9月的美国金融市场呈现出一个引人注目的背离现象：美债遭遇大规模抛售，10年期国债收益率单月涨幅突破50个基点，部分固定收益资产价格下跌至5%，跌幅达2.3%。
与此形成鲜明对比的是，AI相关交易依然活跃，半导体股票持续走高，纳斯达克指数表现相对稳健；而中小盘股、等权重标普500指数以及其他对利率敏感的板块则普遍面临压力。
依据传统的估值模型，长期利率上升意味着未来现金流需采用更高的折现率进行计算，这通常会对股票估值产生压制作用。
然而，科技股并未出现与债市相匹配的大幅调整。市场是在担忧美国的财政状况与通胀前景，还是在押注AI将推动足以对冲高利率影响的经济增长？
QuantStreet Capital创始人Harry Mamaysky在其最新的月度投资信中提出了更深层次的疑问：
如果市场坚信AI能够提升整体经济的生产率，那么股价上涨的主体应当是那些预期将从AI中获益的广大企业，而非仅仅是半导体等基础设施供应商。作者并不认为当前AI板块已形成泡沫，但对这种收益预期与股价表现之间的背离保持着警惕。
这一疑问触及了AI投资能否构建可持续商业闭环的核心问题。
资本市场目前愿意为算力、芯片及数据中心支付高昂成本，但这些投入最终必须转化为企业层面的盈利，才能支撑长期的投资回报。
在融资成本不断攀升的背景下，AI的投资逻辑日益聚焦于一个关键问题：在建设成本承担者与AI利润获得者之间，究竟是谁真正受益？
以下为原文编译：
2026年9月，美国市场最显著的变化并非AI股票的上涨，而是债券与股票之间出现了罕见的分化。
一方面，固定收益市场遭遇广泛抛售。根据美国财政部数据，10年期美债收益率从8月31日的4.75%上升至9月30日的5.29%，累计上行54个基点。据QuantStreet统计，部分美国固定收益资产当月下跌2.3%至5%。
另一方面，科技股尤其是半导体板块依然强劲。比特币、重仓科技及半导体股的动量策略，以及纳斯达克指数均表现突出。反观美国中小盘股、等权重标普500指数，以及房地产信托基金（REITs）、公用事业和金融等利率敏感板块，表现普遍疲弱。
更为不寻常的是，美元和大宗商品在9月同步上涨。这与两者通常呈现的反向关系相悖，表明投资者面临的市场环境正变得愈发复杂。
对于QuantStreet而言，本轮市场分化背后隐藏着两个亟待解答的问题：
在长期利率大幅上升的环境下，科技股为何仍能维持强势？如果投资者正在押注AI带来的经济增长，为何这一预期未能在更广泛的股票市场中得到体现？
一、美债收益率飙升，市场究竟在担心什么？
10年期美债收益率在一个月内上升超过50个基点，标志着长期资金定价发生了显著变化。
债券价格与收益率通常呈反向变动关系。收益率上升导致现有债券价格下降，且期限越长、对利率越敏感的债券，其价格承受的压力通常越大。
然而，推动本轮美债抛售的原因，目前尚未有市场一致认可的解释。
- 第一种解释是投资者正在丧失对美元的信任。
不过，Mamaysky对此持保留态度。事实上，美元在9月有所升值，这与“美元资产遭全面抛售”的叙事不符。当然，美元上涨并不能完全排除长期信用风险，但这至少表明市场并未出现单向的美元信心危机。
- 第二种解释是，美国财政状况令投资者要求更高的长期风险补偿。
作者同样认为，现有证据尚不足以支持这一强烈结论。他特别指出，市场隐含的通胀补偿指标（inflation breakevens）保持相对稳定，并未出现与收益率上涨同等幅度的波动。
该指标反映名义国债与通胀保值国债之间的收益率差，可用于观察投资者对未来通胀及相关风险补偿的定价。如果名义收益率上升，而通胀补偿没有同步大幅上涨，就很难将全部变化归结为通胀预期失控。
不过，这并不意味着可以排除财政风险。长期收益率还受到国债供给、期限溢价、实际利率与市场流动性等因素的影响，通胀补偿稳定并不能单独证明美国债务不存在风险。
