2026 年 9 月 2 日週三早上 11 點，四重利空疊在同一張桌上：10 年期美債殖利率站上 4.8%，2025 年 1 月以來最高，30 年期逼近 5.3%；Jackson Hole 上沃許放出鷹派發言；Anthropic 的 ARR 傳聞低於預期；美國政客開始阻撓 Data Center 建設，伊朗與美國的衝突又起。8 月賺到的錢，很多人這幾天全數吐了回去。

本期 168X 戰情室請回 3X Long Labubu（@labubu_trader），AI Infra 出身、橫跨科技股與宏觀事件交易的 Trader。這一集他把 9 月的地圖攤開：一切資產以利率為錨，長端下不來，是因為 CSP 發債搶的就是美債的錢；沃許不能再模糊不清，只要把路徑講清楚，加息反而可能是利多；做多黃金，本質是做空美國的信用；Anthropic 的 ARR 650 億是 IPO 前的蹲低跳高，上市前吸血、上市後解放。至於操作，他只有一句：這個神經病市場裡，減少交易就是最重要的事，CPI 之後不動作，留一手 2028 年的 leap call！

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：3X Long Labubu（@labubu_trader）

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本文目錄

• 一、最難做的 8 月：還留在場內的人，大部分都在虧錢

• 二、一切資產以利率為錨：10 年期 4.8%，回到 2023 年的水平

• 三、Jackson Hole 的真正信息量：沃許終於給出 reaction function

• 四、長端下不來的暗面：CSP 發債，搶的是美債的錢

• 五、非農與 CPI 前瞻：鏈上數據算出來的通脹，偏冷

• 六、9 月 FOMC：市場不怕利空，怕的是 half and half

• 七、反直覺：講清楚路徑，加息反而是利多

• 八、黃金與幣股：做多黃金，就是做空美國的信用

• 九、Anthropic 的 ARR 650 億：IPO 前的蹲低跳高

• 十、上市前吸血，上市後解放：9 月底的劇本

• 十一、軟件被錯殺之後：市場對軟件不苛刻，對硬件極苛刻

• 十二、他在空什麼：光與 NeoCloud，跟基本面無關

• 十三、中國開源模型：用量最大，錢被雲廠拿走

• 十四、Data Center 撞上中期選舉：連 Costco 都被抗議的國度

• 十五、CPI 之後空手：留一手 2028 年的 leap call

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一、最難做的 8 月：還留在場內的人，大部分都在虧錢

Mr. Z：台北時間 9 月 2 號星期三早上 11 點，我們很榮幸請回英語圈、中文圈都極受關注的 Trader，3X Long Labubu。先關心一下好黃兄，最近荷包跟倉位都還好嗎？

好黃：最近肯定是不好。7 月底我們做科技類的反彈，做 Semi 和大科技，那一波還做得比較好；但最近這段時間非常非常難做。Anthropic 的 ARR 傳出來沒有大家想象的那麼高；Jackson Hole 上沃許發表了非常鷹的發言；再疊加美國很多政客開始阻撓 Data Center 的建設；今天伊朗和美國之間又起衝突。最近只要還參與在這個市場裡面的人，大部分應該都是在虧錢的。

二、一切資產以利率為錨：10 年期 4.8%，回到 2023 年的水平

Mr. Z：這麼多驅動因素，你覺得最重要的是什麼？我自己覺得恐怕是油價，因為它決定沃許會有多鷹派。

好黃：本質上最核心的東西，就是所有資產都跟利率相關：影響長端的東西很多，通脹、財政部與美聯儲的發債和利率路徑的不確定性，但歸根到底，所有的資產，都是以美國的利率為錨，全世界都是這樣。 昨天 10 年期殖利率站上 4.8%，是 2025 年 1 月以來最高；30 年期在 5.3% 左右，不只回到貝森特 8 月 19 日喊話之前的水平，其實已經回到差不多 2023 年那個高度。長端利率由幾個部分組成：對通脹的預期、term premium（債券投資人對 duration 風險要求的補償），以及對實際經濟的展望。上週五之前，整個長債的空頭倉位是非常非常擁擠的。

三、Jackson Hole 的真正信息量：沃許終於給出 reaction function

好黃：先回看 7 月 FOMC：沃許講話比較模糊、模稜兩可，股市把它解讀成偏鴿，很開心；但債券市場覺得不確定性太高，反而要求更高的風險補償。再加上今年油價的衝擊把通脹曲線抬高，通脹離 2% 的 PCE 目標還很遠。所以我當時的期望是：Jackson Hole 上沃許能給一個 clear 的表述，不用給 guidance，但至少給市場一個 reaction function：告訴大家，發生什麼情況的時候，我會怎麼做。

好黃：事實上他給了。第一，通脹必須以較快的速度回到 2%，otherwise 我們會採取行動：意思就是會加息。第二，就業這塊，以前鮑威爾每次都講要兼顧就業和通脹，沃許非常明確：我只 care 失業率，不是非農那些新增就業崗位的數目：上次非農新增是負增長，但失業率其實還好。第三，對經濟的展望非常 positive，認為美國處在還算寬鬆的流動性環境裡。所以剛開始 30 年期利率從 5.21% 一路跌到 5.15%，來自通脹預期下降和不確定性的消除；但馬上又被拿回來：因為經濟展望欣欣向榮，真實利率的部分會抬高。而他沒講的那一塊才要命：完全沒提跟財政部怎麼配合、balance sheet 怎麼管理。市場只看到貝森特的態度，看不到美聯儲這個最大需求方的態度：長債供給還在大量發行的狀態，接盤的人卻不給態度，這一部分會對長端利率形成持續的頂。

四、長端下不來的暗面：CSP 發債，搶的是美債的錢

好黃：還有一個很大的原因，貝森特和沃許都不背鍋：這些科技公司、這些 CSP，在長債這一塊大量發債，發債的規模已經能夠影響到長端利率了。而且他們處於一個什麼狀態？公司債利率比國債高一個 percent、甚至幾個 percent，他們都不太 care，能發多少發多少：因為在他們看來，只要借到錢投進 CapEx，一兩年就回本，是一個能穩定帶來百分之二三十收益的生意。 公司債的大量發行，反過來也是推升長端的重要因素。所以我當時去做多長債，本來是賺錢的，大概過了一個小時就不賺錢了。

Mr. Z：我補充一個今天看到的數據：大概有 1 兆美金的投資級公司債出現利差走闊，美國約 5,800 億、歐洲近 4,000 億；整體 IG spread 還在 78、79 個基點的歷史低檔，但已經有二十幾家 A 評級公司的利差比 BBB 曲線還寬。Take away 就是你講的：這些現金奶牛看到一門一兩年回本的生意，眼睛眨都不眨直接幹進去，把自己的 spread 幹寬了，but they don’t care。

好黃：對，你可以理解為這也是一種套利。你看 IG 的 credit spread 在持續走高，垃圾債那一塊反而這幾年比較穩定：就是因為這些公司發得太多，自然把利差推上去了。

五、非農與 CPI 前瞻：鏈上數據算出來的通脹，偏冷

好黃：先講非農。9 月拿到的是 8 月數據，有個很 tricky 的地方：8 月很多人休假，survey 的 response rate 很低；暑假又有大量季節性的臨時工作，這些人統計上處於失業狀態，但過了夏天馬上被派回去。所以 8 月的數據歷來偏負面：我認為這次新增就業可能是負數，但失業率還是很穩定，整體對市場反而是偏 positive 的。CPI 的話，我用 Truflation 的數據：一個基於區塊鏈、實時收集通脹和價格數據的項目，每天都有數據。我很簡單地拿它的數據跟 BLS 的數據做擬合、跑一個 regression，算出來這次核心 CPI 環比大概 0.2、同比 2.4 到 2.5，跟克里夫蘭聯儲的預測基本一致：偏冷。兩個數據指向同一件事：經濟偏冷、就業疲軟，對整個風險資產，股票、金、銀、幣，都會有一個 pump 的作用。

六、9 月 FOMC：市場不怕利空，怕的是 half and half

好黃：但問題來了：這兩個數據可能把 9 月降息的預期往回拉。現在市場定價大概 60% 出頭，有可能走回五五開。而且沃許在 Jackson Hole 上立了一個很大的 flag：通脹不快速回到 2%，我們必須採取行動。即使 CPI 像我算的這樣偏冷，考慮 PPI 之後，PCE 可能還是在 3 左右，達不到他要的程度。這就讓 9 月的 FOMC 處於極度不確定的狀態。上次我們就講過：市場不害怕利空，市場害怕的是不確定。一個東西不管利好還是利空，都有辦法計價；但當它是 half and half、卡在中間狀態，市場是極度厭惡的，因為沒辦法 pricing。 所以 FOMC 之前，就算 CPI 或非農給點 pump，我整體還是比較 bearish 的。

七、反直覺：講清楚路徑，加息反而是利多

Mr. Z：但我看你有一個觀點很反直覺：沃許越鷹派，不一定是利空，市場現在反而需要一個強硬的 Fed。而且你說加息也可能是 bullish 的狀況，為什麼？

好黃：市場是期望有一個強硬的 Fed 的。2% 這個目標說實話我也不知道誰定的，但它存在很久了，是一個 convention；而從疫情開始這麼多年，通脹就沒有一次真正被壓回去過。再疊加科技行業大量發債搶錢、美國自己也在大量發債、油價受霍爾木茲海峽的衝擊不知道還要鬧多久、AI 帶來的內存漲價會蔓延到所有電子產品甚至汽車、股票漲太多連基金的 management fee 都會被算進通脹：這些因素疊起來，長債利率處於一個非常堅挺的狀態，這也是為什麼這麼多人極度擁擠地做空長債，確定性太強。但以我們做經營、做存儲的經驗：當一個東西太擁擠的時候，它自然而然會往反方向發展。長債肯定會有一波很大的 squeeze，只是不知道什麼時候。

