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| 李浩然 |
2026-08-31T10:11 |
全球最安全的资产，正由全球最不安全的资金结构在托底。这句话听来矛盾，但它精准描述了2026年美国国债市场的现实。如果你只打算记住这篇文章的一句话，就是这句。剩下的，不过是注脚。 美国财政部每年需要为大约两万亿美元的赤字找到买家。两万亿。这个数字已经大到失去了直觉意义，所以让笔者换个说法：这相当于每个交易日有近八十亿美元的新债券需要被某人的资产负债表吞下去。问题在于，过去三十年那些忠实的吞咽者，正一个接一个地离开餐桌。 中国曾经是这张桌上最慷慨的食客。十年前，中国持有的美债规模与日本并驾齐驱，都在一万二千亿美元左右的高位。然后北京开始了一场慢动作的地缘政治离婚——不是摔门而去，而是每季悄悄搬走一箱行李。到今天，中国的持仓已经萎缩到六千三百三十亿美元，近乎腰斩。这不是周期性的减持，这是结构性的撤退，而且方向感极为明确：只要你还在用关税和晶片禁令对我施压，我就会继续把你的国债换成黄金和中东石油资产。 日本呢？表面上它还是最大的外国持有者，帐面上大约一万一千一百七十亿美元。但日本的问题不是意愿，是能力。日银终于在2024年结束了长达数十年的殖利率曲线控制实验，日本国内十年期国债殖利率回到了正值区间。对于那些吃了二十年零利率的日本寿险公司和养老基金来说，自家后院终于长出了草。何必万里迢迢跑去华盛顿的花园？更要命的是，日圆汇率的剧烈波动让美债的汇率对冲成本高得令人窒息。日本不是不想买，是买一张亏一张。它现在是机会主义者，不是布道者。 所以问题变成了：如果旧情人都走了，谁在接盘？ 答案写在美国财政部的国际资本数据（TIC）里，但你需要一双识破官僚伪装的眼睛。数据显示，“英国”的美债持仓正以近乎垂直的角度攀升，目前已达九千四百亿美元，而且轨迹直指超越日本成为最大的外国债主。让笔者在这里暂停一下，品味这个荒谬：英国，那个GDP不到美国七分之一、本身还在为自己的财政可信度挣扎的国家，即将成为美国政府最大的海外债权人？ 当然不是。“英国”是个邮政信箱。它代表的是一群在伦敦清算和托管的对冲基金、自营交易商和杠杆型快钱。开曼群岛的脑袋，梅费尔的地址，华尔街的心脏。美国国债市场最重要的边际买家，不再是那些持有至到期、每季开一次投资委员会的央行和养老金，而是一群盯着彭博终端、每天滚动隔夜融资的交易员。 这个事实本身就够令人不安了。但真正的故事在于他们的操作机制——一个精密、优雅，同时令人毛骨悚然的杠杆回圈。 把回购市场想像成一家当铺。不，这不是比喻，这是字面意义。 一家对冲基金手里有一块钱的真金白银。它用这一块钱买入一张十年期美国国债。然后它把这张国债带到回购市场的窗口——所谓的repo desk——把债券当作抵押品“典当”出去，换回大约九十八美分的现金（当铺要收百分之二的押品折扣，行话叫haircut）。然后基金拿着这九十八美分去买第二张国债，再典当、再拿回九十六美分，买第三张⋯⋯如此循环，二十次、三十次，极端情况下可以做到五十次。 一块钱的储蓄，就这样被回购市场的离心机甩成了一整叠国债。这就是所谓的“再循环机制”。它的资本效率高得惊人：你不需要两万亿美元的新增储蓄来消化两万亿的新增国债，你只需要几百亿的对冲基金本金加上一条畅通的回购管道。债券被买走了，殖利率被压住了，赤字被融了资，所有人都鼓掌。 但鼓掌的人似乎没注意到当铺的细则。 第一，回购贷款是隔夜滚动的。这意味着整座杠杆金字塔的融资成本每天重新定价。如果SOFR（担保隔夜融资利率）突然跳升哪怕二三十个基点，这些基金堆叠了几十层的套利价差可能在几天之内就被吞噬殆尽。他们赚的是几个基点的利差，却暴露在几百个基点的融资成本波动之下。这道算术题，任何一个会用计算机的人都能看出不对劲。 第二，抵押品是逐日盯市的。国债价格下跌一个百分点，对于持有一倍杠杆的投资者来说只是茶杯里的涟漪。但对于三十倍到五十倍杠杆的基金来说，一个百分点的价格波动意味着三十到五十个百分点的本金损失——也就是直接归零甚至穿仓。当铺不会陪你哲学辩论“长期来看债券是安全的”，它只会发出追加保证金通知，然后在你筹不出钱的时候把你的抵押品倒在市场上。 第三，也是最阴险的一点：整个交易的逻辑是一个收敛赌注。基金之所以买国债、做回购、再挂上利率掉期来对冲，是因为他们在赌一个叫“掉期利差”的东西会回归正常。简单说：美国国债理论上应该是全宇宙最安全的资产，因此它的殖利率应该低于银行之间同年期利率掉期的固定利率。但自从全球金融危机以后，由于银行监管把交易商的资产负债表勒得喘不过气、同时联邦政府的发债量像脱缰野马一样狂奔，这个关系反转了——国债殖利率反而高于掉期利率。国债变得“便宜”了，不是因为它不安全，而是因为供给太多、能容纳它的资产负债表太少。 对冲基金看到的是“便宜”二字，闻到的是套利的血腥味。他们买入“便宜”的国债，在掉期市场上支付固定利率、收取浮动利率来对冲利率风险，剩下的那一丁点价差就是所谓的“掉期利差套利”收益。这个价差有多小？大约几个到十几个基点。没有人靠十个基点发财——除非你用五十倍杠杆。 这门生意的墓地人满为患，而且每块墓碑上刻的都是同一行字：“长期来看我是对的。”长期资本管理公司（LTCM）1998年的坟墓在那里，上面长满了学术论文的杂草。2020年3月“现金恐慌”中被强制平仓的基差交易者们的集体墓穴在那里。2025年4月那场让三十年期掉期利差一度暴跌到近负一百个基点的“基差惊吓”，又添了一排新坟。历史的教训清晰得刺眼：收敛赌注的问题不在于方向是否正确，而在于市场保持非理性的时间，可以远远超过你保持有偿付能力的时间。凯恩斯说的，不是我。 现在你终于有了足够的背景来理解一件事：为什么美国财政部长Scott Bessent几乎每一次公开发言都在谈论回购市场，而且他过去几个月的每一项政策操作，都指向同一个目标。 那个目标不是什么宏大的经济愿景，也不是教科书上的“债务管理”。说穿了，他在做的事情只有一件：确保那家当铺永远开门、永远有钱借、永远不涨价。因为一旦当铺关门，整座金字塔会在二十四小时内崩塌。 让笔者逐一拆解他的工具箱。 eSLR改革——这是最核心的一步棋。所谓的补充杠杆率（Supplementary Leverage Ratio）是后金融危机时代的监管遗产，它要求大型银行对所有资产（包括被认为零风险的国债和央行准备金）都要计提资本。这条规则的初衷是防止银行过度膨胀资产负债表，但副作用是把国债变成了银行眼中的“占位子不赚钱的客人”。银行的资产负债表是有限的，每多持有一块钱国债，就少了一块钱可以拿去做更高回报的业务。结果就是：交易商作为回购市场中介的意愿和能力都被人为压缩了——而回购市场恰恰是整个对冲基金杠杆机器的氧气管。 Bessent推动的eSLR改革，本质上是把国债和央行准备金从杠杆率的分母中移除。这一笔帐算下来，大型交易商瞬间释放出超过一万亿美元的资产负债表空间。一万亿。这笔钱不会被用来盖医院或修公路，它会被用来干一件事：在回购市场上向对冲基金提供更多、更便宜的融资。当铺刚刚完成了扩建工程，多了一整层楼的放款窗口。 看看一级交易商的融资数据就知道这台机器膨胀得有多快。2020年之前，交易商透过逆回购向市场提供的国债融资大约在一万五千亿美元上下。到了2024年，这个数字飙升到接近三万亿。现在的轨迹指向三万五千亿甚至更高，而eSLR改革释放的那一万亿容量几乎还没开始动用。交易商的资产负债表正在被刻意、系统性地扩张，目的非常纯粹：让杠杆机器有更多燃料可以烧。 长端国债回购计画——财政部启动的定期回购操作，优先买回市场上那些流动性最差、年期最长、价格波动最剧烈的老券。这些债券是回购市场上最难拿来做抵押品的东西（折扣高、需要的保证金多），它们的存在本身就是对冲基金杠杆链条上的沙粒。把它们从街上清扫干净，等于帮整台机器做了一次润滑。 TGA（财政部一般帐户）操作——这是一个更隐蔽但同样关键的旋钮。财政部在联准会的存款帐户余额（TGA）的增减直接影响银行体系的准备金水位。TGA上升意味着资金从银行体系流入财政部的口袋，准备金减少，SOFR有上行压力。TGA下降则相反——钱回流到银行，准备金增加，SOFR被压住。Bessent讨论用TGA资金来为回购计画提供资金，实质上就是在说：我要把财政部帐户里的“死钱”释放回银行体系，确保隔夜融资市场永远泡在流动性里。这不是货币政策，但效果与量化宽松异曲同工。 与日本的汇率协调——这一步最容易被市场误读为单纯的外交姿态。它不是。日本央行和财务省过去两年面对的是一个地狱般的两难：日圆贬值压力迫使他们考虑干预汇市，而干预汇市最直接的弹药就是卖出外汇储备中的美国国债。但如果日本大规模抛售国债，殖利率跳升，对冲基金的保证金链条就会承压，可能触发笔者上面描述的那个死亡螺旋。Bessent与日本方面的协调，本质上是一句话：“你要稳汇率可以，但拜托别卖我的国债，我们另想办法。”保护日本手中的国债仓位不被迫平仓，就是保护整台回购机器不被外部冲击引爆。 把这四步棋摆在一起看，图案清晰得残忍。Bessent不是在管理债务，他是在管理一台依赖杠杆运转的永动机的冷却系统。国债发行量不会减少（两万亿赤字摆在那里），传统买家不会回来（地缘政治和利率现实摆在那里），所以他唯一能做的，就是确保那些愿意来的买家——那些带着杠杆、带着回购、带着掉期的快钱——永远有一个舒适的交易环境。融资便宜，抵押品充裕，监管宽松，交易商有空间。 这在平时是天才的金融工程。在压力时刻，它是一根引信。 2019年9月的回购市场爆炸是第一次预演。那次只是因为企业税款缴纳和国债结算碰巧撞在同一天，隔夜回购利率就从百分之二飙升到百分之十。没有任何宏观事件，没有任何地缘冲突，只是管道里的水压突然失衡。联准会被迫在四十八小时内重启紧急回购操作，向市场注入数千亿美元。 2020年3月是第二次预演，规模大得多。疫情恐慌触发了“现金恐慌”——所有人同时想把手里的一切资产换成美元现钞。国债不再是避风港，而是被抛售的对象，因为它是最容易变现的抵押品。对冲基金的基差交易被大规模强制平仓，国债殖利率非但没有因为避险情绪而下降，反而暴涨。联准会最终祭出了无限量QE才把火扑灭。 2025年4月是第三次预演。三十年期掉期利差骤然暴跌，基差交易再次面临爆仓压力，市场的恐惧指数在几小时内从“微风”切换到“飓风警报”。 每一次预演都在告诉投资者同一件事：当这台机器的齿轮卡住，不是某个角落的某个基金亏钱的问题——是整个美国政府的融资机制在几十个小时内面临瘫痪的问题。因为那些对冲基金不仅仅是在“投资”国债，他们的杠杆买入本身就是联邦赤字得以被融资的机制。他们一旦被迫卖出，接盘的人不存在——至少在价格暴跌、殖利率飙升到足以吸引无杠杆的“真钱”买家之前不存在。而在那个价格发现的过程中，每一个持有美债作为抵押品的金融机构都会感受到冲击波。 所以，这一切对你——一个可能从来不碰国债期货、不知道SOFR是什么、只是持有一些股票和比特币的普通投资者——到底意味着什么？ 意味着你正生活在一个由回购市场管道决定命运的金融宇宙里，无论你是否意识到。 当这台机器平稳运转时，它是一个隐形的量化宽松引擎。杠杆型买家持续压低国债殖利率，充沛的流动性从债券市场外溢到一切风险资产——股市的估值倍数被托住，黄金的“去美元化”叙事被喂养，比特币的“数位稀缺”故事得到流动性的加持。财政部宣布用自有资金帐户回购国债的那一周，贬值交易（黄金、比特币、大宗商品）集体点火，这不是巧合，这是因果。 但当管道堵塞的那一天——不是“是否”，是“何时”——你会看到一幅你在教科书上读不到的画面：国债、股票、黄金、比特币，所有资产在几小时内同步暴跌，唯一上涨的东西是美元现钞。相关性归一。多元化失效。所有你以为的“对冲”都不再是对冲，因为当融资市场冻结时，所有资产都只是不同形态的抵押品，而所有抵押品都在同一时刻被同一群人抛售。2020年3月的剧本会以更大的规模重演，因为今天杠杆机器的体量比那时候大得多。 然后——这是整个故事中最讽刺、也最重要的部分——当局会介入。他们必须介入。他们没有选择。因为如果他们不介入，崩溃的不是“市场”，而是美国政府 |
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| 李浩然 |
2026-08-24T10:07 |
有人最近问笔者一个问题：在资讯即时流通的年代，全面性的股市崩盘是否已经“技术性灭绝”？他的逻辑链大致如此——散户能即时轮动板块、年轻世代天生FOMO、资金永远留在场内，所以大市只会“向右上方”前进。 这种论调让我想起2007年有人信誓旦旦说“房价全国性下跌从未发生过”。没错，直到它发生的那天。 过去一百五十年的数据讲述了一个清晰的故事：经济衰退正在成为濒危物种。1877年到1896年间，美国经历了五次衰退，平均每次拖了28.6个月——将近两年半的经济失血。到了1897至1916年，六次衰退，均长19.8个月。再往后推，1937至1956年四次、均长10.5个月；1977至1996年三次、均长10个月；1997至2016年仅剩两次、13个月。而2017年至今？一次，持续了区区两个月。 不可否认的是，美国经济确实很强大、很成熟、亦非常多元。服务业占比提升、企业经营更精益、政策制定者反应更快——2020年联储局印钞的速度比病毒传播还快，这已经是铁证。 但如果你因此得出“股市风险正在同步消亡”的结论，那你犯了一个致命的范畴错误。 如果把衰退数据和熊市数据并排摊开，可能发现一个近乎荒诞的对比。1877至1896年，五次衰退，但只有两次熊市，平均跌幅45%。到了1917至1936年，五次衰退，对应六次熊市，平均跌42%。1937至1956年，四次衰退配六次熊市，跌32%。注意到了吗？熊市的数量有时甚至超过衰退。 再看近期：1997至2016年，衰退只剩两次，但熊市三次，平均跌42%——和一百年前没有本质区别。2017年至今，一次衰退、两个月就结束了，但熊市照样来了三次，平均跌幅26%。 让我把这个数字翻译成白话：经济衰退的频率在过去一个半世纪里下降了约八成，但熊市？它们依然按照自己的节奏准时赴约，像一位从不迟到的收租人。 再看看2009年以来的纪录。我们正身处史上最伟大的牛市之一。没有真正的衰退。没有信贷周期。没有金融危机。然而标普500的回撤清单读起来像一份战伤报告：2010年跌16%、2011年跌19%、2018年跌20%、2020年跌34%、2022年跌25%、2025年跌19%。 六次显着回撤，其中至少三到四次触及或突破熊市门槛——而这一切发生在经济基本面“无可挑剔”的背景下。没有雷曼倒闭、没有主权债务危机、没有失业率飙至两位数。有的只是人类大脑那台古老的恐惧机器在每一次不确定性面前准时启动。 2020年是最讽刺的案例。美国政府把史上最大规模的财政与货币刺激砸向一场疫情，成功阻止了它变成金融危机——但标普500照样先跌了34%再说。市场不会等政策落地，它先用恐慌投票，事后再用感激反弹。 回到开头的问题：资讯更快、轮动更灵活、世代更激进。但很多人忽略了一个根本事实——这些条件在上涨时是加速器，在下跌时同样是加速器。 2025年那场19%的回撤发生在什么环境里？在一个每个人都有即时行情、都能一键卖出的环境里。资讯流通速度越快，恐慌传导就越快。演算法不会因为FOMO而抄底，它们会因为动量信号而踩踏。年轻世代的“永远满仓”在牛市时是信仰，在暴跌时是杠杆清算。 更深一层讲，市场本质上是一台定价机器，它定的不是经济的价格，而是情绪的价格。当一切顺风顺水，近因偏误让你把过去三年的年化回报率当作未来三十年的保证；当转折来临，同样的近因偏误让投资者相信世界正在终结。 钟摆从不停在中间。2020年三月，标普在十六个交易日内跌了30%以上，而当时任何一位分析师都能告诉你，疫情对企业盈利的永久性损害不可能值那个跌幅。但市场先生很多时候都不听道理，它只听肾上腺素的。 股票之所以长期回报优于债券和现金，唯一的原因就是它们可能让你短期内损失惨重。如果有人向你承诺每年稳定10%、没有波动、没有崩盘风险，那么地球上每一分钱都会涌入股市——然后那个10%就会因为供需关系被压缩到跟国债一样。 风险溢价的存在前提是风险本身的存在。崩盘不是对投资者的惩罚，它是你为长期超额回报所支付的订阅费。Netflix一个月收你几百块让你看剧，股市每隔几年收你20%到40%的帐面损失，让你长期年化赚7%到10%。区别在于，Netflix扣款时你不会恐慌，而股市“扣款”时你会想把电脑砸了。 那些宣称“这次不同”的人，其实每次都在说同一件事。1999年他们说互联网改变了估值逻辑；2006年他们说金融创新消除了系统性风险；现在他们说AI革命和世代更替消除了崩盘可能。每一代人都找到了属于自己的理由相信重力已被废除——然后重力不带感情地证明自己。 我不知道下一次崩盘的触发点是什么。也许是AI泡沫的破裂——当市场发现有八成AI投资永远不会产生正现金流的那天。也许是某个外生冲击，现在根本没人在讨论的东西。真正的黑天鹅从不出现在你的风险清单上，因为如果它在清单上，它就不叫黑天鹅。 但我能确定的是：当它来的时候，营收会放缓，盈利会下滑，估值会压缩，然后投资者会“过度反应”。注意我用了引号——因为在当下那个瞬间，没有人觉得自己在过度反应，每个人都觉得自己终于看清了现实。这就是恐慌的定义：一种让你把抛售当成理性的集体幻觉。 而如果下一次不只是衰退，而是金融危机——信贷链断裂、交易对手风险连环引爆——那跌幅会让你重新学会谦卑。2008年标普从高点到低点跌了57%。别以为那种事只存在于教科书里。 股市必须崩盘。不是因为经济脆弱，不是因为监管失职，不是因为某个具体的政策失误。而是因为市场由人组成，人有贪婪、有恐惧、有记忆衰退的基因缺陷。这台机器的运行逻辑很简单：先用稳定的回报培养你的信心，再用突然的暴跌测试你的信念。通过测试的人赚走风险溢价，没通过的人在底部卖出，成为前者回报的资金来源。 一百五十年的数据只告诉我们一件事：衰退可以减少，但恐慌不会。经济可以进化，但人性不会。 所以下次有人告诉你“这次真的不同”时，你可以微笑着点头。然后确认你的资产配置能扛住40%的回撤而不会让你在凌晨三点打开券商App按下全部卖出。 因为那个夜晚一定会来。 |
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| 李浩然 |
2026-08-20T09:32 |
在金融市场的无情绞肉机里，阶级的荒谬性往往被定价得最为精准。喜剧演员亚当．卡罗拉（Adam Carolla）曾提出一个绝妙的社会学观察，堪称财富光谱的“马蹄铁理论”：极度富有与极度贫穷的人，其行为轨迹往往以一种荒诞的姿态重合。你在院子里放个破冰箱，穷人被视为废弃物囤积，富人则称之为客制化户外厨房；你对国际铜价了若指掌，穷人是为了半夜去偷拆废弃路灯的电缆，富人则是在伦敦金属交易所里做期货套利。 这种阶级的双重标准，在华尔街与矽谷的交汇处不仅被完美复制，更被包装成了高达数十亿美元的资产类别。 《华尔街日报》的史宾赛·贾卡布（Spencer Jakab）曾留下一句极具杀伤力的真理：“你大概既不够有钱，也没有足够的政商关系，去让一个二十四岁的毛头小子把你的毕生积蓄扔进焚化炉。”这句话精准刺穿了资本市场的阶级壁垒。 让我们用金融分析的放大镜来审视这套双标的定价机制。当散户试图击败大盘时，他们被视为追逐随机漫步的无知韭菜；但当一群穿着Patagonia背心的基金经理做着同样的宏观择时，却能心安理得地收取百分之二的管理费与两成的利润分成。当穷人买进一堆从未听过名字、毫无现金流的空壳公司时，这叫听信亲戚明牌的“Reddit 乡民末日轧空”；但在富裕阶层的投资组合里，这被优雅地包装为“早期风险投资”。最令人作呕的双标莫过于对待杠杆的态度：当散户因为过度融资而面临保证金追缴（Margin Call）时，券商视其为无可救药的烂赌鬼；但当一个顶着常春藤光环的操盘手把杠杆拉到爆仓边缘时，华尔街依然会深情地称他为“遭遇流动性挑战的金融神童”。 《彭博》较早以前曾登出一篇关于“Situational Awareness”对冲基金陷入动荡的特稿。那位名叫利奥波德（Leopold Aschenbrenner）的二十多岁青年，穿着一尘不染的米白色极简针织衫，在精致的热带绿植背景前自信地张开双臂。他的脸上挂着那种只有从未被熊市无情绞杀过、未曾被流动性枯竭狠狠毒打过的常春藤菁英，才挤得出来的傲慢与从容。 他的履历参数堪称矽谷智商崇拜的完美标本：十五岁考入常春藤并以致答辞代表毕业，被圈内信徒奉为“AI界的诺查丹玛斯”，其妻子更是当红AI巨头Anthropic的高管。这是一张无懈可击的矽谷皇室通行证。然而，极具讽刺意味的是，由他掌舵、名字极度自负的这档对冲基金，却因为对市场尾部风险毫无“Awareness”而爆仓解体。 在一个讲究预期回报率与夏普值的理性市场中，一次将基金推向毁灭边缘的风险失控，理应触发机构投资者的强制停损机制，甚至宣判基金经理职涯的死刑。然而，富裕精英阶层拥有这个市场最昂贵的特权：无限次重启的容错率。就在这家基金几乎把投资者的钱烧成灰烬的短短几天后，那些矽谷的热钱非但没有恐慌撤离，反而如闻到血腥味的鲨鱼般蜂拥而至，拿着支票簿排队恳求这位刚把他们推向悬崖的神童收下更多资本。 这群顶级投资者将数以千万计的美元倒进这个资本焚化炉，押注的根本不是超额报酬（Alpha），而是一种极度危险的“智商溢价”。他们盲目地相信，一个能看透通用人工智慧（AGI）未来轨迹的超级大脑，必然也能驾驭复杂的金融衍生品与资产定价。 这恰恰是投资界最致命的错觉。在我多年的投资生涯中，见过市场上无数交易天才，在恐慌指数（VIX）飙升至四十时，依然会像个手足无措的孩童般按下清仓键。极高的智商往往是灾难性风险管理的温床。麦克林（Bethany McLean）在《房间里最聪明的人》中对安隆（Enron）前CEO史基林（Jeff Skilling）的精准解剖，简直是今日这些矽谷神童的完美墓志铭。史基林被形容为“光芒四射的聪明”，大脑运转速度极快，能以一种近乎傲慢、不容置疑的确定性碾压所有异议。但他拥有一个致命盲点：他完全不懂人性。他天真地期望市场与对手都会遵循纯粹的逻辑行事。最终，庞大的安隆帝国并非毁于智力不足，而是死于极致的自我膨胀与对市场非理性的缺乏敬畏。 传奇天然气交易员、对冲基金大佬约翰·阿诺德（John Arnold）曾留下一句冷酷但极具统计学智慧的名言：“我过去在招募交易员时的哲学是，他们过往经历爆仓的最佳次数是：一次。” 零次爆仓，代表你还在温室里，随时准备在未来用更大的资金引发核爆；两次以上，则证明你根本是个无法控制风险的烂赌徒。一次毁灭性的打击，理应是向市场之神缴纳的学费，用来击碎天才的傲慢，重塑对风险控制的肌肉记忆。但利奥波德这次濒临爆仓后，矽谷的热钱在他还没来得及感受到切肤之痛时，就急不可耐地为他送上氧气面罩。在这种资本溺爱下，他真的能学到教训吗？我深感怀疑。 在这个充斥着演算法和高频交易的斗兽场里，算力可以买到，智商可以雇佣。但在极端波动中保持理智的性情（Temperament）与情绪智商（EQ），才是决定你能在这场游戏里活多久的唯一标准。智商或许能决定你牛市里赚钱的速度，但性情才能决定你在熊市里存活的机率。 |
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| 李浩然 |
2026-08-20T09:19 |
如果你以为《Spider-Man: Brand New Day》只是一部超级英雄电影，那你显然还没看懂华尔街每天上演的警世喜剧。看看Jean Grey吧，她把长期累积的悲伤与愤怒硬塞进心底，结果情绪失控爆发，甚至强行占据了浩克（Bruce Banner）与制裁者（Frank Castle）的身躯，把整座城市砸得稀烂；而彼得．帕克（Peter Parker）则坐在狭小的公寓里，承受着奇异博士遗忘咒语带来的终极代价：没有掌声、没有同伴，连向MJ表白都只换来冷漠的陌生眼神。这根本不是什么漫威平行宇宙，这完全就是交易室里的日常，一边是情绪彻底炸裂的散户，另一边是孤独到怀疑人生的价值投资者。 华尔街正在上演一模一样的剧本。 资本市场从来都是这场心理博弈的缩影：绝大多数散户正在复制Jean Grey的毁灭性路径，试图用盲目的信仰压抑亏损焦虑，最终在情绪临界点走向总爆仓；而少数坚守基本面的专业投资者，则被迫扮演彼得．帕克，在FOMO狂潮的冷嘲热讽中，独自承担着无人喝采的逆势苦旅。 从行为金融学的角度来看，市场最不缺的就是自以为能控场的“Jean Grey”。 当AI 概念股的高位回档引发帐面巨大浮亏时，散户投资者的第一反应往往是行为经济学中最典型的 Denial（逃避与压抑）。他们拒绝承认沉没成本，甚至试图套用浩克的“抑制晶片”（Inhibitor Chip）——将所谓的“信仰”当作麻痹自己的精神鸦片，假装波动并不存在。然而，未经处理的焦虑不会凭空消失，只会像高杠杆利息一样持续累积。当市场波动达到临界点，这种被硬压下去的情绪就会转化为毁灭性的非理性行为：高买低卖、盲目追逐不切实际的短期回报，甚至在最危险的底部进行All-in或All-out的极端交易。这种心理崩溃，与 Jean Grey 借用浩克与制裁者的力量引发大破坏毫无二致，最后只留下一地鸡毛与清算的帐单。 与这种情绪失控形成鲜明对比的，是专业价值投资（Value Investing）与逆势交易（Contrarian Investing）的终极宿命——彼得．帕克的“无人喝采”。 在奇异博士的遗忘咒语生效四年后，彼得失去了MJ与Ned的记忆支持，失去了所有社交光环，却依然要独自承担全职蜘蛛人的重任。在被FOMO（错失恐惧） 主导的狂热市场中，真正的专业投资者也是如此。他们透过深度的财务拆解，早已提前看到市场潜藏的巨震——例如巨头现金流枯竭的危险讯号，或是发现被市场抛弃、正处于转型期的传统科技股的真实价值。然而，坚守基本面纪律是极其孤独的。你必须看着身边追逐泡沫的同行靠着垃圾资产获取暴利、在狂欢派对中开香槟，同时承受客户的质疑与同行的冷嘲热讽。你只能像彼得一样，在没有掌声与理解的认知孤岛上，克制强烈的自我怀疑，默默等待市场周期回归理性。 真正的“Brand New Day”不是帐户一夜暴富，而是你终于学会接纳市场的残酷，不再受群体情绪的绑架，能够在无人问津的低谷中，依靠扎实的数据重新建立自己的交易体系。 如果你投资需要靠全场起立鼓掌才能坚持下去，那我建议你别买股票，去买张电影票比较快。 |
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| 李浩然 |
2026-08-03T10:31 |
