168X 对话 QinbaFrank：AI 商业化兑现、Anthropic IPO 与 2026 Q4 的市场窗口
- QinbaFrank认为，AI基建仍能托住美国名义增长，但能源通胀决定市场还能承受多少次加息。 他估算大科技CapEx由2025年的4,000亿—5,000亿美元增至2026年约9,000亿美元，宏观强劲与中低收入群体消费偏弱可以同时成立。此次暂停加息是“鹰派内部的一个耐心共识”；若美伊迟迟不能缓和，高油价向工业品扩散，风险就会从市场尚能接受的一两次加息，变成更长的紧缩过程。
- 他对AI商业化的判断仍是加速，依据是实际收入和云业务，而非漂亮的年化指标。 Frank据Anthropic上半年162亿美元、三季度168亿美元收入，推演全年约500亿—600亿美元，并认为2028年达到2,000亿美元的概率很大；微软云增长48%、Google云增长103%，也支持这一判断。他强调全年实际营收与年化口径“这两个含金量是完全不同的”，而大规模商业化目前“只有三个季度”，尚未看到饱和。
- AI投资回报的争议，核心是一年前花的钱何时转成今天的产能、收入和现金流。 Frank的“时间差”框架是先买地、建电力和数据中心，再上线算力、兑现订单，最后观察现金回报；不能拿当季CapEx直接对照当季收入。下一处重要拐点是云收入增速超过CapEx增速，但他也承认，自己认为账能算出来，不代表市场已经获得足够证据。
- Anthropic IPO可能先带来反弹窗口，再触发机构调仓和上市后的资金分流。 11月9日启动路演、11月16日当周上市，都是对谈中的假设；Frank特别提醒：“假设它是十一月九号。” 若募资1,000亿美元、认购需求达到约四倍，就可能需要约4,000亿美元资金准备。他参照SpaceX上市推演“吸血”效应，并未把时间表或认购规模视为已确定事实。
- AI行情的主线正在迁移，不能继续把AI、半导体和存储画等号。 Frank认为，上半年最强的存储，到八九月已让位于光模块和部分软件；模型商品化、token成本下降，还可能让云平台、企业部署、agent与高价值应用受益。“AI不只有半导体，半导体也不只有存储”，旧主线仍可能反弹，但不应直接外推早期的直线上涨。
- 高长债收益率会让第四季度更像个股分化行情，指数仍可能创新高。 能源通胀、国债供给和AI企业发债共同争夺资金，使长债收益率“易涨难跌”，市场因此更挑剔现金流和业绩瑕疵。Frank认为高权重科技股轮流修复可以支撑指数，但若能源冲击迫使更多加息，或云业务连续两个季度减速，大盘和AI主线都需要重新评估。
- Warsh的制度改革比一次议息结果更值得追踪，但具体方向仍要等工作组报告。 Frank关注利率沟通减少之后的三件事：2%通胀框架是否调整、如何衡量AI生产率，以及是否改变充足准备金制度和庞大的资产负债表。他认为这些工作组“不是摆样子”，同时没有断言一定改目标或大幅缩表。
- 加密资产的短期交易条件是流动性回流，长期主线则是合规融资和传统资产上链。 Frank提到TGA约1.02万亿美元，若11月开始释放资金，币市可能回暖，并把10月调整视作“大周期向上的正常回踩”。监管方面，他区分了融资提案与创新豁免：合规ICO最快也可能要等到明年上半年；证券、国债和股票代币化，则可能持续利好链上及DeFi基础设施。
1. AI新基建托住名义增长，微观消费仍在分化
Frank把美国经济拆成两张表：一张看名义GDP，一张看消费者。他估算，大科技CapEx从2025年的4,000亿—5,000亿美元，升至2026年约9,000亿美元，新增投入本身就可能带来约1.5—2个百分点的GDP增速贡献。“AI大基建”仍在加速，宏观增速就有支撑，不能仅凭部分消费疲弱判断整体衰退。
他的类比是十年前的中国：消费、出口、基建三驾马车中，过去中国依靠房地产，如今美国的核心驱动力换成AI新基建。他还援引Warsh讲话，称美国上半年GDP增速由1.8%上修至2.4%，三季度继续加快；这是他认为宏观经济“没问题”的依据之一。
但宏观强劲并不等于每个人处境改善。Frank认为中高收入群体消费仍强，中低收入群体偏弱，AI替代劳动力还会加深“K型分化”。他举微软面向约6万名员工的自愿买断计划，明确区分它与强制裁员；电力、电工等基建相关行业受益，其他行业未必分享到同样增长。
2. 中东石油运量恢复，不代表油价可以同步回落
Frank把今年能源冲击分成两个阶段：七八月以前，主要是霍尔木兹海峡封锁造成供给中断；进入9月后，问题更多转向运输成本。他援引第三方统计称，9月下旬波斯湾运出的石油日量，已经接近2月战争爆发前水平，但“油价没下来，核心是运输成本太高”。
替代通道包括沙特通往红海、日输约600万—700万桶的管道，以及阿联酋通往富查伊拉港、日输约300万桶的管道。他还描述产油国租用单船可装约200万桶原油的超大型油轮，通过海峡运输。这些办法能恢复运量，却不能消除护航、风险和转运费用。
他给出的关键对比是：波斯湾原油运往亚太，年初每桶运费约3—4美元，如今约35—40美元，而布伦特仍在每桶110多美元。油轮在海峡附近集结，夜间沿靠近阿曼的一侧航线、在美军护航下驶出，再转运到远洋油轮；这一段成本最高。船东面临袭击风险，产油国为了保住客户也不得不接受高运费。因此，“有油运出来”与“低成本供给恢复”是两回事。
3. 炼化瓶颈和AI基建，让通胀缓解存在第二层时滞
主持人补充了炼油能力受损的问题，提到乌克兰和俄罗斯交战期间，乌克兰打击了许多炼油厂。Frank此前也提到，中东不少炼厂被毁，乌克兰和俄罗斯在8、9月互相炸毁了不少炼油厂；即使原油运输恢复、运费下降，炼化能力仍需时间恢复，成品油价格未必马上回落。
在Frank的解释中，今年通胀反弹首先仍由能源驱动，汽油、柴油再影响上游化学品和工业原料；核心通胀的扩散暂时没有同样强。AI基建则是另一种较长期的力量，推高电力产品、上游材料和部分商品价格。他没有把两者混为一谈：当前最重要的是能源，AI相关压力已经显现，但尚未特别明显。
他还把9月CPI下降的一部分，归因于统计规则调整：与AI基建相关的若干分类权重下调，对PCE的影响可能更大。这是Frank对数据的解释；他的意思并非价格压力消失，而是表面读数与市场感受到的基建成本压力可能存在差距。
4. 暂停加息只是鹰派内部愿意再等一等
对此次FOMC按兵不动，Frank拒绝直接解释为鸽派转向，称其为“鹰派内部形成了耐心共识”。在他的框架里，决策者仍把通胀放在重要位置，只是愿意多看数据：如果高油价主要来自一次性地缘冲击，局势缓和后未必需要继续加息。
乐观路径是，美伊在中期选举前后达成缓和，油价明显回落，11月和12月通胀随之改善。即便如此，Frank也只说联储可能继续按兵不动，因为还要确认能源降价是否传导到通胀；他没有把局势缓和、油价下降和政策转松写成一条自动发生的链条。
悲观路径则是冲突延续至11月、12月，能源成本逐渐进入化工、工业品和商品价格，原本一次性的冲击变成持续数月的反弹。Frank认为市场尚能消化一到两次加息，但若12月仍要加、明年还要继续，担忧会明显升级；这是他眼中较大的潜在宏观风险之一。
5. 美伊破局窗口更可能在中期选举之后
主持人追问战争何时能结束，并直言美国打得“不明不白”，怀疑以色列情报和内塔尼亚胡的政治动机影响了决策。Frank没有给出停战日期，而是把关键窗口放在中期选举之后的一两周，或整个11月。
Frank承认自己的早先推演需要调整：原本认为伊朗的忍受力远大于美国，特朗普可能先退让，随后双方和解；但拖到选举前，退让反而损害强人形象，使他“被架在那儿”。在Frank看来，伊朗集权体制的承受能力被低估，经济制裁造成民众痛苦，却未必迅速迫使决策层让步。
因此，选后可能出现两条路：直接退让，或再进行一次猛烈打击后退让。Frank不认为追加轰炸必然改变结果，理由是3、4月已经做过一次、当时力度更大；若不上地面部队，很难迫使伊朗出现大问题，而地面介入又可能陷入越南、阿富汗式泥潭。他期待缓和，但明确保留再次开战的可能。
6. 军事威胁与外交斡旋正在同时推进
对美军准备选后强力打击的报道，Frank一方面认为军事准备可能真实存在，提到中东至少有两个航母战斗群、另有两栖攻击舰战斗群，以及第三艘航母可能前往的消息；另一方面，他把这些信号也视为“极限施压”。施压对象不仅是伊朗，也包括所有承受不起油价再次飙升的国家。
他的机制是：伊朗整体实力远弱于美国，仍可能袭击油轮、炼厂、管道等局部目标；一旦美国再打，能源风险就会促使海湾国家和其他大国加紧斡旋。他提到巴基斯坦、沙特、土耳其方面有实权人物参与接触，以及中国可能斡旋的迹象，并推测地区国家也在讨论战后安全秩序。
Frank还援引万斯与伊朗国家安全委员会秘书通信、讨论谈判框架的报道，认为直接沟通与第三方斡旋同时出现，是可能缓和的理由。他倾向认为双方部分条件已有共识，真正卡住的是先后顺序：伊朗先解除海峡封锁，还是美国先解除封锁、制裁并解冻资产，双方都担心先让步后对方不兑现。