好黃：那加息為什麼可能是利多？關鍵在講不講清楚。如果沃許加息，但給出一個清楚的路徑：比如我只是把去年三次預防式的降息 reverse 回來：那反而是很 bullish 的，因為這樣做能把長債利率控制下來。我們關注的科技股，大部分是以長端利率為錨的：10 年、20 年、30 年，而不是短端。科技公司現金流充裕、營運能力強，不需要借短債做事。 但如果他開啟加息，又什麼都不講清楚，市場就會想：會不會有第二次、第三次、第四次？你根本不 care 經濟好壞，只看 PCE？那後面每一次 CPI、PPI 都變成一場大考，那會給市場帶來非常大的衝擊。

Mr. Z：簡單講，他不能再當渣男了，他要表態。

好黃：對，他要表態，要講清楚。

八、黃金與幣股：做多黃金，就是做空美國的信用

Mr. Z：我看你最近也在 trade 黃金。如果做加息，黃金是不是就沒那麼有吸引力了？

好黃：我現在做黃金更多是短期操作，做非農和 CPI 這兩個事件，而且已經虧錢了；FOMC 我不想拿過去，想先看他怎麼反應再決定要不要繼續。總的來說，如果 FOMC 上把話講清楚、開始加息週期，那對黃金不是好事情。但黃金有個很有意思的地方：很多人以為黃金是避地緣政治的，或者長債利率一跌黃金就漲，實際上都不是。最近這一兩年，黃金更多是用來對沖美國政府和美聯儲的信用問題、對沖利率路徑的不確定性：做多黃金，就有點像做空美國，做空美元的信用、美聯儲的信用、美國政府的信用。它現在扮演的，就是以前大家期望比特幣承擔的那個角色。 地緣衝突只在一開始因為 sentiment 拉一下。此時此刻，黃金其實已經跌破了一個非常重要的位置。至於未來長債 rally 和黃金 rally 一起發生，有沒有可能？有：長端利率裡有一部分是真實利率，跟經濟展望相關，如果大家覺得美國要走向衰退，就會出現金和債一起漲的情況。

好黃：幣股這塊我更多是投機。比特幣最近有一個很大的突破，回到接近 5 月高點的位置，它可能跟黃金 share 一部分共同的 thesis。只要比特幣不破 10 日線，我還是想逢低找位置做多一些幣股：我上週四、週五跑掉了，最近想再找機會進去，看它測 5 月高點會是什麼反應。但說實話，我對比特幣完全不懂，也沒有任何信仰或研究，純粹看圖來做：底部整理很久、突破關鍵高點，畫一個 measurement，一倍兩倍剛好到 5 月高點，到了就跑路，就這麼簡單。 比特幣這個東西很有趣：有段時間它是對美元信用的對沖，有段時間是 risk on、risk off 的 sentiment 指標，有段時間又變成中立性資產的 indicator：它身上的屬性隔一段時間就換一批，感覺就像隔段時間換來一批人。

九、Anthropic 的 ARR 650 億：IPO 前的蹲低跳高

Mr. Z：那我們聊 AI Semi。先從兩三個禮拜前 Anthropic ARR 增速下降講起，我看你的觀點是：他們在 manage IPO。

好黃：先講背景：半導體的買方，把 Azure 和 OpenAI 的 ARR 當成最重要的下游指標，就跟去年大家盯 OpenAI 的 DAU、WAU 一模一樣：從下游的收入增長，反推上游會在 Semi 上花多少錢。Azure 坊間的說法是今年要做到 1,000 億 ARR，但在買方的預期裡，你至少得做到 1,200 億、1,300 億。Anthropic 這次 Bloomberg 寫 7 月做到 650 億，遠低於買方的期望：年底要到 1,200 億，月增速得接近 20%，650 億看起來就不夠。但從我瞭解的情況，其他所有渠道拿到的數據都遠高於這個數：有說 780 億的，有說 800 億左右的。所以在我看來，Anthropic 有一個嫌疑：IPO 之前故意把預期壓低。這樣上市路演、遞 S1 的時候壓力小，上市之後講的故事還是一家高速成長的牛逼公司，而不是一上來增速就不行了：蹲低，是為了跳高。

好黃：還有一種可能是統計口徑不一致。ARR 這個東西本來水分就大、variance 也大：拿一週或一個月的 revenue 平均乘以 12 就是 ARR，人為操作空間很大。而且渠道分成怎麼算？比如 Azure 的 API 在 Google Cloud 或 AWS 上賣出去，收了 100 萬、要分 10 萬給渠道，那 report 的是 90 萬還是 100 萬、那 10 萬算不算營銷費用？沒上市之前沒有公開透明的會計準則，誰也不知道 650 億裡有沒有把渠道的錢算進去。所以我覺得 650 億本身不是問題：但市場覺得是問題，你就得尊重市場，就這麼簡單。

十、上市前吸血，上市後解放：9 月底的劇本

Mr. Z：Anthropic 要募接近 1,000 億美金，市場常常 over subscribe，最後可能是 3,000 億、4,000 億的錢捧著去認購。9 月底 10 月初，會不會像 SpaceX 上市那樣出現吸血效應？

好黃：會，而且有兩層。第一層就是吸血：絕大概率 over subscribe，很多基金要先把錢拿出來 reserve 在那裡認購，認購 1,000 萬可能只分到 500 萬，剩下的錢才放出來。第二層很多人沒想到：很多非常看好 AI、想投資 AI 的人，買半導體並不是因為喜歡或懂半導體，而是市場上純的 AI application 標的太少，買 Semi 只是他們的權宜之計。等真正的純 AI 標的出現，這幫人會毫不留情地把錢從 Semi 裡拿出去買 Anthropic。 所以從路演到上市這段時間，對 Semi、對所有 AI 相關標的，都是一個很大的利空。

好黃：但上市之後，反而是一個很大的利好。到時候 Anthropic 會把真實的超高速增長的 revenue 呈現出來，透明地告訴大家統計口徑、給出 guidance 和路線圖：一來打消市場上「AI 應用的 revenue 到頭了、半導體漲不動了」的疑慮，二來把 reserve 的錢全部解放出來。 至於 OpenAI（7 月公佈的 ARR 是 480 億），我覺得 Anthropic 上市會逼著它不得不加快：競爭對手上市之後更透明、更容易融到大量資本、能更快執行想做的事，你再拖三五年，環境就完全不一樣了。他們本來可能想在 private 階段多待一段時間、把 metric 刷得更好看，但有時候，花開堪折直須折。

十一、軟件被錯殺之後：市場對軟件不苛刻，對硬件極苛刻

Mr. Z：我看你最近的 watchlist 裡有 vertical SaaS 和 workflow SaaS，展開講講？

好黃：軟件這幾個月漲得非常好。年初大家都以為 AI 要把軟件全部 kill 掉，實際上不是：軟件通過財報證明了自己不是垃圾。而且有一個很有意思的現象：市場對軟件不苛刻，對硬件極其苛刻。Workday 那種財報出來就是一坨，人家沒怎麼跌；Semi 的財報基本無懈可擊，偶爾一個瑕疵就被砸，英偉達那種完美財報，暴漲完很快就把漲幅全部還回去。 加上軟件整體倉位處於比較低的狀態，這個組合就值得做。網安 SaaS 尤其證明了自己是 AI 的 winner：Okta 做全現代的身份配置管理，CrowdStrike 講怎麼抵禦用 agent 發起的攻擊，財報後表現都非常驚豔；連 Salesforce 這種我們以前覺得路邊一條的公司，這次財報都把 AI 整合的故事講得非常 bullish。我希望 CrowdStrike、Okta、Salesforce、Atlassian 這些有個 pullback 讓我重新買入：財報好的公司有基本面兜底。但注意，MongoDB、Snowflake、Datadog 這批很早就被划進「AI winner」籃子的，反而是軟件裡最擁擠的個股。所以我更想看 vertical SaaS：Veeva、ServiceTitan 這些，還有 ServiceNow 這種 workflow 平台：AI 沒辦法替代它們，反而 AI agent 要跟它們的 workflow 結合，才能讓企業內部把 AI 應用跑起來。

十二、他在空什麼：光與 NeoCloud，跟基本面無關

Mr. Z：我看你的空單名單：AOI、Marvell、Coherent、AXT，基本是光，然後 Nebius、CoreWeave 這些 NeoCloud。有人問你為什麼不空存儲。

好黃：先說清楚：我做空不是從基本面去空，Semi 的基本面都非常 solid；是從宏觀出發，挑現金流比較差、估值倍數比較虛的下手。在流動性偏緊的環境下，高現金流、低估值的公司反而能混；估值高、現金流差的公司，受影響最大：所以空存儲不太 make sense。 NeoCloud 的邏輯最直接：它比 CSP 脆弱得多，長債短債都受影響。你去看 CoreWeave 的債，期限都比較短，不像 Google 能發 30 年debt；它們沒有厚家底、沒有現金流充裕的主業兜底，每一次擴張都得發債或者賣股票，Nebius、CoreWeave 都是這樣。流動性一收緊，這類公司受的衝擊最大。這只是當前宏觀環境下的做空，不是基本面的判斷。

十三、中國開源模型：用量最大，錢被雲廠拿走

Mr. Z：那中國的開源模型，MiniMax、GLM 這些，實際上會怎麼衝擊美股？

好黃：我有個朋友在做著名的開源模型推理公司 Fireworks，他最近上《硅谷座標》播客講的情況是：開源模型在美國被大規模採用，只看 token usage 的話，量級跟 Gemini、Anthropic、OpenAI 差不太多；但 revenue 小得可憐：Fireworks、Baseten、together.ai 三家平台加起來，ARR 可能不到 30 億。為什麼？現在的主流用法是：閉源模型當大腦，做 planning、做統一調度；開源模型做 execution：相當於一個 Fable 5 當 master、當奴隸主，指揮 1,000 個 DeepSeek 的 slave 去幹活。 美國公司要的是最高的質量，benchmark 上大家差不多，但實際用起來還是閉源順手。所以開源的用量會越來越大，但能 capture 的 economic value，很可能長期遠遠落後於閉源。

