Mr. Z
今天是 8 月 19 日，星期三，香港時間晚上 7 點。我們非常榮幸再次邀請到 AI 產業挖掘機老師來到節目。老師，你最近還好嗎？倉位、荷包都還行嗎？我記得上次跟你聊，大概是 5 月還是 6 月。那次跟你分享完以後，你的倉位是不是就降下來了？
AI 產業挖掘機
對，我上次跟你聊完以後，其實那個時候我的倉位就降下來了，後面倉位一直都很低，到現在為止也一直很低。美股、A 股、港股，包括當時還配置了一些日股，這些倉位都降得很低，現在應該只有美股有一點點倉位，但都不高，其他市場都沒有倉位了。
基本上現在是現金滿手。
Mr. Z
對。那現在可不可以跟大家講講，我們所謂的 AI 牛市、半導體牛市，到底走到哪一步了？我們經歷了如此劇烈的去槓桿，現在大概是在什麼樣的位置？是要重新上漲，還是已經見頂，準備往下崩？
1. The AI Bull Market Splits
AI 產業挖掘機
我覺得要分開市場看。首先，韓國、日本、A 股這些市場，肯定已經見頂了。我覺得不但創不了新高，甚至連前高都接近不了，這是我的判斷。
我先說說我對產業的看法。最關鍵的一點，就是我們過去一年多時間一直在說的 coding 市場。兩家頭部 AI labs 主要也是圍繞這個敘事展開，因為它們的 ARR 漲得很猛，所以也帶動半導體走了最猛的一段。
現在有兩個問題。第一，除了 coding 之外，其實還沒有再出現一個短平快、能夠快速吃下很大市場的應用。第二，開源模型在近 3、4 個月的能力進步非常快，包括中國大陸的模型、美國的 Grok，Meta 其實也在往上追。
但這個時間點跟去年 DeepSeek 出現的時候不太一樣。那個時候，模型還有很大的進步空間；到了今天這個位置，開源模型的水位也已經非常高，已經過了「能不能用」，甚至「好不好用」的階段。到了這個臨界點以後，使用者更關注的是價格和成本。
現在再看圖片模型，像 Imagen、GPT Image，或者 Qwen-Image，其實在圖片領域已經陷入非常嚴重的同質化競爭。因為我自己在一線，可以感受到 Google Cloud 的 Nano Banana，算力使用率已經下來了，因為有競爭對手出現，成本和價格也下來了。
至少以我目前的視野，可以預見未來一段時間，大語言模型 LLM 也會陷入類似的局面。這其實是一個很不利的趨勢。所以我上次在 Twitter 上發了一篇文章，我覺得頭部 AI labs 的 ARR 短期是有泡沫的，泡沫還挺大；但長期來看，隨著各行各業其他業務的展開，它還是會再漲上來。
Mr. Z
確實。
2. When Margins Start Breaking
AI 產業挖掘機
因為這是整個 AI 敘事最頭部的應用。如果頭部應用出現鬆動，其他後面的，包括中游的 CSP、下游的 AI 應用和半導體，其實都會有很大的問題。
先說下游。上游的毛利站不住，你指望下游維持這麼高的毛利，肯定站不住；下游的毛利站不住，你指望上游維持這麼高的毛利，也肯定站不住。現在這個毛利已經到了極端情況，一旦到了這種極端情況，它的邏輯和敘事都會變得很脆弱。
上次之後不是崩了一段嗎？現在又反彈了一段，我覺得這個反彈也合理。原因是，雖然預期不好，但當下的現實邏輯還在，財報還是很硬，再加上一些回購，所以反彈了一段。但我覺得它的長期邏輯，至少目前看，是支撐不了的。
再看中游 CSP。現在 CSP 的數據還非常好，因為需求還很好，只是處在從閉源模型轉向開源模型的過程中。但有一點大家一定要注意：閉源模型有超高毛利，開源模型沒有超高毛利。雖然 token 消耗量增加，甚至可能還會繼續上漲，但價格能不能維持住，這一點其實有待商榷，這是我擔心的地方。
所以整體來看，AI 最關鍵的還是要盯住下游的應用場景。如果沒有看到新的應用場景快速突破，無論你是在講 RLVR，還是在講其他東西，其實都不重要。對應用場景來說，使用者只關心能不能在更多場景中使用，能不能在自己的場景中創造收入。
目前除了 coding 之外，其他場景其實還很少。當然，SaaS 領域可以創造一些價值，但 SaaS 領域的主要優勢在於 know-how 和渠道。要做這些事情，不會像 coding 那樣短平快、可複製，也不可能大範圍推廣，而是要一個行業一個行業地推動，所以速度肯定會比 coding 慢。
3. The Robot IPO Delusion
Mr. Z
我今天看到你講其他應用場景，就想到機器人產業。今天宇樹科技不是上市嗎？聽說一開盤就噴了大概 600%。我看宇樹科技的老闆王興興，穿著西裝，筆挺得不得了，但臉上完全沒有半點笑容。
他大概是覺得：「這被炒到最高 3,600 多億人民幣的市值，完全是一堆故事，根本不知道到底能不能落地。」他們中午不是還要吃午宴嗎？王力宏也去了，旁邊坐的是誰？紅杉資本的沈南鵬。這到底是什麼樣的景象？
中國第一支機器人股票發射了，換算成美金，其實是 530 多億美元的市值，這肯定要往下砸。我稍微查了一下，美國的 Figure AI 現在私有市場的估值，大概也才 400 億美元左右。宇樹科技可以到 500 多億美元，這完全不是在交易基本面，而是在交易 sentiment。
這很像當時 6 月 16 日 SpaceX 上市的時候。其他中國市場的機器人股，像 UBTECH 等等，也都有一個虹吸效應。老師，這部分你怎麼看？
AI 產業挖掘機
我其實一直都不看好機器人。去年炒得很火的時候，我就一直不看好，原因是機器人離落地還很遠。
大家現在基於機器人的炒作，主要有兩部分：一部分是供應鏈，比如絲槓、靈巧手這些東西。但機器人要推廣，我覺得有幾個很重要的問題需要解決。
首先是模型。大家都知道，訓練模型需要數據，但機器人產業的數據不像自動駕駛產業。自動駕駛裡，所有司機都在幫你採集數據；但機器人產業的數據採集非常困難，這是一個很現實的問題。
現在很多機器人公司都是雇人，手動扶著機器人去操作，透過這種方式採集數據。你可以想像，這種方式採集數據有多慢。
