长江证券援引2010年代移动互联网行情的基建历史复盘指出 ，模型路由 、力测
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上述逻辑转变对资产配置具有直接影响 。基建而普通服务器 、力测苹果等企业表现相对靠前 。基建Token支出指数持续回调等问题分歧加剧。力测下一轮AI应用行情或已"蓄势待发" 。基建
AI基建正在经历一轮市场层面的力测压力测试 。而Token支出指数的基建回调 ，市场正从第一阶段的力测"只要能用AI ，该团队分析 ，基建普通存储及高估值拥挤交易则面临更大压力 。力测普通存储和高估值拥挤交易最容易受到冲击；而真正稀缺的基建HBM、这一格局直至上游毛利率确立下滑趋势后才会逆转 。产业上升周期中 ，AI行情的主线正从"上游硬件贝塔"切换至"真正稀缺环节"与"应用收入兑现" ，是本轮市场分歧的两条主线 。长江证券主张不能简单将CapEx放缓等同于AI周期结束 。
压力测试之一 ：资本开支增速放缓
CapEx增速放缓是本轮市场分歧的核心触发因素之一 。
长江证券主张 ，全球Token使用量绝对值仍维护小幅增长 。在行情起步阶段 ，即从CapEx交易进入ROI交易。复盘显示 ，
尤其声明 ：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布 ，海力士等存储巨头同步大幅回调，两者分化加剧。才愿意持续付费" 。更恐怕在调整后重新获得溢价 。取决于三个条件：收入端是否同步放缓 、这场分歧更像是对AI基建的一次压力测试，要紧变量在于2027年资本开支能否上修 ，HBM 、本轮分歧标志着AI投资主线正在发生切换 ，这一分化格局的背后 ，
国内方面 ，而是启动要求AI证明其不只是能消耗Token ，由此触发了本轮对AI基建的完善性压力测试。是本轮市场分歧的第二条主线 。扩产确定性预期支撑下 ，映射至A股 ，细分行业弹性排序呈现上游>中游>下游的规律 。本轮AI应用趋势在过去10至20年间已积累了坚实的硬件基础——涵盖通讯基建（2010-2013年） 、即便渗透率增速放缓 ，甲骨文 、但在Token需求 、上游高毛利率往往仍能维护一段时期，云AI收入和推理场景尚未被证伪前 ，
资本开支增速放缓与Token支出指数回调 ，更要能以更低成本创造可持续收入 。但随着长鑫科技IPO临近 ，CapEx放缓是否演变为硬件行情拐点 ，转向第二阶段的"只有能创造ROI的AI ，而非行情的终结 。
然而，
长江证券将这一现象解读为AI交易逻辑的结构性切换 ：市场并非鉴于担忧AI算力需求而调整，先进封装 、推理优化和企业级AI应用的扩张 。高速光互连等方向 ，长江证券主张 ，软件端资本开支增速先于硬件端回落 ，新能源车（2021年）等多轮产业周期——叠加本轮AI大模型自2024年以来的持续迭代 ，云计算（2020年） 、LLM Token Index（每百万Token支付价格）持续回调 ，推动资本开支从"囤卡式投入"转变为"真实消耗性扩张" 。TMT各子行业资本开支增速见顶的先后顺序为 ：通信>电子>计算机=传媒；而在行情尾声，而这取决于两点 ：AI模型迭代能否突破线性预期 、科技板块整体拥挤度已处于历史高位 ，当前AI链条已进入"第一次CapEx焦虑阶段" ，而非仅仅消耗算力 。
映射至A股，但与此同时，长江证券主张 ，Meta）营收增速逐渐回升 ，
主线切换 ：稀缺硬件与应用收入成新锚
综合两项压力测试 ，内部分化显著 。谷歌、中美硬科技板块表现明显分化 ，
新能源车产业链的历史经验同样提供了参照 。但同时也将推动低成本模型 、过去两周 ，长江证券策略团队主张，
中美硬科技分化 ：国产算力链逆势靠前
2026年6月29日至7月9日，半导体设备材料（2020年） 、海外方面 ，北美主要云厂商（微软 、科技方向波动或同步加剧 。换言之 ，压缩部分过度乐观的硬件估值 ，是市场对高额CapEx支出能否持续的讨论明显升温 ，与此同时 ，半导体等国产算力链方向表现靠前 。中美硬科技板块出现不同程度回调 ，市场围绕高额资本开支能否持续 、本平台仅提供信息存储服务 。闭源大模型（以Claude Opus系列为例）价格维护在相对高位，AI正从技术可行性交易转向经济可行性交易。这一背离信号，长江证券在7月18日的报告中指出 ，指数在所有行业增速均顶部回落后约一个季度启动下跌 。光模块等海外算力方向大幅回调，资本开支增速顶部拐点通常领先市场高点约一个季度 。
该团队指出 ，市场关注点逐渐转向应用端营收确定性与高端硬件稀缺性 。高速光互连等稀缺硬件方向更恐怕在调整后重新获得溢价 ，在科技方向拥挤度达到历史高位的背景下 ，但英伟达 、这一转变将缩减前沿模型的无差别溢价，折射出市场正从"技术可行性交易"转向"经济可行性交易"——投资者启动要求AI证明其创造可持续收入的能力 ，海外头部大模型厂商ARR亦呈加速上升态势，2027年整体资本开支增速或将边际下滑。AI周期或仍在延续 。从北美主要云厂商的资本开支数据与前瞻指引来看 ，该团队明确区分了受益与受压方向 ：普通服务器、表明AI商业化进程仍在推进 。三星、打开新的算力需求范式；以及应用端能否加速兑现ROI ，短期需缩减对中上游普涨的预期 ，
该团队同时提示三项主要风险 ：历史经验对未来指引效果有限；财报季北美大厂资本开支若低于预期 ，CapEx放缓并不注定造成硬件行情结束 ，供给端是否全面释放、
从更长周期来看 ，该团队强调 ，以及融资链条是否出现断裂。就愿意付高价" ，市场波动或加剧；以及若Anthropic等AI大模型厂商ARR数据不及预期，
落地至本轮AI浪潮 ，
压力测试之二 ：Token支出指数回调
2026年6月以来 ，亚马逊 、而开源大模型（以DeepSeek V系列为例）价格大幅下调且显著低于闭源模型 ，
从模型定价层面看 ，