泓君
哈喽大家好，欢迎收听硅谷幺零幺，我是泓君，这是我们的最后一场直播。我们聊了一聊华尔街视角下的 AI 泡沫、芯片与黑天鹅，下面就请大家收听我们的视频主持人陈茜与两位华尔街人士的聊天。
陈茜
今天非常开心请到我们的老朋友 Bruce 和任阳。Bruce 担任美国金融投资机构的首席执行官兼首席投资官，任阳是金融投资机构的联合创始人。他们在 AI 这个大类的投资，以及个股研究上都有非常有洞见的判断，也一直在跟踪这个赛道。
先声明一下，我们今天聊到的任何观点都不构成投资建议。入市需谨慎，投资有风险，大家要做好自己的研究。Bruce、任阳，首先想问问大家，在 2025 年你们觉得最正确的一个判断是什么？又有哪些判断值得反思？有没有什么被市场教育的故事可以跟我们分享？我们先从 Bruce 开始。
1. 2025年市场复盘
Bruce
大家好。我自己觉得，我们做得比较正确的判断，首先是如果大家还记得，2024 年特朗普当选之后，美股一路高涨，一直涨到 2 月中旬。那个时候我们其实是相对谨慎的，谨慎的原因有两点。
一个是金融条件过紧了，它其实把美国市场对增长潜力的预期往下压了压。不是说经济不好，只不过当时涨得有点过头了。那个时候美国经济其实还不错，但通胀压力也上来了，所以从 2 月中旬到 3 月底的那一轮回调，我觉得这是一个比较好的判断。
4 月初特朗普把关税政策抛出来，这对我们来讲至少是个意外。大家也记得，4 月上旬整个市场出现了大跌，我们也受到了一些冲击。其实我当时并不担心关税对增长的影响，因为我觉得市场可以消化它，之后会重新找到平衡。
那个时候我更担心的是，特朗普去挑战立法的独立性，会对估值造成更大的伤害。他中间确实试图做这件事，但一个周末之后立刻就转向了。我相信他身边的智库给了他一些建议，这才是我真正开始加仓的时点。我们敢于把仓位加回来，尤其是因为我们觉得，美国大的增长潜力不会因此受到影响。
进入 6月、7月、8月，美股估值已经回来了。那个时候 QQQ 如果大家还记得，已经回到了 26、27 倍。我们之前几次都在讲，27.4 倍是过去 4 年的一个强顶部，在现在这个宏观环境下，估值给到这个程度就差不多了。
从那之后到去年 8月10日，我们相对来说比较谨慎，主要有两个原因：第一，对后面的增长到底能不能持续存在不确定性；第二，我们对通胀有担心。但是 8月17日对我来讲又是一个转折点。那天美联储主动站出来，选择支持增长。它也承认通胀是个问题，但在它看来，增长是更大的问题。
那是我的一个重大转向。我们从相对谨慎，转向认为 8月17日之后不能过于悲观。那个时候其实也出现了一个想法：估值可能会处在高位，但宏观环境有点类似于 2017 年到 2018 年第三季度的美国，只要增长能够跟上，市场就还能维持。
从那之后到现在，这个判断一直在实现。估值基本上就在 25 倍到 27.4 倍这么一个大的区间里面震荡，但增长在持续。我们拿 QQQ 举个例子，今年年中 6月的时候，它的同比增长大概是 9%，现在其实又回到了 24%。
我觉得我们做得不够好的地方，发生在第 4 季度，尤其是后两个月。如果大家打开股票行情，会发现第 4 季度有一个特别明显的迹象：高质量公司表现其实都不太好，表现比较好的是 high beta 的东西，也就是我们常说的那些垃圾股。总体来讲，value 这个 factor 的表现也相当强劲。
但是 7月之后出现了一个大的分化，而且现在还在持续。一方面，本来你会觉得增长有很多不确定性，那么高质量公司应该表现得相对更好，但其实并不是，反倒是一些 junk stocks 表现不错。另一方面，value 这个 factor 表现强劲，其实是有原因的，它跟着不断上升的高实际利率在走。这是硬币的两面，所以市场出现了分化。
我是从 factor 的角度来形容这个变化。如果从 narrative 的角度讲，尤其是在 AI 上面，就是英伟达对 Google ASIC 这个阵营的分化。再加上 memory、光通信的增长明显好于 GPU 本身，我觉得这可能是我们做得不够好的地方：我们没有抓住这个变化，可能还是停留在英伟达 GPU 这个阵营里。
陈茜
所以你觉得，你们去年做错的一点，是仍然抓着英伟达这样的大公司，没有发现资本其实已经向上下游转移了，比如电力、数据中心上下游、memory，也就是存储这个赛道。背后的原因是不是，英伟达再翻一倍的可能性已经不太大，大家对回报的要求也提高了？
不是，我觉得更多是 narrative 上发生了变化。比如 Gemini 起来之后，你可以认为这里面有两个阵营：一个是 OpenAI 加英伟达，另一个是 Google、Gemini 加 ASIC 和 Broadcom。