另外，機器人除了視覺數據之外，還有很多其他數據，比如觸覺數據。這些數據其實都非常困難。我當時的判斷是，機器人大概率 5 年之內都看不到大規模落地。
所以這件事雖然有點離譜，但發生在這個市場上，我覺得也不奇怪，因為市場上離譜的事情很多。但它肯定是個泡沫。我覺得機器人行業，包括美國的 Tesla、Figure，5 年之內都看不到大規模落地，我一直不看好這個行業。
長期我看好。等技術真正跨過那個臨界點以後，我肯定看好；但至少在現階段，我還看不到任何技術突破的跡象。
Mr. Z
而且其實我對這個產業有一個感覺：中國在這種需要比較高工業技術的產業裡，還是非常有優勢的。
AI 產業挖掘機
你說的是製造，但機器人其實分成兩部分：一個是本體，一個是大腦。中國現在講的主要是本體，也就是製造這一塊。
Mr. Z
對，製造這一塊確實有優勢，就跟汽車一樣。
AI 產業挖掘機
對，就跟汽車一樣。可能某一天，等美國把自動駕駛，或者類似機器人的大腦做出來以後，中國模仿一下也能做出來。但在那個臨界點到來之前，我都不太看好這個行業。
Mr. Z
我剛剛只是想說，宇樹科技好像也有 DeepSeek 的投資，DeepSeek 持有大概接近 5% 的股權，至少我的印象是這樣。如果你說大腦這一塊，我覺得不用太擔心，中國本身的大模型，現在 DeepSeek、月之暗面、Kimi、千問等等，這些開源模型其實都非常強，而且用美國不到十分之一的成本，就做出了這麼強的模型。
所以大腦這一塊我不擔心。你說四肢、身體，也就是剛剛講的製造，這讓我聯想到一件事：美國人，比如說蘋果，說要造電動車，10 年到底造了什麼？它沒有這個技術。頂多你說 Tesla，但老實講，從毛利或 profit 的角度來看，Tesla 其實也不是一個很好的標的。
所以講來講去，我相信機器人這個賽道最後會勝出的 player，還是中國的這些玩家。但短期內我也同意你說的，它其實還很難落地。
AI 產業挖掘機
對，挺難的，說實在挺難的。
4. Memory Margins Hit Their Ceiling
Mr. Z
那我們把主線拉回來。既然你剛剛給出了這些判斷，你認為上游的毛利基本上已經太高了。我們稍微 recap 一下：上個月底，記得是 SK 海力士開財報，好像是 86% 的毛利率，對吧？
搞得蘋果都說要漲價，而且漲得也很離譜，只是把成本轉嫁給消費者。所以你的邏輯是，這基本上是不 sustainable 的。
甚至我覺得，SanDisk 那個 CEO 說的，接下來 4 年能維持那個毛利，我覺得我也很 concern。
另外，我們經常看到一個現象：不管是三星、海力士，財報開出來都非常好，但股價卻應聲下跌。這為什麼是一個危險的信號？
我也想提出一個質疑。有些人開始說記憶體股不是走起落週期，但我認為它還是走週期，只是現在展現的是上行的一面。等到下一次 over-supply，或者需求減少，它其實還是會回到下行，只是現在還沒有表現出來。這部分可以跟大家多聊一下你的見解。
5. AI Infrastructure Gets Levered
AI 產業挖掘機
我比較同意你的觀點。這一波 AI，本質上其實是在炒基建，是美國在建設新一代的基礎設施，包括數據中心、電力等等。
當你大規模加槓桿去建設的時候，上游肯定會緊。但現在有幾個跡象需要注意。我們先看錢的源頭，CSP 是錢的源頭，因為現在 AI labs 幾乎還不產生現金流，現金流主要來自 CSP，以及中東一些主權國家的資金。
現在已經到了什麼程度？像 Jensen 要去華爾街拉投行的人進來玩，本質上就是再拉錢進來。比如 Blackstone，反正至少是這麼說的，拉了 5,000 億，相當於再拉錢進來維持這套東西。
但現在有幾個問題。所有人都會關注的一點是：砸進去這麼多錢，到底能不能產生超額收益？如果前年的 AI labs 能維持 70% 到 80% 的毛利，那當然沒有問題。但現在這個問題真的站得住嗎？
在我看來，智能本身就是同質化的。我智商 145，和智商 147，本質上不會有太大區別，它就是同質化競爭。同質化競爭要維持這個毛利，幾乎是不可能的。它就是商品，它的生意模式就是商品。
如果這是一個事實，那上游憑什麼能維持這個毛利？大概率上游的毛利會降下來，大家會競爭得非常激烈，然後下游應用開花，跟當年的電商差不多。
為什麼我認為它長期維持高毛利是靠不住的？大家可以看整個房地產週期，我就拿中國房地產週期來舉例。從 2000 年左右開始，到 2007、2008 年的時候，大家可以想想，為什麼中國房地產在 2007、2008 年以後，還能風風火火地走了十幾年，但是中國的銅、鋼鐵在 2007 年就見頂了？
這和現在的存儲有什麼本質區別？其實沒有太大區別。現在之所以還會反彈，是因為當下的業績還非常好，但資本市場的金融週期和實體週期本身就有 gap。
就像 2023 年年初，實體週期其實還非常差。你去看 CSP 的財報都還非常差，甚至有些還在縮減 capex 開支，但半導體已經開始漲了。半導體剛開始漲的時候，業績其實也很差，過了半年甚至更久，業績才慢慢兌現出來。
現在也是這樣：業績還非常好，但如果半年以後沒有新的敘事變化，或者產業上的邏輯變化，那業績就會慢慢真實反映出來。但到了那個時候，大概率這些公司的股票已經跌了一大截。
Mr. Z
我覺得現在其實已經在那個階段了。這幾個 CSP 說今年總共要砸 7,250 億，對吧？但我們也看不到，到底這個 return 多快可以產生，資本的效率運用得如何。
可是大家還是不斷拿真金白銀往裡面砸。這其實還蠻有道理，因為我覺得 Jensen 講的也有道理，and I think Jensen is not stupid。基本上，他是用 NVIDIA 的 balance sheet 當作後盾，這就是他們所謂的 infra finance，也就是 NVIDIA backstop。
