Ang teorya ng "AI na bumabagal" ay sumalubong sa 5% na "pang-global na panukat ng presyo ng asset", biglang tumaas ang panganib sa teknolohiya! Muling ginuhit ng Wells Fargo ang mapa ng pamumuhunan sa US stock market, ibinaba ang S&P 500 index points.

Napag-alaman mula sa aplikasyon ng Intsikong Pananalapit na tila sinusubok ngayon ang pamilihang US, pati na rin ang mga pandaigdigang stock market, kung kaya bang mapanatili ng “landasin ng paglago ng kita na pinapalakas ng AI craze” ang pagtitiis laban sa pagbaba ng valuation, at ang semiconductor sector ang unang tinamaan. Binawasan ng Chief Equity Strategist ng Wells Fargo na si Ohsung Kwon ang target ng S&P 500 para sa pagtatapos ng taon mula 7950 puntos pababa sa 7700 puntos, na nag-iiwan na lamang ng tinatayang 1.1% na posibleng itaas batay sa pagsasara ng US stock market nitong Lunes. Inilipat din niya ang sektor ng teknolohiya mula sa rating na “overweight” patungo sa “equal-weight”, mas pabor siya ngayon sa software sector na nakikinabang mula sa AI adoption, kaysa sa kasalukuyang mainit na semiconductor, at tinaasan ang investment rating para sa defensive na healthcare sector.

Lalo pang nababahala ang strategist na ito dahil ang matagal nang expansion ng kita ay nagtulak sa market expectations sa pinakamataas na antas sa kasaysayan, samantalang pinapabigat ng AI capital spending, policy restrictions ng mga estado ng Estados Unidos sa pagpapaunlad ng data centers, at fiscal at monetary uncertainty ang sitwasyon. Mahalaga ring pansinin na hindi gaanong nag-aalala ang chief equity strategist ng Wells Fargo para sa kita ng 2027, ang pangunahing bantay-pansin niya ay ang posibleng epekto ng pagbagal ng capital expenditure para sa AI data center construction na maaaring makabawas sa kita ng 2028. Kaya naman, ang pagbabago ay mas para sa muling pagrepaso sa long-term growth at valuation ng US stock market.

Kamakailan, ang teoryang “AI slowdown” na mabilis na lumaganap sa pandaigdigang stock markets ay agad na nakaapekto sa presyo ng mga shares — Parehong nananawagan ang mga pandaigdigang AI leaders gaya ng Anthropic at OpenAI na pabagalin ang speed ng pagpapaunlad ng frontier AI models. Noong Setyembre 12, nanawagan si Dario Amodei, CEO ng Anthropic, na pabagalin ang pagtaas ng kakayahan ng frontier models upang makahabol ang masusing pag-aaral at proteksyon. Sinuportahan ito nina Sam Altman ng OpenAI at ng Elon Musk ng SpaceX at Tesla, at iba pang mga lider ng industriya.

Sa unang araw ng trading matapos ang “AI slowdown” na iminungkahi ni Amodei ng Anthropic noong Setyembre 14, bumagsak ng humigit-kumulang 3.4% ang presyo ng Nvidia — ang tinaguriang “AI chip super king”, at ang Philadelphia Semiconductor Index ay bumagsak ng halos 6%, isang bihirang malakad na pagbaba, na nagpapakita ng tumataas na risk na hinaharap ng market kaugnay ng usaping AI slowdown.

Sa pagdadalawang epekto ng AI slowdown at ng pagtaas ng yield ng 10-year US Treasury, sinisimulan nang subukin ng US at pandaigdigang stock market ang kanilang abilidad sa pagtupad ng profit growth sa ilalim ng AI hype

Nagbago na rin ang pagsusuri ng market sa mga grandeng investment para sa training, model release cadence, at pag-asa sa paglago ng future computing procurement. Noong Setyembre 14, bumagsak ang Philadelphia Semiconductor Index nang halos 6%; ang Korea KOSPI Index, na itinuturing na “global AI computing power investment indicator,” ay bumaba ng mahigit 3% noong Lunes, sumunod noong Setyembre 15, bumaba muli ng 0.85%, nagsara sa 6627.26 puntos, ikaapat na araw ng sunod-sunod na pagbaba.

Para sa semiconductor sector, ang pangunahing makikinabang sa pandaigdigang AI computing infrastructure buildout na nagkakahalaga ng trilyong dolyar, kahit pa malakas pa ang mga kasalukuyang orders, maaaring bumaba ang valuations kung babawasan ng investors ang expectations sa susunod na order growth at ang tagal ng cycle ng paglago.

