早间直播缘由与开场说明
大家好，能听到我声音吗？Hello，我看有人已经在直播间了。能听到我声音吗？听得清楚是吧，好，OK。
今天早上为什么特意来开个直播？主要有两个原因。第一个原因是昨天没有更新日常视频，因为昨天是在 APP 上做了一场直播。原本那场直播只是针对会员开放的，但后来我也把它公开了。不过我估计很多在 YouTube 上看我视频的朋友可能没有参与昨天的直播，虽然直播结束之后其实会有完整的录播上传。所以我想今天借早上这个机会，把昨天大家比较关心的几个核心问题挑出来再聊一下。今天时间不会太长，大概四十五分钟到一个小时左右，然后把主要时间都留给大家提问。因为我知道大家现在有很多疑问，不论是关于个股层面，还是关于宏观层面的，所以从大家关心的问题出发展开来聊，效果可能会更好一些。
在进入问答之前，我主要想先聊两点。第一点是关于通胀数据，包括昨天的通胀数据和今天刚公布的 PPI 数据；第二点是关于 CoreWeave 以及 AI 算力基建的融资问题。
通胀与 PPI 数据解读及对历史周期的对比
首先来看这两组数据。昨天的通胀数据和今天的 PPI 数据，无论你从哪个角度去解读，它们都绝对不是一组好数据，这是毋庸置疑的，接下去我们确实需要保持密切的持续观察。
这种通胀数据的不理想，其实有点把我们的记忆带回到了 2021 年。在 2021 年的四月份、五月份前后，当时也是二手车价格数据非常不好，随后二手车价格的上涨开始蔓延到通胀统计中的其他项目。而当时最关键的转折点是 11 月份公布的那一组 ECI（就业成本指数，Employment Cost Index）数据。其实不仅是 11 月份，ECI 是按季度公布的，往前推到 5 月份、8 月份的时候，ECI 就已经开始显现出逐步上涨的势头，到了 11 月份那一组数据出来后，基本上成为了美联储货币政策收紧的一个直接转折点。
但是，如果我们现在去对比工资上涨的情况，就会发现当前的市场环境是完全不同的。ECI 核心衡量的是薪资增速，而现在我们去看工资上涨，其实并没有看到明显的薪资加速迹象。整个劳动力市场虽然表面上看失业率处于相对偏高的位置，大非农新增就业的增速也不高，但当前的劳动力市场大体是平衡的。我们既没有看到一个极端紧缩、四处招不到工人的劳动力市场，也没有看到工资出现全面失控上涨。所以直到目前为止，虽然刚公布的过去这一个月的通胀数据确实不好看，但它依然不满足我们当年进入 2022 年时那种恶性螺旋的条件。
如果未来我真的看到 ECI 数据出现任何抬头或重新加速的迹象，我一定会变得更加警惕和小心。到那个时候，我可能需要重新去权衡宏观层面的逆风与基本面层面的顺风，看看这两股力量到底谁能占据上风，或者说回到我一直强调的 EPS（每股收益）和 PE（估值倍数）之间的扳手腕较量——到底是 EPS 的成长能够搬过 PE 的压缩，还是 PE 的估值下杀会彻底压垮 EPS。
直到现在为止，我的观点始终没有改变：从今年年初走到现在，EPS 和公司基本面始终是行情的主线。我认为接下去，EPS 依然会是绝对的主线条，无论是公司的实际业绩基本面，还是 AI 技术的商业化落地进程，这依然是驱动市场的核心逻辑。这是关于通胀数据的第一个层面。
美联储视角：Diffusion Index、二次效应与政策连贯性
关于通胀数据，我想补充更重要的一点：我一直以来的观点都是，通胀数据本身并没有那么重要，真正重要的是美联储对这组通胀数据的反馈机制。因为对于金融市场而言，市场之所以会对通胀数据、PPI 数据做出剧烈的价格反应，核心是在于市场在预期美联储接下来会采取什么样的行动，对不对？
如果去梳理从今年六月份、七月份、八月份、九月份一直到现在凯文·沃什（Kevin Warsh）的公开讲话，如果说这里面有什么明确的分类或者关键信号的话，其实从八月份的杰克逊霍尔（Jackson Hole）全球央行年会一直延续到九月份的议息会议，他重点聊到了一个概念，叫做通胀的扩散指数（Diffusion Index）。
什么是通胀扩散指数？就是如果你把通胀篮子里的所有细分项目全部拆解开来，里面有几百项具体的商品和服务分项。你把这几百项一项一项全部拆开看，去统计其中每一项年化涨幅在 3% 以上的比例到底占据了多少。更重要的是观察这个比例趋势上有没有在上升。如果这个比例在持续上升，那就代表整个通胀正在全面扩散，受到通胀波及的范围在变得越来越广。但相反，如果这个扩散比例在慢慢下降——也就是过去两个月我们实际看到的数据情况——那就说明通胀并没有产生大范围的扩散。
这就是美联储所非常担忧的所谓的二次效应（second-order effect）。美联储不希望看到因为眼下油价等个别项目的上涨，导致企业与服务业将成本压力全面外溢，从而使得其他所有的通胀分项也跟着扩散开来。这种扩散绝对不是美联储想要见到的局面。然而从过去两个月的 Diffusion Index 来看，实际情况其实并没有那么糟糕，反而是在持续下降的。尽管最终公布的通胀整体头条数据（Headline Result）确实高于市场预期。
这应该怎么去形象地理解呢？昨天我做过一个很生动的比喻：你可以把当前的情形理解为指数在不断刷新历史新高，因为前期有大型科技股领头大涨，生生把大盘指数推向了新高，但与此同时，整个市场的广度（Breadth）或者参与度实际上是在持续下降的。大家能够理解这个逻辑吗？凯文·沃什表达的意思正是：我看重的是通胀的参与度（扩散度）。如果参与度是在走低收窄的，那么这种由少数项目引起的通胀反弹是我可以容忍和接受的；但如果通胀参与度出现反弹和全面蔓延，那才意味着宏观情绪面彻底过热失控。如果用股市指数与市场参与度的关系打个比方，大家应该就非常容易理解了。这是第一点，关于美联储高层到底在盯什么指标。
第二点，美联储方面已经多次反复强调过，即便九月份最终选择了加息，但在决策当下公布的单月 CPI 数据（比如在九月份看八月份的 CPI），在决策者的视角里其实已经没有那么重要了。因为孤立的一组单月 CPI 数据根本无法构成一个确定的趋势。我们刚刚看到的九月份 CPI 数据（十月份公布），包括今天公布的 PPI 数据，单看数字本身确实非常糟糕，这一点毫无疑问，没有任何好洗白的。除了 Diffusion Index（从参与度和广度来看没有那么糟糕，甚至比上个月还在小幅回落）之外，数据本身是确凿不佳的。
但这也仅仅是一个月的数据表现。如果把过去三个月的核心 PCE 数据串联在一起看，之前两个月大致是 0.1%、0.25% 左右，最新的数据目前官方还没公布，Nick Timiraos 没发话，各大投行经济学家也没下定论，但我个人估计鉴于 PPI 数据偏高，核心 PCE 可能要落在 0.35% 左右。那么过去三个月就是 0.1%、0.25%、0.35% 这样的轨迹。如果下个月公布的数据依然非常糟糕、持续居高不下，那么十二月份美联储加息基本上可以说是板上钉钉了。因为数据展现出了恶化的连贯性。但反过来讲，如果下个月的数据再次回落到 0.1% 或者 0.2% 的温和水平，那就说明高通胀依然无法形成持续的上升趋势，那么十二月份是否加息可能也就是五五开的概率。
因此，看数据必须具备连贯性思维，用观察连贯趋势的思维方式去分析宏观，远比被某一个月的数据牵着鼻子走要理智得多，也不至于让市场因为某一个孤立的数据点就产生极度剧烈的情绪波动。
