AI基建泡沫再定价：宁泉资产对中国算力行情的冷观察

市场情绪往往不是均匀分布的，而是集中在少数几个叙事节点上。当前这个节点，显然是人工智能基础设施。

宁泉资产在其最新的《2026年半年投资汇报》中，把这轮AI行情的核心矛头直接指向了“AI基建”。表达并不含蓄，大意是：这轮行情的泡沫，很大一部分就集中在算力与制造端的扩张逻辑上。

创始人杨东的判断有一个比较直接的前提——市场可能低估了这个主题所能承载的估值弹性，但也同时高估了其商业结构的稳定性。

问题不在AI本身，而在“AI基建”这四个字被资本市场过度抽象之后的放大效应。

从产业结构看，AI基础设施对应的主要是服务器、芯片、光模块、数据中心等制造与运营环节。这些环节的共同特征是：资本开支重、技术迭代快，但护城河相对有限，价格竞争周期明显。

换句话说，它们更像周期型制造业，而不是高壁垒平台型公司。但在AI叙事加持下，这一类资产被重新归类进“长期成长赛道”。

宁泉资产在报告中的表述比较直接：相关制造业公司的商业模式整体一般，长期护城河并不稳固，但在短期需求爆发下，估值被快速推高。

这里隐含一个关键矛盾——需求驱动与商业质量之间的错配。

AI带来的确是结构性需求增长，但这种增长更多体现在资本开支端，而不是稳定现金流端。数据中心扩建、算力采购、硬件升级，都需要持续投入，一旦节奏放缓，边际变化会迅速反映在业绩上。

这种结构很容易形成一个典型的市场循环：资本开支上升 → 供应链受益 → 估值扩张 → 再投资加速 → 进一步推高估值。

但问题在于，这个循环对终端盈利能力的传导并不稳定。

报告里提到一个比较直白的类比：2015年牛市时期的“无脑买入”，如今在AI基建领域似乎再次出现。这个说法本身带有情绪，但它描述的是一种市场行为特征——对叙事的定价优先于对现金流的定价。

从二级市场表现看，这种结构并不陌生。过去无论是互联网基础设施、5G建设，还是新能源产业链，都经历过类似阶段：前期由预期驱动估值扩张，中期进入产能兑现竞争，后期回归盈利能力筛选。

AI基建目前显然还处在前两个阶段之间的交界地带。

更微妙的是，这一轮上涨并不完全依赖单一技术突破，而是由多个子链条叠加推动：大模型训练需求、算力军备竞赛、以及云厂商资本开支扩张。这种多变量叠加，使得行情更像“主题共振”，而不是单一产业周期。

但共振结构的特点是，一旦其中一个变量放缓，整体波动会被放大。

宁泉资产的表述并没有否认AI长期趋势，而是在强调一个更偏金融层面的判断：当一个主题可以同时驱动制造业、资本市场与政策预期时，它往往也更容易产生估值脱离基本面的阶段。

市场现在面对的，就是这种阶段性结构。

AI并没有变弱，只是AI基建正在被重新拆解成更细的风险因子：资本开支是否可持续、边际订单是否放缓、以及制造端利润是否能抵御周期波动。

这些问题没有即时答案，但已经开始影响定价方式。

在这种环境里，“叙事”仍然重要，但“兑现速度”正在重新成为更硬的约束条件。