深度解析：人工智能狂飙背后的核心隐患

分享一篇来自Herman Jin老师的深度文章。

读后让人深受启发。

纵观历史，每一轮技术变革都伴随着基建过剩，无论是上世纪电网建设，还是互联网泡沫期的光纤铺设，皆是如此。如今的人工智能基建同样难以逃脱这一规律。

核心症结在于，大模型的进化速度能否匹配市场的高预期。一旦模型表现不佳，或是受制于算力瓶颈而发展迟缓，整个行业的基础逻辑或将面临崩塌。

这无疑是一个关键的观察指标。

去年谷歌曾短暂与OpenAI齐头并进，当时重仓OpenAI的甲骨文受创最深。而到了今年，谷歌在头部三强中已显掉队之势...

然而话又说回来，尽管有这些隐忧，但在科技革命的洪流中，过早去沽空科技板块无疑是极其危险的。

顺便附上一张近期市场极度狂热的走势截图

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凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来。作为一名坚定的AI多头，我深知在大众狂欢之际，哪怕流露出一丝悲观情绪都会招致嘲讽。但我依然想写下此文作为复盘与反思：既是对自己这两年半在推特上的分享与交易的总结，也是对这个疯狂大环境的一次审视。庆幸的是，作为业余爱好，写推特让我结交了众多志同道合的朋友。感谢彼此的欣赏与启发，过去两年里，我从24年4月清仓比特币换入AVGO、NVDA，到大选前布局AAOI、PLTR、TSLA、INTC，关税战后转战INTC、GOOG，25年底加仓INTC、AAOI，再到今年春节前撤离、随后满仓AMD、NOK（近期还操作了ORCL、LITE）。虽然买彩票般归零了SUP，MRVL、MDB有盈有亏，但我始终深信AI对算力的渴求会让半导体板块迎来轮动，最终斩获了不错的回报。期间，不少粉丝也获得了超十倍的收益。然而，此刻必须清醒地认识到：赚钱并非因为我们眼光有多毒辣，而是赶上了大牛市！复盘今年3月最后一周，我在周末前全仓杀入。获利并非因为精准抄底了AMD，而是恰好契合了当时的市场资金结构。因此，站在当下节点，更需要平心静气，深刻反思市场未来的走向。醉酒之人不知己醉，黄粱一梦者不识梦幻。这个过程或许漫长，我们也可以继续疯狂，但必须在更高维度的认知中，警惕随时可能被唤醒的风险。“四活物中有一个说，你来看”——《启示录》6:1。与华尔街众多人士不同，我是“死心塌地”看好AI的。三十载一遇，AI模型通过并行计算颠覆了传统串行计算，将半导体的技术飞跃直接转化为生产力（以往的科技进步仅为软件及应用者提供平台创造价值）。AI带来的结果是token需求呈指数级爆发，而半导体供给仅能线性增长。加之半导体行业的老牌巨头们在过去几年的黄金窗口期，因缺乏“信仰”而未大幅扩产，导致今年需求真正爆发时，全产业链陷入缺货恐慌，进而催生了这轮超级牛市。不过，这轮大牛市的命脉在于市场已经充分定价：模型收入的增速，在不久的将来足以支撑云巨头们的巨额资本开支。要知道，任何动摇这一核心预期的因素，都会引发市场的极度恐慌。1. 固若金汤：微观层面的完美无瑕。从模型架构到衍生需求，微观审视半导体各细分赛道，每家公司都表现得几近完美。越是深入研究，信心越是充足——这就是典型的“低市盈率泡沫”。经验法则告诉我们：当你调研了几十上百家企业，发现它们的需求与盈利都无比扎实，你就该警惕这个市场是否存在系统性风险。低PE泡沫同样是泡沫，只是有别于2000年。高PE泡沫是预期泡沫，市场不断拔高预期，一旦核心标的预期落空，整体估值便会如多米诺骨牌般迅速崩塌，犹如去年的IGV，市场突然摒弃了EV/EBITDA估值法。但低PE泡沫不同，实实在在的盈利增长会给予投资者极大的底气，促使他们在小幅回调后不断加仓。毕竟，谁能拒绝一位数PE、年年量价齐升且毛利率高达80%的存储芯片呢？