导语：据区块律动编译，2026年9月，美国金融市场出现罕见分化。10年期美债收益率从8月31日的4.75%升至9月30日的5.29%，单月上行54个基点，部分固定收益资产下跌2.3%至5%；与此同时，AI交易依然强劲，半导体股与纳斯达克指数相对坚挺，但中小盘股、等权重标普500指数及利率敏感板块普遍承压。
美债抛售与AI股走强形成背离
债券价格与收益率通常反向变动。10年期美债收益率单月上升超过50个基点，意味着长期资金定价发生明显变化。更不寻常的是，美元和大宗商品在9月同时上涨，与两者通常呈现的反向关系并不一致，说明投资者面对的市场环境正在变得更加复杂。
QuantStreet Capital创始人Harry Mamaysky提出疑问：如果市场相信AI能提高整个经济的生产率，为什么上涨的主要仍是半导体等基础设施供应商，而不是未来应该受益于AI的广大企业？
收益率飙升背后：财政、通胀还是增长与资本需求？
市场对美债抛售原因并无一致解释。第一种解释是投资者失去对美元的信心，但美元9月实际升值，与美元资产遭全面抛售的叙事不一致。第二种解释是美国财政状况令投资者要求更高长期风险补偿，但市场隐含通胀补偿指标保持相对稳定，尚不足以支持通胀预期失控的结论。
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，建设数据中心、采购芯片并投入配套电力基础设施。若投资者同时预期AI带来更高生产率和未来盈利，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变化。
利率越高，AI股为何越强？
股票估值可简单理解为未来现金流的折现价值。利率越高，未来盈利折现到今天的价值通常越低，高估值成长股往往对利率上升更敏感。但9月市场并未完全按这一逻辑运行。Mamaysky认为，投资者可能相信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。
AI基础设施投资正在形成庞大需求。芯片制造商、半导体设备供应商以及相关科技企业，能相对直接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，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，上游供应商盈利预期就可能持续获得支撑。
但问题在于，这些企业收入增长最初来自其他企业增加资本支出，并不一定意味着整个经济已经获得相应生产率收益。对于购买芯片、建设数据中心的企业而言，支出首先形成成本或资本资产，只有最终帮助企业增加收入、降低成本或提高利润，投资才能产生持续经济回报。
核心矛盾：芯片公司赚钱，其他企业呢？
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指数更能观察市场上涨是否广泛扩散。Mamaysky将半导体以外的广大企业称为ROCS，即其他企业部门。
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利润同步增长，并不令人意外。
但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盈利能力，理论上这部分预期也应逐渐反映在相关公司股价中。9月却没有出现这样的广泛上涨。若芯片最终购买者无法获得足够新增利润，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，普通企业则需将AI转化为更高生产效率、更低经营成本或新收入来源。只有当这一过程逐步兑现，AI投资创造的价值才可能向更广泛经济活动扩散。
下一步看什么：生产率提升能否转化为企业利润
Mamaysky开始更加关注生产率数据。美国劳工统计局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。
但宏观劳动生产率上升不等于AI贡献已获确认。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。Mamaysky因此提出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。
QuantStreet的投资组合调整也反映这一思路。尽管价值股和低波动率股票上一季度表现不佳，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。
固定收益市场方面，该机构开始调整久期。久期用于衡量债券价格对收益率变化的敏感程度。Mamaysky认为，当10年期美债收益率达到约5.25%时，债券潜在投资吸引力已开始改善，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明显的方向调整。不过，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。
作者还提及常青型私募股权基金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一定组合分散效果。但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。
三组信号决定AI交易前景
未来真正需要观察的是三组信号。第一，AI基础设施支出能否持续，以及上游供应商收入增长是否仍有足够强劲需求支撑。第二，AI是否开始改善非科技企业盈利能力。生产率数据可提供早期线索，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。第三，长期美债收益率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压力。
结论：当前AI交易真正需要回答的问题，已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。半导体企业已从资本开支中获得可见收入，但更广泛企业盈利改善仍有待验证。只有当AI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。