市场恐慌与大科技股估值重构

在刚刚过去的周四，美股市场经历了一次剧烈的动荡，整体情绪显露出极高的恐慌与不安。在周三盘后密集发布完财报之后，市场的主要反应直接体现在次日资产价格的暴跌上。具体来看，谷歌的母公司 Alphabet 在周四单日下跌了将近 7%，而特斯拉的股价更是遭遇了重挫，单日跌幅将近 15%。两家核心巨头的深幅回调，直接拖累了整个大科技板块，使得被称为七大科技股（Mag Seven: 美股市场上市值最大、最具行业代表性的七家科技巨头）的整体指数在当天录得 4.8% 的跌幅。

我们需要深入剖析这轮杀跌背后的逻辑线。谷歌股价的大跌，核心原因在于市场对其不断攀升的资本开支（Capital Expenditure: 用于购买、升级和维护实物资产如厂房、设备或技术的资金支出）规模和增速感到极度担忧。这种恐慌情绪并非孤立存在，它迅速产生了连锁反应。如果不是因为市场普遍担忧科技巨头的资本开支失控，谷歌的下跌是不会轻易将亚马逊的股价也一并带下去的。亚马逊即将在下周发布财报，而在其财报公布前夕，市场就已经开始在周四提前杀跌亚马逊。其背后的博弈逻辑非常清晰，那就是市场预期亚马逊在即将公布的财报中，也极有可能像谷歌一样，将他们的资本开支指引显著往上抬。

这说明美股市场目前正在以非常明确的信号，继续惩罚大科技巨头在人工智能基础设施建设上的巨大花费以及其增长速度。在当前的季度至今阶段，也就是从七月份开始直到周四暴跌之前，这七大科技股原本整体是跑赢标普 500 指数中除科技股之外的标普 493 种股票的。然而，仅仅因为周四这一天的剧烈下跌，七大科技股的累计表现再次跌落至落后水平，这显示出当前市场对高昂的资本开支与回报率匹配度的极度敏感性。

从我个人的投资角度来看，我其实对这一次的回调并没有那么的担心。在周四收盘之后，我其实一直处在犹豫之中，思考着要不要去买入谷歌的股票。我犹豫的原因，绝对不是因为谷歌现在的基本面不值得去买入，而是因为从投资组合的配置角度来看，如果我此时再继续买入谷歌，我手里所持有的大科技板块仓位比例就会变得有些过高，甚至几乎大半都是大科技公司的仓位。在这么多的大科技仓位中，究竟该如何平衡整体的投资权重和防御配置，是我目前尚未完全规划好的事情。在今天和明天，我需要深度地思考一下整体投资组合的仓位控制，并在理清逻辑后第一时间和大家分享。但单纯从个股的估值和财务表现来看，谷歌目前绝对已经达到了一个非常值得分批开仓的性价比区间。

与此同时，我们还需要密切关注周四整体资产价格的走势。美元指数在周四呈现小幅上涨的态势，而美债收益率则表现得相当坚挺，两年期美债收益率上涨了 5 个基点，十年期美债收益率上涨了 4 个基点，受此影响，代表长端美债的交易所交易基金 TLT 出现了下跌。在过去完整的一周时间里，我们能够清晰地看到，两年期美债收益率已经累计上升了 21 个基点，十年期美债收益率也上升了 14 个基点。这种收益率的全面上行，导致债券市场上绝大多数的债券价格都在持续下跌。

如果去观察接下去美联储加息或者降息的预期，我们可以发现市场预期的变化速度非常快。在过去的一段时间里，特别是前段日子 CPI 和 PPI 数据发布之后，由于数据呈现温和特征，市场对于美联储加息的概率预期曾一度大幅下降，甚至认为今年可能只有 70% 的概率会加息或者说维持利息高位。但是，随着近期宏观数据的反复以及债市的波动，目前加息预期和利息高企的期限又在被重新修正。目前预期今年整体的利率走势将面临更多的复杂挑战，市场内部的杂音和噪音非常之多。美债收益率的这一轮上升，与大科技公司高昂的资本开支相互交织，导致市场开始对这些科技巨头未来的信用评级、债务偿付能力以及在债务市场这一块的流动性产生了一定程度的担忧。

此外，地缘政治层面的冲突风险依然没有消退，原油价格在过去这段时间波动剧烈，周四当天上涨了 6.2%，在过去的一周里更是累计上涨了 16.8%。战争的潜在风险、美债的收益率波动风险、债务市场的结构性风险，再加上人工智能技术在应用层面的落地速度是否能跟上其庞大的投入规模，这些因素交织在一起，让当下的美股市场显得噪音非常刺耳。但事实上，在今年月初做下半年展望时，我就已经明确提出过，下半年市场即将面临的几个重大风险中，一个来自于美联储政策转向的不确定性，另一个就来自于债务市场的流动性承压。第三个则是我们目前已经隐约看到或正在经历的，那就是几家未上市的大模型独角兽公司以及 SpaceX 等巨头在资本市场上的融资与潜在上市动作，这会在整体股市上形成一定的虹吸效应，进而影响到二级市场的流动性。

