2025年以来，全球人工智能产业迎来一轮高景气行情，A股科技板块估值持续抬升，市场对AI成长叙事的追捧、一级市场投融资热度、新股炒作氛围，与1995-2001 年期间美国科网泡沫的部分时期呈现阶段性的相似特征。需要注意的是，尽管都是科技行情的展开，本轮科技行情未必会走向和科网泡沫破灭相同的结果，我们复盘二十余年前美股互联网泡沫的完整周期，梳理行情起落的底层逻辑、估值分化规律与宏观约束，是希望能够为当下A股行情提供关键历史镜鉴。

通过历史复盘，本文旨在回答三大核心问题：产业高增阶段估值脱锚的触发条件是什么？区分成长泡沫与真实产业红利的关键财务信号有哪些？流动性收紧叠加业绩拐点时，不同科技细分板块将呈现怎样的强弱切换规律？我们以美股科网泡沫为核心研究样本，从宏观经济、流动性、产业发展和股价对比四个层面拆解泡沫酝酿、巅峰、破裂全流程，对比软件与硬件企业盈利、现金流、估值差异，提炼各阶段行情的先行信号。

1.  科网泡沫的展开及破裂：1995年-2001年

1.1.  1995至1998年：新经济启航，基础设施率先兑现

这一阶段的科技股上涨有较强的基本面基础，美国经济进入“高增长、低通胀、生产率改善”的新经济阶段，互联网用户快速增长，PC、服务器和通信设备需求率先释放。同期，美国利率并不低，说明产业趋势并非单纯由宽松流动性推动。美国私人消费、设备投资和IT投资共同支撑经济扩张，本轮增长没有伴随明显通胀上升，IT设备价格下降、企业数字化投入增加及劳动生产率改善，使美国经济潜在增长率预期系统性上调。

流动性方面，宏观上联邦基金利率大部分时间维持在5%以上，为应对通胀风险，美联储进行“预防式”加息。1998年亚洲金融危机、俄罗斯债务违约及LTCM危机后，美联储连续降息，为金融体系提供流动性支持；微观上退休储蓄和共同基金扩张为股票市场提供持续长期资金来源，1995至2001年美国401(k)活跃参与者由约2810万人增至4200万人，与此同时，共同基金投资者人数持续增加，美国家庭金融资产中股票配置比例明显上升。持续缴款机制提高了股票市场的长期资金稳定性。

产业发展层面，1996年《电信法》放开行业管制，推动光纤骨干网大规模铺设，美国互联网渗透率大幅提升，此阶段硬件被视为互联网发展的“卖铲子”刚需。1996年，思科中端路由器全球收入份额超五成、英特尔CPU垄断PC与服务器市场，寡头格局稳固；软件仍处于工具化阶段，被定位为硬件配套，尚未成为独立成长主线。硬件板块作为互联网基础设施的核心供应商，呈现高资本开支、更高经营现金流的特征，自由现金流稳步抬升。利润增速方面，软硬件均实现高增，硬件弹性更突出。

股价方面，1996年至1997年硬件持续占优，资本开支、收入均高于软件，1997-1998年软件逐步与硬件相持，至1998年软件收入逐步上升后，软件和硬件的股价表现持平。

1.2.  1998至1999年：流动性加速，互联网叙事全面扩散

经1990年代末的一系列危机事件后，美联储连续降息，全球流动性改善，产业景气从硬件扩散至软件与互联网。宏观层面金融市场经历危机，但美国实体经济仍然强劲。1997-1998年亚洲金融危机、俄罗斯债务违约和LTCM事件一度引发全球流动性危机，但美国经济增长、就业和企业投资并未持续恶化。金融危机与实体经济的背离，使美联储能够在经济仍强的情况下采取预防性降息。

流动性方面，宏观上危机处置显著降低风险溢价，美联储在1998年秋季连续降息，向市场传递维护金融稳定的强烈信号，利率下降、信用风险缓解以及“美联储托底”预期共同压低风险资产的贴现率。资金开始从防御资产重新流向高成长科技股。微观上IPO、风险投资和共同基金形成资金闭环，科技股上涨提高了IPO估值，互联网企业通过上市获得大量资金，再将资金用于广告投放、用户补贴和基础设施建设。用户增长又被资本市场解释为企业价值提升，进一步推动融资和股价上涨。这一阶段开始形成明显的融资反身性。1998-1999年，随着PC、服务器和网络容量逐步完善，企业软件和互联网平台开始获得更强的收入增长。

