Vol.67 美股新高：泡沫中场，还是牛市序章？

嗨 ， 大家好 ， 欢迎收听 《 十分吸引 》， 这是一档由 " 吸引子 " 出品的财经播客 。

我是石磊 。

我是敏姐 。

我们希望做到系统化洞察 ， 从混沌中发现价值 。

我们追求多元化适应 ，在变革中把握机遇 。 Hello， 大家好 ， 欢迎收听本期 《 十分吸引 》， 我是敏姐 。

在节目开始之前呢 ， 先做一个温馨提示 ： 本期节目仅为两位主播个人观点和市场交流 ，不构成任何投资建议 。在节目里提到的所有的公司和标的 ， 只作为案例分析 ，不作为个股推荐 。

投资有风险 ， 入市请大家独立判断 ， 理性决策 。 那我们正式开始今天的节目 。

今天我们想聊聊 ： 狂奔的美股到底有没有泡沫 ， 还有对全球资本市场影响最大的美联储 。 这两天美联储主席要交班了 ， 鲍威尔也要退了 。在交班的时候会发生什么样的故事 ，以及对我们这个世界有什么样的影响 。

好 ， 那我们正式开始吧 。其实我感觉啊 ， 这波美股涨得有点非同寻常 。 首先呢 ， 上涨的数字就很疯狂 ， 像标普 500 已经连续涨了 6 周 ， 这个也创了 24 年以来最长的连涨记录 。

上周五 ， 标普 500 收于 7398 点 ， 纳指呢收到 26200 多点 ， 都刷新了历史的收盘的新高 。 而且这是在 4 月份 ， 单月标普涨了 10% 以上 ， 纳指涨了 15% 以上的连涨 。

疯狂的除了指数以外呢 ， 还有 AI 芯片公司的股价 ， 像 AMD 单周股价上涨将近 18%， 还有做 AI 服务器的 Supermicro 涨了 24%， 英伟达一周也涨了 8%。

这波芯片股的疯狂背后， 到底是真实的需求 ， 还是泡沫叙事 ？ 如果错过了这波行情 ， 那我现在还能不能上车呢 ？

这个相信也是我们很多听友最关心的问题 ，也是经常在微信群里能看到有人在发问 。 那我们今天就想聊聊这个问题 。

另外一边啊 ， 我们再看看作为普通人， 我们从新闻上看到的其实是另外一些景象 。 美伊战争还没有结束 ， 霍尔木兹海峡封锁已经超过了两个月 ， 布伦特原油的油价一度突破了 104 美元一桶 ， 通胀的阴影还没有散 。

美联储又在上个月底 4 月 30 号宣布利率继续按兵不动 。 所以从新闻上来看啊 ， 战争 、 高油价 、 美联储不降息 、 通胀涨价 ， 这些放在任何一个时代里面 ， 听起来都是利空 。

而且我们都知道 ， 对于科技股来说 ， 这样的利空压力应该更大 。 不过就在我们今天录节目的当下啊 ， 特朗普刚坐上飞机 ，有没有可能中美关系 、 全球矛盾会向好的方面发展 ？

我还看到人民日报今天写了一篇水平很高的文章 ， 说中美关系回不到过去 ，但能够有一个更好的未来 。

我觉得官媒啊 ， 人家的文笔绝对不是一般两般的 ， 写得特别好 。 我们也会对这件事情拭目以待 ， 持续观察 。

另外呢 ， 最近还有一个指数也比较出圈 ， 就是巴菲特指数 。 这个是个什么指数呢 ？ 它是一个衡量股市整体估值水平的宏观指标 ， 公式就是全市场股票总市值除以 GDP。

这个指数已经在 5 月 8 号到 231 点以上了 。 巴菲特也说过 ， 如果这个比例接近 200%， 你就是在玩火 。 从过去十年的数字分位来看 ， 现在这个数字处于 99.2% 的分位 ， 这个是非常非常高了 。

当然这个也是个统计数据 ， 经验数据 ，也有可能存在缺陷啊 ， 比如说美股是不是已经有了新的商业模式 ， 它能够突破指数的边界 。

所以总的来说 ， 为什么我们熟悉的一些规律都失灵了 ？ 为什么新闻世界跟现实世界这两个世界的感受相差这么大 ？

到底是市场疯了呢 ， 还是我们理解市场的方式出现了问题 ， 要迭代了 ？ 这个市场到底它在看什么 ？

显然啊 ， 它不在看新闻 。 所以如果你也关注美股投资 ， 或者你认为市场已经出现了泡沫 ，也可以在评论区给我们留言 ， 说出你的观点 ， 或者把这期节目转发给你的朋友 ， 大家一起讨论讨论 。

先来看看石磊的观点 ， 你对这一波的走势有什么样的看法 ？

对 ，4 月份以来 ， 全球市场确实比较魔幻 。 一方面 ， 原油价格其实还在高位 ， 特别是远月合约 ， 趋势还在上涨 ，并且不断创出新高 。

大家知道前面是涨的现货和近月合约的价格 ， 那么最近远月合约呢 ， 出现了一波新的上升趋势 ，并且全球的原油和成品油 ， 还有 LNG 的这些库存进一步大幅下降 。其实时间是它的敌人， 这些都表明油气的危机是被拉长了 ，而且比一个月前的市场的预期要严峻很多 。

你讲到这个 ， 我就想起你上次线下活动的时候在讲到 ， 好像市场在低估这个油气的危机 ， 包括远月当时还没有上涨 ， 可能现在就等于市场反应过来了 。

市场在慢慢的反应 ， 就还不是很激烈 。 因为在 3 月份的时候呢 ， 市场曾经非常恐惧未来油气价格会涨到 150 啊或者 200， 所以市场在 3 月份出现过一些定价叫做滞胀 ，并且呢 ， 极高的油气价格会把需求打掉 。

那么现在实际上美国的消费者信心指数已经大幅下跌了 ，但是市场就把这开始忽略 ， 市场被其他的热点吸引了 ，并且 3 月份的时候 ， 我们处在一个比较中高水平的全球油气库存里 ， 当时更多涨的是个预期 ， 实际上我们还是有油有气的 。

但是 4 月份 、5 月份连续消耗两个月的库存 ， 我们确确实实在 5 月底就会进入到一个低库存的状态 ， 到 6 月份进入到干了 ， 库存就干了 。

就算海峡通了 ，其实对后续影响也是比较大的 。

很大 ，而且它恢复会越来越慢 ， 它后面会有一个放大的效果 。 实际上市场一直在忽视这条线 。 但是另外一方面呢 ， 敏姐刚才说的全球股市新高了 。

很不可思议的感觉 。

对 ， 很不可思议 。 但是大家会觉得 ， 反正 2025 年也是这样的 。3 月份的时候 ， 市场对滞胀的这种恐慌早就消失了 ， 现在完全市场沉浸在了 AI 投资创造的这个景气之中 。

当然这个景气其实也是现实 ， 美股的盈利非常的漂亮 ， 整体的 EPS 同比增长 27%， 非常高 。 而且呢 ， 解题度的扩散的宽度也是非常高的 。

这两个方面似乎看上去是有些矛盾的 ，但它们都是现实 。 我们到底在未来的这个矛盾 ， 会不会产生非常激烈的冲突 ， 使得双方的这些主线的不断的交替 ， 然后带来更多的系统性风险 ？

我的看法呢 ，在未来的一年之中， 我们会看到一个负反馈的循环叠加了一个正反馈的循环 。 这是系统的语言啊 ， 正反馈复合到底是什么 ？

大家可以听听我们以前的节目 。 那么什么是负反馈的 ？ 是传统的能源油气的紧张 ， 它会沿着中游的加工到下游的消费这个链条 。

而我们知道 ， 现在的消费其实是禁不住太多的涨价的 ，也就是大家的收入还不是特别好 ， 消费的信心是比较低的 。

所以在这个消费的链条上， 它是负反馈的 ， 消费力是不足的 ， 然后下游抵制涨价 。 能源除了我们油气能源以外 ，其实还有一些新能源的替代 。

所以你一旦上游涨价的话 ， 就会出现很多替代效应 。 最近的一两个月也已经出现了 。 所以在能源和消费这个链条上， 它是负反馈的 。

而在 AI 投资这个链条上， 它是正反馈的 。 一方面 ，AI 投资创造了盈利 ， 盈利再加上梦想 ， 就创造了市值 。

市值呢 ， 会让企业更容易拿到融资 ， 更容易拿到融资就会促进新的投资 。 这里面它是一轮的放大效应的正反馈 。

我们看到这个链条上的很多盈利 ，其实是投资创造的 ， 投资呢又是市值创造的 ， 市值呢又是盈利创造的 。

所以它们是自我加强的一个循环 。

左脚踩右脚的循环 。

是的 ， 这两个反馈 ， 一个正的一个负的 ， 会导致我们整个的金融市场出现此起彼伏的一种状态 。 我们知道以前说过 ， 一个正反馈加上一个延迟的负反馈 ， 就是个泡沫 。

这就是泡沫的机制 ： 正反馈加延迟的负反馈 。 并且你会发现 ， 这两个循环它都是消耗自由现金流的 。

正反馈依赖投资 ， 那么它本身就是依赖外部融资的 ， 所以它是消耗自己的自由现金流 。 另一个负反馈 ，也就是能源和消费 ， 本身它由于推高了通胀 ，由于挤出了一些我们的消费能力 ， 它是消耗现金流的 。

这两个循环在一起 ， 它们会更加的消耗自由现金流 。 所以整个的循环就越来越依赖于外部的融资 ，也就是要消耗外部的资源 。

所以最终我们会看到 ， 本轮的这种泡沫行情有多壮阔 ， 结局就会有多难看 。 而连接这两个反馈的中间关键节点 ， 就是货币金融环境 。

过后我们也会聊到底是怎么样一个连接方式 ， 到底货币金融环境由哪些构成 。 那我们先看看第一个问题 ， 就是刚才说的市场无视战争跟油价 ， 对地缘冲突的免疫力越来越强 。

第一很奇怪 ， 第二我也想知道市场到底在关注什么 。

关注盈利嘛 ， 科技巨头的盈利 。 科技巨头在一周的财报非常的亮眼 ，并且资本开支大幅上调 ， 六大公司都超出预期 。

当然现在 Mag 7 里面第七个苹果 ， 它跟其他人是不太一样的 。 苹果现在更多的是一家价值型的公司 ， 没有那么多资本开支 ，但利润也是比较稳定的 。

这六大公司它的营收都超预期 ， 那么净利润也实现了两位数 ， 甚至有的是三位数的增长 。 谷歌呢 ， 凭借着云业务和利润率的大幅提升 ， 成为最大的赢家 。

英伟达呢 ， 实际上受益于 AI 芯片的需求爆发 ， 业绩也是爆发式增长 。 亚马逊的电商和云业务也是双轮驱动的 ， 利润率创出新高 。

特别值得关注的就是谷歌 。 谷歌在一季度呢 ， 它的营收同比增长 22%， 利润同比增长了超过 80%。 亚马逊也是几乎完美的成绩单 ， 亚马逊给大家兑现的似乎是说 AI 投资也是开始兑现成利润了 。

这个在亚马逊和谷歌里面 ， 大家都有这样的期待 。 但是我们拆开利润表就发现呢 ，其实这些巨头们正在构建一个自循环的闭环 。

谷歌有 287 亿美元的利润 ， 来自于它投资的 Anthropic 股权的重估 。 大家知道这个 Claude AI， 它是 Anthropic，Anthropic 马上就要 IPO 了 。

