#科技泡沫
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澤平宏觀—九大利多，科技牛有沒有泡沫？

近期市場震盪，分歧加大，科技牛有沒有泡沫？ 1. 理性看待科技泡沫討論。市場對泡沫的討論要避免情緒化，回歸理性。核心看兩點：一是技術是否提升效率、創造價值。AI已明顯提升效率，為社會創造商業價值，未來人們會為算力、電力、大模型、Agent付費，估值可通過業績增長消化。二是長期成長空間。頭部AI大模型將擁有數億使用者，空間廣闊。二十多年前網際網路時代，騰訊、阿里早年也曾被嫌高，但空間巨大，越飛越高。 2. AI的背後是算力，算力的背後是電力。全球token消耗量指數級增長，帶動算力與電力需求爆發。政策加碼六大網，重點發展算力和綠電。十五五期間國網裝置投入達4兆，綠電、電網、儲能受益。 3. TLP訪華，黃仁勳趕上末班車。隨行人員以企業界為主，對華鷹派已被調整，核心訴求是經貿合作。黃仁勳隨行表明美國高端晶片出口態度出現轉變，但中國晶片自主化決心堅定，半導體產業將複製新能源汽車的邏輯。
宏觀#科技泡沫#市場震盪#TLP訪華
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AI 滿分泡沫？WIRED 深度解碼未來投資風險

過去兩年，每當 AI 有新突破，總有人問：“這是不是一個泡沫？”“會不會像網際網路泡沫那樣崩盤？”“還是說，這是人類歷史上最重要的技術革命？”WIRED 最近發佈了一篇深度長文：《什麼是 AI 的科技與金融泡沫？》作者把電力、航空、廣播、網際網路泡沫等歷史案例拆解，再套到 AI 身上。我的感受是——我們可能正在經歷歷史上最“標準答案”的科技泡沫。但需要注意：泡沫並不等於壞事，真正重要的是“泡沫之後留下了什麼”。下面，我把文章最關鍵的邏輯拆出來，並加入我的理解。01｜AI 具備泡沫的四大特徵，而且每一項都是滿分經濟學家 Brent Goldfarb 和 David Kirsch 在研究 58 個科技泡沫後，總結出四個判斷指標：巨大的不確定性大量“純概念股”新手投資者湧入強到不可阻擋的技術敘事套到當前 AI：每一條都命中，而且特別狠。✔ 不確定性巨大ChatGPT 之後，所有公司都在“必須做 AI”。但問題是：AI 能不能賺錢？模型是搜尋替代品？辦公工具？未來大腦？成本能不能降？能不能解決能源和顯示卡依賴？這種“方向不明確但情緒極度興奮”，正是每次科技泡沫的起點。✔ 大量純概念股現在出現了一批專注 AI 模型、算力、雲基礎設施的公司：NvidiaOpenAI（未上市但估值飆升）CoreWeavePerplexity這些企業的估值，完全取決於一種未來故事：“AI 將改變一切”。✔ 新手投資者湧入類似 2000 年納斯達克，散戶通過 Robinhood 等平台大量買入 Nvidia、微軟、Google、美股科技 ETF。2024 年，Nvidia 是散戶買入最多的股票。✔ 無法抗拒的宿命論敘事隨便打開一場 AI 發佈會：“AI 會治癒癌症”“AI 會自動化所有工作”“AI 會解鎖 AGI 時代”這種“未來一定會這樣，所以現在越貴越要買”的敘事，正是泡沫情緒的核心。WIRED 給出的結論：AI 的泡沫評分 8/8，滿分泡沫。配圖建議：泡沫評分雷達圖，四項指標滿分02｜AI 與航空泡沫更像，而非網際網路泡沫文章提出一個震撼觀點：AI 的類比對象可能不是網際網路，而是 1920 年代的航空泡沫。原因：技術巨大，敘事強投資瘋狂商業模式模糊產業鏈重、成本高涉及國家競爭航空泡沫破裂後，股票跌了 96%，但航空產業最終改變了世界。AI 與航空的共性：巨大算力需求（GPU ≈ 飛機發動機）能源/硬體依賴高商業模式不清晰國家技術競爭激烈故事極吸引人換句話說：AI 不是小泡沫，而是“文明等級泡沫”。配圖建議：航空 vs AI 歷史對比表03｜泡沫破裂是“篩子”，不是災難泡沫本身不是壞事，壞的是：壓制理性投資巨頭不敢停創業者以為一切皆可能散戶傾家蕩產歷史告訴我們：每次泡沫後，真正價值才出現。