編者按：9 月的美國金融市場出現了一個值得關注的背離：美債遭遇大幅拋售，10 年期國債收益率單月上升超過 50 個基點，部分固定收益資產下跌 2.3% 至 5%。與此同時，AI 交易依然強勁，半導體股持續上漲，納斯達克指數表現相對堅挺，但中小盤股、等權重標普 500 指數及其他利率敏感板塊普遍承壓。

按照傳統估值邏輯，長期利率上升意味著未來現金流需要以更高的折現率計算，通常會壓低股票估值。然而，科技股並未出現與債市同等程度的調整。市場究竟是在擔憂美國財政與通脹前景，還是在押注 AI 將帶來足以抵消高利率影響的經濟增長？

QuantStreet Capital 創始人 Harry Mamaysky 在最新月度投資信中提出了另一層疑問：如果市場相信 AI 能提高整個經濟的生產率，為什麼上漲的主要仍是半導體等基礎設施供應商，而不是未來應該受益於 AI 的廣大企業？作者並不認為 AI 已經形成泡沫，但對這種收益預期與股價表現之間的背離保持警惕。

這一問題關係到 AI 投資能否形成可持續的商業閉環。資本市場已經願意為算力、芯片和數據中心支付高額成本，但這些投入最終需要轉化為企業盈利，才能支撐長期回報。當融資成本持續上升，AI 的投資邏輯或許將越來越取決於一個問題：誰在承擔建設成本，誰又能真正獲得 AI 創造的利潤？

以下為原文編譯：

2026 年 9 月，美國市場最明顯的變化不是 AI 股票上漲，而是債券與股票之間出現了罕見的分化。

一方面，固定收益市場遭遇廣泛拋售。美國財政部數據顯示，10 年期美債收益率從 8 月 31 日的 4.75% 上升至 9 月 30 日的 5.29%，累計上行 54 個基點。按照 QuantStreet 的統計，部分美國固定收益資產當月下跌 2.3% 至 5%。

另一方面，科技股特別是半導體板塊依然強勁。比特幣、以科技及半導體股票為重要持倉的動量策略，以及納斯達克指數都表現相對突出。反觀美國中小盤股、等權重標普 500 指數，及房地產信託基金（REITs）、公用事業和金融等利率敏感板塊，表現普遍疲弱。

更不尋常的是，美元和大宗商品在 9 月同時上漲。這與兩者通常呈現的反向關係並不一致，也說明投資者面對的市場環境正在變得更加複雜。

對於 QuantStreet 而言，這一輪市場分化背後有兩個值得追問的問題：為什麼長期利率大幅上升，科技股仍能維持強勢？如果投資者正在押注 AI 帶來的經濟增長，為什麼這一預期沒有反映在更廣泛的股票市場中？

一、美債收益率飆升，市場究竟在擔心什麼？

10 年期美債收益率在一個月內上升超過 50 個基點，意味著長期資金的定價發生了明顯變化。

債券價格與收益率通常反向變動。收益率上升意味著現有債券價格下降，期限越長、對利率變化越敏感的債券，價格壓力通常越明顯。

但推動本輪美債拋售的原因，並沒有一個得到市場一致認可的解釋。

第一種解釋是投資者正在失去對美元的信心。

不過，Mamaysky 對這一判斷持保留態度。美元在 9 月實際上有所升值，與美元資產遭到全面拋售的敘事並不一致。當然，美元上漲並不能完全排除長期信用風險，但至少表明市場並未出現單向的美元信心危機。

第二種解釋是，美國財政狀況令投資者要求更高的長期風險補償。

作者同樣認為，現有證據尚不足以支持這一強烈結論。他特別提到，市場隱含的通脹補償指標（inflation breakevens）保持相對穩定，並未出現與收益率上漲同等幅度的變化。

這一指標反映名義國債與通脹保值國債之間的收益率差，可用於觀察投資者對未來通脹及相關風險補償的定價。如果名義收益率上升，而通脹補償沒有同步大幅上漲，就很難將全部變化歸結為通脹預期失控。

