ai泡沫崩盘内存会降吗

对于内存价格，大不了再来次两年半，坤坤都能训练二年半我们也能等。最近这不是内存涨价吗？有很多没见过什么世面， 也不愿意装作见过世面的朋友，就在那哭天喊地，搞得好像世界末日来了一样。今天呢，我就帮这些朋友尝尝见识， 盘点一下历史上几次内存暴涨事件，顺便呢，也来分析分析，咱们这次内存涨价什么时候能结束。一九九二年初啊，有内存刚刚崭露头角，很 p 照，内存还是市场的主流， 当时依照容量的内存价格在二十到二十五美元。一九九二年四月六号，微软的 t o s。 三点一操作系统发布，个人电脑对内存容量的需求开始从 e o s 系统的 kb 向 e o s d m b。 过渡。 好在当时啊，市场上有美国、韩国、日本一共二十多家内存厂商，虽然需求暴增，但是市场供应比较充足，所以内存价格并没有上涨。 谁曾想啊，一向不干人事的美国政府，在一九九二年十月以反倾销的名义准备开始对韩国内存加征关税。这消息一出来， 导致内存价格一个月之内上涨了百分之四十。直到一九九三年五月，美国商务部宣布针对几家韩国内存厂商的反倾销税税率平均下来只有不到百分之五之后，内存价格才开始回落。不过 还没等价格降回到涨价前的水平呢，日本那边又出事了。一九九三年七月四号， 驻有化学公司的环氧树脂厂突然爆炸了。这家工厂当时供应了全球百分之六十的芯片封装材料， 所以它的爆炸结果就可想而知了。内存价格又开始一路飙涨，在一九九三年年底涨到了最高点，一兆容量是八十美元，从九二年十月之前的最低二十，到九三年年底的一兆八零， 涨幅百分之三百。这次涨价持续了接近两年，一直到一九九四年第二季度，价格才开始回落，最终在一九九五年年底达到了价格最低点一兆是八到十二美元。至此呢，全球内存行业 进入了一个赔本赚吆喝的周期。全球二十八家内存厂，在之后的三年多时间里，改行的改行，倒闭的倒闭，直到一九九九年的时候，还剩十八家，而且每一家都是苟延残喘，艰难度日。一九九九年一月， 即将被现代收购的 lc 内存厂，因为工人罢工，减产百分之五十。紧接着，三星电子那边也宣布 未对应产能过剩，减产百分之二十。一九九年四月，海力士的前身韩国现代电子以二十一亿美元的价格签署了收购了一半导体的协议，扭头呢， 立马也开始拟订长期的去产能计划。直到一九九九年九月二十一号，台湾省南头县发生的里是七点六级地震， 正开了内存价格触底反弹的序幕。因为这场地震，新竹工业园园区内所有的金源厂全部停产。虽然说这个园区的内存潜能只占当时全球的百分之十出头，但是因为地震之前， 三星现在这些内存厂已经实施了减产保价策略吗？同时呢，因为刚熬过了金融危机，全球的服务器市场、 个人电脑市场跟 mp 三播放器这类新兴消费类电子产品的需求，它来了一个强劲的增长，最终就导致内存价格原地起飞。一九九九年九月底呀， 六十四兆单条在一周之内，价格从五百涨到了一千六百，涨幅百分之二百二十。这一波涨价呢，持续了一年零三个月，直到二零零零年年底，内存价格才回落到地震之前的水平， 然后时间来到了二零零九年，在经历了长期价格的迷，加上零八年金融危机之后，全球还在运营的内存颗粒厂商还剩九家。 当时内存价格低迷到什么程度呢？因为二二七单条只要九十八块人民币，所以熟悉的配方， 熟悉的味道鲜食，全球内存厂商在二零零八年年底到二零零九年年初，陆续宣布减产百分之二十到百分之三十。然后二零零九年一月， 当时全球第四大内存厂，德国的齐孟达一看，呦呵，都要减产了，哼，减产算什么本事， 老子直接破产。于是全球内存颗粒产量瞬间又少了百分之十，这就导致内存价格开始小幅上涨。一九九九年十月呢，近期系统发布一 g 内存不够用了，新装电脑没钱也得两 a， 有 钱那都装四 a 啊。 所以内存需求又是一个激增，再加上当时正处在 a c r 二转向 a c r 三的关口， 大部分厂商都把能耗转向了 a c r 三，最终就导致了当时正处于市场主流地位的 a c r 二内存的价格暴涨， 从两例单条九十八，一下就涨到了三百四十五，涨幅达到了百分之二百五十二。这次涨价呢，持续了接近一年半的时间，直到二零一零年五月，内存价格才开始缓慢回落。 时间来到二零一六年，二零一六年八月，发生了著名的三星 note 七爆炸事件，三星因此损失了五十三亿美元。为了填补亏空呢，三星从二零一六年十月开始上调内存颗粒价格。 海力士跟美观一看呀，大哥涨价了，那咱俩要不涨，那不是不给大哥面子吗？于是呢，就默契跟涨，形成了行业性的涨价联盟。价格这种东西，他不是说你单方面想涨，他就能涨上去的。当时啊， 正好赶上全球的智能手机出货量激增，内存颗粒涨价，手机厂商这边就琢磨，俗话说，羊毛出在羊身上，那你长我也长呗，反正都是最终用户买单。于是他们大嘴一张， 吃掉了全球百分之七十的内存才能剩下的百分之三十里啊，还有一大部分供应给了当时正在大规模扩建的云计算中心的服务器，那留给一百的自然就剩不下多少了呀，所以涨价也就成了必然。 第二是内存八 c 单条价格从一百九十一路涨到了九百七十， 涨幅达到了创纪录的百分之四百。二零一七年十二月，二零一八年五月，发改委两次约谈三星美光，对内存价格异常上涨进行问询，并且最终在二零一八年五月三十一号立案， 对三星海力士、美光进行反垄断调查，这才使得内存价格开始逐渐回落。这次涨价呢， 一共持续了一年零七个月。那么正在经历第五次内存暴涨的我们，纵观历史上这四次内存价格暴涨事件，可以看出来哈，他虽然说原因上貌似各不相同啊， 有地震这种天灾，也有政策变化工厂爆炸啊，然后还有联手涨价这种人货。但是他的底层逻辑呢，貌似都是市场需求激增，然后内存就供不应求，然后价格就暴涨，这价格一暴涨呢， 内存场就扩能，市场需求总有饱和的时候，那最后就是产能过剩，产能过剩就是会导致价格暴跌，然后内存价格长期低迷，厂商就只能减产保价。 那每次减产之后呢？当下一次市场需求爆发是增长的时候，就进入下一轮的内存价格暴涨。可以说内存这个行业在最近三十多年的时间里， 他一直处于一个从暴涨到暴跌再到暴涨的这样一个循环往复的状态。那么这一次因为爱需求暴增导致的内存涨价， 他到底什么时候能结束呢？要么就是内存厂商破产，重新恢复到供需平衡的状态，要么就是他行业的需求自然饱和。 内存厂商要想增加一条产线，投资在一百五十亿到两百亿美元之间，然后还不是投完了立马就能用哈，要等十八到二十四个月左右，你看现在还活着的这几家内存厂，谁家没吃过几次？我刚挣完产线， 然后就连亏了好几年这样的硬亏呀？所以呢，就让他们现在立马无脑加产线，我觉得这个可能性不大，而且即便是有一天他们一咬牙一跺脚决定破产， 他们也不会是为了 pc 行业，那一定是他们判断该行业的需求会一直持续存在，咱们这些凑打游戏的，要有自知之明，消费及个人电脑每年所消耗的内存才能 就只有全球才能的百分之十， e r n 只占其中的百分之三十，也就是全球内存才能的百分之三而已，咱们就是喊破喉咙，也不会有人搭理他。不过呢， 倒是可以指望一下咱们国产颗粒厂商，毕竟眼下这个形势，对国产厂商那绝对是一个扩大市场的好机会。另外呢，就是他行业的需求自然饱和了。这里边有两种可能， 一个是正在建设的那些大型贷数据中心呐，到二零二九年全部能按计划落成，并且在这个过程当中呢，不再有新的推算力的大项目出现。那么理论上，二零二七年的下半年，内存价格就可以开始回落。 或者呢，二零二七年之前，碳泡沫突然破灭，大部分正在建设的碳数据中心停工，硬件设备订单取消，订单都没了，内存厂商 肯定会重新调整自己的能源，紧张自然也就缓解了。所以，内存价格一定是会降的，不管是因为碳泡沫破灭，还是因为涨薪破产， 又或者是胎，这个领域的需求自然饱和，反正乐观就是二零二六，理性分析就是二零二七终究一定是会降的。

