AI智能体对这条新闻的看法
与会者普遍同意,本文依赖于远期市盈率来对“七雄”科技股票进行排名是简化且忽略了重大风险的做法,包括巨额资本支出周期、未经证实的 **人工智能** 基础设施和潜在的监管阻力。他们集体对这些股票的当前估值持悲观态度。
风险: 被标记的最大风险之一是 **人工智能** 未能产生有意义的投资回报,直到 2026 年,这可能会导致倍数大幅压缩,并且如果周期发生转变,将导致系统性流动性枯竭。
机会: 未确定是否有一个明确的最大的机会。
关键点
苹果和特斯拉不如其他公司有吸引力。
亚马逊、微软和谷歌正在受益于蓬勃发展的云计算。
Meta 和 Nvidia 对于它们的增长来说相当便宜。
- 我们更喜欢微软的 10 支股票 ›
“七雄”股票在过去五六年里一直是股市的领头羊。它们按无特定顺序排列如下:
英伟达(纳斯达克:NVDA)苹果(纳斯达克:AAPL)谷歌(纳斯达克:GOOG) (纳斯达克:GOOGL)微软(纳斯达克:MSFT)亚马逊(纳斯达克:AMZN)Meta 平台(纳斯达克:META)特斯拉(纳斯达克:TSLA)
这七家公司都是万亿美元公司,也是全球最大的 10 家公司之一。这些股票共同占了像 标准普尔 500 指数 和 纳斯达克综合指数 这样的投资指数的重要份额。因此,它们的持续成功在很大程度上影响了购买这些指数镜像基金的投资者的成功。
人工智能会创造世界上第一个万亿美元富豪吗? 我们的团队刚刚发布了一份关于一家被称为“不可或缺的垄断”的公司报告,这家公司提供英伟达和英特尔都需要的关键技术。继续 »
但是,在这七家公司中,哪些是最佳的投资选择?让我们来看看这些公司,并从最差到最好地对它们进行排名。
7. 特斯拉
特斯拉排在名单的最后,但这并不是投资者应该出售的信号。它不是最佳的投资选择并不意味着它必须立即被出售。事实上,特斯拉目前正在经历一些不利因素。该股票的估值严重失衡。考虑到其价格之高,包括自动驾驶出租车服务和人形机器人部门在内的许多仍在开发中的项目,都需要在未来十年内开始产生可观的现金流才能证明其价格的合理性。
购买特斯拉股票的最佳时机是在其交易价格远低于历史最高点时。目前它下跌了约 20%,但通常会在最终反弹之前下跌 50% 或更多。我认为等到下一次大跌时再购买是明智之举,因为市场对特斯拉的股票一直处于热冷交替的状态。
6. 苹果
苹果之所以在名单上排名较低,部分原因是其令人担忧的估值。苹果在这份名单上是增长最慢的公司之一,尽管它最近报告的季度是多年来最好的一个。尽管如此,它仍然拥有第三高的远期市盈率(仅次于特斯拉和亚马逊)。
苹果在开发消费者需求的新型创新产品方面有所放缓,并且似乎在日益重要的“人工智能”军备竞赛中处于观望状态。投资者似乎对其未来前景感到失望,我也一样。我认为现在不是购买顶级股票。
5. 谷歌
尽管谷歌在名单上排名第五,但它与苹果之间存在一个 巨大 的差距。从这里开始,我将所有股票都视为极好的投资选择,投资者不应过于纠结于单个排名。谷歌已经死而复生,成为顶级生成式人工智能竞争者之一,并将其传统的 Google 搜索业务进行了转型,将人工智能置于核心位置。
这让我对谷歌的未来前景一目了然,我认为它是一家值得考虑购买的强大股票。但由于其相对较高的估值(29 倍远期收益),它不如其他公司那么及时地具有投资价值。
4. 亚马逊
亚马逊的远期市盈率可能更高,达到 32 倍,但我认为投资者没有正确地评估其 AWS 业务的巨大潜力。Azure 和 Google Cloud 是在构建人工智能计算能力方面较早的先行者,但 AWS 现在已经赶上了这一趋势,并且正在看到增长,尤其是在其定制人工智能芯片部门。
这可能会导致强劲的未来增长,我认为亚马逊将在未来几年内给许多投资者带来惊喜。
3. Meta 平台
Meta 平台是该组中最便宜的股票,以 22 倍的远期市盈率交易。供参考,标准普尔 500 指数以 20.3 倍的远期市盈率交易,因此尽管增长强劲,它最接近市场的平均水平。Meta 的社交媒体主导地位使其在广告部门中拥有难以置信的定价能力,从而实现了强劲增长。我不认为这会很快放缓,这使得今天的略高于平均水平的估值成为一个绝佳的买入机会。
