作者： 寿紫薇 ，投资者内参
近期 ， a16z Growth 团队发布第二版《State of Markets II》。报告从股票市场与科技视角，回顾2026年（至少前两个季度）的市场状态，并给出对未来的展望。
其核心内容可概括为： 科技已不再只是一个板块，而是资本市场盈利增长的“一切周期”；在科技内部，市场焦点从软件转向硬件与基础设施；GPU过时论被现实削弱；软件行业没有走向末日，而是进入“证明自己”的阶段；AI采用仍处早期。
报告的核心判断是， 科技已从“作坊式产业”变成全球经济的主要驱动力。 报告称，如今每家公司在某种意义上都是科技公司，难以找到真正只靠纸笔运营的企业。 科技比其他任何行业都更驱动投资、研发周期、盈利增长和利润率扩张；全球最大、最赚钱、增长最快的公司多为科技公司。
报告指出，全球金融危机后，科技作为资本市场力量真正起飞。住房崩盘和信贷紧缩之后， 科技为对资产持谨慎态度的投资者提供了高增长、资本轻的替代选择。
更重要的是，科技拥有巨大的内置运营杠杆，因为可服务市场远未饱和，而软件 边际成本 接近零。事后看， 那些怀疑亏损科技公司能否成长为高利润率机器的人，错过了上一十年的主题。
软件确实吞噬了世界，但科技在资本市场中的中心性已升至另一层级。 科技盈利持续复合增长，尽管基数较低，但相对其他领域更为明显。 自2023年以来，科技几乎就是盈利增长故事：截至2026年8月底，科技贡献了标普500总盈利增长的约76%。
报告认为， 如今已不能再把科技仅称为一个板块。过去，耐用品定义周期——房屋、洗碗机、汽车等 ， 现在科技取代了它们。科技无处不在，已成为“一切周期”。
在科技成为“一切周期”的同时，科技内部的结构也在变化。
报告称， 年度及更长周期的主题是从比特转向原子。软件主导了上一轮科技周期，如今硬件成为主角。
AI 建设推动半导体、电力、网络等传统上增长缓慢、周期性、资本密集行业的需求激增。这些需求很大程度由全球最大科技公司的历史性利润融资，功能上把超大规模云厂商的自由现金流转化为半导体自由现金流；同时，也越来越依赖债务。
但不止 AI。全球基础设施需求以万亿美元计，国防支出上升，电网正应对一切电气化，制造业正在回流，机器人和自动驾驶出租车临近。
报告称， 硬件和基础设施在多年落后软件之后，已成为市场焦点。公共和私募股权正以数十年来未见、甚至更久未见的强度，投资计算、存储、电力、机器人、制造和国防。 用报告的话说：原子回归了。
报告将 AI 描述为一次代际平台转移。 超大规模企业的资本开支从2020年的约 970 亿美元，升至2024年的2410亿美元、2025年的4160亿美元；2026年预计为7770亿美元，2027年起超过每年1万亿美元。报告称，每一轮计算周期都比上一轮更大：从大型机、小型机、PC、桌面互联网、云与移动，到AI时代，设备、用户和资本开支规模都上了一个数量级。
报告指出， 市场每年对资本开支的预测都偏低，需求与价格持续推高投资。 资本开支占 GDP 的比例已接近或超过铁路、油气、电信等历史周期峰值。 超大规模企业的自由现金流正被资本开支吞噬，报告预计这一压力持续到2028年左右。随着现金被充分调用，债务市场开始介入：2026年AI相关借款显著上升，且期限更长。 报告同时称，超大规模企业的 ROIC 仍高于债务成本和WACC，这使其借款与投资在目前仍具财务基础。
资本开支也外溢到实体经济。报告称，数据中心建设使建筑与熟练工种招聘增加 30 万人以上，并带来工资溢价：设施经理、施工经理、网络工程师等岗位的数据中心薪酬高于同类非数据中心岗位。
报告称， AI收入增长的速度与规模前所未有。 OpenAI与 Anthropic 的合计 ARR 从2024年第四季度起快速攀升，至2026年第三季度预计接近1500亿美元量级。报告显示，2026年OpenAI与Anthropic的收入规模约1000 亿美元，超过公共软件（不含超大规模企业）约630亿美元的收入。云收入积压同比增长一倍，超大规模企业自由现金流预计在 2029 至 2030 年显著恢复。
报告还提到 Neoclouds 增长迅速，CoreWeave、Nebius、Applied Digital 等公司收入曲线陡峭。对于 GPU 折旧与过时的担忧，报告称旧 GPU 的租金和残值并未崩塌，反而保持稳定或上升：B200、H200、H100、A100 的租赁价格与残值数据支持这一判断。
在采用层面，报告认为 AI 仍处于早期。S&P 500 中 69% 的公司表示已有实时 AI 部署，但仅 2% 披露其跟踪的指标，0% 将指标单独拆分并跟踪。企业 AI 支出空间仍大：仅 20% 的组织因 AI 相关成本而限制使用；多数行业预计增加 AI 支出。报告称，AI 推理支出目前仅占 S&P 500 收入约 0.3%，而云在第二年达到 IT 预算约 4%，AI 的 TAM 比 IT 预算更大。消费者侧，付费 AI 订阅自 2025 年以来增长约 5 倍，家庭平均月支出上升，但搜索推荐流量仍小。
报告还以移动互联网为参照：半导体先领跑，随后基础设施，再随后软件与服务。报告认为 AI 版可能呈现类似顺序。
与硬件和资本开支直接相关的是算力供需与 GPU 生命周期。报告指出，计算需求仍超过供给。此前有知名看空者质疑，GPU 三到四年就会过时，投入如此多资金是否值得；B200 畅销对一两年前部署的 A100 意味着什么？至少目前，AI 算力需求曲线上移，A100 仍相当有用。
