[BidClub_]
Shanghao Jin · · 35 min

市场概述2026年10月27日

Shanghao Jin

EquitiesOtherSemisAI & SoftwareInvestingMacro
YouTube ↗
TL;DR
  • Shanghao Jin 将这轮 AI 下跌主要归因于利率与信用市场的流动性冲击。 他的因果链是能源波动推高利率波动率,债券买家缩手,CCC 信用利差扩大,再传导到新云厂商、半导体与 AI 股票。他认为市场正在“跌了看跌”,把价格下跌倒推成需求恶化,形成一种“往下的泡沫”。
  • 他判断今年和明年不太会出现 AI 融资缺口,真正的债务检验在2027年底至2028年。 他给出的新云融资规模是今年约2300亿美元、明年4200亿美元,并称 hyperscaler 的融资空间尚余约5000亿美元。2028年也只是可能出现缺口;如果收入和现金流增长足以支持融资,“那也可能不发生”。
  • token 降价在他看来会影响旧卡残值,却没有推翻缺卡、缺算力的判断。 他认为两三年回本仍然确定,卡也能使用五年,只是不应再假定五年后仍值原价的95%。市场要求约60%的 IRR,却没有给予相应估值,是他认为定价失衡的地方;他的结论仍是“算力其实不会过剩”。
  • Anthropic 的收入降速,被他解读为供应约束,而非客户需求不足。 他转述 Anthropic 的 S-1:收入预期降速是因为卡供应不足,尽管客户需求很多,也不能保证锁定足够的卡。他还称听说最近几周 ARR 已重新加速,并把正经营现金流视为继续投入算力的依据;口述的现金规模前后存在不一致。
  • 集中融资放大了市场失血,而利率稳定与12月初后的发行减少,被他视为缓解路径。 Anthropic、OpenAI、Meta 等同时融资,相当于在“比较枯的井里面又打掉了几桶水”。他观察到 convexity hedge 已缓和、避险买债开始出现,但战争如何发展、冲击会持续多久,仍无法确定。
  • 低仓位与低估值,使他认为一点利好就可能触发明显反转。 他称 long-short ratio 已到1.5,接近关税冲击时期,半导体 forward PE 甚至低于 GPT 发布时;与此同时,软件盈利确实降速,半导体与 AI 盈利却仍在增长、没有降速。他承认此前误判了股票抵御流动性冲击的能力,也明确说“真正什么时候反弹我不太确定”。
  • 持续的产品进步与企业渗透空间,是他修正六七月看法、继续看多的核心原因。 代码生成之后还有审核、网安等瓶颈,需要用“AI 工业化方法”逐步铺开。他认为最激进的算力买家融到钱、愿以每瓦50美元锁定供应,对半导体基本面仍是利好;接下来关注云厂商财报、流动性改善及中期选举后的资金变化。
Digest · the substance, structured for research

1. 利率冲击被市场解释成了 AI 需求危机

  • Shanghao Jin 借2009年刚进高盛时 CEO Lloyd Blankfein 关于上涨与下跌泡沫的说法,描述当下基金对半导体与 AI 的普遍悲观。他认为起点是能源带动利率波动率:保险、海外投资人等 real money 看最终收益,而非单看 spread,利率剧烈波动便让买债的人缩手。

  • 从十月初开始,债市就出现问题:法国国债和高收益信用债已承压,投资级信用债当时还没有问题。信用压力随后向低评级债扩散;CCC 发行人收入大致只能覆盖付息和还本,约占10%。新云厂商也被归入这一资金池,因而一起承受利差扩大;但内部仍应分层,CoreWeave 的信用状况比 Nebius 差得多,不能一概而论。

  • 他列举的旁证包括:法国国债收益率2002年以来首次超过5%,利差达到168个基点;muni bond 本季度也“可能是几十年来最差的一个 quarter”。信用市场尚未完全止血,因此新云信用利差走宽,本身不能证明 AI 基本面出了问题。

