--- author: 投资TALK君 date: '2026-08-07' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=1H1qYILexp8 speaker: 投资TALK君 tags: - macroeconomics - credit-risk - us-stocks - ai-software title: 软件集体逆袭与大科技信用风险：非农数据展望下的美股底层逻辑 summary: 本期文章深入分析了美股当下的市场参与度及大非农数据预期，分享了顶尖机构在第二季度的调仓细节，并重点探讨了亚马逊债券利差与信用违约掉期（CDS）的关系。同时，通过 Figma、Atlassian 和 Unity 的最新财报，详细论证了 AI 并没有破坏 SaaS 软件的收费模式与客户粘性，反而为其带来了新的增长点。 insight: '' draft: true series: '' category: investment-assets area: finance-wealth project: [] people: [] companies_orgs: - Amazon - Figma - Atlassian - Unity - Nvidia products_models: [] media_books: [] status: evergreen --- ### 社区互动与消灭机器人的算法博弈 各位观众大家好，欢迎来到这个不单只聊新闻的专业美股频道。我是市场分析师**小涛**。 首先，我想要再次恭喜大家，昨天我们在留言区里边再次战胜了**人工智能机器人**。说实话，这真的要归功于大家的积极留言。在以前，我每天起码要手动删除 50 条到 60 条，甚至于 100 多条机器人的垃圾留言。而昨天，因为有大家的踊跃互动，我几乎没有在评论区看到机器人的身影。昨天的视频下面有一条留言非常有意思，这位观众说，也许是这些 AI 机器人感受到了博主的留言区有些孤单、孤零零的，所以它们特意送来了一些“温暖”，留下了很多机器人的痕迹。这确实是一个非常幽默的视角，或许真实情况就是这样。 今天我就不给大家太大的留言压力了，如果大家看完视频觉得有收获，或者有时间的话，就请在下方留个言。这样的互动确实对于我们消灭机器人、净化留言区有着极其明显的帮助。 在今天的内容中，我们首先会梳理一下市场的整体参与度，因为我们已经有一段时间没有就这一指标进行深入的更新了。接着，我们会重点分析周五即将公布的**大非农数据**（Non-Farm Payrolls: 反映美国非农业人口就业状况的关键月度宏观经济指标），并拆解彭博等主流机构对于该数据的最新预期。 随后，我们将进入今天的一个核心话题：今天我和一家我个人非常喜欢的投资机构进行了第二季度的业绩复盘，我会详细分享他们对于当下美股市场节奏和板块配置的最新看法。 此外，在过去两周的时间里，大家可能在社交媒体上看到了关于大科技公司 **信用违约掉期**（Credit Default Swap: 一种用于规避信用风险的金融衍生工具，通常简写为 CDS）的图表，显示其上升幅度巨大，甚至处于非常危险的高位。这是否意味着大科技股即将迎来深度的回调？今天我特意拿了另一张非常类似的债券利差图表出来和大家分享，用以客观评估当前大科技公司的信用风险到底有多高。 在节目的最后，我们会把焦点转向这两天发布财报的软件公司。这些公司的财报表现普遍非常亮眼，基本上再次用数据验证了 AI 对于现有的软件公司到底有没有产生破坏。起码到目前为止，市场之前所交易的“AI 破坏 SaaS 软件”的逻辑线，一直都没有被真实数据所证实。 在此，我诚挚地邀请大家在收看的同时，记得留言、点赞加转发。那我就废话不多说了，直接开始今天的主题。 ### 市场宽度分析：纳指中性与标普偏强 我们先来看一下美股市场的整体参与度。在过去的一周时间里，市场反弹的幅度比较大，美股三大指数都走得非常漂亮。但其实，如果深入观察市场参与度的内部细节，情况并没有大家想象的那么乐观。 在纳斯达克指数方面，个股的 20 日和 50 日均线占比分别处在 52% 和 47% 的位置，这在统计学上是一个非常中性的区间。而更长周期的均线，例如 100 日均线和 200 日均线的个股占比，分别处在 46% 和 43% 的位置。这说明纳指的整体参与度仍然停留在一个中性的状态，并没有呈现出极度乐观或普涨的格局。 相比之下，代表小盘股的罗素 2000 指数这块，其市场参与度相对呈现出中性偏乐观的态势。罗素 2000 指数中，20 日和 50 日均线以上的个股占比分别处于 60% 左右。而代表大盘股的标普 500 指数也同样处在相对中性偏乐观的位置，其 20 日和 50 日均线以上的个股占比分别达到了 63% 和 64%。 因此，从市场宽度的指标来看，标普 500 指数和罗素 2000 指数目前处于中性偏乐观的区间，而纳斯达克指数则仍然被压制在一个非常中性的位置。这种分化提醒我们，在指数反弹的背后，个股的分化和资金的局部抱团依然存在。 ### 大非农数据展望：美联储政策的边际变化 接下来，我们来聊一聊即将于美东时间周五早上 8:30 公布的 7 月份大非农就业数据。 目前，市场对于本次新增非农就业人数的普遍预期是 8 万人。而彭博社的 Anna Wang 经济研究团队所给出的预测更为保守，他们预期新增就业人数仅为 65000 人。在失业率这一关键指标上，市场预期为 4.2%，而彭博团队给出的预期是 4.3%，略高于市场的普遍预期。 对于这一组即将公布的数据，我个人的看法是：当前的美联储政策制定者对于劳动力市场的健康状况其实并没有表现出过度的担忧。无论最终公布的失业率是 4.2% 还是 4.3%，我认为这都不会从根本上改变美联储目前偏向宽松的货币政策态度。 当然，如果大非农数据最终显著好于市场预期，那么美国国债收益率短期内往上反弹个两三个基点，这是非常合理的市场反应，也必然会发生。反之亦然，如果失业率比预期更高，表明劳动力市场降温超预期，那么美债收益率出现小幅下跌也是理所当然的。 如果失业率比市场预期要高，自然意味着 9 月份美联储加息的概率会进一步下降，或者降息的幅度可能需要加大。但总体而言，以当下美联储的政策重心和评估角度来看，非农这组就业数据在现阶段的相对重要性，已经不像之前几个季度那么高了。比起劳动力数据，接下来的 **消费者物价指数**（Consumer Price Index: 衡量通货膨胀的关键指标，简称 CPI）和 **生产者物价指数**（Producer Price Index: 反映企业生产成本变动的指标，简称 PPI）等通胀数据，无疑对美联储的决策起着更加决定性的作用。 ### 机构二季度业绩复盘：从芯片硬件到科技龙头的仓位切换 接下去我们来探讨一下今天我和一家机构做完业绩复盘（Review）后的一些核心收获。 首先，这家机构是我在日常工作中能够接触到的、最令我欣赏和喜爱的一家投资机构。我认为他们对于整个美股市场交易节奏的把握做得非常出色。虽然他们是一家典型的自下而上（Bottom-Up: 一种先分析个股基本面，再决定行业及宏观配置的投资策略）基本面投资基金，主要从个股的底层逻辑出发，但他们对于市场情绪面的敏锐度和掌控力同样非常高。 在刚刚过去的第二季度中，这家机构做出了一个关键的仓位调整：他们从硬件和半导体板块中减持了部分仓位，并将其重新分配到了大科技公司（Mega-Cap Tech）。他们之所以做出这一决定，是因为虽然他们依然深信 AI 产业的长期趋势，但在具体投资标的的选择上开始转向保守。