对战争起因，他的反思是特朗普把委内瑞拉的成功经验外推到伊朗，忽略两国差异。他也回顾自己在哈梅内伊遇袭后的判断：领导人被清除未必让伊朗软化，反而可能让更强硬的一派上台。因此，他不认为再次展示军事优势就足以解决信任和政治条件的问题。
7. Warsh减少利率沟通，是更广泛制度改革的一部分
主持人把问题从战争转向Warsh的管理风格。Frank介绍的安排是：明年议息会议从一年8次减到7次，其中一次不讨论利率政策；到2028年再减少两次，变成6次利率会议。他认为这反映了Warsh不希望市场过度围绕下一次利率决定运转的思路。
Frank特别看重6月中旬上任后成立的五个工作组，议题涉及通胀框架、AI生产率、资产负债表与通胀关系，以及对外沟通等。他提到工作组吸纳经济学家和其他央行人士，原先预期12月提交结果，判断它们“不是摆样子”，而是要研究实际问题。
沟通方面，他观察到Warsh的思路是减少沟通、反对前瞻指引，也不公布点阵图。Frank认为，后续可能有更多人不愿公布点阵图或过多评论下一次会议，而是每次根据数据说话。不过，减少承诺并不等于已经选择更松或更紧的方向。
8. 通胀框架、AI生产率与准备金制度，是改革的三条主线
第一条是2%通胀目标及其衡量方式。Frank回顾鲍威尔时期曾从对称的2%目标，转向一段时间内平均2%的框架，高于和低于目标可以相互抵消。他提出的是问题：现有框架会不会再改；他并未断言Warsh一定提高或取消目标。
第二条是AI生产率。Frank把技术进步视为长期通缩力量：同样投入能生产更多商品，单位价格下降；但短期AI投资热潮又会挤压电力、材料和设备供给，推高价格。政策难点在于怎样判断AI何时真正提高全社会生产率，以及如何平衡眼前的供给紧张与长期效率收益。
第三条是庞大资产负债表与充足准备金制度。他认为，工作组结论出来前，Warsh不太会贸然大幅缩表；真正需要看的是明年是否要进一步缩小资产负债表、改变2008年以来的充足准备金制度。在Frank的设想中，这可能让银行体系更积极；具体方案、力度和方向，都要等工作组报告与Warsh表态。
9. Anthropic的实际营收，比年化数字更能检验商业化
主持人将讨论转向投入能带来多少收入。Frank先界定观察对象：微软、亚马逊、Google云，以及Anthropic和OpenAI收入，比主要自用算力的Meta更能直接检验商业化。Meta虽成立企业业务平台，但目前算力仍主要用于自身模型和广告，因此不能完全采用同一把尺。
Frank援引Anthropic披露的数据：2025年收入约45亿美元，今年上半年约162亿美元，三季度约168亿美元，前三季合计约330亿美元。若四季度仅做到约170亿美元，全年也已约500亿美元；因此他给出500亿—600亿美元区间，但没有把区间当成公司指引。
他反对拿这500亿—600亿美元全年实际收入，与OpenAI所谓1,000亿美元ARR直接比较：“这两个指标的含金量完全不同。”按现有增速，他认为Anthropic明年可能跨过1,000亿美元、后年达到2,000亿美元的概率很大，同时没有要求公司永久保持早期千倍百分比的增长。
10. 微软财报提供了企业需求扩散与现金流的双重证据
Frank认为微软这次财报“还是非常好的”：云业务同比增长48%，自由现金流约186亿美元，在其他大厂现金流承压时尤其突出。他还提到微软有6,700多个订单，其中约30%预计在未来12个月确认收入；他没有明确说明订单总额的单位。
企业客户的变化比单一模型客户更有说服力。他回顾微软二季度披露：未履约订单环比增加的部分，约90%来自前沿模型厂商以外的客户。这意味着新增算力需求并非只由OpenAI、Anthropic支撑，传统企业采用也在形成可见订单，是他判断需求扩散的重要依据。
本季他还看重Foundry收入达到去年同期三倍、付费客户约4.4万家，以及企业客户按量计费的收入三季度比二季度环比增长75%。Frank据此强调，云业务加速与企业客户扩大正在同时发生，不能只把微软理解成把算力转售给少数大模型公司的渠道。
11. 云平台正在成为企业的AI调度系统
Frank用微软电话会的一组问答展开：分析师追问，微软既有OpenAI合作，又推出自有模型，还部署DeepSeek、通义千问等开源模型，如何分工？他转述纳德拉的回答是按任务选择模型，同一项工作甚至可以调用多个模型，成熟任务再用开源或自有模型优化成本。
Frank提到微软6月推出的自有闭源模型Microsoft AI，但他的重点不是哪家模型排名更高。企业不一定要锁定一家模型，也不关心具体用哪家；他们更在意能否稳定、高质量地完成工作，以及完成一次任务花多少钱。模型可以轮换，任务结果、成本、数据连接与权限却需要统一管理。
这使云厂商成为他所说的“AI操作系统”：负责任务调度、模型路由、数据连接和权限管理，而不只出售某一种模型的API。Frank又援引Anthropic今年约一半收入通过云平台销售的说法，认为云平台可同时承接闭源、自研和开源模型需求，是观察AI商业化的重要入口之一。
12. Google的不及预期，主要发生在广告兑现和现金流表面
Frank没有否认Google财报令人担忧：总营收和利润不及预期，股价也大跌。但他要求拆开看，云业务同比增长103%，单季收入300多亿美元，营业利润超过100亿美元，利润率继续提升。即使包括TPU销售，他援引公司的说法认为，云业务大部分收入来自GCP，不能把强增长都归给卖芯片。
问题在于搜索中的AI回答和对话功能，查询量虽高，商业化却不及预期，拖累了广告主业。Google单季1,200多亿美元收入中，约800亿—900亿美元仍来自广告；因此，一个增长很快但体量较小的云业务，未必足以抵消主业兑现不足，这也是他承认财报存在瑕疵的原因。
自由现金流约负90亿美元，差于市场预期的负35亿美元。Frank拆出两个因素：TPU库存增加约32亿美元，以及为2018年欧洲相关诉讼和解支出约52亿美元。若把这两项加回，三季度自由现金流基本打平；他的判断是“没有那么差”，而非现金流已经恢复强劲。
不过，他也承认市场可能不愿做这层调整：宏观环境不佳、利率偏高时，投资者看到的是主业受压和现金流低于预期，于是先卖出。微软财报不错、Google存在缺口，两者不同的股价反应，正体现市场对兑现质量的要求正在提高。
13. 商业化只有三个季度，渗透率与单用户消费仍在上行
Frank认为市场容易把AI投资热潮的长度，误当成商业化已经成熟的程度。按他的梳理，大科技从去年三季度开始明显加速CapEx，今年一季度Anthropic收入开始加速，二季度云厂商业绩才更明显体现token需求。“大规模商业化到现在也就三个季度”，因此他尚未看到增长饱和的证据。
他沿用互联网的两条收入轴：一是使用者越来越多，对应渗透率；二是每个人、每家企业花的钱越来越多，对应ARPU和token消耗。他此前提出渗透率可能由约10%快速向40%推进，认为一旦趋势形成，采用与使用深化会形成飞轮，个人和企业的token消耗都会继续增加。
供给也限制了收入释放。Frank指出，过去几个季度大厂共同口径仍是“需求大于供给”，算力不够；若需求尚未被满足，新增产能上线就可能立即转成收入。因此，他认为商业化还在加速，远没有到增速放缓的时候，但这一判断仍以需求持续强劲为前提。
14. CapEx与收入不能按同一个季度直接对账
Frank反复强调“时间差”：今天云业务的增量，往往来自一年前买地、建数据中心、铺电力、买芯片和服务器的投入，而非今天新增的CapEx。去年下半年开始加速的建设，可能在今年下半年至明年集中上线；在供不应求时，产能释放本身就可能推动收入提速。
他的检验顺序是资本开支、产能上线、订单转收入，再观察折旧和现金回报。进攻端先问收入是否加速，防守端再问现金流何时改善；这不是允许无限期花钱，而是避免用建设期的现金流，直接判定成熟运营期的经济性。他承认市场仍需更多数据，才能接受自己认为能够算通的账。
下一处拐点是云收入增速超过CapEx增速。他举Google为例：2025年CapEx约800亿—900亿美元，今年指引1,950亿—2,050亿美元，同比增速超过100%；云业务增速则从较低水平升至82%、再到103%。若四季度达到110%—120%，云业务增速可能超过CapEx增速；这是他的推演，并非已经发生。
15. 投资回报还取决于数据中心和GPU能用多久
Frank援引亚马逊管理层给出的框架：一笔投入花出去，约两年建设投产、三年开始回本，之后再赚三年。厂房和电力设施还能继续使用，只需更换芯片；资本开支结构会随之变化。
他回顾此前GPU折旧从4年延长到6年的争论：质疑者担心GPU用三年左右性能就不够，财务折旧过于乐观。Frank以H100作例子：H100推出已有约6年，性价比仍有吸引力、租赁价格还在涨；他的着眼点是旧芯片仍能在适合的任务中赚钱。