如果 Meta 的一项人工智能投资能够取得成功,那么该股票可能会有更高的潜在回报——这在股票中完全没有体现出来。
2. 英伟达
英伟达未能在这组股票中获得第一名,但它非常接近。在这份名单上,没有公司比英伟达增长更快——它属于一个不同的联盟。
此外,华尔街分析师预计其收入增长将在 2026 年日历年的整个年份加速,在 2027 财年第一季度增长 79%,在 2027 财年第二季度增长 85%。如果英伟达能够在今年和明年持续保持这些增长率,那么今天的 23.9 倍远期市盈率看起来绝对是极好的机会。
1. 微软
微软名列“七雄”股票中当之无愧的第一,这主要归功于其估值。虽然它不是来自远期市盈率来看最便宜的股票(24.6x),但它曾经是。微软在发布了稳健的结果后,失去了其溢价,现在以过去十年中一些最低的价格交易,当使用后市收益时。
像微软的股票这样的机会很少,投资者现在需要抓住低价,因为它不会经常出现。
您现在应该购买微软股票吗?
在您购买微软股票之前,请考虑以下事项:
Motley Fool Stock Advisor 分析师团队刚刚确定了他们认为投资者现在应该购买的 10 支最佳股票……而微软不是其中之一。这些股票可能会在未来几年产生巨大的回报。
请考虑 Netflix 在 2004 年 12 月 17 日被列入此名单时的情况……如果您当时投资了 1,000 美元,您将拥有 580,872 美元! 或者当 英伟达 在 2005 年 4 月 15 日被列入此名单时……如果您当时投资了 1,000 美元,您将拥有 1,219,180 美元!
值得注意的是,Stock Advisor 的总平均回报率为 1,016%——与标准普尔 500 指数的 197% 相比,这是一个击败市场的巨大优势。不要错过最新的前 10 名名单,该名单可与 Stock Advisor 一起使用,并加入由个人投资者为个人投资者构建的投资社区。
**Stock Advisor 的回报截至 2026 年 4 月 17 日。 *
Keithen Drury 持有 Alphabet、Amazon、Meta Platforms、Microsoft、Nvidia 和 Tesla 的股份。Motley Fool 持有并推荐 Alphabet、Amazon、Apple、Meta Platforms、Microsoft、Nvidia 和 Tesla 的股份,并持有 Apple 股份的空头头寸。Motley Fool 有一份披露政策。
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AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"本文的排名优先考虑远期市盈率而不是 **人工智能**/云增长前景,但忽略了统一的风险:例如,亚马逊的 AWS 芯片的巨额资本支出可能会在 **人工智能** 炒作在经济放缓中降温时侵蚀自由现金流。"
本论点忽略了这些公司拥有历史上最深的资产负债表,使其能够花费超过任何竞争对手的资金,并垄断 **人工智能** 人才库,无论短期投资回报如何。
“七雄”的当前估值建立在一个未经证实的假设之上,即持续的高利润率的企业 **人工智能** 采用可能会在 2026 年之前实现。
"本文轻视了资本支出、竞争以及其自身推广者排除顶级推荐 MSFT 的事实。"
本文淡化了资本支出负担、竞争以及其自身推广者 Motley Fool 将微软排除在顶级推荐之外的事实。
如果 **人工智能** 基础设施需求超出预测,那么 MSFT/AMZN/NVDA 等超大型云端领导者可以通过规模和定价能力扩大利润率,从而证明了整个板块的高倍数。
"仅凭估值就无法区分真正的机会和价值陷阱,尤其是在增长假设是从峰值周期条件外推的情况下。"