  • 外汇、中国股票和拉美等市场也受到冲击,是他反对单一 AI 解释的另一依据:韩国可以说直接受 AI 影响,拉美却不能全部如此归因。AI 此前涨幅较大,在流动性冲击下跌得更重,并不等于冲击源头就在 AI。

2. 融资规模要与融资空间和现金流一起看

  • 面对 funding issue,他给出新云层面今年约2300亿美元、明年4200亿美元的融资规模,但认为不能只看绝对数字。真正要问的是融资是否触及市场容量、公司能否赚钱,以及债券基金是否碰到行业配置上限。

  • 按他的估计,hyperscaler 的融资空间还剩约5000亿美元。即使全力融资,且不安排旧债到期后的再融资,按当前规模推算,2027年也不会触及上限;盈利能力则决定借款能否偿还,不能脱离项目回报率,只盯着利息成本。

  • 时间判断是“今年是不太会发生的,明年也是不太会发生的”。大量融资在2027年,再融资墙主要到2028年才出现,真正检验在2027年底至2028年;届时收入、现金流可能已有更多证明,融资缺口也可能最终不发生。

3. token 便宜了,卡仍然可以产生高回报

  • 他接受 token 降价会压低旧卡残值,五年后卖不出今天价格的95%很正常;但卡仍能生产 token。市场本来也没有给新云厂商五年后仍能以今天价格95%出售的估值,因此残值下调不能直接推导成卡不值钱。他认为两三年回本仍然确定,卡也能用五年。

  • 回报率与估值必须用同一把尺子。流动性特别紧时,投资人对 CoreWeave 这类公司的预期 IRR 是60%;他认为市场并未给出相应估值。若真认可60%的 IRR,“就应该是一百倍 PE 嘛”。他还举例,Labs 自建可能十个月回本,token 较便宜的 DeepSeek,ROI 也能达到80%。

  • 支撑需求判断的关键,是 Microsoft、Amazon 等云厂商看的是自己手上的客户需求,而非只押注 Anthropic、OpenAI 能赚多少钱。他认为这些需求已经足够消化算力,短缺周期会比市场定价长得多,因此明确说“算力其实不会过剩”。

4. Anthropic 的降速被解释为供给受限

  • 他转述 Anthropic 的 S-1:收入预期降速是因为卡的供应不足,公司有大量客户需求,却不能保证锁定足够供应。他另称“听说”最近几周 ARR 已重新加速,也听说公司挪出了一部分训练算力来服务客户;这些属于他的转述。

  • 谷歌也是供给紧张的例子。他称谷歌正在推出类似 Muse、但更简单的 personalized search agent,需要腾出算力;与此同时,训练团队连周末租算力都已不太容易,说明新产品与训练都在争夺供应。

  • 他据披露材料称 Anthropic 已有正经营现金流,账面亏损主要受可转债记账影响,强调它运营上是赚钱的公司。不过现金数字口述前后不一:先称累计融资140亿美元、账上还有120亿美元,随后又说手上有一千多亿美元现金。

  • 在他的论证里,一边训练、一边卖 token,只要 cash flow 为正,就能证明继续投入算力的能力。市场要求 ARR 持续增加、按线性增长,却没有给 Anthropic 指数级增长的估值;他称其估值是1.5万亿美元。这种高要求最终还是来自市场缺钱。

5. 同期融资抽走资金,利率缓和提供修复路径

  • 他观察到 Goldman FCI 从10月初开始走弱,随后多家同时融资。Anthropic 提交 S-1、要融一大笔钱;OpenAI 也要融资。Meta 拟发 non-voting share,在保留控制权的同时继续投 AI;SpaceX 部分股份解禁,也增加了市场承接压力。

  • “比较枯的井里面又打掉了几桶水”,是他对这一组合的比喻。他还把 OpenAI 同期推出 model 6.1、与 Anthropic 同时融资,放进双方针锋相对的竞争里理解:短期市场被抽走资金,不等于这些公司融不到钱或 AI 需求变差。

  • 他将源头追溯到美伊战争、油价波动,以及美联储不想管长端利率。利率迅速升到5.3%的过程中有 convexity hedge,但这股压力两周前已缓和;上周股票跌得最凶时,也出现明确的避险买债,收益率回落。