好黃：而且開源這塊的錢，最後大部分會被雲廠拿走，不是模型廠。第一，直接賣 API 給美國公司不可能：合規、數據安全、地緣政治，大概率還要經過嚴格審查，確保模型不會在企業內網裡亂傳數據；最後會是 Google、亞馬遜、微軟和 Fireworks、Baseten 這類平台幫你部署、把 token 賣給你：自己租卡部署，efficiency、utilization、reliability 都難保證，賬算不過來。第二，開源模型廠沒有溢價能力：你 Kimi 說要收三成五成的分成？人家直接不用你了，跑 GLM 有什麼區別、跑 DeepSeek 有什麼區別？沒區別。開源模型一多，雲廠的溢價權就更大。 所以對中國模型廠不太友好；出海比較靠譜的是 DeepSeek 和智譜這種有自己 CapEx、能端到端把模型做成服務賣出去的，而不是隻做模型的公司。

Mr. Z：這樣說回來，搞 CSP 其實是一門不錯的生意，只是市場現在嫌它自由現金流太少？

好黃：市場就是這樣想的。這麼多年，互聯網公司的姿態都是「零 CapEx 的印鈔機」：不用建廠房、不用買設備，發幾台筆記本就把生意跑起來。現在變了：你是重資產的活，要建 Data Center、要買卡，你賣的產品是你的算力。這個模式的轉變，華爾街很多科技投資人還沒適應過來：他們拿現金奶牛的老方法估值，你也沒辦法指責他們。改變一個人的想法要花很長時間：就像你跟人講存儲不是週期股，LTA 排到 2030 年看不到頭，人家還是一句話，你就是個臭週期股。

十四、Data Center 撞上中期選舉：連 Costco 都被抗議的國度

Mr. Z：你人在美國，中期選舉現在是什麼氣氛？感覺共和黨註定要跛腳了。

好黃：至少丟一院是有相當概率的，民主黨橫掃兩院也有概率，可以去 Polymarket 看定價。民主黨的攻擊素材，通脹是肯定的，而 Data Center 這件事也完全可以大做文章：這也是我說 NeoCloud 和 Semi 最大的不確定性所在。數據中心都修在地廣人稀的大農村，很多在搖擺州或紅州：對當地人來說，你跑來建一堆大廠房，風扇天天轉個不停，聽說有輻射、還汙染水源、搶水搶電把電價搞貴，農業州趕上厄爾尼諾很久沒下雨，你還這樣用水：從民粹的角度看，這個東西百害而無一利。 我給你講個親身經歷：我以前住的地方要開一家 Costco，我都收到反對團體寄來的傳單，懇請我支持抵制：車流量變大、不知道哪來的人跑到我們這裡，看著就煩。連 Costco 都會被反對的國度，何況數據中心？

好黃：所以民主黨一定毫不猶豫拿這個博民意，賓州州長 Josh Shapiro 那邊就是例子；搖擺區的共和黨人也會被迫表態。Nebius 在阿拉巴馬的聽證會你去看，非常搞笑，全城的人都跑去發言反對，最後八個代表裡七票才驚險通過：這種事正在全國各地不斷上演。中期選舉之前，很可能釋放出 delay 甚至不批的信號：電力 permit 卡住、供電延後，明年 plan 的 50 多個 GW，最後落地可能只有 20 多個。數據中心落不了地，Semi 的出貨就得延後：本來今年能賣 100 億的貨，可能拖到後年才交。這個如果被市場計價，對整個 AI Semi 產業鏈都是衝擊。 這也是為什麼 BE、Bloom Energy 這段時間這麼靠譜、佩洛西也買了：大家發現一圈，能最快把電弄上去的，目前看來只有燃料電池。

十五、CPI 之後空手：留一手 2028 年的 leap call

Mr. Z：最後，接下來 9 月、10 月、一直到選舉完，大家應該怎麼操作？

好黃：我的做法是：CPI 之後基本上就不參與市場，等到 10 月再說。9 月本身流動性偏低，又疊加這麼多宏觀不確定性：就算 FOMC 結果不差，後面還有中期選舉、還有 Anthropic 上市。你說可以不碰半導體、不碰 AI 去做別的？要知道，美股這個市場，只有 AI 能把情緒帶起來：大家來美股不是來買沃爾瑪的，誰家沒有超市？大家是來買 AI、買人類的未來的。AI 不能做，那乾脆放假算了。 我的劇本是：如果中期選舉前，市場過度悲觀地計價數據中心落地的問題，砸出一個不錯的 dip：這個市場就是神經病，要麼過度樂觀要麼過度悲觀：那就是一個很好的買回位置，買完等 10 月。

好黃：另外我有一個策略：留一些很遠期的 leap call，甚至買到 2028 年的，放在那不看。leap call 佔用資金少，又能維持一個 delta 在場內：市場沒我們想的那麼糟、一路漲上去，你也不會錯過，等於給黑天鵝向上買了一個保險。 剩下手癢的話，做一點娛樂性倉位，每天玩玩 0DTE 的末日期權，虧也虧不了多少，不傷筋骨。

Mr. Z：最後有沒有什麼想跟大家提勉的？

好黃：希望大家不要對自己太苛責。我聽到很多朋友說，最近幾天把 8 月的利潤全虧回去了，虧回 7 月底的狀態。這不是你的問題：這樣一個神經病的市場，你能不虧錢、哪怕只是利潤回吐，已經非常了不起了；7 月很多對沖基金都有百分之二三十的回撤，你做得其實已經夠好。我自己的 learning 就一條：減少交易，減少不必要的損失，是這段時間最重要的事情。 大部分資金不參與市場，拿娛樂性倉位鍛鍊一下交易水平就好。

Mr. Z：一場訪談，從 4.8% 的 10 年期講到阿拉巴馬的聽證會，把 9 月每一顆雷都標在了地圖上。168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。這集跟 Herman 的 1998 論、鐵柱的保美債論放在一起看，長端利率這條線就全通了。每週平日晚上，我們不見不散！

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台北時間 2026 年 8 月 31 日，週一晚上 7 點。上週五沃許在 Jackson Hole 把對通脹的鷹派立場講到了明處，10 年美債 4.7%、30 年 5.2%，油價在 90 上下震盪；另一邊，比特幣在 8 月 19 號之後一路突破 7 萬、短暫站上 8 萬，半導體 SOX 的估值卻回落到接近去年關稅戰的低點。基本面很硬，宏觀也很硬，兩股力量撞在一起，市場到底在什麼位置？

本期 168X 戰情室第三次請回 qinbafrank（@qinbafrank）：6 月 11 號在直播裡喊比特幣進入配置區間，7 月 2 號看到 Meta 出售算力的報道就減倉，7 月 8 號寫下 CSP 價值重估。這一集他把年底前的地圖攤開來講：長債收益率的三條腿是油價、赤字和 AI 發債，10 年美債 4.6% 以下之前市場困在估值摩擦區；CSP 靠開源模型和中等模型改寫成本結構，三季度財報會非常驚豔；「下一個 coding 在哪」這個問題本身就錯了，coding 正在成為所有非 coding 工作流的鋪路技術；Anthropic IPO 光是路演階段就可能吸走 3,000 億美金的流動性；比特幣 9 月中下旬到 10 月有回踩，11 月之前把子彈打完。留給投資人的一句話：儘量低買不追高，牛回速歸的時候，減一減是對的！

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本文目錄

• 一、7 月 2 號的警訊：Meta 出售算力，美股槓桿太高，先減倉

• 二、AI 需求沒問題，是宏觀在壓：長債收益率的三條腿

• 三、沃許的 Jackson Hole：通脹鷹派，市場進入估值摩擦區

• 四、9 月按兵不動：消費一般、非農偏弱、五個工作組結果未出

• 五、美伊博弈長期化：拐點在油價下來，10 年美債 4.6% 以下

• 六、CSP 價值重估：從二道販子到 AI 落地最綜合的指標

• 七、開源模型改寫 CSP 成本結構：微軟的千問、DeepSeek 與自家中等模型

• 八、三季度財報會非常驚豔：營收、毛利率與第二場景

• 九、下一個 coding 在哪：問題本身就錯了

• 十、老闆看不到 Return 怎麼辦：15% 的非科技上市公司已經在財報裡提 AI

• 十一、CapEx 什麼時候算平：明年，先看兩個交叉點

• 十二、年底前分三段：秋意漸涼，中期選舉之後才是好戲

• 十三、Anthropic IPO：融 1,000 億，路演階段就吸血 3,000 億

• 十四、韓股槓桿 ETF 的陷阱：資金流入，正股卻不漲

• 十五、SOX 估值 19.2：接近去年關稅戰低點，四季度和明年不錯

• 十六、比特幣：6.3 萬開始建倉，11 月前打完子彈，9 月中下旬可能回踩

• 十七、新常態：幣圈極度分化，優質資產供給才是核心

• 十八、加密不是生產力，是資本範式：應用就是永續合約 DEX

• 十九、合規 ICO 2.0：SEC Regulation Crypto Assets (Reg CA)，7,500 萬美金直接公募

• 二十、三條鏈與 CEX、DEX 的共存：美股幣圈化，幣圈美股化

• 二十一、心法：低買不追高，牛回速歸時減一減

一、7 月 2 號的警訊：Meta 出售算力，美股槓桿太高，先減倉

Mr. Z：很榮幸今天又邀請到 168X 的老朋友 qinbafrank，Frank 哥。今天是 8 月 31 號星期一晚上 7 點。Frank 哥你最近還好嗎？荷包跟倉位都還好？

qinbafrank：還行，挺好的。咱們上次第二次聊是 6 月中，當時就提過下半年有可能會有一次去槓桿，其中一條就是美股的槓桿率很高、倉位也很擁擠。轉到 7 月 2 號，彭博報道 Meta 出售算力這件事，其實讓我有點警覺。我當時把咱們聊的內容又丟出來，覺得那是個信號，然後減了一些。再往後，7 月上旬開始我在 X 上很大比例聊的都是 CSP：雲廠商開始部署開源模型，超大雲廠商的價值重估。整體來說 7、8 月這些 CSP 相對還行，體量大，你很難說它們漲幅很高，但在 7 月份的動盪裡幾乎沒怎麼跌，7 月底、8 月初市場反彈的時候它們也比較穩健，特別是微軟和亞馬遜。

