2026股市轮动过度：AI颠覆恐惧被夸大，选股与新兴市场现机会

2026年初的股市呈现出一幅奇特的景象。尽管宏观基本面——稳健的企业盈利、富有韧性的经济数据——都预示着前进的动力，但股市大体上停滞不前，在2025年末建立的交易区间内反复震荡。然而，在这表面平静之下，一场剧烈的板块轮动正在进行。市场领导地位正在切换，被视为最易受生成式人工智能（GenAI）阴影冲击的板块，其市值已蒸发超过7000亿美元。若将支撑这一新算力建设热潮的超大规模资本开支公司也包括在内，总市值损失更是膨胀至惊人的1.8万亿美元。这不仅仅是一次板块间的再平衡；这是一场由叙事驱动的恐惧所引发的基本面重新定价，在市场“失谐”的区域，价格走势已与潜在商业基本面严重脱节。投资者面临的核心问题是：这究竟是标志着一个将使整个商业模式过时的结构性颠覆的开端，还是市场反应过度的经典案例，为那些能区分信号与噪音的人创造了非凡的机会？

轮动的剖析：从AI狂欢到生存焦虑

当前的市场轮动是对生成式AI投资主题成熟化的直接反应。在经历了三年持续不断的上涨势头后，投资者正在努力应对三个相互交织的焦虑，这些焦虑如今主导着资本流向。

首先，市场对资本支出热潮的可持续性日益怀疑。过去六个月，对2026年及以后科技巨头资本支出的预期持续加速。市场开始质疑这些巨额投资的回报率。承诺的生产力提升和新收入流是否足以快速实现并证明支出的合理性？还是我们正在目睹一场计算基础设施的泡沫？

其次，对股票价格影响更为深远的是对GenAI颠覆性影响的恐惧。市场正急于对潜在的淘汰进行折价，导致软件、金融数据、咨询和商业服务等行业的公司被广泛重新定价。资金正逃离这些“受AI冲击”的板块，涌入被视为避风港的有形资产领域：必需消费品、矿业、材料和基础设施。这是在押注“取代”而非“应用”。

第三，股市的疲软正蔓延至信贷市场，特别是杠杆贷款和私募信贷领域，引发了人们对一种反射性金融紧缩的担忧。一些基金的净资产值（NAV）已被下调，加剧了市场对许多持有大量软件敞口的私募资产估值的焦虑。

这三重恐惧已将标普500指数内部的表现和估值离散度推至接近历史最宽水平。从某种意义上说，这是选股者的天堂。然而，此次轮动并非铁板一块。有些轮动似乎是条件反射性的，可能会令人失望；而另一些轮动——特别是流向与AI实体建设及新工业政策相关的领域——似乎具有更持久的基础。此轮牛市中“轻松赚钱”的阶段已经明确结束。驾驭下一阶段行情，需要辨别合理的谨慎与夸张的恐惧。

解构AI颠覆叙事：市场逻辑的矛盾？

市场当前的行为与之前一次由叙事驱动的“失谐”事件惊人地相似。2023年，投资者在推高GLP-1减肥药制造商股价的同时，也拉高了包装食品和饮料股的股价——如果人们相信减肥药会显著改变消费模式，这在逻辑上是不可能的。这种失谐在2023年5月一项重大临床试验后决定性破裂。包装食品板块下跌了21%，而生物制药板块则飙升了50%。GLP-1制造商的利润翻了一番多，而在一个预计年总可寻址市场（TAM）高达1000亿美元的背景下，食品公司的盈利却停滞不前。

如今，一个类似、甚至可能更为广泛的矛盾正在上演。市场正在同时惩罚所谓的颠覆者和被颠覆者。请思考以下悖论：

• 市场如何能在因AI工具担忧将软件股打压至多年低点的同时，又因融资疑虑将构建这些AI工具的超大规模公司的信用利差推至多年高点？
• 在为AI数据中心建设提供资金的债务发行持续增长之际，评级机构和资本市场提供商的股价为何表现滞后？
• 随着数据中心建设加速和电力瓶颈日益极端，作为必要电力提供商的公用事业股为何表现不佳？
• 如果《财富》100强公司的AI用例正在增加（似乎验证了投资回报率），为何“科技七巨头”的表现落后于大盘？