  • 利率稳定会帮助信用债买家回来,12月初后发行进入低谷,也会减轻供应压力。他认为紧缩若长期伤害实体经济,必然引来政策干预;但战争无人能预测,继续打仗仍可能令利率再出问题,冲击持续到选举后还是更久,“很难讲”。

6. 仓位与估值已经反映了很重的悲观预期

  • 他称 hedge fund 对 AI infrastructure 的 exposure、对半导体经 market-weight-adjusted 调整的 net exposure,自2026年初明显下降。基本面基金的美股配置已回到2025年初水平,long-short ratio 降至1.5,接近关税冲击时期,是“非常,非常轻”的仓位。

  • 估值同样被压低:按他的比较,forward PE 低于关税时期,半导体甚至低于 GPT 发布时。年初软件遭到质疑时,盈利确实降速;这轮半导体与 AI 盈利仍在增长、没有降速,却出现类似的质疑和减仓,是他认为两者不能直接类比的原因。

  • 他承认两三周前、或一个月前有所误判:当时觉得模型进展和云厂商财报可能支撑股票,而股市最初也没有跟着债券下跌。后来才看到冲击只是延迟,“水冲下来比较大的时候,其实没有东西能够幸存”。

  • 对反转,他认为有火星时很可能烧起来,但时间判断保留:流动性缓和后资金会回来,他不知道风险偏好究竟何时转向;当前 implied vol 仍高,只是不再继续上升,战争不确定性也让人不愿卖 vol。

7. 产品渗透与现金流改变了他的中期判断

  • 空头今天重提的融资和增长疑问,他说自己六七月就讨论过;变化来自实际使用模型后的体会。企业端效果与渗透率仍有很大改善空间,模型、agent、Muse 等产品进步,还在不断打开应用,尚未走到成熟互联网产品的阶段。

  • 他用淘宝作对照:成熟产品继续迭代,已经很难提高渗透率;AI 的产品进步仍能做到。编程只是起点,大量代码生成后,还有代码审核、网安等瓶颈需要处理,并不意味着网安公司可永远保持100%增长,而是这些工作也需要用 AI 工业化的方法逐步铺开。

  • 他认为与2000年的关键区别,是当时前端公司不盈利、靠融资买服务器,如今 AI 在扩张过程中已经赚钱。Anthropic、Meta、OpenAI 拿到的钱,他说只会用来买卡。最激进的买家愿意每瓦用50美元锁定算力,高于 CSP 通常接受的35或40美元;按其算法,1吉瓦约500亿美元。这批人融到钱,他认为对半导体是利好。

  • 他此前原以为后面三家云厂商的业绩会比 Meta 好,因为他认为 Meta 只有 Muse、缺少真正变现能力。他预计接下来几天和几次业绩可能开始提供现金流证明,后续 CSP 的业绩也可能更明显地证明现金流和收益;同时关注中期选举后资金是否更愿意入场,但仍保留那句:“真正什么时候反弹我不太确定。”

Full transcript
Shanghao Jin

大家是不是被前两周市场跌得比较凶吓到了?前两周,我和很多对冲基金、投资人沟通之后,感觉市场上现在基本上所有人都在看空半导体和 AI。其实我上周已经讲过这个事情:从逻辑和因果关系上看,这里面有一点偏差。

我先说一下我以前在高盛的时候。2009 年,应该是金融危机那一年,我刚进高盛。当年 CEO Lloyd Blankfein 讲过一句话:那个时候市场非常差,他说:“任何一个泡沫,我们都会看到各种各样的泡沫。有的泡沫是往上的,有的泡沫是往下的。市场上经常也会出现往下的泡沫。”我觉得现在对于 AI 的质疑,很大程度上就是有一些往下的泡沫。