同时，大科技公司在二季度期间并没有像硬件板块那样受到市场资金的极度追捧，估值相对更加合理。 这一逻辑其实与我前段时间和大家分享的观点是不谋而合的。市场不可能无限制地单方面去炒作、喜欢这些硬件设备公司，而完全忽视下游的大科技公司。因为这些硬件公司的前金主爸爸正是这些大科技巨头。 我们可以回想一下，大约在一个月之前，整个市场都在热烈讨论：**美光科技**（Micron Technology）的远期市盈率（Price-to-Earnings Ratio: 估值指标，简称 PE）能不能从周期股的低位一举扩张到 15 倍甚至 20 倍？美光是否已经不再是一个传统的周期性行业股？ 当时我的观点就很明确：如果美光这类存储芯片公司想要彻底摆脱周期股的定位，你起码要保证下游的这些大科技巨头在 AI 算力这一块的巨额投资是能够看到明确的商业回报的。如果大科技公司在应用端和软件端的投资无法变现、没有回报，那么处于上游的硬件板块是不可能长期维持 15 倍或 20 倍 PE 的高估值的。这在商业逻辑上完全行不通。 大科技巨头才是整个 AI 产业链中底层商业化落地最核心的环节。只要大科技公司的商业化链路出现问题，那么剩下整个产业链中的所有硬件环节——包括芯片设计、芯片制造最上端的**台积电**（TSMC）以及**阿斯麦**（ASML）——迟早都会受到负面冲击。 正是基于这一判断，这家基金在二季度选择在硬件板块走势非常强劲的时候进行了逢高止盈，并转仓去配置那些当时市场关注度相对较低的大科技公司。我个人在英特尔（Intel）的投资操作上，也是在 5 月份和 6 月份进行了分批止盈。当然，在当时我操作的时候，我并不知道他们的做法，因为机构的季度复盘通常要等到 8 月初才会完成，我们在季度中旬是无法得知他们具体交易的。但看到复盘结果时，我发现我们的思路是完全一致的。 他们换仓的第一个目的是为了锁定硬件板块的利润，第二个目的是将资金配置到当时仓位相对较轻、市场关注度不高的大科技股上。事实上，今年以来大科技公司的平均走势甚至没有跑赢标普 500 指数，更不用说去和狂飙的芯片板块做对比了。 这种资金的低配，也解释了为什么上周在亚马逊和微软公布财报之后，股价能够出现那么大幅度的拉升。通常情况下，这种千亿乃至万亿市值的超级巨头出现如此巨大的单日涨幅是极其罕见的。而出现这种报复性上涨的前提条件，一定是市场的整体仓位并没有过度拥挤在这些个股上面，市场的短期关注度也不在它们身上，一旦业绩没有雷，就会引发资金的重新配置。 ### 存储芯片周期逻辑：SK Square 的价值重估与盈利增长 在我们的复盘讨论中，这家基金还分享了他们关于 **SK Square**（SK 集团旗下的投资平台，持有存储巨头 SK Hynix 约 20% 的股权）的配置逻辑。 目前他们持有相当数量的 SK Square 头寸。通过投资 SK Square，他们实际上是在间接投资**SK海力士**（SK Hynix: 韩国半导体巨头，目前在 HBM 存储芯片领域处于领先地位）。由于 SK Square 的市值相比于其持有的 SK 海力士股权价值存在着一定的资产折价（Discount），因此通过这种方式投资具有更高的安全边际。 非常有意思的是，尽管他们坚定看好整个存储芯片（Memory）行业的发展，但他们并不认为存储芯片行业能够借此彻底摆脱原有的周期性行业特征。他们认为，存储芯片依然是一个强周期的行业，只是由于 AI 对高带宽内存（High Bandwidth Memory: 简称 HBM）的爆发性需求，加上当前主要存储厂商在扩产能上表现出了极强的克制和纪律性，使得这一轮的行业上行周期会比历史上任何一次周期都要长。 既然他们投资了这一标的，却又不认为它能走出周期性行业，这背后的核心投资哲学是什么？ 这代表着他们对这笔投资的期望非常理性——他们并不期待存储芯片公司能够获得永久性的市盈率（PE）估值扩张。