面对持续近两年的AI多头市场交易，一场剧烈的逆转已经悄然到来。据高盛Prime经纪业务的数据统计，从10月8日至14日，对冲基金在连续五个交易日中净卖出了全球范围内的AI股票，自2025年初以来的所有净买入额在一周之内尽数消失。与此同时，全球市值最高的20只AI和半导体股票合计损失超过1万亿美元的市值。这场抛售浪潮不仅局限于AI板块，已开始蔓延至整个全球市场。韩国股市跌入熊市区间，首尔市场甚至启动了熔断机制。更值得关注的是，对冲基金整体的杠杆水平依然居高不下，AI板块的集中平仓是否会引发新一轮的去杠杆化，正成为市场的热点话题。

在10月16日，美国股市上的人工智能相关科技股又遭遇抛售，纳斯达克100指数当天重挫2%，本周累积下跌5.5%，创下自2025年4月以来的最大单周跌幅。芯片股已经连续八个交易日下跌，打破了自2008年以来最长连续下滑的纪录，存储概念指数当天下跌了6.28%。包括SK海力士ADR跌超6.5%、闪迪下跌超过6.8%、美光科技下滑超过5.6%、光通信公司Coherent骤降超过7%等，尽显市场的动荡。而与此同时，10年期美债收益率扭转了三连降的势头。美元指数创下逾两周的新低，离岸人民币即盘中再创四年新高，显示出国际市场的变化。

近期的对冲基金正在加速从AI交易中撤退。高盛Prime经纪业务负责人Vincent Lin在一份报告中指出，自10月8日至14日，对冲基金连续五个交易日净卖出了全球AI股票，近两年所积累的投资在短短一周内几乎归零。这场抛售的威力迅速传导至亚洲市场，日韩股市也因而大幅下挫，众多亚洲国家的央行不得不出手干预汇率。本周四，对冲基金经历了自疫情以来罕见的多策略同步下跌，这是2026年以来第三次出现这种情况。高盛的数据显示，量化基金当天受到的冲击相当于过去一年的-3.7个标准差，创下自8月19日以来的最差表现。亚洲区的对冲基金月度跌幅扩大至6.8%，而韩国的AI相关仓位则成为重灾区。 ut88

从不同策略的表现来看，基本面多空基金当日下跌了0.5%，而系统性多空基金表现明显滞后，即便在股市尾盘有反弹，也没能完全弥补损失。市场上仍存在高杠杆与拥挤仓位可能引发波动的风险。随着期权到期日临近，一些正Gamma头寸提供的对冲可能减弱，如果股价持续下跌，对冲基金进一步削减风险敞口的压力将加大，从而可能波及更广泛的股票市场。高盛Prime的Marco Laicini指出，在十个月内出现三次极端市场事件，表明对冲基金现有的风险价值（VaR）模型可能系统性低估了极端风险，因此，行业的风险管理框架需要重新检视。

背后，资金流出反映出市场对AI产业投资回报的重新考量。随着AI基础设施不断完善，投资者愈发担忧融资成本的上升可能会抑制科技巨头的资本支出，进而对整个AI产业链的盈利展望形成压力。博通和英特尔的首席执行官近期均发出警告，融资成了AI繁荣面临的显著逆风。博通的首席执行官陈福阳更是指出，资金问题可能会比芯片或电力短缺还要严重。

重阳投资董事长寇志伟指出，今年上半年，随着前沿模型Agent能力的提升与编程场景需求的剧增，Anthropic等相关公司的营收快速猛增。彼时全球算力的需求甚至一度出现了严重短缺。在这样供需失衡的背景下，AI资本支出的回报率相当可观。亚马逊AWS之前表示的算力投资三年内回本不无道理，部分算力租赁业务更是能在年内实现回本被视为可能。然而，这种高回报的表现部分依赖于供需的不匹配。寇志伟强调，当前可用算力主要源自两年前的资本支出，当时美国四大云服务商的投资总额约为2400亿美元。随着早期投资逐渐转化为算力供给，市场必须重新审视追加需求是否能够持续消化不断扩张的产能。 ut88

进入三季度后，前沿模型的迭代速度放缓，Coding场景的渗透红利也正面临阶段性的考验。伴随开源模型的竞争加剧，Anthropic、OpenAI等前沿模型厂商之间的竞争愈发激烈，导致价格战压力上升，年度经常性收入（ARR）的增长更是由之前的指数级增长转向线性增长。寇志伟认为，任何新兴产业都不可能长久保持快速增长。尽管AI产业发展的长期趋势并未改变，但市场预期从高速增长重归线性增长时，交易结构的脆弱性就会开始显现，成为主要矛盾。

面临着产业逻辑与资金结构的双重考验，AI板块的挑战日益严峻。一方面，AI应用依旧在拓展，算力基础设施建设尚未结束；另一方面，先前的股价已经反映了过高的增长预期，投资者开始质疑，持续攀升的资本支出是否能转化为足够的收入与利润。随着增长预期的松动，拥挤交易便可能成为市场波动的放大器。若大量资金在相似方向上集中，股价的一旦下跌可能引发风险控制与被动减仓，进一步放大市场跌幅，推动更多资金出局。对于高杠杆资金而言，基本面的预期变化与去杠杆的压力之间的相互作用，势必会加剧市场波动，使其超出单纯的业绩调整所能解释的范畴。近期对冲基金在短短五个交易日内反转近两年积累的AI股票净买入，恰恰反映出当前交易结构的脆弱性。如今，市场所面临的核心问题已不再仅仅是对AI技术的信心，而是如何应对随之而来的深层次波动和挑战。