電力、航空、網際網路、手機、區塊鏈…泡沫破了，但技術留下了。AI 也一樣。泡沫破裂後會淘汰：不需要大模型卻硬做大模型的公司資本催生的偽需求沒有商業模式的模型創業過度行銷的偽 AI 產品會留下：真正能跑通業務的 AI 自動化公司企業級深度整合模型更高效、更便宜的 AI infra產業 AI、製造 AI、機器人 AI模型應用標準化工具鏈泡沫破裂，是行業進入“真實價值時代”的開始。配圖建議：泡沫破裂後的篩選示意圖（淘汰 vs 留存）04｜我們現在處在那個階段？按照 WIRED 邏輯和歷史經驗：AI 目前大概處於 2000 年網際網路泡沫前夕 + 1928 年航空泡沫高峰的融合階段意味著：估值會繼續上漲商業模式落地趕不上估值膨脹一旦資金鏈、成本、能源、監管三者疊加，泡沫可能突然破裂關鍵不是泡沫何時破，而是：你要站在泡沫破裂之後，仍能站得住的位置。配圖建議：AI 估值漲幅曲線 + 泡沫階段時間軸05｜總結：泡沫結束時，未來才真正開始WIRED、學界研究、科技史經驗都一致判斷：有不確定性有概念故事有巨額資本有新手參與有國家競爭敘事有極具誘惑的人類未來故事AI 是典型的滿分泡沫，但它更重要的特徵是：泡沫結束時，未來才真正開始。電力泡沫後 → 現代工業誕生航空泡沫後 → 全球航運網路誕生網際網路泡沫後 → 移動網際網路與雲時代誕生AI 泡沫破裂後，也將迎來技術真正落地的時代。 (石碾AI小磨坊)
AI 滿分泡沫？WIRED 深度解碼未來投資風險
科技#AI#WIRED#投資風險
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高盛：當前更像1997而非1999，AI尚未演變為泡沫

一、1990 年代科技泡沫的五大宏觀特徵歷史上的“宏觀泡沫” 不僅是資產估值虛高，更伴隨全經濟層面的顯著失衡，1990 年代科技泡沫的五大核心特徵的如下：投資支出爆發式增長：科技裝置與軟體投資佔GDP 比重從 1995 年初的 3% 升至 2000 年初的 4.5%，非住宅投資佔 GDP 比重從 11% 升至 15%；1995-2000 年，企業投資對 GDP 年均貢獻 1.3 個百分點，過半來自科技相關支出。電信行業投資同步飆升，資訊 sector 投資佔 GDP 比重在 2000 年突破 2%。盈利能力提前見頂：企業利潤率在1997 年末達到峰值後持續回落，即便科技類股也不例外。儘管生產率保持增長，但 1997 年中後勞動力市場趨緊推升工資增速，單位勞動力成本上升侵蝕盈利空間。槓桿率攀升與儲蓄率下滑：企業部門從儲蓄盈餘轉為赤字，企業債務佔利潤比重大幅上升；電信行業依賴債務融資擴張，同時企業回購股票進一步加槓桿。家庭權益資產增值推動儲蓄率持續下降。外部資本大量流入：1997 年亞洲金融危機、1998 年俄羅斯債務違約後，資本大規模湧入美國市場，美國經常帳戶赤字急劇惡化；聯準會為對衝風險降息 75bp，進一步助推股市上漲。信用利差擴大與波動率上升：1998 年中後，信用利差顯著走闊，納斯達克隱含波動率（VXN）大幅上升，即便股市仍在上漲，其他資產已發出風險預警。二、當前AI 繁榮 vs 1990 年代科技泡沫：更像 1997 而非 1999當前AI 相關市場行情雖火熱，但尚未出現 1990 年代後期的全面宏觀失衡，核心對比資料與結論如下：投資規模與持續性不足：自2022 年末 ChatGPT 推出以來，AI 超大規模企業（AMZN、GOOGL、MSFT 等）資本開支翻倍，但科技投資佔 GDP 比重雖接近 2000 年峰值，增長幅度遠小於 1990 年代；AI 相關投資佔 GDP 比重仍低於當年電信投資峰值，且尚未形成持續多年的投資熱潮。盈利能力仍具韌性：企業利潤率保持穩定，財報盈利增長紮實；非金融企業生產率增長回升，同時工資增速放緩，單位勞動力成本下降，未出現盈利侵蝕壓力。企業財務狀況穩健：企業部門仍處於儲蓄盈餘狀態（近20 年來首次接近赤字），頭部科技企業多通過自由現金流而非債務融資支援 AI 投資；企業債務佔利潤比重雖有上升，但起點遠低於 1990 年代泡沫期。