最近，美股市場出現了非常撕裂的一幕：一邊是散戶股民們還在為AI大模型能力飆升而狂歡，一邊卻是華爾街機構在大舉拋售各種高毛利軟體巨頭，反手將真金白銀塞進了各種重資產“老登股”。這完全違背了過去十幾年來市場對科技股投資的信仰。華爾街給這種現象起了一個代號：HALO交易（Heavy Assets, Low Obsolescence，重資產、低過時率）。此次價值重估，究竟是一時的情緒避險，還是主導未來十年的財富密碼？01Why Now？過去十幾年，輕資產公司一直都被認為是最完美的印鈔機。SaaS等軟體模式建立在無限可擴展性而非物理產品之上。一行程式碼可以瞬間低成本複製給全球萬千客戶，極低的邊際擴張成本帶來了極高的毛利率與估值溢價。尤其是前幾年，任何軟體公司只要宣佈“擁抱 AI”，股價就能原地起飛。比如主打國際語言教學的多鄰國(duo.US)，從2022年至2025年上半年期間，股價一度從70美元飆升至近550美元，3年漲幅高達7倍。而相反，傳統的重資產企業因為需要漫長的時間建廠房、買裝置、耗產能，面臨極高的資本開支與物理摩擦，長期被資金視為笨重且邊緣化的資產。然而，在2026年初，這種信仰正被暴力反轉。市場開始擔憂，無所不能的AI智能體（Agent）會像“吃豆人”一樣，一口口吞噬掉整個輕資產和軟體行業 。來源：pngtree如果大模型通過極其簡單的自然語言指令就能瞬間生成一套定製化的企業級工作流，那麼幾行程式碼就能生成的服務將不再具備護城河，傳統軟體公司動輒幾十上百倍市銷率的基本盤恐怕也將被徹底抽空。去魅與破壞並存，於是大量軟體股的遠期預期的崩塌引發了巨大踩踏。這種拋售甚至帶有了強烈的恐慌情緒。那怕一些公司當季的自由現金流依然強勁，但只要被打上“容易被AI程式碼替代”的輕資產標籤，機構就會毫不猶豫地清倉出局。似乎沒有物理護城河，再高的毛利也不堪一擊。因為AI 可以讓虛擬供給無限擴張，但無法創造物理供給。訂票平台Expedia和航空公司——達美航空就是一個很好的對比。未來的AI代理可以直接讀取使用者的日曆、偏好，自動全網比價並完成無感預訂，這種流量分發入口的價值正在被底層大模型急速架空。Expedia作為線上旅遊預訂巨頭，其數位化服務理論上極易被Agent直接取代，未來前景的不明確導致其股價一路下跌。反觀達美航空，手裡握著實打實的機隊，擁有真實的運輸能力，股價今年一路強勢。現在，市場正在瘋狂定價“稀缺性”。邏輯簡單來說就是，程式碼一秒鐘可以複製成千上萬次，但AI大模型永遠無法把旅客從紐約瞬移到倫敦。摩根士丹利主經紀業務（PB）的資料顯示，避險基金淨買入了半導體和全端人工智慧資產（涵蓋電力、科技等人工智慧相關領域），推動這些行業的持倉達到2020年以來的最高水平。另一方面，摩根士丹利的基礎設施軟體組合（MSXXINSW）成為今年拋售力度最大的主題，其持倉量已跌至2020年以來的最低點。而資金爆買重資產，並不僅僅是為了避險。02拆解HALO Trade今年以來，美股的重資產類股一路突飛猛進，其漲幅迄今大幅領跑輕資產類股。高盛在報告中揭示：“自2025年以來，我們新的重資產組合（GSSTCAPI）已經跑贏輕資產組合（GSSTCAPL）達35%。”AI對基礎設施的吞噬，直接造就了極其龐大的增量市場。訓練兆參數的大模型，盡頭是堆積如山的變壓器、液冷裝置和粗壯的銅纜。極高的物理重設成本，漫長的時間周期和工程複雜性，構成了重資產實體估值重估的基石。這條主線覆蓋了電網基建、公用事業、核能以及關鍵材料（工業金屬）等類股。它們披著傳統重資產的外衣，而賺的卻是最前沿科技革命的錢。這些企業之所以股價狂飆，是因為它們直接承接了AI資料中心那如同黑洞般的電力和物理基礎設施需求，而上下游資本開支周期的錯配使得訂單周期被無限地拉長。以電氣裝置為例，北美大型電力變壓器的交貨周期已經從過去的幾個月拉長到了數年。另一方面，全球化效率優先的時代面臨終結，大國博弈日益加劇，跨國企業被迫開啟轟轟烈烈的近岸外包與供應鏈重建。在地緣政治碎片化的背景下，這些昔日被視為邊緣化、重投入的物理資產（尤其是關鍵礦產、本土製造業設施），如今成為了國家安全和經濟運轉不可或缺的底座，一躍成為具有極高戰略價值的“稀缺資源”。程式碼可以一夜之間重寫，但物理產能的建構需要數年甚至數十年。挖掘機履帶的轉動、變電站的澆築、新銅礦的勘探投產，統統是以“年”為時間單位的。供給端的極度缺乏彈性與AI基建的爆發式需求迎頭相撞，造就了無法輕易化解的物理瓶頸。這決定了HALO交易不只是一次短期的資金炒作，而是一場長周期的產業趨勢。物理規律的限制，死死鎖定了這輪行情的下限。那麼，極高的物理複製成本，以及免疫技術顛覆的“低過時率”，符合這兩點要求的行業究竟有那些？摩根士丹利提出的HALO籃子（MSXXHALO）框定了七大結構性支柱產業，分別是：材料、公用事業、鐵路、管道、廢物處理、國防和訊號塔。而高盛的定義則更加廣泛，進一步將電網、運輸基礎設施、重型機械（如福特、通用汽車）、甚至餐飲食品飲料都納入了HALO交易的範疇。順著機構的選股圖譜，資金爆買這些重資產的邏輯可以被拆解為三個層次：其一，做多AI浪潮的物理“賣水人”。這條主線覆蓋了半導體製造裝置與資料中心溫控系統等身處科技競賽的產業鏈。AI晶片先進製程的升級和高密度算力帶來的散熱焦慮，讓這些擁有極高物理製造與專利壁壘的企業，成為了AI產業鏈上確定性最強的硬體收割機。