--- layout: post.njk source: https://168xclub.substack.com/p/herman-1998-ai web_feed: articleId: cmvy0pfy2000o9eyeyvv9hk0v feedSourceId: cmvy0jryb005pcgedc7k7qjuo guid: https://168xclub.substack.com/p/herman-1998-ai sourceUrl: https://168xclub.substack.com/p/herman-1998-ai speaker: 168xclub title: Herman：現在是 1998 年！AI 泡沫還沒來 - by 168X and Mr. Z - 168X date: '2026-08-31' summary: 文章讨论了当前AI泡沫的判断，认为真正的泡沫尚未到来，真正的泡沫在星巴克和沃尔玛等实体经济领域，而非半导体。核心观点包括：AI泡沫的驱动力并非需求崩塌，而是供给侧的瓶颈，即算力供应和存儲的成本问题。作者认为，AI的盈利能力取决于算力池的整体投入，而非单一模型（如Anthropic）的增长，因为其他领域正在开发出钱。同时，文章指出，AI的价值在于通过工程化和任务拆分来提高效率，而非单纯的Token消耗。此外，文章还分析了半导体行业中，英特尔在Apple和Google的供应链中的备份作用，以及AI对医疗领域（如药物研发）的加速作用。最后，文章对加密货币市场指出，定价权在交易所，做市商面临被淘汰的风险。 area: finance-wealth category: investment-assets tags: - ai-bubble - semiconductor - supply-demand - investment-assets - crypto people: - Herman - Mr. Z companies_orgs: - NVIDIA - Apple - Intel - Microsoft - Amazon - Google - Meta - Blackstone - Apollo - BlackRock - DeepSeek - TeraFab - GLM products_models: - Claude Code Max - Opus - GLM 5.3 Flash media_books: [] draft: true status: evergreen --- # Subscribe Sign in Translate # Herman：現在是 1998 年！AI 泡沫還沒來 ### AI 泡沫還早，來的時候漲到你不敢認 168X and Mr. Z Aug 31, 2026 2 Share 台北時間 2026 年 8 月 27 日週四清晨，英偉達財報剛剛出爐。過去兩個月，空頭的論據越堆越高：CSP 的 CDS 在上升，7、8 月投資級市場融了 2,180 億美金（去年全年才 800 億），Anthropic 的 ARR 口徑下修到 650 億的利空滿天飛。但同一時間，老黃在財報會上只說了一句話：我們所有的瓶頸，都是供給造成的，不是需求。 本期 168X 戰情室請回 Herman（@ShanghaoJin），橫跨半導體研究與高頻交易的老朋友，時隔三個月。這一集他把多空兩邊都講穿了：他是 6 月第一批看空的人，空頭的論據全是他想出來的，但現在他找不到看空的理由；錨定 Anthropic 和 OpenAI 是錯的，它們只消耗了 27% 的算力，另外 70% 正在被開發出錢；現在是 1998 年不是 2000 年，真正的資產泡沫還沒來，現在泡沫在星巴克和沃爾瑪身上；存儲是市場公敵，補漲要輪到光、CPU 和功率；半導體世界錯綜複雜，Apple 一定會扶英特爾。最後的警惕只有一句：如果你的 token 用不滿，你就是先被淘汰的那個人！ Subscribe > 👉 加入 168X 研究討論群，交流學習各大資產最新變化，橫跨美股、港股、A 股、台股、私募市場、幣圈本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：Herman（@ShanghaoJin）收聽訪談：Spotify | YouTube👉 追蹤 @168X_Fortune，AI 與資本的最前線：頂級投資人訪談、產業一手情報，每天更新 # 本文目錄 一、我是 6 月第一批看空的：空頭的論據，全是我想出來的 二、為什麼現在翻多：650 億的利空砸下來，市場沒有踩踏 三、錨定 Anthropic 是錯的：27% 的算力在賺錢，另外 70% 正在被開發 四、現在是 1998 年，不是 2000 年：這次的錢真的從外面湧進來 五、瓶頸是供給，不是需求：token 需求的三分法 六、用卡賺錢非常確定：阿里 2.2 年回本，微軟 6 個月回本 七、老黃的 5,000 億基建局：把華爾街的錢請進場 八、開源改變一切：CSP 翻身，從打工仔變成新的莊家 九、存儲成了市場公敵：87% 的 margin，你過分了 十、算力換存儲：會分任務的人，不會被存儲綁架 十一、補漲路線圖：存儲到頂之後，輪到光、CPU、功率 十二、半導體世界錯綜複雜：Apple 為什麼一定扶英特爾 十三、英特爾的賬：晶圓廠被估成 0，兩倍 PB 值 2,500 億 十四、不要小看馬哥：TeraFab、Grok 與算力平權 十五、神族與蟲族：token 用不滿的人，就是先被淘汰的人 十六、Microsoft 憑什麼賣得比 GPT 貴：有 meter 的人贏 十七、醫療的台積電：AI 篩藥再快，都得過藥明康德的管線 十八、AI 是經濟的癌症：真正的泡沫還沒來，來的時候漲到你不敢認 十九、幣圈的冷水：定價權在幣安，做市商正在被殺 二十、給散戶：別跟量化機器人作對，別在底部買槓桿 ETF ## 一、我是 6 月第一批看空的：空頭的論據，全是我想出來的 Mr. Z：今天是 8 月 27 號週四晚上 7 點，我們非常榮幸又請到 Herman 哥，上次聊是 5 月 13 號，快三個月前，當時還在亂買都會漲的狂暴牛市之中。今天本來想找一個空頭來跟你對幹，可惜沒找到，那就請 Herman 哥直接嗆爆空軍吧。 Herman：這樣吧，我先把空頭的邏輯講清楚，因為我 6 月初應該是市場上第一批看空的，你可以去看我置頂的帖子，現在看空的人，邏輯跟我當時差不多。第一，AI 整體在系統性缺錢：CSP 們開始大規模融資，7、8 月投資級市場融了 2,180 億美金，去年全年才 800 億，規模增加得非常快；而且五年前上一輪數據中心週期融的債，5 年期、7 年期，正好撞上現在 AI 數據中心建設的再融資週期，跟 Blackstone、Apollo 那些基建資金搶的是同一個池子的錢。第二，融資的另一條路是融股：從 CSP 發訂單到半導體擴產，上下游都在增發，連一年就能把擴產錢賺回來的海力士都發了 ADR。我一直覺得資本市場不是一個估值的市場，它是一個供需的市場：有多少錢來買你這個資產，對上你這個資產有多少供應。 供應端在增加，這就是看空的道理。 Herman：而我 6 月看空最重要的原因，是我當時判斷 Anthropic 的 ARR 增速一定會掉下來。它一掉，市場就會開始質疑 CSP 的投入產出：今年投 8,000 億、明年投 1 萬億，這 1 萬億對應要有多少收入才能 justify？這是現在半導體和 AI 之間最核心的一筆賬：預期的總收入，能不能 justify 預期的總投入？一旦市場覺得不能，所有半導體都拿不到任何估值；一旦覺得能，估值就全部調回去。 650 億的事情傳出來之後不給估值，就是這個機制。 ## 二、為什麼現在翻多：650 億的利空砸下來，市場沒有踩踏 Herman：那為什麼最近幾個星期我反而更看多？第一是資金面：momentum unwind（動量平倉）已經結束了。Anthropic 650 億的口徑調整是一個很大的利空，但這麼大的利空砸出來之後，沒有看到 deleveraging，沒有大規模的 forced selling，波動率沒有上升，CDX 也沒有往上跑，背景還是大量融資。這麼大一個負面消息爆出來以後沒有發生踩踏，代表市場的槓桿已經差不多出清了，沒有連環爆的問題。 你可以去看我盤面監控上的隱含波動率，最近兩週市場情緒很恐懼，但一週期權的 vol 幾乎沒有變化。這跟我 6 月 2 號看空時完全不同：那時候動量全在加倉、頭寸在擠兌，一踩就踩踏下去。 Herman：順便說 650 億這件事的本質：它更多是口徑的調整，不是需求崩了。Anthropic 頂著內部競爭、CSP 分流、token 降價這麼多壓力，增速也只是放緩，沒有轉負。它的 ARR 不能繼續上升，是因為它沒有 capacity、沒有供應，不是沒有需求：不是沒人想用它做 coding，是它變慢了、變蠢了，是算力不夠。 它在微軟那邊還有大量 backlog 的企業訂單，根本沒有算力去 fulfill。至於為什麼選這個時點調口徑，可能有 IPO 前統一披露標準的原因，可能有先蹲低再跳高的原因，也可能就是供應到頭了。 ## 三、錨定 Anthropic 是錯的：27% 的算力在賺錢，另外 70% 正在被開發 Herman：更重要的是一個錨定的問題。我之前的錨定也是 Anthropic，我知道這個錨定是錯的，但整個市場都這麼錨定。你看一個數字：過去兩年部署的總算力裡，Anthropic 加 OpenAI 兩家只消耗了 27%。它們確實是唯一能 monetize 的，但它們是從不到三成的算力裡賺到錢的。當另外 70% 的算力也被開發出錢來，我前面講的那筆最核心的賬就變了：原來靠 27% 的算力去 justify 1 萬億的 CapEx 很難，現在整個池子都在出錢，這筆賬就能算過來了。 微軟明年算力保守增加 40%，結果是自由現金流可能轉正，enterprise 端今年年底多出 200 多億的收入：這個錢跟 Anthropic 的 API 調用沒有關係，是它自己部署給企業賺的，開發的是更大的一塊蛋糕。 Herman：所以我說 Anthropic 的高增長神話要破，但問題從來不是整個 AI 要崩，而是錨定 Anthropic、OpenAI 這件事是錯的。你要錨定的是整個算力池：進來的錢是變多還是變少。我的判斷是，錢一定是越來越多，雖然每個 token 的單價會下降。 再給你一個數：DeepSeek 的成本已經比 Anthropic 低很多了，margin 還有 80%。所以你要判斷的是半導體，不是買 Anthropic：賣便宜算力的人能不能賺錢，這個循環裡的錢怎麼分配。買 Anthropic 的 PE 我可能會虧錢，I don’t know；但用卡能不能賺錢，這件事非常確定。 ## 四、現在是 1998 年，不是 2000 年：這次的錢真的從外面湧進來 Herman：我跟空頭最大的分歧：空頭覺得現在是 2000 年，我覺得最差也是 1998 年，甚至是 98 年之前的某個時間。跟互聯網那一輪的最大區別有兩個。第一，互聯網那輪是互相刷單：我打你的廣告、你打我的廣告，體系外的錢沒有成規模地湧進體系內，Amazon 講電商故事的時候並沒有真的拿到 earning 和 cash。現在不是：OpenAI 快要 profitable，大量的錢從外面實實在在湧進來，CSP 的 enterprise AI 端看到的盈利數據非常 encouraging。第二，2000 年做 forecast 的全是小公司、新興公司，頭腦一熱想怎麼說就怎麼說；現在做 forecast 的，全是萬億級的、經歷過 2000 年那一輪的 TMT 公司，人家講出來的話一口唾沫一個釘子，歷史 track record 非常好。 他們投 CapEx 不是錨定 Anthropic 的 backlog 訂單，是自己有一筆很清楚的賬：我買這張卡，多久把錢賺回來。Google、Amazon、Microsoft、Meta 統一選擇 all in，這些人是前端最清楚看到 AI 數據的人，不可能把萬億公司的性命壓在一家初創公司的故事上。Anthropic 明天破產了，跟他們也沒有關係，they can still thrive。 ## 五、瓶頸是供給，不是需求：token 需求的三分法 Herman：老黃這次財報會上最重要的一句話：我們產能利用率的約束，不是客戶的 demand，是 supply。這是 cross industry 的，整個行業都是這樣。我自己用 AI 用得比絕大多數大廠員工都多，給你一個框架，token 的需求分三部分：第一部分，替代你原來的工作；第二部分，被浪費掉的，為了打榜亂燒 token、莫名其妙把整個 code 讀一遍的那種；第三部分，去做原來做不到的事。現在發生的是：第二部分在減少，第一部分比率在增加，第三部分在慢慢探索、會越來越多。這不是 AI coding 到頭，這是 token 需求進入一個更健康的結構。 大家原來以為 AI 像 SaaS 一樣不要錢、像打車補貼一樣隨便燒，現在開始把錢花在刀刃上，這是好事不是壞事。 ## 六、用卡賺錢非常確定：阿里 2.2 年回本，微軟 6 個月回本 Herman：用卡賺錢有多確定？給你幾個數。阿里的報告裡明寫，在美國 2.2 年回本，而阿里還不只賣 token，它賣裸算力、直接租卡（bare metal）。DeepSeek 的梁文鋒說，如果我有錢能買到卡，我把錢全部變成卡。微軟內部跑 enterprise AI 的 ROI 核算，是按 6 到 10 個月把一張卡賺回來算的：而卡能用多久？V100 到今天還在用，2022 年的 A100 釋放出來，九成的價錢馬上被訂走。