最近，美股市场出现了非常撕裂的一幕：
一边是散户股民们还在为AI大模型能力飙升而狂欢，一边却是华尔街机构在大举抛售各种高毛利软件巨头，反手将真金白银塞进了各种重资产“老登股”。
这完全违背了过去十几年来市场对科技股投资的信仰。
华尔街给这种现象起了一个代号：HALO交易（Heavy Assets, Low Obsolescence，重资产、低过时率）。
此次价值重估，究竟是一时的情绪避险，还是主导未来十年的财富密码？
01
Why Now？
过去十几年，轻资产公司一直都被认为是最完美的印钞机。
SaaS等软件模式建立在无限可扩展性而非物理产品之上。一行代码可以瞬间低成本复制给全球万千客户，极低的边际扩张成本带来了极高的毛利率与估值溢价。
尤其是前几年，任何软件公司只要宣布“拥抱 AI”，股价就能原地起飞。比如主打国际语言教学的多邻国(duo.US)，从2022年至2025年上半年期间，股价一度从70美元飙升至近550美元，3年涨幅高达7倍。
而相反，传统的重资产企业因为需要漫长的时间建厂房、买设备、耗产能，面临极高的资本开支与物理摩擦，长期被资金视为笨重且边缘化的资产。
然而，在2026年初，这种信仰正被暴力反转。
市场开始担忧，无所不能的AI智能体（Agent）会像“吃豆人”一样，一口口吞噬掉整个轻资产和软件行业 。
来源：pngtree
如果大模型通过极其简单的自然语言指令就能瞬间生成一套定制化的企业级工作流，那么几行代码就能生成的服务将不再具备护城河，传统软件公司动辄几十上百倍市销率的基本盘恐怕也将被彻底抽空。
去魅与破坏并存，于是大量软件股的远期预期的崩塌引发了巨大踩踏。
这种抛售甚至带有了强烈的恐慌情绪。
哪怕一些公司当季的自由现金流依然强劲，但只要被打上“容易被AI代码替代”的轻资产标签，机构就会毫不犹豫地清仓出局。
似乎没有物理护城河，再高的毛利也不堪一击。因为AI 可以让虚拟供给无限扩张，但无法创造物理供给。
订票平台Expedia和航空公司——达美航空就是一个很好的对比。
未来的AI代理可以直接读取用户的日历、偏好，自动全网比价并完成无感预订，这种流量分发入口的价值正在被底层大模型急速架空。Expedia作为在线旅游预订巨头，其数字化服务理论上极易被Agent直接取代，未来前景的不明确导致其股价一路下跌。
反观达美航空，手里握着实打实的机队，拥有真实的运输能力，股价今年一路强势。
现在，市场正在疯狂定价“稀缺性”。
逻辑简单来说就是，代码一秒钟可以复制成千上万次，但AI大模型永远无法把旅客从纽约瞬移到伦敦。
摩根士丹利主经纪业务（PB）的数据显示，对冲基金净买入了半导体和全栈人工智能资产（涵盖电力、科技等人工智能相关领域），推动这些行业的持仓达到2020年以来的最高水平。
另一方面，摩根士丹利的基础设施软件组合（MSXXINSW）成为今年抛售力度最大的主题，其持仓量已跌至2020年以来的最低点。
而资金爆买重资产，并不仅仅是为了避险。
02
拆解HALO Trade
今年以来，美股的重资产板块一路突飞猛进，其涨幅迄今大幅领跑轻资产板块。
高盛在报告中揭示：“自2025年以来，我们新的重资产组合（GSSTCAPI）已经跑赢轻资产组合（GSSTCAPL）达35%。”
AI对基础设施的吞噬，直接造就了极其庞大的增量市场。训练万亿参数的大模型，尽头是堆积如山的变压器、液冷设备和粗壮的铜缆。
极高的物理重置成本，漫长的时间周期和工程复杂性，构成了重资产实体估值重估的基石。
这条主线覆盖了电网基建、公用事业、核能以及关键材料（工业金属）等板块。它们披着传统重资产的外衣，而赚的却是最前沿科技革命的钱。
这些企业之所以股价狂飙，是因为它们直接承接了AI数据中心那如同黑洞般的电力和物理基础设施需求，而上下游资本开支周期的错配使得订单周期被无限地拉长。
以电气设备为例，北美大型电力变压器的交货周期已经从过去的几个月拉长到了数年。
另一方面，全球化效率优先的时代面临终结，大国博弈日益加剧，跨国企业被迫开启轰轰烈烈的近岸外包与供应链重建。
在地缘政治碎片化的背景下，这些昔日被视为边缘化、重投入的物理资产（尤其是关键矿产、本土制造业设施），如今成为了国家安全和经济运转不可或缺的底座，一跃成为具有极高战略价值的“稀缺资源”。