其二，死守物理世界的絕對剛需，理由簡單粗暴：人類依然需要消耗石油、抵禦通膨和運輸實體貨物。這部分資產憑藉嚴苛的資本紀律、強大的終端定價權，成為了高息環境下資金最安心的重裝防守利器。其三，押注逆全球化的產能重估，AI + 周期“雙引擎”加持。譬如電網基建與電氣裝置、工業金屬一季重型機械等。這些類股既迎來傳統周期的更新換代，又吃到了新世界的AI紅利。03軟體股還有未來？當資金都在為物理世界的稀缺性支付溢價時，軟體股的市場未來似乎走向了盲區。2月Anthropic發佈了Claude Cowork的一周內，美國軟體股市值蒸發超1兆美元。這款Agent（智能體）工具能夠繞過軟體操作介面，直接讀取CRM或ERP的底層資料並自動執行工作流。市場擔心如果前端UI介面被AI取代，傳統企業軟體是否將退化成毫無溢價的CRUD（增刪改查）資料庫。但也有觀點提出，AI模型不會毀滅現存軟體，而是將作為“協調層（Orchestration layer）”寄生併疊加在現有系統之上。Anthropic近期推出了10款全新的AI外掛工具，將AI的觸角拓展到投資銀行、財富管理、人力資源(HR)、私募股權(PE)及工程設計等多個垂直場景。這些更新允許企業將其整合到包括賽富時(CRM.US)旗下的Slack、財捷、DocuSign、LegalZoom、慧甚以及GoogleGmail在內的眾多企業應用中。這釋放出了明確的產業訊號：大模型廠商的演進路線是接入現有生態，而非推倒重建。傳統SaaS是工業時代“分工範式”的產物，靠固化流程和按人頭收訂閱費建構壁壘。在AI時代，這種通用軟體的介面和程式碼確實會被即用即棄。但行業SaaS巨頭的護城河還未動搖：沉澱數年的獨佔資料、隱性流程和監管合規規則。大模型再聰明，也無法憑空捏造出一家企業的財務審計規則或供應鏈歷史參數。沒有這些底層資產源源不斷地“喂養”，再前沿的AI智能體也只是無源之水。而對於大模型公司而言，去捲各個垂直細分領域複雜的B2B合規、企業權限管理和沉重的交付流程，毫無規模效應可言。將大模型定位為底層的“通用大腦”或“超級員工”，賦能並嵌入現有的企業級軟體生態，才是收割利潤的最優解。未來，這些SaaS公司或許會成為“企業智能體OS（AIOS）”的初始資料底座，將過去的業務邏輯解構、封裝為可插拔的“能力包（Skill）”。儘管面臨質疑，Salesforce、SAP、Adobe等軟體巨頭近三年的毛利率都在不斷增長，去年都創下了歷史新高。回過頭看，市場可能把“軟體形態的消亡”放大成了“軟體價值的清零”。恐慌情緒砸出的，未來可能是難遇的黃金坑。04尾聲過去十年，華爾街信仰的是“軟體吞噬世界”。而如今AI的狂飆突進，最終在物理世界的堅硬岩盤上撞出了震耳欲聾的迴響。數字世界最極致的繁榮，最終還是要建立在變壓器、銅纜和重型機械這些最沉重、最笨拙的底座之上。 (格隆匯APP)

想像一下，現在是2028年6月。你早上打開手機，看到的失業率資料是10.2%，比預期高了0.3個百分點。市場應聲下跌2%，標普500指數從兩年前的高點累計跌了38%。你身邊的朋友，幾年前還是年薪18萬美元的產品經理，現在改行開Uber，年收入降到4.5萬。你想買房，但舊金山、西雅圖、奧斯汀的房價同比下跌了10%左右——因為那些原本"防彈"的780 FICO分數借款人，也開始斷供了。這聽起來像科幻小說？但2月23日，CitriniResearch發佈的"2028全球智能危機"報告，把這個"科幻場景"寫成了詳細的宏觀備忘錄。報告在開頭強調"這只是情景設想"，但市場用真金白銀投票：沒人敢賭這個未來不會成真。各位好，我是林叔，一個在AI賽道摸爬滾打兩年多的創業者。今天咱們來聊聊這份讓華爾街集體破防的報告，以及它背後揭示的殘酷真相。一場"假設"引發的市場海嘯先說說發生了什麼。2月23日，美股多類股集體重挫。DoorDash跌7%，Uber跌4%，American Express暴跌8%，連黑石和KKR這兩家私募巨頭也被砸了6%以上。沒有什麼財報暴雷，沒有什麼地緣政治危機，沒有什麼聯準會突然加息。只有一篇報告。這篇報告在開頭就寫著一句話："以下內容只是一個情景設想，不是預測"但二級市場根本不管這些。當投資者讀完這份來自CitriniResearch的"2028年6月宏觀備忘錄"，他們用腳投票，告訴世界一個殘酷的事實：他們不敢賭這個"情景"不會發生。為何市場對一篇"假設性"報告反應這麼劇烈？答案藏在這份報告描繪的那個未來裡。2028年6月的"未來備忘錄"報告設定了一個假想情景：2028年6月30日。失業率10.2%，標普500從2026年10月的高點累計下跌38%。交易員已經麻木了——六個月前，這樣的資料還會觸發熔斷機制。但真正讓人細思極恐的，是報告裡提出的兩個核心概念。第一個叫"幽靈GDP"（Ghost GDP）。啥意思呢？就是經濟產出還在增長，名義GDP反覆錄得中高位個位數增長，生產力蓬勃發展，每小時實際產出增長率達到了1950年代以來未見的水平。但問題在於，這些產出從來沒有流入居民消費。為何？因為AI代理不睡覺、不請病假、不需要健康保險，它們產生的是"幽靈GDP"——顯示在國家帳戶中，但從未在實際經濟中流通。機器不花錢，它們只幹活。第二個叫"智能置換螺旋"——一個沒有剎車的負反饋循環：AI能力提高 → 公司需要更少工人 → 白領裁員增加 → 被置換的工人花費更少 → 利潤壓力推動公司投資更多AI → AI能力提高……這個循環有自然剎車嗎？