而一季度有 287 亿美金的利润 ，是来自于这个股权的重估 。 这个重估带来的利润贡献 ， 占整个谷歌的总利润的 45%。

所以剔除了这种叫做非经常性投资收益之后， 谷歌的第一季度的核心经营性的业务净利润 ， 大概只同比增长了 25% 到 30%， 是一个温和的增长水平 。

当然对于谷歌这么大体量而言 ，也不容易了 。 亚马逊的情况其实几乎是一样的 ， 它的一季度的净利润中也包含了 50% 的来自于非经常项目中的这种股权重估的未实现收益 。

它也是投了那家 AI 公司吗 ？

也是 Anthropic。 微软大家知道 ， 它是持有 OpenAI 的 27% 的股份 ，但是呢 ， 它持有 OpenAI 的股份 ， 采用的是权益法来进行会计处理的 。

所以 OpenAI 它现在是个亏损公司 ，OpenAI 给它带来的是一个季度的亏损 。 所以巨头们的整个的核心的营业利润 ， 就是扣除掉这些股权的非经常性的重估带来的收益 ， 它们的同比增速呢 ， 普遍就是 20 到 30 的百分比 。

只有英伟达同比增长了超过 130%。

太猛了 ， 实在 。

是的 ， 所以只有英伟达的利润 ，其实是一个比较实的利润的增幅 。 但是其他巨头们实现了一个中高增速 ， 百分之二三十也很不容易了 ， 毕竟都是这么大的公司 。

但最重要的呢 ， 除了这个盈利和收入以外呢 ， 最重要的是六大巨头的这种合计的 AI 资本开支承诺 ， 达到了 650 亿到 720 亿美金 。

这个比 2025 年增长超过了 80%。 原来大家预期基本上是同比增长 60% 到 70%， 现在是 80% 以上 。 当然这些资本开支主要投资于 AIDC 和一些芯片的采购 ， 所以它保证了 AI 的整个生态的流量还在快速的增加 ，而瓶颈现在在 AI 的硬件 。

这个部分的开支 ，是不是很多也是要靠融资来的 ？

对 ， 融资占比超过 70%。

对 ， 这个也是你刚才说 ， 为什么货币金融环境最重要的一个原因 。

是的 ，他们的自由现金流都花的差不多了 。 我看到一个数据 ， 就是这些巨头们已经把 80% 以上的自由现金流已经投出去了 ， 所以越来越多的需要融资 。

刚才说到这些巨头的盈利情况非常好 ， 我在财新上也看到一个数据 ， 跟大家分享一下 。26 年一季度 ， 标普 500 整体的盈利同比预计增长 15%，其中信息技术板块贡献将近 80% 增量 。

所以财新那篇文章开玩笑说 ， 标普 500 已经变成了一只 AI 指数 ， 它等于 Mag 7 加标普 493。 好 ， 那我们讲完第一个问题 ， 关注盈利 。

接下来再探讨除了盈利的基本面以外， 还有什么影响是更大的 。 因为上次北京线下你也说过 ， 今年 2 月份以前 ， 美股的盈利也很好 ，而且技术进步也是被验证了 ，也很好 。

但是股票就是不涨 ， 对吧 ？ 甚至在 2 到 3 月份 ， 金融条件突然收紧 ， 科技股还有一波大跌 。

所以这个是不是说明光有盈利其实是不够的 ？ 根据刚才你前面的观点 ， 无论是消费的负反馈还是 AI 的正反馈 ， 这两个循环都在消耗自由现金流 。

那么也意味着其实它也会越来越依赖外部投资 。 还是线下活动你讲的 ，AI 未来你说是有 5 万亿美金的资本开支 ， 里面只有 31.5 万亿是自己的自由现金流 ， 自己的营运资金 ， 自己赚来的钱支持的 。

另外 73.5 万亿全部都是借来的和政府支持 ， 就是融资和政府 。 企业融资它就有成本嘛 ， 成本的关键就是利率环境啊 ， 信用环境这些要素 ， 决定借钱贵不贵 ， 借钱难不难 。

所以这个也是一直以来高科技股对利率 、 对流动性这些要素特别敏感的原因 。 这是不是意味着啊 ， 科技股这一轮的爆火的走势 ， 它不仅仅取决于公司的盈利本身 ， 还有一个要素就是货币金融环境的宽松程度 。

因为货币金融环境决定了市场愿不愿意为这些科技公司的盈利定价 ， 对吧 ？

嗯 ，是的 ， 科技股对金融环境特别的敏感 。 今年的 1 月末到 2 月的中旬 ，其实全球的货币金融环境就开始小幅紧缩了 。

当时 1 月份也有贵金属的暴涨和暴跌 ， 到 2 月份纳斯达克指数也出现了比较明显的下跌 。 这个都是引发了货币金融环境的紧缩 。4 月份的时候 ， 货币金融环境开始恢复到了宽松的状态 。

而我们说货币金融环境到底在说什么呢 ？ 其实它主要由三方面构成 。 第一就是货币政策关注的基准利率 ， 当然不仅仅是基准利率了 ， 还有一些数量型的工具 。

第二就是市场的流动性环境 ， 还有第三就是金融体系的信用环境 。 抓住这三个要素 ，其实就能够看明白全球的货币金融条件 。

基准利率代表着货币政策 ， 这是由央行定的 。 流动性环境 ， 它与金融机构和金融市场的平衡性有关 。

那么也就是说 ， 当买卖严重的不平衡的时候 ， 我们就会发现 ， 哎 ， 这个流动性就会出问题 。

比如一些集中的踩踏 ， 就会使得流动性恶化 。 比如说一些金融机构出现了一些信用的问题 ， 那么大家就不愿意跟它拆借资金 。

这个时候流动性也会发生变化 。此外就是广义的信用 ， 它是指各个层次的市场的信心 。 这个信心并不是虚的 ， 之前我们谈过货币怎么派生出来的 ， 对吧 ？

货币是通过信用派生出来的 。其实货币本身不是央行印出来的 ，是金融市场和金融机构通过信用塞到我们的兜里的 ，是货币派生 。

所以这三个要素 ， 基准利率 、 流动性环境和信用环境 ， 共同决定了货币金融的环境 。

我看你们 ALICE 系统最近流动性环境好像说是上涨的知情度达到 90%，是吧 ？

对 ， 现在是宽松的 ， 非常宽松 。 我们也可以对比一下 2025 年的全球贸易战啊 ， 就关税战的过程 。

因为在 2025 年的 4 月份解放日之后， 市场出现了一个月的大幅暴跌 ，但是两个月之后， 全球的股市也创出了新高啊 ，并且后面出现了大牛市 。

是不是今年又重现了 2025 年的特征呢 ？

这个也是大家期待的 。

是的 ，因为 2025 年的这个贸易战 ， 尽管过程非常的颠簸 ，但是实际上贸易战并没有让全球贸易停下步伐 ，并且在后面有各种多轮的谈判 ， 使得整个的贸易链条还是存在的 ，并且全球的贸易量还是增加的 ， 没有被彻底的破坏 。

但是破坏了什么呢 ？ 破坏了一个结构 ， 增加了我们贸易供应链的成本 。 本来是大家可以直连的 ， 那么现在就要绕好几个地方才能去到一个最终的目的地 。

那么我看最近有些研究 ， 就是说中国和美国直接贸易确实是下降了 ，但是如果算上中国和亚洲地区的贸易出口和东南亚卖给美国的这些货 ， 你就发现没有变化 ， 只是多了这么一个环节而已 。

所以从系统的整体角度来看 ， 主要就是成本增加 ，而支持这些成本层层传导的关键是宽松的货币金融环境 。

从 2025 年下半年起 ， 美联储就开始了降息 ， 流动性也趋于宽松 。在这个时候 ， 人工智能的基建投资也开始加速了 。

第一波就是 6-9 月份 ， 我们看到科技股暴涨 ，10 月份之后开始 Hello， 重资产的这些开始暴涨 ， 权益资产的这种金发姑娘时代再度开启 。

它实际上是有两轮行情 。 那么到了 2026 年的 2-3 月份 ， 全球金融条件开始紧缩 ，并且随着 3 月油价的暴涨 ， 市场认为通胀压力上升 ， 会推动美联储啊从降息转为加息 。

两年期的美债利率一度上涨了 60 个 BP，其实也是结束了这一轮短期美债利率下跌的一个关键的节点 ， 就是 2-3 月份 。

到今天 ，其实两年期美债利率还是涨到了 4% 左右 ， 一个相对高的水平了 。 那么金融环境的紧缩带来了一个需求的负反馈 ， 所以市场当时就开始交易滞胀 ， 甚至衰退 。

所以那个时候是有衰退性的定价的 ，而纳斯达克当时跌了十几个百分点 。在 4 月份之后呢 ， 我们看到即将接任美联储主席的这种 Kevin Warsh，他会表现出较为鸽派的倾向 ，并且呢 ， 指引市场关注一些他调整过的货币政策框架 ， 比如说剔除异常波动成分的通胀指标 。

这些都会使得市场认为利率环境呢 ， 实际上是从紧缩可能转向是趋稳 。 市场本身的流动性环境和信用成本 ，也在 3 月份的恐慌之中呢 ， 出现了小幅的紧缩 ，但是 4 月份呢 ， 都恢复到了到 2025 年四季度这样的一个偏宽松的水平 。

所以整体上看 ，3 月份全球的货币金融环境趋于紧缩 ，但是呢 ，4 月份就恢复了正常 。 那么市场的信心来自于科技巨头们的资本开支的高速增长 ，而 4 月份这些巨头们的季报给出来了大家的勇气 ，而信心也带来了货币派生 。

我们刚才说了 ，在一季度 ， 这些巨头们的营业收入 、 资本开支增速继续的上调 ， 这保证了整个人工智能的产业 ， 它的流量继续充沛 ，并且瓶颈还处在一个偏硬件的环节 ， 最突出的就是半导体 。

这些半导体产业可以获得持续爆发的订单 ， 订单的可见度达到了 2028 年到 2030 年， 并且它们的产品的涨价幅度也出现了天文数字 ， 从而带动了整个全球的科技股呢 ， 创出新高 。

但是呢 ， 这次的中通的冲突 ， 实际上虽然没有以一个爆发式的状态出现 ，但是它是一个隐隐作痛 ，并且创疤吧 ， 我觉得在越烂越深 ， 甚至 OPEC 可能实际上权力出现了瓦解 ， 比如阿联酋退圈 ， 这是对中东秩序的一个非常显性的路标 。

它未来会带来秩序的改变 ，并不是说它一定会带来油气价格持续的暴涨 ，并不一定会的 ，但是它必然会增加中东油气资源的风险溢价 ， 从而使得能源供应链也面临重组 。

我们前面几年大部分是中下游的贸易的供应链的重组 ， 那么现在我们来到了能源供应链的重组 ， 所以这必然也会加大能源供应链的成本 。

就是你上期演讲的主题 ， 能源重塑世界 。

是的 。

虽然它可能短期看好像大家选择忽视或者无视 ， 实际上中长期来说 ， 对这个世界的影响和改变都是非常非常大的 。

对 ， 它结构性改变其实超过了它对总量型 、 紧缩型的改变 。

同时还有一些新增的投资机会 。

是 ， 那么 26 年和 25 年最大的不同 ，其实我们对比来看呢 ， 就是 25 年金融环境可以持续的宽松 ， 又降息 ， 对吧 ？

然后美国就业环境是下降的 ， 所以它是有基础去降息的 ， 物价也是可控的 。 但是 26 年不同了 ， 那么金融环境继续宽松的条件是不太存在的 ，并且能源带来的这个通胀压力 ， 它本身就是消耗系统现金流的 。AI 的基建投资 ， 我们说了也是消耗现金流的 ， 它们只能去依靠不断膨胀的信心来创造信用 ， 派生货币 ， 才能支持新科技的基建的完成 。