动能投资最容易被误解为一种穿西装的追高。它听起来像华尔街替人性弱点发明的高级名词：买已经升了很多的东西，然后祈祷它继续升。这种策略若出现在散户论坛，通常叫“FOMO”；若出现在白皮书、因子模型与顾问简报中，便叫“momentum factor”。金融业最擅长的事情之一，就是把同一种冲动重新包装成更贵的产品。 但这种嘲讽只对了一半。动能不是没有根据的迷信。恰恰相反，它是市场里最顽固、最尴尬、也最难被完全套利掉的异常现象之一。连有效市场理论的宗师Eugene Fama也承认，过去表现强的股票，未来一段短时间往往仍然偏强；过去表现差的股票，也常常继续偏弱。这听起来不像理性市场，倒像人类社会：强者愈被崇拜，弱者愈被遗忘，直到某一天所有人同时醒来，发现皇帝不但没有穿衣服，还借了四倍杠杆。 这正是近期AI对冲基金Situational Awareness LP的故事给市场上的一记耳光。它不是在否定动能。它是在提醒人们，动能策略本身也许是有研究支持的投资方法，但把它和高杠杆、集中持仓、流动性错配、主题狂热以及年轻天才叙事混在一起，结果往往不是alpha，而是火葬场。 Leopold Aschenbrenner曾是这轮AI狂潮中最耀眼的新人物之一。年仅二十多岁，OpenAI前研究员，创办Situational Awareness，押注AI供应链，基金规模据称一度在今年7月初冲至450亿美元。截至6月底，一年回报率达439%，成立以来回报率高达1,551%。这些数字不是投资业绩，而是宗教奇迹。市场不再称他为基金经理，而叫他“AI先知”。华尔街一旦开始使用神学词汇，投资者便应该检查保证金帐户。 然后神迹遇上了月结单。 AI股在过去一个月遭遇抛售，Situational Awareness的好仓与淡仓同时受压。Nebius从6月高位跌约48%，SanDisk一个月跌逾56%，CoreWeave、美光、SK海力士等重仓股亦下挫。理论上，长短仓基金应该有避震功能；实践上，若好仓跌、淡仓升，所谓hedge fund便只剩下fund，hedge则不幸缺席。Adobe等软件股反弹令空仓亏损，AI硬件链下跌令多仓流血。这不是市场中性，这是市场双杀。 真正的刀口，是杠杆。据报Situational Awareness对公开股票使用约四倍杠杆。这个数字在牛市简报中像是加速器，在跌市中则像是遗书。四倍杠杆意味着资产下跌25%，理论上便足以抹去本金。若持仓跌幅达35%至47%，亏损已不再是“回撤”，而是法律文件。经纪商不会与天才辩论长期愿景，也不会阅读AI产业报告的附录。他们只看抵押品。当抵押品不够，先知也要接margin call。 最终，基金大部分公开上市股票投资组合被出售予Ken Griffin旗下Citadel，交易据称涉及约160亿美元，折让达20%至50%。接盘方在不扰乱市场的情况下处置这些资产，据称取得30亿至40亿美元即时帐面浮盈。这就是华尔街版的自然纪录片：一头年轻、跑得很快的羚羊，在水源边受伤，狮群没有召开道德委员会，而是开饭。 更讽刺的是，Citadel不是救火队。它是价格发现机器。市场传闻Situational Awareness陷入困境后，部分对冲基金据称迅速执行“shooting against a fund”策略，提前卖出类似持股并加大做空，迫使对方压力加剧，再于被迫出售时低价接盘。这种行为听起来残忍，但市场从来不是幼稚园。杠杆基金的最大敌人不是看淡者，而是自己的资产负债表。当你的持仓被市场识别为“必须卖出”，价格便不再由估值决定，而由你的生存时间决定。 如果把“动能”视为组合中的一条受控支流，有“规则”并且知道这东西不能放太大。这点比听起来重要。动能策略最大的风险不是它错，而是它太容易让人觉得自己对。买入正在上升的股票会立即提供心理奖赏，因为市场每天都在表扬你。它让人误以为价格上升本身就是研究成果，让账面盈利伪装成智力优势。动能策略若没有明确买卖规则，很快便会退化成故事投资；故事投资若再加杠杆，最后通常变成破产法课程。 因此“动能”投资必须rules-based。事先写好买入与卖出条件，不是为了显得科学，而是因为人在压力下根本不可靠。市场上最昂贵的四个字不是“这次不同”，而是“我再看看”。赢家继续上升时，人会害怕卖早；跌穿趋势时，人会希望反弹；回撤扩大时，人会改谈长期；长期再恶化时，人会开始寻找流动性。规则的作用不是提升智商，而是阻止智商在恐惧和贪婪中蒸发。 这也是投资顾问在主动决策中的真正价值。不是承诺每年跑赢市场。若有人这样承诺，投资者应该礼貌地离开，最好连咖啡也不要喝完。顾问的价值在于设计一个客户能忍受的投资速度。有人适合 100%指数基金，有人需要5%至10%的“投资释放阀”，让自己不要在核心组合上做蠢事。这听起来不够英雄，但金融中许多长期胜利都很无聊：少做错事，控制仓位，活得够久。 iShares MSCI USA Momentum Factor ETF在2026年的走势并不温柔。它年内一度跌至约负7.72%，之后冲上约正38.19%，再迅速回撤近20个百分点，至7月30日仍约上升19.47%。这是动能的真面目：它不是一条笔直向上的线，而是一头情绪化的动物。它会在市场追逐赢家时狂奔，也会在拥挤交易反转时把乘客甩下车。若没有规则和合适仓位，投资者买到的不是因子溢价，而是心脏压力测试。 Situational Awareness的教训则更黑暗。它提醒市场，最可怕的不是买入上升资产，而是在所有人都知道你买了什么、知道你用了多少杠杆、知道你不能长期承受下跌时，还自以为掌握了未来。AI 供应链的长期叙事可能仍然成立。Anthropic、算力、记忆体、云端基建、半导体周期，这些主题未必因一场基金爆仓而失去价值。但股票市场的短期价格不是产业愿景的奴仆。再伟大的技术革命，也不能保证每个杠杆多头在每个月份都能活下来。 这是科技集中投资最不讨喜、却最重要的一课。真正的集中投资不是把所有热门名字塞满持仓表。它要求投资者同时具备三种能力：看对方向，控制尺寸，承受错位时间。多数人只做到第一项，然后把第二项交给杠杆，把第三项交给希望。结果是，看对大趋势却死在中途。历史上这种尸体很多，只是牛市时没人愿意数。 动能策略与AI泡沫之间的边界，其实在于是否承认自己可能错。好的动能投资者知道，趋势是可利用的，但不是可崇拜的。他会让价格告诉自己何时参与，也让规则告诉自己何时退出。坏的动能投资者则把价格上升理解为身份确认，把回撤理解为市场愚蠢，把流动性理解为永远存在。直到Citadel出现在门口，用半价替他重新发现市场效率。 这并不意味投资者应该远离所有主动策略。相反，完全被动化也有它自己的幻觉：以为买下整个市场便等于没有主动选择。选择资产配置、再平衡频率、风险预算、税务策略、卫星仓比例，本身都是主动决策。问题不在于主动或被动，而在于主动决策是否有纪律、有尺寸、有退出机制。把90%放在长期核心配置，10% 放在规则化进取策略，和把整个资产负债表压在一个拥挤主题上，是两个物种。前者试图管理人性，后者试图挑战物理。 投资中最昂贵的错误，是把“有效策略”误认为“无限可放大的策略”。价值投资可以有效，但若买入价值陷阱并加杠杆，也会死亡。套利可以有效，但Long-Term Capital Management已替世界交过学费。动能可以有效，但若将其放大四倍，并集中在同一条 AI 供应链上，它便不再是因子投资，而是带有学术引用的赌博。 Situational Awareness这个名字本身如今显得残酷。所谓situational awareness，意思是对环境、位置、风险和变化保持清醒感知。但这场事故显示，基金可能对AI未来很有洞察，却对自己的市场位置缺乏足够警觉。知道AGI何时到来是一回事，知道prime broker何时打电话是另一回事。后者通常更迫切。 动能投资的合理版本，是承认市场会犯错，然后用规则去收割这些错误。它的危险版本，是相信自己比市场更快、更聪明，并借钱把这种信念放大。前者可能成为投资组合中的有用工具；后者则会成为别人的折价资产。 所以，这场故事最后真正的胜利者不是动能，也不是价值，不是AI多头，也不是软件空头，而是风险管理。它永远不性感，从不登上封面，也很少被称为先知。但当市场转向时，风险管理会坐在桌边，安静地拿走所有人的筹码。 动能不是原罪。集中也不是原罪。科技股更不是原罪。真正的原罪，是在市场已经给你巨大回报后，仍然拒绝承认自己只是暂时被风推着走。风可以推帆船，也可以掀翻它。区别不在于风，而在于你有没有把船造得像船，而不是像一张杠杆化的愿望清单。 |
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| 李浩然 |
2026-07-27T10:22 |
黄仁勋终于开了 X 帐号。他的第一篇贴文，不是炫耀辉达股价，不是展示新晶片，而是转发一封联署信。这个细节本身，已经值得你停下来想三秒钟。 一个市值超过五万亿美元公司的CEO，在社交媒体处女秀上选择“政治表态”，这绝非偶然。这封 7 月发布题为 《Open Weights and American AI Leadership》（开放权重与美国 AI 领导力）的信件，联署方包括 NVIDIA、Meta、Microsoft、Mistral AI、Hugging Face、Mozilla、IBM、Andreessen Horowitz、Y Combinator，以及一批你可能从未听过、但正在悄悄成长的中小型AI公司。表面上，这是一封呼吁美国政策制定者拥抱“开放权重模型”的政策倡议书。实际上，这是一份精心包装的商业利益声明，而包装纸上印的是星条旗。 先把话说清楚：所谓“开放权重模型”，就是指任何人都可以下载、修改、在自己的基础设施上运行的AI模型，代表作是Meta的LLaMA 系列。相对地，OpenAI 的GPT系列和Anthropic 的Claude系列则属于封闭模型——你只能透过API付费使用，看不到内部结构，无从修改。这场开放对封闭的辩论，在AI圈早已撕裂多年，但这封信的出现，意味着这场争论正式进入华盛顿的议程。 现在让我们拆解联署名单背后的财务逻辑，因为这才是真正的故事。 NVIDIA是这份联署中最耐人寻味的存在。表面上，辉达是个“中立的基础设施供应商”——无论你训练的是开放模型还是封闭模型，都得用H100或B200，黄仁勋躺着收钱，何必表态？但这个论点在 2026 年已经过时了。封闭模型的头部集中效应日益明显：OpenAI、Google、Anthropic这几家算力消耗大户，已开始积累足够的议价能力，甚至在自研晶片上加大投入。开放权重生态则相反——它的本质是分散、碎片化、广泛部署。全球几万家中小企业、几十万个开发者，各自跑着微调后的LLaMA或Mistral，每个节点都需要GPU。对NVIDIA而言，开放生态是确保算力需求“毛细血管化”的最佳机制。换句话说，黄仁勋支持开放权重，是因为开放权重让他的客户群从三家变成三万家。这不是慈善，这是市场策略。 Meta的逻辑更直白，甚至有些粗暴。朱克伯格的LLaMA系列是全球下载量最高的开放权重模型，这让Meta在“开源英雄”的叙事中占据了道德高地，同时消耗的研发成本由整个生态系摊薄——因为无数开发者免费帮Meta找bug、做微调、验证性能。更重要的是，LLaMA的广泛部署让Meta的AI基础设施标准成为事实上的行业规范，这种软性垄断比任何专利保护都更有持久力。Meta把开放源码玩成了竞争护城河，这个操作的高明程度，值得写进商学院教案。 Microsoft的出现则透着一股精致的两面性。这家公司既是OpenAI最大的股东和算力提供者（封闭模型阵营的核心资助者），同时又联署支持开放权重生态。在正常的商业世界，这叫“对冲”；在AI政策的语境里，这叫“确保无论哪边赢，你都在赢家名单上”。微软此举的潜台词是：我们不反对开放，但我们也不放弃封闭，而任何针对开放模型的监管限制，都可能间接强化OpenAI的垄断地位，而那恰好也是我们的资产。这种立场的模糊性，在政治上是聪明的，在道德上是懒惰的。 这封信的正文花了大量篇幅为开放权重的“安全性”辩护，这个论点值得认真审视，因为它既有道理，也有漏洞。 信中的核心安全论点是：封闭模型并不天然更安全，因为它们同样可能被攻破、被滥用、以外界无法察觉的方式失效。集中在少数封闭模型上，反而制造了单点失败风险。开放模型让广泛的研究社群得以检视、测试、强化模型，透明度本身就是一种防御机制——就像开源软体的安全性往往优于闭源系统一样。这个类比并非没有根据。Linux 的安全记录确实比 Windows 好看，密码学界的“Kerckhoffs 原则”也明确指出，系统的安全性应建立在演算法的公开性上，而非依赖秘密。 然而，AI 模型与软体源码的类比存在一个根本性的裂缝：开源软体的“开放”是公开演算法逻辑，让人看懂、验证、修补；但开放权重的“开放”是公开训练后的神经网路参数，而这些参数的行为在数学上仍然是黑箱。你可以下载 LLaMA 的权重，但你依然无法完整解释它为什么在某个特定输入下给出某个特定输出。开放让更多人能做红队测试，这是真的；但开放同样让更多人能做“越狱工程”，低门槛地移除安全限制、为特定有害目的微调模型。这两件事是同一枚硬币的正反面，信中对后者的轻描淡写，是蓄意的叙事选择。 最值得玩味的段落，藏在文章接近尾声的地方。信中特别提到，政策制定者不应把“蒸馏”（distillation）这种正当的模型训练技术与“盗窃”混为一谈，并强调针对封闭模型的“非法提取行为”应透过“有针对性的法律框架”而非“广泛的技术限制”来处理。 如果你熟悉 2025 至 2026 年间 AI 界最大的法律与地缘政治争议，你会立刻认出这段话的射程。这是一颗精准校准过的炮弹，瞄准的正是 OpenAI 对 DeepSeek 的指控，以及由此引发的一系列关于开放模型是否可以合法“蒸馏”封闭模型输出的政策辩论。联署方的立场非常清晰：蒸馏是正当技术，别用监管武器化它。翻译成白话是：别让 OpenAI 的法律团队帮整个行业制定技术规范。这句话的攻击性，远超信件的其他部分，只是包裹在学术语言里，显得彬彬有礼。 从投资角度，这封信揭示了几个值得长期追踪的结构性张力。 第一，开放权重的扩散，在商业模式上存在根本矛盾。开放让 AI 更广泛地渗透到各个行业，信中的描述——工厂、医院、农场、课堂、小企业——不是修辞，是真实的市场机会。但同时，开放也激烈压缩了 AI 模型本身的利润空间。当任何人都可以免费下载接近顶尖水准的模型，“AI 模型”这个层次正在快速商品化。真正的利润最终将沉降到两端：算力基础设施（NVIDIA 笑了）和垂直应用层（能把 AI 真正嵌入特定行业工作流程的公司）。中间那层——以 API 收费的通用模型提供商——正面临越来越大的压力，无论封闭还是开放。 第二，地缘政治维度是这封信刻意低调处理、但实际上无处不在的底色。信中多次强调“美国领导力”、“主权”、“不让创新出走海外”，这些措辞都在暗示同一个威胁：如果美国过度限制开放模型，其他国家（你知道指的是谁）将填补这个空缺，美国反而失去生态主导权。这个逻辑在政策游说上相当有效，因为它把商业利益包装成国家安全论述，而在当前的政治气候下，后者的穿透力远高于前者。 第三，也是最值得警惕的一点：这份联署名单的构成，本身就是一种权力宣示。当 NVIDIA、Meta、Microsoft、Andreessen Horowitz 和 Y Combinator 站在同一阵线，这不只是一封倡议信，而是一个利益集团的公开亮相。在这份名单上看不到的名字——OpenAI、Anthropic、Google DeepMind——沉默地定义了另一个阵营的轮廓。AI 的开放对封闭之争，正在从技术辩论演变为政治游说的正面冲突，而这场游说战的结果，将直接影响未来五到十年 AI 产业的利润分配格局。 黄仁勋选择用这封信作为他 X 帐号的第一篇贴文，是一个经过精密计算的讯号。他不是在表达个人哲学，他是在为辉达最有利的竞争格局背书，同时用“美国领导力”和“民主化 AI”的语言，让这种背书听起来像是无私的远见。这种能力——把商业计算包装成历史叙事——本身就是顶尖 CEO 的核心技能之一。 开放权重让 AI 更普及，这是真的。它让更多人受益，这也可能是真的。但当你读到一封由五万亿美元公司联署的“开放倡议书”，请记得问自己：谁在这个“开放”里赢得最多？答案往往不在信件本身，而在签名栏的最上方。 |
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| 李浩然 |
2026-07-22T16:21 |
内地央视昨日(21日)报道一宗有关“乙女游戏的未成年人充值乱象”新闻后，拖累多只游戏股表现，其中，腾讯控股(00700)股价今日(22日)急泻7%，收报440.6元，系咪纯粹受呢个报道影响，还是仲有其他原因影响游戏股表现？如果谂住炒业绩，应唔应该依家入场？ 方德证券分析师李浩然认为，内地过去都有唔同政策监管手游，加上公募基金大比例减持腾讯，据Sensor Tower估算，腾讯第2季手游流水按年倒退2.6%，呢啲因素都系今日跌市催化剂。佢又提及，现时腾讯仍靠逾10年前开发嘅3款王牌手游撑住，新手游似乎未能做到旧游戏嘅成绩，都令市场嘅忧虑加剧。 Eric续指，虽然腾讯估值好平，预测市盈率(PE)约15倍，但外资投行估计，2026年每股盈利仅28.47元，市场现时都有共识公司下半年盈利将会倒退，因此，佢认为未来喺估值收缩下，股价将会受压。 |
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| 李浩然 |
2026-07-21T10:42 |
美国刚满二百五十岁。这个国家最擅长的事情，不是反省历史，而是把历史包装成资产价格。从独立宣言到人工智能，从内战到通胀，从大萧条到量化宽松，美国的剧本总是差不多：先出现危机，再出现恐慌，最后出现一批解释自己早就看懂一切的人。股市则更诚实一些。它不解释，它只报价。 若把镜头拉到1928年至2025年，美国标普500的年度回报率呈现出一幅很不文明、却很赚钱的图像。平均下来，这段接近一个世纪的市场回报约为每年10%。这个数字是资产管理业最喜欢的麻醉剂。它圆润、体面、适合放进退休简报，也适合让投资者误以为市场会像银行定存一样按年派发理性。 问题是，股市从不按平均值生活。平均10%是墓碑上的铭文，不是人生中的日程表。真正的年度回报不是温顺地在8%、9%、10%、11% 附近踱步，而是像醉汉穿过高速公路：有些年份大涨，有些年份惨跌，多数年份则让投资者在自信与羞辱之间反覆切换。所谓长期平均，是把许多短期精神创伤磨成粉以后得到的财务营养品。 这正是标普500近百年数据最值得玩味之处。从1928年到2025年，市场大部分年份是上涨的。若2026年的涨幅能守到年底，过去99个年份中将有73年收涨。换句话说，美国股市的年度胜率接近四分之三。这不是赌场。赌场对玩家没有这么仁慈。这更像是一台经常故障、噪音巨大、偶尔喷火，但长期仍会吐出美元的机器。 投资者最常犯的错，是把股市的波动误认为股市的本质。波动只是门面，本质是盈利、通胀、流动性、制度与人类贪婪合谋后的长期名义增长。这套机器并不优雅，但有效。它不要求你喜欢它，只要求你别在它最难看的时候把票扔掉。 更有意思的是，上涨年份不只比较多，而且通常涨得相当凶。若只看标普500的上涨年份，平均涨幅约为21%。这是一个被牛市掩盖的暴力数字。市场的上行不是缓慢爬坡，而经常是突然跳升。投资者以为自己是在等待“合理价格”，实际上是在等一列已经关门的火车倒车回到月台。但很遗憾，华尔街没有这种服务。 下跌年份则平均跌约13%。这个数字听起来不算世界末日，直到它发生在你的帐户里。纸面上的-13%是统计，手机App里的-13% 是家庭气氛。更糟糕的是，下跌通常伴随坏新闻、衰退预言、基金经理道歉信，以及CNBC上一群面色凝重的人用“不确定性”这个词掩饰他们也不知道发生了什么。 但数据的冷酷之处在于，它不关心你的胃部反应。近百年来，市场上涨年份平均涨幅约21%，下跌年份平均跌幅约13%。上涨更常见，且平均上涨幅度大于平均下跌幅度。这就是长期股权风险溢价的粗糙真相。它不是来自美丽的经济学公式，而是来自一个简单到令人尴尬的事实：企业资本长期分享了名义经济增长，而现金长期分享的是购买力腐蚀。 然而，这里也有一个投资业最不愿大声说出的细节。年均10%并不等于每年10%。条件平均值也不是投资者能够按菜单点选的套餐。你不能要求市场给你“上涨年份的平均21%”，却拒绝支付下跌年份的-13%。市场不是餐厅，不能少冰、少糖、不要波动。你买的是整套体验，包括暴涨、暴跌、横盘、后悔，以及在高点听KOL推荐个股。 如果把“大涨”定义为一年涨25%或以上，标普500自1928年以来出现过26次。这个频率相当惊人。几乎每四年左右，市场就可能给出一次足以让悲观者重新发明乐观主义的年度回报。更夸张的是，其中18 次年度涨幅超过30%。这意味着美股历史并不是由平滑的 10% 堆叠而成，而是由少数大涨年拖着一堆平庸年份和若干灾难年份向前走。 这对投资策略有残酷启示。错过大涨年份的代价，往往比避开普通下跌年份的收益更大。市场择时之所以迷人，是因为它在智力上看似合理；市场择时之所以危险，是因为它在数学上经常自杀。你以为自己只是暂时离场避避风头，实际上可能是在下一个 30% 年度涨幅之前把座位让给别人。华尔街最昂贵的四个字不是“这次不同”，而是“等明朗再说”。 当然，大跌年也存在，而且它们之所以有杀伤力，正因为它们不常发生。若把“大跌”定义为一年跌超过25%，近百年只有5次。分别集中在大萧条时代、1970年代恶性通胀与经济泥潭，以及2008年金融危机。更具体地说，这5次中有3次发生在1930年代。二战结束后，真正意义上的年度大崩盘只出现过两次：1974年和2008年。 这不是说风险不存在。恰恰相反，风险之所以可怕，是因为它低频、高烈度，来时还会附带道德审判。平常市场让人觉得自己聪明；崩盘时市场提醒你，你只是幸运。大跌年像黑天鹅的亲戚，平日不登门，一登门就坐在客厅里不走，还顺手翻你的财务报表。 但若投资者从这组数据中得出的结论是“所以我应该预测大跌并提前逃跑”，那就太天真了。大跌年少，不代表容易识别；大涨年多，也不代表容易坚持。真正困难的不是知道股票长期会涨，而是在它短期像要毁灭文明时仍然持有。长期投资不是智商测试，而是性格测试。市场不会奖励最会背诵历史数据的人，它奖励那些在历史重演得最难看时仍不被吓出局的人。 这也解释了为什么投资评论行业永远繁荣。因为市场的长期方向太简单，没法每天收费；短期噪音足够复杂，才适合制造订阅收入。每年1月，策略师会发布年度展望；每年12月，他们会解释为什么市场没有按照展望走。这门生意的奇妙之处在于，错了叫“宏观变数改变”，对了叫“框架有效”。基金经理若有这种容错率，客户早就被复利感动到落泪。 更荒谬的是，投资者往往对上涨缺乏敬畏，对下跌过度迷信。市场涨25%，他们说估值太贵；市场跌25%，他们说还会更低。人类对资产价格的态度基本上像对健身计划：该开始时拖延，该坚持时放弃，最后把结果归咎于环境。数据显示，大涨年远多于大跌年；心理却让大跌年占据了投资者记忆的大部分版面。这就是行为金融学存在的理由，也是财务顾问能收费的原因。 标普500近百年历史提供的不是一套预测模型，而是一套谦卑教育。没有任何一年必须上涨，也没有任何一年因为上一年上涨就该下跌。年度回报没有押韵，也不讲礼貌。它不因估值看起来高就立刻崩盘，也不因经济新闻难看就拒绝反弹。股市最讨厌的事情，就是让聪明人太舒服。 因此，真正的问题不是“明年市场会涨还是跌”。这个问题通常只会让人看起来忙碌，并不能让人变得富有。更好的问题是：你的资产配置能不能承受正常下跌年份？能不能在罕见大跌年份不被迫卖出？能不能在大涨年份已经发生前就留在场内？能不能接受市场给你的不是线性回报，而是一堆丑陋年份与少数漂亮年份混合而成的长期复利？ 美股历史的真正讽刺在于，它对乐观者和悲观者都不够友善。它会定期羞辱乐观者，提醒他们风险不是简报里的标准差；它也会长期折磨悲观者，让他们在等待崩盘的过程中错过数次牛市。永久多头显得幼稚，永久空头显得聪明；但复利通常偏爱前者。市场不是道德剧，没有义务让最悲观的人看起来最有智慧。 这近百年数据最后留下的结论其实简单得粗暴：股市有时下跌，但大多数时候上涨；大跌很痛，但大涨更常见；平均回报看似温和，实际路径极其野蛮。投资者若想享受长期10%左右的历史报酬，就必须忍受年度回报像精神病患的心电图。想要股权回报，却不想要股权波动，就像想吃培根但要求猪保持健康。 美国250年的故事，有战争、危机、债务、通胀、泡沫、崩盘，也有生产力、创新、资本市场与全球最精密的财富转移机器。标普500不是完美的美国，也不是完整的世界。它只是美国企业部门最成功、最残酷、最会淘汰失败者的一张成绩单。这张成绩单告诉我们，资本主义的路面并不平坦，但它长期向上倾斜。 下次有人用沉痛语气告诉你市场快完蛋了，先别急着反驳。他可能某一年会对。但如果他每年都这么说，他不是预言家，只是闹钟坏了。市场当然会下跌，甚至会狠狠下跌。只是历史显示，站在每一次下跌背后的，往往不是终局，而是下一轮让怀疑者闭嘴的上坡路。复利不需要每天证明自己。它只需要投资者别在半路跳车。 |
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| 李浩然 |
2026-07-13T10:09 |
华尔街喜欢把人工智能想像成一门云端魔法生意。模型越大，收入越多，估值越高，投资者便可以继续把Excel拉到2030年，假装折现率已经退休。可惜，魔法也要插电。当AI公司争夺算力时，真正的战场正在从GPU机柜转移到变电站、土地、输电排队、天然气机组和一堆看起来毫不性感的建设许可文件。 这是科技股投资者最不愿承认的一件事：AI的下一阶段，不再只是软件吞噬世界，而是软件开始吞噬电网。更准确地说，是几家市值万亿美元的公司，正用云端叙事包装一场准公用事业式的军备竞赛。它们嘴上谈的是AGI，脚下踩的是混凝土，手里抢的是千兆瓦级电力容量。 在这场竞赛中，Amazon和Google暂时站在最有利的位置。但两者的优势完全不同。Amazon像一个早早买下沿海土地的地产商，现在发现全世界都想盖港口。Google则像一个迟到但带着工程图纸和能源律师的疯狂开发商，试图绕过堵塞的高速公路，自己修一条路。 根据Aterio的估算，Amazon在美国营运中的自建资料中心用电规模最高约为9GW。这不是一个普通科技公司的数字。这相当于北达科他州的发电容量。也就是说，Amazon的云端业务在美国境内已经不只是几栋放满伺服器的仓库，而是一个披着科技公司外衣的小型工业国家。 相比之下，Microsoft和Google各自的美国自建资料中心用电规模约为5GW，Meta约为4GW。这些数字看似只是几个整齐的比较，实际上揭露了一个残酷现实：AI时代的入场券已经从“谁有最好的模型”变成“谁有足够的电力、土地、冷却、电网连接和资本耐力”。创业公司可以租GPU，可以买API，可以发新闻稿说自己重新定义智能；但它们很难凭一份pitch deck召唤5GW电力。 Amazon的优势是存量。它是全球最大云端服务商，过去二十年一直在盖资料中心。这听起来像老故事，却正是新周期里最值钱的资产。上一轮云端竞争留下的基础设施，在AI周期中变成了战略弹药库。市场常常低估“已经存在”这件事的价值。资料中心不能像软件版本一样周五晚上部署，输电线路也不会因为CEO在财报电话会议上说“我们非常兴奋”就自动出现。 这也是Amazon的护城河最讨厌人的地方：它不优雅，但有效。投资者偏爱叙事华丽的公司，喜欢谈模型、代理、推理成本下降和开发者生态。Amazon的优势则更像一张旧仓库地契、一份电力接入协议和一支懂得如何把地皮变成资料中心的施工队。这不浪漫，但在AI基建竞赛中，浪漫通常输给变压器。 Aterio的估算显示，到2030年，Amazon预计仍会在美国新增最多资料中心与电力容量。这符合它的性格：少说话，多盖楼。AWS的神话向来不是靠舞台演示建立，而是靠企业客户一张张帐单累积。若AI最终变成一场谁能提供稳定、低延迟、大规模算力的工业化服务竞赛，Amazon的既有体量仍然极具杀伤力。 但Google的威胁更值得重视。因为它不是用绝对规模追赶，而是用速度追赶。按照Aterio的估算，Google到2030年新增容量的增长速度最快。更重要的是，若把第三方资料中心业主提供的租赁容量算进去，Google到2030年将大幅缩小与Amazon的差距。 这里有一个投资者必须理解的差异：Amazon偏向自建，Google更愿意租。自建比较慢，但长期成本较低，控制权也更强。租赁比较快，但代价是经济性不如自建，且部分控制权让渡给资料中心业主。这像买房与租房的区别，只是租客每月付的不是几千美元房租，而是用一座小城市的电力来运行张牙舞爪的AI模型。 Google的策略本质上是在用资本效率换时间。对一家公司来说，这通常值得怀疑；对一家正在追赶AI基建窗口的公司来说，这可能是理性选择。AI竞赛的危险在于，慢一步可能不是少赚几个百分点，而是失去开发者、企业客户和模型部署规模的复利。租赁容量或许昂贵，但在错过周期面前，昂贵只是委婉的便宜。 问题是，这也让Google的2030年图景带有一层会计上的雾气。自建容量像自有工厂，租赁容量更像长期包机。两者都能让客户上云，但经济回报不完全相同。如果 Google的四分之一预期资料中心容量来自租赁，那么它买到的是速度，也买入了长期成本压力。市场若只看容量追赶，可能会忽略容量背后的毛利率差异。AI基建不是慈善事业，尽管某些科技公司烧钱的姿态确实像在做宗教奉献。 真正精彩的是Google在德州的做法。至少三个计划中的德州资料中心，因为与太阳能和风能项目共址，有望跳过漫长的电网接入排队。德州电力市场规则允许资料中心若与新增电源共址，便可更快连接电网。在其中两个项目中，Google将透过 Intersect Power建设太阳能与风能容量。更有意思的是，这三个案例里，配套的太阳能和风能容量都明显超过资料中心本身需求。 这表面上是清洁能源故事，深层其实是监管套利。Google不是突然变成绿色圣徒，而是在理解规则后找到最快拿到电力的方法。可再生能源在这里不只是ESG装饰品，而是排队系统中的快速通道。多年来，科技公司把购买可再生能源证书当成道德香水，喷在高耗能业务上。现在情况变得更实际：风电和太阳能若能帮资料中心更快接上电，那它们就不只是环保叙事，而是竞争武器。 这对投资者的启示很直接。AI基础设施的赢家不一定是单纯最会买GPU的公司，而是最懂得把晶片、土地、电力、市场规则和资本结构拼成一个可运行系统的公司。Google在这方面展现出的不是单点技术能力，而是系统工程能力。这恰好是市场过去几年低估它的地方。投资者嘲笑Google在产品发布上步伐混乱，却忘记它在资料中心、TPU、能源采购和全球基础设施上积累了极深的肌肉记忆。 当然，干净能源也有不干净的现实。AI的需求增长太快，电网太慢，政治太吵，变压器太缺。于是天然气又穿着安全帽回到舞台中央。Microsoft已与Chevron签下20年协议，用离网天然气发电厂为其德州AI资料中心供电。Meta和Amazon也有类似计划。Amazon尚未公开确认某些项目，但Cleanview的资料显示，其位于俄亥俄州Fayette County的资料中心，是某个获批离网大型天然气发电项目附近唯一规划中的大型电力需求来源。这种巧合如果是偶然，那么公用事业行业应该去写诗。 这里的讽刺浓得像柴油味。科技公司一边向投资者展示净零排放目标，一边为AI资料中心寻找离网天然气电厂。它们不是放弃清洁能源，而是在承认物理世界不会按ESG简报节奏运转。太阳能和风能可以帮助某些项目加速接入，但AI工作负载需要稳定、持续、可预测的电力。模型不会因为今晚没风就少推理几次，企业客户也不会接受“天气原因导致您的生成式AI暂停服务”。 因此，天然气成为AI时代的尴尬保险。它不符合矽谷最爱讲的洁白未来，却符合资料中心不断电的最低要求。这也说明，AI的能源故事不会是单纯的绿色胜利，而是一场混合能源、电网工程和政治妥协的长期拉锯。投资者若仍用简化的ESG 滤镜看待这些公司，很可能既看不懂成本，也看不懂风险。 更大的问题在于，这场电力竞赛会改变科技公司的财务形态。过去二十年，最好的科技公司被赋予高估值，是因为它们看起来像资本轻、边际成本低、现金流强的复利机器。AI正在把这些公司重新拉回资本密集型世界。资料中心、电力协议、冷却设备、土地开发和长期租赁承诺，会让损益表和资产负债表都变得更像工业企业。 这不是说科技巨头会变成公用事业公司。它们仍然拥有软件分发、客户关系、平台控制和定价权。但AI的增长将不再是纯粹的数字复制，而是受制于物理瓶颈的扩张。每一美元AI收入背后，可能需要更多前置资本、更长建设周期和更复杂的能源风险。市场若继续把AI收入当成传统软件收入估值，迟早会被电费帐单教育。 Amazon在这里的优势，是它已经习惯低毛利、高资本开支、长周期回报的残酷游戏。这家公司从零售仓储、物流网络到云端基建，一直在用重资产打造看似轻盈的用户体验。AI资料中心竞赛对很多科技公司来说是性格突变；对Amazon来说，更像回到熟悉的健身房，只是杠铃更重。AWS若能把既有容量优势转化为AI工作负载承载能力，Amazon的云端王座仍然难以撼动。 Google 的优势则更加微妙。它有技术，有模型，有自研晶片，有能源策略，也有足够资产负债表承受租赁与建设并行。它的问题从来不是没有武器，而是经常像军火库管理员忘了钥匙放在哪里。若Google能把基建速度、AI产品和云端销售真正整合，它缩小与Amazon差距的可能性不可忽视。到 2030 年，Google未必成为最大云端基建拥有者，但它可能成为最激进的容量追赶者。 Microsoft的位置反而更复杂。它有OpenAI叙事，有企业分发，有Azure增长故事，但在电力竞赛里并不明显领先。与Chevron的 20 年天然气供电协议显示，它很清楚瓶颈在哪里，也愿意用长约锁定资源。但这同时暴露出AI增长的另一面：如果你的核心卖点是Copilot无处不在，那你最好确保每个Copilot背后都有足够便宜、稳定且合规的电力。否则，副驾驶很快会变成耗油量惊人的卡车司机。 Meta则像一个巨大而孤独的算力消耗者。它有约4GW的美国自建资料中心容量，规模不小，但相比Amazon、Google和Microsoft，其商业变现路径更集中于广告与社交产品。Meta的AI投入可以提高推荐系统、广告效率和产品黏性，也可以支撑开源模型策略。但若AI基建竞赛继续升级，Meta必须证明这些千兆瓦级投入能转化为足够高回报，而不是又一次把股东资本扔进祖克柏喜欢的未来玩具箱。元宇宙已经表演过一次，投资者不一定想买第二张票。 最值得批判的是整个市场对AI基建的叙事懒惰。投资者喜欢问谁的模型最好，谁的聊天机器人最聪明，谁的GPU订单最大。这些问题重要，但不完整。真正的问题应该是：谁能以最低全周期成本获得可用电力？谁能最短时间完成电网接入？谁能在自建与租赁之间取得最佳资本回报？谁能把清洁能源、天然气备援和监管规则组合成可扩张的供电系统？谁的AI收入增长足以覆盖越来越重的基建折旧与租赁成本？ 这些问题不如“AGI何时到来”性感，但更接近现金流。投资世界里，性感问题通常用来吸引散户，无聊问题才决定复利。 到2030 年，AI巨头之间的差距可能不再由模型排行榜定义，而由电力地图定义。Amazon的9GW存量优势，让它在起跑线上已经站得很前。Google的高速扩张与共址能源策略，让它成为最值得盯紧的追赶者。Microsoft有需求、有分发、有野心，但必须证明自己能把能源约束变成可控成本，而不是被AI的胃口拖着跑。Meta则需要证明，它买下的不是一堆昂贵电力，而是可货币化的智能能力。 最终，AI竞赛也许会验证一个古老得近乎粗俗的投资真理：当所有人都盯着天上的云，真正赚钱的人在买地、拉电线、签长约。云端计算这个词本来就有点误导。云并不飘在空中。它们坐落在土地上，连着电网，吃着天然气、风电和太阳能，并在炎热的机房里发出巨大的嗡鸣声。 AI的未来或许属于智能。但在可见的几年里，它首先属于电力。Amazon和Google的领先，不是因为它们讲出了最动听的AI故事，而是因为它们正在抢占最稀缺的现实资源。这很不矽谷，甚至有点土。但资本市场最后奖励的，往往不是谁最会描述未来，而是谁能最便宜、最快、最大规模地把未来接上电源。 |