因此，我认为当前的这种震荡和回调，理论上完全应该在我们的预期之内。唯一可能稍微超出预期，或者说其走势比我想象中要来得更早一些的，就是整个硬件板块的率先回调。原本我个人倾向于认为，硬件板块应该会跟大科技板块一起同步下跌，并且预测今年下半年整个大盘指数会因为硬件板块的带领而出现 7% 到 10% 左右的阶段性回调。然而，实际的走势是我们在七月初首先看到了硬件板块的先行见顶回调，而周四大科技板块的暴跌，实际上可以被视为一种滞后的补跌。从月初聊到的这几个风险来看，现在基本上每一个风险点都在慢慢地被市场释放和消化。不过，这并不会从根本上改变人工智能技术在实体产业落地的长期大趋势，因而这一次的科技股集体下修，依然是一个非常不错的寻找买入机会的窗口。

从三大指数的收盘数据来看，标普 500 指数在周四下跌了 1.2%，纳斯达克指数下跌了 2.2%，道琼斯工业平均指数下跌了 1%。在周四的交易日里，市场里绝大多数的板块都出现了下挫，这主要是被表现虚弱的大科技板块所拖累。与之相比，芯片硬件板块的表现其实还算差强人意，整体仅下跌了 0.8%。我个人认为，芯片板块今天之所以能展现出一定的抗跌性，是因为其内部存在一部分空头回补的资金在支撑。在整个市场情绪面极其糟糕的情况下，芯片板块的跌幅没有进一步放大，主要得益于空头利用了市场整体走弱的掩护在进行获利了结和回补仓位。我们可以假设一下，如果在过去的一段时间里芯片板块没有先于大盘进行调整，那么在今天这种市场泥沙俱下的情绪下，芯片板块的单日跌幅绝对不可能仅仅只有 0.8%。此外，具有避险属性的国防军工板块在周四的表现相对强一些，其他几个防守属性比较明显的板块也出现了一定的上涨，除此之外，大多数板块都是跌多涨少。

从市场参与度的数据更新来看，纳斯达克指数中处于 20 日均线上方的股票比例已经快速滑落至 29%，这一数字低于 30%，表明指数短期已经步入了一个非常标准的悲观区间；而 50 日均线的参与度则为 41%，处于中性偏悲观的交界位置。罗素 2000 指数的 20 日均线和 50 日均线参与度则分别为 36% 和 56%，其 20 日均线正逐渐接近一个极度超卖的区域。相比之下，标普 500 指数的健康度稍微好一些，其 20 日和 50 日均线的参与度分别为 43% 和 57%。

谷歌财报深度剖析：投入资本回报率与未来算力博弈

在详细剖析谷歌（Google）的具体财务数据和财报会议细节之前，我们先来看两项至关重要的长期数据指标。我在社交媒体 X 上曾经分享过一张反映谷歌过去四年多（从 2022 年一直展望至 2026 年）财务走势的图表，图中有两条极其核心的曲线。

第一条是代表谷歌营业利润率（Operating Margin: 扣除营业费用后，营业利润占营业收入的比例）的蓝色曲线。在刚刚过去的这个财报季度中，谷歌的营业利润率录得 34% 的极佳水平，而在上一个季度这个数值更是高达 36%。如果我们把时间线拉回到四年多以前，我们会发现当时谷歌的营业利润率甚至还不到 25%。这意味着在过去的四年时间里，尽管谷歌经历了高强度的基础设施建设和团队重组，其整体的营业利润率水平依然是在稳步且持续地抬升的。

第二条是代表谷歌营收同比增速的白色曲线。谷歌的营收增速已经从 2022 年行业低谷期接近 0% 的水平，在过去几年间实现了一路上扬，保持了相当稳健的上升势头。因此，比起某一个特定季度的财报波动，甚至是一两个季度的数据起伏，我们作为长期投资者，更加应该去关注这种长周期的基本面运行趋势。

当然，在谈到人工智能的投资回报率时，营业利润率虽然包含了折旧因素，但它并不能完整反映出资金在资本市场上的真实使用效率。相比之下，华尔街目前在讨论大科技时更为关注的指标是投入资本回报率（Return on Invested Capital: 衡量企业将资本投入到其核心业务中所获得的回报率，简称 ROIC）。这个指标会将企业在过去一段时间内（比如一年）的资本开支、研发投入以及所有跟经营相关的资本要素全部加总算进来，来评估每投出去一块钱能产生多少净收益。

如果我们回看谷歌过去四个季度的 ROIC 表现，会发现其在去年的第三季度和第四季度都维持在 35% 左右的极高水平。在目前的科技行业中，35% 的投入资本回报率可以说是一个非常优异、甚至是冠绝行业的成绩。在刚刚过去的第一季度中，该指标小幅下滑至 32%，而在刚刚结束的第二季度中，ROIC 进一步回落至 30%。虽然这一指标在短期内确实出现了一定程度的下降，但即便是在目前 30% 的水平下，谷歌的投入资本回报率依然是一个相当高、且令绝大多数企业望尘莫及的水平。市场目前因为大科技高企的资本开支而感到草木皆兵，而 ROIC 无疑是观察其资金效率最直接、最有力且没有之一的硬指标。如果这一指标在未来能够出现企稳的拐点，那么华尔街对谷歌投资效率的担心将会不攻自破。

