Detrás de los 13,9 billones de dólares en activos bajo gestión: ¿Por qué BlackRock ajusta su asignación de acciones de IA?

2026 年 7 月 8 日，全球最大资产管理机构贝莱德的首席投资官 Rick Rieder 在接受 CNBC 采访时透露，该机构已对部分与人工智能直接关联度较高的公司进行了适度减仓和投资组合再平衡。截至 2026 年 3 月 31 日，贝莱德管理的资产总额达到 13,9 billones de dólares 的历史新高。这一规模超过绝大多数国家的国内生产总值，其一举一动足以牵动全球资本市场神经。

Rieder 在采访中明确表示，此次调整属于“再平衡操作，而非反转”。他补充称，团队减持了那些收益最依赖于 AI 建设的公司的持仓，同时也减少了整体股权敞口。贝莱德方面强调，投资组合的动态调整是持续进行的过程，旨在优化风险调整后收益，此次对人工智能主题的局部再平衡并不代表看空该赛道，而是基于当前市场环境做出的战术性配置优化。

这一表态之所以引发广泛关注，不仅因为贝莱德的体量——管理着超过任何竞争对手的客户资产——更因为它出现在一个特殊的时间节点。过去一年间，AI 板块经历了史无前例的涨幅。费城半导体指数自 2025 年 9 月以来累计上涨约 123%，但自 2026 年 6 月创下历史高点以来已累计回调近 14%。市场的核心矛盾正在从“AI 有没有前景”转向“AI 的估值是否已经透支了前景”。

再平衡而非看空：贝莱德减持的三重逻辑

理解贝莱德的减持行为，需要区分三种不同的逻辑：投资组合再平衡、获利了结与风险控制、以及行业权重调整。这三者相互关联，但指向各不同。

投资组合再平衡是机构资产管理的标准操作。当某一类资产在组合中的占比因价格上涨而被动超出目标权重时，机构会通过减持将该比例调回预设区间。贝莱德此次减持的正是“那些收益最依赖于 AI 建设的公司”——这类标的在过去一年中涨幅最大，在组合中的权重很可能已偏离初始设定。Rieder 将这一转变描述为“缩减获利者，而非退出该主题”。

获利了结与风险控制则是另一层考量。部分 AI 相关公司的估值已大幅攀升，促使管理团队采取更为审慎的仓位调整策略。Rieder 在 6 月的一场 CNBC 活动中曾指出，当前“七巨头”股票的市盈率约为 26 倍，预期收益增长率超过 20%。虽然在盈利增长支撑下估值并非泡沫水平，但市场集中度风险正在上升——投资者已开始讨论，市场对少数几家 AI 赢家的集中度是否过度。

降低单一行业权重是再平衡的直接结果。贝莱德减少了对 AI 相关股票及整体股权的敞口。Rieder 指出，公司可能将资金重新配置到 AI 采用中成本更低的受益者，包括电力生产商、工业企业和基础设施建设商，这些领域或能抓住下一轮数据中心支出的浪潮。

三重逻辑叠加，构成了贝莱德此次减持的完整图景：不是看空 AI，而是在 AI 板块大幅上涨后，主动优化风险收益结构。

华尔街的分歧与共识：AI 投资进入“精选时代”

贝莱德的再平衡操作并非孤立事件。2026 年 7 月上旬，多家华尔街机构密集发声，虽然具体策略存在分歧，但一个共识正在形成：AI 投资已从此前的“板块普涨”进入“精选龙头”的新阶段。

高盛在 7 月 7 日发布的全球股票策略报告中指出，AI 芯片交易已进入更注重选择的阶段，不建议继续“一篮子买入”半导体板块。该行继续看好 CPU、ASIC、内存及半导体设备等细分方向，并点名看好 AMD 和应用材料。高盛同时预测，2026 年至 2031 年全球围绕计算、数据中心和电力的 AI 资本开支将达到约 7,6 billones de dólares，年度投入将从 2026 年的 765 mil millones de dólares 升至 2031 年的 1,64 billones de dólares。超大规模云厂商到 2030 年的 AI 投资或超过 6 billones de dólares。

摩根大通则采取了更积极的立场。策略师 Mislav Matejka 在 7 月 6 日表示，半导体股近期的回调应被视为买入机会。该行对科技板块的布局优先级明确为“半导体优于超大规模云业者，超大规模云业者优于 AI 高风险概念股”。摩根大通认为，AI 芯片需求仍处于长期上升周期，新增产能预计要到 2028 年前后才会明显释放，行业供需格局依然健康。该行预计全球股市下半年将创出新高。

摩根士丹利则更为谨慎。策略师 Michael Wilson 在 7 月 6 日的报告中表示，随着投资者从今年表现最强劲的科技股中撤出，美股要再创历史新高恐面临阻力。该行认为，资金正从芯片股轮动至超大规模云厂商——包括微软、亚马逊和 Meta 等公司。摩根士丹利建议投资者更看重盈利的可实现性和质量。该行维持标普 500 指数年底目标位为 8000 点。

美国银行和瑞银则维持对 AI 半导体长期景气周期的乐观判断。美国银行认为行业仍处于 8 至 10 年增长周期中段；瑞银表示 AI 长期投资逻辑没有发生变化，半导体板块短期波动反而为长期投资者提供了逐步建仓机会。

综合来看，华尔街的分歧集中在“买什么”而非“买不买”。高盛主张精选硬件细分龙头，摩根大通建议逢低布局半导体，摩根士丹利倾向轮动至云服务商——但没有任何一家机构建议彻底离场。