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| 李浩然 |
2026-07-06T09:30 |
金融市场上最昂贵的字眼，莫过于“这一次不一样”，而繁衍这种病毒的温床，就是那些听起来无懈可击、实则经不起推敲的“简化叙事”。当OpenAI行政总裁阿尔特曼（Sam Altman）或Anthropic掌舵人阿莫迪（Dario Amodei）将公司的终极使命简化为“构建AGI”，或者着名科技博客Ben Thompson用一个优雅的“聚合理论”（Aggregation Theory）就试图框定整个数位经济的未来时，这些叙事压缩确实曾在特定历史窗口解锁了真正的市场洞察。然而，当复杂度才是常态的科技世界里，这种精简的故事便成了最诱人也最致命的毒药。 诺贝尔经济学奖得主卡尼曼（Daniel Kahneman）曾提出过“属性替代”的概念，直白地说，就是人类的大脑天生抗拒高能耗的深度思考，当遇到“这个市场的底层单元经济学是否成立”这种地狱级难度的提问时，我们会下意识地将其替换为“这个故事听起来是否符合当前的宏大叙事”。这种认知的工业化规模复制，构成了科技投资史上最惨烈的几次集体翻车。我们常常为了不破坏一个完美的故事，而选择性地让事实靠边站。 以“赢家通吃”这条在搜寻引擎与社交网络时代被奉为神谕的“铁律”为例，无数风投基金将其当作物理定律般奉行，结果在企业级软体和电子商务领域撞得头破血流。如果这个世界真的非黑即白，云端基础设施领域早就该被AWS的规模效应彻底垄断，微软的Azure和谷歌的GCP根本连入场券都拿不到。然而真实的数据揭示的是一个顽固的多供应商生态：大企业出于系统冗余、数据主权与议价权的理性考量，天然抗拒单一锁定。那些把阶段性启发式思维误当作不可逆规律的创始人与投资者，最终只能在估值腰斩的资产负债表里吞下高昂的苦果。 同样的逻辑也适用于对“先发优势”的盲目崇拜。在矽谷的宣传册里，第一名似乎就能分到最大的蛋糕。但翻开科技史的阵亡名单，谷歌不是第一个搜寻引擎，Facebook不是第一个社交网络，iPhone更不是第一部智慧型手机。真正赢得赛局的，往往是在正确的时间窗口内精准完成产品与市场匹配、具备极强执行力的迟到者。但“时机与执行力重于出场顺序”这个事实太过平庸且充满随机性，远不如“敢为天下先”的英雄史诗好卖。 这种对故事的偏执，也让我想起1997年那个着名的、现在看来无比愚蠢的预测——亚马逊将彻底杀死沃尔玛。当时的宏大叙事是如此性感，随着线下商场人流量每季度下滑，实体零售商接连宣告破产，这个预测在很长一段时间内看起来都像是天才的预言。这简直是确认偏误（Confirmation Bias）的教科书级范本。我们当时在完美的线性图表里狂欢，却选择性地忽视了线上客户获取成本（CAC）正如同寄生虫般随着竞争加剧而螺旋上升，忽视了某些品类根深蒂固的线下体验需求，更忽视了实体门店所自带的、数位世界无法复制的品牌资产与分布式物流节点功能。三十年过去了，沃尔玛的营收规模暴增了三十倍。那些执着于“纯数位必胜”故事、忽视世界本质是混乱的人，集体错过了最终统治市场的“全通路”（Omnichannel）残酷现实。 汤马斯库恩（Thomas Kuhn）在《科学革命的结构》中深刻地指出，当一个既有范式出现大量无法解释的异常指标时，其信徒的第一反应绝不是承认错误，而是不断发明新的微调理论去掩盖这些漏洞，直到矛盾的重量将整个大厦压垮。当前的AI投资浪潮，正处于这个危险的范式保卫战中。“AI将全面替代人类工作”的线性叙事听起来极具毁灭性的美感，但在操作层面上却充满了误导性。资本市场正在为一个遥远的、充满科幻色彩的“远期可能”（Distant Possible）进行着高溢价的资本开支竞赛。然而，实际的产业数据表明，劳动力结构的演进从不是简单的切换，而是在旧工种被侵蚀的同时，伴随着工作流的重塑、系统的摩擦成本，以及全新增强型岗位的诞生。那些为“精准、 nuanced版本的未来”构建系统的公司，与那些仅凭一张“替代白领”PPT就大举募资的公司，在底层的资本回报率上将展现出云泥之别。 这绝非是对叙事本身的全面否定。没有思维模型，资本市场将退化为随机漫步的赌场。笔者反对的是对叙事的病态依恋，反对那种将“有用的简化”硬化为“未经审视的教条”的瞬间。哈佛商学院教授克里斯坦森（Clayton Christensen）在提出“颠覆式创新”后，后半生都在疯狂地为这个理论打补丁、设边界、增加限制条件，因为他深知自己的框架只是一张地图，而不是真实的地貌。顶尖的掌舵者如谢家华（Tony Hsieh）治下的Zappos，其“传递快乐”的宏大叙事稳定如初，但底层的免运费、365天退换货、文化优先的招聘策略，却像疯狂的齿轮一样随时根据现实修正。 科学家Stuart Kauffman引入的“相邻可能”（Adjacent Possible）概念，才是对冲基金经理应当奉为圭臬的圣经：任何生态的演进，都只能基于当前状态的下一步微调。“AI将在一夜之间消灭所有知识型工作”是一个迷人的远期可能；而“AI将率先在数据结构化程度高、容错率适中、反馈闭环极快的细分工作流中扮演增强器”才是这条赛道上的相邻可能。前者的故事更适合在达沃斯论坛上大放异彩，而后者才是真正能被建造、被验证且能产生实质内部收益率（IRR）的投资标的。 作为个人投资者，应该是将远期可能留在后视镜的边缘作为某种微弱的导航灯，而把双手紧紧握在“相邻可能”的盘旋山路上。这需要我们抵抗那种对“完美故事”的重力崇拜，去干那些在数据泥潭里寻找真实微观证据的脏活累活。现在，请闭上眼睛想一想：在你的核心持仓里，有哪一个叙事是因为听起来太过理所当然，以至于你已经停止对它进行压力测试了？找到它，并重新将其降格为一个随时可能被推翻的假设，而不是确定性的结论。不断反问自己：如果这个完美的故事是错的，究竟需要哪些底层数据发生逆转？如果你回答不出来，那么在下一个市场周期里，你大概率会成为别人完美叙事里的流动性牺牲品。 |
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| 李浩然 |
2026-06-22T10:09 |
摩根大通地缘政治中心早前发表一份《超越基准》（Beyond the Benchmarks: A Systemic View of U.S.-China AI Competition ）报告，以七维框架剖析中美人工智能竞争态势，其核心判断堪称持平之论：美国维持“有意义的整体领先”，然此一优势较坊间共识所想像者“更窄、更受争议、亦更脆弱”。报告更点出一层深意，中国正在取得进展的维度，恰恰是最难逆转者。此语措辞谨慎，却暗藏千钧。 这份报告最堪咀嚼之处，并非其数据罗列，美国数据中心装机容量五十四吉瓦对中国三十二吉瓦、美国风投占全球人工智能投资七成五，而是其揭示的根本性战略分歧：两国对“何以致胜”的理解截然不同。美国押注前沿能力（frontier capability），深信最强大的模型终将主宰最有价值的市场；中国则押注规模扩散（deployment at scale），以“够好且便宜”的模型追求最广泛的采用。报告以一句精辟之语概括：“美国致力于精致系统、无形资产与服务；中国则致力于实用、有形与制造。”此一对照，几乎是两种文明基因的投射。 历史学者丁杰斐（Jeffrey Ding）在其“创新谬误”（Innovation Fallacy）一文中援引工业革命史料指出，最先发明蒸汽机的未必是最终主宰工业时代的国家，广泛采用与整合新技术的能力，往往较发现本身更具决定性。这并非新论——熊彼得（Schumpeter）区分“发明”与“创新”时已暗示此理，盖创新之要义在于商业化与规模化，而非实验室中的突破。VHS击败技术上更优越的Betamax，亦为此理之注脚。报告引述此一历史教训，显然意在警醒华盛顿：前沿优势未必等同持久优势。 然而，问题的复杂性远超简单的历史类比。当今人工智能竞争嵌套于一个前所未有的结构之中：技术的双重用途性质使传统的军民分界形同虚设；供应链的全球分散使任何单一国家难以自给自足；而模型蒸馏（distillation）技术的成熟，更意味着前沿突破可在数月内被低成本复制。报告坦言，“前沿领先或许只能转化为暂时性优势”。此语若以金融术语翻译，即谓美国在研发上的巨额资本支出，其护城河（moat）可能远较想像中浅窄。 能源维度的不对称性尤其值得深思。中国二零二五年全年发电量逾一万零七百太瓦时，为美国之两倍有余；自二零一九年以来新增发电量逾二千五百太瓦时，相当于美国同期增量之十一倍。中国平均电价每千瓦时0.08美元，较美国之○点一八美元低逾五成。BloombergNEF预计中国至二零三零年将新增装机容量三点四太瓦，为美国计划之六倍。当人工智能竞争归根结柢是一场算力竞赛，而算力之底层是电力时，能源禀赋的巨大落差便非技术创新所能轻易弥补。美国在此维度上的困境，一半源于物理现实，一半源于政治现实，盖洛普调查显示七成美国民众反对在其社区兴建数据中心。民主体制中的“邻避效应”（NIMBY），或将成为制约美国人工智能基础设施扩张的隐性瓶颈。 资本维度的表象优势下，同样暗流涌动。美国企业二零二五年人工智能支出四千九百亿美元，气魄惊人，但报告坦承“资本开支持续超越收入”，且“为投资论题背书的生产力增益尚未在宏观经济层面兑现”。此处隐约可见明斯基（Minsky）金融不稳定假说之影，当过度乐观的预期推动信贷扩张，而实体回报迟迟未能跟进时，系统便趋于脆弱。摩根大通自身的研究估计，科技板块债券发行占比将由二零二六年的百分之四升至二零三零年的百分之十，并称此为“可控”。然而“可控”与“安全”之间，距离往往比想像中近。美国的资本优势“最终以信心维系”，此语若非警告，至少是提醒。 军事与安全维度的分析揭示了更深层的治理困境。报告指出Anthropic公司之处境堪称荒诞：其开发的Mythos模型被视为“迄今最具战略意义的人工智能模型”，但该公司同时被美国政府列为“国家安全供应链风险”。一家企业同时身处国家安全的核心与边缘，此一吊诡恰恰折射出双重用途技术对既有制度框架的根本性挑战。传统军备管控以军民技术的清晰分界为前提，但当同一模型既可驱动客服聊天机器人亦可驱动军事目标识别系统时，此一前提已然崩解。 报告最终勾勒三种情境：基准情境为“持续进步与碎片化”，乐观情境为“繁荣带来稳定”，悲观情境为“安全凌驾经济”。三者并陈，恰恰反映了当前局势的根本不确定性，这不仅是技术轨迹的不确定，更是政治经济体制回应能力的不确定。 综观全局，中美人工智能之争的本质，与其说是两国之间的技术竞赛，毋宁说是两种制度对“技术如何转化为国力”这一古老命题的当代回答。美国的答案根植于市场、自由与精英创新；中国的答案根植于国家意志、规模制造与系统整合。两种答案各有其内在逻辑，亦各有其盲点。历史从不简单重复，但它确实押韵：十九世纪英国以发明领先，二十世纪美国以采用取胜。二十一世纪的结局，或许要待这场“前沿与扩散”的辩证完成其历史周期，方能揭晓。而在此之前，任何过早的定论，恐怕都只是时代偏见的另一种表达。 |
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| 李浩然 |
2026-06-18T17:21 |
兆易创新(03986)股价今日(18日)劲升逾11%，收报939元，创新高，主要受惠于海外大厂退出利基型DRAM(动态随机存取记忆体)市场，导致出现供不应求嘅情况，令利基型DRAM产品量价齐升。此外，集团持有内地记忆体龙头长鑫科技1.8%，长鑫科技除制造DRAM，亦有进军HBM市场及推进A股上市，对兆易创新来讲系咪正面催化剂？ 方德证券高级分析师李浩然指，港股嘅存储型或半导体相关股比例唔算高，兆易创新可以跟外围潮流去炒，所以股价表现较强势。佢又话，海外大厂如三星电子(Samsung Electronics)及SK海力士(SK Hynix)退出利基型DRAM市场，令长鑫喺呢段时间抢咗唔少定单，加上内地嚟紧会倾向用国产晶片，所以做DRAM晶片设计嘅兆易创新喺呢段时间都可以受惠。 不过，Eric提醒，若长鑫真系喺A股上市，市场焦点可能会被长鑫抢去。 |
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| 李浩然 |
2026-06-15T10:14 |
如果投资世界有一种永远不缺信徒的宗教，那就是“我不喜欢债券”。 这句话听起来像个投资立场，实际上更像情绪宣言。尤其在2022年之后，说不喜欢债券变得非常时髦。毕竟当年标普500跌了18%，10年期美国国债也跌了17.8%。股票挨打，债券也挨打，传统60/40投资组合的信徒突然发现，所谓“分散风险”有时只是两个资产类别牵手跳崖。 相较之下，3个月期美国国库券当年上涨2.1%。不华丽，不性感，也不会让人想在晚餐席上炫耀。但在市场哀号之时，它至少没有把主人的脸按进泥里。这就足够让现金重新获得尊严。 于是问题来了：一个追求40岁前财自的投资者，是否可以干脆不买债券，只保留两年生活费的现金，剩下全部丢进美股与国际ETF？这是投资组合设计问题，也是心理洁癖问题。它的名字叫杠铃策略：一端是高风险资产，一端是现金或类现金资产，中间那根看起来笨重、沉闷、老派的债券，被嫌弃地丢到角落。 这种想法并不荒谬。恰恰相反，它非常有诱惑力。问题是，很多有诱惑力的东西，都不便宜。 先看长期数据。从1928年到2025年，股票、债券与现金的名目年化报酬分别约为10.0%、4.5%与3.4%。乍看之下，现金没有那么糟。它距离债券只差1.1个百分点，听起来像是少喝一杯咖啡就能弥补的损失。 这正是名义回报最会骗人的地方。它让通胀像一名会计鬼魂一样从报表里消失。 扣除通胀后，同期间股票的实质年化回报约为7.0%，债券为1.5%，现金只有0.3%。这才是赤裸裸的真相。现金长期并非财富增值工具，而是购买力停尸间。它没有死，却也没有真正活着。 现金的最大优点，是它几乎不会在名义上亏钱。3个月期T-bills在1928至2025年的年度回报中没有出现负年度。这非常迷人。人类大脑讨厌亏损，尤其讨厌打开帐户时看到红字。现金满足了这种脆弱的心理需求：它安静、乖巧、每天看起来都没有惹事。 但投资不是只看帐面数字。真正的敌人不是红色数字，而是购买力流失。现金不会让你看到伤口，因为它把刀藏在通胀里。你每天都觉得自己安全，直到十年后发现安全感买不起以前那个生活水平。 债券则不同。10年期美国国债在同期间有大约19个负回报年份，胜率约80%。这代表债券会让你难堪，偶尔还很难看。它不像现金那样永远摆出无辜表情。但作为代价，长期而言它给了投资者比现金更高的实质回报，也提供了某些宏观环境下现金无法给出的保护。 现金是一张毯子。债券是一件外套。通胀来时两者都可能不够暖，但通缩来时，债券往往比现金更像防寒衣。 近年反债券情绪如此高涨，并不难理解。2022年是一场教科书级别的固定收益灾难。利率快速上升，通胀快速上升，久期资产遭遇双重枪决。投资者原本买债券是为了避险，结果发现避险工具也会被市场开除球籍。 2022至2025年期间，债券年化回报约为负2.5%，现金则约为正4.2%。换言之，这一轮周期里，放在短期现金工具中的钱不但没有受伤，还小有斩获；而持有长债的人则得到了一堂昂贵的久期教育。 难怪现金现在看起来像聪明人的选择。它流动性好，名义上稳定，收益率不再是零。高收益储蓄帐户、货币市场基金、短期T-bills、CD，全都像从金融边缘人变成了晚宴焦点。曾经被嘲笑为“现金是垃圾”的资产，如今穿上了礼服。 问题是，市场最擅长把昨日的屈辱包装成明日的信念。 从2008年到2021年，联储局长期把短端利率压在地板上。那段时间3个月期 T-bill 平均收益率只有约0.55%，实际年化回报也大约只有0.5%。同一时期，10年期美债年化回报约4%。当时现金才是真正的垃圾，而且是分类都懒得做的那种。 这不是历史小插曲，而是资产配置的核心教训。现金与债券不是谁永远比谁优越，而是各自适合不同的利率与通膨regime。现金在升息与高短端利率环境中会显得机灵，债券在降息、衰退、通缩或避险需求上升时才会露出獠牙。 把2022年当成永恒真理，就像因为一次食物中毒而宣布人类不该吃饭。 真正的杠铃策略，不是年轻人对债券的叛逆姿势。它是一种风险配置哲学：把组合的一端放在高成长、高波动的风险资产上，另一端放在极高流动性、低名目波动的安全资产上。中间地带则被刻意削弱。 若夫妻二人预计40岁左右达到财务独立，手上保留两年生活费的现金，可以避免在股市崩盘时被迫卖出股票支付生活开支。这不是市场择时，而是给自己买下“不必在最糟糕时刻做最蠢决策”的权利。 这种权利价值很高。尤其对提早退休者而言，序列风险是魔鬼。退休初期遇上大熊市，远比退休后期遇上熊市可怕。因为资产还没来得及靠复利变厚，就先被提款与市场下跌一起削薄。两年现金储备未必能解决所有问题，但它至少能避免投资者在市场最便宜时成为被迫卖家。 然而，两年现金不是护城河，只是一条排水沟。它能排掉短期洪水，挡不住长期气候变化。 若退休时间可能长达40年甚至50年，真正的风险不是某一年股票跌30%，而是整个财务计画低估了通胀、医疗支出、税制变化、家庭变数与自身厌倦工作的速度。 现金可以保护你免于短期市场波动，却无法保护你免于长期购买力侵蚀。股票可以保护你免于长期贫血，却可能在短期让你怀疑人生。债券介于两者之间，虽然近年表现像一位失职保全，但在某些危机里，它仍可能是唯一愿意工作的员工。 投资者常把债券想成“安全资产”。这是危险的半真半假。短期国债接近安全，长期国债不是。长债是利率的杠杆赌注，只是穿着保守西装。2022年正好让市场看见这套西装里其实有火药。 如果一个投资者说他不想持有长期债券，理由是担心利率风险，那很合理。如果他说不需要任何债券，因为现金更安全，那就只说对了一半。现金更安全，是指名目本金更稳定，不是指长期财务结果更稳定。 债券的功能也不只是收益率。它还可能提供再平衡燃料。在股市暴跌、殖利率下降的衰退环境里，优质债券价格上升，投资者可以卖债买股。现金也能买股，但现金不会因避险行情而升值。它只是坐在那里，像一位不参与战斗但也不逃跑的旁观者。 当然，这种防御功能不是免费午餐，也不是保证。若下一场危机仍是通胀型危机，债券可能再次失灵。若是需求崩溃与通缩压力，债券可能重新封神。问题是，没有人知道下一场火灾是油锅起火还是电线走火。只准备一种灭火器，通常是自信，不是风控。 现金部位带来的心理收益很大。它让人睡得着，让人不必每天计算资产净值波动，也让人感觉自己掌握主导权。这些都很重要。投资组合如果无法被投资者持有，再漂亮的回测都只是金融色情文学。 但现金的危险也正在于此。它太舒服了。舒服到投资者可能逐渐把战术现金变成永久懒惰。两年生活费的现金本来是缓冲垫，最后变成信仰；避开长债本来是对久期风险的判断，最后变成对所有固定收益工具的厌恶；而高收益储蓄帐户的 4% 或 5%，本来只是利率周期的赠品，最后被误认为永续收入。 联储局不是慈善机构。短端高利率不会因为社群喜欢就永远存在。一旦经济放缓，政策利率下行，现金收益会迅速重新变薄。到那时，昨天还像聪明选择的现金，可能又回到“收益率漂亮得像病历上的心电图”的年代。 这也是杠铃策略的悖论。它看似简单，实则需要纪律。现金端必须有明确用途，例如两年支出、紧急预备金、未来税款或已知大额支出。股票端则必须有足够长的时间承受波动。若投资者只是因为讨厌债券而把资产切成现金和股票，那不叫杠铃策略，叫情绪资产配置。 对三十多岁、接近财务独立的人而言，问题不应简化成现金对债券。真正问题是：如果未来十年发生坏事，哪一种坏事最致命？ 如果风险是股市暴跌后需要生活费，那现金有用。如果风险是长期通胀高于预期，那现金很糟，股票与抗通胀资产更重要。如果风险是衰退与降息，债券可能比现金更有用。如果风险是退休后短端利率重新归零，现金收益会消失。如果风险是投资者在市场下跌时恐慌，现金能提供心理镇定剂。但如果风险是过度保守导致财务计画跑不赢现实，现金就是慢性毒药。 这就是资产配置的残酷之处。没有单一资产能同时防御所有风险。现金防名目波动，不防通膨。债券防衰退与通缩，不防快速升息。股票防长期购买力侵蚀，不防短期崩盘。每一种资产都是某种保险，也都是另一种漏洞。 所谓好配置，不是看起来完美，而是知道自己在牺牲什么。 所以，较大现金部位加上积极股票 ETF 配置是否合理？答案是可以，但不要自欺欺人。 如果两年生活费的现金让投资者能坚定持有全球股票组合，不在熊市中卖出，那这笔现金的价值可能远高于帐面收益。它不是用来打败债券，而是用来打败自己。这是金融市场里最难战胜的对手。 但若问题是“我是否因为不持有债券而错失回报？”答案也同样是：可能会。历史上，现金的长期实质回报几乎贴地飞行，1928至2025年只有约0.3%。债券虽然波动更高、偶尔难堪，但实质报回约 1.5%，名义回报约4.5%，都优于现金。更重要的是，在低利率长期压制之前与之后、在通缩冲击与衰退周期中，债券可能提供现金没有的价格上涨潜力。 现金不是债券的完美替代品。它只是债券最短、最安静、最不会闹事的表亲。这位表亲适合看家，不适合养家。 杠铃投资组合的正确打开方式，是把现金视为流动性与行为管理工具，而不是长期回报引擎。股票负责让财富长大，现金负责让你不要在市场低点犯蠢。至于债券，最好不要因为 2022 年的一次背叛就永远逐出家门。毕竟金融市场里，今天的罪犯常常是明天的救生员。 真正成熟的投资者不会问“我喜不喜欢债券”。资产类别不需要被喜欢，这不是选伴侣。它们只需要在某些情境中有用。 现金有用。债券也有用。股票更有用。但每一种有用，都有代价。 杠铃策略的诱惑在于它干净俐落：一边冒险，一边保命。它的危险也在于它太干净俐落，让人以为复杂世界可以被两个资产桶解决。对投资者来说，这种策略可以是精明的风险管理，也可以是包装精美的近期偏误。 差别只在一句话：你持有现金，是因为你需要流动性，还是因为你刚被债券吓坏了？ 前者是计画。后者只是创伤。 |
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| 李浩然 |
2026-06-08T18:40 |
“只要音乐还在播放，你就得起身跳舞。”这句话来自2007年7月的花旗集团行政总裁Chuck Prince。几个月后，舞池塌了。历史从不押韵得那么精准，否则投资就太容易了。但它喜欢开同一种玩笑：每次周期尾声，人们都会把简单的算术包装成新时代。 今天的新时代叫AI。也叫火星。也叫“这次不一样”。通常，这句话的估值倍数不低。 先从最无聊、也最残忍的地方开始：数学。 如果一名投资者希望在股票上赚取年化10%的回报，而他买入的是一个市盈率32倍、股息率1%的资产，那么他的愿望清单其实很短，也很苛刻。企业盈利需要每年增长约9%，而且卖出时市场仍愿意给它32倍市盈率。换言之，他不只是在买盈利增长，也是在买估值永恒。 这不是不可能。伟大的企业确实存在。它们能在多年内以高于GDP、通胀与常识的速度增长盈利。但问题在于，这里讨论的不是某间小型软件公司，而是整个标普500指数。一个占据美国资本市场核心、成熟、庞大、被无数资金拥抱至变形的指数。 长期而言，美国大型企业盈利增长大约在6%至7% 的区间更接近现实。如果你用32倍市盈率买入一篮成熟企业，而它们的盈利只能以6.5%增长，再加上1%股息，你得到的是约7.5%的理论回报。这还是假设估值倍数不下跌。可若市场有一天醒来，发现32倍市盈率并不是自然法则，而只是零利率、流动性与集体亢奋的混合物，那么算术会立刻变得不友好。 假设十年后市盈率从32倍回到15倍，估值收缩本身每年会拖累回报约7%。这意味着投资者用十年时间等待盈利增长，最后却发现增长被估值压缩吞掉。 牛市的反驳也很熟悉。AI会改变世界。这句话大致正确，却不等于AI会让所有以 AI 名义定价的资产都合理。电力改变了世界，铁路改变了世界，互联网改变了世界。它们也都改变过投资者的净值，只是方向未必如愿。 问题不是AI是否重要。问题是它能否把整个企业部门的盈利增长率永久从6.5%抬升到9%。对一个已是全球最大经济体的市场而言，这不是技术问题，而是重力问题。规模越大，增长越难。树可以长高，但不是每棵树都能长成卫星发射塔。 更微妙的是，AI在短中期对企业盈利的作用未必全是增量。它可能降低成本，也可能压低价格；它可能创造新需求，也可能摧毁旧利润池。每家公司都说自己会因AI而提高效率。这在总量上听起来很美，但如果所有企业同时变得更有效率，竞争往往会把部分好处交还给客户，而不是股东。资本主义最擅长把奇迹变成毛利率压力。 真正值得警惕的是AI生态里愈来愈明显的循环融资味道。供应商投资客户，客户再把钱花回供应商的产品上。这种结构在繁荣时被称为生态合作，在周期下行时通常改名为需求透支。多头说这些安排对巨型企业而言“不重要”。这句话本身就有趣。若不重要，为何要做？企业很少花时间设计无关紧要的资本结构，除非那些结构能让无关紧要的收入看起来相当重要。 这正是当前市场的深层焦虑。AI不是一个行业叙事，而是正在变成整个指数的估值支柱。Google、Amazon、Meta这类公司原本是现代资本主义最可怕的现金机器。如今它们正把现金流推向一场前所未有的资本开支竞赛。Google在2025年赚了约1,300亿美元净利，2026年计划资本开支约1,850亿美元。Amazon 2025年净利约780亿美元，2026年资本开支预期约2,000亿美元。Meta 2025年赚约700亿美元，2026年打算花约1,350亿美元。 若一家公司每年赚1,000亿美元，然后把1,000亿美元投入回报率为零的项目，股东的经济现实其实接近于没有赚钱。会计盈利仍然漂亮，新闻稿仍然自信，行政总裁仍然站在台上谈未来。但对股东而言，真正重要的不是盈利有多大，而是盈利最后有多少能以合理回报率重新配置。 AI资本开支不太可能完全零回报，这不是悲观主义。但巨额投入能否产生足以支撑今日估值的增量利润，是另一回事。资本市场现在的默契是：先给倍数，后看回报。这种做法在牛市中叫远见，在熊市中叫证据不足。 然后，市场又端上了更华丽的一道菜：SpaceX上市。 若标普500是估值过高的正餐，那么 SpaceX 可能是把甜点、烟火和火箭燃料放在同一个盘子里。根据招股资料与市场报导，SpaceX可能寻求约1.75万亿美元估值。2025年，公司收入约187亿美元，净亏损约49亿美元。调整股权薪酬后，自由现金流为负158亿美元。累计亏损约410亿美元。收入过去两年复合增长率约34%，但2026年第一季同比增长降至 15%。 市场给这样的公司什么估值？约100倍收入。 100 倍收入是一个美妙的数字，因为它让市盈率这种老派概念自惭形秽。若没有盈利，就不用讨论市盈率；若没有自由现金流，就不用讨论自由现金流收益率；若连留存收益这个词都不太出现，那就更干净了。估值不再是对现金流的折现，而是对人类命运的订阅费。 Warren Buffett在2000年曾说过一段话，大意是：如果你用5,000亿美元买一家公司，而你要求10%回报，那么若公司今年不给你钱，明年就必须给更多；你越晚从灌木丛里拿到鸟，最后需要的鸟就越多。这不是哲学，是乘法。 套在1.75万亿美元估值上，数字很快变得刺眼。若要求10%回报，这家公司第一年就应该产生约1,800亿美元可分配现金。若第一年没有，第二年开始就需要每年约1,980亿美元。若前两年都没有，第三年开始需要约2,180亿美元。若未来十年累计盈利仍不显着，那么第十一年以及之后每一年，需要约4,660亿美元利润，才能让今日1.75万亿美元估值在10%折现率下说得过去。 这里的喜剧效果在于，地球上还没有公司年利润超过2,000亿美元这条线。