在谷歌的财报会议中，有几个非常关键的增量信息需要我们去重点把握：

首先，是人工智能技术对谷歌传统业务的抬升与赋能效果。具体反映在广告转化率上，人工智能算法的注入使得谷歌核心广告的转化率大幅提升了 15%。谷歌在财报会议中举了一个非常有说服力的具体案例：在一家保险公司的流量竞价推广中，通过引入谷歌的 AI 广告推荐系统，该保险公司所获取的推广流量增加了 17%，但其每获得一个新用户的获客成本却下降了 1%。这正是人工智能赋能传统业务、帮助客户提升 ROI 的最佳体现，而广告作为谷歌的绝对传统基本盘，其转化效率的提升将直接巩固公司的现金流基石。

其次，是谷歌云（Google Cloud Platform: 谷歌提供的云计算服务，简称 GCP）的积压订单。目前 GCP 的积压订单总额达到了惊人的 5140 亿美元，其中有 50% 的订单量已经确定将在未来的两年内逐步变现。如果我们根据这个订单进度做一个合理的线性假设，即接下去的一年内变现大约 1100 亿美元，第二年变现约 1600 亿美元。而在刚刚过去的这一个季度里，GCP 业务实际录得的营收大概在 250 亿美元左右，换算成年化营收差不多也是 1000 亿美元。因此，这个庞大的积压订单池子，不仅为 GCP 在未来一到两年的营收稳健增长提供了极高的能见度，而且我相信最终的营收落地和增速表现，很有可能会大幅超出目前账面上反映的 RRPO（剩余履约义务订单）估算值。

第三点，则是市场最为敏感也是这次最引发恐慌的一点——资本开支。在这一点上，我必须承认我之前的判断出现了一定的偏差。我原本认为谷歌会在第二季度维持他们在第一季度财报会议上给出的资本开支指引，但实际情况是，谷歌管理层在二季度将原本的资本开支预算指引继续往上调，从 1850 亿美元上调至了 2000 亿美元，上调了整整 150 亿美元。至于他们对 2027 年更长期的资本开支预测，在口头表述上并没有发生本质的改变。在第一季度财报发布时，谷歌 CFO 就曾用过 "significantly increase"（大幅度增加）来描述 2027 年相较于 2026 年的资本开支增速。这一季度管理层重申了这一表述，这意味着我们虽然无法得知最精确的具体数字，但行业内部的研究员和分析师们已经开始按照这一表述进行预期重构。目前有些分析师已经在预期，既然 2026 年的开支基数已经达到了 2000 亿美元，那么在 27 年的基础上可能还会增加 75%，甚至推高至 3500 亿到 3700 亿美元以上的疯狂水平。这如果真的发生，将意味着谷歌对债券市场的融资需求会极度膨胀，在供给端向债券市场提供大量的债权工具，从而推高整个债券市场的利差。

那么，谷歌为什么要在当前阶段做出如此激进且逆市场情绪的投资决策呢？只有深入听取财报会议中谷歌 CEO 劈柴（Sundar Pichai）的原话，你才能真正感受到管理层对人工智能中长期发展的极度看好与坚定信念。劈柴在会议中表示，目前我们依然处于人工智能发展的非常早期阶段，有很多可以帮助客户完成复杂任务的 AI Agent（智能代理：能够自主规划、调用工具并执行复杂工作流的 AI 系统）产品，我们现在的算力与架构其实都还没有完全做到。劈柴用了一句非常笃定的话："if anything, I'm only more optimistic about AI."（如果有任何改变的话，我只会对人工智能的前景感到更加乐观）。

诚然，市场的本能反应一定是去质疑如此庞大的资本支出是否能够收回成本、带来足够的回报。市场对于 2027 年的巨额投资感到心里没底，但谷歌在面对分析师关于内存和算力硬件价格上涨对投资回报影响的提问时，回答得非常自信。管理层强调，成本的上升都会被精细地计算在他们的资本回报评估模型中，他们有绝对的信心在未来通过增值服务将这些成本的上升转移到消费者和企业客户身上。比起去年，今年整体的 AI 投资回报环境其实要更加健康。这也是为什么我一开始就要强调谷歌的营业利润率依然在扩张，只要营收增速在加快，且利润率没有受到侵蚀，这就证明过去几年谷歌所投下去的每一块钱在当下都已经得到了切实的、有迹可循的回报。

