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6大基本面指标，1套金融模型，告诉你现在投资AI究竟有多危险？
2026.01.24
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现在投资AI究竟有多危险？前不久美投君用彭博数据终端，给大家攒了这么一个AI泡沫指数，效果非常好。从结果上看，该指数在11月这轮下跌前，成功给出了警告。所以最近，美投君就为各位看官攒出了这么一个，新的AI基本面相关的指数。为了搞出这个指数，我们整个美投团队连续加班熬夜，进行了无数次的回测，筛选了大量的指标，终于找到了这么6个最具代表性的基本面指标，并用一套金融模型将其做成了一个，可以实时观测的指数。
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现在投资AI究竟有多危险？前不久美投君用彭博数据终端，给大家攒了这么一个AI泡沫指数，效果非常好。从结果上看，该指数在11月这轮下跌前，成功给出了警告。
但经常看数据的我知道，AI泡沫指数还不足以囊括投资AI的全部风险。这是一个反应AI资金面和情绪面的指标。而要想真正全面的诊断AI，基本面的数据那是绝对必不可少的。我甚至认为，下一次AI的大风险，比起泡沫破裂，更有可能发生在基本面的问题上。
所以最近，美投君就为各位看官攒出了这么一个，新的AI基本面相关的指数。为了搞出这个指数，我们整个美投团队连续加班熬夜，进行了无数次的回测，筛选了大量的指标，终于找到了这么6个最具代表性的基本面指标，并用一套金融模型将其做成了一个，可以实时观测的指数。本期视频，美投君就来为各位看官，带来这第二个美投独家的AI指标，AI基本面风险指标。
上一次AI泡沫指数的视频播出后，反响非常好，很多看官提议将其放到美投pro的网站上实时更新。经过了一个月的努力开发，现在美投独家数据板块已经成功上线美投Pro，其中就包含了第一次的AI泡沫指数，和本次的AI基本面风险指数。未来我还会持续制作更多的美投独家数据，目的就是为了让咱普通投资者，也能应用起专业数据，做出有证据支撑的投资决策。
大家不妨前来体验一下，一起上线的还有很多其他全新的内容板块，现在已经基本可以做到每日更新，优质且多样的投资分析，帮你及时的把握赚钱机会，诊断关键风险。感兴趣的看官欢迎来美投Pro免费试用，链接我放到视频评论区和描述区了，谢谢各位！
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如何监控AI基本面？
我们要如何才能监控整个AI的基本面呢？要想回答这个问题，首先我们得先知道，什么是AI基本面？AI基本面，本质上就是AI为企业所带来的实际业绩影响，可能是收入的增长，也可能是成本的下降，或者是持续的AI资本性投入。总之就是AI对于企业业绩的直接影响。
我们监控AI基本面，重点不是看AI基本面有多好，而是看它的风险程度有多高。它能够为我们规避掉那些不可控的损失。而做法就是去观察企业们，是否在AI业绩相关的重要指标上，有持续的进步。如果AI在实际业绩上发生了放缓，甚至是停滞，那么对于整个市场来说将会是一个巨大的危险信号。当然了，这些信号不会集中爆发，而是会先隐藏在一些细微的数据里面。我们做这个指数的目的，就是去把那些最具有代表性的细微数据给单拎出来，然后通过这么一个指数，给大家实时监控AI基本面的风险。
为了找到这些数据，我们研究了众多AI企业，做了大量的数据回测，最终找到了这么15家最具有代表性的公司。我将其分为了两大类，一大类是AI基础层公司，总共5家，另一大类是AI应用层公司，总共10家。每一类公司，我们又分别筛选出了3个最为关键的观测指标，总共6大指标。
接下来，我就为大家来详细介绍这6大指标，他们任何一个单拿出来，都能很好的帮我们了解AI股整体的现状，也能顺便让我们看清这15大热门公司，各自的情况。在视频最后，我会把这所有6大指标综合成一个指数，揭晓最终的答案。结果当然重要，但是过程绝对更有价值！
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AI基础层
一提到AI基础层，大家首先想到的肯定是英伟达。但是实话告诉各位，我并没有将其选入到我这5家公司中来。因为英伟达的业绩表现实在是太过滞后了。作为AI最上游的企业之一，它感知下游水温的速度太慢，而我们要看的是整个AI产业的基本面风险，所以英伟达的业绩表现就不够典型。同样的，像博通，AMD，乃至更上游的台积电，就都不在我们的观察范围之内。
