TL;DR
以下分析与判断均基于 截至 2026 年 Q2 末 的市场数据及当时的市场环境。
2026 年上半年，Crypto 的弱势并非源于行业内部爆雷，而是受到美联储政策转鹰、美伊战争引发的供给型通胀，以及 AI 股对全球流动性的持续虹吸。与此同时，AI 行情的收益正从芯片龙头、云厂商和软件应用层，集中转向存储、PCB 等实体供应链瓶颈；三大超级 IPO 也将进一步检验 AI 高估值与高烧钱模式。
在整体 DeFi 收缩的背景下，RWA 成为 Crypto 少数保持净流入的领域：链上规模由年初约 216 亿美元增长至 330 亿美元，其中代币化股票和 RWA 永续合约增长最快。资金对“币”的需求正在减弱，但对通过 Crypto 基础设施交易股票、大宗商品等传统资产的需求快速上升。我们的判断是，美股对 Crypto 的虹吸效应可能已在 2026 年 6 月见顶；若行业不出现新的重大利空，市场或已进入缓慢修复阶段。
宏观环境：政策转向与地缘冲击
本部分围绕三条主线展开：美联储换帅之后货币政策预期从”降息”到”加息”的完整反转、美伊战争对能源与通胀链条的持续扰动、以及中美博弈背景下全球资金的避险选择。三者共同决定了本季度所有风险资产的定价环境，也解释了为什么加密市场会在全球股市普涨的同时独自走弱。
2026 年上半年的宏观环境，我们将其定义为“三重冲击下的资产定价分化”：货币政策的转向、地缘冲突的持续、以及资金在 AI 行情中的极度集中，三者同时作用，使得同样的利率、同样的流动性条件下，不同资产的表现出现了本轮周期以来最大的分化。道琼斯指数在季度末创出历史新高，韩国 KOSPI 上半年涨幅超过 100%，而比特币 6 月单月下跌约 20.5%，加密恐惧与贪婪指数跌至 15——这种程度的背离，在近十年的大类资产比较中都属罕见。理解这种背离的原因，是理解本季度加密市场表现的前提。
美联储换帅：从“何时降息”到“是否加息”
2025 年四季度，市场经历的还只是降息节奏的降温；2026 年上半年，整个降息叙事被彻底推翻。这个反转不是某一次会议或某一个数据造成的，它花了整整两个季度，一点一点把年初的乐观预期消耗干净。
预期反转的三个月
1 月，市场对 2026 年的主流定价还是”降息两到三次”，CME 利率期货一度给出年内首次降息落在二季度的判断；4 月的议息会议上，反对票数创下 1992 年以来的新高，至少五位官员先后公开表示，下一步的政策方向可能是加息；5 月，凯文·沃什（Kevin Warsh）正式接替鲍威尔出任美联储主席；6 月，点阵图上半数官员站到了加息一边。半年时间，市场把“降息两到三次”改成了“年内至少加一次”。
其中，凯文沃什的态度转变尤为明显：在确认听证会上批评美联储 2021 至 2022 年犯下”致命的政策失误”，此前也多次公开表达过降低利率的意愿，认为过高的利率正在损害经济活力——按这个履历，市场原本给他贴的是偏鸽的标签。但数据没有给他这个机会：4 月美国实际工资环比下滑 0.5%，为近三年首次，通胀对家庭购买力的影响已经摆上台面；5 月的价格数据全面转差。他面对的第一次抉择不是“降不降息”，而是“如何让自己不陷入加息争论”。
6 月 FOMC：宏观叙事分水岭
6 月 16 日至 17 日的会议是本季度宏观叙事的分水岭。决议本身并无波澜：联邦基金利率连续第四次维持在 3.50%–3.75%，平自 2025 年 12 月最后一次降息以来就没有变动过。真正掀起波澜的是三个非常规信号。
2026 年 6 月 FOMC 点阵图立场分布（美联储 SEP，ArkStream 整理）
同步发布的经济预测摘要（SEP）里，官员们把 2026 年实际 GDP 增速中值下调至 2.2%，失业率预期微调至 4.3%，同时上调了短期通胀预期。增长下修、通胀上修、利率上修，三个箭头指向同一个词：滞胀担忧。
