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人工智慧融資收緊,科技股面臨沉重拋售

2026-10-27 03:03

觀點人工智慧 (AI)

全球科技股急劇回落,加上市場日益擔憂支撐人工智慧基礎設施的債務,已使包括主要加密貨幣在內的風險資產面臨更脆弱的環境。高盛估計,科技、媒體與電信股過去兩週錄得約200億美元的淨賣出,速度接近7月市場下跌期間該產業230億美元的資金流出。

拋售尚未推動那斯達克100指數明確跌破既有區間,但技術支撐位正逐漸逼近。根據高盛分析所引用的市場水準,那斯達克100期貨維持在29,000附近,而該指數的200日移動平均線約為28,500。若持續跌破該區域,市場將更加關注科技產業的修正是否正演變為對高成長及高槓桿資產的整體偏好下降。

高盛表示,近期拋售的強度達到負3.3個標準差,這是異常嚴重的讀數。其風險偏好指標也創下有紀錄以來最大的一日跌幅之一,並降至2025年4月以來的最低水準。TMT基本面淨曝險降至年初至今低點,而整體曝險仍處於第63百分位,顯示部分部位已被削減,但尚未普遍撤出。

AI融資成本為科技估值增添壓力

摩根大通將市場的不安與AI基礎設施迅速擴大的融資需求連結起來。該銀行表示,今年AI基礎設施專案吸收的債務融資已超過5,000億美元,而超大規模雲端服務商的融資成本已上升約120個基點。

這種組合對市場中的一個部分形成壓力,該部分的估值往往取決於市場對資料中心、晶片、網路設備及電力容量支出持續增加的預期。較高的利息支出可能降低雲端公司的財務彈性及其客戶的承受能力,尤其是在預期中的AI相關營收需要比資本支出更長時間才能實現的情況下。

摩根大通也警告AI供應鏈中的信用傳導風險。Nvidia與部分購買圖形處理器的客戶之間的融資關係可能形成回饋迴路:如果營運商面臨更緊縮的融資條件,其設備採購可能放緩,進而影響供應鏈上游的半導體供應商。

根據所提供的市場數據,費城半導體指數(SOX)正測試其200日移動平均線。這使主要雲端服務供應商與晶片製造商即將公布的業績,比例行季度財報季更具影響力。市場將關注已報告的需求是否轉化為認列營收、客戶是否維持資本支出預算,以及這些預算將如何籌措。

Google、Microsoft 和 Amazon 被列為下一批即時的財報催化劑。它們的支出計畫不僅影響自身股價,因為它們也是 AI 運算容量、伺服器與網路設備最大的買家之一。

波動率訊號顯示科技類股特有的風險正在重新定價

Goldman 發現,選擇權市場開始對 Nasdaq 100 賦予高於大盤 S&P 500 的風險溢價。該銀行估計,Nasdaq 100 與 S&P 500 隱含波動率之間的差距已擴大至五年區間的第98百分位。上週四單日的擴大幅度,是該期間內第二大的此類變動。

這項分歧顯示,交易員對科技曝險集中的擔憂,正超過對整個美國股票市場的憂慮。在目前這波走勢期間,S&P 500 下跌約2.4%,相較之下,7月曾下跌3.4%;與此同時,TMT 資金流出規模已接近前一次事件的程度。

信貸市場進一步強化了這份謹慎態度。JPMorgan 表示,與 AI 相關公司的信用違約交換(CDS)利差已擴大,CDS 定價與現金債券之間的差距也隨之擴大。CDS 合約可作為借款人違約時的保險;利差上升通常表示市場參與者要求更多保障,以防範信用風險。

加密貨幣面臨更嚴峻的風險環境,而非直接的機械性連結

當流動性條件收緊、交易員降低對波動性資產的曝險時,加密貨幣市場往往會迅速做出反應。因此,科技股若出現更深度的拋售,尤其是由融資成本上升及對 AI 資本支出的憂慮所驅動,可能會透過影響其他投機性市場的相同避險渠道,拖累數位資產。

這種關聯比簡單的一對一關係更為間接。比特幣、以太幣和較小型代幣全天候交易,可能對監管決策、穩定幣流動、協議活動及大額清算等加密貨幣特有的發展作出反應。然而,由科技主導的下跌可能削弱市場情緒、減少可用槓桿,並提高金融市場對現金或短期政府證券的需求。

聲稱科技支出放緩會因爭奪電力而自動壓低代幣價格,需要比現有數據所提供的更多證據。電力需求與比特幣挖礦及資料中心發展息息相關,尤其是在電網受限的地區;但人工智能資本支出、挖礦經濟效益及加密貨幣價格,均受不同的收入模式和營運環境所影響。

對加密貨幣交易者而言,更直接的問題是融資。借貸成本上升通常會使槓桿部位的持有成本增加,並可能在價格下跌時加速清算。流動性較薄弱的小型數位資產,在槓桿平倉時通常更容易受到快速波動的影響。

市場持倉與盈利可能決定下一步走勢

摩根大通表示,若多項條件同時配合,11月初可能出現買入窗口:擁擠持倉進一步平倉、確認超大規模雲端服務商的資本支出方向、半導體盈利保持韌性,以及信貸利差收窄。這些條件將顯示市場已吸收部分融資疑慮,而非僅僅將其延後。

在此之前,科技業仍處於人工智能收入的高預期與較不寬鬆的信貸環境之間。對加密貨幣市場而言,這意味著短期焦點仍將放在推動科技風險的相同變數上:借貸成本、波動性、股市支撐位,以及主要人工智能支出者證明其不斷擴大的基礎設施支出合理性的能力。


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