李翔
欢迎来到《高能量》，我是李翔。这期是我和丰叔继续的宏观漫谈。
这段时间，我相信很多人都会认为，宏观层面最大的变化，其实应该就是国内A股的走势。上证指数已经在3,800点上方了。我觉得可能是因为大家太久没有见过走势这么好的市场了，所以我看了很多群里、公号里，很多人已经在调侃，说市场已经出现了一些见顶的征兆。
比如，你在办公室里碰到的很多人都在谈论这个事情，甚至你坐网约车或者出租车，司机也在谈论这个事情。我看大家讨论了很多相关的新闻，包括寒武纪——一家做芯片的公司——刚刚成为A股新的股王，股价超过了之前一直非常坚挺的茅台。包括丰叔担任独立董事的影石，我看它的股价和市值也创了新高。所以大家的心情应该都很好。
我不知道丰叔怎么看这个市场的走势。大家关心的可能包括：为什么会出现这种现象？之前我们其实也讨论过，为什么它的走势会这么强势，或者说这么好；包括这个现象到底能够持续多久，会不会出现一些见顶的征兆，接下来会不会有不好的调整。
今天的内容主要分成两个半话题。第一个话题，我们讨论一下资本市场。过去几期，我们不经常讲这种相对定性、相对结论性的、跟钱有关的事情，所以前面花了3期时间来讲过去3年整个世界的资金流动，以及资金流动是如何驱动不同国家资本市场在过去，尤其是过去两年半发生主要变化的。
在这个过程中，我们也涉及了如何用资金流动来观察、预测和解释中国资本市场的变化和流动。所以第一个部分，从结论上来看，就是要解释刚才翔总讨论的问题：我们今天的资本市场到底是什么样的状况，现在看到的情况到底是起点还是终点，或者说是早期还是晚期。
第二件事，是讨论国内的金融数据，包括已经披露的7月金融数据。我们在前面几期讲钱的时候，最后一期其实解释过，有几个数据可以持续观察所谓资本流动，以及境内、境外相关的指标。7月份这些数据出现了一点变化，我们也顺便解释一下7月份的金融数据。
除此之外，大家比较关心的另一个话题，是大家都说这一轮牛市叫“水牛”，也就是经济还不够好，但是资本市场单独很好。这句话本身有多少合理性，以及之后会怎么样，也是我们要讨论的内容。
接下来，第二个话题是讨论美国经济本身的状况、美国资本市场，以及最近跌宕起伏、变化莫测的国际关系，包括俄乌战争和中国相关的国际关系。
最后，如果还有时间，我们就顺着今天翔总刚才讲的中国科创板、中国芯片和科创企业在过去一段时间里资本市场表现非常好这件事，展望一下接下来可能会发生什么变化。无论是对投资，还是对我们的主营业务和一级市场投资，这些现象往后会预示什么，或者可能变成什么样。大概就是这样两个半话题。
1. 流动性推动市场上涨
我们先讲第一个。从中国现在这个阶段表现出来的资本市场变化来看，先看第一条线，就是资本市场为什么会这么好。
李丰
大家讲的“水牛”，就是先由资金推动，先由“水”来推动。这句话其实在我们之前讨论钱的那几期里已经解释过了，主要要看几件事情。
第一件事，要看国内超额储蓄的活化，也就是储蓄能不能转向理财，从而进入不同类型的风险资产。这其中既包括股票，也包括债券、黄金等其他资产，包括汇率，这是境内的部分。
境外的部分，我们上一期也讲过，就是香港市场过去几个月的主要上涨是由哪部分钱支撑的。当时我们讲，主要是被动的海外资金，也就是因为指数调整而被动配置的海外基金；更主要的，是国内资金去了香港之后所促成的。
我们当时还讲到，国外的主动基金，无论是对冲基金，还是国外主动管理的基金，其实只是刚刚结束净流出。之前上半年，它们一直保持着相对净流出的状态。
李翔
净流出并不是说没人买了，只是卖的比买的多，差值为负，对吗？
李丰
对。所以这并不妨碍一些特定中国资产本身表现很好。比如上次讲完以后，有人在评论区问，为什么宁德时代港股的估值比A股高；以及现在发行的一些基石投资者，除了港股上市的科技股里有国资之外，也有一些外资基金。这些都属于资金流入，没有问题。
其实在我们大概1个月以前做那期节目时，主动基金第一次出现了一周的净流入。所以把这两个要素合起来，从国内和国外两个角度看，至少在现在可观察到的8月份以内，资金配置都保持了还可以的状况。也就是说，除了被动基金之外，主动基金开始出现我们所谓的触底反弹。
这是第一件事。
2. 储蓄转向理财
第二件事，从国内来看更加明显。7月份金融数据有两个对应项，是我们之前讲过的。
第一个，要看理财的规模，看的是非银行业金融机构的存款，也就是券商、基金、理财、保险等公司存在银行里的存款。非银行业金融机构存款大概增加了2万多亿元。
对应来看，居民存款在7月份披露的数据中减少了1万亿元。把这两句话放在一起看，基本上就意味着，我们所说的居民接近50万亿元的超额储蓄，开始从存款转入理财，所以非银行业金融机构的存款才会净增加2万多亿元。
回到刚才翔总讲的，大家是不是都在讨论这一轮行情？是的，也许有人在讨论。但这件事情我们没有专门做研究，只能依据各个研究报告来看。各个投行的报告都说，这一轮散户还没有大量入市。
但我的理解是，从2024年初开始，很多人参与资本市场的主要方式，已经发生了变化。现在资本市场里的企业类型比较多，专业化程度也比较高，加入科技企业之后，就不再只是简单的制造业、传统投资，或者老百姓直接参与个股。老百姓参与资本市场，更多是通过基金的形态参与，而不是自己开户炒个股。
李翔
不是个股。
李丰
对，不是自己买个股。
最近这两天刚刚披露，公募基金总量大概到了35万亿元，突破了新高；ETF好像也突破了5万亿元，这些新闻都是这周出现的。这大概就是刚才我们讲的“存款转理财”的主要形态。
这也可能部分解释了为什么机构或者投行的报告说，这一轮散户参与得不多，主要是机构。因为不管是公募基金还是ETF，大概主要都是主动或被动基金在进行配置，而不是散户自己买个股。
所以结论是，从上面两个角度来看，外资触底回升，以及境内家庭超额储蓄从储蓄转向理财，几乎都还处在比较早期的阶段。
我们原来讲过，超额储蓄一直在增加，基本上意味着大家对投资和消费都缺乏信心，所以才会不停储蓄。但随着利率降低、定期存款利率收益相对较低，最后这些超额储蓄，这些“水”，总归会蔓延出来。当然，如何进行有序引导，是国家正在做的事情，也是政策希望推动的事情。
我们在7月份的数据里已经看见这个数据开始发生变化了，这也是我们上一期讲过的。过一两周，大家听到这期节目之后，等8月份金融数据披露出来，还可以对照两个数：一个是居民存款的净增加或者净减少量，主要看减少量；第二个是非银行业金融机构存款。
这两个数据，一个应该下降，一个应该增加。如果它们的幅度进一步扩大，就意味着大家有更多的钱从存款转向了理财。这就是我们刚才讲的超额储蓄的问题。
这首先是从纯粹流动性的角度来解释。既然讲到这里，我们就顺便讲一下“水牛”，也就是宏观经济没有那么好，但相对而言资本市场一枝独秀这件事。
李翔
我先插一个问题。丰叔刚才也提到，个人投资者并不是主动入市的。长期来看，这到底是好事还是坏事？
李丰
这是好事。长期而言，机构投资者扮演主要角色，对于股市来说是一件好事。
我们刚才讲过，参与ETF，也就是参与被动指数基金，对整个资本市场更有利。因为指数基金，比如ETF，会按照指数配置某个市场或某个行业里的头部和中部公司，比如前50、前200、前300、前500的公司。
它把资金配置到这些公司当中，体量又比较大，而且是被动型基金。所以它在某种意义上具有“平准”的作用：它不会大幅撤出一个公司的股票，再疯狂购买另一个公司的股票。
这些公司本身又是动态调整的。到底是哪50个、哪200个，会根据市值、业绩等因素按季度或半年进行调整。平准、体量大、被动配置，这些因素结合在一起，就构成了基础筹码。
