對話：他4月初預判了暴漲，6月末提示了大跌，接下來呢？

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摘要

2026年6月29日晚，西京研究院會員內部旬度直播如期舉行。本期對談主題為“雷暴前夜：頂流華爾街交易員與知名經濟學者對談AI泡沫”，邀請前高盛交易主管Mr.Jin(金尚浩先生)與西京研究院院長趙建，圍繞全球AI產業鏈的泡沫程度、美股科技股交易結構、流動性拐點及中國市場機會等核心議題，展開了一場近90分鐘的深度對話。以下為本次直播內容節選。

正文

第一部分：當前市場運行的的底層邏輯

趙建： 金總好！感謝你百忙之中抽出時間來為大家分析當下的市場與未來的走勢研判。最近一段時間，市場的表現確實完美地印證了你之前的很多判斷。在3月份的時候，你非常明確地告訴我們，市場可能會出現暴漲，要All in AI。當時你的觀點很直接，底層邏輯是AI硬件層的盈利能力非常好，而大量資金仍在畏高輕倉，市場外的多頭頭寸十分充足，隨后市場確實迎來了一輪暴漲。最近，你又預判了市場會動蕩調整，這兩天也得以驗證。外部納斯達克和韓股在調整，國內的存儲和光模塊也在調整，會員朋友現在很想了解此次的調整原因以及未來的趨勢。那我的問題非常直接，你觀察到的全球頭寸、杠桿、流動性以及金融衍生品是怎樣的情況，倉位和風險偏好現在處于什么狀態？從你的角度觀察，這次科技板塊的調整到位了嗎？

金尚浩： 趙老師好，大家好。首先，關于“調整是否到位”或者“現在是不是底部”這個問題，我認為不能簡單地用“是”或“否”來回答，這需要分長期、短期和不同賽道來看。我先簡要介紹一下市場總體的邏輯與背景。

我在6月2日發表了一篇文章，主要是進行風險預警。那時候市場樂觀情緒非常濃厚，大家都在說牛市不能言頂，但我當時指出市場仍然存在風險。一會我們可以回顧一下我提到的幾個風險點，現在看來這些問題依然沒有得到完全解決。

上次我在四月份與大家進行過一次訪談，也提到半導體里應買盡買，應漲盡漲，而且每個細分領域都會有暴漲。雖然我不認為牛市會就此結束，但未來不會是普漲的牛市。

現在的核心在于，未來一年或者兩年的格局會打破過去20年的慣例。截至目前，美國上半年的IPO數量大概在200個左右，融資額達到了1300億。這是什么概念？2021年是全球過去10年的一個融資高點，那一年融資了250個項目。而1999年互聯網泡沫最頂峰的時候，最多融資了400個項目。現在雖然項目數量沒有當初多，但單個項目的融資額都非常大，就比如SpaceX，這是一種趨勢性的變化。

接下來，美國現有的已上市公司和未上市公司，整體對市場融資需求會非常大。我們要知道股市不僅僅是估值或者講故事，背后其實是資金供需的問題。如果資金供應充足，股票就會上漲。不少A股公司，很多時候并沒有好的業績支撐，但隨著資金供應增加，股價也會快速上漲。美股也是如此，過去幾十年一直是長牛，背后的是美股公司的盈利能力與回購持續吸引增量資金的結果。

然而，現在的情況變了，為了AI各家Capex投入都非常大，導致自由現金流不足。今年這幾家CSP巨頭（云服務商）大概需要支出7000億到1萬億的資金，明后年會增加到1.5萬億美元，但這些資金從何而來？因此，接下來這些巨頭需要在市場上不斷融資，并將資金繼續投入到AI領域，實際上也就是投入到半導體中，比如三家存儲公司（三星、海力士、美光）明年可能會實現1萬億收入和5000億純利。不過問題也在這里，盈利好就代表股價一定會繼續漲嗎？答案是不一定。股價高低取決于估值體系，估值體系又受未來投資增速變化的影響，而投資增速又受融資和自由現金流的影響。如果一旦減速，游戲就無法繼續了，所以在預期打滿的情況下，樂觀情緒和悲觀情緒都會很敏感，就會不斷出現大幅的波動。

到明年，整個美股的資金需求肯定會出現缺口，也就是說支撐美股持續上行的盈利能力與的股份回購都會面臨挑戰。在龐大的融資壓力下，股價自然會面臨壓力，所以我認為接下來整個市場的上限、個股或者行業的盈利以及巨頭的Capex投入都會受到融資端的影響。

第二部分：“模型即宏觀”