过去几年来，GPU 和 ASIC 的 narrative 一直来回变化，一会儿 GPU 行，一会儿 ASIC 不行。只不过随着下半年 Gemini 明显好于 OpenAI，大家对 OpenAI 的担心明显多于对 Google 的担心。这个 dynamic 并不新，我觉得明年或者今年之内，可能又会 shift back 回来。
我觉得更明显的变化，是随着整个基础设施建设逐步展开，最先体现在 GPU 上，后来体现在电力上。再往后，大家又发现，随着 inference 需求起来，对存储的需求，以及对光通信的需求，远远大于之前的预期。
资本都是逐利的，这种边际变化确实可能比 GPU 的边际变化更大。举个例子，当然这不是一个完全正确的比较，很多人会说，MU 的估值如果看 PE，还是比英伟达低，所以我会觉得更舒服一点。
但真正做研究的时候你会知道，对于一个周期性这么强的行业，纯粹用 PE 来估值，可能并不是正确的事情。不过这确实是值得讨论的，从 factor 的角度也能看到这种变化。
陈茜
任阳，你在 2025 年有被市场教训过吗？
任阳
肯定有。虽然我们从年初开始，包括 DeepSeek moment 之后，一直都比较坚决地押注算力和资本开支这个大的范畴，但确实像 Bruce 刚才提到的，我们错过了一些边际变化最大的方向，比如存储和光通信。
可以看到，这些公司的业绩弹性和估值扩张都相对更明显。另外，从我个人角度来说，我觉得 Google 对我而言也是一个被市场教育的过程。
因为我们内部一直相对偏悲观地看待 Google。从几家大的云计算厂商和科技平台的核心业务来看，Google 的搜索相比电商、社交和办公软件，其实是最容易被 AI 吃掉蛋糕的业务。
我们确实没有想到，Gemini 出来之后，大家对 Google 的 narrative 反转会来得这么快。几个月的时间，就把 Google 的估值从底部大概 14 倍翻了一倍。这个速度和幅度确实超出了我的预期。
我觉得这在一定程度上也反映出，现在的 AI 无论是行业变化还是投资人认知，都还处在非常早期的阶段。大家还在逐渐形成共识，而这个共识变化得非常快。
陈茜
在 AI 投资里面，你们怎么区分叙事型上涨和基本面驱动的上涨？哪些公司属于前者，哪些公司属于后者？过去一年当中，你们又是怎么完善自己的投资逻辑和框架的？
任阳
2. 叙事必须兑现基本面
这两个很难有一个非黑即白的分界线。所谓叙事型上涨，肯定也有一个基本面的种子，至少是看到了基本面好转的迹象。
另外，叙事肯定也会跟着股价走。所以我们尽量希望抛开这些叙事，回到公司的估值和盈利能力，从风险收益比的角度去权衡和判断不同的投资机会。
陈茜
Bruce，你有什么补充吗？
这其实也和上一个问题有点关系。前年底到去年初，软件和 SaaS 有一轮大涨，但涨到 2 月份之后，它们就一路跌下来，后来也没有再回去。
特别是那些距离客户更近的软件公司，拿 CRM 举例，像 HubSpot、Salesforce，以及一些规模更小的软件公司，前年底和去年初也都在讲自己的 AI agent 故事，但你可以明确看到，故事并没有真正兑现，可以说 narrative 并不完整。
同时，它们还有一个更深远的宏观背景：它们不只是从 AI 的赢家变成了 AI 的失败者，它们的终端市场也没有起来。这也是去年美国宏观经济的一个大分化：AI 相关行业表现不错，但非 AI 的周期性行业一直在往下走。
当你的 narrative 不好，现有业务又起不来的时候，这就是双重打击。所以归根结底，narrative 不能把估值完全撑起来，最后还是要落实到基本面，能不能真正带来增长。
陈茜
今年我们会看到一些地缘政治的影响，也会迎来中期选举，还有整个美联储周期的变化。你们觉得今年的宏观环境会对投资产生什么样的影响？
3. 2026年宏观支撑
大家可以想一想，过去这么多年，哪一年宏观没有影响？这不论是财政政策还是货币政策，当然取决于你怎么理解“宏观”这个东西。
如果你只是把宏观理解成地缘政治，那可能不是每一年都有影响。但在一个大的框架里面，一个国家就是一家公司。财政政策、货币政策都会影响这个国家，既会影响估值，也会影响基本面。
正好我们谈一下 2026 年应该怎么想。先说增长，我们一直觉得，2026 年尤其是美股，估值已经处在相对高位。哪怕美联储明年相对宽松，仍然有降息的倾向，仍然要保增长，但估值已经打上去了。
虽然这两天估值稍微回来了些，但现在也还在 24.9 倍、25 倍左右。我认为这已经接近极限，空间有限。以现在的宏观环境和货币政策的宽度来看，我很难看到估值真正突破 27.4 倍的天花板。
