所谓 " 七巨头 "，是指英伟达、苹果、谷歌母公司 Alphabet、微软、亚马逊、Meta 以及特斯拉。
然而，这一假设现在正面临严峻考验。
华尔街一直将超大规模数据中心运营商的支出视为强大的长期增长引擎，但有着 " 华尔街最准分析师 " 之称的美银首席策略师哈特内特（Michael Hartnett）刚刚指出，这种观点存在一个重大风险，可能会考验投资者对人工智能交易的 " 热衷 " 程度。
他解释称，虽然股市依然保持一定韧性，但信贷市场的部分领域对人工智能支出表现出更多谨慎态度。而且，这种对比越来越令人难以忽视，美银现在认为 " 科技七巨头 " 能否摆脱这种威胁至关重要。
哈特内特进一步指出，人工智能交易需要保持信任度。他重点关注 Roundhill Magnificent Seven ETF（MAGS），并将该 ETF 视为信心指标。
他还认为，尽管人们担心中国模型的计算成本更低，但如果七巨头能够保持定价优势，这表明投资者仍然看好人工智能资本支出的长期前景。
不过就目前而言，市场似乎对这种假设越来越不认同了。哈特内特指出，与人工智能超大规模企业相关的信用利差和信用违约互换，正朝着更加谨慎的方向发展。
具体而言，他解释称，美国投资级科技信贷利差扩大和甲骨文五年期信用违约互换（CDS）上涨，这两个主要迹象表明，信贷投资者对人工智能基础设施交易越来越谨慎。也就是说，尽管股市仍在对人工智能的发展前景给予积极回报，但信贷市场已开始质疑其成本。
而来自中国更具性价比的模型，又让事情变得更具戏剧性。哈特内特指出，如果能够以更低的成本开发和运营功能日益强大的人工智能，美国超大规模数据中心运营商就需要证明每年数千亿美元的资本支出是必要的。
因此，对于投资者而言，最大的风险可能是估值被压缩，而不是业绩出现暴跌。
" 如果我们看到对资本支出周期的信心减弱，投资者可能会在销售额或盈利大幅恶化之前要求降低估值倍数。" 他补充道。
最后，哈特内特强调，如果信贷压力持续上升，市场可能开始质疑人工智能繁荣背后的经济因素，而不仅仅是其近期的增长率。他指出，需要关注的关键信号有 MAGS 这只 ETF 的价格强势、超大规模云服务商的现金流和回购情况，以及信用利差。