将八月份杰克逊霍尔会议以及九月份美联储利率决议的所有表态串联在一起，过去这四个月的时间里，关于凯文·沃什如何看待宏观数据、依据哪些核心逻辑来制定货币政策决策，整套框架我认为已经表现得非常清晰明了了，根本不模糊。尤其是在九月份的会议上，他还专门复盘了过去三个月自己到底讲了些什么，其逻辑连贯性是非常强的，具备很高的可预测性。
这并不像市场某些声音所说的那样，或者像他自己口头上声称的“不提供前瞻性指引（Forward Guidance）”。其实这种说法某种程度上有点类似于自己打脸自己：他在九月份的时候讲得极其明确——我六月份跟你们说了什么、七月份跟你们说了什么、八月份又跟你们强调了什么，所以我这个月决定加息，你们市场完全不应该感到意外，对吧？所以他其实一路上都在给出非常清晰的指引，更重要的是，他一直在开诚布公地交代自己的判断标准是什么。所以关于通胀这块，我们完全不需要掩耳盗铃，通胀数据确实不好；接下去如果继续看到坏数据，我们心里很清楚十二月份加息的概率就会急剧升高，几乎板上钉钉。
通胀对股市的真实机制：EPS、估值与隐含通胀对冲
另外一点想聊的是利率。利率这件事情其实非常耐人寻味。你仔细看，现在市场甚至已经没办法单用利率去合理解释为什么股市会出现下跌了。
按照理论逻辑来说，最好的解释方式是什么？大家可以思考一个最底层的问题：通胀对于股市到底属于利好还是利空？说实话，市场上绝大多数人真的搞不清楚这个问题的底层答案。
从纯粹的商业和金融理论上来说，单纯存在通胀本身，对于股市其实是一个利好。为什么这么说？因为有了通胀，假设在其他所有宏观和经营条件都不变的前提下，单纯发生物价上涨，单从企业盈利（EPS）的角度来看，对公司是偏正面的。因为绝大多数具备一定护城河的企业，起码能够把一部分通胀压力顺畅地转移到下游消费者身上。当然，企业的上游原材料和人工成本可能也会同步上升一部分，但只要企业能够把通胀成本有效甚至完全转移给终端消费者，有些行业甚至能够借助通胀环境赚取更丰厚的利润。
这就好比回顾 2021 年那段时期。2022 年市场的全面调整并不是因为加息本身直接凭空杀伤了所有环节，而是加息最终影响了两大方面：一方面严重冲击了市场的情绪面，另一方面利率大幅走高抑制了终端总需求与消费，进而最终拖累了企业的盈利增速和营收增速。但回到商业本质上，只要存在温和甚至适度的通胀，很多企业是可以顺理成章把通胀转移给消费者的，这对于企业的名义顶层营收（Top line）起码是一个直接的抬升。
比如大家去看看 2021 年至 2022 年的可口可乐（Coca-Cola）。可口可乐就能够非常完美地把通胀消化并传导出去：它本身每年有稳定的产品单量（Unit Sales）增长，在这个基础之上再去叠加物价上涨带来的提价效应，所以在通胀高企的那一年，它的营收增速（Top-line growth）甚至直接突破了 10%。这就是高通胀对名义营收带来的正面推力。
那为什么在现实感知中，大家总觉得通胀对股市是利空呢？因为在绝大多数实际情况下，一旦通胀抬头，市场立刻就会预期利率上涨、央行收紧。当利率攀升时，虽然通胀对企业的营收或名义 EPS 构成正向推力，但利率的上升却会直接重创企业的估值倍数（PE Multiple）。所以你会发现，金融市场永恒的主题，其实就是 EPS 和 PE 之间永无休止的“扳手腕”。
大多数情况下我们直觉认为通胀利空股市，是因为通胀飙升会直接推高无风险利率，而利率上升会强行压低市场愿意给予的估值倍数（Multiple Compression），进而导致股价承压下行，所以大众才形成了一种“只要通胀超预期，股市就必须暴跌”的思维定势。但如果你从很多基本面（Fundamental）的深层逻辑、或者从大型机构投资者的资产配置视角去思考，企业和机构在考虑如何长期防范通胀、如何做宏观对冲时，都会意识到股市本身其实具有一种隐性的通胀对冲属性（Implicit Inflation Hedge）。从长远的历史维度来看，股票资产本身是内置了通胀保护机制的。
这也是许多专业机构的核心构建视角：在最底层的资产配置逻辑中，最基准的是真实经济回报率或实际 GDP 增速；在实际 GDP 增速的基础之上，必须加上通胀率；在加上通胀之后，再根据不同资产类别层层叠加风险溢价（Risk Premium）。比如你先加上 50 到 100 个基点的利差风险溢价，就得到了投资级企业债券的预期回报；在这个基础上再多加 100 到 200 个基点的信用风险溢价，得到的就是高收益、非投资级别企业债券的回报；在此之上继续往上叠加股权风险溢价（Equity Risk Premium），最终推导出来的就是股票资产（Equity）的预期回报率。
大家看，所有资产收益率定价的底层基石是什么？是 GDP 的真实增速，再加上通胀率。这就是底层逻辑，也是为什么长期而言股票市场能够天然提供隐含通胀对冲（Implicit Inflation Protection）的根本原因所在。
所以回到昨天乃至这两天的盘面，市场走势其实已经无法单纯用通胀超预期来完全解释了。因为昨天通胀数据一公布，国债利率的走势其实是先往上冲、随后掉头向下跳水，最终收跌；今天整个利率市场还在延续周三以来的回落态势。
这说明了什么？昨天直播时也有人问过我：我之前经常讲过一句话——“见顶是一个过程，而见底往往是一个事件”。那么从债券市场的角度来看，昨天的数据公布能不能被视为一个利空出尽的见底事件？毕竟伴随着通胀利空，债券价格被下砸、利率冲高，随后价格迅速止跌反弹。当时我的回答是：确实存在这种可能性。因为这是一个典型的“坏消息砸不下去”的盘面特征——按理说是一个显著的坏消息，利率应该顺理成章大幅飙升，结果利率脉冲式上冲之后被直接一波反压下来。这说明什么？说明债券市场上的空头很可能借着这波明显差于市场预期的糟糕通胀数据，顺势完成了平仓了结，所以我们才看到了利率冲高后迅速回落的走势。
正如我在上周提到过的，目前整个债券市场就像一根被压缩到了极点的弹簧。你看债券波动率指数（MOVE Index）一直居高不下，维持在 100 左右的高位。从长期历史均值来看，MOVE 指数不可能永远趴在 100 这种极度紧张的水平上，这就好比股市的 VIX 恐慌指数不可能长期停留在 30 一样，那根本不是一个稳态常态。VIX 的常态区间通常是在 12 到 15 之间，长期处于这个相对平稳的中枢；债券市场的波动率也是同样的规律，当你知道长期的超额波动率根本无法长时间维持时，很多债券市场内部的空头就会借机利用坏消息落地事件进行获利平仓，平仓盘涌入之后，债券收益率自然就出现了拐头下行。这就是关于通胀与利率互动我想详细剖析的第一大重点。
CoreWeave 债券利差与 AI 基础设施融资真相
我想聊的第二点核心内容，是关于 CoreWeave 以及整个 AI 算力基建领域。
这也是昨天直播时有人向我提的第一个问题。有人问我：随着美联储预期中的持续加息、利率居高不下，像 CoreWeave 这类重资产 AI 算力企业的融资成本正在不断攀升，这对他们未来的业务拓展和数据中心扩张会有多大的负面冲击？
这两天在 CoreWeave 相关的信用债价格出现下跌时，市场上的讨论完全没有抓到核心要害，充斥着非常片面的理解。市场在疯传 CoreWeave 发行的债券利率怎么高得吓人。实际上，那笔交易是一笔可转债（Convertible Note）或者很久之前发行的信用债券，当时发行的原始票面融资成本大致在 9.3%、9.5% 左右。近期由于基准利率的上升以及高收益信用利差的走阔，导致这批存量债券在二级市场上的到期收益率（Yield to Maturity）被一路推高到了 15% 附近。