ArkStream Capital 认为，这三个信号叠加起来的分量，比“是否加息”这个问题本身更重要。 过去十几年，市场依靠点阵图、前瞻指引和主席记者会拼出了一整套校准利率路径的工具，沃什上任后做的第一件事，就是把这套工具的可信度系统性地拆掉。校准工具消失之后，利率预期的波动率只能被动抬升，也就导致了本季度风险资产、尤其是高 beta 资产（在过去的季度报告中，我们将 BTC 为首的加密资产归为此类）定价的混乱。
数据的两面：通胀的黏性与就业的摇摆
支撑鹰派转向的是价格数据的实质性恶化。5 月 CPI 同比升至 4.2%、环比上涨 0.5%，能源是主要推手；PPI 最终需求同比高达 6.5%、环比上涨 1.1%，其中最终需求商品价格环比上涨 2.8%，战争推升的生产端成本还在向下游传导。
但通胀内部的结构并不均匀，这一点对判断政策路径很关键。核心 CPI 同比 2.9%、环比 0.2%，仍属可控；达拉斯联储的研究显示，核心 PCE（约 3%）与剔除极端分项的截尾均值 PCE（约 2.3%）出现了明显背离，说明这一轮压力高度集中在能源、运输等受供给冲击的类别，尚未全面扩散到服务与工资端。
2026 年上半年美国通胀分项的离散分布（BLS、达拉斯联储，ArkStream 整理）
这一轮通胀的导火索，是美伊战争和霍尔木兹海峡的封闭。
就业端在季度内则演了一出反转剧：
5 月那份”强得让降息无从谈起”的报告直接点燃了加息预期；到了 6 月，受世界杯与假期错位扰动，市场定价随之来回摆动：6 月 FOMC 之后，CME 数据显示 10 月加息概率一度升至 60.7%，货币市场完全计价 12 月加息 25 个基点；6 月非农公布，叠加沃什在欧洲央行论坛上”过去四周通胀预期已有所回落”的软化表态，加息定价又快速回落。
市场的分歧同样罕见：美国银行预测 9 月、10 月、12 月各加息 25 个基点，年底利率区间上到 4.25%–4.50%；华泰证券给 12 月加息接近 50%的概率；中金与中信则维持年内既不加息也不降息的判断。同一组数据，顶级机构能读出三个方向，这在过去十年的美联储观察史上并不多见。
我们在一季度报告中曾提示，“利率拐点本身面临被推翻的风险，全年零降息甚至加息是需要认真对待的情景”。这个情景在二季度成为现实，且演化程度超出我们当时的估计。把利率与比特币的相关性分析继续往下理清：2024 年末至 2025 年的三次降息构成”宽松交易时期”，2025 年四季度进入”预期消化时期”， 2026 年二季度正式进入第五阶段——加息预期时期。 这个阶段最麻烦的地方在于双向波动：利率预期每摆动一次，高 beta 资产就以放大的振幅复刻一次，做多与做空的成本被同时抬高，来回摇摆，资金被逼着观望。
取消前瞻指引，为什么对加密市场的伤害格外大
这一点值得单独说明，因为它对不同资产的影响并不对称。
对传统资产而言，前瞻指引消失主要意味着久期管理的难度上升，机构可以通过缩短久期、增加对冲、提高现金比例来应对，金融工具是完整的。但加密资产的定价高度依赖”贴现率预期的方向”，且缺乏可对冲的利率工具——市场上没有比特币的利率互换，没有久期匹配的加密固收产品，机构能做的只有降低仓位。换句话说， 当宏观能见度下降时，传统资产的应对方式是调整结构，加密资产的应对方式只能是减配。
这解释了本季度一个反直觉的现象：6 月 FOMC 并没有真的加息，利率一个基点都没动，但加密资产的反应烈度远超美股。市场交易的从来不是当下的利率水平，而是未来利率路径的置信区间——当置信区间被主动放宽，最先被卖掉的一定是风险预算表上最边缘、最缺乏对冲工具的那一类资产。这也是我们在一季度提出”加密的宏观定价权尚未收回”之后，本季度得到的进一步验证：在美联储的沟通框架重构完成之前，加密市场很难重新掌握自己的定价权。