那么增长来自哪里？为什么 2025 年大家对资本支出、建厂这些事情投入得如火如荼？因为有“大而美”法案。这一年里，“大而美”法案给市场和企业的好处，主要都来自资本支出：你花钱，我就给你税收上的优惠。
明年这部分优惠还会继续，但对个人的回馈也会增加。比如把 2025 年的税返还给你，2026 年再降低个人所得税，这几项加起来，1 个季度大概就是 900 亿美元的力度，一点都不小，相当于美国每个家庭大概有 2,000 美元的回馈。
疫情期间，联邦政府给大家发钱，最多也就是每个人 3,000 美元。所以 2026 年相对宽松的财政政策，至少在上半年，我认为会对美国经济形成支撑。
还是回到刚才讲的，美国增长在过去几年确实非常分裂。AI 相关行业已经起来了，估值也上来了，但过去几年市场每年都试图去 price in 非 AI 的周期性行业，比如消费、房地产和传统制造业，但都没有真正起来。
明年其实从 12 月份开始，市场已经在计价这件事了，看看这些行业能不能起来。特别是在美联储主动支持增长的情况下，我觉得这都是宏观政策变化可能带来的影响。
再讲得细一点，4 季度比特币表现不好，有一个非常宏观的原因：在我们整个金融体系里面，美联储的资产负债表不够大了。结果就是 funding market，也就是整个提供资金的市场，在最根源的地方特别紧，导致所有需要加杠杆的东西都要 unwind，都要把杠杆卸下来。
12 月的美联储会议重点解决了这个问题。明年这个问题解决得好不好，对市场的影响会非常大。如果解决得好，对股市，特别是那些需要高杠杆支持的资产，就会有利。反之，如果这部分仍然很紧，我觉得它们的压力还会存在。
所以到了 2026 年，更多的支持还是来自增长本身。至于估值能不能继续上升，更多取决于货币政策，以及美联储怎么解决金融体系里面有些地方松、有些地方紧的问题。说白了，就是不要让金融系统出问题。这个问题解决得好不好，会影响这一类资产的价格。
陈茜
接下来聊一些大家比较关注的名字。刚才任阳也提到了 Google，这是很多人在 2025 年错过的公司，当然也有很多人看到了这个机会。
那么在 2026 年，你们觉得市场和华尔街对 Google 的期待是什么？它的模型能力可能仍然会很强，Gemini 也会继续成为 state of the art，保持领先，甚至超过 OpenAI 和 Anthropic。
如果股价和估值还要继续上涨，Google 需要表现出什么样的水平，才能让华尔街满意，支撑股价继续往上？
任阳
4. Google需要盈利上修
模型现在是交替领先的状态，shelf life 确实比较短。可能 3 个月、6 个月之后再看，大模型能力的头把交椅又会换。可能是 Gemini、Anthropic、OpenAI，之后包括 xAI，甚至第二梯队的模型，都有可能重新回到第一梯队，大家交替领先。
所以我觉得这应该是我们现在最基本的假设：不是说哪一家现在处于断档式遥遥领先，把其他人都甩开一个身位。
对于 Google 来说，我觉得它现在的估值相对比较满，已经达到了大概 27、28 倍。如果把它和 Meta 相比，它现在相对 Meta 可能有 3、4 个 turn 的溢价，这其实和之前是反过来的。
所以后面的增长，我觉得更多需要来自 EPS revision，要看到 EPS 能够继续往上走，不论是搜索业务还是云计算业务。
对于 Google 来说，拥有第一梯队的模型是必要但不充分的条件。刚才也提到，Google 的搜索是所有巨头业务里面相对最容易被 AI 颠覆、被 AI 吃掉蛋糕的业务。
如果没有第一梯队的模型，Google 就完全失去了竞争能力，连入场资格都没有。第二，在大家搜索和获取信息的入口、形态发生变化时，Google 要能够及时优化和调整原有搜索业务的 monetization，也就是产品化和货币化方式，不能让新的 AI Mode 或 chatbot 蚕食掉原来盈利能力非常强的搜索业务。
这是我希望后面看到 Google 做到的事情。
陈茜
Google 还有一个让大家非常惊艳的地方就是 TPU。TPU 出来之后，也让很多英伟达投资人捏了一把冷汗。
你们觉得在 2026 年，TPU 会成为英伟达头上的一朵乌云吗？不光是 Google，Meta，包括可能 Anthropic，也都在自研 ASIC 芯片。ASIC 之后会和 GPU 呈现什么样的竞争关系？它们是互补关系，还是 ASIC 会通过不断优化，以及和训练过程的适配，慢慢蚕食英伟达的 margin？
任阳
5. GPU与ASIC并行竞争