SpaceX的估值则要求它未来不只是成为伟大公司，而是要成为一种财务自然灾害。 再看业务本身。招股资料中的分部表显示，2025年SpaceX有三个主要报告分部。Space分部收入约40.86亿美元，Connectivity 分部收入约113.87亿美元，AI分部收入约32.01亿美元，合计约186.74亿美元。公司总收入成本约94.51亿美元，因此综合毛利率大约49%。表面看不差。但营业费用很重。研发费用约86.43亿美元，销售、一般及行政费用约26.44亿美元，另有重组与减值项目。结果是，公司报告分部合计营业亏损约25.89亿美元，再扣除净利息与其他项目后，税前亏损约42.19亿美元。 更有意思的是分部结构。Connectivity是唯一真正赚钱的核心分部，收入约113.87亿美元，营业利润约44.23亿美元。Space分部收入约40.86亿美元，营业亏损约6.57亿美元。AI 分部收入约32.01亿美元，营业亏损高达63.55亿美元。换言之，这家公司最像公用事业的连接业务在赚钱，最像未来叙事的 AI 业务在烧钱，而火箭业务本身也还未证明能稳定贡献利润。 这并不代表SpaceX不是卓越企业。它可能是本世纪最重要的工业公司之一。但卓越企业与卓越投资之间，隔着一条名为价格的深渊。资本市场最常犯的错，就是把“公司很重要”翻译成“任何价格都便宜”。 按照较慷慨的假设，若SpaceX十年后能达到15%净利率，要支撑前述第十一年约4,660亿美元的利润要求，就需要约3.1万亿美元收入。若美国名义GDP从约32万亿美元以7%年增长十年，大约会达到64万亿美元。这意味着SpaceX需要在十年后创造相当于美国GDP约4.8%的收入。 这个比例比历史上最庞大的美国企业相对经济规模还要夸张。General Motors在1950年代的收入曾约等于美国GDP的2.3%，那时它几乎支配美国家庭第二大资产的购买决策。Walmart今日收入约占美国GDP 2.2%。Standard Oil的历史估算约在1%至2%。SpaceX若要让今日估值合理，就不只要超越这些公司，还要用火箭穿过它们的天花板。 从187亿美元收入增长到 3.1 万亿美元收入，十年复合增长率需要接近 67%。这与过去两年约 34% 的收入增长相比，不是加速，而是换了一套物理定律。尤其当最近一季增长已降至15% 时，市场要求的不是商业执行，而是时间旅行。 还有那份薪酬安排。招股文件显示，2026年1月13日，公司董事会批准向Elon Musk授予10亿股基于绩效的B类限制性股票。这些股票的归属条件包括达成15个等额市值里程碑，以及公司建立一个永久性火星人类殖民地，且居民至少达100万人。文件还提到，2026年2月2日xAI合并完成后，相关市值里程碑作出调整。 这段文字值得被放进公司治理教材，标题可以叫“当董事会开始写科幻小说”。若火星百万殖民地条件遥不可及，那它看似严格，实则装饰性强；若它真的可及，那么少数股东面对的稀释可能也相当宇宙级。无论哪种情况，把一个近 2 万亿美元估值企业的高管激励与星际殖民绑在一起，都不像资本纪律，更像把薪酬委员会发射进了低轨道。 当然，泡沫从不缺少反驳。最近最流行的一句是：“如果这么多人都说是泡沫，那就不可能是泡沫。”这听起来聪明，其实只是社交媒体时代的认知错觉。1999年没有今日这种分众媒体，2007年也没有这种演算法回音室。现在，每个投资者都可以住进自己的叙事公寓。相信 AI 将接管世界的人，有一整排播客替他装修客厅；相信火星移民会重塑文明的人，也总能找到十个穿Patagonia背心的人说这是保守假设。 泡沫的特征不是没有人喊泡沫。泡沫的特征是喊泡沫的人也开始怀疑自己是不是太老油条，因为价格每天都在惩罚怀疑者，这正是泡沫最有效的防御机制。它不需要证明自己正确，只需要让你在它错之前先破产、失业或闭嘴。 Micron一年涨十倍，AI初创企业吸走几乎所有风险资本注意力，全球最大现金流公司把利润重新投入同一个基础设施赌局。这些现象单独看都有理由，合在一起就像一场资本市场的集体催眠。每个人都说自己不是在买泡沫，而是在买算力、能源、模型、轨道、文明、下一个平台。泡沫最讨厌的词是“收入”。 那么投资者该怎么办？ 最诚实的答案是：别假装自己能精准敲钟。说市场过热很容易，靠这句话赚钱很难。很多理性投资者在过去几年都觉得市场昂贵，也都被市场教育得相当谦卑。宏观判断经常是智力上的胜利、财务上的失败。你可以正确地说估值离谱，然后看它再涨50%。市场不需要尊重你的时间表。 但这不代表价格不重要。恰恰相反，价格是唯一真正可靠的风控语言。BBDO与Omnicom 的长期案例说明了这一点。同样一门好生意，在1970年以7.5倍盈利买入，与在2000年以30倍盈利买入，得到的是两个完全不同的命运。前者让投资者享受高回报与估值修复，后者让投资者花十年学习均值回归的拼写。 优秀企业也不是护身符。30倍盈利买入成熟公司，100倍收入买入亏损公司，通常都需要未来替你做很多义工。市场愿意在牛市里把这些义工叫作“长期主义”。但真正的长期主义不是无视价格，而是知道价格会决定长期回报的大部分。 我更愿意反过来做。买入EV/EBIT低于5倍、资产负债表有净现金、长期大多数年份能盈利、资本配置不愚蠢的企业。这些公司很少出现在CNBC，也不会被KOL用来展示前瞻性。它们通常小、无聊、被忽略，没有火星，没有AGI，没有一页写得像宗教文本的投资者简报。这正是优点。 若你以6倍盈利买入一门稳定生意，而盈利能以合理方式返还或再投资，你的起始收益率已接近17%。这不需要相信人类十年后住在火星，也不需要假设一家公司吞下美国GDP的5%。你只需要它不要做傻事。投资中，这已是相当奢侈的要求。 市场现在的主流审美，是追逐最大故事。我的偏见则相反：故事越大，越需要折价；故事越小，越可能被错价。当一家公司需要殖民火星才能让高管股票归属、需要十年内收入增长百倍以上才能让估值合理、需要资本市场永远用创世纪而不是现金流折现它时，投资者至少应该承认自己买的不是股票，而是一张带投票权的太空歌剧门票。 也许这场泡沫还会持续。也许AI的回报率将高到足以羞辱所有怀疑者。也许SpaceX真能成为史上最伟大的公司，并让今日1.75万亿美元估值在未来看起来像捡便宜。市场偶尔确实会用奇迹支付账单。 但资本配置不能建立在奇迹，而应该是基本情境之上。 当音乐还在播放，舞池里的人总会嘲笑靠墙站着的人。问题是，投 |
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| 李浩然 |
2026-06-01T10:55 |
过去十年的资本市场，本质上是一场挑战人类认知极限的造富实验。从加密货币的狂热，到超大型科技股的霸权，再到如今生成式 AI 的军备竞赛，我们见证的不再是传统意义上的财富积累，而是资本以几何级数暴增的失控印钞机。当 OpenAI 和 Anthropic 这类企业在短短几年内，将估值从几十亿美元以重力加速度推向逼近一万亿美元的关口时，我们该关注的早就不是那几个注定成为超级富豪的创办人，而是那些在资产膨胀的余波中，瞬间被推上财富金字塔顶端的无数员工。 如果你身处美国旧金山湾区，你会发现这里的空气中弥漫着的不是创新的多巴胺，而是错失恐惧症（FOMO）发酵后的酸腐味。美国风投 Menlo Ventures 负责人达斯（Deedy Das）近期对矽谷情绪的观察，精准地刺穿了这层镀金的幻象。在这个由 AI 狂潮主导的微型经济体里，那些领着优渥薪水、本该是社会精英的科技从业人员，正陷入一种集体的无力感。他们看着身边的同侪一夜暴富，同时又恐惧自己的技能随时会被 AI 劳动力市场淘汰。这是一种极具讽刺意味的现代焦虑：在历史上财富最密集的中心，人们却因为觉得自己“没赶上这班印钞列车”而感到无比贫穷。 但这场资本游戏中最荒谬的笑话，莫过于那些已经“上岸”的富豪们其实也并不快乐。当然，没有人会为这些人流下一滴同情泪，但从数据与行为金融学的角度来看，这种现象极具病理学的研究价值。想像一下，一个人的年收入在毫无缓冲的情况下，从不到十五万美元瞬间暴冲到五千万美元的净资产。这不是阶级跃升，这是一场摧毁人生既有蓝图的金融海啸。这群三十岁不到就达成“后经济时代（post-economic）”成就的科技新贵，惊恐地发现自己除了钱，一无所有。他们逃往纽约寻找所谓的“生活”，或者为了刷存在感而盲目创立毫无意义的新公司。曾听闻一位不愿将公司套现出场的创办人给出了一个令人拍案叫绝的理由：“如果我卖了公司，我就只剩下钱了；现在至少每个人都还想跟我说话。”这真是一首令人鼻酸的矽谷悲歌。 这证明了一个冷酷的市场铁律：富人与常人无异，他们只是把对生存的焦虑，升级成了对资产缩水与社会地位丧失的焦虑。金钱可以买到极致的便利、舒适与安全边际，但它无法对冲灵魂的做空，更无法修复情感的赤字。 面对这种“财富与意义错配”的系统性风险，解药其实异常廉价，廉价到华尔街根本无法将其证券化——那就是“感恩”。好莱坞巨星夏里逊福曾用一句话精准概括了这种心态。在谈及他获得《星际大战》韩索罗一角的运气时，他自嘲道：“我很感激自己能成为一个‘一夜成名’的奇迹，尽管这个‘一夜’长达十五年。” 对比之下，今天那些只花了十五个月就身价过亿的 AI 新贵们，缺少的正是那“十五年的漫长黑夜”。如果你有幸成为这场资本狂欢中的前 1%，你该做的不是盯着试算表焦虑，也不是为了虚荣心去创办下一家注定倒闭的 SaaS 公司。你只需要找到一种方式，时刻提醒自己：你现在的处境，已经远远击败了过去的那个自己。在资本市场里，没有意义的金钱只是一堆随时会被通膨吞噬的数位；而在人生的资产负债表上，缺乏感恩的财富，永远是一笔无法平帐的负债。 |
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| 李浩然 |
2026-05-18T10:27 |
市场最擅长的把戏，是把一件其实并不罕见的事，包装成历史转折点。 过去一年，标准普尔500指数总回报约三成多。这个数字足够漂亮，漂亮到足以让投资者开始重新相信自己有远见，让基金经理重新相信估值可以被叙事驯服，也让人工智能模型在被询问“这是不是历史级大涨”时，给出一个看似权威、实则容易过度解读的答案。 三成多当然不是普通年份。自1975年以来，标普500的滚动12个月回报分布中，这样的成绩大约处于第88百分位。换句话说，过去50年中，只有约一成多的12个月窗口比现在更好，显然是个好消息。坏消息是，金融市场中“好到不寻常”从来不等于“好到不可持续”，也不等于“好到必然崩盘”。它只意味着投资者现在站在一个很容易误把统计位置当成预言的位置上。 这正是市场评论最危险的地带。数字很清楚，但叙事很贪婪。 从1975年初至2026年4月底，标普500年化回报约12.5%。这是一个近乎冒犯常识的数字。若1975年初投入1万美元，到今天约变成420万美元。复利的确神奇，神奇到足以让人忘记中间曾经有通膨、石油危机、伏尔克式加息、黑色星期一、科网泡沫、全球金融危机、欧债危机、疫情崩盘、通胀复燃，以及无数次被媒体称为“前所未有”的恐慌。 股市长期回报的美丽，通常是由短期痛苦分期付款而来。投资者喜欢看终点的420万美元，却不喜欢回看那张帐单上密密麻麻的扣款记录。 这一次，市场又在诱惑人们做一件熟悉的蠢事：把最近12个月的涨幅解释成某种命运。 三成多的年度回报，在感官上很刺激，在历史上却远非极端。自1975年以来，标普500最佳的12个月回报约为61%，出现在1980年代初。那不是因为市场忽然发现生活美好，而是因为此前已经被高通胀、衰退和伏尔克的货币紧缩打到鼻青脸肿。史诗级牛市常常不是从香槟和掌声中开始，而是从投资者已经懒得再骂的废墟中爬出来。 最差的12个月回报则约为负43%，发生在全球金融危机期间。那时的市场不是在重新定价盈利，而是在重新定价整个金融系统还能不能醒来。这两个端点提醒我们：一年三成多的涨幅不是历史奇迹，也不是泡沫铁证。 真正有意思的是排名。若把1975年以来每个月滚动计算的一年回报由高到低排列，截至今年4月底止这个约三成回报大约排在第 73 位。听起来高，但不是珠穆朗玛峰。它更像是金融市场的高级餐厅：昂贵、稀有、值得拍照，但还没有到要请历史学家入座的程度。 这也暴露了人工智能时代的一个有趣现象。投资者问AI：“这是不是历史上最大的涨幅之一？”AI通常会给出一个体面的答案，甚至可能附上排名。但市场问题很少死在算术上，更多死在语境上。第七、第八、第五十、第七十三，这些名次本身没有意义，除非你知道样本怎么取、是否用总回报、是否滚动计算、是否按月还是按日、是否包括股息，以及这个排名到底在暗示什么。金融中的精确错误，比粗糙正确更具欺骗性。前者穿西装，后者穿拖鞋。 如果只看分布，标普500过去50年其实比悲观主义者想像得更慷慨。滚动12个月回报为负的比例约17%。双位数亏损只有约8%。跌20%以上的12个月窗口更少，只约3%。这些数字对末日论者不太友好。毕竟，如果股市大部分时间都在上涨，那么每天预测崩盘，并不是勇敢，而是昂贵的个人品牌建设。 但这些数字对盲目乐观者同样不友好。因为亏损虽少，却足以决定生死。你不需要每年都遇到熊市，只需要在错误时点被迫卖出一次，长期复利的童话就会立刻变成财务规划师的案例研究。市场的残酷不在于它经常杀人，而在于它偶尔杀得很彻底。 更实际的问题应该在于之后还能不能涨？ 历史给出的答案既诱人又令人失望。过去当标普500此前12个月涨幅超过30%后，接下来12个月平均回报约为11.1%。这是一个很讨喜的数字，足以让好友在晚餐桌上多点一瓶酒。但平均值是金融分析中最有礼貌的骗子之一。它告诉你中间结果，却不告诉你路上是否会先把你的脸按进泥里。 一年后平均涨11.1%，不等于你会舒服地赚11.1%。它可能意味着先跌15%、再涨30%；也可能意味着一路融涨，让淡友愤怒却无能为力；还可能意味着市场横盘震荡，用时间而不是价格消化估值。历史提供的是气候，不是天气预报。投资者却偏偏喜欢拿气候资料决定明天要不要带伞。 更麻烦的是，这一次的牛市有一个过于耀眼的主角：人工智能。 AI叙事为美股提供了过去一年最重要的估值支架。大型科技公司盈利强劲，资本开支巨大，市场相信一场生产率革命正在发生。也许是真的。革命在事后看来总是显而易见，在事前看来则通常像一份昂贵的投资简报。每一轮技术浪潮初期，市场都会正确识别方向，然后错误估计速度、赢家、利润率和持久性。 互联网没有被1999年的泡沫证伪。它改变了世界。但这并没有拯救太多在错误价格买入正确故事的人。这是今天AI好友最不愿听的类比，因为它太好用了。新技术可以真实，估值也可以荒唐；两者并不互斥。市场最大的恶趣味，就是让最正确的长期主题在最错误的短期价格上交易。 当前问题不是AI是否重要，而是重要性已经被price-in了多少。盈利报告若继续强劲，大市之后仍可再涨。市场不是因为涨多了就必须跌，正如酒徒不是因为昨晚喝多了，今晚就必然改喝矿泉水。动能本身可以创造资金流，资金流可以推高估值，估值上升又可以吸引更多相信自己是在买未来的人。这种循环在破裂前通常看起来都很有逻辑。 但高回报年份之后，投资者的安全边际通常被侵蚀。价格上升得越快，未来回报就越依赖盈利兑现，而不是估值扩张。这是牛市后期常见的审美变化：起初，市场因为便宜而涨；中段，因为盈利而涨；最后，因为大家相信别人还会买而涨。第一种叫投资，第二种叫基本面，第三种叫音乐椅。 目前尚不能断言市场已进入第三阶段。但它肯定已离第一阶段很远。 投资者尤其应该警惕“我们还没到顶”这句话。这句话在逻辑上通常正确，在实务上经常没用。大多数时候，市场确实不是顶部。顶部是样本中极少数的点。问题在于，没有人靠指出“今天大概率不是历史顶部”赚到真正的风险调整后收益。这就像说一个人今天大概率不会被钢琴砸中，虽然统计上无懈可击，但并不能构成寿险定价模型。 市场顶部从来不会戴着名牌写着“顶部”。它更常穿着盈利增长、软着陆、技术革命、流动性充裕和投资者信心恢复的衣服出现。真正危险的顶部不是恐慌中的顶部，而是合理性过剩的顶部。每个人都能讲出一套为高价格辩护的理由，且每一条理由都部分正确。泡沫不是谎言堆成的；泡沫通常是半真相加杠杆，再乘以职业风险。 这并不意味着该卖出股票。恰恰相反，过去50年的数据告诉我们，错误逃离股票通常比长期持有股票更危险。1975年以来12.5%的年化回报，是对耐心的巨大奖赏，也是对频繁预测者的公开羞辱。那些每年等待“更好入场点”的人，往往最后只等到更高的价格和更成熟的悔恨。 但持有股票与崇拜股市不是同一件事。投资者可以相信长期复利，同时承认短期回报已经提前透支了一部分未来。可以继续持有核心仓位，同时停止把每一次创新叙事都当作估值永动机。可以享受牛市，同时记得牛市并不提供道德优越感。很多人把上涨误认为智慧，这是市场最古老的喜剧之一。 逾三成的年度回报，真正的含义不是“立刻崩盘”，也不是“牛市刚开始”。它更像一封来自市场的措辞精练但语气欠揍的信：你已经赚到不少，请不要因此变笨。 集中度高企、科技巨头权重过大、AI投资回收期不明、利率仍未回到零成本时代、财政赤字与估值同时偏高，这些都不是阴谋论。它们只是牛市派对上没人想邀请、但最后总会闯进来的客人。 最合理的结论因此也最不性感：市场目前既不便宜，也未必见顶；既值得尊重，也值得怀疑。这不是一个鼓励全仓追逐的数字，也不是一个足以支持清仓逃亡的数字。它是一个要求投资者降低自信、提高纪律的数字。 如果一定要从50年数据中提取一句话，那不是“股市会涨”，也不是“大涨后还会涨”。而是：股票长期回报来自承受不确定性，而不是消除不确定性。投资者总想把历史变成地图，市场却只肯把它做成后视镜。 如果市场继续上行，它会被称为AI牛市初期的正常热身。如果市场下跌，它会被称为泡沫破裂前的最后狂欢。金融评论的好处在于，历史一旦发生，所有人都能迅速变得深刻。 眼下唯一确定的是，市场已经给了投资者一份很好的过去。但试图在十二个月的短期内精准预测市场走向，无异于在赌场里蒙着眼睛掷飞镖。回报率的分布范围极其宽广，任何宣称能看透短期未来的神棍，不是在骗你的点击率，就是在图谋你的管理费。作为投资人，与其找人寻求心理安慰，不如学会敬畏这五十年来冷酷无情却又慷慨无比的常态分布。 |
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| 李浩然 |
2026-05-11T10:06 |
“美国不可能无止境地花借来的钱而不承受后果。” 说这话的不是今天CNBC上某位末日博士，而是“股神”毕非德的父亲霍华德．毕非德，时间是一九四零年代。当时美国联邦政府债务约五百亿美元。今天这个数字逼近四十万亿美元——翻了近八百倍。而那个“后果”，至今尚未正式报到。 这是一个值得所有投资者深思的悖论：为什么一个持续了八十年的“狼来了”预言，至今仍然有人愿意下注它终将成真？更重要的是——如果狼真的来了，它长什么样子？ 一九七二年，《时代》杂志以一幅山姆大叔翻出空口袋的插画作封面，大字印着“美国要破产了吗？”当时国债大约四千三百亿美元。封面文章哀叹债务利息已成为政府第三大支出，并批评这套机制把中产阶级和穷人的税金输送到银行和富人的信托帐户里。这段话如果今天原文刊出，不会有任何读者觉得违和。半个世纪过去了，唯一变化的是数字后面多了几个零。 自二零零八年金融海啸以来，“国债末日论”的信徒更是如雨后春笋。他们预测美元崩溃、国债拍卖失败、美国沦为希腊。然而在这段期间，标普五百指数翻了约六倍，美国国债依然是全球流动性最高的资产，美元占全球外汇储备比例虽有下降但仍稳居第一。这些预言家的投资组合表现如何，我们不得而知，但他们的预测纪录是公开的：零比数十。 让我们摊开帐本。 美国公共持有债务占GDP比例目前约百分之九十七，这是自二战结束以来首次逼近三位数。上一次达到这个水位是一九四五年的百分之一百零四——那时美国刚打完一场世界大战。今天美国打的不是法西斯，而是一场对财政纪律的全面弃守。 二零二六财年联邦预算总支出七点四万亿美元，收入呢？大约五点五万亿。赤字一点八五万亿，占总支出的百分之二十五。换言之，联邦政府每花四块钱，就有一块是借来的。这不是战时经济，不是百年疫情，这是“和平时期的常态”。 更值得玩味的是支出结构。社会安全占百分之二十二，Medicare占百分之十七，Medicaid占百分之十，国防占百分之十二。而净利息支出？一点零四万亿美元，占预算百分之十四。让我把这句话翻译成人话：美国政府花在偿还利息上的钱，已经超过了整个国防预算。 山姆大叔现在每天早上醒来，第一件事不是保卫自由世界，而是付贷款利息。 过去四十年，全球利率持续下行，是美国得以“借了又借、借了再借”而不爆炸的核心原因。当十年期国债殖利率从一九八一年的百分之十五一路跌到二零二零年的百分之零点五，债务的实际负担被持续压缩。这是一场持续了四十年的顺风，而大多数分析师把顺风当成了地心引力。 现在风似乎要停了。 三十年期国债殖利率为百分之四点九八，二十年期同样是百分之四点九八，十年期百分之四点四三，两年期百分之三点九三。息率曲线从短端到长端呈现正常的正斜率，但每一个点位都远高于二零零八年至二零二一年那段“免费午餐”时期。以历史标准衡量，这些利率不算高——一九八零年代的人看到百分之五会觉得是在做慈善。但问题在于：那时候的债务占GDP比例只有百分之二十几，现在是百分之九十七。 相同的利率，作用在五倍的债务基数上，产生的利息帐单完全不是同一个量级。联邦利息支出占GDP比例已飙升至百分之三点一五，直追一九八零年代的高峰。但别忘了，一九八零年代的高峰是在联邦基金利率百分之二十的环境下产生的。今天我们仅用百分之四到五的利率，就复制了同样的财政压力。这说明什么？债务的体量已经大到让“正常”利率变成了“危险”利率。 国债末日论者最喜欢的剧本是威玛共和国式的恶性通胀——推着独轮车去买面包。这在美国发生的机率大约等同于联储局主席在记者会上跳踢踏舞。但温和而顽固的通胀？这已经不是假设，而是现实。 美国通胀率目前为百分之三点三。距离二零二二年六月百分之九点一的惊悚高峰已大幅回落，但距离联储局百分之二的目标仍有一段令人不安的距离。考虑到疫情期间公共持有国债从约二十二万亿暴增至目前的三十九万亿——三年内膨胀了百分之七十七——通胀“仅仅”飙到百分之九而非更高，某种程度上反映了美元作为全球储备货币的特权红利。但这张特权卡的额度并非无限。 真正该让人夜不能寐的情境是：如果下一次经济衰退来临，政府需要再次大规模财政刺激，而通胀此时并未回到百分之二以下。届时联储局面临的将是一个不可能三角：压通胀需要加息，但升息会让利息帐单爆炸；刺激经济需要降息和扩支，但这会火上浇油推高通膨。这不是危机，但这是“政策空间被挤压殆尽”的教科书定义。 两个核心原因，值得反覆咀嚼。 第一，美国政府债务不是房贷。家庭的抵押贷款有到期日、有强制还款压力、有信用评级阈值。而主权债务——尤其是拥有全球储备货币发行权的主权债务——本质上是一场永续的再融资游戏。只要经济持续增长，名义GDP持续扩张，旧债到期时发新债来还，利息到期时再借钱来付，这个游戏就能继续玩下去。荒谬吗？也许。但金融体系本身就建立在比这更荒谬的信仰之上。 第二，政府的负债是其他人的资产。那三十九万亿美元的国债，是全球养老基金的压舱石，是保险公司的资产负债表基础，是中央银行外汇储备的核心持仓，是货币市场基金的底层资产。它是全球金融体系的骨架。你说它要崩溃？那请先告诉我，全球数百万亿美元的金融资产要用什么来替代它作为无风险基准。日本国债？德国公债？比特币？每一个替代方案在流动性、市场深度和制度信任上都差了至少一个数量级。 这就是美国国债的终极护城河：不是因为它安全所以大家买，而是因为大家都买所以它安全。这是一个自我强化的均衡，除非有某种外力将其打破。 国会预算办公室的基线预测显示，按照目前轨迹，二零三六年联邦净债务将达到GDP的百分之一百二十。它假设实质GDP增长逐步放缓至百分之一点八，十年期国债殖利率稳定在百分之四点三至四点四，通膨回落至百分之二点三。 这些假设每一个都可以质疑。如果增长低于预期？如果利率因为结构性通膨或期限溢价上升而高于预期？如果地缘政治冲突导致去美元化加速？任何一个变量偏离，那条通往百分之一百二十的曲线都会更陡。 但即便如此，“崩溃”的触发机制依然模糊。没有一个明确的债务占GDP比例门槛——超过百分之一百就爆炸、超过百分之一百五十就完蛋。日本的公共债务占GDP超过百分之二百五十，至今没有发生主权违约。当然，日本百分之九十的国债由国内投资者持有，且以本币计价，情况特殊。但这恰恰说明：主权债务危机不是一个数学问题，而是一个信心问题。 信心崩塌没有预告，没有警戒线，没有倒计时。它要么不来，要么在某天毫无预兆地降临——通常由一个事后看来微不足道的触发事件引爆。 作为一个管理资金的人，我对国债问题的框架不是“会不会崩溃”——这是一个无法回答的问题，而且回答错误的代价是几十年的机会成本。我的框架是：在什么条件下，高债务环境会改变资产的风险溢价和回报结构？ 答案已经在眼前： 利息支出挤压其他财政支出，意味着未来的基建投资、研发支出、社会安全网都可能面临削减压力。这对长期潜在增长率是负面的。 持续的大额赤字意味着国债供给源源不绝，这对长端殖利率构成结构性上行压力。期限溢价的回归不是暂时现象。 通胀即使回落到百分之二点五至三之间的“温和偏高”水平并长期盘踞，也意味着实质回报被压缩，60/40组合的黄金时代不再适用。 最阴险的情境不是一次性的崩溃，而是缓慢的侵蚀——像温水煮青蛙。美元不会一夜崩盘，但可能在十年内从占全球储备的百分之五十八缓慢滑落至百分之四十五。国债不会拍卖失败，但期限溢价可能从历史低位回到百分之一点五至二。这些看似温和的变化，在三十九万亿的基数上，效果却是剧烈的。 一九四零年代的霍华德．毕非德担心五百亿的国债。一九七二年的《时代》封面担心四千三百亿。二零零八年后的末日论者担心十万亿。今天我们盯着四十万亿。他们全都“错了”——如果你把“错”定义为“没有引发崩溃”的话。但他们指出的结构性问题从未消失，只是被不断下行的利率和持续扩张的美元霸权所掩盖。 现在利率回到“正常”水平，而债务处于“不正常”水平。这两条曲线的交汇，不一定带来危机，但必然带来约束。政策空间的收窄、财政灵活性的丧失、利息对其他支出的挤出——这些都是已经在发生的事实，不是预测。 所以，美国国债会引发一场危机吗？ 也许不会。但它已经在改变游戏规则。而在金融市场里，规则的改变往往比危机本身更致命——因为大多数人根本不会注意到，直到他们的投资组合告诉他们。 那个狼？也许它不是一只狼，而是白蚁。它不会在某天冲进门来把你撕碎。它只是每天安静地啃噬你脚下的地板，直到某天你踩空。 |
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| 李浩然 |
2026-05-04T10:10 |
十七年，年化百分之十七。 这组数字若出现在某位基金经理的业绩报告里，你会合理怀疑他姓马多夫。但这不是诈骗，这是标普五百自二零零九年三月触底以来的真实回报。把时间框架缩短到本世纪二零年代，年化报酬仍有百分之十五——竟然比那个被华尔街封圣的二零一零年代（百分之十三点四）还要肥美。如果你在二零二零年初持有SPY至今，总报酬率是百分之一百四十二点八。翻了不止一倍。在一个见证了瘟疫、负油价、四十年最猛通胀与史上最暴力升息周期的十年里。 让我再说一次：在这一切之后，市场此刻正站在历史新高。 这要嘛是人类资本主义韧性的终极证明，要嘛是集体失忆症的临床案例。又或者两者兼具。 二零二零年三月，全球经济被一个肉眼不可见的病原体按下暂停键。《时代》杂志封面上是一个戴着口罩望向窗外的人影，标题写着“当世界停止转动”。一个月后，西德州中质原油期货结算价跌至每桶负三十七美元——买家不仅不用付钱买油，卖方还得倒贴你把油拉走。这不是隐喻，这是实际交割价格。石油，那个驱动了二十世纪地缘政治的黑色液体，在二零二零年四月二十日的价值低于垃圾。 各国政府的回应是什么？开闸放水。数以万亿计的财政支出涌入经济体，联储局把利率钉在地板上，仿佛零利率是一种自然权利。供应链断裂，需求被直升机撒钱硬生生托起，结果毫不意外：通胀窜升至百分之九点一，为一九八一年以来最高。接着联准会用史上最陡峭的升息曲线回应——从零到五个百分点，速度之快仿佛在弥补自己晚了一年才承认通胀不是“暂时性”的失误。 债券市场为此付出了惨烈代价。iShares二十年期以上美国国债ETF（TLT）的总报酬从高点回撤了百分之四十，最深曾跌逾百分之四十八。这不是某个新兴市场垃圾债，这是美国国债——理论上全球最安全的资产。即便到了二零二六年四月，联邦基金利率已从高点降至百分之三点六四，TLT仍在距高点近四成的深渊里挣扎。所谓“六十四十组合”里那个四十的部分，过去六年基本上是一具尸体。 而股票呢？股票不在乎。 标普五百在这段时期经历了至少四次显着的向下冲击：二零二零年三月的疫情崩盘（跌幅百分之三十四）、二零二二年的通胀熊市、二零二五年的“解放日”暴跌，以及今年因地缘冲突触发的修正。每一次都有充分的理由让你相信“这次不一样，牛市结束了”。每一次，市场都像被弹簧弹回新高。 把这轮始于二零零九年的牛市与一九八二年至一九九九年的史诗级行情叠在一起看，两条曲线几乎完美重合——十七年下来，以低点为基数一百计算，两者都攀升至约一千三百的水平。换言之，我们正在活生生地见证一场可能与列根至克林顿时代比肩的超级牛市。 但这里有一个结构性差异值得深究。一九八二年的牛市起点是伏尔克（Paul Volcker）把利率压到双位数后开始降息的时刻——那是一场长达十八年的利率下行红利。而二零零九年的牛市呢？它的前半段同样由零利率和量化宽松驱动，但后半段——也就是我们正在经历的二零二零年代——是在利率正常化、通胀仍高于目标（目前百分之三点三，距联准会的百分之二目标仍有可观距离）、央行资产负债表收缩的环境下完成的。 这意味着什么？意味着推动股价的引擎已经从“便宜钱”换档为“盈利增长预期”——具体而言，是对一小撮超大市值科技公司将永恒统治全球经济的信仰。这不是利率红利，这是集中度风险裹着乐观主义的糖衣。 然而，以下有几个冷酷的事实你需要知道： 第一，TLT的回撤幅度告诉你，固定收益市场从未真正“复原”。长端利率的重新定价是结构性的，不是周期性的。如果你的退休组合里有大量长债，你在二零二二年损失的购买力至今仍未回来，而且可能永远不会以同样的形式回来。 第二，联邦基金利率目前在百分之三点六四。这意味着联储局已经降息超过一百五十个基点，但通胀仍在百分之三以上。联储局的“最后一哩路”正在变成一场马拉松。如果通胀重新抬头——比如因为关税政策、供应链重组、或能源价格波动——央行将被迫在“支撑经济”与“捍卫信誉”之间做出极其痛苦的选择。上一次他们做错了这个选择（二零二一年的“transitory”闹剧），代价是四十年最猛的通脤。 第三，百分之十七的年化回报持续十七年，在统计上是一个极端值。均值回归不是信仰，是数学。标普五百的长期实质年化回报约在百分之七左右。过去十七年的超额回报不是被未来的平庸所稀释，就是被某一次剧烈的向下修正所“清算”。时间越长，欠均值的债就越重。 在熊市中卖出对绩效的伤害是毁灭性的，但错过一轮如此量级的牛市，伤害可能更大。这话没错。但它的对称命题同样成立：在牛市末段过度暴露，对接下来十年的伤害可能比你在牛市中段少赚百分之五更为致命。一九九九年那些在最后两年加码科技股的人，花了十三年才回本。 所以，是的，这是一场“史诗级”牛市。数据不撒谎。SPY的曲线美得像教科书。但Lex的提醒永远只有一句话： 当所有人都在庆祝的时候，聪明钱在做的从来不是加入派对——而是确认自己离门有多近。 十七年百分之十七。历史上只有一个先例可比。而那个先例的结局，叫做二零零零年。 |