他又援引CoreWeave二季度签下的H100订单，订单期限一直到2029年，推测相关芯片潜在使用寿命可能达到9年，而不只是6年。不过，他没有把单一订单当成全行业回报率的最终证明，仍希望结合亚马逊及其他新云厂商下一轮财报，进一步看清资本投入、利用率和现金回收的关系。
16. Codex之后的需求，不必由另一个单一大场景接棒
对“Codex之后有没有第二场景”的担心，Frank的回答是第二场景未必是一个场景。企业后续需求分散在财务、法务、税务、营销、人力资源，以及各行业纵向流程中。单项规模可能不如Codex，但多个场景叠加，未必更弱。
他还认为Codex、Web Codex变强后，许多非Codex场景也会用到相关技术。个人AI代理则是另一条方向；他提到Meta、Google、Grok、Anthropic和OpenAI自9月以来都推出了自己的Agent，认为个人AI代理也很有潜力。
更高价值的一端是AI制药等科学发现应用。他提到多家巨头加码、OpenAI和Anthropic收购AI医疗公司的动作，认为这些任务可能消耗大量算力和token。这里他的判断仍是需求继续深化的可能路径，并不是声称所有应用都已经商业成功，或已经足以单独支撑全部CapEx。
17. 新云厂商的风险是举债提前建设，不能只看未来需求
Frank把新云厂商的商业模式概括为通过高负债布局未来：在收入尚未完全释放前，先借债建算力。大科技尚有其他业务现金流缓冲，新云厂商的资质和抗压能力较弱，因此市场担心违约是正常的，不能因为AI需求强就把融资风险抹掉。
但他仍主张先看需求：渗透率和单用户消费有没有继续增长，新增算力能否被消化；随后再看收入兑现速度能否覆盖建设和融资压力。他认为目前这两项需求指标都在上升，但承认还没有确凿证据，让市场确信所有公司的现金流最终都能顺利改善。
18. Anthropic IPO的时间表仍是假设，募资规模可能改变交易节奏
主持人提到11月16日那一周潜在上市，以及11月9日路演前后的行情。Frank先承认自己此前预计Anthropic会在11月中旬上市；随后说明，11月9日路演是根据文件公布时间及美国SEC规则推算出来的，尚未最终确定。他提醒主持人：“假设它是十一月九号。”
估值和募资规模同样没有确定。Frank讨论的是可能募资1,000亿美元的情境，认为Anthropic是“纯正”的AI大模型标的，实际收入与增长也有吸引力，因而会有机构愿意押注。他也提到市场担心其约6,000亿—7,000亿美元、到2031—2034年之间的算力承诺。
对这些承诺，他的回应是需要和收入轨迹一起看：如果今年做到500亿—600亿美元，之后继续扩大，履约能力的判断会不同。他认为营收表现“还可以”，但没有声称所有长期承诺都已经得到收入保障，更没有把潜在IPO规模、上市日期和认购倍数当成既成事实。
19. IPO的吸血作用，先来自机构调仓，再来自交易注意力
Frank参照SpaceX：募资约750亿美元，市场申购资金约3,000亿—4,000亿美元，约为四倍。若Anthropic募资1,000亿美元、认购热度相近，就可能需要约4,000亿美元资金准备。机构未必原本就持有这么多闲钱，路演开始时或之后一两天，可能卖出其他仓位，为新股认购腾资金。
上市后，认购资金被锁定，之后可能有一部分重新释放；但“吸血”未必结束。Frank认为，热门标的一旦可以交易，也可能继续吸引散户资金；他用SpaceX上市后商业航天相关股票承压作类比。因此，认购资金解锁与旧标的资金回流，并不是同一件必然发生的事。
在此之前，他认为市场可能先有反弹：比特币从9月27、28、29日开始跌，美股大约从10月6、7日开始跌；市场已连续下跌三周，许多股票跌幅也大。微软和Google云业务显示AI商业化整体不错，Google主业仍有问题，亚马逊财报还待公布；因此短期可能反弹，但Anthropic上市之后宏观环境未必缓解，仍可能出现避险或吸血效应。
20. AI主线已经从存储向光模块和软件迁移
Frank对投资者的定式思维有一句明确提醒：“AI不只有半导体，半导体也不只有存储。”他回顾7月底的判断：当时最强的应该是光；存储之前跌得太多，做空的性价比不高，向上仍有空间，但暴涨阶段可能已经过去。八九月更强的方向是光模块和部分软件。
他认为大科技股可能变成涨三天、跌一天，或涨三天、跌两天；动量股在9月仍创了新高。他的意思并非原主线从此失效，而是可能从上半年那种直线上涨转为反复波动，必须区分有修复空间与仍处于最强趋势两种状态。
半导体的约束在于市场开始提前问2028年CapEx会不会放缓、之后需求究竟在哪里。Frank坦言自己也看不清AI需求能持续多久，因此不会因为眼下加速就断言上游估值永远扩张。与此同时，模型商品化和token成本下降，可能让收益逐渐向云平台、软件和应用扩散，主线会继续演化。
21. 企业部署与独有数据，可能把价值继续推向下游
Frank将CSP视为AI运行的底座，把掌握权限和独特数据流的非通用软件、SaaS视为执行层。他观察到，一些上半年被猛烈杀跌的软件公司，后来表现转强；这支持他此前提出的云厂商价值重估，以及下游不应被一概否定的判断。
企业采用AI并非装一个标准软件那么简单，还要梳理信息流、业务流程和资金流，把AI嵌入管理流程。有独特数据的企业可能需要训练自己的小模型；科技公司能自己完成，许多传统企业做不到。因此，能帮助企业部署、连接数据、改造流程的公司可能成为新的受益者。
他援引Coinbase CEO Brian 10月初的说法：Coinbase在9月用内部数据训练反欺诈模型，效果已经能比得上GPT-5.5或Opus；Frank说自己记不清具体是哪一个。这个例子承载的是专有数据与场景优化的价值，而不是宣称某个通用模型在所有任务上胜出。
22. 长债收益率易涨难跌，投资者会更挑剔兑现质量
Frank解释高收益率环境时，列出几股力量：油价推高通胀预期，美国财政赤字和国债供给增加，以及AI基建进入发债潮。科技公司发行的债券多为5年、10年期长债，也在争夺债券市场资金。供给变多，投资者要求更高风险溢价，长债收益率因而“易涨难跌”，股票估值也承受压力。
这不等于所有股票都不能涨，而是需要更好的基本面。他要求区分叙事与真实业务，既看收入增速，也看未来两三年增长空间是否有依据、现金流能否改善。微软与Google财报后的差异，是他反复引用的例子：市场希望“没有任何瑕疵”，稍有缺口就可能变脸，最终要优中选优。
他也认为好公司遭遇逆风可以带来机会。7月比较云厂商时，他更偏向微软和亚马逊：微软上半年从500多美元跌到约370—380美元，亚马逊涨得不多；Google上半年表现已经很强。他的逻辑是核心资源和竞争力尚在，阶段性逆风、估值和股价下跌可能带来更好的入场机会，而非公司跌过就一定应该买。
23. Q4可能高度分化，指数仍有轮流创新高的条件
主持人提到11月底感恩节前基金经理可能平仓，以及12月底圣诞节前的行情。Frank确认个股会很分化：若油价下降，是额外推力；若问题未解，市场很难重现第二季度那种强势。即便能源改善，国债供给等因素仍在，长债收益率也未必迅速从5%多降至4.5%。
对标普和纳斯达克能否创新高，Frank仍认为“很有可能”，理由是高权重公司可以轮流修复，而指数也会定期调整成分。他用Google作例子：此前搜索被AI替代的担忧很强，Gemini 3发布后预期逆转；Google股价从约160—170美元，后来涨至最高约380美元。一家公司逆风，并不意味着所有权重股同时失去动力。
但他将AI称为进入“下半场”，不能再期待所有玩家受益。早期大家都讲“星辰大海”，后期一定会有玩家被淘汰；互联网和移动互联网都经历过这种筛选。投资者可以等两三个季度，但不能一直看不到现金流改善。
24. 真正威胁大盘的，是更多加息或商业化持续减速
Frank把AI争论分成三轮：2023年问是不是趋势，2024年底至2025年初围绕DeepSeek问还需不需要那么多算力，2025年下半年确认需求后，又转向CapEx回报。他强调，如今需要验证的是商业化、投资回报和未来现金流改善，不应每次调整都回到“AI究竟存不存在”的原始争论。
第一类系统风险仍是能源：如果高油价拖得太久，通胀从一次性冲击变为持续扩散，联储可能不止加两次，而要三次甚至更多。“再强的基本面也会被压制”，届时大盘可能出现中等级别调整。此前关于权重股轮流护盘的判断，并不能覆盖这种更广泛的紧缩冲击。
第二类、也是产业逻辑上的风险，是AI商业化明显放缓。Frank不把Anthropic从去年到今年收入增长1,000%、之后增速下降视为失败，反问“哪家公司能连续很多年保持1,000%增速”。更有意义的是看云厂商：如果连续两个季度增速下降，市场才可能认真怀疑需求是否饱和，或用户能花的钱、可挖掘的工作场景是否已经用尽。
对明年一季度，Frank只愿意给出有限判断：AI商业化应该还在加速，至少不会减速，仍可观察几家云厂商的业务增速来验证。宏观则太难，他希望到11月、12月更清楚；被要求预测时，他承认现在看不到清晰框架，没有给出明确指数目标，也没有把产业乐观转成无条件看涨。
