作者： Mr. Z ，168X
宏觀只是噪音，情緒面才是訊號：6 月無腦堆硬體是人聲鼎沸，8 月底沒人要半導體是無人問津
台北時間 2026 年 9 月 9 日，週三早上 10 點。上週五非農 16.2 萬，遠超預期的 5 萬；本週五 CPI 登場，美伊不和解，油價在 90 到 100 之間盤旋，市場定價今年升息 1.5 次。半導體經歷了 7 月不帶反彈的下跌、8 月上半月的小反彈、下半月的二探，今天硬體低位反彈、軟體下跌，市場還在跑「軟體跌、硬體漲」的故事。升息是不是主線？該買硬體，還是軟體？
本期 168X 戰情室請回老朋友投資 Talk 君（@TJ_Research），這一集他把宏觀放回噪音的位置：只要不進升息循環，兩、三次升息市場都消化得了，CPI 本身不重要，聯準會的反應機制才重要；市場從 2023 年以來對輝達的預期永遠是錯的，折舊錯配是偽命題，三年前的晶片現在一年就回本；開源模型把定價權還給 CSP，100 塊 API 亞馬遜只賺 4 塊的時代要變了；token 降價才是 agent 爆發的前提。留給投資人的一句話：買在無人問津時，賣在人聲鼎沸時，今年的市場已經考驗了我們好幾次！
一、升息不是主線：只要不進升息循環，兩三次升息只是路障
Mr. Z：歡迎大家來到 168X，今天是台北時間 9 月 9 號星期三早上 10 點，很榮幸又請到老朋友投資 Talk 君。先聊總經大局勢：上禮拜的非農、星期五晚上的 CPI、到底升不升息，還有沃許的表態。
投資 Talk 君：上週五的非農和失業率，從結果去看，無論哪個角度都是一組超預期的數據，起碼代表勞動力市場是好的，沒有任何訊號指向勞動力市場在變糟糕。當然從債券市場的交易結果看，數據出來之後市場也沒有把 9 月升息的機率抬升非常多，主要是因為從聯準會的角度出發，他們有兩個任務，勞動力市場相對 CPI 通常不是重點：暫時來說它是穩定的，沒有變得非常糟糕也沒有變得非常好，他們也不會拿一個月的數據當趨勢。所以最主要決定 9 月升不升息的，還是本週五的 CPI。
今天有人問我，要不要對週五的 CPI 做一些避險或倉位調整，我個人不會。即使這一次升息，9 月升、12 月再升，我們還是不會進入一個升息循環；只要不進入升息循環，兩次也好、三次也好，最終的升息對資產價格不會造成非常大的影響。 我們並不是在 2022 年那樣的升息循環裡，起碼從現在通膨的趨勢看不到。所以升息本身不是一個非常大的主線，它只是走在基本面、走在 AI 上的一個噪音，一個路障。另一點，今天收盤指數下跌，整個市場的參與度和情緒面，看標普其實都不高。帶著一個不高的情緒面進入週五的 CPI，無非兩種情況：數據不好，市場下跌合理，但下跌空間有限，因為情緒面本來就低；數據好或符合預期，在低參與度、低情緒面的情況下出現一波反彈，非常合理。不好的話就跌一些，一直到下週升息落地之後，市場可能才緩一緩、出現反彈。所以在當下的情緒面和參與度下，CPI 沒有太大必要去避險。
二、CPI 本身不重要：2021 年 CPI 從 2% 漲到 5%，市場照漲到 11 月
Mr. Z：美伊不和解，油價在 90 到 100 之間盤旋，這對 CPI 的衝擊有多大？看起來星期五開出來八成不太好看。
投資 Talk 君：以前我分享過一個觀點：CPI 是不重要的，重要的是聯準會怎麼去解讀 CPI。影響市場走勢的不是 CPI 數據本身，而是聯準會的反應機制。如果 CPI 再差，聯準會說沒必要升息，對資產價格就沒有影響。最好的證明是 2021 年，CPI 從 2% 上升到 5%，但聯準會一直是鴿派，資產價格一直漲到 2021 年 11 月，直到聯準會轉向。 所以 CPI 好或壞，不是直接導致資產價格漲跌的點，數據出來市場馬上會回饋，但更重要的是反應機制。這一次無論加兩次還是三次，CPI 好或壞，壞的話最終就加 2.5 次，從 3 到 6 個月的角度，兩次和三次對資產價格真的會造成非常大的影響嗎？不會那麼大。
