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“沾上OpenAI就没吸引力了!”华尔街开始“清算”OpenAI概念股,谷歌大涨36%成赢家
华尔街对OpenAI的态度正在经历戏剧性逆转。曾经被市场追捧的OpenAI合作概念股如今遭遇抛售,微软、Oracle等公司股价大幅下挫,而与OpenAI竞争的谷歌母公司Alphabet则凭借AI业务的强劲财务回报成为最大赢家,股价自去年10月以来飙升约36%。
市场逻辑的转变在华尔街分析师口中体现得淋漓尽致。Freedom Capital Markets科技研究主管Paul Meeks表示:
这种情绪转变在股价上表现明显。Oracle股价自去年10月以来已暴跌约49%,其超过5000亿美元的合同积压在很大程度上依赖于OpenAI。持有OpenAI 27%股权并将其视为重要客户的微软,同期股价下跌超20%。与此同时,Alphabet股价同期上涨约36%。
据华尔街此前文章,德银的研报揭示了一个更为残酷的事实:AI投资狂潮已进入"大清洗"阶段,标普500指数的繁荣可能仅由谷歌一家公司苦苦支撑。这场科技股内部的剧烈洗牌,正在重新定义AI时代的赢家与输家。
市场叙事逆转:从追捧到质疑OpenAI依赖
投资者对OpenAI的担忧源于其财务可持续性。尽管OpenAI签订了一系列数十亿美元的大单,但公司仍在亏损,这引发了市场对其履行承诺能力的质疑,并拖累了与其关系密切的科技巨头。
Synovus Trust投资组合经理Dan Morgan指出:
这种转变尤其明显地体现在微软身上。尽管微软在资本支出上采取了相对温和的态度——表示第三财季支出将从10月至12月期间创纪录的375亿美元下降,但其股价上周仍遭受重创,部分原因正是市场对其依赖OpenAI的担忧加剧。
LOGO ETF投资组合经理Eric Clark直言不讳地总结道:
谷歌凭借全面AI回报赢得华尔街信心
Alphabet凭借AI投资在整个公司范围内产生回报,赢得了华尔街的认可。这标志着该公司从一年前被认为在AI竞赛中严重落后、股价遭受惩罚的局面彻底翻身。
在2月4日的财报电话会议上,Alphabet高管展现出更加自信的姿态。这是该公司发布Gemini 3模型后的首次财报会。CEO Sundar Pichai表示:
具体数据支撑了这种信心。Pichai透露,截至12月季度末,Google Gemini应用的月活跃用户已超过7.5亿,高于前一季度的6.5亿。虽然仍落后于ChatGPT——OpenAI CEO Sam Altman在10月表示其周活跃用户已突破8亿,但Gemini 3推出后用户参与度显著提升。
在企业端,Gemini的表现同样亮眼。企业版Gemini已达到800万付费许可。更重要的是,Google Cloud收入在12月季度飙升48%,远超华尔街预期。
正是这种全方位的财务回报,让Alphabet敢于宣布2026年可能将资本支出翻倍至1750亿至1850亿美元。尽管这一"令人瞠目"的数字最初在盘后交易中导致股价一度下跌6%,但强劲的云业务表现和AI驱动的整体业务增长迅速恢复了投资者信心,股价最终收平。
德银报告:科技股内部"大清洗"已开始
市场表面的平静掩盖了科技股内部的剧烈震荡。2月4日,德银全球宏观与主题研究主管Jim Reid及其团队发布了一份题为《科技自噬》的报告,揭示了AI投资狂潮下的残酷现实。
报告指出,尽管标普500指数仍接近历史高位,但这在很大程度上归功于资金向防御性板块的轮动以及个别科技巨头的异常表现。在"真正的赢家与输家版图"下,不少与AI、软件、加密、私募股权敞口相关的标的出现"非常残酷的下跌"。
报告强调,过去几个月市场心态发生了决定性转变:
谷歌"单骑救主":一家公司支撑指数繁荣
德银的研究揭示了一个更为惊人的事实:科技股指数的稳定完全是统计学上的"海市蜃楼",实际上由谷歌一家公司支撑。
在过去三个月里,Alphabet股价上涨了近25%;若拉长至过去六个月,涨幅更是达到惊人的75%。这75%的涨幅转化为约1.7万亿美元的市值增长。作为对比,德银指出,图表中除"七巨头"以外的大多数公司,其市值主要集中在数百亿美元级别,仅有少数达到数千亿美元。
Jim Reid直言不讳地指出:**“Alphabet在过去六个月的收益,单独抵消了该组别中其他公司损失的很大一部分。”**这在很大程度上解释了为什么在大量科技股遭遇抛售的同时,标普500指数依然能维持在历史高位附近。
Alphabet的深厚资金储备得益于其近几个月与Meta和苹果等科技公司签订的重大协议,为这些公司的产品和基础设施提供支持。自去年年初以来,Alphabet已从落后者跃升为"七巨头"中的领先者,目前仅与英伟达和苹果并列为市值超过4万亿美元的公司。
德银重申了其长期观点:**真正的长期受益者将是那些能够部署真正有效AI工具的公司。**这些工具必须最终变得廉价、具有可扩展性、并能带来有意义的生产力提升。现实中这可能对应于数据密集、规则驱动工作流的大型组织——在这类流程中,AI更可能"显著改变产出效率"。
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