沒有。每一筆節省的人員成本都流向了AI能力，使得下一輪裁員成為可能。每個公司的個人回應都是理性的，但集體結果是災難性的。講真，這事兒最可怕的地方在於——它是個自我強化的螺旋，而且沒有自然的剎車機制。誰在風暴眼中？報告描繪了十幾個場景，每個都精準地擊中一個行業的命門。SaaS行業崩潰代理編碼工具的能力實現了階梯式飛躍。一個熟練的開發人員現在可以在數周內複製中型市場SaaS產品的核心功能。企業開始問："如果我們自己建構會怎樣？"ServiceNow的2026年第三季度報告成了反身性機制的典型案例：淨新增ACV增長從23%放緩至14%，宣佈裁員15%和"結構性效率計畫"，股價下跌18%。這家銷售工作流自動化的公司，正在被更好的工作流自動化所幹擾，它的回應是裁員，並用節省的資金為干擾它的技術提供資金。好傢伙，這事兒你說諷刺不諷刺，最受AI威脅的公司，反而成了AI最激進的採用者。中介消亡AI代理開始消除所有靠"人類限制"賺錢的商業模式。旅行預訂平台？代理可以比任何平台更快、更便宜地組裝完整行程。保險續保？代理每年重新為你投保，拆除了保險公司從被動續保中獲得的15-20%的保費。房地產佣金？配備MLS存取權和數十年交易資料的AI代理，讓買方佣金從2.5-3%壓縮到不到1%。報告裡說了一句讓人細思極恐的話：我們高估了“人際關係”的價值。事實證明，人們所謂的很多關係只是帶有友好面孔的摩擦。支付系統瓦解當代理控制交易後，它們開始尋找更大的省錢方式——消除費用。在機器對機器的商業中，Visa和Mastercard收取的2-3%卡交換費成了顯眼目標。代理選擇通過Solana或以太坊L2s使用穩定幣，結算幾乎是即時的，交易成本以幾分之一便士衡量。萬事達卡2027年第一季度報告成了"不歸路"：淨收入同比增長6%，但購買量增長放緩。管理層指出"代理主導的價格最佳化"和"可選消費類別的壓力"。習慣性平台崩潰DoorDash是典型代表。編碼代理降低了啟動配送應用的進入壁壘。幾十個新競爭者通過將配送費的90-95%轉給司機來吸引司機離開DoorDash和Uber Eats。代理沒有主螢幕，它檢查DoorDash、Uber Eats、餐廳自己的網站以及20個新的"vibe編碼"替代品，每次都選擇最低的費用和最快的配送。習慣性應用程式忠誠度，對於機器來說根本不存在。中產階級的"降檔"螺旋報告裡最扎心的部分，是對中產階級命運的描述。白領工人被AI替代後，並不會"失業"。他們降檔。很多人接受較低薪水的服務部門和零工經濟工作。一個Salesforce的高級產品經理，年薪18萬美元，失去工作後六個月開始開Uber，收入降到4.5萬。重點不在於個人故事，而在於二階數學。過度合格的勞動力湧入服務和零工經濟，推低了已經在掙扎的現有工人的工資。行業特定破壞轉移為經濟範圍的工資壓縮。更扎心的是，美國是一個白領服務經濟。白領工人佔就業的50%，驅動大約75%的可選消費者支出。收入最高的10%佔所有消費者支出的50%以上。前20%佔大約65%。這些人是買房子、買車、假期、餐廳、私立學校的主力。當他們失去工作或接受50%的減薪，消費打擊是巨大的。白領就業下降2%，轉化為可選消費者支出下降約3-4%。而且這種打擊有滯後效應——白領有儲蓄緩衝，可以維持幾個月的"正常"支出。所以資料不會立即顯示問題。等資料確認的時候，經濟已經深陷其中了。金融系統的多米諾骨牌報告描繪的危機鏈條，最終指向了金融系統。私人信貸違約從2015年的不到1兆美元增長到2026年的超過2.5兆美元，這些資本的相當一部分部署到了軟體和技術交易中。當AI干擾導致違約，50億美元直接貸款工具被標記至58美分——歷史上最大的私人信貸軟體違約誕生了。"永久資本"真相私人信貸公司一直說它們有"永久資本"，可以吸收損失。但報告揭示了一個殘酷事實——這個"永久資本"是美國家庭的儲蓄，結構化為投資於違約資產的年金。無法擠兌的鎖定資本，是人壽保險單持有人的錢。規則在那裡有點不同。抵押貸款市場風險美國住宅抵押貸款市場約為13兆美元。抵押貸款承銷建立在借款人保持收入水平就業的基本假設上——三十年。白領就業危機以收入預期的持續轉變威脅這個假設。2028年6月，Zillow房屋價值指數在舊金山同比下跌11%，西雅圖9%，奧斯汀8%。房利美在科技/金融就業超過40%的郵政編碼中標記"早期逾期升高"。這些借款人不是次級。他們是780 FICO分數，首付20%，有乾淨的信用歷史。他們是金融系統中每個風險模型視為信貸質量基石的借款人。但世界改變了，人們借用了一個他們不再相信得起的未來。我們還有多少時間？報告明確說這是"情景設想"，不是預測。但市場恐慌的根源是什麼？是那些已經啟動的趨勢。花旗研報顯示，超1.57億人就業受AI影響。"AI教父"傑佛瑞·辛頓警告，AI每7個月能力翻倍，2026年底可獨立完成數月軟體工程。2026年1月30日，Anthropic推出Claude Cowork，在48小時內引發華爾街稱為"SaaS末日"的市場崩盤——湯森路透跌16%，RELX跌14%，Monday.com暴跌20%，全球SaaS和IT服務公司市值一天內蒸發2850億美元。這些不是"假設"，這些是已經發生的事實。報告的最後一段話很耐人尋味："但你不是在2028年6月閱讀這篇文章。