- 相比之下，Mamaysky更关注第三种可能：市场正在为未来更强的经济增长，以及AI基础设施建设带来的巨大资金需求重新定价。
大型云服务商和科技企业持续扩大资本开支（Capex），用于建设数据中心、采购芯片并投入配套电力基础设施。这些支出意味着企业需要占用更多资本，也可能增加融资需求。
如果投资者同时预期AI将带来更高生产率和未来盈利，那么长期利率上升就不一定只被理解为经济风险恶化，也可能部分反映增长预期及资本需求的变化。
这并不是说AI投资已被证实是美债收益率上涨的唯一原因，而是作者试图解释：为何在债券市场遭到抛售时，部分科技股票仍能上涨。
二、为什么利率越高，AI 股票反而越强？
股票估值可简化理解为未来现金流的折现价值。
在其他条件不变的情况下，市场利率越高，投资者要求的回报率随之提高，企业未来盈利折算成今天的价值就越低。这也是为什么高估值成长股通常对利率上升更加敏感。
但9月的市场并没有完全遵循这一逻辑。Mamaysky给出的解释是，投资者可能认为，AI将创造足够强劲的未来盈利增长，以抵消折现率上升带来的估值压力。
从估值公式来看，这相当于两股力量正在相互竞争：一股是折现率上升，压低未来盈利的现值；另一股是预期盈利增加，提高股票的内在价值。
如果后者的增长幅度足够大，股票价格即使面对更高利率，也可能继续上涨。换句话说，市场可能并非忽略了高利率，而是认为未来的AI利润足以覆盖更高的资本成本。
这套解释具有一定合理性。AI基础设施投资正在形成庞大的需求。芯片制造商、半导体设备供应商以及相关科技企业，能够相对直接地从建设支出中获得收入。AMD、美光、英特尔、思科和应用材料等企业，也出现在作者关注的动量ETF主要持仓之中。只要市场相信AI资本开支仍将维持高位，上游供应商的盈利预期就可能持续获得支撑。
但问题在于，这些企业的收入增长，最初源于其他企业增加资本支出，而不一定意味着整个经济已经获得了相应的生产率收益。
对于购买芯片、建设数据中心的企业而言，支出首先形成的是成本或资本资产。只有当这些资产最终帮助企业增加收入、降低成本或提高利润时，投资才能产生持续的经济回报。
因此，半导体股的上涨仅说明市场看好AI基础设施相关企业的盈利前景，尚不足以证明AI投资的最终经济回报已经兑现。
三、AI 最大的疑问：芯片公司赚到了钱，其他企业呢？
这也是Mamaysky在投资信中最为关注的矛盾点。
9月，半导体行业表现强劲，但等权重标普500指数表现疲弱。
相比市值加权指数，等权重标普500指数让每家成分股拥有大致相同的权重，因此更能观察市场上涨是否广泛扩散，而不是主要由少数大型科技公司推动。
作者将半导体以外的广大企业称为ROCS（Rest of the Corporate Sector），即其他企业部门。
在他看来，AI投资存在一个需要时间验证的逻辑。
企业现在购买芯片、服务器和软件，是因为预计这些技术将在未来带来生产率提升。市场愿意提前为这一建设过程提供资金，也是因为相信未来会出现尚未兑现的利润。
因此，现阶段没有看到所有行业的利润同步增长，并不令人意外。
问题是，股票市场本身具有前瞻性。如果投资者确信AI将显著提高其他企业未来的盈利能力，理论上，这部分预期也应该逐渐反映在相关公司的股票价格中。
但9月并没有出现这样的广泛上涨。半导体股持续走强，其他企业却没有获得类似的估值支持。这让作者产生了疑问：如果芯片的最终购买者无法获得足够的新增利润，它们又如何长期承担日益庞大的AI采购和建设成本？
这一问题触及AI投资链条中的利润分配机制。
短期内，基础设施供应商可能凭借订单增长和需求紧张获得较高利润。中期来看，云服务商需要通过出租算力、提供AI服务等方式回收投资。更长期来看，普通企业则需要将AI转化为更高生产效率、更低经营成本或新的收入来源。
只有当这一过程逐步兑现，AI投资所创造的价值才可能向更广泛的经济活动扩散。
