13.9 兆美元資產管理規模的背後:貝萊德為何調整 AI 股票配置?

市場洞察
更新於: 2026-07-09 05:55

2026年7月8日,全球最大資產管理機構貝萊德的首席投資官 Rick Rieder 在接受 CNBC 採訪時透露,該機構已對部分與人工智慧直接關聯度較高的公司進行適度減碼及投資組合再平衡。截至2026年3月31日,貝萊德管理的資產總額達到13.9兆美元的歷史新高。這一規模超越絕大多數國家的國內生產總值,其一舉一動足以牽動全球資本市場神經。

Rieder 在訪談中明確表示,此次調整屬於「再平衡操作,而非反轉」。他補充指出,團隊減持了那些收益最依賴於AI建設的公司持股,同時也減少了整體股權曝險。貝萊德方面強調,投資組合的動態調整是持續進行的過程,旨在優化風險調整後收益,此次對人工智慧主題的局部再平衡並不代表看空該賽道,而是基於當前市場環境做出的戰術性配置優化。

這一表態之所以引發廣泛關注,不僅因為貝萊德的體量——管理著超過任何競爭對手的客戶資產——更因為它出現在一個特殊的時間節點。過去一年間,AI板塊經歷了史無前例的漲幅。費城半導體指數自2025年9月以來累計上漲約123%,但自2026年6月創下歷史高點後已累計回調近14%。市場的核心矛盾正從「AI有沒有前景」轉向「AI的估值是否已經透支了前景」。

再平衡而非看空:貝萊德減持的三重邏輯

理解貝萊德的減持行為,需要區分三種不同的邏輯:投資組合再平衡、獲利了結與風險控制,以及產業權重調整。這三者相互關聯,但指向各不同。

投資組合再平衡是機構資產管理的標準操作。當某一類資產在組合中的占比因價格上漲而被動超出目標權重時,機構會透過減持將該比例調回預設區間。貝萊德此次減持的正是「那些收益最依賴於AI建設的公司」——這類標的在過去一年中漲幅最大,在組合中的權重很可能已偏離初始設定。Rieder 將這一轉變描述為「縮減獲利者,而非退出該主題」。

獲利了結與風險控制則是另一層考量。部分AI相關公司的估值已大幅攀升,促使管理團隊採取更為審慎的持股調整策略。Rieder 在6月的一場 CNBC 活動中曾指出,當前「七巨頭」股票的本益比約為26倍,預期收益成長率超過20%。雖然在獲利成長支撐下估值並非泡沫水平,但市場集中度風險正在上升——投資者已開始討論,市場對少數幾家AI贏家的集中度是否過度。

降低單一產業權重是再平衡的直接結果。貝萊德減少了對AI相關股票及整體股權的曝險。Rieder 指出,公司可能將資金重新配置到AI採用中成本更低的受益者,包括電力生產商、工業企業和基礎設施建設商,這些領域或能抓住下一輪數據中心支出的浪潮。

三重邏輯疊加,構成了貝萊德此次減持的完整圖景:不是看空AI,而是在AI板塊大幅上漲後,主動優化風險收益結構。

華爾街的分歧與共識:AI投資進入「精選時代」

貝萊德的再平衡操作並非孤立事件。2026年7月上旬,多家華爾街機構密集發聲,雖然具體策略存在分歧,但一個共識正在形成:AI投資已從此前的「板塊普漲」進入「精選龍頭」的新階段。

高盛在7月7日發布的全球股票策略報告中指出,AI晶片交易已進入更注重選擇的階段,不建議繼續「一籃子買入」半導體板塊。該行持續看好CPU、ASIC、記憶體及半導體設備等細分方向,並點名看好AMD和應用材料。高盛同時預測,2026年至2031年全球圍繞運算、數據中心和電力的AI資本支出將達約7.6兆美元,年度投入將從2026年的7650億美元升至2031年的1.64兆美元。超大規模雲端業者到2030年的AI投資或超過6兆美元。

摩根大通則採取了更積極的立場。策略師 Mislav Matejka 在7月6日表示,半導體股近期的回調應被視為買入機會。該行對科技板塊的布局優先級明確為「半導體優於超大規模雲業者,超大規模雲業者優於AI高風險概念股」。摩根大通認為,AI晶片需求仍處於長期上升週期,新增產能預計要到2028年前後才會明顯釋放,產業供需格局依然健康。該行預計全球股市下半年將創出新高。

摩根士丹利則更為謹慎。策略師 Michael Wilson 在7月6日的報告中表示,隨著投資者從今年表現最強勁的科技股中撤出,美股要再創歷史新高恐面臨阻力。該行認為,資金正從晶片股輪動至超大規模雲端業者——包括微軟、亞馬遜和Meta等公司。摩根士丹利建議投資者更看重獲利的可實現性和品質。該行維持標普500指數年底目標位為8000點。

美國銀行瑞銀則維持對AI半導體長期景氣週期的樂觀判斷。美國銀行認為產業仍處於8至10年成長週期中段;瑞銀表示AI長期投資邏輯沒有發生變化,半導體板塊短期波動反而為長期投資者提供了逐步建倉機會。

綜合來看,華爾街的分歧集中在「買什麼」而非「買不買」。高盛主張精選硬體細分龍頭,摩根大通建議逢低布局半導體,摩根士丹利傾向輪動至雲端服務商——但沒有任何一家機構建議徹底離場。