你在2026年2月閱讀它""標普接近歷史高點。負反饋循環尚未開始。我們確定其中一些情景不會實現。我們同樣確定機器智能將繼續加速。人類智能的溢價將縮小。""作為投資者，我們仍然有時間評估我們的投資組合中有多少是建立在對十年內無法生存的假設之上。作為一個社會，我們仍然有時間主動。"寫在最後"金絲雀還活著" 報告的最後這樣寫道但金絲雀什麼時候停止歌唱？是它死後的那一刻，還是它已經唱不動了的那一刻？更殘酷的是，這個螺旋的加速不需要任何災難性事件——它只需要AI繼續變得更好、更便宜。市場的反應也很誠實，那些被點名的公司，股價確實跌了，由此迅速帶崩了美股的軟體類股。重點在於，真正應該恐慌的人，那些原本體面的中產勞動力，可能根本沒讀過這份報告。他們還以為，AI只是個工具，幫自己幹得更快一點。殊不知，這個工具正在幹掉他們的工作。等他們反應過來的時候，大概只會說一句："早知道……"但在AI時代，"早知道"這三個字，正在越來越不值錢。 (林叔的視界)

資本市場是一個敘事的製造機。去年11月以來，美股對AI的質疑，從對CAPEX的緊張、對SaaS的，終於進化到了——對AI末日論的最終幻想。相信經過再度血洗的一夜後，很多人都看到了Citrini的那篇關於“2028年AI末日”的科幻文章。其中內容並不高明，但作為一種情緒催化，給緊繃的市場帶來了更多壓力。不過，儘管很多人並不完全認同它的結論，卻依然欣賞它的“問題意識”，認為它至少提出了一些值得嚴肅面對的問題。但我的觀點或許更激進一些：這些思考角度，甚至問題本身，可能都不成立。和AI一樣，人類基於未知和焦慮會產生很多“幻覺”，進而單薄地理解了過去，線性地預測了未來。我們從這篇文章開始。它實際上假設了一個過於靜態的宏觀世界：AI顯著提升了生產率，衝擊了舊有商業模式，但分配結構沒有重構，需求總量可能崩潰。在這個設定裡，世界只剩下一組決定性的“快與慢”：AI的性能是加速的，替代是加速的，而人類智力將迅速不再稀缺，因為AI將很快進展到可靠、直接完成目標。於是AI將顛覆既有的商業模式，而新的商業模式來不及創設，傑文斯悖論（替代發明反而會增加對該資源的需求）失效了。人類的企業組織按最高效運轉的原則，應對方式是直接而血腥的資本主義：裁員。高薪崗位被大量消滅。這一處理程序快到分配問題來不及得到解決：財富集中到大公司和極其有限的技術精英團體手中（財政甚至分不到一杯羹），這意味著總需求的劇烈收縮。注意力護城河不再：作為消費者的人類是高度理性的，他們只關注“質優價廉”，他們消費的痛點只是消費注意下的資訊不對稱，而AI替代了消費者進行高度理性的決策，品牌、入口等等一切依賴消費者心智模型的護城河不再了。（其實這個邏輯在之前豆包手機出來的時候已經被中國市場討論過，關於平台巨頭入口的護城河問題）。在這種推演下，結論當然會顯得順理成章：留給人類的時間不多了。但事實上，針對這些推演，我們可以找到以下的證據表明，其基礎可能都是不成立的：首先，那怕在快速的技術滲透下，傑文斯悖論也並未失效。舉個直觀的例子，在上一輪電子化浪潮中，零售業和金融業是受益於電子化最快、最深的行業：大量耗費人力的紙質流程都被系統、電子化代替、交易結算風控都效率都得到了極大的提升，理論上，這替代了巨大的後台基礎崗位。但從全行業來看，1980年代以來，零售和金融的從業人數並沒有見到明顯的下降。這和技術滲透的速度無關：關鍵是在效率提升的同時，行業選擇了做大規模，這一效應明顯強於對勞動力的擠出。第二，AI的替代在企業內部，更多體現為工作內容和流程的最佳化，而不是崗位的削減。很不幸，那怕在資本主義下，大多數人類企業也未必處處按照“利潤最大化”行動。相反，普遍的“委託-代理”問題帶來的現實是，企業內部往往分佈著各種謀求內部資源的權力結構，這些結構會成為企業削減崗位的重大阻礙。而歷史研究也表明，在經營壓力面前，“裁員”往往並非企業的第一選擇，更優先的是工作內容的調整，這體現為不同行業、國家中勞動力市場的彈性。第三，安全、法律和責任體系會顯著拖慢“全面替代”的速度。很多AI敘事默認：只要技術可行，商業很快就會快速採用。但那怕在純粹的業務層面，利潤最大化都不是唯一的答案，安全和法律問題是人類商業活動的關鍵部分（而不是輔助部分）。這使得AI在業務的嵌入或是直接不可行，或是面臨相當的論證成本，至少將有人的全程監督。這意味著，在接下來一段時間，我們將看到AI和既有的法律、商業規範、企業組織發生摩擦和衝突，但最終的結局大機率是適應和嵌入，而不是直接顛覆和替代。這類路徑我們並不陌生：號稱去中心化解決方案的區塊鏈，其對中心化金融的“顛覆”至今都沒有實現。相反，追求“合法化”的招安反倒成了幣圈的重大利多。第四，消費端更不能簡單根據“理性代理”推理，消費者的主體性來自形成決策的過程，在此，AI推薦可能未必勝得過演算法推薦。當前時代的商品的品牌和功能已經相當繁複，使用者在購買東西時，很少第一刻就明確地知道“我要買什麼”，在多數時候，人們只能在第一時間回答“我不想買什麼”。人在這一階段，需要廣泛的資訊以啟動靈感，需要比較和猶豫完成心理確認，甚至需要一輪輪的反覆篩選來完成“自我說服”。所以我們才會經常經歷那種典型的時刻：“比了一圈還是第一個好”。這不是因為人類算力不夠，而是因為消費本身並不是求最優解，更關鍵的是偏好、身份認同、情緒滿足等等。