每一轮行情积累较大涨幅后，市场都会陷入同一个问题：如何判断顶部。本轮围绕“AI泡沫进程”的问题，市场已经形成了大量研究，有的试图构建涵盖估值、情绪、资金流向、融资活动、企业基本面等维度的综合评分体系；有的则将当前AI浪潮与2000年科网泡沫进行逐项对照，希望通过历史映射寻找当前位置。而问题在于，指标越多，判断反而越容易陷入混乱。科技股往往具有高波动、高弹性的特征，行情演绎过程中几乎任何指标都可能阶段性发出所谓的“见顶”信号，投资者也容易在各种噪音之间反复摇摆。因此，比起堆砌指标，更重要的是做减法：哪些指标值得关注，哪些指标实际上缺乏预测价值？
交易拥挤度与市值集中度：市场热衷讨论，但缺乏预测价值
近期无论是全A前5%成交个股成交额占比，还是行业成交占比、行业市值占比等指标，都被广泛用于讨论科技股是否过热。但从历史经验看，这类指标对于判断顶部的帮助非常有限。
首先，资金交易向龙头集中的趋势本身就是全球现象。无论美日韩还是港股市场，成交额向少数龙头公司集中的程度都远高于A股当前水平。
其次，无论是过去的消费龙头行情，还是新能源主线行情，都很难通过拥挤度指标准确识别顶部。例如16年以来，茅指数的成交额占比在21年前曾两度阶段性见顶，而后并未影响指数走势，本质原因是当支撑板块上行的逻辑得到不断强化时，交易拥挤的限制被突破，直至21年方才见顶回落，最高交易占比接近20%。若同步考虑板块市值的扩张，则基于成交占比/市值占比的情况看，指标的上沿也不清晰，难以直接判断股价高点。
行业市值占比同样如此。有的投资者将当前科技板块在指数中的权重与历史泡沫时期进行比较，但市值占比本质上只是产业重要性的结果，而非决定因素。一个行业市值占比高，并不意味着一定会下跌；一个行业市值占比低，也不意味着一定会上涨。无论是交易拥挤度还是市值集中度，都缺乏明确的经济学传导机制，它们可以描述市场状态，却无法有效预测市场转折。
PE重要吗？作为结果重要，作为信号不重要
估值是市场讨论最多的指标之一，但其本质是对“结果”的定价，而非对“原因”的刻画，反映的是当下市场对于增长、风险偏好、流动性和竞争格局等多重因素的综合判断。不同阶段所对应的宏观环境、利率水平和增长预期完全不同，同样的PE可能代表截然不同的定价逻辑，因此，简单比较当前PE与历史顶部PE意义有限。
市场中一种常见的视角是关注Forward PE。当趋势、产业浪潮和市场叙事形成后，市场往往会提前对未来数年的盈利增长进行定价。在这一框架下，只要认为盈利能够兑现，看起来较低的Forward PE往往会给人一种“估值安全”的错觉——似乎股价下行空间有限，持有也更为踏实。
但这种“安全感”在很多情况下是一种幻觉。 Forward PE建立在盈利预测之上，而预测本身依赖需求扩张、竞争格局稳定与资本回报可持续等一系列假设，一旦假设发生变化，所谓“合理估值”也可能随之失效。虽然认为“这次不一样”的投资者可能觉得产业趋势的高度有差异，但这一点在历史每一轮因产业趋势出现供需错配的行业上都反复出现。例如2021年末，市场已对某锂电龙头未来数年盈利进行了较为充分的前置定价，但进入2022年初，随着产业链供需边际走弱、竞争加剧及价格体系承压，此前基于高景气持续性的增长假设被逐步证伪，股价随之见顶回落；又例如去年，某AI上游龙头一度定价至未来3年盈利，但随着后续业绩预期持续上修，原本看似偏高的估值又重新回到合理区间。
因此，无论PE、Forward PE、PS还是PEG，本质上都属于结果变量。它们能够帮助理解市场当前交易到什么阶段，却难以成为判断顶部的领先指标。真正决定股价方向的核心变量，仍然是产业趋势所对应的Capex周期强度及其边际变化。
产业趋势：最重要，也最根本
所有成长股行情最终都源于产业趋势的变化，而顶部也往往来自产业叙事的弱化。对于当前AI周期而言，如果不讨论过于微观的产业指标，那么最核心、最值得持续跟踪的变量无疑是头部云厂商资本开支的“预期与斜率变化”。本轮周期本质是资本开支驱动型周期，呈现出明显“投资先行”特征：大规模算力建设、数据中心扩张和基础设施投入，均发生在商业化全面落地之前。资本开支本身就是景气度的重要表征。头部云厂商掌握着产业链最核心的需求入口，其资本开支变化会逐层传导至算力、光通信、服务器等多个环节。