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| 李浩然 |
2026-04-27T10:44 |
市场曾经有一套老派叙事。股市上楼走楼梯，下楼搭电梯；劳动市场反应迟缓；通膨像老式蒸汽机，启动慢，熄火也慢；联储局则像一艘满载官样文章的油轮，转向之前总要先发几篇讲稿，再用三个季度确认自己真的想转。这套叙事如今没有完全失效，只是变成了历史博物馆里的展品。现在的市场更像高频交易员喝了五罐能量饮料之后的神经系统：先抽搐，再暴冲，然后要求旁观者把这一切称为“价格发现”。 最值得认真对待的，不是“世界变快”这句陈腔滥调本身，而是几个本来分属不同系统的变量，正在同步表现出同一种特征：冲击更集中，波幅更巨大，修复更迅速，叙事切换更粗暴。股市、就业、职位空缺、利率、通胀、货币供应——这些本应各有周期、各有黏性、各有传导时滞的东西，在过去几年里却像被塞进同一台失控的压缩机里，先被极度拉伸，再被强行回弹。投资人若还沿用上一代的节奏感，输钱不是因为笨，而是因为慢。 先看股市。标普500在短暂而剧烈的回撤之后，几乎总能以一种近乎无礼的姿态重回高位。这种走势过去叫反弹，现在更像市场对风险定价程序的罢工。2018年的小型熊市如此，2020年疫情崩盘更是如此，而近年的几次地缘政治与政策冲击也在重复同一模板：恐慌来得像新闻推送，修复来得像量化模型自动重载。若说以前的市场会留给人类一些消化时间，现在它给你的只有两个选项：立刻行动，或者追着价格跑，顺便在社交媒体上发一段关于“长期主义”的自我安慰。 这里面最刺眼的，不是V形反转本身，而是V形反转的频率。市场不是偶尔展现韧性，而是开始制度化地拒绝深度停留在悲观区域。换句话说，风险资产正在被一整套更快的资讯传播、更高的流动性动员能力，以及更强的政策预期保护伞所重塑。价格不再只是贴现未来现金流，也贴现央行、财政部、被动资金、CTA、零售投资者、企业回购部门，以及每一个自认能在两小时内“抄底”的手机用户的集体反射弧。传统上，市场会先下跌，再反思；现在市场先崩一下，然后假定某个地方总会有人出手托住。这不是成熟，而是条件反射。 再看劳动市场。疫情期间美国失业率从约3.5%暴冲至接近15%，然后又在短短两年内回到3.5%附近。这不是普通意义上的周期波动，而是一场宏观经济的心肺复苏术。历史上，失业一旦如此恶化，往往意味着长时间的资源错配、需求疲弱与信心崩溃；但这一次，政策反应快得像有人直接把未来几年的稳定器一次性提前支取。结果是，劳动市场并非缓慢修复，而是被暴力拉回。这种速度表面上令人安心，实际上却扭曲了人们对“正常”的理解。若一代劳工与投资人只见过这种被政策加速器猛踩的复苏，他们很容易误以为所有裂痕都能在下一次财政支票与央行转向中自动愈合。 职位空缺数据更能说明问题。疫情前，美国非农职位空缺大致在700万上下；疫情后一度冲破1,200万，之后又回落至接近常态区间。这不是单纯的景气起落，而是劳动供需预期的集体失控。企业曾经疯狂抢人，仿佛每一家都相信自己将永远活在名义增长高企、融资宽松与需求喷发的乐园里；如今职缺回落，语气则转为谨慎，仿佛AI明天一早就会接管工位、工资单与中层管理。从“劳工掌握议价权”到“白领担心被模型替代”，中间只隔了几份季度报告和几场科技公司发布会。这不是经济基本面的平稳调整，这是叙事市场对劳动市场的殖民。 利率变化则把这种速度感推到近乎荒谬。联邦基金利率在2010年代长期贴地，疫情中再次回到零附近，随后因通胀爆发而在一年多时间内急升至5%以上，之后又开始回落。三十年期按揭利率则从2021年底低于3%，在两年内冲上8%以上。房地产、企业融资、消费信贷、资产估值，全都被这场利率海啸轮番洗礼。央行过去喜欢把自己描述为稳定预期的锚，近年看起来更像一位先把船掀翻、再发新闻稿解释自己其实是在校正航向的船长。 这并不是说联储局做错了所有事。问题在于，当政策利率、长端融资成本与市场折现率在如此短时间内剧烈重置，经济主体根本来不及适应。企业资本支出计画、家庭住房决策、银行资产负债管理、市盈率框架——所有东西都在被迫更新，但人的心理更新速度远比收益率曲线慢。结果就是一种今日市场最常见、但也最少被诚实承认的状态：价格已经重新定锚，心智模型还停在旧世界。这正是近几年消费者信心疲弱的一个核心原因。不是因为人们不理解数字，而是数字变得太快，快到情绪来不及跟上。 通胀的全球同步飙升与回落，更暴露了这个时代的两个结构特征：第一，供应链、能源、财政刺激与货币条件之间的相互放大效应，比主流宏观教材愿意承认的更强；第二，通胀并不是一头被完全驯服的野兽，它只是暂时离开了镜头。美国、英国、加拿大、法国、德国、日本、意大利等主要经济体，近年的通胀路径都呈现出惊人的一致性：先在疫情与刺激后急升，再在紧缩与基数效应下回落至较可接受区间。这让政策制定者很容易产生一种危险幻觉：既然能那么快冲上去，也能那么快压下来。但通胀回落不等于通胀风险消失；它只是意味着最容易的部分——从高位回到中段——已经完成，最难的部分——在不摧毁需求与金融条件的情况下维持稳定——才刚开始。 而货币供应的剧烈扩张与随后收缩，则提供了最不该被轻描淡写的一条暗线。当M2增速出现历史级别的上冲，再经历罕见的回撤，这不只是“疫情特殊时期的技术性现象”；这代表政策当局已经证明，自己有能力在极短时间内重塑金融条件、收入分配、资产价格与行为激励。也就是说，市场现在不只交易经济周期，还交易国家机器的反应函数。这会带来一个深远后果：每一次危机，都会让市场更相信下一次也会有人兜底；而每一次兜底，又会让市场更脆弱，因为它学会了在缺乏自然清算的情况下不断加杠杆、追波动、买回撤。所谓“更快的市场”，在很多时候其实只是“更有条件变得轻率的市场”。 把这一切部分归因于资讯时代，这当然没错，但说得还不够狠。真正改变市场节奏的，不只是资讯更快，而是资讯、流动性与政策已经形成三重回授。消息传播即时化，让市场瞬间定价；演算法和被动资金机制化，让资金顺势放大；政策干预常态化，让尾部风险被普遍认为可管理。于是每一个下跌都更像一场短跑，每一个反弹都更像一场踩踏。这个系统最终奖励的，不再是最有耐性的人，而是最能分辨哪些冲击只是戏剧化、哪些冲击真的会穿透政策缓冲层的人。可惜的是，市场里自称能做到这件事的人，通常也是最先被市场打脸的人。 这里需要泼一盆冷水。加速不等于去风险化。V形复苏出现多次，不代表它成了自然法则。2022年已经提醒过投资者：当通膨与利率这两个过去十多年被压制的变量重新掌权时，资产价格完全可以长时间不配合“逢低买入”的宗教仪式。未来若出现真正的信用危机、系统性金融事故，或者一场无法靠宽松政策迅速修补的衰退，市场仍然可能展现它古典而残忍的一面：不是快速下跌后立刻修复，而是慢慢跌、反覆跌、让每一次反弹都像希望，最后证明只是更高级的折磨。新一代投资者若只学会了在流动性支持下抢V，却没学会在估值压缩与信用收缩中保命，那么他们不是身处新时代，只是被新时代宠坏。 也因此，不是“世界变快”，而是“你不必跟着变快”。这句话表面平淡，实际上近乎反市场。因为今日金融行业最昂贵的幻觉之一，就是把反应速度误认为决策品质。交易介面更快，数据刷新更快，研究笔记更快，宏观叙事切换更快，但快并不自动生成优势，多数时候它只是把错误提前结算。对冲基金经理若把每一次高频震荡都当作必须出手的邀请函，最后通常只会证明自己是券商最忠诚的客户，而不是投资者的守门人。 真正该吸收的，是一套更冷酷的操作原则。第一，要接受自己会比过去更常判错，因为变量之间的传导速度加快，旧有经验值折旧得更快。第二，要把观点拿得更强，但握得更松，因为这个时代最危险的不是没有立场，而是把暂时有效的叙事当成永恒真理。第三，要对“参与一切波动”这件事保持敌意，因为市场节奏越快，噪音税就越高。第四，要预设新的风险形式会出现，包括更频繁的闪崩、更短暂却更剧烈的流动性真空，以及政策与市场彼此误判所触发的连锁失误。用更直白的话说：当世界变成这副样子，仓位管理比观点更重要，现金流比口号更重要，风险承受力比自信更重要。 从更大的角度看，过去几年的经验其实暴露了资本市场的一个不太体面的真相。当投资者习惯了每次冲击之后都会等来宽松、补贴、回购、再平衡与抄底资金，市场纪律自然会退化。说得刻薄一点，今天不少所谓“坚定的长期投资者”，只是流动性时代的顺风乘客；一旦风向真的逆了，而且逆得比政策更持久，他们对长期的信仰可能比保证金要求还脆弱。 所以，“一切都变快了”不是一句关于现代性的感叹，而是一条关于风险制度已经改写的警告。价格形成更快，政策反应更快，叙事寿命更短，心理适应更差。投资世界表面上更有效率，实际上也更容易过度反应、更依赖支撑、更惩罚迟疑。这种环境对平庸投资者尤其危险，因为它不停诱惑你把速度当成能力，把回弹当成安全，把历史例外当成规律。 最终，真正的优势也许不是比市场更快，而是比市场更不容易被市场牵着鼻子走。当别人忙着追逐下一个V形复苏、下一次政策转向、下一轮通胀叙事、下一波AI焦虑时，少数人愿意承认：很多时候，最好的交易是少交易；最好的预测是承认不确定；最好的风控，是不把一次幸运的反弹误判为一套永远有效的机制。 市场确实变快了。问题是，人若也跟着变得浮躁，最后跑赢的通常不是你，而是波动本身。 |
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| 李浩然 |
2026-04-20T10:24 |
你愿意花钱买一台准确率只有98%的计算机吗？乍听之下似乎还行——毕竟98分在任何考试里都算优等。但换个场景：你是一家管理五百亿美元资产的基金经理，你的风控模型每一百次运算就错两次，而你根本不知道是哪两次。这不叫“微小瑕疵”，这叫“系统性灾难”。更要命的是，这台计算机还会在你追问它“你确定吗”的时候，用一副无比自信的语气告诉你：“当然确定。”它不是在说谎，它是真的不知道自己不知道。 这就是今天大型语言模型的真实面目。而整个科技产业正以人类商业史上罕见的速度，把数以千亿计的美元押注在这台计算机会自己变聪明这件事上。 让我们先厘清一个被矽谷刻意模糊的根本事实：LLM不是智能，是统计学。它的全部“能力”归结为一件事——根据训练数据中的机率分布，猜测下一个最可能出现的词。AI 专家Janusz Marecki对此的描述精准得令人不适：它在“掷骰子”。每一次回答都是一次近似值输出，而非事实陈述。任务越复杂，误差越叠加，最终你得到的不是分析，而是一篇文笔流畅、逻辑自洽、但内容可能完全虚构的散文。 华尔街喜欢用“幻觉”这个词来轻描淡写这个问题，仿佛它只是一个可以被下一版软体更新修复的小bug。但这不是bug，这是架构。LLM的底层设计决定了它永远无法区分事实与虚构，因为它从来就不“理解”任何东西。你不能透过往一台本质上是机率引擎的机器里灌入更多算力，就让它突然开始“思考”。这就像你不能透过把更多水倒进一个筛子里，就期待它变成一个桶。 这是不可救赎的系统性缺陷。请把这句话用萤光笔划起来，因为接下来我们要谈的所有投资逻辑，都建立在这个前提之上。 即便我们暂时搁置准确率的问题，LLM还面临一个更现实的瓶颈：它已经没东西可以学了。 ChatGPT-4的训练数据基本上吞噬了整个互联网——书籍、论文、维基百科、Reddit帖文、新闻报导、程式码库，能爬的都爬了。几年过去，互联网上的数据量确实还在增长，但增长的部分是什么？大量由其他LLM生成的内容。用AI生成的文本去训练下一代AI，学术界有个非常形象的说法叫“模型坍缩”——就像反覆影印一份文件，每一代都比上一代更模糊、更失真，直到你手里拿的东西跟原件毫无关系。 这意味着“规模化带来突破”的叙事已经在物理层面撞墙了。不是你投不投得起钱的问题，而是就算你把全世界的GPU堆在一起，能喂给它的高品质训练数据也就那么多。这条曲线已经见顶，剩下的只是边际递减。 现在让我们把目光转向房间里那头最大的大象：OpenAI最近以8,520亿美元的等效估值向散户投资者募集了30亿美元。请注意两个关键词——“散户”和“等效估值”。当一家公司开始向散户开放融资，并用“让更多人有机会参与AI时代的上行经济”这种话术包装时，你应该本能地把手放到钱包上——不是为了掏钱，而是为了捂紧它。 8,520亿美元是什么概念？这个数字超过了全球除了极少数国家以外的GDP。而它对应的是一家产品核心技术存在不可修复缺陷、训练数据即将枯竭、且已有免费开源替代品的公司。没错，你现在就可以去下载一个开源LLM到你的笔记型电脑上，不需要数据中心，不需要月费，隐私还有保障，而它的表现与那些烧掉数十亿美元训练出来的大型模型相差无几。 当你的付费产品已经触及能力天花板，而免费替代品正在逼近同一天花板时，你的定价权在哪里？你的护城河在哪里？你的八千五百亿估值，建立在什么东西上面？ 各大超大规模云端服务商——微软、Google、亚马逊、Meta——正在以令人瞠目的速度建设数据中心。其中相当一部分资金来自举债。它们的逻辑很简单：AI需要算力，算力需要基础设施，谁先建好谁就赢。这是一个看似无懈可击的三段论，唯一的问题是第一个前提正在崩塌。 如果LLM的能力天花板已经到了，如果更多的算力并不能让模型更聪明，那么这些耗资数百亿、占地数十万平方英尺、吞噬电网容量的巨型数据中心，到底是资产还是负债？ 这里还有一个被大多数分析师忽略的供应链问题值得一提：全球约三分之一的氦气产自卡达。氦气是晶片制造过程中不可或缺的冷却剂，没有氦气就没有晶片，没有晶片就没有AI。当你的整条产业链对一个波斯湾小国的单一资源存在如此集中的依赖时，这不叫“供应链风险”，这叫“地缘政治人质”。当然，能源短缺和材料瓶颈并非不可解决的存亡问题，但它们让投入成本持续攀升，而产出能力却已停滞——这是任何投资者都不想看到的剪刀差。 把这些加在一起：不可修复的技术缺陷、见顶的训练数据、蒸发中的定价权、膨胀的基础设施债务、脆弱的供应链。如果这不是你教科书里“资本错配”那一章的完美案例，我不知道什么才是。 去年此时，科技媒体和华尔街分析师几乎众口一词地批评苹果“在AI竞赛中落后”。库克没有像其他CEO那样在每一次财报电话会议上把“AI”这个词重复四十遍，苹果也没有宣布要砸几百亿建超级数据中心。于是结论来了：苹果掉队了，苹果不懂AI，苹果完了。 一年后回头看，这份“落伍”的成绩单读起来更像是一份精明的资本纪律清单。当竞争对手在一场可能是伪命题的军备竞赛中烧掉天文数字的资金时，苹果保住了资产负债表的干净、维持了资本回报的效率、也避免了在一个能力天花板已到的技术路线上过度押注。在投资的世界里，有时候最好的决策就是什么都不做。而“什么都不做”是需要巨大勇气的，尤其当整个市场都在尖叫着告诉你“你必须做点什么”的时候。 这不是说苹果不会做AI——它当然会，但它等待的可能是真正的下一代技术范式，而不是把钱砸在一个本质上是“高级自动补全”的东西上。 许多顶尖研究者正在探索的方向是全新的架构——一种能够像人类大脑那样自我重组、在工作中学习、创造新知识而非仅仅重组旧知识的系统。这才是通往通用人工智能的路。而这条路的起点，不在任何一座现有的超级数据中心里。 当前的LLM就像莱特兄弟的飞行者一号——它证明了某种东西是可能的，但你不会想要用它来经营一家航空公司。问题是，整个市场正在以波音787的估值去给飞行者一号定价，同时以空中巴士A380的产能去为它建造机库。 过去，我们见过太多次这样的循环：新技术出现，叙事狂热，资本疯狂涌入，然后在某个无人预期的时刻，市场突然清醒过来，意识到自己花了天价买了一个半成品。2000年的互联网泡沫是这样。互联网本身当然是革命性的——但那不代表在1999年用五百倍市盈率买Pets.com是个好主意。 今天的AI投资格局有着令人不安的相似之处。技术是真实的，应用场景是存在的，但估值已经完全脱离了产品的实际能力边界。你正在为一个98%准确率（在复杂任务上可能只有70%）的工具，支付一个隐含着“它很快就会变成100%准确”的价格。而我们刚刚花了整篇文章告诉你：它不会。 所以，当你考虑是否要在8,520亿美元的估值上接盘时。请问清楚自己“这次是不是不一样？”——还是每次都一样？如果认为这是“能力圈”以外的决策，最好还是把钱放在那些保持了资本纪律、没有在这场伪军备竞赛中把资产负债表烧出一个洞的公司上。等待真正的技术突破到来，然后再出手。 在一场所有人都在抢着冲进门的游戏里，站在门外有时候不是胆怯，而是清醒。 |
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| 李浩然 |
2026-04-13T10:10 |
美国是人类文明史上最富裕的国家。这句话本身不具争议性，争议的是下半句——这笔财富的分配方式，像极了一场你永远挤不进去的私人晚宴。 根据美联储分布式金融帐户（DFA）的数据，自1989年第三季度以来，美国最顶层0.1%家庭的财富增长了1350%。你没看错，不是135%，是一千三百五十个百分点。同期，剩余的顶层1%（即0.1%到1%之间那群“次顶级富豪”）增长了948%。再往下，前2%到10%那群体面的上层中产，增幅是721%。中间的40%？603%。而底部50%——也就是这个国家一半的人口——财富增长了501%。 乍看之下，501%也不差。但请注意，这是名义美元，跨度是三十五年。更关键的是结构性问题：起点不同，百分比的意义就截然不同。一个拥有一千万美元的人增长1350%，意味着他现在坐拥超过一亿四千万。一个拥有五万美元的人增长501%，他现在有三十万出头。三十万美元在今天的美国，连曼哈顿一间像样的厕所都买不起。这不是增长的故事，这是分化的寓言。 今天，美国前10%的家庭控制着全国近七成的财富。前1%与后90%各自持有约32%的总财富——换言之，顶端那一小撮人，和底下绝大多数人，手里握着一模一样大小的蛋糕。只不过一边是一百三十万户家庭分着吃，另一边是将近一亿两千万户家庭抢着啃。 股市的画面更为残酷。前1%持有全美超过一半的股票资产，而底部50%的人合计持有的股票份额是——1%。这意味着每当标普500指数创下历史新高时，欢呼的是同一群人；而另一半美国人与这场盛宴的关系，仅限于在新闻里读到它。 但真正值得细品的，是最顶端那0.1%的崛起弧线。1989年，这群人控制着全美9%的财富。如今，这个数字是15%。这不是小数点后的微调，这是一个阶层在三十五年间将自己的财富份额扩大了近七成。根据《华尔街日报》引述的数据，过去五十年里，这群人的财富实际增长——注意，是经过通胀调整之后——超过了十三倍。十三倍。如果你五十年前有一块钱，现在你有十三块的实际购买力。如果你五十年前有十亿，你现在坐在一百三十亿的山顶上看云。 普林斯顿经济学家Owen Zidar对美联储数据的分析描绘了一幅更具体的图景。以2025年美元计算，目前全美约有43万户家庭净资产在三千万美元以上。其中约20万户超过五千万，约7.4万户超过一亿。这些数字本身已经令人侧目，但更值得注意的是趋势：在1980年代中后期，净资产超过一亿美元的家庭大约只有两万户左右。四十年不到，这个俱乐部的会员人数翻了将近四倍。而同期美国总人口增长不到40%。超级富豪的繁殖速度，远超人口的自然增长率。这不是涓滴效应，这是虹吸效应。 有一种极为有趣的现代病，叫做“富人不觉得自己富”。这听起来像是心理医生沙发上才会出现的荒诞剧情，但它其实有严密的经济学逻辑。 当你年收入五十万美元、住着四房两厅、投资组合能让95%的美国人汗颜的时候，你理应觉得自己过得不错。但你没有度假屋，你的邻居有。你终于买了度假屋，但你不飞私人飞机。你合伙人飞。你开始飞私人飞机了，但你没有游艇。你客户有。你买了游艇，但你没有NBA球队。你在福布斯榜上看到的那些人有。 这条欲望的阶梯没有尽头，因为每一级台阶上都站着一个比你更有钱的人。当超级富豪的数量不断膨胀，普通的有钱人就显得越来越平庸。这就是为什么年收入四十万的美国家庭会在调查问卷里勾选“中产阶级”——不是因为他们矫情，而是因为在他们的参照系里，真正的“富”是一个不断远离的地平线。财富集中的副产品之一，就是大规模制造焦虑。 接下来谈一个所有人都在问、但没人能回答的问题：人工智能会让这一切变得更糟吗？ 如果你是一家AI公司的股东，答案大概率是：这是人类史上最伟大的生产力革命。如果你是一个即将被AI取代的中层白领，答案大概率是一个不太文雅的词汇。 逻辑并不复杂。AI的本质是用资本替代劳动。它带来生产力的飞跃、效率的提升、以及——更少的工作岗位。当一家公司能用十个人加一套AI系统完成原本一百人的工作时，利润流向哪里？不是流向那被淘汰的九十个人，而是流向持有股权的那几个人。如果今天前1%已经持有超过一半的股票，而AI进一步推高企业利润并压缩劳动份额，那么财富集中的曲线不会趋缓，它会陡峭得像悬崖的反面。 届时的政治后果将极为有趣——如果你对“有趣”的定义比较宽泛的话。 事实上，我们已经在见证财富不平等的政治投射。一个国家如何同时选出特朗普当总统，又让左翼社会主义者Zohran Mamdani当选纽约市长？答案就藏在基尼系数里。 极端的财富分化催生极端的政治光谱。富人有更多的钱投入选举游说，但更多的政治人物会对准底层90%的经济焦虑。当中产阶级发现自己的实质购买力在三十年间被稀释，而电视上的亿万富翁又多了一艘游艇的时候，他们不会去读皮凯提（Thomas Piketty）的《二十一世纪资本论》——他们会去投票箱前选一张最愤怒的脸。不管那张脸属于极右还是极左，它只需要说一句话：“体制对你不公平。”这句话之所以有效，是因为它在相当程度上是事实。 那么，有什么能阻止这列财富集中的列车吗？ 富人税是近年来最热门的药方。从学术象牙塔到国会走廊，从欧洲到拉丁美洲，对超级富豪课征净资产税的呼声越来越高。逻辑上无懈可击：你有一百亿，每年拿出2%回馈社会，你还是有九十八亿，仍然可以买下一座小岛。但问题从来不在逻辑，而在执行。 富人是这个星球上最擅长规避税收的物种。他们有最好的律师、最精密的信托架构、最灵活的跨境资产配置。当你对他们的净资产课税时，他们会把资产重新分类、转移司法管辖区、或者干脆让估值变得无法计算。房地产可以低估，私人企业可以打折，艺术品可以捐赠。每一条税法的缝隙，都是一个律师的就业机会。 北欧曾经是富人税的实验场。瑞典试过，后来废了。法国试过，富人搬去了比利时。实践证明，在一个资本自由流动的世界里，单边的富人税更像是一个美好的愿望，而非一项可行的政策。除非全球主要经济体同时行动——而让美国、欧盟、中国和新加坡在任何事情上达成一致的概率，大概和你我加入那7.4万户亿万俱乐部的概率差不多。 所以我们回到了原点。美国的财富金字塔越盖越高，塔尖越来越亮，塔基越来越宽，而中间那些人——那些以为自己在往上爬的人——慢慢发现自己只是在原地踏步，而头顶的光离自己越来越远。 1350%对501%。这不只是两个数字的差距，这是两个美国的距离。一个美国在私人飞机上讨论慈善晚宴的座次，另一个美国在加油站犹豫要不要加满油箱。它们共用同一面国旗、同一部宪法、同一个国家统计局的GDP数字。但它们之间的距离，每过一个季度，就再宽一点。 这列火车没有刹车。至少目前看来，没有人真正想踩下去。富人不想，因为列车的方向对他们有利。政客不想，因为竞选资金来自车上的乘客。而底层的人甚至不知道自己不在车上——他们以为自己只是站在月台上等下一班。 下一班不会来的。 月台上的人越早明白这一点，就越早开始思考：也许问题不在于等不等得到车，而在于谁设计了这条铁路。 |
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| 李浩然 |
2026-03-30T11:23 |
华尔街有一个不愿启齿的秘密：它卖的是选股的幻觉，买单的是你的投资组合。 每年，数以万计的基金经理西装笔挺地坐在财经节目前，自信满满地向客户解释为何他们的“独到眼光”值得那两个百分点的管理费。然后年底一到，九成的人安静地跑输了一个不需要任何人类判断的指数。这不是一年的偶然，而是跨越十年、十五年、二十年的系统性溃败。而数据冷冰冰地摊开一切：以二十年为限，超过九成的美国大型股基金跑输标普五百。中型股？近九成。小型股？同样九成。无论你怎么切——成长型、价值型、核心型、多元市值型——结论惊人地一致。这不是“大多数人做得不够好”的问题，而是整个主动管理产业在统计意义上接近全军覆没。 有人会辩称，这是因为费用侵蚀了回报。费用确实是一部分，但这个解释远远不够。真正的结构性原因，藏在一个比费用更残酷的数学事实里。 美国亚利桑那州大学学者 Hendrik Bessembinder 在2018年发表了一篇让整个学术界都为之侧目的论文。他追踪了自1926年以来在美国股市上市过的每一档股票，得出的结论足以让所有股票分析师集体失业：接近六成的股票，在其整个生命周期中，连国库券都跑不赢。你没有看错——六成的股票，长期回报不如几乎零风险的现金等价物。再加上那些勉强打平现金的公司，底部96.3%的股票加总起来，对美国股市的净财富贡献是一个圆润的零。 所有的财富，91万亿美元的净值，全部来自顶端那3.7%的公司——总共1,082家。 这个数字值得你停下来，倒一杯威士忌，好好想一想。美国股市百年来上市过的近三万家公司里，真正为股东创造财富的，大约只有一千家出头。其余的，要么是陪跑的龙套，要么是彻头彻尾的财富粉碎机。59.1%的公司属于后者——它们存在的唯一意义，似乎就是把投资人的钱蒸发掉。另外37.2%稍微体面一些，它们的正回报刚好抵消了那些毁灭者造成的损失。就像一场精心设计的零和游戏，只不过庄家抽了水。 而真正令人不安的，是Hendrik Bessembinder最新发布的更新数据。如果说2018年的论文是一记警钟，那2025年的版本就是丧钟。 在原始研究中，1926年到2016年间，89家公司创造了全部43万亿美元净财富的一半。听起来已经够集中了。但当时间轴延伸到2025年，净财富翻倍至91万亿，而创造其中一半的公司数量反而缩减到46家。财富不是在扩散，而是在加速聚拢。更少的公司，创造了更多的财富。幂律分布不仅没有均值回归，反而在自我强化。 这组数据的含义是毁灭性的。如果你要靠选股来捕捉市场回报，你需要在近三万家公司中精确命中那46家。这不是大海捞针，这是在撒哈拉沙漠里找一粒特定的沙子，而且你事先不知道它长什么样。更讽刺的是，那些最终成为超级赢家的公司，在早期往往看起来并不特别。1997年的亚马逊不过是一家卖书的网站，2004年的苹果正在卖iPod Mini。要在众多“看起来差不多有趣”的公司中，挑出那个将创造数万亿价值的赢家，所需的不是分析能力，是预知能力。华尔街卖的是前者，你需要的是后者。 逐十年的数据进一步揭示了这场游戏有多难玩。自1980年代以来，每个十年中能跑赢国库券的股票比例稳定在50%左右。换言之，你随机买一档股票并持有十年，打败现金的机率跟抛硬币差不多。但这个50%的数字本身就是一个陷阱——因为回报的分布极度右偏。赢家那一半中，少数超级赢家贡献了绝大部分回报；而输家那一半，亏损分布却相对均匀。你抛硬币猜对了正面，可能赢一块钱，也可能赢一百万。猜错了反面，你稳稳地亏五毛。期望值是正的，但只有在你参与了够多次抛掷的前提下。 这正是指数基金的核心逻辑，也是它令人沮丧的优雅之处。 指数基金不做任何预测。它不试图分辨苹果和黑莓的区别，不在乎谁的CEO更有魅力，不研究任何一份业绩年报。它做的事情原始到近乎愚蠢：买下所有东西，按市值加权，然后什么都不做。而这个“愚蠢”的策略之所以几乎不可战胜，恰恰是因为市场回报的分布结构决定了它必须如此。 当3.7%的公司创造了全部财富，你最需要确保的不是避开坏股票，而是绝对不能错过好股票。一个持有全市场的指数，数学上保证你拥有每一个超级赢家。而且随着这些赢家的股价上涨，市值加权机制会自动增加它们在你投资组合中的比重。你不需要预判，不需要调仓，不需要在凌晨三点盯着财报里的某个脚注冒冷汗。赢家会自己浮上来，而你只需要待在池子里。 主动管理的悲剧在于，它的游戏规则本身就对它不利。基金经理持有的股票数量通常远少于指数成分股——一个典型的主动型基金可能持有30到80档股票。而在一个只有3.7%的公司创造全部财富的市场里，持仓越集中，错过超级赢家的机率就越高。这不是技能问题，是概率问题。你可以是全世界最聪明的分析师，但如果你的持仓里恰好没有那46家公司中的关键几家，你这十年就完了。而指数基金永远不会犯这个错误，因为它没有智慧，也就没有盲点。 更致命的是时间。数据显示，一年期的主动基金失败率大约在50%到80%之间，某些类别甚至偶尔能翻盘。但把时间拉长到十年，失败率飙升至90%以上。二十年？基本定局。这说明短期内，运气和技能确实能制造一些噪音。但时间是最残忍的滤镜，它会把所有的随机波动过滤掉，只留下结构性的现实：在一个回报极度集中的市场里，广撒网的被动策略在数学上占有不可逾越的优势。 当然，说指数基金是“唯一正确的投资方式”，既傲慢也不准确。Hendrik Bessembinder的研究覆盖的是股票的完整生命周期回报，但现实中没有多少投资者会买入一档股票后持有到它退市或被并购。在中间的无数个时间窗口中，个股确实可能提供惊人的超额回报。一个在2016年买入辉达、2021年卖出的交易者，不需要等到2025年的研究来证明自己的判断。市场不是只有一种玩法。 同样，规则导向的策略——动量因子、质量因子、等权重、红利筛选——也提供了在指数之外构建低成本、税务高效投资组合的可能性。指数基金并非魔法，它只是在特定的市场结构下，恰好是最难犯错的工具。 但这正是关键所在。投资的核心挑战不是如何做出最精彩的决策，而是如何避免最愚蠢的错误。在一个六成股票连现金都跑不赢、九成六公司净贡献为零、全部财富集中在不到四个百分点的赢家手中的市场里，最大的错误不是选错了股票，而是自以为能选对。 市值九十一万亿美元、一千零八十二家公司。这两个数字之间的张力，构成了现代资本市场最深刻的讽刺：一个以“选股”为卖点的行业，其最优解恰恰是放弃选择。 华尔街每年花费数十亿美元在研究、分析和交易上，雇佣了大量顶尖的数学家、物理学家和工程师，配备了人类文明有史以来最强大的计算资源。而这一切精密的努力，在统计上，打不过一个1976年由一位基金业的局外人创立、任何一个开了券商帐户的普通人都能用几百美元买到的产品。 如果这不是市场效率最有力的证明，那它至少是人类过度自信最昂贵的纪念碑。 你不需要找到最好的股票。你只需要确保不把它们排除在外。而做到这一点的最可靠方法，恰好也是最简单的。这大概是金融学能给出的最无趣的建议了。但数据说明，无趣是对的。 |