不過，這也不意味著財政風險可以被排除。長期收益率還受到國債供給、期限溢價、實際利率與市場流動性等因素影響，通脹補償穩定並不能單獨證明美國債務不存在風險。

相比之下，Mamaysky 更關注第三種可能：市場正在為未來更強的經濟增長，以及 AI 基礎設施建設帶來的巨大資金需求重新定價。

大型雲服務商和科技企業持續擴大資本開支（Capex），建設數據中心、採購晶片並投入配套電力基礎設施。這些支出意味着企業需要佔用更多資本，也可能增加融資需求。

如果投資者同時預期 AI 將帶來更高生產率和未來盈利，那麼長期利率上升就不一定只被理解為經濟風險惡化，也可能部分反映增長預期及資本需求的變化。

這並不是說 AI 投資已經被證實是美債收益率上漲的主要原因，而是作者試圖解釋：為什麼債券市場遭到拋售時，部分科技股票仍然能夠上漲。

二、為什麼利率越高，AI 股票反而越強？

股票估值可以簡單理解為未來現金流的折現價值。

在其他條件不變的情況下，市場利率越高，投資者要求的回報率越高，企業未來盈利折算成今天的價值就越低。這也是為什麼高估值成長股通常對利率上升更加敏感。

但 9 月的市場並沒有完全按照這一邏輯運行。Mamaysky 給出的解釋是，投資者可能認為，AI 將創造足夠強勁的未來盈利增長，以抵消折現率上升帶來的估值壓力。

從估值公式看，這相當於兩股力量正在相互競爭：一股是折現率上升，壓低未來盈利的現值；另一股是預期盈利增加，提高股票的內在價值。

如果後者的增長幅度足夠大，股票價格即使面對更高利率，也可能繼續上漲。換句話說，市場可能並不是忽略了高利率，而是認為未來的 AI 利潤足以覆蓋更高的資本成本。

這套解釋有一定合理性。AI 基礎設施投資正在形成龐大的需求。晶片製造商、半導體設備供應商以及相關科技企業，能夠相對直接地從建設支出中獲得收入。AMD、美光、英特爾、思科和應用材料等企業，也出現在作者關注的動量 ETF 主要持倉之中。只要市場相信 AI 資本開支仍將維持高位，上游供應商的盈利預期就可能持續獲得支撐。

但問題在於，這些企業的收入增長，最初來自其他企業增加資本支出，而不一定意味着整個經濟已經獲得了相應的生產率收益。

對於購買晶片、建設數據中心的企業而言，支出首先形成的是成本或資本資產。只有這些資產最終幫助企業增加收入、降低成本或提高利潤，投資才能產生持續的經濟回報。

因此，半導體股上漲只能說明市場看好 AI 基礎設施相關企業的盈利前景，尚不足以證明 AI 投資的最終經濟回報已經兌現。

三、AI 最大的疑問：晶片公司賺到了錢，其他企業呢？

這也是 Mamaysky 在投資信中最为關注的矛盾。

9 月，半導體行業表現強勁，但等權重標普 500 指數表現疲弱。

相比市值加權指數，等權重標普 500 指數讓每家成分股擁有大致相同的權重，因此更能觀察市場上漲是否廣泛擴散，而不是主要由少數大型科技公司推動。

作者將半導體以外的廣大企業稱為 ROCS（Rest of the Corporate Sector），即其他企業部門。

在他看來，AI 投資存在一個需要時間驗證的邏輯。

企業現在購買晶片、伺服器和軟體，是因為預計這些技術將在未來帶來生產率提升。市場願意提前為這一建設過程提供資金，也是因為相信未來會出現尚未兌現的利潤。

因此，現階段沒有看到所有行業的利潤同步增長，並不令人意外。

問題是，股票市場本身具有前瞻性。如果投資者確信 AI 將顯著提高其他企業未來的盈利能力，理論上，這部分預期也應該逐漸反映在相關公司的股票價格中。

但 9 月並沒有出現這樣的廣泛上漲。半導體股持續走強，其他企業卻沒有獲得類似的估值支持。這讓作者產生了疑問：如果晶片的最終購買者無法獲得足夠的新增利潤，它們又如何長期承擔日益龐大的 AI 採購和建設成本？

這一問題觸及 AI 投資鏈條中的利潤分配機制。

短期內，基礎設施供應商可能憑藉訂單增長和需求緊張獲得較高利潤。中期來看，雲服務商需要通過出租算力、提供 AI 服務等方式回收投資。更長期來看，普通企業則需要將 AI 轉化為更高生產效率、更低經營成本或新的收入來源。