这些筹码的好处是稳定性比较高，而且占比有一定的比例。香港市场上半年有一部分流动性来自被动配置的海外资金，就是因为指数调整而形成的被动配置，起的也是类似的平准作用。
老百姓参与这件事情的结果，从某种意义上说，如果是个人炒个股，以前比较容易被“割韭菜”的方式是，看见某个东西一直涨就开始往里买，买完之后发现买在了高位；它开始下跌时，又不断卖出。
这样会加强波动性。你不停买入，会加强它在顶部风险区间继续上涨；你在下跌时又不断卖出，会加速它在风险出清过程中超出正常水平下跌。
对于个人投资者来说，这也容易导致亏损。个股的波动性显然会被这种行为进一步放大，而且这种行为本质上对于形成股市的基础筹码并没有太大帮助。
我们之前讲过，个人炒股最大的优势，本来是资金几乎没有成本。如果你不是借钱，持有一年、两年、三年、五年，实际上不需要支付利息。所以相对于机构，个人最大的优势就是资金没有成本。
机构的资金不管来自哪里，底层都有成本，因此会有收益和年化收益的预期。但个人持股最大的挑战，是容易受到波动影响心情，在高点买入，在下跌过程中不断卖出，本质上加剧了波动性。
而买公募基金、被动配置这些理财资金，从某种意义上说，就形成了相对的平准。它当然也会受到情绪影响，但如果整个盘子积累到足够大，比如几万亿元，甚至10万亿元，它可能只是在这10万亿元范围内上下波动10%或20%，整体仍然是相对稳定的筹码。
所以从这个意义上看，储蓄转理财，再加上资本市场里的公司变得更加专业和复杂，买ETF是一个好的选择。不管对于个体投资者，还是对于减少资本市场波动、增加稳定性，都是相对好的选择。
这里稍微讲一句，当然有点马后炮。刚才翔总讲到了寒武纪，也讲到了影石，我举个例子。这完全没有投资参考价值。
今年上半年，有很多朋友问我相关问题时，我一般都这么解释。我尽量不讲个股，因为讲完之后最大的挑战是：你解释了它为什么可能会好，还要继续解释什么时候卖。这要承担很多责任和风险，而且有时你也不会记得去告诉每一个曾经问过你的人，说这个事情的指标已经发生变化了。
当时我们讲的最简单的逻辑是什么呢？我在“36氪”的一次演讲中，讲过为什么科创企业以及投早、投小在中国很重要。那次演讲大概是在两个多月前，视频在我们自己的视频号上也被看了很多次。
3. 科技产业重塑增长
我把里面的道理抽象出来，其实和刚才翔总讲的现象有点关系。科创类企业属于高附加值产业。这其实是中国经济结构转型的一部分，也就是从规模增长变成价值增长。
过去是横向扩规模、扩产能、扩基建、扩房子；现在要变成纵向增长，也就是每个企业能够生产出更高附加值的产品。不管是生物医药、芯片，还是其他精密制造，都是从横向增长转向纵向增长的过程。
从统计意义上讲，高附加值制造业目前大概只占中国GDP的5%多一点，而且这里还不包括最重要的高附加值服务业。
其实芯片大部分属于服务业，因为很多芯片公司是芯片设计公司，并不像中芯国际那样拥有产能、流片、工厂和晶圆厂。生物医药更是如此，大部分都是研发公司，并不负责生产制造药品，甚至也不负责销售药品，所以它们都属于高附加值服务业。
高附加值制造业大概占中国GDP的5%多一点，高附加值服务业还包括软件、数据公司、互联网等，虽然没有准确统计数据，但我们可以大致估计，这部分可能也占中国GDP的5%左右。两者加起来就是10%出头。
当然，还有一些高附加值农业。比如前两天国务院发布“人工智能+”应用相关政策，在六个主要方向中就提到了农业，包括育种、大田筛选和自动化技术等。
当时我们有一个非常简单的逻辑。今年上半年别人问我的时候，我说可以随便猜两个问题。
第一个问题，中国从横向增长转向纵向增长，也就是从规模增长转向价值增长的过程中，科技成长、产业转型和经济转型到底能不能成功？中国能不能形成科技或者高附加值产业占比较高、甚至占主导地位的经济增长结构？这是第一个问题，答案是“能”还是“不能”。
中国在科技竞争过程中到底行不行？如果回答“行”，过去几年其实已经有一个很有意思的定量数字表现出了差别。
2019年5月，美国开始以华为为主，发动所谓科技战，限制我们的芯片制造以及一些软件。当时如果大家还记得，很多人会觉得中国可能要面对巨大挑战，尤其是在高技术发展方向和发展能力上。
所以当时从民间角度看，很多人提出的建议都是想办法谈判，因为觉得可能很难过这一关。
6年之后，当然这是一个短期数据，而且是彭博社发布的。彭博社的标题比较醒目，叫“中国有可能摆脱中等收入陷阱”。它下面引用的信息和数据是：中国在今年6月份对美国的高技术产业，第一次出现了贸易顺差。
这句话的意思是，历史上中国和美国的贸易关系中，我们在高附加值或者高技术产业上一直是逆差，也就是从美国进口的东西比出口的多。其中航空航天排在第一位，是顺差最大的领域。
彭博社今年6月份的消息说，在中国和美国的贸易中，中国在高技术产品上第一次实现了贸易顺差，顺差规模是13亿美元。
当然不能说中国今天就赢了，但至少从今天的数据结果来看，和2019年刚开始科技战时的状况相比，已经明显不同了。
所以回到刚才第一个问题：中国自己做经济结构调整，到底能不能成功？这是中国自己的问题。如果答案是不能，第二个问题就没有了。如果你认为产业结构调整应该能够成功，就会牵扯到第二个问题。
第二个问题是，当中国证明自己能做到时，高技术、高附加值部分，包括高技术第一产业、高技术第二产业和高附加值第三产业，加起来能够占中国GDP的多少？
李翔
我觉得应该参照美国这样的比例，因为最终应该会调整到一个接近的状态。
李丰
美国也没有一个特别准确的数字。比如金融到底算不算高附加值？它算不算高技术附加值？可能在部分意义上算。法律占美国GDP的5%到6%，法律咨询服务算不算高附加值？算。算不算高技术附加值？可能有些算，有些也不一定。
所以大家都没有特别准确的数据来统计，而且美国是以第三产业为主。我们就随便盲猜一个数。我的答案是，今天我们讲高附加值产业占10%，最终第一、第二、第三产业中的高技术附加值部分，可能占到20%。
这就意味着，回过头来看今天的资本市场，这和我们刚才讲ETF有点关系，也是今年上半年别人问我时，我给出判断的依据。
一个很简单的逻辑是：如果你认为第一件事能成功，第二件事你随便估计是15%、20%、25%、30%中的任何一个数，甚至可以更激进，认为是30%，但不可能太夸张。
如果夸张到40%或50%，就意味着原来想要的那条长产业链可能不存在了。我们之前解释过，中国长制造业链条中，至少接近一半是中等甚至中低附加值的产业链，包括装配和加工。这些不可能全部消失。如果都没有了，就更像美国，只有芯片这个层面，消费电子的装配制造都没有了。
不管你认为是15%、20%、25%还是30%，先把这个数确定下来，再回头看中国资本市场。
4. 金融体系转向直接融资
中国在2001年加入世贸组织之后，包括放开房地产，以及此前成立四大资产管理公司、剥离工农中建四大银行的不良资产，这几个因素共同作用。从2001年到2016年，甚至直到今天，中国主要的金融支持手段其实都是银行贷款。
银行贷款支持的是横向发展，也就是规模扩张。从这个意义上讲，当经济变成纵向增长、价值增长时，金融支持手段也要变化，不能只以银行为主。
银行贷款非常适合支持横向规模扩张，因为它适合计算从1到2：每年需要多少钱才能从1到2，到了2之后产生的收益能不能覆盖从1到2的过程，借款期限是一年、两年还是3年，是否能够逐年支付利息，最后还本付息。
但当你纵向增长时，就不好这样衡量了。纵向增长要求资金具有一定规模效应，但更要求资金具有时间效应，因为你是在纵向成长，而不是横向计算规模。