美伊战争：不可控变量与供给冲击型通胀
始于 2 月 28 日的美以对伊军事行动，二季度没有收场，反而拖成了消耗战。
对金融市场而言，这场战争的传导路径只有一条，但足够粗暴： 霍尔木兹海峡封锁 → 中东产油国被迫减产 → 油价脉冲上行 → CPI 能源分项走高 → 降息预期出清、加息预期升温 → 全球风险资产折价。
链条上的每一环都有具体的数字，且直观反映在金融市场的定价上。供给端，伊拉克南部油田产量从 430 万桶/日一度砍到 130 万桶/日，仅 Rumaila 单个油田就减产 70 万桶，官方警告若出口继续受阻，减产规模几天内会扩大到 300 万桶以上；科威特石油公司宣布不可抗力减产，卡塔尔能源暂停 LNG 生产与运输，沙特最大的拉斯坦努拉炼厂在无人机袭击后关闭。航运端的细节更能说明问题：多家国际保险公司取消了高风险水域船只的战争险承保，部分航线被迫绕行好望角、单程多出两周，满载 600 万桶原油的几艘超级油轮在波斯湾滞留了两个多月，直到 5 月 20 日前后才陆续驶出海峡。亚洲炼厂被迫各寻出路——印度 MRPL 发布不可抗力通知、减产 20%至 30%，日本与印尼加大美国原油采购，美国财政部则给印度炼厂开了 30 天的俄油制裁豁免。
2026 年上半年油价关键节点（CME Group，ArkStream 整理）
对冲供应缺口的努力一直在进行：IEA 组织 32 个成员国宣布共同释放 4 亿桶战略储备，截至 5 月 8 日已释放 1.64 亿桶；OPEC+连续四个月宣布增产，7 月的增量是 18.8 万桶/日。但在海峡断航的前提下，增产近乎徒劳——油运不出去，配额没有意义。需求端也在被高油价反噬，IEA 把 2026 年全球石油需求增速从战前的+120 万桶/日直接下修到-42 万桶/日，韩国甚至在公共部门恢复了车辆单双号限行。
与 2022 年俄乌冲突的对比，能更清楚地看出这次的特殊性。 2022 年那一轮，油价冲高之后美联储的应对是激进加息，从零利率一路加到 5%以上，政策空间充足、方向明确，市场虽然痛苦但至少知道剧本怎么写。 这一次的处境要尴尬得多：利率已经在 3.5%–3.75%的位置上，通胀却因为外生冲击重新抬头，美联储既没有充足的加息空间，也失去了”通胀回落—顺势降息”的顺风剧本； 更麻烦的是，2022 年的供给冲击主要作用于欧洲的天然气与粮食，美国本土的能源自给率提供了缓冲，而霍尔木兹海峡关系到全球约五分之一的石油海运量，没有缓冲空间。
对加密市场来说，两轮冲击的体验也不一样。2022 年比特币的下跌伴随着行业自身的连环爆雷（Terra、三箭、FTX），内因与外因难以区分；这一次行业内部没有出现同等量级的信用事件，也没有足够分量的巨头暴雷出清，下跌几乎是纯粹的外部定价结果。
本轮通胀由供给冲击驱动，加息没法让美伊停战，也没法让霍尔木兹海峡通航，但美联储手里只有加息。政策工具与通胀诱因的错配，大概率会拉长高利率的持续时间 ，这是我们对下半年宏观基调最重要的一条判断。
中美博弈与全球资金的”避重就轻”
特朗普政府在季度内推出“次级关税”政策，关税与战争构成了成本冲击的双源头，两者的共同点是都作用于供给端、都无法被货币政策解决。
中国在冲突中保持中立，靠能源采购的多元化把海峡断航的直接冲击控制在可承受范围内。
中美的博弈发生在供应链而非能源上，而这一层与本报告第二部分的 AI 主线直接相关 。上半年，围绕先进制程、半导体设备与关键材料的出口管制持续收紧，中国则在算力自主化上加速推进——DeepSeek V4 Pro 实现了在华为昇腾芯片上的全流程训练，智谱 GLM-5 成为首个完全基于国产芯片训练的前沿模型。 博弈的结果不是某一方赢，而是全球 AI 供应链从”单一最优解”被迫转向”两套并行体系”，两套体系都要各自备货、各自扩产、各自囤积关键环节的产能。 这恰恰是本轮存储现历史级短缺的深层原因之一：需求端不只是 AI 本身的增长，还叠加了地缘的不确定性导致的重复建设与战略性库存。