1. From Credit Stress to AI Doubts

一个多月前,我们就讲过市场流动性的问题。当时主要的流动性问题还是在利率和利率波动率上。利率波动率和商品挂钩,商品又和能源挂钩;能源的波动导致利率波动很大。利率背后有几十万亿美元的衍生品。利率波动很大的时候,很多本来会买债的投资人——我们叫 real money,也就是实际买债的人——就会缩手。比如保险公司或者外国投资人买一张信用债,他们更多看的是最终收益,也就是 IRR,而不是利差。

从十月初开始,我们就看到债市出现问题了。不只是信用债,当时法国国债也已经出问题。投资级信用债还没有问题,但高收益信用债已经出现问题。之后,债券的问题开始扩散,尤其是扩散到信用相对比较差的债券。CCC 级债券的发行人,收入大致只能覆盖债券的付息和还本;一般来说,公司赚到的钱能够付掉利息、还上本金,差不多就是 CCC 这个等级。这类 CCC 公司大概占 10%。CCC 债券的利差因此大幅走宽。

Neocloud 公司很多都被列为 CCC 级,所以它们的债券也会同时出问题,因为它们是在争同一个资金池。我觉得,问题更多是从流动性开始蔓延到债市和外汇,再从债市、外汇蔓延到 neocloud,特别是 CoreWeave。Neocloud 还要分层,CoreWeave 和 Nebius 的情况不一样;Nebius 的信用状况要比 CoreWeave 好很多。等问题蔓延到 CoreWeave、它的信用受到质疑之后,市场就变成了全面质疑 AI。

我和不少对冲基金、real money 投资人沟通过,大家普遍有几方面的担心。第一,CoreWeave 的 CDS 上涨之后,大家觉得它作为一个标杆,可能会导致以后 AI 融资不足,也就是我们说的 funding issue。这个事情我好像半年前就讲过了,但我现在觉得,今年不太会发生资金不够的问题,明年也不太会。如果真的出现资金需求缺口,可能要等到 2028 年;即使到时候会发生,也不一定会发生。也就是说,AI 收入增长可能很好,融资需求没有那么大,或者现金流更能证明公司有能力融资,这个问题就会得到缓解。从资金面来说,实际情况可能会好于预期。

第二,大家担心 token 需求,因为 token 价格在下降。对不太了解 AI 的人来说,token 价格下降,可能意味着现在的运营模式会受到质疑。CoreWeave 的模式是什么?就是我买一张卡,五年后这张卡还能卖出今天价格的 95%。这张卡可能十个月就能回本,但 CoreWeave 还得把算力卖给购买 token 的人,比如各家 Labs。如果 Labs 自己建算力,那这张卡可能十个月就能回本。像 DeepSeek,ROI 也能达到 80%,它的 token 价格还是比较便宜的。所以大家质疑的是,这个模式能不能持续,这就是对 token 需求的担心。

第三,大家担心的是所有这些东西能不能得到证明。比如 Anthropic 的 AI。其实这些担心,好几个月前我们都讲过了。大概六月份,我好像还写过东西、出过视频,讲过这个问题。Anthropic 的 AI 在提交 S-1 之前,大家一直觉得它在降速。前端最前沿的使用速度一降下来,后面那一大批半导体需求就被认为有周期性,大家也就觉得需求不足。

我觉得这个问题是“跌了看跌”:你跌的原因不是基本面,而是 CCC 债券利差大幅走宽,信用利差出了问题。CCC 利差走宽,CoreWeave 的信用利差怎么可能不走宽?肯定会走宽。不只是 CCC 债券,市政债,也就是 muni bond,这个季度可能也是几十年来最差的一个季度。法国国债这么多年以来收益率都没有超过 5%,这是 2002 年以来第一次超过 5%。法国国债利差到了 168 个基点,到现在信贷市场都没有完全止血。

问题的源头确实是利率。利率波动让很多买债的人缩手不买。但我觉得利率问题已经开始慢慢缓和了。这一轮对整体 AI 的质疑,其实源于市场,而不是基本面:市场跌了,信用利差走宽,债券跌了,于是很多人趁机造势,说 CoreWeave 有问题,开始做空 CoreWeave、半导体和 AI。我觉得实际情况是这样,而不是半导体需求减少、token 需求减少、AI 真正在降速,进而导致 AI 股票下跌。这是两种不同的逻辑。