從這個角度看，AI可以強化推薦、縮短搜尋路徑、提升轉化率，但它很難徹底替代人類在消費中的主動收集資訊、主觀自我說服的過程，滿足後者的仍然是演算法推薦。甚至於，AI推薦可能被平台演算法廣告、投流機制明顯影響。那麼，平台與品牌的護城河並不會消失，只會換一種技術形式繼續存在。第五，財政不是旁觀者，財政收入能夠從AI浪潮中大幅獲益，而人類的分配製度也能靈活調整，至少保證總需求不崩塌。一個宏觀常識是，財政收入並不只來自勞動所得稅。隨著生產率提升和產業利潤集中，資本利得、企業利潤、商業流轉所形成的稅基完全可能擴張。只要名義經濟活動仍在，財政就很難“分不到一杯羹”，這提供了二次分配最重要的資源。而一旦分配矛盾上升為政治問題，現代國家幾乎不可能毫無反應。回顧歷史，不平等的擴大確實常常壓制增長質量，製造社會撕裂，但它幾乎從未以“總需求崩塌”的方式結束。更常見的路徑是：在壓力上升過程中，政治系統逐步（甚至被迫）啟動兜底機制——轉移支付、再分配、產業補貼、監管干預、勞工保護、稅制調整。儘管這未必意味著不平等程度會徹底扭轉，但至少意味著宏觀兜底：總需求不崩塌是全社會的共同利益。尤其是在強大的現代國家面前，我們或許見到的，更多是“潰而不崩”的停滯狀態。所以，與其沉浸在“2028末日倒計時”式的想像裡，我更想保留幾條樸素但重要的經驗判斷：零碎的微觀證據不能替代宏觀結論：我們見到很多微觀的故事在發生，比如某些企業被AI明顯賦能，某些企業在激進地裁員，但宏觀不是微觀的簡單疊加，關鍵是AI衝擊能否穿透制度與組織層層緩衝，最終演化為系統性塌縮”。到目前為止，這個證據仍然很弱：AI已經比2023年進步了相當多，但對勞動力市場的整體壓力仍然有限。那麼向未來看，我們是會見證一個奇點、從此往後衝擊突然放大，還是見證波瀾不驚的延續？我傾向於是後者。技術的末日論普遍來自於對人文缺乏信仰：技術精英很喜歡“末日論”，但實際上技術精英只是人類社會的一員，他們也需要和商業、金融、政治以及廣泛的消費者進行複雜的互動，這會控制技術的路徑、也抑制技術的副作用。相信人類文明的複雜性提供了充足的反饋機制和韌性：人類迄今的政治、法律、組織制度顯然不是吹彈可破的紙上文章，而是在複雜博弈下形成的歷史結果，其中固然有許多弊病，但仍然蘊含著相當的彈性：既劃定了邊界，又扮演了阻尼，也會基於既有的問題做出靈活的修正。我相信這些制度保證了人類文明的最終安全（儘管避免不了中間的衝突）。人的一切發明都服務於人，每一輪技術革命都帶來了人類的巨大發展，而不是消滅人類。如果要預期技術最終失控、人類社會最終被自己的發明所消滅，我覺得這個問題就無需辯論，這是最根本的大是大非都搞錯了。誠然，比起技術，制度、法律、組織、政治、文化都是慢變數，但正是後者決定了現實世界的將如何吸收技術衝擊，這也導致末日敘事經常在技術層面看似正確、在史實上卻反覆落空。所以，若你要問AI還會留給人類多少時間？我個人的答案是：比你想像得長。至少，足夠讓企業、制度和社會在衝突中適應，足夠讓分配機制在壓力下被迫調整，也足夠讓個體重新適應新技術的環境。我知道，每天睜開眼睛，就看到很多技術精英在鼓吹著超級個體、一人公司等等名詞，希望能夠借此甩下大部分人。但歷史的現實總是：技術進步不是零和博弈，它會將小部分人推向神壇，但最終也讓大部分人從中獲益。市場敘事只是敘事而已。當它退潮時，你自然會發現它的荒謬之處。要保持觀察和思考，但不必過度焦慮。 (虎嗅APP)

分享一份TechInsights 2025 年 Q4 DRAM 市場報告，Q3 行業營收408億美元，出貨量、ASP所有增長，三星與海力士市場份額差距縮小至1%以內；受 AI 驅動的資料中心、汽車等領域需求激增，市場長期供不應求，預計未來 2 年價格持續攀升。技術層面，HBM 因高頻寬適配 AI 需求成為增長核心，與 DDR5、LPDDR6 等技術協同發展，SK 海力士憑藉高 HBM 佔比表現突出。而 2026 年供需分配受超大規模資本支出影響顯著，長期來看 2024-2030 年行業營收和出貨量將持續增長，資料中心將成最大需求來源。報告主要內容核心市場現狀市場趨勢預測細分市場需求技術迭代與創新生產與供應鏈情況供應商詳情和競爭報告部分頁面展示1 整體情況2 需求情況3 技術和產能情況(銳芯聞)

美銀Michael Hartnett團隊認為，川普"可負擔性"政治推動資金從"華爾街精英階層"轉向"主街普通民眾"：小盤價值股崛起，科技巨頭承壓；AI敘事從"驚嘆"轉向"致貧"，相關債務激增；日元與日股相關性轉正預示長期牛市，但需警惕日元急升引發全球去槓桿。新興市場和小盤股有望領跑新時代。2026年開年全球市場正在經歷一場範式轉變。追風交易台消息，2月12日，美銀證券Michael Hartnett的研究團隊發表研報指出，錢正在離開過去幾年的明星資產。年初至今，黃金漲了13.4%，石油漲了9.5%，國際股票漲了8.7%。美股跌了0.2%，比特幣暴跌25%。這背後的核心因素在於"可負擔性"政治。川普政府正激進轉向討好“主街”（普通民眾）而非“華爾街”（精英階層）的政策。美銀強調這意味著三大關鍵變化：第一，美國大盤成長股向小盤價值股的歷史性輪動已經開啟；第二，AI敘事正從"AI驚嘆"轉向"AI致貧"，科技股面臨壓力；第三，日元與日股的相關性自2005年以來首次轉正，這是結構性牛市的特徵。但需警惕日元升值過快（跌破145）引發全球去槓桿。