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Shanghao Jin · · 35 min

市场概述2026年3月3日

Shanghao Jin

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TL;DR
  • 短期看跌、长期看多是全篇的骨架:孙浩一月已警告仓位与setup不利,"only way is down",市场需要一轮调整才能创新高——但二月"竟然没有跌下去",出乎他意料,因为估值已低(微软、Amazon回到去年四月水平)、散户买入热情"enormous",加上三四月一千亿美元退税托底。
  • 二月"was like a long year":市场开始意识到AI不只是甜蜜的capex,而是对旧行业的绞杀,恐惧从个股扩散到软件指数、再到信用市场。CDS IG基差走阔是他短期最担心的信号——参照Oracle,credit spread上去后融资变难、可能要融股票。
  • 仓位结构决定短期路径:put skew极宽(股票和信用债都在买下行保护)、投行在现价是negative gamma、上方七千点有gamma墙。二月机构卖出67亿美元、systematic(CTA/vol control)卖出260亿,波动率高企令杠杆资金进不来——新常态是上冲乏力、下跌快速三五个点后被散户接走。
  • SaaS与To C被判死刑:软件给30倍EV的前提是未来15-20%增长,而"你业绩再好……不能证明你未来不被OpenAI或Anthropic取代"。凡一边是人、一边是内容的商业模式(携程、美团前端、百度、线上保险)都要"扫地出门";两边都是人的(微信、Meta)幸免。
  • 硅谷的说法:"AI是一本红宝书,发一本给你,你就可以造反"——三五人团队调用开源模型API就能超过Copilot,"过去二十年TMT公司建立的所有护城河和门槛在瞬间被推倒"。
  • 恐惧的反面是机会:只要在提供算力的路径上就没有大问题。AI今年已过singularity point,OpenAI和Anthropic对B端收入都可能月增约10亿美元、两家今年可能合计做到500亿以上;老卡租金涨到约2.45、买卡一年半回本。英伟达业绩好不涨是因为hyperscaler capex已达6600亿、占现金流92%,但他认为二季度起会被证伪——capex一半是20年使用周期的土建,明年Nvidia盈利仍能增50%。
  • 战争预演了国防订单的重构:美伊冲突第一天靠原有情报结合Palantir技术"把对方领导人全部干掉",AI在战争中作用超过50%;六千亿美元国防部直接支出中Palantir连1%都没拿到,AI/软件/无人机的份额会大幅扩张。
  • CPU的反思是本集最具体的调仓信号:AI大量调用后CPU成为英伟达Rack的配件——"GPU是工厂工人,CPU是车间主任"。Grace到Vera都是Arm,但很多客户要x86,他判断英伟达与英特尔合推x86 CPU卡"概率会很大,可能会很快";此前他减仓不少的英特尔站在叙事一边,将密切关注GTC。
Digest · the substance, structured for research

1. 仓位是短期的天花板:七千点gamma墙压顶,上冲乏力、下跌快速

  • 孙浩一月的判断延续至今:长期对AI"非常看好",但短期position和setup很差,市场需要调整才能涨出新高——二月"一直试图调整,但调整不动",跌得这么少反而出乎他意料。
  • 结构拆解:put skew拉得很宽,股票和信用债上都有人抢买下行保护,"不确定性大的时候,你卖put的胆子就没有那么大";投行现价negative gamma、下跌加速卖出,上方七千点是gamma墙,卖call的人多、很难冲破。
  • 资金流三路皆卖:dealer对冲、另一类机构(二月卖出67亿美元)、systematic(CTA/vol control卖出260亿)。谁在买?散户——"买入热情是enormous的",背后是纳斯达克公司的估值已回到去年四月、三四月一千亿退税到账。"如果放在二零零零年……已经暴跌了,它竟然没有跌下去"。
  • 解套只有两条路:要么put买家在negative carry里"亏够钱",要么市场迅速跌到位、vol冲高后自然有人回来卖put。在那之前的new norm:上行缺杠杆资金、下行三五个点跌得很快再被抄底资金接住。

2. AI的负面冲击已传导至信用层——这才是真正会影响市场的

  • 二月的关键转变:市场从"AI是甜蜜的capex"转向意识到AI对原有行业的冲击,恐惧从个股扩散到软件指数、再到信用市场,"这个东西还没有开始"——工业革命级的东西"必然是一将成名万骨枯"。
  • CDS IG走阔是他短期最担心的信号:投资级信用基差整体抬升,代表私营部门获取资金的成本在变贵。Oracle是样本——credit spread上去后继续capex的融资变难,"它可能要去融股票",可能影响股价。