在這個基礎上再想：油價是 CPI 的一部分，如果 CPI 相對聯準會的反應機制沒那麼重要，油價對 CPI 就更是一個相對沒那麼重要的因素，而且聯準會制定政策更關注核心 CPI，核心 CPI 起碼把油價去掉了。這段時間我接收到一個跟我不太一樣的觀點：如果美伊戰爭有放緩、結束或暫停的訊號，油價下跌、CPI 下跌，聯準會今年甚至可能降息。我不那麼認同。油價對核心 CPI 表面上沒有任何影響，短期從傳導角度也不會有太大影響，所以美伊戰爭的結束，對核心 CPI、核心 PCE、對聯準會的政策，影響不會那麼大。當然如果真的結束，方向上一定對他們沒那麼緊急地升息有幫助，但不是一個非常重要的因素。
三、兩年期美債：站在市場這邊，今年加 1.5 次
Mr. Z：你有個貼文我覺得蠻有趣：過往幾年的數據顯示，兩年期美債收益率往上走是一個 leading indicator，高機率代表聯準會的利率區間要往上調，這次也有這個徵兆。
投資 Talk 君：有。如果一定要我猜今年聯準會升不升息，我會認同市場的看法：市場怎麼走，我就認同聯準會最後會怎麼做。現在市場定價今年升息 1.5 次，我就認為今年會升 1.5 次。 不是說每次看到兩年期收益率上漲聯準會就一定升息，市場可能判斷錯，但判斷錯必須要數據去打臉市場預期，比如通膨數據非常好、就業數據非常糟糕，市場自然會把兩年期利率往下降。底線是：當市場在定價兩年期利率上漲、定價可能要升息的時候，起碼聯準會不可能降息，最終無非落在保持不變或升息這兩個選項裡。所以我站在市場這邊，市場認為要升息，我就當它要升息去做投資決策，我不會去押市場認為要升息、而我押它今年不加。
因為起碼我現在看不到核心通膨、核心 PCE 有任何放緩的跡象，中長期，起碼 6 個月到一年甚至更長，我都看不到 CPI 放緩的跡象：AI 的資本支出砸下去，整體工資增速還沒回到疫情之前的水準、比疫情前還高，很多消費仍然堅挺，通膨很難回到 2%。所以最好的情況就是不加，最壞的情況是加兩到三次，無非在這兩個選項之內游動。在我的投資框架裡，接下去 3 到 6 個月，宏觀本身還是偏噪音：當市場走得非常好的時候，需要一些負面消息去敲一敲警鐘；但退後一步看，只要不進升息循環，兩、三次升息市場都可以消化。兩、三次升息是一個結果，中間是通膨還是別的東西導致的，其實不那麼重要。
四、情緒面的極端：6 月吵美光是不是週期股，8 月底沒人要半導體
Mr. Z：我看你最近說，6 月的時候決定買半導體、賣軟體，聽起來是很蠢的操作；現在有點反過來，大家應該逐漸加倉硬體半導體，軟體慢慢賣掉。我的解讀正確嗎？
投資 Talk 君：一半。我並沒有認為軟體需要減倉，那條推只是對情緒面的描述。6 月底的時候，市場都在討論美光是不是週期股，討論非常激烈，美光是週期股該給 5 倍、還是不止 10 倍、20 倍的本益比。整個市場這一波回調，如果要找一個時間點，可能就是美光發布財報之後，整個硬體和半導體一路下跌。但當時沒有人看好軟體，認為軟體是被 AI 破壞的板塊，情緒面非常極端。到了 8 月底，情緒面反而對半導體非常悲觀：半導體經歷了 7 月不帶任何反彈的下跌，8 月上半月小反彈、下半月又下跌，二探是讓人最難受的，有些標的接近 7 月底的低點，很多持有晶片和半導體的人非常灰心。但恰恰這就是市場情緒面非常低的時候：SOX 向前看的本益比接近 7 月底了，如果我當時認為 7 月底是便宜的，那 8 月底估值接近 7 月底，就還是便宜。 6 月中下旬半導體估值 28、29、30 倍，大家卻在討論美光是不是週期股、對半導體非常追捧；現在整個 AI 還在往前進、絲毫沒有放緩的跡象，估值從最高點跌了 40%，大家卻對半導體沒有任何信心。從情緒面就可以感受到：不應該順著情緒面去做。 這是我當時主要想表達的點。
五、軟體的右側來了：第一個證偽的季度
投資 Talk 君：至於軟體，我並沒有認為可以賣。最近這兩天，半導體低位反彈，軟體又下跌，市場還在跑「軟體跌硬體漲、硬體跌軟體漲」的故事，我反而認為軟體在右側會有一個比較好的進場點，左側應該已經在我們身後了。因為從這個季度的財報看下來，這是第一個季度，很多軟體標的在財報裡能夠看到業務本身和 AI 的結合開始變現，AI 在軟體這一塊的落地才剛剛開始。 所以跑了 8 個季度、兩年多的「AI 破壞軟體」的故事，非但會被證偽，市場可能會慢慢醒悟：軟體的估值不應該是 10 倍、11 倍，起碼能回到以前 20 倍左右、以前估值的百分之七、八十。 我不是說現在該賣軟體，而是現在起碼不應該賣硬體，相反硬體到現在、半導體仍然是便宜的。