这就意味着，除了银行之外，金融支持手段要发生变化。这也是资本市场为什么重要。
今天中国资本市场正在做的事情，从基础原则上看之所以要变好，就是因为按照产业经济结构调整的方向，金融支持手段要从以银行为主，至少部分转向直接融资，或者说有一大部分甚至一半转向更适合纵向增长的金融手段。
这种资金的期限更长，不要求逐年付息，也不是那种可以通过横向规模扩张来预测的资金。资本市场本质上要变得更加重要。
资本市场变得更加重要，就要把资本市场的体系和制度建设好。我们看到的一些现象，就是在做这件事。
资本市场最终也要反映经济结构。过去的资本市场，某种意义上反映了原来的经济结构，包括房地产、基建、制造业产能扩张，以及国企和央企。那是原来的资本市场。
李翔
这里说的是上市公司的结构构成吗？
李丰
对。往后看，如果资本市场变成经济结构转型中的重要金融手段，就像2000年至2001年成立四大AMC，把工农中建四大银行体系清理干净，并让银行体系对接国际资本市场、去香港上市、完成改制一样，这些都是从体系制度、治理结构和底层基础设施上把银行理清楚，使它适应当时要支持的规模增长型经济结构。
现在资本市场经历的也是同样的过程。资本市场最终要反映经济结构。
把这句话重新翻译一遍，就是在资本市场中，假定未来高附加值产业占中国GDP的15%、20%、25%或30%，那么资本市场中也应该包含相应浓度的科创企业，或者说相应浓度的高附加值产业。这是一个简单结论。
如果资本市场成为支持新经济结构的主要手段，再回到所谓的“巴菲特指数”，即便中国不是一个像美国那样容纳很多境外企业上市融资的国际资本市场，毕竟中国已经是全球GDP排名第二的国家，那么从这个意义上讲，资本市场至少要反映国家GDP规模。
巴菲特指数通常讲0.8到1.2。也就是说，不考虑境外上市融资的企业，资本市场规模和GDP大致取一个中间值，约等于1∶1。
假定按中国现在3%、4%、5%或6%的实际GDP增长率来算，目前GDP是140万亿元左右，未来每年大概会增长6万亿到7万亿元。随着规模变大，增长率对应的绝对增量也会变大。5年之后，中国GDP大概会达到180万亿到200万亿元。
这意味着，中国资本市场最终也可能在5到6年之后达到180万亿到200万亿元的规模。
如果按照20%的科创企业或者高附加值产业占GDP来算，就意味着科技企业市值达到40万亿元左右。这句话大概也是合理的。
年初我给大家解释这个逻辑时，大家都听懂了。当时中国资本市场刚跌过一次，大概是90万亿元多一点，中国科创板市值是5万亿到6万亿元。结果就是，当期资本市场中典型科技企业的占比只有大概6%，甚至还不能完全反映当期科技企业占GDP的比例，因为当期可能已经达到10%。
如果所有这些事情都发生并且合理化，资本市场成为新经济结构的支持手段，资本市场中反映相关科技产业的比例也相应提升，假定资本市场达到180万亿到200万亿元，和GDP大致是1∶1，那么最终适应经济结构调整的科技企业市值，按照15%、20%、25%或30%来算，大概就是35万亿元到40万亿元。
今天它大概是从6万亿到7万亿元开始。
回到最初的两个命题：第一，中国经济结构向高技术转型能不能成功；第二，如果能成功，高技术产业会占GDP的多少。假定今天是10%，回答完这两个问题之后，你就可以决定买什么，以及买多长时间。
比较简单的做法，是买科创板指数。因为它现在只占资本市场市值的8%左右。如果反映当期数据，它应该占到10%；如果反映未来数据，它可能占到20%。同时，资本市场整体规模可能扩大一倍。你算一算，大概也许能涨到现在的3倍、4倍。
这是最简单的逻辑。所以我说，回答完这个问题之后，做好心理准备和预期，就可以去买了。如果想买得更集中一些，可以买科创板里相对头部的公司，因为它们更能代表中国经济结构转型的速度和规模。
如果你确定答案是“能”，就配置在那里，等待这些事情发生。如果你确定答案是“不能”，那就不用费这个劲了。
回到刚才的问题，今天我们只是拿它作为资料来讲这个道理，因为它已经涨了很多。从年初到现在可能涨了40%，甚至40%以上。现在科创板市值占资本市场市值的比例应该已经超过8%了。我的印象是，它应该从5万亿到6万亿元，已经涨到了9万亿元左右。
过去尤其是这一个月，我只是用宏观角度解释刚才翔总提到的一些微观现象。至于具体个股本身有没有足够的合理性，这个我们不评论，因为那涉及对具体公司的评价。
但从道理上看，中期逻辑大概就是这样。短期会不会突然发生变化，也许会。今天可能是芯片，明天可能是生物医药，后天可能是软件、数据服务公司，甚至是AI应用和模型公司，这些都会变化。
总体来看，这是一个用5年时间观察问题的方法。2019年到2025年之间已经过去5年多，如果再给5年，第一，中国能不能凭自己的努力完成产业转型；第二，5年之后，高技术产业在第一、第二、第三产业的GDP中占比会是多少。
这件事也契合资本市场整体的变化和调整。第一，资本市场会变成主要金融支持工具之一，至少要和银行并列。
5. 债务置换重写金融数据
这里再讲一个数字，回到7月份金融数据。我们之前花过很多时间解释，中国为了适应这种转型，要从间接融资转向直接融资，也就是从贷款转向出资人直接融资，包括资本市场里的股票和债券，这两种都叫直接融资。
在7月份金融数据中，除了有些表现还可以的数据之外，经常被拿出来讨论的是：企业和居民累计新增贷款在2005年之后第一次出现负增长，单月大概减少了500亿元。
大家把它解释为经济压力，或者说在通缩基础上，企业和个人消费、投资意愿下降。我认为这句话在某种程度上是正确的，但这个数据的异常还有很多其他原因，不是单一原因。
比如传统上7月份是信贷小月，6月底又有季度冲量、半年冲量等，这些都是原因。其中有一个有意思的原因，虽然没有被披露，但我猜和这个数据存在相关性。
7月份社会融资总额增长符合预期，但是企业和个人累计新增贷款减少之后，为什么社会融资总额仍然符合预期？原因是其中有一个比较大的比例来自政府融资，也就是政府发行债券的融资，冲掉了企业和个人新增贷款下降的一大部分。
如果回过头来看，这里有一个有意思、但可能没有被直接解释的金融数据关系：政府发债在社会融资总额中占比较大，而政府发债属于直接融资，因为政府直接获得债券发行和认购。
从去年以来，大家一直在讨论政府化债。中央政府增加负债规模，通过发行超长期国债等方式，冲销或者置换一部分地方政府的隐性负债和融资平台负债。我们把它称为换久期和换品种，也就是把地方政府以各种名义借来的、用于长期投资的商业贷款，换成长期限的国债，或者换成中央政府集中发行的债券。
当时大家还记得有12万亿元化债。
从这个角度看，政府债券在7月份高速增长，其中相当一部分属于直接融资，充实了社会融资总额。我猜测，政府发债中有相当一部分，是用来持续完成此前政策里的化债。
什么叫化债？就是我把钱给你，你用这些钱偿还原来借的商业贷款，换成你欠中央政府，或者欠债券持有人一方的长期、低利率债务，使贷款期限和基础设施投资的周期相匹配。
这个行为发生之后，就用直接融资置换了间接融资。但它会体现在哪个项目里？可能会体现在企业贷款项目里。
地方政府的隐性融资平台，本质上是地方政府需要钱，但借助地方不同类型的国企、国企主体，或者其他政府控制的企业主体进行商业借贷。所谓化解隐性债务，就是把刚才通过直接融资发行债券得到的钱，用来置换这些贷款。
什么叫置换？就是让这些主体直接向相关商业银行还款，从而把借贷方转化为债券持有人。
这个现象今年应该非常明显，尤其从去年确定政策之后，一季度、二季度都在频繁解决相关问题，包括去年四季度。