Mr. Z：幣圈也迎來了一波意外的大漲。

qinbafrank：這個上漲我不意外，幅度我很意外。 我從 6 月份就開始在 X 上說，6 月到 11 月是一個比較好的區間，如果你是長週期選手，這幾個月適合不斷建倉，月底買，把你想配置的倉位在 5、6 個月之內打完。6 月 10 幾號在 OKX 星球直播的時候講過這一點，所以我自己也一直在逐步買。7 月份有人問我這一波能看到多少，我說反彈能看到 7 萬多。沒想到 19 號之後，21、22 號那幾天，一下子不僅突破 7 萬，還短暫站上了 8 萬。往上漲是有預期的，強度超出預期。

二、AI 需求沒問題，是宏觀在壓：長債收益率的三條腿

Mr. Z：我看你最近一直說，市場要轉好有幾個條件：長端收益率要下來、通脹要回落、沃許至少不要再那麼鷹。可不可以從他在 Jackson Hole 的演講開始，聊聊宏觀這邊怎麼看？

qinbafrank：先說基本面。二季度財報證明了 AI 的需求是 OK 的：無論超大雲廠商還是 Neocloud，財報裡都講了同一個點，只要數據中心架好、機櫃架好、部署好，立馬就是滿負荷運轉。這說明更下游的需求很強，只是供給不夠，這是很重要的信號。我 7 月 31 號寫過一篇推文，說 8 月是最好的夏天，看好 8 月的行情，龍頭是光，然後是 CSP、軟件；存儲有空間，但主升浪已經過去了，不是說你不能期望它漲，而是很難再像過去一年那樣瘋狂。這幾個 8 月份都有表現，但強度比四、五月份差，核心就是 8 月整體的宏觀沒那麼好。

第一個點是 7 月初美國和伊朗在霍爾木茲海峽又打起來了，油價從六、七十反彈到 8 月最高 90 多，最近在 90 上下震盪。油價往能源傳導、再到通脹，通脹預期走高，又推高了債券收益率。第二個是長債本身：通脹預期是一方面，赤字是一方面，緊接著今年二、三季度我們看到科技公司發債越來越多、規模越來越大。超大科技公司在債券市場的評級非常高，微軟近似於主權國家，本質上它們跟國債在爭搶同一批資金，可能不是二、三十年期，很多是 5 年、10 年、20 年的債券。你發債變多了，無論是大科技發債還是政府發債，市場就需要更高的風險溢價、更高的利率補償，整體把收益率推上去了。10 年美債收益率壓的是市場的無風險收益率，它走高，風險資產的估值就承壓，特別是高倍數、負債率高的那一類，大家預期它未來發債的成本又要變高了。 這大概就是 8 月中下旬的事。

三、沃許的 Jackson Hole：通脹鷹派，市場進入估值摩擦區

qinbafrank：沃許的講話，我在 28 號之前寫過一篇前瞻，最後印證下來是對一半。一半是我判斷他一定要表達對通脹的鷹派、很強硬的立場。因為 6 月份他是放鴿的，7 月上中旬公佈的 6 月非農低於預期、6 月 CPI 也大幅低於預期，長端收益率那時候要漲，他的態度就軟了，市場覺得他服軟。但到了上週五講話那個時間點，10 年美債 4.7%，30 年 5.2%，美油還在 88 到 89，在這個位置上他對通脹就必須強硬。當時我預期的是，前一週貝森特已經出手，先是幫日本穩匯率、避免日本央行拋售美債，接著又宣佈擴大長端回購規模，但效果只持續了一天，第二天長端收益率又反彈上去，所以我預期他表達強硬之餘，整體態度會溫和一點。事實上他不僅對通脹很強硬，還提了一個很強的反應函數：希望看到通脹往下走，而且要快速靠近目標。

市場怎麼看呢？長期來看這是對的：你態度足夠強硬、真的把通脹幹下來，市場才有信心，收益率高企的三個驅動因素裡至少有一個被打掉了，這是好事。但短期裡市場還是會承壓。我稱現在這個狀態叫估值摩擦區：10 年美債 4.7%、30 年 5.2%，這個位置不至於讓市場立馬崩掉，但也很難出現大規模、趨勢性向上的行情。 大家永遠有警惕，資金不敢放心大膽衝，又害怕出現意外把收益率再推高，就很不舒服。真要說，10 年美債從 4.7% 往 4.9%、30 年往 5.3% 以上，市場可能就撐不住了；這個位置還能撐住，但你讓它繼續往上走，難度很大。所以需要靠時間，看本週的 8 月非農、下週的 8 月 CPI，最終還是要看美伊能不能和解。

四、9 月按兵不動：消費一般、非農偏弱、五個工作組結果未出

Mr. Z：所以你對 9 月議息的判斷是？

qinbafrank：看完 8 月這兩個數據之後，市場會給 9 月定價，但從我個人推演，不能作為大家的依據，我傾向於他還是按兵不動。三個原因。第一，消費並不那麼強，8 月的消費數據很一般，沃爾瑪二季度財報也不太好，同店銷售增速在大幅放緩。第二，勞動力市場也就一般，本週的非農市場預期大概是 5 萬，我覺得有可能低於 5 萬，小個位數，甚至因為 7 月非農是負值，8 月也有可能。這兩個因素決定了加息的可能性不大。第三，沃許 6 月份成立了 5 個工作組，研究貨幣政策、利率、通脹框架、生產率，年底出結果，不一定是 12 月，我傾向於在這 5 個工作組的研究成果出來之前，他按兵不動比較好。

意外在哪？意外在於通脹不是沒往下走，而是往下走得比較慢。7 月通脹只比 6 月低了一點點，8 月油價和汽油價格又上來了一些。我看一個叫 Truflation 的實時通脹數據，絕對值不具參考性，但我跟蹤了大概一年，走勢趨勢很有參考性：它最新的實時走勢已經回到了 6 月份的高點附近，只低了一點點，所以 8 月通脹有可能反覆，市場可能還得滑一下。

五、美伊博弈長期化：拐點在油價下來，10 年美債 4.6% 以下

qinbafrank：美伊問題現在變成了有點長期化的趨勢，所謂長期化就是強度不很大，不會像 3 月那樣大動干戈，但雙方都有短板。伊朗知道川普在乎選舉、在乎民意，就靠控制海峽把油價吊著，逼你退讓；美國這邊找到的路徑是封鎖伊朗海岸線、加大制裁力度，讓伊朗內部經濟出問題，倒逼伊朗退讓。川普現在認為這是有效的，那他也不會去承諾解除制裁、解凍資產、承認伊朗在霍爾木茲海峽的地位，雙方就僵持，僵持的點就是油價在那個位置上。

拐點看兩件事。第一，什麼時候雙方都扛不住，有一方退讓，油價真的下來，這是非常大的利好。第二，油價下來了，長端收益率的支撐腳就被削弱了，同時貝森特在回購，如果再調整長債和短債的發行比例，也會把收益率打下來。如果 10 年美債跌到 4.6% 以下、4.5%，30 年跌到 5% 左右或 5% 以下，AI 和半導體上下游這些資產，才真正能夠走出來。 基本面 OK、需求 OK 一定沒問題，只是宏觀現在是一個不確定性還比較大的狀態。

Mr. Z：聽起來宏觀在現在有點像個噪音，但其實需求永不見底。老黃上上禮拜的財報也說，問題是供給，不是需求。

qinbafrank：對，這是咱們三次聊都一直在講的。滲透率快速上揚，接觸 AI 的用戶越來越多，無論 C 端還是 B 端，每個用戶的 token 消耗量也越來越大，短期裡需求是狂飆的。無非就是兩點：一是宏觀短期壓制，二是短期市場 FOMO 到極致、背離了，就像 6 月那種狀態，需求很好，但很多價格已經拋物線式上漲。

六、CSP 價值重估：從二道販子到 AI 落地最綜合的指標

Mr. Z：講到 token 需求就必須聊 CSP。你之前寫了 CSP 價值重估那篇文章，我貼到 Space 裡了。市場一直把 AWS、Google Cloud 當成賣 GPU、轉賣 token 的二道販子，你為什麼認為這個認知必須反轉？

qinbafrank：最早是 7 月初。6 月底大家都看到很多報道，美國很多企業 token 消耗量非常大、成本居高不下，已經有點扛不住，要限制每個員工的額度甚至削減支出，token 經濟學那個詞就是那時候大家在討論的。然後我看到 Coinbase 的 CEO Brian 發了一篇長文，講整個 6 月 Coinbase 在做什麼：他們把業務場景做了區分，一些沒那麼高價值、但很高頻的普通場景，不一定要用前沿大模型，不一定要用 GPT 或 Claude，用開源模型依然能達到符合要求的結果。結果是整個 6 月 Coinbase 的 token 消耗量快速增長，但整體成本支出是下降的。 很多人乍一看覺得這個案例很恐慌：token 漲了、支出卻降了。但我看到的是不一樣的跡象：對單個企業來說，建一個模型路由、區分場景，把性能特別強的旗艦大模型和非常有性價比的開源模型、中等模型做搭配，成本就可控了。這就是傑文斯悖論：成本越低，用的人越多。我以前在互聯網做了很多年，上網和流量的成本越來越低，但用互聯網的人越來越多、每個人的消耗越來越大，總支出反而變大。