在这样的环境里，全球资金给出的选择是“避重就轻”——回避估值高、现金流远、对流动性敏感的资产，拥抱看得见摸得着的实物瓶颈。市场层面甚至出现了一个新词： HALO 交易（Heavy Assets, Low Obsolescence，重资产、低淘汰） ，做多 AI 替代不了、拥有实物壁垒的能源、原材料与基础设施行业。本轮全球 AI 行情的涨幅之所以最终被存储这类中上游环节”吃干榨尽”，而不是被云厂商和软件应用层拿走，底层逻辑与 HALO 交易是同一套。
至于加密资产，在多数传统投资者的认知框架里，它恰好站在这个资产类别的另一头：没有现金流、没有实物壁垒、对利率高度敏感。 三重宏观冲击叠加的最终结果，是加密资产在全球风险资产的普涨中单独下跌。 比特币 6 月单月下跌约 20.5%，月末报 60,760 美元，距 5.81 万美元的 52 周低点仅一步之遥，较 125,500 美元的 52 周高点回撤超过一半；以太坊月末报 1,606 美元，250 日跌幅达 60%；比特币现货 ETF 在 5 月 15 日至 6 月 3 日连续 13 个交易日净流出、累计 44 亿美元，创下有记录以来最长的流出周期，6 月全月净流出 45.1 亿美元，是现货 ETF 上市以来最差的单月；加密恐惧与贪婪指数一度跌至 15 的极度恐惧区间——而同一周，美股正站在历史新高上。
宏观层面本季度可以归纳为四点：
1、降息叙事二次崩塌，且这次是结构性的。 换帅带来的不只是立场变化，还有政策沟通框架的重构，利率路径的可预测性显著下降。
2、通胀是供给冲击型的，政策工具与通胀诱因错配。 只要霍尔木兹海峡的状态不确定，美联储就没有转鸽的数据基础，高利率的存续时间会被拉长。
3、风险预算流向”实物瓶颈”。 战争与 AI 共同作用，资金拥抱能源、存储这类看得见摸得着的稀缺环节，加密资产站在这个偏好的反面。
4、加密的宏观定价权仍未收回。 本季度加密资产的走势几乎完全由外部变量决定，行业内部没有产生足以对冲宏观逆风的增量叙事——但这一点在 RWA 赛道出现了变化的信号，我们将在第三部分展开。
全球 AI 技术与股市动态
本部分围绕三条主线展开：二季度大模型技术演进的节奏与格局变化、全球股市 AI 炒作潮下的板块轮动特征，以及 OpenAI、Anthropic、SpaceX 三大超级 IPO 对市场资金面与 AI 估值体系可能带来的冲击。三者共同构成了本季度 AI 叙事从“技术信仰”向“价值验证”过渡的完整图景。
二季度 AI 大模型的进展与动态
2026 年二季度是大模型行业近年来发布节奏最密集的三个月之一。继一季度 GPT-5.3 Codex、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Pro 等模型密集刷新基准测试纪录后，4 月至 6 月，OpenAI、Anthropic、Google 三大厂商延续了几乎按月迭代的发布节奏，国内厂商亦保持同步跟进的态势。
2026 年二季度全球前沿大模型发布时间线
从技术路径看，本季度呈现出三个明显特征：
• 基座模型重训与效率优化并行：GPT-5.5 是 OpenAI 自 GPT-4.5 以来首个从零完整重训的基座模型，随后又推出面向日常使用场景的快速版本 GPT-5.5 Instant，反映出厂商在“能力上限”与“成本下探”两端同时发力。
• 推理与 Agent 能力成为竞争焦点： Claude Opus 系列在 4 月至 5 月连续迭代至 4.7、4.8 版本，编程与长上下文一致性持续提升；6 月 9 日发布的 Claude Fable 5 与 Mythos 5 进一步将 SWE-bench Verified 基准推高至约 95%的水平，代表当前行业推理与长链路智能体任务的最高水平之一。