2. AI Funding Fears Face the Numbers

刚才讲的市场三点担心,我简单梳理一下。我还是比较看多的,觉得 AI 需求方兴未艾,现在仍然算早期阶段,整个市场的渗透率还没有特别高。第一点是资金问题:我们现在总体的融资规模是多少?今年 neocloud 这个层面的融资大概是 2300 亿美元,明年是 4200 亿美元。到底够不够,要看两个问题。

第一,这些公司,包括 neocloud,融资会不会达到市场上限,也就是它们在市场融资中占的比例会不会太大,最后真的融不到钱。第二,这些公司会不会赚钱,这肯定也和 ROI 有关。如果我最后非常赚钱,融资成本比如现在这样,我的 IRR 是 60%,那我其实根本不在乎利息是多少。借钱的人也不应该太在乎利息,因为他们肯定还得起,利润和盈利都非常好。第三,还要看会不会达到债务上限。很多基金投债的时候会设一个比例上限,问题是会不会严重到触及这个上限。

目前 hyperscaler 的融资空间大概还有 5000 亿美元。所以,即使它们全力融资,而且没有旧债到期后再融资的安排,按照现在的规模,到 2027 年 hyperscaler 的融资也不会达到上限。IRR 方面,市场现在其实没有给到 60% IRR 的估值;但在市场流动性特别紧缩的时候,投资人对 CoreWeave 这类公司,或者借钱的人,预期的 IRR 是 60%。现在的情况是,我的投资收益极高。

所以 token 价格下降时,我这张卡五年以后不应该还能卖出今天的价格,这是很正常的。但这不代表这张卡不值钱:它能够生产 token,仍然有价值;也不代表我今天用的卡不能在两三年内回本。两三年回本还是确定的,能用五年也还是确定的,只是五年以后不能卖出 95% 的价格。但市场本来也没有给这些 neocloud 公司五年后还能卖出 95% 价格的估值。如果你真觉得 IRR 到了 60%,那今天这些 neocloud 的估值就应该是 100 倍市盈率。所以我觉得市场在这方面的判断不太对。

ARR 会不会下降?我觉得它下降是应该的,不应该一直维持现在这么高的水平。但整体缺卡、缺算力芯片、AI 缺 token 的趋势并没有改变。并不是像现在市场上看到的那样,需求不够,最后半导体过剩、算力过剩。算力其实不会过剩。

3. Cloud Demand Exposes Supply Limits

还有几个佐证。我们讲过很多次,云厂商在拼命投入,包括 Microsoft 和 Amazon。他们看的不是 Anthropic 和 OpenAI 能赚多少钱,而是他们自己的需求有多少。他们手上的需求已经足够消化这些算力,所以算力不足的周期会比现在市场定价的时间长很多。

昨天还有一些情况。比如 Google 还在推出 personalized search agent,有点像 Muse,可能比 Muse 简单一点,但它也要腾出算力来做这件事。Google 自己的算力已经紧张到训练团队周末租算力都不太够,不太容易租到了。

Anthropic 昨天提交了 S-1,市场稍微反弹了一些。但我觉得问题不是市场反弹到位没有,而是市场还没有完全消化或认可这件事。Anthropic 在自己的 S-1 里讲得很明确:它的 ARR,也就是收入,为什么会降速?它预期收入会降速,是因为供应不足,也就是卡的供应不足。它有大量客户需求,但卡供应不足,也不能保证一定能锁定这些卡。这是 Anthropic 在 S-1 里真实讲的内容。

所以 ARR 降速的问题,不像很多交易团队或金融团队想的那样,是因为需求方没人用,而是因为供应方供不上。最近几个月算力有所改善,我听说 Anthropic 上几个星期 ARR 已经开始重新加速了。最后还是看能不能拿到新的供应,能不能挤掉一部分现在用于训练的算力供应。我听说他们已经挤掉了一部分训练供应,拿来做生意、赚钱。