六、不用思考就買 SOX：高通是被落下的好標的
Mr. Z：半導體裡面，foundry、GPU、光通訊、儲存，大家應該先看哪個板塊？
投資 Talk 君：都可以，看哪些標的反彈了、哪些回調了。光還是有比較強的，像 Lumentum 接近新高，昨天大漲；但也不是所有的光都強，個股出現了分歧。最簡單的，不用思考的話，直接加指數，SOX 就是便宜的。 一定要分的話，我今天進來前在看高通和亞馬遜的合作，我覺得高通是一個非常好的標的：它在數據中心的佈局、未來在 C 端 AI 的佈局，現在市場都沒有看到，但這兩塊對高通未來都是非常好的卡位。高通這一波比較沒趕上，算是後知後覺，C 端手機又受到硬體漲價的影響，交付不行。從市場的 setup、未來的潛力，risk/reward 挺好，估值也不貴。
Mr. Z：可是現在市場對硬體的財報都蠻嚴苛的，高通一、兩個禮拜前財報非常好，照樣跌。
投資 Talk 君：過去兩個月的嚴苛，本身還是倉位的問題。所謂 sell the news，財報非常好但股價下跌，就是市場倉位過滿，或者在一個派發的過程，原來在裡面的倉位選擇跑路。但也因為這種情況，把整個半導體的估值又帶回到一個非常低的位置。投資者更應該關注：這個行業現在到底往哪個方向走，是更好、停滯還是更差？估值是不是在合理的位置？這兩個問題有答案，一個季度的消息、一個財報的消息，反而是機會。
七、英特爾是第一大倉位：想像成 AMD 加台積電，別用 PE 看它
Mr. Z：聊聊英特爾。看起來 best case 還是要被市場重新定價：18A 的突破、拉到 foundry 客戶、今年蘋果很不爽台積電。什麼時候能看到更暴力的成長？
投資 Talk 君：我對英特爾很看好，今天漲了之後它又變成我的第一大倉位，雖然我沒有把 120 塊減倉的那部分加回來。它算是買得比較早：20 塊錢的時候市值不到 1,000 億美金，現在 5,000、6,000 億。從投資角度，5,000 億到 1 萬億是翻一倍，這個標的值不值得投？我的答案還是值得。你說能不能再翻 5 倍到 2.5 萬億？不是完全做不到，因為可以把它的想像空間想成 AMD 加台積電：它自己有設計，又做晶圓代工。代工現在是虧錢的，但隨著良率上去、客戶進來，我相信 2027 年它的代工就能看到轉正。
市場特別是散戶，對英特爾的估值有一個很大的誤區：不能單看 PE。它 PE 60 倍、70 倍看著很貴，主要因為代工是虧錢的，你絕不可能拿 PE 去看一家虧錢的業務，它 PE 是無限大還是零？代工應該用 PS 看，在營收的基礎上給一個 multiple；設計和產品這一塊才用 PE 看。拆開去看，英特爾是不貴的。 其實半導體裡很多標的我都不認為貴：英特爾不貴，輝達不貴，博通也不貴。
我對英特爾完全不擔心，是因為陳立武已經非常好地證明了他在整個行業裡的人脈，人脈也幫他解決了內部良率的問題。過去兩個季度的財報，第一個季度他說良率達到公司預期、沒達到他個人預期，下一個季度就說良率已經超過他自己的預期。從 PR 給自己做宣傳、拉客戶、招人到良率，跟其他公司完全是 180 度的轉彎。現在它又踩在 CPU 的風口、未來 AI agent 的風口上。什麼時候爆發？先從 5,000、6,000 億到 1 萬億，到了之後再看市場給多少倍數、下一步有多大展望。基本面在不斷改善，估值一定也會不斷更新。有這樣的管理層，背後又有整個行業的推力，這家公司在我眼裡確定性很高，估值又不貴，放到第一大倉位很合理，它也值得。
八、市場永遠低估輝達：折舊錯配是偽命題，三年前的晶片一年回本
Mr. Z：輝達最近很便宜，市場到底低估了什麼？
投資 Talk 君：市場殺跌的理由可以找很多，但我們永遠不知道市場在交易什麼。你說交易的是不滿意 circular financing 也好，其他融資也好。前段時間它宣布和 6 家機構一起，為未來 5,000 億美金的 GPU 做剩餘價值擔保。最終還是看落地和需求：按現在的需求，A 晶片、H 晶片根本不存在剩餘價值風險，3 年前、5 年前的晶片，按現在的租賃價格一年就回本。這說明 3 年前、5 年前整個市場對 AI 基建是 under investment，現在的需求遠遠高於當時的投入，才會出現需求遠大於供給。