25. 加密资产的短期拐点，仍要等财政流动性回流
主持人认为8月底以来加密领域缺少突破，Frank先回到此前的时间框架：8月下旬行情可能延续至9月中下旬，之后因流动性收紧而回踩；他此前判断流动性可能10月底见底、币市调整也差不多结束。他认为这轮走势大体符合判断，但没有说时间到了，反弹就一定自动发生。
他引用截至昨天的TGA预估约1.02万亿美元，8月约9,800亿美元，认为财政账户积累仍在抽走流动性；接下来要看11月是否开始释放。若开始释放，“币市可能回暖”。这是一条带条件的判断，关键变量是资金实际回流，而非仅凭日历或对前一轮涨跌的类比。
从大周期看，Frank把10月调整定义为“大周期向上的正常回踩”，并不认为已经重新进入熊市。但他也没有承诺单边向上，提醒此前周期同样会涨三天跌两天。长期方向判断与短期仓位承受的回撤，在他的表述中可以同时成立。
26. 合规融资与资产代币化，是两条不同进度的监管主线
对主持人提到的8月19日“开放创新豁免”，Frank作了区分：他所说的是名为Crypto Assets的加密融资提案。其意义在于允许美国加密项目向散户融资，而不只是向合格投资人私募、做公募时屏蔽美国人；他以Regulation D、众筹和Mini IPO等既有路径作对照，把它视作潜在的合规ICO入口。
立法受阻也不等于监管无所作为。Frank回顾9月中旬加密市场结构法案在参议院受阻时，曾判断SEC和CFTC仍可在各自权限内推动行政层面的安排，涉及代币化、托管、DeFi和衍生品监管。他随后援引9月17日的代币化创新豁免、许可制AMM安排，认为这推动了当月至下旬的一段行情。
但合规ICO还不是已经开始。Frank称Regulation CF提案到10月20日才开始公开征求意见，意见期两个月，最快可能要到明年上半年才能落地。因此，他把监管方向上的积极信号与可直接使用的融资制度区分开，没有把提案等同于已生效规则。
资产代币化则是他更确定看好的长期方向：传统金融与加密融合，国债、股票等资产会越来越多地上链，形成链上金融市场。他认为首先可能受益的是提供链上底层基础设施和DeFi基础设施的项目；这里的受益逻辑是承接新增资产和交易活动，而非所有代币都会随之上涨。
Full transcript
Frank 哥，hello，听得到吗？
Hello，能听到。
好久不见。我们上次见是 8 月底吧？
对，8 月 31 号。
8 月 31 号，哇！很多事情其实都被你说中了，等一下我们好好聊聊。我们先给大家一两分钟时间，我把之前的文章和 Frank 哥写过的一些东西 pin 上来，方便大家回顾。
抱歉，刚才按错了。现在好了。
没事。最近这个 Space 页面常常出问题，要跟马斯克哭诉一下。好了，我们就事不宜迟，现在开始。今天是 10 月 29 日星期四晚上 7 点。我们非常荣幸又请到 168X 的老朋友秦巴 Frank，这是我们第四次交流。
上次是 8 月 31 日，也是晚上聊的。9 月和 10 月，市场都先突破了一阵。9 月美股和币圈都拉回来了一些；10 月初中国大陆国庆前后到现在，整体流动性比较紧，市场也迎来了一波回调。我们先从大环境聊起：Frank 哥怎么看美国经济、通胀，以及昨天 FOMC 决定暂不调整利率？先聊聊宏观吧。
1. The US Economy and Inflation
我先说美国经济。我看经济主要看两个方面。大的方面是名义 GDP 增速，我觉得应该没问题。从去年下半年开始，美国经济进入了 AI 大基建时代。去年大科技公司的资本开支大概是 4,000 亿到 5,000 亿美元；今年我估计差不多能到 9,000 亿美元。相比去年增加了近 4,000 亿到 5,000 亿美元的资本开支，这对美国 GDP 增速至少能贡献 1.5 到 2 个百分点。
这就像十年前的中国。当时宏观经济有消费、出口和基础设施建设三驾马车，基建的核心驱动力是房地产。现在美国的核心驱动力则是 AI 新基建。只要资本开支还在增长，名义 GDP 增速就没有太大问题。今年前几个季度美国 GDP 的表现也不错。今天早上 Kevin Warsh 讲话时也提到，美国上半年 GDP 增速从之前的 1.8% 上修到 2.4%，他认为三季度增速还会进一步加快。
另一个方面是微观的消费者情况。现在是 K 型分化：中高收入人群的消费仍然很强，中低收入人群的消费偏弱。这是现实情况。AI 对劳动力的替代也会越来越明显。前两天微软提出了一项面向 6 万名员工的买断计划，不是强制性的，员工可以主动选择；微软之前也已经多次裁员，其他大科技公司未来可能也会这样。经济分化可能因此加剧。跟 AI 基建相关的电力、电工等行业表现很好，其他不相关的行业可能就差很多。总体来说，美国 GDP 增速很强，但微观层面是 K 型分化。
再说通胀。之前七八月份也聊过，我觉得今年美国通胀可以分成两个阶段。第一个阶段大概是二三月份到五六月份，通胀很大一部分跟能源有关。到现在为止，今年通胀反弹也有很大一部分是油价造成的。油价上涨推高汽油、柴油价格，也推高工业上游的化学品等原材料价格。
这里面还有个变化：上半年、或者说七八月份之前，更多是供给问题。霍尔木兹海峡被封锁，供给中断，导致油价飙升。但进入 9 月以后，油价更多是成本问题。第三方数据、媒体和全球航运能源运输机构的统计显示，9 月之后，沙特通过从波斯湾到红海的输油管道，每天大概能运 600 万到 700 万桶石油；阿联酋也能通过输油管道把大约 300 万桶运到富查伊拉港。
8 月下旬以后，美国、阿联酋、卡塔尔、沙特、科威特，甚至伊拉克，都开始租用超大型油轮运输石油。这类油轮一次能装 200 万桶原油。到 9 月下旬，从波斯湾经霍尔木兹海峡运出的石油，日运量事实上已经接近战争爆发前 2 月的水平。但油价没下来，核心是运输成本太高。我看过一项统计，年初从波斯湾运原油到亚太地区，每桶的成本大概是 3 到 4 美元；现在已经到了 35 到 40 美元。今天布伦特原油一桶 110 多美元，其中 40 多美元可能就是运费。
油轮从波斯湾港口装船，在霍尔木兹海峡西出口一带集结，等到夜间沿着海峡南岸、靠近阿曼的航线，在美军护航下驶出海峡，再把原油转运到远洋油轮上。中间这一段成本最高，因为船只时不时会遭到伊朗攻击，船东冒着很大风险，所以要收更高的运费。石油卖家为了留住客户，也不得不承担这部分成本。
今年通胀的核心之一还是油价。前几个月通胀上升，很大一部分是能源通胀；核心通胀的扩散还没有那么快。第二个因素是 AI 基建确实推高了电力产品和一些上游原材料、大宗商品的价格，这些也会反映到核心通胀里。不过，美国统计局 9 月实行了新的统计规则，降低了几个跟 AI 基建相关的核心通胀分类的权重，所以现在数据里看得不明显。市场知道这种影响可能存在，但看到数字以后，10 月公布的 9 月 CPI 就出现了大幅下降。PCE 也有类似情况，而且权重下调对 PCE 的影响更大。
所以，AI 基建带来的通胀是比较长期、结构性的；当下最重要的还是能源。布油现在仍在 110 多美元，而且中东很多炼厂被毁，8、9 月乌克兰和俄罗斯也互相炸毁了不少炼油厂，成品油价格因此居高不下。即使后面石油运输恢复、成本下降，炼化能力也还需要一段时间才能恢复。之前美国和俄罗斯达成协议，俄罗斯要向美国供应一定数量的柴油；中国领导人访美时也提到过希望扩大成品油出口。
整体来看，AI 基建带来的通胀已经开始显现，但还不算特别明显。美联储上台之后比较重视通胀，油价居高不下，8 月之后几次 CPI 都往上走，也给了加息理由。联储一直强调，通胀距离 2% 目标还比较远。
再说昨天的议息会议。我今天上午也写了推文，我觉得这不是鸽派转向，而是鹰派内部形成了耐心共识。他们想看更多数据和信息，也知道现在油价很大程度上是能源问题，可能是一次性的。如果中东局势改善，油价回落，后面的通胀可能就没那么强；如果油价一直高，他们可能不得不继续行动。他们既要压制通胀，也想再看看局势有没有缓解的可能。所以我理解，今天按兵不动是鹰派内部的耐心共识。
接下来到 11 月、12 月，中东局势仍然是重要因素。如果情况好转，比如中期选举前后美国和伊朗实现和解，油价大幅回落，那么对 11 月、12 月的通胀会很有帮助。联储可能继续按兵不动，观察油价回落是否传导到通胀数据里。
但如果中东局势迟迟得不到解决，通胀还会继续上升。时间越长，能源问题越可能从能源扩散到炼化、化工和其他工业商品，最终变成持续数月的反弹，而不是一次性反弹。最差的情况是，12 月还要加息，明年也可能继续加。市场如果预期只加息一两次，觉得事情还能解决、可以承受；如果加息次数变多，担忧可能会比现在更大。这是我认为比较大的潜在风险，但具体会怎样，我也说不好。我希望局势能够缓和。
2. The Iran Conflict Risk