在备受关注的大模型发布节奏上，市场的期望值与谷歌的实际动作出现了一定的偏差。由于谷歌大模型的迭代更新频率似乎没有一些竞品那么频繁，有分析师直接向管理层询问其在大模型上的长远布局和护城河所在。谷歌的思考方向与纯粹烧钱刷榜的创业公司截然不同。劈柴解释道，谷歌刚刚发布的 Gemini 1.5 Flash（谷歌推出的一款轻量级、高性价比且具备极低延迟的多模态大模型）版本表现得非常出色，因为它在模型性能、使用价格、系统稳定性以及响应延迟这几个维度之间，成功地找到了一个最佳的平衡甜蜜点。谷歌在大模型开发上不单单只追求参数量和性能的绝对第一，而是高度看重模型的商业落地性价比，要能完美服务于谷歌现有的搜索和云生态。为了未来的 AI Agent 普及做准备，模型的使用成本必须被大幅压低。但与此同时，为了向市场证明谷歌并没有在顶尖算力竞赛中掉队，劈柴也透露谷歌目前正在使用极为庞大的算力集群全力训练其下一代旗舰模型 Gemini 2（谷歌正在研发的下一代多模态旗舰大语言模型，代号或为 Gemini 2.0），并对其表现非常期待。

此外，谷歌的业务版图正在从原有的两大核心支柱（广告业务和 GCP 云服务）向三足鼎立的格局演变。其自研的 TPU（Tensor Processing Unit: 谷歌专为机器学习和神经网络训练加速设计的定制化芯片）已经开始逐步作为一项独立的计算服务向外部客户进行输出，这意味着谷歌在某种意义上已经开始具备了芯片半导体公司的业务属性。在财报会议中，有分析师提出了一个非常犀利的问题：TPU 芯片的对外出售，对于 GCP 云服务整体的营业利润率而言，究竟是起到了正向的加法作用，还是稀释利润的减法作用？这一问题本质上是在试图推测谷歌自研 TPU 芯片的毛利率和净利润率水平。管理层对此并未给出直接的数字回应，而是由 CFO 回避性地表示这会增加整体的营收总量，并扩大未来的潜在市场空间（Total Addressable Market）。根据我的财务理解，当管理层在利润率问题上选择不直接作答时，往往意味着该项新业务在现阶段对于整体的利润率可能是一个稀释的过程，即其毛利率在早期并不如高净值的 SaaS 软件服务那样高，这符合硬件或云基础设施出租在早期的财务特征。

最后，我们来看谷歌的估值与买入点分析。非常讽刺的是，在过去一年半左右的时间里，华尔街的情绪在谷歌身上上演了非常经典的“线性外推”戏码。在 2025 年年中的时候，市场因为担忧谷歌的搜索地位会被新兴的 AI 工具颠覆，对谷歌的前景感到极度悲观，将其市盈率（Price-to-Earnings Ratio: 简称 PE）一路打压到了最低的 15 到 16 倍左右。随后，随着谷歌推出一系列强大的 Gemini 模型并展现出全栈 AI 的实力，市场情绪又经历了一百八十度的大转弯，在短短半年多的时间里迅速将谷歌的 PE 估值炒高到了 28 倍，认为谷歌是当之无愧的 AI 全能王者。然而到了今天，仅仅因为资本开支指引的上调，谷歌的估值再次跌回了 20.26 倍的水平，市场又开始充斥着“谷歌 AI 落后、大支出无回报”的故事线。

但如果我们退后一步，以冷静的客观视角去审视，最终决定谷歌长期股价和企业价值的，绝对不是市场在不同时期编造的故事，也不是广告业务是否会轻易被大模型取代的恐慌，而是其 AI 技术的实际落地进度、营收增速是否在继续加速，以及营业利润率是否在持续拓宽。这才是衡量其前期资本支出是否合理的唯一标准。如果你选择盲从市场的线性外推，你在 2025 年最低点时绝对不敢买入谷歌，在今年年初估值最高时又一定会去追高，而在如今估值再次回落到安全边际时，你又会因为恐惧而畏缩不前。

截至周四收盘，谷歌的动态市盈率已经回落到了 20.26 倍。从长期的角度来看，这已经是一个非常合理、可以开始逐步分批建仓的性价比区间了。如果在接下来的市场震荡中，估值能够进一步下修至 18 倍左右，那将是一个非常强力的加仓点；而如果市场发生极端情况，估值跌到了 15 倍的极端低位（这基本上对应了 2025 年最悲观时期的底部），那就是绝对的黄金买入机会。对应到具体的股价上，以目前的盈利预测为基准，18 倍的 PE 大约对应在 278 美元左右，而 15 倍的 PE 则对应在 202 美元上下。我需要强调的是，这并不是说谷歌的股价一定会跌到 202 美元或者 278 美元，而是我们在制定投资决策和建仓计划时，需要在内心中设立清晰的锚定价位。在市场非理性杀跌时，我们可以根据 16.5 倍、16 倍或 15 倍的估值中枢去从容地进行第二次和第三次的资产加仓配置。

特斯拉的“去魅”时刻：毛利率承压与研发投资周期

接下来，我们把目光投向特斯拉（Tesla）的这份财报。从披露的财务数据来看，特斯拉的季度营收表现其实超越了市场普遍预期的 7.31%，但这并没有能够挽救其每股收益（Earnings Per Share: 简称 EPS）显著低于市场预期的事实。

