【首席視野】陳李：科技股下跌不能甩鍋給非農數據

陳李、葛曉媛（陳李系東吳證券全球首席經濟學家、東吳香港行政總裁，中國首席經濟學家論壇理事）

上週五5號，美股大跌。納指重挫逾4%，創一年多來最大單日跌幅。英偉達一夜蒸發逾2.2萬億元人民幣市值。

隨後的很多分析鋪天蓋地而來。5月非農就業數據大超預期 → 美聯儲加息預期升溫 → 科技股遭遇拋售。

這個邏輯鏈條，經不起推敲。

非農數據最多是下跌催化劑之一

先看數據本身。5月非農新增就業約17.2萬人，高於市場預期。就業數據確實偏強，債市和美元的反應也如期而至——利率小幅上行，10年美國國債利率上升到4.54%，大約6個bp。美元指數小幅走強，從99.2上升到99.7。但納斯達克卻跌了4%。

美國10年期國債收益率在今年4月底5月初，曾經單週上漲24個bp。彼時，關於通脹的擔憂曾經對股票市場造成過困擾，但之後科技股很快就捲土重來，繼續上漲。爲啥這次納斯達克就會下跌這麼多？

而且，就在週五，羅素2000小盤股指數下跌3.47%，相較於納指跌幅偏小。同一份非農數據，同一個加息預期，如果"非農→加息→股市跌"的邏輯成立，那麼對經濟基本面和利率更敏感的小盤股，爲什麼跌幅弱於科技股？

另外，關於非農就業數據，也有爭議。部分經濟學家指出，5月就業大超預期，很可能有相當一部分來自世界盃效應。美國將在6月11日開賽，休閒與餐飲業單月新增超過7萬個崗位，基礎設施和安保類地方政府就業也大幅增加，高度吻合世界盃提前招聘的特徵。如果這批就業是一次性的賽事需求，美聯儲不會也不應該將其作爲收緊貨幣政策的依據。

科技股之外，其他股票早就在跌了

伊朗事件一直沒有得到解決，霍爾木茲海峽仍然事實斷航。通脹預期早就衝擊了整個股票市場。美債收益率一直處於較高位置。

過去兩三個月，全球大類資產的走勢其實已經分化得非常清楚：

AI相關科技股：獨自上漲，英偉達一度突破歷史新高；

其他所有板塊：美股非科技板塊、港股、A股非AI標的，早已悄然走弱。

在這樣的宏觀環境下，AI板塊靠着持續超預期的業績預期，一直在獨撐一面。其他板塊，已經扛了一個多月的利率重壓。因爲缺少AI產業關鍵硬件標的，香港恒生科技指數已經連續跑輸周邊的日韓市場。

在A股市場上，當上證指數超過4000點的時候，仍然有1700只股票的價格低於2024年的“9.24”，相當於全部股票數量的三分之一。沒有半導體和光通信的公募基金產品，今年以來的業績乏善可陳，大幅落後於整體市場。

沒有AI科技股的投資者，已經默默承受通脹預期衝擊兩個月了！

科技股調整，是流動性問題

那上週五的這次調整，到底是什麼？

幾個因素疊加，任何一個單獨拿出來都不算大，但湊在一起，就足以讓高估值、高擁擠度的科技股完成一次集中釋放：

第一，估值差異越來越大。 經過近一年的上漲，科技板塊動態市盈率已經處於相對高位，留給"預期差"的空間越來越窄。尤其是，非AI產業板塊在通脹預期衝擊下，已經下跌了一個多月，AI板塊與其他板塊的估值差異越來越大。

第二，槓桿交易讓投資極度擁擠。 AI相關標的是過去半年全球機構最集中的多頭倉位。擁擠交易中包含了大量槓桿資金，一旦有風吹草動，槓桿資金被迫平倉，踩踏會放大跌幅。

這些因素，都是流動性層面的問題，與AI產業的需求前景無關。

AI科技公司本身的一些憂慮

相比下週的SpaceX的巨型IPO，市場對Meta融資更加擔心。

週五當天，Meta宣佈計劃出售數十億美元新股，股價應聲下跌7%。而就在數日前，Alphabet剛剛完成了800億美元的融資。科技龍頭密集增發，表面上是"補充彈藥支撐AI資本開支"，但換個角度讀，這意味着他們的資本開支壓力已經大到需要靠稀釋股權來維持——這本身就是一個值得深思的信號，也直接給二級市場的持有者帶來了壓力。