我把它从金融数据上重新解释一遍：除了体现中国直接融资在每季度、每个月新增融资中的占比逐渐上升之外，7月份企业贷款规模下降，也可能和地方国有企业进行化债有关。它们用直接融资得到的债券资金，提前或者到期偿还了所持有的商业银行贷款。
这会在很大程度上降低企业相关的贷款总额，从而部分贡献了负增长。
居民端贷款负增长，多多少少和消费者意愿、消费者信心以及其他可调用资金有关。它也可能和7月份居民储蓄出现1万多亿元净减少有关。
居民可能调用了储蓄来提前还款；也可能因为收入、信心和持续收入预期的变化，从其他渠道获得了更便利、成本更低的资金，进行了高息和低息贷款之间的置换，或者偿还了高息贷款。大概这些原因都有，但没有具体数据，我也分析不清楚。我这里只是在解释企业贷款部分可能存在的原因。
大家如果留意，7月份还有一件事，就是持有债券、包括国债之后，所谓利息税不能再免的政策。
我想其中一部分原因，是为了避免理财、保险公司和其他银行相关理财产品在大幅增加存款转换的过程中，大家大量购买国债，使国债本身的长短期收益率出现失真。
风叔
除了这个可以解释的官方原因之外，我猜，部分意义上，地方政府或者中央政府用于化债的长期债券发行，以及用于消费品以旧换新的超长期特别国债，可能已经基本发行完毕了。这也可能是另一个触发因素。
还有一个小的触发因素，是鼓励大家不要都去买债，而是刺激一部分资金重新配置到权益市场，也就是风险类资产，包括股票和ETF。这些因素大概都发生在7月份。
从现象上看，基本就是刚才解释的这些过程。
李翔
风叔刚才已经部分涉及我们想要讨论的问题：这一轮由流动性推动的股市上涨，也就是所谓“水牛”现象。一方面是股票市场本身，另一方面，大家对整个宏观经济、经济运行状况的基本面判断，可能和资本市场上涨并不一致。
我理解，刚才其实已经回答了一部分这个问题。
风叔
6. 水牛行情从流动性开始
接下来我们讲“水牛”。全世界任何一个国家和经济体，其实都不用过度争议或者集中讨论水牛这个问题。
我让同事做了一点简单研究，但还没有好到可以拿出来看。我只是想把常识变成一份可以呈现出来的、数据化的研究报告。
这个常识是什么？有两件比较重要的事情，说出来大家就能想通。
第一，通常当经济出现挑战时，各国政府都会往体系里“注水”。所谓注水，就是增加流动性，想办法往体系里多印钱，或者多给钱。
钱被放进去之后，钱本身是逐利的，它一定会寻找高流动性，最好还有潜在高收益的地方。当钱多起来、积聚起来之后，就会去寻找这样的资产。
所以通常来看，从经济出现挑战，到注入流动性，再到接下来发生的现象，流动性都会去到一些具有潜在高流动性和高收益性的风险资产上博取收益。这个逻辑从常识上就可以理解。
任何一个国家的经济变化，都很有可能从股市的水牛开始。因为股市提供了高流动性，虽然波动性高，但它通过高波动性获取潜在高收益，同时又具有高流动性，资金可以快速进出。
钱多了之后，总会先寻找这样的机会和地方。
回过头来看美国。2022年，第一，外部环境出现了很大的不确定性；第二，疫情刚刚放开之后有一定挑战。外部环境的不确定性包括俄乌战争等事情，疫情放开后的混乱和挑战，则是秩序和供应链需要重新恢复。
除此之外，美国还面临此前两年全世界注入大量流动性后造成的高通胀。这也是美国从2022年开始加息的原因，它加息的出发点是解决高通胀。
加息过程我印象中是3月份第一次调整，幅度比较小，是25个基点；然后5月、6月、7月3个月加起来调整了200个基点，也就是从0.25%提高到2.25%。它采取的是50、75、75个基点这样的调整，过程非常激进。
这意味着当时通胀比较严重。如果大家还有印象，国际状况比较复杂，疫情刚刚开始恢复，同时还面临高通胀。
这个现象带来的结果是，美国先缓慢、后来非常激进地提高利率。只有通胀比较严重、远超预期，才会采取如此激进的加息。
在这些经济因素叠加的基础上，美国股市在2022年前半年经历了比较多的波动和下跌之后，从2022年8月份开始持续上涨，一直到2024年底，也就是上一届政府选举结束。
我们之前解释过这个现象。2022年发生的事情，使全球增发的超量资金几乎只能主要配置美国。随着加息和美债吸引力增加，资金进一步加速流入美国。
资金进入之后，就开始产生资本市场的变化。所以那个阶段也可以叫美国的水牛。
当时人工智能概念也炒得非常火，GPT在年底出现。我们之前解释过，这只是恰好在那个节点出现了一个合适的题材：股市先上涨，随后出现了题材，但本质上仍然是超大流动性驱动的。
从一个个例和常识来解释，为什么事情通常从水牛开始？因为注入的水总要找到地方。通常水积累多了之后，都愿意先去高流动性、高风险，但具有潜在高收益的地方。
房地产或者其他大类风险资产，虽然容纳性强，但无法提供这么高的流动性。它们不能提供一个随时买卖、获利后又可以迅速退出的地方。
第二个问题是，既然大家都从水牛开始，最后会以什么形态结束？这句话的后半部分还需要观察。放在中国也是一样：资金持续流入要持续多久？
如果持续时间比较短，比如半年甚至不超过1年，那可能只是套利资金、博弈资金、到处寻找机会的资金，也就是短钱。
如果持续时间变长，我们还拿美国举例。2022年资金都去了美国之后，第一，金融业毫无疑问会发展起来，这是美国的典型特征。金融发展起来之后，为金融服务的其他行业都会发展，比如法律、咨询、酒店、餐饮、住宿和出行。
水牛是怎么渗透到实体经济的？首先，钱都集中到某个地方，为钱服务的第一圈人先活下来；为第一圈人服务的第二圈人再活起来；然后再向外扩散，大概就是这样发生的。
这里也包括美国大量发债后，政府资金能够资助的部门。它们其实也具有以工代赈的形态。我们之前分析过很多次，如果就业数据没有全部失真，增加最多的往往是教育、医疗看护等政府可以提供资助的部门。
这大概就是美国经济过去两年绕回来的过程。
7. 流动性向实体渗透
中国会怎么绕回来？我们随便打个比方，当然仅供参考，也和投资没有关系。
今年上半年，我们解释过保险资金被提高权益配置比例，并且保险资产中权益资产的风险因子被调低。三个因素共同促使保险资金配置权益资产。
今年上半年保险资金配置权益类资产的比例涨到了8%多，占可调配资金的比例比较高，所以它买了大量银行股。我们之前解释过这个股市现象。
它买银行股的时候，银行其实处于经营表现不好的阶段。什么叫表现不好？就是看起来坏账率有所提高，负债端压力也很大。
居民超额存款对银行来说属于负债端。银行需要为这些存款赚钱，至少要支付利息，所以存款作为负债端大幅提高；同时资产的平均质量下降，导致坏账率，尤其是个人相关的坏账率出现波动，投资端又缺乏好资产。
所以银行在今年上半年经营上有一定挑战。但即便如此，保险资金由于自身需求，在资本市场先配置了大量银行股，造成银行股上涨。
银行股在原有资本市场结构中是最主要的金融工具之一，银行股市值占比很高，所以银行股上涨也拉动了资本市场整体上涨。
接下来会发生什么？假定刚才大家讲的水牛能够持续，这取决于两个问题：国际资金流入，以及境内超额储蓄向理财转换，会不会持续发生。
如果持续发生，就意味着流动性现象会持续。我的结论是，从观察来看，它还处在比较早期。如果不中断，理论上还会继续发生。
持续发生之后，水牛不会只让一类风险资产变好。假定一个相对较长的周期，比如持续1年半以上，甚至更长时间，它不会只让股市好，而消费、房地产等其他领域都一塌糊涂。其他国家基本没有出现过这种情况。
如果是短期水牛，可能会出现这种情况：快钱赚一票就跑。但如果财富效应和赚钱效应持续发生，它就会开始蔓延。