这两天有一些迹象值得关注。特朗普释放了很强的打击信号：美国可能在中期选举之后，对伊朗发动持续一周的大规模打击。《华尔街日报》等媒体也报道说，美军已经做好准备。我承认美军应该确实做好了准备：现在中东至少有两个航母战斗群，正在菲律宾附近演习的罗斯福号航母据说之后也可能前往中东；另外还有两栖攻击舰战斗群。美国有能力发动一次大规模行动。
但这也可能是另一种极限施压。一方面是施压伊朗。8 月，贝森特给特朗普提供过一套方案：通过大规模经济制裁和更强的封锁，让伊朗经济出问题，迫使伊朗让步。但他们低估了伊朗政权的承受能力。伊朗通胀很高，可民众没有话语权，也没有枪。民众容易成为代价。西方一些民主国家的民众有选票，甚至有枪；伊朗这种体制下，民众没有这样的影响力。因此伊朗能熬的程度，可能超出了特朗普和贝森特的预期。
另一方面，美国的打击信号也是在向其他国家施压。伊朗虽然跟美国实力差距很大，但仍有局部优势，有能力袭击海峡里的油轮，也有能力打击波斯湾沿岸的石油设施、炼厂和管道。油价如果再飙升，美国和其他国家都承受不了。
这几天，巴基斯坦、沙特和土耳其方面有实权人物去了以色列。巴基斯坦的陆军参谋长实际影响力很大，沙特派了国防部长，土耳其派了军事情报局局长。他们去伊朗，当然是想劝和、斡旋。我觉得还有另一层意义：中东国家也在为战后秩序做准备。美国在中东的话语权和影响力正在下降。巴林的美国第五舰队总部，以及科威特、卡塔尔、沙特的许多军事基地，都直接面临伊朗导弹威胁，有些基地已经被放弃。以后这些基地很可能也会被放弃。建在容易被打掉的地方的军事基地，意义有限。
美国影响力削弱以后，地区安全和秩序该怎么安排？这些国家访问伊朗，本质上也在探讨这个问题。中国国家主席这两天也有行程，可能会进行斡旋。大家都不希望双方再次大打出手，让油价直接爆表。美国和全球经济都承受不了。中国可能希望美国陷在伊朗问题上，削弱美国，但也不希望油价暴涨，因为中国仍然是石油消耗大国。虽然新能源车让石油消耗量下降了，基数还是很大。
另外，今天凌晨的报道说，美国副总统万斯给伊朗国家安全委员会秘书梅扎伊写了信，探讨双方的谈判框架，而且得到了特朗普同意。梅扎伊以前是伊朗最高领袖穆杰塔巴的顾问，现在被安排进国家安全委员会，实际上是伊朗国安会的代表。这些事情说明，双方虽然都在备战，但也已经开始直接接触，还有第三方斡旋，中国也可能介入。
我倾向于认为，双方近期仍有可能达成协议。之前巴基斯坦、卡塔尔斡旋时，我觉得双方的条件已经有一部分一致，问题主要出在顺序上：伊朗先解除霍尔木兹海峡封锁，还是美国先解除封锁、解冻伊朗被冻结的资产、解除一些制裁？双方都担心自己先走一步、对方却不履约。信任已经被破坏，现在就看谁能推动这件事。
我不认为特朗普在中期选举之后真的打伊朗，能改变什么。美国的综合实力远大于伊朗，但靠轰炸港口很难迫使伊朗妥协，3 月、4 月已经做过一次，而且当时力度更大。如果不派地面部队，很难让伊朗出现大问题；但派地面部队又很容易陷入越南或阿富汗那样的泥潭，美国承受不了。美国现在的重心也不在那里。
我之前在 X 上写过，今年 2 月之前的特朗普确实很强势。去年关税战让全球市场大幅波动，但他也通过这种方式拿到了不少贸易利益，包括韩国、日本、东南亚、欧洲，甚至加拿大。年初又通过外科手术式行动，直接把马杜罗从委内瑞拉抓走，很快控制了南美后院。如果没有今年 2 月的伊朗战争，今年中期选举特朗普可能会横扫。
但人会有惯性，特朗普可能觉得委内瑞拉的做法也能复制到伊朗，忽略了两个国家的差异。2 月 28 日或 29 日，哈梅内伊被炸死之后，我就写过，这可能让伊朗更强硬的一派上台。当时很多人认为哈梅内伊死了，伊朗就不会再打；我觉得局势反而可能更严峻。内塔尼亚胡的说法可能影响了特朗普，但我认为杀死哈梅内伊是个错误。现在事情已经发生，只能看接下来怎么发展。
乐观的情况是各国开始斡旋，双方的核心条件差距并不大，主要是都想让对方先迈出第一步。如果 10 月中旬，或者 11 月中旬能够谈好，协议可能维持更长时间，对市场来说就是排除了一个风险。悲观的情况是双方谈不成，继续交战，甚至持续很长时间，那就是很大的市场风险：加息可能不止两次，12 月之后明年还要加，市场会非常难受。我大概是这么看。
Frank 哥，您刚才讲了半小时的单口。我想请教两个问题。第一个，按最近美伊战争的形势，你觉得什么时候可能终止这一切？我自己觉得有点像闹剧。美国为什么要这样打，我一直看不明白。我觉得可能有被以色列情报欺瞒的成分，内塔尼亚胡也有满足自己强人领导欲望的因素。
第二个问题，刚才你提到油轮运输成本，但我的理解是更关键的可能是炼油能力。全球把原油炼成成品油的能力也在下降。乌克兰和俄罗斯交战期间，乌克兰打了很多炼油厂，成本肯定也会更高。
另外，我看到你今天下午的帖子提到了 Kevin Warsh 的管理风格。他可能会改革美联储，年底会逐步推出更多革新，比如降低利率决策会议的频率，增加讨论货币政策和整体经济方向的会议。你怎么看 Warsh 的管理风格？我想再请教这两点。
先说第一个问题。什么时候解决？我觉得可能是中期选举前后。现在特朗普很难大幅退让。伊朗的态度很明确，它要把现在的优势维持住。上次我们聊的时候，我的判断是，伊朗的忍受力远大于美国。伊朗是集权国家，民众的意见没有那么重要，这很残酷，但也是现实。美国，特别是特朗普，承受不了太久。
我之前推演过，特朗普撑不住的时候可能先做一些退让，伊朗随后同意，双方达成和解。但现在我觉得特朗普被架在那儿了。8 月中旬以后，他开始加大对伊朗的全面封锁：先封锁伊朗石油出口，后来又扩大经济制裁，想迫使伊朗让步。可伊朗能扛、能熬。
如果中期选举之前退让，特朗普的政治观感会很差：相当于悍然发动了一场没打赢的战争，然后又退让，强人形象会大打折扣。我觉得这也是他现在不松口的原因。中期选举之后，无论民主党横扫、国会分裂，还是共和党保住参议院，特朗普的顾忌都可能变少。之后有两种可能：他再发动一次猛烈攻击，或者他意识到继续打没什么利益，退让的可能性变大。即使打过一次，发现收益不大，也可能还是要退。
所以我觉得，选举之后的一两周，或者整个 11 月，可能是解决这场闹剧的关键时间段。无非是先退让，还是打一场之后再退。
再说 Warsh。我们之前也聊过他的理念。他说，明年议息会议会从一年 8 次减到 7 次，其中有一次根本不讨论利率政策；到 2028 年再减少两次，变成 6 次利率会议。Warsh 6 月中旬上任后成立了 5 个工作组，讨论通胀框架、AI 生产率、资产负债表和通胀的关系，以及美联储对外沟通等问题。原先预期是 12 月公布工作组的报告。
我现在觉得，这些工作组不是摆样子，他是真想研究问题。他还任命了许多知名经济学家和其他国家的央行人士参与。减少利率会议次数只是其中一件事。沟通方面，他的思路已经很明确：减少沟通，反对前瞻指引，也不公布点阵图。我觉得以后可能有更多人也不愿意公布点阵图或过多评论下一次会议。本质上就是每次根据数据说话，深度依赖数据。
更重要的可能是三个方面。第一是通胀框架。2% 的通胀目标是历史形成的，大家认为这个水平既不会刺激经济过热，又能让经济保持一定活力。这个目标会不会改变？2020 到 2021 年鲍威尔时期改过框架：从对称的 2%，改成一段时间内平均通胀率为 2%，可以有一段时间高于 2%，也可以有一段时间低于 2%，只要平均下来是 2%。所以我觉得通胀框架会不会再改，是一个重要问题。
第二是生产率。大家都认同 AI 会越来越强，技术进步本身是通缩力量：同样的价值可以生产更多商品，效率提升，商品单价就会下降。但短期 AI 基建带来投资热潮，又推高上游材料和商品价格，造成供给短缺。怎么平衡短期供给和长期效率提升，如何衡量 AI 是否提高了全社会生产率，是第二个问题。
第三个是资产负债表。Warsh 之前说过，美联储的资产负债表太庞大，尤其是充足准备金制度是否需要重新审视。被提名后到上任前，市场曾经很担心他会大幅缩表。我当时认为，在工作组没有明确结论之前，他不会贸然缩表。但明年大家会继续看，美联储是否要进一步缩小资产负债表，是否要改变 2008 年以来的充足准备金制度，把准备金从银行体系里挤出来，让银行体系更积极一些。
这三个问题可能是他未来更重要的工作。现在我只能给出一个框架，要等 11 月或 12 月这 5 个工作组拿出报告，再看 Warsh 怎么表态、会推动什么方向。
好，没问题。我们接下来聊聊 AI 商业化。现在市场的核心逻辑还是：我投入这么多钱，能给公司带来多少收入？投入要有产出。这个定价逻辑已经从下游传到上游，通信、存储器等都受到影响。这很符合你讲的时间差。
我们可以从 4 家最大的 CSP、云厂商开始聊。微软已经发布财报，Meta 和 Google 也出了财报，我们先从这里说起？
3. Cloud Revenue Shows AI Demand
我上周还写过一篇推文。在几家云厂商的财报里，我觉得权重最高的是微软、亚马逊和 Google。Meta 怎么看？Meta 虽然三季度也成立了企业业务平台，想把自己的数据中心算力通过 API 卖出去，但至少目前，它的算力都是自用的：训练自己的模型、做 AI 广告，还没有卖出去。