美国德克萨斯州的一场暴雨，竟然成了自破 ai 泡沫的导火索。就在最近， ai 独角兽 carvive 六周内市值蒸发三百三十亿美元，连带着博通、甲骨文三天暴跌超百分之十七。这场由天气引发的蝴蝶效应，正在戳破全球 ai 的 万亿泡沫。 事情听起来很荒诞，但却真实发生了。这场危机的源头，竟然是美国德克萨斯州工地上的一场大暴雨和强风。据华尔街日报爆料，恶劣天气导致 corewave 的 一个大型数据中心因为无法浇注混凝土，整整延期了六十天。这一延期不要紧， 关键是这批算力早就许诺给了 openai。 原本计划安装二百六十兆瓦的顶级算力，现在完工遥遥无期，直接把原本疯狂赶进度的 ai 产业链逼停在只有烂泥的工地上。 如果天灾是倒霉，那人祸就是致命一击。在财报电话会上， corv 的 ceo michael intreiter 试图大肆划小说，这只是一个数据中心出了问题， 结果当场被自家 cfo 打脸，纠正说实际上是一个供应商都出了问题，暗示影响范围极大。不仅如此，这位 ceo 在 随后的电视采访里也是逻辑混乱，前后矛盾。这种灾难级的表现直接把投资者吓跑了，当天股价直接暴跌百分之十六点三。 这次暴跌彻底暴露了 corewave 这种 ai 基建公司的脆弱本质。作为英伟达持股百分之七的头号玩家， corewave 的 模式其实很疯狂，借高利贷买英伟达的卡，再把卡租出去回血。 虽然上一季度由于 openai、 微软这些大客户的喂养营收翻倍到了十四亿美元，但公司依然巨亏一点一亿美元。这种高杠杆模式下，只要施工一延期，现金流就会断裂。 知名分析师甚至直言，这是科技界最丑陋的资产负债表，只有百分之四的利率，甚至覆盖不了买显卡的债务利息。这哪是在做生意，简直是在走钢丝！ 现在，恐慌已经蔓延到了整个 ai 圈，不仅 corewave 芯片巨头博通和甲骨文也因为资本开支延迟，股价出现两位数大跌。市场开始恐慌，我们砸了几千亿件基建，到底什么时候能看到回头钱？ 那些动辄数千亿美元的估值，其实是建立在光速建设马上赚钱的乐观预期上的。而一旦施工跟不上，交付出问题，原本完美的闭环就会碎成一地鸡毛。 当前，那些原本计划的并购案告吹，证券市场由于风险提升而导致融资成本飙升。所有的信号都在指向一个事实， ai 基建狂热正在撞上物理世界的坚硬墙壁。 从一场暴雨到 ceo 的 公关灾难，再到三百三十亿美元灰飞烟灭，这不仅是天灾，更是资本市场对 ai 只烧钱不赚钱模式的一次剧烈清算。你觉得这只是暂时的回调，还是 ai 泡沫破裂的开始？欢迎在评论区聊聊你的看法。

老黄演都不演了，直接退出游戏 gpu 市场，不是内存买不到就算了，你显卡也来。据外媒供应链消息啊，英伟达将会在二零二六年六月之前减少 gforce rtx 五零 c gpu 的 生产。二零二六年上半年的整体供应量啊，相较于二零二五 年同期，可能下降约百分之三十到四十。这想都不用想，是因为显存稀缺， g d d r 六、 g d r 七及其他内存组建都被 ai 大 户截胡了导致的。但百分之四十的削减呀，实属有点夸张。老黄之所以没有完全放弃游戏机 p u， 是 为了防止 ai 泡沫崩盘的时候还有个消费级 cpu 的 基本盘能都抵。但可以确定的是，多家 a s c 合作伙伴和组建供应商透露， blackwell rtx 五零系中的两款也是最具性价比的型号， gforce rtx 五零七零钛和 rtx 五零六零钛十六 g 会率先进行供应调整。从现在市场上啊，这两款显卡已经开始缺货，就不难看出，老黄呀是铁了心要先给 ai 让道。三零系全球缺芯，四零系啊，赶上了矿潮， 好不容易等五零七啊，又遇上了 ai 成了算力金条，我们 diy 玩家啊，真是太难了。

周一亚太股市惨遭了开门黑， ai 产业链呢，成为了一个重灾区。这场风暴中心始于上周五华街，当日呢，每股三大指数全线下说，云浮巨头甲股文两天累计跌幅百分之十五。 而且呢，从甲骨文九月份股价创出三百四十五美元的高点以来啊，目前已经跌掉了三分之二。芯片巨头呢，博通当天的跌幅也超过了百分之十一， 即使是绝对霸主英伟达的股价也跌掉了超过百分之三。所以，这个恐慌情绪在周一一开盘就在亚洲市场迅速蔓延， 主要的亚太指数跌幅都超过了百分之一，韩国三星电子 s k 海力士还有日本的软银都超到了重挫。 a 股市场呢，同样也是低开。科创五零呢，跌幅超过了百分之二。 ai 产业链呢，还是领跌的， 是不是 ai 泡沫就此就要破灭了呢？首先，我们来看看甲骨文冲击波以后的三种可能性。实际上，华杰很早对 ai 泡沫呢就开始了预警。 有人怀疑，现在的 ai 算力需求呢，已经被金融化，形成了 ai 生态企业之间的内部循环。 ai 企业不再是简单购买，而是以长期租赁的方式向算力供应商，比如说甲骨文来租赁，算力 帅利供应商呢，又以金融合同向社会私募融资建设帅利中心，然后帅利中心再向英伟达这些芯片巨头呢，巨资购买芯片，其中的操盘人呢，早已购买好足量的英伟达股票。 芯片巨头英伟达在巨资投资 ai 产业，在这种生态链循环中，大家各取所需，一切如果都是算计垄断， 那么这一出大戏呢，应该还能持续一段时间，但是现在搅局者开始出现了，除了我们都知道的华为，还有谷歌、 tpu 等这些美国内部市场的力量，也在开始打破英伟达的芯片垄断。 这场游戏局中啊，高投入能否顺利转化为回报，已经成为一个核心的疑问。以云服务巨头加国为例啊，他的资本支出已经远超市场预期， 但是自由现金流已经转为负数，市场传闻呢？他的数据中心建设呢，也许会面临推迟。 而且博通明确预警， ai 产品的毛利率将下滑。这些系列信号不断累积的结果，市场对于 ai 龙头的企业业绩单，已经 终于转化成为对资本市场上股价的质疑。当然，这并不意味着 ai 长期的趋势已经终结了， 只是说理性的声音和宏大旭日之间的碰撞越来越尖锐了，这个风向呢，自然也会传播到全球。 ai 的 泡沫会不会就此破灭？是突然被戳破， 让 ai 行情嘎然而止？还是说在调整之后再创新高？就像最近三年的英伟达股价？还是说 ai 行情还会持续一段时间？大家可以在评论区选一二三，一代表终结，二代表向上，三代表横盘。 再来说说啊，中国的 ai 帅力新秀如何演绎？刚刚登陆科创板一周的摩尔县城发布公告，计划使用最高不超过七十五亿这样巨额的资金来进行现金管理。 尽管公司迅速回应啊，实际的金额将明显小于这个数，但是市场的质疑声呢，迅速发酵， 部分投资者很担忧，这是不是意味着公司木头的芯片研发项目进展不及预期，偏离了科创板，支持硬科技的出行。最近两个交易日，摩尔县城的股价累计跌幅将近百分之二十。 老毛呢，不对摩尔的股价做预测，只是用老毛的数据给大家看一看，如果说你购买的是次新股，最近五年会有什么样的投资效果。 这张图啊，就是次新股的指数和上证指数的对比，彩色的这条线是次新股的表现，黑色的呢，是上证指数。大家可以看出来，这五年次新股指数 远远跑出了上阵，而且总体上是负收益。走势上还有一个很大的特点，五连中赤星股几乎是逢涨 必温，就是有所有有行情的时候，他是温升水，但是逢跌必狠，几乎这样形成了一个规律，数据啊，是客观的， 你怎么取舍，那就由你自己选择了。最后来说说后世，从盘面来看，在满盘皆绿的情况下，北京市场独自发火，再次说明了北京市场和主板之间有对冲效果， 主板走弱，北京市场往往比较回，反之亦然。老毛上周四呢，跟大家说市场趋势有变，但是上周五有个反弹，似乎打脸了，哼，但是今天呢，又把周五的反弹全部拖回去了。 好在今天的市场呢，跌的几乎全部都是成分指数，大家手上的股票呢，没有太大的跌幅，从老毛的全指也能看出来啊，下跌不到百分之零点二。现在的情况，老毛用一句话说清楚，叫做回调中迎来反弹。 会不会这样？周二中午十一点半，我们直播接着聊。最近快到年底了，各种情况比较多，老毛的直播短视频节奏都有点跳跃，大家请见谅。喜欢老中医的朋友啊，记得点赞分享！

大家好，最近甲滚踩爆爆雷，很多人问 ai 泡沫是不是要破了？十二月十五日，巴仁斯的 tech trader lamb 给了一个非常反直觉的警告，千万别着急做空泡沫。 作者 adam 提醒我们，泡沫不是一个瞬间的爆炸，而是一场漫长的旅程。为什么不能做空呢？作者给了一个血淋淋的历史教训。 早在一九九六年，格林斯潘就警告市场非理性繁荣，但互联网泡沫直到两千年才真正破裂。如果你听了警告，马上去做空，你会输的很惨。因为在这中间的四年里，纳斯达克指数上涨了百分之二百八十八， 最疯狂的涨幅往往出现在泡沫的最后阶段。正如作者所说，泡沫最折磨人的时间，可能熬不过市场保持疯狂的时间， 但这不代表没有风险。作者点出甲骨文暴跌的核心原因不是利润，而是现金流的枯竭。过去十二个月里，甲骨文的自由现金流出现了一百三十亿美元的巨额缺口。为了填补 ai 基建的无底洞，他紧急借了一百八十亿美元，而且可能还得借更多。 这就导致了股价暴跌，并且拖累了英伟达等硬件股。这说明市场在带着泡沫滤镜，任何现金流吃紧的坏消息都会被放大，但这只是泡沫中断的波动，而非终局。这篇文章最核心的洞察在于，别只盯着股市，真正的泡沫可能藏在私募市场。 文章列举了两个危点的信号，一是巨资涌入，二零零四年以来，已有三千六百二十亿美元涌入 ai， 出创公司，一级市场估值虚高。二是隐形债务，巨头们正在用更有创意的方式藏债。 比如 met 最近通过合作把二百七十亿美元的债务移出了资产负债表这种不透明的影子债务，才是比股价波动更危险的地雷。那么离场信号是什么呢？ 文章建议紧盯二零二六年，如果 spacex 和 openai 以万亿估值进行 ipo， 那 才是泡沫从私募向公募外溢，也就是真正危险的时刻。 最后，作者给了一个长期的安慰，斯柯当年泡沫破裂后跌了百分之八十九， 但是二十五年后的今天，他又创新高了。所以结论是，别赌气做空，关注现金流和私募市场的裂缝，那才是泡沫真正的风向标。我是红面，每周为您拆解八轮周刊的核心观点，用全球视角看清市场逻辑，我们下期见。

