高盛：后现代周期开启，AI与地缘政治驱动资本支出超级周期

概览

本报告提出了“后现代周期”（Post Modern Cycle）的概念，认为全球经济与投资环境正经历自疫情以来的结构性转变。这一周期标志着过去几十年主导市场的去通胀、 deregulation（放松管制）、利率下行和全球化趋势的终结，取而代之的是宏观波动性上升、实际利率走高、国家干预增强以及供应链区域化。在此背景下，由人工智能（AI）革命和地缘政治紧张引发的资本支出（Capex）超级周期正在形成，深刻重塑股票市场的回报结构，使得盈利增长而非估值扩张成为主要驱动力。

核心观点

核心观点一：宏观环境的根本性逆转。与1980年代至2007年的“现代周期”（低通胀、低波动、全球化红利）不同，“后现代周期”伴随着更高的资本成本、政府债务攀升以及贸易壁垒的增加。美国关税水平已升至1930年代以来高点，政策不确定性指数处于多年高位，导致全球资本竞争加剧，长期债券收益率显著上升。 核心观点二：资本支出超级周期的双重引擎。私人部门方面，AI大语言模型的出现引发了科技巨头前所未有的基础设施投资热潮。2026年第一季度，标普500成分股资本支出同比增长38%，远超回购增速；前五大 hyperscalers（超大规模云服务商）2026年共识资本支出预期上调约800亿美元至7550亿美元，较一年前增长80%。公共部门方面，出于能源安全和地缘政治考量，各国政府大幅增加国防和关键基础设施支出，如德国等国的国防订单激增。 核心观点三：科技股内部的剧烈分化与“旧经济”的重估。在零利率时代受宠的轻资产软件公司，因AI代理（Agentic AI）可能颠覆其商业模式以及终端价值假设的下调，估值大幅收缩，软件板块全球市盈率在短期内下跌约5个点。相反，受益于算力需求的半导体硬件表现强劲。同时，虚拟世界与物理世界的命运首次紧密交织，科技巨头的资本支出溢出效应惠及数据中心、电力供应商、工业设备等传统重资产行业，使其获得结构性增长机会。 核心观点四：市场回报来源的扩散。过去十五年由美股、科技股和成长股主导的高度分化市场格局正在改变。当前市场截面离散度上升，中位数股票回报减小，但受益於资本支出主题的公司（涵盖工业、大宗商品、科技硬件、公用事业等）展现出强劲的盈利动能，共识每股收益同比上调约25%，为投资者提供了更多通过 diversification（分散化）获取 Alpha 的机会。

分析框架

机构采用了长周期历史比较法，将1980年前的“传统周期”、1980-2007年的“现代周期”与疫情后的“后现代周期”进行对比，通过分析宏观变量（通胀、利率、波动率）、政策导向（全球化vs区域化）及产业结构（轻资产vs重资产）的演变来确立当前所处的周期位置。 在具体推导上，报告运用了“量价拆分”与“产业链传导”逻辑：首先识别出AI技术和地缘政治作为资本支出的两大驱动因子；其次，追踪资本支出在产业链上的流向，从上游的半导体硬件、中游的数据中心建设，传导至下游的电力供应和工业设备；最后，通过对比“资本支出受益者”组合与全球指数的相对表现，以及分析软件与硬件板块的估值溢价收敛情况，验证了市场风格从“长久期成长”向“实物资产与盈利确定性”切换的逻辑。

方法论与常识提炼

• 周期与景气框架康波长周期

  技术革命驱动的长波周期更替

  研报隐含使用了长波周期理论，认为AI革命类似于历史上的重大技术创新（如互联网、电气化），会引发长达数十年的基础设施重建和资本支出浪潮，从而决定长期的资产回报风格。

• 行业/产业分析框架供需框架

  资本密集度与供给约束

  报告分析了从“轻资产”向“重资产”的供给侧转变。在电力、算力和国防产能受限的背景下，资本密集型企业因拥有稀缺的物理资产而获得定价权和估值溢价，这是典型的供需错配分析逻辑。

• 估值方法DCF 现金流折现

  折现率上升对长久期资产的压制

  报告指出，随着实际利率和资本成本上升，未来现金流的折现值下降，这对依赖遥远未来增长的“长久期”资产（如软件股）构成估值压力，解释了为何市场偏好转向当前盈利可见性高的资产。