那我们基础层选择的是什么公司呢？他们分别是微软，谷歌，亚马逊，Meta，以及甲骨文。之所以选这几家公司，首先就是因为他们体量最大，并且对于市场的影响最高。他们的业绩表现，就直接牵动着整个AI股，乃至整个美股的表现。
多说一句，可能有人会觉得甲骨文这家公司有点格格不入。其实把他选进来是有深意的。要知道，我们这里可不是挑选最优质的AI公司，而是要监测整个AI产业的基本面风险。甲骨文在这点上反而是非常好的标的，一会儿你就明白我为什么这说了^_^
好了，标的选好了，接下来的任务就是去选指标了。我们的指导原则是，找到那些最能够反映AI产业需求变化，并且最能够预警风险的指标。我们团队一起头脑风暴了十多个指标，最终为大家筛选出了这么3个，最具代表性的指标。
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Capex/Revenue资本性支出/收入
这第一个指标，是资本性支出。资本性支出可以说是所有指标中，最具有前瞻性的一个指标了。我们看一家公司在AI上的需求，往往不是看他赚了多少钱，而是要看他投入了多少钱，因为这才能反映出管理层对于未来的信心。当这帮大企业的资本性支出提升时，就说明他们有信心持续获得下游客户的订单，这就反映出整个AI产业的风险在持续降低。反之，如果我们看到企业们的资本性支出开始放缓，那或许就意味着未来的需求开始变得疲软了，整个AI产业的风险也就相应的增加了。
为了衡量这个数据，我们用的是Capex/Revenue，也就是资本性支出/收入这个指标，为了方便介绍，之后咱们就叫他Capex比率。我们将这5家公司的Capex比率的增长，进行了一次百分比转化后，再取平均，就得到了下面这张Capex指数。注意，这张图中的数字越大，则表明风险越高，而不是Capex增长越高。这确实有点儿绕，大家别理解错了。接下来的所有指数也都是这么个道理，你就记住，所有的图都是指数越高，风险越高就可以了。
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另外，为了方便将所有的指标都放到同一个维度上进行比较，我将它们都做了百分比的转化，简单说就是，我都给他们做了一次从0到100的打分。接下来的所有指数也都是如此，我就不一一介绍了。
好了，现在我们再来看这张图，他的意义就清楚多了。我们看到这个指标在过去两年一直处于下降的趋势当中，现在该指标在30%附近，算是非常安全的一个表现。这说明整个AI基础层的资本性支出不仅在加码，而且还在持续不断的加速加码，没有丝毫放缓的迹象。
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Revenue Growth营收增长
这第二个指标，是营收增长。这个指标很好理解。这些企业的收入增长，就直接和下游的AI需求相关，而其中最主要的就是AI大模型企业。而AI大模型又是整个AI产业的基础。所以我们通过观测这些大公司营收增长，就能够很好的看出AI需求的变化。另外，收入增长也是市场最为关注的指标，没有之一。所以他的表现，就直接决定了AI股的股价风险。
为了保证数据更有参考价值，我专门去挖了这几家公司中，云相关业务的收入增长。你比如亚马逊，我就抛去了他的电商收入，单独看云相关的AWS的收入增长，同样的道理，微软，谷歌和甲骨文我也都做了云业务的拆分。Meta则是整个公司的收入。
为了量化收入增长的表现，我计算了每家公司收入增长和去年同期的差值。如果这个差值增加，就说明企业的增长在加速，风险会降低。反之，则证明企业增长在放缓，风险会增加。最终将它转化成指数后，我们就得到了下面这张图。
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可以看到，现在收入增长指数在20%左右，非常的安全。这说明这几家大公司的AI相关收入非常的坚挺，不仅增长，而且在加速的增长。进一步观测你会发现，过去这三年的趋势始终都是向下的，这说明这些AI相关的收入增长一直在加速，整个AI产业也一直在膨胀，目前也没有看到任何放缓的迹象。
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Leverage ratio 杠杆率
这第3个指标，是杠杆率。这是一个典型的财务健康指标，他是用一家公司的净负债，除以这家公司的EBITDA的比值。这就直接反应了公司的偿债能力。这个比值越高，风险就会越大，反之，比值越小，风险就会越低。
