# 市场概述2026年3月3日

Shanghao Jin · 2026-03-03 · 35 min · https://www.youtube.com/watch?v=2tuGqNpI3_A

## 逐字稿

### 市场概述2026年3月3日

谢谢大家。我好久没有讲市场了，新年快乐。过年的时候就自己在那里，所以没有讲市场。我觉得先总结一下2月份整个市场的动向，然后说一下我对后面一段时间的看法。

其实从宏观上来讲，我觉得短期里面市场需要进一步调整。这个问题我在1月份的时候其实已经讲过了：整个市场的 position，也就是仓位和 setup，包括 gamma 的情况、gamma wall 的情况，其实都对市场不是很有利。

### February Defies The Setup

2月份跌得这么少，其实有点出乎我的意料。1月份的时候我其实觉得，整体宏观上我们对长期是非常看好的，整个 AI 还是很看好，但是短期的 position 和整个 setup 上面，市场是需要经过调整的，只是2月份一直没有调整下去。

用一句话来总结2月份吧：2月份 was like a long year。它经历了很多 geopolitical 的影响，巨多的不确定性。从宏观上来讲，是巨多的不确定性；但是从微观上来说，市场开始意识到，AI 不光是很甜蜜的 CapEx、给公司增加盈利。

市场开始意识到 AI 对原来行业的冲击，而且是在比较快的时间里面。市场对于这部分的恐惧，从 AI 个股扩散到指数，主要比如软件指数，然后也扩散到信用市场。

所以，AI 对于市场的负面影响在2月份的时候给大家尝试了一下。我觉得这个东西还没有开始。一个工业革命级的东西出现，像 AI 这种工业革命级的东西出现，必然是一将成名万骨枯。它不光是取代很多人的工作，还要取代很多行业、很多公司。

### AI Changes Modern Warfare

我先说一下2月份的情况。最近市场大家关注比较多的，就是美国跟伊朗的矛盾。这个战争会维持多久，其实也不太确定，但是我们知道的是，他们通过 Palantir 的技术，或者通过原本的情报，再结合 Palantir 的技术，在战争的第一天把对方的领导人全部干掉了。

其实这预示着未来战争的一种形式。我之前在说到委内瑞拉事件的时候，已经讲过这个问题。这不光是情报工作，而是有大量的数据整理，是人没有办法处理的、AI 才能处理的大量数据。

所以以后国防部的订单，你们不能预期全部给飞机、坦克，给洛克希德·马丁。AI 和软件层面的国防订单，包括 Palantir、很多无人机公司，都会把它们的比率扩张很多。

美国国防部的订单是6000亿美元，而 Palantir 作为它的软件供应商，或者说整个 operating system 的供应商，连国防部直接支出的1%都没有拿到。所以这个格局是会改变的。

虽然你看到它第一天发了1400多枚导弹，也起飞了很多飞机，但是 AI 在这场战争中间的作用超过了50%。你能够在第一天把对方的领导层全部干掉，以后 AI 反而可以遏制战争，因为你发起战争，领导就会先被干掉。

以后战争的形态都会变成这个样子，不太需要地面武装这样去推动。但是这个东西背后，其实是2月份美国出现的大量新闻，大量正面和负面的新闻。

包括我们从1月份开始就比较担心的“is”问题，导致大量美国国内民众抗议，接着又引出了 Trump 的 Epstein files。这个事情后来在司法部长到国会作证的时候，变成了一个焦点。

他在那里为 Trump 辩护，和整个议会吵架。然后又有 Trump 的关税被推翻，他的支持率降到了新低。

其实我觉得，他在伊朗发动这个事情，不是中国国内说的什么为了美元霸权、为了获得石油美元。我不是这样看的。他国内的矛盾太多了，需要把这些矛盾转移出去，而且他的支持率实在太低了。

Supreme Court 推翻了 Trump 的关税。Trump 用 Section 122 加了15%的关税，期限是150至180天，然后可以重新调查每个国家的关税，再给美国针对每个国家重新加上去。

其实你们可以这样理解。关于关税的事情我们之前讲过，虽然按“一趴”是最简单的加关税办法，但是如果 Trump 想把关税重新加回来，他肯定可以重新加回来，只是用 IEEPA 是最简单的办法。

Supreme Court 最高法院虽然推翻了这次关税，但是最高法院其实也确认了，关税是 executive branch 的事情。他可以通过 executive branch 的其他工具，比如 Section 122、Section 232、Section 301、IEEPA 这些东西，继续去加关税。