但是，二级市场上这 15% 的收益率到底代表什么？它仅仅代表如果你现在以折价在公开市场上去买入 CoreWeave 的这笔存量债券，假设 CoreWeave 能够正常履约到 2032 年或 2033 年到期、中途不发生实质性违约或破产并按期承兑本息的话，你从现在买入并持有到期，平均每年的年化投资回报率能够达到 15%。这是二级市场上存续债券收益率的概念，它绝对不代表 CoreWeave 未来再去进行新的融资时，其名义融资成本就必须等于 15%。这两者在金融上是完全不能直接画等号的。
昨天提问的朋友正是把这两件事彻底混淆了。他的担忧是：随着加息预期发酵、基准利率上行，CoreWeave 的融资成本已经飙升到了 15%，未来他们可能彻底借不到钱了、根本融不起资了，进而会导致他们没办法继续采购硬件、没办法继续投资建设新的 AI 数据中心，从而把这看作一个极其严重的行业暴跌利空。
当时我就明确告诉他：这完全不能画等号。大家只要仔细回顾一下过去几个月整个行业实际发生了什么，就能看清真相。还记不记得就在大约一个月前，黄仁勋（老黄）把全球最大的六家基础设施与资产管理巨头聚在一起，宣布要设立一个总规模高达 5000 亿美元的算力基建联合融资计划。这 5000 亿的庞大基建资金，既不是老黄自己掏腰包自掏现金，也不是让算力租赁公司单靠自身资产负债表去举债承担……
老黄为新云厂商担保与寻找买家
负责去招兵买马，试着去联系他们背后的一些大客户，然后老黄牵头去卖自己的 GPU。老黄为这些新云厂商去担保 GPU 的剩余价值：三年之后如果你的 GPU 没有人要，没有剩余价值，我去担保你这个剩余价值。
他的目的是什么？他的目的就是为了去让这些新云厂商降低他们的融资成本，这就是他的一个目的。
因为老黄非常明确地知道，在他们上一个季度的财报里面就已经分开了：把大科技（Big Tech）放在一边，然后把新云厂商放在另一边。我忘了具体那四个字的简称是什么，就是现在的这个新业务——新云厂商，然后是 Sovereign AI（主权 AI），然后是大 AI，全部把这些新的需求放在一起，然后把大科技放在一起。你可以明显看到这些新需求的增速是高于大科技的。
为什么？因为接下去大科技都会有自研芯片了。微软刚刚宣布了他们的第三代芯片，所以大科技接下去都会有自研芯片。这不是说大科技对于 GPU 没有需求了，需求一定是有，但是接下去未来这个增速一定是来自于这些新云厂商。所以他必须要为这些新云厂商去找买家。
因为新云厂商的资产负债表（balance sheet）没有大科技强。大科技可以用自己的现金流去支撑他们的资本开支（CapEx），新云厂商没办法。那怎么去帮这些新云厂商找到这背后的买家？说穿了，不是要为新云厂商去找买家，而是要为自己未来的营收增速去找背后的买家。
老黄在整个行业里面厉害的点，就在于他有前瞻性在那边。他永远像我们走象棋一样，永远是走在别人两步、三步之前。所以我永远不担心，从技术上也好，从需求上也好，老黄是我们今天看到的东西，他两三年前就已经在准备这一步了。
所以他现在为什么要拉这五千亿的投资、拉这些基金公司聚在一起？是因为他要为自己未来的营收在背后去找买家。这样新云厂商的融资成本我就不用担心了。
新云厂商基于大客户订单的项目制融资模式
而且更重要的是，现在的这些新云厂商，就像 CoreWeave（CW），它的融资方式已经和以前完全不一样了。现在的融资方式已经是拿订单——我记得当时应该是 CoreWeave 拿 Meta 的订单。因为 Meta 说，未来你数据中心造完之后我去租你的数据中心，然后我会给你持续的现金流。所以 CoreWeave 拿到 Meta 这种未来现金流的订单之后，拿这个订单作为一个担保去借钱。
其实这背后的一个概念有点类似于什么？很多人说是 vendor financing（供应商融资），其实不是。这背后的订单模式有点类似于造基建，你可以理解为美国也有一类基建项目叫做 P3（Public-Private Partnership，PPP，公私合营），就类似于 project finance（项目融资）。
什么意思呢？比如说政府今天要造一家医院，我举个例子，造一个医院或者建一个 highway（高速公路），政府本身是没有钱的，对吧？但政府可以做的担保是什么？政府可以担保的是，你把这个工程完成之后，我可以担保你未来十年、二十年、三十年的现金流，这是我可以做担保的。政府每年会给你钱，但是建设造价的这个钱我没有、我不出，但我为你这个项目造完之后的现金流去做一个担保，也就是对未来的营收去做担保。
那至于你怎么去造？肯定会有一家公司出来说“我愿意承接你这个项目”，或者几家公司联合起来承接这个项目。然后这个项目本身再去找一些 equity investment（股权投资），再去找一些 private debt（私募债权/私募信贷，private credit）。然后它再去招商、融资，有承包商进来去完成这个项目，中间还有保险公司进来。如果建筑承包商破产或者完成不了，保险公司会进来负责把这个项目完工（comply）。
这其实背后有一整套非常复杂的流程。但是整个项目的融资成本是很低的，即使从 private credit（私募债权）的债务人角度去投资这个项目，你的利率本身也不会太高，回报不会太高，因为你的回报是未来政府给你的现金流。
你去融资的话，回报当然比二级市场要高，但是不会高太多。为什么呢？首先它流动性没有那么好，所以会有一个流动性溢价（liquidity premium）在那边。但本身这个私募信贷（private credit）的回报不会太高，就是因为有政府担保在那边，有这个担保就是为了让你整个项目的融资成本能够降低。
所以 Meta 去为数据中心未来的现金流做担保，或者为新云厂商的营收做担保，是一模一样的概念。
就是因为有了这个担保之后，这些新云厂商拿了大科技的订单去借贷。你想，政府对于项目的背书和大科技对于项目的背书有啥差别？没有差别。政府的评级，如果你在加拿大这边是 province level（省级），在美国这边是 state level（州级），你以省级的级别来看，很多省级的信用评级也没有联邦级高。省级和联邦级都有评级，美国联邦可能是双 A（AA），省级可能也就是 AA+ 或者 AA-。那这和大科技 Meta 的评级有啥差别？Meta 现在的评级也就是 AA-。
所以新云厂商用 Meta 的订单去做借贷，融资成本理论上都可以理解为是借用了 Meta 的信誉去进行融资，或者 Meta 对这个项目未来的现金流进行了担保，然后他们拿这个担保去进行融资。所以他们的融资成本是可以很低的。
当然，他们的融资成本不可能低于 Meta 本身。你看 Meta 现在的十年期债券，我在两天前说过，十年期收益率已经到达了 6.2%，我说这是一个非常吸引人的回报；这两天利率回调，可能到 6% 以下。你看 Meta 的五年期债券也就是 5.5%、5.6%。那从这些新云厂商融资的成本去看，它绝对不可能达到 15% 的，不可能的。
现在的无风险利率在 5% 左右，那新云厂商的融资成本可能就是在 7% 到 8%，也就是比 Meta 稍微高一些，绝不会到达市场现在所担心的、已有的 15%，甚至说它是一个加杠杆的结构。这种融资方式早就已经和以前不一样了。