從概念交易到業績交易:AI投資邏輯的深層演變

貝萊德的再平衡與華爾街的分歧,共同指向一個更深層的變化:AI投資的驅動邏輯正在從「主題敘事」轉向「基本面驗證」。

過去兩年,AI板塊的上漲主要依賴兩個敘事:大模型參數規模的指數級增長,以及算力需求的爆發式擴張。這兩個敘事至今仍然成立——高盛預計2026年全球超大規模雲端業者資本支出超過7600億美元,相當於每天投入約20億美元;瑞銀模型預測2026年HBM需求相當於850萬塊輝達AI GPU;世界半導體貿易統計組織預測2026年全球半導體市場規模有望達到1.51兆美元。

但市場正在提出新的問題:巨額AI資本支出能否轉化為足夠豐厚的利潤?這一問題正促使更多資金從超大盤科技股轉向範圍更廣的股票。摩根士丹利指出,大盤科技股儘管第三季業績表現強勁,但股價漲幅已明顯滯後,估值隨之走低。市場更希望看到確鑿證據證明巨額AI資本支出能轉化為持續回報,而不只是持續擴大的支出數字。

這正是「從概念交易到業績交易」的本質含義。第一階段,市場獎勵任何與AI相關的標的——「沾AI就漲」;第二階段,市場開始區分誰真正能從AI商業化中受益,誰的獲利能夠兌現。高盛、摩根大通、摩根士丹利、貝萊德的最新表態,均指向這一轉變。

哪些AI細分領域仍值得關注?

在「精選時代」的框架下,資金更可能流向真正受益於AI商業化的領域。綜合多家機構的觀點,以下幾個方向值得關注:

AI晶片(GPU與ASIC)。高盛認為CPU、ASIC等領域從AI基礎設施擴張中獲益更直接,需求可見度更高。該行預計2026年ASIC在AI伺服器中的滲透率將顯著提升。摩根大通將博通指定為2026年剩餘時間的「強力買入」標的。

高頻寬記憶體(HBM)。AI訓練與推理持續拉動HBM等高端記憶體需求。2025年HBM市場基本由SK海力士主導,後者與三星合計掌握全球超過八成的HBM市場份額。瑞銀預測2026年HBM產業總需求同比增長90%。

AI數據中心與雲端運算。摩根士丹利認為資金正從晶片股輪動至超大規模雲端業者。匯豐認為AI超大規模雲端服務商經歷約20%的調整後,估值重新具備吸引力。高盛預計到2026年,全球數據中心、半導體、公用事業及國防軍工四大領域的資本支出在整體資本支出中的占比將由2022年的25%大幅攀升至40%以上。

半導體設備。全球頭部企業長期設備採購規劃鎖定長期需求,半導體設備板塊2026至2027年兩年上行週期確定性強。高盛看好應用材料在先進製程和記憶體資本支出領域的優勢。

電力與基礎設施。AI算力擴張正在持續重塑能源需求,數據中心用電增長已成為全球電力需求的重要新增量。Rieder本人也指出,電力生產商、工業企業和基礎設施建設商或能抓住下一輪數據中心支出的浪潮。

結語

貝萊德減持部分AI股票,並非AI行情的終結信號,而是AI投資從第一階段進入第二階段的標誌性事件。13.9兆美元規模的全球最大資管機構進行再平衡,高盛建議「精選而非一籃子買入」,摩根大通呼籲「逢低布局」,摩根士丹利主張「輪動至雲端服務商」——這些看似分歧的觀點共享同一個前提:AI的長期邏輯沒有改變,但投資的姿態需要調整。

對於投資者而言,這意味著不能再簡單地「買入整個板塊」並期待普漲。未來的回報將更多取決於對公司基本面、獲利兌現能力和細分領域需求可見度的深入研判。AI仍是未來十年最重要的技術趨勢之一,但趨勢的β收益正在讓位於個股的α收益。

正如Rieder在1月的展望中所說,2026年將「獎勵收益與選擇性」。這一判斷正在被市場驗證。

FAQ

問:貝萊德減持AI股票是否意味著看空AI賽道?

不。貝萊德首席投資官 Rick Rieder 明確表示,此次減持屬於投資組合再平衡操作,而非反轉。公司強調,這是基於當前市場環境做出的戰術性配置優化,並非對AI長期前景的否定。

問:高盛、摩根大通和摩根士丹利對AI投資的看法有何不同?

高盛建議不再「一籃子買入」半導體,看好CPU、ASIC等細分領域;摩根大通認為半導體回調是買入機會,看好晶片長期需求;摩根士丹利則主張資金從晶片股輪動至超大規模雲端業者。三家機構在「AI長期向好」上一致,在具體配置方向上存在分歧。

問:AI投資真的進入「精選時代」了嗎?

多家華爾街機構的最新表態確認了這一趨勢。市場正從「AI概念交易」轉向「AI業績交易」——資金不再盲目追逐所有AI相關標的,而是更加關注企業的獲利兌現能力和基本面品質。

問:AI基礎設施投資的規模有多大?

高盛預計,2026年至2031年全球圍繞運算、數據中心和電力的AI資本支出將達約7.6兆美元,年度投入從2026年的7650億美元升至2031年的1.64兆美元。超大規模雲端業者到2030年的AI投資或超過6兆美元。

問:加密資產在機構投資組合中扮演什麼角色?

貝萊德在其更廣泛的投資組合指引中,建議在頂級AI股票之外配置1%至2%的比特幣。該機構將比特幣定位為投資組合的「互補性分散工具」,認為適度配置有可能在維持適當風險承受度的同時影響投資組合的回報潛力。

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