独立研究表明，尽管人工智能技术在基本面上依然稳健，但企业Capex正接近现金流约束，暴露出潜在的金融投机行为。

HTX Research，即加密货币交易所HTX的研究部门，发布了一份新报告，审视了美国人工智能（AI）股票在当前市场周期中的位置。该报告于2026年8月23日发布，题为《智能的工业化与泡沫周期：代币经济学、资本支出以及美国AI股票的重新定价》，其核心观点认为，AI行业及其股票在根本上已不同步。尽管技术扩散仍处于早期阶段，但资本支出、估值水平和投资者情绪却大幅超前。这种错位创造了一种动态局面，正如报告所言：“行业并未处于泡沫中，但金融架构已显示出投机特征。”

市场对AI股票的定价逻辑正在经历结构性转变。起初，投资者将GPU、高带宽内存、服务器和数据中心容量的稀缺性计入价格。随后，估值反映了前沿模型和编码代理带来的性能提升。然而进入2026年，推动股票回报的主要驱动力正从模型参数量和资本支出规模，转向代币生产成本、任务完成可靠性、使用强度、企业工作流渗透率，以及巨额AI投资能否产生可持续的自由现金流的能力。

这一转变的背后是企业支出的急剧扩张。摩根资产管理（J.P. Morgan Asset Management）估计，五家美国超大规模云服务商将在2026年投入约6970亿美元（约合新台币22.2万亿元）用于资本支出。因此，资本支出占运营现金流的比例预计将从2023年的约33%攀升至93%。报告强调，一旦资本支出消耗了绝大部分运营现金流，市场关注点必然从顶层收入增长转向资本回报。

HTX Research明确区分了底层产业基本面与金融市场行为。云收入、编码代理采用率、半导体销售和企业需求均在实质性地扩张，证实了AI技术本身并非虚假叙事。相反，资本支出、外部融资、数据中心开发、私有模型估值以及若干高倍数的二线股票日益表现出投机特征。

报告进一步指出，表面的市盈率无法捕捉真实的估值水平。例如，Alphabet（GOOGL）的市盈率因投资收益而失真，而Amazon（AMZN）当前的会计利润并未反映正常化的估值。作者认为，可持续的价值属于那些在正常化估值、竞争护城河、现金流生成和AI期权之间实现最紧密对齐的公司。基于当前的定价和周期定位，Alphabet被认为提供了最具吸引力的整体风险收益不对称性。相同的分析框架也被应用于Microsoft（MSFT）、Meta（META）、台积电（TSM）、NVIDIA（NVDA）、Amazon、Oracle（ORCL）、美光（MU）、AMD（AMD）、Arista（ANET）和Vertiv（VRT），以区分具有高基本面胜率的公司与那些估值已要求近乎完美执行的公司。

除了传统的股票分析外，报告还考察了AI主题如何重塑加密货币投资者的资产配置行为。随着NVIDIA、美光、台积电、Broadcom（AVGO）、Meta和Alphabet等公司进入加密货币用户的日常投资组合——与黄金、原油、ETF和IPO前资产并列——越来越多的参与者开始将加密货币资产和美国股票视为统一全球风险资产系统中的不同配置向量。

HTX自称是最早系统整合这一方法的加密货币交易所之一。根据2026年8月披露的数据，该平台TradFi永续合约板块的累计交易量已超过25亿美元（约合新台币800亿元）。目前，它支持超过170种与传统金融相关的资产，涵盖美国股票、ETF、黄金、白银、原油、AI半导体、存储芯片、航空航天，以及包括OpenAI和Anthropic在内的IPO前主题。其运营模式利用了平台现有的用户基础：持有USDT等稳定币的用户可以直接在同一账户内交易TradFi资产，无需单独的经纪账户或资金转账。当风险偏好下降时，用户可以轮换至黄金、ETF或大型科技股；当风险偏好恢复时，他们可以增加对加密货币资产和高贝塔值AI股票的敞口。

报告总结称，交易平台之间的竞争前沿正在发生根本性转移。竞争已从现货市场、衍生品、流动性提供和上市速度，扩展到更广泛的领域，包括多资产访问、财富管理基础设施和AI驱动的投资工具。对于拥有持久竞争优势的平台而言，核心能力将从纯粹的交易执行演变为全面的全球资产配置。