我们把它做成指数后，得到了下面这张图。可以看到，整体的AI产业杠杆率始终是非常稳定的，并且目前在20%左右，也非常的安全。不过有意思的是，这个杠杆率在不同公司之间差异非常大。我们看到，微软，Meta，谷歌的杠杆率几乎都为0，说明他们基本没有任何负债。亚马逊稍微大一点，毕竟是重资产企业，但也只有0.39。可甲骨文可就直接飙到了3.82，要知道超过4就直接被降级为垃圾债了。可见，市场对于甲骨文的质疑也不无道理。
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美投AI基础层风险指数
到这里我们就已经将AI基础层的所有数据指标，就都介绍完了，接下来，我们就将这3个指标综合起来，做成这么一个AI基础层风险指数。在这3个指标中，最为重要的，是Capex比例。它既是市场最为关注的指标，又是最为前沿的一个指标，对于诊断风险非常的有效。其次，是收入增长，他对于股价也有非常大的影响，一旦他出问题，股价必定会下跌。最后才是杠杆比率，他是一条安全绳，往往最后出问题，但出了问题就是大问题。所以最终我们按照3比2比1的权重，给这3个指标加权平均，最终就得到了下面这张图。
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这里面五颜六色的虚线，就是咱刚刚介绍的那各个分项指标。而深红色的这根线才是我们的，AI基础层风险指数。可以看到，综合来看AI基础层的风险，目前来看还是在持续降低的，而且当前的风险也是历史最低，仅有30左右。
这其实就能很好的打消很多投资者的质疑，市面上总有不少人说，AI基础层公司是在大搞军备竞赛，AI的投资根本就看不到回报。但事实上，从数据上我们可以看到，AI投入不仅可以看到回报，而且没有牺牲任何财务安全。当然，局部也会有一些例外，可是整体来看，趋势一直是越来越好的，这反映出AI最源头的燃料一直烧的很旺，也为未来AI的持续发展奠定了基础。
那什么时候会有风险呢？如果我们看到这个指标开始抬头，而且走出了持续向上的趋势，那就要开始小心了。根据分项指标的历史表现，再配合上行业标准，我们将70定为了该指数的警戒线。也就是说，每当这个指标超过70，整体基本面上的风险就有可能会爆发。未来美投君还会持续每周更新这个指数，大家有兴趣的可以来美投Pro网站上关注。
接下来，美投君给大家准备了一个彩蛋。这不是最近为了做这个指数，看了很多个股的数据么，我就心血来潮拉了一些单个个股的表现出来看。刚才那三个指标都是选出来分析整个AI产业的，单独分析个股的话他们肯定还不够，所以我增加了几个核心数据，比如FCF自由现金流，盈利能力之类的，最后顺手就做出了这么一个，单个个股的基本面风险指数。
下图就是我攒出来的这5家公司各自的基本面风险指数，结果还挺有意思的。不出意外，最高的这根线属于甲骨文，它是这5家公司中独树一帜的高风险，现在的分数也高于均值达到了52。再往下看，是亚马逊，现在的指数在40左右。亚马逊由于它本身资产就比较重一些，并且AI入局也始终是慢一拍，所以它的AI基本面风险，也一直比其他几家大科技都要高一些。
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剩下三家，微软，谷歌，Meta，他们仨的情况都差不多，并且表现得都非常优异，基本都在20-25左右，AI基本面风险都很低。这里面比较令人意外的是Meta，他一直是所有大科技中，在AI投入上最为华尔街所诟病的。因为小札的投入看起来总是非常激进，并且不计后果，不过那也不过是看起来而已。真正从数据上你就能看到，Meta虽然投入激进，但是它的回报也同样惊人，并且它的风险也非常可控，因此才有了和另外两家平起平坐的整体表现。
这些个股指数是我顺手随便拉出来的，还没有做完。大家要是感兴趣，我考虑之后再给大家做个大科技的基本面数？大家不妨在评论区里给我留一些反馈~
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AI应用层
聊完了AI基础层，我们再来看AI应用层。老规矩，我们还是先来选公司。上面基础层选公司其实没有什么太大争议。但应用层的争议就确实比较大。我们要看的是AI应用层里面，最能够反应AI产业基本面风险的企业，所以一方面他必须是最前沿的AI企业，而另一方面他又不能只是炒概念，还必须要有AI业绩加持才行。
最后为了保证客观，我们选择了市面上最大的10家SaaS软件公司，并且未来我们还会随时根据实际情况来实时更新。这10家公司是应用AI最前沿的公司，即便就是没有AI收入，也一定有AI的降本增效，或者是AI上的投入。下面这10家公司，就是我们通过彭博指数找到的，最大的10家公司SaaS企业。他们分别是Palantir, Salesforce, Intuit, ServiceNow, Adobe, Palo Alto, CrowdStrike, Synopsys, Cadence Design, 以及最后一家Snowflake。