• 多模态原生化与价格战并存： Google 在 5 月 I/O 大会发布的 Gemini 3.5 系列从训练第一天起即统一处理文本、图像、音频、视频，是“原生多模态”路线的代表；与此同时，OpenAI、DeepSeek 等厂商大幅降价，行业 API 成本持续下探，“技术追赶”与“价格竞争”同步展开。
值得注意的是，国内厂商在本季度的存在感显著提升：智谱 GLM-5 成为首个完全基于华为昇腾芯片训练的前沿模型，将幻觉率大幅降至 1.2%；月之暗面（Kimi）的 K2.5 成为首个登顶 LMSYS Chatbot Arena 的开源模型。国产算力自主可控与开源生态的同步推进，正在改变过去由美国厂商主导标准制定的格局。对于加密市场而言，模型能力的持续跃升也在直接催化 AI Agent 与链上支付、稳定币结算等新叙事的落地节奏。
全球股市的 AI 炒作潮：板块轮动全景
如果说二季度的大模型发布节奏体现的是”技术叙事”，那么同期全球股市的表现则体现的是”资金叙事”。
2026 年上半年，全球主要股票市场呈现出一个鲜明的梯队分化格局：韩国综合股价指数（KOSPI）以 101.1%的涨幅一骑绝尘，是唯一一个大盘指数实现翻倍的主要市场；台湾加权指数（TAIEX）以 59.3%位居第二；日经 225 指数上涨 39.2%；而标普 500 指数（+9.6%）与沪深 300 指数（+7.5%）则大幅落后，涨幅不及韩股的十分之一。这五个市场之间的落差幅度——从最高的 101.1%到最低的 7.5%，相差超过 13 倍——在近十年全球主要市场的历史比较中都属于极为罕见的分化程度。
2026 年上半年全球主要股票市场涨幅对比
这一罕见差异背后的核心逻辑： 大盘指数的涨跌幅，本质上取决于 AI/半导体产业链在该市场权重结构中的占比。 韩国、台湾这两个涨幅最猛的市场，恰恰是全球半导体供应链集中度最高的两个经济体——三星电子、SK 海力士合计占 KOSPI 总市值比重从年初的 39%一路攀升至 61%，台积电更是单独占据台股总市值的 42.87%，这意味着 KOSPI 和 TAIEX 在相当程度上已经不是传统意义上的”分散化大盘指数”，而更接近于”半导体产业链的代理指数”。相比之下，标普 500 和沪深 300 由于成分股覆盖范围更广（涵盖金融、消费、医疗、能源等大量与 AI 无关的传统行业），AI 硬件的超额收益被大盘的其他板块显著稀释，因此涨幅表现明显更为温和。
为了更好地说明 AI 市场的情况，我们选取了 AI 里面代表性的一些板块中的代表性股票，采用自由流通市值加权指数（美元计价，基期=100，2026 年初为起点）分别从地区和板块两个维度展开，这一方法与标普 500、KOSPI200 等主流基准指数的编制逻辑一致，能够更真实地反映”整个市场的钱变多了多少”，而非被个别小盘股或权重股的极端表现带偏。
分地区代表股映射（交易量优先原则）
2026 年上半年各地区代表股自由流通市值加权指数（2026 年初=100）
2026 年上半年，全球五大股票市场按自由流通市值加权指数计算（美元计价，2026 年初=100），呈现出清晰的梯队分化： 韩股+195.8%、日股+107.1%、A 股+83.1%、台股+57.5%、美股+12.9% ——最高与最低之间相差超过 15 倍。
从月度走势看，五个市场 在 2 月末到 3 月末 经历了一次几乎同步的集体回调（韩股从 164.3 回落至 119.4，日股从 117.7 回落至 95.5，A 股、台股同样走弱，美股也几乎走平），随后从 4 月起共同进入新一轮上行通道。这个同步回调的时间窗口，与宏观扰动因素高度吻合——一季度末地缘冲突升温、美联储政策路径分歧加剧，说明即便是 AI 这条全球最强主线，也未能完全免疫于宏观风险的同步冲击。