即便用最差的结果来看，它也会蔓延到服务上市公司、和上市公司相关的企业、服务资本市场账户的公司、从资本市场赚钱的公司，以及公募基金和相关从业人员等。
接下来，财富效应中的一部分人会产生消费需求。可能是广义的、心理上赚钱之后的消费，也可能是真实消费。这分别对应消费和房地产。
如果这个循环持续下去，经济活跃度就会随着资金和财富效应，从中间向外围同心圆逐渐蔓延。这是美国出现的现象，意味着经济活跃度在各个方向开始提高，最终带动整个经济大车轮更加合理、更加快速地运转。
这时，银行原来的坏账和有风险的资产，包括针对小企业、个人，以及从前年开始对很多科创企业发放的授信，都会发生变化。
银行过去不给轻资产公司，尤其是小微企业授信，但在政策推动下，开始给科创企业和小微企业授信。资本市场变好之后，一级市场在过去半年已经变得比较繁忙。
资本市场变好也会带来财富效应，尤其是发生在科创和新经济企业身上的财富效应，会使这些企业更有动力扩张、投资、做LP，或者进行并购、产业链整合等。
更多上市公司，尤其是科创企业，也会像香港市场已经发生的那样，带动一级市场变热。
一级市场变热之后，大家投资科技初创企业的热情会增加。这些中小型科创企业在2022年、2023年、2024年这三年的低潮中已经出清了很多，银行再给小微科创企业贷款，就开始变得有意义。
原来这些贷款被认为有风险，现在看起来则可能有价值。这些企业获得成长，也获得了上市机会，以及来自其他产业链和相关投资的支持。
当然，这里面还包括再往下几层的消费、就业等因素。
大概就是这样蔓延出来的。美国吸引全球资金，从金融开始，到为金融提供服务的法律、咨询，再到外围的住宿、餐饮、出行、航空，最后到更基础的教育、医疗行业。
这就是水牛的演变过程。大家都是从水牛开始，关键在于水牛是否能够持续。它主要取决于流动性是否继续增加，以及流动性增加的过程中，某些集中方向是否先出现业绩改善。
比如科创企业，大家看寒武纪的半年报，同比大幅增长。某些行业先出现变化之后，资金就会持续，就像2022年底恰好赶上GPT和大模型，大家有了概念支撑，热情就会持续滚动，进而带动外围行业增长，再带动更外圈行业增长。
水牛就是这样被巩固成整个经济变化的。
中国会不会发生这个过程？首先取决于“水”的问题，也就是国外和国内资金；其次取决于它是否具有持续性，只有持续，才会产生向外渗透、向外累积和溢出效应。
最可能打断它的有两件事。
第一，流动性突然戛然而止。
第二，突然出现巨大的“灰犀牛”。比如中美目前将关税期限延期到11月10日，如果10月中下旬之后又出现新的变化，说关税再次调整，虽然也可能只是在一个范围内调整，但只要出现远超预期的变化，就意味着灰犀牛出现了。
今年2月春节之后，刚才讲的事情其实已经在发生，包括国际资金和国内资金，但被4月份突如其来的关税宣布打断，直到6月份之后才重新开始，尤其从7月份金融数据来看，也是这样发生的。
这就是整个经济循环的运作方式。我们本来想做一个研究报告，研究的是：从股市开始，大类资产和风险资产的价值、价格发生变化，牛市持续一段时间之后，会对不同类别的经济产生什么影响，以及这种影响大概有多长时间。
比如股市变好几个月之后，房地产会不会变好；股市变好几个月之后，CPI和消费会不会变好。第二件事，是流动性因素持续多久，才足够让水牛把这些效应传递出去。
李翔
这是一个挺有意思的话题。我不知道风叔你们有没有做过类似研究。最近上市公司陆续发布半年报，也有人通过上市公司的半年报和经营状况，推断整个宏观经济基本面到底怎么样。
当然每个人的倾向不一样。有的人只看一些数据不好的消费股表现，然后据此判断，经济基本面确实还没有大的改善。
风叔
8. 宏观基本面仍然承压
上半年经济确实有挑战，因为上半年经济的亮点基本都集中在个别科创行业和科创相关产业。这和年初那一波浪潮有关，是一种递延刺激，包括机器人、DeepSeek以及芯片相关产业。
我们刚才解释过，最大范围内最基础的要素，仍然是流动性问题。
比如美股现在出现了一定程度的波动和挑战，也是因为我们之前讲过，全球资金配置开始发生变化，从过去只配置美国，开始出现变化。
从2022年三季度到2024年三季度，因为大家主要只能配置美国，所以需要为资本市场上涨寻找合理因素，比如GPT和AI，也需要合理解释美国经济为什么有韧性。
但底层驱动价格变化的，其实不是价值变化，最主要的是流动性。流动性造成大类资产价格波动之后，蔓延效应才带动实体经济，或者带动其他行业。
回到刚才的问题，上半年除了中国特定政策明确利好的方向出现变化之外，从整个宏观来看，其他行业仍处在比较有挑战的阶段。
如果不是4月份被打断，也许刚才讲的7月份金融数据中出现的存款向理财转换，本来会更早发生。我们在4月份、5月份已经看见了一点端倪，当时也解释过存款向理财转换的事情，只是那时存款还在高增长。
这个转换必须维持一段时间，才能使效应像涟漪一样向外扩张，从水牛变成水向其他地方流动，造成一圈一圈的扩散，最后带动整个经济循环变好。
如果大家要持续观察，除了流动性因素之外，还可以观察一个有意思的小话题：如果发现CPI，也就是消费价格指数，在某个月开始发生变化。
现在CPI都在0附近，比如负0.1%、正0.2%、正0.3%，在零值附近波动。什么时候它开始脱离零值附近，比如变成1%、2%，虽然这仍然属于比较温和的通胀，甚至还不能算真正的通胀，仍在合理范围之内，但假定它开始脱离零区间、进入正区间，就意味着传导可能开始发生了。
比如去年“9·24”引起股市暴涨之后，到了10月和“十一”假期，旅游和餐饮从业者会觉得特别好，因为大家开始有信心消费，觉得自己赚到了纸面财富。虽然后来股市又跌回去了，但这个效应持续了整个“十一”假期。
这就是持续时间短和持续时间长的差别。持续时间短，涟漪就很小，或者几乎很难向外渗透，所以一定要有持续性。
其实从今年2月份开始，这种持续性已经出现了，是“9·24”之后的延续。经济很有意思，这是一种更广义的流动性，是典型经济规律造成的变化，但大家总能在其中找到更多偶发事件作为支撑因素。
比如流动性反转造成资本市场变化的同时，DeepSeek、哪吒机器人、民营企业座谈会，以及新政府工作报告中的政策和产业方向，恰好都在这个时候发生了。
这些事情既有偶然性，也有必然性。偶然性是它们恰好在那个时候发生，所以大家把它们当成理由，就像GPT在2022年底出现一样。
必然性在于，你可以在这个时候给它更好的助力，可以火上浇油，把势头放大，这就是政策上的顺势而为。
当然，如果碰到不可控的灰犀牛，比如4月份的关税问题，那就是意外的另一种情况，不是火上浇油，而是浇了一大瓢水。
从2022年8月份开始的美股，也经历了几次比较大的外部影响和波动。看这些经济现象很有意思，它既包含底层的简单规律，也叠加了事件层面的偶然性和必然性。
所谓必然性，就是你希望火上浇油，让它借力更好地发动起来。比如我们上一次做了8月至10月的展望，如果流动性已经发生这些变化和规律，在此基础上又恰好有一些事件火上浇油，不管是最近的上合组织相关谈判，还是阅兵，或者11月10日中美关税截止日，都可能起到作用。
10月份已经确定要召开二十届四中全会，主要目的是制定和讨论“十五五”规划。最近很多人问我，“十五五”规划会写什么。我肯定不能瞎猜，但有一个顺势而为的方向可以猜测。
假定“十五五”规划把一些已经发生的开放政策写得更加明确，就像把智能机器人写进政府工作报告后，大家的热情会更高一样。
