近日，国产GPU企业正在密集走向资本市场。继摩尔线程、沐曦股份先后登陆科创板后，壁仞科技、天数智芯也已通过港交所聆讯，算力芯片赛道的资本化进程明显提速。
截至12月19日，寒武纪、海光信息、摩尔线程、沐曦股份已占据科创板市值榜前四位，市值分别为5346.97亿元、4743.51亿元、3121.46亿元和2863.12亿元。以AI芯片为代表的国产算力企业，正成为当前 A 股市场最受瞩目的板块之一。
但热度之下，全球资本市场的情绪正在发生变化，“AI泡沫”的讨论重新升温。
一方面，行业风向标英伟达遭到桥水基金、软银集团等大幅减持，与10月底市值巅峰相比，过去一个多月市值蒸发高达8000亿美元；另一方面，科技巨头在大模型和算力上的高强度投入尚未完全转化为稳定现金流，商业化路径的不确定性开始被反复审视。全球范围内，这一轮AI投资潮正进入更为谨慎的评估阶段。
“泡沫本身是一个中性词。任何新的技术或创新，从0到1的认知提升和市场追捧过程，就是一个泡沫化的过程。核心在于泡沫能否最终应用落地，避免巨大的泡沫破裂。”近日，中邮证券副总裁、首席经济学家黄付生接受时代周报记者专访时指出，中国科技股处于行业高景气、高成长期，从0到1的过程中，天然应享受到高估值、高溢价。这能催生更多资本投入，推动行业快速发展和应用推广。
黄付生表示，2026年的科技股很难再泡沫化，估值很难大幅提升。拥有良好商业落地的企业会获得收入、利润以及现金流，这类企业将继续受到市场认可。而难以落地、缺乏应用的科技公司，将面临合理的价值回归。
明年科技股将急剧分化
时代周报：2025年，寒武纪、摩尔线程以及智元机器人概念股上纬新材等股价表现突出。资本市场重新定价这些公司的核心原因是什么？这种趋势在2026年还能延续吗？
黄付生：2025年中国科技股的上涨，主要是美国科技产业在 A 股上的映射。中国这些科技公司学习能力、产品迭代和跟踪能力特别强，技术突破之后，在产业应用端和后期的迭代方面发展速度非常快。这是资本给予它们高估值的核心原因。
2026年大概率仍会延续这种趋势。但资本会更看重这些公司在产品端、应用端的实际推出和落地情况。预计科技股会出现急剧分化，2025 年那种“概念普涨”的定价逻辑难以持续，资本对所有与科技相关的公司普遍给予高估值的阶段，基本已经接近尾声。
此外，还需要关注美国相关行业和公司是否有新的技术突破或创新。国内公司中，能紧密跟踪科技前沿的公司，将继续享受较高的溢价。
时代周报：新兴行业出现一定泡沫，一定程度上能促进行业发展。具体到AI领域，如何看待这个说法？
黄付生：任何一种科技革命或新兴行业的发展，都必然伴随泡沫化。泡沫化能够大幅提升估值，从而吸引社会上的大量资金涌入该行业，促使行业快速发展和迭代，最终带动整个产业链的巨大发展。即使泡沫最终破裂，行业也已完成成长和成熟，这就是资本泡沫的力量。
具体到AI领域，涉及硬件、软件和整个延伸产业链，技术属性强。它与传统制造业最大的区别是：初期现金流和盈利能力非常有限，缺乏传统的商业模式。
AI 领域更需要资本市场、更需要泡沫去孕育和培育整个行业的快速发展，并在泡沫当中建立起完整的产业链。因此，本轮科技泡沫一定会哺育人工智能这一新兴行业，进而提升传统行业和新兴行业的生产效率，催生一批与人工智能衍生相关的应用行业。
后发企业压缩行业龙头估值
时代周报：对OpenAI和英伟达的竞争者来说，它们追赶的速度是否超出市场预期？这种追赶如何影响整个科技板块的估值结构？
黄付生：整体追赶的速度是比较快的。从软件层面，即大模型的角度来看，追赶速度确实是超出了市场预期的。但从硬件层面，算力芯片的追赶速度虽然快，但并没有超出市场预期。软件和硬件的差异还是比较大的。
