拆解上萬份財報後，大摩發現：遭拋售的“服務+周期”反而AI採用率最高、議價能力最強

過去一段時間，華爾街瀰漫著一種“AI焦慮症”。

市場擔憂，隨著生成式AI（GenAI）和AI代理（Agentic AI）的崛起，許多傳統的“服務+周期”型企業——尤其是軟體、資訊服務和金融中介——將被徹底顛覆。這種恐慌導致相關板塊遭遇無差別拋售。

但這可能是一個巨大的定價錯誤。

2月25日，摩根士丹利美國股票策略與主題團隊發布研報指出，近期美股市場對“AI顛覆論”反應過度了。

**首先，在暴跌之後，這一被視為“顛覆標的”的群體目前僅佔標普500總市值的13%。**這一比例解釋了為什麼近期大盤指數整體回撤有限，但板塊內部卻血雨腥風。

**其次，這一群體的估值和擁擠度已經處於極低水平。根據大摩的數據，目前“服務+周期”板塊的相對估值處於2010年以來的第9百分位，幾乎是歷史最便宜區間。**而機構的淨敞口也降至歷史第20百分位水平，處於極度低配狀態。

大摩直言：“看空GenAI的觀點似乎太不把老牌軟體供應商參與本輪創新周期的能力當回事了。”

事實上，這些被拋售的群體，不僅沒有被顛覆，反而是大摩主題團隊AI映射分析中，AI採用率最高、定價權最強（位居前三分之一）的群體。

市場眼中的“受害者”，其實是最大的“受益人”。這些跌幅慘重的群體，恰恰擁有極高的AI採用者集中度。

量化收益已現，不是畫餅是真金白銀

投資者普遍懷疑：AI到底能不能在現階段為企業實實在在地省錢或者賺錢？數據給出了肯定的答案。

大摩團隊利用AI模型分析了超過10,000份財報和會議記錄。結果顯示，企業正在獲得實質性的AI紅利，且動能正在持續增強。

在剛過去的2025年第四季度，被分析師認定為“AI採用者”的公司中，有30%在電話會中提及了AI帶來的至少一項“可量化的財務影響”。

這一比例在3Q25是24%，在4Q24僅為16%。對於更廣泛的標普500指數成分股，這一比例也升至21%。

大摩对此直言：“目前提及最多的量化收益主要集中在‘財務影響’（包括收入增長、成本節約），這部分的提及量比上季度翻了一倍。”

反映到基本面上，具備強大定價權的AI採用者，其遠期淨利潤率預期不僅沒有被顛覆，反而正在加速擴張。

大摩預計，AI的採用將在2026年為標普500指數整體貢獻40個基點的利潤率增長。

數據正在證實“AI採用者”的盈利擴張

報告顯示，2024至2025年間，AI採用者的EBIT利潤率擴張了310個基點，擴張速度是MSCI全球指數同期水平的兩倍。大摩分析師預計，AI採用帶來的紅利中，約80%將體現在成本效率的提升上。

例如，花旗銀行表示：“今年迄今為止，AI驅動的自動化代碼審查已超過100萬次，極大地提高了開發人員的生產力，僅此一項創新每周就能節省約10萬小時。”

歐洲企業的動作最為激進。調查顯示，高達淨35%的歐洲企業計劃利用AI縮減勞動力規模，遠高於其他地區略高於10%的水平。這直接指向了未來更強勢的利潤率表現。

歷史鏡像：2007年智慧型手機時代的啟示

為了講透當下的市場邏輯，大摩將時間撥回了2007年。

彼時iPhone剛剛發布，市場同樣陷入了“顛覆恐慌”。遊戲、PC、打印機、GPS定位和桌面軟體等行業被認為是面臨滅頂之災的群體。

數據告訴我們，在iPhone發布後的幾年裡，這些“被顛覆概念股”的表現極度分化。

同樣面臨衝擊，谷歌由於成功抓住了移動時代的廣告機遇，上漲了28%；而諾基亞則暴跌了73%。

大摩測試了多個基本面變數後發現，在面對跨時代的科技衝擊時，決定股價表現的最核心指標，是“遠期盈利（Forward earnings）的變化”。

**換句話說，誰能利用AI實現盈利增長，誰就能在資本市場笑到最後。**自2023年底以來，AI採用者的盈利上調幅度已達到被AI顛覆者的兩倍左右，隨著投資回報的積累，這一差距正在拉大。

比如，在iPhone發布後，遠期盈利與股價表現之間的斯皮爾曼等級相關係數高達0.9（極強相關）。

大摩總結道：“我們目前正在經歷的，是一個重大投資周期的典型特徵。資本不僅會流向結構性領跑者，也會流向周期性領跑者。自下而上的選股策略在此時尤為重要。”

