2026年美股或面临大幅调整的四大核心原因

作者：沈建光

当前，美股市场存在高估值、与经济基本面背离以及对人工智能（AI）过度依赖等问题，投资者需保持高度警惕。若AI技术的应用成果不及预期，2026年美股或将迎来显著调整。

11月20日，美国股市出现剧烈波动。尽管英伟达公布的三季度营收超出市场预期，纳斯达克指数在开盘上涨后却大幅下挫，最终收盘较前一交易日下跌2.2%，标普500指数也下跌了1.6%。这一现象可能反映了投资者对标普和纳斯达克估值过高以及其与经济基本面脱节的担忧。此外，美国资本市场和经济对AI投资的高度依赖也增加了潜在风险。如果AI盈利表现低于预期，投资者需要为2026年美股市场的更多调整做好准备。

核心原因一：美股估值处于历史高位

从表面数据来看，标普500指数近30倍的市盈率（PE）和纳斯达克指数约40倍的PE尚未达到历史极值，但考虑到极端值通常出现在重大冲击导致企业盈利骤降之后（如2020年疫情），这一估值水平仍值得警惕。为避免短期冲击的影响，许多投资者采用“经周期调整”的PE指标，即以过去十年盈利的平均值计算市盈率。根据该指标，当前标普500指数的市盈率已高达40.0，仅次于2001年科技股泡沫时期，股票估值的昂贵程度显而易见。

与此同时，市场对企业盈利的增长预期过于乐观。例如，市场预计到2027年，纳斯达克指数的远期PE将回落至25.6倍，这意味着纳斯达克成分股的盈利将在两年多时间内增长61%。然而，长期来看，一个经济体中企业利润占国民总收入的比重通常是稳定的，因此企业盈利增速与名义GDP增速大体相当。对于一个总市值已超过美国GDP三分之一的股票市场而言，要实现如此高的盈利增长，显然难度极大。

从结构上看，本轮美股繁荣主要由AI相关股票驱动。据统计，自2022年底ChatGPT发布以来，AI相关股票贡献了标普500指数75%的回报率。尤其是英伟达、微软等七大巨头表现尤为亮眼。然而，剔除这七大巨头后，纳斯达克指数中剩余三千多家公司的当前PE高达50倍，2027年的预测PE也在24倍左右。这意味着市场预计这些公司未来两年多的盈利将增长超过100%，这一目标恐怕难以实现。

核心原因二：美股与经济基本面严重背离

今年以来，美国经济增长明显放缓，通胀压力上升，就业市场降温，滞胀风险加剧，但美股却持续上行，与经济基本面形成鲜明背离。

数据显示，今年上半年美国GDP环比折年增长率约为1.5%（由于政府停摆，三季度数据尚未公布），美联储对全年经济增长的预测也仅为1.6%。同时，就业市场显著降温。6月至9月期间，美国单月非农就业平均仅增长4.3万人，远低于今年5月之前12个月平均13.5万人的水平。

在经济放缓的同时，美国通胀却有所回升，滞胀压力显现。受关税等因素影响，近期美国通胀篮子中的商品价格同比增速回升。随着关税效应进一步发酵，美国整体通胀可能在年内继续攀升。美联储预测全年个人消费支出（PCE）通胀率可能达到3%左右，高于2024年水平。由于通胀前景不明朗，市场对美联储降息的预期发生变化，这也是近期市场波动的关键因素之一。不能排除未来通胀压力超预期，2026年流动性环境趋紧的可能性。

从结构上看，美国经济对AI的依赖度较高。今年上半年，居民消费和企业资本支出成为经济增长的主要驱动力，而住房投资、库存调整、净出口及政府支出均为负贡献。哈佛大学经济学家Nick Lichtenberg甚至指出，如果没有AI相关的资本支出支持，美国2025年上半年GDP增速可能仅为0.1%。

核心原因三：AI对企业盈利的实际影响存在不确定性

作为一项可与蒸汽机和互联网相提并论的技术革新，人工智能被寄予厚望，并成为支撑美国资本市场和经济的关键力量。然而，AI对经济总量及企业盈利的实际影响仍存在较大不确定性。如果AI应用成果不及预期，对市场的冲击可能不容小觑。

从总量来看，一些研究并不支持AI将彻底改变世界的乐观预测。例如，高盛预计未来十年AI将推动全球GDP增长约7%，即每年增长0.7%。而诺贝尔经济学奖得主达龙·艾司莫格鲁的估计更为保守，他认为未来十年AI对美国GDP的提振总计仅为1.1%-1.6%，即每年约0.1%。

即便AI对经济总量有一定影响，其如何转化为企业盈利仍存疑。一方面，AI的落地难度较高。麻省理工学院的一项研究显示，95%的生成式AI项目未能为企业带来实际收益，半数项目以失败告终，仅有5%实现了商业化。

另一方面，OpenAI等AI领头羊通过外部融资支持巨额亏损的运营模式，对上下游企业的盈利和估值形成了支撑。例如，OpenAI承诺未来几年投入1.4万亿美元建设数据中心基础设施，并采购云服务，支持了上游芯片制造商和云服务商的盈利；同时，OpenAI以低于成本价提供部分API服务，帮助下游创业企业开拓市场。然而，如果这种模式不可持续，整个产业链可能受到巨大冲击。

此外，IMF及其他研究表明，AI带来的收益可能在行业、人群乃至国家间分配不均。如果AI收益过度集中于少数公司，甚至形成更高的垄断壁垒，可能引发社会阶层对立及反垄断调查等政策风险。

核心原因四：AI公司上下游抱团现象需警惕

近期，美国AI巨头之间出现了彼此连接、上下游抱团的现象，包括供应商为客户提供资金、客户与供应商分享收入、相互持股等。这种行为使得评估真实的AI需求发展及各公司的独立财务状况变得异常困难，增加了市场调整的风险。

例如，今年9月，英伟达与OpenAI宣布达成了一项10吉瓦的算力合作协议，英伟达预计将向OpenAI投资1000亿美元以支持其购买算力设备，并承诺提供足够的芯片。此外，OpenAI与AMD也签署了一项巨额算力基建协议，双方将合作部署总计6吉瓦的算力。随着条件满足，OpenAI可通过行权获得AMD约10%的股权。类似的合作协议还涉及甲骨文、微软等公司。

总体而言，美股市场的高估值、与经济基本面的背离以及对AI的过度依赖，使其面临较大的脆弱性。若AI技术的实际应用效果低于预期，2026年美股市场或将迎来显著调整。