市场拿以前 CoreWeave 某些业务 15% 的借贷利率出来聊，我觉得就是一个造成市场恐慌的放大镜。因为去看他们背后真正的融资方式，早就已经和以前完全不同了。现在的这种融资方式，你可以把它理解为是一种创新的模式。
你会发现：英伟达在未来对 GPU 的尾值、剩余价值去做担保；大科技又拿出自己的长期订单；新云厂商又可以拿大科技的订单去做担保来融资。所以这使得整体的融资成本能够下降非常多。
为什么脱离回报与需求单聊融资成本是错误的
市场都在聊已有的 15%，却没人去聊现在的融资成本早就已经改变了。大家都知道这些新云厂商融资是非常难的，因为他们的资产负债表没有那么强。但是整个市场要持续下去，就必须要有人出来为他们背书，因为他们毕竟是造基建的人，虽然中间他们赚的钱可能也没有那么多。但必须有人为他们背书，他们的体量才可以扩张出去。
另外一点，融资成本的上升确实对新云厂商有伤害，对大科技也有伤害，大科技现在也需要融资，其实大家都会受到影响。但是为什么对于未来的整体回报不会有太大的实质影响？因为我们一旦脱离了回报去单聊融资成本的上升，这就是耍流氓。
这就好比你在聊 AI 有没有泡沫的时候，如果你只去聊供给端，不去看需求端的话，没有任何意义。任何事情出现泡沫，包括通胀也是一样，一定是供给和需求之间出现了不匹配。AI 要是有泡沫，也一定是供给和需求之间出现了错配。你聊整个 AI 投资或者这些新云厂商能不能继续造下去，如果你只去聊他们融资成本的上升，却不去聊未来的租赁价格有没有可能上升，你就不可能得出正确的结论，或者这个结论本身没有任何意义。
我为什么聊这一点？是因为在上一个季度的财报里面，我记得是两家公司都提到了，他们新签订单的 net margin（净利润率）比以前更高。新签订单的利润率比以前要高！我们在过去、今年到现在明明是处于融资成本上升的阶段，为什么他们的利润率还能上升？
利润率是什么？利润率是扣除了你的融资成本，包含了客户承诺给你的现金流和价格之后算出来的。在融资成本极高的情况下，他们的 margin（利润率）比以前还要高。所以你只聊融资成本，不去聊未来的回报或者市场的真实需求，你根本不可能得出任何关于“未来新云厂商模式还能不能持续”的结论。
这就是我想要聊的两点：第一，针对头条新闻（headline news）里说的 15% 利率、说 CoreWeave 好像要不行了，实际情况是融资方式早就已经改变了，现在的融资成本绝对不可能有 15% 那么高；第二，即使在融资成本已经上升的情况下，他们新签订单的利润率比以前还要高，我记得好像来到了 35% 还是 40%。
新云厂商的成本转嫁机制与旺盛的市场需求
而且管理层在财报会议里面讲得非常清楚。因为不断有分析师去问：包括现在我们所看到的存储价格上涨，存储价格上涨会不会使得他们成本上升？所有的新云厂商都聊得非常清楚：在我们所有的合同里面，合同条款一定会保护自己，防止因为成本上升而伤害到自己的利润。所以他们在所有的订单里面都规定：如果我的成本上涨，我一定会把这个成本转移到客户身上，用来保证我的利润。
不然的话，我凭什么帮你去建这些数据中心？你爱建不建，你自己去建嘛。大厂、大云厂商也可以自己去建，为什么微软要向他们去租数据中心？你可以自己去建啊，你觉得背后有钱赚的话你自己去赚这个钱，新云厂商没必要一定要帮你去赚这个钱，所以是可以拒绝的。
因此在他们的订单背后，都有这种传导机制去保证自己的利润。
我觉得上一个季度财报告诉你“新签订单的利润率高于以前”，这是一个非常好的证明，告诉你整个市场至少 at the moment on demand（在当前需求端），包括两年期、三年期的长期订单背后，这个需求到底有多大。而且这个需求一定是超过供给的；如果需求不超过供给的话，它的利润率（margin）根本不可能上涨。
大家能够理解吗？在成本同样在上升的情况下，利润率还在上涨，为什么？因为他签的订单体量增速和营收增速比以前还要高，所以才能够使得利润率出现上涨。新签订单的利润率上涨，反而充分说明了整个市场现在对于算力这一块的供需缺口到底有多大。
这些东西我觉得在市场里面是完全被忽视（missing）的，市场只是盯着 15% 的借贷成本去恐慌。
投资回报周期错配与长短期订单策略
包括老马（埃隆·马斯克）也是，他也发了一个推特，我不知道老马的目的是什么，包括他聊什么中国 2028 年可以产很多之类的。xAI（或者说马斯克的算力平台）本身就是一家超级大的新云厂商，他现在去 diss 这些云厂商，我不知道他背后的目的是什么。因为老马如果说要在 2027 年造 10 个吉瓦（GW）的数据中心，他自己也必须融资，而且他不可能一年就能收回投资。
我早就说过，上次有人问过我这个问题，说有说法称一年就能够收回回报。你所谓的一年能够收回回报，在数据中心里面存在一个投资和回报周期的错配。
投资的周期是以前发生的投资，而回报是现在的回报。如果你以前做了投资，在你投资到现在获得回报的这段周期里，市场需求大幅增加，那你就会发现你以前的那笔投资变得非常值得。
就好比在我们加拿大买房，有人买楼花，你买楼花是五六年前所做的投资，如果五六年之后房价大涨，你就会觉得这个楼花买得非常值得。所以它是一个投资时间点和回报时间点错配导致的，才会出现所谓一年周期收回成本的现象。你可以解释为以前的投资是 under investment（投资不足），或者现在的需求过于旺盛，这两种解释都可以说明为什么短期能有一年的回报周期。
但是你新建的数据中心不可能去签一年的短单。你看有哪一家大厂敢去签一年的短单？一定是签长单。
就好比美国存储公司也是一样的，他们尽量用长期订单去锁定未来——现在还没有达到这个比例，现在可能 50% 不到——但他们尽量用长期订单去锁定未来 70% 到 80% 的营收，一定是这么去做的。然后剩下的 20% 到 30% 用来做浮动。
这个浮动部分，如果短期之内的需求非常好，那这 20% 到 30% 可以非常赚钱，因为它的现货价格是可以往上调的、是浮动的；但是如果需求不好，那这 20% 到 30% 的价格就必须要降下来，但是整体的营收和利润率不会受到非常大的影响，因为长期订单已经把基本盘锁住了。
所以长单其实是有好有坏的。但是从稳定性的角度来看，大厂一定是签长单的。就像在大科技里面，无论是微软、亚马逊还是谷歌，能签长单的都是签长单。那剩下的一些短单可能就流到一些新平台去了，比如像 Nebius（NBIS）有些短单就比较多。所以一旦短期之内算力需求非常高的话，Nebius 其实是最能够反映短期市场需求的一家公司。
你说老马去造 10 个吉瓦，然后 10 个吉瓦全部去……
数据中心的投资回报与马斯克的算力扩张现实
签一个短订单，这是搬起石头砸自己的脚，会砸了整个行业，因为这把自己的风险拉得非常高了，他们不可能这么去做的。所以造完数据中心之后，一定不可能是一年的回报周期，绝对不可能是一年回报周期的。因为一旦你做了一个投资之后，如果说是一年的回报周期，这就说明整个市场里面太错配了。要不就是老黄的 GPU 卖便宜了，要不就是后面的算力价格给得实在是太高了，只有这两种情况。不然的话，这个世界里面哪有那么好的投资，一个投资下去一年就可以回本的，很少会出现这种情况，所以不可能新建的数据中心一年收回成本。
你说 2027 年要建 10 个 GW 的数据中心，一个 GW 是 50 个 billion（500 亿美元），10 个 GW 就是 5000 亿美元。现在 SpaceX 的资产负债表（balance sheet），即使 Starlink 有一年的现金流在那边，能够支撑得起 5000 亿吗？这是不可能的。
