Shanghao Jin
Late Merry Christmas，Happy New Year，新年好。今天应该是2025年最后一天吧？不，倒数第2天。今天我们正式来做一个2026年的 outlook，看看风险资产在2026年会怎么样。
我今天想讲几个问题。第1个是2026年的宏观，宏观上面有没有雷，大致的方向是怎么样，这是我个人的看法。第2个是对于 AI 和半导体产业，在这个产业里面有哪些资产，我认为在2026年排名比较高。
我一直在说，对于风险资产的投资，我可能在1年半以前就讲过几个票。单票其实没有做过一个优劣的分析，也没怎么换过，我看的就那几个，没有特别换过。不好意思，我把声音稍微调一下。
所以我想把2026年的投资，从个股的方面来看做一个排序，按照风险和收益的偏好来排。第3个，今天我很少讲这些内容，就是仓位。在现在这个时点上，结合我们对2026年的 outlook，仓位的分布和战术性的投资应该怎么做？
这也因人而异。有些人可能像我一样，是非常长期的投资人，他的做法可能和比较 active 的投资人不太一样。我这边说的是比较 active 的投资人，因为我有比较 active 的仓位，也有比较长期的仓位，我就说一下比较积极的仓位应该怎么样去做调整。主要讲这3个问题。
但因为今天讲到的涉及个股和投资选择，这个可能要自己斟酌。每个人的风险偏好，或者每个人对于不同半导体的理解，都不太一样，所以下面仅供参考。
1. 风险资产颠簸上行
首先说一下2026年的 outlook。2026年我用一句话概括，就是我认为风险资产是往上的一个趋势，这个事情我讲过很多。但是，这是一个非常颠簸的路往上。
为什么中间会颠簸？因为市场分歧很大。我待会儿会讲几个，特别是在讲到行业的时候，会讲几个市场现在非常割裂、分裂的看法。总的来说，现在市场对于 AI 能不能带动生产力，华尔街和硅谷的看法是比较不一样的。
华尔街那帮人其实否认了一个点，就是他们并不把数字生产力当成生产力，认为 AI 中间有很多泡沫，也有很多过度投资。因为有预期差，大家觉得 AI 没有那么大的需求，所以这些投资有点过度，投资的杠杆率太高，因此现在有风险。这是华尔街，也就是东部很大的一个认知。
西部有一个认知，就是现在的投资没有泡沫，我们对于 token 的需求太大了。token 的需求太大，以至于不但现在的投资没有泡沫，现在投资出来的 token 供应，在未来2、3年里面都会长期缺货。
两边有一个共识，就是2026年会缺货。2026年半导体会缺货，2026年年初可能就会缺货。但是对于后面的缺货是不是会一直持续下去，华尔街和硅谷有很大的分歧。
所以你会看到，在资本市场上有很大分歧。当你的收益和很多产出要放到2027年、2028年才能出来，这些公司，比如 Oracle。Oracle 是2027年才有产出，你现在投的是 data science，可能2027年才有产出，大家就把你做空，认为你可能要破产，觉得你的过度投资有风险，CDS 也被打上去。
对于明年马上缺货的，就马上去做，把存储和光模块炒上去。所以这个市场的分歧是很大的，我们叫作 AI divide。
华尔街对于泡沫有没有信仰？它对于泡沫也没有信仰。它觉得有泡沫，就要跟一把，在短期里面跟一把；它只是对于长期没有看好。所以这是市场非常分歧的一个点。
这个 AI 的分歧，会导致明年有很多不确定性，会有很多上上下下，我们叫作 bumpy road ahead，会有很多不确定。但是我是偏向于相信硅谷的。虽然我是 Wall Street 出来的，但我偏向于相信硅谷，所以我对于中长期非常看好。特别是如果你看得不长远，看到明年底，我是非常看好的。
在这个环境里面，如果你是一个投资人，待会儿我们再讲头寸怎么分布。对于短期操作和长期操作，会有不同的操作方法。
2. 宏观继续支持牛市