自叉 g p t 在 二零二二年十一月三十日正式发布以来，美股以及全球主要资本市场迅速掀起了一轮以人工智能为核心蓄势的资产重估浪潮。 到二零二五年十二月为止，在不到三年的时间里，稻琼斯指数累计上涨约百分之四十，标普五百指数上涨约百分之七十三，纳斯达克指数涨幅更是高达百分之一百一十二。 这一轮上涨的速度与幅度，在美股历史上都属于较为罕见的区间。从结构上看，这并不是一场全面扭转，而是一轮高度集中的科技主导行情。 ai 相关板块贡献了美股绝大部分盈利增长和指数涨幅，尤其是被称为七姐妹的大型科技公司，三年累计涨幅接近百分之两百八十。相比之下，剔除这七家公司之后，标普五百其余成分股的整体涨幅相当有限，盈利扩张也明显滞后。 这意味着美股指数的强势表现，很大程度上是由少数 ai 核心公司托举出来的，而非广泛意义上的企业基本面同步改善。正因为这种高度集中的上涨结构，每当美股再创历史新高，关于 ai 是 否正在形成泡沫的讨论就会随之升温。 市场一方面被算力需求模型升级、资本开支爆发和生产率想象所吸引，另一方面又隐隐担忧当估值提前透支、多年增长、资金过度拥挤在少数赛道时，风险是否正在悄然积累。于是，一个绕不开的问题逐渐变得尖锐。 当前的 ai 行情究竟是新一轮技术革命的早期阶段，还是正在逼近泡沫化的临界点，普通投资者又该如何在这种高度分化的市场中做出判断与选择？围绕这一问题，分析的关键并不在于简单地给出有泡沫或没泡沫的结论， 而在于厘清三个层次的逻辑。首先，泡沫究竟该如何识别？是看估值、看情绪，还是看产业兑现能力？其次， ai 作为一项通用技术，其长期趋势应当如何理解？哪些是真正的结构性机会，哪些只是阶段性的资本趋势？ 最后，在承认不确定性始终存在的前提下，普通人应当以何种方式参与，才能在不压住单一结局的情况下，在这场一生一次的造富浪潮中咸鱼翻身，获得与趋势相匹配的回报？ 泡沫这个词在汉语语境中往往带有明显的贬义，通常被理解为短暂、不可持续、极易破灭且具有迷惑性的事物。但在金融市场中，泡沫并不是一个道德判断，而是一个中性概念， 甚至在很多时候是技术进步过程中不可或缺的现象。从历史经验看，几乎所有重大的技术革命都伴随着资本泡沫的形成与破裂。 无论是蒸汽机、铁路、电力汽车，还是后来的互联网与今天的 ai， 每一轮技术浪潮的早期阶段都离不开大量资本的集中涌入。 正是这些看似过度的投入，才为基础设施铺设、技术试错和规模扩张提供了条件。如果完全不存在泡沫，那往往意味着投资被严格约束在既有回报之内，创新只能沿着可预测路径缓慢推进，那便是所谓计划经济， 而技术创新本身恰恰是无法被精确计划的。需要强调的是，出现资本泡沫并不等同于经济危机，更不必然意味着股市崩盘。 这里可以引用耶鲁大学金融史教授威廉格兹曼在二零一五年的研究。格兹曼分析了过去一百多年二十多个国家的股市数据，发现所谓繁荣之后必然崩溃的概率其实很低。 在统计意义上，市场一年翻倍之后，次年出现腰斩的概率只有约百分之六点九。即便把观察期拉长到五年，出现腰斩的概率也仅为百分之十七点二。 也就是说，类似二零零零年互联网泡沫那样的极端情形，本身就是小概率事件，而非资本市场的常态。当然，这并不是要否认风险，更不是鼓励对市场失去敬畏， 而是强调应当更理性的理解泡沫，避免一谈泡沫就情绪化的全盘否定技术浪潮本身。那么，泡沫究竟该如何定义？ 一个相对清晰的方式是把泡沫区分为两类，一类是产业投资泡沫，另一类是二级市场泡沫。 这两者彼此关联，但关注的对象、形成机制以及识别方法并不相同。产业投资泡沫是识别 ai 是 否存在系统性泡沫时更为根本的视角， 他关注的是投资与真实需求之间的关系。一个直观的例子是，如果某个经济体在短时间内大规模建设基础设施，最终形成大量闲置和低利率资产， 这本身就是一种投资泡沫。同样的，如果 ai 相关投资所形成的算力设备和配套供给长期明显超过实际可转化的需求，那么就可以认为这轮技术浪潮存在严重的投资泡沫。但问题在于，这种判断在现实中较为困难， 原因之一在于新供给本身可能会创造新需求，比如大规模投资存储设备可能带来存储成本的显著下降和性能提升，从而催生此前并不存在的应用场景，反过来扩大整体需求规模。 正因如此，单纯以当下需求来衡量投资是否过度，往往会低估技术扩散的潜力。从理论上看，更合理的判断标准应当是编辑变化。当编辑收益逐渐接近编辑成本时，意味着继续追加投资的效率正在下降， 此时不再适合无节制扩张，但也并不等同于应当立刻停止投资。问题在于，编辑收益和编辑成本在现实中并不能被精确观测，只能通过滞后的数据逐步显现。以美国为例，自二零二三年以来，计算机设备和软件投资规模持续扩大， 其占名义 gdp 的 比重已从百分之二点九上升至百分之三点三，累计提高了零点四个百分点。就目前阶段来看，这些投资的产出效果仍然较为显著。今年上半年，计算机设备和软件投资对美国经济增长的拉动达到零点九五个百分点， 在 gdp 构成中的增长贡献占比约为百分之六十，已经超过消费部门。而在二零零零年前后的互联网浪潮中， 科技投资对经济增长的贡献通常只有百分之二十至百分之三十。与当年不同的是，这一轮 ai 相关投资迅速转化为对计算机设备、半导体和相关硬件的实体投入对经济的拉动作用更加直接，也更容易在宏观数据中体现出来。 即便如此，判断产业投资是否已经过渡，在当下依然非常困难。我们无法确定当前对半导体、数据中心和电力基础设施的投入是否已经超出中长期需求。 原因在于宏观经济本身高度复杂，增长结果往往由多种因素共同决定，投资具有明显的周期性， 而数据反馈又存在滞后。同时，在技术前沿领域，往往只有持续追加投资才能推动关键突破，而突破本身又可能反过来打开新的需求空间。在这样的结构下，产业投资泡沫并不是一个可以被简单贴标签的问题， 而只能在不断演化的过程中被事后逐步识别。从历史经验看，几乎每一轮技术浪潮的早期阶段，产业层面都会伴随一定程度的过度投资。 十九世纪中期美国的铁路投资浪潮如此，二十世纪九十年代末的互联网投资浪潮亦是如此。但如果把时间尺度拉长，从产业长周期的角度回看，这些过度投资并非纯粹的浪费， 反而为后续几十年的技术扩散和产业成熟奠定了基础。以互联网为例，二零零零年泡沫破裂之后，前期集中铺设的光纤网络、计算机设备和移动通信基础设施使得宽带和算力成本大幅下降，电子设备与网络使用费用快速下探， 最终为谷歌、亚马逊等一批互联网企业的崛起创造了现实条件，也为整个数字经济的长期繁荣打下了底层基础。因此，如果只从产业成长性的角度出发，而完全忽略资本市场的波动，其实并不需要过度纠结泡沫这个问题。 真正需要高度关注泡沫的是投资者本身。对投资者而言，关键并不在于某项技术是否值得长期投入，而在于二级市场的资产价格是否已经严重透支了未来，以及泡沫当前所处的阶段， 这直接决定了风险收益比。由此就必须区分产业投资泡沫和二级市场泡沫。 二级市场泡沫指的是资产价格与企业盈利能力之间出现了显著背离，但问题在于，显著背离的界限并不存在精确标准，更多只能借助历史经验和结构性指标来判断。 在识别二级市场泡沫时，可以重点观察两个核心维度，盈利和负债。首先是盈利。 判断一只股票是否存在泡沫，核心并不是股价涨得快不快，而是在市盈率和杠杆水平并不极端的情况下，企业的盈利增长是否能够大致跟上股价的上涨速度。 如果盈利能够同步甚至超额增长，那么即便股价持续上涨，也很难简单的将其定义为泡沫。在实物中，市盈率是观察盈利与价格关系的一个直观指标。目前每股七姐妹的动态市盈率整体在三十倍左右， 而二零零零年互联网泡沫时期，科技股的市盈率普遍在四十倍到六十倍之间。从个体来看，其姐妹中特斯拉的市盈率约为三百倍，显著偏高。 英伟达约为四十四倍，也处在相对偏高区间。其余五家公司大多分布在二十五到三十五倍之间，并不算极端。 