趙建：我們看到，美股今年的下跌與去年的回調有很多相似之處，去年是英偉達發布業績后，市場出現大概20%的回調，今年是美光業績發布后，市場就開始下跌，目前也沒有結束的跡象。這里面除了邏輯敘事和預期的變動外，流動性也是個非常重要的因素。我們都知道只要沒有杠桿，流動性擠壓就不會過度，價格波動也不容易放大。從目前流動性和交易結構看，美股波動加大主要有三個因素：一個是期權的放大作用，尤其是在期權交割日；第二個是杠桿，美股杠桿融資已經達到1.7萬億的頂級水位，其中兩倍或三倍的杠桿ETF也創出了天量，遇到較大回撤后，平倉盤激增也擴大了下跌的幅度；第三點就是散戶的增多，在Robinhood等平臺的助推下，美國的散戶化情況越來越嚴重。在這么多變量同時激發的情況下，你如何看待市場的核心矛盾，在目前的市場環境中，哪些因素更應值得關注？

金尚浩： 關于杠桿我再補充一下，對于美股高企的融資數據，我們其實需要辯證地看。現在雖然總量依然很高，但過去兩周實際上發生了大規模的平倉，出現了一波明顯的去杠桿過程。可以說這段時間，多頭和空頭都受到了驚嚇，市場出現了“多空雙殺”的局面。目前來看，雖然總杠桿水平仍較高，但市場的凈多頭其實已經不算極端，當前凈多頭大概在55左右，高的時候出現過80多的情況，重倉做多的情況已經消化了不少，市場分歧明顯大了很多。

對于市場來說，現在最核心的指標的是Anthropic與Openai兩大模型收入增速是否能夠持續符合預期或者超過預期。在整個市場“All in”的情況下，所有資金關注的核心點就是模型，只要模型的收入敘事仍然成立，游戲就會繼續，除此之外，其他一切干擾因素其實都不算什么大問題。在瘋狂的工業革命面前，過去很多的宏觀研判都會出現暫時失效的問題，參考重要性其實不大。當下最重要的就是模型，一旦模型的ARR出現問題，那就是吹哨一起跑路的時刻。

巨頭們過去十幾年賺到的錢都“All in AI”的情況下，就讓AI軍備競賽變成了一場巨大的賭注。所以，目前不用過度關注美聯儲降息還是不降息，哪怕CPI差，哪怕加息三次，只要不與中國發生戰爭，只要模型敘事沒出問題，那市場就不會崩盤。可以說現在的市場情況是“股市即宏觀，模型即股市”，也就是說股市正在主導宏觀，而模型在主導股市，因此模型就變成了最大的“宏觀”。如果模型好，那么AI相關股票會一直上漲，所有宏觀不利因素都會被忽視，這正是泡沫第一階的特點。外部因素即使有影響，也只是短期的震蕩，完事后依舊會反彈，當然前提是模型的增收敘事依舊完好。

英偉達為什么最近漲不動？其實DeepSeek的MOE模型出現后，大家慢慢的就發現AI的瓶頸逐漸不在GPU算力上了。現在瓶頸轉移到了光通信、到了存儲上，未來最終會轉移到電力上，而且每次不同瓶頸的缺貨，都是產能缺口與漲價敘事的交易機會。

第三部分：投資策略與“老登股”的翻身

趙建： 你剛才提到了模型的第一性，也提到了半導體里有的還在漲，有的則在明顯調整，熱點也在不斷出現。那在這樣的市場環境下，那現在你的倉位大概是多少？接下來更看好哪些具體的賽道？

金尚浩：我們在四月底五月初進行過一次減倉，因為那時倉位太滿，有些是兩倍做多，總倉位超過了100%，所以減少了一些，現在的倉位大概在6成左右。

現在的市場情況與此前可以長持的狀態有些不同，我的感受是，一旦模型出現問題，我會立即逃跑。如果模型沒有問題，那么此輪調整完畢后市場還是會反彈修復。如果看CTA策略，現在的風險有些不對稱，往下風險會更大一些，往上的風險更少。目前情況是，如果下跌，CTA大概會賣1000億元，上漲時會買300億元左右，基本在負伽馬附近波動。但這不是一個嚴格的隨機分布的過程，因為會有許多突發信息涌進來，特別是半導體公司盈利情況，很容易帶動市場的情緒，然后發生逆轉。

我們的感受是，大家可以暫時忘記過去宏觀分析理論，更多關注模型的表現，當然不可否認，這樣做這里也存在賭博的成分。長期來看，總有一天模型的增速肯定會出現問題，今天看好的股票在某個時點，也可能會跌很多，包括存儲和光通訊都一樣，還會給你再次布局半導體的機會。總而言之，雖然股價會隨預期產生波動，但算力的需求是真實且強勁的，而且是長期需求，因此半導體行業的業績在未來兩三年內依然會非常好。