現在任何人去聊 3 年、5 年之後輝達會不會有風險，nobody knows，只能走一步看一步。一年多前就有人聊折舊的錯配：GPU 應該是 3 年一個週期，Neocloud 和大雲都假設 5 年折舊，認為大雲低估了折舊風險。現在事實證明恰恰相反，是大雲太保守了：按現在 on demand 租賃的需求，像 SpaceX 租出去的算力一年就回本，一年多前市場擔心的折舊和回本週期不匹配，是一個完全錯誤的結論。 未來手裡的 B 系列、馬上鋪開的 Vera Rubin，兩三年之後租賃價格是多少，沒人知道；但以前的佈局到現在的租賃價格，已經完全證偽那個觀點。
市場從 2023 年以來對輝達的預期永遠是錯的，一路錯過來：市場永遠不知道輝達下一年的營收增速是多少，無論買方、賣方，都是輝達給多少指引就寫多少，永遠不知道背後的需求。連明年都不知道，兩、三年之後誰知道？AI 也是這樣，只能有一個模糊的證據，然後不斷驗證。老黃這次給到下一個財年 70% 的營收增速，市場預計 40% 多，恰恰證明市場再次低估。 現在 forward 17、18 倍，即使估值不漲回去，營收 70%，就算沒有任何經營槓桿，EPS 增速也是 70%；即使估值再收縮，一年漲 40%，EPS 乘以 PE 有 40% 的回報，也很好。memory 我也這麼看：不用期待 PE 到非常高，假設 PE 不動，每年靠 EPS、靠基本面增長股價漲 40%，已經是很不錯的結果。
很多人問是不是市場錢不夠了，我永遠不覺得市場錢不夠，只是市場在一個不斷驗證的過程，這也代表市場是健康的。6 月那樣無腦堆晶片、堆硬體、討論 memory 是不是週期股，才是不健康的市場；現在不斷質疑，反而非常健康。只要這些公司持續 execute、基本面持續變現，估值又那麼低，AI 又在不斷落地和變現，多好的一個市場。
九、三家大雲三季度是明牌：基本面加速時絕對不是賣點
Mr. Z：CSP 這邊，Meta、微軟、亞馬遜你怎麼看？感覺三季度財報應該會不錯，去年投的東西應該都會被 realize。
投資 Talk 君：Google、亞馬遜、微軟要跟 Meta 分開看。三家大雲的三季度財報幾乎是個明牌：會非常好，而且會加速。 微軟二季度財報出來盤後才漲 4%、5%，市場反應挺慢，我那時說 buy Microsoft，我很少在 X 上這麼直接。市場完全低估了微軟，最低估的一個點是它在軟體、在 AI 這一塊的變現，Copilot 的落地環比增速 100%，到 3,000 萬 seat；當時市場懷疑 Copilot 做得非常糟糕、沒人用，結果打臉了預期。雲這一塊以前微軟在財報裡明確聊過：不是不能把 Azure 增速抬上去，是內部消耗了一部分算力，雲的增速是可以人為操作的，只要把一部分算力安排給客戶、不給內部，Azure 增速自然上去。結果這個季度雲增速上去了，三季度指引還會再加速。無論微軟、Google、亞馬遜，雲增速會持續加速。
微軟二季度 43%，下季度指引 45%，非常有可能做到 46%、47%。當公司基本面在加速的時候，絕對不是我們要賣的時候，因為市場會做線性外推。 市場開始擔心是在增速放緩的時候，比如從 43 變成 40、38，雖然還在增加但幅度變小；現在是 43 變 45、第四季度可能更高，margin 還在擴張，沒有任何理由去看空這些 CSP。
十、Anthropic 拯救了 SpaceX 和 Meta 的算力
投資 Talk 君：更重要的是，CSP 還沒有非常大地享受到短期租賃價格的上漲。能馬上享受到的是 Neocloud：像 SpaceX 把算力賣給 Anthropic，它說一年回本，甚至 9 個月。CSP 簽的訂單相對長，長訂單穩定，但短租的 on demand 價格要反映到長租，只有等原來的訂單到期、續約的時候按 on demand 定價去續。現在 on demand 的價格，是 Neocloud 3 年長約價格的 2.5 到 3 倍。 所以 Neocloud 也很受益：CoreWeave、Nebius 的財報都聊到新簽的訂單 margin 比以前還高，因為 CapEx 已經在身後了，新簽訂單的價格是正在進行時，只要 on demand 持續上漲，新簽的一年、兩年、三年、五年訂單價格都會水漲船高，回本週期更快。CapEx 是後視鏡，你投下去的錢已經在身後；你當初期待兩年半、三年的回本週期，不會假設價格持續上升，但如果 on demand 持續上升，就遠遠縮短了原來的回本週期。這就是為什麼 CoreWeave 說新一年的訂單 operating margin 上漲了 5 個點。對 CSP 來說 margin 也是利好，只是反映得沒有 Neocloud 那麼大。營收增速加速、margin 又在加速，這種標的沒什麼好擔心的。