同时，纳斯达克指数整体的动态市盈率约为二十八倍，明显低于互联网泡沫时期的水平。如果进一步把股价表现与盈利增速对照，会发现结构差异更加明显。从拆 g p t 在 二零二二年十一月三十日发布至今，英伟达股价累计上涨约百分之九百六十四， 而同期利润累计增长约百分之一千三百五十四。利润增速实际上跑赢了股价。苹果股价累计上涨约百分之九十一，利润累计上涨 约百分之九十，利润累计上涨约百分之五十五。谷歌股价累计上涨约百分之两百一十一，利润累积上涨约百分之一百零七。这意味着，不同公司之间股价与盈利的匹配程度差异很大。 需要注意的是，市盈率本身是一个动态指标，成长型科技公司一旦利润快速翻倍，市盈率会在短时间内被显著压低， 而当盈利预期改善、兑现路径更加清晰时，股价又可能先行上涨，从而重新抬高市盈率。英伟达正是这种典型案例。 过去几年，其市盈率经历了类似过山车式的变化，而微软和谷歌的利润增速大致只有其股价涨幅的一半， 相当于市盈率被动抬升了一倍。苹果的情况更为极端，利润增速明显落后于股价涨幅。这类业务相对成熟、增长空间有限的公司，很难再依靠利润高速增长来消化估值， 一旦市盈率处于高位，股价的回调压力自然会更大。从整体结构看，这一轮美股的上涨并非单纯由估值推动，而是高度依赖 ai 相关盈利的实际扩张。 数据显示，自叉 g p t 发布以来，在标普五百指数中， ai 板块贡献了约百分之七十五的总回报、百分之七十九的盈利增长，并承担了约百分之九十的资本开支，也就是设备与技术投资。 ai 板块的价格回报率达到百分之一百八十一，同期盈利增长约百分之一百二十四，盈利增速整体并未明显落后于股价表现。而剔除 ai 板块之后，标普五百其余成分股的价格回报率仅约百分之二十五，盈利增长只有百分之九。第二个维度是负债。 负债反映的是企业的投资能力和抗风险能力。一家企业如果在高杠杆状态下压住新技术，即便技术路线本身正确，一旦资金链断裂，融资环境恶化，也可能因为财务结构问题而被淘汰。这种超出自身承受能力的扩张本身就构成了一种泡沫。 衡量负债情况可以重点关注杠杆率。在这一轮 ai 浪潮中，科技巨头的资本开支规模确实很大，而且增长速度极快， 预计今年和明年，七姐妹的资本开支占营收的比重将升值约百分之十六。但与之对应的是，这些公司的整体杠杆率并不高， 七姐妹的平均资产负债率约为百分之八十，处在可控区间。更关键的区别在于，与上一轮互联网泡沫时期不同，这一轮大规模投入 ai 的 主体除了英伟达之外，几乎全部是主营业务、盈利能力极强的成熟科技公司， 他们拥有充裕的自由资金，可以用内部现金流支持资本开支，而不需要依赖高杠杆融资。以亚马逊为例，在互联网泡沫时期，亚马逊仍是一家商业模式尚未完全验证、盈利前景不明朗的公司。 而今天的亚马逊已经是一家现金流充沛、盈利能力稳定的大型科技企业。换言之，即便 ai 投资回报不及预期，这些公司承受的更多是盈利波动风险，而非生存风险。 综合来看，当前美股的 ai 泡沫更像是处在一个大规模投资盈利逐步兑现、股价持续上行的上半场，而非终端商业模式全面验证后的下半场。真正决定泡沫命运的，并不是短期估值高低， 而是未来几年 ai 在 终端应用商业化落地和生产率提升上的兑现速度。泡沫从来不是一个静态标签，而是一个持续演化的过程，唯一理性的做法是不断跟踪盈利、负债与资本开支之间的动态关系。 近年四月份，美股曾出现一轮明显下跌，市场情绪迅速转向恐慌。而在今年早期，本频道曾在多个视频中谩名观点，那就是坚定看多美元资产背后的核心判断只有一个，美国宏观经济的基本面并没有出现结构性问题。 之所以必须先判断美国宏观经济，是因为在美国经济基本面稳健的前提下，美股的恐慌是下跌，历史上往往都是中长期的买点。 自一九八三年以来，只要美国没有进入真正的经济衰退或金融危机，即便股市出现剧烈回调，也大多能够在较短时间内收复失地。一九八七年的黑色星期一就是典型案例。 股市在情绪性崩盘后迅速修复，而并未改变长期上行趋势。从当前情况看，美国经济的底层结构依然健康，尤其是私人部门的资产负债表非常稳健，甚至具备进一步扩张的空间。 无论是企业部门还是家庭部门，整体负债率都处在相对可控的区间。这意味着即便股票价格出现阶段性下跌，也不容易击穿私人部门的资产负债表，引发连锁失去杠杆。 按照目前的节奏推演，到二零二六年，美国私人部门资产负债表大概率会重新进入扩张周期，从而对经济增长形成新的支撑。更重要的是，当下的美国经济并非只依赖单一动力，而是处在三个中长期周期的叠加阶段， ai 技术创新周期、实物投资周期以及美联储的降息周期。首先是 ai 技术创新周期，这一轮 ai 浪潮显然仍处在中段，而远未走到尾声。七姐妹的资本开支不仅没有放缓，反而在未来一年仍将继续扩大。英伟达、谷歌、亚马逊 在芯片、数据中心和算力生态上的竞争正在加速，模型能力和产品形态的迭代速度明显加快。最近谷歌发布的新一代多模态模型在图像理解和生成能力上的提升，对市场形成了实质性冲击， 也再次强化了技术尚未建顶的判断。其次是实物投资周期。与二零零零年前后的互联网泡沫不同， 这一轮 ai 投资并没有停留在概念和软件层面，而是迅速转化为对算力、服务器、芯片、电力和数据中心的真实资本支出，这种投资对经济的拉动是直接且可量化的， 不仅体现在科技企业自身的收入和利润中，也体现在制造业、能源和基础设施相关行业的订单与就业上。 第三是货币周期。随着通胀回落，美联储已经进入明确的降息通道，金融条件的边际改善为风险资产提供了重要支撑。与高通胀、高利率环境相比，降息周期更有利于科技成长型资产的估值稳定与再扩张。 从更长的时间尺度看，未来五年将是 ai 商业化逐步兑现的关键阶段。 ai 对 经济和企业盈利的影响主要通过两条路径实现。第一条路径是降本增效， ai 替代部分重复性、规则化的人力劳动，显著降低企业的用工成本，提高经营效率。第二条路径是创造新需求。 ai 相关的新产品和新工具往往在价格更低、效率更高的前提下，打开此前不存在或规模有限的市场，从而带来需求端的扩张，而不仅仅是存量替代。 前段时间，市场曾流行一种说法，认为英伟达与下游科技企业之间存在所谓的财务循环， 这种说法本身是具有误导性的。真正的财务循环指的是资金在企业之间来回流转，推高营收，却无法带来利润增长。 比如， a 融资一亿美元向 b 采购， b 在 用着一亿美元向 a 采购，账面收入增加，但利润并未改善。而现实情况是，英伟达以及七姐妹的利润都在同步快速增长，毛利率和净利润并未因为资本开支扩大而恶化，这从根本上否定了财务循环的指控。 从应用层面看，未来三到五年， ai 大 概率会在多个领域实现规模化落地，并兑现商业价值， 包括文声、图文声、视频、数字人、内容编辑、翻译、会计、网络客服、法律咨询、 体检与辅助医疗、智能驾驶等。其中，智能驾驶的长期应用前景仍然被市场明显低估，尤其是与出行平台结合后，打车平台很可能成为智能驾驶时代最重要的流量入口和商业化主体。 最近几个月，美国多家大型企业陆续宣布较大规模裁员，这本身也是一个重要信号，它表明企业管理层对 a i t 带部分劳动力的预期正在快速上升。从历史经验看，技术创新对就业的影响通常呈现一种 g 型曲线。 在技术扩散初期，结构性失业上升，就业率阶段性成压。但随着技术成熟、成本下降和新需求被创造出来，就业岗位会在新的领域和新的分工中快速增长，就业率重新回升。 ai 正在进入的正是这条曲线的前半段。 为什么偏偏在今天， ai 会以如此强烈的方式出现，并迅速成为全球资本与产业的核心主题？ 长期生活在欧美国家的人，其实对 ai 的 重要性有着非常直观的感受。在欧美高度依赖知识工作的行业中，律师、医生、会计师、设计师、工程师、咨询顾问和管理层人员的工资水平极高，但工作效率却并不成比例的提高。 中国的情况恰好相反，整体工资水平较低，但效率同样不高。一个共同点在于，无论中美绝大多数支持工作者的工作方式，本质上仍停留在高度依赖个人经验、手工操作和重复劳动的手工业状态， 其效率远远无法与工业时代的标准化生产相比。长期以来，社会形成了一种近乎默认的认知，只要一个职业需要高学历、长训练周期和较大的时间，成本就理所应当的对应高收入。 但从市场逻辑来看，高成本并不天然等于高收入。恰恰相反，在竞争充分的环境中，高成本往往意味着低效率，而低效率最终会被替代。当知识工作者的单位产出效率长期偏低、服务价格却持续攀升时，用机器来替代人的动机就会自然出现。 从数据层面看，绝大多数知识工作并不具备想象中的高创造型。