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| 李浩然 |
2026-03-16T10:14 |
如果将2026年开局的宏观新闻标题打包卖给荷里活，这绝对是一部标准的灾难片剧本：伊朗战火重燃、原油价格狂飙、加油站数字令人心悸、地缘政治阴云密布，外加软件股惨遭抛售。然而，当你转头看向标普500指数的报价萤幕时，这部灾难片却硬生生演成了无聊的肥皂剧。今年迄今，美股大盘仅微跌约1%，年内最大回撤不过区区3.4%。在一个理应血流成河的环境里，华尔街却只擦破了一点皮。 回顾2020年代的历史数据，这种平静显得极度荒谬。我们经历过2020年高达33.9%的史诗级崩盘，熬过了2022年25.4%的漫长熊市，甚至就在去年（2025年），市场还曾深跌近19%。相比之下，2026年这5.4%的回撤，简直像是投资者在打哈欠时不小心按错了卖出键。 然而，历史数据提供了一个有趣的参照系。自1990年以来，标普500几乎每一年都经历了显着的年内修正——即便是在那些最终以两位数涨幅收尾的年份。1995年全年涨了34%，年内照样跌过；2013年回报率30%，最大回撤仍有6%；2021年涨了27%，中间也挖了5.2%的坑。换句话说，统计事展示一个残酷的现实：在股票市场里，平静才是异常。 而2026年，目前就处于这种平静之中。 乐观主义者会告诉你，这是市场成熟的表现。投资者经历了疫情崩盘、通胀风暴、矽谷银行危机和去年的大幅修正之后，已经进化了。他们学会了不对地缘政治头条做膝跳反射，学会了区分噪音与信号，学会了那句被华尔街反覆灌输的真言：“除非影响企业盈利，否则忽略它。”这种解释听起来颇为合理，甚至令人欣慰。毕竟，市场是前瞻性的，投资者正在理性地押注伊朗冲突不会演变为影响全球供应链的持久战，在押注油价上涨是短期冲击而非结构性通胀的催化剂，在押注软体股的抛售只是估值修正而非科技周期的终结。 这种逻辑并非毫无根据——地缘政治事件对市场的长期冲击确实往往远小于短期恐慌所暗示的程度，这一点已被过去数十年的数据反覆验证。从波湾战争到911，从乌克兰危机到新冠疫情，除了少数真正改变了全球经济结构的黑天鹅，多数地缘政治冲击最终都只在K线图上留下短暂的缺口。 问题在于，理性和自满之间的界线，往往只有在回头看时才清晰可辨。 参考美股触目惊心的几个年份：2008年，-38%；2002年，-34%；2020年，-34%。这些灾难性的崩跌有一个共同特征——它们都不是发生在市场已经充满恐惧的时候，而恰恰是发生在投资者自认为已经看透一切的时候。2007年次贷的裂痕早已出现，市场选择无视；2000年科技泡沫的估值荒谬到离谱，市场选择拥抱。历史的教训不是“恐慌会杀死你”，而是“不恐慌的能力，最终可能杀得更彻底”。 2026年的牌面摆得明明白白：一场真实的战争、供给面的能源冲击、尚未完全消化的高利率环境、以及一个正在被AI叙事不断重新定价的科技板块。任何一张牌单独翻开，或许都不足以掀翻牌桌。但当它们同时摊在桌上，而市场却只回应了5.4%的回撤？ 尝试预测短期市场走向，本质上是一种智识上的自慰——过程刺激，结果空虚。你可以花无数个小时推演伊朗局势升级的概率、联储局下一次降息的时点、以及油价对核心PCE的传导系数，最终得出一个精致的结论，然后市场用一根毫无逻辑的K线把它撕碎。不是因为你的分析错了，而是因为短期市场走势服从的不是分析，是情绪、资金流和随机性的三体问题。 但有一件事是确定的：修正终将到来。不是因为伊朗，不是因为油价，不是因为某个特定的催化剂。而是因为这就是股票市场运作的方式。每一年都有回撤，无一例外。2026年目前的平静，不是豁免权，只是时间差。 真正值得投资者思考的，不是修正何时到来——这个问题的答案永远是“比你准备好的时候更早或更晚”——而是当它到来时，你的投资组合是否能承受？历史告诉我们，修正从来不在人们充分预期的时候到来——它总是选在大多数人已经开始相信“这次不一样”之后，突然让他们记起，其实每次都一样。 |
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| 李浩然 |
2026-03-12T13:11 |
截至早上11时止，1小时内《彭博》用户关注度上升最多股份，依次为国泰君安国际(01788)、农夫山泉(09633)、华虹半导体(01347)、吉利汽车(00175)及中国宏桥(01378)。今日(12日)上榜股份主题分散，多只连日上榜嘅人工智能(AI)概念股，今日全部冇影。 摩根士丹利最新上调华虹半导体目标价，由60元调高至88元，评级由“减持”上调至“与大市同步”，值得留意系，目标价低过现价，但又上调评级，点睇呢个情况？ 方德证券分析师李浩然指，单看华虹市盈率(PE)已去到几百倍，的确系几贵，但华虹本身定位系成熟制程，提供晶元代工，在中美科技博弈中较少受制裁及限制，所以系一个相对安全嘅领域。 Eric续指，成熟制程主要应用于汽车、工业控制、电源管理等，跟国产替代有关联性，内地车厂及电厂为咗自身供应链嘅安全，将海外代工厂转返本土，都系华虹PE持续高企嘅原因，但短期而言，佢对华虹PE咁高仍有保留。 |
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| 李浩然 |
2026-03-09T10:26 |
在华尔街，承认自己是个“白痴”通常是职业自杀，但当你的名字是Stan Druckenmiller，且在三十年内以30%的年化报酬率傲视群雄时，这就成了一种凡尔赛式的炫耀。在Morgan Stanley的一场访谈中，这位宏观投资界的活化石，用一种近乎残酷的坦诚，撕开了市场参与者们精心伪装的理性面纱。 Stan Druckenmiller自嘲为“白痴天才”（idiot savant），这并非过度谦虚，而是对自身能力边界的精准认知。他坦言自己看不懂基因测序，也搞不清大型语言模型（LLM）的底层逻辑，但他拥有一种近乎病态的“扣扳机”直觉。在一个充斥着常春藤量化模型和复杂演算法的市场里，他的优势不是IQ，而是对市场情绪变化的敏锐嗅觉，以及对顶尖人才的信任。这听起来像是一碗廉价的鸡汤，但当他用这套逻辑在Teva Pharmaceuticals和Nvidia上大赚一笔时，你就不得不承认，有时候，承认无知才是最高级的智慧。 让我们来看看他那笔“不性感”的Teva交易。一家被价值投资者嫌弃、被增长投资者无视的以色列学名药厂，市盈率仅6倍。Stan Druckenmiller的团队看到了新任CEO推动生物相似药的转型潜力，而市场却因为惯性思维而视而不见。这不是什么高深的量化分析，而是对市场错配的精准打击。当股价在几个月内从16美元翻倍至32美元时，他证明了：在市场的盲区里，常识比复杂的模型更值钱。 然而，当话题转向Nvidia时，这位老将的表现却像个刚入市的散户。他坦言自己是在听了史丹佛学生的动向和合伙人的建议后，才买入Nvidia。当ChatGPT横空出世，他更是凭藉直觉加码。但最讽刺的是，当股价飙升至800美元时，这位曾经在1999年科技泡沫中全身而退（然后又在最高点买回）的传奇人物，竟然因为“无法忍受止赚”而清仓了。五周后，股价冲上1,400美元。这无疑是对“长期主义”的一记响亮耳光。Stan Druckenmiller的这段经历告诉我们，即使是顶级大师，在面对指数级增长时，也会被自身的心理舒适区所反噬。他自嘲为“DACO”（Druck Always Chickens Out），这种对自身弱点的坦诚，或许正是他能活到现在的原因。 Stan Druckenmiller对“逆向投资”的嗤之以鼻，同样值得玩味。在一个把“别人恐惧我贪婪”当作座右铭的行业里，他直言逆向投资被高估了。索罗斯教导他，群众80%的时间是对的，关键在于不要死在剩下的 20% 里。Stan Druckenmiller不在乎交易是否拥挤，只要逻辑成立、趋势向上，他就敢重仓。这种“顺势而为，但保持极度确信”的策略，比盲目逆向要实用得多。 更令人深思的是他对技术分析的批判。作为曾经的技术分析信徒，他无情地指出，当所有人都学会了看图表和分析“利空出尽”时，这些工具就失效了。这是一个残酷的市场定律：任何被广泛认知的超额收益来源，最终都会被套利抹平。在当今这个由多策略对冲基金、量化交易和散户大军组成的绞肉机里，寻找“圣杯”是徒劳的。Stan Druckenmiller的应对之道是拥抱波动性，将其视为进场的机会，而不是被其折磨。 最后，Stan Druckenmiller说，他有超过十五年的时间，相信自己的成功可能只是随机事件。这不是谦虚，这是对机率的健康敬畏。一个从未有过亏损年份的基金经理，竟然每周都会因为焦虑而呕吐。这或许是整场访谈中最具人性的时刻。它提醒我们，在这个充满贪婪与恐惧的零和游戏中，没有人能真正免疫于市场的毒打。即使是“白痴天才”，也必须在不断的自我怀疑和痛苦中，学会与自己的情绪和解。 Stan Druckenmiller的这堂“硬课”，没有提供任何可以复制的交易公式，也没有预测明天的市场走向。他只是用自己40年的伤疤告诉我们：在这个市场里，活下去的关键不是比别人聪明，而是比别人更了解自己的愚蠢，并在关键时刻，敢于扣下那该死的扳机。 |
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| 李浩然 |
2026-03-03T12:51 |
截至早上11时止，过去1小时内《彭博》用户搜寻量最多港股，依次为稀宇科技(MINIMAX)(00100)、潍柴动力(02338)、泡泡玛特(09992)、山东墨龙(00568)及紫金矿业(02899)。 MINIMAX昨日(2日)派咗上市后第1份成绩表，虽然亏损扩大3倍，但收入按年大升逾1倍，超预期。摩根大通喺1个月内两度调高MINIMAX目标价，虽然业绩“见红”，但似乎无阻市场继续睇好呢间人工智能(AI)公司？ 方德证券分析师李浩然指，虽然MINIMAX亏损扩大，但市场普遍都唔太担心，因为公司研发开支增加唔少，主要用喺云服务及多模型训练，呢啲都系长线技术投资，唔系追求短线盈利。佢又话，今次呢份业绩睇到海外收入亮丽，覆盖逾200个国家及地区，令投资者有信心集团嘅大语言模型可以成功“出海”。 Eric又话，大部分纯大语言模型企业都未上市，喺冇乜选择下，资金自然涌入MINIMAX，加上国策鼓励投资AI领域，对纯粹开发大语言模型嘅公司较有利。佢估计，喺Anthropic或OpenAI等巨头上市前，MINIMAX会较易成为炒作焦点。 |
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| 李浩然 |
2026-03-02T09:48 |
历史上最大的谎言，不是政客的竞选承诺，而是每一个时代都相信自己正站在文明崩溃的边缘。 19世纪末，工业革命的烟囱开始吞噬农田。当时的评论家忧心忡忡：七八成的劳动人口以农为生，一旦机器介入，社会秩序将如何维系？结果呢？农业人口从美国劳动市场的绝对主力，跌至今日不足1%，而文明非但没有崩溃，反而愈发茁壮。这个数字本身就是一记响亮的耳光，打在每一位末日预言家的脸上。 问题从来不在于工作消失，而在于人类是否足够聪明，去创造下一批工作。答案，至少到目前为止，是肯定的。 翻开那份消亡职业的名单，读来既令人唏嘘，又带着几分荒诞的喜感。电话接线员，那些坐在巨型插线板前、以闪电般速度接驳通话的女性，曾是现代通讯的神经中枢。点灯工，每逢黄昏提着火把穿梭街巷、逐一点燃煤气路灯，这份工作的存在本身就带着某种诗意，而电力的普及让这份诗意一夜消散。更绝的是“叫醒工”——在闹钟尚未普及的年代，真的有人靠着一根长竿敲打窗户维生，以人肉闹钟的身份换取微薄薪酬。这份职业的灭绝，大概是人类工业史上最无人怜悯的一次技术性淘汰。 冰块切割工与冰块运送工的故事则更具讽刺意味。在电冰箱问世之前，有整个行业的人从事着在严冬凿冰、储存、再分发至千家万户的工作——这是货真价实的冷链物流，只是动力来源是人的肌肉与汗水。制冷技术的诞生，不仅让冰块变得廉价，更让这整条供应链上的所有人同时失业。电梯操作员则是另一个经典案例：曾几何时，按下楼层按钮这件事需要一位身着制服、训练有素的专业人士代劳。这不是在开玩笑——这是真实存在过的职业，有薪酬，有工会，有职业尊严。 然而，吊诡之处恰在此：自1950年代至今，涵盖上述所有技术飓风横扫的八十余年间，美国失业率的长期均值仅5.66%，而最新数据更低至4.3%。这个数字的背后，是整个社会以难以置信的韧性，将每一波技术浪潮转化为新的就业机会。农场工人进了工厂，工厂工人转向服务业，文字处理机让打字员失业，却创造了无数个软体工程师的职位。这是一场永无止境的就业轮回，而轮回的结果，始终未曾演变成预言中的大规模社会崩解。 现在，轮到AI了。 这一次，恐慌的对象不再是蓝领，而是白领。律师、会计师、财务顾问、分析师——这些曾以学历与证照构筑职业护城河的人，正在面对一个不需要休息、不要求加薪、也不申请育婴假的竞争者。矽谷的投资人兴高采烈地宣称AI将取代九成的白领工作，媒体则以同等的热情将这句话放大成世界末日的预告。 然而，这里有一个被忽视的逻辑陷阱：提升效率，往往不是缩减需求，而是扩大供给。一位律师若能借助AI在同样时间内处理三倍的案件，其服务费率下降的结果，是更多原本负担不起法律服务的人得以进入市场。税务会计师的算力提升，意味着他能服务的客户数量倍增，而非其中一半人就此失业。这是基本的需求弹性经济学，却在AI恐慌的舆论洪流中被淹没得几乎无声无息。 当然，转型期的阵痛是真实的，不容以长期乐观主义轻巧带过。“铁锈带”（Rust Belt）城市的空洞化、制造业外移对中西部工人阶级的冲击、中年技术性失业者在再培训市场上的困境——这些都是有血有肉的代价，不是GDP增长曲线上的一个微小波动。AI的白领冲击，很可能在最初几年制造出一批新的结构性失业群体，而这批人的年龄、资历与心理状态，都使得适应成本远高于想象。 但历史的韵律告诉我们，惧怕本身比技术更具破坏力。在AI工具日益普及的当下，真正的分水岭不在于“你的工作是否被AI取代”，而在于“你是否比你的同行更快学会驱动AI”。那些掌握AI的律师，将取代那些不会用AI的律师，而非被AI取代——这个区别，粗看微妙，实则决定了未来十年整个白领市场的财富分配格局。 更值得关注的，是AI对创业生态的潜在加速效应。疫情期间美国新创企业申请数量出现了历史性的爆炸式增长，这一趋势本已令人瞩目。若AI将创业的技术门槛进一步压低——让一个人便能完成过去需要十人团队才能实现的产品开发周期——那么我们可能正站在一轮创业浪潮的前夜，其规模之大，足以吸收AI在传统就业市场上所造成的全部冲击，乃至有余。 乌托邦论者说，AI将带来全面丰盛，人人无需工作。这是矽谷精英喝多了Kool-Aid之后的白日梦，对绝大多数以劳动换取尊严的普通人而言，“不需要工作”从来不是祝福，而是剥夺。反乌托邦论者说，AI将制造全面失业与社会崩溃。这是另一种懒惰——用最坏的情境替代思考，以恐惧充当洞察。 现实，一如既往，坐落在这两个极端之间某个沉闷却坚实的位置。 叫醒工消失了，但没有人因此挨饿。电梯操作员进了历史，但电梯依然上上下下。接线员让位给了自动交换机，而那一代女性，大多数找到了新的去处。这不是因为市场仁慈，而是因为人类在面对淘汰时，展现出的适应力，永远比末日论者预计的更为顽强。 AI是一场真实的颠覆，但它绝非第一场，大概也不会是最后一场。在那张漫长的消亡职业名单上，未来会再添几笔新条目。而在那张尚未被书写的新职业名单上，将会出现我们今天连名字都叫不出口的工种。 历史的唯一确定性，就是它从未按照我们最坏的预期上演。 |
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| 李浩然 |
2026-02-24T12:55 |
截至早上11时止，过去1小时内《彭博》用户搜寻量最多港股，依次为中国人寿(02628)、稀宇科技(MINIMAX)(00100)、恒基地产(00012)、中国平安(02318)及建滔积层板(01888)。 两只上榜内险股今日(24日)偏软，除咗受港股跟随外围大跌影响外，仲有冇其他跌因？ 方德证券分析师李浩然指，两只内险股今日下跌主要有2个原因，首先系跟大市跌，因为港股昨日(23日)大升，投资者趁机减磅，出现获利回套情况系正常。 其次系市场关注内险业绩及估值修复空间，Eric指出，A股去年首3季表现唔错，但第4季走势较波动，而2月开始进入业绩期，内险股估值能否进一步上调，某程度上取决于年第4季业绩，如果冇特别强劲嘅数据支持，内险股要进一步向上突破有一定难度。 |
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| 李浩然 |
2026-02-23T10:18 |
历史有时候喜欢开玩笑，而且笑得很大声。 一个高喊“美国优先”的政治强人，用关税、贸易战和美元武器化把全球秩序翻了个底朝天，结果2026年开年才过了六周，美国股市相对于全球其他市场的表现，却跌出了自1995年有纪录以来最惨烈的开局——差距达到-8.3%。这不是一个统计异常，这是市场对一个时代的判决书。 当大多数人长年被华尔街和矽谷的“美国例外论”洗脑，会忘记钱这东西其实很现实，即所谓“资本没有祖国”。 把时间拉回2025年初，所有人都还在辩论美股是否估值过高，欧洲是否仍是一潭死水，新兴市场是否永远是“价值陷阱”。然而现实以其一贯的残酷方式给出了答案：从2025年1月至今，追踪欧洲股市的VGK上涨44.96%，涵盖亚太地区的VPL飙升53.94%，新兴市场的IEMG录得47.29%，而被奉为圣经的SPY——也就是S&P 500——仅仅爬升了17.88%。 这不是相差一点点，这是被辗压。 若把视野再拉长到五年，画面更加讽刺。iShares MSCI南韩ETF（EWY）五年累计回报101.1%，翻了一倍有余；DFA国际小型价值股（DISV）录得88.71%；德国ETF（EWG）的71.98%，全数超越SPY的60.03%。那些过去几年被华尔街分析师嘲笑为“没有增长引擎”的市场，安静地把美国的旗舰指数甩在了身后。 理解这场轮动，必须从美元说起，但又不能只谈美元。 美汇指数过去一年从108的高位跌至97，贬值幅度接近10%。对于持有美元的外国投资人而言，这意味着美国资产的实际回报在换算回本币后被悄悄蚕食；对于以美元持有国际资产的美国投资人而言，这却是一阵可观的顺风。汇率的剪刀差，在过去十年是压制国际投资回报的隐形税，如今方向逆转，默默地替国际股票的持有者加了一道杠杆。 然而最有意思的，是把汇率因素剔除后的世界。以当地货币计算，南韩Kospi今年YTD上涨30.7%，台湾加权指数16.1%，日本日经225录得13.5%，MSCI新兴市场整体11.1%，欧洲Stoxx 600有6.0%，FTSE 100有7.6%，而S&P 500？0.3%。 这就说明了一件事：这不只是美元贬值的故事。美国股市在本币计算下就已经输了，而且输得很彻底。所谓“汇率效应”只是锦上添花，真正的问题，出在美国的基本面估值叙事上。 过去五年，美国科技巨头把标普 500的本益比推到了22到25倍的高位，而同期欧洲股市的本益比徘徊在12到14倍，亚洲更低。这种估值差距在流动性宽裕、零利率的年代尚且说得通——投资人愿意为增长付溢价。但当利率正常化、AI狂热第一波浪潮退去、科技巨头开始面临反垄断与地缘政治双重压力，这个溢价的合理性就开始被市场重新审视。 南韩的案例值得单独解剖。Kospi年初至今暴涨30.7%，这背后是多个因素的罕见共振：2024年底尹锡悦戒严闹剧导致的政治折价被快速修复，三星与SK海力士在AI记忆体需求爆发周期中的盈利能见度大幅提升，加上韩国监管机构推动企业治理改革，强迫长期折价的控股架构拆解。用一句话概括：一个被低估的市场，遇上了几个同时向好的催化剂。这种组合，在美股很难找到——因为美股早就把所有乐观预期提前定价了。 德国的故事更具讽刺意味。长期背负“欧洲病夫”标签的德国，在俄乌战争的烈焰下被迫觉醒，大规模国防支出解禁、能源转型加速、财政紧缩的桎梏松动。一个以前被嫌弃“没有增长故事”的市场，突然发现自己有了一个非常清晰的增长故事——而且这个故事的估值起点极低。EWG五年71.98%的回报，不是魔法，是均值回归加上政策转折的化学反应。 若把政治经济学带进这个分析，特朗普的关税政策，本意是把制造业和资本拉回美国，结果却意外地充当了催化剂，把欧洲、亚洲各国政府从财政保守主义的舒适区里踹了出去。德国废除了债务煞车，欧洲各国国防预算集体上调，日本继续推动企业治理改革与工资增长，韩国加速资本市场开放。 去全球化的浪潮，本应让美国得益，却反而逼着其他国家建立自己的内需循环与科技生态系。当世界不再那么依赖美国消费者和美元体系，美国市场的“流动性溢价”和“避险溢价”也就相应缩水。这是一个自食其果的政策逻辑，而市场的反应——美元走弱、外资流出美股、资金流向被低估的国际市场——只不过是在如实翻译这个逻辑。 从2005年到2024年、各已开发市场年度表现的二十年的数据里，没有任何一个国家能够持续霸占榜首。加拿大、芬兰、挪威、丹麦、奥地利——那些你几乎叫不出几家上市公司名字的小市场，曾经都拿过年度冠军。 这不是在说分散投资是万灵丹。这是在说，用后视镜选择“最好的市场”，是一个代价高昂的幻觉。2020到2024年间，美股霸主地位让无数投资人相信美国例外论是永恒真理；然而历史数据告诉你，每一次“这次不一样”的确信，往往都是周期顶部最响亮的回响。 笔者不会假装能准确预测这轮轮动的终点。科技股的盈利能力依然强大，美国资本市场的深度与流动性无可替代，矽谷的创新密度短期内没有任何地方能复制。任何认为美股从此一蹶不振的论断，都是另一种形式的过度自信。 但有几个结构性变化值得认真对待：美元长周期顶部的形成、美国财政赤字的失控轨迹、AI第一轮炒作周期的估值修正、以及美国主动选择疏远盟友所带来的地缘政治折价——这些不是短期杂音，而是足以改变资金长期配置逻辑的信号。 在这个背景下，那些过去几年砍掉国际配置、把所有筹码押在美股的投资人，正在付出逆向集中的代价。这个代价在2026年开年仅六周就已经高达8.3个百分点——按年化计算，那是一个让人难以释怀的数字。 上一次美股在一个完整十年周期中落后国际市场，是2000年到2009年，也就是科技泡沫破裂后的那个“失落的十年”。没有人说历史正在精确复制，但当估值、政策、货币、地缘政治四个因素同时指向同一个方向，无视这个信号需要相当程度的勇气——或者，相当程度的傲慢。 而市场，向来对傲慢的惩罚毫不手软。 |
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| 李浩然 |
2026-02-09T10:18 |
上月底，Anthropic并未发射核弹，它只是发布了十一个开源插件——合约审查、合规工作流、销售自动化——这些曾经支撑起数千亿美元市值的“护城河”，瞬间变成了免费的公共基础设施。随后发生的事情，华尔街称之为“SaaSpocalypse”，但我更愿意称之为资本市场对“按人头收费”这一商业模式的清算。 短短72小时内，全球软体与金融服务板块蒸发了3,000亿美元。Thomson Reuters 单日暴跌18%，创下历史最差纪录；LegalZoom下挫 20%；RELX遭遇了自1988 年以来最剧烈的抛售。这并非恐慌性错杀，而是迟来的估值修正。过去三年，企业软体行业精心编织了一个价值万亿美元的谎言：“AI是增强，不是替代”。这句口号出现在每一份精美的路演PPT里，回荡在达沃斯论坛那些标价47美元的鸡尾酒会上。CEO们信誓旦旦地保证，AI只是副驾驶（Copilot），人类永远掌握方向盘。 现在我们知道了，这不过是为了争取退出流动性（Exit Liquidity）而施放的烟雾弹。当Anthropic证明一个月费20美元的聊天机器人可以完成时薪400美元的初级律师工作时，那个关于“人机协作”的温情叙事便彻底破产了。市场终于意识到，它一直在为一个即将消失的资产定价——那个资产就是“人类员工的低效”。 看看Salesforce、HubSpot和Atlassian这些曾经的成长股宠儿，今年以来股价跌幅均超过 25%，DocuSign更是从历史高点跌去了 85%。这不仅仅是周期性的板块轮动，这是商业模式的崩塌。SaaS（软体即服务）的核心逻辑是“席位费”（Per-seat licensing），即根据使用软体的员工人数收费。然而，当AI代理（Agent）开始取代人类员工，企业不再需要购买100个 CRM 帐号，只需要1个AI接口时，SaaS公司的营收模型将面临毁灭性的打击。投资者终于清醒过来：如果客户的员工数量即将腰斩，那么基于员工人数的收入倍数（Revenue Multiple）就是一个笑话。 Nvidia的黄仁勋试图安抚市场，称抛售是“不合逻辑的”，并坚称AI将使用现有软体工具。这番话从一位股价自2023年以来上涨340%的“军火商”口中说出，显得既轻松又讽刺。作为铲子卖家，他当然希望淘金者继续购买昂贵的工具，即便金矿已经枯竭。但市场并不买帐，除了少数像ServiceNow或SAP这样已经将自己深深嵌入企业核心架构的幸存者外，其余的软体公司正如同下落的飞刀，接手即斩手。 法律行业是这场海啸的震央，也是观察这场变革最残酷的窗口。长期以来，大型律师事务所依靠“杠杆模型”运作：合伙人利用无数初级律师的“计费工时”（Billable Hours）进行套利。审查NDA、尽职调查、合规检查，这些枯燥的工作支撑起了律所的利润和初级律师偿还学贷的希望。现在，Claude可以在几秒钟内完成这些工作，而且它不需要停车位，不会在凌晨两点的厕所里崩溃痛哭，更不会要求分红。美国律师协会还在讨论计费模式的转型，而市场已经用脚投票。Harvey AI估值冲上80亿美元，因为它代表了新的生产力；而传统律所和依赖它们的服务商，正在经历价值重估。 这场危机揭示了一个更深层次的宏观困境：白领阶层的“入门级末日”。Anthropic的CEO Dario Amodei曾预警50%的入门级白领工作将被淘汰，现在数据正在验证这一点。微软和史丹佛的报告都指向同一个结论：AI正在抹去那些用于“训练”人类新手的初级岗位。如果毕业生无法通过处理基础文档来积累经验，他们如何成为高级合伙人？这条人才晋升的传送带断裂了。对于依赖廉价脑力劳动套利的印度IT外包巨头Infosys和TCS来说（股价已下跌7至8%），这更是生存危机。如果一个 AI 工程师能抵十个人，为什么还要雇佣十个人？ 我们正处于一个残酷的过渡期。短期内，分析师会用“营运效率”来粉饰裁员，CEO们会高喊“AI原生转型”来挽救股价。但在这层公关话术之下，赢家和输家已经泾渭分明。赢家是基础设施提供商（Nvidia、云端巨头）和那些真正能提供“结果”而非“工具”的AI原生公司；输家则是所有依赖“席位费”的传统SaaS，以及建立在“信息不对称”和“人力套利”基础上的专业服务机构。 对于投资者而言，现在不是寻找底部的时刻，而是重新评估商业本质的时刻。那个依靠堆砌人力、按人头收费、享受高毛利的软体黄金时代已经结束。未来的软体将不再是给人用的工具，而是直接完成工作的代理人。在这个新世界里，如果你还在投资那些指望靠卖更多帐号给人类来增长的公司，那你就是在做多马车鞭子，而福特的生产线已经启动了。 这不是周期，这是达尔文式的淘汰。那个“AI增强人类”的谎言已经死了，现在是“AI取代成本”的真相时刻。而在华尔街，真相通常意味着痛苦的重新定价。 |
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| 李浩然 |
2026-02-05T14:44 |
截至早上11时止，1小时内《彭博》用户搜寻量最多港股，依次为美高梅中国(02282)、泡泡玛特(09992)、友邦保险(01299)、腾讯控股(00700)及新城发展(01030)。 港股今日(5日)普遍都Risk Off，软件及科技股下挫，资金转炒相对落后嘅消费股，其中，泡泡玛特股价今朝一度升至251.2元高位，大升近6%，但随即杀返落嚟，今轮反弹系咪已接近尾声？ 方德证券研究部分析师李浩然认为，依家市场普遍对谷子经济睇法较负面，令资金从挤拥科技股流向较落后嘅板块，令落后板块出现复苏情况。佢指出，泡泡玛特股价今日自高位回落咗唔少，反映250元阻力大，而高过300元嘅蟹货压力亦唔细。 Eric相信，泡泡玛特股价未来会点行，相信要等出完业绩，睇下市场有冇新催化剂先可以评估到，佢又估计，泡泡玛特股价短期未必可以进一步反弹。 |