“可負擔性”政治下，“主街”資產崛起當前市場的總開關是政治對“可負擔性”問題的回應。報告指出，川普在中期選舉壓力下，政策已轉向解決民生負擔，這引發了一場從“華爾街”到“主街”的資產大輪動。贏家是“主街”通膨繁榮資產。自去年10月底以來，受益於全球製造業復甦和通膨邏輯的資產表現突出。白銀（+56%）、韓國KOSPI指數（+34%）、巴西股市（+30%）、材料（+25%）、能源（+20%）、美國區域性銀行（+19%）。（韓國股票4周資金流入創紀錄）輸家是“華爾街”財富泡沫資產。與此相對，此前備受追捧的科技巨頭和投機性資產遭遇拋售。“七巨頭”股票（-8%）、比特幣（-41%），以及受AI衝擊的軟體類股（-30%）。這場輪動的本質，是市場在定價一個政策重心從金融服務轉向實體製造、從資本利得轉向民生成本的時代。報告認為，只有出現重大政策或盈利事件，如銀行股崩盤引發信貸利差飆升、AI巨頭削減資本支出、關稅變動等，才可能逆轉這一趨勢。AI敘事的變化，從“驚嘆”到“致貧”市場對人工智慧的態度正在發生轉變，從盲目追捧（AI-awe）轉向審視其成本與破壞（AI-poor）。研報資料顯示，當前AI軍備競賽代價高昂。過去5個月，AI超大規模公司的債務發行額高達1700億美元，而2020-2024年平均每年僅300億美元。其公司債券利差也在上升，融資環境正在收緊。（美國大型企業債券利差）2025年第一季度，印度科技類股(INFO、TCS)成為首個被AI顛覆的行業，且股價至今未有起色。本周AI顛覆的影響擴散至保險經紀、財富顧問、房地產服務和物流等行業。報告認為，在當前“AI致貧”敘事下，需要重大的盈利或政策事件才能觸發市場情緒和資金流向再次反轉，例如某個AI超大規模公司宣佈削減資本支出。短期來看，可能屆時將加劇市場對AI產業鏈資本開支放緩、增長預期下修的擔憂，可能導致相關股票（尤其是硬體、半導體、軟體等）遭遇更劇烈的拋售。然而，從市場周期角度看，這種標誌性事件往往發生在一種趨勢的“極致”或“共識”階段。當最激進的投入者開始轉向收縮，可能意味著行業從“無限投入的軍備競賽”階段，轉向“追求盈利和效率”的新階段。日元是全球流動性的關鍵日元的走勢，已成為影響全球資產定價的關鍵變數。美銀強調，日元與日經指數的價格相關性在2005年以來首次轉為正值，這是一個極為重要的技術訊號。（日本東證股指與日元的相關性轉正）歷史經驗表明，當一個國家的貨幣和股市同時上漲時，往往預示著長期牛市的到來，比如日本1982-1990年、德國1985-1995年、中國2000-2008年均是如此。但研報補充道，日元的短期快速走強，會加劇加密貨幣、白銀、私募股權、軟體、能源等資產的拋售壓力。更重要的是，報告警告，絕不能出現日元無序飆升（例如美元兌日元跌破145）。因為日元急速升值歷來與全球去槓桿處理程序同步，將衝擊全球金融市場的流動性。因此，美國政府也不太可能允許30年期國債收益率突破5%，這也解釋了為何長期美債仍是2026年最佳風險避險工具。大輪動時代來臨當前，美銀的“牛熊指標”讀數為9.4，仍處於觸發“賣出”訊號的警戒區域（閾值>8）。該指標是一個反向情緒指標，數值越高，代表市場整體情緒越狂熱、倉位越擁擠，短期回呼風險也就越大。投資者需重點關注2月17日發佈的基金經理調查資料：現金水平或從歷史低點3.2%大幅躍升至3.8%以上，債券配置從淨低配35%回升，科技股從淨超配17%轉為中性，消費必需品從淨低配30%縮小。報告回顧了過去半個世紀的五次“偉大輪動”，均由重大政治、地緣或金融事件觸發。如1971年布列敦森林體系解體、1980年沃爾克抗通膨、2009年全球金融危機後的QE，每一輪都徹底改變了資產領導的格局。報告認為，我們正站在新一輪偉大輪動的起點，下一個時代的領跑者將是新興市場和小盤股：小盤價值股跑贏大盤成長股：邏輯是民粹主義崛起、製造業回流、以及AI軍備競賽的高成本不利於大型科技巨頭。（美國大盤成長股與美國小盤價值股的相對價格）美國政府若計畫將30年期國債收益率上限控制在5%，這將是小盤價值股相對於大盤成長股的重大轉折點。美國市場轉向新興市場：世界新秩序需要新的牛市。美元獨強時代可能逆轉，“除了美元什麼都買”的交易或將興起。特別是全球前四大經濟體中的中國和印度，目前在全球資產配置中仍嚴重低配。（新興市場股票與美國股票價格相對水平，以美元計價）中國銀行股悄然升至8年新高，可能預示著中國資產（銀行、房地產、消費）將結束通縮，迎來從債券到股票的“偉大輪動”。 (invest wallstreet)

AI對各行業的顛覆恐慌引發全球資金大遷徙！華爾街資金正加速撤離美股相關標的，湧向亞洲AI硬體生產商。MSCI亞太指數年內大漲逾12%超越標普500（-0.2%）與納斯達克100（-2%）。三星、台積電等擁有定價權的晶片巨頭遭外資爆買，亞洲AI硬體供應鏈正成為這輪AI浪潮的大贏家。美國市場對AI可能帶來行業“被顛覆”的擔憂，正在把全球資金從華爾街的潛在受害者，推向亞洲的AI基礎設施贏家，晶片製造股成為最直接的受益者。據彭博，MSCI亞太指數2026年以來上漲逾12%，而標普500年內下跌0.2%，納斯達克100下跌約2%。過去10個交易日，納斯達克100下挫4.6%，市值蒸發約1.5兆美元，軟體股等被認為易受新AI工具衝擊的類股領跌。資金流向也在快速反映這一分化。