3. 叙事与业绩倒挂:SaaS和To C"应该全部扫地出门"

  • 逻辑链完整保留:软件给30倍EV的前提是未来每年15-20%增长,但这个增长"被AI可能会证伪"——"你业绩再好,他们会觉得Anthropic和OpenAI以后能取代你",没有人能证明五年后不被取代。对冲基金prime book正以"很大的热情在卖出所有的软件公司"。
  • To C的判决书:凡一边是人、一边是content provider的模式都被判死——"携程,你没有任何价值",美团前端要被取代,百度苦建的内容库在模型面前一文不值;两边都是人的C to C(微信、Meta)幸免。线上保险、金融产品分销同理,门槛会变得很低。
  • 硅谷的比喻是全集最锋利的一句:"AI是一本红宝书,发一本给你,你就可以造反"——三五人团队调API就能"肯定超过你Copilot","过去二十年TMT公司建立的所有的护城河和门槛在瞬间被推倒"。

4. 算力链相对没有大问题,英伟达的担忧将被证伪

  • 前端大混战"最后谁赢出来也不知道",但所有模型最终都需要算力——今年AI已过singularity point,OpenAI和Anthropic对B端收入都可能月增约10亿美元,两家加起来可能做到五百亿以上,而这"都只是刚刚开始"。老卡都在涨租:租金升到约2.45,买卡一年半回本、B系列"一旦部署立马就会被租完"。
  • 英伟达业绩好却不涨的症结:hyperscaler今年capex已达6600亿、占到现金流的92%,股东回报从43降到16,市场怕明年没钱投。他的证伪路径:这两年投资一半是20年使用周期的土建,卡才是现金流资产——到二季度这个担忧会慢慢被证伪,哪怕capex增速下降,"英伟达盈利还是要增加百分之五十"。
  • 算力价值链的粗分法:算力提升约一半来自软件层,剩下里六成归英伟达/TPU集成,再剩的一半是CoWoS先进封装、最后才是3nm/2nm流片——后两道都是TSMC,外加HBM、光模块、CPU。
  • CPU是他正在修正的仓位:AI大量调用后CPU成为英伟达Rack的配件——"GPU是工厂工人,CPU是车间主任"——活变多,车间主任更忙。Grace到Vera都是Arm,但很多客户要x86,他判断英伟达与英特尔合推x86 CPU卡"概率会很大,可能会很快";此前减仓不少的英特尔今年难有业绩、要等二六到二八年,但它站在叙事一边——与只有业绩、没有叙事的SaaS正相反——将紧盯GTC。

5. 宏观底盘不差:战争、关税不太会造成通胀,流动性反而在改善

  • 美伊冲突第一天"通过原有情报结合Palantir技术……把对方的领导人全部干掉",1400多枚导弹之外AI在战争中的作用超过百分之五十——"AI可以遏制战争,因为你发起战争,这个领导就会先走"。推论:六千亿国防部直接支出里Palantir连1%都没拿到,订单格局将向AI/软件层和无人机公司倾斜,别再全押洛克希德马丁。
  • 他对开战动机的判断带着如实保留的犹豫:不是中国国内说的石油美元霸权,而是他觉得Trump国内矛盾太多可能是重要原因("is"问题引发的抗议、Epstein file、支持率新低)——"我不知道啊,就是我觉得国内矛盾太多也是一个很重要的原因吧"。
  • 关税被最高法院推翻但实质不变:法院确认关税属executive branch事权,Trump用122条款加15%、150-180天内重查各国税率,"对应于原来被取消的effective tariff其实没有特别大的变化"——带来的是不确定性而非基本面冲击。
  • 通胀与流动性的收尾:打仗不太会给美国造成通胀——真正要担心的是服务业工资螺旋,"这个看不到";石油反应不大、天然气对欧洲影响远大于美国,"这个打仗是在别人的茅坑里丢块砖头"。金融去监管:新的ESLR在4月1日可以实施;高盛估算增加5万亿美元可贷款、约合2000亿资本金注入,JPM估约2.8万亿;FCI持续变好,加上3170亿美元回购支撑市场,"美国经济基本面是很强的"。

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。