Kasabay nito, ang 10-year US Treasury yield, tinaguriang “angkla ng global asset pricing”, ay pansamantalang pumalo ng 5.012% noong Setyembre 14 (pinakamataas mula 2007), ngunit bumaba sa 4.960%. Pagkatapos, hanggang sa pagsasara ng US stock market noong Setyembre 15, umabot na at nanatili sa 5.04% — patuloy na pumapalo sa pinakamataas na antas mula 2007. Ang “global asset pricing anchor” ay kinikilalang mahalagang reference para sa long-term US dollar risk-free rate, na may effect sa corporate financing costs at sa discount rate ng future profits tungo sa kasalukuyang value. Ang pagtaas ng energy prices at inflation pressure ay nagtutulak sa taasan ng interest rate, kaya’t sabay na hinaharap ng tech stocks ang pagtaas ng gastos at pag-adjust ng future growth outlook.

Ilan pa sa mga binanggit ni Ohsung Kwon ng Wells Fargo ay: Sa nakalipas na tatlong buwan, ang bilang ng ipinatutupad na government orders sa US para sa “AI data center development suspension” ay tumaas ng 175%. Sa pananaw sa investment mechanism, mas mahal na financing at mas mabagal na project implementation ay nagpapalawig sa cash flow recovery cycle ng ilang malalaking AI investments, at nagdudulot ng patindi ng anxiety sa market hinggil sa order fulfillment at ng takot na maging negative ang free cash flow trajectory.

Sa kabilang banda, patuloy na pinaniniwalaan ng maraming Wall Street bulls na may suporta pa ang expansion ng corporate profitability sa ilalim ng walang katulad na AI infrastructure boom at wild AI adoption sa iba’t ibang industriya. Ang tanggapan ng Goldman Sachs, sa kanilang outlook, ay nagtataas ng S&P 500 target sa 8000 puntos sa pagtatapos ng taon, gamit ang framework na “profit growth ang magtutulak sa index habang largely steady ang valuation multiple”; pinanatili ni Ed Yardeni, presidente at chief investment strategist ng Yardeni Research, ang target na 8400 puntos noong Setyembre 12 ngunit naging alerto sa bearish scenario; tumaas pa sa 8500 puntos ang target ni Michael Purves, CEO ng Tallbacken Capital Advisors, mula 7400 puntos, naniniwalang malakas, tuloy-tuloy at malawak ang profit growth at maaaring magdagdag pa ng upside kung modest ang multiple expansion.

Bagaman magkakaiba ang valuation assumptions ng tatlo, magkakapareho silang nakatingin kung patuloy bang matutupad ang profit growth. Batay sa “Index = Earnings per share × Price/Earnings ratio”, basta’t kaya ng profit growth na tabunan ang pagbaba ng valuation multiple, maaari pang umakyat ang index; ang pangunahing pagkakaiba ng Wells Fargo at ng mga bull ay gaano katagal mananatili ang ability na ito.

Sa panig ng underlying technology, may dalawang magkahiwalay ngunit magkakaugnay na growth curve ang development pace ng frontier models at commercial usage ng deployed models. Isang modelong tapos na ang training ay puwedeng maglingkod sa programming, customer service, financial analysis at enterprise knowledge management. Sa paglago ng bilang ng users, frequency ng tasks at complexity, lalaki rin ang inference demand. Sa Agentic Workflows, ang isang tanong ay maaaring magresulta ng maraming model calls, information retrieval, tool execution at result validation. Ipinakita na ng engineering practices ng Anthropic ang ganitong operasyon. Isa sa maaaring konklusyon: Kahit na paghigpitan ang speed ng capability upgrade ng mga frontier models, ang paglaganap ng enterprise application ay maaaring magtulak sa cloud at inference revenue growth; ngunit ang bagong semiconductor orders ay nakadepende sa utilization rate ng current computing power, inference efficiency, at expansion plans—hindi ito direktang kasing-halaga ng application revenue.

Kaya’t higit na dapat tutukan ang revenue expansion path mula sa AI: kung paanong mula sa infrastructure suppliers, unti-unting lumalawak ang kita patungo sa application platforms at mga kumpanyang gumagamit ng AI. Maaaring kumita ang software companies sa paid features at workflow services, cloud platforms sa computing at model service fees, at ibang firms sa pamamagitan ng maikling R&D cycle, mas mataas na sales conversion, at less repetitive work. Kapag lumabis ang mga benefit na ito sa cost ng bagong inference, system integration, at manual review, saka pa lang magiging sustainable ang profit at cash flow mula sa productivity improvement.

Maging ang Goldman Sachs ay itinuturing na susi kung magpapalago sa kita ang AI investments, at ang high yield at policy ni Fed FOMC na panatilihing mataas ang rates ay magpapalakas ng disparity ng performance sa loob ng AI sector: Yaong kayang magpakita ng customer payment, profit growth, at capital return ay mas may capacity suportahan ang valuation; iyung umaasa lang sa long-term expansion, kailangan pang magpakita ng mas matinding performance proof.