我们如果将财务报表拆开来细读，会发现导致这种“营收超预期、盈利却大幅低于预期”的背后的核心原因主要有两个：

第一，是毛利率的严重下滑。市场原本对于特斯拉本季度的毛利率预期是 19.4%，但最终公布的实际毛利润率却仅有 18%（扣除监管信用额度后为 16.8%），大幅低于预期达 13% 之多。在随后的财报会议上，管理层对此进行了解释，声称本季度的毛利率大幅下滑主要是受到了一次性计提以及特殊折旧成本的影响。如果剔除掉这些一次性的会计影响，特斯拉的常态毛利率实际上是和上一个季度持平的，大约维持在 19% 左右的水平。因此，虽然毛利率的数字在账面上看起来有些刺眼，但在剔除一次性因素后，它可能并没有市场第一反应所表现出的那么糟糕。

第二，也是更深层次的原因，在于运营开支的大幅飙升。市场此前对于特斯拉运营开支的预期是 37 亿美元，但实际数据却高达 43.5 亿美元，比预期高出了整整 15%。一方面是毛利润因为价格战和折旧而低于预期，另一方面则是内部运营的花费大幅超标，两者的双重挤压，导致特斯拉最终录得的营业利润（Operating Income）仅为 4 亿美元，而市场此前的预期是 13 亿美元，实际利润相比预期整整缩水了 70%。这是一次非常标准且幅度巨大的 EPS 业绩暴雷。即使我们把毛利率中那些一次性的会计调整重新加回去，运营费用的超支依然是一个不可忽视的财务负担。

从我个人的听会感受来看，特斯拉这次的财报会议其实并没有太多的惊喜，但同样也没有超出意料的巨大槽点，整体表现比较中规中矩。然而，有一些关于特斯拉的长期核心事实，是我们作为投资者必须要保持清醒去认知的：

首先，是关于特斯拉能源业务的成长性与利润常态。毫无疑问，特斯拉的储能和能源业务在过去几个季度里展现出了极高的同比增速，甚至在上一季度的毛利率一度冲高到了接近 40% 的惊人水平。这让很多市场分析师和散户投资者兴奋不已，并直接将这 40% 的高毛利向未来的季度进行简单的线性外推。但在本次财报会上，管理层明确给市场泼了一盆冷水。他们指出，由于全球能源存储市场和电池行业的竞争极其激烈，从长期来看，特斯拉能源业务的合理利润率中枢应当维持在 20% 到 25% 之间。这已经非常清晰地告诉我们，之前那种接近 40% 的暴利绝对不是一种可以持续的常态，任何基于此做出的高估值假设都需要进行修正。

其次，是特斯拉运营开支特别是研发费用的再次攀升。其实在今年年初我选择对特斯拉进行减仓时，我的核心逻辑就是基于这一点的预判。当时我提出，特斯拉在 2026 年已经重新变成了一家“初创公司”，再次进入了一个重资产、高投入的研发与资本投资周期。这一判断与特斯拉管理层在去年四季度和今年一月份给出的战略指引是高度契合的。今年我们看到的这一份份利润受压的财报，不过是在忠实地兑现年初管理层所指出的投资周期代价而已。

如果我们把投资花费仅仅停留在资产负债表上的资本开支上，这部分支出是可以通过长期的折旧摊销来平滑的，短期内并不会直接对利润表中的 EPS 产生剧烈的冲击。但如果这些花费大量体现在利润表中的运营开支（如研发费用、人员开支）中，那么它就会在当期直接侵蚀公司的盈利表现。目前特斯拉运营花费的增加，几乎全部被投向了研发端，特别是对于自动驾驶和人形机器人相关算力的建设。而这些在科研和基础算力上的庞大投入，在短期内是绝对看不到任何实质性商业回报的。按照特斯拉以往的运营习惯，在经历了一轮研发人员和算力开支的急剧膨胀之后，如果马斯克（Elon Musk）发现研发的产出效率没有达到预期，特斯拉在接下来的几个季度里极有可能再次启动新一轮的大规模裁员，以将人员和管理成本重新压低至合理区间。

从更长期的视角来看，这一次的财报对于那些对特斯拉抱有盲目信仰的投资者而言，无疑是一次很好的“去魅”和警醒。在过去很长一段时间里，市场都坚信特斯拉拥有极强的营业杠杆（Operating Leverage: 销售额增长导致营业利润以更大比例增长的财务效应），能够随着规模的扩大实现利润率的自动飞升。然而，如果我们拉长到过去四年的财务轨迹去观察，特斯拉的营业利润率非但没有上升，反而在价格战和持续的研发投入下呈现出震荡下行的趋势。

在市场寄予厚望的 Robotaxi（自动驾驶出租车：基于完全自动驾驶技术构建的共享出行服务）业务上，本次财报会透露的进展也未能让华尔街感到满意。但我个人认为，自动驾驶的落地节奏基本符合预期，因为我从未对马斯克的口头时间表抱有过分乐观的期待。不过，其研发费用的增速确实比我的预期要略微快了一些。我在年初和年中都曾提到过，今年或许是我们在特斯拉估值情绪极其低迷时，重新开始积累特斯拉底仓的时期。因为我们可能要等到 2027 年下半年，随着其下一代自动驾驶算力芯片的全面铺开，特斯拉才能在自动驾驶和 Robotaxi 领域迎来真正的“啊哈时刻”（Ah-ha Moment: 顿悟或取得突破性进展的决定性瞬间）。