Meta 不一樣，它現在還不是一家雲公司，未來可能出租算力，但作為一家拿 AI 去變現的公司，出租算力不見得是好事：出租算力本身證偽了你原本的路線圖，如果自己落地得非常好，為什麼要出租算力？ 當然現在 AI 落地很好、短期有這個 offer，它們也 take 了，賣了一部分算力給 Anthropic。Anthropic 對整個市場的貢獻真的很大：它抬高了價格，對 Neocloud、對 CSP、對 Meta、對 SpaceX 都是利好。 SpaceX 原本多餘的算力不知道怎麼處理，自己內部消化變現能力不強，Meta 也一樣；Anthropic 變現能力非常強，拯救了這兩家多餘的算力，給了它們一個可以賣出非常好價格的 offer。Meta 今天也出了個人智能體，未來考驗的還是它在 AI 的落地。
十一、100 塊 API 亞馬遜只賺 4 塊：開源模型把定價權還給 CSP
Mr. Z：CSP 現在都開始套開源模型，蒸餾出來再拿去賣，這看起來也是讓 margin 變好的原因之一。
投資 Talk 君：我一開始投亞馬遜就認為它是服務商，它一開始就沒有要做自己的模型，期待的是隨便哪個模型跑出來，最終都在 Bedrock 上跑。年初我就聊過，亞馬遜最好的變現就是 Bedrock，現在 Bedrock 變成它的變現機器了。未來的趨勢是模型變成 commodity。現在你可以說閉源模型依賴 CSP，也可以說 CSP 依賴閉源模型，但從 unit economics 看：最終落地的 API 賣 100 塊錢，大頭到了閉源模型，不然它的毛利不可能 80%、90%。100 塊裡 90 塊到了 Anthropic 手裡，剩下 10 塊是 Anthropic 支付給 CSP 的成本；亞馬遜的毛利 40%，6 塊是它原來的投入和成本，亞馬遜只賺了 4 塊錢。 100 塊錢的 API 落地，反映到亞馬遜的利潤就 4 塊錢，90 塊的營收全部被閉源模型賺走，pricing power 在閉源模型這邊。
有了開源模型就不一樣了。開源模型大多來自中國，中國開源模型的變現模式還是得依賴美國的 CSP，定價權反而到了 CSP 手裡。而且亞馬遜很早就讓中國的開源模型在上面跑了。對 CSP 來說，百花齊放是最好的結果，開源模型智力上去，對 CSP、對軟體都是非常大的利好。前面說 100 塊的 API 對應的智力假設是 130，這 100 塊是軟體公司吃掉的成本，軟體公司要想辦法把這 100 塊轉移到消費者身上、跟產品結合、賣更高的價格。現在有了開源模型，3 到 6 個月之後同樣 130 的智力，從開源模型在 CSP 上跑出來的成本可能只有 10 塊、20 塊，軟體公司的成本從 100 塊壓到 20、30 塊，成本下降的速度非常快，而且不見得要給客戶降價，因為客戶不知道你的成本，客戶只關注你賣多少錢、能不能帶來更好的變現。
矽谷的 Gavin Baker 前段時間說開源模型利好 application Layer、利好 infra layer，我完全同意，我在他講之前就持相同觀點：軟體公司成本大幅下降，可以各種試驗不同的產品，試錯成本低、開發週期短，產品不行就淘汰下一個。再往下推：原來 100 塊錢的事現在 20 塊就能做到，軟體公司還是願意花 100 塊，但調用 token 的體量要上升 5 倍。對 CSP 來說等於做了 5 個 business，以前只做一個；定價權回來了，量又上去了，一定是利好 CSP。
Mr. Z：以前所謂的大頭都被閉源模型賺掉，現在看起來 CSP 能扳回一城。開源和閉源之爭會怎麼演變？現在比較有效率的用法是閉源模型當大腦指揮，重複性、機械性的工作給開源模型。