他鼓勵這些 new cloud，自己去搞 AI data center；但一旦有一些比較小的 service provider default，NVIDIA 就出來幫你 cover，幫你擦屁股。但他這套玩法到底 sustainable 不 sustainable，我不知道，我很好奇。
AI 產業挖掘機
我也看到相關報導。當然，Jensen 這樣做，長期來說肯定是對的，長期沒有問題。因為最後所有的智能都建立在數據中心之上，長期看，數據中心肯定不會過剩，就像當年提前鋪了很多光纜一樣，這些東西肯定能用上。
但現在這個價格是不是合理？我覺得問題就在這裡。NVIDIA 75% 的利潤率，甚至 85% 的利潤率，是不是正常？我質疑的是這一點。
如果下游的利潤率沒有這麼高，那現在的價格就是在需求極度擠壓的狀況下產生的，長期是站不住的。對 Jensen 來說，快速把這些卡賣出去，當然是最好的，因為他的利潤最高。
量和價有一個關係。我記得當時好像看過，如果價格跌一半，量要增加很多倍才能補得上來。還有一點，那些 new cloud 也好，或者其他服務商也好，Jensen 會去兜底，但只兜一部分，不是全部都兜。
對 Jensen 來說，這樣做當然對他有利。包括這次他站出來維護開源模型，如果是我，我也會去維護開源模型。因為如果最後模型被兩家閉源模型壟斷，那兩家公司完全有能力自己去做 ASIC，因為它們最懂自己的模型。
這對 NVIDIA 的卡其實是有傷害的；但開源模型就不一樣，各家都會弄自己的模型，而且模型不固定，會有一些變化，這樣對 NVIDIA 肯定是最好的。所以我覺得，這些其實都是生意。你不用看他們在說什麼，還是要看他們背後怎麼想。
Mr. Z
只是現在 NVIDIA、這些 large language model、CSP、Oracle、new cloud，還有幾個 private credit，甚至投行，像 Goldman Sachs 這些巨頭，他們是不是其實正在形成一種循環融資的結構？
它跟 2000 年電信泡沫最大的相似和不同之處在哪裡？
AI 產業挖掘機
我沒有太多去對比 2000 年。我覺得現在更像房地產。
2000 年泡沫的時候，很多企業沒有那麼高的利潤；但現在的企業是真實產生利潤的。所以所有人都拿 2000 年來對比，但我自己不這麼看。
現在更像是建立在一個假設之上：頭部 AI labs 的毛利可以維持，增速可以非常快。這個假設導致後端不斷加槓桿去建設這些東西。
你會發現它跟當時的房價有點類似。所有人都覺得房價一定會一直漲，所以不斷加槓桿，然後把數據中心打包成債券去賣，再拿去融資。這和以前用房地產債券再去融資，本質上差不了多少，更像是這種模式。
它本質上是一種基建。
Mr. Z
可不可以跟大家展開說一下？因為我知道你剛剛講的這個結構，比較像 subprime mortgage，也就是美國當時的次級房貸危機。
但中國大陸的房地產市場是怎麼被堆起來的？這一段我不是很理解，可不可以請教一下老師？
AI 產業挖掘機
中國大陸倒不是這樣堆起來的。中國大陸就是因為所有人都覺得房價要漲，所以一定會不斷加槓桿去買。
一旦不斷加槓桿，房價開始跌的時候，因為槓桿率很高，就會像韓國市場一樣，很快崩掉。
Mr. Z
但我長期來看，需求肯定還是高速增長的。只是價格已經漲到天上去的那些公司，未來需要靠很大的量來補。因為 EPS 不就是量和價嗎？
靠量把 EPS 補上來的那些公司，很可能已經到了高點，而且是很長時間的高點。我的看法是，那些漲價漲得很兇的公司，大概都不用再看了。
即便它們現在也分紅，我也算過。像 SanDisk，它稅後現金流大概每年 300 億。假設按照 CEO 說的，接下來 4 年價格維持不變，那它差不多每年有 300 億美元利潤，4 年就是 1,200 億美元。
然後我們就按週期底部，再給它一個溢價，按 400 億美元給它估，那這家公司也就值 1,600 億美元。按照 DCF 估值，如果它是一個週期股，按 DCF 來估值，這家公司就值 1,600 億美元。你看它現在還有多少？
AI 產業挖掘機
如果未來 token 的價格往下跌，GPU 租金也下降，那這個估值就要重新算。這其實就是推翻了 CEO 對未來 4 年價格都能穩住的判斷。
Mr. Z
明白。
6. Cash Is The Best Position
AI 產業挖掘機
所以現在看起來，確實還是很泡沫化。散戶最好的做法就是等著。我覺得可以空倉等，等這些事情某一天爆掉，跌下來以後再去撿。
如果把它定位成一次基礎設施建設，那它爆掉、跌下來以後，我覺得可以買那些政府一定會救的公司，比如英特爾。這種模式就好了。
Mr. Z
所以你現在的意思是，最好的 solution 是什麼都不要做，多囤現金，不要亂動？
那我再問另外一個情境：假設我現在已經卡了一些錢在晶片股、記憶體股，那要怎麼辦？
AI 產業挖掘機
買 put 保護一下。如果你還是很看好它，就買個 put，用少量的錢去買，等於買個保險。萬一出現我說的那種極端情況，至少可以保護你的多頭倉位。
Mr. Z
所以基本上，2026 年這個狂暴牛市已經結束了？
AI 產業挖掘機
對。我甚至有一個比較悲觀的看法，可能 2027 年會是殺傷力很大的一年。如果新的應用場景沒有找出來，2027 年可能會是指數跌幅很大的一年。
Mr. Z
可不可以展開跟大家說一下？你的意思是，如果市場目光還是老是放在 OpenAI 和 Anthropic 這兩家公司，又沒有其他素材，就會是這樣？
AI 產業挖掘機
對。首先我也會看一下技術面。大家可以去看半導體指數的年線，5 年均線，現在偏離度其實很大。
即便今年到現在就收在這個位置，不再往下跌，明年無論如何都可能會去踩一下 5 年均線。踩 5 年均線的話，大概還要跌 40% 到 50%。
這對很多股票來說都是很大的跌幅。美股我先另當別論，但至少在台股，已經有一些公司開始提前反應。比如被動元件公司國巨，已經跌了 40% 到 50%。