目前三星和海力士的远期 PE 仅在 6 倍左右，他们预期这个估值倍数将持续维持在这一低位。因此，未来股价上涨的驱动力将百分之百来自于企业每股收益（Earnings Per Share: 简称 EPS）的绝对增长，而不是估值的提升。 他们认为，这些存储芯片公司在接下去的几个季度中，依然会像“印钞机”（Print Money）一样极其赚钱。如果明年公司的 EPS 体量能够实现翻倍，那么即使 PE 估值倍数保持在 6 倍不发生任何改变，公司的股价也同样能够翻倍。对于一个投资标的而言，如果在估值不扩张的情况下仅靠盈利增长就能实现一年内股价翻倍，这难道还不够令人满意吗？ 过去一段时间，市场一直在争论存储行业到底是不是周期行业。你会发现，很多投资问题并不需要非黑即白地去争论出一个标准答案。很多时候，最合理的往往是折中的那个答案——即：我投资存储行业，我承认它依然是周期行业，因此我不会去幻想给它 20 倍的 PE；但我深知它的盈利增速在当下是极度真实的，我赚的是 EPS 增长的钱。 此外，这家基金的投资组合中，虽然依然重仓了大量与 AI 相关的核心标的，但已经没有以前那么激进。他们通过减持部分硬件股、加仓大科技，同时分散配置一些完全与 AI 无关的传统标的，来控制整体投资组合的波动率和下行风险。 这也是我一直向大家强调的观点：我们确实看好 AI 的未来，我们也可以积极参与 AI 领域的投资，但我们没有必要陷入目前市场上那些极端的舆论漩涡中。现在的市场声音太分裂了，要么就大喊 AI 充斥着泡沫，整个产业随时会崩溃；要么就盲目乐观地认为未来五年十年 AI 行业都会一帆风顺地涨下去。 商业发展的历史告诉我们，任何技术革命都不可能一帆风顺。在未来的某一个时间节点上，市场一定会由于过度乐观而出现投资过载和阶段性出清。作为合格的投资者，除非我们选择完全不碰个股、只进行指数基金的定投，否则只要我们参与了个股投资、参与了 AI 赛道，我们就必须对整个行业的技术演进、产能扩张和资本开支动向保持极其敏锐的追踪。一旦发现任何风吹草动或基本面风险，就要果断对仓位进行结构性的优化和调整。 ### 大科技公司债券利差与信用风险分析 为了让大家更加清晰地看待当前大科技公司的真实信用状况，我们来看下面这张关于亚马逊公司债券利差的走势图。 这张图表展示的是亚马逊在 2021 年发行的、将于 2031 年到期的 10 年期债券的利差数据。在图表中，白色的折线代表了该债券的信用利差。这一利差的走势，实际上与社交媒体上被广泛讨论的信用违约掉期（CDS）指数在逻辑上是完全一致的。通常而言，信用利差一旦出现明显上升，该公司的 CDS 报价也必然随之同步上涨。 在社交媒体上，许多博主为了吸引眼球，往往只会截取这张图表中白色折线在后半段快速攀升的局部画面，并配以耸人听闻的标题，暗示大科技公司正面临着严重的债务违约风险。但如果你把观察的时间窗口拉长到 2021 年至今的完整周期，你会发现一个完全不同的事实。 在过去的五年里，比亚马逊当前债券利差更高的时期至少出现过三次： * 第一次显著的高点出现在 **2022 年**。当时整个美股市场处于美联储极其激进的加息周期之中。在无风险利率快速抬升的过程中，全行业的信用利差都出现了系统性的走高。但实际上，亚马逊在 2022 年所承担的债务规模和财务压力，比亚马逊当前的状况要安全得多。这证明利差的上升主要是宏观利率环境变化的产物，而非公司基本面恶化。 * 第二次高点发生在 **2024 年 8 月**。当时发生了著名的**日元套利交易**（Yen Carry Trade: 投资者借入低利率的日元，转而投资高收益美元资产的套利模式）集中平仓事件。由于日元短期急剧升值，迫使全球套利资金大举抛售流动性最好的美股科技股以回笼资金。这导致大科技公司的股价出现急跌，信用利差被动飙升。