所以金融环境是趋于紧缩的 ， 只是说这个紧缩的节奏和力度目前还不清楚 ，而且呢 ， 还要看新的美联储主席如何给出新的治理框架 。

所以整体来看 ，26 年潜在的系统性风险是远远高于 2025 年的 。

刚才讲这段 ， 我想起来以前一位总理说的 ， 信心比黄金更宝贵 。

对 ， 信心就是钱 。

是的 ， 预期其实就是钱 。 所以总的来说 ， 像这些 AI 科技公司盈利好也是真的 ，但是盈利好呢 ，不等于必然上涨 ， 只有货币金融环境才是决定市场愿不愿意为盈利定价的一个关键 。

一旦环境相对比较宽松 ， 再叠加可预期的盈利增长 ， 那么股价就能完成一次戴维斯双击的上涨 。

这里啊 ， 我还发现一个问题 ， 就是在这些巨头的市场表现里面啊 ，其实分化也很大 。 虽然说起来 Mag 7 什么的 ， 实际上它们的分化还是非常大的 。

我这里提供一些数据 ， 像谷歌今年上涨了 35%， 市值逼近了英伟达 ， 那英伟达涨了 28%， 亚马逊涨了 8%， 这是好的 。

但是也有不好的 ， 微软跌了 14%， 特斯拉跌了 12%，Meta 跌了 6%。其实就七家公司嘛 ， 分化还是比较大的 。 当然刚才讲了苹果跟它们不一样 ， 对吧 ？

所以苹果算是无功无过 ，不涨不跌 。 大家都在砸 AI 资本开支 ，但是你看谷歌呢 ，是大涨的 ， 微软呢 ，是大跌的 。

这个中间的巨大的分化 ， 那说明市场它在区分什么呢 ？

对 ， 现在市场除了要看眼前的利润以外， 它还要看你未来的订单 ， 还要看你未来的订单有多少 AI 的含量 ，AI 的含量里面有多少证明了你的新的商业模式的成功 。

而谷歌其实在各个环节里就做到了最优秀 ， 一方面它的在手订单实在是太好了 ， 它的积压订单环比翻倍了 。

那么另外就是它的云业务和 AI 解决方案 ， 成为市场觉得 AI 商业模式已经跑通了 ， 所以会给出一个非常高的估值 。

它的资本开支全年的指引也进一步的提升 ， 比 2025 年接近翻倍了 。 自由现金流还是改善的 ，AI 的投资对于谷歌而言 ， 还没有对它的现金流造成特别大的挤压 。

对于亚马逊而言呢 ， 它的营业利润率上升了 ， 创造了历史的最高 13.1%， 这是营业利润率 。 云业务和广告业务的增长呢 ， 都还是比较快的 ，但它传统电商业务是温和的增长 。

但是呢 ， 它的问题就是自由现金流转负了 。 它是公司历史上第一次季度的自由现金流转负 ， 它的可持续性和对外部融资的依赖性在增加 。

英伟达的 EPS 报呢 ， 它利润同比增长了超过 200%，而且利润率毛利率继续提升 。 它的数据中心业务同比增长 180% 以上 ， 它的芯片继续供不应求 ，并且订单已经排到了 2027 年之后 。

当然它的市值早就涨了很多了 ， 早就突破了 3 万亿美金 ， 资本开支并不高 ， 自由现金流增长强劲 。

苹果是个另类 ， 它是非常稳健的 ， 一季度的净利润同比增速 11%， 毛利率基本维持在 44%，并且对 AI 的资本开支是不高的 。

产品路线图按照常规按部就班在推进 ，不进行大规模对外的投资 。 那么自由现金流的转换率也是非常高的 ，也就是它的收入基本就是现金 。

季度内宣布追加 1,000 亿美金的股票回购计划 ， 它就是一个价值股 。 而我们看微软呢 ，EPS 报利润增长还可以 ， 同比增长 29%， 云业务增长也是比较快的 ，但是资本的开支却是不断创出新高 ， 自由现金流大幅下降 ， 股价也是大幅下跌的 ，并且微软的云业务可能更多的还是在传统的云业务上 。Meta 的 EPS 报的净利润同比增速 49%， 广告业务利润率继续提升到了 48%，但

是资本开支大幅增长 ， 自由现金流也是小幅的下降 ，并且大家一直在怀疑它到底对 AI 的投资这么大 ， 它是最大手笔的 AI 投资者 ，但是它整个的商业模式受到了质疑啊 。

我不做美股投资嘛 ， 所以我其实之前不是很搞得清楚谷歌跟 Meta 的商业模式 。 我总觉得在我看来它们有点像 ， 都广告收入嘛 。

不是差异很大 ， 谷歌现在的云主要是对 ToB 的 ，Meta 你看下面的那些东西 ，Facebook 这些全是 ToC 的 ，但中国 ToC 的可能跑得更顺一些 。

当然在美国 ToB 的商业模式先被验证出来 ，因为毕竟 ToB 端有云化的这个过程 ，他们把数据和自己的业务都已经上云了 ， 然后你再加上一个 AI 的智能之后， 它自然而然就会产生一个新的商业模式 。

但中国不是 ， 云就是把你整个的商业的数据 、 工作流程 ， 甚至一些服务都云端化 ， 所以你的服务就架在云上面 ， 你的公司就是一个云的公司 。

但现在又出现了一个人工智能 ， 它会把你本身就已经云化的商业模式智能化改进 ，但如果你这公司连云都没上， 你怎么驾驭 ， 你的数据都不知道在哪 。

我记得亚马逊当时是云 ，是它的第二增长曲线 ， 对吧 ？

对 ， 亚马逊的云就是传统云 ， 谷歌现在是把整个 AI 的解决方案完全和云紧紧的合在一起了 。

所以当时我就在看怎么会有积压订单嘛 ，其实企业跟它买了云服务 ， 承诺未来会付钱 ，但是现在实际上还没有使用 ， 只是签了合同 ， 对吧 ？

所以这种就属于积压订单 。 一开始我就还以为谷歌是靠广告收入 ， 广告收入也很大 ，因为毕竟是搜索那边也都是广告收入 ，但广告收入你看它也是 ToB 的 。

市场现在最关注就是这么大的 AI 投资能否在这些科技巨头上未来的业务场景中实现变现 。 企业级的 AI 解决方案其实首次超越了传统的云服务 ， 这就是谷歌 Cloud， 谷歌云的首要的增长引擎 。

企业从购买基础的存储和计算的资源 ， 这传统的云 ， 那么转向了去购买成体系的 AI 解决方案 ， 包括模型啊 、 工具啊 、 算力啊 、 咨询服务的这种一站式打包 。

而谷歌也凭借着自研的这个 TPU 加 Gemini 模型加云基础设施加行业解除方案 ， 这种全栈的能力呢 ，在 AI 的居民集团中也占得了一个非常独特的优势 。

它是一个自己闭环的生态 ， 谷歌也是大量在 3-7 年的这种长约 ，也就是说积压订单啊 ， 它来锁定了算力 ，并且企业抢先了这种 TPU、AI 的这种算力配额 ， 提前备货 。

而微软和 AWS 就是亚马逊的 ， 这些还是以 1-3 年的常规云的这种合同比较多 ，而长期的算力锁定的也是比较少的 ， 远远少于谷歌的 。

所以谷歌就是妥妥的链主 。

是的 。

所以按你这样分析 ， 我理解是这样 ， 就是市场现在在看大家 AI 的投入 ， 已经开始转化成真实世界的订单啊 、 利润啊 、 现金流了 。

就是我们常说的有没有形成商业闭环 ， 毕竟是一门生意 ，不是光在讲故事 。 英伟达不用说了 ， 谷歌肯定是有答案的 ， 所以市场给了估值 ，但是微软和 Meta 还在烧钱的阶段 ， 它的投入产出之间还没有闭环 ， 所以市场就不认可 。

是的 ， 这个产业链里我觉得两个比较显形的链主 ， 一个是英伟达 ， 它其实也是跟大家说我是在做解决方案 ， 它在 Tether 连环之前是一个卖铲子的 ， 它在 Tether 连环之后它是做生态的 。

做生态就是它要做标准 ， 跟华为一样 ， 华为也是做生态的 。 虽然英伟达本身的股价涨幅并不多 ，但是这个生态里面谁值钱谁不值钱 ，是由英伟达说了算 ，因为它制定标准 ， 所以它是链主 ，但不一定说链主的股票是最好的标的啊 。

那比如华为系中国也是 ， 比如说谷歌也是它那个生态的链主 。

英伟达跟谷歌的关系是什么 ？

竞争和合作关系 ，因为谷歌也会用英伟达的芯片 ，但是它们两个竞争关系也很大 ， 所以它们俩的股价的时候是负相关的 ， 特别是去年的九十月份的时候 ， 它俩股价都是负相关 。

英伟达因为它现在做的是解决方案 ， 为什么说你一旦一个公司开始推出一个生态的解决方案 ， 它就是更像这个链主了 ， 就是这个解决方案是方方面面的一个客户 ， 一站式的采购你的解决方案就够了 。

而我这个解决方案里面联系着我所有生态伙伴的产品 ， 我制定标准 ， 谁符合这个标准谁就进来 。

所以 AIDC 干活的那个是不值钱的 ， 委托它干活的 ， 然后制定这个活怎么干标准的 ， 它是值钱的 。

它是甲方加协会 。

它制定标准 ， 标准很重要 。 那么当然现在二级市场就非常极端了 ， 特别是 A 股的二级市场 。

站在光里 。

对 ， 特别夸张 。 现在 A 股里的某建材公司 ， 房地产那产业链呢 ，由于切入了半导体洁净史的赛道 ， 做半导体不是你得有一个特殊的洁净史 ， 对吧 ？

洁净史的一个赛道 ， 它也沾了 AI 的边 ， 对吧 ？ 那最近一个月暴涨 140% 股价 。

这种算是故事吗 ？

就擦边嘛 ， 哈哈哈 ， 沾边就行 ， 哈哈哈 。

我们讲完科技股基本面的盈利和宏观金融环境啊 ， 那我们再来看看风险 。 最近有一位曾经精准预测过 00 年泡沫和 08 年次贷危机的一位对冲基金经理的创始人叫格兰瑟姆 ，他又发出了警告 。他认为 AI 支撑的上涨可能只是崩盘前最后的狂欢 ，而且 AI 提高生产力会导致大量失业 ， 这种结构性悖论啊 。他说了一句话我觉得还蛮精彩的 ，他说 AI

可以造车 ， 可以开车 ，但是它不会买车 。 所以当下 AI 这个正反馈 ， 还有可能会加剧你刚才说的能源消费那个负反馈链条的恶化 ， 它也涨价嘛 ， 对失业有影响 。

同时呢 ， 资金也是会追捧 AI， 像基金经理 ，他会纷纷选择集体跳下悬崖 ， 哪怕知道是泡沫 ， 那为了短期排命也不得不跟风 ， 这个可能也是金融行业的一个特征 。

所以我们在第 32 期为什么小盘股总是暴涨暴跌这一期里面 ，也聊过复杂系统的自组织临界现象 。 我也想问石磊 ， 这轮美股的上涨 ， 你觉得算是一种非理性的极端行情吗 ？

有没有可能出现泡沫破灭 ， 甚至是崩盘 ？ 那如果有风险 ， 你推断啊 ， 大概会用什么样的方式演绎 ？

比如说年初你曾经用 LPPL 模型提醒过韩国股市的暴跌风险 ， 那这次有没有出现同样的信号 ？

对 ， 首先我觉得现在的泡沫化行情还在理性阶段 ， 理性的泡沫 。LPPL 模型的本质呢 ， 是一个非线性的正反馈机制主导下的自组织临界过程 ， 这个我们在之前敏姐说的那个 32 期里面介绍过啊 ， 自组织临界是什么东西 。