Mr. Z
是，這還蠻提前反應的。我原本沒有預期你會悲觀到這個程度。我原本以為你會說，選舉前可能還會再拉一小波。
AI 產業挖掘機
有可能，選舉前可能還會再拉一小波。美國要選舉，台灣也要選舉，這種情況很有可能發生。
但我自己的看法是，行情肯定已經到了末端。你看全球市場，現在除了美股沒怎麼跌，其他市場其實都已經跌得稀里嘩啦了。美股流動性最好，而且貝森特、Trump 也一直在維護這個市場。
Mr. Z
但 Trump 有些 move 我實在看不太懂，一下又把停火協議撕了，一下又搞七搞八。
AI 產業挖掘機
這些東西我也不太懂。我主要看的是產業，所以產業類的東西，我可能會從最源頭的需求，一直看到後端和硬件，看的會更多一點。
7. RLVR Hits The Transformer Ceiling
另外，大家一直在說的 RLVR，我也展開講一下。我分成兩部分。
第一部分是技術發展。人工智能技術已經發展好幾代了。Transformer 不是這個時候才出來的，是 2016 年或 2017 年出來的。Transformer 出來以後，基本上每一代都是從預訓練，到後續的強化學習，再到 online learning，都是這樣一路走過來的。
今天的 RLVR，本質上也是從預訓練把模型做大、把結構做大、把數據做大，再到 post-training、RL post-training，最後做到 RLVR。所謂 RLVR，本質上是 online learning 的一種升級版，就是讓聰明的模型自己選樣本、自己去訓練，可能幾分鐘訓練一次，其實就是一種 online learning。
到了 online learning 這個層級，基本上 Transformer 已經走到頭了。Transformer 現在這條路線基本走到頭，下一次技術迭代如果還指望只靠 Transformer，可能性不太大。可能要引入新的模型結構，必須有一些新的東西進來，才能讓模型再上一個智能台階。
只靠 Transformer，其實達不到 AGI。這是第一個層面。
第二個層面是，我觀察到身邊那些深度使用 AI 的人，或者可能會深度使用 AI 的人，能覆蓋到的基本上都已經覆蓋到了。
coding 這一塊，去年 Anthropic 的 Claude 4.6 出來以後，突然出現了一個轉變。當時我身邊可能 10 個人裡有 2、3 個人在用；到今年 3、4 月、4、5 月的時候，10 個人裡可能 10 個人都已經在用了。每個人可能都有好幾個工具，Codex、Claude Code、Cursor 都有，而且每個人的使用深度都拉滿了。
4、5 月可能是這麼一個情況。後面開源模型出來以後，Codex、Claude Code 的訂閱費用從 200 美元往下降到 100 美元，現在又往下降，因為它的成本降下來了。
身邊也有很多同事和企業，慢慢把一些模型換成開源模型，比如國內的 GLM、Kimi。公司層面也在推動，從閉源模型換成開源模型。這些事情在 coding 領域確實都在發生。
除了 coding 之外，頭部 AI labs 主要就是兩塊業務：一塊是 coding 或 co-work，另一塊是 API。API 主要用在 enterprise system 裡。
無論是海外還是中國大陸，很多 enterprise tech 的公司，已經把 LLM 那套東西換成一些開源模型。這裡有兩層考慮。
第一是成本。現在開源模型已經到了這個水位，能力很強，已經足夠強。第二是數據安全。對頭部 AI labs 來說，拿到這些數據以後，很容易去學習你的業務。
但對 SaaS 或業務公司來說，最重要的就是這些數據，因為數據本質上就是它的業務 know-how。AI labs 拿到這些數據以後，透過後訓練，就具備了你這塊業務的能力。
所以現在像 Palantir、Cohere、Base 這些公司，其實也在慢慢切換到一些開源模型，國內也是。這就是兩層考慮：一層是成本，一層是數據安全。
我估計，對大多數軟件公司來說，他們會越來越防範這件事發生。因為 OpenAI、Anthropic 在 coding 到了一定瓶頸以後，必然要去做 ARR，也必然要去搶 SaaS 公司的業務。
Mr. Z
但你這邊想表達的，基本上是不是說，使用者端能吃的都已經吃滿了？
AI 產業挖掘機
不是使用者端能吃的都吃滿了，是 coding 這一塊能吃的都吃滿了。coding 包括使用人數的滲透，以及使用深度的滲透，基本上都已經吃滿了。
當然，做硬件的公司在 coding 上的滲透可能會慢一點，但大多數做業務、做前後台的程序員，使用深度都已經拉滿了。每個人的使用費用，也就是 ARPU，之後其實只會往下降，不會往上漲。
只是這個數據要慢慢體現出來。像我們從 Claude Code 切到 Codex，大概是 5、6 月發生的，所以 Anthropic 的 ARR 會先體現出放緩。
OpenAI 搶了很多份額，但因為它要搶份額，再加上開源模型競爭，它又不是很穩定地重置額度，經常給你重置，實際上就是向使用者讓利一些 token。同時，為了競爭，它又把 token 降價了。
所以 OpenAI 的數據，可能在未來 1、2 個月也會體現出來。
Mr. Z
而且我看他們說，好像也不再訓練最先進的模型了，因為觸發了某個安全條例，還是什麼。我不知道這是冠冕堂皇的理由，還是真的 GPU 不夠用了。
AI 產業挖掘機
這個我不知道，這個我不知道。我查證一下。你說。
Mr. Z
我看到公告說，OpenAI 宣布暫停針對即將部署的最新模型進行強化學習訓練，暫停 2 週，因為已經達到 OpenAI 定義的關鍵網絡安全能力門檻。
AI 產業挖掘機
聽起來蠻瞎扯淡的。
Mr. Z
是啊。
AI 產業挖掘機
但我們也不知道內情到底怎麼樣，可能也不清楚。
