广发证券首席策略分析师刘晨明在8月9日发布的专题研究中表示，6月下旬至7月末全球AI板块的剧烈调整并非产业逻辑断裂，而是高估值资产在杠杆收缩压力下的集中出清。他同时指出，随着北美云厂商财报落地，三条新叙事正在重塑AI定价，而Agent向RSI（递归超级智能）的迭代需求可能成为下一阶段AI投资的主线逻辑。

刘晨明认为，本轮回撤由三股力量共同触发：拥挤交易的松动、AI应用增长未能持续超预期，以及韩国存储链从“盈利上修”切换到“盈利高点与扩产压力”的交易逻辑。这三者叠加，放大了全球AI硬件链的波动。调整始于6月22-23日，当时KOSPI收于约9114点，费城半导体指数处于14634点附近，市场估值缺乏继续推升的安全边际。韩国监管层随后表示，允许单只股票杠杆ETF上市的决定“可能过于仓促”，将重新审视投资者保护和产品风险，直接触发融资平仓和杠杆产品减仓。6月25日，苹果以存储和内存成本上涨为由上调部分Mac和iPad价格，次日费城半导体指数下跌5.29%，日经225下跌4.15%，产业叙事转向存储涨价从“上游盈利利好”变为“终端成本压力”。

7月末，北美四大云厂商集中披露财报，AI板块开始企稳。刘晨明指出，三条新叙事正在重塑定价逻辑。第一，市场不再单纯惩罚高CapEx，而是转向奖励收入兑现。四大云厂商自由现金流普遍恶化，但7月29日至8月7日股价整体明显反弹，Amazon和Microsoft从低点分别反弹21.1%和28.0%，原因是两者在上调CapEx指引的同时实现了更明显的收入和营业利润超预期；Meta则因Q2营业利润低于预期、自由现金流同比下降91%，次日股价下跌7.95%，企稳幅度垫底。第二，CapEx再上修重新成为硬件链利好。二季报后，除微软因会计重分类将2026E指引从1900亿美元下调至1750亿美元外（实质未削减设备采购），其余云厂商CapEx预期均上行，四大云2026E CapEx总体较年初预期增加250亿美元，缓解了市场对上游芯片、通信连接和存储订单增速放缓的担忧。第三，2027-2028年CapEx增速缺口成为市场分歧最大的地方。四大云CapEx绝对数额仍在增长，但增速预计从2026E的105%降至2027E的45%、2028E的9%。若要维持2025年67%的增速，2028年需额外填补5055亿美元；若要维持2026年105%的增速，缺口高达1.9375万亿美元。

市场找到的新叙事是RSI——递归超级智能。刘晨明解释，不同于过去人训练模型，RSI模式下模型训练模型，可在短时间内进行巨量方案尝试、不眠不休地迭代，训练速度远超旧范式，所需算力因此大幅增加。尤其是SSI公司获得英伟达约50亿美元战略投资后，“模型商接棒算力需求”的逻辑获得更多关注。广发证券对模型商和新云厂商的2027-2028年CapEx做了系统测算：2027年，OpenAI（Stargate计划，与AMD的6GW GPU部署协议）、Anthropic（与AMD签署上限2GW计算系统部署协议，首批1GW计划2027年上半年启动）、xAI（AI业务2027年CapEx将达739亿美元）以及Coreweave等新云厂商，合计预计新增约10GW算力需求，对应CapEx中值约4609亿美元；2028年，上述玩家CapEx增量进一步增长至中值约5252亿美元。结论是，若参照2025年67%的增速，模型商和新云目前已知项目的CapEx增量可填补缺口；但若要维持2026年105%的增速，2028年所需的19376亿美元远超预计新增的5252亿美元，缺口仍显著。刘晨明认为，第三条叙事方向正确，但定量层面有待更多项目协议落地。

除算力需求外，RSI还可能打开新一轮应用需求。当前广泛使用的Agent大多处于L1层级——根据人类指令完成编码、调试等子任务，本质是“高效执行工具”。真正的变化在L2-L3阶段：L2阶段AI能根据执行轨迹自主修改约束条件甚至算法，例如在财务预测中模型可能发现需加入“换机周期”等新因子，并将改进反哺训练数据，实现高质量数据自产，推动自身CoT和工作流的递归进化，这涉及强化学习和大量算力支撑；L3阶段，当前一代模型实质参与下一代模型的训练和部署，进化速度快到人类无法干预。刘晨明指出，当前市场担忧coding agent和办公辅助的渗透率接近阶段性天花板，但AI投资具有“供给创造需求”的特征——模型能力突破往往会打开新的需求边界，类似通信从2G升级至4G后带来的应用渗透浪潮。如果L2阶段AI从被动执行走向主动参与“规律探寻”和“规则制造”，商业化形态可能从coding agent扩展至企业级work agent，乃至新agent模式。

关于修复节奏，刘晨明观察到全球明显分化。美国方面，企稳从下跌最剧烈的AI硬件半导体起步，随后蔓延至云厂商，微软和亚马逊反弹最强，Meta仅小幅收回跌幅。韩国KOSPI从6月22日至7月30日下跌约39%后，7月31日单日反弹17.9%，截至8月7日从最低点企稳18.9%；杠杆ETF较年内峰值已去化55.21%，但信用融资去化仅21.24%，场内衍生品去化10.50%，出清仍在推进。值得注意的是，8月5日KOSPI上涨3.76%的同时，散户个股杠杆ETF仍出现2.56%的净赎回，说明反弹并未重新吸引杠杆资金追涨。A股修复力度相对有限，创业板指仅小幅抬升，原因在于缺乏同步的盈利验证与增量资金——海外云厂商资本开支验证了HBM订单仍强，但这条传导链对A股科技成长的映射相对间接。

刘晨明认为，AI板块可能已出现第一个阶段性顶部，但这不是产业周期终点。三个维度的泡沫框架显示：实体投资扩张程度仅相当于1994-1995年中期阶段，远未过热；投资者情绪大致相当于1999-2000年水平，乐观但未狂热；估值水平同样类比1999年左右，后续上涨需要更多基本面兑现支撑。企稳并不意味着重新回到单边上涨，后续更可能进入高波动、高轮动阶段。修复顺序大概率仍沿着“硬件 → 云厂商 → 模型商 → 应用”的链条展开，硬件链很难长期一枝独秀，市场会逐步切换到云厂商的资本开支兑现、模型公司的商业化能力，以及最终的应用层。

需要密切跟踪的核心指标包括：模型商ARR是否持续增长（OpenAI、Anthropic当前ARR分别已超470亿和300亿美元）；云收入增速是否能持续覆盖快速扩张的资本开支（AWS二季度收入同比增长37%至422亿美元，创近18个季度最高增速）；以及token价格持续下降的背景下，使用量增长能否等比例转化为收入。刘晨明强调，若出现真正具备用户规模、留存和付费能力的现象级应用，AI行情的主线才会从“卖铲人”进一步扩散到“用AI创造现金流”的公司。这一步目前尚未发生，但它是整个叙事链条的终点。