高盛警告AI资本支出叙事面临压力；基本面弱化可能导致动量交易在几周内触底。

新一代人工智能模型正以远低于市场预期的计算能力实现尖端性能，这挑战了"只有持续扩大资本支出才能赢得AI竞赛"的主流叙述。据高盛One-Delta交易部主管Rich Privorotsky表示，当前动量交易下跌距离真正的底部还有数周时间。虽然前期涨幅的斜率高于平均水平，暗示调整幅度可能超过历史常态，但美国股市整体不存在系统性风险。市场结构保持韧性，跨板块相关性保持低位，资本在板块间轮动，而非引发大规模抛售。

Privorotsky指出，动量指标仍显示相对波动率处于高位，尚未出现足以发出全面复苏信号的迹象。然而，即使隐含波动率最近上升，市场结构也未发生根本性改变。已出现明显分化：一些AI硬件相关股票已进入超卖区域，而某些之前表现滞后的板块正在反弹，却无明显基本面改善——这是典型的板块轮动特征。

在测试Kimi K3模型后，Privorotsky对其工程设计印象深刻。该模型拥有2.8万亿参数，自托管仍需企业级GPU集群。但最关键的是，其训练效率值得更多关注。新一代模型日益依靠算法优化、模型架构创新和高效的专家混合体（MoE）路由来提升训练效率。Kimi K3就是典型：它包含896个专家模块，但每次推理仅激活16个，大幅降低了计算资源消耗。这促使市场重新思考：如果前沿模型能通过算法创新大幅提升训练效率，业界还需要持续扩张资本密集型数据中心和训练集群吗？

Privorotsky主张这主要挑战了训练基础设施的投资逻辑，而推理端的计算需求仍相对强劲。长期AI基础设施需求并未根本逆转。然而，随着模型训练效率的改善，"持续投入巨额资本用于更大规模计算集群"的叙述面临越来越多的质疑——尽管AI资本支出仍是全球科技股最重要的定价锚点。

美联储处于政策会议前的黑暗期，近期市场焦点将转向欧洲央行政策决定、英国消费者物价指数数据和主要经济体初值采购经理人指数读数。但Privorotsky认为即将到来的财报季将真正决定市场方向。除了Alphabet外，特斯拉、德州仪器、英特尔和AMD的"推进AI"活动财报将成为市场评估数万亿美元AI资本支出投资逻辑能否维持市场认可的关键窗口。

在指数层面，美国股市继续表现出强大韧性。尽管面临持续的动量交易调整和AI叙述摇摆的双重压力，资本已轮动至估值合理或表现滞后的板块，而非恐慌性逃离。这表明市场以更精细的粒度对AI投资主题进行定价，而非直接否定它。Privorotsky的动量模型显示，本次调整的持续时间和幅度都未达到历史预警信号的阈值，这使得即将到来的科技股财报和AI相关事件成为判断AI资本支出周期是否正在接近转折点的关键。