另外，我再談下我認為哪些行業更具吸引力。在波動非常大的市場中，我們需要尋找那些業績能夠持續給出正反饋的公司。比如之前存儲持續漲價給出的正反饋，因為存儲企業毛利的增長實際上全部來源于漲價，產能到現在為止并沒有增加。如果漲價的正反饋結束了，那股價持續沖高的動力也就消退了。所有制造業的產品都一樣，一旦商品大幅漲價，且產能無法快速擴充，那收入、毛利以及股價的漲幅都會非常驚人。所以，我們要尋找能夠持續釋放盈利，特別是要釋放毛利的公司。

我最近其實比較看好成熟制程的DUV晶圓廠，原因有兩點：第一，晶圓廠的開工率不足，有產能空間，第二，此前產品的毛利率不高，存在溢價空間。最簡單的例子就是功率半導體行業，這個行業看似落后且老套，甚至差點被中國的功率半導體公司打趴下。然而隨著CSP需求的不斷增加，這些功率半導體企業可以迅速進行產線的切換，從生產功率器件轉到生產算力硬件。而且他們不需要大額投資擴展，只要把原本消費電子的產能挪到承接CSP的產能即可。現在消費電子半導體的毛利率是30%，挪到CSP產線后，毛利率就會增加到70%，收入和毛利都會明顯的增加。

前段時間我們布局了意法、格芯、安森美等功率半導體公司，起初市場并不看好這類傳統標的，股價也在持續調整。不過事實證明，產能切換帶來盈利改善的邏輯非常扎實，后期的市場表現也很快印證了這一點。大家口中的老登股也能走出修復行情，核心優勢就是手里握有現成成熟的產能。只需要調整產品結構就能抬升利潤，而且不用大額資本開支，盈利確定性其實高于重資產擴張的存儲賽道，大家也可以參考這一思路去思考推演。

（以下內容為節選，完整版僅對會員開放）

第四部分：中美大模型差距與 “智力付費” 時代

趙建：金總，你剛才提到模型是核心，甚至可以等同于最大的宏觀變量。現在市場上大家都在熱議中美大模型的發展差距，上周我專門去字節跳動實地調研，也和業內人士深度聊過這塊內容。美國為大模型砸了海量算力成本，但國內大模型發展速度非常快，我們不用像美國一樣投入巨額成本從零訓練底層基座模型，走出了自己的工程化創新路線。站在實操角度，你怎么看待中美大模型的真實差距，兩邊的差距是持續拉大還是在縮小？

金尚浩：中美差距其實可以拆分看待，算力芯片領域確實存在難以逾越的高門檻，國內缺少 EUV 光刻機，短期內CPU、高端GPU等很難追上美國，但在大模型研發層面，我們不必從零訓練前沿基座模型，依靠蒸餾、借鑒海外成熟模型就能快速追趕。整體來說，國內大模型的實際使用體驗很不錯，蒸餾的后發優勢利用的十分到位，質效比十分突出，雙方的差距其實是在不斷縮小的。要知道，一款大模型最終能發揮多大生產力，并不單獨由算力決定，……。

趙建：如果按照這套邏輯推理，那阿里、騰訊這類國內大廠當前的估值明顯偏低了，而且今天恒生科技指數漲幅也比較好，那你覺得恒生科技的這輪上漲是又一次的底部震蕩，還是有可能就此走出熊市？

金尚浩：在我看來，阿里、騰訊這類傳統互聯網企業估值持續承壓，根源在于公司的思維還停留在互聯網的流量時代，還在一門心思的追求 DAU 。但是AI付費時代的核心邏輯其實完全變了，模型方其實不需要海量的低價值流量，真正有價值的是高付費能力的專業客戶、有強大算力采購需求和實力的機構以及從業者，他們才是創造營收的主力，普通散戶流量很難創造商業價值，但國內互聯網大廠還沒有認清這套全新邏輯。

國內真正具備核心競爭力的大模型產品……

收尾

趙建：今天金總幫我們完整梳理了當下市場的底層邏輯、賽道的選取策略以及中美 AI 的發展現狀，我感覺收獲非常的大，再次感謝金總把自己一線的寶貴經驗與大家無私的分享，我們下次可以接著聊。

【免責聲明】本文僅代表趙建院長個人學術觀點，旨在交流與探討。內容僅供參考，不構成任何投資建議。