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注意我们这里可不是选择最好的AI应用曾公司，而是去选择最能够反应整体AI风险的公司，这10家可以说囊括了客户管理，财务，数据分析，网络安全，芯片设计等各种最前沿的AI应用领域。而且他们体量大，影响力高。说他们反应AI应用层的基本面风险，我想应该毫不为过。那接下来，我们就可以开始找一些关键的基本面指标了。
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Revenue Growth营收增长
这第一个指标，是营收增长。营收增长是SaaS企业最重要的指标，没有之一。由于SaaS公司往往是以订阅为主，可以说是一本万利，那么营收越高，往往就意味着用户越多，粘性越强，并且它的利润也会越高。同时，营收增速也是对于SaaS公司股价最为重要的指标。具体的计算和前面基本面中的营收指标是同一个道理，我们不仅要看增长，还要看他的增长是否比过去有所增加。以此来判断AI基本面风险的高低。
下图就是SaaS企业在营收增长上的风险表现，可以看到，SaaS企业在23年一度陷入了困境。这其实和AI无关，而主要是源于当年的宏观环境。不过进入到AI时代以来，我们看到情况一直在有所改善，现在该指数已经降至60左右。实话讲，这个数字也并不能算是绝对安全。这其实也反映出，AI在应用层的效果并没有基础层那么好。好在，情况还在持续好转的过程当中，未来的发展趋势才是关键。
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R&D/Revenue研发占比
第二个指标，是研发占比。研发占比的逻辑，和基础层公司中的Capex比率十分相似，他们都是反映了企业管理层对于未来AI的信心。SaaS公司和云公司不同，他们一般都是轻资产企业，所以不会有太高的资本性支出。但他们也会投入未来，而这个投入就反应在他们的研发支出上。
这里我们选取的指标是研发支出占收入的比例，逻辑和Capex比率也是完全一样。投入比例增加，就说明企业对AI信心增强，风险就会下降。反之，研发投入的比例下降，则表明企业在AI的信心上下降，风险就会增加。
下图就是研发占比的风险指数表现。令人意外的是，和上述所有指数都在改善不同，SaaS公司的研发占比，目前来看风险是在不断上升的。这说明过去这段时间，AI应用层企业在AI投入上，反而开始出现了一定的谨慎了。现在指数停留在60左右，并不算绝对的安全。具体原因我们不得而知，不过我认为，这很可能和AI大模型能力提升的边际递减有关。企业们正在保持观望，等待下一个大模型能力的跃升再开始投入。
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Gross Margin毛利率
第三个指标，是毛利率。对于SaaS企业来说，毛利率是最重要的，评估公司盈利能力的指标。除此之外，毛利率还能够很好的反映出SaaS公司的议价权。如果毛利率能够持续 改善的话，则说明AI在帮助公司带来更强的议价能力，和更高的利润，那么AI应用端的风险就会不断降低，反之，如果企业的毛利率受到了挤压，那么或许就意味着AI的吸引力在下降，AI应用端的风险也就在增加。
下图就展示了AI应用层的毛利率在风险端的表现。可以看到，当前毛利率指数在70左右，可以说就是在警戒线的边缘试探，并且它刚刚从80的危险区间掉下来，我们也还无法确定这个好转的趋势未来能否延续，这说明整体AI应用层公司的议价能力，和盈利能力都并没有得到显著的改善，甚至还有些承压，所以说当前的毛利率情况，还是比较需要谨慎的。
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美投AI应用层风险指数
到这里我们已经将AI应用层的指标都分析完了，他们分别为收入增速，研发占比，以及毛利率。现在我们就可以将这三个指标综合起来看。和云企业不同，SaaS公司最重要的是营收增长，他对于股价的影响也最高。而研发占比则和云企业相同，他都是最具有前瞻性的指标。毛利率作为唯一一个反应AI议价能力的指标，同样非常重要。所以最后，我们按照1比1比1的方式来加权平均，就得到了下面这张综合指数。其中虚线就是上面介绍的各个分项指数，而深红色的线就是美投AI应用层风险指数。