6 個月回本，之後這張卡還能跑很多年，你覺得這個投資他做不做？ GPU 的現金成本，算上電、託管、維護，比市場願意支付的租金低了一個數量級，這才是最本質的事情。 ## 七、老黃的 5,000 億基建局：把華爾街的錢請進場 Mr. Z：那怎麼看老黃上個月跟 Blackstone、Apollo、BlackRock 這些私募巨頭搞的 5,000 億基建 deal？基建融資一般是 equity 佔兩三成、剩下 debt 銀行團堆出來，但傳統標的是高速公路、風電，需求穩定、現金流可預測。GPU 這套，work 嗎？ Herman：老黃講的話我肯定信，歷史以來他沒有錯過，他說的是：GPU 的折舊攤銷週期可以拉長，它是生產性資產，以後可以像汽車、飛機那樣去融資。我身邊華爾街的朋友現在還沒人買單這個說法，所以你不能說市場泡沫已經很大；但他幹了這件事，一定會讓泡沫變大，會讓多得超出你想象的錢進場。類比一下：中國房地產泡沫第一輪，是房企拿自己的資本金進去蓋房子；後來才把各種 funding vehicle 全部搞起來，把整個國家捲進債務問題。我們今天在哪一步？還在拿自己的 equity 做 CapEx 的第一步。老黃等於是把門踢開了，讓華爾街債的錢更方便地進來。 我唯一不能理解的是他為什麼要做這件事：他的位置不可動搖，AI 就算爆掉也輪不到他被 blame；但等到他搭的融資 vehicle 爆掉的時候，就像當年的 CDO 一樣，他一定會被萬夫所指。 ## 八、開源改變一切：CSP 翻身，從打工仔變成新的莊家 Herman：最近最大的 game changer 是開源模型。想想 CSP 原來的處境：沒有模型，只能把算力按卡租給兩家頭部 Lab，人家拿著 90% 的 margin 往外賣，賺走所有的錢、吸走所有的關注；你自己煉模型又煉不出來，Meta 沒煉好，微軟也沒煉好。前端被兩家模型廠壓著，後端被存儲廠坐地起價再剝一層，CSP 被夾在中間做苦力。而 OpenAI 和 Anthropic 是不看價錢買算力的人，50 美金一瓦都願意接受，把整個供應鏈的價格都頂了上去。 Herman：現在不一樣了。中國的開源模型把局面打開：千問和 DeepSeek 按方法論蒸餾，這個在法律上講不清楚、就是合法；而這些模型一旦開放權重，微軟在上面做 post-training、或者再蒸餾一個自己的模型，完全沒有法律問題。等於有人幫你把閉源模型的東西爬下來、蒸好了端給你，你改一改、炒一炒就能吃。CSP 突然有模型了，整個拼圖就滿了：你有微軟那麼多用戶嗎？那麼多銷售嗎？那樣的支援體系、安全體系、算力嗎？統統沒有。模型不會差很多的時候，模型公司拼不過 CSP。 現在 enterprise 部署最多的開源模型就是千問。就在這兩天，各大榜單被一個叫 Ox Alpha 的匿名馬甲模型裸超，後來證實就是 GLM 5.3 Flash：輸入一百萬 token 只要 0.15 美金、輸出 0.5 美金，主打 coding 和 agentic 任務，把開源的低成本高效率又打穿了一層。Dario 自己講過，最終比的是兩件事：誰煉出最好的模型，誰有最高效的推理。當 token 平權、模型平權發生之後，勝負就落到第二件事上：誰的算力多。而算力最多的，就是 CSP。所以 CSP 的溢價權大增，還能反過來壓上游：50 美金一瓦我不接受了，我只出 30 到 35，我的錢可以投慢一點，等你降價，看是你的銷售先死還是我先死。 ## 九、存儲成了市場公敵：87% 的 margin，你過分了 Mr. Z：講到存儲。上個月美光財報 margin 86%，Apple 產品端要漲價三四成。這塊後續怎麼走？ Herman：存儲廠的模式，是靠漲價來漲 margin 和收入，不是靠擴產、不是靠產品迭代，這個我 5 月 13 號那期就講過。股價要漲，就需要 margin 持續上漲的預期，但你現在 87% 了，還怎麼往上？搞到 90 嗎？你不能在整個 CapEx 投入裡佔一半：英偉達每一次都在迭代，人家 margin 也就 30 幾；你不迭代光漲價，還佔大頭。我英偉達憑什麼不漲價？大家都漲，token 價錢就往上升，token 一升，AI 就結束了。 我 7 月就講過，真正威脅 AI 的兩個東西：前端一個 Anthropic，後端一個存儲。而你們兩個都是市場公敵：閉源跑贏開源，歷史上就沒怎麼存在過；存儲佔比太高，壓低了光的佔比、GPU 的佔比，拉長了 CSP 的投入產出週期，所有人都有動力把你的價錢打下來。存儲需求是不是無限的？是。