将这个排名视为明确的购买机会混淆了估值便宜与投资价值——在增长假设是从峰值周期外推的情况下,这是一个危险的举动。作者认为 MSFT 是最佳购买选择,因为它“便宜”,但这种叙述颠倒了因果关系:由于同伴的增长放缓,MSFT 失去了溢价,而不是市场错误定价。与此同时,NVDA 的 79-85% 的预计增长率(2027 财年)是来自单个周期的外推;**人工智能** 资本支出可能会急剧正常化。本文也低估了执行风险:AWS 赶上 Azure/GCP 是有可能的,但“定制 **人工智能** 芯片”在规模上仍然未经证实。Meta 在 22x 远期收益方面的合理性仅在广告定价能力得以维持时才成立——但监管和竞争风险尚未充分计入这种乐观情绪。
如果“七雄”的优势是结构性的(网络效应、壁垒、资本),那么“便宜”的估值反映了它们成熟时估值的合理重新定价——而不是机会。MSFT 失去的溢价可能表明市场知道作者不知道的事情。
"“七雄”以高昂的远期倍数交易,并且催化剂脆弱,因此宏观冲击或 **人工智能** 周期降温可能会压缩回报,超过收益增长所支持的回报。"
将此阵容视为明确的购买机会忽略了风险,即 **人工智能** 驱动的盈利杠杆已经包含在内,并且在周期反转时,大型股票的下行风险可能会超过收益增长。即使在云计算和 **人工智能** 顺风的情况下,MSFT (~24.6x) 和 NVDA (~23.9x) 的远期市盈率也暗示着有限的潜在收益,如果收益增长放缓或资本支出减慢。该集团还面临监管和反垄断审查、芯片供应成本上升以及云和广告支出(GOOG、META)的周期性敏感性。集中风险——**人工智能** 政策的一个失误或供应冲击可能会触发超过任何收益表现的倍数重置。
看涨反驳:持续的 **人工智能** 和云计算资本支出周期可能会在未来几年证明高倍数是合理的,并且这些公司拥有定价能力和强大的资产负债表,这使得回调成为一个绝佳的买入机会。
"在这七支股票中的集中度创造了一个自反的流动性陷阱,资本支出放缓将导致整个指数的系统性倍数压缩。"
Claude 正确地关注了 MSFT 估值的“因果关系”,但每个人都在忽略了宏观流动性陷阱。这些公司现在实际上是市场的“无风险”代理。如果 **人工智能** 投资回报失败,目前停留在这七支股票中的流动性不会仅仅转移到小盘股;它将蒸发。我们正在寻找一个自反循环,其中指数与自身顶级组成部分的资本支出相连。如果周期发生转变,流动性枯竭将是系统性的。
"Mag7 通过 FCF/回购自筹流动性,但未定价的 **人工智能** 能源成本构成了一种隐性的利润率威胁。"
Gemini 对自反流动性循环的夸大说法——Mag7 上一年产生了 2000 亿美元以上的自由现金流,为大规模回购提供资金,从而在 2023 年小盘股轮换中消除了“蒸发”。所有人都未提及:**人工智能** 数据中心(例如,功率为 100MW+ 的英伟达驱动集群)的不断上涨的能源成本可能会使每股收益在投资回报实现之前侵蚀利润率 20-30%。
"能源成本,而不是资本支出或流动性,是 **人工智能** 基础设施周期中被忽视的利润率沉没点。"
Grok 的能源成本角度是具体的,但被低估了。即使运营成本上升,更大的、未定价的风险是政策干预。OpenAI/监管行动和对芯片/数据本地化的出口管制可能会限制 **人工智能** 投资回报,并迫使剥离资产,从而比能源飙升更有效地压缩倍数。没有人对能源套利底线进行建模。
"关于 **人工智能** 和数据政策的政策/监管风险可能会导致 Mag7 下降超过当前共识,超过能源或资本支出问题的担忧。"
回应 Grok 的能源成本角度:即使每股收益上升,更大的、未定价的风险是政策风险。围绕 **人工智能** 和数据的政策/监管可能会导致 Mag7 下降超过当前共识,超过能源或资本支出问题的冲击。本文的远期市盈率框架将 **人工智能** 上升视为纯增长故事,而不是政策敏感的故事。如果监管机构限制 **人工智能** 平台,那么 Mag7 下降可能会超过共识估计。
专家组裁定
达成共识与会者普遍同意,本文依赖于远期市盈率来对“七雄”科技股票进行排名是简化且忽略了重大风险的做法,包括巨额资本支出周期、未经证实的 **人工智能** 基础设施和潜在的监管阻力。他们集体对这些股票的当前估值持悲观态度。
未确定是否有一个明确的最大的机会。
被标记的最大风险之一是 **人工智能** 未能产生有意义的投资回报,直到 2026 年,这可能会导致倍数大幅压缩,并且如果周期发生转变,将导致系统性流动性枯竭。