这家公司一共融了 140 亿美元,现在账上还有 120 亿美元,大部分还是现金,而且已经开始赚钱。从它公布的报表看,并不是前端需要不停烧钱来维护整个体系。Anthropic 只要现金流是正的,也就是一边训练、一边卖 token,还能做到正现金流,就能证明自己以后可以继续投入算力。

最近几个星期,特别是最近一个月,整个资本市场对 AI 的要求特别高。它要求 ARR 达到 60%;达不到,就把股价砸回去。可是达到 60%,市场又没有给你 60% 的估值。对 Anthropic,市场要求 ARR 持续增加,而且要线性增加,因为我们看到的是线性增长。你前面是指数级增长,后面怎么就不能指数级增长呢?市场要求线性增长,却也没有给 Anthropic 指数级增长的估值,现在估值就是 1.5 万亿美元。

4. Liquidity Drains Across Markets

我觉得最终原因还是流动性差、市场缺钱。市场流动性很差的时候,所有融资都挤在同一个时间点。你们看这个 Goldman 的 FCI,大概从十月开始,也就是我们最早说流动性可能出问题的十月一号、十月二号,国庆期间,流动性就开始变差。这个指标不光看股票,也看利率、信贷等各方面。

流动性特别差的时候,股票市场一开始没有反应,但后来有很多公司要融资,包括 Anthropic 和 OpenAI。Anthropic 要上市、要融一大笔钱;OpenAI 也要融资,因为 Anthropic 吸钱的时候,它也要一起吸,让你不舒服。昨天报了 S-1,OpenAI 又出了新的 model 6.1,都是这个时间点上两家公司较劲的一部分。它们是针锋相对的竞争对手,不是因为后面融不到钱,也不是在乎市场涨跌。

另外,Meta 上次业绩之后也出现了融资消息。上一周跌得最凶的时候,正好是 Meta 出业绩之后,说要发行无投票权股份。无投票权的意思是,我不放弃对公司的控制权,还是由我做主,同时继续拼命投 AI,但今天要发股票融资。我们也看到 CoreWeave 等公司,包括 CSP,趋势上都更希望提早融资、提早做好融资计划。融资这件事已经被炒作起来了,所以大家都希望早点融资、早点做计划。

SpaceX 也有股票解禁,部分股票可以减持了。整个市场本来就缺水,你又在已经很枯的井里抽走了几桶水,所以市场的反应就特别负面。但这个负面应该对应的是钱少,不应该对应 AI 的基本面。AI 基本面的需求,包括半导体需求,三年、五年都未必能够满足;这是一个更长周期的事情。

为什么我认为这是流动性问题很重要?流动性问题当然也会让市场下跌,但你得知道,这种情况不可能长久。很难让流动性一直这么差,或者让整个债券利差长期维持在这个水平。法国国债利差这么差,能一直维持在 168 个基点吗?我觉得也很难。债券收益率和流动性维持在这样的水平,会对实体经济造成很大影响,必然导致政策干预。短期内可能还没问题,但如果要维持很久,政策干预是毫无疑问的,因为它对实体经济影响很大。所以如果把它定义为流动性冲击和短期影响,它就是一个相对短期的问题。

5. Rate Pressure Starts to Ease

这一次流动性冲击的源头是利率,利率的源头是战争,也就是美国和伊朗的战争。战争导致油价波动,正好美联储又不想管长端利率,所以利率就跟着油价波动。我不知道战争会怎么样,这件事全世界都没人知道。但从利率市场来看,短期内的情况已经稳定下来了。

利率这次能这么快上升到 5.3%,有几个原因。第一是 convexity hedge,这个上次我们讲过,convexity hedge 两周前其实就已经缓和了。第二,债券上的卖盘没有那么强。在高位时,收益率通常还会正常往上走,但这次的波动导致流动性风波,也导致 AI 股票暴跌。在这种情况下,避险资金会去买债。国债永远是 safe haven,会有买盘。