除了 AI 的大分歧以外，市场还关注几个大的形势。第1个是就业和增长，第2个是 inflation。由此引申出来，大家会关注美联储的政策，也会关注国家会放多少钱。
我先说几个。第1个，美国经济的增长不会太差，这有很多方面的原因。最大的两个原因，一个是 financial condition，也就是市场上的流动性；另一个是国家花钱，也就是 fiscal stimulus。这两个东西不太会停。
经济增长本身，我们上周已经看到了 GDP，当然这一期的一些数据，包括 CPI，大家会觉得稍微有那么一点水分，特别是 CPI，大家会觉得有一些水分，网上讨论很多了，我就不赘述了。
但是 GDP 是4.3%，超过预期。大家会觉得，三季度的数据出来以后，经济增长到底怎么样，接下去会不会掉下来？我觉得经济增长有两个推动力。
第1个是政策层面。不管是联储会变得比较宽松，联储会给银行松绑，还是政府会花钱进行 fiscal stimulus，这些都会推动经济。第2个是我们今年看到了大量 AI agent 的应用，也看到了大量公司开始 adopt。
我上次好像说过，OpenAI 大规模进行 To B 业务。它的 To B 业务已经做到6个类别了，而且美国基本上没有花多少 BD，就把大量美国公司全部 onboard 了。
其实 AI 在企业端、SaaS 端、编程等各方面，对于整个生产效率的提升，已经慢慢能够看得出来。所以经济增长在效率提升、流动性变得比较宽、政府又在花钱的情况下，本身经济可能会被关税或者其他因素影响而往下走，但全年的增长不会特别差。
这是2026年的一个基调。虽然我们在第1季度和第2季度，有可能会看到去年特朗普政策所导致的经济短暂下滑，但是全年来看，经济增长是比较 steady 的，比较稳定，不会特别差。
为什么我把经济增长和 employment 分开？其实 employment 应该和经济增长高度相关，失业率就是经济增长怎么样。但是就业的情况相对来说又会比较像 Goldilocks，也就是正好有那么一点点软，有一点点弱。
这中间也跟 AI 相关。AI 带动了一些人的失业，包括你会看到现在软件工程师失业其实挺多的，编程可能不太需要了。这个过程里，随着产业更新换代，美国的失业率不会特别特别低，我不觉得它能够下降特别多。
这就决定了美联储的政策会比较宽松，也就是 easing financial condition。哪怕它对于短期通胀有那么一点担心，但政策层面给银行松绑，短期里面提供流动性，这个我之前讲过，联储整体会偏鸽。
我们去看5年期国债利率，或者10年期国债利率。红色线是国债利率。你会看到，如果大家真的对联储的政策非常不确定，觉得你不知道它到底是鸽还是鹰，它不太会这样稳定地走。
其实在债券市场上，大家总的来说还是觉得，联储政策的确定性是存在的。不管联储主席是谁，联储的政策确定性还是有的。我之前讲过，火车已经离站了，train has left the station。联储明年的政策基调基本上已经定下来，就是偏松；财政政策也偏松。
所以宏观层面的主要制约就是 inflation。对于2026年的通胀，我的理解是2026年通胀下行，因为我看不到任何上行压力。
你可以看到，通胀最难压住的，其实是工资螺旋上升。工资成本的 leading indicator，也就是工资调查等一些 leading indicator，全部指向至少工资层面都在往下。
今年能够把通胀维持在一个相对比较高的位置，中间很大的贡献是关税。但是关税的影响是一次性的。去年第4季度开始加关税，到了明年第1季度以后，关税的影响就没有那么大了。
或者说，加了关税以后，最多就是因为加关税，比如我给这个杯子加10%的关税，相当于这个 factor 影响10%，但明年不会再加10%。它不是持续性地加，所以关税对于 PCE 的持续影响会下降。
工资、AI 提升效率，以及中国大量的出口通缩，是我们看美国通胀的3个因素。第1个是 AI 有没有提供效率，第2个是关税有没有持续增加，第3个是中国是不是继续通缩。