至少要改變我的看法，他們要先解答幾個問題：ARR 能不能增長？你不能只跟我說競爭沒問題、還有很大的市場。你得告訴我，市場是什麼，透過什麼方式去競爭，又透過什麼方式維持這個價格。
但現在至少沒有任何跡象，能夠推翻我的看法。
Mr. Z
聽起來蠻悲觀的。而且其實 ARR 不需要下降，只要增長速度放慢，哪怕還是正增長，只要這個數字往下，市場就會猛烈地往下砸。
8. Rates Threaten The AI Trade
AI 產業挖掘機
對。同時現在還有一個問題，就是 10 年期國債、30 年期國債的利率都很高。
當然，30 年期和 10 年期國債利率很高，也側面反映 AI 的需求很高。本質上是企業債在搶占政府債，導致國債收益率上漲。這幾個 CSP、這幾個龍頭把市場的錢都吸走了，所以現在利率很高，錢的價格變得很貴。
Mr. Z
但這個假設有可能是錯的。如果增長沒有那麼快，那不是更尷尬嗎？
AI 產業挖掘機
對。所有人都知道 token 的增長肯定很快，甚至還是指數級增長。但 token 指數級增長，不代表 ARR 也是指數級增長，也不代表 Anthropic 或 OpenAI 的 ARR 會指數級增長。
Mr. Z
你說的是 Jevons Paradox？
AI 產業挖掘機
對。這個悖論對全行業來說沒有問題，但落到具體某一家公司，就不一定了。
Mr. Z
怎麼辦？我這樣跟你聊完，也突然變得很悲觀。我們節目可能都不用做了。
AI 產業挖掘機
沒事，我們可以聊產業。我對 AI 這個產業並不悲觀，只是我覺得現在的價格不是一個好價格。
Mr. Z
那我只能跟大家聊中國最近很厲害的一部電影了。那部電影叫什麼？《牛奶》？那個《牛奶》其實我覺得蠻屌的，因為它體現了一種 AI 時代下的不完美，而且真的很好笑，變成一種「爛到大家都要去看」的作品。
不好意思，我們聊回來。現在國債這邊又有壓力，10 年期、30 年期利率都在高位。但如果長端利率往下打，對 software、housing 這些對利率比較敏感的產業，還是有利的，對吧？
我看 Stanley Druckenmiller 的基金不是公布了 13F 報告嗎？結果我看他好像都在部署一些對利率比較敏感的產業，像 housing、汽車等等。
這是不是側面體現出，因為現在的聯準會主席 Kevin Warsh 之前在 Morgan Stanley 那邊工作，所以我相信 Morgan Stanley 一定知道一些其他人不知道的事情。整個 expectation 是不是代表利率基本上不會再高了？除非出現很好的理由，比如 inflation，但不太可能。
可是也不太可能猛烈降息，因為如果猛烈降息，基本上就是增長完蛋了，但這也不太可能。
AI 產業挖掘機
對。其實利率和宏觀這些東西我不太懂，但我自己的看法是，在這麼高的利率情況下再加息，我覺得可能性不大。
但問題是，在這麼高的利率下，有可能某些環節先坍塌，導致衰退，然後降息，我覺得這是有可能的。
某個環節因為利率很高而坍塌，導致衰退，那就是我剛剛說的：原來在高位的那些東西，回到它該有的位置，然後再降息，重新慢慢爬。我的設想是這麼一個情況。
Mr. Z
Got you。
現在市場其實有一種青黃不接的感覺。有時候我覺得，投資真的是比誰的定力好。你應該是越做越少，不要每天一直待在螢幕前，瞎按、亂按一通，最後又買了一堆自己會虧錢的股票。
所以我每天也很焦慮，到底現在對 memory、GPU、CPU，以及半導體中上游、下游的 view 應該怎麼樣。我每天都在思考這件事。
9. The Industry Bubble Runs Deeper
AI 產業挖掘機
我覺得整個產業鏈，從資本市場到產業鏈的各個環節，其實都有一些泡沫。最近已經跌了一段，所以好一點了，但產業中仍然有一些泡沫。
我給大家舉一個例子。現在這個行業裡，做模型訓練也好，做其他事情也好，除了最頂尖、特別厲害的那幾個人，絕大多數人做的事情，其實比以前做模型簡單。
因為現在有 AI，無論是洗數據，還是搭模型結構，都比以前簡單。但現在你去看這個產業，大家把這些人捧得像神一樣，神化了這些人。
實際上，這些人做的事情，跟以前比起來，絕大多數都更簡單。我覺得這是一點。
另外，產業就是這樣：行業剛開始起來的時候，產業裡的人通常偏悲觀；但到了產業中後段，產業裡的人會非常樂觀。
你現在去調研硬件類公司，幾乎每一家都會告訴你：「我們非常好。」但 2023 年年初，你去調研大多數公司，它們都會告訴你：「我們很慘。」其實就是這麼回事。
Mr. Z
你的意思是，當市場 sentiment 準備起來的時候，產業反而比較悲觀；但往往是在產業狂歡的時候，市場才真正開始反映？
因為這群產業的人應該是已經 accomplish something，才會變得樂觀。可是當你真正落地的時候，市場交易的是預期，所以反而在市場要爆發的時候，產業裡的人才會是樂觀的狀態。是這個意思嗎？
AI 產業挖掘機
是，產業的人通常只看眼下。
還有一個我在產業裡看到的比較不好的現象：現在大多數公司都在做 agent system，但你去看，很多團隊其實都在做相同的事情，大家還在探索。
這種情況一旦整個行業遇冷，收縮會非常快，多餘算力從哪裡多出來都不知道。
Mr. Z
你是說在什麼情況下它會收縮非常快？
AI 產業挖掘機
因為一旦企業開始考慮 ROI，就會重新盤點每個團隊在做什麼。其實絕大多數團隊都在做相同的事情，但這些事情又沒有結果。
我相信這種情況在國內和海外都有，而且非常普遍。這些最後都會變成很大的冗餘，再轉成 capex。
Mr. Z
你講這個讓我想到，因為我自己有一些做科技的朋友。這一兩年有時候跟他們聊天會發現，跟產業內的人聊，和跟市場上做交易、做投資的人聊，邏輯有時候不太一樣。
有時候你看股價很好、線圖很好，然後你問他 CPU，或問他光通信，這些做科技的人會告訴你：「那根本不知道在做什麼，很多東西現在還不能落地。」
