转自：中国经济周刊
《中国经济周刊》 记者 孙晓萌
2024年年中，美国科技股市场经历了前所未有的动荡。
7月底，有美国媒体报道，美股“科技七巨头”（Alphabet、苹果、特斯拉、微软、亚马逊、Meta、英伟达）在过去3周内，市值累计蒸发1.52万亿美元，创下有记录以来的最大跌幅。
8月2日，美国股市连续两日大跌，美股三大股指集体低开，科技股尤其芯片股跌幅异常惨烈，英特尔在2日开盘即跌26%。仅仅半个月时间，8月15日，美国三大股指全线收涨，科技股领涨，特斯拉涨幅逾6%。
美国科技股的震荡不仅反映了投资者对当前市场环境的担忧，也似乎预示着行业内在的诸多挑战。尽管目前股市仍在涨跌胶着中，但包括巴菲特、索罗斯等在内的投资大佬们频频减持科技股的消息，还是让美国科技股泡沫是否会破裂的话题甚嚣尘上。
科技股暴跌是何原因
8月初科技股经历的下跌，背后是多重因素的共同作用。
首先是科技公司自身业绩不如预期。多家大型科技公司，包括谷歌、亚马逊、苹果和微软等，都发布了低于市场预期的季度财报。
这些公司尽管在收入上依然保持增长，但利润增长放缓仍成为市场关注的焦点。特别是谷歌的母公司Alphabet，其广告收入增长停滞不前，尤其是在当前经济不确定性较大、广告支出削减的双重压力下，这一现象尤为明显。
特斯拉在2024年的表现也远低于市场预期，其全球销量增长放缓，尤其是在中国和欧洲等关键市场，其市场份额被本土竞争对手逐渐蚕食。此外，特斯拉的电动汽车在一些市场面临监管挑战，特别是与电池安全相关的问题，种种因素叠加导致了投资者对其信心下降。
苹果同样面临类似的问题，其在智能手机领域的市场份额逐渐萎缩，尽管公司在苹果可穿戴设备和相关服务领域保持了增长，但这并不足以抵消苹果手机销售放缓带来的负面影响。
除了公司层面的原因，宏观经济因素也产生了影响。2024年，美联储为应对高通胀持续加息，导致资本成本上升，尤其对依赖融资进行大规模研发和扩展业务的科技公司产生了很大负面影响。高利率环境下，投资者更倾向于将资金转向低风险、高回报的资产，科技股作为高风险、高波动性资产，在这种环境下则不被看好。
此外，全球供应链紊乱以及地缘政治紧张进一步加剧了市场的恐慌情绪。半导体供应链的短缺问题依然未能彻底解决，这对有芯片刚需的科技公司产生了直接影响。
与此同时，美国和其他国家在科技领域的竞争加剧，特别是在半导体和人工智能技术方面的角力，使得市场对未来的科技贸易环境充满担忧。这些宏观因素叠加，导致了投资者对科技股的信心进一步下降，市场因此出现大规模的抛售潮。
美国科技股遭遇了剧烈下跌后，市场又很快展现出了复苏势头，这得益于美联储政策的调整和市场情绪的修复。
据美媒报道，多位美联储官员在8月21日的会议上建议降息。美联储主席还在8月23日的“全球央行年会”上发表讲话，暗示9月再启降息。据悉，美联储的下一次会议定于9月17日至18日举行，基于美国7月的就业和通胀数据，官员们更有可能讨论降息的幅度，而非是否降息。
AI热潮能否支撑科技股《澳发彩票8icc官网》繁荣
“美联储极大可能降息”为市场注入“强心剂”，特别是在利率环境改善的背景下，投资者无疑会对高成长性的科技股恢复信心。
此外，市场对AI等新兴技术的潜力依然持乐观态度，这也是推动科技股反弹的重要因素之一。尽管短期内技术研发成本高昂，但AI未来在自动化、数据分析、医疗等领域的广泛应用前景，使得投资者对技术公司的长期增长潜力依然有所期待。
微软和英伟达等公司在AI领域的持续投入，进一步巩固了它们在市场中的领先地位，也在一定程度上缓解了投资者的担忧。这些科技巨头在面临市场震荡时采取了积极应对措施。
苹果和谷歌通过大规模的股票回购和提升股息来增强投资者信心。特别是苹果，其持续的创新和稳定的现金流，使得投资者对其未来的发展依然保持乐观态度。与此同时，谷歌在云计算和AI领域的扩展，也为公司发展提供了新增长动力。
然而，巴菲特等知名投资者却在市场反弹期间选择大幅减仓科技股，这一举动让市场情绪再度陷入谨慎。
巴菲特不仅砍仓“科技七巨头”，还大幅减持手中苹果仓位。一系列操作被视为他警示市场过度乐观，意在提醒投资者在反弹时保持冷静。这不仅是对科技股高估值的质疑，也表明他们对未来经济环境的担忧，尤其是未来可能出现更为严峻的宏观经济背景。
无论是来自业绩层面的压力，还是宏观经济层面的不确定性，即便“科技股泡沫论”热度不降，仍有专家对科技股抱有信心。宾夕法尼亚沃顿商学院金融学名誉教授杰里米·西格尔在接受媒体采访时表示，科技股势头强劲，盈利也不错，它们的估值远没有20~25年前那么离谱，当前离互联网泡沫还很远。
国内业界又是如何看待“科技股泡沫论”或者“AI泡沫论”？
近期，在联想集团Q1财报业绩说明会上，联想集团董事长兼CEO杨元庆谈到“AI泡沫论”时表示：“AI绝不是泡沫，AI一定会越来越深入到每个人的生活、工作和效率的提高上。”
“所谓的‘泡沫’就是（我们）都堵在了大模型上，都堵在生成式AI上面。而且主要是基于语言的大模型。”杨元庆表示，实现AI不要千军万马挤一座独木桥，AI不止一条路，有很多种路径。
杨元庆认为，除了语言模型之外，真实世界还存在很多其他基于数据的智能要求。他判断：“仅有公共人工智能是不够的，未来一定是公共人工智能同个人人工智能所构成的混合式人工智能，这是一个大方向。”
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