中国会继续通缩，而且中国的通缩情况还是比较严重。房地产我觉得还没有走到底。中国整体的杠杆率太高，人口老龄化，杠杆率太高，房地产整体规模又很大，去杠杆不可能在1年里面完成。
你看中国现在大规模在印钱，但是 CPI 还是上不去。你可以把中国想成一个切尔诺贝利核电站，它现在不停地拔掉控制棒，希望把核电站的功率提上来，但它提不上来，因为以前已经被整个杠杆毒化了。
所以它需要把这些杠杆都烧掉以后，才会发生一次爆炸。但是在这之前，对美国的影响就是通缩，它输出通缩。中国输出的通缩，相当于人民币 carry 出来的东西，出来的东西就是产品而已。
所以这3个因素，都没有让你看到 inflation。美国明年就是失业率有一点点不好，通胀在走低，经济增长相对稳定。这是指向牛市的，宏观上指向牛市。
但是这个牛市中间会有分歧。比如说，我看英伟达的估值是历史以来最低的，现在是历史以来最低，估值特别特别低。但在华尔街，英伟达可能是一个5万亿美元的公司，他们会觉得这是好大的一个泡沫。
这种分歧会让市场持续来来回回、不断调整。但是我觉得调整的幅度不会是今年4月份那种一次性的大调整，因为没有宏观上的巨大尾部风险。
当然，宏观风险还是有的。比如政策层面，明年中期选举会不会再搞一次类似“黑命贵”的事件出来，这都不太好说。但是如果仅仅看经济宏观，从通胀、增长、就业、美联储和国家政策来看，都相对比较好。
你看，financial condition 大概支持0.2个百分点，global growth 也支持0.2个百分点。这个其实挺大的，G10，包括美国、日本、欧洲和欧元区，还有中国。中国没有列上去，这是高盛的数据。
财政方面也是偏正的。把英国抛开的话，你看欧元区，财政的影响从负到正，在第1季度还会继续。美国、欧洲和中国，是这3个主要力量。
中国其实从2025年开始就一直在疯狂花钱，美国是在第4季度花钱。但问题是，第4季度有政府关门，而且财政政策的影响本身也要 lagging 一段时间才会产生，也就是说净影响确实是正的，但后面的影响可能要过一段时间才真正产生。
中国在2026年，我们预期第1季度还会花很多钱，对 GDP 的影响可能是0.4个百分点左右。这是在拼命用硬钱。不过第3季度、第4季度，大家预期会变少，只是它没有公布。
后面它还有可能继续印钱。这里印钱没效果，它就继续印，就跟切尔诺贝利一样：它把核电站的控制棒拔掉，觉得功率还是上不去，就再拔更多。所以还会有持续新增的政策。
你会看到，2026年在财政上，美国、中国、欧洲都是偏正的。反正肯定是涨，所以宏观上指向的是一个牛市，这一点比较清晰。
3. 存储缺货牵动全链条
下面讲一下具体行业。最近炒得比较多的是 storage，也就是存储。我从存储开始说。存储现在缺货确实非常严重，而且其实比大家网传的还要严重一点。
比如美光，我最近得到的消息是，美光把手机的排产都放到了数据中心去。因为包括 storage、CPU 在内，它们在数据中心的毛利率要高于消费电子，包括汽车和手机。
很简单，以英伟达为例，电脑上也会用 GPU，但英伟达的卡，比如三百三百万一个 NV 七十二 link，它在最终解决方案里的成本占比是比较低的。也就是说，它在电脑上占的成本比率是很高的，手机也是一样。
手机很难忍受一张卡的成本上升50%或者100%。从 N3 到 N2，再继续使用更加先进的制程，成本可能会翻倍。成本翻倍增加的时候，我们未来面临的一个大趋势就是，最先进制程的芯片会从端走向云。
为什么？因为终端能够付出的成本越来越低。手机没有办法接受成本翻倍，但是芯片在 NVL72 里面可能只占5%。一颗芯片具体算下来可能是400美元，一张卡可以切出200颗，但 NVL72 卖300万美元，GPU 的原材料成本其实没有那么高。
中间有各种各样的毛利，所有零配件都加了很多毛利。所以英伟达能够忍受更高的流片费用，因为它提供的是一个最终解决方案。不要说和 AMD 同期竞争的 GPU 产品相比，它甚至比苹果都能够支付更高的流片费用。