产业发展方面，市场叙事转向软件价值重估和流量红利，乐观情绪升温。互联网从基础连接走向应用落地，门户网站、电子商务逐步兴起，软件成为流量变现核心载体。Y2K 预期强化，全球企业与运营商大规模更新 IT 系统，硬件与软件订单同步井喷，市场形成互联网流量持续翻倍的线性外推，带宽需求永久增长的共识深入人心。硬件板块受益千年虫换机潮，订单短期井喷，但资本开支同步飙升以扩产，导致 FCF 同比增速放缓。 软件板块则依托授权与订阅共同驱动，FCF 实现爆发式增长，现金流壁垒进一步强化。

股价上，此阶段市场进入“业绩 + 估值”戴维斯双击阶段，软件板块首次超越硬件成为领涨主线。1998 年亚洲金融危机爆发，美联储降息75 个基点，全球低成本资金涌入美股科技板块，流动性溢价显著抬升。1999年硬件净利润同比增速达到峰值，市场已开始质疑需求持续性；软件板块净利润同比增速则快速增长超过硬件，因此， 1999年5月后，软件指数相对硬件指数表现更占优。

1.3.  1999年Q4至2000年Q1：估值脱锚

科网泡沫达到顶峰时，美国经济的就业、消费、企业投资和生产率仍然较强，宏观经济仍然强劲。从宏观基本面来看，泡沫的破灭不是由宏观经济突然恶化形成，而是资产价格上涨速度远远超过了盈利增长速度。

流动性整体来看边际转紧，但市场风险偏好继续上升，而在微观层面达到了高峰。美联储从1999年中开始连续加息，表明货币政策已经意识到经济过热和金融风险。但在加息初期，科技股依然快速上涨。原因在于产业订单、IPO融资和投资者情绪仍在强化，市场利率上升不足以逆转长期成长叙事；互联网企业IPO数量增加，部分公司上市首日股价便出现数倍上涨。风险投资、券商承销、股票期权以及个人投资者交易共同推动市场热度。企业能否融资，开始比企业能否盈利更重要。

产业发展来看，硬件龙头1999年第四季度至2000年第一季度净利润同比增速维持高位，但环比持续下滑，业绩拐点隐现。自由现金流层面，软件下降幅度相对偏缓、硬件下行幅度更大、纯互联网普遍为负。龙头软件企业FCF仍为正，但同比增速明显放缓，估值快速抬升导致FCF收益率下降；硬件龙头订单见顶、库存开始累积，FCF同比增速下降，部分季度出现现金流缺口；纯互联网企业持续烧钱，FCF长期为负，依赖股权融资续命，市场对现金流恶化视而不见。市场叙事进入狂热阶段，新经济颠覆一切的共识固化。硬件被视为刚需、软件平台被定义为数字时代基础设施，估值无上限，IPO狂潮加剧投机氛围，炒作达到顶峰。

股价方面，1999年Q4至2000年Q1是互联网泡沫的巅峰期，情绪驱动的估值脱离基本面，纯互联网概念股领涨，软件龙头次之，硬件相对抗跌但估值严重透支。传统盈利指标失效，用户数、点击量、商品交易总额（GMV）成为核心定价依据。1999年5月至2000年Q1，软件指数在现金流和资本开支再次上升的数据支撑下继续上行，带动纳指进入高点，硬件指数自10月起也在上行，但相对收益已在下降，主线让位于软件指数。

1.4.  2000年二季度至2001年：叙事证伪，业绩下修与市场出清

这一时期，美联储加息引爆资产泡沫，市场依次经历估值压缩、业绩下修和资产负债表出清。在连续的加息下，美国经济从高增长快速转向衰退。2000年上半年，美国经济仍保持较快增长，消费和就业尚有韧性，但企业投资在下半年开始急剧降温。此前连续多年高速增长的信息技术投资形成库存、产能及网络基础设施过剩，企业盈利和现金流下降后，资本开支周期迅速反转。2001年3月，美国经济正式进入衰退。本轮下行主要由企业投资、库存调整和制造业收缩驱动，居民消费和地产相对稳定。