通常，租金率和 GPU 残值会随时间下降，但实际并非如此。随着智能变得更便宜，算力需求上升，最新芯片价格上行，旧芯片价格也保持坚挺。A100 的定价等于或高于年初水平。报告认为，故事远未结束，但迄今为止，计算和模型进步并非零和。更好、更便宜的智能正在为整个生态积累价值，旧芯片和模型在空头设定的“过期日”之后仍保有可观价值。
同时，AI 采用仍相对不成熟：广泛，但浅。近30%的标普500公司报告 AI 带来某种“可量化影响”，但仅约2%报告任何可跟踪指标。代理式用例中，只有极小部分用户规模部署。消费者端，截至4月，仅约2%的美国家庭为某种 AI 服务付费；现在这一数字更高且在增长，但整体仍很小。报告结论是，GPU 已运行火热，而数据显示成熟 AI 采用和利用仍很早。
从硬件回到软件，年初有声音宣称软件已死，AI可凭“氛围编程”生成一切，SaaS 末日将至。报告称，现实往往更微妙。确实出现了抛售，但比“末日”所暗示的更具辨别力； AI 或 AI 威胁有作用，但不是唯一因素。
上市软件公司的部分重估早已该来。 零利率政策结束后，科技公司等用增长换盈利。2022年，市场充满高增长、大多不盈利的软件企业；到2026年，故事反转：约75%盈利，但仅约30%增长20%以上。高利率本意是使资本相对稀缺，因此公司明智地从亏损增长转向更自我可持续、更慢但更稳的增长。这本身合理，但慢增长公司不会长期获得高增长估值倍数，新的“慢增长”常态最终追上了软件。并非所有公司如此：快速增长公司仍以符合历史平均的倍数交易，尽管不是零利率峰值；但这类公司数量减少，板块整体被重估。报告总结：软件没有末日，但确实有“证明自己”。
报告认为， 私募市场正在积累历史性价值。 2026 年年初至今，风险投资融资约 720亿美元，风投支持的退出价值约2.188万亿美元。最大私营公司规模空前：SpaceX、Anthropic、OpenAI、Databricks、Stripe、Revolut、Anduril、Cursor、Ramp、Waymo 等公司的估值合计达数万亿美元。报告称， 前五大私营公司的价值已超过过去十年科技IPO的总和。
报告将这一现象称为“Private-for-longer”，即 公司更晚上市，价值更多在私募阶段累积。典型IPO时间从1999至2005年的约3年，延长到2020至2025年的10年以上。 活跃美国独角兽总估值达5.34万亿美元，超过Russell 2000的3.5 万亿美元。退出回报的幂律效应也更强：前1%退出占84%的退出价值，前10% 占94%。
二级市场同样反映出这一趋势。报告称， 员工老股转让参与率低于 60%，但申购率达到历史高位； 老股转让折扣少而小；二级市场价格中位数相对上一轮为 0% 折扣，75 分位为 23% 溢价，90 分位为 79% 溢价。顶级 VC 组合的价值增长远超顶级公开公司：2017 至 2026 年，Top 30 VC 组合指数从 100 升至 2,333，Top 10 公开公司仅升至 542。VC 集中度上升，Top 10 VC 占 NAV 的 17.7%，若计入 SpaceX 则约 24%。同时，VC 基金业绩分散度达到历史最宽，顶级十分位与其余基金的差距扩大。
报告称， 零利率时代结束后，初创企业与公开公司一样，从增长转向盈利。但成功融资的公司仍保持高速增长，增速与零利率高峰期相当或更快。AI在VC交易价值中的占比从2016年的15% 升至2026年的86%。 新独角兽更年轻：新独角兽中位年龄从2019年的约 7 年降至2026年的约 4 年，而全部活跃独角兽中位年龄升至约15年。
报告还称， 2026 年美国VC支持的科技独角兽中，多数收入低于 5 亿美元，增长不超过 20%，但现金跑道较短。 Post-AI 初创公司呈现不同增长曲线：2022 年成立的公司，第四年收入增长约比此前年份陡峭 3 倍。顶级 AI 应用在小基数上增长约 5 倍，在大基数上增长约 2.5 倍；小基数中位同比增长 423%，大基数中位增长 150%。
报告称， 私营科技公司越来越成为重要经济问题的领先信号。 OpenRouter 数据显示，周度 token 使用量从 2025 年初的 0.5T 升至 2025 年 9 月的 4.7T，再到 2026 年 9 月的 126.2T，同比增长约 27 倍，自 6 月以来翻倍两次。
报告认为， AI 采用仍然“广而浅”。顶级十分位用户使用插件和skills的比例远高于典型企业：插件采用率在 OpenAI 为 95%、前沿公司为 21%、典型公司为 9%；skills采用率为 93%、19%、3%。 Databricks 的 Smart Router 在编码任务中以每任务 2.13 美元解决 92.3%，成本降低 35%，得分提高 1.3 分。Kalshi 开始为远期 GPU 算力定价。报告还称，推理提供商新增了约四分之三的收入，但仅占约五分之一的 EV。
在回顾之后，报告也给出展望。 a16z Growth 团队预计，AI 将扩大需求面：企业级和消费者采用更成熟，并推向机器人、生物科技、健康和 AD 等全新前沿。 总体而言，技术正以指数级速度改进。报告称， 无人能预测未来，但鉴于变化的速度和节奏，本轮周期不会像以往任何周期。
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