所以我觉得，15%对应于原来那些在“一趴”下面被取消的 effective tariff，其实没有特别大的变化。但是这些事情整体来说给市场带来的是不确定性，也就是说现在市场处于一个非常差的 position。

### Gamma Forces More Selling

Position 一定是影响短期的，不是影响超级长期。比方说在1个月或者这段时间里面，这是一个非常差的 position。

这个 position 是怎么样的？你可以看到，call 和 put skew 差了很多。也就是说，市场上有很多人在买 put option，买往下的期权。

不光是在股票市场上，你会看到现在在信用市场、信用债上买 put 的也很多。大家都在对冲一个向下的极端风险。

Put skew 很大，意味着 put option 很贵，也说明没有人愿意卖，对吧？这个很容易理解。你也不太愿意在这个位置上卖 put，因为你不知道明天是不是又要跟谁打起来，或者会发生什么事情。

所以不确定性大的时候，你卖 put 的胆子就没有那么大，下面的 option 就会变得很贵。买的人多，投行的仓位是 negative gamma。现在这个位置是 negative gamma，但是往上7000点有一个 gamma wall。

往上的时候，大家愿意卖 call。大家愿意卖 call，是因为觉得市场也不一定涨得上去；即使涨上去，我卖 call 也是正常卖。

这导致了2月份整体资金的流动。机构在卖出，机构卖出包括两个方面：一个是 dealer，一个是 non-dealer，也就是一个是投资银行的对冲，一个是主动基金的卖出。其实这两方面都是在卖出。

投行的卖出是一种什么情况呢？当股票在涨的时候，上面有一个 gamma wall。如果股票在涨，投行对冲还是卖出。股票在跌的时候，因为下面是 negative gamma，跌下去以后 negative gamma 会变得更加严重，所以它会加速卖出，跌的时候就卖得更多。

所以你会看到，2月份股票指数每次上涨的时候慢慢恢复，涨到7000点的 gamma wall 就涨不上去。The only way is down from here，这也是我觉得市场需要经过一轮调整，才能更好地涨出新高。

我当然是看多市场的，但是市场需要一轮调整才能继续涨下去。2月份的时候市场一直试图调整，但调整不动。每一次下跌都会非常快速，下跌的时候投行也在卖。

现在 CTA 好像已经好一点了，但是从2月份来看，CTA 是一条往下的线。当市场 flat、不涨不跌的时候，它会缓慢卖出；如果市场下跌，它会卖很多；市场上涨，它只买一点点，大概是这个样子。它的仓位变化是不太平均的。

所以你可以看到，市场的方向是：投资银行在下跌的时候加速卖出。因为 volatility 变高了，每次下跌都很快，所以 CTA 也没有办法继续加仓；vol control，也就是 systematic position，也没有办法继续加仓。

从3个角度来看，一个是 dealer，一个是 non-dealer 的基金，还有一个是 systematic position，比如 CTA 和 vol control 这些人，其实都在卖出。

那么谁在买入呢？是基金。基金的仓位你会看到，从10月份到现在一直在加仓，对应于纳斯达克，纳斯达克的仓位一直在加仓。但是纳斯达克和标普500指数都没怎么动，为什么呢？因为 retail 一直在买，也就是散户。

所以我们看到散户的买入热情是 enormous 的，非常非常大。背后的原因是，你可以看到美国很多高科技公司、纳斯达克指数里的公司，估值已经非常低了，包括微软、亚马逊，它们的估值已经和去年4月份差不多。

所以我们可以看到，在 Wall Street 上看，大部分机构的仓位都在卖出，但是散户在买入。“本地”卖了多少？“本地”大概在2月份卖了6.7 billion，也就是67亿美元。Systematic 卖出了26 billion，主要就是 CTA 那些在卖出。

Systematic 这个问题，你会看到我们在1月份讲过：盘口的流动性变小，投行的对冲是助涨杀跌。现在投行对冲是上涨也要买，下跌的时候也要卖出；CTA 也是要卖出的，因为波动率变大，CTA 也会卖出。

所有这些卖出压力在2月份都被消化掉了，市场竟然没有跌下去。正常情况下，如果放在2000年，这种情况早就结束了，市场已经暴跌了。但是它竟然没有跌下去，因为它的估值其实很低，公司的 earnings，包括经济的基本面，大家都看得到。