真正能用来观察 AI 商业化的公司，是微软云、亚马逊云、Google 云，以及 Anthropic 和 OpenAI 的营收。我昨天还提到，是时候把 ARR 这个指标放到一边了，可以先从 Anthropic 聊。
Anthropic 前天公布了 S-1 文件。我觉得数据还可以：2025 年收入大概 45 亿美元，今年上半年应该是 160 多亿美元，约 162 亿。媒体披露的三季度营业数据是 168 亿美元，前三季度加起来约 330 亿。四季度收入至少会比三季度高；假设有 170 亿美元，今年全年收入就至少是 500 亿美元。如果更多，大概会在 500 亿到 600 亿美元之间。
有人把 Anthropic 的 500 亿到 600 亿美元实际全年收入，和 OpenAI 的 1,000 亿美元 ARR 相比。我觉得这两个指标的含金量完全不同，前者远高于后者。按这个增速，Anthropic 之前说 2028 年收入达到 2,000 亿美元，我现在觉得概率很大：今年 500 亿到 600 亿，明年可能跨过 1,000 亿，后年到 2,000 亿也不是不可能。
微软、Meta、亚马逊、Google 的云业务体量已经很大，增速还不错。微软三季度云业务同比增长 48%，Google 大约增长 103%，亚马逊市场预期大概是 39% 多，因为 AWS 体量更大，上季度单季收入已经接近 500 亿美元。Anthropic 明年的增速应该也不会慢。
再聊微软和 Google。微软的云业务同比增长 48%，有 6,700 多个订单，其中大约 30% 会在未来 12 个月确认收入。微软自由现金流大概还有 186 亿美元；Google 已经转负，Meta 也是，亚马逊大概率也为负，上季度已经是负的。
微软二季度给过一个数字：未履约订单环比增加的部分，90% 来自前沿模型厂商以外的客户，也就是说新增订单大部分来自企业客户，不是 Anthropic 或 OpenAI。今天他们还说，微软云平台 Foundry 的收入是去年同期的 3 倍，有 4.4 万家付费客户；企业客户按量计费的收入，三季度比二季度环比增长 75%。这说明微软云业务在加速，企业客户越来越多，算力不只是卖给 OpenAI，而是很多企业都在用。
财报电话会上还有一个重要的企业应用案例。高盛问微软：微软 6 月推出了自己的闭源模型 Microsoft AI，也部署了 DeepSeek、通义千问等开源模型，还投资了 OpenAI，那该怎么协调？纳德拉回答说，微软会根据任务选择模型。开源模型效果足够好，就可以用；同一任务也可以调用多个模型。有些成熟任务可以通过开源模型和自有模型优化成本，微软自然会帮助用户切换到开源或自有模型。
用户不一定要锁定一家模型，也不关心具体用的是哪家；他们关心的是能不能稳定、高质量地完成工作，以及完成这项工作要花多少钱。这就对应我 7 月讲的云厂商价值重构：云厂商会变成 AI 调度平台，像一个 AI 操作系统，负责任务调度、模型路由、数据连接和权限管理，底层模型可以轮换。这次二季度、三季度财报进一步印证了这个判断，企业对 AI 的使用越来越深入。
Google 我下午也写了推文。营收和利润不及预期，很多人说财报暴雷，股价也大跌。但细分来看，情况没有那么差。首先，云业务增速很快，三季度同比增长 103%，单季收入 300 多亿美元，营业利润超过 100 亿美元，利润率比二季度进一步提升。里面虽然包含 TPU 销售，但 Google 说云业务的大部分收入来自 GCP，所以 TPU 销售占比还没有那么大。
问题之一是 AI 搜索的商业化不及预期。Google 搜索下面有 AI 模型和对话功能，查询量很高，但商业化不够，拖累了广告业务。广告仍然是大头，一个季度 1,200 多亿美元收入里，800 到 900 亿美元还是广告，但 AI 搜索商业化不足，拖累了整体收入和业绩。
另一个问题是资本开支。上季度自由现金流是负的，这季度负 90 亿美元，市场预期负 35 亿，差距很大。但里面有几个季节性因素：这个季度 TPU 库存增加了 32 亿美元；Google 还为 2018 年欧洲相关诉讼和解支出了 52 亿美元。如果把这两项加回去，三季度自由现金流基本打平。所以它没有那么差。
核心是企业采用 AI 时开始按场景使用多种模型。以前企业用闭源大模型，比如 Claude 或 GPT；用量增加以后，企业会发现一些高频、低复杂度、低价值任务，用开源或中等模型就够了。很多企业不是科技公司，自己做不了模型路由、调度和权限管理，就需要云平台帮忙。
云平台因此能承接 AI 商业化：可以卖 Anthropic、OpenAI 的 Token 和 API，也可以卖自研模型和开源模型。Anthropic 今年的收入里有一半是通过云平台卖出去的。至少从微软和 Google 的云业务看，AI 商业化正在加速。这也是我上周和特尔聊过的观点。
大家担心商业化不行，但去年 Anthropic 全年收入只有 40 多亿美元；大科技公司的资本开支从去年三季度开始增长。去年下半年云业务还没有充分体现 AI Token 消耗的增速，真正加速是今年一季度 Anthropic 的收入开始增长，二季度云厂商业绩才体现出来。大规模商业化到现在也就 3 个季度，还没有饱和。
互联网业务的逻辑里有渗透率。去年 9 月我就提过，渗透率正进入快速增长阶段，从 10% 快速往 40% 走。我们第一次在 608 第四节聊这个概念时也讲过，渗透率快速提升是商业化的基础：用的人越来越多，每个人花的钱也越来越多。现在至少用的人正在增加。一旦趋势形成，飞轮会很快转起来。我们自己使用 Token 的量也越来越多。所以我觉得商业化还在加速，远没有到增速放缓的时候。
4. The AI Investment Payback
需求还在增长，各大厂商过去几个季度的共同说法都是需求大于供给、算力不够。这里有时间差：去年三季度开始大规模资本开支，但数据中心建设需要时间。现在微软、Google、亚马逊云业务的增量，并不是来自这个季度的资本开支，而是来自一年前投出去的钱：买土地、建数据中心、建设电力设施、买芯片和服务器，等到一年以后建成投产，算力才释放出来。去年下半年资本开支加速，意味着今年下半年到明年算力会大量上线。需求仍然供不应求，上线多少算力都可能被消耗，收入自然会加速。
分析 AI 商业化，第一要看营收能不能加速。第二要看云业务增速什么时候能超过资本开支增速。现在 AI 资本开支大头在几家云厂商身上，2026 年肯定是资本开支加速的一年：去年 4,000 亿到 5,000 亿美元，今年 9,000 多亿美元，同比几乎翻倍。但明年同比不会再增长 100%。
Google 2025 年资本开支大概 800 亿到 900 亿美元，今年全年资本开支指引是 1,950 亿到 2,050 亿美元，同比增速超过 100%。去年一季度 Google 云业务增速大概只有 30% 到 40%，二季度到了 82%，三季度到了 103%，下半年或四季度可能到 110% 或 120%。这意味着云业务增速已经可能超过资本开支增速，我觉得这是一个很好的拐点。
数据中心建设也有时间差。亚马逊 CEO 说过，投出一笔钱，两年左右建成投产，三年开始回本，之后赚三年钱。厂房和电力设施还能继续使用，只需要更换芯片。去年市场担心云厂商把 GPU 折旧期从 4 年延长到 6 年，觉得 GPU 用三年左右性能就不行了。但 H100 已经推出 6 年，性价比依然很有吸引力，租赁价格还在上涨。CoreWeave 二季度财报显示，他们签了 H100 的订单，一直做到 2029 年。这说明 H100 的使用寿命可能达到 9 年，而不只是 6 年。
亚马逊明天会公布财报，10 月初 CoreWeave、Nebius 等新云厂商也会有财报。看完这些数据，市场对资本投入的回报率可能会比二季度更清楚。
还有一件事是 Codex。它是今年很大的一个变量，市场担心 Codex 之后没有第二个应用场景。我觉得第二个场景不是单一的，而是企业 AI 商业化深入后出现的许多横向、纵向场景。财务、法务、税务、市场营销、人力资源等场景，单个可能比不上 Codex，加在一起就更大。随着 Codex、Web Codex 变得更强，很多非 Codex 场景也会用到相关技术，形成联动。
第二个方向是 Agent。9 月以来，Meta、Google、Grok、Anthropic 和 OpenAI 都推出了自己的 Agent。我觉得个人 AI 代理也是很强的方向。第三个方向是 AI 制药等高价值应用，各大巨头都在布局。这些场景都会消耗大量算力和 Token。