護城河比想像中深：合規、信任與專有數據

針對具體行業面臨的AI衝擊，大摩的各路分析師給出了極其詳盡的邏輯拆解，揭示了哪些是真顛覆，哪些是假恐慌：

軟體行業：恐慌見頂，AI不是“新類別”而是“新能力”

軟體板塊近期經歷了劇烈的殺估值。目前的平均估值倍數（EV/Sales約4.4倍）已經回落到了2014-2016年公眾對雲端計算感到極度恐慌時的低谷水平。

市場有“三大擔憂”：AI初創公司搶份額、按席位收費的商業模式崩潰、以及GPU推高成本壓制利潤率。

但大摩直言這種擔憂錯位了：“生成式AI從根本上擴展了企業軟體的能力。問題不在於軟體最終能否在這一創新周期中變現，而在於誰將參與構建這些附加能力。”

大摩認為，AI本質上是對企業軟體能力的擴充，它解決了傳統軟體無法處理的“非結構化數據”痛點。擁有分發渠道、專有數據和工作流程控制權的現有巨頭，反而是最大的獲益方。

消費金融與支付：AI無法取代信任與合規

近期市場擔憂“代理AI（Agentic AI）”能夠自主購物，從而繞開傳統的信用卡支付網路。

大摩對這種觀點予以反駁：“我們對代理AI可以顯著顛覆信用卡交換網路持懷疑態度。這忽略了信任體系、欺詐保護、信用擴展和客戶獎勵的重要性。”

在這些高度數據密集且規則明確的行業中，監管牌照和資產負債表是天然屏障。AI只會加速優化其後端的承保、反欺詐和客服效率。

大摩預計，銀行和消費金融企業將借助AI大幅提升運營槓桿。2026和2027年，大型銀行的利潤率有望進一步提振。

互聯網與電商：下一代“代理商務”將做大蛋糕

大摩預測，能夠自主幫用戶比價、下單的“代理商務（Agentic commerce）”將是下一個重大的生成式AI解鎖點。

這會讓消費者漏斗變得更具對話性、個性化和互動性。大摩預計，到2030年，代理商務將為美國電商市場帶來額外500億至1150億美元的支出。

擁有龐大物流基礎設施、獨特庫存和強履約能力的平台，不僅不會被取代，反而會借助AI擴大其在線上的錢包份額。

交通運輸：重資產吃紅利，輕資產真遇險

交通運輸是最容易受AI影響的行業之一。但大摩指出了內部的巨大分化。

擁有車隊、鐵路和倉庫的“重資產運營商”，將是AI的純受益者。物理AI（自動駕駛卡車、人形機器人）將結構性地降低佔大頭的勞動力成本，並提升資產利用率。

相反，依靠資訊不對稱賺錢的“輕資產貨運經紀人（3PL）”，則面臨真正的顛覆風險。生成式AI正在使貨運匹配能力商品化，這會持續挤壓經紀人的利潤率。

房地產與商業保險：高度複雜的非標業務難被取代

對於商業房地產服務和大型商業保險經紀公司，市場低估了其業務的複雜性。

大型商業保單需要複雜的合同拆解、風險塔構建和合規審查。大摩指出：“AI無法取代這種需要市場准入和監管監督的專業知識。”

在商業地產領域，AI的應用更多是“增強”而非“取代”。這些勞動密集型企業將通過AI削減後台成本。大摩測算，公共REITs和CRE服務領域的AI自動化，有望帶來高達340億美元的財務影響，相當於其營運現金流的16%。

就業市場真相：AI會引發大規模失業嗎？

貫穿所有“AI顛覆論”的終極擔憂，是AI會導致白領階層大規模失業，進而引發經濟衰退和消費降級。

大摩通過回顧過去150年的技術變遷（電氣化、拖拉機、計算機、互聯網）指出，歷史證明，每一次重大技術創新都會深刻改變勞動力結構，但“並未取代勞動力”。

相反，技術會創造全新的工作崗位。大摩預計，隨著AI的深入應用，企業不僅需要“首席AI官”，還會催生如“產品經理-工程師混合體”、“AI供應鏈預測員”、“計算遺傳學家”等全新職業。

總而言之，新技術的席捲確實帶來了舊秩序的陣痛。但在市場因盲目恐慌而錯殺大量優質資產時，回歸商業本質——緊盯企業專屬數據、物理資產壁壘及遠期盈利能力，才是穿越技術周期的最優解。

以上精彩內容來自追風交易台。

更詳細的解讀，包括實時解讀、一線研究等內容，請加入【追風交易台▪年度會員】

風險提示及免責條款

          

            市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。用戶應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。