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可以看到，当前AI应用层的情况远不如基础层安全，当前的综合指数就在65左右。最近这半年虽然有小幅改善，但是幅度并不明显，并且趋势还没有做实。这也是为什么，最近AI情绪趋于谨慎后，我们看到SaaS企业整体的表现不佳的原因之一。打铁还需自身硬，基本面本就不算坚挺的他们，就很容易受到外部影响出现股价的下跌。当然了，基本面肯定不是唯一的下跌原因，各家公司也都有各家公司的问题，我们这里不展开。
同样的，在AI应用层，美投君也给大家准备了彩蛋。下面我给大家拉了5家SaaS公司的基本面指数，他们分别是Palantir，Salesforce，ServiceNow，Adobe和Snowflake。我这里就不给大家一一介绍了，大家可以自己暂停视频，感受一下。谁好谁坏，我想已经一目了然了。
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美投AI基本面风险指数
到这里，我们就只差最后一步了。我们将AI基础层和AI应用层这两大指数，按照1比1的方式加权平均，这样我们就可以得到最终的“美投AI基本面风险指数”了。
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可以看到，整个AI基本面风险指数在过去两年中，是在持续下降的，你甭管其中某些股票可能会在发生波动，但是将AI产业看做一个整体，从数据上看，AI确实是在持续的为企业带来各个方向上的业绩增长的。现在的AI肯定已经不能说是一个镜花水月的故事了，而是带来了持续的，可预期的基本面改善。目前整体指数在45左右，一个中性的位置，整个行业是相对理性并且安全的。
那么最关键的问题来了，我们投资者究竟应该如何应用这个指数呢？
首先，这个指数当前的数字就能够告诉我们，现在整个AI产业的基本面的风险程度。通过数据回测我们发现，70是一个值得参考的警戒线。这个数据离警戒线越近时，风险就会越高。注意，可不是到了警戒线才危险，而是距离越近就越危险。
除了看当前的指数外，看趋势也同样重要。我们必须要知道的是，基本面的数字不可避免的它会有一定的滞后性。财报出完后，反应的就已经是上个季度的表现了。所以你最好不要拿他去分析公司的基本面到底好不好，或者股价会不会涨，其实它都很难做到。
但作为风险指标，去把握风险的温度，他会是一个很有效的数据。而最为重要一点的就是，要看风险变化的趋势。一旦趋势开始抬头向上，我们就需要开始警惕了。而当趋势做实后，往往市场的风险就已经很高了。而到了真正触达警戒线附近时，那恐怕股价就已经开始下跌了。
除此之外，我非常建议大家，将本次AI基本面风险指数，和上一次的AI泡沫指数，放到一起来综合来看。上一次AI泡沫指数，我们看的是AI资金面和情绪面上的风险。而这一次的基本面风险指数，很显然我们看的就是AI基本面上的风险。你可以简单把AI泡沫指数理解为是AI的价格，而AI基本面指数就理解为是AI的价值。价格太高肯定是风险，而价值下降也同样是很严重的问题。
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实话讲，现在市场真正担忧的，比起AI泡沫，更多的还是AI发展停滞所导致的，基本面上的恶化。我们上期视频分析了，现在的AI情绪还是相对比较理性的，甚至是有些谨慎的，在这样的背景下，基本面的风险就是更需要投资者警惕的。一旦我们的AI基本面风险指数出现了任何恶化，就很可能预示着市场的下跌。
反过来，如果市场是情绪主导的市场，比如像去年下半年那样，那么AI基本面的好坏其实影响就会相对较低了，真正会触发风险的反而是AI泡沫指数。事实上去年11月，AI泡沫指数就成功给出了我们警告。那至于何时市场情绪谨慎，何时市场情绪乐观，我想不需要我多说，咱各位看官自己也能够感受出来。如果你感受不到，那也不妨点击下方的订阅按钮，来关注一下美投君。我保证你能感受得到^_^
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好了，到这里全套的AI风险指数，就都跟各位看官介绍完了。如果你也和我一样，热衷于投资AI的话，想必这套客观的数据模型能够很好的辅助你的投资决策。未来我还会定期每周更新这两大数据模型，希望他能够帮助大家实时的把握AI水温，规避掉不可控的风险。在美投Pro上，我还会详细的把所有细分数据也都公布出来，其中也有具体的算法和解读，同时这些细分数据也会定期的每周更新。感兴趣的看官，欢迎移步美投Pro查看，谢谢各位！