周四，三星出現“最大規模”的海外淨買入，股價上漲6.4%，周五繼續上行；全球投資者對台灣股票錄得第三大單周淨買入。日本儲存晶片廠商鎧俠控股周五股價大漲15%。市場押注的核心在於，全球資金正在從“燒錢”的AI先鋒，轉向具備定價權的硬體與上游供應鏈，且亞洲在先進晶片製造、代工與組裝環節佔據關鍵位置。美光關於儲存晶片供應趨緊的最新表態，以及輝達關於支出可持續性的評論，進一步鞏固了這種配置邏輯。據彭博援引多位機構人士表態，隨著市場開始定價“AI agents的ChatGPT時刻”，基礎設施需求可能更先兌現到亞洲資產上。01. 資金從“AI顛覆交易”撤離，美股承壓與亞洲受益同步發生本輪美股波動的導火索，是投資者擔心AI模型會威脅部分軟體、法律以及房地產服務提供商的商業模式，相關股票遭遇拋售。彭博稱，這一“AI Scare Trade”還波及美國房地產服務股與保險經紀類股。與之相對，亞洲市場的科技敞口更多集中在上游環節。寶盛集團香港研究主管Richard Tang表示："美國主要擔心的是超大規模企業的支出問題。亞洲大部分科技敞口在上游。無論最終誰獲勝，上游仍將從下游參與者那裡獲得收入。"儲存晶片價格上漲強化了硬體端的景氣訊號，三星等區域龍頭從中受益。台積電作為全球領先的合約晶片製造商，其“不可替代性”也為台灣股市提供支撐。美光科技關於儲存晶片供應緊張的最新評論，以及輝達關於支出可持續性的表態，被市場解讀為硬體周期與資本開支預期仍具支撐。02. 外資加碼韓國、台灣與日本，指數權重放大晶片股的帶動效應在增量資金進入的背景下，亞洲主要晶片股在本地指數中的高權重，放大了其對市場表現的拉動作用。彭博資料顯示，台積電在台灣加權指數Taiex中的權重逼近45%，是十年前的三倍；韓國Kospi的結構也接近“雙寡頭”，三星與SK海力士合計權重接近40%。資金面上，三星周四錄得最大海外淨買入並推動股價大漲，台灣市場則出現全球投資者第三大單周淨買入。鎧俠在AI需求帶動下上調業績預期並引發股價大幅上行，也強化了“上游先兌現”的市場定價。03. 並非全面免疫，軟體股仍受拖累，但市場共識傾向“繼續跑贏”彭博指出，亞洲的軟體公司仍會在情緒傳導中受壓，例如香港上市的金蝶軟體以及印度IT服務公司Infosys Ltd.在近期拋售中與美股同類資產一起下跌。但它們在區域市場中的佔比有限。摩根大通全球市場策略師Stephanie Aliaga在彭博電視採訪中表示，美國的一些“驚嚇”對亞洲反而是好消息，尤其是在思考“駕馭agentic AI真正需要什麼基礎設施”時，市場開始定價“AI agents的ChatGPT時刻”。Alphinity Investment Management客戶投資組合經理Elfreda Jonker則對彭博稱，當前更願意投資晶片製造商，其重要持倉之一是台積電，“所有AI之路都通向台積電”。彭博報導指出，在公司分工不同、估值更便宜且盈利增長更強的支撐下，預計亞洲股市將繼續保持優異表現。 (硬AI)

對於中國市場的未來，蘇姿丰：“我們仍在等待”。截圖來自AMD官網美國AI晶片巨頭正積極重返中國市場。在最新公佈的財報及電話會議中，AMD首次披露了去年四季度對華銷售情況，並在時隔三個季度後，再次在業績指引中包含了正面的對華預期銷售收入。2月3日，美股盤後，AMD發佈2025年Q4及全年財報，業績打破了公司歷史上多項紀錄。四季度，AMD營收102.7億美元（同比增長34%，環比增長11%），非GAAP口徑25.2億美元的淨利潤（同比增長42%，環比增長28%），1.53美元的稀釋每股收益，以及，全年346.4億美元的營收（同比增長34%），非GAAP口徑68.3億美元的淨利潤（同比增長26%）和4.17美元的稀釋每股收益。AMD公司董事長兼CEO蘇姿丰稱，這主要得益於“強勁的執行力和市場對高性能計算和AI產品廣泛需求”。四季度，AMD資料中心部門的營收同比增長39%，達到創紀錄的54億美元，主要由Instinct MI350系列GPU部署加速和伺服器市場份額增長帶動。蘇姿丰持續看好AI需求對CPU、GPU等的提振作用，對公司下一代MI400系列和Helios平台的市場前景充滿信心，重申公司在未來3到5年內有望實現超過35%的復合年增長率，其中，資料中心部門營收年增長預計超過60%，到2027年AI業務擴大至每年數百億美元。但實際上，公司給出的98億美元（上下差值3億美元）的Q1營收業績指引，不及此前市場的樂觀預期，再疊加“AI泡沫論”回潮，以及Anthropic最新AI法律外掛導致的科技類股異動，AMD股價在盤後大跌逾8%。在財報電話會議上，AMD的對華業務引發重點關注。第四季度，AMD MI308在中國市場取得了約3.9億美元的收入。Q1業績指引中，特別提及包含1億美元的對華銷售MI308的預期收入。自川普政府2025年4月對輝達、AMD等對華出口實施限制令後，AMD的GPU就難以在中國市場取得規模化收入，該公司在發佈2025年一季度財報時，對未來的中國市場業務給出了量化負面指引，此後，業績指引也均未包括中國資料中心業務。AMD執行副總裁兼CFO胡錦還表示，受益於先前計提的3.6億美元MI308庫存減值準備的轉回，公司四季度非GAAP毛利率同環比均提升3%達到57%，如果排除相關因素，毛利率則降為55%。蘇姿丰則表示，公司對四季度能夠在中國市場實現一定的MI308出貨感到滿意。