当然，这一技术突破和商业化落地的时间点，在实际操作中完全有可能会被进一步往后推迟到 2028 年甚至更晚。在当前这个时间点上，虽然特斯拉的股价在财报后出现了大幅的调整，但我个人依然没有立刻加仓特斯拉的冲动。相比之下，我现在去买入或者加仓谷歌的意愿，要远远比去抄底特斯拉来得更加强烈和迫切。

ServiceNow：AI 赋能 SaaS 的财务标杆与成本控制

在美股软件和平台服务板块中，第三家值得我们重点关注的公司是 ServiceNow。与特斯拉暴雷的财报截然不同，ServiceNow 本季度的财务报表在数据层面上几乎让人挑不出任何的毛病和破绽。

具体数据表明，ServiceNow 本季度的营收高出市场普遍预期 1.54%，EPS 增速高出预期 3.56%，且营业利润率也录得超预期表现。更为关键的是，代表未来业绩能见度的 CRPO（Current Remaining Performance Obligations: 现有剩余履约义务，即企业已签约但尚未确认为营收的短期订单总额）同样超越了市场预期。

前段时间我曾向大家提供过一个判断 SaaS 软件公司在 AI 浪潮中生存状况的财务模型。为了衡量一家软件公司到底是真正受益于 AI 技术的正面赋能，还是在 AI 冲击下市场份额被蚕食，我们只需要去观察其财务报告中两个核心维度的交叉表现：第一是营收增速是否在加速，第二是营业利润率是否在持续扩张。这两者的不同组合（加速/减速，利润率升/降）可以演化出四种不同的商业状态。

如果我们不局限于某一个特定季度，而是将 2026 年全年的财务表现加总进行综合评估，ServiceNow 展现出的趋势是非常令人振奋的。市场目前对于 ServiceNow 2026 年全年的营收增速预期为 22.5%，而其上一年的营收增速为 20.6%。这明确地证明，在 AI 浪潮的推动下，ServiceNow 的整体营收增速不仅没有放缓，反而在实现主动的加速。

这一营收加速的背后，还得益于公司在去年年底进行的一项非常关键的战略收购——收购了一家专注于网络安全和云安全技术的前沿公司。在本次财报会议上，管理层花费了大量的篇幅来表达对这一安全业务线未来前景的极度看好。CEO 甚至非常自信地对分析师表示，在几年之后，市场或许都不会再将 ServiceNow 仅仅视为一家传统的工作流 IT 软件公司，而是会将所有的讨论焦点都集中在我们在网络安全领域的行业地位上。

从后视镜的角度来看，ServiceNow 跨界切入网络安全的这一决策是非常英明且精准的。在今年的美股软件板块中，如果我们观察所有的子细分行业，会发现唯一一个在表现和估值硬度上能够与芯片硬件板块相媲美、甚至走得更稳健的，就是网络安全板块。ServiceNow 借此成功地拓宽了自己的增长赛道。

然而，对于大多数进行过跨界并购的科技公司而言，在收购完成的初期，往往会因为整合成本高昂而面临 bottom line（净利润）或 EPS 被稀释的尴尬局面。但在 ServiceNow 身上，我们却完全看不到这种整合阵痛。虽然其本季度的运营开支同比增速达到了 17.34%，高于上年同期的 13.55%（这一费用的上升显然是由于并表了新收购的非盈利安全公司所致），但令人惊叹的是，ServiceNow 本季度的营业利润率依然录得 31.5%，不仅没有下滑，反而比上年同期的 31.25% 还实现了小幅的拓宽。

这背后的成本控制和协同效应释放可以说是极其优秀的。ServiceNow 的管理层在会议中道出了其中的奥秘：尽管公司在年底进行了一项不小的技术并购，但他们有信心并且承诺，到 2026 年底时，公司整体的员工总数将与年初时完全持平。这意味着公司在并入新团队的同时，在内部其他成熟业务线进行了极其严格的结构优化和人员提效，用极其严苛的成本纪律确保了收购不以牺牲利润率为代价。

如果我们从一个长达七八年的长周期去审视，ServiceNow 的财务表现堪称优秀教科书。在 2018 年时，该公司的营业利润率仅为 20% 左右。在随后的每一年里，无论行业景气度如何波动，ServiceNow 都在持续地向市场展示其运营效率的扩张和利润率的稳步爬升。这种长期的管理精细度和战略执行力，是其在 SaaS 板块中享有估值溢价的核心基石。

英特尔：基本面拐点与分部估值法下的安全边际

最后，我们来重点聊一聊英特尔（Intel）。在听完英特尔本季度的财报会议并仔细拆解了其数据之后，我个人在资产配置的思路上发生了一个比较明显的转变。

在此之前，出于对半导体行业竞争格局的谨慎考虑，我倾向于将我投资组合中硬件和芯片板块的整体配比严格控制在 20% 左右，而英特尔在经过前期的减仓和股价下跌后，在我个人仓位中的比例已经滑落到了 20% 以下。然而，在听完了英特尔管理层对技术路线图以及产能规划的最新阐述后，我决定在市场出现合适机会时，将前段时间减掉的英特尔仓位重新加回来，并且愿意将整体硬件板块在组合中的持仓上限调高到 25%。