首先，ASIC 不是一个新东西。Google 做 TPU 已经 10 年了，包括 Google 之前的模型，也都是在 TPU 上训练的。Amazon 有自己的 Trinium 和 Inferentia，Microsoft 和 Meta 也在做自己的 ASIC，这其实都是大家预期中的发展方向。
我的一个大判断是，ASIC 和 GPU 肯定会并行存在。短期之内，GPU 仍然会是非常主流、非常 dominant 的位置，ASIC 则作为针对特定 workload 的高效补充。
有一点大家讨论得相对比较少，就是整个 AI 行业不同层级的结构会是什么样子。比如从最底层的芯片，到集群，再到云计算厂商提供的 GPU 集群和 GPU instance，再到大模型提供商，比如 OpenAI、Drope、Gemini，最后到最上层的应用。
现在的结构里，模型这一层只有 Gemini 的垂直整合相对完整，模型算法和芯片是深度结合的。其他第一梯队的玩家，虽然拿了各家云计算厂商的投资，但仍然相对独立于各个云计算平台。
比如 Anthropic 拿了 Amazon 和 Google 的钱，OpenAI 和 Microsoft 之间也有一定程度的绑定，但它们目前都还相对独立。各家云计算厂商的战略也都是尽量适配和提供各种不同的模型给客户。
在这种格局下面，GPU 仍然会处于非常主流的位置，因为它具有通用性，而且不和任何一家云计算厂商绑定。
如果之后行业格局发生变化，比如现在这些相对独立的头部模型厂商掉出第一梯队，或者开始非常明确地站队，形成类似 Gemini 和 Google 这样的关系，那么从客户角度来说，我选择哪家模型，就等于选择了某一家云计算厂商。
这时候模型肯定会和云计算厂商底层的硬件、芯片进行非常强的垂直整合和优化，从软硬件两方面同时优化。
但这不是一件简单的事情。硬件设计，尤其是芯片设计，是以年为周期、以 2、3 年为周期的事情。我需要知道软件和算法团队未来几年的需求，然后根据这些需求做硬件优化。
这也是整个芯片设计最难的一点。如果做垂直整合的过程中，软件和算法发生了大的变化，或者需求发生变化，芯片需要根据这些变化进行调整，就很有可能影响芯片的排产周期和流片节奏。这是一个牵一发动全身的过程。
陈茜
我也听说，TPU 没有那么快能够大规模增产，因为它可能也遇到上下游供应的问题，包括和 Broadcom 的合作，对方也有自己的优先级。TPU 未必是它的最高优先级，这个周期可能比大家想象中更加困难。
所以 ASIC 至少在 2026 年，是不是还没有办法对英伟达 GPU 产生特别大的负面影响？但英伟达自己是不是也在做一些 ASIC 相关的事情？
一定程度上，ASIC 和 GPU 的架构、功能也在逐渐靠拢。或者说，英伟达正在非常激进地吸收 ASIC 里面的设计理念。
比如 Tensor Core 最早是 Google 搞出来的，Google 先在自己的 TPU 里面使用 Tensor Core，后来英伟达把它加入 GPU。包括今年英伟达推出的 CPX 系列，也是在尽量提高 inference 方面的效率，更有针对性地根据不同 workload 提供不同类型的产品。
我觉得这也是在和 ASIC 竞争。你刚才提到对 Grok 的收购，也是在这方面的加码。所以这个竞争会持续进行，不是一朝一夕之间，ASIC 或 TPU 马上就会取代 GPU，吃掉 GPU 的大量市场份额。
从现在的市场预期来看，GPU 丢份额、ASIC 拿份额这件事大家是有预期的，只不过现在这个 narrative 非常一边倒。
陈茜
在 2026 年，Neocloud 会有一个什么样的竞争格局？我们之前也和任阳、Bruce 讨论过 Neocloud 市场。当时的判断是，如果这个市场本身持续扩大，Neocloud 能够继续拿到自己的份额，传统 GPU 厂商也可以继续拿到自己的份额，双方并不是互相蚕食市场。
你们觉得 2026 年这块蛋糕还会继续变大吗？还是大家已经到了互相蚕食市场的阶段？
任阳
6. Neocloud承担最大风险
我个人现在的想法是，仍然是蛋糕变大的过程，蛋糕还会继续变大。至少现在看，整体 GPU capacity 或者 AI capacity 仍然处于供不应求的状态。
所有 GPU instance 和 TPU instance 都是 100% 的 utilization。几年前 Hopper 的 instance，现在也仍然处在高价格、100% 利用率的状态。
陈茜
你觉得 AMD 在 2026 年有机会吗？
任阳
它的增长机会肯定还是有，但它的战略地位，我觉得会相对尴尬一点。