这种集体行为表明，市场正在将最坏情况的颠覆情景向未来进行极端推演，而没有细致考虑AI应用将如何实际展开。根据基本面分析得出的基本判断是：生成式AI的应用是远比其取代概率更高的结果。美国企业界更有可能与这些工具建立一种协作关系——一种长期的相互依存——而非面临针对性的淘汰。

对受冲击最严重行业的深入分析揭示了为何这种恐惧可能被夸大了：

1. 财富管理与经纪业务： 该行业实际上正受益于新冠疫情后股市和房地产市场强劲的财富效应。更重要的是，金融领域的数据访问受到高度限制和监管。顾问与客户的关系建立在信任、全面规划和监管监督之上，这使得大型语言模型（LLM）极难实现“去中介化”。2010年代的“机器人投顾”浪潮很可能是数字化颠覆的第一幕，并且早已被行业结构所吸收。

2. 软件： 当前的基本面依然强劲，市场共识预期2026年至2028年的年化盈利增长为15%。虽然竞争护城河可能减弱，定价能力可能缓和，但软件工程本身被确定为最具体的AI生产力应用场景。研发效率提升和更快的产品上市策略带来的实质性利润率改善潜力，足以抵消任何营收压力。正如英伟达CEO黄仁勋所言，“软件将被贬低并被AI取代的想法……是世界上最不合逻辑的事情。”软件公司拥有根深蒂固的分销渠道，以及至关重要的专有数据——这些是不易被复制或放弃的资产。

3. 医疗保健与金融数据： 保险、临床试验和房地产领域的公司在极度需要信任、认证的领域运营，并且面临因AI“幻觉”而产生的高法律风险。虽然LLMs擅长处理公共数据，但那些拥有并控制着专有、非公开数据分发渠道的公司不太可能放弃这一优势。更可能的结果是，GenAI成为这些数据聚合商另一个付费的、增值的分发渠道，而非其终结者。

基本面数据支持这种对颠覆叙事的怀疑观点。自2022年11月ChatGPT发布以来，“受AI冲击”公司篮子的过去十二个月净收入增长了1.5倍。此外，该群体2026年的盈利修正仍为微幅正值的0.2%，表明分析师尚未看到AI对近期利润产生实质性拖累。如果这种趋势持续，受影响最严重股票的估值应能找到底部。

信贷传导渠道：当股市恐惧感染债市

这种焦虑不仅限于公开股票市场。它正迅速传导至杠杆信贷市场，揭示了一组围绕资本结构和发行时机（Vintage）的不同风险。

截至今年二月，标普软件指数下跌了21%，表现远逊于基本持平的标普500指数。这种疲软现已体现在信贷市场，特别是美国杠杆贷款和商业发展公司（BDCs）中，与敞口较小的高收益债券的正回报形成对比。然而，信贷市场的敞口有其独特性：它严重偏向于私有的、由私募股权支持的公司，而非在股市中占主导地位的公开上市公司。

关键压力指标正在闪烁：

• 约21%的软件行业贷款年内迄今经历了两位数跌幅。
• 最近，软件贷款领域（按数量计）有22%的贷款以低于80美元（即不良）的价格交易，高于2025年底的12%。
• 在贷款抵押债券（CLOs）中，表现不佳集中在BB级分层和权益层，原因是NAV侵蚀担忧。

下表展示了软件敞口在杠杆信贷生态系统中的分布情况，突出了风险最集中的领域：

行业特有的挑战十分严峻。很大一部分软件行业债务是在疲软的2021年发行的，其特点是杠杆收购的杠杆率高于典型水平且利率极低。此外，软件贷款的到期日明显比借款主体中的其他部分更集中于近期，形成了短期的再融资压力墙。

历史对比具有启发意义。在能源行业下滑之前，它约占高收益指数规模的15-16%——与软件行业目前的集中度相似。随着2014-2015年油价暴跌，能源债利差扩大了约1200个基点。起初影响仅限于该行业，但最终抛售蔓延开来，剔除能源的高收益债利差从约400个基点扩大至2016年初的约750个基点。单一行业的高度集中可能引发投资组合错位，并产生广泛的连锁反应。

信贷市场近期前景预计将持续疲弱。AI颠覆是投资者需要应对的一个“新”风险。虽然短期内违约率可能保持在低位，但价格下跌可能会扩散。公司可能利用股东注资维持流动性，任何初始违约可能更倾向于债务重组而非破产。中期风险是溢出效应：软件行业规模足够大，严重压力可能感染更广泛的贷款市场。