投資 Talk 君：這已經發生了，不算預測。兩、三個月前 Coinbase 的 CEO 出來說，他們的 spending 跟以前一樣或增速非常慢，但 token 數量指數上升，因為背後做了 model optimization。這是一定會發生的事：最難的任務交給閉源，重複性高、相對簡單的交給開源，最終對 token 的需求比以前高，但花費不見得比以前高。從 CSP 層面，Bedrock 所在的位置未來也是幫企業優化模型的使用，所有模型都能在平台上調用，根據需求給建議，在總花費不增長很大的情況下做到最好的優化。硬體端也在做優化：HBM 供給受限，新一代 Vera Rubin 的 HBM 配比往下減；高通在數據中心的路線是為了解決未來推理、agent 推理的需求和 HBM 受限的問題，把推理的 decoding 和 prefill 分開，老黃也在走這條路線，收購了 Groq，最近 Cerebras 和亞馬遜、亞馬遜和高通的合作都是。錢花得太多之後大家對花費緊缺了，一定會挑一個更合理的路線：消費端做模型優化，硬體端的使用場景也分開了，GPU、XPU、Groq 之間的工作分配，未來這條路會越來越明顯。
十二、agent 落地看半年到一年：token 降價是智能體爆發的前提
Mr. Z：那下一個 AI 落地的爆發點在哪？AI agent 現在看起來也沒到很通用。
投資 Talk 君：這兩天已經有兩個例子。今天 Meta 公佈的 Muse，跟 Gemini Spark 做的事類似，幫你訂餐、搜索、看日曆、安排事情；兩家優勢不一樣，Meta 掌握社交媒體和社交習慣，落地方向會有點不同，我也期待蘋果 Siri 往 C 端智能體這個方向走。另一塊是 OpenAI 的 Astra（GPT-6），更往 B 端智能體靠。如果年初的小龍蝦是第一代智能體，我期待接下去半年到一年，智能體的落地會真正有一些落實，因為 token 的價格下去了，token 價格下去才是智能體有可能爆發的前提。 今年上半年跟智能體相關的標的和故事基本沒人討論，主要因為 coding 落地太好，整個市場的算力全被 coding 吸引走了。現在開源在智力上追上來、coding 慢慢被商品化之後，很多算力會被釋放出來，價格也下來了。智能體的調用次數比人類的調用是指數性上升的，價格不下來，智能體不可能落地；智商上去之後，原來 1 塊錢能解決的問題，現在能解決更多、更難的問題。所以智能體的落地，必須伴隨 API 價格下降和開源模型智商上升。今天 Meta 的 Muse 一個月給 100 萬 token 的限額，也可以訂閱燒更多，它敢給你 token 去試，某種程度說明 token economics 對智能體的落地已經 make sense，加上 2027 年又有很多算力落地，接下去半年到一年，agent 的真正落地還是挺期待的。
十三、Nike 和 Lululemon 的通病：過於安逸、不承認錯誤，轉型一年起
Mr. Z：你最近也在看 Nike 跟 Lululemon 這種消費品，有什麼 comment？
投資 Talk 君：這兩家是傳統公司，跟 AI 沒太大關係。整個市場要有 alpha 必須靠 AI，但我不會把所有的都押在 AI 上，關注和佈局一些傳統公司，分散跟 AI 相關的風險是有必要的。Lululemon、Nike，加上一年半年前的星巴克，三家公司最大的通病：過於安逸，管理層完全看不到消費者需求的改變，產品沒有任何創新；另一點是不承認錯誤。 直到價格下跌、反映到營收裡，才意識到不可能什麼都不做還保持地位。意識到之後就拖累了，產品創新和公司內部文化不是一、兩天能解決的，這類公司的 turnaround 起碼一年起。星巴克算比較成功地開始 turnaround，最近產品漲價消費者也能接受。