可是你看台光電、光訊、華星光等等，股價卻炒得不得了。產業內的人和市場上的第三方觀察，確實會很不一樣。
AI 產業挖掘機
不一樣。我從 2022 年底開始，就一直在產業裡，跟金融圈的朋友也有一些交流。你會發現，這兩個視角有很大的 gap。
產業裡的人是因為看見了才相信，因為事情明確發生在自己身邊，所以他才相信。但他不知道的是，當他身邊到處都是這些事情時，實際上通常已經是景氣的頂部區域了。
Mr. Z
這是很有趣的 takeaway。
AI 產業挖掘機
我再補一點，這也是為什麼各行各業都有週期。當資金都衝進去的時候，才會出現產能過剩。製造業不經常這樣嗎？當產業加槓桿進去，產能才會出現過剩。
Mr. Z
其實你剛剛講到一點，我也想補充。不管是 OpenAI 還是 Anthropic，我覺得它們在企業導入這一塊還是蠻弱的，尤其是在尖端高科技產業。
至少我知道在台灣，很多半導體公司根本不可能直接用這些 large language model。光是 privacy 可能就有問題，很多資訊的保密性也無法做到。
所以現在很多企業根本不知道要怎麼把 AI 落地、導入，這也是一個問題。
AI 產業挖掘機
企業內部大多數流程性的東西，其實都是 pipeline、workflow。更多時候，需要依賴企業自己把 workflow 搭起來，然後在中間嵌入一些 library module，而不是只依賴 Codex 或其他模型。
對企業來說，know-how 就在它的 workflow 裡，或者在 workflow 裡嵌入的資料庫、模組裡。你指望 Codex 或 Claude Code 把這些行業吃掉，除非這個行業非常大，模型公司可以跟產業合作，把東西弄進去。
但對模型公司來說，做這些事情本質上就是在做 SaaS。SaaS 是一個行業一個行業滲透的，速度會很慢，同時還會遇到原有玩家的抵抗。
這是我最近看到的，以及從朋友口中聽到的一些情況。
Mr. Z
那我好奇，挖掘機老師，你現在在產業裡大概是哪一塊？可以跟大家稍微透露一下嗎？
AI 產業挖掘機
我現在做 post-training，做 LLM post-training。前段時間在做 enterprise system analytics engine。我原先是做搜索推廣業務的。
我上學的時候是學計算機視覺，也就是 computer vision。
Mr. Z
我也是學計算機出身，但沒有你這麼有遠見。
AI 產業挖掘機
也不是遠見。只是因為每天接觸的就是這些東西，身邊也有一些朋友會交流。我只是在產業裡跟一些朋友交流，然後再跟金融圈的朋友交流。
兩個視野交匯以後，看法就會出現一些不一樣的東西。
10. Crypto Starts Absorbing AI Money
Mr. Z
我不知道你有沒有在看 crypto，但我可能有一個感覺：現在如果半導體的這些錢，大家要麼 take profit，要麼 take loss whatever，我覺得反而可以慢慢把目光放到 Bitcoin。
我不是說要進場，也不是說要做什麼，我只是覺得可以瞄一眼。這可能是我的拙見，但我覺得你說的可能是對的。
AI 產業挖掘機
你說的可能是對的，但聽起來還是有蠻大一部分是錯的。因為我不懂，我不懂，但我覺得可能是對的。
Mr. Z
Yeah, maybe，who knows，who knows。可能它還要再摔，摔到 5 萬美元吧。
不過沒有，等一下，不對，我的看法是這樣：我們本身有比較強的 crypto 基因，你也可以笑我是牆頭草。我們在 2、3 月看到，AI 和 semiconductor 這麼火的時候，就知道如果我們做節目聊 crypto，根本沒有人要聽。
那時候 Bitcoin 可能還在 8、9 萬美元，2 月 6 日來了一個 6 個標準差以外的下跌，一個 punch。我就知道流動性絕對爆掉了。
那時候我就想，不對，我們馬上鬼轉，來看看 AI，學習半導體。所以也跟各位聽眾說聲不好意思。我們不是專業人士，但我們抱持著 always learning 的心態，來看看 memory、HBM、GPU 等等。
可是從 6 月底、7 月中到現在，整個 correction 期間，你看 Bitcoin 其實跌得很厲害，但一直有人在吸。我覺得有人在囤貨。
So yeah, I mean，but not investment advice.
AI 產業挖掘機
这只是我的一个拙见，一个观察。
Mr. Z
对，是的，我其实有点同意你的看法。虽然我对 crypto 不懂，但不要紧，所以我就去看了 MSTR、Coinbase 他们的 K 线图。我觉得这里面有可能有点东西，尤其是你看——老师，你知道 DAT 是什么吗？
AI 產業挖掘機
我不太清楚。
Mr. Z
OK，基本上它就是 Digital Asset Treasury。你可以把它想成一群 crypto 的人，他们去纳斯达克，可能把一家公司买下来。买下来之后，这家公司跟投资人募来的钱、募来的现金，就拿去囤 crypto，但它等于是给一些传统机构，在美国公开市场上提供一个接触 crypto 的敞口。
基本上就是一个 open-ended fund，对吧？你仔细看，大家这礼拜都在跌，可是有些 DAT，比如 Solana DAT——这个 Forward Industries 是最大的 Solana DAT，或者说是 Solana 相关公司里的第 2 大 DAT——其实它们都没有跌，反而是小幅度地，2%、3% 地慢慢涨，还撑着。
AI 產業挖掘機
还撑着，是的。所以我就觉得，这边到底发生了什么事？那我知道了，我的节目可能要改主题了，他妈的又要回去做 crypto 了。
Mr. Z
哈哈，可以。等 crypto 做完再来，再重新回来，再重新无缝接轨。
AI 產業挖掘機
有可能，真的有可能。虽然我不懂，但我去看了相关公司的走势，确实有这个迹象。其实现在你看，crypto 产业也有点去芜存菁，烂的项目倒的倒；现在 crypto 的 primary market 也没什么好项目可以投。