在大家非常坚决地押注自己的 ASIC 之前，AMD 是 GPU 的第 2 供应商，或者说储备供应商。但从 NVIDIA GPU 迁移到 AMD GPU，还需要做很多软件适配工作，而这些工作很大程度上需要云计算厂商和 AMD 一起完成。
但现在这些事情在内部的优先级肯定降下来了。大家有 capacity 的话，肯定会优先做自己 ASIC 的适配。
陈茜
Bruce，有什么补充吗？特别是对于 ASIC 和 GPU。
任阳已经讲得非常完整了，我重复两点。
第一，我觉得这仍然处在 AI 发展的很早期，确实是一个蛋糕变大的过程。第二，如果我们想把 AI 的成本降下来，ASIC 一定要发挥作用。不论是现在已有的 ASIC 更多承担 inference，还是英伟达自己的新产品更偏重推理，这都是行业发展的必然趋势。
但至少我们没有把它看成一场你死我活的斗争，而是大家都需要布局的方向。
你刚才提到 Neocloud。在这个生态里面，它们承担的是脏活、累活，尤其是那些拥有核心竞争力的大厂不愿意做的事情。现在可能还没到后期，但到了后面，我觉得它们可能会把所有潜在的风险先承担下来。
Oracle 是一个特别好的例子。它本来是一个非常传统的 value play，软件业务也很传统，每天发 dividend、分红就好了。但为了在 AI 新世界里找到自己的位置，它不得不做出选择：那我就来做脏活、累活，无论是融资、金融风险，还是压货，都由我来承担。
这可能是没有办法的办法。拿 CoreWeave 举例，我们缺电，而你正好有电，那你就来做这个事情，我们也愿意支持你。
你可以把它理解成，平时大家做资产配置时，它就是风险最高的那一边。你愿意搏，它们的弹性可能确实会很好，但同时也要意识到它们自身的脆弱性。
当市场不好的时候，等它的周期走完了，它可能就是最容易被市场捕杀的地方。所以从投资组合配置上，要考虑核心仓位、配置仓位和边缘仓位分别应该怎么做。
CoreWeave 也好，Oracle 也好，它们的股价走势都很有意思。你未必一定要买，但它们反映了市场情绪。
举个例子，市场对 AI buildout 的信心，如果今年不是 OpenAI 用那么激进的方法，把所有融资需求一股脑甩出来，而是一步一步来，大家可能不会那么担心 OpenAI，Oracle 的股价可能也不会是现在这个样子，可能会更好一点。
Oracle 表现不好，其实反映了市场对整个 OpenAI 体系的担心。
陈茜
我们去年也聊了很多资本内循环。大家会觉得泡沫已经积累起来，可能会面临破灭。但泡沫破灭并不是说整个 AI 产业就结束了，而是把泡沫挤一挤，让它能够更快地成长。
你们觉得泡沫破灭会在 2026 年发生吗？我和一些人聊的时候，大家会觉得至少还有 2、3 年的时间和机会窗口。大家也在想，我们是不是还能再挣 2、3 年的钱？
7. AI泡沫不会立刻破灭
泡沫不会自己破，泡沫破一定要有原因。其实核心就是市场对 AI 的信仰。
上次我们聊的时候，我拿页岩油举过例子。页岩油所谓的泡沫破灭，是因为沙特要打石油战，把石油价格打下来。大家知道，页岩油如果油价只有 80 美元，可能就赚不到钱了，所以价格被打下来之后，泡沫就破了。
同样，AI 泡沫破灭，其实就是市场需要 somehow 找到一个共识，或者开始相信：这个东西不挣钱了，成本也不能继续降了，投资不值得了。
可能是大家发现企业不再使用 AI，也可能是发现模型能力不再提升。至少要出现这些情况，才可能成为戳破泡沫的条件。
至少现在，我们并不认为 2026 年立刻就能看到 AI 的天花板。各个行业对 AI 的应用，以及各大厂投资 AI 的信心都极其强，所以我不太会认为泡沫会因为缺钱而破灭。
特别是在大的宏观环境下，从去年下半年开始，可以看到美国银行对外放贷已经开始起来了，年化增长到了 5%、6% 的水平。其中很大一部分其实是通过美国的影子银行出去的，最后这些钱会流向高盈利的地方，比如数据中心。
银行把钱给了 Blackstone 这样的公司，它们再通过各种形式把资金给到数据中心。这是美国的一个宏观背景，而且这才刚刚开始。经历了 2022 年之后，2023 年、2024 年、2025 年都相对沉寂，现在这个趋势才开始往上走。
我很难想象它刚起来就立刻结束，除非发生极端事件，大家突然失去对模型的信仰，或者发生其他重大变化。但至少从方向和力度来看，我认为这才刚刚开始，所以我不认为 2026 年会出现 AI 泡沫破灭。
再回到页岩油。从 2009 年美国决定发展页岩油，到 2014 年，这个行业一直在烧钱。当年页岩油发债几乎占了美国垃圾债市场的全部。如果不是沙特来打石油战，它可能还会继续上涨。