之前我们讲过，金融、医疗已经基本全面开放，教育和传媒也在进行试点。如果“十五五”规划把这些开放政策变得更加确定和实质性，金融领域我猜也许会出现相关表述，比如人民币资本项下开放进行有序尝试，或者有序开放。
如果教育、传媒等不同方向的开放力度进一步加大，把具体开放措施写进去，包括已经开放的金融及金融相关行业、医疗相关行业，大家就会觉得这是一个态度非常确定、方向非常明确的事情，它会起到火上浇油的作用。
如果恰好在那个时间点，中美关税又到了最终税率谈判的结果阶段，而这些事情都朝着同一个方向发展，就会产生叠加效果。
事情也许就会顺势发生，涟漪变得更快、更大。就像你砸下一块大石头，或者连续在同一个点砸下几块石头，涟漪就会更多、更大。
如果因为某个灰犀牛事件戛然而止，那就和2月份到4月份的情况一样。
李翔
我是不是可以这样理解：这一轮在流动性推动下，资本市场和股市表现比较好，但从预期层面来看，实际上并没有像资本市场一样有那么好的表现，经济预期并没有得到很大的扭转？
风叔
结论是，上半年除了政策支持确定、已经获得政策红利的方向之外，整体经济和各行各业应该都面临一定挑战，虽然不同企业会有波动。
第二，本来这件事可以在二季度得到反馈，但二季度恰好被关税问题打断了。现在重新开始，看起来是从6月份、7月份开始的。
这个趋势本来就是底层超大流动性造成的变化，到今天至少还在持续，而且仍处在早期阶段。如果它能够继续、不被打断，也许到了三季度末，或者看8月份、9月份数据时，就能观察CPI会不会发生变化。
如果9月份、10月份的事情能够同向发生，把这个趋势继续累加，最终持续1年以上甚至1年半，涟漪就会更加明显。
就像2023年年中之后，虽然美国通胀完全没有缓解，但大家都要想办法解释为什么经济有韧性。从当时整个经济行业的讨论来看，因为资本市场表现好，后来又带动了房地产等相关价格上涨，经过传导之后，大家总要为这些好的表现找一些原因。
这些理由当然是后来找到的，但它确实也带动了实体经济。为什么在通胀仍然有挑战的情况下经济还能表现不错，大家就需要去寻找这些理由。
李翔
如果股市上涨是由流动性推动的，那么流动性和预期，哪个更重要？
风叔
它开始时比较快速的变化，是由流动性驱动的。然后流动性要为上涨寻找概念和预期，这是第一波和第一波半发生的情况。
第二波，当它产生持续性和蔓延效应之后，就会波动到更大的基础行业，包括消费、制造、金融和其他服务业。
蔓延到这些行业时，就会产生一些广义上的实际业绩结果，相当于辐射到了实体经济，对经济活跃度和热度产生影响。这就开始形成一波正向反馈。
今天我们讲科创，尤其是芯片相关科创，整体上已经是一个有一定规模的行业，但对中国整体经济规模来说，还不算超大行业。
资本市场从这里开始找到更加合理的政策概念和预期，当然也包括一部分兑现。如果它进一步辐射到更大的实体经济范围，就会形成再一次正反馈，让整个市场的概念和预期变得更加实在。
这和美国发生“七姐妹”行情时是一样的。你会发现，这个概念有一部分已经兑现了，所以大家还可以继续拔估值，也就是拔市盈率，因为已经兑现了一部分，所以可以进一步提高估值。
李翔
它需要一个互相增强的过程。
风叔
对，需要从虚到实，再从实到虚。
李翔
然后再到实。
风叔
大概就是这样。它能持续多久，取决于有多长时间。持续时间越长，就会在这个过程中反复震荡。
但持续时间在一定程度上取决于有多少钱来驱动整个变化。虽然它最终会带动实体经济，但本质上仍然是偏流动性的规律。这也是为什么2020年疫情之后，全世界都在拼命印钱，因为大家希望流动性从某个位置开始驱动涟漪和整个循环扩张。
李翔
与此同时，我们是不是可以理解为，现在对房地产的拉动效果并没有那么好？
风叔
9. 房地产不再处于核心
它确实没有直接拉动房地产，但它需要房地产来托底。
房地产影响着中国一定的经济规模，也影响个人、企业和金融机构。它更像是一个存量问题，当然也持续存在增量，比如改善型住房和宜居型住房。
过去房地产是经济循环中的轴之一。资金被驱动之后，先受风险资产影响的核心之一就是房地产。不过每次也都是从股市开始，因为股市流动性强、波动性强，基本都会从这里开始。
房地产过去在涟漪中比较靠里，是靠近核心的部分。现在它仍然是涟漪的一部分，但肯定不是最核心的部分，最终还是会受到波及。
举个最简单的例子，今天有50万亿元超额储蓄，肯定不会再有大规模资金投入房地产，因为房地产过去的投资属性已经发生变化。
但如果居民资产负债表在股市财富效应和资产配置的影响下得到一定修复和改善，房地产还是会解决宜居和刚需问题。
它原来是最内圈，现在可能变成中间圈，或者第二、第三个圈。但只要今天看到的资本市场效应持续下去，它肯定会受到波及。
对房地产来说，这种波及主要起到稳定存量、释放合理需求的作用，而不像过去那样主要体现投资需求。
以前房地产更像投资品，和股市一样具有明显投资属性，因此更靠近核心；现在如果更多体现消费属性，尤其是大宗消费属性，就会稍微靠外。
所以也不用特别纠结房地产政策。国家也在顺势而为，等到居民因为不同原因修复资产负债表，或者财富效应在部分意义上形成之后，再出台房地产相关政策托底，才能起到释放部分需求的作用。
但今天房地产需求更多代表消费型需求，而不是投资型需求。过去它更多代表投资型需求。
李翔
我们还要讨论美国相关的情况吗？我不知道他们有没有什么新的变量。不过我昨天听到一个很有意思的说法，想和风叔分享一下。
昨天我和一个从美国回来的朋友见面聊天，他刚从美国去了日本，然后又从日本到了上海。他说，中国很多人会讨论美国衰落，或者美国在全球经济中的占比下降，很多中国人对此感受比较强烈。
但他说，他在日本和很多学者讨论时，大家会很惊讶。为什么呢？因为过去很长一段时间，只有中国相对于美国而言实力是在上升的。日本、德国，包括欧洲传统强国，相对于美国而言，其实并没有表现出实力上升。
所以他们会很惊讶，说我们都认为美国实力在衰退。
风叔
10. 美国面临多重变局
你刚才讲的第二个现象，其实在我们很早以前用过的一张图里就能看出来，就是各国GDP和美国GDP的比较。基本上从20世纪80年代之后，各个发达国家都是这样。
说到美国，我觉得有几个有意思的问题和现象。
第一个问题，我们先不讨论中美相对实力，因为这里有名义GDP和实际GDP的差别。所有认为中国在下降的说法，引用的都是名义GDP，因为美国存在通胀，所以它的名义GDP比较高。
稍微认为中国变好一点的，或者平均国民收入水平发生变化的，引用的都是中国经济结构变化，以及中国实际GDP和美国实际GDP，也就是扣除通胀和通缩之后还原出的GDP变化。
但这也只是过去两年发生的事情，是一个复杂命题，我们先不讨论。
先讲一个有意思的事情。在所有关税谈判过程中，最后看起来至今没有完全妥协的，大概还剩几个国家，包括中国；还有让我有点意外的印度，因为俄罗斯石油问题；以及巴西。
李翔
这都是被美国施加额外关税的国家。中国现在还不在额外关税范畴，而是在90天延期过程中。
这不就是金砖国家吗？再加上俄罗斯。
风叔
对。完全就是这样。所以这是没有妥协的四个国家。
剩下的国家，你可以看它们妥协的程度。回到刚才你的命题，最终结果到底有多么不平等。我们不指代具体地区，只说，越不平等，就意味着相对地位越不对等。
我们不能说这四个国家彼此完全对等，只能说至少这四个国家，或者最典型的三个国家，没有谈成一个极度不平等的条约。即便它们受到巨大压力，仍然没有形成那样的结果。
从这个意义上看，也许它表现了国际格局中相对位置的变化，谁在相对上升，谁在相对下降。在目前能看到的谈判过程中，已经有了一些表现。