这显然是一个单纯由宏观流动性冲击引起的市场事件，与亚马逊本身的债务履行能力没有任何因果关系。 * 第三次利差的异常波动则发生在 **2025 年** 关税政策调整的预期阶段。市场对于全球贸易摩擦的担忧导致科技股股价承压，债券利差也随之出现了短暂的脉冲式上升。但关税波动对亚马逊这类科技巨头核心债务基本面的实际物理影响是极其微弱的。 通过这三个历史节点的复盘，我想向大家阐明一个至关重要的金融学常识：债券利差的上升或 CDS 报价的上涨，并不是导致大科技公司股价下跌的“因”；相反，它们与股价下跌都是宏观风险事件发生后的“果”。两者之间呈现的是高度的相关性，而非因果关系。 大科技公司基本面稳健、账面现金充裕的现状并没有改变。把时间线拉长来看，当前的信用利差水平甚至远远低于 2022 年、2024 年和 2025 年的多次高点。因此，大家在看到此类 CDS 图表时，完全不需要产生恐慌心理。 ### AI 破坏 SaaS 逻辑证伪：Figma 与 Atlassian 的财报解析 最后，我们来重点剖析两家代表性的软件公司，去看看 AI 究竟是在毁灭软件行业，还是在加速其发展。 第一家公司是创意设计软件巨头 **Figma**。 由于设计行业被普遍认为是容易被 AI 生成式图片和设计工具所取代的重灾区，因此 Figma 之前一直被市场视为最容易被 AI 颠覆的公司。然而，Figma 刚刚公布的财报数据却给市场注入了一剂强心针。 数据显示，Figma 的季度营收超出了市场普遍预期 5%，而其调整后的每股收益（EPS）增速体量更是比市场预期高出了将近 100%。虽然这一 EPS 的绝对数值基数较小（从预期的 1800 万美元翻倍增长到了实际的 3600 万美元），但这一翻倍的业绩表现依然足够震撼。 我们进一步去分析他们财报电话会议（Earnings Call）中披露的核心运营细节，会发现以下几个极具启发性的现象： * **席位留存极其稳固**: 在当前财报周期中，有高达三分之二（2/3）的客户在进行年度续约时，都主动选择增加了满额席位（Full Seat）。这使得 Figma 整体的客户留存率（Retention Rate）继续稳定在 90% 的极高水平。这直接证伪了“企业因为使用 AI 工具而开始大规模裁减设计人员、缩减设计软件席位”的传言。 * **用户群体的破圈效应**: 财报中举了一个非常生动的案例，Figma 的某家科技公司客户，其内部研发工程师购买并使用 Figma 软件席位的人数，目前已经正式超过了该公司专业设计师的人数。这一现象的背后折射出 AI 工具带来的“破圈”效应。因为 AI 的加入，降低了原本专业软件的使用门槛。正如 Adobe 的生成式 AI 工具使得普通人也能轻松进行图片修饰一样，Figma 引入 AI 辅助功能后，让原本不懂设计的工程师、产品经理也能开始上手进行简单的视觉设计和原型搭建。这反而帮助软件公司极大地拓宽了潜在的用户群体边界。 * **商业变现模式的重塑**: 市场此前非常担心生成式 AI 会彻底摧毁 SaaS 软件传统的按席位收费（Seat-Based Pricing）模式。而 Figma 给出的解决方案是：在维持原有席位费的基础上，引入了 AI 使用额度的附加订阅（AI Credits Add-on），并在此基础上叠加了按需付费（Pay-As-You-Go: 按照实际使用量进行实时计费的收费模式）的混合收费机制。这就好比手机套餐，用户既可以购买固定的月度流量包，也可以选择超出后按兆付费。刚刚过去的这个季度是 Figma 首次推行这一新收费模式的财报周期，结果显示，其毛利润率环比上升了 2.5%。 * **开源模型普及带来的降本空间**: 随着市场上高质量**开源模型**（Open-Source Model）能力的不断提升，软件公司在调用大模型时的 API 成本正面临着巨大的下行通道。