所以我的判断是，资本开支先投下去，数据中心建成，再卖算力；AI 商业化刚刚开始，三个季度远没有饱和，之后还可能继续加速。Agent、个人 Agent、企业深入应用，以及科学发现等高价值场景，都会增加需求。投入需要时间才能转化成回报，时间差还在慢慢弥补。我们现在看到了一些迹象，觉得账可能算得过来，但市场还需要更多信息和数据来确认。
第三个问题是新云厂商的债务。市场上周开始担心 New Cloud 通过高负债借钱布局未来。大科技公司的现金流还好一些，新云厂商的资质和抗压能力没那么强，大家会担心违约。核心还是要看商业化速度，也就是需求。需求可以看两个方面：有多少人在用，也就是渗透率；每个用户能贡献多少钱，也就是 ARPU。至少我觉得这两项都在上升。
但现在还没有确凿证据。比如今天 Google 的自由现金流低于预期，虽然有两项非常规因素，很多市场参与者还是会先卖出。宏观环境也不好，油价高，美债收益率仍处于高位。投资者需要更高风险溢价，股市对企业的要求也更高：基本面要扎实，不能有瑕疵。微软财报不错，股价就涨；财报有问题，市场就先卖出。这也是高利率对投资者的影响。
我想大家现在比较关心 Anthropic 11 月 16 日那一周潜在的 IPO。你提到 11 月 9 日路演前可能会有一波行情，之后可能复制今年 6 月初 SpaceX 上市时的吸血行情。能不能展开讲讲？大家可能比较在意行情怎么操作。
5. Anthropic’s IPO Market Impact
我之前预计 Anthropic 会在 11 月中旬上市，觉得它会拖到 11 月，但影响还是会有。它是纯正的 AI 概念，财报也还可以。大家担心它有 6,000 亿到 7,000 亿美元、到 2031 年至 2034 年之间的算力承诺，担心能不能兑现。但仔细看业务和营收，我觉得它的增速不错。它是很纯正的大模型 AI 标的，自然会有人愿意押注。
它还没公布具体估值或发行规模，但市场上有人说可能要融资 1,000 亿美元。11 月 9 日是我推演的路演时间。它前几天公布了 S-1 文件；按美国 SEC 规则，公布文件至少 15 个自然日后才能启动路演，算下来大约是 11 月 9 日。具体日期还没有最终确定。SpaceX 从路演到上市大概用了一周。假如 Anthropic 也是这样，路演到上市也就一周。
SpaceX 当时融资 750 亿美元，市场申购资金大概 3,000 亿到 4,000 亿美元，约是融资额的 4 倍。假如 AI IPO 也有类似的申购倍数，Anthropic 要融 1,000 亿美元，市场可能需要 4,000 亿美元申购资金。这些机构不会一直把 4,000 亿美元现金放在那里等着，一定会调仓。路演开始时，或者之后一两天，很多机构可能减持其他仓位，腾出资金认购 Anthropic 的 IPO。这就会对市场有影响，是一种吸血效应。
等它 IPO 后，认购资金被锁定，可能会有一部分重新释放出来。但同时它也会吸引散户资金：市场上有一个热门标的，大家可能会转去交易它。SpaceX 上市后，对商业航天板块的吸血效应就比较明显，大型标的会比较难做。
所以近期行情可能还可以。一方面之前已经跌了不少：比特币从 9 月 27、28、29 日开始跌，美股大概从 10 月 6、7 日开始跌。当时 Anthropic、OpenAI 的估值也有争论，市场传的是 700 亿美元，有人说只有 500 亿美元；还有博通可能为 Anthropic 和 SpaceX 融资提供担保的消息。10 月 8 日我写过推文，觉得临近财报季，动量股容易跌，可能要等几家云厂商财报出来再看。市场已经连续跌了 3 周，很多股票也杀得很多。
微软和 Google 的财报显示，AI 商业化整体不错。Google 主业比较差，明天还要看亚马逊财报，所以短期可能有反弹。但 Anthropic 上市之后，宏观环境未必已经缓解，市场可能还是有避险或吸血效应。等上市以后表现出来，再继续观察。
6. AI’s Next Market Leaders
另一个问题是大家对 AI 板块有定式思维：一说 AI 就想到半导体，一说半导体就想到存储器。但 AI 不只有半导体，半导体也不只有存储。8 月到 9 月那波行情里，最强的可能是光模块。7 月底我说 8 月是最好的夏天，也明确说当时最强的应该是光。存储器之前跌得太多，做空的性价比不高，向上还有空间，但那种暴涨阶段已经过去了。就像大科技股，可能是涨三天、跌一天，或者涨三天、跌两天。动量股在 9 月仍然创了新高。
当时聊 CSP 价值重估时，我也提到过：云厂商会成为 AI 运行的底座，非通用软件和 SaaS 会成为 AI 执行层，掌控权限和独特数据流。很多 SaaS 在上半年被大幅杀跌之后，表现又变强了。
科技行情的主线会不断演化。第一、第二季度最强的是半导体，半导体里最强的是存储；到了 8、9 月，最强的变成光模块和软件。之后主线还会变。我不是说半导体不行，而是说它暴利上涨的阶段可能过去了。跌多以后仍有性价比，但短期想像上半年一样直线上涨，可能比较难。
市场现在担心几个问题。第一个是 2028 年资本开支会不会放缓；第二个是 2028 年之后的需求会是什么样。我自己也没有看清 AI 需求能持续多久。大规模商业化才 3 个季度，远没到饱和，但什么时候增速放缓还不知道。我们需要密切关注，市场也会担心这个问题，它会压制半导体估值和涨幅。
随着模型逐渐商品化，Token 成本降低，云厂商会受益，应用场景也会越来越多。企业采用 AI 不只是装个软件，还要梳理信息流、业务流程和资金流，把 AI 嵌入管理流程。企业有独特数据时，还要训练自己的小模型。10 月初，Coinbase CEO Brian 发过一条推文，说 Coinbase 在 9 月用内部数据训练反欺诈模型，效果已经能比得上 GPT-5.5 或 Opus，我记不清具体是哪一个，大家可以去搜，我应该也发过推文。Coinbase 自己有能力做这件事，但很多传统企业没有，所以需要有人帮忙。
随着 AI 发展，受益层次会从最上游慢慢往下游走。应用层面的企业 To B 和 To C 才是能带动营收的关键。做趋势投资，需要识别新主线。原来的主线不会因为涨得少了就完全失效，只是行情在迁移。
未来可能的方向包括 Agent、智能汽车 AI、智能硬件，以及 AI 科学发现。8 月底 Moderna 的消息带动了 AI 科学发现相关板块，最近 OpenAI 和 Anthropic 都收购了 AI 医疗公司，Google、OpenAI、Anthropic 和几家也在 AI 生命科学、生物科学和医疗领域加码。这些高价值应用未来可能成为一些重要板块。
我之前还写过一篇推文，叫“AI 收益率高企时代”。以前 10 年期美债收益率可能在 4% 上下；现在油价推高通胀预期，美国财政赤字和国债超发，加上 AI 基建进入发债潮。科技公司发的债大多是 5 年、10 年期长债，这也在争夺债券市场资金。供给变多，市场自然要求更高的风险溢价，所以长债收益率易涨难跌。
收益率易涨难跌，本质上就是市场要求更高，估值会受压。企业基本面必须更好。今天 Google 和微软财报，我希望它们没有任何瑕疵；稍微有瑕疵，市场对它们的态度就会变。这是很大的变化。
但对于大科技公司来说，这种分化也可能是好事。我 7 月和朋友聊过推荐哪些云厂商，当时我更看好微软和亚马逊，不是说不看好 Google，而是 Google 上半年表现已经很强，体量也很大。亚马逊涨得不多，微软上半年从 500 多美元跌到 370、380 美元左右，当时性价比不错。它们的资源和核心竞争力都还在，只是阶段性处于逆风，杀估值、杀股价可能给出更好的上车机会。
投资时要区分哪些公司只是在讲故事，哪些公司的现金流和业务确实兑现了，增速扎实。还要看未来两三年甚至更长时间的业绩空间，是不是实实在在的，而不是只停留在预期阶段。只要收益率还处在比较高的位置，市场就会更挑剔标的质量，要优中选优。
理解，很清晰。简单总结一下：Anthropic 假设 11 月 9 日路演，路演前可能先拉一波，因为有选举行情；路演之后可能有吸血效应，大家要准备认购。
到了 11 月底，感恩节前，基金经理可能会先把仓位平掉，所以行情也不会特别激昂。我这样理解对吗？
对。还要考虑个股分化，可能不会特别差或者大跌，但不同股票之间分化会比较严重。市场对基本面质量的要求更高。即使油价下来了，国债供给等因素也会让长债收益率留在高位，不会一下子从 5% 多跌到 4.5%。市场会区分哪些是讲故事、哪些是叙事，哪些基本面更好。
第二，市场主线也会迁移。模型商品化、AI Token 成本下降之后，大家会看有没有新的收益领域，或者哪些领域还没有被挖掘出来。市场可能继续追逐新的受益板块。
第三，要看宏观走势，尤其是油价和通胀。如果问题解决了，那是额外的推动力；如果没有解决，还是反复博弈，市场就不会那么强势。短期想回到第二季度那么强的行情比较难，可能更像 9 月或 10 月初那样，有的股票表现很好，有的很差。
所以大概到 11 月底，甚至第四季度、12 月底圣诞节前，AI 股、存储、光模块这些都可能比较分化。