也就是说，现在还有一个趋势：你会看到整体芯片行业从 wafer 到 AP 的变化。原来的效率提升，都是 wafer 层面的，从 N5、N3 到 N2 这样提升；现在台积电把效率提升放到了 AP，也就是 advanced packaging 上面。
最终谁能够赚钱？先说 GPU，GPU 算力这一边，谁能够拿到算力，最后的决定权一定在于谁能够拿到 packaging，也就是拿到 AP。
Intel 的 packaging 肯定不能用于 GPU，它可能能够帮 TPA I 这可能用一下，但主要的 GPU 不能用。最后，advanced packaging 那里的分货在谁手上，谁就能够赚钱。
为什么？因为整个逻辑是产多少卖多少。市场相不相信能够按照产量来定价？现在华尔街是不相信的，觉得不能按照产量定价，觉得你们会产能过剩。
但是它很分裂。对于 storage，它又进行产量定价，因为觉得存储是缺货的；对于 GPU，它不是这样定价的。
这个分歧在哪里？大家觉得短期里面 storage 缺了很多，但是 GPU 不确定英伟达能够胜出，还是 Google 的 TPU 能胜出。他们认为 TPU 的性能好像比英伟达好一点，以后是不是 TPU 会胜出？
不管 TPU 胜出还是英伟达胜出，都要用 storage，所以先把 storage 炒上去。但其实并不是这样，因为现在 token 的需求实在太大了。
不光 token 的需求大，带动了存储的信息需求，也会带动后面的 CPU 需求。整个产业都会缺货，不是 TPU 赢还是 NVIDIA、GPU 赢，而是它们都会赢，两个都会赢。
你说现在整个市场最大的预期差在哪里？如果你投资半导体产业，中间会不会有一些估值过高？我告诉你，后面全部估值过高。
光模块和存储，存储不好讲，但光模块肯定是估值过高。不过估值过高不代表它不会涨，它还会继续涨。光模块肯定还会继续涨，但是它的估值已经过高了。
为什么说光模块估值过高？因为光模块已经没有预期差了。大家都知道，明年会按照产能、按照缺货情况来配货。存储差不多也是这样，但存储到底缺多少，大家可能还不太知道。
按照这个逻辑来配货，前端的 CPU 和 GPU，我个人感觉预期差是最大的，因为大家还在分辨到底是英伟达靠谱，还是 TPU 靠谱。
但实际情况是，如果 token 的需求没有那么大，华尔街是对的，那么整条产业链全要垮掉。包括后面的光模块、storage，全部要垮掉，无一幸存。
如果你觉得英伟达这只票不行，那你要不要去炒三 D X？三 D X 至少跌到70%，MU 至少跌一半。如果你觉得英伟达长期要跌到120美元以下，那么存储这些要跌一半，LITE 至少要跌到200美元以下，甚至跌到100美元以下，AAOI 跌到10美元以下。
大家认为最后没有这个需求，结果就是船沉了，船上的人怎么能活下来？全部要死。但是我个人感觉不会沉，这个不会沉。
在不会沉的情况下，预期差是在 GPU 和 CPU，左边大于右边；现在的估值是右边大于左边，情况就是这么过来的。
4. 缺货逻辑扩散到CPU
这就讲到半导体中间一个很重要的炒货逻辑。炒货的逻辑是，缺货期先涨价，然后补产能；补了产能以后，再炒下一个缺货的品种。
什么意思？比如存储。存储、光模块和 CPU，其实是一一对应的。你在 Amazon 上买存储条，不可能不配 CPU，不可能不配处理器。所有的数据读取一定是 CPU，不可能是 GPU。
现在华尔街很多人只是有一个概念，觉得 GPU 代替 CPU，这是没有可能性的。因为现在看到了 AI agent。比如 OpenAI 做的 mid training，包括训练金融行业、其他行业和医疗行业，其实相当于它自己在做一个 agent。
市场上也有很多人真正出来做 agent。做了 agent 之后，你就会知道存储需求有多大。我朋友给我举过一个例子，我在这里也举给你。