全球图景：新兴市场的分化路径

在美国行业动荡的背景下，新兴市场正在讲述一个不同的故事。新兴市场资产表现强劲，其基础是基本面稳健的经济状况。未来能否持续跑赢的关键决定因素将是美元走势。基本假设是美联储今年将再降息两次，支撑美元整体走弱。风险在于美国经济持续强劲增长，如果通胀未能下行趋势，则可能质疑这些降息。

各地区表现并不一致：

• 拉丁美洲： 2026年巴西、哥伦比亚和秘鲁将迎来重大选举。然而，基本面上是一个韧性的故事——受控的通胀和正统的央行政策提供了稳定的基础。政治问题在于之前的左倾势头是否会逆转，但无论选举结果如何，经济环境都表明没有大幅改变政策的动机。
• 亚洲： 外部环境复杂。出口导向型经济体面临美国关税逆风，但同时也享受着全球AI资本支出热潮带来的巨大顺风。韩国和中国台湾凭借强劲的科技出口加速至趋势增长之上。度过美国关税高峰期正在支持非科技出口的加速增长。中国仍然是例外：增长疲软但稳定，持续的通缩压力。其出口对区域增长产生下拉作用。整体看法是建设性的，但不如拉丁美洲稳健。
• 中东欧、中东及非洲： 表现介于亚洲和拉丁美洲之间。正统的货币政策体制抑制了通胀，稳定的财政前景（有例外）也提供了支持。南非就是一个例子：其央行实际上已将通胀目标从3%-6%的区间降至3%，反映了深厚的信心，并得到联合政府节制财政立场的强化。

在股票表现上，差距更为悬殊。截至今年二月过去一年中，以美元计价的MSCI中国指数上涨约15%，远远跑输MSCI除中国外新兴市场指数66%的涨幅。中国股市对全球AI资本支出周期和全球银行股（回报率为40%）的敞口较小，而对结构性疲软的国内消费者需求敞口较大。

政策交叉影响：关税、日本与美国增长引擎

投资格局还受到重大政策发展的影响。

美国关税与财政影响： 最高法院否决根据《国际紧急经济权力法》（IEEPA）征收的“解放日”关税是一个重大事件，使估计已征收的1750亿美元关税收入无效，并可能导致到2036年财政收入减少1.9万亿美元。迅速以《1974年贸易法》第122条关税（10%-15%）取代缓解了但并未消除财政窟窿。即使这些关税到期失效，美国的平均有效关税率仍接近13.7%，是特朗普政府第二任期开始时的三倍。结构性影响很明确：这带来了新的不确定性，并由于更大的赤字扩张和债务发行，指向更高的长期国债收益率。

日本的稳定红利： 自民党（LDP）在选举中大获全胜——这是二战以来首次由单一政党赢得三分之二多数席位——再加上美国总统的“完全和全面的支持”，为一个长期稳定的政府奠定了基础。这降低了政策不确定性，是推动国内资本支出的顺风，已有三个总额达5500亿美元的美国投资项目正在协调中。政策重点正从通胀应对措施转向国家安全和17个领域的战略投资，包括AI和半导体。货币政策预计将正常化，很可能在6月加息，尽管整体CPI预计不久将降至2%以下。

美国的生产力当务之急： 所有这一切背后，是关于美国潜在增长的关键辩论。净国际移民人数已从270万骤降至130万，预计将进一步降至32.1万——这是自疫情以来最急剧的放缓。移民劳动力对潜在增长的贡献已从超过1个百分点降至约0.6个百分点。结果，潜在GDP增长率已从2022年的3.0%下滑至目前的2.3%，如果移民控制持续，2026年有跌破2%的风险。补偿必须来自生产力，目前生产力趋势维持在尚可但不出彩的1.9%。希望在于AI能推动类似于1990年代每年100-150个基点的加速增长。即将到来的就业数据基准修订至关重要；大幅下调将意味着更强的生产力增长已经发生。

宏观体制转换：与KKR的Henry McVey的对话

综合这些相互影响的力量，指向一个更广泛的宏观“体制转换”，这是KKR的Henry McVey阐述的观点。2010年后低增长、低通胀、紧财政、宽货币的世界已经结束。新体制的特点是：