的确，SpaceX 在硬件、在工厂这一块的建造，在整个基础设施（infra）这一块的建造上全球领先，这个我同意。但是整个数据中心 90% 的成本来自于 GPU 和存储。剩下的 10%，你再怎么省成本，的确在速度上，包括因为老马现在站边川普这边，如果未来整个政治环境改变的话，先不说 2027 年如何，即使把政治放在一边，假设老马在建造这一块的速度的确是全球领先的，成本的压缩也是全球领先的，但是你领先也就是在这 10% 的成本里面，剩下的 90% 是他完全不能够掌控的，这才是最大头的一个成本。除非自己去弄一个 GPU、自己去造 GPU、自己去建生产线生产存储，但那做不到。
所以我不知道老马的目的是什么。他可能希望把存储的价格给压下来，那么去打压一下存储，去怼一些星云（Nebula），我觉得是没有必要的，因为你自己就是往这个方向去走的。你自己未来有 10 个 GW 的规划，而且你 10 个 GW 是一定要融资的，在整个市场这么缺钱的情况下，你看老马的融资成本。SpaceX 现在的融资利率是不高的，SpaceX 已有的债务利率可能在 6% 到 7% 左右。即使接下去市场的环境变得更加严峻一些的话，可能 SpaceX 也就是在 8% 左右。那 8% 的融资成本你觉得低吗？比大科技公司要高，但你还是有这个融资成本在里面的，而且必须要融资的。无论是债务也好、增发也好，我觉得在这种情况下，可能更合理的是增发而不是举债。当然最后 SpaceX 到底是增发还是举债我们再看，但他是一定需要融资的。所以现在没有必要去踩一些星云，我不知道他的目的是什么，我觉得没有意义，因为整个 SpaceX 就是最大的一个星云，巨大的一个星云。
市场情绪与 AI 智能体落地路径
这是我想聊的点：一个是 CPI，还有一个就是关于 CoreWeave 这个事件本身。背后有很多可以去展开的，但是我觉得市场其实不是那么的理智。
聊到 AI 这一块的落地，我觉得一句话，我今天早上发了一条 X，我说一句话就可以总结了：在 AI agent（AI 智能体）刚刚开始落地 C 端和 B 端的时候，市场竟然就在聊 AI 泡沫了。我只能说我们接下去看吧，但我对于 B 端和 C 端这一块的智能体我是非常乐观的。
我看到 C 端这一块的智能体，主要来自于我看完小扎（扎克伯格）的一个采访之后。我认为 Meta 在 AI 这一块变现的渠道，在他的视角里面已经非常清晰了：订阅是一方面，广告是另外一方面；另外一方面就是他又会有一个 take rate（抽成）。他作为一个中间商，作为一个流量中间商，个人可能都不一定需要付钱。未来所有通过 Meta 所拉到的客户，比如说保险公司卖了一个保险，比如说酒店把自己的房间租出去了，他在中间完全可以收一个 2% 到 3% 的过路费。而这个 2% 到 3% 的过路费其实挺低的，因为对于普通企业来说，营销花费本身就是 10% 到 15% 左右，最终如果只收 2% 到 3% 的话，这个 take rate 已经很低了，如果能够给这些公司或厂商本身带来转化（conversion）的话。所以这是 Meta 背后的变现逻辑，小扎的变现路径已经非常清晰了。而 Meta 的产品现在因为是免费的，所以它铺开的速度非常快，比当时 ChatGPT 还要快。
另外在 B 端这一块的智能体，Copilot 上一个季度已经出来了，Copilot 的落地非常非常好，环比增速 100%，我相信 Copilot 这个季度还会更好。然后在这个基础上，两周之前 OpenAI 发了他们 B 端这一块的智能体 Operator，这已经是一个员工了，或者一个功能完备的员工了。虽然我看市场上的一些反馈还是觉得比较蠢，AI 刚出来的时候都是比较蠢的，但你想一下我们在 C 端这一块的智能体，也就是在今年年初、九个月之前的状态，然后到现在有了这么好的用户采纳（use adoption）。我相信半年之后我们再回过头来再来看 Operator，或者再来看 B 端这一块的智能体，我相信能够做到的事情会多很多了。
传统企业对 AI 智能体的采纳与成本置换
另外一点我们现在是没有看到的，但我觉得在很多传统企业上我们是会看到的，就是类似于我们在今年二三月份科技公司的“token maxi”，还记不记得当时在科技公司对于 coding 这一块的 FOMO？我相信在传统公司上也会看到对于 AI 智能体这一块的 FOMO，我认为是会的。因为我现在已经看到了 B 端智能体的落地，对于企业普通流程最简单的一些比较重复化的工作进行替代，包括非重复工作上的一些替代，都已经有了。
这不仅是局限在科技公司。像 Claude Code、Codex 这个落地其实是非常局限的，就只是前沿的这些科技公司，而大多数科技公司其实都是主动去拥抱 AI、主动去拥抱 coding 的。而对于传统的公司来说，他们其实是被动接受者。这个被动接受者现在有了像微软这一类的分发（distribution）之后，有了这一类的推出之后，普通的公司开始真正接触到 Copilot，开始真正接触到 AI agent，到时候他们绝对会惊讶 AI 能够做到的事情有那么多。
你看现在 Operator 才多少钱，500 块钱一个月。500 块钱一个月，即使 Operator 1000 块钱一个月那又如何？如果能够替代一个人工成本的话，在美国、在加拿大，最起码一年 10 万块钱吧，你算上医疗费用（medical expense）、医疗福利（medical benefit），很多乱七八糟的东西加在一起，最起码 10 万块钱一年，一个月 8000 块钱。你用 1000 块钱去替代一个人工，你觉得公司愿不愿意去做？
我觉得在很多公司内部，我们可能会看到一个类似于科技公司的现象：对于 AI 这一块产生 FOMO，然后 FOMO 完之后，他们突然之间发现好像钱花得过多了，可能会通过一部分裁员去置换对于智能机或者对于 AI 这一块的花费，从而去保证整个运营开支（opex，operating expense）保持不变。这就类似于现在科技公司是一样的，科技公司现在是保持他们的员工数量不变，很多科技公司都是这么去做的，一年有多少自然离职的人员，就只招对应数量的人进来。我相信在未来，在传统的一些企业身上我们都会看到的，所以整个 AI agent 这一块的落地才刚刚开始，甚至于还完全没有真正全面铺开。
软件公司的 AI 变现与微软的渠道分发
包括很多软件公司，在上一个季度软件公司发完财报之后我有说过，第二季度是我们第一个季度看到软件公司在 AI 变现这一块的落地。从 2024 年年底的时候，大家认为 2025 年是软件的一年，结果 2025 年整个软件板块一路走低，包括 2026 年的上半年，软件也非常的低迷。但是我看完第二季度财报之后，我说这是第一个季度，把它称为“元年季度”，是软件公司在 AI 这一块的落地真正刚刚开始。
其实你会发现背后很多都是一步堆一步的，必须要这一步的发生，然后才会有下一步的发生。哪一步的发生？有了 coding，在 coding 这一块落地、coding 这一块被商品化了之后。coding 对于软件公司意味着什么？coding 对于软件公司意味着他们整个产品的开发周期缩短，意味着他们产品上线的时间线加速，意味着他们的试错成本降低，意味着他们原本一年只能够推出 5 个产品，现在一年能够推出 20 个产品。那这 20 个产品里面一定会有一两个产品是客户喜欢的，一定会有一两个产品是能够商业化变现（monetize）的。所以一步一步的迭代它不是一个偶然，它是一个随着时间的推移必然产生的结果。
