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“沾上OpenAI就沒吸引力了!”華爾街開始“清算”OpenAI概念股,谷歌大漲36%成贏家
華爾街對OpenAI的態度正在經歷戲劇性逆轉。曾經被市場追捧的OpenAI合作概念股如今遭遇拋售,微軟、Oracle等公司股價大幅下挫,而與OpenAI競爭的谷歌母公司Alphabet則憑藉AI業務的強勁財務回報成為最大贏家,股價自去年10月以來飆升約36%。
市場邏輯的轉變在華爾街分析師口中體現得淋漓盡致。Freedom Capital Markets科技研究主管Paul Meeks表示:
這種情緒轉變在股價上表現明顯。Oracle股價自去年10月以來已暴跌約49%,其超過5000億美元的合約積壓在很大程度上依賴於OpenAI。持有OpenAI 27%股權並將其視為重要客戶的微軟,同期股價下跌超過20%。與此同時,Alphabet股價同期上漲約36%。
據華爾街此前文章,德銀的研報揭示了一個更為殘酷的事實:AI投資狂潮已進入"大清洗"階段,標普500指數的繁榮可能僅由谷歌一家公司苦苦支撐。這場科技股內部的劇烈洗牌,正在重新定義AI時代的贏家與輸家。
市場敘事逆轉:從追捧到質疑OpenAI依賴
投資者對OpenAI的擔憂源於其財務可持續性。儘管OpenAI簽訂了一系列數十億美元的大單,但公司仍在虧損,這引發了市場對其履行承諾能力的質疑,並拖累了與其關係密切的科技巨頭。
Synovus Trust投資組合經理Dan Morgan指出:
這種轉變尤其明顯地體現在微軟身上。儘管微軟在資本支出上採取了相對溫和的態度——表示第三財季支出將從10月至12月期間創紀錄的375億美元下降,但其股價上週仍遭受重創,部分原因正是市場對其依賴OpenAI的擔憂加劇。
LOGO ETF投資組合經理Eric Clark直言不諱地總結道:
谷歌憑藉全面AI回報贏得華爾街信心
Alphabet憑藉AI投資在整個公司範圍內產生回報,贏得了華爾街的認可。這標誌著該公司從一年前被認為在AI競賽中嚴重落後、股價遭受懲罰的局面徹底翻身。
在2月4日的財報電話會議上,Alphabet高管展現出更加自信的姿態。這是該公司發布Gemini 3模型後的首次財報會。CEO Sundar Pichai表示:
具體數據支撐了這種信心。Pichai透露,截至12月季度末,Google Gemini應用的月活躍用戶已超過7.5億,高於前一季度的6.5億。雖然仍落後於ChatGPT——OpenAI CEO Sam Altman在10月表示其周活躍用戶已突破8億,但Gemini 3推出後用戶參與度顯著提升。
在企業端,Gemini的表現同樣亮眼。企業版Gemini已達到800萬付費許可。更重要的是,Google Cloud收入在12月季度飆升48%,遠超華爾街預期。
正是這種全方位的財務回報,讓Alphabet敢於宣布2026年可能將資本支出翻倍至1750億至1850億美元。儘管這一"令人瞠目"的數字最初在盤後交易中導致股價一度下跌6%,但強勁的雲業務表現和AI驅動的整體業務增長迅速恢復了投資者信心,股價最終收平。
德銀報告:科技股內部"大清洗"已開始
市場表面的平靜掩蓋了科技股內部的劇烈震盪。2月4日,德銀全球宏觀與主題研究主管Jim Reid及其團隊發布了一份題為《科技自噬》的報告,揭示了AI投資狂潮下的殘酷現實。
報告指出,儘管標普500指數仍接近歷史高位,但這在很大程度上歸功於資金向防禦性板塊的輪動以及個別科技巨頭的異常表現。在"真正的贏家與輸家版圖"下,不少與AI、軟體、加密、私募股權敞口相關的標的出現"非常殘酷的下跌"。
報告強調,過去幾個月市場心態發生了決定性轉變:
谷歌"單騎救主":一家公司支撐指數繁榮
德銀的研究揭示了一個更為驚人的事實:科技股指數的穩定完全是統計學上的"海市蜃樓",實際上由谷歌一家公司支撐。
在過去三個月裡,Alphabet股價上漲了近25%;若拉長至過去六個月,漲幅更是達到驚人的75%。這75%的漲幅轉化為約1.7萬億美元的市值增長。作為對比,德銀指出,圖表中除"七巨頭"以外的大多數公司,其市值主要集中在數百億美元級別,僅有少數達到數千億美元。
Jim Reid直言不諱地指出:**“Alphabet在過去六個月的收益,單獨抵消了該組別中其他公司損失的很大一部分。”**這在很大程度上解釋了為什麼在大量科技股遭遇拋售的同時,標普500指數依然能維持在歷史高位附近。
Alphabet的深厚資金儲備得益於其近幾個月與Meta和蘋果等科技公司簽訂的重大協議,為這些公司的產品和基礎設施提供支持。自去年年初以來,Alphabet已從落後者躍升為"七巨頭"中的領先者,目前僅與英偉達和蘋果並列為市值超過4萬億美元的公司。
德銀重申了其長期觀點:**真正的長期受益者將是那些能夠部署真正有效AI工具的公司。**這些工具必須最終變得廉價、具有可擴展性、並能帶來有意義的生產力提升。現實中這可能對應於數據密集、規則驅動工作流的大型組織——在這類流程中,AI更可能"顯著改變產出效率"。
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