全球資產 MEME 化是新常態最近大宗商品，尤其是貴金屬的癲狂表現，讓人咂舌。關於AI帶來的效應，我寫了很多文章分析了，在AI的催化之下，其實我今年最明顯的感覺就是所有資產短期都有MEME化的趨勢，敘事的催化越來越明顯，敘事高漲的時候炒作的鐘擺偏離幅度越來越離譜。美股史詩級“牛速崩”背後：AI 傳播的“放大鏡效應”不得不防？所以，AI本身既是一個“超級敘事”，又是一個“敘事放大器”和“執行加速器”，把幾乎所有資產的定價都往 MEME 化方向推了一大步。從今年全球所有資產的表現來看，MEME 已經是結構性因子，不是偶發噪聲，AI 把“故事生產 + 傳播 + 下單”整個鏈路加速；每一條價格訊號、每一個“熱門主題”，背後都有一部分是 敘事β + Screenshot 經濟學 + 結構錯配。所以，我們的默認假設要從：“價格≈基本面 + 少量噪聲”，換成：“價格≈基本面通道 + MEME 通道，兩者權重隨時間變化。”下面我嘗試從資訊層 → 敘事層 → 執行層 → 反饋層，看看 AI 是如何讓“所有資產更像 MEME 資產”的。一、先對齊現象，說一下今年大家都能明確實際感受到的幾件事“所有資產都有 MEME 化趨勢”，如果抽象成幾個大家都肯定有同感的現象，大概是這些：1.任何東西都能瞬間被“AI 故事”點燃一家完全不賺錢的小公司，只要出了個“AI Copilot / AI 晶片 / AI 安防”新聞，就能拉出幾個漲停；老資產（金、銀、銅、油、資料中心 REIT、甚至黃金）都能被包裝成 “AI 超級周期”的一環。2.敘事的半衰期越來越短，但峰值越來越高以前一個“5G 賽道 / 新能源車”的故事，可能慢慢發酵 1–2 年；現在一條 AI 相關線索，幾周內就能炒到極致，然後迅速被下一個話題替換。3.路徑越來越“截圖化”大陽線、大陰線、Gap、高槓桿產品的日內波動，幾乎每天都有幾個可截圖的標的；同一資產幾個月內在“價值資產 / 泡沫資產 / MEME 標的 / 宏觀避險”的標籤之間來回切換。4.能明顯感覺到：資產的“可講的故事”比“可算的現金流”更重要做基本面的人依然重要，但你會越來越頻繁地問：“這個名字的 AI 敘事 β 有多高？”“這玩意兒會不會突然被 TikTok / 小紅書 / Twitter 點火？”這些直覺，背後其實是一個更底層的變化：AI 把“敘事 → 注意力 → 交易 → 回饋”這條鏈條，整體做了加速 +放大。二、四層結構：AI 是如何讓資產“更加 MEME”的？我用一個簡單的四層棧來描述：資訊層 → 敘事層 → 執行層 → 反饋層1）資訊層：AI 讓“看上去靠譜的故事”供給爆炸AI 在資訊層的幾個關鍵作用：①內容成本劇烈下降，LLM + 圖像/視訊生成，讓任何人都能在幾分鐘內生成一篇“研究報告”、一段“投資邏輯”、一張“趨勢圖”；以前只有賣方 / 自媒體能做的“講故事 + 畫圖 + 做 PPT”，現在一個人 + 一個模型就能完成。②包裝質量上限抬高，以前多數散戶帖是“口語 + 粗糙截圖”；現在是“ChatGPT 寫好的邏輯 + AI 生成配圖 + 高級範本”，看起來和真研究區別越來越小。對大部分讀者來說，“包裝”已經足以扮演“可信度訊號”。③資訊選取更偏向“有效/抓人”而非“完整/審慎”，AI 總結新聞 / 報告時，會天然偏向：強因果敘事、清晰結論、印象深刻的數字。這對效率是好事，但會讓普通決策者更加依賴“單一清晰故事”，而不是多元、不確定、充滿噪聲的真實世界。結果直接導致，故事供應曲線明顯右移——“聽起來合理、包裝精良、可轉發的投資敘事”數量爆炸式增長，而篩選成本不降反升，MEME 的原材料多了一個數量級。