中信证券：科技股近期的调整不能简单归因于美国长债利率高企，最大的潜在变量是“防蒸馏”是否在未来会重新拉大模型差距

• 2026-08-24
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科技股近期的调整不能简单归因于美国长债利率高企，调整的背后是AI相关股票的远期定价问题，有三个关键叙事变量：1）商业化的速率和空间是否跟得上市场预期；2）算力优势是不是带来份额和定价权优势；3）当期的算力差距是否会明显拉开远期的AI模型差距。这其中当前共识性担忧是商业化的速率和空间，最大的潜在变量是“防蒸馏”是否在未来会重新拉大模型差距。至于宏观因素，美国财政部宣布回购长债的影响十分有限，不过短期内美元走弱和加息预期的走弱都有利于全球市场K型分化的收敛。然而，造成美国长端利率持续上行的因素并没有发生根本性变化，未来一段时间可能还会出现持续扰动。在这些外部扰动影响下，A股短期内的资金结构决定了市场博弈的复杂性还在提升，这种震荡市阶段要控制心理预期，避免过多的宏大叙事。 科技股近期的调整不能 简单归因于美国长债利率高企 美国长债利率高企反映的更多是AI投资对于社会资本的挤出效应，是AI投资依旧旺盛的结果。美股科技七巨头去年的债务融资规模为874.9亿美元，2026年截至目前，规模扩大至2192.2亿美元，相较去年全年增长150.6%。过去，这些企业凭借庞大的现金储备和经营现金流，是国债等高流动性资产的重要边际买盘；而随着AI算力、数据中心和能源基础设施投资快速扩张，其角色正在由债务资本的供给方转向需求方。这意味着原本可能配置于国债的企业现金和社会资本，被更多吸引至AI投资领域。长端利率高位与科技公司发债扩张本质上是同一轮AI资本开支繁荣的两面，反映的是有限的资本在国债与AI投资之间重新定价。长端利率的上行更多反映的是实际利率上行，拿长债利率上行反过来解释科技股下跌并不合理。 调整的背后是AI相关股票的 远期定价问题，有三个关键叙事变量 1）商业化的速率和空间是否跟得上市场预期。5月底以来投资者反复争议Anthropic的ARR，7月增速确实有所放缓，5~7月的月均增长大约只有18%；但如果将OpenAI也纳入考虑，放缓的幅度要小得多，据CNBC 8月19日报道，OpenAI CFO Sarah Friar在8月一次内部会议上表示季度至今ARR增长35%左右。也就是说，同时考虑两家前沿模型厂，整体的ARR环比增长并未明显放缓。市场近期还形成了一种新叙事，即有相当大比例的前沿模型Token消费并不直接计入模型厂的ARR，而是通过CSP的TaaS（Token as a Service）渠道实现，即企业在既有AWS/Google/Azure合同框架内经由Bedrock/Vertex/Foundry调用模型、按用量付费，CSP与模型厂分成。单看模型厂的ARR会系统性低估终端付费规模的增长，TaaS渠道的增速事实上要快于模型厂直接收入增速。这一叙事目前支撑了不少算力投资者的乐观情绪，对北美链的核心硬件厂股价提供了支撑，但只要Agent在非Coding环节还未出现更有潜力的商业付费场景，TaaS叙事似乎还是无法吸引更多新增资金入局。 2）算力优势是不是带来份额和定价权优势。根据企业支出管理公司Ramp的AI Index，在其覆盖的超过7万家美国企业的API支出中，OpenAI的份额从5月的28.5%、6月的28.1%抬升至7月的36.0%，Anthropic则从71.2%回落至63.4%。拆到模型层面，这一变化几乎完全由GPT-5.6 Sol贡献，该模型5月的支出份额还是零，7月已单独占到14.9%。若按付费企业数量而非支出金额计算，Anthropic以约44%对40%仍保持领先，但OpenAI的增长动能明显恢复。一个可能的解释是OpenAI当前掌握的算力更多，因而在新一代模型的发布节奏和推理容量供给上更为从容，那么“抢到更多算力就能获得更高的应用市场份额”似乎就构成了模型厂继续押注算力的理由。但其中存在一个关键问题，即静态份额并不完全等同于定价权。如果前沿模型的能力和Agent功能趋于同质化，且用户的切换成本不高、粘性很低，那么静态份额的意义有限，总的市场空间远比份额分配更为重要。根据OpenRouter数据，Anthropic模型的周度Token使用量在7月中旬后出现较明显下滑，与此同时OpenAI、Deepseek、Minimax等模型Token使用量均明显上升。在能力趋同的情形下，算力优势带来的是阶段性的份额，而不是可持续的超额利润率，最终还是要回到第一个问题，也就是总的商业化空间上。 3）当期的算力差距是否会明显拉开远期的AI模型差距。这个问题的回答对于算力“卖铲人”的远期定价影响最大，因为其直接影响了市场对于算力竞赛强度和持续性的预期。目前影响该问题回答的关键可能在于前沿模型厂未来能否通过一些手段“防蒸馏”，把训练端的算力优势转化成新一代模型的技术代差，从而获得定价权。8月中旬，来自MATS Research、ELLIS图宾根研究所

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