• 事件博弈与行为金融预期差/预期管理

  市场对AI商业模式的重新定价

  报告分析了投资者预期的转变：从最初盲目追捧所有AI概念，到开始质疑超大规模云服务商的资本回报率以及担忧AI对软件商业模式的颠覆，这种预期差导致了板块间的剧烈轮动。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• META.US (Meta Platforms)

  作为主要超大规模云服务商（Hyperscaler）之一，是AI资本支出的主要驱动者和受益者，但也面临资本支出回报率的市场质疑。

  优势

  在AI基础设施投入上处于领先地位，拥有强大的数据和应用场景。

  劣势

  巨额资本支出可能侵蚀自由现金流，市场对其投资回报率的可持续性存在担忧。

  对比

  相较于纯软件公司，其硬件基础设施属性更强；相较于半导体厂商，其处于资本支出的支付方而非直接收款方。

  风险

  AI monetization（货币化）不及预期导致估值回调；监管风险。

• 半导体行业 (Semiconductors)

  直接受益于AI算力需求的激增，是资本支出链条中的核心上游供应商。

  优势

  需求看似无止境，业绩增长确定性强，相对表现优于超大规模云服务商。

  劣势

  估值已反映较高增长预期，周期性波动风险。

  对比

  在科技板块内部，表现显著优于软件和服务板块。

  风险

  产能过剩风险；地缘政治导致的供应链中断。

• 软件与IT服务板块 (Software & IT Services)

  受损方或相对落后者，面临AI技术颠覆商业模式的风险及估值体系重构。

  优势

  部分企业可能通过整合AI提升效率。

  劣势

  高估值难以维持，终端价值假设被下调，面临“柯达式”被颠覆的风险。

  对比

  相对表现大幅落后于硬件和半导体板块。

  风险

  AI代理（Agentic AI）替代传统软件许可模式；客户支出削减。

• 传统重资产行业 (Industrials, Utilities, Energy)

  间接受益者，承接科技巨头资本支出的溢出效应，并受益于国防支出增加。

  优势

  估值相对较低，盈利增长因供需紧张而改善，具备实物资产支撑。

  劣势

  对宏观经济周期敏感，资本回报周期较长。

  对比

  从被忽视的“旧经济”转变为具有结构性增长机会的领域。

  风险

  能源价格波动；政策执行力度不及预期。

关键数据

• 前五大云服务商2026年资本支出预期约7550亿美元较一年前共识预期增加约800亿美元，同比增长80%
• 标普500公司2026Q1资本支出增速+38%远高于同期股票回购1%的增速，显示投资意愿强烈
• 软件板块全球市盈率变动下跌约5个点因风险溢价上升及终端价值假设下调，短时间内发生显著估值收缩
• 资本支出受益者组合年初至今涨幅约25%表现优于广泛市场，且共识每股收益同比上调约25%
• 美国公共债务占GDP比重变化从55%升至124%反映政府借贷需求增加，推高长期利率和资本成本

影响与含义

对投资策略而言，报告认为单纯依靠指数Beta获利的时代已结束，选股能力（Alpha）变得至关重要。投资者应超配那些直接受益于资本支出加速的领域，包括AI硬件基础设施、电力与能源安全、国防工业以及高资产密度的传统行业。对于科技股，需警惕软件板块的持续估值下修风险，转而关注半导体等硬件环节。此外，随着全球贸易碎片化和区域化，新兴市场、日本及欧洲部分重资产国家的股市可能提供分散化收益。

风险

• 地缘政治冲突升级导致供应链进一步断裂或成本失控
• AI技术商业化进程缓慢，导致巨额资本支出无法转化为预期利润
• 政府债务不可持续引发主权信用危机或恶性通胀
• 软件行业商业模式被AI快速颠覆，造成系统性估值崩塌

后续跟踪

• 超大规模云服务商（Hyperscalers）的资本支出指引及实际落地情况
• 半导体与软件板块的相对估值溢价变化
• 全球主要经济体国防预算的执行进度及订单释放节奏
• 长期实际利率的走势及其对成长股估值的压制程度