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| 李浩然 |
2026-02-02T14:06 |
每个经济周期，总有人说“这次不一样”。多数时候，这只是一句泡沫顶端的自我安慰。但这一轮，美国家庭的资产负债表却的确显示出前所未有的“洁净”——至少，表面如此。 从咆哮的20年代到大萧条，消费信贷的诞生与灭亡见证了美国人如何从疯狂购物转为“一毛不拔”。二战后的信贷大爆炸、六十年代的信用卡革命、七十年代的通胀赌局、八九十年代的消费主义盛宴，直至2008年金融危机的爆雷，这条债务与欲望的曲线，像过山车一样令人心悸。而这一次，家庭似乎学会了记仇：不再用房贷去度假，不再疯狂加杠杆，无收入无业无资产（NINJA）贷款成了历史名词，调整型房贷成了过街老鼠。美国家庭的资产负债表终于有了那么一丝“成年人的自律”。 自2009年以来，家庭资产增长远快于负债，这一趋势甚至延续至2025年。1989至1999年，资产与负债齐头并进；1999至2009年，则是负债暴冲、资产原地踏步，两次经济衰退与房市泡沫就是那张债务“成绩单”。但2009年后，资产飞奔，负债却只是在慢跑。家庭净值自然创新高。2025年，家庭资产已达192.6万亿美元，而负债仅19.7万亿，负债增长幅度还不到三成，资产却膨胀了55%。这种“脱钩”在美国经济史上堪称罕见。 事实上，房市是经济的缩影：2009年，全美房产总值区区19万亿美元，抵押贷款10万亿。而今天，房产价值飙到48万亿，而房贷仅13.6万亿。低利率时代给了家庭“资产通胀”的甜头，抵押贷款负担比重反倒下降。当然，这波房价涨势注定无法复制，但美国家庭的资产负债表确实前所未有地健康。这不是演习，这是真的“这次不一样”。 然而，所有的美好都藏着暗影。家庭负债“自律”的背后，是政府赤裸裸的“放纵”。当家庭勒紧裤腰带时，联邦政府却把印钞和举债当成了新时代的健身操。数据再说话：1970年以来，家庭债务占GDP的比重一度远高于政府，但2008年后，政府债务一路飙升，2025年已达GDP的121%，而家庭只剩67%。债务“黑洞”从家庭转移到国会山庄。美国政府靠着全球储备货币、征税特权，成了全世界最大的“信用卡中介”。家庭财富盛宴，某种意义上是央行宽松和赤字扩张的副产品。 这种“健康”能持续多久？美国经济周期从不宽恕自鸣得意者。资产价格终究有下行的那一天，当家庭资产泡沫破裂，负债不会自动缩水，反而会因收入下滑、现金流紧张而被动加杠杆。家庭资产负债表的“洁净”只能说明这一轮风暴来临时，起点较高而已。美国人爱花钱的基因，永远不会被基因编辑技术消除。 “这次真的不一样”？或许吧。但一如既往，每一次“不一样”背后，总藏着下一次危机的种子。美国家庭这次是赢家，但国家帐本的数学题，终有一天也要交卷。经济周期从不说谎，只是喜欢用不同的方式让人心碎。 |
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| 李浩然 |
2026-02-02T10:17 |
不少人花了大半辈子追逐所谓的“财务自由”，却从未思考自由之后该做什么。当有天拥有足够的财富，理财顾问告诉你可以不再工作，但你却恐慌了。这不是谦虚，这是存在主义危机。 让我们先看看数据背后的真相。一八五零年，只有不到百分之三的人口超过六十五岁。那时候没有“退休规划”这种东西，因为规划很简单：工作到死。一八八零年，超过四分之三的六十四岁以上男性仍在劳动市场，八成一的七十岁老人还在干活。不是因为他们热爱工作，是因为穷。 快转到今天，接近五分之一的美国人口已达退休年龄，到二零五零年这数字将逼近四分之一。但这里有个致命的时间差：如果你在一八八零年时二十岁，退休生活只占你人生的百分之六，大约两年三个月。如果你在一九九零年时二十岁，你可能会在退休状态中度过人生三分之一的时间。 三分之一的人生，对大多数人，都从未处理过这么长的闲暇时光。 理财专家总是把财务独立描绘成终极目标：存够钱，然后自由。但这个逻辑有个巨大漏洞——它假设人类天生知道如何运用自由。Shell石油公司那项长达三十年的研究给出了残酷答案：五十五岁退休的员工死亡率是六十五岁退休者的两倍。当然，有些人因为健康问题提早退休，但研究明确指出，缺乏社交和认知刺激也是关键因素。换句话说，有些人字面意义上被“得闲死”了。 大多数人喜欢增长财富甚于花费。财务顾问行业会觉得这是病态，需要治疗。但或许问题恰恰相反：把工作视为必须逃离的监狱，才是真正的认知扭曲。工作提供结构、社交连结、认同感和目的。这些不是金钱能买到的东西，却是活着必需的养分。 对于不少人而言，真正的风险不在于继续工作，而在于误以为“不做事”是财富的奖赏。事实上，能够在财务无虞的状态下继续工作，才是资本主义金字塔顶端的特权。这不是关于仓鼠轮的悲剧，而是关于谁拥有这个轮子的控制权。 这里需要引入一种新的资产负债表思维。真正的财富自由，不是拥有拒绝工作的权力，而是拥有拒绝“有毒工作”的权力。这就是所谓的“无混蛋规则”（The No Assholes Rule）。当你的银行账户足以让你对任何不尊重的合作对象、任何引发焦虑的项目、以及任何毫无意义的社交应酬说“不”时，工作就不再是压榨，而是一种高阶的娱乐。 那些试图“重塑大脑”以适应无所事事生活的人，是在对抗数百万年的进化本能。人类的满足感源于解决问题与创造价值，而非消费价值。那种认为退休就该是“每天打高尔夫”的陈腐观念，是工业时代遗留下来的刻板印象，它假设工作本质上是痛苦的，因此停止工作必然是快乐的。但对于那些在智力竞技场上获得胜利的人来说，这种假设本身就是一种侮辱。 我们奋斗一生去获得不工作的权利，却发现工作才是让人生有意义的东西。这不是悲剧，这只是提醒我们，金钱能解决的问题比我们想像的少得多。 |
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| 李浩然 |
2026-01-29T14:51 |
截至早上11时止，过去1小时内《彭博》搜寻量最多港股，依次为金沙中国(01928)、融创中国(01918)、银河娱乐(00027)、碧桂园(02007)、小米集团(01810)。 金沙今朝(29日)开市前出咗业绩，集团去年第4季收入按年跌10%，拖累股价一度泻近10%，低见17元，系早段表现最差蓝筹之一，点睇呢份业绩，系咪令市场好失望？ 方德证券研究部分析师李浩然指，澳门去年12月赌收逾208亿澳门元，虽然按年增长逾14%，但仍低过预期，金沙Topline收入增长同澳门赌收差唔多，但最令市场失望系，经调整幸运因素(Lucky-adjusted)EBITDA按季倒退3%，经调整幸运因素EBITDA利润率跌2.6%，低过市场预期，亦系疫情以来最低水平。 佢又话，金沙嘅收入结构偏向VIP，但VIP对毛利率嘅贡献偏低，所以市场初步反应较差系正常，亦令市场对派息嘅疑虑增加。 |
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| 李浩然 |
2026-01-26T10:54 |
不少人花了大半辈子追逐所谓的“财务自由”，却从未思考自由之后该做什么。当有天拥有足够的财富，理财顾问告诉你可以不再工作，但你却恐慌了。这不是谦虚，这是存在主义危机。 让我们先看看数据背后的真相。一八五零年，只有不到百分之三的人口超过六十五岁。那时候没有“退休规划”这种东西，因为规划很简单：工作到死。一八八零年，超过四分之三的六十四岁以上男性仍在劳动市场，八成一的七十岁老人还在干活。不是因为他们热爱工作，是因为穷。 快转到今天，接近五分之一的美国人口已达退休年龄，到二零五零年这数字将逼近四分之一。但这里有个致命的时间差：如果你在一八八零年时二十岁，退休生活只占你人生的百分之六，大约两年三个月。如果你在一九九零年时二十岁，你可能会在退休状态中度过人生三分之一的时间。 三分之一的人生，对大多数人，都从未处理过这么长的闲暇时光。 理财专家总是把财务独立描绘成终极目标：存够钱，然后自由。但这个逻辑有个巨大漏洞——它假设人类天生知道如何运用自由。Shell石油公司那项长达三十年的研究给出了残酷答案：五十五岁退休的员工死亡率是六十五岁退休者的两倍。当然，有些人因为健康问题提早退休，但研究明确指出，缺乏社交和认知刺激也是关键因素。换句话说，有些人字面意义上被“得闲死”了。 大多数人喜欢增长财富甚于花费。财务顾问行业会觉得这是病态，需要治疗。但或许问题恰恰相反：把工作视为必须逃离的监狱，才是真正的认知扭曲。工作提供结构、社交连结、认同感和目的。这些不是金钱能买到的东西，却是活着必需的养分。 对于不少人而言，真正的风险不在于继续工作，而在于误以为“不做事”是财富的奖赏。事实上，能够在财务无虞的状态下继续工作，才是资本主义金字塔顶端的特权。这不是关于仓鼠轮的悲剧，而是关于谁拥有这个轮子的控制权。 这里需要引入一种新的资产负债表思维。真正的财富自由，不是拥有拒绝工作的权力，而是拥有拒绝“有毒工作”的权力。这就是所谓的“无混蛋规则”（The No Assholes Rule）。当你的银行账户足以让你对任何不尊重的合作对象、任何引发焦虑的项目、以及任何毫无意义的社交应酬说“不”时，工作就不再是压榨，而是一种高阶的娱乐。 那些试图“重塑大脑”以适应无所事事生活的人，是在对抗数百万年的进化本能。人类的满足感源于解决问题与创造价值，而非消费价值。那种认为退休就该是“每天打高尔夫”的陈腐观念，是工业时代遗留下来的刻板印象，它假设工作本质上是痛苦的，因此停止工作必然是快乐的。但对于那些在智力竞技场上获得胜利的人来说，这种假设本身就是一种侮辱。 我们奋斗一生去获得不工作的权利，却发现工作才是让人生有意义的东西。这不是悲剧，这只是提醒我们，金钱能解决的问题比我们想像的少得多。 |
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| 李浩然 |
2026-01-13T10:35 |
当投资者在2025年春天狼狈逃离市场时，他们大概没想到年底居然会在烟火下庆祝标普 500近18%的年涨幅。毕竟，这个指数在四月初还像个醉汉般摇摇欲坠，从高点滑落近19%。但美国股市总是如此令人厌烦地不按常理出牌——一边上演肾上腺素飙升的大幅回撤，一边又在年终上演大逆转。这种剧本，市场显然已经排练过无数次，观众们却总是健忘。 数据无情地戳破了投资者自以为独特的焦虑。自1990年以来，21个年度出现过超过10%的年内回撤——这还不包括那些微不足道的小打小闹。结果呢？有14年最终居然仍然收红。更讽刺的是，那14年中有11年不但翻身，还缴出了超过10%的年度涨幅。这不是现代市场的异常，而是股市的常态：一个满地玻璃碎的游乐场，跌倒和爬起来同样频繁。按照这个逻辑，经历双位数回撤后还能年涨10%以上的概率，竟然奇高——约40%。 这种数字魔术背后，市场的性格暴露无遗。标普 500不但能在一年内两次让人大跌眼镜，还能用事后的“理性”解释来安慰投资者。2020年、2023年和2025年，不过是这出老戏的最新版。每逢剧烈波动，财经媒体就像是气象预报员，总在暴风雨过后才告诉你“这很正常”。但对于那些在低谷时割肉的投资者来说，这种“正常”只是一记耳光。 当然，也不是每一年都能上演“绝地反弹”。2000年、2001年、2002年、2008年和2022年，市场跌得诚恳，全年收盘时依然趴着地上。这些年份的教训简单粗暴：有时候，市场不会给你机会翻本。投资者如果指望市场总是自带弹簧，最后只会发现自己是那个被弹飞的。 这一切都揭示了股市的真相——获利的前提，是你得活下来。忍受短期的剧烈波动，才可能分享到长期的褒奖。那些在大跌时凭空预言“这次不一样”的专家，大多数只是噪音。股市的残酷游戏规则从未改变：留在牌桌上的人，才能有机会见证最后的胜利。至于那些在恐慌中落荒而逃的，只能在下一次反弹时怀疑人生。 市场的“正常”其实是一种残酷的幽默——它允许你在恐惧和贪婪之间来回拉扯，然后用冰冷的数据告诉你，所有的跌宕起伏，早就在历史里演过无数遍。这不是命运的反讽，而是投资的本质。谁能熬过下一轮大浪，谁就有资格嘲笑别人的恐慌。至于市场本身？它从来不会为谁停下脚步。 |
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| 李浩然 |
2026-01-05T10:14 |
每逢岁末、年初，财经媒体的预测潮总会席卷而来。投行分析师、财经KOL、甚至AI模型都纷纷亮出明年“十大风险”、“十大最佳机会”与“指数点位大猜谜”。这种集体预言仪式像极了春节贴春联——热闹非凡，但意义有限。毕竟，没人会在一年后追究这些预测的准确度，市场记忆比金鱼还短。 于是，另一种更容易“安全过关”的内容便顺理成章地登场：投资教训。这类文章仿佛是财经圈的万用感冒药，无论牛熊市、通缩通胀、AI热潮还是碳中和热议，总有几条万试万灵的箴言可以套用。这背后的真相令人莞尔——投资教训年年新瓶装旧酒，市场变幻莫测，但人性固执始终不愿长进。 数据显示，过去十年美股标普500每年经历平均14%的最大回撤，但持有者大多数时候唯一的“操作”就是追高杀低。牛市里自信爆棚，熊市里慌不择路，这种“情绪周期”的标准曲线，比华尔街的K线图还要规律。正如行为经济学家反覆强调，FOMO（错失恐惧）、Recency Bias（近期偏见）、Survivorship Bias（幸存者偏差）这些心理陷阱，早已内建于投资者大脑，哪怕你手上有的是Ray Dalio的桥水基金内部指引，还是会在市场震荡时按下卖出键。 这正是投资教训的尴尬之处——它们虽然正确，却无法阻止人类一次又一次地重蹈覆辙。换句话说，投资教训最大的价值，在于提醒我们：理性与人性的战争是一场永远不会结束的消耗战。市场剧情每天都在变化，投资者的故事却是一成不变的肥皂剧。 讽刺的是，市场对“新鲜感”的需求，远大于对“正确性”的渴望。人们要的是听起来高明的建议，而不是一成不变的老调重弹。这也是为什么每年总有人义无反顾地写出“Sell in May”或“这次不同”的预言，然后在历史烟尘中悄然隐去。毕竟，没人会为错误的预测负责，但谁都想为一个正确的预言领功。 如果说去年能给投资者带来什么新启示，只怕还是那句老话：不要高估自己的理性，也别低估市场的无情。真正的投资高手，不是那些能准确预测市场风雨的人，而是能够在风雨中坚持原则、不被情绪左右的异类。 至于2026年会发生什么？没有谁知道。唯一可以确定的是，明年这个时候，还会有人写出一篇“投资教训”，提醒我们记住那些我们永远学不会的道理。 |
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| 李浩然 |
2025-12-29T10:30 |
市场从来不缺少讽刺，尤其当Oracle暴跌46%、Meta蒸发四分之一市值、Netflix股价腰斩近三成时，不少投资者或许以为这场AI盛宴即将散场，宾客们正在争抢出口。毕竟，这些公司合计市值高达九万代美元——相当于德国与法国的GDP总和——它们的崩塌理应让整个市场陷入恐慌。 然而标普500指数却悠闲地徘徊在历史新高附近，等权重指数更是刷新纪录，就连长期被遗忘的罗素2000小型股指数也突破了高点。这不是市场失灵，这是市场在嘲笑那些过去两年里日夜担忧“集中风险”的专家们。 问题从来不在市场的集中度，而在于投资人的记忆何其短暂。过去十年的宽松货币政策制造了一个错觉：只要买进苹果、微软、辉达，你就能轻松击败华尔街那些年薪百万的基金经理。这种“买你认识的公司”策略简单到令人发笑——毕竟这些企业的产品每天被数十亿人使用，它们的LOGO比你家门牌号码更眼熟。于是有投资者将大多数的积蓄押注科技股十年，然后在今年十月全身而退转向黄金。他赢了，至少到目前为止。 但历史数据揭示了一个残酷的真相：在正常的十年周期里，全球只有约40支股票能达成年化20%的复合增长；而在这个“钱不值钱”的黄金时代，这个数字膨胀到120支。这意味着什么？三倍于常态的公司在过去十年里表现得像伟大的复利机器，但它们当中有多少只是搭上了时代的顺风车，又有多少真正配得上“伟大”二字？ 市场的集中本身并不可怕，可怕的是投资人将运气误认为技巧。当投资者的投资组合押注在五支科技巨头上并获得惊人回报时，投资者很容易相信自己掌握了某种洞察力，某种超越市场的智慧。但事实可能只是恰好生在一个央行印钞成瘾、利率趋近于零的时代。大多人都不是巴菲特，而只是站在正确的时间点上。 “集中让你致富，分散让你保富”这句老话之所以流传至今，是因为它精准捕捉了财富的两面性。那些透过投机、创业或股权激励致富的人，他们已经完成了第一步——透过集中下注获得了改变人生的财富。但财富守卫战才刚刚开始，而这场战争需要的不是勇气，是谦逊。 显然，这轮科技股狂潮制造了太多自认为天才的投资者。他们看着自己的帐户余额，相信这只是开始，相信辉达还能再涨一倍，相信AI革命才刚刚起步。他们忘记了一件事：当120支股票都能年化20%时，这不是你选股能力强，而是整个系统出了问题。当潮水退去，那些裸泳者不会是市场指数，而是那些将全部身家押注在三五支“必胜股”上的个人投资者。 标普500能在科技巨头重挫时依然屹立不摇，是因为市场有三千多支股票提供缓冲。但你的投资组合呢？如果你的持仓表像是矽谷创投基金的缩影，当Oracle再跌20%时，谁来拯救你的投资组合？ 然而，这个时代未必会一直重演。利率正常化意味着资本终于有了成本，而那些依靠廉价融资支撑估值的“伪装者”正在逐一现形。市场已经给出了警告——只是大多数人还沉浸在过去十年的美梦中，不愿醒来。 分散投资或许无聊，或许无法让你在朋友聚会上炫耀惊人的回报率，但它能确保你不会在下一次市场崩盘时成为笑话的主角。集中策略确实创造了许多财富神话，但它也以同样的速度摧毁了无数家庭的未来。问题只在于，当音乐停止时，你是坐在椅子上的那个人，还是还在寻找座位的傻瓜。 |
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| 李浩然 |
2025-12-22T10:26 |
当资本市场动荡不安时，投资者总渴望捷径。他们愿意支付高昂费用，听取各路“专家”的金玉良言，幻想能找到一条神秘的致富之路。然而，真正的秘密往往简单得令人失望：自动化、整合、长线思维、纪律跟踪、明确期限与持续加码储蓄。这些“老生常谈”之所以成为老生常谈，是因为它们效用卓越，而人类天性却偏爱自作聪明地违反它们。 首先，将投资过程自动化，让自己“退出干预”，看似平淡无奇，实则充满深意。人性最大的敌人就是自己。每当市场上演“大屠杀”或“疯牛奔腾”，人脑中的恐惧与贪婪总能瞬间击垮理性。自动化贯彻的是一种“不作为的智慧”——提前设计好规则，然后学会闭嘴。从心理学角度看，这简直是对人性的最大讽刺：你最明智的选择就是什么都别做。 而所谓的“大局观”，更像是一种对人类视野狭隘的无情嘲讽。投资者总是对个股津津乐道，仿佛苹果公司和特斯拉的每一个季度财报都能改变宇宙命运。但现实是，决定你财富走向的，是整个投资组合的协同效应，而不是哪一个明星股的分红派息。这种“整体>部分”的逻辑，对于每个热衷于“押宝”的投资者来说，始终是刺耳的逆耳忠言。 账户整合是一个被忽略得可笑的问题。一个普通投资者都可能拥有七八个投资账户，分散在不同银行、券商、退休机构间。这看似分散风险，实则分散注意力和管理能力。当你无法准确计算自己的资产配置时，拿什么谈资产配置？这种“帐户碎片化”是现代金融工具滥用的最佳注脚：科技让投资变简单，结果人们却让自己的财务变复杂。 至于绩效追踪，这是最容易被误用的“数据崇拜”。短期排名、季度比较、指数基准，这些指标带来的不是洞察，而是焦虑。真正有价值的回顾，往往只需一年一次，算一算你投入多少、赚回多少。长线绩效才是王道。那些自以为是“股神”的个人投资者，若敢诚实记录自己每一次买卖的实际表现，恐怕会发现自己只是资本市场的又一个“缴费用户”。 时间维度是投资的第四维空间。无数人混淆了投机与投资，短期与长期，结果常常“半路杀出程咬金”。你的投资期限决定了你能承受的波动，是你资产配置的唯一坐标。忽视时间，就是给市场情绪开放后门。 然后来到最有数据含金量、也最不讨喜的真相：储蓄率往往比资产配置更能决定结果。这句话之所以惹人厌，是因为它把“聪明”从投资技巧挪回了生活纪律。表格给出一个简单但刺耳的对照：在假设起始家庭收入约8万美元、每年收入增长3%、投资期25年下，即使你拿到更高的年化报酬，储蓄率不足也会让终值输给“较保守但更会存钱”的组合。具体地说，100%股票、年化约10%但只存10%，终值约109.9万美元；80/20、年化约8.9%但存15%，终值约140.3万美元，后者在“报酬更低”的情况下仍然赢了近30万。更讽刺的是，60/40存15%也能到约119.8万，照样压过100%股票只存10%。再把储蓄率提高到20%，即便40/60、年化约6.7%，终值约136.8万，也能胜过那个全股票却小气巴拉只存10%的“勇者”。这不是在歌颂保守，而是在揭露一个被忽略的现实：投资的胜利往往属于储蓄最多的人，而不是押中最多热门股的人。 金融媒体总爱鼓吹投资的复杂性，因为复杂意味着专家、顾问和各种收费服务有用武之地。但现实世界的残酷真相是，投资的成功来自于简单、重复、无聊的纪律。这或许是对现代理财业最大的不敬——你所需要的秘诀，恰恰是不需要太多秘诀。 |
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| 李浩然 |
2025-12-15T10:42 |
投资界有个肮脏的小秘密：历史数据既是安慰剂，也是毒药。 回顾过去两百多年的金融市场数据，厚重得足以压死任何对市场抱有天真幻想的散户。翻开它，你会发现一个令人不安的事实：所谓的“长期必胜”不过是幸存者偏差的精致包装。 先从最难看的伤疤说起。美国大萧条期间股市暴跌百分之八十六，这个数字已经足够吓人。但义大利投资者可能会冷笑一声——他们经历过三次跌幅超过百分之九十的灾难。肯尼亚股市从1994年开始的崩盘至今仍未恢复，最新跌幅停在负百分之八十九。希腊投资者在1999年入场的，到2011年还在亏损百分之七十二。 这就是华尔街所谓的“风险溢价”（Risk premium），在很多时候更像是“风险惩罚”。 更具讽刺意味的是，股票与债券的爱恨纠葛。传统智慧告诉我们，只要时间够长，股票总会跑赢债券。然而数据无情地打脸：在 25 年这样一个典型的退休储蓄周期里，股票跑输债券的概率竟然高达 22%。这不是什么极端尾部风险，这是五分之一的概率，意味着你有相当大的机会在承担了股市的惊涛骇浪后，发现自己还不如买国债睡大觉来得划算。这就是长期投资的肮脏秘密：它需要的不仅是时间，还需要运气。 但金融界的销售从业员不会告诉你这些。他们更愿意展示那张漂亮的六十比四十组合报率表。过去五十年，七大工业国的实质年化回报率介于百分之四点六到六点四之间。看起来稳健得体面，像是退休金计划书上的完美蓝图。问题是，这些数据就像航空公司的准点率统计——只有在你没遇上延误时才有意义。 如果再细心追溯美国股市从 1800 年至今的十年期回报。二十三个十年期中，只有两个十年录得负回报（1930 年代和 2000 年代）。听起来胜率惊人，直到你意识到那些负回报期恰好摧毁了无数人的退休计划。而且自 1950 年以来，八个十年期中有五个出现双位数回报，这统计让近期市场看起来异常慷慨——慷慨得令人起疑。 现在轮到人工智慧 AI 登场了。科技乐观主义者相信 AI 将为经济增长注入类固醇，让效率飙升到前所未见的高度。但看看数据吧：自 1999 年科网革命以来，已开发国家的实质GDP年增率大约只有百分之二，低于过去一百年的平均水平。这个吊诡值得玩味——我们发明了能让全球即时连线的技术，却没能让经济成长加速。 OpenAI联合创办人卡帕西（Andrej Karpathy）提出了更清醒的观点：人工智慧可能只是维持我们现有的增长轨迹，而非开启新纪元。这才是真实世界的运作逻辑。技术进步确实改变了生活方式，但经济增长受制于人口、资源和物理定律。树不会长到天上去，经济体的规模越大，加速越困难。 更讽刺的是，如果机器人真的取代了大部分工作，谁来消费那些 AI 帮忙生产的商品？矽谷的乌托邦愿景总是跳过这个尴尬的细节。股市需要经济增长，经济增长需要消费，消费需要就业。这个循环一旦断裂，再多的演算法也救不了市场。 所以当你盯着那些跨越世纪的亮丽回报曲线时，记得它们省略了什么：战争、通胀、金融危机、政治动荡，以及无数在错误时点进场的投资者。历史数据告诉我们市场长期向上，但它没说你是否有命等到那个“长期”。它展示了平均值，却隐藏了离群值对个人的毁灭性打击。 长期投资确实有效，但前提是你得活得够长，承受得起波动，并且幸运地不要碰上义大利式的连环崩盘。数据可以指引方向，却无法保证抵达。这就是投资的本质——一场与时间、运气和人性弱点的三方博弈。 |
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| 李浩然 |
2025-12-08T10:39 |
2026年的股市预测，向来是财经专栏作者“填格仔”的廉价题目。有人拿水晶球，有人拿“大数据”，更多人干脆拿去年的走势直接外推。今年轮到 AI 成为万用理由——既可以解释暴涨，也能为暴跌背锅——一切皆归于那这两个字母。真正值得问的，其实只有三个问题：回撤会有多深、涨跌会有多大、投资者到底在押注什么？ 先从最诚实的数字说起：1928年以来，美股单一年度平均高点到低点的最大跌幅约为16%。这不是“黑天鹅”，这是日常。2020年疫情年，标准普尔500指数年内一度跌掉三分之一；2022 年利率正常化，最大跌幅超过 25%；2025 年也曾交出近19%的回撤。相比之下，被投资圈称为“舒服好年”的 2021、2023、2024，回撤分别只有5.2%、10.3%和8.5%。换句话说，这几年投资者其实是享受了“历史折扣版”的风险，却习惯性地把这种折扣视为新常态，甚至拿去折现未来十年的梦。 于是有人开始说：AI会让2026年的回撤超过16%。这话听上去像是“有见地”的警示，实际上只是把历史平均值重新包装一遍。只要回到数据：一个“正常”年份，本来就有两成上下的高点到低点震幅；真正异常的，是连-10%都不肯给市场一次的好日子。以2020年代的走势来看：+18%、+29%、-18%、+26%、+25%、+17%（截至目前），真正接近长期平均值8%至10%的年份只存在于教科书，而不是真正的血腥行情。所谓“平稳10%回报”，其实是过去近百年股市用 21% 的上涨年与13%的下跌年硬生生拉出来的统计幻觉。这种平滑的“平均数人生”，从来只存在于基金销售的宣传小册子里的投资曲线，现实里是一堆惊心动魄的年份被摊平之后的结果。 如果说回撤是股市的心理测验，那年度涨跌则是市场性格的真正肖像。1928年以来，标普每四年大约有三年收涨，平均上涨年的涨幅约21%，下跌年跌幅约13%。这套赔率并不温柔，却很坦白：规则大致是“你多半会赚钱，但赚得很不稳定；偶尔会亏钱，而且亏得也不轻”。从2000年算起，20年上涨、6年下跌；自2009年金融危机后，17年里有15年收升；自2020年以来，更是6年里5年上涨。任何一个懂点概率的人，看到这种连胜纪录，都不会急着押注“胜率将永远维持”。只不过，市场参与者大多不相信统计，只相信最近五年的资产净值曲线。 于是问题来了：2026年比较像什么？像那个教科书中的“长期平均 +10%”，还是更接近现实市场的“+21% 或 -13%”？历史数字给出的答案其实残酷而简单：接近长期平均的年份极少，市场更常见的是“好得过头”或“坏得彻底”，很少愿意温和收场。2020年代至今的盘面已经给出样本：一连串的大涨年，加上一两个狠角色式的下跌年；风险从来不缺席，只是被涨势欢呼遮住了哀鸣的声音。当投资人习惯了每年20%的上涨，却拿10%的波动容忍度配置资产，风险真正爆发时，问题就不在于指数跌了多少，而在于他们原本以为“不会跌这么多”。 将视角拉回所谓“AI牛市”。当前市场所编织的叙事，是一个既能解释股价扩张、又能掩盖估值压力的完美故事：生产力革命、利润率跃升、资本开支狂潮、赢家通吃。唯一的小小问题，是这套故事对股价的即时要求只剩一条——不要跌太多。回撤超过16%，会被解读为“AI泡沫破裂”；回撤控制在10%以下，则会被当成“技术性调整”。然而历史数据显示，股市根本不在乎你给它贴上的标签，它只是按照自己的波动节奏运行。2020年那样-33.9%的年内跌幅，最后照样收在两位数涨幅之上；2022年的-25.4%则老老实实搬来一个-18%的全年跌幅。对指数而言，暴跌只是一个过程，与最后是收涨还是收跌，没有必然因果。痛苦的是投资者，不是时间老人。 回顾1950至2024年的数据长表，更可以看到另一个残忍的事实：市场其实对“历史最高点”极不在意。几乎每个十年都有数次两成以上的年内回调，却不妨碍指数在十年结尾处创新高。长期回报来自于无数次愿意承受回撤、却拒绝在底部清仓的选择。对于长期资本来说，真正重要的不是猜中哪一年是“+21%”还是“-13%”，而是资产配置在两种情况下都不会被迫中止。可惜，大部分热衷于讨论“2026年会不会崩盘”的人，实际的资产结构却是只适合一种答案——市场最好再涨 20%，而且一路平滑向上。 因此，对2026年的任何精准预测都只是一种语言游戏。你可以说“波动会加剧”，这在统计上几乎永远正确；也可以说“大机率仍是上涨年”，这在长期概率上也不算离谱。真正没有任何数据支撑的，是那一类带着道德优越感的断言：股市已经偏离基本面、AI泡沫终将崩溃、回撤必超 30%。历史告诉我们，市场确实会经历那样的年头，只是它们从不按人类叙事的节奏出现，尤其不会因为一篇悲观、甚至末日论专栏而加快脚步。 如果非要为2026年下个结论，那大概只能是这样：投资者将再次发现，自己对回撤的容忍度被高估了，而对上涨的贪婪被低估了。股市可能在年中给出一个让人不舒服的跌幅，然后以令人意外的高度收官；也可能先温柔震荡，最后补上一记重击，让统计学重新回到均值。唯一可以确定的是，风险溢酬的存在，恰恰来自于这种不可知。没有这种不确定性，就不会有那个被无数简报引用的“长期 10% 回报”；而一旦你真正理解这点，会对每一次预言式的市场展望少一分崇敬，多一分警惕。 对于严肃的投资者而言，比起问“2026年股市会跌多少”，更精确的问题应该是：“如果股市按历史节奏来一个-20%的年内回撤，你的资产配置会在第几个百分点开始崩溃？”如果这个答案让你不敢写在纸上，那你真正需要调整的不是对明年的看法，而是手上的部位。至于2026年最后是涨是跌，市场终会给出答案，只是它不会在意你是否已经准备好。 |