大模型层面，谷歌的Gemma、OpenAI 的GPT-OSS、阿里巴巴的通义千问，以及Meta的AI 模型，是目前全球主要的开源大模型。特别是中国的开源模型如通义千问和 DeepSeek，发展速度非常快。OpenAI一家独大的局面基本上已被打破。随着新模型不断推出和快速迭代，未来整个大模型领域预计将是百花齐放的格局，不会存在一家独大。
算力芯片（硬件）层面：英伟达仍然占据主导地位。尽管AMD、博通等美国公司，以及中国的寒武纪、华为等公司推出了替代部分功能的芯片，但从整体综合性能来看，与英伟达相比仍有差距，这种硬件上的差距相对较大。不过，在推理端的算力芯片方面，替代和追赶的速度相对也较快。
大量后发公司的出现，无论是软件还是硬件，都将极大压缩和制约行业龙头公司的估值。这将对整个科技板块估值水平的持续提升构成极大限制。当追赶公司在市场和产品上的差距拉近后，龙头公司和整个科技板块的估值都将面临回调的风险。
时代周报：关于美国科技股泡沫化，你最看重的预警指标是什么？
黄付生：我认为整个美国科技股正在加速泡沫化的过程当中，但还没有达到泡沫无以为继、即将破裂的程度。
当前美国大型科技公司的估值水平（约40倍左右）远高于其历史平均估值水平（约 20 倍左右），但与2000年互联网泡沫顶峰时的估值（80 倍）相比，目前泡沫的程度还不是那么严重。
核心预警指标方面，我们可以看到很多应用端的模型开发商缺乏健康的自我造血能力，仍在失血运营。美国科技巨头（应用端和硬件端）的资本开支在持续扩大。AI 产业链对债务融资的依赖度越来越高。例如，OpenAI、甲骨文等公司的债务融资急剧放大，尽管市值在增长。
当前美国科技公司估值的集中度水平，正在逼近互联网泡沫时期（2000年）的水平。
与AI相关的私人信贷规模在2025年同比增长高于一倍。2025年的借款总额出现惊人的增长，远超过去十年（2015-2024）的平均水平，特别是2025年9月至10月期间，借款和贷款急剧增加，仅这两个月就发行了超过1100亿美元的债务。
标普500指数的席勒市盈率正在逼近40倍，接近互联网泡沫时期的历史最高点44倍。标普500信息技术板块相对于标普500指数整体的回报率比率，在2025年8月创下0.489的新高，突破2000年3月互联网泡沫顶峰时的水平。AI相关科技股的表现远远跑赢大盘。美股市场的涨幅主要由科技巨头驱动，市场的行业集中度达到前所未有的高度。
时代周报：2000年互联网泡沫破裂的同时，也带来电信基础设施等大规模建设，为后续行业发展提供了必要支持。当前AI领域的巨额投入，是否与当年有可比性？
黄付生：AI 领域的巨额投资与当年的互联网泡沫投资有很强的可比性，核心在于人工智能将像互联网一样，加速整个社会的运营效率和模式的改变。
互联网的基础设施，主要是网络的铺建，催生了后来的互联网经济，提升了信息传播效率。当前 AI 领域基础设施投资，主要在于算力中心建设，以及极大提升全球电网/能源设施建设和改造。在应用端，人工智能模型嵌套到千行百业，极大提升产业效率，降低人力用工成本。
然而，互联网时代具有一定的普惠性，整体提升了社会效率。AI 时代对人群和社会的普惠性不如互联网高，可能极大加剧国家之间、不同人群、不同行业之间的分化和差距。能够有效掌握和利用 AI 的国家、行业和人群，将获得更大的资源和更突出的优势。无法掌握或利用 AI 的群体，差距可能会被时代越拉越远。
时代周报：这几个月来，美股大型科技公司频繁裁员，如何看待AI技术发展带来的裁员问题？
黄付生：人工智能的应用和推广必然带来裁员和人员减少，这是必须面对的问题。科技发展会推动社会进步，大幅提升劳动效率，创造更大的社会财富。但同时，社会运营效率的提升也会导致就业的大幅减少。这是科技发展的“一体两面”。