第二个，我当然是在开玩笑。特朗普除了非常不在意意识形态问题之外，我觉得他的性格里是不是有一点“欺软怕硬”？这个词通常用在男女关系里，而且有点贬义，可能不太合适。
但从今天来看，他以某种形式、不以居高临下的角度评价的，往往都是一些“刺头”。不管是俄乌战争中的俄罗斯，还是中美贸易战中的中国。
你看，他最开始不是说要推动俄乌双方首脑会晤吗？虽然他分别见了双方，但选的地点是匈牙利。你也知道，匈牙利领导人在欧盟里是最不“欧盟”的。
无论在欧盟对俄乌问题、对中美问题的立场上，匈牙利都最不一样，或者说最与众不同，而且一直坚持保持这种论调。在俄乌战争中，它的立场也和北约其他国家非常不一样。
所以，特朗普本来建议俄乌领导人直接见面时，选了匈牙利。我觉得从他的表现来看，往贬义说是欺软怕硬，往中性说，他是不是对“你能成为我的对手”这件事有一点尊重，或者有一点在乎？
从过去一段时间国际关系的变化来看，这个表现挺有意思。
当然，就像大家上一次在评论区讲的，影响国际关系和中国经济的肯定还有一部分因素，也就是俄乌战争。
俄乌战争又回到了我们之前讨论的问题。从特朗普角度来看，为了大家所说的诺贝尔和平奖，以及他希望继续对世界保持巨大影响力这两个因素，他肯定还是想尽快促成停战。
但正如我在播客和CEO群里讲的，特朗普推动俄乌谈判，虽然违背了他去年所说的“立刻停战”的承诺，但从美国只考虑美国经济利益的角度看，他做了相对合理的步骤安排。
第一步，是之前逼乌克兰谈判，最后拿到了矿产协议，这对他来说最重要。
第二步，利用4月份刚开始宣布关税战，或者说关税规则变化的机会，在某种意义上让北约先同意一项安排：由北约国家出资购买美国提供的武器，再转运给乌克兰。
这意味着，他在拿到矿产协议之后，把美国直接军事援助乌克兰，转换成由北约购买美国军事装备来支援乌克兰。
第三步，经过几轮谈判，最后让欧盟接受了一个明显对美国有利的关税谈判结果。
这三件事是：美国先拿到乌克兰的核心利益，再把对乌克兰必不可少的美国军事援助转化成北约购买美国军事装备来支援乌克兰，最后让欧盟和美国签署明显对美国有利的关税协议。
在这三件事完成之后，再去推动俄罗斯和乌克兰停战。因为这时，在特朗普的角度看，乌克兰最重要的商业利益，也就是核心资源利益，美国的军事援助，以及欧盟的关税谈判，都已经最大程度上获得了。
然后再回过头来谈停战。这个时候，对欧盟和北约来说就有挑战，因为它们已经没有多少可以放在谈判桌上的筹码了。原本可以拿来和美国谈条件的筹码，已经被提前谈掉了。
至于诺贝尔和平奖，我们不评价。显然，相比俄乌冲突，美国对巴以冲突有更大的影响力，而且巴以冲突有更多平民死伤。
从这个意义上看，欧盟一些国家在最近一个多月开始对巴以冲突做出和过去不同、更加明确的表态。我觉得这也许是在刚才一、二、三张牌都没有了之后，唯一一个小小的筹码，或者说唯一一个可以表达不同意见的地方。
你从我这里拿走了三张牌，那我想办法看看能不能再拿半张牌来表示一下。
今天看来，和我们之前做宏观漫谈时讨论的差不多。即便特朗普想推动俄乌谈判，最大的挑战之一可能仍然是乌克兰领导人。他可能不容易接受和俄罗斯直接谈判的条件，因为这对他的政治生涯是一个问题，所以最终这是一个不好解的结。
年初我和一个朋友讨论时，他说这件事情最后可能要以某种形式让乌克兰领导人离开这个位置，才能达成协议。今天看起来，事情可能又向那个方向走了一小步。
两周以前看起来俄乌几乎就要开始谈判了，现在仍然存在这个问题和挑战。至于最终结局，目前看应该赶不上今年的诺贝尔和平奖了。
从个人主观上看，如果能够停战，对中国以及所有不希望战争的人都有好处。但现在的挑战主要在于泽连斯基到底怎么办。
巴以问题也有类似情况，就是以色列执政领导人的政治持续性，或者执政基础，面临挑战。停火还是不停火，本质上也和执政基础有关。
美国新总统上台时，方案中有一项是推动乌克兰重新举行大选，恢复选举。今天看来，究竟什么先发生，俄乌停战谈判还是乌克兰内部政治变化，仍然有越来越多的不确定性和挑战。
美国经济方面，过去披露了很多数据修正，也涉及美联储和更换劳工统计局局长。这里面我们分不清的是：有多少确实是此前统计数据一直存在问题，有多少是有意为之，又有多少是纯粹为了打击民主党。
看起来特朗普正在做的一件事，是要把美国变成一党制国家。他对民主党已经不是平衡中的强弱问题了，包括向华盛顿派驻联邦武装接替城市警察，也包括对美联储、劳工统计局等机构的处理。
这和年初特朗普刚当选时我的判断不一样。当时我认为，他解决内部问题，更多是为了保证下一任仍然由共和党当选。但今天看起来，他不只是在保证下一任共和党候选人继续当选，而是几乎要奔着消灭民主党的方向去了。
李翔
这是不是总统权力扩张？以前那些所谓具有独立性的机构，他都会尝试去挑战一下。美联储就是很典型的例子。
李丰
但沿着这个趋势往后看，他几乎要把美国变成一个不同政治体制的国家。
问题是，美国的基因并不适合这种不同的政治体制。美国从建国开始就是自治传统，我们很早以前讲历史时也说过，从《五月花号公约》开始，就形成了这样的制度基因。
这也是美国在那个时代最大的制度优势。300年前，它的制度正好适合工业化初期所需要的政治体制和政治方式。
所以这件事确实有点出乎我的意料。
李翔
历史上应该是罗斯福总统尝试过这么做，对吧？但当时毕竟是在战争时期，是一个非常态、比较紧急的状态。今天应该还没有到那个程度。
李丰
之前有人问过一个问题，我觉得问得特别好：想不明白民主党都在干嘛。
李翔
我已经有四五年没去美国了，也很奇怪。比如哈佛那件事，我猜可能是大家在某种意义上达成了部分妥协。那是更早一波和民主党、党派之争相关的事情。
但我也很好奇，民主党会怎么反应？这明显已经不是你强我弱，而是奔着几乎你死我活去了。
李丰
上一个获得诺贝尔和平奖的总统，是不是奥巴马？
李翔
对，对，他是一当选总统就得了诺贝尔和平奖。原因是当时促进了什么事情？
李丰
没有。奥巴马自己接受采访时也讲过，他说他知道，把这个奖颁给他，不是因为他做了什么事情，而是因为他没有做什么事情，而是因为世界期待他做什么事情。
李翔
好吧，那这算是一个荣誉奖章。
李丰
如果俄乌暂时无法停战，今年的诺贝尔和平奖肯定赶不上了，只能看他是不是争取明年的和平奖。
但我觉得，最后看起来还是年初讨论的那个判断比较正确：核心可能不是俄乌问题，也不主要是领土问题，核心可能是泽连斯基这个结。他必须想办法把这个结打开，否则应该很难解决。
北约现在已经不一定完全是最大的结点了。
美国经济现在有各种不同口径的经济数据，反馈出的情况和我们原来讲的有一点相似。虽然昨天发布的二季度GDP看起来还可以，但从就业、服务和通胀这三件事来看，基本和我们原来的分析一样。
特朗普实行这些政策之后，招工需求可能增加，但劳动力缺口会非常大，同时失业率会上升。
简单讲，过去我们分析过，很多非法移民获得工作许可后，填补了低薪服务业岗位。现在这些岗位开始变得非常缺人。因为招不到低薪工作人员，就会在服务业先形成一个小型通胀循环。
你招不到低薪员工，但又必须要人，只好招聘高薪员工。高薪员工又不一定是土生土长的美国人愿意做的，于是行业薪资上升，再反馈到常见服务行业、非高附加值服务业的价格上。
这就是刨除关税影响的商品价格之外，服务业出现的另一轮小通胀。
从美国公布的6月份、7月份数据来看，刚才讲的这些事情已经在陆续发生。
资金方面，我觉得最先出来的可能还是快钱，也就是更快进快出的资金。长线的大钱应该还在考虑重新平衡配置，还没有明显、大规模地重新开始配置。
我猜，今年德国虽然二季度GDP衰退，但DAX指数，也就是德国资本市场，表现和香港市场一样好。这已经是一些早期资金，也就是快钱和短钱开始重新配置的结果。
