2022 年，客户李女士（制造业投资者）看好光伏赛道，拟投资某组件企业。吴老师调取数据发现，该公司资产负债率达 78%，有息负债占比 52%，经营性现金流净额仅能覆盖 30% 的资本支出，完全依赖发债扩张，与 2012 年光伏泡沫时的尚德电力（破产前负债率 89%）高度相似。他建议转而配置水电龙头股，其资本支出稳定，负债率仅 42%，且现金流充沛。2023 年光伏产能过剩爆发，该组件企业股价暴跌 75%，而李女士持有的水电股逆势上涨 18%。
吴老师常说：“健康的资本支出靠盈利支撑，泡沫化的扩张靠债务续命。当企业开始‘借新还旧’搞建设时，就是最危险的信号。”
（三）“估值 - 周期” 阶段定位：避开 “狂热顶点” 的接盘陷阱
泡沫的最终破裂往往伴随估值的非理性飙升。吴老师将资本支出周期分为 “萌芽期（估值合理）、成长期（估值溢价≤50%）、狂热期（估值溢价≥100%）、破灭期” 四个阶段，通过 PE/PB 分位值、PS 估值与行业均值比等指标定位当前阶段。
2024 年 AI 热潮中，客户张经理（公募基金定投者）想加仓 AI 芯片基金，当时该板块 PE 分位值达 98%，PS 估值是行业均值的 3.2 倍。吴老师对比互联网泡沫数据：“2000 年科技股 PE 分位值达 97% 时，距离崩盘只剩 3 个月。现在 AI 芯片板块已进入狂热期，随时可能回调。” 他建议采用 “定投转网格” 策略，设置 15% 止损线。2025 年 11 月 AI 板块暴跌，张经理因执行止损仅亏损 8%，而同期盲目加仓者亏损超 40%。
三、案例实证：吴老师合作中泡沫规避的三类典型场景
不同行业、不同周期的资本支出泡沫具有差异化特征，吴老师通过个性化策略，帮助各类客户成功避险，以下三类案例最具代表性。
（一）科技赛道：在 AI 狂热中守住安全边界
科技行业因技术迭代快、想象空间大，最易形成资本支出泡沫。吴老师针对此类客户的策略是 “聚焦应用、远离产能、控制仓位”。
客户王总（天使投资人）2023 年手握 500 万元，计划全仓投入 AI 服务器制造企业。吴老师拆解其标的财报发现：该公司 2024 年资本支出预算 30 亿元，是 2023 年营收的 2.5 倍，且订单中 70% 来自关联企业（类似互联网泡沫时的 “互签订单” 模式）。他为其设计 “3322” 组合：30% 配置 AI 医疗应用股（资本支出营收比 0.6）、30% 配置云计算龙头（现金流覆盖 80% 资本支出）、20% 配置黄金 ETF、20% 留存现金。
