科网行情VS当下：七点启示

格隆汇05-30

引言：近期火热的AI行情让人联想到1994-2000年的科网行情。基于系统性的复盘和数据梳理，我们总结出7大经验以对比当下火热的AI行情，包括估值和情绪空间、分子和分母端的影响、行业轮动和回撤规律等：1）AI行情估值还有多少空间？2）市场情绪、企业扩张位置？3）如何应对行情短期的过热？4）宏观流动性收紧是否会导致行情结束？ 5）行情结束核心关注哪个信号？6）如何把握科技内部的轮动？7）牛市中的回撤...

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PE的美股科技板块股权风险溢价为-1.8%、-0.4%，处于过去十年6.1%、16.5%的极低分位数水准。对比科网泡沫行情来看，本轮科技股股权风险溢价远高于2000年的低点，大致对应1996年4-5月左右的水平。科网泡沫时期，美国科技股市销率TTM高达6.1。截至2026/5/22，美股科技板块PS_TTM为7.2，PS_NTM为6.0，均已经突破科网泡沫时期的高点，接近历史最高水平。科网泡沫时期，美国科技板块市值占比接近40%。截至2026/5/22，美股科技板块市值占比为41.2%，科技+电信板块市值占比为43.6%，已经突破科网泡沫时期的最高点，创1985年以来历史最高水平。我们对比了2022年底ChatGPT发布后与94年底Netscape发布后的纳指走势，可以看到，本轮全球AI行情与科网泡沫相比，无论涨幅、斜率与节奏都有诸多相似之处。对比来看，本轮AI行情在时间维度上对应科网泡沫阶段的1998年6月（66%的进程），空间上完成了1/5左右的涨幅。综合对比来看，除科技板块市值占比和市销率已突破科网泡沫时期的高点外，市盈率和涨跌幅显示当下的AI行情接近彼时1998年6月左右的位置，而股权风险溢价则显示当前仅处于1996年4-5月的水平。二、情绪可以有多亢奋？第一，一级市场的融资情绪较科网行情仍有较大提升空间。截至2026年5月底，美股滚动6个月融资规模为1849.2亿美元，占标普500总市值的比重仅0.28%，远低于1994年底-2000年3月时期中0.8%左右的中枢。第二，二级市场的情绪较科网行情的顶部仍有提升演绎空间。一方面，根据AAII投资协会，截至2026/5/21，看涨-看跌美股的投资者占比（滚动12周平均）为-7.2，处于近十年25%的分位数，远低于科网泡沫巅峰40%左右的水准。另一方面，截至2026/5/22，纳斯达克100隐含波动率为22.8，处于近十年61.6%的分位数，仅相当于科网行情中的底部水平，较彼时的高点仍有较大提升空间。第三，科技企业的情绪已经接近科网行情中的顶点。一方面，对比科网行情和过去十年科技龙头的投资强度来看，截至2026Q1，本轮AI Hyperscaler（微软、谷歌、亚马逊、甲骨文和Meta）资本开支占经营现金流的比重已高达94.0%，和2000年初巨头的资本投入强度相当。另一方面，截至今年一季度，标普500信息技术板块的净债务占EBITDA的比重为27.8%，已高于科网行情中的杠杆水平。综合来看，当前IPO规模、看涨-看跌的投资者占比和隐含波动率显示当前一二级市场的情绪较科网行情偏低，后续仍有较大的演绎空间。但是，企业资本开支投入强度和杠杆比率则显示科技龙头对AI产业的乐观情绪已接近科网行情中的高点水平。三、如何应对行情短期的过热和拥挤？一方面，在科网行情中，股价短期快速冲高、过热后，行情在经历阶段性休整后仍将继续向上。我们将14天RSI近5天首次突破70定义为行情短期过热的信号后发现，纳指在短期快速上涨后未来5/10个交易日内涨跌幅中位数为0.63%/0.84%，上涨概率为60.0%/65.7%，较行情过热前的市场表现来看的确有所降温。