Sa paghinto ng Wells Fargo, binawasan ang S&P 500 target: Muling sinusulat ng tech risks ang US stock bull market outlook

Habang sabay-sabay na itinataguyod ng mga Wall Street giants ang long-term US bull market sa likod ng AI craze, pinili ni Ohsung Kwon ng Wells Fargo na ibaba ang year-end target para sa S&P 500, aniya, magtatapos din ang tumagal ng sampung taong cycle ng profit growth, samantalang ang risk sa technology sector ng US at global market ay patuloy na naiipon.

Siya ang isa sa kakaunting strategist mula Wall Street na nagtapyas ng forecast nitong mga linggo; mula 7950 puntos ay naging 7700 puntos ang target. Ang bagong target ay nangangahulugan lamang ng konting higit 1% upside kumpara sa closing level ng index nitong Lunes. Maging ang tech sector ratings niya ay naging mas konserbatibo, mula overweight ay naging equal-weight, dahil sa dumaraming risk kasabay ng paparating na midterm election, lalo pa’t dumarami ang tutol sa development ng data centers.

Isinulat ni Kwon sa pinaka-bagong research report: “Sa nakalipas na tatlong buwan, ang bilang ng government orders na nagpapasuspinde sa data center development nationwide ay tumaas ng 175%, at naniniwala kaming magpapatuloy pa ito—lalo na’t nagpapahayag ng concern sa safety ang marami sa mga frontier AI labs.” Dagdag pa niya, malaki ang posibilidad ng panalo ng Democratic party sa halalan, na magpapataas pa sa risk dahil karaniwan itong sumusuporta sa regulasyon ng artificial intelligence.

Tulad ng ipinapakita sa itaas, binaba ng Wells Fargo ang target para sa S&P—inaasahan ni Ohsung Kwon na hanggang 2026 year-end, 1.1% lamang ang magiging taas ng S&P 500 index.

Bago ang pagtatapyas ni Kwon, maraming analyst sa Wall Street ang sunod-sunod na nagtaas ng forecast. Parehong tinaas ng Bank of America at Tallbacken Capital Advisors nitong Lunes ang year-end target for S&P 500, samantalang pareho ring nagtataas ng target nitong Agosto sina Ed Yardeni at JPMorgan.

Kasabay nito, lalong lumaki ang agwat sa mga pananaw ng administrasyon ni Trump at AI industry leaders, na nagpatindi sa pressure sa market, habang nag-aalala ang investors kung pagbabayaran ba ang mga investment sa infrastructure. Pati ang mga developer tulad ng Anthropic at OpenAI ay kumbinsidong kailangang pahintuin ang development ng mga advanced AI para maiwasan ang sakuna, habang puspusan ang effort ng US President na mauna ang America sa AI development race na ito.

Naging mas maingat si Kwon nitong mas maaga pa lang ng buwan para sa US market, nagbabala na ang AI capital spending cycle ay posibleng umabot sa huling bahagi pagsapit ng 2027. Giit pa ng analyst, mas pabor siya sa software kaysa semiconductor, at malamang subukin muli ng semiconductor stocks ang July lows.

Para sa healthcare sector, maaaring maging positibo ang midterm election results, kaya tinaasan ni Kwon ang rating mula equal-weight patungong overweight. Ang pagkapanalo ng Democrats sa Senate o House ay maaring magbukas ng pinto sa pagbabalik ng mga dagdag na subsidy sa ilalim ng Affordable Care Act, na magsusustento sa mga ospital at health insurance firms na mataas ang bahagi ng ganitong negosyo.

Sabi ni Kwon na ang earnings per share growth na lagpas sa inaasahan ay maaaring magbigay ng upward momentum sa stock market, ngunit nasa cyclical peak na ang kita ngayong taon.

Sinulat ni Kwon: “Ito ang isa sa pinakamalakas na cycle ng earnings per share growth sa kasaysayan. Pagsapit ng 2027, inaasahan na aabot sa 14% ang annualized EPS growth ng nakalipas na dekada, na iyong record ay nilagpasan lamang ng post-World War II bull market noong 1950s.”

Sa tingin niya ay maliit ang risk para sa susunod na taon, ngunit nagbabala siyang ang pagbagal ng AI spending ay maglalagay sa panganib ng kita sa 2028.

Kalkulasyon ni Kwon, ang kasalukuyang allocation ratio ng stocks ay umaabot na sa 72%, pinakamataas mula 1969, pero dapat ay mga 60% lang, batay sa modelo niya. Ayon sa kanya, ang agwat ng aktwal na allocation ratio at ng model, ay mas mataas pa kaysa panahon ng pinakatiyak na tech bubble sa kasaysayan.