它呢 ， 这个过程用 LPPL 模型可以数量化的去描述 ， 这个模型的底层驱动力来自系统内部啊 ， 各组分之间它有相互模仿和协同的一种行为 。

这种现象广泛的存在于咱们自然界和人类社会中的这种临界现象 ， 比如说金融的市场的崩盘啊 ， 地震啊 ， 山体的滑坡啊有关 。

比如说我们的 K 线就是一种可观测量 ， 对吧 ？ 股价是种可观测量 ， 火山喷发是一种可观测量 。 它这种可观测量呢 ， 会呈现出一种超指数的幂律的增长的一种状态 ，并且会叠加一个加速的对数周期震荡的一个周期型的模式 。

所以这是幂律周期震荡这种特征 ， 这是两个的叠加 。 整体上它叫做对数周期幂律 ， 这个模型啊叫 LPPL 模型 ， 它是统计物理和复杂系统那种交叉的一个简化模型的产物 。

发明这个模型的人叫索内特教授 ，他是 1996 年提出来这个模型的 。 索内特教授现在在南方科技大学任教 。

就深圳那家 。

深圳的 ， 对 。他原来是在苏黎世理工 ， 最近几年都在南方科技大学担任风险分析预测与管控研究院联席院长 。他的一本书也被翻译引进了 ， 叫做 《 股市为什么会崩盘 》，其实就是介绍这个 LPPL 模型应用的 ， 推荐大家去看一看 。

这本书是比较通俗的读物 ， 门槛不高的 。在金融市场的这个典型的应用 ， 这个模型我们看它的底层可以假设两类交易者 ， 一类呢是理性的基本面交易者 ， 我管它就叫价值型的投资者啊 ， 它是基于资产的内在价值进行买卖 ，并且它提供一种负反馈模式 ， 就是价格高的时候它卖出 ， 低估的时候它买入 。

这个是不是就像巴菲特 、 芒格这一类的 ？

对 ， 类似 。 另一方面呢 ， 这个模型本身它管它叫非理性的噪音交易者 ，但是我觉得这种可能不太礼貌啊 ， 就把它叫成成长型的投资者 ，其实也并不一定是噪音交易者啊 ， 我觉得它是偏成长型的 。

它的模式是正反馈模式 ，并且这种正反馈模式还要模仿 ， 模仿他人的正反馈模式 ， 它有种协同效应 ， 价格越上涨它越买 ， 价格越下跌它越卖 ， 顺势交易的 。

这种是不是我们常说的跟风者 ？

跟风者 ， 当然有些跟风者他认为他 。

趋势投资者 。

对 ， 趋势投资者 ， 对 ， 可以这么说 ，并不是说这种趋势投资者是赚不到钱的 ， 很可能有的时候他们是赚很多钱的 。其实量化很多都是这种模式 。

对 ， 那么这种成长型的交易者呢 ， 当他们的影响力在某段时间超过价值型的交易者的时候 ， 市场就会进入到一种有序的泡沫状态 。

这种局部的买入行为 ， 通过一种模仿的网络进行不断的扩散 ， 就会形成价格上涨 ， 更多人买 ， 价格进一步上涨 ， 这种正反馈的循环 。

而这种正反馈的增长导致的不是一个普通的指数级增长 ， 所谓的指数级增长呢 ， 它就是增长率是恒定的 ， 就叫指数 ， 一天涨 1%， 持续下去 ， 它就是一个指数型的增长 。

这种是比指数增长更快的叫幂律增长 ，也就是增长率本身它是随时间递增的 ， 今天涨 1%， 明天涨 2%， 后天涨 3%， 大后天涨 10%， 这就叫幂律增长 。

这是刚才说的正反馈导致的一个幂律增长 。 另一方面我们叫对数周期震荡 ，因为它也不是直线的增长 ， 对吧 ？

它也不是一直在增长 ， 它还会有一些回调 ， 这个回调就是对数周期震荡 。 它的动力学机制呢 ，是来自于不同尺度的交易者 ， 比如说有秒级的 ，有日度的 ，有周度的交易者 ，他们在不同层级的相互的交易形成的震荡 ， 叠加和协同 ， 就会产生了一种叫频率随着时间增加的对数周期模式 。

简单而言就是说 ， 它会越来越短的时间去更大幅度的震荡 。

这个最典型的就是随着量化的加入 ，其实波动会加大 。

越来越快 ， 就是你想你什么时候逼近一个临界点 ，因为 LPPL 模型最终它要推算那个临界点 ， 就像水什么时候开 ， 它的波动越来越快 ， 越来越快 ， 越来越快 ， 然后到它的波动频率达到无穷大的时候 ， 就是它的临界点 。

这个模型就是只要你到无穷大的频率 ，也就越来越快 ， 越来越快 ， 越来越快 ， 到无穷快的时候 ， 就是你的临界点要崩塌了 。

而索内特教授 ，因为他本来是学物理系的嘛 ， 物理教授 ，他最初的模型就是用了一个层级的这种钻石晶格来模拟 ， 就描述这种不同层次的交易者他们的互动网络 ， 来证明这种分型的结构 ， 它会自然而然的产生这种对数周期震荡 。

所以 LPPL 模型它是对市场状态的理解的那种估计 ， 它是一种比较简化的一种理想状态的泡沫的样子 。

所以它并不是说一定要预测某一天临界点到了崩 ，不是这样的 ，而是一个估计 。 最近一个月呢 ， 我们又跑了一下， 哎 ， 发现呢 ， 又出现这种高置信度的状态了 ， 就是高置信度的这种泡沫状态 。

韩国股指 、 费城半导体指数 、 日经 、NIKKEY 都出现了这种对数周期幂律的泡沫化形态 ，并且它们估计的临界点呢 ， 分别在 5 月下半个月到 6 月全月 。

这是一个重要的回调的特征窗口 ，但未必是崩盘 。1 月中旬的时候报告的是白银 ， 白银是在 1 月末出现临界点 ， 韩国股市是 2 月的中旬 ， 它估计是 3 月初的临界点 。其实 3 月初还是有些外引的 ，因为这个临界点是它内引 ， 就是内部的结构张力使得它达到临界 ，但突然又来了个战争 ， 所以它是双重叠加 ， 那是外部的 。

但是现在又创新高了 。

对 ， 现在又创新高 ， 它不是说预计你未来会下跌 ， 它是说你未来会大幅震荡 。

它只是预期内生性的风险的到来 ， 所以它不是在预测崩盘或者是预测未来的趋势 ，而是在提醒我们可能风险的窗口正在接近 ， 应该是这个概念 ， 对吧 ？

是的 。

那你对美股现在的风险怎么看 ？ 你认为有没有泡沫 ？ 还是这轮美股是下一轮技术革命牛市的起点 ？

我觉得泡沫和技术牛市的起点实际上是一个东西 ， 技术革命的牛市往往都是泡沫市 。 所以最重要的是 ， 我们要理解这个市场处在什么阶段 ，在不同的阶段我们如何与泡沫共舞 。其实乱中取利啊 ，也包括与泡沫共舞这种状态 ， 乱中取利的一个模式 ，不一定它乱中取利是崩盘状态的乱中取利 ， 还有一种是崩盘之前的乱中取利的 。

泡沫过程它一般都是说有一个很大的宏观的叙事 ， 这个叙事一般是正确的 ，但是它的定价是失控的 ， 失控的主要是说市场对于未来久期的推断是很困难的 ， 这个过程很困难 。

但是呢 ， 一般这个叙事是对的 ， 市场呢出现了阶段性的这种共识过强 ，并且带来了一个正反馈驱动的泡沫 。在高估之后呢 ， 金融资本和产业资本它们的风险利益是不一致的 ， 带来一些负反馈的延迟 ， 带来一个泡沫的崩盘 。

我们说产业叙事方向是对的 ，但是市场会把长期的趋势一次性的现在给你折现了 ， 给你定价了 ，而忽略了在路径上发展的一些不确定性 。

而一旦这些不确定性出现 ， 你马上就会看到定价需要往下打的 。 它把 10 年到 20 年产业的发展时空呢 ， 压缩到了 1 年、2 年 。

对于后进来的金融资本而言 ， 就是你在高峰期高估的状态进来的金融资本 ， 前面的 1 年都给你定价了 ， 你进来时候就已经把后面的 10 年、20 年的发展空间全部定价完了 。

所以后面的十几年， 对于后进来的这种金融资本而言 ， 它就是波动 、 损失和高位站岗蹲守 。

我们太有经验了 。

对啊 ， 过去几年 A 股市场投资者大把这种经验 ， 对吧 ？ 像 2021 年这种新能源的股票 ， 到今天还没有恢复到原位呢 。

新能源主题的股指最深跌了 60%， 到现在还好 ， 部分的新能源股迎来了第二轮的成长曲线 ， 宁德时代嘛 ， 第二轮成长 。

储能 。

对 ， 储能 。 如果没有这个东西 ， 你看白酒股 ， 哈哈 ， 白酒股就没有第二轮成长 。 但有了第二轮成长之后， 整个板块其实距离 2021 年的高点到今天还差 15% 呢 。

所以在泡沫中最重要的也需要有定价锚 ，而估值是关键维度下的估值 ， 所以锚呢也是要跟着驱动的这个维度来变化的 。

我们可以对比一下 1999 年互联网泡沫的时代 ， 当时是基于互联网它的本质 ， 当时互联网最重要的就是眼球 ，也就是用户的注意力 。

现在依然是 。

对 ， 这就是行业的本质 ， 互联网就是这个本质 。 那互联网天然的这种网络效应 ， 它会产生边际成本递减 ， 它带来的是这种正反馈的飞轮 ， 所以当时的这种眼球数据就成为了定价锚 。

但是呢 ， 当市场非常热的时候 ， 资本开始驱动公司 ， 公司呢甚至融资去买眼球 ， 买流量 ， 甚至到最后呢 ， 就开始把自己的名字改成 .com， 本来不是 .com。

有的时候也是价格上涨本身创造新闻 ， 甚至创造了基本面 ，也就是你看到的很多的所谓的公司的盈利都是买来的 ，不是自然增长的 。

所以这就是不同的阶段 。在高估的阶段下呢 ， 整体上市场就会出现 IPO 和新经济的这种资产的供给大量出现 ，而且卖的都很贵 。

那么在并购的市场上也会出现用新经济换股并购旧经济 ， 这个最出名的就是 2000 年 。 我们知道 2000 年纳斯达克的泡沫到顶是 3 月份 ，1 月份的时候呢 ， 这个美国在线 AOL 就用高估值的股票去购买了时代华纳 ， 新经济买了旧经济 ， 通过换股的形式 。

到最后的这个阶段是什么样的 ？ 就是公司现金流烧没了 ， 特别是在脆弱性的生态位的公司 ， 比如说现在可能在 AI 这个浪潮里面比较脆弱的 ， 就是 AIDC 的计算中心去建造计算中心的这些公司 ， 它们在现金流的角度上是最脆弱的 ，也就是它们就是煤矿里的金丝雀 ， 去测试它这个毒气的 。

泡沫破灭阶段一般都会有重大的事件爆雷 ， 或者这种财务造假 ， 让大家突然发现华丽的袍子下挂满了狮子 。在盘面上呢 ， 一般上涨的公司数量会越来越少 ， 越来越少 ， 牛市的宽度会越来越低 ， 虽然指数还在上涨 ，但是上涨的公司数量是少的 。

最后直到特别大的利好的消息 ， 股价也不涨了 ， 你就知道这是被严重的高估了 ， 所有的利好都被提前兑现了 。

而现在我们看到可能还是在一个泡沫的中段 。

就是泡沫归泡沫 ，但是还没有那么疯狂 ， 没有那么虚幻 。

还没那么虚 。

对 ， 技术革命的起点 ， 做资本开支 ， 如果没有泡沫 ， 别人也不会去做资本开支 。

对 ， 必须需要泡沫 。

对 ， 必须需要泡沫 。 它就是相辅相成的 ， 相伴相生的 。 好 ， 那我们刚才魔幻的美股讲完了 ， 市场愿不愿意为 AI 的盈利定价 ， 那背后也讲了始终有一只看不见的手在主导 ， 这个手是什么呢 ？