但若把时间维度拉长来看，短期情绪过热后市场只会经历短期的整固，随后40-120个交易日内，纳指将再度向上。另一方面，短期极致抱团所带来的拥挤也不是行情终结的信号，科技股成交占比突破上限阈值后，行情在经历短期休整后仍将再度向上。1995年-1999年，尽管美股科技板块成交占比多次触及40%的上限，并且在1999年底至2000年初一路飙升至60%以上，但也并未影响科技股持续向上。我们发现科技股成交占比MA5突破40%后，纳指尽管在5个交易日内出现震荡，但中长期行情仍将继续演绎，未来20/40/60个交易日内，纳指涨跌幅中位数为3.6%/6.2%/9.4%，上涨概率为73.8%/81.0%/83.3%。回到本轮而言，短期行情过热、拥挤后，行情同样呈现出震荡后继续向上的规律。一方面，2022年底以来，14天RSI近5天首次突破70后5/10个交易日内，纳指涨跌幅中位数为0.79%/0.04%，上涨概率为57.1%/52.4%。但和科网行情类似，随着行情整固、消化短期的过热压力后，纳指中期仍将延续上涨，另一方面，本轮AI行情中，科技股成交占比也随着行情的演绎持续向上突破，突破40%和45%等关键阈值也并没有扭转行情向上的趋势。四、宏观流动性收紧是否会导致行情结束？90年代的科网行情过程中出现了诸多有关美国流动性和货币政策的担忧，但仅对行情造成了短期的扰动。以芝加哥联储构建的金融条件指数衡量流动性来看，1994-2000年美国整体的流动性环境处于边际收紧的趋势，包括1996年底Alan Greenspan警告“非理性繁荣”提醒市场过热、1999年科索沃战争推升油价和通胀后美联储开启紧缩周期等，都并未改变科技股的大幅上涨的趋势。其背后的原因在于边际收缩的金融条件并未拖累微观流动性。1995年8月-2000年初，尽管流动性环境边际收缩，但在赚钱效应的驱动下（标普500年同比中枢在10%左右），场外资金持续积极入场，美国客户保证金余额增长超260%。直到2000年三季度，随着标普500滚动收益率跌至0%以下，杠杆资金则开始快速离场。此外，1998-1999年，共同基金的扩张和俄债危机下海外资金的回流也为彼时的美股市场注入了流动性。回到本轮，宏观流动性环境大概率好于科网行情时期。一方面，截至2026/5/15，芝加哥金融条件指数（剔除股票相关指标）后为-0.05，大致相当于1998年中的水平。另一方面，相比于1998年-2000年初，当前美国经济增长和劳动力市场或面临更大压力，叠加下半年临近的中期选举，我们认为不加息或许是沃什领导下的美联储的底线。五、行情结束核心关注哪个信号？最终导致科网行情趋势性终结的核心是分子端产业景气的确认放缓。科网行情在2000年3月见顶、9月后加速回落，本质上还是新一轮财报披露验证龙头业绩低于预期后，产业高景气难以维持的确认。进一步来看，相比于利润绝对值的增长与否，增速高低更为重要。产业趋势所推动的行情能否持续演绎的核心是Δg>0，即利润增速不能放缓，利润增速高点的确认往往对应股价的拐点。科网行情中，尽管科技股EPS整体的上行趋势维持到了2000年9月，但其股价率先见顶，背后的原因就在于业绩增速于1999Q4开始持续回落，并于3-4月跌破30%的关键隘口。若我们以个股为例会更加直观，2000年3月微软股价见顶恰好对应其实际/预期EPS增速的顶点，IBM股价见顶则对应实际营收增速自1998年中以来的首次下滑。对本轮AI行情而言，其业绩高增长的持续性主要取决于北美云厂商的资本开支。无论是代表AI上游的费城半导体指数，还是代表AI中下游的信息技术服务，二者的盈利增速均和亚马逊、谷歌、微软和META四家公司的Capex增速呈高度正相关。