另外，美国在3月份、4月份会退税，大概退1000亿美元。大部分退税其实是在4月份完成，3月份大概达到25%。3月份和4月份我们会看到退税、退钱，所以散户的买入热情非常好。这就是目前市场的博弈。

### AI Starts Breaking Business Models

从这个点往下走，我觉得一个比较健康的情况应该是调整一下。包括我们看到 CDS spread 也已经开始走阔，这让我在短期里面更加担心一点，因为这代表 AI 对于不同行业的伤害已经到了信用层面。

这是真正会影响市场的事情。因为当 credit spread 上去以后，你们会看到 Oracle 上发生的事情：当 credit spread 上去以后，它如果要继续做 CapEx，就得卖东西了；而且它融资没有那么容易，可能还要去融股票。这些事情都可能影响股价。

当然，Oracle 是一个很单独的例子。这里的 CDS IG，指的是所有投资级信用债的信用利差在变高，这是一个比较危险的情况。这代表市场上所有私营部门的流动性，或者说获得资金的成本，开始受到影响。

那么为什么它会开始影响呢？原来 AI 都被认为是助推器。最近对于 AI 继续助推，比如半导体的这个情况，对应于软件的一个买入 exposure，也就是 prime book，是对冲基金的 exposure。

大家正在非常有热情地卖出所有软件公司。原来软件公司可以给到30倍 EV 的估值，为什么愿意给你30倍的估值？是因为大家觉得你未来每年能够增长15%到20%。

但是这个15%到20%的增长，可能会被 AI 证伪。也就是说，你没有办法证实自己以后能够增长15%到20%。你的业绩今年再好，市场也会觉得 Anthropic 和 OpenAI 以后能取代你。这个事情我上一次其实讲到过。

在软件的浪潮下面，原来市场的叙事是辅助你的业绩。当你有业绩的时候，你去讲一个故事、去做叙事，然后这个叙事会助长你的业绩。

现在相反了。很多情况下，包括软件行业，都是先有叙事，再由业绩去辅助叙事。当你的叙事不好的时候，大家觉得你会被 AI、被新质生产力替代，你的软件行业业绩再好也没有用。

因为业绩好只能证明你现在业绩好，不能证明你未来1年、2年、3年、5年不会被 OpenAI、Anthropic 或者 Gemini 取代。这个证明没有人能够做到。

相反，有很多公司，比如我待会儿会讲到的 CPU 公司，或者光模块公司，哪怕业绩没有很好，但是在叙事里面，大家觉得未来 AI 需要它，觉得 AI 里面会需要这个东西。它哪怕业绩没有那么好，大家有时候也会拿2028年的业绩，觉得它未来会好，然后提前给它定价。

现在巨大的行业 chaos 就在于，我确实不确定 AI 会对市场造成什么样的影响。所以短期宏观上，至少在2月份，AI 对市场的负面影响远远超过了正面影响。

1月份、2月份这个趋势其实并没有被改变。原来大家觉得 AI 的影响可能是个别公司，从个别公司影响到整个软件或者 SaaS 行业；现在我觉得，它已经从整个软件和 SaaS 行业扩展到了所有 To C 端。

这个问题我2月份好像也说过。比如携程，你没有任何价值，对吧？如果你的价值在于有一个前端 To C 的工具，有一个运营团队，然后对接了5到6家大型 OTA 的 API，那么 Anthropic、OpenAI 可以直接对接这些 API，而且它们的使用体验会比你好。

所以以后你们就会变成一个后台服务的东西。如果携程要做，也可以做一个后台服务。这样的公司在 AI 时代没有任何价值，应该全部扫地出门，全部被干掉。

其实这也包括美团。美团可以做一个后台管理，但是对前端来说，它是要被取代的。也就是说，当你的业务模式是 C to C 的时候，两边都是人，你可能没有被影响，像微信、Facebook、Meta 这种公司可能没有被影响，因为两边都是人。

但是当一边是人，另一边是 content provider，也就是一边是内容的时候，你这个公司就应该直接被 AI 取代。因为 AI 读取内容的速度和效率，跟你根本不在一个量级上。

原来比如百度要去建立一个 content 库，也就是建立内容库。百度当时做搜索，国内搜狗也做过搜索，对吧？小米其实也做过搜索，很多人都做过搜索，但都做不出来。

因为百度有一个团队爬取了所有这些网站和内容，把内容库做得非常好，所以它把 Google 踢出去了。其他人要去和它竞争，其实竞争不了，因为在内容上没有办法竞争，content provider 在它那里，它在这方面有优势。