所以 7 月我做了很多調研，也問了國內外相關的朋友，看到兩個點。第一，企業採用 AI 進入了一個分場景、多模型的工程化時代：高價值場景繼續用前沿旗艦模型；高頻、低複雜度、低價值的場景就用開源或中等模型。第二，Coinbase 特殊，它本身是家科技公司，有能力自己搭模型路由、做上下文精簡、搭緩存存儲，搞一整套 AI 的運作系統；但大部分企業沒有這個能力，它們本來就用雲服務，這時候雲廠商就有動力去幹這件事。6 月中下旬我們也看到微軟開始部署 DeepSeek、千問，所以我 7 月初寫了好幾篇，7 月 8 號總結成一篇。

結論是：前沿大模型只是企業整個 AI 採用過程中很重要的一個板塊，可能大部分消耗還在前沿模型上，但企業還有很多場景開始用中等模型和開源模型。6 月之前市場看 AI 商業化最重要的指標是 Anthropic 和 OpenAI 的 ARR，因為那時候接它們的 API 直接算就行了；但場景越複雜，雲廠商的價值就越大。超大 CSP 的業績，是比模型 ARR 更好、更全面地衡量 AI 商業化的指標：它相當於企業把 AI 放進生產環境之後全部的運行費，包括閉源模型的 API、開源模型、推理、數據庫、對象存儲、網絡、安全監控，甚至 agent 的運行，都會在雲平台上體現。 大模型的 ARR 依然重要，它是 AI 需求純度最高的指標；CSP 的業績則是 AI 商業化落地最綜合的指標。

七、開源模型改寫 CSP 成本結構：微軟的千問、DeepSeek 與自家中等模型

Mr. Z：上禮拜四我請了 Herman 來聊，最大的 takeaway 也是這一點：CSP 站在最前沿看到需求才決定做 CapEx，今年花的錢多所以 Free Cash Flow 少，但當它套開源模型煉丹、真的把錢掙回來，Free Cash Flow 大幅轉正的時候，股價會衝得比我們想象中還快。

qinbafrank：它改變的是 CSP 的成本結構。以前為什麼說 CSP 是二道販子？資本開支是你花錢，買機器、建數據中心，然後你轉賣前沿模型的 token 和 API，但大頭被模型廠商拿走了，OpenAI、Anthropic 給你留一部分，你承擔了支出，卻不享受最大的毛利。開源模型的好處是它沒有成本，這一部分收入絕大部分落在 CSP 自己身上。而且不僅是開源模型，應該叫開源模型和中等模型：微軟 6 到 7 月一方面部署了千問、DeepSeek 這些開源模型，英偉達也推自己的開源模型，另一方面微軟還推了自己的中等模型 MAI Model，閉源、主打性價比。我的性能可能沒有 GPT 5.6、Fable 5 那麼好，但可能媲美 GPT 5.5、Opus 4.7、4.8，在某些場景下已經非常夠用，好處是我更可控，成本改善的幅度非常大。

Mr. Z：我也發現一件事。OpenAI 最新一代模型 Astra 已經不開放給一般民眾，只給科研人員；上禮拜五 Anthropic 發推說徵求 1 萬個科學家來用最新模型。智能這個東西已經開始階級化：一般人不用、也不需要用到那麼前沿的模型。而且開源模型，像 GLM 5.3，input 和 output 大概在 0.15-0.5 美金 per million token，這非常可怕，美系大模型廠根本打不過。

qinbafrank：對，這就是倒逼。你看最近 OpenAI 也在降價，都在把價格往下打，你不打，中國的模型都逼著你往下走。

Mr. Z：這就是入門經濟學講的 price discrimination，價格歧視，對不同族群的消費者分層定價。

八、三季度財報會非常驚豔：營收、毛利率與第二場景

Mr. Z：所以如果 CSP 是這個打法，到年底或明年初，我們可以期望在 CSP 這一塊再看到什麼？第二個增長引擎是什麼？

qinbafrank：我是看好三季度財報的，10 月中旬到 11 月披露的時候，微軟、亞馬遜、谷歌這些超大雲廠商的財報會非常非常驚豔。 第一，二季度它們給的指引本身就很強：微軟說二季度增長 43%、三季度可能 45%；AWS 二季度 37%、三季度可能 40%；谷歌二季度同比 80% 多，三季度還可能加速。只要需求沒變，這是第一層。第二，二季度財報到 6 月底為止，我們還看不出雲廠商大規模部署開源模型、推自家中等模型對成本結構的變化，但 7、8、9 這三個月正好就是它們積極部署的時間，三季度我們有可能真正看到不僅是營收增長，毛利率的改變也會比較顯著，我認為有可能是比較顯著的。第三就是第二場景。

之前市場糾結的是這麼大的 CapEx 能不能賺回錢、怎麼算帳，二季度財報給了大家一個初步的 ROI 框架，能初步驗證，不是最終驗證。最近大家又開始討論：你商業化這麼強，是因為 coding 這一年跑得特別快，但 coding 是個特殊場景。為什麼？代碼、日誌、API、文檔全都數字化了，全球有 GitHub 代碼庫；coding 出的東西很快能被驗證，過程能被拆解成清晰的步驟；程序員又貴，美國、中國都貴，你只要節省 20%、30%、40% 的開發時間，或者砍掉一些人，ROI 很容易算。而且它不需要公司從上到下采用，程序員自己用一個 coding agent 或 API 就行，所以滲透率非常快，商業化增速也非常快。然後大家就問，下一個 coding 是什麼？

九、下一個 coding 在哪：問題本身就錯了

qinbafrank：我 23 號寫了一篇長文，結論是這個問題一開始可能就是錯的。coding 這個場景很獨特，很難再出現一款像它一樣邊際增速極快、收入規模巨大、能快速被資本市場識別的產品或場景。 非 coding 的世界跟 coding 完全不同，而且很碎片化：銀行有信貸、KYC、反洗錢；保險公司要核保、理賠；醫療領域要看病、做診後的長期服務；製造業更是大籮筐，汽車、鋼鐵，流程不一樣、設備不一樣、數據不一樣。每個場景都需要很多流程和數據是企業自己的，沒有 coding 那麼集中。

但細看還是會區分。企業裡有一塊是橫向的知識工作體系，財務、招聘、人事、文檔、合同這些職能場景，是能通用化的；然後是很多服務和後台運營管理體系，這些也很快；再往後，供應鏈、製造生產環節會相對慢一點。所以未來不是一個類 coding 的場景，而是很多不同的知識工作流，加上很多行業的業務流程，開始被 agent 化，最終總量上超過 coding。IT 運維、財務會計、行政法律、合規這些很快，供應鏈、製造、醫療慢一些，不同的時間差。微軟二季度財報能看出來：Foundry 的客戶有十多萬家，這是企業構建和部署 agent 的平台，說明有十萬家企業在用它搭自己的 agent；Microsoft 365 Copilot 付費席位 3,000 萬，說明很多非 coding 的員工在用。

還有一點大家要清楚：coding 正在成為非 coding 工作流的鋪路技術。 未來很多非技術員工不會認為自己在寫代碼，但他通過自然語言提需求，就生成了財務對帳工具、銷售儀表板、內部審批頁面、合同檢查流程，這些小應用、小 agent 專門服務他自己或他的部門。傳統企業裡有大量這種流程，規模小、需求特殊，企業不會專門為它採購一個 SaaS，都是靠 Excel、郵件、人工在操作。coding agent 降低的是定製軟件的門檻，以前不值得被軟件化的流程，現在都可以軟件化，積少成多，長尾很強。coding 會變成所有非 coding 業務流程最底層的東西，這加起來才是第二場景。上週 a16z 的博客也分享了數據：從 2 月以來 Codex 採用增速最快的領域，法律增速 100 倍，銷售、招聘、營銷、醫療都是三四十倍，苗頭已經出來了。當然也要承認，這些業務流程沒那麼標準化，越往深走進度越慢：企業特有的場景需要權限管理、內部數據、重新訓練、重新部署，那就是 Palantir 的 FDE 模式，所以 6、7 月 Anthropic、OpenAI 都在跟很多公司成立專門的 FDE 團隊去部署實施。

十、老闆看不到 Return 怎麼辦：15% 的非科技上市公司已經在財報裡提 AI

Mr. Z：這裡我有幾個 takeaway。第一，AI 會幫我們做到很多以前做不到的事，也會把很多機械性的東西取代掉。第二，以現在模型的前沿程度，如果你 100 美金的 Claude 訂閱、Fable 5，一個禮拜都沒辦法用滿、用爆，很有可能說明你的工作很容易被取代。聽起來殘酷，但好像蠻真實的。可是我更好奇：企業給底下的人引進 AI，壓縮成本，但很多企業主看得到 investment，看不到 return，不知道 return 在哪、數字算不出來，這怎麼解決？

qinbafrank：這塊也需要時間。第一個判斷：Codex 在法律、銷售、招聘、營銷、醫療這些場景從 2 月以來大幅提升，你如果用了一兩個月、一個季度沒有效果，下個季度就不會再付費了；它持續增長，說明本身有效果，效果無非是降本增效或者產生收入。上週末我見了國內一個美元 VC 的合夥人，他投了很多互聯網和遊戲公司，其中一家在 iOS 移動遊戲上非常知名，我就不提是哪家了。他跟創始人聊，他們已經把 AI 用到整個遊戲生產的全流程，從創意到美術到策劃到數據體系，以前一款大遊戲需要兩到三年，現在有一款遊戲可能半年就出來了。 這是值得關注的點。