你这些大头 VC，像 Paradigm，你有没有听过？Paradigm 也是 crypto 里面蛮大的一个 VC，老板是 Matt Huang。像他们也搞了一档基金，说要投 AI，大家都在投 crypto 的这些基金，现在都说要投 AI。那 crypto 原生的 primary market，完全没项目可以投嘛。
老实讲，我对 AI primary market 的 deal 也不是很理解。今天我看到一个新闻，我想你应该知道这家公司。我看到 Jane Street 领投了一个做芯片的公司，叫 Etched，你有看到这条新闻吗？
Mr. Z
没有。
AI 產業挖掘機
我把这个数据查得详细一点，稍等。它在 7 月的时候宣布，自己是 AI 推理芯片新创公司 Etched，募了 7 亿美元，现在估值 210 亿美元，而且是 Jane Street 领投的。
不过各位注意一个细节：一个月前，这家公司才刚完成 3 亿美元的 Series C，估值 100 多亿美元，Sequoia、a16z 等等都有投。也就是说，它在 1 个月内做了 2 轮融资。
我觉得这蛮像一个警讯，大家看到 AI 的狂热可能准备要熄火了，所以这些还没上市的公司，要赶快在 private market 融钱。
Mr. Z
我的一个感想是这样，肯定的。像 OpenAI 也好，Anthropic 也好，他们肯定都很着急，对吧？肯定非常着急。甚至如果 Anthropic 在 10 月搞 IPO，我在想，现在市场还有那么大的 resilience 吗？还可以给它接这么大的盘吗？
如果做到 2,000 亿美元的市值上去，哇靠，这个画面太美，我不敢想象。我的一个判断就是，可能上市就是高点吧。
AI 產業挖掘機
OK，上市至少是一个短期高点。未来能涨成什么样子，我觉得要看。
Mr. Z
但他们现在这是一种什么状态？我不知道这叫不叫末日狂奔，就是眼看市场要崩塌，眼看竞争对手可能放缓了，对吧？
如果我现在是 Anthropic 的 CEO，我到底是赶快把这些投行找来，打一个大的发出去，10 月反正什么三七二十一都不管，认真搞 IPO，然后让这些 underwriter、这些大的 investment bank 托底，再让散户来接盘？看起来应该是这个剧本吧。
AI 產業挖掘機
而且你像 Jensen，或者华尔街的一些资本也好，其实大家都绑在同一条船上。所以我觉得，要顺利发出去，IPO 应该问题不大。
Mr. Z
但是他们发出去之后，大家投入的一些资本套现了，也就完了。
AI 產業挖掘機
确实。所以其实 Jensen 才是最聪明的。他在 2022 年、2023 年把这个局做出来，慢慢把大家都拉到同一艘船上，然后现在他妈的大家要死一起死，骑虎难下，大家都在同一条船上。Shit，oh shit。
不过从长远来说，Jensen 说的东西肯定没问题。你看，国家未来要全面智能化，肯定是要建立在数据中心之上。但问题是，你 Jensen 卖得这么贵，钱都给你赚走了，这件事情是不是合理？
Mr. Z
黄老板来台北，我跟你讲，我只是要去吃个夜市、喝个排骨汤，结果到处都人满为患。他其实应该知道，熊市的时候他还是该卖 GPU；但他也应该来当什么观光大使，这才是他的本业。我跟你讲，他真的太厉害了。
AI 產業挖掘機
而且其实我现在很喜欢看一个频道，不知道你有没有看过，叫《硅谷 101》。
Mr. Z
我有看。
AI 產業挖掘機
陈茜小姐主持的，对吧？
Mr. Z
对，陈茜主持的。
AI 產業挖掘機
我非常喜欢她。我真的很推荐大家去看她的每一集。各位，这个节目做得比我好 100 倍。我跟你讲，我们这是吹水、打屁节目，但人家那是专业节目，而且请的嘉宾都非常专业、非常资深。
不好意思，我们这个不太专业。汪雪琪老师，有时候跟我聊聊，真是不好意思，小弟见识浅薄。
Mr. Z
没有没有，我也不专业。我们这是打屁节目，给大家提供一个身心健康的交流空间。
AI 產業挖掘機
我去看她的节目，你看她近期在讲什么？她在说，GPU 到底为什么可以赚出这么高的利润；前几期又在说海力士是怎么崛起的。
她说 SK 集团一开始是搞电信、搞通讯和搞石油的，后来崔泰源先生掌权之后，他们其实一开始是从 LG 半导体那边分出来的，然后才变成——不对，是现代集团，是 Hyundai Electronics。后来因为崔先生、SK 集团在 2000 年初期接手之后，才变成 SK 海力士。
我才知道这些，才觉得人家真的是学识渊博。每一个知识点都呈现得非常扎实，还分析了崔泰源和他的岳父、韩国前总统卢泰愚之间的关系，以及他们打离婚官司的事情。我才觉得，人家这个节目档次真的不一样。我们这个他妈的真的是打屁节目，比较接地气。
Mr. Z
不，不是，我也比较接地气。
AI 產業挖掘機
我刚刚为什么要讲这个？因为我那时候也看到她有一集在讲辉达的崛起，带大家看黄老板从 1993 年开始，辉达是怎么样杀出一条血路的。你有看那一集吗？
Mr. Z
我好像有看。她很多集我都看过。
AI 產業挖掘機
这个真的要多看。她说一开始黄老板是最硬的甲方，不对，是最硬的乙方。他谁都不甩，也不怕得罪人。
她说，微软，你在 PC 时代是霸主，你再怎么大，你要搞 Xbox，找我帮你研发都可以；但是你现在来压我的 GPU 价格，抱歉，不行。一路一路走得非常强硬，后来中间踢到了铁板，一度又被 AMD 跟 Intel 包夹，差点就挂掉了。
后来到了 2006 年、2007 年，他去研发现在大家耳熟能详的 CUDA 平台。可是当时华尔街怎么看这件事情？大家认为 CUDA 的 value 根本是 0，没有任何 value。因为大家觉得，你搞图像显示就专心搞图像显示，为什么还要搞其他科研、其他应用？大家都看不懂，没想到现在 CUDA 变得这么重要，对吧？
Mr. Z
是啊，是啊。