进入二季度后，五个市场开始明显分道扬镳： 韩股从 4 月末的 175.5 一路狂奔至 6 月末的 295.8，涨势最为陡峭且持续性最强 ；日股、A 股、台股则呈现相对温和的稳步爬升；而 美股走出了一条与其他四个市场完全不同的曲线——5 月末冲高至 124.5 后，6 月末回落至 112.9，是五个市场里唯一一个在 H1 收官阶段出现明显回撤的市场。 美股 AI 板块的”疯狂”更多体现在存储、PCB 等个别硬件环节的极端表现，而非整体市场层面的普涨，英伟达、博通等最具代表性的 AI 龙头股 H1 实际跑输大盘，直接压低了美股整体指数的表现。
分板块代表股映射（交易量优先原则）
2026 年上半年 AI 相关板块自由流通市值加权指数（2026 年初=100）
跳出地区界限，按产业链环节重新划分，十一个板块的 H1 表现呈现出更鲜明的分层： PCB/半导体封装基板(+282.8%)和存储芯片/内存(+243.9%)是当之无愧的最强两极 ，二季度涨势尤其陡峭；光通信/光模块/CPO(+123.3%)、算力基础设施/云服务(+98.7%)、晶圆代工/制造(+88.9%)、数据中心电力与能源(+70.1%)构成中间梯队；而 AI 芯片设计/逻辑芯片(+19.9%)、半导体设备与材料(+5.7%)这两个通常被视为”AI 核心”的板块，涨幅反而明显落后于上游瓶颈环节 。
最值得关注的是塔尖的三个板块—— 人形机器人/物理 AI(-0.2%)、超大规模云厂商(-5.9%)、AI 大模型/软件应用层(-33.2%)，是 H1 唯一集体负增长的三个类别 ，其中软件应用层跌幅最深。从月度曲线看，这三个板块的共同特征是 全程在 100 基准线附近窄幅震荡甚至持续走低，从未真正参与到这轮上涨行情中 ——即便超大规模云厂商是本轮 AI 资本开支的绝对出资方（微软、亚马逊、谷歌、Meta），人形机器人是市场讨论热度最高的前沿主题，二者的股价表现都未能兑现叙事热度。
这个”金字塔”结构揭示的核心逻辑是： 本轮全球 AI 行情的定价权，掌握在硬件供应链的稀缺环节手里，而不是资本开支的出资方或最终的应用变现方 ——钱花得最多的云厂商、故事讲得最热闹的软件应用层和机器人赛道，反而是 H1 股价表现最弱的三个类别；真正把涨幅”吃干榨尽”的，是存储、封装基板这类看似不起眼、但短期产能扩张能力最受限的中上游环节。
超级 IPO 冲击波：资金抽离与盈利拷问
本季度对 AI 板块乃至整个资本市场影响最深远的事件，是 SpaceX、OpenAI、Anthropic 三大巨头几乎同期启动的超级 IPO 进程。三家公司目标估值合计约 3.6 万亿至 3.8 万亿美元，相当于全球第六大经济体印度的 GDP 总量，堪称资本市场史上最大规模的科技公司集中上市潮。
从市场抽走的资金规模不容小觑
三家公司合计目标募资规模超过 2000 亿美元，而整个美国 IPO 市场在 2025 年全年也仅募集了 450 亿美元——这意味着三家公司试图在几个月内，从公开市场抽走相当于去年全美 IPO 总量四倍以上的资金。
尽管有分析认为，目前美国货币市场基金中约有 8 万亿美元的存量资金可供承接（SpaceX 单笔 750 亿美元的募资规模仅占其中约 1%），且机构资金此前更多通过英伟达、微软、谷歌等“代理标的”间接获取 AI 敞口，纯正 AI 资产上市后有望释放增量需求；但资金的再平衡效应同样值得警惕——当数千亿美元流入新股，机构投资组合必然发生调仓，资金很可能从现有的“科技七巨头”（Magnificent 7）等存量重仓股中被动流出，即便是从未参与新股申购的投资者，也可能在自己持有的仓位中感受到这种“抽血”效应带来的逆风。
巨额亏损问题即将被公开市场直接检验
三家公司目前均高度依赖一级市场融资“输血”，成本结构上普遍处于大幅亏损状态：
