21世紀經濟報道記者 石恩澤

過去三年，AI產業一直沿著一條簡單而有力的邏輯線狂奔：算力越稀缺，資本開支越合理；資本開支越大，估值越高；估值越高，融資越容易。這個循環自我強化，幾乎無人質疑。

但進入2026年仲夏，這條邏輯鏈上的每一個環節都在承受壓力測試：算力租賃價格從高點回落，科技巨頭集體收緊AI預算，電力與工程交付暴露物理極限，資本市場開始用ROI來審視每一家AI企業。

最先發出警報的是二級市場。從亞太到美股，資金正在以肉眼可見的速度從高Beta科技股撤離，轉而尋找更安全的避風港。這種轉向并非孤立事件，而是多重底層力量同時作用的結果。

在上游的算力租賃市場，現貨價格與遠期合約價格出現了罕見的背離，揭示出短期供給與長期瓶頸之間的深層矛盾。

在中游，曾經不計成本燒錢的大廠們突然踩下剎車，Token從“無限暢飲”變成了“定量配給”。

而在更深處，物理世界的電力與工程交付能力，正在成為比芯片制造更硬的約束條件。這三層裂縫同時張開，共同推動著AI產業從上半場走向下半場。

被譽為全球經濟“金絲雀”的韓國股市，最先開始“啼血”。

6月23日早盤，韓國交易所因KOSPI指數下跌8%觸發熔斷機制，交易暫停20分鐘。

截至收盤，韓國綜合指數報收8203.84點，下跌9.99%。其中，三星電子下跌12.31%，SK海力士大跌12.47%。

壓力同樣傳導到了A股。A股午后擴大跌幅，三大股指進一步下跌。截至收盤，創業板下跌3.84%，AI算力產業鏈集體調整，光模塊、PCB、HBM等概念股大幅殺跌。

港股午后亦跌勢加劇，恒指、恒科指盤中雙雙擴大跌幅，權重科網股大幅下挫，阿里、騰訊、美團均跌超3%，AI大模型股集體調整，智譜、MINIMAX雙雙跌超10%。

具體到AI算力芯片鏈條的核心標的，更是出現高位劇烈分化和擁擠度回吐。港股存儲芯片板塊震蕩走低，南方兩倍做多海力士跌超20%，瀾起科技跌超10%，兆易創新跌超9%。

把盤面信息合在一起讀，本質就一句：同一根AI硬件鏈上已不再是齊漲齊跌，資金在“賣擁擠”而非“賣AI”。

板塊資金面把這個結論釘得更死。其中，PCB與算力硬件上游出現加速解壓，德福科技下跌達14.65%，光華科技、諾德股份跌停，進一步說明資金正從最擁擠的“算力硬件敘事”里往外搬，短線向非銀金融、有色等順周期方向做結構性再平衡。

前一交易日的美股走勢反而更像一個提前定調。納指跌1.32%，科技板塊拖累標普500走低，道指卻在傳統工業股帶動下逆勢漲0.29%。

風險偏好從高Beta科技撤出，往能兌現、能分紅、能防御的一側切換。SpaceX單日暴跌超16%，市值單日蒸發約4000億美元。Alphabet跌超5%，Amazon跌近5%。

市場擔心的已不只是一次人事變動或兩個百分點的波動，而是“四大”云廠商的天量AI資本開支。財報數據顯示，谷歌、亞馬遜、微軟、Meta四家公司2026年資本開支提升至7250億美元，較2025年的4100億美元同比暴漲77%。對應的回報到底在哪里，正在成為懸在所有投資者頭頂的問號。

把鏡頭拉回算力租賃這一細分領域，矛盾感更強。

6月22日，A股算力租賃概念剛掀起漲停潮，協創數據漲超10%，利通電子、中科金財、特發信息多股漲停。6月23日午間，情緒已迅速出現分化。整個算力租賃板塊午后跌超1%，主力凈流出超百億元。

而這一道道盤口裂縫之所以重要，是因為它們恰好扣住了AI算力敘事的三條底層裂口。

據紐約數據提供商Ornn數據，英偉達B200每小時租賃價自5月30日攀至6.11美元/時的三個月高點后持續回落，截至6月21日已跌至4.22美元/時，三周內回落約30%。

表面看，B200租賃價回落只是季節性波動。但高盛交易臺主管Rich Privorotsky把問題點得更直白：如果稀缺性持續存在，價格應保持堅挺，資本開支才說得通；如果供應增加且價格持續走低，“算力資源短缺”這一整套定價前提就會被撬動。

這段話的指向很明確：如果下游客戶的租賃價格在跌，但英偉達的芯片售價沒跌，中間就會形成利潤率擠壓，最終傳導為訂單放緩。

AI推理基礎設施服務商Baseten CEO向媒體透露，英偉達B200千卡級GPU集群采購訂單的交付周期已延長至2027年，等待時間長達12到15個月。由此可見，現貨寬松與長期交付緊張已經同時出現，這些信號使得市場的判斷開始出現混亂。

中游的信號比上游更統一。海內外互聯網大廠集體踩剎車，Token從“暢飲”變“配給”。

騰訊6月將員工月度Token額度從2000美元（約1.35萬元人民幣）壓縮至1500元人民幣，并取消全員普惠，改為部門統籌、按需分配。內部口徑很直白：AI使用的唯一評判標準不是算力消耗多少，而是業務提效和價值創造。

國外大廠同步跟進。Uber對員工設置每月1500美元Token上限；亞馬遜叫停內部Token排行榜，禁止“為用AI而用AI”的刷量式KPI；微軟取消大部分第三方Claude Code授權，強制改用自研Copilot；Meta上線AI使用監控系統，限制無效算力消耗。

麥肯錫2025年全球AI調研顯示的數據更冷：全球僅39%的企業通過AI實現正向利潤貢獻，超過六成的企業長期處于“只燒錢、無回報”的狀態。行業正在從“以Token用量論優劣”全面轉向“以商業價值論成敗”。

當大廠開始精打細算，一個更底層的約束浮出水面。一份在投資圈流轉的AI硬件鏈做空框架分析，把約束拆成了兩條曲線。第一條是芯片供給曲線，決定“可制造的GPU數量”；第二條是電力建設曲線，決定“可點亮的機柜數”。

兩條曲線取低值之后，電力與工程建設才是真正的瓶頸。據頭豹研究數據，2027年芯片側可供給14.4萬柜，但電力側僅能交付7.2萬柜，交付缺口達到50%；2028年缺口更擴大至70%。

高盛對美國數據中心電力需求的預測也佐證了這一點：未來一到兩年排期中的數據中心容量，僅約50%到60%可能按時上線。資本開支可以快速上調，物理交付卻不能。

而AI硬件鏈不少標的的市值正在以“無限機柜擴張”定價，但真實交付由物理曲線而非敘事決定。

三層裂縫疊加在一起看，AI交易的底層邏輯正在發生不可逆的轉換。

當Token從“空氣”變成“石油”，當機柜交付由電網而非PPT決定，當華爾街開始拿Excel表逐項核對企業AI支出的產出，褪去資本泡沫、回歸業務本質，才是AI行業可持續發展的唯一路徑，也是下一階段資金愿意繼續買單的唯一理由。