高盛：美国科技股没“估值风险”，有“集中风险”，建议分散投资

随着对AI资本回报的隐忧逐渐浮现，市场对科技股的狂热似乎开始走向分化。

在高盛Peter Oppenheimer、Guillaume Jaisson等于在9月5日发布的研报中表示，科技行业基本面强劲但集中度风险很高，建议寻求多元化投资，这不仅能够降低集中风险，还能使投资者在享受科技行业增长的同时，不错过其他行业由AI技术驱动的增长机会。

科技股尚未成泡沫，估值处历史合理区间

报告表示，自08年金融危机结束以来，科技一直是全球股市回报最重要的驱动力，其盈利超过媒体、电信等其他主要行业，考虑到科技股强劲的盈利增长，其超越大盘的表现是相对合理的。

报告数据显示，2008年以来，全球科技行业的每股收益（EPS）增长了约400%，而其他行业的平均增长率仅为25%左右。

并且，报告还表示，很多历史经验表明，投机时期背后的技术被证明是具有变革性的——带来重大的二次创新、新产品和服务，并对我们的生活、工作和消费方式产生深远的社会变化。

但市场对新技术的兴奋往往也会演变为过激的热情，这就可能导致投资泡沫。最近的一项研究发现，在1825年至2000年间推出的51项重大科技创新样本中，73%的案例中股价存在明显泡沫。

不过，高盛认为人工智能尚未成为泡沫。

报告指出，目前AI行业的估值远低于近代其他泡沫时期的典型估值，包括1970年代初期的Nifty 50泡沫化时代、1980年代末的日本泡沫以及2000年的科技泡沫。

数据还显示，目前Mag 7的市盈率和企业价值（EV）/销售额的中位数也仅为2000年科网泡沫时期头部7家公司的一半，并且，当前占主导地位的公司比科网泡沫期间占主导地位的公司利润更高，资产负债表也更强劲。

报告表示：

激进的新技术往往会吸引大量的资本和竞争，但并不是所有事件都以巨大的泡沫结束，大多数以整个行业的价格向下调整而结束，因为回报率回归适中水平。

最终，新兴技术市场往往会整合到少数几个大赢家下，增长机会转向该技术衍生的二次创新或产品和服务。

AI的资本回报率并不那么令人担忧

尽管当前占主导地位的公司盈利强劲，但需要意识到，如今领先的AI公司不再是轻资本企业，需要持续不断的高资本投入，甚至可能扼杀过去15年来该行业的高回报率优势。

这也是一直以来AI领域热议的话题：高额的资本支出VS尚未真正商业化的AI技术。

虽然资本支出持续高企，但高盛战略团队认为，资本回报率并不那么令人担忧。在科技泡沫的鼎盛时期，TMT股的资本支出和研发费用占运营现金流（CFO）的比例超过100%。而如今，TMT股的这个比例仅为72%。

并且，高盛还认为，资本支出的大幅增加实际上可能会产生强劲的回报。

比如，在2013年至2016年间，微软当时大举投入资本支出来构建Azure，Azure的毛利率一度为负，但随后变得巨额盈利。

与Azure相比，微软生成式AI的盈利增速得更快（年化5-60亿美元），前者花了大约7年时间才达到可比水平。

也就是说，尽管头部AI公司的资本支出强度急剧上升，但目前其收入已经迅速达到了和Azure周期相当的收入水平。

集中风险较大，建议关注ETC主题

报告数据显示，尽管头部科技公司的估值不及其他泡沫时期的头部公司，但它们的市场份额却是几十年以来最高的，占到标普总市值的27%，意味着前所未有的高集中度。

报告整理了1980年以来，在1-10年内买入并持有前十大股票所能获得的平均总回报，发现虽然占主导地位的公司的绝对回报仍然不错，但这些强劲的回报会随着时间的推移而逐渐消失，而且它们往往仍然是稳健的“复合型公司”。

更重要的是，如果投资者买入并持有优势公司，而其他增长较快的公司出现并跑赢大盘，则优势公司的回报通常会转为负值。

综合以上因素，高盛认为：

1）占主导地位的公司不太可能成为未来十年增长最快的公司。

2）目前该指数中的股票特定风险非常高，通过多元化可以增加回报。

高盛发现，除了科技行业，其它行业同样存在拥有高利润率和投资回报的公司，并拥有强大的资产负债表，报告将其命名为“ Ex Tech Mixers（ETC）”。

具体而言，全球ETC名单需满足以下条件：

市值超过100亿美元、利润率高（EBITDA>14%、EBIT>12%、净利润>10%）、高盈利能力（ROE>10%）、资产负债表强劲（净债务/股本<75%，ND/EBITDA<2x)、低波动性（vol<50）以及持续的盈利增长（销售额>4%，盈利>8%），并且在过去十年中盈利持续增长。

报告统计发现，ETC在过去一年中的表现优于全球市场，并与“Mag 7”的表现保持同步，并且估值与2016年以来的平均水平一致，交易价格相对于世界股票市场的溢价是2018年以来的最低水平。

具体而言，ETC主要涵盖的板块包括：医疗保健和生物技术、银行和金融服务、消费品和服务、机器人和网络安全、复古消费主题、传统经济和基础设施。