无论是图片编辑、基础设计、会计核算、合同审查、交易撮合，还是相当一部分医疗诊断与法律咨询，本质上都是规则明确、重复性极高、融错空间有限的工作。 这正是 ai 最擅长的领域。 ai 正在也必然会以更低的成本、更高的稳定性和更快的速度接管这些工作。 而这一趋势并非技术理想主义，而是绝对理性的成本与效率选择。更深一层的问题在于，知识工作之所以长期维持高价格，很大程度上并非完全源自市场竞争，而是源自制度性保护。 政府与行业组织在过去几十年中，通过准入管制、人为抬高门槛的方式，为部分知识职业构建了事实上的特权壁垒。 律师、会计师、金融交易员、审计师等岗位往往必须通过复杂的资格考试，对学历、专业背景、实习路径、认证机构设置严格限制。这些规则在名义上是保障专业型，但在经济效果上等同于限制供给、维持高价。 而 ai 恰恰绕开了这一整套体系。 ai 没有学历、没有专业背景，也不需要通过行业协会的认证，但在大量具体任务上，其表现已经超过了多数人类从业者，这使得原本依靠准入壁垒维系的高收入结构第一次遭遇系统性挑战。 从这个意义上说，这一轮 ai 革命本质上是对高成本、低效率、仍停留在手工业阶段且受制度保护的知识工作的效率革命， 其历史地位类似于工业革命时期标准化、大生产、对师徒制和行会保护下的传统手工业的替代。放在更宏观的背景下，美国经济也正处在一轮新的实物投资周期中。 这一轮实物投资既包括 ai 驱动的计算机设备、服务器、数据中心、电力系统投资，也包括美国政府近年来推动的半导体、生物医药、基础设施和军工相关投资。过去两年，市场对前者的定价较为充分，算力、芯片和云计算成为资本追逐的核心， 但对后者的定价明显不足，其影响更多体现在宏观经济增长和就业结构上，而非资产价格。市场普遍认为，特朗普政府推动制造业回流的努力难以成功，因此低估了相关投资的长期影响。 但事实上，半导体、生物医药等高端制造领域的资本支出正在持续增加，只是尚未完全反映在资本市场估值中。今年特朗普政府推动的大规模招商引资累计获得约十八万亿美元的投资承诺，其中相当一部分将在未来几年逐步落地。 这些投资并不依赖单一周期，而是具有明显的中长期属性，将为美国经济的持续增长提供底层支撑。 第三个叠加周期是美联储的降息周期。受通胀压力和政治博弈的影响，今年美联储降息节奏偏慢，这在短期内给联邦财政带来压力，也加大了市场波动。但从结构上看，美联储并没有必要长期维持如此高的实际利率水平。 当前美国政府部门的资产负债表压力较大，负债率高，利息支出上升。特朗普政府事实上已经进入一个化债周期，其核心思路是通过更高的名义增长和适度通胀来稀释债务负担。 这并不意味着美债存在违约风险，而是意味着政策更倾向于容忍更高的通胀区间。 二零二六年六月，特朗普将认命新一任美联储主席，市场普遍预期将起用立场更为割派的领导人，这将为降息路径提供制度性保障。 更长周期内，联邦基金利率有可能在明年被引导至百分之三点五以下。综合来看，未来五年美国经济大概率将进入一轮新的扩张周期，其特征将明显不同于二零零八年金融危机后的低通胀、低利率时代，而更接近一种穷人版的九十年代， 名义增长率相对更高，通胀率与利率维持在中等偏高区间。实物投资与技术创新同步推进，而资产价格在波动中整体上行，这正是 ai 浪潮得以持续发酵而非短期破灭的宏观土壤。 最近一个月，围绕 ai 是 否存在泡沫，投资者讨论的异常激烈，但始终没有形成真正的共识。不过，市场在反复争论中逐渐接受了一个现实，无论你是否认为 ai 存在泡沫，你都几乎别无选择，只能参与其中。 中国和美国的科技公司正在以极大的力度投入 ai， 即便存在失败风险也必须跟进，因为不投入就意味着在下一轮技术竞争中被直接淘汰。对普通投资者而言，道理并没有本质不同。 在当前资本高度集中的格局下，除了 ai 这条主线，几乎找不到同等体量、同等确定性的投资方向，不参与本身反而成了一种更高风险的选择。因此，真正重要的问题已经不再是要不要参与泡沫，而是如何参与泡沫。 从市场表现看，美股自叉 gpt 在 二零二二年十一月三十日发布以来， a 股和港股自 deepsea 在 二零二五年一月十五日发布以来，这三个市场都经历了明显上涨，而且上涨结构高度一致，几乎全部集中在 ai 相关的科技板块。 这种高度结构化的行情，本身就说明资本正在围绕同一条技术主线重新定价全球资产。从趋势判断来看， a 股和港股的热度短期内仍将维持，但受制于内地经济复苏节奏偏慢，企业盈利修复较为缓慢，明年的整体涨幅大概率低于今年 上升指数四千五百点附近，横升指数三万三千点附近更可能成为阶段性顶部区间，一方面基本面难以支撑更高的估值中数， 另一方面，监管层本身也不希望股市长期明显背离实体经济运行状态，从而积累系统性风险。从具体板块看，受益于 ai 浪潮以及中国互联网在应用端的优势， 一些大型互联网企业在未来三到五年 ai 商业化逐步兑现的过程中，依然有望获得可观的增长红利， 其长期成长性并未被破坏。但需要正视的是，当前这些公司的股价位置已经不低，短期并不是一个理想的进入起点，更适合等待回调而非追高。从投资属性来看， a 股和港股市场更受到中国政府政策的影响， 而过去数年的政策漂移已经证明， a 股和港股均不适合普通人。对普通投资者而言，美股市场的适配度明显更高。美股的核心优势在于其长期有效的价值投资基础。 美股的上涨并不是靠题材轮动，而主要由跨国公司的盈利能力持续推动。自一九八三年以来，美股在大多数年份都是上涨的。需要强调的是，这里所说的美股上涨，指的是指数意义上的上涨。以标普五百为例，它本质上是由一批国际化经营的跨国公司构成。 我们常说的美股牛市，实际上是这些跨国公司的股价在上涨，而并非所有中小企业同步受益，大量中小公司在竞争中被淘汰甚至退市， 而跨国公司凭借全球市场的盈利能力和规模优势，持续推高指数水平，这正是美股长期向上的根本动力。 这一逻辑并不只存在于美国、日本、英国、德国、法国等主要发达经济体的股指，同样由跨国公司主导。在这些国家的上市公司中，海外营收占比普遍在百分之四十到百分之七十之间。以日本为例，日经指数的走势与日本上市公司的盈利修复高度一致。 二零零四年前后，日本企业完成国际化转型，盈利能力改善，推动日经指数上行。二零零八年金融危机导致盈利受挫，指数回落。 二零一三年之后，盈利再次修复并趋于稳健，最终推动日经指数在近年不断创出新高。 从这个角度看，投资发达国家的头部上市公司，本质上是在投资跨国公司在全球范围内的盈利能力，而不是单一国家的短期经济波动。对普通投资者而言，参与美股可以遵循几条相对稳健的原则，第一，采取中长期投资策略，避免短频、高频交易。 第二，优先选择指数 e t i 和国际化程度高的跨国公司，尤其是科技巨头，而非中小股票。第三，不追高，不焦虑于错过机会，在市场出现恐慌、价格回调时分批买入。 第四，持续判断 ai 泡沫所处阶段，在泡沫明显恶化、基本面无法支撑估值时选择退出。如果是身在中国的普通投资者不愿意熬夜盯盘，也看不懂复杂的美股财报， 那么指数 etf 是 更现实的选择。从二零一五年至今，纳斯达克指数的年均回报率约为百分之十五。 以纳斯达克指数为矛，参与这轮 ai 浪潮是一种相对分散风险，但又不完全错过时代主线的方式， 这里可以把问题再往底层推一波。不论是美国还是中国市场，为什么资本都会高度集中到科技板块？表面原因并不难找，比如 ai 浪潮的吸引力、地源冲突、家具对技术安全的重视、政策资源的集中投放等等。 但如果把时间轴拉长，会发现背后其实存在一套更深层、几乎具有历史必然性的逻辑。 在工业化、城市化和人口快速增长阶段，空间资产是稀缺而昂贵的。土地有限，人口不断涌入城市，住房、基础设施、产业园区承载着生产和生活的核心功能，整个社会的资本自然高度集中在空间资产之上。房地产不仅是居住品，更是增长容器， 基建和园区不仅是投入，更是未来产出的前提。在这个阶段，谁控制空间，谁就控制增长。但当一个国家逐步进入后工业化后、城市化阶段，人口增速放缓甚至转负， 老龄化和少子化成为长期趋势，空间资产的逻辑会发生根本变化。城市不再缺人，土地不再稀缺，新增住房和基础设施的编辑效用快速下降，空间资产开始从稀缺品转为过剩品。 在这一阶段，房地产的金融属性被逐步剥离，回归为低增长甚至负增长的耐用消费品，大量社会资本开始从空间资产中撤离。资本撤离之后会流向哪里？答案不是新的空间，而是时间。 当人口老化，年轻人减少，个人和整个社会可支配的时间总量反而变得稀缺而昂贵。