1、OpenAI 是三者中最脆弱的一环： 2026 年一季度营收 57 亿美元，同比暴涨 300%，但经营亏损高达 93 亿美元——相当于每赚 1 美元倒贴约 1.6 美元；汇丰银行预测其 2026 年全年现金消耗将达到 170 亿美元，日均烧钱超 4600 万美元。更严峻的是，德意志银行测算 OpenAI 从 2024 年到 2029 年累计负自由现金流可能达到 1430 亿美元，最早要到 2029 年才能实现盈利。
2、SpaceX 的 AI 板块同样是烧钱主力： 虽然星链（Starlink）业务已实现稳定盈利，但自合并 xAI 后，其人工智能板块 2026 年一季度收入 8.18 亿美元，运营亏损却达 24.69 亿美元，调整后 EBITDA 为-6.09 亿美元；公司整体 2025 年度亏损 49.4 亿美元，2026 年一季度净亏损 43 亿美元，累计亏损已达 413 亿美元。
3、Anthropic 是目前唯一的例外： 公司预计 2026 年二季度实现约 5.59 亿美元的季度运营利润，成为三家企业中首个实现盈利的前沿 AI 实验室，但其最新一轮融资估值达 9650 亿美元，以最乐观的年化收入估算，市销率仍超过 24 倍，高于英伟达历史峰值 28 倍市销率对应的合理区间上限，估值本身已经透支了相当乐观的成长预期。
IPO 招股说明书通常要求披露远比私募阶段更详尽、更真实的财务数据，这意味着此前依靠“故事”和非公开数据支撑的高估值，即将首次接受公开市场投资者的正面检验。尤其是 OpenAI，其注册文件将首次公开真实收入和利润率数据——如果实际披露的利润率大幅低于投资者此前基于私募轮次形成的预期，其目标估值可能面临显著压缩，并可能引发持有大量相关公司股权的风险投资机构出现连环估值重估（markdown），这种冲击还可能通过微软（持有 OpenAI 约 27%股份）、软银等“代理股”传导至二级市场。
对市场情绪与 AI 股表现的潜在冲击
从近期已上市的 AI 关联公司表现看，这种“重资产、高烧钱”模式的脆弱性已开始显现。以 AI 算力基础设施公司 CoreWeave 为例，其 2026 年一季度自由现金流为-47.1 亿美元，单季资本开支高达 77 亿美元，利息支出同比翻倍，总负债规模已从 2023 年的 20 亿美元飙升至 350 亿美元；即便季度营收同比增长 111.7%，仍无法打消市场对其“烧钱换增长”可持续性的疑虑，叠加做空报告与高管减持消息，股价一度较 52 周高点回落超过 40%。6 月下旬的“黑色星期二”更是集中体现了这种脆弱性——市场对 AI 基础设施投入是否具备可持续现金回报的担忧，叠加 SpaceX 上市前的大规模债券融资，共同触发了全球 AI 交易的同步回调。
AI 的大模型依然保持着高速的迭代与增长，国内厂商在技术上保持着紧密的追赶创新。但是在资金层面上，市场从炒作”AI 芯片龙头+软件应用层+云厂商”这条最早、最显眼的 AI 交易主线，转换到”存储/PCB 这类 AI 硬件供应链瓶颈环节”这条相对较新的交易主线。超大规模云厂商（微软/亚马逊/谷歌/Meta），AI 资本开支的最大金主，出钱最多的人股价反而没涨，说明市场对”烧钱能不能烧出回报”心存疑虑。三大超级 IPO 合计目标募资超 2000 亿美元，巨额亏损问题即将被公开市场直接检验。股市的 AI 行情从高速增长期，进入一个不确定与压力期。这也意味着股市的 AI 行情对 Crypto 市场不再产生那么直接的冲击和吸引力，这点在 RWA 市场的分析中，我们也看到相关性的信号。
免责声明：本文仅用于信息交流，不构成投资建议。数字资产具有高风险，请自行判断。
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