流动性方面，宏观层面上，美联储为了应对经济过热和通胀压力，自1999年6月开始加息，至2000年5月将联邦基金目标利率提高至6.5%。较高利率增加了高估值科技公司的贴现压力，也提高了亏损企业的融资成本。微观层面上，2001年IPO窗口基本关闭，风险资金由扩张转向收缩。泡沫破裂初期，股票基金资金并未立即撤出，2000年前三个季度，美国股票和共同基金仍录得大幅净流入，表明居民资金具有惯性，市场顶部并非由共同基金立即大规模赎回造成。

产业发展方面，市场叙事全面证伪，流量谎言被戳破，互联网流量增速远低于预期，2001年3月，美林发布报告称彼时活跃光纤利用率不足10%，带宽严重过剩，硬件需求长期下台阶；软件价值回归理性，平台化叙事退潮，企业 IT 预算收缩，软件被重新定义为成本项。自由现金流全面恶化，硬件板块订单断崖式下滑、库存积压严重，FCF全面转负；软件板块企业IT预算砍半，授权收入下滑，FCF同比增速下滑，现金流韧性相对硬件较强；纯互联网融资渠道关闭，资金链断裂，批量破产清算。

股价方面，公司财务造假与信任危机爆发，微软反垄断诉讼、安然/世通事件曝光，科技股估值体系彻底崩塌。 2000年3月至2001年底，甲骨文等软件龙头同期跌幅50%-70%，估值回归至20-30倍PE的合理区间，原因是业绩下滑但现金流稳健、行业壁垒仍在；思科等硬件龙头同期跌幅70%-80%，资本开支过剩、库存灾难、需求长期下台阶，基本面严重恶化。大盘层面，纳斯达克指数从2000年3月的 5048 点跌至 2001 年底的约2000点，累计跌幅60%，2002年10月见底1108点，泡沫破裂后累计跌幅达78%，市值蒸发超5万亿美元。

2.  科网泡沫的启示

2.1.  宏观经济及流动性的影响

科网泡沫时期的经验表明，利率与科技产业趋势之间不是简单的线性关系。因此，不应单纯因流动性收紧看空AI，更应关注产业趋势和叙事。1995-1998年，美国政策利率大部分时间超过5%，但互联网基础设施和科技股依然上涨，原因是经济增长、生产率、企业IT投资和科技公司盈利能够消化较高的资金成本。1999年美联储开始加息后，纳斯达克仍然继续上涨接近一年。这说明在产业订单、融资活动和市场叙事仍然强化的阶段，边际流动性收紧通常首先表现为波动率上升，而不一定立即终结行情。相反，2001年美联储快速降息后，科技股依然下跌。因为此时企业盈利预测持续下修，资本开支下降，部分公司失去融资能力，贴现率下降不足以抵消现金流预期恶化。

2.2.  科网泡沫破裂的领先指标

2.2.1.  Capex

Capex增速本身不是反转信号：产业早期基础设施供给不足时，资本开支高速增长是正常现象。1995-1999年的高Capex对应真实的网络和计算需求。真正危险的是资本开支继续增长，但收入、订单和现金回报开始下降。

Capex占收入比重更有意义：如果企业资本开支长期快于收入增长，意味着每单位新增收入需要投入更多资本，资本效率正在恶化。若同时伴随折旧增加和自由现金流下降，风险进一步上升。

2.2.2.  订单

订单和积压是最重要的领先指标之一。硬件公司的收入确认存在滞后，订单取消、交货周期缩短和积压订单下降，通常早于财务报表收入恶化。自由现金流比会计利润更重要。高资本开支行业可以在折旧尚未完全反映时保持账面利润，但现金流已经恶化。泡沫顶部需要特别关注经营现金流能否覆盖资本开支。

2.2.3.  盈利

盈利预测的扩散性下修是确认信号。单家公司下调指引可能是竞争问题；如果芯片、服务器、网络设备、云厂商和软件公司同时下修，才意味着产业需求系统性减弱。

2.2.4.  其他可验证的商业数据

叙事结束需要可验证证据，如用户数或Token调用量增长不再带来收入增长；AI部署无法降低成本或增加收入；客户试点无法转化为正式合同等——这些才是应用叙事被证伪的指标。

2.3.  科网泡沫期间软硬件的切换

科网时期，硬件和网络设备在1995-1998年率先占优，因为互联网发展的首要约束是计算设备和网络连接不足。随着PC、服务器和网络容量逐步完善，企业软件和互联网平台在1998-1999年开始获得更强的收入增长。