Lululemon 有試圖轉型，但明顯不夠：管理層也聊到推出的新產品市場接受程度不好。它最大的問題是還沒受到最大競品 Alo 對中國市場的衝擊：Alo 8 月才剛進入中國，而中國是 Lululemon 增長最好的市場，在增長最好的市場裡，一個在其他市場已經挑戰它位置的對手剛進來，只能說中國市場的挑戰才剛剛開始。新產品又沒被市場接受，說明起碼第一波創新是失敗的，基本面的轉變還需要時間驗證。Nike 會好一些：從其他公司的財報已經驗證，它新產品的接受程度很好，問題在 legacy 的舊產品，問題非常大。鞋子市場跟美國整體消費一樣，消費者變得非常挑剔；高端市場的銷售反而不差，高收入人群、前 10% 的收入人群佔了美國 50% 的消費，好的餐館、Costco 仍然在排隊，中高端消費根本沒受影響。像昂跑這類跑鞋比 Nike 貴，消費者仍然買單。所以 Nike 不可能靠原來的喬丹品牌繼續賣，舊產品必須更大折扣清倉，新產品已經被市場接受，它在轉型的過程中，是一個 mix。往未來看，看的不是舊產品以什麼折扣賣出去，而是新產品能不能被接受、新產品的增速。Nike 和 Lululemon 從基本面上還是有差別的。
十四、Circle 與 Robinhood：agent to agent 還差一步
Mr. Z：8 月 19 號之後 比特幣漲上來，帶動了幣圈 native 資產和幣股。你說 Circle 和 Robinhood 對 portfolio 的貢獻蠻明顯，聊聊這兩隻。
投資 Talk 君：Circle 我現在還是浮虧的，因為買得比較早、價格也比較高。但今年 Circle 對我的貢獻確實挺大，年初就挺大，後來一波從 130、140 跌到 60，現在又回去了；8 月以來它從 5% 的倉位漲到最高 8%，全是自己漲出來的。這兩家公司這段時間的反彈，一定是受比特幣影響，毫無疑問。但 Circle 另一部分可能被比特幣的上漲埋沒了：今年年初 Circle 漲的時候，市場炒的就是 AI agent，只是最終小龍蝦出來之後沒人用，大家發現一個月燒四、五百塊調 API，龍蝦沒給我任何回報，小龍蝦算是第一波承接 AI agent 的產品。但就像前面花那麼多時間聊 agent 的落地，API 價格下降、智力上去之後，Circle 一部分的上漲應該也反映了市場對 agent 和 agent 之間的支付、人和 agent 之間的溝通、agent 和商家之間的支付，有沒有可能用到 USDC。這跟公司本身關係不大，是行業往前進，Circle 原來就佈局了這個行業。
但 Circle 佈局的是 agent to agent，真正的 agent to agent 還需要一段時間。現在才剛看到第一步 make sense：人給 agent 指令，agent 去重複人原來做的事。今天 Meta 的 Muse 宣佈跟 Stripe 合作，你用 Muse 購物，Muse 用 Stripe 支付，還是傳統的支付方式，還沒到需要用 USDC 支付的階段。現在只是 agent commerce，可能是第二步、第三步，還沒到 agent to agent，還差了一步，但離 agent to agent 又進了一步。 方向是正確的，它又是一家佈局基建的公司，60 多塊的時候我跟很多人分享，放一部分倉位在裡面，佈局的是未來的 infrastructure layer。只是管理層的執行力，跟 Robinhood 是有差距的。Robinhood 基本上是所有幣圈相關個股裡執行力最高的，鏈上跑出來很多走得非常好的 meme，做產品真的很厲害，包括 prediction market，所以市場給它溢價，估值 30 多倍，無論從傳統券商還是幣圈標的看都不便宜，但從 CEO 的執行力看，Robinhood 配得上這個溢價。一個是管理層非常強，不用擔心追不上熱點；一個是需要等待，還沒到 agent to agent。無非便宜的時候買一些，市場情緒非常高、又沒有明顯落地的時候減一些，現在 Circle 還完全沒到情緒非常高的時候。
Mr. Z：幣圈本身，比特幣的後市，近三個月、六個月怎麼走？
投資 Talk 君：我個人看法，這一波幣圈是被黃金帶起來的，黃金是被美債的真實收益率帶起來的，從順序上看是這樣。我認為黃金還有得走，所以比特幣也有得走，整個市場還有得走。
十五、特斯拉與 SpaceX：別看空老馬，但別買理想，要講價格
Mr. Z：忘了聊最重要的特斯拉跟 SpaceX。特斯拉的 Cybercab day 你怎麼看？
