科技股的近期调整并非AI叙事的终结，但市场正在经历一场深刻的定价逻辑重构。

英伟达连续七个交易日下跌，纳斯达克承压，高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky指出，此轮科技股抛售难以归因于单一催化剂，而是信用市场、供应链预期与政策环境三重压力叠加的结果。他警告称，“信用市场正在提出股票市场此前基本忽视的问题”。

这场重估已在估值层面留下清晰印记。费城半导体指数的24个月远期市盈率已从21至22倍压缩至约15倍，结果的可能区间正在显著扩大。核心问题也随之发生转变——从"AI能做什么"，演变为"谁来为它的运转买单"。

信用市场率先发出警报

股票市场长期对AI基础设施投资的可持续性保持乐观，但信用市场的态度正在悄然转变。

Privorotsky指出，英伟达与博通的信用违约互换（CDS）利差已大幅走阔，市场开始聚焦于AI融资的兜底安排以及表外承诺问题。这一担忧正在向更广泛的半导体板块传导，成为此轮估值重估的重要推手。

信用市场的逻辑与股票市场存在本质差异：前者更关注现金流的确定性与债务偿还能力，而非远期增长潜力。当CDS利差扩大时，意味着债券投资者开始对AI资本开支的回报路径产生疑虑——这一信号往往比股票市场更早、也更难被忽视。

库存积累隐忧浮现

与此同时，半导体供应链层面的对话正在发生微妙转变，市场开始讨论部分环节的库存积累风险。

Privorotsky援引的行业数据显示，受半导体制造商资本开支意愿持续高涨驱动，晶圆制造设备（WFE）制造商订单积压大幅攀升。相关机构已上调全球WFE市场预测：2026年市场规模预计达1503亿美元，同比增长36%；2027年升至2175亿美元，同比增长45%；2028年进一步扩至2809亿美元，同比增长29%。

然而，这组数字在呈现AI资本开支热度的同时，也隐含着另一层风险——当前端设备订单持续堆积，一旦终端需求节奏与预期出现偏差，供应链的库存压力将迅速显现。这正是市场对话开始转向的核心原因。

电力瓶颈与政策阻力制约建设节奏

除资金与供应链层面的压力外，数据中心的实际落地正面临来自现实世界的摩擦。

Privorotsky指出，电力瓶颈与围绕数据中心建设日益增多的政策阻力，正在为AI基础设施的扩张速度和最终规模带来不确定性。这一矛盾在政治层面同样有所体现：两党候选人都在逐渐意识到，AI的收益是全国性的、分散的，且往往需要数年才能兑现；而建设成本却是本地化的、集中的，且是即时发生的。

这种"收益滞后、成本前置"的结构性矛盾，使得地方政府和社区对数据中心项目的态度趋于审慎，进而对整体建设时间表构成压制。

AI硬件需求或重新分配而非消失

尽管上述压力真实存在，Privorotsky并不认为AI投资叙事就此终结，但他强调结果的可能区间正在扩大。

在硬件需求层面，他关注到一个潜在的结构性变量：以Safe Superintelligence Inc.（SSI，由Ilya Sutskever创立）为代表的新一代AI模型，正在探索基于测试时训练（TTT）的持续学习架构。与传统预训练范式不同，这类系统允许模型在推理过程中实时更新自身参数，将每次交互转化为真实的学习过程。

若持续学习技术得以实现，可能削减对超大规模预训练集群的依赖，但Privorotsky对"算力总需求下降"的判断持保留态度。他认为，更可能的结果是算力消耗的重新分配——从前期大规模训练转向持续的推理端计算，而非需求的整体萎缩。

对于市场短期走势，他指出英伟达财报、PCE数据及美联储相关官员讲话等近期催化剂或能为市场提供支撑，但也坦言当前时点对于全面重新入场仍略显偏早。他的基本判断是：AI估值将经历阶段性压缩，随后随着盈利预测滚动至2027至2028财年，市场将重新追逐——届时估值的合理性将更易得到支撑。