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OpenAI上市，会是美股的「中石油」？下载方式:

①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

打开“OpenAI上市，会是美股的「中石油」？”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

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OpenAI上市，会是美股的「中石油」？安装步骤:

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OpenAI上市，会是美股的「中石油」？使用讲解

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> 厂商新闻《OpenAI上市，会是美股的「中石油」？》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-05 03:20

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作者| 丁卯

编辑|张帆

封面来源|视觉中国

今年以来，随着美股科技巨头估值屡创新高，市场对AI过热迹象的担忧与日俱增。而近期，OpenAI天量IPO的传闻，更是将这种担忧推向了顶峰。

据路透社报道，OpenAI 最早可能在2026年前后提交上市申请，目标募集资金可能超过600亿美元，估值更是高达 1万亿美元。若真的兑现，那么OpenAI将成为美股史上规模最大IPO之一。

在市场为这场“AI淘金热”欢呼的同时，一个不容忽视的规律正在敲响警钟：历史上的“巨无霸IPO”往往伴随着市场见顶的“魔咒”。这迫使投资者必须冷静审视当前美股的估值，警惕2000年互联网泡沫的幽灵重现。

那么，历史上的“巨无霸IPO”是否真的对泡沫行情有指示作用？目前美股市场存在AI泡沫吗？




“巨无霸IPO”魔咒

从历史复盘看，“巨无霸IPO”的出现确实对市场有一定的风险警示作用。这背后的逻辑主要体现在两个层面：

一方面，最直接的影响是“巨无霸IPO”会出现强大的虹吸效应，迅速抽干其他板块的血液。当市场上的流动资金涌向巨无霸公司时，容易引起市场结构性“失血”，从而加剧整体市场的波动。

另一方面，更深层的原因是牛市尾声的“情绪透支”。“巨无霸IPO”通常出现在市场情绪极度乐观时期，这种时期投资者风险偏好高、对公司基本面的容忍度好，愿意为企业未来几年甚至十几年的增长预期提前买单。而具备这些特征的时期通常为牛市尾声，天量IPO的出现则可能加剧市场资金的枯竭，引发市场情绪的反转。

最典型的例子就是2007年A股市场著名的“中石油魔咒”。

2007年11月5日，中国石油 IPO, 募集 668亿元，占当时A股总市值的0.23%。首日市值高达8.05万亿元，占当时A股总市值的25%+。

其10月底的申购冻结资金更是高达3.3万亿，而当年居民银行存款还不到17万亿，足以展现出市场对其近乎疯狂的追捧。

事实上，在此之前，建设银行和中国神华两家巨无霸就已经陆续登陆A股市场，募资金额分别为580亿和660亿元，三家巨头合计募资规模达到1914亿元，占当年IPO总额的43%。

巨无霸的扎堆上市，恰逢宏观环境转向的关键时点。2008年海外次贷危机爆发叠加国内货币政策收紧，市场情绪开始逆转，而中石油等巨无霸在短期内吸纳了天量资金，直接加速了市场资金的撤离。

在此背景下，上证指数从6124点的历史高位一路暴跌至1664点，跌幅超过70%。中石油等巨无霸股价更是一泻千里，使得高位接盘的投资者损失惨重。







图：2007年巨无霸IPO 扎堆上市市场暴跌

数据来源：wind，36氪整理




2015年国泰君安的IPO，再次印证了这一魔咒。

6月26日，国泰君安IPO，募集金额达300.58亿元。虽然规模不及中石油，但其上市时点恰好对应A股新一轮牛市高点，在市场情绪极度膨胀之下，其巨额的募资依然对脆弱的市场造成了流动性抽血，加速了大盘的下跌。

上市当月，大盘见顶5178点后一路下跌，到2016年初跌幅接近50%。同时，国泰君安在7月1日创下37.30元峰值后，此后始终没有突破当年高点。







图：2015年国泰君安上市市场暴跌

数据来源：wind，36氪整理




相比A股，美股的“巨无霸魔咒”似乎并不显著。这主要是因为，美股市值规模更大且交易活跃 ，机构投资者占主导地位，定价的市场化程度更高。因此，市场能够消化大型 IPO，降低其对大盘的冲击。

但从复盘来看，天量IPO仍然存在结构性警示作用。2021年Rivian Automotive 的上市就是很好的例子。

作为电动汽车新贵，Rivian 募资超过137亿美元，开盘后股价飙升，市值一度突破 1000 亿美元，超过了通用汽车等传统巨头。相比之下，特斯拉IPO 时的募资规模仅为 2.26 亿美元，估值不到 20 亿美元，这无疑体现出了当时资本对电动汽车的空前追捧。

从背景看，2020年疫情后，正值美联储超级降息周期，市场充斥着大量的流动性，推升了对于科技成长股的偏爱。这种背景下，Rivian这种尚未盈利、但前景广阔的成长股，被赋予“下一个特斯拉”的期待。

但21年底，美联储加速 Taper 并暗示加息，市场情绪转向，高估值、高风险的科技成长股首先被抛售。在上市不到一周后，Rivian 股价连续暴跌，市值蒸发数百亿美元。