在这个过程中，逢跌必买。只要未被击中“命门”，市场将异常坚挺。这种持续的正反馈，宛如美梦般让人沉醉且不愿醒来（买过P2P的人应该懂这种感觉）。不对称反馈：最直观的感受是，过去一年中，市场对宏观利空的反应远弱于对利好的反应。此时并非没有“黑天鹅”，而是企业盈利的护城河深不可测。无论是地缘危机、油价、通胀、利率还是美联储，统统被屏蔽在外。反之，一旦命门被破，所有风险因素将卷土重来，将之前欠下的跌幅一次性补齐。2. 监管放松与宏观流动性泛滥。自2008年次贷危机后，全球金融体系经历了漫长的去杠杆与严监管。为弥补流动性枯竭，美联储开启了长周期的量化宽松。银行平均杠杆率从30-40倍骤降至15-20倍。去年美联储下调了补充杠杆率要求，实质上允许银行理论上扩张4至5万亿美元的资产负债表。事实上，4月以后银行间流动性泛滥，进一步推高了风险资产的狂欢，在低PE环境下加杠杆入市。流动性是万物之源，泛滥的流动性足以征服一切。如果说疫情期间每月1200亿美元的QE是细水长流，那现在就是开闸泄洪。在常规QE未转向QT的背景下，直接放松银行监管，凭空制造了海量流动性。但流动性犹如多巴胺，它带来的不是快乐，而是贪婪的期待。放任之后，当前通胀依然顽固，美联储短期内并无降息空间。即便危机降临，美联储也很难重启QE，仅靠降息手段的它在面对潜在危机时不过是一只纸老虎。而短期流动性的另一面是，目前半导体（尤其是存储）板块的杠杆率已然高企。3. 群雄逐鹿：他出去征服，并且必胜。或许是因为台积电起初对AI持怀疑态度，半导体行业在过去两年并未针对AI需求进行大规模扩产。后果便是，当整个行业面对硅基浪潮的汹涌需求时，瞬间手足无措。过去的半导体产业链主要是围绕消费电子进行设计与定价的。如今，不仅订单瞬间爆满，架构还需要不断迭代。英伟达从单纯的GPU无晶圆厂，进化到机架解决方案提供商，再向token工厂迈进。每个阶段所需的技术与供应商都不尽相同。所有供应商都未曾经历过如此规模的量产设计。这就像是把一台拖拉机强行挂上高铁，让它以200迈的速度狂飙，每个零件都在痛苦呻吟。半导体每个细分领域都在缺芯、缺产能，现有产能捉襟见肘。与之相伴的一个问题是：过去卖方市场中，只有台积电这个“守门员”控制着产能、利润率与价格。产业链跟着喝汤吃肉，需求端对价格和产能有稳定预期，形成良性循环。如今，连“五亿探长”也失去了控制，各路“小弟”都能趁机涨价、收保护费。真正的后果并非半导体企业有多牛，而是彻底失控：失控将扰乱每GW算力投入的成本核算，进而动摇命脉预期，给资本开支与模型收入的汇合蒙上阴影。4. 钢丝起舞：AI模型收入预期透支。回顾当下，市场深信Anthropic、OpenAI与Gemini的收入将迅猛增长，从而合理化巨额的资本开支。这条命脉的信仰容不得半点瑕疵。哪怕只有些许动摇，都会引发二级市场的剧烈震荡。那么，此前GPT 5.0模型表现不及预期，市场质疑Scaling Law失效时，为何半导体没有暴跌？首先是因为当时的半导体并未像如今这般全面暴涨，杠杆也没这么高；其次，当时云巨头的现金流极为充裕，只要他们表态并拿出真金白银支持资本开支，就能轻松渡过难关。毕竟只要他们有钱并持续投入，未来两年英伟达的业绩确定性就极高，没人敢顶风做空英伟达。后来也出现过GPT被Gemini追平，导致持有大量积压订单的甲骨文遭做空的情况。不过，老Larry敢于对华尔街说不，哪怕股权融资也要继续押注。很快，Opus的横空出世让世人惊呼AGI时代已至。然而，今年的资本开支已达7700亿美元，明年预计将达1万亿。华尔街不会在意云巨头们的总营收（就像当初看待甲骨文一样：毕竟OpenAI和Anthropic拿了他们的投资），他们必须看到Anthropic与OpenAI的营收持续高增长，这才是维系整个生态闭环的核心。与此同时，科技巨头们在这场游戏中一直扮演着AI的“保姆”角色。但他们的自由现金流已转负。