人工智能股在 10 月底有点问题，基准 Global X 人工智能与技术 ETF（纳斯达克股票代码：AIQ）在过去三个月中表现不佳，为 0.12%。

广受关注的纳斯达克 CTA 人工智能指数 (^NQINTEL) 追踪了 58 只与人工智能相关的股票，包括亚马逊 (NASDAQ: AMZN)、英伟达 (NASDAQ: NVDA) 和特斯拉 (NASDAQ: TSLA)，但表现也好不到哪里去；比上月下降7.0%。

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在华尔街，这种下跌通常会为原本能产生强劲回报的股票创造机会。在这种情况下，投资者可以“逢低买入”，并利用应该反弹的落后人工智能股票。

但 CNBC 节目 Mad Money 的主持人吉姆·克莱默 (Jim Cramer) 警告说，不要这么快。

克莱默在 10 月 18 日的投资俱乐部专栏中表示：“即使在今天的反弹之后，我认为现在说一切已经结束，可以安全地重新买入受打击最严重的人工智能数据中心股票还为时过早。”

这位长期选股的人表示，在涉足人工智能领域之前，需要解决多个问题。

克莱默补充道：“我只是认为，在图表有所改善、超大规模公司报告、选举成为后视镜、以及 Anthropic 成功上市之前，积极看好该集团是不安全的。” “在回到这支刚刚被击败的球队之前，你需要密切关注这一点。”

目前还没有红灯

其他市场宠儿认为，现在回避人工智能股票是一个错误。但您需要密切关注您的投资组合。

以英国伦敦 Stockatomics 的创始人 Monte Malukas 为例，他表示他会将人工智能股票的情况与实体市场的情况分开。

马卢卡斯表示，他的市场分析公司的人工智能基础设施指数（追踪人工智能数据中心使用的硬件成本）在过去一年上涨了约 70%，存储芯片价格上涨了近五倍。

“看起来需求根本没有崩溃，”他告诉Moneywise。 “我会关注硬件价格和出货量。如果它们开始下跌，这可能是需求减弱的早期迹象——贸易数据可能会在公司盈利之前显示出来。”

另一个需要跟踪的关键人工智能市场问题是行业公司如何管理芯片、数据中心、人才和其他资源的预算。证据A是科技巨头Meta Platforms（纳斯达克股票代码：META），该公司在其2026年第三季度收益报告中指出“自由现金流为负21.2亿美元”。该公司预计 2026 年总资本支出将达到 1350 亿至 1450 亿美元，其中很大一部分资本支出来自人工智能支出。

马卢卡斯指出：“一些公司可以通过现金流为其提供资金；另一些公司则更加依赖借款。” “我会关注资本支出与运营现金流的比较，以及零部件成本上涨的速度。”

然而，人工智能支出可能会成为一种负担。但 InvestWealth.com 创始人哈里·哈曼 (Harry Hamann) 表示，最好采取观望态度。

“事实并非如此，但可以告诉你的数字已经开始发生变化，”他告诉 Moneywise。

Hamann 补充说，微软、Alphabet、亚马逊和 Meta 都预计 2026 年资本支出约为 7000 亿美元，这种情况也值得关注。 Alphabet 第二季度的自由现金流自 2004 年 IPO 以来首次出现负值，并在同一季度出售了 200 亿美元的债券和 500 亿美元的股票。

“短期内支出是合理的，”哈曼说。 “Nvidia 刚刚公布季度收入 960 亿美元，增长 106%。”

这种资本支出负债体现在三个公司的财务底线中。

哈曼表示：“买家拥有自由现金流，折旧滞后于支出数年，英伟达 597 亿美元的利润与其 241 亿美元的运营现金流之间存在差距。” “当买家借钱消费，而供应商的应收账款超过现金时，资本市场正在为这个周期提供资金，但尚未结束需求。1999 年的电信业就是先例。”

密切关注即将到来的 Anthropic IPO

与克莱默一样，市场专家也建议科技投资者关注定于 11 月中下旬启动的 Anthropic IPO，估值预计为 1.5 万亿至 2 万亿美元。

马卢卡斯表示：“Anthropic 的 IPO 可以让投资者了解人工智能公司如何将需求转化为收入并最终转化为利润。” “但一次成功的上市并不能证明整个行业都是盈利的。”

投资者仍需要密切关注利润率、现金消耗、计算成本以及增长对持续投资的依赖程度。

马卢卡斯补充道：“如果高估值设定了企业无法满足的预期，那么高估值也可能会让人们更加谨慎。” “虽然一些投资者可能会将资金转向首次公开募股，但我认为这是一种短期可能性，而不是证明成熟的人工智能股票已经失去吸引力。”

也许来自人工智能巨头 IPO 的最有用的数据是目前无人掌握的数据。 Tenet Investing 的创始人 Sid Verma 告诉 Moneywise，目前还没有关于模型成本的可靠数据。

他说：“我们不知道消费者订阅和 API 使用之间的区别，也不知道两者的利润率，虽然 API 收入通常被认为具有更高的利润率，但两者的结合才是整个问题。”

大型人工智能首次公开募股文件将用经过审计的数据取代当前的估计。