但 computing power 的需求也是無限的，台積電的需求也是無限的，連英特爾的 CPU 現在都在加倍賣，人家都沒漲價。無限的需求，不 justify 你收 90% 的 margin。再加上那兩家韓國公司在公司治理和股東利益文化上的老問題，你說股票還能不能漲？可能可以，大週期裡可以破前高，但從資產配置的角度，不應該只押在存儲裡。真要配，我寧可配 NAND、配閃迪：agent 時代推理為主，每個 agent 都要數據、要 NAND、要 CPU 調度，這條需求的確定性比 DRAM 更長、更穩。DRAM 的 margin 見頂之後，估值只有往下，沒有往上。 ## 十、算力換存儲：會分任務的人，不會被存儲綁架 Herman：再講一個我自己用出來的體會：GPU 和存儲的作用，是可以互換的。人做一個項目，不是找一個愛因斯坦把整個項目幹完，愛因斯坦也會犯錯；是把任務拆成 100 個小任務，分給不同的團隊，做完再彙總審查，這叫工程化。AI 一樣：我用 Claude Code 調 Opus，一個任務拆給 100 多個 agent 去幹，效果絕對比單模型強。我把 Claude Code 分任務的方法論蒸餾成一個 skill，放進 Codex 裡，我的 Codex 就比你們正常用的強很多。關鍵在這裡：KV cache 的消耗跟上下文長度是平方關係。拆成 10 個小任務，每個 agent 讀的上下文變短，總消耗是開根號地往下降；代價是同時調了 100 個模型，GPU 的需求上升。所以會分任務的人，可以用算力去替換存儲；不會分任務的人，才會被存儲綁架。 這也是為什麼存儲的無限需求，撐不起它現在這個要價。 ## 十一、補漲路線圖：存儲到頂之後，輪到光、CPU、功率 Herman：如果半導體到年底還要漲，邏輯上應該是這樣：存儲把 margin 一口氣搞太高、很難再給估值之後，前面被它壓著的這些人補漲：光、GPU、CPU、功率等等。光的邏輯是確定的：整體算力 scale 就要靠通信，光的比率提高是必然過程，只是有量產和供應的問題，它沒有像存儲那樣亂漲價而已。功率半導體（Power Semi）要看三季度，它是跟著交付節奏來的，需求時間還沒到，買早了要等。台積電永遠無敵，但最近安靜，問題在它內部，這個下一章講。大框架記住一句話：現在是 token 需求帶動的半導體大缺貨週期，大缺貨週期裡誰手上有產能誰賺錢，而最受益的，永遠是追趕者。 長鑫本來要破產的公司，現在賺成這樣，就是缺貨週期抬起來的。光裡面那些常年畫餅的公司也一樣：不缺貨的話哪有他們的機會，真缺貨了，只要能把產能撿起來就行。 ## 十二、半導體世界錯綜複雜：Apple 為什麼一定扶英特爾 Herman：講英特爾之前先說清楚：我不是說台積電要廢了。台積電的霸主地位不會動搖，產品、know-how、客戶在製程上的沉澱，沒有辦法比擬。但你要理解，半導體世界錯綜複雜，是個江湖：江湖裡真正的大哥不是晶圓廠，是後面那幾個客戶。你銅鑼灣扛霸子再能打，社團不能只有你一個打手，大哥需要一個 backup，需要有人幫他議價。 台積電真正的先進製程，是 Apple 幫它調出來的，最先進的產能歷來優先給 Apple。但這一輪，台積電的大哥變成了英偉達：Apple 有史以來第一次在自己的供應鏈上被人挑戰，它是不能接受一個 AI dominated 的 Fab 的。所以 Apple 支持英特爾當 backup。Google 也一樣：明年要 1,100 萬片，台積電給 600 萬片，還塞的是聯發科 MediaTek 的現成產能，等於逼著 Google 把 TPU 的單下到聯發科去；Google 說那行，我去英特爾那邊流片，英特爾立刻讓我下單。 Herman：為什麼英特爾的 Foundry 一定成功？晶圓廠的本質是一個數據包：把台積電的數據包塞進隨便一個晶圓廠，良率就跟上去了。而數據包是跟客戶一起調出來的，不是閉門造車。數據包在人的腦子裡：台積電內部有派系，劉德音那一派被鬥掉了，劉德音是柏克萊的，英特爾的陳立武也是柏克萊的，這些人投靠英特爾沒有任何心理壓力。所以英特爾拿到的是人，人就是數據包，這就是它良率爬得這麼快的原因。 再加上陳立武接的是一個被血洗過好幾輪、山頭全被剷平的班，股價從 20 塊帶到 140，董事會里 credential 極強，想幹嘛幹嘛；背後還有政治資源。它不會取代台積電，但它有非對稱優勢，而且缺貨週期裡，追趕者的良率提升會比你預期的快很多。 ## 十三、英特爾的賬：晶圓廠被估成 0，兩倍 PB 值 2,500 億 Mr. Z：但即便如此，你還是覺得英特爾短期炒過頭了？ Herman：對，短期是 sentiment 炒出來的。我有一套量化的情緒指標在監測市場，前幾個星期我一直在警告，就是因為情緒太好，情緒太好就是危險。但這家公司的 fundamental 沒有問題，甚至便宜：市場給它的預期裡連 CPU 漲價都沒怎麼算，現在國內 CPU 已經加倍在賣，把漲價算進去，明年 EPS 輕鬆到 6 塊。更重要的是晶圓廠：去年底賬上 1,050 億的資產，今年再投 150 到 200 億，明年底就是 1,250 到 1,300 億的晶圓廠資產。兩倍 PB 就是 2,500 億，三倍 PB 是 4,000 億，而市場現在給這塊的估值是 0。 它還有先進封裝，還可能跟 TeraFab 一起做存儲，這些都是市場沒有 pricing 的明牌。所以 sentiment 會讓它跌，跌就跌，但從價值角度，它是一個下面有底的安全資產。 ## 十四、不要小看馬哥：TeraFab、Grok 與算力平權 Mr. Z：你最近說不要小看馬哥。TeraFab 到底搞不搞得出來？Grok 我自己用起來確實變好用了。 Herman：TeraFab 缺錢，投晶圓廠是要真金白銀的，你看英特爾花了多少錢，馬哥沒有那麼多 cash。但 TeraFab 確實想跟英特爾合作做存儲：英特爾的存儲底子很強，當年海力士的大連廠就是英特爾賣出去的。錢哪裡來我不知道，但馬哥經常能把錢變出來，這個事情不可以賭他變不出來。Grok 變強是兩個原因：第一，SpaceX 快速部署算力、組算力集群的能力是真的強，從通訊到整套系統都是自己搞的，Google 去年能煉出模型靠的就是算力平權、暴力計算，SpaceX 有同樣的能力；第二，它有 Cursor，有前端流量，就有大量 post-training 的數據。有算力、有數據，模型變好只是時間問題。綜合能力現在應該還不如 GLM，但進步非常快，而且便宜。如果它跌到 1 萬億，which I think possible，我覺得是可以進的。在硅谷，最忌諱的就是跟馬哥作對。 ## 十五、神族與蟲族：token 用不滿的人，就是先被淘汰的人 Herman：說一下我對 AI 使用的理解，這句話不好聽：如果你發覺你的生活和工作裡用不了很多 token，你就是要被淘汰的那個人。給你一個 200 美金的 Claude Code Max，你一個星期都用不滿，說明你的工作太簡單、連延伸的需求都沒有，你的工作一定會被 AI 取代。 給你一個 reference：我過去三個月寫了 45 萬行交易系統代碼；我原來在深圳的整個團隊，20 個人，一年寫 6 萬行。45 萬行意味著一個 professional 的交易團隊幹一年到一年半的活，而且交易是不能容錯的：我現在一秒鐘併發一兩千筆單、1.7 毫秒內全部完成，運行以來 zero bug。原來我只做模型，告訴程序員去實現，一個 bug 虧我幾千美金；現在一個人全乾了。 Herman：需求的深度是指數級的。讓 AI 接一個交易所 API 下單，10 分鐘做完；但要把下單從 2 毫秒優化到 1.7 毫秒，那 0.3 毫秒，要調一堆雲、對時鐘、做內網安全，投入的 token 是 1,000 倍。高頻交易裡 2 毫秒就是 0，一點價值沒有，搶不到就是搶不到：你沒有那 0.3 毫秒的需求，你永遠不懂，說明你的工作沒有看到天。說 AI coding 到頭的人，肯定是沒用夠 AI：AI 取代的是碼農，成就的是程序員。最早的編程是彙編，後來是 C，現在的編程語言是英語：誰都會英語，但你的 natural language 不比我好，比的是腦子裡的 know-how。 AI 取代的其實是組織架構：不再需要前端、後端、產品、測試，只需要一個會調用 AI 的人。適應不了新工作流的傳統機構，就像拿著戰刀的大清，被幾個人的新架構按著打。以後這個世界只有神族和蟲族：0.1% 的人，用掉 99% 的 token。以後缺的是腦子能想到的人，不缺幫你做到的：你腦子想得到的，AI 都能幫你做到。 ## 十六、Microsoft 憑什麼賣得比 GPT 貴：有 meter 的人贏 Herman：很多公司現在的困惑是：token 燒了很多，產出說不出來。比如有大廠開始管控 token 用量，因為員工那邊看不到產出：其實產出是有的，原來程序員一天干六個小時的活，現在十分鐘幹完，剩下的時間老闆看不到而已。但這暴露了模型廠的通病：你只解決了 investment，客戶看不到 return。Microsoft 的 enterprise AI 憑什麼能賣得比 GPT 本身還貴？