2014 年页岩油发债 9,000 亿美元，这个数字一点都不比现在的 1.5 万亿美元少。它烧了那么多年，大家不要低估市场里的钱。钱是最不值钱的，只要对它的信仰没有缺失，大家就有信心继续投资。
大家可能更熟悉 1990 年代的互联网泡沫。当时美国相关投资每年以 20% 的速度增长，持续了 7、8 年。而我们今年才是第一次实现 20% 的增长。
泓君
刚才有句话说得特别好：钱是不值钱的，信仰才是值钱的。
另外一个问题是，OpenAI 和 Robin 可能都会在 2026 年上市。你觉得这对资本市场来说会是一个里程碑事件吗？OpenAI 上市之后会是 down round，还是一上市就涨飞？毕竟二级市场还有很多资金可以参与。
如果 OpenAI 明天上市，你们会投吗？市场情绪又会是什么样？
任阳
8. 平台入口决定估值
现在大家对于 OpenAI 后面的盈利能力，存在非常强的质疑。它上市之后投资人是不是真的会买账，在目前这个阶段我觉得还不好说。
我希望看到 OpenAI 在产品化方面有一个更明确的路线图和计划。第一，在 near term，也就是我们近期能够看到、它能够吃到的市场，比如广告和 agent commerce，要有成熟、可以产品化和变现的产品。如果这部分能够实现，我觉得会给我更强的信心。
第二，从更长期来看，它是不是能够以通用 agent 的形式，吃到大家所说的“星辰大海”，也就是吃到白领或者知识劳动者的工资预算。
如果这一块能够看得到，OpenAI 的空间仍然会非常大，因为这是一块非常巨大的蛋糕。但这一块的难度确实非常大，因为里面存在太多 domain knowledge、垂直领域和数据。要把它做成产品，不是一个通用 agent 就可以解决的问题。
我们现在看到，在这一块相对做得比较好的是 coding agent。编程本身有比较 well-defined 的数据，同时也有一个非常 active、积极使用 AI 产品的程序员群体。大家非常积极地拥抱这些新产品和工具，而且过程中仍然存在大量人的反馈。
它目前更多是作为增强工具，帮助程序员提高生产效率。大家愿意每个月多花几百美元，让写代码的效率翻一倍，这对他们来说是 make sense 的。
但在很多其他行业，第一，可能还没有 well-defined 的数据和足够明确的 domain knowledge，难以真正把它做成 agent 产品。第二，还存在数据合规和 compliance 等问题，可能导致其他行业的 AI 应用发展速度相对慢一些。
不过从中长期来看，我还是相对乐观。我相信其他行业也会出现好的产品形态，帮助 AI 逐步渗透到更多 enterprise 场景里面。
泓君
Bruce，你怎么看？
我从市场结构的角度来想这个问题。
一种最极端的情况是，如果 OpenAI 能够像 iOS 或者 Windows 一样，成为整个市场体系里的入口，大家都要经过它这里。它拥有很强的核心竞争力，不容易被 commoditized，不容易变成大宗商品，并且能够在产业链上占据这样一个位置，那我觉得它就是值钱的。
另一个极端例子，是它像互联网时代那些投入了大量资金的 telecom 公司。大家花了很多钱把基础设施铺起来，用户可以随便使用，但平台本身收不到什么钱。
OpenAI 做的所有事情，其实都在试图向第一个方向靠拢。但现在还不清晰，包括竞争对手、上下游是否会配合，以及它到底卡住了什么位置。
这又回到了 AI 本身：你的 moat 在哪里？我觉得现在判断还太早，需要再等一等，看看它最终能卡在两个极端中的哪一个。如果它更靠近第一个极端，估值就会上去。
如果最后大家发现，不论 Anthropic、OpenAI 还是其他 xAI 大模型，在功能上都差不多，大量价值都来自调用模型的能力，那就不一样了。
也就是说，模型有智商，但真正值钱的是能力。所有 agent，不论处于哪个垂直领域，都在培养自己的能力。如果市场结构是这样，我觉得它又有点像互联网或移动互联网时代，OpenAI 可能就是一个 value trap，未必值这么多钱。
我觉得现在做判断还太早。
陈茜
你们对苹果有什么期待？它的 AI 能不能起来，关键就看端侧模型能不能起来，整个交互体验能不能起来。
在 2026 年，苹果要达到什么样的体验，或者拿出什么样的数据，才能说服华尔街：苹果依然有非常大的增长潜力，尤其是在 AI 方面？
我不知道这是苹果自己的选择，还是它被动走到了今天这一步。很明显，在大模型这一块，无论是人才流失还是其他方面，人才都在流出。我已经有很多好朋友从苹果出来，加入了不同的 AI 公司。
苹果无论是端侧模型，还是之前并没有真正做起来的大模型，都没有太多进展。但另一方面，它又占据了一个特别好的位置，所有的入口可能都在它这里。