但是以后大家对话的是模型。模型读取 API 的能力超过你，所以模型的优势就是可以瞬间处理大规模数据，然后从无序的数据中找出东西来给你。

原来你建立的这些 content，也就是我们叫 CP 的内容库，就没有价值了。这不光是携程、百度，很多 To C 的公司、美国的 SaaS 软件，或者大量一方面提供内容的公司，其实都要被扫地出门。

这会很快发生，包括保险。所有在互联网上提供保险的，甚至不只是在互联网上提供保险的、提供金融产品的公司，都会受到影响，因为推翻你们的门槛会变得很低。

最近在硅谷有一个说法：AI 是什么？AI 是一本红宝书，是文化大革命的红宝书。发一本红宝书给你，你就可以造反。

原来可能需要上百人团队做的事情，可能几个人的团队就能做出来。你不能想象，比如我们现在用3到5个人的团队去做一个搜索内容的东西，或者一个聊天工具，它肯定可以做到超过你，肯定超过 Copilot，也肯定超过国内所有的软件。

因为后面有 AI 模型，而且模型是开源的，API 可以给你调用。你调用它的 API，就是直接获得了 OpenAI 或者 Anthropic 的能力。

所以这是一个很恐怖的东西：过去20年 TMT 公司建立的所有护城河和门槛，在瞬间被推倒。你的估值在瞬间消失的过程中，市场其实是恐惧的，这就是市场的恐惧。

在市场恐惧的另外一面，我们看到的是巨大的机会。巨大的机会存在在谁头上？前端存在谁头上，其实不知道。

今年 AI 是大混战，大概率就是上次我讲到的那几个模型，最后谁能赢出来也不知道。你们可以回去听一下我1个月前的视频，里面讲到了这几个模型。我觉得这几个模型中间可能会跑出来一个未来的赢家，但是前端其实并不知道。

但是所有模型最终都需要算力。所以 again，我觉得那些提供算力的公司，只要你在提供算力的路径上，这些公司都不会有特别大的问题。

### The Market Needs More Time

我说了很多关于市场悲观情绪的事情。短期的 position 是需要调整的，因为 position 会变得很差。那么这个 position 有没有改善？从2月份到现在，也就是3月初，其实没有特别大的改善。

Negative gamma 的情况还在持续。现在在这么多不确定性之下，没有人敢在下面卖 put。这个事情要到什么时候才会改善呢？我觉得有两种情况。

第一种，你不停地买下面的 protection，买这些保险。你在买保险的时候，其实一直在承受 time value 的损失，也就是我们叫 negative carry，负的现金流支出。

要让这批人亏够钱，需要时间。市场现在一直没有跌下去，所以那些人其实也在亏钱，买保险也在亏钱。你要让他亏够钱。

第二种情况是，市场迅速调整到位，真的跌下去，vol 上来，vol 涨得更高。市场已经跌下去以后，自然就会有人在下面卖 put。

过去两年的 setup 是，有很多人在卖 call，也有很多人在卖 put，两边都有人卖，然后市场会被压在中间，波动会变得很小。不像现在，向下波动很大，向上却不怎么波动。

因为 vol 变得很小，所以 CTA、vol control 会加杠杆，有更多的钱进去买，等于买指数。这个指数被压成一条直线，慢慢往上涨。过去两年都是这个样子，过一段时间调整一次。

但是现在的 position setup 不是这样的。我们认为，至少未来1个月，或者未来一段时间的 new norm，如果市场不跌下去的话，上面有一个 gamma wall，在7000点很难冲破。

原因很简单：没有那么多杠杆资金进去。你可以看 systematic position 卖出了26 billion，对吧？你得用同样的钱买进去。他们不会加杠杆，因为波动率不是很小。

不加杠杆的话，要向上冲破 gamma wall，需要很大的资金量，但现在资金量不够。往下跌的时候，市场会跌得很快，跌3%到5%会很快，然后被 retail 或者抄底的钱买上来。

因为美国经济基本面本质上是很强的，而且又有退税，还有 financial deregulation。Financial deregulation 这件事情，不同银行有不同的预期。

高盛预期大概有5万亿美元，也就是增加可借款规模；同时有大概2000亿美元的资本金注入，相当于2000亿美元的资本金注入。摩根大通觉得，大概在银行分完钱以后，会有2.8万亿美元左右。