延长寿命、提高生命质量、提升未来确定性就成为资本配置的核心目标。 一旦进入这一阶段，整个社会的资本结构都会系统性的转向时间资产。时间资产大致可以分为两大类，第一类是国债、保险和养老金，本质上是为未来生活做准备， 用金融工具对冲寿命不确定性，提高生命质量，拉长可控时间。第二类是科技股，本质上是把资本投向未来，通过技术进步提升单位时间的生产率和价值，压住未来比现在更值钱。欧美国家普遍已经进入后工业化、后城市化和人口老龄化少子化阶段， 其社会财富的配置结构高度体现了这一点。虽然欧美日三大经济体居民的风险偏好存在差异，但家庭资产中配置在保险和养老金上的比例却高度一致， 基本都在百分之二十五至百分之三十之间。以美国为例，美国家庭约百分之七十的资产配置在金融资产中，而在金融资产内部，国债、保险和养老金这一类时间资产占比约百分之三十五，股票占比约百分之四十，而股票又高度集中在科技股这一类高时间价值资产上。 近几年，中国也正在快速迈入后工业化、后城市化以及人口老龄化少子化阶段，一个极其清晰的变化是，社会资本开始系统性的从空间资产中撤离，并逐步转向时间资产。今天如果你手里有五百万，可选项其实并不多， 要么存钱买保险，为养老和未来不确定性做准备，要么买股票，而股票的配置又不可避免的集中在科技股上，这两条路径本质上都是在配置时间资产。 当下，空间资产和时间资产正在此消彼涨。房地产作为典型的空间资产，正在经历长期的估值回落， 而证券、保险、养老金以及科技股作为典型的时间资产，正在不断吸纳社会资本。举一个更直观的例子，二零二一年，一套价值六百万的房子，到二零二五年累计下跌百分之三十以上，只剩下约四百万。 如果继续持有房地产，假设每年按百分之三的速度下跌，十年后只剩下约三百万。如果再考虑利息成本、物业费、维护和折旧等隐性支出，每年按百分之四的综合跌幅计算， 十年后资产价值约为两百六十万。反过来，如果在二零二五年选择置换为时间资产，采取相对保守的方案，比如美债和保险组合，年化回报按百分之五计算，十年后资产规模约为六百五十万， 不仅追回了此前两百万的损失，还额外增加约五十万。如果选择风险略高的方案，美债和保险占百分之六十，美股占百分之四十， 其中美股配置为纳斯达克指数 e t f。 假设年化回报百分之七，十年后资产规模可达约七百八十万。对比之下，继续持有房地产与转向时间资产组合之间，十年后的最小差距约三百五十万，最大差距甚至超过五百万。 从这个角度看，资本高度集中于科技股以及保险养老金，并不是短期情绪或题材炒作的结果，而是后工业化、后城市化和人口老龄化、少子化时代、时间资产持续升值、空间资产持续贬值所决定的结构性趋势。 回到策略层面，真正重要的问题不在于要不要参与，而在于如何判断泡沫是否开始恶化。可以从几个新号入手， 第一，企业财务状况是否出现持续恶化，但需要注意的是，财报本身是滞后的指标。第二，企业是否明显增加债务融资，尤其是证券价格下跌，利差扩大，这往往意味着现金流开始成压。 第三，也是最重要的一点是市场情绪。当市场不断质疑 ai 泡沫，争论是否存在风险，通常说明泡沫并不极端。而当市场形成一致预期，普遍认为没有泡沫或这次不一样、情绪高度一致时，反而更接近需要退出的阶段。 美联十一月的调查显示，仍有百分之五十三的基金经理认为市场存在泡沫，这恰恰说明当前市场仍保持一定理性，泡沫尚未走到失控阶段。回到最初的问题， ai 是 不是泡沫，其实已经不再是一个决定性问题。真正重要的是，我们正处在一个空间资产退潮、时间资产抬升的时代拐点， 技术不再只是产业升级的工具，而成为承载未来时间价值的核心。在题， ai 之所以成为资本高度集中的方向，并不是因为蓄势更动听，而是因为在老龄化、低增速、空间过剩的背景下，整个社会只能把希望压在未来效率之上。 因此，今天的风险并不在于参与 ai， 而在于参与方式是否理性，是否尊重周期，是否理解泡沫的动态演化。泡沫不是一夜之间破裂的，而是在盈利、负债和情绪同时失控时才会真正恶化。 在那之前，资本仍会沿着既定方向流动，时间资产仍会持续吸纳社会财富。对投资者而言，这不是一个可以置身事外的时代，也不是一个靠情绪和口号就能穿越的时代。你不需要预判每一次波动，但必须站在正确的长期趋势一侧。 你不需要压住单一公司，但必须理解资本为什么集中于此。你更不需要幻想没有泡沫的繁荣，而是要学会在泡沫尚未失控时参与在泡沫真正变质前退出。时代给出的选择其实并不多， 要么被动留在不断贬值的空间资产里消耗时间，要么主动拥抱时间资产在不确定中管理风险。 ai 不是 重点，但它是这个时代通往未来的必经之路。

ai 的 泡沫如果未来要以某些公司的重组来破灭的话，那么可能会相当的惨烈。昨天那只下跌超过四百点，主要都是由 ai 板块下跌所带来的芯片股，比如像英伟达和博通都跌了百分之四， 甲骨文更是跌幅超过了百分之五，当中英伟达作为整个 ai 的 板块的领军人物，从高点下跌已经接近了百分之二十了啊。 这一轮的 ai 调整啊，可以说是充分体现了华尔街对 ai 的 感到的一种疲劳感，他们现在都开始重新对 ai 进行算账了啊。 最近几天那个瑞银 u b s 发布了一份研究报告啊，调查了全球百家大型的企业的 it 决策者，这些企业都是以营收十亿美金以上的大企业当中，只有百分之十七的企业表示，他们的深层是 ai 的 使用模型啊， 已经跑通流程，进入了大规模的生产环境，也就是在他们的公司中用起来了。剩下的百分之八十三在干什么呢？不是在做 ppt 就是 在跑 demo 啊，小范围的测试啊，就比如说弄个什么聊天机器人给员工玩玩的，这种状态完全没有铺开， 其中 ai agent 的 这个落地啊，仅仅只有百分之五，也就是说现在绝大部分的体验啊，还处在做 ppt， 在做尝试，并没有把 ai 真正落实到实际的生产中啊。而这个数据在今年三月份的时候，那就二零二五年三月份的时候，这个数据是百分之十四，也就是说过了差不多一年的时间，渗透率仅仅提高了三个百分点。 这说明华尔街啊对 ai 是 否能真的产生实际的收益产生了怀疑啊，一是怀疑到底能不能产生收益， 二是怀疑这个渗透率的上升也许需要非常长的时间，但与此同时它的资本支出却是万亿级别的，换谁现在都没耐心了，对吧？所以现在对于这种有额外的资本支出的这种新闻，市场已经 不把它看为利好，都把它看为利空了啊。就比如说昨天刚传出消息，欧盟 a 和亚马逊啊，有可能会达成超过一项超过一百亿美元的投资啊，正在进行谈判， 这个消息一出啊，亚马逊没有涨，反而还跌了啊，所以就像我之前视频说的啊， ai 现在可能真的已经进入到一个起飞前的衰退阶段啊，也就是说一开始的巨大的投资并没有立刻带来回报啊，然后投资者都开始怀疑了， 前几次的巨大的产业革命的时候都出现过这样的一种倾向啊。那么接下来可能上演的剧本就是有些公司可能是要出问题了，就比如说像甲骨文的那个 c d s， 也就是信用违约互换，已经飙到了一百五十点以上了啊， 在之前的视频我就说过，这个水平已经是到达了二零零八年金融危机以来的最高水平了，所以 ai 的 泡沫如果未来要以某些公司的重组来破灭的话，那么可能会相当的惨烈。

两次 ai 寒冬后，一九九零年代初，人工智能几乎成了禁忌词汇，但冬天再长也会过去。传统专家系统依赖精确规则，非黑即白，但真实世界充满不确定性。 一九八八年，尤大普尔的贝叶斯网络改变了一切，从数据中学习概率关系，接受不完美的现实。 一九九三年， ibm 的 统计机器翻译震惊学界，完全不懂语法的系统翻译质量超过传统规则。系统证明了一个革命性理念，大量数据比精巧规则更有用， 支持向量机神经网络复兴。一九九七年，汤姆米切尔的机器学习教科书出版，标志着新学科的成熟。 ai 开始走出实验室。亚马逊产品推荐，谷歌搜索优化两个关键因素，互联网带来数据爆炸，摩尔定律带来算力飞跃。数据和算力为机器学习铺平道路。 这次为何不同目标更务实，依赖更少？假设可持续改进、概率推理和机器学习开启了 ai 的 新纪元。