我之所以在态度上发生如此明显的转向，核心原因在于两点：首先，从行业大背景来看，虽然人工智能市场吸引了几乎所有的眼球，但传统 CPU 以及高阶封装市场的复苏和整体增速依然非常迅猛；其次，更为重要的是，英特尔这家公司内部的基本面和执行力正在发生极其显著的边际改善。

我们首先通过财务数据来印证这一变化。本季度英特尔的营收表现超出市场预期 12%，这在半导体巨头中是一个非常大幅度的 beat；而在 EPS 盈利端，英特尔录得的实际每股收益为 0.42 美元，比市场此前预期的 0.21 美元整整翻了一倍。此外，在体现晶圆制造效率和定价权的毛利率指标上，市场原本的预期是 39%，而英特尔最终交出了 41.8% 的优异答卷。

我在之前的很多期直播和视频中都反复跟听众们强调过，英特尔现任董事长陈立武（Lip-Bu Tan: 半导体行业传奇投资人与企业家）加入后，英特尔在给指引的风格上正在变得与台积电越来越相似。他们非常擅长使用 lowballing（故意给出一个相对保守、偏低的业绩指引，以便在实际公布业绩时能够轻松超越并击败市场预期的财务管理策略）的指引艺术。只要英特尔给出了某一个季度的指引，除非华尔街的买方机构自行做出了极度不切实际的乐观推测，否则英特尔在实际公布时基本上每次都能实现 beat。本季度管理层在毛利率指引上给出了 39% 的保守预期，而最终做到了 41.8%，这多出来的 2.8% 的毛利空间，对于其 bottom line 净利润和最终 EPS 的放大效应是呈乘数级别的。

在陈立武的战略主导下，英特尔目前确立的三个核心战略转型方向非常明确且清晰：CPU 产品线重组、先进封装服务以及晶圆代工制造。

在 CPU 业务上，随着 AMD 在其最新技术大会上再次将全球 CPU 市场的长期潜在需求空间往上调，预计到 2030 年以前，CPU 相关市场的需求年复合增长率将达到惊人的 45%。这表明即使在 GPU 算力大行其道的时代，通用与定制化 CPU 市场的整体规模依然在以极快的速度扩张。

在先进封装领域，市场也开始慢慢意识到英特尔在该领域的深厚技术积淀和垄断级优势。为了强化这一业务，陈立武此前特意将前三星和 SK 海力士的掌门人招致麾下，亲自负责英特尔封装技术团队的管理。在接下来的技术演进中，业界非常有可能会看到英特尔与三星及 SK 海力士在 HBM4（High Bandwidth Memory 4: 第四代高带宽内存技术，将与逻辑计算芯片进行 3D 堆叠封装）的架构设计上展开深度合作，共同探索如何将高带宽内存与英特尔的计算芯片进行更为紧密的 3D 封装。这种技术联盟和代工合作的商业前景非常值得期待。

在晶圆代工（Foundry）领域，陈立武在会上坦言，目前团队对于自主晶圆制造的执行信心比一年前要充足得多。其中，被寄予厚望的 18A（英特尔规划的 1.8 纳米级先进制程节点）制程目前的测试良率表现甚至大幅超出了公司内部原定的一线预期。虽然陈立武对研发团队提出了极为严苛的良率指标，但最终团队在关键节点上的执行力表现得比这套极具野心的指标还要出色。

更为关键的是，英特尔在第二季度做出了关于其下一代先进制程 14A（英特尔规划的 1.4 纳米级超先进制程节点）的商业化准备决定：公司确定将在 2027 年下半年正式启动 14A 工艺的预生产（pre-production），并于 2028 年在全行业内启动全面产能扩产。

在一年前，华尔街的共识预期还非常悲观，普遍认为英特尔的 14A 工艺根本不可能在 2029 年之前看到任何实质性的外部客户订单。但如今，我们讨论的重点已经不再是 14A 能不能找到客户，而是它在 2028 年全面扩产的具体时间表。为了配合这一宏伟的技术落地，英特尔将在明年继续扩大其在代工设备上的资本支出。面对市场对于“无订单乱建厂”的质疑，英特尔的 CEO 和 CFO 在会议上做出了极其清晰的正面回应：“如果没有拿到客户明确的书面产能承诺和定金合同，英特尔是绝对不可能在董事会层面批准并启动 14A 工艺的产能扩建的。”这无疑提前给市场吃下了一颗定心丸，意味着 2028 年的代工营收增长已经在合同层面得到了部分保障。