她透露，這些訂單實際上來自2025年更早些時候，四季度在美國政府處獲批出口許可證後才實現出貨。對於AMD在中國市場的未來，蘇姿丰稱，“這是一個非常動態的情況，我們仍在等待”，並表示“除了在Q1指引中提到的1億美元外，不預測任何額外營收是審慎的做法”。此外，她還透露，公司已經為性能更強的MI325晶片提交了出口許可證，會繼續與客戶合作。MI325於2024年四季度推出，是目前AMD在售AI晶片中僅次於主力產品MI350系列的上一代晶片，從未進入中國市場。去年12月8日，川普宣佈允許輝達在繳納25%銷售所得後對華出口H200晶片，AMD、英特爾同樣適用相關規則後，AMD立即積極行動。一方面加強與中國的聯絡，蘇姿丰頻繁會見政企高層，另一方面就MI325提起出口許可申請。1月13日，美國商務部工業與安全域出台新規，將對華AI晶片出口由“默認拒絕”（presumption of denial）改為“逐案審查”（case-by-case review）後，依據相關檔案所列參數，H200與MI325都符合出口資格。不過，從近期市場種種消息可以看出，輝達與AMD在華開展業務的方式和面臨的環境將會有明顯差異。 (鈦媒體AGI)

蘇銘恆：如何有效監管AI在不同領域的使用、資訊披露的要求，以及加強投資者教育及對AI的全面認識，仍然是保護散戶的重要措施。踏入新一年，傳媒都喜歡盤點過去一年得失，然後展望一下新一年的變化。筆者最近讀到一篇有關投資界的相關報導，提到美股的散戶2025年大舉入市，並且獲得豐厚回報，表現好過不少專業的華爾街交易員。報導引述的摩根大通分析員整合的資料發現，去年散戶投入美股的資金比對上一年增長超過五成，散戶的交易量佔整體交易量達到20%至25%，而去年四月份時散戶的佔比更加達到35%。摩通的分析亦發現，這些散戶主要靠在去年上半年美股的三次調整（一月的Deepseek發佈令AI科技股重新被估值、三月的強勢股回吐、以及四月川普宣佈向各國徵收關稅的“解放日”）中使用了趁低吸納（buy-the-dip）策略，在這幾次調整中大舉入貨建倉，最終這些散戶去年的回報率超過兩成，跑贏同期標普500指數的表現。報導還引述多名投資界人士認為，去年散戶的成績正好說明散戶平均來說越來越成熟，不再是大家口中的傻錢（dumb money），又認為目前是散戶投資的黃金年代，因為散戶可以擁有更多資訊、有更多投資工具參與市場、以及更先進的交易平台。過往投資界有一種說法：“散戶很容易變成大戶點心”，但從上述的報導看來，是否代表散戶已經可以變成聰明錢，不用再怕大戶呢？全球散戶參與度持續上升世界經濟論壇（World Economic Forum）去年發佈有關全球散戶投資者的調查發現，隨著股票交易app的興起，散戶投資者對全球市場的參與程度確實越來越高，估計從2016年至2025年間股票交易app使用者人數的復合年增長率(CAGR)為20%。而且年輕一代比他們的上一輩更夠膽入市，以及在更年輕時就開始投資，有36%被稱為Gen Z的受訪者（18至27歲）未踏入職場已經開始參與投資，比Millennial（28至43歲）的17%以及Gen X（44至59歲）的10%都要高得多年輕一代對於不同投資產品包括結構複雜的新興投資產品的接受程度也更高，有71%的Gen Z受訪者指他們的投資組合中有最少三分之一是加密資產。他們對自己的財經知識亦較有信心，有四成受訪的Gen Z以及Millennial都表示對自己理解金融市場的能力以及作出明智的投資決定有信心，但只有27%的Gen X會有這種信心，而Gen X較看重分散風險，他們的資產組合多樣化程度，較年輕一代為高。這班對參與資本市場較擁抱的年輕一代還有一個特色，就是比較相信及依賴科技包括AI對投資的幫助，有逾四成的Gen Z以及Millennial都表示願意讓AI機械人來管理自己的投資組合。AI能否拉近資訊差距？筆者覺得新一代對自己的知識有信心是好事，樂於擁抱科技也是無可厚非。不過參考過往經驗，散戶很容易變成大戶點心這個傳統提醒仍然是重要的。長久以來，大家相信散戶比大戶在資本市場上弱勢，除了心理上散戶容易出現羊群心理，受賺未敢賺盡而又未能嚴守止蝕等情緒影響，未能完全理性作投資之外，另一個主要問題是散戶很多時比大戶擁有的資訊較少或較慢，即是所謂出現資訊不對等（information asymmetry）的情況。學術界對於AI是否能夠縮小散戶與機構投資者的資訊差距仍未有確切的結論。兩項分別來自印度及巴基斯坦學者的研究都發現，加設了AI的投資平台及工具，令散戶較以往更容易接觸到不同的投資工具，更低成本地執行不同的投資策略，也更容易獲得投資建議，以及取得自動化工具幫助減低風險。不過，也有學者警告，AI可以進一步拉大散戶以及機構投資者等大戶的資訊不對等情況，因為大機構往往有更多資本可以獲取更新型的AI模型，以及取得更多更優質的市場資料及交易資料供AI自家模型使用，更不排除有機構可以透過較先進的AI程式在市場上製造雜訊（noise），令依賴較廉價AI的散戶更易上當，降低了投資回報。世界經濟論壇以及學界較一致的共識是，大家不能只寄望科技的出現，自然就會為金融市場帶來更公平的局面，自動會幫助散戶投資獲利。如何有效監管AI在不同領域的使用、資訊披露的要求，以及加強投資者教育及對AI的全面認識，仍然是保護散戶的重要措施。 (FT中文網)