高盛衍生品交易員Shawn Tuteja在最新市場評估報告中警告，AI板塊齊漲齊跌的時代或已終結，市場正進入更具選擇性的主題分化階段。他同時指出，市場對美聯儲的情緒已從7月的“加息恐懼”轉向近乎“逢凶化吉”的樂觀預期，這削弱了此前存在的不對稱機會。Tuteja維持標普500年底目標8000點不變，但預計未來一個半月標普將在相對窄幅區間內震盪，整體風險回報吸引力下降。在此背景下，他建議投資者對AI板塊採取更具選擇性的策略，而非追求高Beta的全面加倉。

Tuteja觀察到，今年4月至6月的上漲行情與7月的拋售中，各AI子主題幾乎同步運動，但過去兩週已出現明顯分化——光學網路、資料中心及新興雲服務商（neocloud） 在反彈中領跑，而記憶體和AI電力主題則明顯落後。這種分化背後，既有基本面敘事的轉變，也有技術面因素的推動。

從基本面看，高盛科技股分析師Peter Callahan指出，雖然7月的拋售在很大程度上屬於技術性調倉，但開源模型的興起以及市場對AI資本開支“瓶頸”所在的持續討論，已悄然引發基本面層面的敘事轉變。隨著2027年資本開支路徑在二季度財報後逐漸清晰，投資者開始更仔細地審視各子主題的盈利持續性。Callahan特別點出兩個新興討論焦點：其一，軟體板塊中“推理經濟”概念升溫，SNOW、DDOG、PLTR、CRWD、PANW、OKTA、TWLO等對大模型和算力瓶頸不敏感的AI應用受益股獲得更多關注；其二，記憶體（DRAM、NAND、HDD）板塊的投資邏輯正從“均價與毛利率驅動的盈利上修”轉向“穩定性、長期協議及資本回報驅動的估值擴張”，爭議明顯增加。此外，電力主題還面臨中期選舉前政策不確定性及ERCOT監管問題的額外壓力。

從技術面看，Tuteja援引資料顯示，美國半導體槓桿ETF的資產管理規模目前約為990億美元，較高峰時的1570億美元大幅縮水。值得注意的是，7月拋售期間市場曾出現約150億美元的“超額”買入——即相對於現貨下跌幅度，投資者額外申購了槓桿ETF。但進入8月，現貨反彈帶來的淨值回升是AUM增長的唯一來源，實際上投資者正在藉助反彈贖回份額、減少敞口。隱含波動率市場反映出客戶在重新押注這些股票時持觀望態度。自7月29日以來，高盛AI龍頭籃子（GSTMTAIP）的加權平均隱含波動率已下降逾10個波動率點，降幅達14.3%；相比之下，SPXXAI的隱含波動率僅下降3個波動率點，降幅11.8%。儘管如此，AI板塊隱含波動率相對於大盤的溢價仍處於2023年初以來（剔除過去兩個月）的最高水平，這使得通過期權表達多頭或買入上行保護的成本依然高昂，構成客戶重新入場的障礙。

本輪財報季從資料層面看堪稱強勁。Tuteja指出，標普500已有90%的成分股公佈二季度業績，其中64%的公司每股盈利超出市場一致預期至少一個標準差，為歷史最高水平之一，並推動2027年盈利預測上調2%。然而，市場對這些超預期業績的反應異常冷淡。超預期一個標準差以上的個股，次日相對標普500的中位超額收益僅為33個基點，遠低於2010年以來95個基點的歷史中位數。科技板塊的表現更為疲軟——超預期的科技股次日反而平均跑輸標普500達99個基點。Tuteja將這一現象歸因於市場情緒的結構性轉變。7月期間，客戶普遍降低風險敞口，全球基本面多空對沖基金經歷了過去四年中第二差的單月回撤。而當前，客戶淨頭寸已處於五年曆史的第67百分位，總頭寸更高達第89百分位，市場已不再處於低倉位狀態。上週二標普500看漲期權單日成交量達400萬張，創歷史紀錄，短期看跌/看漲期權偏斜在兩日內的下降幅度也接近過去十年最大值——這些訊號均指向情緒的快速轉暖。

Tuteja認為，當前市場對9月美聯儲議息會議的定價已呈現出一種“怎麼都好”的樂觀邏輯：要麼美聯儲以“鴿派加息”方式穩定長端利率曲線，要麼按兵不動、令“輪動擴散”交易在強勁盈利背景下延續。兩種情景均隱含油價將大幅走低的前提。在當日CPI資料公佈前，買方機構對核心通脹的一致預期約為21至22個基點，9月加息機率約為50/50。資金流向顯示，市場對鴿派結果的倉位佈局明顯多於對鷹派意外的防禦準備。Tuteja指出，這種從“恐懼”到“自滿”的情緒切換，正是當前大盤指數風險回報趨於平淡的核心原因。他建議，若CPI後市場出現反彈，可考慮買入標普500剔除AI成分股（SPXXAI）的看跌價差期權，作為對沖9月議息會議前宏觀不確定性的工具。他給出的參考結構為：SPXXAI 9月到期90/97%看跌價差，指示成本約為0.93%，期限19天。

綜合來看，Tuteja的核心判斷並非看空，而是呼籲降低預期節奏。他維持標普500年底8000點目標，但認為AI交易的高速、高Beta階段已基本結束。光學網路、資料中心和新興雲服務商仍具吸引力，但記憶體和電力主題面臨更多基本面質疑，需要更審慎的甄別。在更宏觀的層面，隨著市場從“恐懼美聯儲”轉向“對美聯儲自滿”，此前存在的不對稱機會已大幅收窄。投資者需要在更精細的主題選擇和更合理的風險管理框架下，重新評估AI敞口的佈局方式。