全球AI都在新高，港股在糾結啥？

這幾天看盤，挺容易懷疑人生，海外投資者在糾結AI該追哪個方向會繼續新高，SOXX連漲三個月，直接漲了18%。

而港A投資者懷疑自己手里的AI到底還算不算AI，創業板直接連跌一個月直接-18%，科創50一個月下跌-15%，大家都是AI含量最高的指數，一看海外走勢感覺AI革命蒸蒸日上如火如荼，一看港A感覺AI泡沫已經炸裂沒得救了。

而且不僅是AI硬件，海外AI軟件也是蒸蒸日上，10月2日，AI網安ETF CIBR收在104.70美元，刷新年內高點；AI醫療ARKG三季度上漲26.7%，距9月30日高點只差0.4%；核心持倉Twist Bioscience三季度漲84.5%，9月單月漲42.9%，TWST幾乎豎着漲，結合硬件看，SOXX年內漲幅仍有96%。

大洋另一邊，A股人工智能ETF三季度回撤23.8%，科創人工智能ETF回撤27.2%。9月一個月，海外三條AI主線全部上漲，港A三個AI代表資產全部下跌。

同樣寫着AI，海外在挑誰先創新高，港A還在挑哪一個跌得少。 

海外市場的AI調整是主線之間換接力棒，港A的調整卻是AI算力跌完AI應用跌、AI應用跌完小票再跌，一個是輪着漲，一個是輪着跌。

01

海外AI為什麼能輪流創新高

因為買算力的人正在變多，算力的用法也在變。

第一大變量是大模型公司正在集體往RSI衝刺。RSI就是AI遞歸自我改進，讓這一代模型參與研發下一代模型，就是模型開始自己寫代碼、跑實驗、做評測，再把結果交給研究員決定下一輪怎麼訓。

Anthropic的模型可獨立完成任務的時長大約每四個月翻一倍，而RSI之后模型迭代周期會從一年壓到半年，再壓到按月，只要頭部AI實驗室都在搶這個門檻，誰也不敢先省算力，少花20%的資本開支，可能不是利潤率更漂亮，而是下一代模型晚一個身位，這對頭部大模型公司是不可接受的。

第二個變量是新雲大土豪SpaceX。2026年2月吞下xAI以后，它已經不只是火箭和星鏈公司，AI板塊同時裝着Grok、X、數據中心和雲服務。

二季度SpaceX的AI資本開支達到158億美元，算力規模升到1.4GW，還簽下141億美元的雲服務合同。它一邊為自己的模型買GPU，一邊把Colossus的算力租給外部客户，等於同時扮演芯片買家、模型公司和新雲廠商。

這件事對硬件鏈格局很重要，過去算力訂單主要看微軟、Meta、谷歌和亞馬遜四大廠，現在又多了一個能從IPO、星鏈現金流和雲合同里融資的激進買家。需求也從大廠自用，擴成了先建機房、再把算力租給模型公司的生意。

當然，SpaceX二季度AI業務仍有12.6億美元經營虧損，158億美元資本開支也遠高於當季AI收入，它既是AI增量，也是風險，但老馬的風格就是要干就干大的，直接讓算力競爭強度再上一個臺階。

另外就是MetaMuse Spark這個新變量，上線不到兩周便登頂美國iOS免費應用榜，下載量與日活雙雙超過ChatGPT同期水平。

Muse Spark把多模態推理、工具調用和多智能體協同塞進Meta AI、WhatsApp、Instagram以及API。這意味着Meta的算力需求開始從訓練端往日常推理端擴散。

02

網安的新高比算力更好理解

海外比較舒服的地方，是硬件貴了還有網安、基因組學和AI藥物發現接棒；港A難受的地方，是幾個分支經常一起缺業績，也一起缺增量資金。

先看網安，CIBR三季度上漲14.9%，10月2日直接收在年內高點。Angent開始替人寫代碼、調接口、拿權限之后，安全預算很難像普通軟件那樣往后拖，企業可以晚買一個協同工具，卻很難接受模型、客户數據和雲賬户裸奔。

CrowdStrike最新一季收入14.7億美元，同比增長26%，年度經常性收入58.4億美元，增長25%，自由現金流3.77億美元；Palo Alto下一代安全年度經常性收入91億美元，增長63%。

另外炒的較多的是ARKG代表的基因組學和AI藥物發現，這種並不是傳統大醫療XBI這種平鋪型，就單純是炒AI在醫療里面的應用，ARKG三季度上漲26.7%，9月上漲15.3%。市場買的是AI DNA合成平臺、NGS工具、AI藥物發現

網安和ARKG能成為最早抱團的AI應用，本質上都是這些行業的AI正循環產生得最快——AI用得越多，企業越要買安全；AI研發跑得越快，實驗室越要買DNA合成和測序工具——這些行業的AI需求都跟真實工作負載一起增長。

港A不少所謂AI應用還在講模型、醫院合作和未來訂單，其實已經有些真有訂單了，只不過海外核心票已經開始講續費、毛利和盈虧平衡，流動性又不是同一個層級，股價當然也就不是一個畫風。

03

海外在輪漲，港A在輪跌，流動性問題更多

海外AI強勢板塊內部是硬件、網安、AI醫療輪流接棒，港A內部卻是高位題材向低位題材切，大家寧願炒低位地產也不願意給高位板塊接盤，這算是國內常見的場景——

高位賺了永遠擔心被割，低位已經跌過一大輪，反正跌不過高位的票，保收益率就買低位的，這樣的場景下，中高位行業ETF的走勢永遠都會差一截，然后低位的方向永遠有人不停輪動。

比如國內AI雲公司增長其實相當好，但放恆科指數里面，就會被行業ETF負面拖累一起跌，拿它去對標MAGS、SOXX或ARKG的成分股，走勢就完全不一樣——基本面靠自己，但流動性得靠市場本身。

也就是港A公司報一個AI好消息，投資者還要先問舊業務又掉了多少、資本開支還要燒多久，流動性缺錢的情況下永遠都是先挑毛病——你得讓套牢盤先出來，基金纔有能力再去下一張牌，於是反彈經常變成又一次換人站崗。

但你要硬説AI業績不行，大概率是錯的，國內跌久了的AI資產總有資金會去慢慢撈，國內資金面因為各種博弈問題沒辦法去預測，但AI硬件核心公司在國內永遠都不多，就那麼幾個，跌下來都是機會，而且港股也有中國最好的AI應用公司，基本都能對標美股AI應用公司，10月流動性穩定之后大概率也會向美股方向看齊。