长江证券策略团队在7月18日发布的报告中指出，过去两周中美硬科技板块出现明显分化，市场围绕高额资本开支能否持续、Token支出指数持续回调等问题分歧加剧。该团队认为，这场分歧更像是对AI基建的一次压力测试，而非行情的终结。

报告将市场分歧归结为两条主线：资本开支增速放缓与Token支出指数回调。长江证券认为，CapEx放缓并不必然导致硬件行情结束，而Token支出指数的回调，折射出市场正从“技术可行性交易”转向“经济可行性交易”——投资者开始要求AI证明其创造可持续收入的能力，而非仅仅消耗算力。

该团队判断，AI行情的主线正从“上游硬件贝塔”切换至“真正稀缺环节”与“应用收入兑现”，即从CapEx交易进入ROI交易。映射至A股，HBM、先进封装、高速光互连等稀缺硬件方向更可能在调整后重新获得溢价，而普通服务器、普通存储及高估值拥挤交易则面临更大压力。

报告回顾了2010年代移动互联网行情的历史经验，指出资本开支增速顶部拐点通常领先市场高点约一个季度。但该团队强调，CapEx放缓是否演变为硬件行情拐点，取决于三个条件：收入端是否同步放缓、供给端是否全面释放、以及融资链条是否出现断裂。当前AI链条已进入“第一次CapEx焦虑阶段”，短期需降低对中上游普涨的预期，但在Token需求、云AI收入和推理场景尚未被证伪前，AI周期或仍在延续。

从Token支出指数看，2026年6月以来，LLM Token Index（每百万Token支付价格）持续回调，但全球Token使用量绝对值仍维持小幅增长。长江证券将这一背离信号解读为AI交易逻辑的结构性切换：市场并非担忧AI算力需求而调整，而是开始要求AI以更低成本创造可持续收入。闭源大模型（如Claude Opus系列）价格维持相对高位，而开源大模型（如DeepSeek V系列）价格大幅下调且显著低于闭源模型，两者分化加剧。与此同时，北美主要云厂商（微软、谷歌、甲骨文、亚马逊、Meta）营收增速逐渐回升，海外头部大模型厂商ARR亦呈加速上升态势，表明AI商业化进程仍在推进。

该团队同时提示三项主要风险：历史经验对未来指引效果有限；财报季北美大厂资本开支若低于预期，市场波动或加剧；以及若Anthropic等AI大模型厂商ARR数据不及预期，科技方向波动或同步加剧。