2）敘事層：AI 變成“敘事壓縮器 + 放大器”在敘事層，AI 有兩個對立但同時成立的作用：故事壓縮器（Story Compressor），AI模型把複雜的行業邏輯、監管鏈條、技術細節丟給模型，它會幫你壓縮成為：3–5 個 bullet point，一句話 Slogan，一張簡單的“誰會因為 AI 受益”的表。這實際上就是敘事因子「Narrative_Compressibility 因子」——AI 直接提高了每個資產被壓縮成 MEME 的機率。故事放大器（Story Amplifier），平台、券商、媒體開始用 AI 幫使用者“找熱點”、“總結熱點”：“今天最受關注的 10 隻 AI 概念股”；“基於新聞情緒篩出來的 20 隻高關注度標的”；當所有人都在用類似工具時，同一批“講得好的故事”被重複推薦、反覆強化。我們可以把這理解為：以前敘事擴散依賴“人+時間”，現在敘事擴散依賴“模型+演算法”，敘事的傳播速度和覆蓋面都會更像 MEME，而不是緩慢的“基本面再定價”。3）執行層：AI 把“故事 → 下單”的鏈路縮短了這一層是今年變化特別大的部分（我相信，不光我自己大家也應該也能感受到）：①AI 成為“零售交易 CoPilot”券商、交易 App、甚至 Telegram 機器人，開始提供：“幫我生成一個看多某某 AI 主題的策略”；“根據這條新聞給我一套可交易的想法”；對絕大多數使用者來說，這意味著：他們不再只是“看到故事”，而是直接得到“已經幫你翻譯成交易表達形式的故事”。②專業資金也在用 AI 做快速掃描與聚合PM / 分析師用 LLM 去掃 100 份年報、50 家公司的 earnings transcript：更快發現誰在喊 “AI”、“大模型”、“資料中心”；這會帶來兩種效果：效率提升（好處），但也會提高 “大家同時朝同一批資產衝過去” 的機率（壞處）。策略與工具的“傻瓜化”Options 結構化、pairs、factor baskets 等高級玩法，以前需要專業團隊；現在“ChatGPT + 券商 API + 範本”就可以自動生成半成品方案。如果行為 OS 不跟上，很容易從“專業策略”退化成“偽科學 + 高槓桿 MEME”。結果：敘事到下單的延遲顯著縮短。原來需要幾周的“調研 – 內部討論 – 建倉”，現在可能一天內就能：敘事成型 → 被 AI 各種壓縮/放大 → 流經券商/社交 → 被自動翻譯成策略 → 變成真實訂單。4）反饋層：AI 讓市場變成一個更快的“自激系統”最後一層，也是我最近這一年最強烈的直觀感受：價格本身更容易被 AI 當作“要點”提煉出來，AI summary 常常會寫：“某某股票今日上漲 15%，原因是……”，於是“漲幅”從一個數字變成了“被反覆提及的要點”，更容易觸發 “FOMO + 追蹤 + 問為什麼漲” 的鏈條。圖表/截圖被 AI 自動生成和最佳化，模型可以幫人一鍵生成：漂亮的收益曲線、對比圖（“金礦股 vs AI 股 vs BTC”）、標註“關鍵拐點”的可視化。每一張圖都是更易轉發、更易引發討論的 MEME fuel。行為資料進入 AI 模型本身，形成“二階 reflexivity”，各種 AI 量化/推薦模型，會把成交量、波動率、資金流這種 “行為結果”當作輸入特徵；模型輸出推薦本身又反過來影響行為，形成 AI–行為–價格 閉環；在缺少監管和方法後驗約束的情況下，極易把局部噪音放大成整體趨勢——典型 MEME 行為。（用GPU算力的量化巨頭的業績明顯跑贏市場了，散戶比快比不過）三、AI 為什麼讓“所有資產”都更容易 MEME，而不是只是一小撮概念股？