第二，大家都可以做的一件事：讓 GPT 或 Claude 把 7 月 15 號美國二季度財報季開始到現在這一個半月，所有美國非科技的傳統行業上市公司的財報和電話會梳理一遍，看哪些公司提到了正在運用 AI、效果是什麼，是降本增效還是帶來真正的業績。我統計下來，已經有大概 15% 的美國非科技上市公司開始在財報裡展示他們感受到了 AI 帶來的效果。 這就是一個很明顯的信號。老闆只要感受到成本砍下去了，或者成本不變、效率更高，那就是效果，然後再慢慢到產生真正的收入。

十一、CapEx 什麼時候算平：明年，先看兩個交叉點

Mr. Z：那你覺得什麼時候我們可以很確切地說，AI CapEx 這些真金白銀是可以被 justify 的，這個帳什麼時候可以算平？我們也看到上上禮拜 Anthropic 的 ARR 已經開始降速，到 650 億美金。

qinbafrank：可能到明年，或者後年。今年二季度我們看到了初步的 ROI 框架，但真正算平，現在還是花錢階段，這是我之前說的時間差。美股超大 CSP 大規模資本開支是從去年下半年、三季度到四季度開始的，去年花的錢，到今年二、三季度、年底才開始產生現金流，而且從去年三、四季度到今年一、二、三季度，花錢是越來越多的。亞馬遜 CEO 在二季度財報講了另一個時間差：資本開支有節奏，先投一筆錢去買土地、建數據中心廠房、修道路、搞電力設施，這一段可能 8 到 12 個月；然後進設備、上機櫃、買光模塊、光纖把機櫃連起來，又要一、兩個季度。一筆錢投下去，到數據中心建好、插上電、產生現金流，至少過去一年到一年半。去年三季度投的錢，今年三季度才開始有效果，甚至到年底。

往前推，今年是高峰期：去年大科技資本開支大概 4,000 億，今年應該開到了 8,000 到 9,000 億，100% 的增速；明年市場預期 1.1、1.2 萬億，就是 30% 到 40% 的增速。有可能到明年年中到下半年、或者後年，我們能看到不同批次的資本開支各投了多少錢、開始產出多少、能不能打平。完全打平會計上需要更長時間，但不用等到真的賺錢才是大事情。看兩個交叉點：第一，雲業務營收的增速超過資本開支的增速，這個現在還沒有，增速最快的谷歌都沒達到：GCP 二季度增速 82%，但資本開支從 2025 年不到 900 億抬到今年指引 2,000 多億，增速 100% 多。第二，coding 超高增速之後降下來，非 coding 的業務場景開始快速增長，我稱之為接棒。

十二、年底前分三段：秋意漸涼，中期選舉之後才是好戲

Mr. Z：聽起來 CapEx 會慢下來，下游受益的廠商也會少一些。往回看，現在到年底的行情，跟今年 3、4、5 月的時候會有什麼不同？

qinbafrank：3、4、5 月毫無疑問是非常強勁的。3 月因為伊朗市場還在跌，4、5 月是算力緊缺、Anthropic 的 ARR 快速增長，到 300 億大家都驚呆了；一季度雲廠商的財報非常不錯，商業化有初步苗頭，資本開支還沒見頂；更關鍵的是那時候宏觀非常好，4 月還在打，但大家心裡都清楚它越往後越緩和，油價往下走，長端收益率也沒那麼高，市場也沒擔心發債潮。一旦確認緩和，5 月之後長端收益率快速下降，10 年美債跌到 3.9%，所以那是一個很爆發性的增長。

接下來到年底要分三個階段看。9 月上旬到中旬是一段，9 月中旬到 10 月中旬是一段，中期選舉之後是一段。 最近這一兩週市場要消化沃許的講話，收益率高、風險資產承壓；如果本週 8 月非農繼續弱，市場會鬆一口氣，但要看下週的 8 月 CPI。到了 9、10 月我覺得還是會有動盪，動盪的根源有幾個。第一是中期選舉。選情焦灼的時候，共和黨繼續掌控兩院、丟掉兩院、還是一人一院，這種政治不確定性會帶來產業政策的不確定性，歷史上中期選舉前市場要麼平淡、要麼調整避險。今年的特殊點，一是民主黨會拿伊朗問題攻擊共和黨，二是 AI 數據中心的建設極大地影響了民生：數據中心推高了電、水、土地，佛州、弗吉尼亞、德州這些建得多的地方，一窩蜂建完，真正建成之後一個數據中心只需要十幾二十個人。很多地方民意已經沸騰，紐約暫停了數據中心審批；德州州長是共和黨，本來支持數據中心，選情焦灼時民主黨攻擊這一點，他又變得謹慎了。數據中心在中期選舉期間，變成了一個非常有爭議的社會焦點問題，至少影響市場情緒。

所以我 7 月 31 號寫的推文說 8 月是最好的夏天，8 月 23 號又寫了一篇：秋意漸涼。不是寒冬，就是宏觀壓制讓市場進入估值摩擦區，一個不太舒服的階段。中期選舉之後有兩點：無論共和黨全勝、大敗還是一邊一半，政治不確定性都降低了，市場知道怎麼推演政策；10 月中下旬到 11 月又是三季度財報季，可能更好一些。再加一點，市場震盪一段時間是讓市場蓄力：3、4、5、6 月漲得很猛，7 月對市場的傷害打得比較狠，動量交易在這種大調整之後需要一段時間才慢慢恢復，不可能立馬高歌猛進。歷史規律也是這樣，我看過花旗的統計，自己也拉過，2010、2014、2018、2022 年這幾次中期選舉之前都比較震盪、收益率不高，選舉之後 30 個、50 個、100 個交易日都挺好，科技類成長性資產更受益。

Mr. Z：聊了一個小時，聽起來 9、10 月還是空手、現金多一點比較好？

qinbafrank：謹慎一點是好的，但我個人傾向於不用那麼悲觀，調整的幅度我也不覺得一定有多大。看幾個點：美伊什麼時候和解，油價、赤字、國債超發加 AI 發債，這是長債收益率的三條腿；美伊緩和、油價下來，把一條腿幹掉，這時候貝森特再回購、調整發行比例，效果會疊加。什麼時候 10 年美債收益率幹到 4.6% 以下、30 年到 5.1% 以下甚至 5% 以下，而且真的上不去、一直停在下面，對風險資產的壓制才算緩解。 9 月中下旬到 10 月，個人認為謹慎一點沒什麼壞處，留一點子彈，不用那麼複雜。

十三、Anthropic IPO：融 1,000 億，路演階段就吸血 3,000 億

qinbafrank：第二個動盪來源，今天看 The Information 報道，Anthropic 要在 7 號還是 8 號公佈 IPO 文件，如果 10 月份上市，本質上還是會對市場有影響，就跟今年 6 月 SpaceX 上市是一樣的感覺。之前大家看大模型公司，其實不清楚真實運營情況，只能看官方偶爾公佈的一個 ARR 數字或者第三方監測；IPO 文件出來之後，我們能看到 Anthropic 最核心的經營情況，有可能比我們想的好，市場情緒是提振的。但接下來它要做路演，它要融 800 到 1,000 億美金，比 SpaceX 還高。SpaceX 當時是 750 億美金，三到四倍超募，機構要準備錢去申購，就相當於至少有兩、三千億美金的資金被吸走，這是上市前路演階段的吸血。 Anthropic 可能更熱，如果經營數據比大家想的更好，融 800 到 1,000 億，最後可能來個 4,000、5,000 億申購，那市場至少要準備 3,000 億美金的資金。上了之後，新股 5%、6% 的流通盤，可能還往上衝一下，對其他 AI 資產就是一個打壓，然後再恢復。這是 9 月中下旬和 10 月的動盪來源。等到中期選舉之後，它可能已經上市一個多月，衝擊也過去了。

十四、韓股槓桿 ETF 的陷阱：資金流入，正股卻不漲

Mr. Z：有些人 7 月底殺進去市場開始撿便宜，台股跟美股的邏輯不太一樣，台股沒那麼 care free cash flow，因為美股的 CapEx 是台股的養分，看的是誰在供應鏈、誰下訂單。台股 8 月應該是漲最好的市場，外資回頭買的力道比韓股還大。

qinbafrank：韓股主要是他們去搞了兩倍、三倍槓桿，7 月整個市場調整，韓國是主力，而且他們自己的監管也有問題：5 月大規模放開，6 月底開始大規模限制，7 月還加了一次息，等於自己把自己打下來了。

Mr. Z：這種槓桿型 ETF 很要命，因為它本質上是在 short 波動率。你不能在回彈的時候買這種產品，回彈中間常常在摩擦，只有市場給它估值、一直線往上拉的時候買才 make sense，但一般投資者沒有這個認知。三星跟海力士這些槓桿型 ETF 有大量資金流入，可是它卻沒有反映在 underlying 的正股本身，這說明一定有機構在出貨，上方有賣壓，不然正股應該要漲上去。

qinbafrank：所以我 7 月底是覺得它們那個位置有性價比，但你說空中往上漲那種主升浪，很難，磨磨嘰嘰往上還是有效的。海力士、美光相對 7 月底、8 月初的價格還是漲了一些，只是沒那麼強。

十五、SOX 估值 19.2：接近去年關稅戰低點，四季度和明年不錯

Mr. Z：如果更有想象力一點往後看，11 月中期選舉之後到明年 1 月，大概是什麼光景？

qinbafrank：我是看好 11 月中下旬之後這場好戲的。第一，三季度財報應該很不錯，特別是雲廠商，繼續驗證雲業務的快速增長，甚至有一些能超過 CapEx 的增速，還能看到非 coding 場景開始規模化商業變現，證據越來越多。第二，Anthropic 的 IPO 衝擊過去了，政治上的不確定性減少了。第三，市場慢慢調，越來越便宜。這兩天看到一個數據，半導體 SOX 的平均估值現在大概 19.2，去年關稅戰最低大概是 18，2024 年 8 月是 16-17，這個位置已經有性價比了。 你再震盪，隨著業績往上走，估值就更往下走，性價比就出來了。所以今年四季度或者明年可能還是不錯的。

