AI基建正在履历一轮市场层面的压力测试。。已往两周，，中美硬科技板块体现显着分化，，市场围绕高额资源开支能否一连、Token支出指数一连回调等问题分歧加剧。。长江证券战略团队以为，，这场分歧更像是对AI基建的一次压力测试，，而非行情的终结。。

资源开支增速放缓与Token支出指数回调，，是本轮市场分歧的两条主线。。长江证券在7月18日的报告中指出，，CapEx放缓并不必定导致硬件行情竣事，，而Token支出指数的回调，，折射出市场正从"手艺可行性生意"转向"经济可行性生意"——投资者最先要求AI证实其创立可一连收入的能力，，而非仅仅消耗算力。。

上述逻辑转变对资产设置具有直接影响。。该团队判断，，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"，，即从CapEx生意进入ROI生意。。映射至A股，，HBM、先进封装、高速光互连等稀缺硬件偏向更可能在调解后重新获得溢价，，而通俗服务器、通俗存储及高估值拥挤生意则面临更大压力。。

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，，在科技偏向拥挤度抵达历史高位的配景下，，中美硬科技板块泛起差别水平回调，，内部分化显著。。

海内方面，，光模浚浚？？榈韧庋笏懔ζ虼蠓氐，，但随着长鑫科技IPO邻近，，扩产确定性预期支持下，，半导体等国产算力链偏向体现靠前。。外洋方面，，三星、海力士等存储巨头同步大幅回调，，但英伟达、苹果等企业体现相对靠前。。

长江证券以为，，这一分化名堂的背后，，是市场对高额CapEx支出能否一连的讨论显着升温，，科技板块整体拥挤度已处于历史高位，，由此触发了本轮对AI基建的系统性压力测试。。

压力测试之一：资源开支增速放缓

CapEx增速放缓是本轮市场分歧的焦点触发因素之一。。从北美主要云厂商的资源开支数据与前瞻指引来看，，2027年整体资源开支增速或将边际下滑。。

长江证券援引2010年月移动互联网行情的历史复盘指出，，资源开支增速顶部拐点通常领先市场高点约一个季度。。在行情起步阶段，，TMT各子行业资源开支增速见顶的先后顺序为：通讯>电子>盘算机=传媒；；；；；而在行情尾声，，软件端资源开支增速先于硬件端回落，，指数在所有行业增速均顶部回落伍约一个季度最先下跌。。

然而，，该团队强调，，CapEx放缓是否演变为硬件行情拐点，，取决于三个条件：收入端是否同步放缓、供应端是否周全释放、以及融资链条是否泛起断裂。。目今AI链条已进入"第一次CapEx焦虑阶段"，，短期需降低对中上游普涨的预期，，但在Token需求、云AI收入和推理场景尚未被证伪前，，AI周期或仍在延续。。

新能源车工业链的历史履历同样提供了参照。。复盘显示，，工业上升周期中，，即便渗透率增速放缓，，上游高毛利率往往仍能维持一段时期，，细分行业弹性排序泛起上游>中游>下游的纪律。。这一名堂直至上游毛利率确立下滑趋势后才会逆转。。

落地至本轮AI浪潮，，长江证券以为，，要害变量在于2027年资源开支能否上修，，而这取决于两点：AI模子迭代能否突破线性预期、翻开新的算力需求范式；；；；；以及应用端能否加速兑现ROI，，推动资源开支从"囤卡式投入"转变为"真实消耗性扩张"。。

压力测试之二：Token支出指数回调

2026年6月以来，，LLM Token Index（每百万Token支付价钱）一连回调，，但与此同时，，全球Token使用量绝对值仍维持小幅增添。。这一背离信号，，是本轮市场分歧的第二条主线。。

长江证券将这一征象解读为AI生意逻辑的结构性切换：市场并非由于担心AI算力需求而调解，，而是最先要求AI证实其不但是能消耗Token，，更要能以更低本钱创立可一连收入。；；；；；谎灾，，AI正从手艺可行性生意转向经济可行性生意。。

从模子定价层面看，，闭源大模子（以Claude Opus系列为例）价钱维持在相对高位，，而开源大模子（以DeepSeek V系列为例）价钱大幅下调且显著低于闭源模子，，两者分化加剧。。与此同时，，北美主要云厂商（微软、谷歌、甲骨文、亚马逊、Meta）营收增速逐渐回升，，外洋头部大模子厂商ARR亦呈加速上升态势，，批注AI商业化历程仍在推进。。

该团队指出，，市场正从第一阶段的"只要能用AI，，就愿意付高价"，，转向第二阶段的"只有能创立ROI的AI，，才愿意一连付费"。。这一转变将降低前沿模子的无差别溢价，，压缩部分太过乐观的硬件估值，，但同时也将推动低本钱模子、模子路由、推理优化和企业级AI应用的扩张。。

主线切换：稀缺硬件与应用收入成新锚

综合两项压力测试，，长江证券以为，，本轮分歧标记着AI投资主线正在爆发切换，，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。。

映射至A股，，该团队明确区分了受益与受压偏向：通俗服务器、通俗存储和高估值拥挤生意最容易受到攻击；；；；；而真正稀缺的HBM、先进封装、高速光互连等偏向，，更可能在调解后重新获得溢价。。

从更长周期来看，，长江证券以为不可简朴将CapEx放缓等同于AI周期竣事。。本轮AI应用趋势在已往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）、半导体装备质料（2020年）、云盘算（2020年）、新能源车（2021年）等多轮工业周期——叠加本轮AI大模子自2024年以来的一连迭代，，下一轮AI应用行情或已"蓄势待发"。。

该团队同时提醒三项主要风险：历史履历对未来指引效果有限；；；；；财报季北美大厂资源开支若低于预期，，市场波动或加剧；；；；；以及若Anthropic等AI大模子厂商ARR数据缺乏预期，，科技偏向波动或同步加剧。。