那就是货币金融环境 。 而这个货币金融环境背后的大 Boss 是谁呢 ？ 就是美联储 。 像之前我们在 33 期 、46 期 、55 期节目里面也经常聊过美联储 ， 它的加息降息逻辑怎么在影响全球资产价格 ， 大家如果对这个话题感兴趣的话 ， 可以找来听一听 。

但是美联储这个话题我们今天还是要反复讲 ，因为本身就是在持续变化的 ，而且每一次变化都会重新定价全球的风险资产 。

就在我们录节目的这几天啊 ， 我们今天是 5 月 13 号录的 ， 美联储呢也正在经历一个关键的人事交接 ， 旧主席鲍威尔即将卸任 ， 那新主席凯文 · 沃什即将接棒 。

所以新旧主席的这个政策倾向的变化 ， 包括委员会内部的投票博弈啊 ， 包括特朗普对美联储的持续施压 ， 会不会影响美联储的独立性啊 ， 这几股力量的角力都会直接影响到未来整个全球货币利率政策的方向 ， 或者影响到市场对金融环境的预期 。

还有一个很有趣的知识点啊 ， 所以新主席凯文 · 沃什提出了一个新的通胀计算算法 ，也不是很新 ，是达拉斯是吧 ？

对 ， 达拉斯联储 。

达拉斯联储用的 ， 叫截尾均值 PCE。 我觉得这个理论也蛮有趣的 ， 值得今天石磊跟大家专门聊聊 。

这个算法当然不是他发明的啊 ， 结论就是有三种不同的通胀算法 ，其中差了可能有 1%， 一个是核心的 PCE 显示通胀在 3%， 那么美联储要降息的话 ， 它通胀得到 2%， 这个目标呢还有一个点 ，但是如果用截尾均值 PCE 显示 ， 就只有 2.3 了 ， 那这个 2.3 就很接近 2% 的降息窗口了 。

所以会不会降息呢 ？ 如果是用这个指标来看 ， 真的有可能 。 那么市场也会根据美联储的政策方向 ， 接下来决定交易降息还是交易加息 ， 交易紧缩还是交易宽松 。

所以这个也会影响全球各个大类资产的定价 ， 包括黄金啊 、 债券啊 、 商品 ，也包括刚才我们讲的 4 月份科技股的反弹 。

所以说我们今天第二个板块就想聊一聊美联储现在处在一个什么样的关键节点 ， 接下来的走向会怎么样 。

这对我们普通人， 对我们投资者来说 ， 对我们手里的资产来说 ， 又意味着什么呢 ？

上一次在 4 月 29 号的美联储会议 ，是鲍威尔作为主席主持的最后一个会议了 。 市场对于政策利率不变的结果当然是早有预期的 ，但是呢 ，8:4 的这个投票战队是超出预期的 。

上一次美联储的这个票尾出现这么大的分歧 ， 要追溯到 1992 年的 10 月份了 。 三位反对票 ，他们的反对不是说是要降息 ，而是要删除公告里前瞻性倾向宽松的措辞 。

当然另外还有一个就是川普代表 。 那么会后呢 ，在新闻发布会上， 鲍威尔也告诉大家 ，他 5 月份卸任主席之后， 将会以理事的身份继续留在美联储 ， 直到对他的所有调查彻底结束 。

我们以前的节目其实跟大家交代过啊 ， 新的主席凯文 · 沃什之前一直被参议院的专业委员会卡住了他的任职 ，并且有一位共和党的参议员要求川普必须停止对鲍威尔的调查之后 ，他才会重启参议院的程序 。

那么现在呢 ， 这个顺了 ， 程序已经重启了 ，并且呢 ， 参议院投票第一轮的委员会投票也通过了 。 所以基本上凯文 · 沃什他就是会接任鲍威尔的下任主席 ， 铁板钉钉了 。4 月 25 号 ， 实际上这个检察官已经宣布终止了对鲍威尔的调查 ，并且转交了美联储的监察长处理 ，但是保留后面的重启权 。

啊 ， 你看这个是有一些勾心斗角 ， 鲍威尔说呢 ， 调查是政府因美联储拒绝按总统意愿大幅降息而发起的 ， 一种史无前例的法律攻击 。

对他本人的人身攻击 。

而且旨在威胁货币政策独立性 。他坚持呢 ， 需要以公开透明 、 尘埃落定的方式彻底结束才会离任 ， 认为当前的这种进展并没有达到他认为的结束的标准 。

你看 ， 硬刚的 ， 美联储主席实际上是一个四年任期的 ， 美联储的理事实际上是 14 年任期的 ，他这是两个独立的职位 。

鲍威尔的主席任期呢 ， 到了 5 月 15 号结束了 ，但是他的理事任期是到 2028 年 1 月 31 号才结束 ， 所以法理上他是有权继续履职的 。

还有一年半 。

哎 ， 那么作为理事呢 ，他仍然拥有货币政策的投票权 ，并且可以对继任者凯文 · 沃什他的政策形成制约 ， 防止他的急转弯 。

但是如果鲍威尔同时离任呢 ， 特朗普就有可能提名新的理事来填补这个空缺 ， 所以那个时候呢 ， 理事会就会形成一个政治主导的多数派 。

不过呢 ， 鲍威尔作为美联储主席 ，他在离任的时候没有辞去美联储理事这样的一个安排 ，其实历史上也是非常罕见的 。

上一次呢 ，有美联储主席卸任后继续留任理事的还是 1948 年 。1948 年美联储主席 ， 当时他还留下来继续担任理事 ，是为了亲手要把美联储从辅助财政部的这种化债的这种职责中拉出来 ，因为之前美联储和财政部一直有一些协定 ， 美联储的主要的一个使命就是承接美国财政部的债券 。

所以这两个主席的留任 ，其实都是为了美联储的独立性 。

哎 ，是的 。

增加一道防火墙 。

是的 ， 可以这么概括 。 刚才敏姐说的一个新的下一任美联储主席观察这个通胀的核心指标 ， 已经从原来的这种核心 PCE 转向了截尾均值 PCE， 这到底是什么呢 ？

其实截尾均值 PCE 已经存续了很多年了 ， 它是达拉斯联储开发的一种核心通胀指标 。 它的核心计算逻辑是将 PCE 美国消费者的消费篮子中的 178 个细分品种 ， 它是价格按照跌幅排序 ，并且动态剔除价格变量最极端的部分 ， 就像我们以前说扣掉一个最高分 ， 扣掉一个最低分啊 ， 这样 。

但它的剔除比例更大 ， 它是剔除涨幅最大的 31% 和跌幅最大的 24%， 对剩余中间的 45% 的商品和服务价格进行加权平均计算通胀率 ， 每月重新排序 ，并且剔除极端值 ， 确保滤掉一次性价格的这种冲击 。

那么这个和原来的核心 PCE 相比呢 ， 它是剔除了所有的极端波动 ，而并不仅仅是食品和能源 。 我们知道以前核心 PCE 就是剔除了食品和能源的 ，因为食品和能源受到的一次性的冲击会比较大 ， 所以为了规避这样的噪音信号 ， 剔除食品和能源 ，但现在是剔除所有的极端波动 。

当然有研究表明呢 ， 总体的通胀通常呢 ， 它会向这个截尾均值 PCE 收敛 ，而不是向核心 PCE 收敛 。 所以从学术上来讲呢 ， 截尾均值 PCE 确实是合理的 。

那么新任的美联储主席 ，他力推了这个截尾均值 PCE，他认为能够减少政策的反复横跳 ， 当通货膨胀呈现这种强烈的正偏态 ， 所谓的正偏态就是说 ， 相对于我们的均值方差这个模型 ，有更多的少数商品出现暴涨的时候呢 ， 可能它会低估通胀上行的压力 。

当通胀波动来自其他类别的时候呢 ， 截尾均值它能够提供更加可靠的趋势信号 ，而美联储呢 ， 可能将它作为一种辅助决策工具 。

当然原有的核心 PCE 和总体 PCE 这些指标不会被彻底放弃 ，而是会一起来去观察 。

所以在你看来 ， 这个截尾均值 PCE 是更合理 、 更科学 ？

学术上是合理科学的 ，但实际上有偏向性 。

它是不是计算出来会一直比核心要低呢 ？

低不一定是低的 ，但它一定会慢 ， 它的反应一定是缓慢的 。

迟钝一些 。

对 。

我这里也想补充一个小的知识点啊 ， 就关于通胀的观察指标 ，有几个最常见的其实是 CPI， 它是由劳工统计局发布的 ， 追踪整个居民一篮子商品和服务价格变化 。其次呢 ， 就是 PCE， 叫个人消费支出价格指数 ， 这个是商务部发布的 ， 那它跟 CPI 相比呢 ， 覆盖范围更广 ， 包括了医疗保险这些 CPI 不能覆盖的部分 。

所以通常 PCE 呢 ， 会比 CPI 低千三到千五 。 美联储 2% 的通胀目标用的就是这个 PCE。 第三呢 ， 就是石磊刚才讲的核心 PCE， 它是剔除了能源和食品之后的版本 ， 这个是美联储最核心的决策参考指标 。

第四个呢 ， 就是截尾均值 PCE， 剔除了当月变动最极端的那部分商品 ，不管它是不是能源 ，是不是食品 ， 或者是其他东西 。

所以这个可能是对美国通胀的观察指数做一个小小的知识点的补充啊 。 那我们再看看美国的货币政策吧 。

对 ， 未来我们会看到各种各样的新花样的 ， 这只是一个小小的变化 。 我们会看到未来美联储的新的框架 ， 然后新的指标出来 ， 它也会服务于一些政治目的 。

所以美国未来的货币政策路径是高度不确定的 ， 特别是下半年 。 但是呢 ， 美国的金融体系确实越来越经不住利率的上升了 ，因为它原来的一些融资结构里面潜藏了很多风险 ， 比如最近市场出现的大家对于私募信贷市场的一些清算案例的关注 。在这里给大家举一个例子 ， 一个比较大的案例就是 4 月下半个月发生的这 Mandalia， 这是一家总部位于美国旧金

山的这种企业体验的管理软件公司 ，也是这种 SaaS 公司啊 ， 看上去是大奖章 ，但不是我们那个大奖章基金 ， 是一家以前在美股上市的公司 。

它提供的是基于 SaaS 模式的客户和员工的体验平台 ，其实就是根据你原来的这种服务模式的一些数据 ， 它给你提出一些改进的方法 。

它是利用机器学习的技术来帮助企业收集和分析客户的反馈的 。

那这个不是很容易被 AI 替代吗 ？

对 ， 这个是肯定的 。 但是你会发现 ， 这个案例并不是说 AI 替代了它 ，而是金融结构不会给它时间了 。

这个案例本身呢 ，是在 2021 年的时候 ，有一家私募基金叫 Thoma Bravo， 它是以 64 亿美金的估值 ， 然后将当时这 Mandalia 它在上市嘛 ，在美股上市 ， 它私有化了 ， 退市了 ，并且呢 ， 当时的这种 SaaS 模式是受到市场追捧的 ，是它估值最贵的一段时间 ，并且这个收购的估值比盘前 ，也就是收盘价还溢价了 20% 以上 。

而且在 2021 年的时候 ， 美国的利率是在一个极低的水平 ， 美联储还没有开始大幅加息 。 这笔交易的融资结构是通过私募信贷融了大概 30 亿美金债务融资啊 ，不是债券 ，30 亿美金的债务融资 ， 债权人呢 ， 包括了黑石 、KKR、Apollo。