十六、比特幣：6.3 萬開始建倉，11 月前打完子彈，9 月中下旬可能回踩

Mr. Z：聊聊 Crypto 的後市展望，Crypto 的新常態是什麼？你之前說過合規 ICO 2.0。

qinbafrank：分兩塊，大餅和加密市場。大餅從 6 月份開始我就在聊，6 月 11 號在 OKX 星球直播的時候大餅大概 6.3 萬，我當時說比特幣進入了一個高性價比區間，可以建倉、值得買。我是趨勢和週期投資者，建議是如果按年為單位、長週期來看，大餅從 6 月到 11 月進入配置區間，把你想配置的倉位在幾個月裡按時間打完，然後持有一兩年、兩三年。7 月說有一波反彈到 7 萬多，沒想到最近直接到 8 萬以上。但從趨勢來說，它不會一條線全拉上去。我 8 月 22 號週六的系列推文總結過，9 月中下旬或者 10 月可能還有回踩：看財政部的再融資計劃和 TGA 帳戶餘額目標，9 月中下旬到 10 月流動性會稍微縮減。我對大餅的框架是它跟以美元、以銀行準備金為核心的美元流動性關係非常緊密，所以預期 9 月中下旬到 10 月有一個回踩，能不能踩到新低還是次低不好說，我覺得次低的概率大一點，但這個容易被打臉。 對我來說，有回踩就繼續買，11 月之前把子彈打完。

對比特幣來說，週期不是它的缺陷，是它的特徵。 四年週期隨著產出量越來越少、週期效應會越來越弱，事實上也看出來了，從 2010、2011 年的週期，到 2014 年、2018 年、2022 年、2026 年，每一波跌的幅度是越來越小的。

十七、新常態：幣圈極度分化，優質資產供給才是核心

qinbafrank：非比特幣的加密資產，新常態是我 2024 年年中提的。之前那麼多年，從 ICO 到 DeFi 出現的問題，是你的創新是法律層面的，業務是沒有價值創造的，導致大量資產發行，但都是垃圾資產。按照金融市場的規律，加密市場體量越大就越成熟，所有金融市場從蠻荒走向成熟的過程都會分化。我 2024 年梳理過美股：5,000 家公司，市值後 3,000 家總市值只佔美股 5%，平均市值八九億美金，日交易量可能就一兩百萬美金，而當時美股已經有五、六十萬億美金的市值。我提的新常態就是幣市未來幾年會極度分化，只有極少數資產還 OK，大部分資產會越來越差，最終價值就是在交易所裡被主力和做市商吸籌拉一把。 現在回看確實驗證了：山寨在 7、8 月之前默默無聞，最近大餅漲了很多也跟著漲，但也就一小撮。

問題在於，任何一個資本市場要持續走強，核心是有不斷的優質資產供給。美股就是不斷淘汰、指數迭代，同時吸收全球優質上市公司，無論長期投資人、趨勢投資人還是短線交易者都有信心。幣圈過去那麼多年，優質資產太少、垃圾資產太多。去年到今年最大的改變是代幣化：真實業務的資產、美股資產上鏈，鏈上會有很多優質資產。我去年 7 月寫過美股代幣化之後會出現哪些新資產類型：美股代幣合約會發展很快；未上市公司的股權代幣化，就是 Pre-IPO；美國眾籌平台上的公司可以直接發幣；美股中小盤直接發代幣、幣股聯動。現在回看，第一點和第二點已經是主流了，交易所還在探索把美股代幣做成統一保證金，它開始變成一塊樂高積木。Robinhood 7 月做了一條基於以太坊的 L2 鏈，上面很好玩的是，以前 meme 代幣池子都是跟以太坊、USDT、USDC 做交易對，現在他們嘗試用 meme 幣跟 SPY 的代幣、跟英偉達的代幣做交易對。鏈上資產的流動性不用一定綁定在以太坊、Solana 或者穩定幣上，可以綁定在傳統金融裡有真實價值的優質資產上：黃金、英偉達、SPY、QQQ 的代幣都可以。 DeFi 就是一個金融大積木，借貸的核心是有多少優質資產可以作為底層資產，2020 年 DeFi 興起以來，鏈上真正的優質資產就比特幣、以太坊，Solana 算半個；現在優質美股代幣上來之後，鏈上資產更多了，積木就會越來越大。

十八、加密不是生產力，是資本範式：應用就是永續合約 DEX

qinbafrank：我去年 7、8 月寫過一個暴論，上次第一次來也聊過：大家認為一定要出現 Web3 的原生應用，我發現這可能是錯的。加密是一種資本範式，資本範式解決的不是生產力的問題，是生產關係的問題：資產發行、流通和交易的效率。 加密領域的資產發行、流通和交易，天然是 10 倍效率，SEC 推動整個美國傳統金融體系往鏈上遷，就是看中了這種新資本範式的特性。生產力的技術可以被產品化、應用化，軟件、互聯網、移動互聯網、AI 都是這樣；但資本範式的東西要附著於業務場景，單獨很難。真要說加密的應用是什麼，就是永續合約 DEX 和 DeFi，這才是真正加密的應用，是它最厲害的地方，而不是去中心化社交那些。所以第一，資本範式一定要跟傳統有真實業務場景的東西結合；第二是 AI 和加密的結合，包括 agent 支付；第三就是合規 ICO 2.0。

十九、合規 ICO 2.0：SEC Regulation Crypto Assets (Reg CA)，7,500 萬美金直接公募

qinbafrank：為什麼 8 月 19 號之後這一波反彈勢頭這麼猛，一星期就到 8 萬多？大家說回購、白宮科技領袖會議，也有軋空，之前積累了很多空頭。但我看到很重要的一個因素是 8 月 19 號 SEC 提出了一個叫 Regulation CA 的提案，Regulation Crypto Assets，這是美國監管非常大的改變。之前是你先發幣，我再來審查你是不是證券；現在給了你一個框架。原來美國公司向公眾融資就兩條路徑：IPO，或者各種豁免條款，Regulation A 是 mini IPO，上完只能去 OTC 粉單市場；Regulation CF 是眾籌；Regulation D 是私募股權融資。這三個都面向合格投資人，要麼流動性很差，要麼只能上粉單市場。這次 Regulation CA 的意思是，初創公司門檻很低，一年可以融 500 萬美金；滿足透明度和備案標準之後，一年可以融 7,500 萬美金，而且可以直接向公眾公募，不用中介，SEC 審查過了就可以在自己官網上募，募完直接上 Coinbase、Kraken、幣安，流動性比粉單市場好多了。 過去幾年美國項目都是離岸架構、非美公募，這是個很重要的變化。更重要的是它把投資合同跟資產屬性分開：你募資時承諾要把網絡做好、做去中心化，幾年之內完成了承諾，投資合同就終止，代幣就不是證券了。

這件事意義非常大。第一，大家可以直接在美國做合規的 ICO 和公募。第二，SEC 的口徑不限於原生加密公司或區塊鏈公司，只要是網絡形態的業務類型，算力網絡、WiFi 網絡、遊戲，只要是多邊對多邊的平台性的東西，都有可能。這意味著很多有實際業務支撐、但還達不到上市標準或體量沒那麼大的傳統公司，可以通過這個框架發幣，這種代幣有實際業務支撐，比傳統的空氣生態幣更好。不是說合規透明就一定有幣值，美股裡也有很多垃圾公司，只是讓好項目的概率變高，而且你在 SEC 有備案，作惡成本變高，割韭菜、詐騙，美國是可以長臂管轄的。所以我 20 號、21 號寫了蠻多，這是合規 ICO 2.0。下一週期加密市場的三大趨勢：代幣化加 RWA，AI 和 Crypto 的結合，新的合規 ICO 2.0。 現在還是徵求意見階段，大概 10 月正式落地，到時候再看具體條款，監管更松也有雙面性。Robinhood 這件事也很有意思，一個合規的傳統金融平台去做公鏈，用美股代幣、幣股配對做底層資產的流動性錨，某種程度上是個創新。

二十、三條鏈與 CEX、DEX 的共存：美股幣圈化，幣圈美股化

Mr. Z：主軸聽起來就是幣圈項目的門檻更高了，大家看你有沒有實際應用、營收如何、有沒有 profit。這件事做得最好的不外乎幾個：第一是 Tether；第二是 Hyperliquid，a16z、Paradigm、Multicoin 這幾個還活著的大 VC 手上都有 HYPE 的頭寸；第三是 Prediction Market，Kalshi 跟 Polymarket 在搶市佔率、搶運動這一塊、再融資，往後看其實是 Peter Thiel 的 Founders Fund 跟 Sequoia 兩個資本的對決。以現在的時間點我只會再看三條鏈。第一是 Solana，它有 meme 這些 retail driven 的東西，但也讓我擔心：從去年夏天就一直喊要做 Internet Capital Market，互聯網原生資本市場，到目前還沒看到真正落地的 use case。第二是 BSC，它服務於幣安帝國，幣安指哪打哪，扶植 Perp DEX 就是 Aster，扶植 Prediction Market 也有，但它到底能不能為幣安這家中心化交易所在鏈上、non-KYC 這邊做生態補位，穩定幣還是以 Tron 和以太坊為主，Perp DEX、Prediction Market 都還沒跑出來，BSC 上面到底有什麼，要再看。第三是 Robinhood，一個傳統券商握著那麼多 retail 用戶要搞 RWA，創辦人白天上 CNBC 穿西裝講正事，鏈上有團隊在那邊發 meme 幣吸引目光，但實際做的是 RWA。這也 echo 到你講的：這一兩年發生的事就是一句話，美股有幣圈化的現象，波動率加大、估值增速猛烈；幣圈有美股化的傾向，大家越來越看 cash flow、看基本面。

