喧嚣之上：人工智能、盈利与长期看空者

AI需求可能与过去的繁荣不同，因为对芯片、数据中心、能源和计算能力的需求已经存在且供不应求。

盈利增强、招聘停滞以及市场领导地位扩大表明，生产率提升可能已在支撑涨势。

看空担忧有其作用，但韧性增长、相对稳定的通胀预期以及可用流动性已挑战市场见顶论调。

当人们问我今天像哪个时期时，我猜他们希望我提供一个与市场危机相关的历史事件。也许是1873或1893,年，当时铁路过度扩张和投机性融资以危机告终。或是1999和2000,年，投资者在可行的商业模式出现之前就将资本涌入互联网初创企业。

但我的回答可能令人不满。我认为与过去的危机没有相似之处。

铁路和互联网是变革性技术，但在两种情况下，资本都跑在了需求前面。修建的铁路线相对于其承载的交通量过于庞大。在客户、收入和利润出现之前，就有太多互联网公司获得资金。技术改变了世界，但大部分投资先于经济现实到来。

如今的环境看起来不同。需求并非假设。对计算能力的需求已经超过供应。公司争抢芯片、内存、数据中心、能源和网络基础设施，因为需求已存在。随着人工智能（AI）从回答问题发展到部署持续工作的智能体，对计算资源的胃口只会增长。这与其说是产能追逐不确定需求的故事，不如说是需求受制于有限产能的故事。

如果有相似之处，可能更像2023年。当时，许多投资者担心战争、油价上涨1和债券收益率上升2最终会损害经济和股市。听起来耳熟吗？然而，通胀预期已在之前一年见顶，3企业盈利强劲，4股市以强劲涨幅收官。5

抱歉答案很平淡。有时历史最重要的一点是预见最坏结果不太可能重演。

……人工智能及其他技术进步带来的备受期待的生产率提升，可能已经体现在数据中。数据显示，过去一年美国企业盈利增长约25%，6 而非农就业增长基本持平。7 从历史上看，如此幅度的盈利增长通常伴随着大量招聘。而如今，许多公司在未大幅增加人手的情况下实现了更多盈利。这并不仅限于科技公司或美国。在各行业和全球市场中，都能看到盈利增强的迹象。

“我喜爱那些长期看空者。他们做了所有识别潜在风险的艰苦工作，这让我得以专注于评估他们可能遗漏的地方，并集中精力于可能向好的方面。”

诚然。我自己也说不出比这更好的话了。过去一年里，长期看空者们都提供了哪些论调？

尽管如此，我仍会继续聆听看空者的观点。他们的论点有助于挑战假设、检验信念，并防止自满情绪。从这个意义上说，他们起到了重要作用。但正如Ed Yardeni所言，他们也在为我们其他人做一部分负面工作，将我们的时间解放出来，专注于机会所在之处。

答：这里有一个狭义的解释，还有一个更广泛、更重要的解释。狭义观点是，政策制定者仅仅是回应日元无序下跌，并试图稳定货币市场。

相反，我认为这次干预传递了一个信号，即美国政策制定者越来越关注维护相互关联市场的稳定，特别是国债市场。鉴于日本是美国政府债务的主要持有者，且长期国债收益率已显著上升，协调行动及强调减少国债销售需求的机制，在我看来表明美国财政部已准备好，在必要时支持市场运作。

在投资者担忧赤字上升、债务发行增加和30年期国债收益率走高之际，13我相信这次干预传递了一个信息，即政策制定者正密切关注这些压力，并准备在市场波动变得不稳定时作出应对。

答：对于将 Citadel 对 Situational Awareness 的救助融资视为典型的市场顶部信号，我会持谨慎态度。市场顶部通常与基本面恶化、盈利走弱、流动性收紧或信心广泛丧失相关。在这种情况下，问题似乎更具特殊性。Situational Awareness 在市场盘整期间使用了高杠杆，而非在基础经济或企业盈利前景看似恶化之时。当杠杆遭遇短期波动时，即使在整体有利的环境中，事故也可能发生。

同样值得注意的是，有资本愿意介入并提供救助融资，这可以被视为力量的源泉，而非警告信号。困境投资者为这样的时刻而生，在个别市场参与者承压时提供流动性。在我看来，这一事件并未暴露系统性问题，反而表明有资本可以吸收孤立的风险。市场的反应强化了这一观点。自 Situational Awareness 遭遇困境以来，美国科技板块已收复了先前跌幅的大部分。14

思考：代币交易量的增长速度不足以支撑人工智能基础设施的建设。

再思考：智能体工作流可能会大幅提升人工智能的使用量，因为它们的作用远不止回答单个提示词。一次典型的人类交互可能只需消耗数千个代币，而一个能够规划、研究、分析、起草、批判和修改的人工智能智能体则可能消耗数十万甚至数百万个代币。15

近几周，美国国债收益率上升。我联系了景顺固定收益主管Rob Waldner，听取他的看法。以下是他的回应：

“我们对美国利率保持中性立场。债券市场已消化了未来一年内美联储近两次加息的可能性，16 尽管我们预计政策利率将维持不变，原因在于通胀压力缓解17 以及趋势性经济增长。18 在正常情况下，当前市场定价可能提供足够的风险溢价，以证明持有长久期头寸的合理性。然而，地缘政治风险上升和不确定性可能不利于采取更具方向性的观点。鉴于经济与地缘政治结果均不确定，我们认为风险平衡大致相当，因此对较长期利率保持中性态度。”