所以等于一半自有资金 ， 一半融资资金 。

那部分是基金的资金 ，是基金的钱 ， 基金的钱其实也是我们来的钱 ，但是股权这部分是债权债务 。 这个融资模式呢 ， 刚刚开始采用了在私募信贷界非常流行的叫做 ARR 贷款 ，ARR 是年度经常性收入 ， 请注意它是收入 ，不是现金流 。

基于年度经常性收入 ， 那么我们放贷其实是一个非常松的口径 ，有经常性收入我就给你贷款 。 那么贷款额度是基于这个经常性收入的倍数 ， 通常呢 ， 贷款是经常性收入的 3-5 倍 ， 它并且关注收入的可预测性 ， 它会强调一些客户的留存率啊 、 合同期限啊 、 收入稳定性等指标 。

像这些都是非常像股权投资人的关注的 ， 往往不是放贷款的人关注的 ，因为这是未来 。 这种模式在低利率环境下呢 ，是容许高杠杆的 ，并且对于现在的自由现金流 ， 对于现金流是非常宽松的 。

它是一个浮息利率 ， 通常呢 ，是以 Software 或者 Labor 为基础 ， 增加一个固定的利差 。 那么在 Mandalia 这个案例中呢 ， 这个利差是 400-500 个基点的商幅 ， 蛮高的 ，但是在 2021 年的时候是不高的 。2021 年的时候基准利率低 ，2022 年呢 ， 美联储加息了很多次 ， 这也导致了浮动利息贷款利率 ， 它从每年支出在 2 亿美金增加到了 3 亿美金以上 ，并且超过了公司的 EBITDA， 就是超过了经常业

务的收入吧 ， 大概是这样的增速 。在这样的公司里面 ， 如果你有那么一年两年， 你的业务收入或者说你的现金流还不了贷款利息的时候 ， 你的债权人实际上他可以有一种 PIK 条款 ，PIK 条款全称是 Payment in Kind， 实际上就是我们的利滚利 ，也就是说当你没有钱还利息的时候 ， 我就给你利息加到本金中去 ， 去展期 。

那么我们以前做飞镖啊 、 做城投的时候不都是这样做吗 ？ 借新还旧 ， 利息都还不了就是借新还旧 ，其实 PIK 大部分就是借新还旧 ，但是呢 ， 它要求债权人同意 。

当债权人不同意的时候 ， 你的股东就要被出清 ， 那就是你要还款 。 所以本来在这几年里面 ， 大量的这种私募信贷就使用了 PIK 条款 ，也就意味着有大量人他连利息都还不了 ，他被迫要依赖 PIK 条款 。

但是呢 ，由于债权人相信他们的业务增长还可以保持一定的未来的还款的能力 ，也就是 ARR 这个增长的速度还能保证 ， 所以大家愿意给你 PIK 条款 。

也就是说你的债务其实已经被重组了 ， 虽然你没有违约 ，但实际上你的自己偿还的能力已经是不存在了 ， 直到什么呢 ？

直到你的债权人不相信你未来能够产生持续的 ARR 了 。 那么 2026 年的时候 ，Mandalia 的债权人他就不相信 Mandalia 可以还上这个债券的利息了 ， 所以他就触发了股东被清零了 ，也就是 Bravo 这家私募基金 ， 它的股权价值归零 ， 这个 Mandalia 的控制权转交给了债权人团 。

当然这并不触发所谓的私募信贷的违约 ， 它是一个信用事件 ，但它并不是说全面资产归零 。 那么在这种会计处理里面 ， 它很可能是减记这个私募信贷的价值的 ， 减记多了 ， 当然它就开始归零 。

所以在私募信贷这些资产里面 ， 首先它是缺乏流动性的 ， 第二它缺乏透明度 ， 第三它的估值并没有市场价格 。

私募信贷都是按照公允价值估值的 ，而这种公允价值 ， 我们的估值技术实际上是非常灵活的 ， 这跟我们以前做飞镖是非常像的 。

所以这种资产包 ， 当你的规模不断上升的时候 ， 你可以大量的借新还旧 ， 所以你原来有一些问题它也被掩盖住了 。

但是当有大量的投资人赎回你 ， 你的规模下降的时候 ， 你自然而然就会形成违约 ， 这跟我们以前做飞镖 ， 甚至后面大家看到 P2P 都是这样的 。

而现在就是投资人大量开始赎回 ， 所以也有人嘲笑说这种资产 ， 当你不赎回的时候 ， 它是有流动性的 ， 当是你一赎回的时候 ， 它就没有流动性了 。

所以它叫半流动性资产 ， 实际上就是没有流动性嘛 。 现在在这个拐点之中， 只要它缺乏流动性 ， 然后它就很可能让这个资产包变得越来越差 ， 越来越差 ，并且最近的两三个月 ， 美国的证监会和美联储都在对它收紧监管 。

所以这个部分未来是不是会形成一种系统性风险 ， 未来会不会让我们的货币金融环境的信用部分受损 ， 是一个潜在风险很大的部分 。

大概它的规模已经超过了 3.5 万亿美金 。

那这个公司现在破产了吗 ？Mandalia？

公司没破产 ， 只是股东被清理了 。 所以从这个案例里可以看到 ， 就不是说软件公司都要被 AI 淘汰 ，其实这家公司就是 Bravo 这个基金 ，在重组这家公司之后， 先把他们的管理层换成了 AI 的团队 ， 实际上他们也已经做了 AI 的转型 ，并且 AI 部分也开始创造收入了 ，但是他们没有时间了 ， 主要就是利息上涨太快 ，而他们的收入增长可能赶不上利率上涨 。

我觉得关键是说融资安排的这种利息可负担性 ， 等不了企业转型了 ， 就不给时间了 。 所以金融资本和产业资本的利益就开始不一致 ， 产业资本要的是融资 ，而金融资本要的是估值 。

对于债务而言 ， 你就不能给我减记 ， 你在减记的时候 ， 金融资本我受不了 。 而对于股权来讲 ， 我买一个股权 ， 我就希望你的估值一轮一轮上升 ， 你在上升过程之中， 我金融资本可以提供给产业资本的估值 。

但是一旦估值过高 ， 发生大量融资的时候 ， 产业资本拿了融资之后， 它会去提高产能 ， 它会增加供给 ，但是需求变化是莫测的 ，也就是我们说未来的路径是莫测的 。

所以这个时候你会发现的是 ， 金融资本承担的风险是不断的增加的 ， 它估值又很贵 ， 然后又是莫测的 ， 所以它要随时脚底抹油跑路 。

它一旦跑路 ， 资本周期就会开始下跌 ， 然后这个时候你会发现这个产业的供给特别大 ， 那么需求不确定 ， 然后资本又跑路了 ， 就开始向下的这种雪崩 。

这是私募信贷市场和股票市场都有这样的问题 ， 只不过私募信贷是要求你不能减记 ， 你要还我的利息 ， 你一旦减记我就不行了 ， 受不了了 。

而股权投资者要求你估值不断上涨 ， 当你发现你的风险越来越高 ，而我的估值成本越来越高的时候 ， 我的金融资本就要跑路 ， 我要转给下一个人， 然后那就会崩盘 。

我听下来这家公司 ， 比如说不是很恰当啊 ， 就比如说我们有按揭 ， 每个月肯定要还 1 万块 ，但我们的收入可能只有 8,000， 那我们撑着撑着房价上涨 ， 或者期待我们的收入涨到 1 万以上 ，但实际上这个撑就是非常非常脆弱 。

对 ， 最后债权人没耐心了 ， 直接说算了 。

对 ， 或者说把你赶走了 。 包括 08 年次贷的时候 ， 当时也是因为浮动利率嘛 ， 这次也是因为浮动利率 。

是的 。

04 年到 06 年之间 ， 美联储也是连续加息 ， 基准利率从 1 加到 5.25。 那么浮动利率一跟上去了 ， 次贷借款人就发现我还不起了 ， 我就不还了 ， 房子你扔 ， 我给你了 。

没错 ，而且最开始的时候都是你先把钱拿着买房 ，不用还利息 ， 第一年第二年都不用还 ， 对吧 ？ 对 ， 后面一下子就哇 ，其实就是这种 PIK 条款 ，不就是这个吗 ？

跟 Mandalia 的危机逻辑如出一辙 ， 都是浮动利率 ， 都是在低利率时代借的 ，也都是在加息以后被压垮的 。

所以大家现在也一直比较担心私募信贷市场的风险 ， 虽然现在还没爆啊 ，但是就像石磊说的 ， 金融体系其实越来越经不住利率上升 ， 所以美联储加息可能会带来巨大的风险 。

是的 ， 所以 AI 的这种投资热潮 ，其实在另外一个角度也是一样的 ， 它一样也会面对着资本的周期 ，而且这个过程它是充满着正反馈的 ，有一个未来的增长空间 ， 一个兑现的眼前的利润 ， 或者是未来高度可见的一些订单 ， 市场就会按照一种 PEG 的方式 ， 按照你的增长速度和你的 PE 的匹配性 ， 这种范式来给出成长型的定价 。

所以现在大家觉得美股不贵啊 ， 如果你看它的增长速度 ， 盈利增长速度 20、30、50， 你给它这样的 PE 是不贵的 。

这种自下而上的微观的 PEG 的估值范式 ， 看上去似乎都是对的 ， 实际上这个月美国的半导体指数涨了 40%， 它的远期的市盈率其实也仅仅达到了 26-27 倍 。

所谓的远期市盈率 ， 就是用 2026 年和 2027 年的预期盈利 ， 给现在的 PE 估值是 26-27 倍 。

就 PEG 吗 ？

对 ， 然后利润增速却高达 50%-100%。 所以这个 PEG 是很低的 ，但是这种方法忽略了这样的高速增长的可持续性 。

如果这种速度是能增长 5 年的 ， 持续 5 年的 ， 当然这些估值是合理的 ，但是如果只能持续一年， 或者一年半 、 两年， 那么它就是周期股 。

所以紧接着这个问题就是 ，AI 基建的资本开支是否能够以 50%-100% 的增长速度持续高增长 。2026 年市场给出的这个预期是 70%-80%，2027 年目前市场给出的预期是 30%。

你有没有发现人类有一个特征 ， 就是在乐观的时候它会更加乐观 ，在悲观的时候它会格外悲观 ？ 这人类的出厂设置是吧 ？

是的 ， 贪婪嘛 。 这 PEG 的这种范式 ， 它是一个微观视角的估值 ，但是大量合理的这种微观估计加总起来 ， 可能带来极为不合理的宏观估计 ， 中间有很多的冲突 ， 它是非线性的 。

所以需要看总市值和 GDP 的比例 ， 就巴菲特这个指标 ， 就是看所有看似合理的微观的线性的外推 ， 加起来合成在一起 ，是不是一个宏观的谬误 。

资本投资的正反馈循环和上游的涨价 ， 还有下游的消费端的这种负反馈 ，也会消耗体系内越来越多的现金流 。

宏观绝不等于微观的加总 ， 所以宏观看上去越来越多的约束都会出现 ，而市场最初的原动力 ， 它是从一个一个微观的动力来的 。

慢慢慢慢慢慢 ， 大家会发现 ， 彼此之间原来是矛盾的 ，是存在制约的 ， 才会有微观的 PEG 看上去合理不贵 ，但是宏观上的巴菲特指标看上去已经极贵了 。

那么最终这个临界点会出现的 。

合成谬误吗 ？

是的 ，但是呢 ，在价格的这种指挥棒下 ，因为每一个人都关注着自己眼前能够得到的利益 ，也就是价格和利润 。

那么在价格的这种指挥棒下呢 ， 大量的资本都会去投入到这个热潮之中 。 那么产业资本和金融资本最初是一个相互协作的关系 ，但是到了后期他们就开始形成冲突了 。

那么产业资本拿到了融资之后， 形成更多的产能 ， 形成更多的供给 ，而金融资本只要更多的估值 ， 金融资本承担着风险不断的增加 ， 所以金融资本随时跑路 。

止损算了 。

有流动性吧 ， 人家 。

所以资本周期就出来了 。

对 。

我理解一下， 呼应我们刚才第一部分讲的美股科技股的风险 ， 除了复杂系统内部的正反馈自组织临界带来的市场风险以外 ，其实还面临产业的资本周期的风险 。

像刚才讲的市场的风险 ， 可能是偏内生性的嘛 ， 就石磊一开始讲的 ，AI 投资创造盈利 ， 盈利拉高估值 ， 估值支撑融资 ， 融资再创造投资 ， 这一整套左脚踩右脚的正反馈循环 ， 就把估值推的越来越高 。