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| 李浩然 |
2025-12-01T10:51 |
当科技巨头们争先恐后地将相当于一个小国GDP的资金投入人工智能（AI）基础设施时，华尔街的分析师们正忙着寻找历史的教训。最懒惰的类比是90年代的互联网泡沫，但若要寻找更为血腥、更具启发性的镜像，我们必须将目光投向1840年代的英国，那个由蒸汽、钢铁和一位名为George Hudson的“铁路之王”所统治的时代。 今天的GPU囤积竞赛，与19世纪中叶的大不列颠铁路狂热（Railway Mania）有着惊人的相似之处。两者都始于真正的技术突破，终于资本的非理性自杀。当年的火车将伦敦到格拉斯哥的旅程缩短至24小时，正如今天的生成式AI承诺将人类从平庸的脑力劳动中解放出来。然而，创新与投资回报之间，往往隔着一道名为“估值泡沫”的深渊。 那位身材肥胖、举止粗鲁却极具魅力的George Hudson不仅仅是建造铁路，也是在贩卖梦想。深谙现代资本主义的黑暗艺术：利用媒体造势、甚至收买报纸来刊登吹捧文章——这听起来是否像极了今日某些科技领袖在社交媒体上的表演？更令人不安的是他的财务炼金术。在审计制度尚处于蛮荒时代的1840年代，George Hudson的名言是“我的铁路不需要统计数据”。他肆意篡改会计准则，甚至用新投资人的本金来支付旧股东的高额股息，这种庞氏骗局式的操作将股价推向了“月球”。 1845年，英国计划建设的铁路总里程所需的资金高达5.6亿英镑，这笔天文数字超过了当时英国全年的国民收入。相比之下，今日大型科技公司在 AI 上的资本支出虽然惊人，但尚未达到吞噬整个经济体产出的地步。然而，其中的投机逻辑如出一辙：投资者并非在为基础设施买单，而是在为“下一个傻瓜”定价。当达尔文（Charles Darwin）这样的智者都在铁路股票上亏损了60%时，你就知道 FOMO（错失恐惧症）是刻在人类基因里的缺陷，进化论也救不了韭菜。 讽刺的是，这场狂欢的结局早已注定的。利率上升刺破了泡沫，随后是遍地哀鸿。George Hudson身败名裂，死于贫困，成千上万的中产阶级储蓄化为乌有。但这里有一个残酷却积极的讽刺：泡沫破裂后，铁路留下来了。到1855年，英国拥有世界上密度最高的铁路网，运输成本的骤降极大地推动了工业革命的深化。这实际上是一场大规模的财富转移——从贪婪的投机者手中，转移到了社会公众和劳工阶级手中。那些血本无归的投资者，实际上是在为国家未来的经济效率做慈善。 回到AI的话题。我们现在是否正处于另一个“铁路泡沫时刻”？科技巨头们正在建设的算力中心，很可能就像当年那些“从无处出发、开往无处”的铁路支线一样，面临着巨大的产能过剩。当投资者意识到AI的变现能力赶不上烧钱速度时，股价的暴跌将不可避免。 然而，正如19世纪的铁路最终成为了现代经济的血管，互联网泡沫后的基础设施孕育了谷歌和亚马逊，今天的AI泡沫——无论其破裂过程多么痛苦——最终也会留下遗产。这些过度建设的算力将成为未来数字经济的廉价水电。 对于投资者而言，教训是尖锐的：创新改变世界，但并不保证让你发财。海妖之歌总是动听的，但大多数追随者最终只会成为海底的枯骨，而唯有那些在泡沫破裂后幸存下来的基础设施，才会在下一个周期中默默地为社会创造价值。至于现在？享受这场派对吧，但请确保你能在音乐停止前，找到那扇窄小的出口。 |
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| 李浩然 |
2025-11-24T10:12 |
当“泡沫”成为新常态，愚蠢才是唯一的共识。从量子、加密货币到迷因股，现代投资者的肾上腺素几乎可以向太空发射火箭。这种疯狂非理性的赌博，却在牛市的糖衣下，被包装成勇敢与机智。等到一切归零，才发现勇敢只是一种自杀式的自信。以MSTR（现已改名为Strategy, Inc.，不知是公司还是赌场）为例，投机者可以一度凭着运气将资产翻倍，但随后也可以在杠杆与重仓的双重打击下惨遭腰斩。这不是风险管理的失误，而是对风险的蔑视。 MicroStrategy 已经不再是一家单纯的软件公司，它是华尔街最激进的比特币代理工具。从2021年到2025年，MSTR的股价走势图像极了高空弹跳，但这根橡皮筋似乎已经断裂。从高点到175美元的暴跌，市值蒸发六成，下跌的斜率几乎可以当作滑雪场。过去十年，这支股票虽然上涨900%，但代价是20%、50%、90%、60%的接连回撤。这场悲剧的核心，在于投资者构建了一个极其脆弱的“杠杆俄罗斯套娃”结构：Michael Saylor 借钱买比特币，而散户借钱买 Saylor 的股票。这不是投资，这是《阿呆与阿瓜》（Dumb & Dumber）式的金融自杀。换句话说，若这能称为“策略”（Strategy），那么俄罗斯轮盘也该列入投资学教材。至于杠杆？杠杆是投资界的致幻药，让赚钱的幻觉膨胀，失败时则让现实以指数级速度粉碎。 这种极端投机背后，是“牛市脑”的集体病症。当运气赐予投资者短暂的胜利，会以为自己战无不胜。于是不仅把一切压在一只篮子，还借钱加码，幻想行情永远不会反转。没有人愿意承认，自己只是时来运转的赌徒。更讽刺的是，这些人常常在关键时刻寻求专业建议，但从未真正听进去。不愿割肉离场继续持？结果是面临保证金追缴（Margin Call）导致的归零风险。 试图为此类投资者提供理性的退出策略往往是徒劳的。金融市场本质上是一个昂贵的矫正机制。对于那些忽视分散投资、无视杠杆风险、将生活必需资金投入投机赌局的人来说，建议已经失效。市场将通过最残忍的方式，“强制平仓”，来教导他们风险管理的含义。 市场总会奖励勇敢，但市场也从不怜悯愚蠢。要是你还认为自己的投资是靠能力而非运气，不妨多看看这些图表：63%的跌幅、十年来反覆的腰斩，和无数被杠杆葬送的梦想。一场泡沫过后，唯一真正的“策略”，也许就是学会退出桌面，停止幻想自己是下个索罗斯。毕竟，现实从不缺少警示，只是不够刺耳。 |
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| 李浩然 |
2025-11-17T10:25 |
当牛市来袭，华尔街的脑袋集体膨胀。资本市场的浪潮将普通人托举成“投资天才”，自信与运气交织，塑造出一场场自我感觉良好的幻觉。股神毕非德恩师、价值投资教父格拉罕（Benjamin Graham）当年从40万美元起步，三年翻六倍到250万——以今天通胀调整，大致相当于一位初出茅庐的基金经理在短短几年内将数百万美元变成数千万。这种神话般的绩效足以让任何基金经理自封为神。格拉罕本人在回忆录里坦承：三十一岁时，他认为自己已掌握了赚钱的全部秘密，未来只剩无限财富与奢靡人生。这种自信，往往就是灾难的前奏。 1929年大崩盘后，格拉罕利用杠杆“抄底”，结果抄在半山腰，1932年回到起点甚至更低——250万美元变成37.5万美元，市值蒸发85％。在牛市巅峰自述“我以为自己什么都懂”的葛拉汉，很快补上了一句：“我不知道自己得了严重的狂妄自大症（hubris）。”当然，这不是孤例。每一轮牛市都会制造出一批“天才”——直至熊市到来，才发现他们只是在错误的时代里做对了事。格拉罕的教训在于，市场永远比你聪明，且毫不留情地惩罚傲慢。 这个剧本在金融史上不断重演，主角换了一代又一代，但情节惊人地相似。已故美国期货交易员、炒家保罗（Jim Paul）的故事同样经典。他从肯塔基穷小子变身芝加哥期交所百万富翁，再到破产，证明了“升起来的必会坠落”这一物理定律在金融市场同样适用。莫尼汉（Brendan Moynihan）在《我如何亏掉一百万》（What I Learned Losing a Million Dollars）中所述：“涨势为跌势埋下伏笔；每一胜利都为失败做好铺垫。”成功，尤其是轻易得来的、甚至是在打破规则后赢得的成功，会催生一种致命的“豁免权”心态。投资者不再将利润归因于市场的慷慨，而是自己的天赋。他们认为自己找到了秘笈，可以凌驾于周期和常识之上。 审视当下的市场，这种“牛市大脑”的感染范围可能是有史以来最广的。过去十多年，特别是疫情后的流动性狂潮，创造了天文数字般的财富。从科技股的信仰者到加密货币的传教士，无数“键盘上的价值投资者”和“币圈淘金热中的先知”横空出世。他们宣扬的投资逻辑，在传统分析框架下近乎荒谬，却在不断上涨的价格面前被奉为圭臬。当投机被包装成革命，当迷因（Meme）的传播力取代了现金流分析，这本身就是市场即将进行智力清算的危险信号。 格拉罕的伟大，不在于他曾在牛市中赚取暴利，而在于他在几乎被市场毁灭后，痛定思痛，建立了一套能在废墟中寻找价值的、可复制的、反人性的系统。这套系统的核心，正是对市场先生的极度不信任和对内在价值的绝对坚持。这也是为何他的长期记录令人钦佩，其思想至今仍是抵御市场狂热的最佳疫苗。 所以，当你在牛市中赚得盆满钵满，不妨问问自己：这是天赋，还是时代的幻象？毕竟，等熊市来临，市场会告诉你答案——而且绝不会嘴下留情。 |
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| 李浩然 |
2025-11-10T10:01 |
当下的投资者紧盯着纳指单周回吐逾3%，心中充满了既贪婪又恐惧的矛盾情感。过去十年超过500%的累积回报，让每个人都在历史档案中疯狂翻找相似的剧本，试图预测这场盛宴将以何种方式收场。末日预言家们几乎异口同声地指向1929年的道指、1989年的日本，或是千禧年末的纳指——每一次疯狂的“融涨”（melt-up）之后，都伴随着同样惨烈的“熔断”（meltdown）。 然而，这种对称性的历史叙事，却刻意或无意地忽略了一位重要的缺席者：1950年代的标普500指数累积涨幅达490%，与1920年代道琼斯的489%不相上下，却没有以1929年那样的灾难性崩盘收场。更令人玩味的是，1954年52.6%和1958年43.7%的年度涨幅，足以让今天那些沾沾自喜于20%回报的基金经理汗颜。整个十年间，七年录得双位数增长，五年涨幅超过20%，四年突破30%。最糟糕的一年？不过是1957年10.5%的跌幅——这在今天恐怕连回调都算不上。 然而，最吊诡的是，这场史诗级牛市的开端，却笼罩在彻底的悲观主义之中。因大萧条而心有余悸的美国人对股票避之唯恐不及。正如 Martin Fridson 所记录，1953年，在美国经济空前繁荣的背景下，“华尔街却成了一个萧条的行业”。券商倒闭、合并，纽约证交所的交易量甚至不如1925年，交易所席位的价格跌回了1899年的水平。市场在极度的怀疑中攀升，这本身就是最经典的牛市特征。 到了1959年末，《商业周刊》开始警告“股票崇拜”与1920年代末的相似性，另一位记者直言“现在的情况类似1929年”。但历史的剧本这次没有按照预期上演。1960年代的年化回报率为7.7%——不算辉煌，但绝对称不上灾难。从1950到1970年，市场经历了多次10%到15%的正常回调，几次20%左右的技术性熊市，最严重的是1968年末到1970年中的36.1%跌幅。没有崩盘，没有恐慌性抛售，没有跳楼的投资者——只是一个正常的市场周期结束。 这段被遗忘的历史给今天的市场参与者上了一课：不是每一场狂欢都必须以宿醉收场。当前市场的确展现出某些“融涨”特征——纳指100在过去十年上涨512%，与历史上几次着名的泡沫相当。评论家们已经开始重复那些陈词滥调，警告即将到来的清算时刻。 但1950年代的经验告诉我们，牛市可以优雅地谢幕，而非必须以灾难收场。那个年代有其独特性——战后消费爆发、中产阶级崛起、经济高速增长——但每个时代都有其独特之处。今天的人工智能革命、货币政策实验、地缘政治重组，同样前所未有。 华尔街的记忆选择性地保留了灾难，却遗忘了奇迹。这种偏见让投资者总是在等待那个永远不会到来的1929年重演，却错过了眼前的机会。 历史给予的教训从来不是单一的剧本，它提供的是一份包含多种可能性的菜单。那些只盯着后视镜里最惨烈车祸的司机，往往会忽略前方道路上更为常见的颠簸与缓行。投资者若只为一场1999年式的崩盘做准备，市场往往会给出最意想不到的结局。 |
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| 李浩然 |
2025-11-03T10:14 |
投资者总是在寻找既能参与牛市狂欢，又能在崩盘前全身而退的圣杯。Cambria Funds创办人Meb Faber在2006年提出的10个月移动平均线策略，这个看似简单的规则——高于均线买入，低于均线卖出——在2008年金融海啸中表现确实亮眼，让追随者躲过了标普500近60%的跌幅。 回溯1901至2012年，这套“定时”策略不仅将年化回报率从9.32%提升至10.18%，更将波动率由17.87%大幅压缩至11.97%。最诱人的是，其最大回撤从-83.46%的深渊收窄至-50.29%。$100的初始投资，在纯粹的买入并持有策略下变为216万美元，而在这套机械神的指引下，竟膨胀至520万美元。 然而，最令人玩味的是策略在不同市场环境下的表现差异。2007至2010年金融危机期间，系统在顶部下方6%发出卖出信号，在底部上方20%才重新买入，确实规避了主要跌幅。但在2022年的熊市中，投资者却经历了高买低卖、再高买再低卖的痛苦轮回。这种“鞭打效应”不仅考验耐心，更暴露了趋势追随的致命弱点：在震荡市中，它会让你成为市场的提款机。 更深层次的矛盾在于，这套策略的成功假设投资者是没有情绪的机器人。它要求百分之百的纪律，在卖出信号出现时毫不犹豫，即使当时市场情绪乐观；在买入信号亮起时果断入场，即使废墟仍在冒烟。但现实是，这套策略的最大敌人，并非市场，而是镜中的自己。在连续数次被市场愚弄后，有多少人能坚守这套冰冷的规则，而不是屈服于“这次不一样”的诱惑？ 在当前可能的AI泡沫中，趋势追随策略面临更大挑战。科技股的波动性远超传统市场，纳指在科网泡沫期间的震荡幅度让200日均线策略产生了多次假信号。1998年和1999年的连续鞭打，让追随者在泡沫最疯狂的阶段反覆进出，错过了最丰厚的收益。 换句话说，将趋势跟随视为捕捉AI泡沫的低风险捷径，是一种危险的误读。它无法让你精准逃顶，却极有可能让你在泡沫中途因短暂回调而被甩下车，眼睁睁看着狂欢继续。它提供的不是免费午餐，而是一份价格不菲的套餐，主菜是降低波动率，附餐则是频繁的交易成本以及在牛市中跑输的挫败感。 最终，这套策略提供的或许不是超额回报，而是一张昂贵的床垫，让你在市场的惊涛骇浪中，能睡得安稳一些——仅此而已。对于那些自认无法承受巨大回撤的投资者而言，这或许是必要的成本。但对于其他人，与其追逐这套机械的福音，不如坦然接受市场的随机漫步，并将精力放在更可靠的原则上：资产配置、长期持有与成本控制。 |
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| 李浩然 |
2025-10-27T11:46 |
斯德哥尔摩的诺贝尔委员会总能在最恰当的时刻，展现其精妙幽默的讽刺感。在一个全球主要经济体正忙于构筑贸易壁垒、收紧移民政策、并对技术脱钩沾沾自喜的时代，他们选择将经济学奖授予三位毕生致力于证明“开放”与“创新”是经济增长唯一引擎的学者。这与其说是一份荣誉，不如说是一篇写给当下全球政客的、措辞尖锐的备忘录，只不过他们大概率不会阅读，更遑论理解。 今年的桂冠由美籍以色列裔的莫济里（Joel Mokyr）、法国的阿吉翁（Philippe Aghion）与加拿大的豪伊特（Peter Howitt）摘得。他们的理论并非石破天惊，却为一个古老命题提供了坚实的脉络：持续的经济增长源自何处？答案是技术创新，以及一个允许其发生的社会环境。这听起来像是任何一本经济学入门教科书的开篇，但三位学者的贡献在于将其从模糊的口号，锤炼成有血有肉的分析框架。 莫济里的贡献尤为根本，他提出了“命题性知识”（propositional knowledge，即“为什么”）与“指令性知识”（prescriptive knowledge，即“怎么做”）的划分。工业革命之所以在欧洲而非别处引爆，正是因为科学的“为什么”与工匠的“怎么做”首次实现了致命的结合，形成了正向反馈的回旋。在此之前，人类的技术进步是零星的、偶然的，如同在黑暗中偶然捡到几枚金币；而那之后，我们学会了点石成金。这套理论解释了为何一个社会仅有熟练的工匠而没有基础科学的突破，其增长终将触顶。 阿吉翁与豪伊特的模型则更具攻击性，他们将熊彼特（Joseph Schumpeter）那充满达尔文主义色彩的“创造性破坏”概念，转化为冷冰冰的数学公式。增长的核心是残酷的迭代：智能手机取代了转盘电话，电动车正在为百年内燃机工业敲响丧钟。每一波创新都必然伴随着旧产业的死亡与既得利益者的哀嚎。这个模型的美妙之处在于，它承认增长的内核是冲突，而非和谐。 然而，将这些优雅的理论置于当今混乱的现实中，讽刺便油然而生。三位获奖者在获奖感言中异口同声地警告保护主义、反移民情绪与贸易壁垒的危险。他们的研究证明，思想、人才与商品的自由流动是催生“为什么”与“怎么做”相互激荡的最佳培养皿。可现实呢？世界最大的两个经济体正上演一场关税与技术管制的拉锯战，欧洲则在焦虑地讨论如何避免沦为中美科技竞赛的旁观者。获奖者们开出的药方，恰恰是各国政府唯恐避之不及的毒药。 中国的案例为莫济里的理论提供了一个更为复杂且充满张力的注脚。北京无疑是一个信奉增长与创新的政府，其在指令性知识——“怎么做”——层面取得了惊人成就。正如深圳的工厂可以无缝地从组装iPhone转向制造华为手机，再到生产大疆无人机。这种根植于庞大劳动力之中的“流程知识”，使中国成为一个效率惊人的迭代创新机器，擅长以更低成本、更高效率复制并优化现有技术。 但问题也随之而来：这种模式的可持续性如何？一个在“为什么”层面——即基础科学与思想开放性——受到严格管控的体系，能否持续产生引领下一轮工业革命的根本性突破？当一个社会的“开放”仅限于商业应用，而非思想本身，它或许能将 prescriptive knowledge 推向极致，却可能扼杀了 propositional knowledge 的源头活水。中国模式的未来，将是对莫济里理论的一次豪赌：一个高度集中的体系，能否在缺乏真正开放文化的情况下，持续赢得这场创新长跑。这不仅是个经济问题，更是个价值数万亿美元的政治实验。 与此同时，阿吉翁与豪伊特的“创造性破坏”理论，也正以一种令人不安的方式应验。人工智能（AI）的崛起，预示着一场规模空前的就业市场洗牌。理论模型可以轻松地假设失业者会转移到新兴行业，但在现实中，一位密西根的汽车工人很难在一夜之间变成矽谷的AI工程师。创造性破坏带来的社会阵痛是真实而剧烈的，它制造的政治裂痕，恰恰是催生保护主义与民粹主义的温床。诺贝尔奖赞美了驱动增长的引擎，却对引擎排出的废气轻描淡写。 说到底，今年的诺贝尔经济学奖更像是一面镜子，映照出理论的睿智与现实的顽固。它赞扬了人类历史上最伟大的财富创造机制，却恰逢其主要推手们正忙于给这个机制踩刹车、泼冷水。三位学者用毕生心血绘制了一幅通往持续繁荣的地图，而世界各国的领航员们，却似乎决心朝着相反的方向全速前进。这或许是经济学这门“沉闷科学”所能展现的、最黑色幽默的一幕。 |
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| 李浩然 |
2025-10-20T10:23 |
什么时候应该卖出股票？这是金融市场里最难回答的问题之一。对多数投资者而言，买入容易、持有艰难，卖出则几乎是个哲学难题。投资市场上的每一位散户和基金经理，也都在“何时卖出”这道题上结结巴巴。财经书籍上里写得清楚的，永远是怎么买，怎么调仓，怎么解读K线图，唯独卖出那一瞬，永远是盲区。 表面上，投资圈有一套“理性”规则：5%持仓上限、止盈止损、持有到估值过高、或等基本面恶化。但现实是，这些规则和英国地铁里的“请站在黄线以内”一样——人人都懂，个个都踩。这些止盈点、止损线、仓位规则，听上去像是科学，实则不过是心理安慰。当市场牛气冲天，亚马逊、辉达、苹果这些明星股在帐户里喷薄上涨时，还有谁能面无表情地点击“卖出”？一张简单的走势图告诉我们，过去20年美股的总市值增长，极大比例被极小部分个股贡献，十年里超过40%的标普500成分股长期表现不如现金。这种马太效应下，卖得太早的人，往往成了“割花浇草”的经典反面教材。 理论派会说，资产配置、定期再平衡才是王道。可惜数据不会说谎：真正获得超额收益的人，大多是在别人恐惧时贪婪，或在市场疯狂时淡定离场。传奇基金经理彼得林治（Peter Lynch）那句“卖掉赢家、抱住输家，就像剪掉鲜花却给杂草浇水”已经被无数人引用，但现实里，投资者把自己的心理帐户当作游乐场，追高杀低、后悔与贪婪轮番上演。每一次回调、每一次新高，总会触动神经，让人忍不住“小赚即跑”或“死磕到底”。 卖出股票的真相？其实既不是科学也不是艺术，它是一场心理战。止损点、目标价、分散风险，这些工具于事无补，因为没人能预知未来。你今天卖掉一只飙涨股，明天就可能错过下一个十倍神话；你坚持长期持有，却可能成为下一批“价值陷阱”的牺牲品。市场是不讲情面的，只有事后诸葛亮们才能把卖点说得头头是道。 幽默一点说，如果真有一套完美的卖出法则，华尔街的每一栋大楼都该改名叫“先知塔”。可惜现实里，卖出时机总是后知后觉，人人都在“早知道”里悔恨。最讽刺的是，那些坚持“没人因为获利了结而破产”的老手，往往也没见过靠提早卖出发家致富的投资传奇。最终，卖出从来不是一门精确的课题，而是对自己投资逻辑的残酷检验。你买入时的理由，才是你卖出的唯一线索。没有计画，卖出永远是场赌博；有了计画，卖出也只是另一个不确定的开始。 所以，下次再问“该不该卖”时，请先问自己：你买它，到底是想赌一把，还是打算一辈子？如果你能坦然面对这个问题，或许就已经赢了一半。至于另一半，只能交给命运和市场这两位老狐狸了。 |
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| 李浩然 |
2025-10-13T10:18 |
当美国最大的上市公司们在财报电话会议上滔滔不绝地谈论人工智能时，一个尴尬的事实浮出水面：除了“害怕落后”（FOMO），几乎没有企业能说清楚这项技术究竟如何改善了他们的业务。 《金融时报》对标普500公司数百份监管文件和高管发言记录的分析，揭示了一个令人啼笑皆非的现象：从可口可乐到Lululemon，这些远离矽谷的传统企业正以前所未有的频率提及AI，但他们描绘的图景却更像是一场集体焦虑症发作，而非技术革命。 数据显示，有374家标普500公司在过去12个月的财报电话会议中提及AI，其中87%的发言完全正面，毫无保留。但翻开他们提交给美国证券交易委员会的10-K文件——这些需要披露业务风险的法定文件——画风突变。超过一半的公司将网络安全列为AI相关的首要风险，174份年报警告监管和法律风险。 更讽刺的是，当被问及AI的具体好处时，大多数公司只能含糊其辞地提及“提高生产力”或“市场差异化”。可口可乐在2月份的财报电话会议上兴奋地谈论AI技术——结果其关键应用竟是制作了一支电视广告。 麻省理工学院的研究为这场闹剧提供了学术注脚：95%的生成式AI试点项目以失败告终。研究负责人Aditya Challapally的发现更是入木三分：“当我们与高管交谈时，他们总说内部工具非常成功。但当我们与员工交谈时，发现使用率为零。” 当然，并非所有人都在裸泳。能源公司First Solar和Entergy明确将AI列为需求驱动因素，铜矿巨头Freeport-McMoran坐拥的铜矿因数据中心建设而身价倍增。Caterpillar报告其业务正受益于“与云计算和生成式AI相关的数据中心增长”。这些公司的股价表现也证明了一点：在AI时代，卖铲子比挖金子更赚钱。 但对大多数公司而言，AI更像是一个必须提及的时髦词汇，而非真正的业务驱动力。动物保健公司Zoetis用AI加速马匹医疗测试，制造商Dover Corporation用它追踪“冰雹损坏的车辆”——这些应用固然新颖，但自ChatGPT于2022年11月推出以来，Dover的股价表现仅仅与标普500等权重指数持平。 Meta在其10-K文件中更坦承：“无法保证使用AI会增强我们的产品或服务，或对我们的业务（包括效率或盈利能力）有益。”这家每年在AI上投入数百亿美元的科技巨头，同时也警告可能因“使用各种受版权保护的书籍和材料来训练AI模型”而面临巨额法律和解。 Gartner的高级总监分析师Haritha Khandabattu一针见血指出：“谈到AI采用，许多公司不是被战略指导，而是被FOMO驱动。对一些领导者来说，问题不是‘我在解决什么问题？’而是‘如果我的竞争对手先解决了怎么办？’” 这场AI热潮最终揭示的，不是技术革命的曙光，而是美国企业界的集体焦虑。当微软、Alphabet、亚马逊和Meta承诺今年在大语言模型基础设施上投资3000亿美元时，其他企业只能在财报电话会议上假装兴奋，而在监管文件中坦承恐惧。 正如那个古老的寓言，当有人喊出“皇帝没穿衣服”时，游行队伍依然在前进。只是这一次，连皇帝自己都知道自己在裸奔——他们只是希望投资者没有注意到。 |
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| 李浩然 |
2025-10-06T10:34 |
如果你曾经在牛市顶峰聆听过华尔街的“智慧”，你就会发现财经节目的评论人往往口若悬河，却罕有实际可行的预测。Tom Lee 这位Fundstrat的“异端”策略师，却偏偏以一套极度冷静、近乎反人性的市场哲学，长年逆势而行，令无数金融从评论人既爱又恨。他的预测框架，既不是“高大上”的数学模型，也不是经济学院的幻象，而是一场对资本主义本质的深刻剖析。 先从最基础的问题谈起：美国真的会陷入衰退吗？Tom Lee的答案一如既往地扫兴。企业债务低、家庭负债率仅10%，远低于历次金融危机的14至16%。唯一超杠杆的，是美国政府，但美国政府的债务从未引发经济衰退。最多只是触发汇率的事件。至于消费者，还有大把杠杆没用上。这种分析无疑让那些靠“末日预言”吃饭的危机论者颜面尽失，毕竟数据不会说谎，只有市场评论员会。 Tom Lee 的框架核心，是他从个股分析师生涯中提炼出的“由下而上”世界观。他坚称，市场并非由宏观经济指标所驱动的抽象机器，而是500家独立公司的生命集合体。这种观点让他对经济学家们惯用的PMI、ISM等指标构建的“风格化模型”嗤之以鼻。这份来自微观层面的洞察力，是他论点中最具说服力的部分。当他指出经济体经历的是“滚动式衰退”——科技、房地产、并购市场轮番经历寒冬，而非全面崩溃——这确实比NBER（美国国家经济研究局）那套略显僵化的衰退定义更贴近现实。 因此，可以看出 Tom Lee 对市场预测的核心逻辑可谓大逆不道。从他质疑所有宏观经济指标的预测意义，到嘲讽PE是个“残值”（residual calculation）计算——市场价格与未来预期的产物，根本不是什么可以精确建模的“金科玉律”。他认为，没人能确定该用哪个时期的盈利、现金流还是EBITDA，也没人知道合理的风险偏好为何。那些还在用经周期调整市盈率（CAPE）预测未来十年回报率只有3%的“专家”，早在2014年就应该全部清仓离场，错过了过去十年美股13%的年均复合增长。他更以惊人的标普500指数目标，豪言2030年指数将达15,000点，这些数字在悲观主义者眼中近乎异端。这番话确实点出了一个事实：单一指标的历史高点并非可靠的卖出信号。 更值得玩味的是，Tom Lee对“共识”的攻击可谓无懈可击。他认为一旦市场共识形成，这个观点就变得毫无投资价值。当所有人都害怕通胀的时候，其实已经是加仓的好时机。当所有人排斥比特币和小型股，恰恰是分批买入的绝佳时刻。这种反人性的策略，需要极高的心理素质，也意味着你必须不断与市场主流意见对抗，甚至要学会享受被孤立的感觉。 他对美国经济结构的观察同样一针见血。制造业的黄金时代早已过去，服务业成为主体，波动性自然下降。美国家庭净资产高达150万亿美元，是人均GDP的六到七倍。即使经济关门大吉，美国人还有“存粮”可以消费数年。这种财富结构，让所谓“经济周期”成为过去式，除非哪天美股暴跌，否则消费动能随时能被资产泡沫重新点燃。至于那些认为美国市场过度集中于“七巨头”的悲观论者，Tom Lee则用全球对比无情打脸：在法国、德国甚至亚洲，最大权重股动辄占比20%以上，美国的7%根本算不上集中。这样的数据，无疑把一众“指数泡沫”论者打成了纸老虎。 若把这一切装进可实操的框架，逻辑清晰：一，先判联储局的“实质姿态”。名义上的鹰或鸽不等于金融条件的收放；2023年的名鹰实鸽已示范过一次。二，看债市与信用曲线，因为股票是Junior tranche，债的变化率领先股的叙事。三，承认人口结构对 Risk Premium 的长波影响——30至50岁群体的曲线在2009年后抬升，这不是可见的季度催化，但它提供了牛熊的背景光。四，对共识保持残酷：人多的地方不仅不要去，还要反向找钱。这种方法论不是浪漫，Tom Lee 早年靠它“抄底成瘾”，如今把群体心理量化为一套战术信号。 显然，在这个连AI都能写研究报告的时代，Tom Lee的最大价值或许不是预测数字，而是对资本主义心理学的洞察。他不相信公式和共识，只相信逆势思考与流动性周期。而这一切的背后，是对人性弱点的极致利用。结论不花巧：如果你把股市当作资本结构的最末端，那你就得先读懂债、读懂流动性、读懂人性，最后才轮到读PE。市场不是数学题，Tom Lee用数据提醒我们：在资本主义的游戏桌上，最危险的不是泡沫，而是你的自以为是。 |
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