比如原来的携程，是把所有人喜欢用的酒店信息，以及酒店周边的信息，全部 upload 到网上。上传以后，所有人去调用，需要的存储并不大，因为大家调用的相当于是同一份存储：我把数据做好，然后放在那里。
但 AI 不是这样。AI 是我过来读取我这个人在香港的信息，然后把旁边酒店的信息和数据帮我生成一个东西，再把这个东西存到网上。
旁边比如 James 过来，James 可能在尖沙咀，也可能在湾仔，它就会帮 James 在湾仔生成一份数据，再存到某个地方。每个人都存一份数据。
AI agent 真正发展起来之后，对于数据存储的需求是天量的，恐怖，真的非常恐怖，是天量级别的。
所以现在炒存储的过程中，CPU 配的存储还没有用完。大家知道需要大量存储以后，就把存储条全部买完，先把它装进去。等存储真正开始起量，大家扩产之后，就会发现 CPU 又不够用了，因为存储必须配 CPU。
比如我做一个 agent，假设是 Tempus AI，做一个药物研究 agent。药物研究 agent 的 GPU 应用都是通过 API 调用的，我调用 OpenAI 的系统，并不是每个人都自己训练。
做 training 的是那几家公司，其他公司调用 API。这个 API 背后的 GPU 需要规模效应，需要集群，一定会用英伟达的 NVLink 卡，用这类卡来做。
但是分布式存储，比如我刚刚说的，帮客户生成的东西，都是存在我的内存里面，然后要用我的 CPU 去调用。当 agent 的需求真正变大，存储的逻辑和 CPU 的逻辑是对应的。
而且存储现在增加了带宽，增加了数据处理的需求。CPU 需要的是规格，需要更加新的 CPU。
所以你会看到，现在把存储炒起来，其实大家还没有意识到 CPU 会缺货，明年就要涨价。明年 Intel 的芯片要涨价，Intel 芯片要涨3次。我认为这是一个比较确定的事情。
你会看到，存储涨价以前已经压了很久。扩产的难度从右往左越来越高，最高端的产品你就扩不了产。
CPU 能做的其实只有两家，就是 Intel 和 TSMC。TSMC 可能是 AMD 去设计的，但问题是，能够做出来的就是这两家。
存储则有3家能够扩产，特别是 NAND，也就是硬盘。NAND 是 commodity，是商品，可以扩产。光模块更加容易扩产。
但是大家炒的时候，肯定是从右往左炒，因为右边马上能够扩产，马上能出盈利，数据也会马上变得好看。
明年比如 MU 现在 pricing 到6倍 P/E，几个投行差不多都是这样的定价，6倍 P/E 左右。按照明年的产能扩张，CPU 需要等内存被用掉、插上去以后，CPU 才开始缺货。明年 CPU 会开始缺货。
真正预期差最大的是 GPU，或者叫 TPU。大家现在还没有意识到，英伟达的芯片已经缺到什么程度。今年缺300万片，明年缺400万片。
所以你不要看库存，它有的全卖掉，一定是按照需求定价。你不能只看算法上的 TPU 是不是更好。能耗比的事情我之前讲过，这里就不赘述了。
现在 TPU 的能耗比没有比得上英伟达的，英伟达肯定是最好的。还有，OpenAI 你不要去判断它会不会出问题。OpenAI 的 To B 业务做得非常强。
谷歌还有点左右互搏的意思，原来的业务和新的 AI 有点拆开，在推动业务端的时候有点左右互搏。但是 OpenAI 在推动业务端非常清晰，就是把 To B 业务全部贯彻下去，然后把 To B 的东西以后变成它的库存，再做 To C。
它有8亿月活的 To C 用户。现在在没有多少 marketing 成本的情况下，它已经训练了金融行业，还在训练其他行业。以后客户做 KYC、客户认证、开户、各种 PPT，包括 IPO 的 prospectus，全部会一键生成。
你打完电话以后，也会直接生成一个会议纪要的 PPT，这些现在都已经可以一键生成了。这就是 OpenAI。所以你们不要低估 OpenAI 对 To B 业务的推动，这就是我认为的一个炒作逻辑。