解决这一问题，可以通过完善社会保障体系，对享受超额利润的科技产业加征人工智能税等，进行转移支付，弥补社会保障支出。同时，政府和行业组织需要发挥更大的作用，去平衡科技发展与社会稳定、社会公平。
中国AI产业现金流回报前景看好
时代周报：你认为科技企业已成为美国经济主导，如今中国科技企业也在加大算力基础设施投资等，中国科技企业将会在经济增长中扮演什么角色？
黄付生：美国的经济增长，若剔除 AI 和科技企业的投入与增长，基本上是停滞的。可以说，当下的美国经济已转变为受科技企业主导。
中国经济也正渐渐转向以科技为主导。传统基建投资逐渐放缓，新基建（特别是算力中心建设和人工智能）的支出正在急剧增加，弥补了传统投资的减少。中国科技企业将从过去国家投入占主导，逐渐转向互联网大厂等科技企业自身的资本开支大幅增加，并带动整个社会资本的投资。
中国科技企业未来在经济增长中将扮演举足轻重、非常重要的角色。这将带动整个国家科技产业的发展，也是构建中国现代化产业体系的最主要组成部分。互联网龙头公司和科技企业的资本开支，将带动其整个产业链上下游相关行业的发展。未来大模型应用推广后，各行各业为适应 AI 时代而进行的重新投资和设备更新，将带动整个社会投资的大幅增加。
时代周报：当前科技公司巨额支出与AI商业兑现的不匹配，引发市场担忧。这一点，中美科技行业的情形是否一致？如何看待这种寄希望高投入以防“错过”的状况？
黄付生：自ChatGPT问世以来，超大规模云计算厂商们的资本支出显著增长，标普500指数中前九大公司的资本支出在所有成分股中的占比急剧上升，接近30%。AI相关的资本支出增长占标普500指数总资本支出增长的90%。
据麦肯锡估算，在算力需求加速增加的假设下，数据中心基础设施、IT设备和电力的总支出将达到数万亿美元。这笔巨额支出绝大多数集中在五大行业巨头：Alphabet、亚马逊、Meta、微软和甲骨文。
美国科技公司的巨额支出和现金回报严重不匹配，而且未来几年这种趋势还在继续扩大。
中美在AI产业链上的“投入产出比”逻辑是完全不同的，这主要源于双方基础设施底座的差异。美国在数据中心建设、IT设备配套，尤其是电力系统更新上存在巨大的历史欠账。这已成为制约其智能算力发展的瓶颈。美国的科技支出中，很大一部分被迫消耗在了基础能源建设和电网改造上，拉低了整体的资金利用效率。
中国的AI支出主要聚焦于算力中心建设本身。 因为不需要大规模重构电力底座，中国的投入更可控，资金利用率更高。这使得中国AI产业的现金流回报前景，在理论上要明显优于美国。
时代周报：今年前10个月，高技术与机电产品出口保持强劲增长，而劳动密集型产品普遍负增长。这组数据是产业升级的结果，还是外需发生了变化？
黄付生：这充分反映出中国国内产业升级的步伐正在加快，是产业升级的结果。
过去两年，中国产品出口的产业结构分化一直在加剧。 高端制造业，特别是机电产品出口占比持续稳定在60%左右，韧性特别强，保持较高增长。劳动密集型产品出口持续下降，主要原因包括关税、成本上升以及产业链外迁。
同时，中国出口目的地结构也在发生变化。对美国出口占比持续下降，而对欧洲、非洲以及共建“一带一路”国家的出口持续增长。这表明整体外需并没有发生变化，真正变化的是中国产品竞争力，特别是中高端制造业产品的竞争力在急剧增加，全球市场份额在中高端制造业领域急剧增加。
随着全球货币宽松刺激经济，西方发达国家经济软着陆，预计2026年中国的出口（无论高端制造业还是劳动密集型）都将保持一个比较好的稳定增长，外需也会稳中有升。
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