高山这种国际的顶级同行都在警告 ai 泡沫化，这次是可能比两千年的互联网泡沫还要严重，因为达已经同比百分之六十增长，这样一个炸裂的业绩 居然当天还是收跌的，为什么这么好的业绩大家却在抛售？大家到底在担心什么？用一个做企业人来讲都是很容易去理解的，巨额的资本开支是很有可能成为 ai 企业的生死线。 资本开支对于企业来讲，像修厂房，买设备这样大额的投入，钱花出去的短时间是看不到回报的，一旦行业突然下行，工厂又没有了订单，那这样一个亿全都砸在手里， 更关键是企业的现金流就会被迫的被拉到了一种极限。放在 ai 行业，资本开支就是建数据中心，买英伟达的 gpu， 现在 ai 巨头就陷入到这种疯狂的算力，均被禁赛，你能想象亚马逊在过去十二个月的自由现金流已经下滑了接近七成， 而 openai 更加夸张，一个一年收入才一百三十亿美金的公司，现在要承诺一点，五万亿美金的资本开支，相当于就是你每年用一块钱的收入去支撑一个一百一十五块钱的长期投入，那这种投入和回报的失衡在企业经营里面是非常高的操作。 现在的场景和两千年的互联网泡沫几乎是复刻。对于现在的英伟达来说，在当年就是思科，这两家公司同样是核心供应商的定位，思科当年是互联网的骨架，主营业务是路由器、交换机这样所有互联网业务的一个基础。那现在英伟达也是 ai 的 心脏， gpu 几乎是算力时代的一个核心硬件，两者都垄断了行业最关键的基础设施，而且同样他们也是业绩爆发加股价的暴涨。资本当年也是从营收二十亿美金涨到一百九十亿美金，五年就翻了九倍，市值也一度登顶了全球。而 英伟达也在过去几年实现了每年收入百分之六十的高速扩张，同样是现在的神话股，现在也是一个高息的环境和潜在需求的一些引流，在两千年的时候，融资环境快速的收缩，导致了 资本的下游客户资金紧张，需求几乎是一夜之间坍塌的，在两千年第二季度还能有个百分之五十增长， 但是在一年后，需求就几乎是腰斩的，而且股价跌了接近百分之九十。同样像现在的英伟达的客户的现金流也在变得越来越少。这就是为什么英伟达的业绩再好，投资人依然选择抛售， 因为他们怕的不是 ai 不 再伟大，是重蹈斯柯的覆辙。对于现在来讲， ai 的 创新性其实是毋庸置疑的，就像当年的互联网一样，将会深刻的改变我们的生活和工作。 但是企业的经营的底层逻辑永远都会是收入、利润、现金，哪怕是再热门的赛道，一旦是不计成本的资本开支的这种竞赛，不尊重经营的规律，无论是企业还是盲目追高的投资人，最终都有可能付出非常惨重的代价。

各位，我刚刚看完今天的美股行情，感觉又熟悉的剧情开始了。就在昨天，美股科技股迎来黑色星期三，纳斯达克指数暴跌四百一十八点，跌幅达到百分之一点八一。而这次最大的重灾区就是 ai 板块， 甲骨文股价单日中挫百分之五点四零，博通下跌百分之四点四八， ai 芯片龙头英伟达和 amd 分 别下跌百分之三点八一和百分之五点二九。 这波恐慌的源头还得追溯到一封神秘的邮件，美国最大另类资产管理公司 blue 嗷嗷突然通知客户将退出对甲骨文在美国密歇根州价值一百亿美元的数据中心项目融资。作为 ai 算力底座供应商的代表，甲骨文已经扛不住了， 其股价在过去五个交易日累计下跌近百分之二十，直接抹去了全年的涨幅。同样处境尴尬的还有博通，同期跌幅更是超过了百分之二十一。 要知道，这些企业现在的市值可是背靠真实的业绩支撑的。甲骨文今年云计算业务增长强劲，前三季度营收同比增长百分之十八，但就因为投入了 ai 相关业务，就被资本市场用脚投票了 去年估值高达两千亿人民币的明星 ai 公司 open ai， 即便保守估计其今年的收入增长能达到十倍，那他明年也就大概能赚一百亿人民币左右。可这样一个公司，在年初的估值却达到了五千亿美元。 这就是目前美国的资本市场，一个连最基本的资本回报都不考虑的市场。所有人都觉得人工智能这项技术很重要，于是所有人都愿意砸钱支持，所有人都以为自己投的是长青产业，结果所有人都忽视了一个最基础的问题，这个世界上到底需要多少人工智能？ 从去年开始，美国的科技圈掀起了一波疯狂的 ai 竞赛，苹果有 apple gpt， 谷歌有 google gpt， 微软有 montana gpt， 连麦半导体的英伟达都推出了名为 nemo 的 ai 平台。 其实，从资本退潮这一刻开始，我们就进入了资本的理性定价阶段。如果 open ai 不 能在合理时间内创造出足够规模且可持续的现金流，那么这里并不是唱衰 ai 技术。 相反，我认为人工智能一定会成为像电力一样的基础设施。但我们需要发展的是真正有用的 ai， 而不是美国式的纯粹的 ai。 比如在视频生成领域，中国的阿里最新发布的千万万项二点五，就已经超越了美国顶尖的 sora 二和 pika 三点 one。 这样的 ai 能力可以用于影视广告的制作，创造真正的价值。点赞关注，带你解锁更多硬核科技，见证中国崛起！期待下期再见！

最近呢，人工智能这个话题真的是火的不能再火了，整个投资圈都在为他疯狂。但是在这片热火朝天的景象下面，我猜很多人心里都在低估一个问题，这会不会是又一场互联网泡沫？ 历史难道真的要重演了吗？要回答这个问题呀，我们得先穿越回过去看一看。你想象一下，上世纪九十年代末，互联网刚刚兴起，所有人都觉得这是一个能改变世界的魔法， 于是无数的资金带着一夜暴富的梦想疯狂涌入股市，科技股的价格啊，就跟坐了火箭一样往上冲， 直到两千年，这个巨大的泡沫砰的一声破了，短短两年，纳斯达卡指数就跌掉了差不多百分之八十，那真是一个创造了无数财富神话，也留下了无数心碎故事的事。投资界有一句非常有名的格言，我觉得放在今天特别应景，就是这句 投资中最昂贵的四个词是这次不一样，这句话真的说到了点子上，它指出了我们在面对市场狂热时的一个共同弱点，我们总愿意相信这次我们正在经历的是独一无二的， 但历史好像总在提醒我们，技术会变，故事会变，但人性的贪婪和恐惧却总是惊人的相似。 好，那今天我们就顺着这个思路来深入聊一聊，我们会一起看看现在的 ai 热潮和过去到底像不像，背后真正的驱动力是什么，以及最重要的，作为投资者，我们到底该怎么看，怎么办？ 好的，那我们先来看第一个部分，你有没有发现，今天的市场真的有一种似曾相似的感觉，就和当年的互联网时代一样，如今这场 ai 的 韬天巨浪也是由少数几家巨无霸公司在引领， 没错，就是他们。现在大名鼎鼎的科技七巨头，亚马逊、微软、谷歌、 mate、 苹果、特斯拉，还有英伟达，可以说每一家都是这场任工智能革命的核心发动机。这一张图就更直观了， 你看看这七家公司，就这七家，他们的市值加起来竟然占了整个标普五八指数的三分之一还多，这太惊人了！这基本上就意味着整个美国股市的走向，很大程度上就看这七家公司的脸色。 接下来我们再来看看推动这一切的燃料，说白了就是钱这场哎哎，狂潮背后的投资规模到底有多夸张呢？ 三千三百亿官员，这是一个什么概念？这个数字可能要见抽象，我给你打个比方，这比很多国家的年度 gdp 都高，比如芬兰， 这相当于光这七家公司在一年之内就要砸钱砸出一个新的芬兰来。这么巨量的资本投入，毫无疑问会深刻的改变全球的科技版图。 你再看这个细分的数据，亚马逊、微软、谷歌，每一家都是几百亿上千亿的头，说真的，这已经不能算是简单的商业竞争了，这根本就是一场军备竞赛对吧？大家都在拼命烧钱，生怕自己在这场决定未来的战争里落后哪怕一步。 而且这场竞赛的赌注可不只是钱那么简单，它跟我们每个人都息息相关。国际货币基金组织有个估计说，在发达国家，由经近六十百分之的工作岗位都会直接或间接受到 ai 的 冲击， 六成啊！这意味着什么？意味着我们很多人的职业生涯可能都要面临一次重大的调整过洗牌。好问题来了，这么多钱，几千亿美元的巨额投资，到底都流向哪里去了？ 接下来的这个部分可能会让你有点惊讶，因为它结识了一个嗯，有点奇怪的资本循环现象，一个可能藏着不小风险的资本闭环。 问题的关键就在于，这些钱好像并没有完全流入实体经济去创造全新的价值，而是在几个巨头之间转圈圈。 你比如看这个流程，微软投一大笔钱给 openai， 然后呢？ openai 拿着这笔钱反过来付给微软，去使用微软的云服务， 然后微软再用这笔钱去买英伟达的芯片。在这个圈子里，每一家公司收到钱，都会在自己的财报上即为收入。 这个挖坑填坑的比喻，我觉得简直是绝了。我付给你一千块钱，让你挖个坑，你再付给我一千块钱，让我把坑填上。你看，我俩的账上都多了一千块的收入报表都好看了。但实际上呢？什么新价值都没创造出来。 这种循环收入的模式，就会让公司的增长看起来非常亮眼，但它的背后可能并没有真实的来自外部的价值增长。所以，在这场 ai 的 掏金热里，谁是最大的赢家？ 可能不是那些到处挖金子的人，而是那个在旁边卖铲子的。没错，就是因为大，他基本上为所有玩家提供了最核心的装备， ai 芯片。所以你看他的股价，自从 chat gpt 问世之后，涨了多少？整整一千六百百分，真的是太疯狂了。 