因此，判断产业景气的关键就在于：Capex是否仍处扩张区间，以及扩张斜率是否出现边际走弱或加速。只要资本开支仍处于加速扩张周期，产业链景气度就整体具备支撑；而一旦资本开支超预期放缓，市场对未来需求与增长空间的预期也会同步修正。若进一步细化到产业层面，则可以跟踪Anthropic等模型厂商的ARR、Token消耗量增速等指标值，其变化一定程度上反映AI商业化进展，并影响后续云厂资本开支需求。
流动性：中长期可能被潜在低估的风险来源
如果说产业趋势决定了科技行情的方向和空间，那么流动性环境就决定了产业扩张能够获得多大程度的支撑。相比于拥挤度、集中度等经验指标，流动性对于科技股的影响具有更清晰的逻辑链条。一方面，科技股本身的资产定价层面，对利率和融资成本就比较敏感。另一方面，正如前文所提到的，本轮AI周期本质上是资本开支驱动型周期，其持续性不仅取决于产业逻辑本身，也取决于融资环境能否持续支撑大规模的资本投入。
AI的发展正越来越依赖外部融资支持。随着资本开支规模持续扩大，更多企业开始通过发债、贷款以及股权融资获取资金，产业扩张愈加受到信用市场和融资环境约束：2025年北美一线云厂商合计发债规模超1000亿美元，较过去几年平均水平提升逾4倍，整个纳斯达克100成分股信用债发行规模增速同样升至高位；美国工商业贷款今年以来增长提速；AI相关投资级债务存量膨胀至约1.2万亿美元，占摩根大通美国流动性指数的14%，超过银行业成为最大单一板块。以上都意味着，AI产业已经从单纯的科技叙事，逐步演变为一个与金融体系深度绑定的融资循环。在流动性环境宽松时，有利于融资扩张、推动资本开支，进而强化产业景气，支撑高估值，形成正反馈循环。
后续若产业层面商业化进程受阻，则风险往往也来自同一链条。当融资成本上升、信用扩张放缓或者风险偏好下降时，融资循环可能首先受到冲击，进而传导至资本开支、产业需求和盈利预期，并最终反馈至股价表现。往后看，如果AI的经济价值迟迟无法得到充分验证，产业扩张又持续依赖外部融资支持，那么全球流动性宽松红利逐步消退的背景下，真正值得重视的，可能并非传统意义上的估值泡沫，而是融资循环能否持续运转。从监测角度看，至少有两个层面的指标值得关注：一是数量型指标，包括企业债券融资、银行贷款、权益融资等增速变化；二是价格型指标，包括高收益债信用利差，发债企业CDS等。
总结
总计而言，每一轮行情积累较大涨幅后，市场都试图通过拥挤度、集中度、估值水平甚至历史类比来寻找拐点信号。但从历史经验看，这些指标更多是在描述市场状态，而非预测市场转折。它们能够回答“市场交易到了什么阶段”，却难以回答“市场为何会发生变化”。真正值得关注的，仍然是产业与流动性两条主线。产业决定科技行情的方向和空间。本轮AI周期本质上是资本开支驱动型周期，因此核心变量是头部云厂商资本开支的“预期与斜率变化”。流动性则决定产业扩张能够获得多大程度的支撑。随着AI基础设施建设持续加码，产业扩张对于外部融资的依赖度不断提升，中长期视角下，融资循环能否持续支撑产业扩张值得关注。若AI的经济价值能够持续兑现，产业终将从融资驱动走向现金流驱动，则流动性影响偏小；反之，若商业化进程不及预期，而资本开支扩张仍高度依赖外部融资，则融资环境的变化将成为影响产业趋势和市场表现的关键变量。
从当前阶段看，无论产业还是流动性环境，均尚未出现趋势逆转的明确信号。产业层面，AI大规模商业化仍处于早期阶段，除Coding外，Agent、物理AI等方向的潜在空间尚未充分展开；流动性层面，融资扩张与资本开支扩张的正反馈机制仍在延续。后续关键在于静观两条路径的演进：究竟是产业先完成商业闭环、实现自我造血，还是全球流动性收紧导致融资难以落地——哪个先到，才能决定科技行情的延续或拐点。
本文来源：东吴证券
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