而Rivian的暴跌也被市场视为科技成长泡沫破灭的信号，加速了资金的结构性调整，导致纳斯达克整体的回调。







图：Rivian上市后纳斯达克调整

数据来源：wind，36氪整理







魔咒的本质是情绪透支

综上所述，无论是A股还是美股确实在一定程度上存在“巨无霸魔咒”。但事实上，天量 IPO 警示的并不是公司本身，而是其背后隐含的极端市场行为和不合理的估值结构。







图：美股巨无霸IPO上市后市场表现 数据来源：wind，36氪整理










图：A股巨无霸IPO上市后市场表现 数据来源：wind，36氪整理




无论是中石油的疯狂或是Rivian的盲目乐观，都是牛市后期市场非理性情绪达到顶点的一种标志。在这种时期，市场经历了长期上涨后，投资者盲目自信，认为股市是只涨不跌的神话，风险偏好明显升高，所以对于基本面和高估值的容忍度提升。

而对公司和发行机构而言，牛市后期市场流动性充沛、估值倍数高，其也更愿意在去博取一个好的套现价格。这是巨无霸IPO更容易出现在牛市尾声的根本原因。

从这个角度看，与其说“巨无霸”上市导致了牛市行情终结，不如说，牛市尾声市场非理性的繁荣催生了巨无霸的出现。而这些巨额IPO的虹吸效应又间接强化了资金的结构性失衡，导致了整体行情调整、加速市场去杠杆化力度，最终引发连锁反应，呈现出牛市行情的终结。




AI泡沫来了吗？

在经历了数年的AI热潮和持续新高后，投资者对美股泡沫产生担忧，但这种担忧并非空穴来风，而是源于一系列结构性指标的历史对比。

（1）从股市的拥挤度上看，目前美股AI概念上拥挤程度显著上升，这与互联网泡沫时期有着高度的相似性。

数据显示，过去15年间，美股持续跑赢全球市场，目前其市值已占据全球股市总规模的60%以上。而在美股内部，前五大科技公司市值总和已超过欧洲斯托克50指数、英国、印度、日本和加拿大的总和，占据全球公开股票市场约16%的份额。







图：美股市值占据全球主要规模

数据来源：高盛，36氪整理




（2）估值和巴菲特指标也指向泡沫存在的可能。目前美股前五大巨头的平均市盈率约为37倍，显著高于标普 500 指数的历史均值。

同时，从巴菲特指标（美股总市值占美国 GDP 的比率）看，当下巴菲特指标比率为225%左右，高于200%的投机临界线，甚至比2000年互联网泡沫顶峰180%的水平还要更高。

因此，无论是急剧攀升的估值水平还是巴菲特指标等关键参考，均指示着美股目前确实存在AI泡沫化的迹象。

但同时，相比2000年的互联网泡沫时期，这一轮AI行情主要由科技巨头所主导，过去几年其估值扩张也伴随着业绩的增长，且未来业绩兑现的支撑性更高。因此相比来看，目前AI科技股的绝对估值水平虽然攀升，但相对水平仍明显低于泡沫时期，这也是一些卖方认为AI泡沫并没有形成的关键参考。







图：标普500预期PE历史对比

数据来源：高盛，36氪整理




（3）从市场的证券化程度和资金结构看，AI债务融资的显著增加也带来一些风险警示。尤其是围绕OpenAI所展开的巨额供应商融资，与互联网泡沫时期电信供应商互购设备极为相似。

2000年市场对网络带宽的需求预期升温，催生了大量初创电信运营商。当时的行业龙头朗讯科技为了抢占市场份额并维持其高速增长的“神话”，向其客户提供巨额贷款或担保，而这些客户必须用这笔资金来购买朗讯的电信设备。巅峰时期，这种供应商融资规模一度超过 150 亿美元。

随着互联网泡沫的破裂，全球电信公司大幅削减资本开支，朗讯业绩随即暴跌，巨额贷款变成不良资产，公司陷入亏损，股价也暴跌超90%，成为互联网泡沫破灭的代表。

从历史经验看，这种规模巨大的供应商融资，非常依赖后续OpenAI的业绩兑现。如果其商业盈利达不到预期，其对供应商的采购承诺将无法兑现，届时，供应商的巨额订单可能变成不良资产，对业绩产生负面冲击，引发广泛的连锁反应，最终爆发系统性风险。







图：围绕OpenAI的供应商融资内循环

数据来源：高盛，36氪整理




综合来看，虽然部分指标已经显示出美股AI泡沫化的风险提升，但相比2000年，本轮行情在龙头主导和业绩支撑方面更具韧性，同时在一定程度上提高了市场的准入门槛，弱化了泡沫的破裂风险。

尽管如此，但如果OpenAI这种天量 IPO真的如期而至，特别是总价值飙升至超过其未来潜在现金流时，那么可能会成为触发市场风险偏好逆转的催化剂，届时AI泡沫或许将真的到来。好在奥特曼在最新的采访中再次表达了没有IPO时间表的观点，一定程度上弱化了市场的担忧。

不管怎样，在新的潘多拉魔盒没有开启前，对投资者而言，保持警惕、强化多元化配置以分散潜在风险，或许是目前更明智的选择。

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