与此同时，英特尔的先进封装产能也准备在 2027 年迎来爆发式的提速，这将使得封装业务在 2027 年对公司整体营收的贡献度出现量级上的改变，与今年相对平淡的财务表现形成鲜明的加速对比。在定制化芯片 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit: 专用集成电路芯片）设计服务上，英特尔也取得了突破，与 Fortinet 达成了基于其 4 纳米制程的第一个外部大客户代工合作。在服务器 CPU 领域，英特尔同样在二季度斩获了 10 个长期供货合同。这些维度的全面突破，充分证明了英特尔并没有像一年前舆论所渲染的那样“错失了 AI 的整班列车”，相反，他们的各项核心能力正在以肉眼可见的速度重新跟上时代步伐，并开辟出了全新的营收增长曲线。

最后，我们来详细探讨英特尔的估值计算逻辑。如果一个投资者仅仅使用传统的市盈率 PE，或者市净率 PB，亦或是企业价值倍数等指标去评估英特尔，他一定会得出“英特尔昂贵无比、不值一买”的错误结论。虽然英特尔的营业利润在 2026 年预计会出现 435% 的爆发式反弹，且分析师预期在其后的三年仍将保持 45%、42% 和 63% 的高速增长，但即使到了 2028 年，其传统的动态市盈率依然高达 42 倍，营业利润倍数也维持在 34 倍左右的尴尬高位。

我个人认为，直接套用这些整体财务指标去评估当下的英特尔是完全错误的。因为英特尔目前本质上是由两个商业逻辑完全不同的实体拼凑而成的：一个是极其赚钱且拥有强劲现金流的英特尔产品线业务（Intel Product），另一个则是目前仍处于前期高额投资、因而账面呈现巨额亏损的晶圆代工业务（Intel Foundry）。

如果我们粗暴地将一个极其赚钱的芯片设计公司，与一个尚在亏损建厂期的代工制造厂放在一张利润表上算出一个合并的净利润，然后再用这个受侵蚀的净利润去乘以一个单一的估值倍数，其结果必然会被严重扭曲。这就像我们没有办法把纯芯片设计巨头 AMD 的估值逻辑，与纯制造巨头台积电（TSMC）的估值指标直接混为一谈一样。因为它们处于半导体产业链完全不同的层级上，拥有完全不同的毛利特征和资本结构。

因此，最合理的评估方式是采用分部估值法（Sum-of-the-Parts Valuation: 将企业不同的业务板块分别进行独立估值，然后再加总扣除折价以得出企业整体公允价值的方法，简称 SOTP 估值法）：

我们首先来看英特尔的产品业务板块（包含 PC、服务器及网络芯片设计）。在过去滚动的 12 个月中，如果把刚刚公布的第二季度数据算进去，产品板块实际录得的营业利润高达 160 亿美元。这个数字非常惊人，因为华尔街此前对于英特尔产品线在 2026 年全年的利润预期仅仅只有 110 亿到 120 亿美元左右。也就是说，产品线实际所展现出的盈利能力，已经比市场对全年的乐观预期整整高出了 50 亿美元。随着下半年三季度和四季度传统消费电子旺季的到来，产品线的利润表现只会比上半年更加强劲，2026 年全年产品板块的营业利润极有可能轻松突破 200 亿美元大关。

在评估产品板块的公允价值时，我们可以做一个非常保守的假设：假设在未来的三年里，随着英特尔酷睿超强芯片和服务器芯片的渗透，该板块的利润增速分别为 50%、30% 和 20%（呈现逐年放缓态势）。如果我们结合 AMD 提供的行业整体 45% 的年复合增速大背景，这一假设显然是非常审慎的。如果我们将这三年的增速平均下来，其年化复合增速大约在 33% 左右。对于一个年增速超 30% 的核心芯片设计业务，我们给予其 1.5 倍的 PEG 估值（即 50 倍的动态市盈率）在半导体行业中是绝对合情合理且偏保守的。那么，160 亿美元的产品线利润乘以 50 倍的市盈率，英特尔产品板块的独立公允估值就应当在 8000 亿美元左右。

我们接着来看第二块业务——晶圆代工板块。由于代工业务目前仍处于前期的疯狂建厂和设备折旧期，在财务账面上是呈现亏损状态的。对于这一类重资产亏损业务，最保守、最具有清算价值的评估方式就是看它在资产负债表上的固定资产净值，即它拥有多少先进的设备和厂房，这些资产在二手市场上值多少钱。目前，英特尔代工板块的厂房及设备（Property, Plant, and Equipment: 简称 PP&E）账面净值大约为 1050 亿美元。我们不给予它任何未来的溢价，仅仅按照 1 倍的重置成本来算，这一板块的清算价值也至少值 1050 亿美元。

如果我们将这两块业务的保守估值相加（8000 亿的产品估值 + 1050 亿的代工资产价值），英特尔的整体合理市值应当在 9050 亿美元左右。而目前英特尔在美股市场上的实际总市值仅仅只有 5000 亿美元。这意味着，即使在一个被层层保守扣折的财务估算模型下，英特尔目前的股价依然具备将近 80% 的潜在上涨空间。因此，当市场因为宏观杂音或者对 AI 的短期看衰而引发集体回调时，只要我们能确信英特尔的技术路线图没有掉链子、基本面依然在向好，它都将是一个具有极高安全边际的加仓首选标的。

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