“父母年迈，力不从心”，未来的路必须靠自己走。在市场预期极度饱满的背景下，对这条主线的执念容不得半点闪失。（大家可以回想一下英伟达机架液冷故障、交换机CPO良率问题，这些假以时日必能解决的小插曲，市场当时都未给出任何容错空间）命门所在：Anthropic。大过，栋桡，本末弱也。供应链延迟或技术瓶颈不过是皮外伤；模型端的任何风吹草动才是心腹大患。目前头部三家模型的通病：算力匮乏导致智力下降。在我大量使用模型编写代码、部署交易程序以及调用多个AWS服务的过程中，我发现Opus 4.8的实际表现已被中国大模型Kimi超越。尽管GPT勉强能用，但也出现了智力退化。市场仍在用传统软件思维来看待AI：开发成本高，使用成本低。试用体验好，未来系统质量就有保障。但AI本质上是一座工厂，模型输出需要耗费成本。就像餐厅客人一多，后厨忙不过来，菜品质量自然下降。市场的第二个固有思维：认为指数级增长的token需求是恒定且不受质量影响的。事实上，尽管我因模型变笨而消耗了更多token，但我高度怀疑这种质量下降伴随消耗增加的诡异剪刀差能维持多久。眼下确实有许多公司对token使用有KPI考核，大量惯性订阅用户也会加速消耗，但如果算力瓶颈无法突破，我极度担忧Anthropic的增长曲线会放缓。而且算力问题绝非一朝一夕之功，也不是单靠发布一个新模型就能解决的。当市场开始觉醒时，投资者必将发出质问：1. 如果跑不赢靠蒸馏技术追赶的对手，砸巨资训练模型意义何在？2. 模型是否已经沦为商品化？当承载整个AI时代梦想的模型“信仰”遭到质疑，现有的盈利逻辑闭环能否打通将被拷问，所有如今享受低PE估值的半导体企业同样会被质疑——你们是否具有强周期属性？有人会说，既然智力下降是因为算力不足，那就该加大半导体投资来破局。没错！但资金从何而来？如果剔除OpenAI与Anthropic拿到的融资款对云厂商的反哺，他们还能剩下多少净现金流来支撑这种投入？这笔账华尔街算得比谁都清。当然，不排除他们效仿当年的甲骨文，哪怕股权融资也要硬扛到底。但若真到那一步，市场的反应恐怕会比去年猛烈得多。假设亚马逊或Meta面临CDS飙升、现金流枯竭，他们能否像老Larry那样孤注一掷，仍是未知数。还有人会认为，OpenAI收入的增长能否打消投资人的顾虑。我认为在预期如此拉满的背景下，仅仅因为对手“更烂”而取得的替代优势，根本无法让人安心（就像两军交战关羽阵亡了，你说还有张飞？这无济于事）。同时，我们必须清醒。这种低PE泡沫异常坚韧，在未直击命门、伤及命脉预期之前，几乎坚不可摧。然而，一旦死穴被点中，便会瞬间土崩瓦解。从业至今，我也目睹过数次繁华落尽、潮起潮落，从未有一次全民狂欢能善终；也从未有一次身处梦中之人，能想明白这赛道“怎么会输”。最近一次让币圈朋友刻骨铭心的便是DeFi Summer。Uniswap在极短时间内狂揽数百亿美元，当时大家觉得颠覆传统金融只是时间与程度的问题，根本不愿去想、也想不明白“怎么会输”。可是，如果醉酒之人能想明白怎么会输，他也就不会输了。无论Anthropic的模型表现如何，面临何种困境，都无法动摇AI作为人类第三次工业革命的地位。AI的演进不会因任何危机而停滞，它会踩着狂欢者的尸骸继续前行，直到取代数以亿计的脑力劳动者。最后点评一下低PE泡沫：莫说做空，哪怕只是踏空，痛苦指数都极高。回望2007年做空次级债的那些基金，有几家熬到了狂欢的终点？在牛市踏空都会沦为笑柄的氛围中，接下来我需要极强的定力与专注力，在看空的同时做多。请原谅我将减少在推特上的修心论道，最后留下一句箴言：可以微醺，但切勿烂醉。可以听故事，但千万别当真。可以在派对的桌子上起舞，但双眼必须死死盯着DJ，一旦他停了音乐开溜，你也得立刻跟着跑。

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