从概念交易到业绩交易：AI 投资逻辑的深层演变

贝莱德的再平衡与华尔街的分歧，共同指向一个更深层的变化：AI 投资的驱动逻辑正在从“主题叙事”转向“基本面验证”。

过去两年，AI 板块的上涨主要依赖两个叙事：大模型参数规模的指数级增长，以及算力需求的爆发式扩张。这两个叙事至今仍然成立——高盛预计 2026 年全球超大规模云厂商资本开支超过 760 mil millones de dólares，相当于每天投入约 2000 millones de dólares；瑞银模型预测 2026 年 HBM 需求相当于 8,5 millones de GPU AI de Nvidia；世界半导体贸易统计组织预测 2026 年全球半导体市场规模有望达到 1,51 billones de dólares。

但市场正在提出新的问题：巨额 AI 资本开支能否转化为足够丰厚的利润？这一问题正促使更多资金从超大盘科技股转向范围更广的股票。摩根士丹利指出，大盘科技股尽管三季度业绩表现强劲，但股价涨幅已明显滞后，估值随之走低。市场更希望看到确凿证据证明巨额 AI 资本开支能转化为持续回报，而不只是不断扩大的支出数字。

这正是“从概念交易到业绩交易”的本质含义。第一阶段，市场奖励任何与 AI 相关的标的——“沾 AI 就涨”；第二阶段，市场开始区分谁真正能从 AI 商业化中受益，谁的盈利能够兑现。高盛、摩根大通、摩根士丹利、贝莱德的最新表态，均指向这一转变。

哪些 AI 细分领域仍值得关注？

在“精选时代”的框架下，资金更可能流向真正受益于 AI 商业化的领域。综合多家机构的观点，以下几个方向值得关注：

AI 芯片（GPU 与 ASIC） 。高盛认为 CPU、ASIC 等领域从 AI 基础设施扩张中获益更直接，需求可见性更高。该行预计 2026 年 ASIC 在 AI 服务器中的渗透率将显著提升。摩根大通将博通指定为 2026 年剩余时间的“强力买入”标的。

高带宽内存（HBM） 。AI 训练与推理持续拉动 HBM 等高端存储需求。2025 年 HBM 市场基本由 SK 海力士主导，后者与三星合计掌握全球超过八成的 HBM 市场份额。瑞银预测 2026 年 HBM 行业总需求同比增长 90%。

AI 数据中心与云计算。摩根士丹利认为资金正从芯片股轮动至超大规模云厂商。汇丰认为 AI 超大规模云服务商经历约 20% 的调整后，估值重新具备吸引力。高盛预计到 2026 年，全球数据中心、半导体、公用事业及国防军工四大领域的资本开支在整体资本支出中的占比将由 2022 年的 25% 大幅攀升至 40% 以上。

半导体设备。全球头部企业长期设备采购规划锁定长期需求，半导体设备板块 2026 至 2027 年两年上行周期确定性强。高盛看好应用材料在先进制程和存储器资本支出领域的优势。

电力与基础设施。AI 算力扩张正在持续重塑能源需求，数据中心用电增长已成为全球电力需求的重要新增量。Rieder 本人也指出，电力生产商、工业企业和基础设施建设商或能抓住下一轮数据中心支出的浪潮。

结语

贝莱德减持部分 AI 股票，并非 AI 行情的终结信号，而是 AI 投资从第一阶段进入第二阶段的标志性事件。13,9 billones de dólares 规模的全球最大资管机构进行再平衡，高盛建议“精选而非一篮子买入”，摩根大通呼吁“逢低布局”，摩根士丹利主张“轮动至云服务商”——这些看似分歧的观点共享同一个前提：AI 的长期逻辑没有改变，但投资的姿势需要调整。

对于投资者而言，这意味着不能再简单地“买入整个板块”并期待普涨。未来的回报将更多取决于对公司基本面、盈利兑现能力和细分领域需求可见性的深入研判。AI 仍是未来十年最重要的技术趋势之一，但趋势的 β 收益正在让位于个股的 α 收益。

正如 Rieder 在 1 月的展望中所说，2026 年将“奖励收益与选择性”。这一判断正在被市场验证。

FAQ

问：贝莱德减持 AI 股票是否意味着看空 AI 赛道？

不。贝莱德首席投资官 Rick Rieder 明确表示，此次减持属于投资组合再平衡操作，而非反转。公司强调，这是基于当前市场环境做出的战术性配置优化，并非对 AI 长期前景的否定。

问：高盛、摩根大通和摩根士丹利对 AI 投资的看法有何不同？

高盛建议不再“一篮子买入”半导体，看好 CPU、ASIC 等细分领域；摩根大通认为半导体回调是买入机会，看好芯片长期需求；摩根士丹利则主张资金从芯片股轮动至超大规模云厂商。三家机构在“AI 长期向好”上一致，在具体配置方向上存在分歧。

问：AI 投资真的进入“精选时代”了吗？

多家华尔街机构的最新表态确认了这一趋势。市场正从“AI 概念交易”转向“AI 业绩交易”——资金不再盲目追逐所有 AI 相关标的，而是更加关注企业的盈利兑现能力和基本面质量。

问：AI 基础设施投资的规模有多大？

高盛预计，2026 年至 2031 年全球围绕计算、数据中心和电力的 AI 资本开支将达到约 7,6 billones de dólares，年度投入从 2026 年的 765 mil millones de dólares 升至 2031 年的 1,64 billones de dólares。超大规模云厂商到 2030 年的 AI 投资或超过 6 billones de dólares。

问：加密资产在机构投资组合中扮演什么角色？

贝莱德在其更广泛的投资组合指引中，建议在顶级 AI 股票之外配置 1% 至 2% 的比特币。该机构将比特币定位为投资组合的“互补性分散工具”，认为适度配置有可能在维持适当风险承受度的同时影响投资组合的回报潜力。