所以微观上看 ， 很多公司定价都很合理 ，但宏观上这个时候 ， 实际上系统已经积累了很大的脆弱性 ， 只不过临界点什么时候到来 ， 没有人知道 。

从产业的资本周期风险是 ， 如果加息的话 ， 那融资环境就收紧了 ， 这个时候金融资本它有流动性嘛 ， 可以随时脚底抹油 ，但是产业资本它扩出去的产能 ， 实际上它不可能马上收回去 ， 它借来的债务也还不上 。

那我们是经历过中国房地产周期的 ， 所以我们都比较熟悉 ， 杠杆在繁荣期可能是我们财富加速器 ，但是在衰退期可能也是危机放大器 。

这个也是现在我们有一期讲过 ， 中产比较痛苦的一个原因 。 市场风险加产业资本风险叠加在一起 ， 那就是石磊今天反复强调的货币金融环境是最关键的节点 。

如果它宽松一天 ， 可能这个正反馈就能再转一圈 ，但是一旦这个环境收紧 ， 可能这个内生性的风险跟资本周期的风险会同时释放 ，而且有可能会彼此放大 。

嗯 ，是的 。

这个也是我们今天讲美股 ， 必须连着美联储一起讲的原因 ， 就是因为我们要关注支撑 AI 运转的货币金融环境还能维持多久 。

那我这里也想问问听友们 ， 你觉得美联储接下来是倾向于加息还是降息 ？

没有降息了 ，也没有加息 ， 持平 。

持平啊 。

对 。

大家也可以在评论区给我们留言 ， 说出你的判断和理由 。 刚才聊完美股和美联储的算是系统化洞察 ， 接下来就是我们更加息息相关的多元化适应了 。

上次北京线下活动 ， 石磊也说过 ， 中国和美国有两座金山 ， 中国是流量金山 ，而美国是价格金山 。 价格金山就是毛利高能涨价 ，在这样的两座金山的面前啊 ，但是同时又在充满变数 、 机遇和风险的资本市场里 ， 我们作为投资者应该用什么样的策略来适应呢 ？

也想让石磊给些答案 。

对 ，在不同的环境和阶段下， 我们应该采取不同的策略 。 那么两座大山就是大金山 ， 对吧 ？ 那么如果我们现在把 AI 的这种热潮比较粗糙的类比 ，98、99 年的互联网投资热潮 ，因为基本上和当时的基建的阶段和主体的一些状态类似 ，因为这个时期互联网基建当时也是如火如荼嘛 ， 投也是光纤互联网 ， 还有交换机 。

投资呢 ， 当然主体也开始依赖于外部融资 ， 当然现在巨头的现金流比当时的那些巨头要好不少 ，但是呢 ， 我们不要忽视现在的巨头用了很多表外的财技 ， 可能在暗处也会藏着比较多 。

那么从股价上看 ，在这个阶段 ， 恰恰就是泡沫涨势最凶最猛的一个阶段 。 那么纳斯达克指数当时跑赢了价值股投资标签啊 ， 伯克希尔哈撒韦股价的 150 个百分点 。

那也很香啊 。

最可怕的是纳斯达克涨了 100% 以上 ，而伯克希尔哈撒韦是跌了 40%。

在价值股里躲牛市 。

对 ， 这个心理差距啊 ， 它不是说你只赚了 10%， 另外一方赚了 160%， 差 150，而是说你跌了 40%， 人家涨了 100%， 差异太大了 。

所以现在最重要的抉择是 ， 要不要与泡沫共舞和如何共舞 。 如果不共舞的话 ， 你是不是能够耐住中短期的收益率差异巨大的这种寂寞 ？

能不能耐住寂寞 ？ 泡沫期啊 ， 个股的故事都是非常非常诱人的 ，但是问题往往不在于说这个个体个股不够好 ，而是整个系统它的不确定性在长期内太高了 。

所以这些美好的个体能够持续多久 ， 它是高度不确定的 。 如果是小的泡沫市场 ， 它的上涨的宽度会越来越窄 ； 如果是大的泡沫 ， 它的市场的轮动的频率会越来越快 ， 就会像快开的开水一样 。

所以我们说的 LPPL 模型 ， 刻画的就是这种形态 。 当震荡的频率接近无穷大的时候 ， 就意味着水开了 ， 要到临界点了 。

这个时候是最为危险的 。 所以整体上来看呢 ， 目前的这个阶段 ， 科技加资源加反脆弱策略 ， 把这三个可能做的都比较好 ， 匹配上， 那么整个组合就是一个收益风险比较好的一个选择 。此外就是要管理好货币的风险 。

最近美元不是对人民币也突破 6.8 了吗 ？

对 ， 货币风险包括汇率的风险 ，也包括账本风险 ， 就所有的货币可能都要发毛了 。 现在中国已经脱离通缩了 ， 中国脱离了 90 年代之后的最大的一轮通缩 ， 就是 2022 年到 2025 年， 这个幅度比 90 年代末期我们经历的那个通缩程度要大 。

但是 2026 年肯定是结束了 ， 所以全世界最大的通缩经济都结束通缩了 ， 未来全世界的物价就是奇奇的上涨 。

所以你的货币的风险是全面的 ， 现金是最差的资产 ， 已经来临了这个时代 ，在中国也是 。

是因为能源价格上涨吗 ？

不只是 ， 就能源 ， 产能抽清 ， 货币乱发 ， 债务增长速度太快 。

可能黄金还是我们配置里不可或缺的环节 。

对 ， 当然难度也大了现在 。

对对对 ， 还有刚才说泡沫期个股的故事 ， 非常诱人。 我感觉最近就是故事满天飞 。

是 ，而且无懈可击这种故事 。

所以我觉得总体从适应性策略来看 ， 还是要看个人的投资风格跟价值选择 。 就比如说趋势投资与泡沫共舞是一种 ， 还有之前你经常强调的站在核心矛盾收口的地方 ， 等新一次到来也是一种 。其实没有对错 ， 或者水平好的也可以双押 ， 打造自己的杠铃组合 。

对 ， 本质上他们是一样的 。

那我这里也做一个小小的温馨提示 ， 或者算是小广告 ， 如果大家对今年接下来整体的宏观趋势跟产业格局比较感兴趣的话呢 ， 可以去收听我们上期收费节目 ， 就是石磊在北京线下的一个策略路演 。其实我自己听了有三遍 ， 我感觉还是非常的有启发的 ， 包括很多朋友也反馈说里面财富密码挺多的 ， 现在已经也有 1,000 位朋友购买了嘛 。

大家反馈收获都是很大很值的 ， 都听到了各自的财富密码 ，也需要各自去体会啊 。 所以感谢大家的支持 。

好 ， 那在我们最后聊思想彩蛋前呢 ， 我先送出今天的福利 ， 今天评论区一周之内点赞最多的三条评论 ， 我们会送出中信出版社出版的 《 石磊严选的大空头 》 一书 。

这本书我不用多说 ， 大家都听说过 ，也是电影 ， 它是迈克尔 · 刘易斯写的 ， 作者呢是个专业人士 ，他也是揭露了 08 年金融危机的原因和真相 。在书里也是把美国次级抵押贷款债券啊 、 衍生品的起源啊 、 发展啊 ， 直到演变成金融危机的过程 ， 用有趣的故事来呈现出来了 。在我们当下这个时点 ，在这个科技泡沫的中段吧 ， 这个时间点 ， 读起

来可能也会有一些不同的感受和收获 。

对 ， 这本书很有意思 ， 就是说这个大空头的人， 当然现在他也依然非常活跃 ， 对吧 ？

他也在提示风险 。

对 ，他在深刻的发现了在 2005 年、2006 年的时候那个次贷危机的基于基本面逻辑的一个危机的潜在状态 ， 就当时也是种泡沫嘛 。

它是泡沫的最后的顶峰 ，其实他已经深刻的发现了 ，但是他择不了时的 。他实际上提前了两年， 但这两年代价巨大 ，而且想坚持下来两年是非常难的去对抗泡沫 。

到我们现在这个应该是更难的 ，因为当时还只是房地产这种传统的资产 ，而现在是 AI， 技术革命的资产 。

技术革命啊 ， 那确实非常有吸引力 。 大家知道 ， 从基本面发现泡沫 、 发现问题到真正泡沫破裂 ， 中间它的择时是非常难的 。

靠择时去和泡沫共舞 ， 大概率你不会有特别好的结果 。

所以我觉得可能还是用你的刚才讲的那个策略比较好 。

就是组合的方式会更加丝滑一些 ， 更加适合普通投资者 ，而且不会追求那么极致 。

是 ， 再次也感谢中信出版社的支持 。 好 ， 那最后又到了我们不务正业的思想彩蛋环节了 。 那我们今天想聊的一个主题呢 ， 就是叫系统演化论和决定论 ，是怎么在影响我们的投资决策 ， 或者影响我们看待人生和世界的视角 。

因为最近我五一节的时候在读金观涛的历史的巨进 ， 里面呢 ， 正好金老师提到一个常用的词 ， 就是系统演化论和决定论 。

看到这个词 ， 我就想起石磊常用的思维方式 ， 就是系统演化论 。 所以我就用今天我们聊的主题为例 ， 区分一下这两种观察世界的方式吧 。

就像美股 、AI、 美联储 、 巴菲特指数等等 ， 我们今天聊的关键词 ，其实都是同一件事情的不同切面 。

那我们每个人呢 ， 都在试图理解这个市场 ，但是啊 ， 我发现大多数人， 包括我自己 ， 我们第一反应都是去找一条逻辑线 。

我举个例子 ， 比如说美伊战争爆发了 ， 所以油价涨了 ， 对吧 ？ 我们经常会得出这样的因果 。

另外， 美联储不降息了 ， 所以科技股应该跌 ， 这个也是我们常规的一些想法 ， 听起来很合理 。 但是我今天听下来 ， 大家也发现了 ， 那市场告诉我们 ， 它根本不按这条线走 。

那为什么会这样呢 ？ 我们实际上很习惯 ， 就是用决定论去理解一个复杂系统在演化的整个的过程 。

那这个也不是市场独有的问题啊 ， 这个几乎是我们每个人在面对任何复杂事物的时候的本能反应 。

就我们普通人啊 ， 我们喜欢找原因 ， 找终点 ， 找到因为什么 ， 所以然后就会怎样的一个叙事线 。

但是真正的世界 ， 真正的系统 ， 它不是一条线 ， 它是一张一直在重织的网 。 就像石磊有一期节目说 ， 北岛的那种生活网 ，是吧 ？

嗯 ， 特别好 。

对 ， 特别好 。 所以今天这个最后环节呢 ， 我就想聊关于决定论这种单纯思维的习惯 ， 到底是我们人类什么样的机制在起作用 ， 那它会不会让我们犯什么样的错误 。

但是反过来说 ， 它的存在一定有它的道理 。 那么有什么存在的道理 ，以及我们有没有可能训练自己 ， 慢慢建立一种系统演化的思维方式 ， 让我们能够走得更稳更远 。