代码可以一夜之间重写，但物理产能的构建需要数年甚至数十年。
挖掘机履带的转动、变电站的浇筑、新铜矿的勘探投产，统统是以“年”为时间单位的。供给端的极度缺乏弹性与AI基建的爆发式需求迎头相撞，造就了无法轻易化解的物理瓶颈。
这决定了HALO交易不只是一次短期的资金炒作，而是一场长周期的产业趋势。物理规律的限制，死死锁定了这轮行情的下限。
那么，极高的物理复制成本，以及免疫技术颠覆的“低过时率”，符合这两点要求的行业究竟有哪些？
摩根士丹利提出的HALO篮子（MSXXHALO）框定了七大结构性支柱产业，分别是：材料、公用事业、铁路、管道、废物处理、国防和信号塔。
而高盛的定义则更加广泛，进一步将电网、运输基础设施、重型机械（如福特、通用汽车）、甚至餐饮食品饮料都纳入了HALO交易的范畴。
顺着机构的选股图谱，资金爆买这些重资产的逻辑可以被拆解为三个层次：
其一，做多AI浪潮的物理“卖水人”。这条主线覆盖了半导体制造设备与数据中心温控系统等身处科技竞赛的产业链。AI芯片先进制程的升级和高密度算力带来的散热焦虑，让这些拥有极高物理制造与专利壁垒的企业，成为了AI产业链上确定性最强的硬件收割机。
其二，死守物理世界的绝对刚需，理由简单粗暴：人类依然需要消耗石油、抵御通胀和运输实体货物。这部分资产凭借严苛的资本纪律、强大的终端定价权，成为了高息环境下资金最安心的重装防守利器。
其三，押注逆全球化的产能重估，AI + 周期“双引擎”加持。譬如电网基建与电气设备、工业金属一季重型机械等。这些板块既迎来传统周期的更新换代，又吃到了新世界的AI红利。
03
软件股还有未来？
当资金都在为物理世界的稀缺性支付溢价时，软件股的市场未来似乎走向了盲区。
2月Anthropic发布了Claude Cowork的一周内，美国软件股市值蒸发超1万亿美元。
这款Agent（智能体）工具能够绕过软件操作界面，直接读取CRM或ERP的底层数据并自动执行工作流。市场担心如果前端UI界面被AI取代，传统企业软件是否将退化成毫无溢价的CRUD（增删改查）数据库。
但也有观点提出，AI模型不会毁灭现存软件，而是将作为“协调层（Orchestration layer）”寄生并叠加在现有系统之上。
Anthropic近期推出了10款全新的AI插件工具，将AI的触角拓展到投资银行、财富管理、人力资源(HR)、私募股权(PE)及工程设计等多个垂直场景。
这些更新允许企业将其集成到包括赛富时(CRM.US)旗下的Slack、财捷、DocuSign、LegalZoom、慧甚以及谷歌Gmail在内的众多企业应用中。
这释放出了明确的产业信号：大模型厂商的演进路线是接入现有生态，而非推倒重建。
传统SaaS是工业时代“分工范式”的产物，靠固化流程和按人头收订阅费构建壁垒。在AI时代，这种通用软件的界面和代码确实会被即用即弃。
但行业SaaS巨头的护城河还未动摇：沉淀数年的独占数据、隐性流程和监管合规规则。
大模型再聪明，也无法凭空捏造出一家企业的财务审计规则或供应链历史参数。没有这些底层资产源源不断地“喂养”，再前沿的AI智能体也只是无源之水。
而对于大模型公司而言，去卷各个垂直细分领域复杂的B2B合规、企业权限管理和沉重的交付流程，毫无规模效应可言。将大模型定位为底层的“通用大脑”或“超级员工”，赋能并嵌入现有的企业级软件生态，才是收割利润的最优解。
未来，这些SaaS公司或许会成为“企业智能体OS（AIOS）”的初始数据底座，将过去的业务逻辑解构、封装为可插拔的“能力包（Skill）”。
尽管面临质疑，Salesforce、SAP、Adobe等软件巨头近三年的毛利率都在不断增长，去年都创下了历史新高。
回过头看，市场可能把“软件形态的消亡”放大成了“软件价值的清零”。恐慌情绪砸出的，未来可能是难遇的黄金坑。
04
尾声
过去十年，华尔街信仰的是“软件吞噬世界”。
而如今AI的狂飙突进，最终在物理世界的坚硬岩盘上撞出了震耳欲聋的回响。
数字世界最极致的繁荣，最终还是要建立在变压器、铜缆和重型机械这些最沉重、最笨拙的底座之上。
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