市场超 5000 股下跌。上证指数收跌 3.05%，失守 3800 点，创业板指跌 7.15%。
午后宽基 ETF 持续放量，创业板 ETF 易方达、科创 50ETF 华夏、沪深 300ETF 华泰柏瑞成交额突破 140 亿。
A 股半导体、算力硬件产业链大幅下挫，CPO、存储器、PCB 方向领跌。
此前最受追捧的一批科技股，持续调整。德明利连续三个交易日 " 一字 " 跌停，兆易创新跌停，中际旭创、新易盛、天孚通信、佰维存储、江波龙等跌超 10%。
韩国股市因制宪日休市，日本股市跳水，日经 225 指数跌超 4%，软银集团跌超 9%。
日本存储巨头铠侠暴跌 16%，相比 6 月中旬创下的历史高点，累计跌幅已经超过 53%，市值排名也从日本第一迅速跌到第四。
隔夜美股道指跌 0.2%，纳指跌 1.47%，标普 500 指数跌 0.51%。
存储和半导体板块继续遭遇重挫。闪迪跌超 12%，希捷科技跌 10%，西部数据跌超 9%，英特尔、Arm、AMD、博通、美光科技跌超 5%，费城半导体指数单日大跌 4.29%，7 月以来跌超 16%。
过去一年最强的主线，如今开始感受到估值和情绪的双重压力。
最有代表性的还是台积电，它交出了一份几乎挑不出毛病的成绩单。
第二季度营收 402 亿美元，同比增长 33.7%；净利润约 224 亿美元，同比增长 77.4%，超过市场预期。同时，公司还把 2026 年资本开支从 520 亿— 560 亿美元，上调至 600 亿— 640 亿美元，并预计全年美元营收增速将略高于 40%。
放在过去，这样的财报足够让市场欢呼，但这次台积电股价下跌超 2%。市场没有为它创纪录的利润喝彩，而是盯上了创纪录的资本开支。
此前，AI 最大的逻辑就是 " 只要投入，就意味着未来增长 "。但现在资金开始追问另一个问题：投入这么多钱，什么时候才能真正赚回来？
这也是这一轮科技股调整最核心的变化。
市场讨论的重点已经从 " 谁还能继续加大资本开支 "，慢慢变成了 " 谁最先证明资本开支能够兑现利润 "。资本市场最怕的，从来不是烧钱，而是一直烧钱。
也正是在这样的背景下，华尔街最近开始疯炒一个新概念—— " 避险之王 "。
大部分科技股疲软之时，苹果逆势上涨，近 14 个交易日涨超 21%，股价连创历史新高，成为支撑美股指数的重要力量。
有人甚至把苹果称作科技股里的 " 新型美债 "。
这个说法多少有些夸张，但背后的资金逻辑并不难理解。苹果每年依然能够创造超过千亿美元的经营现金流，今年 4 月苹果又新增了 1000 亿美元股票回购授权。
对于大型基金来说，这意味着稳定的现金流、持续回购能力以及极其健康的资产负债表。
当市场开始担心 AI 资本开支的时候，苹果这种资本开始少的公司，成为了新的避风港。
更重要的是，苹果最近还迎来了几项新的催化。据媒体报道，苹果同时与阿里巴巴、百度展开合作，未来 Qwen 等本土大模型有望接入苹果在中国市场的设备和系统。
还有消息称，苹果正在寻找 AI 芯片公司的潜在收购机会，重点方向并不是手机芯片，而是数据中心服务器处理器，希望补齐云端 AI 推理能力。
虽然相关消息尚未获得官方确认，但资本市场已经开始重新评估苹果在 AI 时代的位置。
过去几年，微软、Meta、谷歌、亚马逊走的是同一条路：先砸下数百亿美元建设数据中心，再等待未来商业化兑现。
苹果选择了另一种打法。模型可以合作，中国市场调用本土模型，云端能力可以通过收购、自研不断补齐，而苹果始终牢牢掌握着操作系统、芯片、自有生态以及超过 25 亿台活跃设备的入口。
换句话说，别人负责烧钱训练模型、建设算力，苹果在资本支出上表现谨慎，争的是最后的收费入口。
这正是最近资金重新定价苹果的重要原因。
当然，这并不意味着 AI 逻辑已经结束。真正的问题在于，市场开始进入验证阶段。过去只要宣布增加资本开支，股价就会上涨。现在，资本开始要求看到投入之后的回报。
当下科技行情，华尔街怎么看？
市场近期波动加大，不断上演过山车巨震。以韩国股市为例，周一集体杀跌，周二 V 型反弹，周三刚迎来暴力上涨，周四又暴跌。
最难熬的不是一天跌了多少，而是刚以为恐慌已经过去，市场马上又告诉你，这轮调整还没有结束。
彭博策略师 Tatiana Darie 认为，目前芯片股的抛售已经接近过去几年多次触底反弹时的技术区间，但最终能否企稳，仍然要看超大规模云计算厂商是否继续提高 AI 资本开支预期。
另一位彭博策略师 Michael Ball 则认为，这轮调整更多属于资金层面的机械性去杠杆，而不是基本面恶化，无论是台积电还是 ASML，利润和订单依然保持强劲增长，AI 基础设施建设并没有停止。
真正的问题在于，这条交易此前实在太拥挤了。当所有人都相信同一个故事时，任何一点风吹草动，都会引发剧烈波动。
高盛的 Rich Privorotsky 把这种现象形容为 " 橡皮筋效应 "。故事没有断，只是橡皮筋已经被拉得太紧，现在的问题是这根橡皮筋还能拉多远。
与此同时，关于 AI 泡沫的争论，也再次升温。
随着 OpenAI 距离 IPO 越来越近，长期唱空 AI 的评论人 Ed Zitron 发布了一篇约 1.5 万字的长文，再次把 AI 泡沫推向风口。
他的观点相当激进。在他看来，真正的 AI 泡沫，本质上就是 "OpenAI 泡沫 "，如果未来 OpenAI 商业模式无法成立，它可能成为 AI 时代的 " 雷曼兄弟 "，不仅影响自身，更可能让整个数据中心、GPU、AI 基础设施投资重新定价。
他的质疑主要集中在三个方面。
第一，推理成本依然太高。用户越多，GPU、电力、服务器等成本越高，如果企业收入无法同步增长，规模越大，亏损反而可能越大。
第二，资本开支远远跑在现金流前面。如今行业最大的投入已经不是训练模型，而是推理算力、GPU 采购和全球数据中心建设。如果未来需求没有达到预期，大量基础设施可能出现利用率不足。
第三，持续依赖融资。如果未来融资环境发生变化，高投入模式可能面临巨大挑战。
这些观点迅速引发华尔街讨论，不过这依然不是市场共识。包括橡树资本联合创始人 Howard Marks 在内的不少投资人认为，AI 更像是一项长期的通用技术革命，目前仍处于商业化早期，未来价值不能因为短期波动而被否定。
眼下真正发生变化的，也许不是 AI 本身，而是市场看待 AI 的视角。
过去一年，市场相信的是故事。如今，市场开始计算回报。科技股没有变，只是资本开始变得更加挑剔。而这场调整，或许也是 AI 进入下一阶段必须经历的一次考验。