另外，在週三盤後，博通Broadcom公佈了季報。AI芯片營收單季增長143%，總營收同比增長48%，各項數據均創歷史新高。然後股價盤後暴跌超過12%。

問題在於兩點：第一，AI芯片業務的指引僅僅維持在高預期，沒有繼續上調；第二，CEO Hock Tan在電話會議上透露，谷歌可能引入多家芯片供應商，不再獨家依賴Broadcom，同時公司將放棄此前規劃的完整AI系統，轉型爲"只賣芯片"。

有分析師指出，市場對AI股的定價，不允許任何"原地踏步"的時刻。業績再好，只要指引沒有超預期，就是利空。 這個標準苛刻到幾乎不可持續。帶着這個背景，週五非農數據落地，只是在已經受傷的市場上，又補了一刀。

AI產業的基本面，並沒有出現實質性轉折

看英偉達最新一季的財報：營收同比增長85%，數據中心業務單季營收超750億美元，連續第14個季度環比增長，下季度指引中值910億美元，增速進一步加速。這不是一家需求見頂的公司應該交出的成績單。

更重要的是，AI Agent 的加速落地，正在推動算力需求從"基礎設施建設期"向"規模化應用期"演進。這意味着硬件側的需求，不是在收縮，而是在加速擴張。

當然，市場的擔憂也並非毫無道理。頭部雲計算廠商的自由現金流出現波動，數據中心客戶集中度偏高，"買得起芯片、賺不回錢"的爭議始終存在。這些是值得持續追蹤的變量，但目前尚未形成基本面惡化的證據。

用一句話概括當前AI產業的狀況：除了貴，暫時沒有別的毛病。 

這次調整之後，怎麼看？

既然調整的根源是流動性，而非產業基本面，那麼思考框架就應該相應調整。

賣出離場的邏輯，需要建立在一個前提上：AI產業的需求不如預期，或者宏觀流動性出現系統性收緊。前者目前沒有充分數據支撐，後者取決於通脹和利率的演變路徑。

逢低吸納的邏輯，則建立在另一個前提：產業趨勢未變，當前調整隻是倉位和資金的再平衡，而非趨勢的反轉。

我傾向於認爲，在AI產業基本面沒有出現重大挫折之前，這一輪科技股的調整，大概率不是週期的頂點。我覺得AI科技股可以撈底。

但這裏有一個更難的問題值得留給每個投資者自己思考：我們真的能在"基本面重大挫折"出現之前識別它嗎？

回顧1999年互聯網泡沫，問題信號事後看來早已存在——絕大多數公司沒有盈利，商業模式依賴持續融資，估值體系完全脫離現實。但當時這些信號都被一套新的敘事框架消化掉了："這是新經濟，舊框架不適用。"不是數據沒有疲軟，而是市場主動修改瞭解讀數據的框架。

當然，今天的AI和當年的互聯網有一個實質性的不同：英偉達不是靠敘事撐着估值，它靠的是季度85%的營收增速和真實落地的利潤。這和當年的Pets.com不是同一類資產。

但敘事框架的邏輯依然適用。真正值得警惕的拐點信號，不是某一個具體的數據變差，而是市場用來解釋負面信號的敘事框架開始鬆動。 當"AI資本開支不可持續"從少數派觀點變成主流敘事的那一天，比任何一個季報數據都更值得重視。

目前，這個框架還沒有鬆動的跡象。雲廠商的採購還在加速，AI Agent的應用還在擴張。波動會持續，但方向，更多取決於產業本身能否繼續兌現預期，而不是下一次非農數據是多少。

所以真正的困難是，我們究竟能不能辨別出拐點事件。如果不能，我們就還是回到保護投資組合角度，在投資方式上採用合適的策略。