如果要让市场重新相信苹果，它需要真正把这个位置卡住。我不知道它会通过自己的产品，还是以其他形式来实现，这一点现在还不清晰。
举个例子，苹果是不是在等整个大模型更成熟、更完善之后，再以更高性价比的方式进入？还是说它现在确实也找不到一个好的解决方案？另外，端侧这一块，我一直很质疑完全依靠端侧模型到底能有多大价值，这也是一个没有答案的问题，需要苹果自己去解决。
苹果现在对我来讲，就是处在两个极端之间，很难找到一个有用的共识。
陈茜
任阳，你有补充吗？
任阳
说实话，我对苹果在大模型方面没什么期待。我觉得苹果把现在的角色扮演好就可以了，它去接入 Gemini、接入 ChatGPT，完全没有问题。
就像以前在苹果的浏览器里，默认搜索引擎是 Google 一样。我不觉得这对苹果来说是一件战略上必须自己去做的事情。
极端来看，苹果用户会不会因为 AI 能力太差而离开？这取决于到底是 Gemini 更有议价权，还是苹果现有的生态更有议价权。我不知道答案，但现在来看，可能还是苹果生态本身更有议价权。
不过说不定在某个时间点，OpenAI 自己加了一个 AI、intelligence 这一层之后，就会让产业格局发生变化。到底谁是真正的入口？苹果。
苹果的风险点在于，虽然现在占据着所有硬件的入口，但说不好 AI 在端侧会不会出现一个非常 killer 的硬件，来替代我们在手机上的交互。
陈茜
最近 OpenAI 不是也曝光说在研究一款 AI Pin 吗？
任阳
我觉得那支 AI Pin 可能不是一个好的形态。个人来看，智能眼镜和 AI 的结合也许是一个更好的形态，当然也可能会出现一些我们现在还没有预料到的产品形态。
但苹果的风险点就在这里。OpenAI 已经在硬件上进行尝试，而且尝试的形式不止一种。我觉得这件事必然会发生。
从我的角度来看，现在所有能够想到的 form factor，很难有哪个能够完全取代手机的位置，更可能是作为手机的补充。
陈茜
2026 年还有一个大事件，就是 SpaceX 可能上市。这又是一个体量非常大的独角兽上市。
你觉得作为投资人，华尔街会怎么看商业太空的未来前景和估值？现在 SpaceX 也开始讲太空数据中心的故事，这会为它的估值增加多少？
这样讲，我觉得单纯讨论它能增加多少估值，意义不大。但我想换一个角度看这个问题。
特朗普当选之后，从 2025 年开始，包括美国发起贸易战，美国回归到北美洲，全球都在建立冗余供应链。所有国家，中国、美国、德国、日本，都试图把全球化带来的工业能力缺失收回来。这里面的关键词可能就是国家安全。
国家安全会成为驱动投资和估值的一个非常重要的角度。SpaceX 也好，中国的长征火箭也好，都有很强的国家安全属性，同时又是稀缺资产，所以很难用正常的估值体系去衡量。
拿 SpaceX 来讲，现在是 8,100 亿美元的估值，很多投资人仍然在抢。公司自己设想的上市估值，可能是 1.5 万亿美元甚至 2 万亿美元，这就是现在市场的一种预期。
你问我会不会参与，也许我会拿一点小钱，作为对 Elon Musk 的支持，把它当成稀缺资产放在那里。但你要问我会不会 all in 这个资产，那可能不会。
陈茜
大家觉得 2026 年会出现什么黑天鹅事件吗？我这边列了 4 个：第一，大模型边际进步放缓；第二，capex 集体收缩；第三，监管或者地缘政治冲击；第四，AI 商业化的 ROI 长期达不到预期。
这 4 个，或者欢迎大家补充，哪一个会对市场造成最大的冲击？哪一个是你们最担心、但市场还没有充分定价的风险？
9. 黑天鹅风险正在浮现
你刚才说的那个思路，对我来讲是一个东西：AI 停滞了，AI 的回报率不够，ROI 不够，或者模型见顶。
最直观的反应，可能就是所有 hyperscaler 放缓在这方面的投资。这个算不算黑天鹅？至少这是 2026 年不得不考虑的几种可能情况。它可能有 5%、10% 的概率发生：明年 AI 稍微放缓了，但非 AI 行业开始补上来。
由于我们刚才讲的各种财政政策和货币政策支持，这种情况完全有可能出现。
真正的黑天鹅，我会跳出来看。比如欧洲会不会突然出现大的问题，导致整个市场风险偏好下降。
日本现在处在这个周期的顶部。一方面，新上台的政府想大力推进激进的财政政策；另一方面，日本央行又受制于通胀，需要加息。
欧洲因为各种各样的原因，也需要采取激进的财政政策，但市场会不会支持它？你可以看英国，当市场不再支持政府的激进财政政策时，会造成短期流动性收缩。
在我看来，这才是真正意义上的黑天鹅事件。AI 刚才讲的那些风险，不会一下子就发生，可能需要 2、3 个月，让各种信息逐渐在市场上发酵。虽然这不是我们的 base case，但我觉得是可能出现的 scenario。