只有當這一過程逐步兌現，AI 投資所創造的價值才可能向更廣泛的經濟活動擴散。

當然，股價沒有同步上漲，並不意味着 AI 的生產率收益不會出現。高利率、行業自身經營壓力及不同企業的估值起點，都可能掩蓋市場對未來盈利改善的預期。

但至少從 9 月的股價表現來看，投資者對 AI 上游供應商的信心，明顯強於對其他企業最終獲益的定價。

對於這一現象，Mamaysky 並沒有得出 AI 投資必然失敗的結論。他仍然相信 AI 的長期價值，也不認為當前市場已經構成泡沫。

只是這輪上漲要獲得更廣泛的基本面支持，仍需要看到 AI 創造的利潤不再局限於少數科技企業。

四、下一步要看什麼？生產率提升能否轉化為企業利潤

在判斷 AI 的經濟價值時，Mamaysky 開始更加關注生產率數據。

美國勞工統計局（BLS）2026 年 9 月 3 日公佈的修正數據顯示，第二季度非農企業部門勞動生產率環比折年增長 1.4%，同比增長 2.2%。

從更長週期看，2019 年第四季度至 2026 年第二季度，美國非農企業部門勞動生產率年均增長約 2.1%，高於此前一個商業週期約 1.5% 的水平。

這與作者觀察到的生產率改善趨勢一致。

但需要區分的是，宏觀勞動生產率上升不等於 AI 的貢獻已經得到確認。資本投入、勞動力配置、技術進步及週期性因素都可能影響這一指標，目前也不能直接據此計算 AI 為企業創造了多少利潤。

Mamaysky 因此提出了更進一步的驗證標準：生產率改善最終需要體現在科技行業之外的企業盈利中。

這也反映在 QuantStreet 的投資組合調整上。儘管價值股和低波動率股票在上一季度表現不佳，該機構仍維持對這兩類股票的相對超配，希望保留對更廣泛企業部門的敞口。同時，在風險承受能力較高的組合中，繼續保留部分科技股投資。

在固定收益市場，該機構也開始調整久期。久期（Duration）用於衡量債券價格對收益率變化的敏感程度。久期越長，利率上升時通常面臨越大的價格損失；但如果收益率下降，潛在價格收益也更明顯。

作者認為，當 10 年期美債收益率達到約 5.25% 時，債券的潛在投資吸引力已經開始改善。因此，QuantStreet 在低風險組合中略微增加債券久期，這是該機構一年多以來較為明顯的方向調整。

不過，這並不代表該機構已經全面看多長債。其模型仍不看好高久期固定收益資產，組合整體久期仍低於基準，只是低配程度有所收窄。

對於適合的投資者，作者還提及常青型私募股權基金（Evergreen Private Equity Funds）等另類資產的分散配置作用。據其列舉的部分產品表現，相關基金在 9 月上漲約 0.5% 至 0.75%，在多數股票承壓的月份提供了一定的組合分散效果。不過，這類產品仍存在估值頻率、流動性及底層資產風險等限制，單月收益不能證明其長期防禦能力。

從這些調整可以看出，QuantStreet 並未選擇完全退出 AI 交易，也沒有因為債券收益率上升就大幅轉向長債，而是在不同資產之間尋找更均衡的風險回報。

未來真正需要觀察的，是三組信號。

首先，AI 基礎設施支出能否持續，以及上游供應商的收入增長是否仍有足夠強勁的需求支撐。

其次，AI 是否開始改善非科技企業的盈利能力。生產率數據可以提供早期線索，但企業利潤率、成本節約和新增收入，才是投資回報能否兌現的更直接證據。

最後，長期美債收益率的上升究竟更多反映經濟增長預期，還是通脹、財政供給和期限風險補償。如果增長未能如預期改善，而融資成本持續高企，企業投資回報將面臨更大的壓力。

當前 AI 交易真正需要回答的問題，已經不僅是芯片和算力需求還能增長多久，而是這些投資最終能為整個經濟創造多少新增利潤。

半導體企業已經從資本開支中獲得了可見的收入，但更廣泛的企業盈利改善仍有待驗證。只有當 AI 的生產率收益逐漸轉化為科技行業之外的真實利潤，市場才可能獲得支撐當前大規模投資的更完整證據。

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