但是就在所有人都觉得 ai 会这么一直狂奔下去的时候，一个潜在的巨大障碍，或者说一堵无形的墙可能正在前面等着它。 这堵墙我们叫它数据之墙。什么意思呢？其实很简单， ai 要想变聪明，就得不停地学习，也就是处理海量的数据，就好比人要吃饭才能长身体。 但现在的问题是， ai 快 要把互联网上所有高质量的粮食，也就是我们人类创造的公开内容都给吃光了。 你看这条时间线就非常清楚了，过去几十年，我们人类创造的数据量是爆炸式增长的，而现在 ai 模型正在以种更惊人的速度吞食着这一切。 有预测说，可能最快到二零二七年，互联网上的公开内容就基本被 ai 消耗完了。那之后呢？ ai 的 进步会不会因此慢下来？这确实是一个悬而未决的大问题。 好了，说了这么多宏观的背景，那最重要的部分来了，作为我们普通投资者，面对这么复杂的情况，我们到底应该怎么办呢？ 首先，这到底是不是泡沫？我觉得答案不是简单的是或不是。你看他确实有泡沫的影子，比如我们前面提到的估值过高，循环收入，但他和当年的互联网泡沫又有本质上的不同。那时候很多公司真的就只是一个名字，一个概念，连收入都没有。 但今天的这些 ai 公司，它们是有实实在在的产品，有巨大的应用潜力，也有相对清晰的盈利路径的。所以第一条策略也是最核心的一条， 继续投资，别轻易下撤。历史已经一次又一次证明，对我们大多数人来说，最靠谱的方法就是定期自动地投资到那些覆盖面宽、成本低的指数基金里。 尤其要记住，市场下跌的时候最考验人性，千万别因为一时的恐慌就清仓跑路。第二条策略呢，是把精力放在我们自己能控制的事情上，就是努力提高你自己的赚钱能力。 你要知道，你的收入就是你投资的弹药库，弹药越充足，你在机会来临时的时候才能抓住它。 不管是在本职工作上寻求提升，还是搞点儿副业增加现金流，都能让你在市场低谷、资产便宜的时候有能力去买入。第三点，就是那个老生常谈但永远有用的道理，不要把所有鸡蛋放在一个篮子里。做好资产的多样化配置， 除了通过指数基金投资股票，你也可以考虑配置一些其他的资产，比如证券、房地产，甚至是黄金。这样一来，就算某一个市场出现大的波动，你的整个资产组合也能更稳健一些。 所以说啊，市场的每一次动荡，其实都是一次财富重新分配的机会。关键就在于，当别人都在恐慌的时候，你能不能保持冷静，看到其中隐藏的机会。希望我们今天的分析能给你提供一些新的视角，帮助你为未来做好准备。

大空投再次预警， ai 泡沫两年破灭，美股可能不如类似两千年式的雄市。知名大空投迈克尔巴里继上次发文看空一伟达后，他再次在最新的访谈中大谈他的雄市预警。他说的很直接，这轮 ai 热跟两千年互联网泡沫很像，最多两年就会破。 他口中的两千年式的雄市到底是什么样？那时候市场被互联网点燃，一堆公司靠讲故事上市，连个像样的盈利都没有，市值却飞天。结果泡沫破了之后，纳斯达克跌了整整三年，跌掉了七成，很多高科技概念股一去不复返。 而现在巴黎觉得 ai 的 走势和当年几乎一模一样，热钱太猛，故事讲太多，基本面太弱，泡沫已经吹到了顶。两千年互联网泡沫破裂的熊市是跌一段，反弹一段，再跌一段，指数横着摩来回折腾了好几年，很多科技股十几年都没有回到当年的高点。 说到这儿，你可能会想，大空投又出来吓人了，是不是得赶紧清仓？别急，我们来拆解巴黎的观点和行动。第一，巴黎把外部资金大幅收缩，他觉得接下来可能是一个又长又难熬的大周期，不适合拿随时要用的生活钱去硬扛。 对普通人而言，就是别拿你随时要用的那点生活钱去赌一个你自己都说不清楚要熬多久的大趋势。第二，他看空 ai， 但他没有一把梭哈去做空，在他觉得严重高估的标地上买了小仓位的两年期看跌期权，观点可以很激进，但仓位还是很保守。这一点我们在前期聊巴黎的时候就讲到过。 第三点，他点名的是一类典型高风险股票，逻辑很朴素。这类公司有几个共同特征，故事讲的特别猛，真正落到手里的现金流却不厚， 股权激励发的非常的凶。公司赚没赚多少钱先不说，内部已经靠股票出来了好几个大富豪，很多公司天天跟你讲增长， ai 革命财报一摊开，回购搞的挺勤快，但回购的钱很大一块，其实只是 在把期权激励挖的坑给填回去，真正回到普通股东口袋里的东西并不多。这背后其实是一套清晰的潜在高风险观察名单筛选方法。高估值股权激励特别多，真陷阱又不厚，还天天讲故事的公司，得警惕背后的高风险。 第四点，他看 ai 泡沫有一个特别关键的视角，方向可以很确定，时间往往很模糊。现在这波 ai 的 火爆，很像当年光纤数据传输的那一轮儿，股价先嗨到天上去，真实的资本开支还要继续冲很长一段历史上每一轮儿类似的周期，股市建停的时候，资本开支往往连一半都还没有做完。 巴里说现在可能重演两千年那种雄狮时，他的意思不是明天就学崩，而是接下来几年高估值讲故事的资产可能会在反复折腾中一点一点被市场修正。这对普通投资者的启示是，可以相信迟早会跌下来，但千万别指望明天就崩。泡沫破裂需要时间，情绪也有惯性， 所以大师并不是在聊哪一天一定崩，而下注的是极端的定价，迟早要被市场修正这一逻辑。你对巴里的雄狮预警怎么看？欢迎在评论区聊聊你的看法，点赞关注，让我们一起坚持学习和成长！

美国这个 ai 泡沫他早晚都会破啊，但是现在的话，我们已经能够看到一点趋势了，就在这两天啊，甲骨文因为一个据说一百亿美元的一个数据中心的订单啊，黄了，这样一个谣言啊，咱也不知道是不是谣言啊。 现在呢，他的一个市值大跌，而他的市值大跌了之后，也带动了 o n a i， 也带动了微软，带动了英伟达一起跟着下跌啊。看来美国的资本们也非常清楚啊，美国的这个人工整容的泡沫之大啊，大到难以想象的一个程度。 之前我就讲过，现在呢，美国这三家巨头，英伟达、甲骨文和 open a i 这三家的话，实际上他们就是一个三角合同的关系啊，甲骨文呢，承诺要买英伟达一千亿美元的芯片，然后 open a i 呢，承诺要买甲骨文一千亿美元的云服务，然后呢，英伟达呢，要承诺投资给 open a i 一 千亿美元， 看似呢，未来这个 ai 市场的话，有三千亿美元的即将要入账，但实际上的话就是一个简单的流水账，一个三角合同啊，谁也没有做到真正的一个增量，而这其中呢，谁迈出这第一步，谁拿钱去迈出这第一步，其实都很难。 现在夹在中间的这个甲骨文的话，已经被爆出了严重的信用危机啊，据说呢，他的一个信用的一个水平的话，比他二零一九年的历史最低记录还要更低， 也就是说呢，现在其中有一家呢，已经出现了大量的这种信用的违约以及合同的违约，究其原因呢，还是因为没钱。 换句话说，现在美国人疯狂的在建设数据中心，现在美国人在疯狂的生产芯片，但实际上这些投入建设的所提供的巨大算力是没有办法被使用掉的，因为无论是对于用户来讲，还是对于企业来讲的话，都没有办法将这些算力的话给它变成真正的价值， 你没有办法能够创造出真正的价值，他就没有办法带来增量，就没有人愿意为这样一个生意去付钱。目前能够明显看到的是，随着过去的五年时间，美国人工智能行业的一个高速发展，现在金融领域，资本领域里面的钱基本上都已经被吸干净了， 而未来的核心关键点的话就是这些人工智能这些资本投入的钱能不能够产生真正的有用的价值。但是截止到目前来看，他不仅没有产生出资本所期望的价值，甚至 美国人在投入了重金达到人工智能领域之后，美国人现在的多个人工智能领域的一个性能竟然还被我们国内的人工智能超越了。就像我前段时间给大家举过那个例子，比如说在视频的生成这个领域，我对比了美国顶尖的 sorry 二，我对比了美国顶尖的 vivo 三点一， 结果事实证明，效果最好的竟然是来自我们国内的阿里的千万万象的二点五，而且更加关键的是，就在昨天啊，人家还更新了一个二点六的版本，效果又进一步的增强了。 所以这就是两条路线的一个区别。美国人之前呢，通过这种疯狂的投资，疯狂的融资，通过这种烧钱的方式，让他能够在某些技术领域的话能够做到突破，但事实证明，在人工智能领域似乎是我们所走的这条以需求和场景为驱动的路线，更能够产生真正的价值。 比如说在影视剧的领域，在电视广告的领域的话，现在已经有很多的公司和很多的企业已经在使用像千问万象、二点五这样的视频生成模型来产生真正的价值。而 deepsea 就 更不用说了啊，已经融入到我们的千行万业。 所以在这样的时间点，如果还是有人在跟你强调美国的人工智能有多么厉害，美国的技术有多么先进的话，那我觉得这种人呢，就是无知，他就是蠢呐，你们同意吗？文案的内容呢，来自我们公司自研 a s v t 科研 a s v t 打造有价值的自媒体。