其他风险的冲击，更多来自金融条件收紧。什么会导致金融条件收紧？我上面举的几个例子，反倒是我觉得更有可能发生的情况。
陈茜
有没有一些我们还没有提到的公司，是你们在 2026 年会重点关注的？
我个人比较喜欢 Synopsys、Cadence 这样的公司。在我看来，大家不怎么提它们，但它们就像半导体产业里的血液，不容易被看见，也没有那么 sexy，更没有像老黄这样的人天天在外面讲。
但它们在整个产业里的重要性极其大，技术壁垒也相当高。所以这些反倒是我们更愿意去寻找的机会。
陈茜
最后回答几个观众的问题。有观众问，传统板块是否有机会？比如非必需消费品，特别是地产和券商股。
就像刚才讲的，每年总有一段时间，市场会试图为这些方向建仓，其实现在已经开始了。11月、12月之后你可以发现，美国金融行业和消费行业在过去两个月的表现其实相对不错。
大盘方面，Dow Jones 更偏非 AI 的周期性行业，它其实在尝试往上走。市场的预期也有一些变化：一方面，美联储开始主动支持增长，这是货币政策；另一方面，财政政策也在发挥作用。
举个例子，特朗普马上要面对 2026 年中期选举，他提出了 affordability，也就是可负担性。美国人觉得东西太贵了，很多人买不起，大家都在问自己能不能负担得起。
纽约的新市长能够上台，不就是因为抓住了大家的痛点吗？特朗普现在也看到了这个痛点，所以这一定是他要着力解决的问题。他希望通胀下降、工资上涨，让大家买得起东西，也买得起房子。
所以 1 季度特朗普之前已经在说了，我们马上会有针对整个美国房地产的新改革出来。这些方向都有机会，但现在从数据里面还看不到，可能更多是信仰。大家觉得它会起来，市场每年都会 price in 一遍。去年 1 月、2 月也有过这样一轮，但后来证明没有兑现。
今年我觉得这个故事会重演。到底行不行还不知道，跟着数据走就好了。
美国 PMI 现在还趴在底部。如果这个指标真的起来了，考虑到全球都在打造自己的供应链、建设基础设施，也都在采取相对激进的财政政策和货币政策，那么这些行业是有潜力、有基础起来的。
如果 PMI 现在已经在 60，那就已经到头了，接下来肯定往下走。但现在 PMI 还在 50 以下，它既有上升空间，也有相应的政策储备，所以有可能起来。
陈茜
还有观众问，2026 年针对 AI 概念股的投资，相比 2025 年应该做哪些调整？刚才 Bruce 也提到了，核心股和边缘股在 allocation 上是不是需要做一些变化？
举个例子，从 factor 的角度来看，现在那些垃圾股——不是真的垃圾，而是波动性很大、质量可能不高的公司——处在相对强势的位置，而高质量公司的股票处在相对弱势的位置。我觉得这种情况不会一直持续，某个时间点它们会重新回来，这是第一个可以考虑的方向。
第二，还是 OpenAI、英伟达，对比 Google ASIC 和 Broadcom 这两条产业链。尤其是今年下半年和第 4 季度，它们之间已经拉开了差距，之后会不会又重新靠拢，这是有可能的。
如果我要做调整，这就是我会考虑的角度。但大的方向没有变，至少在目前这个阶段，我觉得 AI 这列火车甚至可能会加速向前。
陈茜
最后一个问题。现在情绪和估值都处于比较高的位置，两位投资人认为，目前投资市场处于周期的什么位置？
这个问题问得特别好。市场周期和增长周期要分开来看。
市场周期可以简单类比成估值。这一轮美国市场特别明显，估值已经顶上去了。还是拿 QQQ 举例，除了去年年初那一波波折之外，基本上一直在 25 倍到 27.4 倍这个区间内震荡。
现在 QQQ 是 24.9 倍，在这个区间里面它其实偏低。但整体来看，它其实不算低了。我觉得空间最多就是从 25 倍到 27.4 倍，这就是市场周期。
但增长周期不一样。下半年增长已经回来了一些，不论大盘股、小盘股还是中盘股，市场预期都起来了一点，但仍然有空间，可以继续上涨。
特别是在各种积极的财政政策，以及各种有增长潜力的赛道上，这个空间会相对更大。
泓君
今天就先到这里，非常感谢 Bruce 和任阳的时间。
谢谢大家。
任阳
谢谢，期待大家新年快乐。
泓君
新年快乐，拜拜。
好，拜拜拜拜。
好了，这就是我们新年直播的全部内容了。本集节目不构成任何投资建议。那在这一集的直播里面聊到的很多话题啊，我们之后也都会有一些节目从产业的视角来重新分析一遍。在开年的这段时间里，我自己也录完了好几集很有意思的播客，在接下来的几周希望能够密集的放出来，请大家持续的关注我们。我是泓君，感谢大家的收听，祝大家新年快乐。