AI 把“講故事的能力”從公司自身（IR/業務、技術）遷移到了市場整體（任何人），結果：任何資產，只要有人願意講故事，就可以被快速包裝成“AI 受益”的一部分。具體體現在三個維度：1）產業維度：AI 是超級橫向敘事以前的主題通常是“縱向/行業特定”：半導體、5G、新能源車、地產周期等等；AI 是“橫向”+“上帝視角”的敘事：能套在軟體、硬體、工業、消費、資源、醫藥、媒體、甚至黃金和銅上。可以輕鬆講出：“AI → GPU → 資料中心 → 電力 → 銅/銀/鋁” 的鏈條；“AI → 生產力 → 廣告/電商/軟體訂閱 → 幾乎所有大型網際網路股”；“AI → 戰爭形態/國防科技 → 軍工、太空、網路安全、情報、晶片。”結果：幾乎沒有那個資產無法被裝進一個 AI 敘事裡——差別只在於：是一級受益、二級受益、還是“勉強蹭一下”。2）資產類型維度：從股到債、再到商品、匯率、甚至藝術 / IP權益：“AI 平台股”、“AI 基建股”、“AI 安全 / 資料 / 工具鏈”；商品 / 金屬：GPU/資料中心 → 電力 → 銅、鋁 → 太陽能 → 銀；“AI 用電拉動能源/金屬超級周期”這樣的敘事現在到處都是；債券 / 匯率：“AI 提升生產率，壓縮中長期通膨壓力 / 提高潛在增速”；或者相反：“AI 會加劇贏家通吃，導致財富與資本更加集中”；加密資產 / 資料資產：“AI 需要資料，資料上鏈就是新石油”；各種 AI 相關 token、model rights、算力租賃。所以，我們會發現：所有這些資產的“AI 故事”部分都缺乏短期可驗證的現金流錨，天然帶 MEME 氣質。敘事與全球大宗資產的Meme化3）時間維度：AI 把“未來很遠的東西”，拉到當下交易真正的 AI 生產率紅利、大規模產業結構重塑、勞動力市場衝擊，是 5–10 年尺度的事情；但敘事 + AI 內容生成 + 執行工具，使得 這 5–10 年後的結果被提前折現成“今天就要押注”的籌碼；於是，看到幾乎所有資產都帶有一層“AI 預期溢價”，而這層預期高度不可證偽，非常適合被 MEME 化。所以，可以這樣理解現在的狀態：以前 MEME_Risk 高的大多是：小市值、高空頭、弱現金流、不透明賽道；現在：黃金/白銀（宏觀 MEME）、銅/電纜/配電股（AI 基建 MEME）、部分高股息資產（“AI 時代的防禦+分紅+收益穩健”敘事）、甚至某些債券/貨幣（“AI 時代的真實利率新平衡”）。可以對很多 原本“老實巴交”的資產 打出中高的 MEME_Risk_Score，這意味著：行為層 OS 不再只是對“個別資產”開；而是要默認所有 rail 都有一個 “AI 敘事驅動的 MEME 基線”。在 AI 時代，行為節點（behavior_meme_risk）不再是 optional 的調味料，同樣是金價上漲 20%，在低 MEME_Risk 環境下可以解讀為“強風險厭惡”；在高 MEME_Risk 環境下，更可能只是“宏觀 MEME + 流動性氾濫”的表達。所以，不把 AI 當“預測器”，而當“噪聲放大器 + 結構加速器”，AI 在我們的框架裡，應該同時扮演三種角色，AI 一邊創造了一個“確實可能改變一切”的長期基本面故事，一邊又用自身的內容生產、敘事壓縮、分發與執行能力，把所有資產的定價都推向更 MEME 化的狀態。對我們來說，關鍵不是抱怨“市場又瘋了”，而是：讓“行為因子”參與到方法後驗的權重分配，把上面所有內容壓縮成 3 句“掛在牆上”的話，大概是：先承認：AI 時代的“資產 MEME 化”是結構性常態，不是局部壞現象。把 MEME 從“噪聲”升級為“顯式因子和狀態變數”。讓 AI 既當“世界模型升級器”，也當“行為雷達”和“執行防撞欄”，而不是衝動交易的放大器。 (貝葉斯之美)