所以当我们看到整个 2025 年年底、2026 年前夕 coding 爆发了之后，有了 coding 爆发之后，然后我们开始看到软件这一块他们的产品推出，他们 AI 相关的 ARR（年度经常性收入）开始慢慢占营收的比例上升，然后同比增长非常快，这不是一个偶然出现的结果，这是一个一步一步推出来的过程。先把 coding 商品化了之后，因为本身软件公司开发一个新产品、开发一个新的功能，原本需要程序员自己慢慢去码，但是现在产品周期缩短，他们又有现成的应用分发渠道，推出新的 AI 产品之后，我们就从结果里面看到了和 AI 相关的营收增速开始爆发。所以第二季度才是刚刚开始的第一个季度，接下去我相信软件公司起码在接下去我能够看到的一年到一年半的时间里面，软件公司在 AI 这块的营收增速会非常快，这是我的一个期待。
而软件公司其实你可以把微软作为全世界最大的一家软件公司。一样，微软也是利用它的分发渠道，再把整个 AI 推到所有的企业里面。我前面说过，对于普通的企业来说，他们是一个被动接受者，而不是主动去拥抱 AI，因为他不知道 AI 对于传统的工作流程到底有什么帮助，只能是通过这些软件公司的分发去了解，或者软件公司派一些 FDE（前线部署工程师）、派一些工程师到公司里面去做产品介绍。
这也是为什么我其实在昨天的直播里面有聊过，我自己对于微软的信念（conviction）其实越来越高，我觉得微软的基本面在变得越来越好。虽然这完全是按照我原来预期的路径去走的，因为当时在年初的时候大家都在聊 Copilot 非常垃圾，Copilot 没人用，我说 Copilot 一定能够做成功的，到现在我 X 上的记录都还在。Copilot 一定是能够做成功的，然后到现在上一个季度，我说 Copilot 环比从原来的免费变成付费，然后付费的翻倍。到现在 OpenAI 的 Operator 出来之后，又和 Copilot 之间进行结合。我相信现在可能还停留在一个问答的过程里面，未来 Copilot 和整个工作流程结合，包括 Operator 落地之后和整个工作流程的结合，智能体的落地。你打个电话，告诉你这个智能体“帮我去完成这件事情”，离我们是很近的，我相信也就是半年到一年的时间这件事情就能够完成了。
就像现在能够帮我们去做的事情一样，马上就会有语音功能出来了，小扎现在已经在测试了，就是你和它对话它就能去帮你完成事情，和你打字让它去完成事情是一样的。那你试想一下，在工作场合里面，你打一个电话让同事去帮你完成一件事情，未来你电话对面的不是你的同事，而是那个智能体，是那个 Operator。不用太长，半年到一年之后我们一定能够看到的。
这对于整个环境，从老板的角度或者从员工的角度都应该思考这个问题：未来从员工的角度，我个人的贡献到底在哪里，我所做的这些事情能不能被替代；从老板的角度，如果一个月 1000 块钱的成本，一年就是 1 万多块钱的成本的话，我是不是应该多去用这样的一个智能体？当然取决于这个智能体到底能够帮我完成多少事情，但是智能体的能力所能够完成事情的范围一定会越来越大，这是整个 AI 的落地。
所以我聊了三点，原本是说想聊两点的，但是因为我聊完之后，基本上你让我聊 AI 很多落地的时候我是停不下来的。因为你看的东西多了之后，你把很多东西拼凑在一起（piece together），你会发现其实路径是很清晰的，真的是很清晰的。包括现在的落地，包括一步一步推进，包括未来的一些变现。我看到的是整个 AI 扩展的范围在变得越来越大，然后能够接触到 AI 的人群体在变大。
AI智能体落地与C端应用结合
AI的落地和智能体才刚刚开始落地。C端这一块的智能体落地完成之后，接下去的支付以及很多其他的功能一定会跟上的，必须会跟上。因为人对于智能体的要求一定会越来越高。要求高了之后，未来几乎人生活的衣食住行，你可以想象的衣食住行各个方面，可能全部会和智能体进行结合。这并不需要我们有太大的想象空间。
以前我们即使有这样的想象空间也做不到，但现在真的有了AI。当你把Coding这一块解决了之后，你会发现原来能够想象的这些空间，现在通过Coding，你可能真的花一周、一个月就解决了，就把这个Idea去落实了。最后无非就是这个Idea你能不能卖得出去，或者有没有人来为你这个产品本身买单。
好，我今天就说这些，我来看一下大家的问题。确实好久没有在YouTube上直播了，所以我想今天早上正好有一些时间就给大家直播。主要是有一些时间，另外一点是我昨天晚上没有做视频。在大多数情况下，如果市场比较恐慌，能够感受到市场比较恐慌的话，我是会做视频的。但是昨天太忙了，有点累。
市场预期与债券市场的极度压抑
经常会有一些比较有挑战性的问题，比如说问我可以预测拐点在什么时候吗。我觉得这些都是高难度的问题，可能是我都没办法回答的。
有人问我：“你依然认为贝森特会回来干预市场吗？”市场现在已经在帮贝森特做事了，那贝森特回不回来都一样。因为他要有目的，他需要有一个结果。但这个结果如果市场已经在帮他做的话，那他干预不干预还有什么意义呢？
其实我说债券市场的这个Setup，就是过于挤压、过于一致性了。我上次形容过，它就像一个弹簧被压在那一边。但是这个弹簧需要一个契机。我们现在看到的这个契机，可以是一个坏事情的契机，比如一个高于市场预期的CPI，或者一个高于市场预期的PPI。结果利率出现崩崩崩往下跌。
为什么？因为市场预期打得太满了。你可以理解为在这个位置，债券市场没有更多的买家，或者说没有更多的卖家。反而在那个位置，卖家出现了一个平仓，从而使得利率出现下跌，债券价格出现上涨。这就是从结果去解释：被压得太极端了。
你也可以理解为，当市场里面、美股里面，我们也经常看到一个好消息都砸不下去了，为什么？因为没有额外的卖家了，或者说大家的共识认为那边就是一个阶段底。
拆解美国经济衰退论与GDP构成
很多人在喊美国衰退，喊加息周期开启、AI泡沫，问我怎么看。
如果你经常看我的视频，稍微冷静一下的话，是不可能做出这些结论的。美国衰退，我现在看不到任何美国衰退的可能性。我觉得很多时候大道至简：首先，衰退是什么？用什么东西来衡量衰退？是GDP。那么GDP的组成是什么？就是个人消费、企业消费（企业投资）、政府消费和进出口数据，没了，就这四项。
个人消费看哪里？看美国银行的财报。百分之五的同比增速，没有任何消费放缓的迹象。当然这百分之五是一个广义名义增速，去掉通胀的话就是百分之二。真实消费增速是百分之二，通胀是百分之三，PCE百分之三，个人消费增长百分之五，五减三就是百分之二。真实消费维持在百分之二。
企业投资是什么？看科技巨头的资本开支（CapEx）。大科技公司的资本开支增速虽然会放缓，但资本开支会出现负增长吗？看不到。为什么？因为AI。现在还看不到AI投资的放缓。
个人消费和企业投资这两头占了美国GDP的百分之六十以上。消费如果还是维持在百分之二的真实增速，资本开支还是在增加——虽然增速会放缓，因为体量那么大不可能继续翻倍，但绝对量还在增加——那么今年百分之五、明年二七年对比二五年百分之五十，这种可能性大不大？可能性依然很大。
这两个大头已经掌握了，剩下的政府支出和进出口这两个算是噪音，先放到一边。当你把两个大头掌握了之后，美国怎么衰退？我看不到任何美国衰退的风险在背后。
