2026Q2美股调仓数据浮现，投行、私募、知名投资人对AI上下游投资逻辑分歧加大，你支持哪方？

看完美股的Q2机构调仓汇总报告，我真的感觉市场一部分专业投资人已经不相信上游抱团那套了，但另一部前期没有赶上的，反而在Q2大胆押注抄跌反转，于是在投资结构上形成了非常诡异的极端配置，上游信徒砍仓下游，下游信徒砍仓上游，同时，减持、增持、建仓、清仓的过程中还出现了明显的结构化。

感觉，大家都在押注到底是AI芯片巨头盈利增速超预期，还是下游应用巨头商业落地快速实现，同时，又希望在市场龙头中再做二次优化，反正市场在Q4只想看到真实的净利润和现金流大于支出的结果！

因此，机构对AI的方向现在有明显的结构性分歧，但对AI其实没有分歧，真正分歧的是谁能赚到和估值匹配的钱！

我简单汇总了一张近期的表，虽然不算全，但大家可以去看思路，把这些资金放在一起看，实际上形成了三派：

（1）第一派：继续押AI硬件：代表是JPMorgan、Citi、段永平。他们的核心观点是AI算力需求还在高速增长，NVIDIA之外，HBM/存储、GPU、半导体设备会成为新的利润受益者。

（2）AI不撤，但从“卖铲子”向“传统流量平台”迁移：代表是Druckenmiller、Temasek，他们仍然在买AI，但更加重视环节，他们真正关注的是AI资本开支最终能不能转化成收入和现金流。

（3）降低AI硬件拥挤交易：代表是Tiger Global、Third Point，这其中尤其是Third Point，其动作非常明确，其不是简单减持，而是把“GPU—网络—半导体设备”这一整条链条的敞口大幅压低。

所以，这些机构真正的分歧是“AI产业链里谁拥有最大的剩余利润，以及当前估值是否已经透支这种利润”。

另外需要特别提醒：13F只披露美股多头证券持仓，并不包括完整的空头、海外资产、现金和部分私募资产，所以不能把“减持NVIDIA”等同于“全面看空AI”。Reuters对6371家机构的统计也显示，Q2机构对大型科技股明显缺乏一致方向：约44%的机构减持“七巨头”，但仍有约42%增持；半导体整体则仍然是净增持方向。

这看似矛盾，实际上恰恰说明AI投资已经进入“盈利分配和估值比较”的第二阶段。

一、为什么会出现完全相反的调仓？

其实，现在的机构都已经承认AI需求是真的，但“AI需求增长并不等于所有AI股票都上涨，但市场的情绪导致标的至今还没有明显的分化，因此机构只能主动择选”。

我们都知道，AI产业链可以粗略分成三层：

上游： GPU、ASIC、HBM、存储、半导体设备；

中游： 数据中心、服务器、网络、光通信、电力、冷却；

下游： 云计算、大模型、软件、AI应用。

过去市场最大的共识是“算力稀缺”，因此英伟达、博通、台积电、存储和设备公司享受了最确定的盈利溢价。

但到了2026年，投资者开始问第二个问题：“下游这么巨额的资本开支，最终能不能产生足够的自由现金流”？以及，上游如果把利润通过订单和投资还给下游，自己的盈利预期如何保持长期增长？

我想，这才是当前AI交易最大的分水岭，尤其是Token价格已腰斩，LLM TOKEN IDEX已经逼近1以下！

根据Reuters测算，微软、Alphabet、亚马逊、Meta和Oracle等大型云计算公司的资本开支仍在快速增长，按当前预期，到2027年它们新增资本开支可能明显超过新增经营现金流，意味着每增加1美元经营现金流，需要投入约1.57美元资本开支。

Alphabet就是典型案例：2026年二季度Google Cloud收入同比增长82%，但公司首次出现季度自由现金流为负，并进一步将全年资本开支预期提升至1950亿—2050亿美元。于是市场开始出现两种截然不同的思路：

第一派认为：AI需求远未见顶。

逻辑是：算力供给依然不足，AI训练和推理需求持续增长，真正的瓶颈逐渐从GPU扩展到HBM、先进制程、服务器、网络、电力和数据中心。因此应该继续押注“卖铲子”的公司。

摩根大通、花旗明显属于这一思路。JPMorgan Q2最大买入标的是美光和AMD，并大幅增加泛林、Alphabet；花旗则继续增加英伟达、美光等仓位。

第二派认为：AI需求是真的，但部分资产已经提前透支未来。

他们担心的不是AI消失，而是：

资本开支增长速度 > AI收入增长速度 > 自由现金流增长速度。

这意味着产业继续繁荣，但股东回报未必同步繁荣。

所以第三点清掉英伟达、博通以及多只半导体设备股，并不是在押注AI失败，而更像是在押注：

“AI产业会继续增长，但当前估值下，硬件环节的风险收益比已经超出了安全区间。”

二、我更支持哪一边？

我不支持简单的“继续满仓AI硬件”，也不支持“AI泡沫即将破裂”。

我更倾向于：看多AI产业趋势，但降低对单一GPU龙头估值扩张的依赖，优先寻找“拥有确定性现金流能力和产业议价权”的公司。

换句话说：“AI香港指数反映的结果”可能不如“AI产业链内部轮动”有价值，AI利润必然会从“GPU稀缺”向更加广泛的基础设施迁移，HBM/存储、先进制程、半导体设备、光通信、电力、数据中心、ASIC以及AI云服务，都会分享这轮资本开支，但是这其中高端紧缺，中低端价格战的逻辑其实很明确！

所以，布局AI交易，不应该再只是砍“谁增长最快”，而是“谁的预期没有被价格充分反映”，从已经高度拥挤的超级巨头，转向预期差更大的新增长点。

并且，我们要一直关注：整个AI行业都在开始“金融化”，科技的尽头就是金融，AI在高利率环境下，必然要高息借债，以实现基建，那么2027年开始，对AI最大的约束会从“有没有需求？”转向：“谁来为未来持续数千亿美元甚至更高的资本开支买单，同时过去建完的维护成本又是谁来承担？”

一旦融资成本上升、GPU折旧加快、AI模型商业化不及预期，产业链利润就可能重新分配，哪怕改会计报表的折旧，也不能改现实的损耗，我们真正需要警惕是：AI资本回报率ROIC可能已经下降。

三、我对2026—2027年AI行情的理解

首先，上游营造的“缺芯”效应，还会推动GPU和半导体估值扩张，但会向算力扩张下的HBM、设备、网络、电力、数据中心轮动，然后，就是砍AI收入、毛利率和自由现金流的个股情况！

因此，最终赢家未必是最卖力花钱的人，而是能把资本开支转换成持续现金流的人。

也就是说，AI牛市没有结束，但“买AI就赚钱”的时代正在结束，只不过市场的资金重新配置需要周期，未来真正有价值的，依然是谁的现金流更充裕，而不是AI带来的故事。

所以，比起无差别追逐高估值芯片龙头，我更偏向“有生态能力消化AI基础设施的平台”，核心永远是砍资本开支强度、自由现金流、客户集中度和ROIC四个指标。

不过，我这里只说美股，A股AI芯片相关估值我看不懂，可能主要的价值实现逻辑，还是抱团稀缺性叠加订单自动上门两套机制。