从产业条件看，软硬件切换有几个特征：①硬件供给约束开始缓解。算力、网络和存储不再是应用发展的主要瓶颈，交货周期缩短，单位计算成本持续下降；②软件开发门槛显著降低。开发工具、API、模型能力和数据基础设施逐渐成熟，应用公司不需要自行建设全部底层能力；③客户ROI能够量化。软件能够明确增加收入、减少人力成本、缩短研发周期或提升客户转化率，试点项目开始转化为批量部署。

软硬件股价也有规律可循，①硬件占优期：订单、收入和利润弹性最大，但股价波动也更大；②软件占优期：市场更关注ARR、净收入留存率、付费席位和经营杠杆；并且，在产业下行期，硬件因库存和Capex周期回落更快；优质软件凭经常性收入相对抗跌。

但硬件占优期间也会出现回撤。科网时期的硬件主升浪中，1998年亚洲金融危机和LTCM事件曾造成纳斯达克明显调整。回撤主要来自宏观风险和流动性冲击，并不意味着产业趋势结束。危机缓解后，硬件订单和股价重新上涨。

3.  市场如何交易本阶段的行情？

3.1.  对比当前：宏观、流动性、产业与股价

当前美国经济处于软着陆周期的后半段，经济温和增长，消费仍有韧性，AI相关产业投资成为拉动GDP增长的重要增量贡献。全球流动性趋紧，但AI相关产业暂时脱敏。美国政策利率已经低于本轮紧缩周期高点，但仍明显高于疫情前长期水平。AI基础设施融资正从企业自由现金流向债券、融资租赁、私募信贷和特殊目的载体扩展，需要关注融资结构是否变得复杂和脆弱。

硬件仍在兑现，软件进入商业模式验证期。GPU、定制ASIC、AI服务器、高速交换机、光模块、存储、电力和液冷仍处于高景气阶段。云厂商AI收入增长表明需求并非纯粹概念驱动。但应用层商业化高度分化，少数办公、编程、广告和客户服务产品已经形成收入，大量Agent及行业应用仍处于试点阶段。

股价以盈利增长为主导。AI硬件龙头拥有科网泡沫尾部公司所不具备的收入、利润和自由现金流，这是当前与2000年的重要差异。但市场集中度较高，部分公司的估值已经隐含持续高增长预期，对Capex和盈利指引较为敏感。

当前AI产业总体对应科网泡沫的1998至1999年阶段：基础设施投资仍在加速，硬件业绩持续兑现，软件收入开始接棒但商业化尚未全面扩散。局部硬件估值和资本开支强度已经接近1999年后期，但由于投资主体盈利能力较强、产业收入真实增长，暂不具备2000年一季度全面泡沫破裂的条件。后续关键是观察Capex指引、应用收入、自由现金流和盈利预测是否同时调整。

3.2.  本阶段震荡行情如何交易？

我们在2026年5月28日发布的报告《STAR核“星”资产——穿越周期的长期主线》中提出STAR（Strategic Treasures Always Robust）资产的概念，即核“星”资产，代指战略安全类资产，STAR资产核心范围包括科技类Tech-STAR、资源类Res-STAR和基建与供应链类Infra-STAR。其中，Tech-STAR包括半导体集成电路产业、高端装备制造产业、数字信息产业、生物医药产业、航空航天产业、人工智能新兴产业等尖端科技战略行业，Res-STAR包括传统及新能源资源、战略性矿产、关键新材料，Infra-STAR包括物流航运、国防军工、电网与算电协同等。

总体来看，我们认为长周期的科技行情并未结束，从本轮硬件公司业绩增长的幅度来看，当前的硬件铺设正在为下游应用的发展提供更坚实的基础设施支持和更广阔的发展空间。在全球经济增长周期更依赖AI带来的科技革命提供新增长点的环境下，全球对科技发展相比在2000年时期寄予了更高的希望，也投入了更多的资源。因此，我们认为市场主线仍然在STAR资产内部轮动，且重点会围绕Tech-Star方向长期运行。