加息周期影响与逻辑论证的全面性
加息周期开启之后，你想一想加息周期开启的时候会影响到什么？那你就去关注美国银行的财报。加息周期开启之后，美国消费是不是降低了？这段时间，从战争开打到现在，油价其实一直在一个相对的高位，从来都没有在低位维持非常长的时间。你看消费放缓了吗？你看美国整个消费放缓了吗？美国银行的财报里面消费有放缓吗？并没有。
虽然我们说现在的消费者是非常K型经济，但是没办法，我们看宏观必须得从一个最上层的视角去看。所以并没有看到任何衰退的信号。
至于AI这个泡沫，我前面已经聊过了。但凡聊泡沫，我觉得我们在听到这类观点的时候，可以去思考。我也不说我一定是对的，但是我们在听到这类观点的时候，可以去追问一个问题：泡沫本身一定是需求端和供给端的不匹配。那你得问一下，现在需求在什么位置？现在的供给又在什么位置？
当这两个问题聊清楚了之后，再去得出结论：有没有泡沫，或者泡沫会不会破裂。如果这两个问题但凡只聊一个，你都不可能得出一个客观结论。就像我前面聊过CoreWeave的问题，如果你只去聊融资成本上升，而不去聊背后的需求，你是得不出CoreWeave这家公司到底会不会出现问题的。
但凡只聊单边的逻辑试图去证明自己的结论，这完全就是A推不出B。当然我知道很多人在看视频或者在听别人观点的时候只想知道一个结论，只想知道一个结果，而不去在乎背后的过程。但是我们要自己去思考的话，中间的原因必须得知道，因果关系到底是因为什么然后推导出这个结论，论证的观点和思考的角度是不是够全面，还是说只是单方面从一个角度去切入。
美联储利率路径与十月不加息判断
关于十月份加息这个判断，我昨天CPI出来之后在X上面就聊过，我不认为十月份会加息，我还是认为十月份是不会加息的。
我前面其实聊过为什么我认为不会加息。一个是美联储官员（比如沃勒他们）起码现在还是看一次数据不会当作趋势，一个月的数据不是一个趋势，这是最重要的一点。
第二点就是前面的Diffusion Index（扩散指数），大家看到的那组数据其实是出现下降的。当然今天PPI数据出来之后我不知道PCE是不是一定会下降，昨天彭博做的预期是Diffusion Index是下降的。如果这两个数据加在一起的话，我认为不加息的概率会更大一些。
另外一点就是中期选举，没有必要在中期选举期间去加息。如果你真的认为非常紧张，首先现在没有到非常紧急的这种状态。我记得有一位美联储成员也说过没有这个urgency，没有一定要连续加息的紧迫性。如果真的非常紧急，你可以十二月加上50个基点，到时候我们根据数据出发再来讨论。因为十二月还可以看到很多后续数据。如果连续三个月的数据都那么炸裂，比如像这两个月这么炸裂，出现0.3%、0.4%这种，如果PCE数据也是0.4%的话，那十二月加50个基点是有可能的。
但现在我们只能聊大概率的情况，因为数据本身是在演变的一个过程。我认为大概率的情况是十月份不加息，十二月份再评估是否加息。
半导体估值与高通抗跌的原因
有人提到半导体的Risk-Adjusted Expected Return下降了，资金就去Risk/Reward更好的美债了。前面有人问为什么利率下降、美股下降、半导体也下降？当半导体价格下跌的时候，它的Expected Return其实是上升的，价格下跌在基本面没有变的情况下回报率肯定是上升的。
有人问我为什么高通不跌。我说我看好未来Agent，起码在未来的半年到一年这个时间窗口里面，我认为Agent会疯狂落地。有人让我聊很多标的，其实我聊过很多次了，我说C端这一块的Agent就是四家公司：在Meta上涨之前我就聊过，我认为未来的四家公司是Meta、苹果、谷歌，还有高通。
有人说从Agent的角度看可能别家会更好一些。我们要明白，估值是一方面，基本面是一方面，另外一方面我觉得也是从风险和筹码结构的角度去看。为什么这两天高通不跌？这个问题看似和我前面聊的无关，其实是相关的。
这两天高通不跌，并不是高通的基本面有多么惊艳，而是高通里面没有太多的投机仓位，没有太多的恐慌仓位，或者对冲基金的调仓仓位在里面。我们以为这两天市场半导体这样的杀跌，散户肯定是贡献了一部分，但很多也是机构在看到Headline新闻之后的逃跑，以及量化基金的集中杀跌。
为什么不杀跌高通？因为里面没有投机仓位，所以不杀跌高通，就这么简单。这也说明这家公司完全不受市场现在关注点的炒作，关注点不在上面，属于无人问津的标的。
而这段时间跌得比较厉害的，像英特尔跌得比较厉害，AMD也跌，Mobileye也跌，ARM也跌，美光也跌。这些都是散户比较爱买的标的。为什么散户爱买？因为过去这段时间走得比较好，所以散户爱买，包括从量化基金和动量（Momentum）交易基金的趋势角度也是如此。
标的本身有很多，我聊了很多跟智能体相关的标的，但是每个标的在投资组合里面的定位和仓位是不一样的。在现在的标的里面，有三家公司我还是愿意加仓的：一个是谷歌，一个是高通，另外一个我越来越看好的就是我前面聊到的微软。它们都和智能体联盟相关，一个是B端的智能体，一个是C端的智能体。
英特尔管理层信任与仓位控制
这两天很多人问我英特尔，我基本上没有太多回答，价格上涨和下跌涨的时候问我英特尔怎么样，跌的时候也问。
另外一点我可以说明一下，也是我昨天直播时候说过的：英特尔这家公司，如果你去看最近陈立武出来接受采访的频率挺高的，我越来越觉得这位CEO是完全值得我信任的。他从人脉关系、从执行力，到说什么就做到什么、做到言行一致这个方面，我觉得无可挑剔。
我以前跟大家分享过，在我的视角里面有很多几乎无可挑剔的管理层，比如阿斯麦（ASML）。其实他们都有一些特点，好像都是在芯片行业里面。阿斯麦是一家你基本上不用去听他们财报会议的公司，你只要把钱交给他们就可以了。但这不代表行业不会经历周期。2022年经历了一个周期，2023年当时说中国极紫外光刻机（EUV）也能造出来，出现了一波下跌，二三年、二四年出现了一波下跌，前段时间不就刚破历史新高吗？
另外一个是台积电，台积电的财报会也没什么好听的，每一次财报数据出来之后都是Beat，都是超预期。即使你和他们经历2022年的一波周期，经历完之后你也会发现，这是完全值得信任的管理层。
当然，英特尔在陈立武上来之后还没有经历过一个所谓完整的周期，但是他把公司往一个非常正确的方向去带。当时市场都认为英特尔完全错失了整个AI浪潮，但是陈立武说没有错失，未来会做Edge AI，包括现在智能体和GPU、CPU相关。所以我觉得陈立武是一个完全值得信任的CEO，整个管理班子我觉得是完全可以信任的。
对于这类公司我其实信心很大。即使接下去股价再怎么下跌，我都有比较大的信心觉得管理层能够带公司走出来。当然最终还是要看仓位匹配，因为如果你全仓面对腰斩，那我也不愿意接受，我不可能愿意承受整体仓位那么大的波动去陪着走。所以仓位还是要控制。但是在合理的仓位控制下，就算股价再往下跌个30%、40%、50%出现腰斩，我相信我都是能够接受的；而且如果只是单纯因为市场情绪不好的话，我是愿意加仓的。
管理层信心与老马对存储板块的言论
这是我能够分享的，听完这家公司的管理层交流之后，我个人对他们的信心几乎是排在非常前面的。
