科技股漲勢仍在延續，但支撐這輪行情的底層條件正在收窄。Altimeter Capital創始人兼CEO Brad Gerstner 在All-In Podcast年度峰會上發表演講，將前沿實驗室的月度營收資料稱為「當今市場最重要的資料點」，並給出一個明確門檻：Anthropic、OpenAI和SpaceX 三家機構當前年化營收合計約 1000億美元，到今年年底至少需增長至 1800億至2000億美元，「AI交易」的邏輯才能自洽。

Gerstner認為，當前上漲與2000年網際網路泡沫有本質區別。科技股年內已上漲 15%，自去年1月以來累計漲幅達 39%，但驅動力是企業盈利增長而非估值倍數擴張——今年企業盈利增長約 26%，納斯達克與標普500的估值倍數反而有所收縮。他以 輝達 為例，稱其股價對應明年完全納稅後GAAP利潤的市盈率約為 14倍，並稱納斯達克、標普500、費城半導體指數和輝達的估值都明顯低於各自歷史平均水平。

不過，行情的結構性集中令他警惕。半導體板塊貢獻了納斯達克指數約70%的漲幅，而非必需消費品、通用軟體、金融等龐大板塊幾乎沒有變化。他將這一特徵稱為「既是好訊息，也是壞訊息」。受益最直接的是晶片與基礎設施供應商，即他所說的「Token製造者」：雲巨頭的資本開支幾乎以 1:1 的比例轉化為基礎設施公司的自由現金流，戴爾 股價五年漲 5倍、SK Hynix 18個月漲 9倍，均屬風險投資級別的回報。

今年春季科技股的反彈，直接導火索正是Anthropic的月度營收資料。Gerstner回顧，Anthropic的月化營收在今年1月約為 20億美元，2月升至 40億美元，3月隨Claude Opus 4.5與Claude Code釋出後躍升至 110億美元。但進入6月、7月，市場轉為橫向整理，原因之一是Anthropic披露的年化營收執行率約為 650億美元，低於市場此前預期的 750億美元，疊加對開源模型追趕的擔憂，投資者被迫下調預期。

在資本開支與需求匹配的問題上，Gerstner援引其與OpenAI執行長 Sam Altman 的對話，提出核心矛盾：一家年收入僅 130億美元 的公司，如何承諾消化 1萬億美元 的資本開支？他的框架是，微軟、谷歌、亞馬遜等雲巨頭建設資料中心是為了對外出租，真正的問題是誰來租用這些算力，「必須有承購收入，才能支付租金」。按他的測算，即便今年年底AI相關年化營收達到 2000億美元，仍遠低於未來幾年所需水平——要匹配雲巨頭的資本開支擴張，這一數字須從2000億逐步增長至 4500億、8000億，乃至接近1萬億美元。

但他認為需求側天花板不構成核心障礙。知識工作者、廣告、軟體程式碼與企業工作流構成的潛在市場規模，在他看來是「世界歷史上最大的潛在市場」，只需滲透其中約 4%，即約 1.2萬億美元，便足以消化當前全部AI資本開支。他同時援引輝達執行長 黃仁勳 兩年前的預測——推理需求將增長 10億倍——稱這一判斷正在智慧體時代兌現：今年全年預計將產生 47拍（Quadrillion）個推理代幣，企業客戶在AI上的支出中位數較18個月前飆升約 17倍，Codex使用者數量在過去8個月增長 40倍。

AI對企業端的滲透也在改寫利潤率擴張的速率。Gerstner指出，2015年至2025年間，納斯達克公司每股收益年均增長約 10%，其中每年來自利潤率擴張的貢獻約為 38個基點，而AI正將這一數字推升至 100個基點以上。他以 Uber 和 Snowflake 為例：Uber表示將維持約 20% 營收增長但不再增加員工人數；Snowflake則在預計約 30% 營收增長的同時凍結編制。他認為，對這些公司而言最大成本專案是員工和工程師，它們並非要解僱所有人，只是不再按過去的速度招人。此外，他預計消費級智慧體將開啟另一個萬億美元級市場，並帶動大量推理代幣消耗。

Gerstner將當前AI擴張面臨的核心風險歸納為三類。監管層面，他認為政策形成過程將持續混亂，但解決方案不會落在任何極端，並表示贊同 Elon Musk 提出的同行評審機制建議。電力與算力建設層面，他對市場的激進預期持保留態度：分析機構SemiAnalysis的 Dylan Patel 預測明年全球將新增 43吉瓦 算力，與美國目前不足 40吉瓦 的算力總存量相當；Gerstner認為這一預測過於激進，受制於審批許可、電網互連排隊、高精裝置斷貨及技術工人短缺，實際落地規模可能僅在 25吉瓦 左右，其中約一半將流向Anthropic與OpenAI。他同時表示，25吉瓦已足夠支撐前沿實驗室實現明年的營收目標——據報道Anthropic以約 1.5吉瓦 算力實現了今年約 100億至110億美元 的營收，若再增加 4至5吉瓦，理論上可支援額外 1000億美元 的營收增長。

利率層面，Gerstner表示，明天美聯儲加息機率已超過 90%，借貸成本上升將直接推高資料中心融資門檻。他援引巴菲特的說法稱，利率之於資產價格就像重力之於物質；若 10年期美債收益率升至5.5%，在無需承擔股票風險即可獲得5.5%至6%回報的情況下，股市估值將面臨顯著壓力。

在倉位與策略上，Gerstner以「飛行路徑」比喻其投資框架，將當前倉位定為 「中等」，並明確拒絕高槓杆。他描述了兩個情景：若前沿實驗室月度營收維持在 80億美元 高位，疊加標誌性AI公司完成IPO，行情有望進一步向上突破；若10年期美債收益率受油價拖累衝至 5.5%，或監管介入干擾前沿實驗室上市節奏，市場將面臨回踩壓力。他特別點名警告使用 4倍槓桿 式投機策略的風險，稱在高波動、高利率環境下，「在當前市場裡使用槓桿非常危險」。

對於過去三年與未來的投資邏輯轉變，Gerstner的判斷是：2023年至2025年，投資者只需押注一件事——AI將成為科技史上最大超級週期，然後重倉等待收益；但 2026年 已不是那種環境，每個人都知道AI，相關預期也已反映在價格裡，現在必須根據事實和具體情況作出判斷，保持思維靈活，跟隨事實。