AI 產業挖掘機
OK，对不起，扯远了，充分展现了我们这个打屁节目的性质。
我现在其实有一个愿望，各位观众你们听听看。168X 后来让我搞清楚了——汪雪琪老师，你看过一个节目叫《康熙来了》吗？
Mr. Z
看过。
AI 產業挖掘機
没错，大 S、小 S 在里面，对吧？我想《康熙来了》是我们华人圈、两岸三地，或者说两岸四地的同胞，谁没看过？蔡康永跟徐熙娣，也就是小 S；她姐姐大 S 比较遗憾，去年过世了。
但我想传递的是什么？其实 168X 应该做成一档亚洲科技界的《康熙来了》。我们就是打屁，大家聊一下行情不好，大家来取暖；行情好的时候，我们就认真聊行情。行情不好的时候，也可以聊产业、聊一些有意思的事情。
Mr. Z
对，对。
AI 產業挖掘機
不过产业这方面，汪雪琪老师可能要再多教育我一点，因为我们不是这个专家。
Mr. Z
没有没有，大家相互交流。
11. The Closing Portfolio Playbook
AI 產業挖掘機
好，那我们到一个尾声。所以可不可以跟大家讲一下，在现在这个时间点，我们到底该怎么做比较好？
我当然知道你的意思：手上囤现金，不要瞎搞。你的主要宗旨应该是这样，但能不能跟大家讲得细一点？比如存储、Neocloud、GPU 等等，如果现在有仓位，到底该怎么办？
Mr. Z
我的建议是，因为有些是机构，那有仓位就必须要有仓位，我觉得就均衡一点。对散户朋友来说，如果你还是非常看好，那你就买个对冲，put 一下。
我现在最不看好的，其实是那些高杠杆的，肯定不看好。因为这个市场如果一旦出现坍塌，杠杆爆掉是很快的。
Neocloud 本质上很多是 CoreWeave 这一类公司，它们很多是微软这些大 CSP 的风险转嫁公司。微软自己不去建数据中心，而是通过委托 CoreWeave 去建，然后给它下订单。但这种风险是很高的，因为它本身不产生现金流，利润又低，举债的利率又那么高，所以我对这些公司保持很谨慎。
存储也一样，因为这些公司至少现金流还很足，这些公司肯定不会死；但它们现在的位置，即使跌了很多，还是很高。你们去看它们的 P/B，跟正常周期相比，其实还是非常高，所以还是要保持谨慎。
我自己对半导体指数 SOX 是高度警惕的。相对来说，软件反而更安全一点，云会更安全，大型 CSP 会更安全。其他行业只要预期足够低，处在一些低位，我觉得就 OK。
所以我自己的看法是，美股整体不会跌很多，但是半导体会跌多少，我还是挺悲观的。
Mr. Z
OK，got you，懂你的意思。好的，我想大家还是谨慎一点比较好。
AI 產業挖掘機
对，谨慎一点。市场就是这样的，美股市场永远都会给你买入的机会。市场不给你机会，Trump 也会给你机会。
AI 產業挖掘機
其实大家该做什么？我还是回到我那句话：没事干不要乱点，不要乱买，不要乱卖。
Mr. Z
对，对。去把《牛来》[?] 多看几遍，身心也舒畅。我觉得《牛来》[?] 真的太厉害了。
AI 產業挖掘機
这部电影到底现在票房多少？
Mr. Z
我感觉大概 1 亿人民币左右吧，不高。
AI 產業挖掘機
等一下，你说多少？1 亿啊？
Mr. Z
对，1 亿人民币。我前几天看，好像是 9000 万，应该差不多 1 亿。
AI 產業挖掘機
Oh shit，oh shit。那我真的太糟糕了，我连娱乐资讯都落后了。
Mr. Z
没有没有，因为每天的数据变化很快。
AI 產業挖掘機
但它到底是怎么回事？为什么可以做得那么烂，还可以上映到中国大陆的电影院？这是我最百思不得其解的。
Mr. Z
I don't know，我也不知道。
AI 產業挖掘機
OK，好，太搞笑了。这集被我搞得有点像《康熙来了》。不过我觉得这也是一种求新求变，我们总是要往下一个时代的方向走。
从我们做媒体的角度来看，我的体感是，现在聊半导体已经没什么搞头了。大家的仓位不好看，现在股票也涨不动，那我们聊这个，大家想听吗？
Mr. Z
我觉得还好。聊半导体，对整个 AI、对整个 AI 产业，还是会有更深的理解。
AI 產業挖掘機
但是其实我自己做了 3 年多之后，觉得你要看 AI，不管看半导体也好、看软件也好，本质上都要对 AI 有更深的理解。现在大家习惯使用 AI 了，对吧？
但我觉得，我们使用 AI 的方式是：你只能把 AI 当作工具，你的 attention 要是你自己的。这样你才能够对这个产业有更深的理解。如果你自己没有想法，只是去问 AI，那我觉得你不能很好地观察这个行业。
Mr. Z
确实。在 AI 时代，虽然工具好用 100 倍，但反而我觉得，大家的判断力和核心逻辑会在这里出现更大的分化。
AI 產業挖掘機
是的。至少你要有一个初步的判断，而且这个判断得是你自己的；然后再通过这个判断，让 AI 帮你整理证据，看看这些证据是不是足够 solid。
它本质上也不过是帮你加速一些事情的完成。可是你的判断——我们不是常说吗，选择比努力重要？大家都知道，但选择其实比努力难多了。
Mr. Z
好，今天非常感谢 AI 產業挖掘機老师跟大家聊了这么多，学习了这么多。
AI 產業挖掘機
没有没有，大家相互交流相互交流。
Mr. Z
也跟各位听众说声抱歉，我们以后可能走一个比较《康熙来了》的这种风格。其实我现在的计划是这样：我想每个礼拜，可能每周一到每周四，每天晚上七八点搞一集。每一集之后，如同之前一样会出一篇文章，也会把影音放到 YouTube、Apple Podcast 和 Spotify，大家有兴趣就自己去听一听，推特也会出文章，以防有些观众没办法第一时间听到。不要紧，但我想每天最好都可以聊一下。如果大家有想听的内容，或者想要我去找的嘉宾，也可以私讯我，或通过各种方式留言，我们都会尽力呈现最好的内容给各位。好，我们是亚洲科技界的《康熙来了》。
AI 產業挖掘機
好，谢谢大家。
Mr. Z
好好好，谢谢，拜拜，谢谢，谢谢，谢谢挖掘机，谢谢。
AI 產業挖掘機
不客气，不客气，拜拜拜拜。