美联储加息周期下，科技股怎么走？过去五轮给了三个答案

10 年期美债收益率是全球资产的定价基准。它往上走，直接影响两件事。一是折现率变高——未来才赚到的钱，折回今天更不值钱；二是无风险资产的回报变高，股票要给的超额补偿就得更多，估值被动压低。这一层我们在加息概率一周翻倍里拆过一次。

科技公司的价值，很大一部分来自很久以后才兑现的利润，所以对折现率的变化最敏感。巴菲特 1999 年有个被反复引用的说法：利率对金融估值的作用，就像重力对物体——利率越高，向下的拉力越大。

所以加息周期刚开始时，跌得最急的往往是估值最贵的那批公司。这不是市场对某家公司有意见，而是定价公式本身在变。

把 1994 年以来的五轮加息摆在一起，差别大得惊人（全周期口径：从首次加息当月初，到末次加息后 6 个月）：

• 1994–1995（加息 300 个基点）：纳指先跌后涨，区间约 +15%。
• 1999–2000（175 个基点，幅度最小）：纳指在加息中先暴涨——首次加息后 11 个月涨了约 88%；随后泡沫破裂，从 5048 点的峰值跌到 2001 年中的 2160 点，跌去约 57%，此后还继续下探。
• 2004–2006（425 个基点，17 次、每次 25 个基点）：节奏可预期，纳指温和上涨约 15%。
• 2015–2018（225 个基点，节奏很慢）：纳指涨约 60%，是移动互联网和云计算的红利期。
• 2022–2023（525 个基点，最激进）：纳指先暴跌约 33%，随后在加息尾声因 AI 行情大幅反弹。

同样是加息，1999 年那轮跌掉一半以上，2015 年那轮涨了 60%。加息本身不决定科技股的方向。

五轮里有一条相对稳定的规律：美联储从降息转向加息的初期，市场往往先经历一轮估值压缩。

四个样本里，两个指数都进入了通常所说的「调整区间」，而且纳指的跌幅普遍大于标普——高估值科技股对利率更敏感。

口径要说清：这是「加息后三个月内」的表现，不是整轮周期。它也只是一个统计规律，不代表这次一定重演。

短期先跌是共性，中期走势却千差万别，差别来自两件事。

一是科技叙事的强度。2015–2018 年，移动互联网和云计算把 FAANG 的盈利不断推高，基本面盖过了利率压力，纳指在加息中涨了 60%。2022 年相反：加息开始时成长股估值已经很高，叙事却在退潮，纳指先跌了 33%。

二是估值的起点。1999 年那轮加息幅度最小（175 个基点），结局却最惨——因为启动时纳指的估值已经透支。加息更像点燃泡沫的最后一步，而不是原因。

还有一条统计值得记下来：按过往复盘，在美联储末次加息后的 6 个月里，纳指平均上涨约 18.5%，上涨概率超过 80%。前提是经济没有硬着陆——2000 年和 2008 年这个前提都不成立，结局就是「双杀」。

有人把当前和 1999 年放在一起比，因为两处确实相似：都是一次革命性技术叙事（互联网 vs AI）形成了全民共识；都是资金不顾利率、持续涌入科技股。

但不同之处同样明显。1999 年很多互联网公司没有利润，靠「眼球」和「点击量」支撑估值；这一轮 AI 龙头交出的是实打实的财报——美光最新财季营收同比增长 346%、毛利率约 85%；英伟达数据中心业务增长翻倍；博通给出了到 2028 年的 AI 收入指引（约 2300 亿美元）。这轮行情有现金流托底，1999 年没有。

估值起点也不一样。标普 500 的前瞻市盈率目前在 19 倍左右，是 2025 年 4 月以来最低，远不是 1999 年那种极端水平（口径为 9 月 11 日收盘）。当然，纳指内部的高估值个股依然不便宜。另一头，10 年期美债已经站上 5%，比 2015 年那轮加息的起点要紧得多——那时联邦基金利率还接近零。

把上面这些放到当下，得到两组方向相反的力量。

往下压的是利率：10 年期美债已经到 5%、创 2007 年以来最高；加息概率在 CME 上被定价到约 92%；长端利率越高，折现率越大，高估值科技股的估值空间越窄。巴克莱的说法是，10 年期一旦突破 5%，往往会成为股市更持久的逆风。这条线在10 年期美债破 5%和FOMC 决议前夜里分别拆过。

往上托的是盈利与资本开支：AI 带来的订单和收入还在兑现，微软、谷歌、亚马逊、Meta 的资本开支仍在上调，存储的 HBM 订满到 2027 年。只要这些数字没转向，科技股的基本面支撑就还在。

所以当前的分歧不在于「加息利空科技股」——这一点历史已经反复验证；分歧在于利率的压力和 AI 盈利的上行，哪一个先变化。

路径比单次加息更重要。以下四项是判断「利率压力」和「AI 盈利」谁先转向的直接抓手。

想弄清自己手里的标的属于估值受压、还是盈利兑现，可以按研究一家美股公司先别急着看涨跌里的顺序过一遍。