上周我们已经看到,跌得特别凶的时候,债券往回踩,收益率也往回踩,市场上出现了明确的债券买盘。利率稳定下来,会帮助信用债市场的投资人重新回来。而且信用债市场到了十二月初之后就会进入发行低谷期,发行会减少。现在已经快十一月份了,所以十二月初之后,供应减少本身就会把债券收益率拉回来。利率市场和债券市场都很看供应。

所以我觉得这更大程度上是一次流动性冲击。被冲击波及的股票跌得看起来很凶,但你可以侧身看看各个市场:从投资级债券,到垃圾债、市政债,再到法国、意大利、西班牙的国债,以及外汇。外汇波动也导致很多边缘国家的股票跌得很惨。除了美股以外,包括中国股票和其他边缘市场的股票都跌得很惨。

你可以说韩国市场和 AI 有直接关系,但不能说拉美或其他市场都一定是因为 AI 才跌。AI 相关资产涨得比较多,也可以说是一个边缘市场;在流动性冲击下,边缘市场受影响更大的规律就是这样。

我判断这件事的时候,可能在两三周前,或者一个月前,稍微有一些误判。当时我们觉得 Nvidia 出业绩的时候会有很多利好,包括模型端的利好和 AI 方面的利好。我们看到这次业绩,觉得接下来的三个云厂商可能都会比 Meta 好,因为 Meta 没有变现能力,只有 Muse,没有真正的变现能力;但后面三个云厂商的业绩都会比较好。

所以我们原来认为,股市一开始没有受到流动性冲击,可能确实是比较坚挺。但水冲下来比较大的时候,其实没有东西能够幸存。这次只是冲击的影响来得晚了。你侧身看一看,各个市场受到的影响其实差不多,都很大。债券、外汇受到的影响也都特别大。

流动性影响在中期选举之后会不会延续,或者会延续多久,很难讲。我们只是说,事情的源头是利率;如果战争继续,利率可能还会出问题。但至少从现在来看,源头一直在缓和、在止血。虽然 implied vol,也就是 IVR,还在高位,但没有继续上升。只是现在没人愿意卖 vol,因为大家也不知道伊朗的战争会打成什么样。

但市场上,包括风险偏好市场,也就是 AI 或者公司业绩这边,只要有一点火星让大家看到市场变好,很有可能这点火星就会烧起来。最后我讲一下市场仓位,这一点我觉得相对更重要,前面讲了很多基本面。

仓位方面,基本面多空基金和对冲基金多空策略都非常做空,特别是对冲基金。现在这一轮对半导体的质疑,和年初质疑软件,其实是一回事。软件的盈利确实降速了,但半导体和 AI 的盈利没有降速,还在增长。只是质疑导致仓位变化,半导体仓位一直在变小,相对仓位也在变。

现在对冲基金在 AI 基础设施上的敞口已经下降了很多。按照 market-weight-adjusted 的净敞口来看,对半导体的敞口一路在下降。从 2026 年年初到现在,配置已经大幅下降。基本面基金对美股的配置也是这样,整体市场配置比例已经降到 2025 年年初的水平。

所以现在市场仓位很轻,非常轻。我们说的 long-short ratio,就是买多和做空的比率,不可能是一比一,大部分人还是买股票,而不是做空股票。long-short ratio 到了 1.5,就已经回到关税时期的水平。我们的 forward P/E 估值比关税时期还低,在半导体上甚至比 GPT 发布的时候还低。

整个市场承受了流动性冲击,很多投资人又不太懂 AI,悲观情绪就把估值和仓位压到了非常低的水平。七月份还没有这么多基本面悲观情绪,现在基本面悲观情绪已经很重。所以风险偏好什么时候可能反转,我不知道,也不确定什么时候会发生,但我觉得它发生的概率是确定的,只是时间问题。流动性缓解了,钱自然就会回去。

6. AI Adoption Has Room to Run

现在和 2000 年的本质区别是,2000 年市场也很疯狂,是一个 bubble、market bubble。当时前端的那些公司没有盈利,真正就是靠融资,再花钱买服务器,那些公司没有赚钱。但现在 Anthropic 是赚钱的,手上有一千多亿美元现金。我们现在是在这个小市场的枯井里抽水,已经被抽走了好几桶水。市场跌了很多,但 Anthropic、Meta、OpenAI 拿到这些钱只做一件事,就是买卡,不会去做其他事情。