家庭儲蓄率保持穩定，未因權益資產增值而下滑。外部資本與政策環境不同：聯準會雖啟動“保險性降息”，但未出現 1997-1998 年那樣的大規模外部資本流入，美國經常帳戶赤字雖大但保持穩定。當前經濟需求增速（低於 5%）弱於 1990 年代後期，勞動力市場壓力更小。信用與波動率未發出預警：信用利差仍維持在歷史低位，權益市場隱含波動率雖有階段性飆升，但未出現1998 年以來的持續上升態勢，科技類股波動率也未顯著分化。三、當前AI 繁榮的潛在風險拐點訊號儘管尚未形成泡沫，但部分趨勢已顯現1990 年代泡沫初期的特徵，需警惕失衡加劇：投資擴張計畫激進：AI 超大規模企業與 OpenAI 等私有公司均計畫持續擴大 AI 相關投資，若落地將推動投資規模向 1990 年代泡沫期靠攏。企業財務狀況邊際惡化：企業部門財務盈餘持續縮小，即將轉為赤字；頭部科技企業現金資產佔比下降，債務發行增加，資產負債表優勢減弱。債務融資佔比上升：資料中心投資越來越依賴債務融資，AI 領域湧現複雜的供應商融資安排，與當年電信行業債務擴張模式相似。外部資本流入潛力：中東、日本等國已宣佈合計超4 兆美元的投資承諾，若落地可能重現 1990 年代外部資本大量流入的場景。四、投資策略：把握上行空間，避險潛在風險當前AI 行情仍有延續空間，但需防範未來 1-2 年可能出現的失衡風險，核心策略如下：利用期權工具最佳化持倉：當前信用利差窄、波動率低，相較於1998-2000 年，更適合通過期權工具鎖定上行收益、對衝下行風險，或用長期看漲結構參與行情。佈局信用利差走闊與長期波動率上升：即便AI 繁榮持續，債務融資增加也可能推升信用利差，長期來看權益波動率有上升空間，可提前佈局相關交易。警惕利率市場不確定性：若企業融資需求進一步上升，可能與美國財政赤字形成資本競爭，推升長期實際收益率；但AI 帶來的生產率提升或勞動力替代可能抑制通膨，若 AI 繁榮退潮，利率可能大幅下行。核心結論：當前AI 繁榮更接近 1997 年的科技行情，而非 1999 年的泡沫末期，仍有上行空間，但需密切關注投資強度、利潤率、槓桿率等關鍵指標的邊際變化。五、總結：AI 繁榮仍有空間，警惕泡沫化拐點當前AI 市場的核心邏輯是 “繁榮未達泡沫，警惕失衡加劇”：與1990 年代科技泡沫相比，當前 AI 繁榮在投資規模、盈利能力、槓桿水平、市場訊號等方面均未出現全面失衡，更接近 1997 年的階段，仍有持續空間；但企業財務狀況邊際惡化、債務融資增加、投資計畫激進等訊號需警惕，若這些趨勢持續，未來1-2 年可能向泡沫化演進。 (資訊量有點大)
高盛：當前更像1997而非1999，AI尚未演變為泡沫
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矽谷銀行倒閉是08年重演? 一種新型危機尚未引起世人警覺

導讀： 台北時間3月10日晚，矽谷銀行（SVB）因資不抵債被美國金融監管機構接管，進入破產程序，成為美國史上第二大銀行破產案。銀行出現資不抵債的原因是綜合性的，但有一點毋庸置疑：矽谷科技企業在2022年至今的市值大幅下跌，發展預期不佳，使得初創企業融資困難，是造成矽谷銀行資產賬面虧損、存款儲量消耗嚴重、進而引發擠兌的重要原因。事實上，矽谷企業的這一輪下跌，在業界更多被視為一個“擠泡沫”的過程。 本文對比上世紀和最近15年矽谷科技企業的發展情況，揭示了矽谷“科技泡沫”的客觀存在和產生原因，並指出：比起曾經破滅的房地產泡沫，科技泡沫的來源除了與金融投機有關，更與科研體系的轉變密切相連。 2022年，互聯網泡沫開始破滅，矽谷巨頭股價紛紛下跌，與此同時，被科技圈大肆炒作的元宇宙、Web 3.0等技術市場表現卻與預期嚴重不符，情況最好的大數據領域總體市場也僅達到1600億美元。對比21世紀以來獨角獸公司的累計虧損、成長速度，都會發現它們遠不及上一代互聯網獨角獸公司。作者認為，造成這一現狀的主要原因，是1960年以來科技研究歸納進學院體系這一轉變。
矽谷銀行倒閉是08年重演? 一種新型危機尚未引起世人警覺
美股#矽谷銀行#倒閉#SVB
不斷循環...