7. AI Enters Its Second Half
对，我觉得会很分化。去年 11 月第一波调整的时候，我写过 AI 经历了三次辩论。第一次是 2023 年，大家讨论 AI 是不是趋势。第二次是 2024 年底、2025 年初，讨论 AI 是不是需要那么多算力。当时 2025 年春节前 DeepSeek 发布，大家说它训练成本只有几百美元，Nvidia 大跌，市场就问还需要那么多 GPU 吗？
到了 2025 年下半年，大家确认了 AI 需要那么多算力。三季度开始资本开支加速，市场讨论的重点变成了资本开支的投资回报。去年 11 月就开始讨论这个问题，当时市场还完全没看到商业化。钱已经花出去了，但商业化是今年才开始大规模加速的。
我最近 10 月初在线下讲课时也说，AI 已经走到中场，开始从上半场走到下半场。下半场要看商业化加速、投资回报和未来现金流改善。你可以让我等两三个季度，但不能让我一直看不到现金流改善。
而且任何行业进入下半场，都不可能所有参与者受益。上半场大家觉得都是星辰大海，都在往前冲；到了下半场，总会有玩家被淘汰，也会有少数公司持续有竞争力。互联网和 2010 年代移动互联网都是这样：早期大家都涨，后来只有少数公司能继续往上走，大部分公司被甩下去。
也就是说，看到自由现金流改善、营收起来，差不多是从 2025 年第三季度开始的，也就是一年前。那时开始觉得算力不够，要盖数据中心，资本开支提高。现在从这个季度到明年第一季度，故事基本讲完了，大家各凭本事。Meta 有渠道和分发能力，有 Muse 和 AI Agent；AMD 有 Agent 这个题材，可能需要更多 CPU，CPU 和 GPU 的比例从 4 比 1 变成 8 比 1。接下来更多是个股之间的联动。
如果个股各凭本事，那你还看好美股大盘，比如标普 500 和纳斯达克有创新高的动能吗？
8. The Risks to New Highs
我觉得有，还是很有可能。第一，美股的机制决定了不同公司会轮流护盘。一段时间大公司遇到逆风，另一家公司可能表现很强。
比如去年上半年，微软和 Google 都被压得很厉害，市场担心 AI 会替代搜索。去年 10 月左右 Gemini 3 发布，Google 一下子打了翻身仗。我记得在 Gemini 3 之前，Google 股价可能只有 160、170 美元；从去年三季度到四季度、今年一季度，又从 167 美元翻倍，最高到了 380 美元。
今年年初大家又担心 Claude 做软件会不会把软件行业干掉，微软也被压了很久。后来二季度、7 月微软财报表现很好，市场开始重估云厂商价值。9 月微软推出 Copilot Work 之类的办公 Agent，又有人讨论 Agent 能做什么，微软因此出现第二波行情。
Meta 也一样。它先推出小模型，表现不错；8 月底、9 月初 Meta Muse 发布后，市场预期也变了。Meta 也创了新高。
这些大公司本身的核心竞争力都在，英伟达也是如此。它们在指数里占比很高，这段时间这家公司不行，下一段时间另一家公司可能起来。指数会定期调整，比如标普 500 或纳斯达克 100，所以指数层面我觉得不用特别担心。
除非后面出现很大的风险。刚才说过，第一个是通胀。如果油价和能源一直处于高位，通胀持续蔓延，不再是一次性的反弹，美联储可能就不止加息两次，可能加三次甚至更多。那样的话，再强的基本面也会被压制，大盘可能出现中等级别的调整。
第二个是 AI 商业化。市场真正要担心的是 AI 商业化什么时候开始放缓，这是整个逻辑的起点。开发这么多大模型，最终是要有人用、愿意花钱，企业愿意花钱、消耗 Token。只要这个逻辑还在、速度还在加快，AI 的大逻辑就没问题。当然，AI 也分很多层，有半导体硬件、软件等。
如果哪天 AI 商业化大规模放缓，才是最大的风险。不是看 Anthropic 这种公司去年到今年收入增长 1,000%，明年可能增长几百个百分点。小公司发展成大公司，很难一直保持 1,000% 增速。前两天有人看 Anthropic 的招股说明书，看到公司自己说可能无法维持增速，就觉得它不行了。但哪家公司能连续很多年保持 1,000% 增速？不可能。
我们要看云厂商。Google 云业务从上半年的 60% 多，增长到 82%，再到 103%；微软从 30% 多、37% 或 38%，增长到 40% 多，再到 48%，下季度可能到 50%。如果连续两个季度增速都降下来，市场就会担心需求是不是饱和了：该用 AI 的企业和人是不是都已经用上了？大家能花的钱、能挖掘的工作场景是不是都已经用完了？我觉得这是产业最大的风险。
那能不能请你未卜先知一下，预测 2027 年第一季度，也就是明年第一季度大概是什么状况？会不会有点太难？
9. The 2027 Outlook
是有点远了，主要是有两个因素难判断。我先说框架。第一，明年一季度 AI 商业化应该还在加速，至少不会减速。我们就看刚才提到的几家云厂商的云业务增速。
落地场景越来越多。
对。大家消耗的 Token 都在算力上，算力在云厂商手里。这是我现在能做出的判断：商业化还在加速，应该还没有到饱和的时候。
第二个是宏观问题，这个最难判断。到 11 月、12 月，或者过了 11 月，我们可能会更清楚美伊问题怎么解决。但说实话，我现在看不到一个很清晰的框架，不能明确地说最后一定会怎么样。
理解。币圈这部分可能下次再聊。老实说，8 月底到现在，比特币涨了一波，到 9 月中旬又跌了一下，主要还是流动性收缩。监管方面，8 月 19 日 SEC 说开放创新豁免，算是主要驱动因素之一。但这两个月似乎没有太多突破性的进展。Frank 哥有没有看到不一样的情况？
10. Crypto’s Liquidity and Regulation
我觉得有。加密这块的判断反而更清楚。我们上次 8 月底聊过，当时我说 8 月下旬那波行情可能持续到 9 月中下旬，9 月下旬到 10 月会因为流动性收紧而回踩。现在流动性确实一直在收紧，我之前也在推文里说过几次。
我今天看到的数据是，截至昨天 TGA 预估升到 1.02 万亿美元，8 月份大概是 9,800 亿美元，这说明流动性还在回流。接下来就看 11 月会不会开始释放。如果开始释放，币市可能回暖。我之前给过一个框架：9 月下旬时，我觉得流动性可能 10 月底见底，币市调整也差不多了；如果 10 月流动性回归，币市就可能回暖。
第二，8 月 19 日 SEC 提出了一个加密融资的提案，叫 Crypto Assets。以前在美国融资，要么公募上市 IPO，要么私募，比如 Regulation D；也可以众筹或做 Mini IPO，比如 Regulation A 等豁免条款。过去加密项目在美国融资，通常只能向合格投资人融资，不能向散户公众融资，所以大家做公募时会屏蔽美国人。
这个 Crypto Assets 提案允许加密项目在美国向散户融资，并放宽相关条款，影响很大。
第三，9 月中旬加密市场结构法案在参议院受阻，但我当时就写过推文，说这不代表加密监管就无所作为。SEC 和 CFTC 在各自权限范围内仍然能做很多事，可以推出行政层面的体系，包括代币化、托管、DeFi 和衍生品监管等，尽可能放松监管。
9 月 17 日晚上，SEC 拿出了代币化创新豁免，允许在许可制 AMM 上做一些事情。币圈从 9 月 17 日到下旬也因此涨了一波。我觉得 8 月 19 日和 9 月 17 日这两件事都很重要，正好对应我们之前聊的两条主线。
第一条是合规 ICO。Regulation CF 提案到 10 月 20 日才开始面向公众征求意见，征求意见期有两个月，最快可能要到明年上半年才能落地。那时候才算合规 ICO 真正开始。第二条是代币化，我觉得这是大势所趋，基本不可能倒退，会不断深化。
总体来说，加密和传统金融融合是大势所趋。国债、股票等传统资产会越来越多地上链，形成链上金融市场。我还是看好能提供链上底层基础设施，以及 DeFi 基础设施的项目。
另外，我觉得 10 月这波调整，是大周期向上的正常回踩，不是又进熊市。向上的趋势也不会走直线，过去的周期也都是涨三天跌两天、涨三天跌一天这样的状态。
明白。这次从通胀、宏观、油价、战争，一路聊到 Anthropic、AI 落地、几家 CSP 和币圈，内容很全面。最后 Frank 哥还有什么想跟观众说的吗？
暂时没有，差不多了。
最后我再跟大家报告一下，本集由 BIT 赞助。大家可以用 USDT、USDC 稳定币购买美股、港股、参与港股打新，以及参加 Anthropic 新股活动。UbiX 和他们有合作，也请大家支持并使用我们的链接码。
对。
文章整理后预计明天白天发布，YouTube、Spotify、Apple Podcast 等平台也都可以收听回顾 Frank 老师分享的内容。谢谢大家的时间，也谢谢 Frank 哥。
好，谢谢，谢谢。拜。