Anthropic 手上有一千多亿美元现金,训练模型也不需要这么多钱。它的 net cash flow,也就是净现金流,是真的;运营现金流也是真的,它是一家赚钱的公司。虽然账面上亏损很多,是因为可转债的记账问题,但从运营上来说,它是赚钱的。

它现在要融资,而且有这么多钱拿来融资,是要继续扮演那个愿意用 50 美元买 1 瓦算力的人。1 吉瓦算力大概是 500 亿美元。它们是在算力市场上最激进的一批人。正常情况下,CSP 可能愿意接受 35 美元或 40 美元,但有一个大买家、特别激进的人,对前景预期特别好,不管怎么样都愿意用 50 美元把算力锁下来。

这一批人把半导体炒上去,所以最激进的人融到了钱,对半导体行业是利好还是利空?我觉得是利好。只是现在市场抽钱的时候没有这样的反馈,毕竟还要融那么多钱,而市场上的钱不够。但从基本面来说,我觉得没有变化。

最后花两分钟说一下,今天可能不做 Q&A 了。空头现在讲的所有逻辑,都是我们几个月前讲过的。为什么我的看法会变化?我觉得在 AI 时代,看法本来就一直在变化。主要原因是我自己用模型的时候意识到,后续是一个持续的过程,公司层面的 penetration,也就是渗透率,远远不足。

你认为 AI 真正在公司里被使用了,但公司现在还没有完成后续应用,所以效果还达不到,渗透也还不足。第二,AI 产品的进步,不管是模型进步,还是 Muse 这种个性化 AI 的进步,能不能提高渗透率?比如淘宝现在的更新迭代,已经不能提高渗透率了,因为它已经渗透到顶了。互联网产品已经没有产品形态上的进步了。

但 AI 不管是在 Claude 界面上的进步,比如 Claude Code 这个 agent,还是在模型层面的进步,都一直在通过产品进步提高渗透率,而且现在渗透率还很低,尤其是公司层面。现在编程领域确实大家都在用了,但 AI 替代了这一部分工作、产生了大量代码之后,还需要代码审核,也需要相应的网安。网安也是因为大量生成代码而产生的问题。

所以不能说网安公司会因为代码大量生成,就永远保持 100% 的增长率。现在这些工作还是靠人手做,以后都要被 AI 取代。AI 要用工业化的方法,把每一个瓶颈一点一点地铺开。整个渗透率无论横向还是纵向,都还没有达到它应该有的位置,还在拓展过程中。

互联网在拓展过程中一直亏钱,一分钱不赚,只有亚马逊卖两本书赚了钱。但 AI 在拓展过程中一直在赚钱,所以这个飞轮是能够转起来的。只是现在市场流动性差、钱少。这也是我自己使用 AI 时的体会,所以我改变了自己在六七月份时对流动性不足的看法。

真正更需要担心债务流动性的时点不是现在。再融资墙要等到 2027、2028 年:2027 年会有大量融资,2028 年会出现再融资。所以真正的检验是在 2027 年底、2027 年和 2028 年再去看债务问题。但我觉得到了那个时候,现金流会有更多证明。接下来几天、接下来的几次业绩,我觉得就会开始看到现金流的证明。后面 CSP 的业绩也可能会越来越明显地证明现金流和收益。

所以我觉得大家不要因为市场上人云亦云的说法受到影响。我觉得大部分人讲的因果关系是倒置的:先看到市场跌了,再去找原因。但芯片和算力需求的基本面没有变化。

当然,我不太确定真正什么时候反弹。我觉得有几个观察点:现在已经可以看到行业里的流动性在缓和;接下来要看云厂商的业绩;第三,中期选举之前大家可能确实不太敢放钱,就看看选举之后会不会好一点。谢谢大家的时间,我今天先讲到这里。