一方面，北美大厂的资本开支是当前AI上游硬件利润高增长的核心拉动项；另一方面，北美云厂商对AI领域的加速投入大概率也意味着对AI中下游需求的乐观预期。往后看，我们认为以谷歌、微软为代表的云厂商将持续加大资本开支，进而支撑AI板块的盈利加速向上，最终推动行情的进一步演绎。一方面，北美云厂商业绩持续超预期，AI相关的投入已逐渐打通商业模式，企业营收和现金流的稳定增长得以支撑资本开支高增长。另一方面，参考历史，自22年底ChatGPT问世以来，市场和公司自身对Capex的预期和指引呈现稳定的上修趋势。六、如何把握科技板块内部的轮动？中长期来看，科网行情中，科技板块内部并不存在明显的“高切低”，强者可以恒强。一方面，总体来看，科网行情中，软件较科技板块的超额收益一直维持到了1999年底。另一方面，分阶段来看，无论是1994年底至1998年10月初的“理性”上涨阶段，还是后续市场情绪走向”亢奋”的时期中，软件行业收益率均名列前茅。软件板块股价持续占优背后的核心因素在于其景气持续高增长，且处于科技板块内部的前列。行业的轮动主要取决于景气相对优势的变化。相比于市场熟知的产业链演绎顺序，科网行情中，初期反倒是软件板块领涨，行情中后段才是通信设备和半导体等硬件公司表现靠前，背后的转折点是业绩增速差的收敛。1994-1998年，随着Windows持续普及，Yahoo、亚马逊等公司陆续上市，在线浏览器和电商的商业模式被认可，软件公司盈利预期加速向上，相对硬件公司具备明显的景气优势，支撑软件跑赢硬件；但进入1999年后，市场对于2000年的“千年虫”的担忧使带来了硬件设备更换的增量需求，半导体和通信设备的景气加速走高，较软件的盈利增速差快速收敛，推动硬件板块相对收益率加速上行。短期来看，在景气水平相当的情况下，滚动40日收益差等技术指标可以辅助判断科技板块内部的“高切低”。在业绩增速差异不大的时候，滚动40个交易日收益差向上/下突破±15%的阈值往往可以较好地指引行业轮动，例如1994年底-1998年底，通信设备/通信服务和半导体/电子设备的相对收益呈明显的均值回归特征。但若某一行业的业绩优势过于显著，该指标的有效性会显著回落，例如1999年-2000年3月，在高景气的加持下，通信设备持续跑赢通信服务、半导体持续跑赢电子设备。对本轮AI行情而言，上游算力板块“一骑绝尘”的原因在于持续的高景气。第一，过去几年中，费城半导体指数收盘价与其净利润增速相关性较强，这也意味着若后续上游板块业绩能持续维持高增长，那么行情也将加速演绎。第二，半导体和软件服务的股价分化也在于景气的差异，后续AI行情从上游往中下游的切换需要看到相对业绩增速的拐点。第三，随着AI上游硬件较中下游软件服务的景气差距自2025年开始被加速拉开，短期行业轮动的信号也开始“失真”。七、牛市中的回撤怎么判断？怎么应对？再大的牛市，行情也不是一帆风顺，但回撤幅度普遍在10%左右。纵使是1994-2000年的美国科技股大牛市中，期间也经历了多次回调。从时间和空间上看，科网行情中，纳指回撤平均持续32.3天左右，最大回撤幅度平均为11.5%。其中，除1998年7-10月和1996年6-7月，由于流动性收紧拖累跌幅较大外，其余阶段的纳指跌幅基本在15%以内。回到本轮，22年底以来的AI行情中，纳指最大回撤均值/中位数为11.4%/11.1%，持续时间为36.9/27.0天，和上一轮科网行情的回撤规律较为吻合。风险提示：仅为历史数据分析报告，不构成对行业或个股的推荐和建议。注：本文来自兴业证券股份有限公司2026年5月28日发布的《科网行情VS当下：七点启示》，报告分析师：张启尧 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