀疑论者立即指出,一些互联网泡沫时期的公司,尽管财务状况良好,但在千禧年之交股价却暴跌。  琼斯交易公司的迈克·奥罗克表示:“思科系统公司在1999年拥有盈利和商业模

式,但其股价随后下跌了90%。受欢迎的产品并不能保证良好的业务。雅虎和美国在线也曾很受欢迎。” 巴克莱银行分析师上个月在给客户的一份报告中,区分了 25 年前引领基础设施建设后迅速衰落的高杠杆电信运营商,以及如今自行投资的 AI 公司。 

 但这种区别已经开始变得模糊。周四,《金融时报》报道称,Meta计划通过发行债券筹集250亿美元,以支付不断飙升的人工智能成本。甲骨文公司在9月份发行了180亿美元的债券,用于支付其租赁的数据中心建设费用,这些数据中心为OpenAI提供计算能力。 

 野村证券策略师查理·麦克埃利戈特表示:“人工智能建设完全由企业自筹资金的轻松、令人愉悦的阶段即将结束。”他还补充说,如果大型科技公司过于积极地利用债务市场,人工智能的“狂热”可能会迅速转变为“怀疑”。 但就目前而言,“人们并不担心下行风险,他们担心的是错过这波上涨行情”。 

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A股牛熊周期交互曲线图 A股历史牛熊周期交互曲线图 本图基于上证指数历史月线数据,标注了历次牛市的起止点、区间涨幅,并用绿色区域覆盖熊市时段。 将鼠标悬停在曲线上可查看任意时点指数,或在标记点上查看周期详情。图表支持缩放和拖动。 (注:数据为简化月线数据,指数点位和日期为近似值,仅供参考)

调查数据 | 2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查

  中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组于2019年10月中下旬在全国30个省(自治区、直辖市)对3万余户城镇居民家庭开展了资产负债情况调查。从当前掌握的资料看,这是国内关于城镇居民资产负债情况最为完整、详实的调查之一。 根据《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》显示: 第一,城镇居民家庭户均总资产317.9万元,资产分布分化明显;家庭资产以实物资产为主,住房占比近七成,住房拥有率达到96.0%;金融资产占比较低,仅为20.4%,居民家庭更偏好无风险 金融资产。 第二,城镇居民家庭负债参与率高,为56.5%,负债集中化现象明显,负债最高20%家庭承担总样本家庭债务的61.4%;家庭负债结构相对单一,负债来源以银行贷款为主,房贷是家庭负债的主要构成,占家庭总负债的75.9%。 第三,城镇居民家庭净资产均值为289.0万元,分化程度高于资产的分化程度。与美国相比,我国城镇居民家庭财富分布相对均衡(美国净资产最高1%家庭的净资产占全部家庭净资产的比重为38.6%,我国为17.1%)。 第四,城镇居民家庭资产负债率为9.1%,总体稳健,少数家庭资不抵债;居民家庭债务收入比为1.02,略高于美国居民水平(0.93);偿债能力总体较强,偿债收入比为18.4%,居民家庭债务风险总体可控。 第五,需关注两方面问题。一是居民家庭金融资产负债率较高,存在一定流动性风险。二是部分家庭债务风险相对较高,主要表现在以下几个方面:部分低资产家庭资不抵债,违约风险高;中青年群体负债压力大,债务风险较高;老年群体投资银行理财、资管、信托等金融产品较多,风险较大;刚需型房贷家庭的债务风险突出。 城镇居民家庭资 产分化明显,金融资产占比低,房产占比超七 成 城镇居民家庭资产分化明显 调查数据显示,城镇居民家庭总资产均值为317.9万元,中位数为163.0万元。均值与中位数之间相差154.9万元,表明居民家庭资产分布不均。居民家庭资产分布不均衡主要体现在以下四个方面。 第一,居民家庭资产的集中度较高,财富更多地集中在少数家庭。 将家庭总资产由低到高分为六组,最低20%家庭所拥有的资产仅占全部样本家庭资产的2.6%,而总资产最高20%家庭的总资产占比为63.0%,其中最高10%家庭的总资产占比为47.5%。 第二,区域间的家庭资产分布差异显著,经济发达地区的居民家庭资产...