因為它有 meter。跨境電商在 Amazon 上投了多少 token 做優化、提高了多少銷售、AI 客服減少了多少退貨，全都有數據，API 一接就看得到。R 和 I 連在一起，客戶看到 ROI，這個投入就是 persistent 的、一路往前不回頭的。 這就是為什麼微軟的 AI agent 業務做都做不過來，今年 enterprise AI 相關收入已經是幾百億美金的量級；也是為什麼微軟、Amazon 敢無限投入，they don’t care，因為它們看到的是客戶 ROI 的數據。你想在這個時點看空整體 AI、覺得現在是 2000 年？No way。你要質疑需求，得去找 CSP 的人：讓 Google 的人告訴我需求到頭了，我就信；Google 說我需求多到幹不過來，那前面的微軟就更不用問了。 ## 十七、醫療的台積電：AI 篩藥再快，都得過藥明康德的管線 Mr. Z：聊聊 healthcare。Moderna 上禮拜 mRNA 疫苗報捷，股價也在噴。 Herman：最早那個澳大利亞人用 AI 治好自己的狗的時候，你就應該能看到今天。AI 的本質是什麼？最早的強化學習、深度學習，就是大規模並行計算、在海量數據裡找規律：coding 和對話都是額外開發出來的能力，醫療、軍事、交易這些才是它最 ideal 的場景。AI 篩 DNA 會快非常多，但你要算一筆賬：篩選只佔新藥成本的 5%，藥檢佔 95%。篩得再快，都得過臨床管線，而藥明康德就是藥裡面的台積電，沒有人能在成本上打贏它：同一個 case，中國和美國的成本差 20 倍，中國做完藥檢再去美國還能走快速通道。 AI 會讓整個新藥開發提速，方案更精準、二期三期不用反覆改，95% 的成本也會下降，個性化醫療會大爆發：但所有管線，都得從它那裡過。 ## 十八、AI 是經濟的癌症：真正的泡沫還沒來，來的時候漲到你不敢認 Herman：最後講講週期什麼時候結束，我有一個不太好聽的理論：AI 是經濟的癌症。癌症的特點是吸收養分的能力太強，把全身的養分都吸走。AI 的 ROI 太高了：微軟買一張卡 6 到 10 個月回本，它在乎利率是 10% 還是 15% 嗎？不在乎。但別人在乎：星巴克開一家店要規劃十幾年回本，市場上就這點錢，全被 AI 吸走了，實體經濟拿不到錢。把 AI 刨掉，美國現在就是衰退。我們活在一個神族和蟲族被 combine 的世界：合在一起名義 GDP 增速 6% 到 6.5%，比 4.7% 的長端利率高出 190 個基點，宏觀上這就註定要產生巨大的資產泡沫。但泡沫現在流錯了地方：星巴克 36 倍的 forward PE，英偉達 12 倍。泡沫在沃爾瑪和星巴克身上，還沒擠到半導體上來，你何來的做空？ 市場現在把 CSP 當週期性行業定價，因為它現金流是負的；等後年現金流全面轉正、市場 realize 半導體需求不是週期性的那一天，會產生一個巨大的資產泡沫，漲到你眼睛都不敢認。所以我說現在是 1998 年：這輪跌完是 98 年，你看看 99 年、2000 年長成什麼樣，六親不認。 Herman：真正的終局有兩種。第一種，實體經濟真的垮掉：嚴重失業，碳基沒有消費，硅基的消費最終也依賴碳基，沒人買漢堡、沒人打廣告，你的 AI 幹活幹給誰？每一次產業革命都要替代舊產業，農業替代掉把人擠進城市，製造業替代掉把人變成文職，現在 AI 把文職替代掉，這些人去哪裡，是 1848 年式的問題。第二種，民主黨上台，給 AI 做化療：加一堆限制，或者給每個人發營養劑。真正的債務風險也不是 CSP 的 CDS 上升，而是它們的融資需求把債務成本頂上去之後，擠兌效應讓別人用不到錢，這是明年要注意的事。但 again，這些都是三期四期的事，現在是一期二期，It’s not today。 ## 十九、幣圈的冷水：定價權在幣安，做市商正在被殺 Mr. Z：最後聊聊 Bitcoin，今天都還沒講到。 Herman：我貢獻一些一線信息。我原來在幣安一個月 20 億、30 億美金的交易量，VIP7，現在降到 V5 了；我身邊一堆 V9 的朋友，現在都在 V6。先認識一個事實：幣圈的定價方式，99% 在交易所，不在鏈上，任何一個幣的定價權都在幣安。 而交易所裡的資金正在被幣股分流：以前除了比特幣、以太坊、Solana，隨便一個小幣日交易量上 10 億很常見，現在幾乎沒有，幾千萬就算大的。做市商都在被殺：我們高頻吃一單，原來賺 100 美金，現在只剩 25，這還是行情最好的這幾天。你看到它在漲，但掛單不多、沒有深度，是幹拉：交易所自己把做市商拉爆，沒有人 fomo 進來。