当然，股价没有同步上涨，并不意味着AI的生产率收益不会出现。高利率、行业自身经营压力及不同企业的估值起点，都可能掩盖市场对未来盈利改善的预期。
但至少从9月的股价表现来看，投资者对AI上游供应商的信心，明显强于对其他企业最终获益的定价。
对于这一现象，Mamaysky并没有得出AI投资必然失败的结论。他仍然相信AI的长期价值，也不认为当前市场已经构成泡沫。
只是这轮上涨要获得更广泛的基本面支持，仍需要看到AI创造的利润不再局限于少数科技企业。
四、下一步要看什么？生产率提升能否转化为企业利润
在判断AI的经济价值时，Mamaysky开始更加关注生产率数据。
美国劳工统计局（BLS）2026年9月3日公布的修正数据显示，第二季度非农企业部门劳动生产率环比折年增长1.4%，同比增长2.2%。
从更长周期看，2019年第四季度至2026年第二季度，美国非农企业部门劳动生产率年均增长约2.1%，高于此前一个商业周期约1.5%的水平。
这与作者观察到的生产率改善趋势一致。
但需要区分的是，宏观劳动生产率上升不等于AI的贡献已经得到确认。资本投入、劳动力配置、技术进步及周期性因素都可能影响这一指标，目前也不能直接据此计算AI为企业创造了多少利润。
Mamaysky因此提出了更进一步的验证标准：生产率改善最终需要体现在科技行业之外的企业盈利中。
这也反映在QuantStreet的投资组合调整上。尽管价值股和低波动率股票在上一季度表现不佳，该机构仍维持对这两类股票的相对超配，希望保留对更广泛企业部门的敞口。同时，在风险承受能力较高的组合中，继续保留部分科技股投资。
在固定收益市场，该机构也开始调整久期。久期（Duration）用于衡量债券价格对收益率变化的敏感程度。久期越长，利率上升时通常面临越大的价格损失；但如果收益率下降，潜在价格收益也更明显。
作者认为，当10年期美债收益率达到约5.25%时，债券的潜在投资吸引力已经开始改善。因此，QuantStreet在低风险组合中略微增加债券久期，这是该机构一年多以来较为明显的方向调整。
不过，这并不代表该机构已经全面看多长债。其模型仍不看好高久期固定收益资产，组合整体久期仍低于基准，只是低配程度有所收窄。
对于适合的投资者，作者还提及常青型私募股权基金（Evergreen Private Equity Funds）等另类资产的分散配置作用。据其列举的部分产品表现，相关基金在9月上涨约0.5%至0.75%，在多数股票承压的月份提供了一定的组合分散效果。不过，这类产品仍存在估值频率、流动性及底层资产风险等限制，单月收益不能证明其长期防御能力。
从这些调整可以看出，QuantStreet并未选择完全退出AI交易，也没有因为债券收益率上升就大幅转向长债，而是在不同资产之间寻找更均衡的风险回报。
未来真正需要观察的，是三组信号。
- 首先，AI基础设施支出能否持续，以及上游供应商的收入增长是否仍有足够强劲的需求支撑。
- 其次，AI是否开始改善非科技企业的盈利能力。生产率数据可以提供早期线索，但企业利润率、成本节约和新增收入，才是投资回报能否兑现的更直接证据。
- 最后，长期美债收益率的上升究竟更多反映经济增长预期，还是通胀、财政供给和期限风险补偿。如果增长未能如预期改善，而融资成本持续高企，企业投资回报将面临更大的压力。
当前AI交易真正需要回答的问题，已经不仅是芯片和算力需求还能增长多久，而是这些投资最终能为整个经济创造多少新增利润。
半导体企业已经从资本开支中获得了可见的收入，但更广泛的企业盈利改善仍有待验证。只有当AI的生产率收益逐渐转化为科技行业之外的真实利润，市场才可能获得支撑当前大规模投资的更完整证据。
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