但长线资金看起来还没有快速开始重新配置，虽然我认为它一定会重新配置。我猜大家可能在等待更多确定性的宏观因素逐一兑现。
最大的贸易国中美之间的关税税率确定，肯定是一个巨大变量；中国、印度等最重要的新兴国家的宏观经济状况，也需要得到更确定的确认。
当然也包括俄乌战争。如果它向好的方向发展，或者停战取得确定性进展，欧洲市场的供应链和能源问题就会得到一定程度的缓解和修复。
这些最大的宏观因素开始陆续确定之后，即便还没有完全兑现，资金也可能开始重新平衡，进行更大规模的重新配置。
到那个时候，如果这些事情陆续发生，我不知道美国资本市场和原来的资产价格要通过什么形态更好地保持住。
我并不希望美股出现崩溃式下跌，形成金融风暴或者金融风险。那样会拖累全球情绪，也会强化资金避险情绪。从狭义上说，这对我心目中的中国资本市场和经济不一定是最好的结果。
它肯定要触顶，但触顶之后，我希望最好是平缓回落，而不是急剧回落。虽然两种情况都有可能。
李翔
从理性角度看，中美这两个经济体，任何一个出现问题都会拖累全球。
最近还有人问我，你觉得中美资本市场会同时好吗？我觉得这个概率不大，因为理论上全球的钱不一定够支撑这么大的几个市场。
当然也不能把欧洲完全扔掉，虽然现在欧洲也有一些挑战。理论上，全球资金不够同时支撑美国、中国和欧洲。
美国现在已经不是过去30多万亿美元的资本市场，而是70多万亿美元的市场。把这3个资本市场的总规模加起来，按今天的数据，大概有80万亿美元，接近90万亿美元。
全世界的钱够不够把这80万亿都撑起来？我觉得不容易。所以最后很难出现德国代表的欧洲、中国和美国资本市场同时持续向好。从资金和流动性来看，应该支撑不住。
李丰
但过去一段时间，中美资本市场不是都表现很好吗？
李翔
是的。中国资本市场从90万亿元人民币涨到100万亿元人民币，看起来涨了10万亿元，但我们刚才其实解释过了，它基本上是1∶2.5的效应。
上涨时，筹码不会大幅涌出，浮动也不会太多。所以资本市场市值增长10万亿元，可能只需要不到3万亿元的资金，甚至可能更少。
这10万亿元人民币，大约是1万多亿美元，对全球资金来说还是小钱。
但美国从30多万亿美元涨到60多万亿美元，即便按相同比例，也需要大几万亿美元。这是一大笔钱。
如果这些钱不离开美国，继续留在那里不动，还要让另外两个资本市场上涨，就需要额外几万亿美元。那几万亿美元从哪里来，就是一个大问题。
除非像2020年一样，全球一起印钱。2020年至2021年，全世界大规模增加流动性，所有主要国家，无论发达国家还是新兴国家，资本市场都快速上涨。那时突然出现一大笔增量资金，可能还可以。
如果没有增量资金，只是存量资金在不同市场之间流动，虽然存量已经是历史上比较大的规模，但也很难支撑已经上涨过的这些市场规模。
李翔
最后问一下，一级市场最近有什么亮点吗？
李丰
11. 一级市场重新升温
最近一级市场整体热度都在上升，工作确实比以前忙了很多。我们已经投的项目、新投项目、被投企业融资，以及新投项目过会，都比以前忙得多。
回到刚才的问题，一级市场和二级市场是一样的：先热的都是有确定政策、概念和远期预期的方向，也可能是在中短期能够兑现一部分业绩的方向。
但一级市场比二级市场需要的预期时间更长。一级市场毕竟是长期投资，不像二级市场天天波动，所以一级市场的业绩兑现往往从最远期的概念开始。
今年上半年最热的肯定是机器人。我最近参加一些一级市场论坛，大家都会问类似的问题。
把这个现象放到二级市场，也会发生同样的规律，只是对象会轮换。
比如2023年底和2024年初，一级市场最热的是什么？是AI，是AI模型，是模型公司。那时候超级火热的是大模型公司。
从去年下半年接近年底开始，最热的就不再是大模型公司了。二级市场当时热的是消费。
李翔
但一级市场当时开始热的是Agent。
李丰
对。一级市场当时开始热的，就是广义上的Agent，这个词也是在那个时候开始变热的。
今年上半年，硬件方向又热起来，刚才讲的机器人，尤其是春节之后受到政策和产业趋势推动的人形机器人。
在一级市场论坛上，大家会问，今年下半年到明年应该怎么看。
我说，可以沿着这个顺序看：先是大模型，再是Agent，同时在平行层面，因为政策驱动和春节期间的机器人效应，开始热到最接近AI的人形机器人。
把这些现象总结起来，再沿着这条延长线往后推，你觉得接下来会热什么？为什么过去两年一级市场会按这个顺序变热？
如果问我，我猜这是从技术变革周期，向越来越需要兑现的应用方向迁移。
Agent是AI在软件应用方向上的第一个想象力；机器人是AI在硬件方向上的第一个最大想象力，但距离落地相对最远。
沿着这条延长线继续往后推，就会进入软件和硬件上最接近兑现应用价值、甚至已经开始兑现应用价值的方向。
这和资本市场波动几乎是一样的，只是把里面的对象换一遍。市场都是这样：如果热度能够持续，就会从最具有长期想象力的变化，逐渐兑现到当期就能使用、甚至已经能够兑现的事情上，逐层演进。
越到后面，它能够支持的热度范围越大。比如只热AI芯片，只能带动特定公司；但如果热到“AI+消费”，那就能影响无数公司，甚至影响大市值公司。
这就是热度影响经济的范围，也会让大家对经济的整体预期开始发生变化。
一级市场也是同样的逻辑：从最技术的部分，逐渐往前台挪，或者往应用端挪，直到挪到应用本身。
一旦到了应用本身，大家想象力的空间就更大。比如前两天国务院发布的政策，变成了AI+A、AI+B、AI+C、AI+D、AI+E，恨不得把所有东西都加一遍。
当你发现有些东西确实已经加上了，就会出现“这个确实用得上”的判断，于是这些公司的中短期预期开始发生变化。
李翔
如果是“AI+”，听起来更像大公司的机会，不太像创业公司能够做出新的应用、获取新用户的机会。互联网加当时不也是这样吗？
李丰
是的，这是个特别好的问题和结论。
这里面要看的是，AI加上去之后，我能不能获得大公司没有的数据和know-how。
比如AI加电商推荐，随便举个例子，你不可能比得上抖音和阿里，很难超过它们。无论是用户数据积累、应用闭环，还是商业流程，你大概都比不上。
但如果你有新类型的数据，比如现在还没有落地的人形机器人。机器人有大量环境数据和交互数据的要求，这些数据以前没有。
比如我要改变一个物体的状态，我要把一杯水倒出来，而不是仅仅看见一杯水。这些数据大家都没有，大家都站在同一个起跑线上。
如果我先获得了这些数据，我就会更有优势，也就有了一点护城河。
这件事可以泛化到任何一个已有公司或新创公司：它到底有没有除了模型之外的独特数据和know-how，或者正在获得、已经获得、将要获得的数据和know-how，是其他已经有规模的公司没有获得、也没有积累过的。
模型本身现在的趋势非常确定，会越来越开源。除了极个别公司之外，整体都会走向开源。
一旦开源，模型就会变成基础设施，像水、电、煤一样。你想垄断它就变得很难，除非你掌握了特殊技术，比如核电或者特殊的可控核聚变，只有你能够提供。
剩下的情况就会变成水、电、煤。水电煤之上，关键是看谁能发明新的使用方式。
你是发明电话，还是发明电冰箱，还是发明手机、手表，或者其他设备？核心是，你要找到方法，在这个领域和你的方向上，获得或即将获得其他大公司没有的数据和know-how。
这样你才有防守能力和护城河。
否则，大公司也可以使用AI，也可以使用水电煤。大公司只需要想办法把水电煤用好，比如从原来的燃气锅炉，转成直接使用自来水和电。
李翔
好，其他没什么了。祝你写书顺利，能够提早完工。拜拜。
李丰
好，拜拜。