总之，新的 eSLR 在4月1日可以被 implement 之后，市场的资金流动性、资金面是不差的。包括你们看 financial condition index，也就是 FCI，它也一直在变好。

所以从更大的时间尺度、更长时间的基本面来看，包括美国经济基本面，都不是很差。你觉得它会不会有通胀？我觉得也不太会有通胀。

不要觉得打了仗、石油怎么样，就会对美国造成通胀，这不是这样的传导方式。美国真正担心的通胀是 service，是工资螺旋上升。但是现在看不到这个，当前失业的情况也看不到工资螺旋上升。

所以不管伊朗这边打仗打多久，美国因此产生通胀、导致联储加息受到影响，我觉得这个可能性不是特别大。而且石油其实没有反应那么大，反应比较大的是天然气，对欧洲的影响我觉得会比对美国大很多。

对欧洲、日本、中国的影响，都会比对美国大。其实这场仗是在别人的茅坑里丢了一块砖头，对美国的影响是最小的。这是一个不太恰当的比喻。

所以长期的 setup 我觉得是比较乐观的，但是短期的 position 相对来说比较差一点。

### Compute Powers The AI Cycle

我回过头来讲算力的问题。你们可以看这个图，这大概是我前段时间看到的，也对应于上一段时间我讲过的内容。这里是 H100，这里是 A100，把 A100 的卡加上去以后，在12月份以后，不光是 H100 的租金在涨，连 A100 的租金也在涨。

老的卡，H100 在2024年就有了。这些卡早就回本了，去年年终可能就已经回本了。回本的卡租金一直在上升，现在可能到2.45左右。

所以你会看到，在 AI 时代，相当于发了一本红宝书，让所有人去造反。这些人都要去调动算力，对于 token 的需求是指数级上升的。

唯一一点，我觉得 AI 现在已经过了我们叫 singularity point，也就是奇异点，一个到了就没有办法再回头的点。真正过了奇异点，其实是在今年：当 AI 真的能够实现生产力，也代表 OpenAI 和 Anthropic 对于 B 端的收入在增加。

不是收入在大量增加吗？一个月可能增加到10亿美元左右，对吧？OpenAI 是这样，Anthropic 其实也是吧。这两家的收入可以放在一起来计算，所以今年可能做到500亿美元以上。我觉得两家加起来做到500亿美元以上是很有可能的。

那么这500亿美元是哪里出来的？就回到我们之前一直讲的问题：是 SaaS 出来的，还是 TMT 公司出来的，还是很多人的工作产生的？我觉得是 a combination。

但是即使今年做到500亿美元，也只是刚刚开始，后面的量会变得更大。对于 token 的需求、对于半导体的需求，也会非常恐怖。

这个本质没有变化。华尔街真正担心的是：AI 是很好，但是包括 hyperscaler 在内的这些公司做了大量 CapEx，会不会影响它们的 balance sheet？

短期对于 AI 公司最大的担心，就是 hyperscaler 几家大公司对于 CapEx 的投入，已经达到它们现金流的92%。那么明年还能不能投？这个问题一直压在那里。

比如英伟达，谁提供算力，谁就能获得收益。AI 时代 token 的需求很大，那么在 token 需求很大的时候，谁在提供算力呢？

算力里面可能有一半是软件产生的，就是 OpenAI 或者 Anthropic 他们做的。剩下的里面可能有大部分，大概是四六开，有六成是英伟达的集成造成的。

也就是说，包括英伟达 GPU 或者 TPU 的集成。剩下的40%里面，可能有一半是 CoWoS，也就是 Advanced Packaging，把不同的芯片合在一起；最后才是3纳米、2纳米的流片工艺。

最后两道工艺当然都是台积电做的，前道的 packaging 和 die 也都是台积电做的。中间当然还包括不光是 packaging、die，还有 HBM、光模块。

所以我觉得，整个提供算力的人，在 AI 这个周期里面都应该获得收益。

唯一一个问题，回头讲一下英伟达。英伟达业绩非常好，但是为什么业绩好，股价却不涨？因为市场担心大家的 CapEx 做不下去了。

今年已经达到6600亿美元，这几家大公司的 CapEx 达到了它们92%的现金流，使得这些公司的股票回购受到影响。股票回购其实还是支撑美股的一个很重要的原因。

今年317 billion 的股票回购，对整个市场的支撑还是很重要的。但是它对于 value return 的影响，会从43降到16。因为它们要去投 CapEx 了，所以减少了对股东的 return，这很正常。