从目前来看，科技的下游应用端的发展速度偏慢，暂未呈现出现象级能带动生产力快速发展的行业，因此，软件与硬件的行情可能并不如2000年切换得顺畅。尽管我们认为当前行情确实处在硬件与软件的交替阶段，类似1998年至1999年期间，然而，这一阶段在当下的产业发展中持续的时间可能更长，同样地，体现在股票价格上，震荡的时间也有可能会持续得更久。7月全球科技股的大幅调整基本在7月末已经告一段落，我们认为，8月至10月是科技行业反弹休整、选择方向的调整期。在前期的分析中，我们判断市场突破调整期的主要因素有二，一是看到产业趋势的预期有明晰指引，二是，流动性的预期需要边际转向。

产业趋势来看，七月以来部分公司已逐步进行业绩预告和业绩发布，从硬件来看，北美云厂商、存储、光模块等硬件行业仍然增速较高，但市场对硬件公司业绩的预期存在更高的要求、需要更高的增速进行验证，因此硬件公司反而在业绩高增长的情况下出现估值消化的状态。软件/应用层面来看，AI应用确实有部分公司开始兑现成果，但多数软件公司仍处于投入期，回报尚需时间。

全球宏观流动性的预期在7月末已经逐渐有所变化。7月就业、通胀数据均证伪了美国通胀持续走高、经济“过热”需要在9月进行加息的预期。全球宏观流动性偏紧的交易已经再次回摆，在见到通胀数据边际改善的时期，市场已经由过度定义的紧缩转向边际宽松。7月末以来，贵金属、短期美国国债收益率、全球科技股都逐步回暖。此外，四季度中期选举临近，在争取选票的窗口期，政治层面上来看货币政策可能会给美股市场提供一个短暂的保护期。在美国K型经济的现实回归和特朗普的潜在政治压力下，我们仍然认为美联储在今年内很难直接开启加息。因此，在8-10月，我们认为全球宏观流动性环境会好于5-7月，这也意味着权益市场在此期间下行环境有托底，流动性修复行情的概率更高。但与之前由硬件业绩驱动的上行不同的是，产业趋势来看，软件/应用层面并没有出现现象级的突破，硬件和软件之间的切换不流畅，我们更倾向于，市场呈现的状态更多是对前期下跌的修复和细分方向的再选择，市场在震荡向上的同时进行较为快速的风格轮换，参考2025年12月和2026年1-2月的情况，等待产业层面和流动性层面共同配合导致震荡结束后，下一阶段仍由成长引领市场风格。

从更短的时间维度来看，至8月中旬为止，市场在流动性紧缩预期回摆的情况下已经逐步修复，大类资产中黄金近期上涨幅度较大，2年期美债、美元指数均呈现下行趋势。A股权益市场来看，宽基指数中上证指数修复幅度最大，已经收回7月这一轮调整幅度的40%，创业板也修复了近23%。行业指数中，细分行业CPO指数修复了60%，但其他行业指数修复力度偏弱，在10%-25%区间。短期来看，A股权益市场的修复可能进入瓶颈期，成交额持续收缩、行业轮动速度加快，市场风格将呈现指数“上有顶、下有底”、行业轮番上行的均衡态势。短期市场主线仍未诞生，在市场相对“安全”的情况下，可以在科技行业震荡的低点逐步布局，减少追逐短期热点行业轮动产生的交易摩擦，等待主线明晰后再跟随市场方向。

4.  风险提示

美国经济与通胀走势超预期。若通胀重新上行或就业韧性显著超预期，美联储政策路径可能比市场预期更偏鹰，无风险利率与折现率抬升将压制高久期科技资产估值；若经济超预期走弱，企业盈利预期也可能同步下修。

全球流动性收紧超预期。若美元流动性收缩、长端美债收益率或信用利差快速上行，可能放大高估值科技板块波动，并抬高企业融资成本，削弱一级市场融资与资本开支能力。

AI产业资本开支走弱。若算力、网络与数据中心供给增长快于终端需求及商业化变现，可能出现利用率下降、订单取消和库存累积等现象，进而导致硬件企业与云厂商自由现金流恶化。

AI应用商业化进展不及预期。若客户ROI难以量化、试点项目转正式合同的比例偏低，或ARR、付费率、留存率等指标持续低于预期，软件与应用对硬件景气的接力可能进一步延后。

历史复盘存在样本局限。科网周期与当前AI产业在企业盈利能力、融资方式、产业集中度和监管环境等方面均存在差异，历史经验仅用于提炼观察框架，并不意味着行情路径与拐点会机械重演。