投資 Talk 君：Robotaxi 那個活動我覺得挺成功的，成功的點在宣傳。讓很多人知道新的 Cybercab 跟 Waymo 最大的差別是沒有方向盤，造型又非常亮眼，金色的。一家公司的產品要讓別人知道必須造勢、做 marketing，特斯拉本身又不大做 marketing，從這個 event 本身來說是成功的，有噱頭又能造勢。但從基本面看沒改變什麼：Cybercab 能做到的自動駕駛，Model Y 也能做到，Austin 那邊兩人座、四人座都有，它沒有把自動駕駛證偽或證實。我手裡有一些特斯拉，倉位不大，前段時間減過，一直在等一個價格上比較好的機會把一部分倉位加回去，因為我還是看好自動駕駛的廣泛落地會落在特斯拉身上，無非是價格合適不合適的問題。
Mr. Z：那我們的太空第一股 SpaceX 呢？
投資 Talk 君：我覺得 SpaceX 是高估的。 從結果看，收購 Cursor 收得挺好，Cursor 變成了 xAI 非常好的變現渠道，原本 xAI 明顯缺一個變現渠道。但老馬畫的餅裡，大多數來自數據中心的建造、賣算力這個業務，賣算力本身值不了多少錢，市場沒有給賣算力的公司非常好的估值，除非你做 hyperscaler、有附加服務，不然只能參考 Neocloud。它上個季度財報說賣算力的回報是 9 個月、小於一年，但小於一年的模式不可持續：你造數據中心，算力必須簽長訂單，自己下 8 個 GW 的量去簽短訂單，等於自己砸自己的飯碗。如果未來 AI 營收全靠賣算力，這不是一個好業務，又是重資產，代表未來還得融資，你看 Oracle 融資融得多辛苦。Cursor 在 coding 這一塊起來的話，可能是 SpaceX 比較好的增長點，是一個非常好的收購，但 AI 這塊畫的餅我沒有非常認同，SpaceX 現在還是屬於貴。
Mr. Z：老馬說的是 30 萬億的經濟。老馬向來愛畫餅，不過矽谷有句話，不要看空老馬。
投資 Talk 君：不要看空老馬，應該解讀為不要看空他的願望：你覺得做不到的，他最後能做到。但做投資得講價格，不可能去買一個理想。 要分清什麼是可能做到的、什麼是基本做不到或非常遠才能做到的，投資得給一個時間，得有一個 thesis，知道什麼情況下、多久之後能證偽或證實，有一個衡量的標準。Don't bet against Elon Musk 我認同，但不代表盲目地投，SpaceX 一上市你就去投 200 多，還是得講價格。
Mr. Z：給一個 overview：現在到 Anthropic IPO 是一個階段，然後中期選舉、選舉之後，這三到六個月會怎麼演變？路透說路演推遲到 9 月底，IPO 應該落在 10 月底 11 月初，他們正在把循環信用額度 RCF 擴張到 150 億美金，讓更多美系投行參與進來。
投資 Talk 君：這些上市的公司，SpaceX、兩家大模型，投的時候還是要小心，因為它們都 price 進了未來兩到三年甚至更遠，而且背後有非常大的賣盤：一級市場投資者要變現，他們都是幾十倍甚至上百倍的回報，一定會賣。這是一個非常大的 wealth transfer：你買了這些公司的股票，錢從二級市場參與者轉到一級投資者手裡，他們原本的投資終於有回報。從流動性的角度，這些標的體量太大，對市場是有影響的，就像 SpaceX 剛上市對特斯拉的抽血一樣，市場要找下跌理由的時候，這些東西可以成為理由，確實會有吸血的行為。但主線還是看 AI 的落地。包括中期選舉，我不會去套歷史走勢，比如中期選舉之後市場會非常好，我更多看短期市場情緒面在哪、參與度在哪。如果帶著很高的情緒面進入中期選舉，那選舉之後非常有可能 11 月就下跌了。8 月之前很多人覺得 9 月要下跌，結果這兩天軟體跌了、硬體反彈了，套歷史走勢意義不大。我跟著情緒面和估值走：估值是更高層面的判斷邏輯，估值高、情緒面高，就做一點減倉；現在估值低、情緒面也低，at the moment 我沒什麼好擔心的。
Mr. Z：訪談的尾聲，有什麼想跟大家分享或提點的？
投資 Talk 君：你問題裡最後一個我覺得挺有意義：如果有一句話要跟大家分享。巴菲特說過，買在無人問津時，賣在人聲鼎沸時，很適合今年到現在的市場：年初情緒面很高，3 月下跌、大家擔心戰爭，情緒面非常低；6 月對半導體、硬體非常嗨；7 月底、8 月底又對半導體非常悲觀。今年市場已經考驗了我們很多次，人聲鼎沸的時候會不會賣、無人問津的時候敢不敢買，能不能把這句話真的落實到自己的投資和交易裡。 現在可能大家覺得是老生常談，但老巴留下來的經驗，其實挺有用的。