这就是市场比较担心的一个点：AI 的需求确实很大，token 的需求也很大，但是谁还会继续去买英伟达的这些小型、大型机器呢？因为需要 hyperscaler 去做 CapEx。

如果 hyperscaler 后面没钱了，那怎么办？其实要等到两个奇点。一个奇点是 AI 的奇点，这件事情已经发生了，因为 OpenAI 和很多模型已经开始 generate 大量 revenue。

第二个奇点，是不断投入的奇点。要等到这些云厂商的收入增加，开始超过它们 CapEx 的增加。

这件事情今年完成不了。在明确完成不了的情况下，CapEx 占到92%，大家会觉得你明年没钱投了。你明年有钱投，后年也没钱投，那谁去买英伟达的机房呢？这才是市场对于它的担心。

但是到了今年第2季度，这个担心就会慢慢被证伪。大家知道，哪怕 CapEx 增速在下降，英伟达的盈利还是要增加50%。

原因是，2025年和2026年的投资中间有一半是搞土建，也就是建机房。你们说 CapEx 的时候，其实不太分开它是买卡还是造房子。

我是先造了这个房子，再把卡放进去，对吧？卡放进去以后，一年半就能回本，而且回本以后租金还在涨。

这条线是 H100，那条线是 A100。买卡是 B 系列的卡，一旦买了、部署以后，立马就会被租完，而且很长时间都有租约。

所以买卡其实是可以产生现金流的。你看到 CoreWeave 是没有现金流投放的，因为它买了房子、造了房子；你得把房子造好，才能买卡。那个房子的使用周期是20年。

当你减少 CapEx 投入的增速时，我们会在明年看到，英伟达的 earnings 可能不变，它的增速也未必会变。这才是以前看起来很恐怖、但实际上可能发生的事情。

所以我觉得，在 AI 时代，你要么能够看准到底谁产生效率。说穿了，AI 时代是把电变成脑力，取代现在7亿脑力劳动者中的一半。可能一半的人会失业，除了最精英的那些人之外，中间的那些智力劳动者以后可能没有任何价值。

在这个过程中间，其实就是把电变成脑力。把电变成脑力，谁提供算力，谁才有价值。这4家公司提供了一半的算力，算力的提高也有一半来自这里。

剩下的就是那些半导体公司。半导体公司包括我刚刚讲的英伟达，后面还有台积电；谷歌的 TPU 和英伟达是并行的，然后还有博通。

下面还有光模块、存储、CPU。最后花3分钟时间说一下 CPU。

过去大家的认知是 CPU 替代 GPU，GPU 替代 CPU。你站在 NVIDIA 的对立面，那你就应该完蛋。

但是现在因为有这么多 AI 的使用，特别是今年进入奇点以后，AI 大量使用，CPU 会变成英伟达整个 rack 大型机的一个配件。

GPU 是一个配件，CPU 也是一个配件，光模块也是配件，HBM 也是它的配件。你可以这样理解：因为 AI 大量调用以后，它会需要更多 CPU。

你把 GPU 当成一个工厂工人，那么 CPU 就是车间主任，是调配工作的那个人。更多的活进来以后，车间主任会变得更忙。

从 Grace 升级到 Vera，这两个芯片都是 Arm 架构。Arm 架构没有问题，因为现在前端使用的都是 Linux，它的技术能力很强，用 Arm 没有问题。

但是很多客户其实要用 x86 架构，所以很有可能 NVIDIA 会和英特尔一起推一个 x86 架构的 CPU 芯片。我觉得这个概率会很大，可能很快就会发生。

我之前觉得，像英特尔今年很难有业绩，它的业绩可能要到2026年、2027年、2028年才会出来，所以我把英特尔的仓位降了很多。

但是我最近也在反思这个问题。像 CPU 参与了算力更新，它其实是在叙事上面，没办法用今年的业绩证明自己。

问题在于，它是在叙事上，和很多 SaaS 公司正好处于对立面。SaaS 公司没有叙事，只有业绩，那它还是要死；但是在 AI 这边，像英特尔是在叙事上。

所以这个仓位我们可能会密切关注，特别是关注 GTC 之后会不会推出新的芯片。我觉得概率很大。

好了，今天大概就讲一下整个市场的赛道，再讲一下关于 AI 的东西。我可能时间不够了，今天就不做 Q&A 了。谢谢大家，新年快乐。