我最近的行程带我去了香港和北京。世界不需要另一位市场策略师来指出中国在高科技出口、开源AI、电动汽车、机器人技术以及无数其他行业取得的进步。让我印象深刻的是那些远不那么容易量化的事物。我经常说，尽管人们持续关注美国的裂痕和冲突，但我在美国各地旅行的经历总体上是积极的。我每到一处都会遇到深思熟虑、聪明且富有同理心的人。这次旅程之后，我可以说中国也是如此。在头条新闻和地缘政治竞争的背后，我看到的人们，就像我们大多数人一样，只是希望享受生活，为自己和家庭创造更美好的未来。我已经期待着下次去北京胡同酒吧的访问了。

来源：彭博社，基于西德克萨斯中质原油。

来源：彭博社，基于10年期美国国债收益率。

来源：彭博社，基于5年期美国国债通胀盈亏平衡，该指数于2022年25,月见顶。

来源：彭博社，基于标普500指数成分公司的营业利润。

来源：彭博社，基于标普500指数，该指数在2023年上涨了26.26%。

来源：彭博社，2026,年30,月，基于标普500指数成分公司的营业利润。

来源：美国劳工统计局，2026年7月。

来源：彭博社，2026,年18,月，基于标普500指数的市盈率。

来源：彭博社，2026,年17,月，基于标普500指数（13.91%）与标普500等权重指数（16.31%）年初至今的总回报对比。

来源：彭博社，基于西德克萨斯中质原油。

来源：彭博社，基于5年期美国国债通胀盈亏平衡。

来源：世界大企业联合会，2026,年31,月，基于世界大企业联合会美国领先指数的十项经济指标。

来源：彭博社，2026,年17,月，基于30年期美国国债收益率。

来源：彭博社，2026,年17,月，基于标普500信息技术板块，该板块自2026年2,月至2026年29,月下跌了13.78%（从峰值到谷底）。该板块自2026年29,月市场收盘至2026年17,月上涨了12.47%。

来源：高盛，《AI代理预计将随着使用量激增而提升科技现金流》，2026年20,月。

来源：彭博社，2026,年17,月，基于联邦基金利率期货。

来源：美国劳工统计局，2026,年31,月，基于美国消费者价格指数（CPI）。

来源：美国经济分析局，2026年6月。

所有投资都涉及风险，包括本金损失的风险。

过往业绩并不能保证未来结果。

投资者无法直接投资于指数。

这不构成对任何投资策略或产品适合特定投资者的推荐。投资者在做出任何投资决策前应咨询财务顾问。

人工智能（AI）技术公司对特定风险较为敏感，如市场规模小、商业周期变化、经济增长、技术进步、技术过时及监管等。这些公司可能产品、市场、资源或人员有限，使其证券波动性更大，尤其是规模较小的初创企业。快速的技术变革可能对其业绩产生不利影响。AI公司通常依靠专利、版权、商标和商业秘密来保护其技术，但无法保证这些保护措施足够充分。大量的研发（R&D）支出并不能确保产品或服务的成功。

盈亏平衡通胀率是指名义国债与同期限通胀保值国债（TIPS）之间的收益率差。

消费者价格指数（CPI）衡量消费者价格的变化，是常用的通胀衡量指标。

久期是衡量固定收益投资价格（本金价值）对利率变化敏感性的指标，以年数表示。

联邦基金隐含利率是即期利率与期货利率之间的差额，这是一种可以通过任何有期货合约的证券计算出的利率。

固定收益投资受发行人的信用风险和利率变化的影响。利率风险是指债券价格通常随利率上升而下跌，反之亦然。发行人可能无法履行利息和/或本金支付义务，从而导致其工具价值下降并降低发行人的信用评级。

一般而言，股票价值会波动，有时波动较大，这既受公司具体活动的影响，也受整体市场、经济和政治状况的影响。

通胀是指商品和服务的一般价格水平上涨的速率。

专注于特定行业或部门的投资比更多元化的投资面临更大的风险，更容易受到市场波动的影响。

杠杆率衡量公司总债务相对于公司账面价值的比例。

科技相关行业提供的许多产品和服务面临快速过时的风险，这可能会降低发行人的价值。

期权调整利差（OAS）是必须添加到基准收益率曲线上的利差，以使用考虑内含期权的动态定价模型，将证券的付款折现以匹配其市场价格。

市盈率（P/E）通过将股价除以每股收益来衡量股票的估值。

标普500®等权重指数是标普500®指数的等权重版本。

标普500®指数是一个未被管理的指数，被认为是美国股市的代表。

通胀保值国债（TIPS）是与通胀挂钩的美国国债。

西德克萨斯中质原油（WTI）是一种来自美国的轻质低硫原油。

以上观点为作者截至21,年2026月的观点。这些评论不应被解释为建议，而是对更广泛主题的说明。前瞻性陈述并非对未来结果的保证。它们涉及风险、不确定性和假设；无法保证实际结果不会与预期产生重大差异。

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