漁民們一年前發現魚沒了，半年前發現項目方被割完了，現在發現做市商也不賺錢了：做市商哪天不掛單了，我們吃單的也就走了，這個要小心。 Mr. Z：昨天貝格先生跟我聊，他從鏈上數據看牛市悄悄要來、不會再回 6.1 萬，還有四年週期被打破、以後短牛短熊。 Herman：四年週期這件事我同意，減半的重要性確實沒了；但「牛市一定會來」，I’m not sure。看好要有背後的原因：鏈上冷清的時候看好，前提是錢還一樣多；現在錢在被引出這個市場，這就不一樣了。我自己也買，6.5 萬以下我每天拿交易賺的錢買一點，也沒賣；long run 我當然看好 20 萬、50 萬。但短期你要先回答一個問題：錢從哪裡來。至於 Hyperliquid，我一分錢也不會放在那裡交易：它下單要幾百毫秒，中心化處理完事後上鏈，成交前還要先看一眼幣安的價格再決定給不給你成交，對你有利就不成交、對你不利就成交，選擇性成交。 ## 二十、給散戶：別跟量化機器人作對，別在底部買槓桿 ETF Mr. Z：最後的最後，Herman 哥給大家一些警惕或提勉？ Herman：警惕我前面講過了，再重複一次：去看一下你生活和工作裡的 token 用量，用不滿，就說明你的工作要被替代了。投資上給散戶幾條。第一，不要 trade on market，不要跟我們這些量化機器人作對：你覺得你手感很牛，大數據統計出來並不是。現在有 AI 了，把你過去所有的交易記錄丟給 AI 看一看，賺錢虧錢一目瞭然。投大趨勢，別做刁鑽的短線。 我自己也檢討：650 億那天我明知道是假利空，還是忍不住一鍵減倉，賣對了又怎麼樣，老幹這種事最後就是五五開，沒有意義。我的 saving 賬戶裡 Google、Meta、高盛，放著不動、不看價錢；交易歸交易，是另一個賬戶的事。第二，切記不要在底部買兩倍槓桿 ETF：有人在底部推薦南方東英的槓桿產品，你想買海力士為什麼不直接去買 000660？底部波動率大，一天上一天下，兩倍槓桿等於槓桿買股票再加做空波動率，來回損耗把本金磨光。槓桿 ETF 只有在單邊直線拉升、波動率收斂的時候才能買。第三，說個不裝的思路：Nancy Pelosi 買的票，你至少知道民主黨黨內對它並不敵對反感；BE 又是共和黨這邊支持的，等於兩黨都沒有政治阻力，Nancy 肯定是有一些信息的。政治上的風險被排除，需求端又是數據中心的電力剛需，那就無腦買了，不用看了。我自己一直在監測每一個國會議員的持倉，你也可以花 200 美金買個監測服務，這是公開可查的數據。還有一個 deleveraging 時期的技巧：市場無腦砸盤的時候，業績最好的公司是最後被賣的，看它財報暴漲那天的力度，英特爾漲 13%、BE 漲 20%、AEHR 漲 50%，deleveraging 一結束，閉著眼睛買回來。 Mr. Z：一場訪談兩個半小時，Herman 把這一輪的多空講成了一個完整的閉環：空頭的論據是他 6 月第一批想出來的，翻多的理由是他自己重新算出來的賬。這筆賬的核心就一條：預期的收入能不能 justify 預期的投入，而答案已經變了：錨定 Anthropic 是錯的，另外 70% 的算力正在被開發出錢；瓶頸在供給不在需求，用卡賺錢非常確定。所以現在是 1998 年：真正的 AI 泡沫還沒來，等市場 realize 半導體不是週期股的那一天，漲到你不敢認。至於每一個人，就一句話：token 用得滿不滿，決定你站在神族還是蟲族那一邊！168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。我們每週平日晚上，我們不見不散！ Subscribe 👉 追蹤 @168X_Fortune，AI 與資本的最前線：頂級投資人訪談、產業一手情報，每天更新 👉 加入 168X 研究討論群，交流學習各大資產最新變化，橫跨美股、港股、A 股、台股、私募市場、幣圈 # 關於 168X 168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持 Website | X | YouTube | Apple Podcasts | Spotify | Substack 2 Share #### Discussion about this post Comments Restacks Top Latest Discussions No posts ### Ready for more? 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