科技股近期連續調整，高盛One-Delta交易台負責人Rich Privorotsky認為，這並非AI敘事的終結，而是市場定價邏輯的一次深刻重構。他指出，此輪拋售難以歸因於單一催化劑，而是信用市場、供應鏈預期與政策環境三重壓力疊加的結果。輝達已連續七個交易日下跌，納斯達克承壓，費城半導體指數的24個月遠期市盈率已從21至22倍壓縮至約15倍，市場對AI相關資產的結果預期區間顯著擴大。核心問題也隨之轉變——從“AI能做什麼”，演變為“誰來為它的運轉買單”。

信用市場率先發出警報。股票市場長期對AI基礎設施投資的可持續性保持樂觀，但信用市場的態度正在轉變。Privorotsky指出，輝達與博通的信用違約互換（CDS）利差已大幅走闊，市場開始聚焦於AI融資的兜底安排以及表外承諾問題。這一擔憂正向更廣泛的半導體板塊傳導，成為估值重估的重要推手。信用市場的邏輯與股票市場存在本質差異：前者更關注現金流的確定性與債務償還能力，而非遠期增長潛力。當CDS利差擴大時，意味著債券投資者開始對AI資本開支的回報路徑產生疑慮——這一訊號往往比股票市場更早、也更難被忽視。

供應鏈層面的對話也在發生微妙轉變。Privorotsky援引的行業資料顯示，受半導體制造商資本開支意願持續高漲驅動，晶圓製造裝置（WFE）製造商訂單積壓大幅攀升。相關機構已上調全球WFE市場預測：2026年市場規模預計達1503億美元，同比增長36%；2027年升至2175億美元，同比增長45%；2028年進一步擴至2809億美元，同比增長29%。然而，這組數字在呈現AI資本開支熱度的同時，也隱含著另一層風險——當前端裝置訂單持續堆積，一旦終端需求節奏與預期出現偏差，供應鏈的庫存壓力將迅速顯現。這正是市場對話開始轉向的核心原因。

除資金與供應鏈層面的壓力外，資料中心的實際落地正面臨來自現實世界的摩擦。Privorotsky指出，電力瓶頸與圍繞資料中心建設日益增多的政策阻力，正在為AI基礎設施的擴張速度和最終規模帶來不確定性。這一矛盾在政治層面同樣有所體現：兩黨候選人都在逐漸意識到，AI的收益是全國性的、分散的，且往往需要數年才能兌現；而建設成本卻是本地化的、集中的，且是即時發生的。這種“收益滯後、成本前置”的結構性矛盾，使得地方政府和社群對資料中心專案的態度趨於審慎，進而對整體建設時間表構成壓制。

儘管上述壓力真實存在，Privorotsky並不認為AI投資敘事就此終結，但他強調結果的可能區間正在擴大。在硬體需求層面，他關注到一個潛在的結構性變數：以Safe Superintelligence Inc.（SSI）（由Ilya Sutskever創立）為代表的新一代AI模型，正在探索基於測試時訓練（TTT）的持續學習架構。與傳統預訓練範式不同，這類系統允許模型在推理過程中即時更新自身引數，將每次互動轉化為真實的學習過程。若持續學習技術得以實現，可能削減對超大規模預訓練叢集的依賴，但Privorotsky對“算力總需求下降”的判斷持保留態度。他認為，更可能的結果是算力消耗的重新分配——從前期大規模訓練轉向持續的推理端計算，而非需求的整體萎縮。

對於市場短期走勢，他指出輝達財報、PCE資料及美聯儲相關官員講話等近期催化劑或能為市場提供支撐，但也坦言當前時點對於全面重新入場仍略顯偏早。他的基本判斷是：AI估值將經歷階段性壓縮，隨後隨著盈利預測滾動至2027至2028財年，市場將重新追逐——屆時估值的合理性將更易得到支撐。