对 ， 我个人觉得人类至少有两种决定论 ， 一种是经验决定论 ， 就是自己经历过 ， 觉得特别实在 ， 就在眼前 。

一个新的事发生了 ， 我们就去跟历史上去找 ， 现在跟历史上哪个阶段更像 ， 然后去看当时发生了什么 ， 后来怎么样了 ， 总是想照搬原来的结果 。

这个最典型的例子就是重复的周期论 ， 就认为周期只是原来周期的重复 ， 然后他就去学原来那个周期发生了什么 ， 基本是绩效型 、 结论型的这种重演 。

但实际上它背后的动力机制可能才是重要的 。 当然这种观察视角是没有问题的 ，但是剖析背后的动力机制才是重要 ，而不是结果的重复 。

而找到这种动力机制 ， 往往就是需要抽象和压缩信息 。

这种实际上在互联网上特别流行 ， 很容易对比过去历史上某一个时间点说 ：" 哎 ， 很像 。" 包括我们之前讲的前两年的中国向日本失去的 30 年， 其实也是这种模式 。

没错 ， 这个是符合人类认知成本比较低 。其实做金融投资里面这样也特别像 ， 每一次都是一个事 ， 说刚才历史上发生过几次 ， 甚至还给你统计说发生过 8 次 ，其中 5 次是涨的 ，3 次是跌的 ， 然后告诉你概率 。

统计学的归纳法嘛 ， 比如说把美联储的利率跟纳斯达克指数相关联 ， 做一个回归分析 ， 这个实际上特别特别普遍 ， 非常粗暴 ， 毫无价值 ，但很流行 。

对 ， 非常流行 ，但实际上这种素材和经验不是不重要 ，而是需要被抽象挖掘和压缩 。 当然另外一个极端啊 ， 就是教条决定论 ，也是教员说的教条主义啊 。他认为有放之四海而皆准的固定不变的真理 ，但实际上每一个真理引号都是有条件的 ， 无论是经过多么严密的论证 ， 它都是有前提条件的 。

所以当前提条件不存在或者变化的时候 ， 真理也会变化 。 所以它也并不是决定论的 ， 它不应该用决定 。

而系统演化的思维方式的核心是两个 ： 系统化洞察 、 多元化适应 。 大家可能听都有点简单了 。

嗯 ，但是很多听友是很喜欢我们这 10 个字的 。

我觉得至少是很诚恳的吧 。 洞察什么 ？ 洞察这个局势有没有主要矛盾 ， 可不可能形成一个或者几个大概率的新因子 ， 就是局势 ， 从局势要找到新因子 。

当然有的时候是没有新因子的 ， 这个时候是完全不值得下注的 ， 就是要等待局势更加明朗 ，而并不仅仅是说局势是混乱的 。

那么多元化适应是说这个过程的管理策略 ， 基本态度是主动的适应 ，而不是梭哈在信仰上 。

就是你常说的锦囊妙计 ， 到东吴见到什么样的情况 ， 拿出什么锦囊 。

哎 ，是的 ， 要不断更新你的锦囊 。 所以有个老交易员常说的俗话啊 ， 就是市场运行一般就是按照最低阻力路径来运行的 ，而这种最低阻力路径往往就是适应出来的 。

有个最小作用原理在物理上， 这个是近代物理学 、 各种力学啊 ， 甚至光学这些很复杂的定律 ， 用一个简单的规则把它抽象出来 ， 就是这个最小作用原理 。

它说的是什么呢 ？ 说物理系统总是以最经济的方式演化 ，而这里的经济是由作用量的平稳值来度量的 。

它一般使用的是动能减势能来度量 。

股神不死是这个意思吗 ？

接近 ， 非常接近 ， 就是这个意思 。 我的理解啊 ， 这可能是不严谨 ， 我理解是最小作用原理 。 那么系统真实的演化轨迹 ，是从所有可能的路径中使得这种作用量通常是极小值的那一条 。

比如说在光学里面 ， 光永远走的是传播时间最短的路径 ， 所以光会折射 。其实市场也是这样 ，有经验的 ，在市场里面摸爬滚打出来的交易员 ， 一般都会告诉你市场走的是阻力最小路径 ，但它不一定是最理性的路径 。

所以泡沫是什么 ？ 泡沫就是阻力最小路径 。

那泡沫实际上也是一种系统演化的思维方式 ？

绝对是 ， 它是一种结果 。 但是比如有些非常冷静且理性的人认为这个泡沫是荒谬的 ，他一眼就会看到 100 年之后 。

没错 ， 你说的都对 ，但它可能是 100 年， 可能是 10 年， 可能是几十年 。 但是市场的路径演变 ， 它是按照最小阻力来演化的 。

那好 ， 你可以去蹲守 100 年之后的结果 ， 可以去赌 ， 这就是你的一种信仰 。 但另外一种态度就是去适应 ，但是在适应过程中不是盲目的适应和跟随 ，而是带着一种策略性的视角 。

我看到了泡沫 ， 然后我怎么去让泡沫的好处对我更多一些 ， 让泡沫最后的崩溃对我损失少一些 ， 从而获益 ， 乱中取利 。

但是这个适应的前提得建立在系统化洞察的基础上 。

对 ， 你得洞察到它是个泡沫 ， 对吧 ？ 首先你别说啊 ， 它就一定是那样 ，其实你是更惨的一种方向 。

所以为什么 LPPL 模型我建议大家一定要谨慎使用 ，是说似乎 LPPL 模型它会能推测出来 ， 告诉你有一个时间点 T0， 它是在那一天会达到那个临界点 。

但是千万你不要把它着向 ， 它只是说在当前的这个状态下它的模拟 。 但是如果你把你的数据集扩展成三周 、 四周 、 五周 ， 你会发现它那个 T0 的估计不一样 ， 它变了 。

所以你千万不要去着向在那个时间点的估计上 ，但是你大概知道现在在什么阶段 。 这也是我们之前送给大家周期那本书 ， 就霍尔姆兹 ，他告诉我们的 ， 与周期共舞的最重要的不是去预测那个周期的拐点 ，而是去理解我们现在所处周期的位置和阶段 。

对 ， 就是有一次你说我们做的择时 ，其实不是择 timing，是择机 。

对啊 ， 机 ， 对对对 ， 它是个时间的机遇机会 。 是的 ，是的 。 说这么多抽象的 ， 明姐有没有自己的人生案例 ？

大家最喜欢听的是这种 。

我们可以讨论一下 ，因为我觉得还挺多的 。 我讲几个比较常见的 ， 你看看是不是这样 。 就是我先讲一个我们最常见的案例 ， 叫努力叙事 。

我们从小都被老师家长给我们洗脑 ， 努力就会成功 ， 一分耕耘一分收获 。 对 ，是的 ， 三根灯火五根鸡 。其实你说它错呢 ， 我觉得也不一定是错 ， 听起来是比较无懈可击的 ，但实际上在我看来 ，是不是它就是一个决定论的陷阱 ， 就努力就会成功 。

它把努力就设置成成功的唯一变量 ， 把成功设置成必然的结果 ， 然后忽略了中间所有的过程 ， 比如说中间的时机啊 、 运气啊 、 结构性的机会啊 ， 它把它都抹掉了 。

就是我们尼采那期讲的 β 加 ε 的作用 ，不知道是有意还是无意的 ， 被老祖宗给忽略了 。 这个叙事还有一个我觉得更危险的点 ， 就是它的反面逻辑 。

你没有成功是因为不够努力 ， 这个实际上是更可怕的 。 这个推论呢 ， 会让人陷入一种很残忍的自我审判 。

你不是有一次也说过审判这个词 ，其实我觉得是很残忍的 。 可能明明就是外面的世界出了问题 ， 可能这个机遇已经变了 ， 风口已经变了 ，但我们在老的叙事里面还在那里很勤勉的努力 ， 还在一直的检讨自己 ， 实际上那个坑错了 。

我觉得不是说努力不重要 ， 努力很重要 ，但它是一个必要条件 ， 它不是充分条件在我看来 。 那如果这个时候放到石磊常用的系统演化论的视角 ， 可能这个时候我们就知道 ， 努力是我们能控制的变量 ，但是成功它是系统演化或者是涌现出来的结果 ，而且这两者并不是因果关系 。

同意 。其实我之前就一直挺反鸡汤的 ， 虽然石磊说我很卷 ，但我特别烦那些 。 对 ， 你卷的不是鸡汤 。

对 ， 年轻人很反感鸡汤 ， 虽然我们年龄已经挺大了 ，但是我们也反感鸡汤 。 就是因为我觉得所有的鸡汤 ， 它都带着浓浓的决定论的色彩 ，而非系统演化论的比较有变动的或者灵活的或者是适应的 。

也有些很熟悉的 ， 比如说小红书有一个比较流行的说法 ， 说 ：" 哎呀 ， 我现在的痛苦都来自于原生家庭 。"

这个原生家庭论 ， 还有家长也经常会说 ：" 找到好工作 ， 这辈子就稳了 。" 这些实际上都是我们比较熟悉的决定论 。

但为什么我们要用这个决定论呢 ？ 我是觉得它可能会给我们一种安全感吧 。 我们人类需要原因的嘛 ， 需要解释 ， 我们要找到这个人， 找到那条路 ， 找到那个答案 ， 感觉就能掌控结果 。

而且能流行和传播的 ， 往往都是这种简单粗暴 ， 砍掉了非常多必要的条件约束的一些简单的话语 。

如果我们真的误以为世界就是这样 ， 就是传播里面 ，不管是互联网的还是电视里 ， 还是家长嘴里面传播的这种流行的概念 ，其实我们往往忽略了很多边际的条件 。

这些条件才是我们真正能够实操 、 能够落地在具体环境下， 能够自我行动的一种东西 。

一方面忽略了条件 ， 还有一方面 ，其实有时候也在画我们自己的主观能动性 。 就比方说原生家庭论很流行 ， 我知道会有一些原生家庭给到一些人比较大的伤害 ， 这我相信一定存在的 。

但实际上我们是有主观能动性的 。 嗯 ，不是唯一小时候的那十几年能够决定我们的一生 。

是 ， 适应能力嘛 ， 就是适应就是可以改变 。

我们可以找过去的原因 ，但是希望找到原因之后， 大家能够解脱出来 ， 然后奋力向前走 。

对 ， 就像打破宿命论 。

对 ， 可能我更认可阿德勒的心理学 ， 就是我们是可以从现在做出一些改变 ， 影响到我们的未来 。 这个也是系统演化论的 ， 我觉得一种应用吧 。

所以刚才石磊说真实的系统 ， 我觉得我们可能一方面要安全感 ，但另外一方面就是适应能力可能更重要 。 我们要做的不是说这个世界给我们正确答案 ， 比如说像今天聊的 ， 我们也不会告诉大家 ：" 哎 ， 我要不要买美股 ？"

对吧 ， 黄金涨高了要不要卖 ？ 我们也没有这个能力给大家做这个预测 ，因为世界在不断变化的 ， 就像石磊常说的 ， 驱动维度是估值矛盾的演化 。

这句话我觉得含金量一直在提升 ， 像多元化适应就能让我们保持行动的弹性 ， 包括投资是这样 ， 人生其实也是这样 。

最后我是想用一首很老的摇滚歌手何勇的歌词结束今天的节目 ， 就是 " 是谁出的题这么的难 ， 到处全都是正确答案 "。

哎 ， 真是 90 年代的啊 。

对 ，94 年的 。

94 年 。

魔岩三杰 。

对 ， 这是垃圾场是吧 ？

对 ， 我觉得这句歌词给我印象还蛮深 。

吃的是粮食 ， 拉出来的是思想 。

哈哈 ， 厉害 ， 听过摇滚的 。

对 ， 这句话挺经典的 。

是的 ， 很经典 ，因为它不是唯一的答案 。 好 ， 那我们这期节目就聊到这里 ， 我们下期再见 。

拜拜 。

拜拜 。