接着可以说一下老马在存储板块的言论。有人问是不是老马接了商单？我不知道他的目的是什么，我真的不知道他的目的是什么。他没有必要非要去压榨、让其他的一些存储厂商也降价。他说美光不错，点名表扬了美光等等。关于 SOXX（半导体指数）的一个 forward PE（远期市盈率），我在 X 上已经更新过了，大家可以去看一下半导体的 forward PE，我昨天就已经更新过了，在这边就不再过多展开。
关于美光、存储板块，我其实没有太多好讲的。首先从财报来看，从订单来看，老马说 2028 年中国会制造很多 RAM（随机存取内存）。对此我就说了，我说大家想一想老马的时间点：老马说的时间点什么时候对过？他给出的时间节点从来就没有对过。所以 OK，我不知道为什么老马需要参与这段时间的言论，我觉得他背后一定是有原因的。
刚才前面有人说老马接商单，我不觉得他会接商单，商单不可能接，老马那么有钱，他去接什么商单？但是他背后一定有他的目的在。老马做很多事情其实都是有目的的，当然也有很多事情他纯粹就是随口说一说而已。
比如说今天看到前面刚说到的，说 Grok 要接入亚马逊，然后亚马逊给拒绝了。老马随后就说：“要不然我们也做一个电商？”我说你想想，如果你真能把电商做起来，那你就去做，而且这也在你的能力范围之内。电商本身需要搭建履约中心（fulfillment center），需要建立整个物流体系（logistics）。你如果造，我看老马能不能把它造起来。
以前特斯拉的粉丝还希望老马造个手机，我觉得也挺好的。你把 AI 和自己的手机绑定起来，造一个手机也挺好的。未来几乎所有的电子产品都会 AI 化，如果可以的话，造一个手机也可以。我不知道他为什么这么去做，但这背后一定是有理由的，虽然我目前不知道具体的原因。
行，最后再找两个问题，今天就到这里。我今天本身就不准备直播太久，主要是和大家聊一聊通胀问题。晚上我应该还会做一些视频，晚上过来做视频，主要是弥补大家昨天没有更新视频的空缺。
AI 落地替代人工与超级个人的出现
接下来看这个问题：“如果 AI agent 落地替代人工，失业率上升，那么未来谁来消费呢？如何支撑公司的盈利？”
其实现在不就已经是这种情况了吗？我觉得 AI 这个问题，如果大家现在已经退休了、已经实现财富自由了，那我们可能只需要操心未来怎么去做投资；但如果大家依然是“牛马”，像我一样依然还是“牛马”的话，确实是需要担心未来 AI 这块的冲击的。
我觉得未来会形成一个概念，这个概念不是新的，在过去一段时间我也聊过，叫做“超级个人”（superhuman）。超级个人怎么定义？就是你能不能够让 AI 为你现在所做的事情赋能，怎么利用 AI 来赋能，然后在个人生活、在自己的工作或者在公司里面产生更大的价值。
这个“超级个人”将会和那些不会使用 AI、或者觉得 AI 可有可无的人，大幅拉开差距。这和 1980 年代当时整个美国因为工业化浪潮崛起的那批蓝领工人还真不一样。当时你只要付出劳动力，就可以支付并实现“美国梦”；但这一次真的不一样，现在的 K 型经济只会变得越来越 K 型。
说到替代人工，我前面其实还没有聊完整。从企业运营的角度来看，面对替代人工，他们其实有两个选择： 第一个选择就是裁员； 第二个选择是保留原本的人工，让原有的人工去做其他的事情，做一些与 AI 结合的事。
从企业运营的角度来说，核心无非两件事：一个是开源，一个是节流。AI 最直接、最简单的作用就是节流，替代掉一些重复性的工作以达到节流目的。而开源是现在软件公司正在探索的，但对于传统公司来说，其实也可以实现开源。你可以把省下来的人手安排到其他岗位上去，而那个岗位本身是可以跟你开源增收相关的，完全可以这样做。
所以从公司的角度出发，第一步最直接想到的肯定是节流，即怎么用 AI 去节流、怎么用 AI 去提高效率；第二步可能才是开源。
当然，这指的是普通传统公司。但我们可能还需要思考到另一层：未来会有很多初创公司出现，AI 可能会创造很多其他全新的工种。比如由于对数据中心的需求大增，从而带来对电工的庞大需求，这在现在已经是一个非常热门的工种了。上次我在线下交流的时候听说，美国那边的电工工资，据说最高的年薪能够达到五十万美元；在德州那边，起码平均（average）年薪也在二三十万美元左右，基本上赶上大科技公司新人的薪资水平了。所以 AI 会创造很多对于其他工种的需求，依然会有很多新的工种涌现出来。
但是对于原来的那些公司来说，最终走向如何，完全取决于公司管理层到底怎么做决定。所以现在去全盘断定这个问题我觉得还为时过早。未来社会的发展方向有没有可能像老马所说的走向全民基本收入（UBI, Universal Basic Income）？我觉得是有可能的。但这并不是我们当下需要去杞人忧天的，我们需要做的是为未来可能发生的这种场景，自己提前做好准备。
软硬件结合、实体机器人与技术淘汰加速
最后看一个问题：“AI agent 未来会不会需要绑定实体机器人，走向软硬兼施？”
其实这个问题是顺着前面那个问题延展出来的。我们现在基本上不聊投资了，主要是在聊未来 AI 的发展方向。
当 AI 可以替代很多脑力工作的时候，无论是我们所说的各种 Agent（智能体）还是 Bot，你想想看，脑力工作往往需要我们大脑思考后通过一个媒介来执行。比如个人智能体这一块，如果我今天要订餐，以前是我想要订餐，然后我通过手操作手机和 App 本身去完成订餐的过程或行为。它表面上是手在操作，但本质上是一个脑力的输出，是脑力加上一部分体力。但有了个人智能体之后，个人智能体完全可以帮你把这件事情处理掉，你只需要下达一个指令，它就可以全部做完。很多白领的工作场景在办公室里基本上全都是脑力工作，所以大部分脑力工作 AI 确实是可以替代掉的。
现在暂时没有办法替代的，是物理实体（physical）这一块。你要点一份外卖，目前还是得有人开车去给你送餐。当然，未来如果有了自动驾驶、有了成熟的机器人之后，这些实体环节肯定也是可以被替代的。
所以我认为整个演变过程，一开始肯定是从替代一部分脑力工种、脑力岗位切入，比如呼叫中心（call center）这种岗位未来一定会消失，这是必然的。而一部分工种被替代之后，大家因为脑力工作被解放而省出了时间，有了空闲时间之后，反而可能会增加对实体消费的需求与欲望。因为多出来的这些时间，你总归得花到其他地方去消费或体验。因此，反而有可能导致对非脑力、偏实体工种的需求上升，相关的工种机会也会随之增加。
但是，当未来物理 AI（physical AI）以及实体机器人真正大范围落地的时候，那情况就彻底变了。到那个时候，人类还能干什么呢？软件层面脑力工作它能做，实体层面的搬砖工作它也能做，甚至指挥搬砖的人它也能指挥，那人类真的就彻底没事干了。
而且现在业内其实已经在讨论 AI 到底有没有意识了。前面有人提到“AI 的安全问题是一个核弹”，这确实就是一个核弹。我们现在生活在一个既让人感到兴奋、又让人感到恐慌的阶段。上次在线下做交流的时候我就说过，你真的不知道 AI 最终能够发展到什么样的高度，但 AI 目前迭代和发展的速度真的非常非常快。
因此，无论从投资的角度，还是从个人职业发展的角度，我认为我们都必须要紧紧跟上这个节奏，必须跟上这个节奏。如果不跟上的话，就完全会被社会淘汰，而且被淘汰的时间窗口，正在随着整个 AI 的落地速度与技术发展速度而在急剧加速。
行吧，今天我就先聊到这里。晚上的话我应该还是有时间的，晚上还会为大家做视频。正如我前面说的，今天主要是因为昨天没有录视频，所以给大家补一期，聊一聊当下市场比较关注的几个核心点，简单聊一下通胀数据等内容。好吧，今天就先到这里，拜拜。