再快速讲一下 storage 的问题。storage 现在缺货非常严重。比如现在荣耀手机已经没有货了，荣耀手机用的是 MU 的卡。现在荣耀手机在外面拼命囤货、买货，但也买不到。
所以手机的出货量明年下降20%，大家就抢货吧。storage 的这个信息现在还没有被市场完全消化，但我觉得这里的估值基本上市场都知道了，大部分估值大家也知道了。我刚刚讲的信息，很快大家都会知道。
这里的缺货还没有完全体现出来，而 GPU 是确定性最高的。明年会有 bump 吗？会有。市场一旦不好，估值杀估值的时候，这些都会被杀得很深。
如果你真的觉得明年会有10%到15%的调整，有一些光模块股票调50%也很正常。但是它最终可能涨100%。存储涨100%，真正调整起来也可能调30%到50%。
牛市票在大家开始质疑的时候，往往调得最深，因为它们涨得最多。
5. 高仓位配置抗打标的
现在仓位不能太低。现在仓位太低的风险，可能比仓位太高的风险还要高。现在仓位要偏高，比如60%到70%左右。
不过在仓位上，我觉得可以去买比较扛打的票。扛打的票，比如这两个，这两个我一直在讲。
比如买英伟达，你要说英伟达不扛打，它明年的 earnings 是比较确定的。因为如果缺货能缺到400万片，那明年的 earnings 肯定很确定。明年的 earnings 就是9.5美元，9美元到9.2美元到9.5美元。
现在18倍、19倍 P/E，你说它扛不扛打？你觉得英伟达跌到15倍 P/E？如果英伟达跌到15倍 P/E，这里全部腰斩，全部腰斩。
这就相当于你把 AI 的需求证伪了。你真的跌到15倍以下，或者跌到12倍 P/E，那就跌到120美元、130美元。
但在 AI 需求被证伪的情况下，英伟达明年仍然有9.2美元 earnings，因为数据中心已经建完了，就是要把芯片装进去。那时候估值杀起来会更狠。
所以，明年会不会有 bumpy road？Maybe 是有的。为了应对它，不是说现在空仓，而是现在买一些扛打的票。
中期我们是非常看好的。明年中期，一直到明年年底，我都非常看好。所以我觉得，现在确定性最高、或者预期差最大的，是英伟达。
6. CPU预期差开始兑现
当然，CPU 的预期差也蛮大的。据说 AMD 明年要涨价。CPU 原来其实大家都不涨价，包括 AMD 和 TSMC，出于自身利益考虑，也不想涨价。
因为涨价最大的获利者是谁？是 Intel。Intel 就活过来了，真的活过来，重新变成竞争对手。它的力量很大，大家都知道，所以大家不太想涨价。
但是就像之前三星、美光和海力士一直压着 storage，压的是谁？压的是长城和长鑫。我说长城和长鑫现在2027年第1季度的产能全部排满了。
这两家公司一个是400亿元、一个500亿元盈利。明年如果按照中国所谓的牛市炒起来，可能就会炒这两家，炒到1万亿元。盈利是很确定的，中国哪有能赚500亿元的芯片公司？
长江存储和长鑫存储这个生意，如果不涨价，它们就全要死。但它们被压着，最终你会发现，市场上最后坐庄也压不住 storage 的需求。
现在大家都知道后面的 storage 需求很大。同样，CPU 也压不住。CPU 的价格涨起来，就是跟着 storage 一起涨的。你要知道，这两个东西是打包的。
你在 Amazon 上买云存储，或者你本地部署、自己做 AI agent，就会知道，存储没有 CPU 怎么调用？你读写一定要用 CPU。
明年 AI 的大方向，不管是 OpenAI 自己做的，还是市场上其他公司做的，AI agent 都会出现，而且会兴起。这会带动大量各种各样的需求。
这个我大概就是比较快了，因为这个时间差不多到了，我就大概讲一下我们对于仓位的配置，然后这个看法，就是我是觉得现在可以，如果觉得风险大就配一回。好吧，看看大家有没有问题？嗯，哎，这个是上周的，好吧，那就要不没什么问题，今天先这样，谢谢大家。