1. 更高的地缘政治风险。
2. 赤字上升（尤其是在发达市场）。
3. 与国家安全（和AI）交织的更复杂的能源转型。
4. 通胀找到一个更高的“静息心率”。

这对投资具有深远影响。它有利于信贷资产类别，预示着收益率曲线将继续陡峭化，并要求专注于“基于抵押品的现金流”以及在高名义GDP环境下表现良好的证券——基础设施和资产支持融资。在债券和股票中寻求超长久期的旧策略已经过时。大宗商品和国防股是这种转变的早期体现，预计这一转变将持续到本年代末。

McVey指出，尽管美国2026年前景积极——由“让美国更伟大”法案、消费者退税和生产效率提升驱动——但很多乐观情绪已被定价。标普500指数的隐含盈利增长约为16%，而历史平均值约为11%，且估值昂贵。容错空间很窄。这种环境有利于市场宽度拓展，等权重标普500指数继续跑赢市值加权指数。

关于AI，目前的市场审视阶段是健康的。它将资本结构不佳的公司与真正具有质量和自由现金流转换能力的公司区分开来。AI将改变部分医疗保健、工业和金融服务领域，既会淘汰那些无法建立护城河的输家，也会催生利用该技术实现非凡成功的赢家。波动本身正在创造机会；一个高质量公司指数已经进入熊市，下跌了20%。

战术资产配置：在狭窄路径上航行

在这个复杂的环境中，战术立场强调跨资产类别的选择性和质量。

• 美国股票（超配）： “反通胀繁荣”叙事已成为共识，市场预测雄心勃勃，预计“标普493”的盈利增长将从2025年的6%-8%扩大至2026年的14%-16%。市场昂贵、集中且自满，几乎没有给上行惊喜留下空间，且易受冲击影响。更偏好选股而非持有市值加权指数，青睐金融、医疗保健以及精选的工业和能源股。年底标普500指数目标区间仍为7,500至7,800点，但路径将充满波折。
• 国际发达市场（低配） 和新兴市场（超配）： 日本前景正在改善，但更大的机会在于新兴市场，中国出口带来的有益的商品通缩、工业大宗商品价格上涨与能源成本稳定至下降的混合局面，以及可能走弱的美元共同创造了有利的背景。拉丁美洲受益于“亲商的政治稳定”，印度仍然是核心的长期增长持有选择。
• 美国固定收益： 鉴于市场已消化美联储再加息两次（每次25个基点）以及“隐形量化宽松”放松金融条件，重点在于减少短期久期敞口，转向“收益率曲线中部”以获得更好的票息和更低的价格波动。长期债券仍受期限溢价扩大的挑战，使2年期/30年期曲线保持陡峭。
• 另类投资： 实物资产（超配） 以获取分散化益处，重点关注工业金属和能源基础设施。对冲策略（超配） 在特质性风险升高、借贷成本降低和个股离散度极大的环境中受到青睐，这有利于基本面驱动的主动管理型基金经理。

主编视角：失谐即是机会

从这一数据和分析的拼图中得出的核心投资见解是，市场目前正在奖励一种简单化的、基于恐惧的叙事，而非细致的、基于基本面的分析。1.8万亿美元的估值冲击是焦虑的度量，而非对经济破坏的精确预测。历史表明，这种“失谐”时期——价格与依然完好的商业基本面发生剧烈脱节——往往为纪律严明的投资者创造了最具吸引力的机会。

市场在问：“AI将淘汰谁？”一个更有建设性的问题是：“AI将如何被应用，在此过程中谁会获得收益？”证据指向协作、相互依存和生产力提升，远多于直接的取代。拥有专有数据和根深蒂固分销渠道的软件公司不会拱手让出其核心资产；它们更有可能将AI作为新的渠道进行货币化。受监管和信任约束的数据密集型行业并不容易被“去中介化”。

风险是真实存在的，特别是在杠杆信贷市场，疲弱的发行时机和高集中度可能放大压力。然而，对于公开股票投资者而言，极端的离散度已经创造了一个环境，即具有持久竞争优势的高质量公司与真正脆弱的公司一起被无差别地抛售。这是选股者的时刻。早期AI热潮中轻松、广泛的收益阶段已经过去。下一个阶段属于那些能够识别AI新生态系统中的合作者和赋能者、区分周期性恐惧与结构性威胁，并且有魄力在市场叙事超越现实时采取行动的人。轮动的“过度”不仅是需要管理的风险；它们也是构建阿尔法收益的原材料。