对于 Figma 而言，目前的算力和 API 支出依然以闭源模型为主，但管理层已经明确表示，未来将逐步引入和适配开源模型。这预示着其算力成本有望进一步被压缩，毛利润率依然具备着广阔的扩张空间。而在指引（Guidance）方面，Figma 尚未将目前正在进行测试的几款全新 AI 产品计入未来营收预期。这意味着在接下来的 2027 财年，公司的营收表现大概率会再次超出当前市场的保守预期。 当然，我们并不能因此就断言 AI 对软件行业的颠覆危机已经完全解除。 目前 Figma 融入 AI 业务后的毛利润率为 85%，而其在 2025 年第二季度没有大规模引入 AI 功能时的历史毛利润率高达 90%。这其中的差距在于，AI 功能的调用需要软件公司承担真实的推理算力和大模型 API 成本。这种硬件成本的引入，会导致新业务的毛利润率无法像传统软件拷贝销售那样达到 90% 以上。 但管理层指出，随着模型效率的提升和混合收费的普及，未来公司整体的毛利润率将稳定在 80% 到 85% 之间，这在整个商业世界中依然是极其暴利且完全可以接受的水平。目前市场预期 Figma 接下来的毛利润率会跌至 81%，运营利润率仅为 5.57%，这显然是低估了管理层给出的 9% 以上的运营利润率目标。 第二家软件公司是 **Atlassian**（股票代码：`TEAM`）。 Atlassian 在周四盘后公布财报后，股价在盘后交易中一度暴涨了 30% 以上。 如此惊人的市场表现，核心原因在于其财报中完全找不到任何 AI 对其主营业务产生负面侵蚀的蛛丝马迹，相反，AI 正在扮演其业务增长加速器的角色。 从他们云业务（Cloud）的季度同比营收增速可以看出这一趋势：除了 2025 财年第一季度录得 31% 的高增速外，随后几个季度虽然在宏观高利率环境下略有放缓（分别为 29.6%、25.23% 等），但紧接着便在 AI 工具的助力下重新拐头向上，最近几个季度连续录得 25.92%、26%、28.62% 以及刚刚过去的这个季度的 30.8% 的高增长。同时，其毛利润率也从 2025 财年一季度的 84% 稳步攀升到了目前的 89%。 结合盘后同样表现强劲的 Unity 等软件公司的财报来看，我们可以得出一个阶段性的重要结论：市场之前由于恐慌而抛售软件股、认为 AI 会迅速取代软件公司的逻辑，在两年的时间跨度里从未得到财务数据层面的证实。 当估值被情绪无情杀跌了两年之后，理性的资金终究会回归对企业基本面的常识性思考——即关注其毛利润率有没有受损、营收增速有没有维持、现金流是否依然健康。如果这三者安然无恙，那么市场迟早会对其进行估值的修复。作为投资者，保持独立思考、不盲从市场极端情绪，并在分化中寻找到真正被 AI 赋能而非颠覆的优质软件企业，将是未来获得超额收益的关键所在。 ### 社区福利与独家开户优惠 在节目的最后，为大家送上我们频道的独家活动福利。 目前富途牛牛美国市场这边，新用户开户且入金最高可以获得价值 1000 美金的英伟达（Nvidia）赠股。最近由于马斯克的 SpaceX 以及 xAI 在财报中提到将建造更大规模的超级数据中心、且表示只与英伟达开展深度合作，使得英伟达的股价走势再度变得非常强势。对于闲置资金，美国市场目前可以提供最高年化 8.1% 的理财回报。 同时，加拿大市场这边正在举办我们频道的专属独家福利活动：新开户并入金的客户，最高可以获得抽取 100 只免费个股的机会，中奖概率极高。此外，闲置资金同样享有最高年化 6% 的利息回报，且开户前 30 天可享受零佣金、免佣金的交易优惠。 如果大家对以上福利活动感兴趣，可以在视频下方的置顶留言中找到对应的专属开户链接。 今天的内容就到这里，感谢大家的收看，我们下期节目再见。