qinbafrank：這個東西未來一定是融合的，不分鏈上鏈下、不分美股不分幣，鏈上玩的很多東西除了 meme 是原生的之外，都跟股票或者有真實業務的東西相關。受益的我大概這麼分。美股上跟加密相關的，HOOD、Circle、Coinbase 都受益，Robinhood 有自己的鏈，Coinbase 有 Base。我過去一兩年一直把 Coinbase 跟 Robinhood 對比：Robinhood 團隊我稱之為壞小孩，先幹了再說，很會抓話題；Coinbase 團隊就是合規，四平八穩。未來 Base 也可能吃到代幣化和合規 ICO 2.0 的紅利，美國概念的公鏈就那麼幾個，以太坊、Solana、Base、Robinhood 的鏈。代幣資產可能就是少數幾個公鏈：以太坊、Solana、BNB。BSC 背靠幣安，一方面搞 meme，另一方面美股代幣的事幣安也搞過，BSC 上也有。第二塊我看好的是跟 RWA 和 DeFi 相關的機構品牌資產：借貸、預言機這些經過好幾個週期、證明了安全性、應用價值和業務量的，新週期裡應該還有很足的表現。整體來說，8 月下旬這一波上漲最大的意義，不是說我們就完全樂觀、就要衝了，而是之前極度悲觀，現在可以結構性樂觀，後面不能再悲觀了，新的週期要慢慢打開了。

Mr. Z：再多問一嘴，Perp DEX 的崛起跟中心化交易所的此消彼長，還有幣安、OKX、Bitget、Bybit 這些頭部之間的此消彼長，方便的話講兩句。

qinbafrank：我去年 9 月寫過美股代幣化對加密市場的幾個挑戰。第一，美股代幣越來越多，會極大地擠壓山寨幣的市場，因為美股更有財富效應，而且更持續。幣圈的山寨這兩年跟 meme 很像，甚至還不如 meme，突然一天拉起來，你去追，過兩天就跌下來了；美股真正有基本面、業務在爆發的小盤股，從幾十億美金漲到幾百億美金是能撐得住的，回調 30% 也不會怎麼漲上去就怎麼跌下來。 大部分人不適合做天天短線的交易員，更適合做能承受回撤、但不能忍受拿一年歸零的持有人，這種財富效應會讓美股代幣擠壓山寨。第二，對交易所是很大的挑戰，法幣資產和用戶運營的邏輯不一樣。CEX 和 DEX，Hyperliquid 之前的 meme 時代用戶就在鏈上化，比例越來越高，但我覺得未來是共存的狀態：幾個大交易所都在通過各種路徑走合規，對用戶來說更方便、信任感更好。DEX 從 2024 年之後一直在往上漲，但 DEX 和 CEX 是不同的用戶場景，玩 meme 你在鏈上，交易大餅、美股或者美股代幣合約，有人適合在 Hyperliquid，有人在 CEX，看用戶習慣。

Mr. Z：我突然想到，Gate 推出 Gate AI，搞了個 OpenRouter，幣圈也開始做這門生意了。

qinbafrank：大家都在探索交易所在 AI 時代怎麼應變。Gate 做 Gate AI，幣安推過類似交易 agent，Bitget 也推過，OKX 的 Web3 錢包主打的是鏈上自動化交易。交易所也在探索代幣化：幣安搞了自己的公鏈，也有自己的美股代幣化；Bitget 有自己的 token；OKX 沒搞券商鏈，但做了聚合，把不同鏈上發的美股代幣聚合在一起，鏈上關於英偉達的代幣可能有 5 個，都聚合在一起，也很有創新，OKX 跟紐交所還有股權投資的關係。現在幣安上美股代幣的合約，我估計合約交易量前十有一大半都是美股代幣或者黃金這類。這都是趨勢，完全忽略也不對。

二十一、心法：低買不追高，牛回速歸時減一減

Mr. Z：來到訪談的尾聲。Frank 有沒有要給大家一些 AI 或 Crypto 投資上的心法，或者對未來這幾個月的市場再講幾句？

qinbafrank：我的思路一直是儘量不追高，但抄底一定要敢抄，儘量低買。過去在美股和加密上，我可能唯一有信心的就是這一點：有好的資產、我也很看好，它跌下來我能買；再漲上去，有的人會不斷往上加，我到一個位置之後就不動了，拿著就行。因為市場多變，你不好確定真的會不會出問題。今年 7 月我也有回撤，雖然 7 月 2 號看到風吹草動減了一點、後面又換到了微軟這些 CSP，但還是有回撤，相對還好，因為存儲我在 3 月、4 月上旬之前就在賣，之後雖然一直很看好，但沒有再買，都是之前的倉位，成本有優勢，這很重要。第二，牛回速歸的時候，市場太狂熱、大家都很激動的時候，你還是需要謹慎一點。漲多了之後適當減一減是對的，給自己的倉位打出一些靈活性，不要太死，不要 all in。

Mr. Z：這一集從 7 月 2 號的減倉警訊講到 10 年美債 4.6% 的拐點，從 CSP 的成本結構講到 coding 怎麼給非 coding 鋪路，再從 Anthropic 的 IPO 吸血講到合規 ICO 2.0。168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。非常感謝 Frank 哥今天跟大家聊了這麼多。下一集，9 月 2 號星期三上午 11 點香港時間，請來 3x Long Labubu。每週平日晚上，我們不見不散！

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168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持

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台北時間 2026 年 8 月 27 日週四清晨，英偉達財報剛剛出爐。過去兩個月，空頭的論據越堆越高：CSP 的 CDS 在上升，7、8 月投資級市場融了 2,180 億美金（去年全年才 800 億），Anthropic 的 ARR 口徑下修到 650 億的利空滿天飛。但同一時間，老黃在財報會上只說了一句話：我們所有的瓶頸，都是供給造成的，不是需求。

本期 168X 戰情室請回 Herman（@ShanghaoJin），橫跨半導體研究與高頻交易的老朋友，時隔三個月。這一集他把多空兩邊都講穿了：他是 6 月第一批看空的人，空頭的論據全是他想出來的，但現在他找不到看空的理由；錨定 Anthropic 和 OpenAI 是錯的，它們只消耗了 27% 的算力，另外 70% 正在被開發出錢；現在是 1998 年不是 2000 年，真正的資產泡沫還沒來，現在泡沫在星巴克和沃爾瑪身上；存儲是市場公敵，補漲要輪到光、CPU 和功率；半導體世界錯綜複雜，Apple 一定會扶英特爾。最後的警惕只有一句：如果你的 token 用不滿，你就是先被淘汰的那個人！

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：Herman（@ShanghaoJin）

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本文目錄

• 一、我是 6 月第一批看空的：空頭的論據，全是我想出來的

• 二、為什麼現在翻多：650 億的利空砸下來，市場沒有踩踏

• 三、錨定 Anthropic 是錯的：27% 的算力在賺錢，另外 70% 正在被開發

• 四、現在是 1998 年，不是 2000 年：這次的錢真的從外面湧進來

• 五、瓶頸是供給，不是需求：token 需求的三分法

• 六、用卡賺錢非常確定：阿里 2.2 年回本，微軟 6 個月回本

• 七、老黃的 5,000 億基建局：把華爾街的錢請進場

• 八、開源改變一切：CSP 翻身，從打工仔變成新的莊家

• 九、存儲成了市場公敵：87% 的 margin，你過分了

• 十、算力換存儲：會分任務的人，不會被存儲綁架

• 十一、補漲路線圖：存儲到頂之後，輪到光、CPU、功率

• 十二、半導體世界錯綜複雜：Apple 為什麼一定扶英特爾

• 十三、英特爾的賬：晶圓廠被估成 0，兩倍 PB 值 2,500 億

• 十四、不要小看馬哥：TeraFab、Grok 與算力平權

• 十五、神族與蟲族：token 用不滿的人，就是先被淘汰的人

• 十六、Microsoft 憑什麼賣得比 GPT 貴：有 meter 的人贏

• 十七、醫療的台積電：AI 篩藥再快，都得過藥明康德的管線

• 十八、AI 是經濟的癌症：真正的泡沫還沒來，來的時候漲到你不敢認

• 十九、幣圈的冷水：定價權在幣安，做市商正在被殺

• 二十、給散戶：別跟量化機器人作對，別在底部買槓桿 ETF

一、我是 6 月第一批看空的：空頭的論據，全是我想出來的

Mr. Z：今天是 8 月 27 號週四晚上 7 點，我們非常榮幸又請到 Herman 哥，上次聊是 5 月 13 號，快三個月前，當時還在亂買都會漲的狂暴牛市之中。今天本來想找一個空頭來跟你對幹，可惜沒找到，那就請 Herman 哥直接嗆爆空軍吧。

Herman：這樣吧，我先把空頭的邏輯講清楚，因為我 6 月初應該是市場上第一批看空的，你可以去看我置頂的帖子，現在看空的人，邏輯跟我當時差不多。第一，AI 整體在系統性缺錢：CSP 們開始大規模融資，7、8 月投資級市場融了 2,180 億美金，去年全年才 800 億，規模增加得非常快；而且五年前上一輪數據中心週期融的債，5 年期、7 年期，正好撞上現在 AI 數據中心建設的再融資週期，跟 Blackstone、Apollo 那些基建資金搶的是同一個池子的錢。第二，融資的另一條路是融股：從 CSP 發訂單到半導體擴產，上下游都在增發，連一年就能把擴產錢賺回來的海力士都發了 ADR。我一直覺得資本市場不是一個估值的市場，它是一個供需的市場：有多少錢來買你這個資產，對上你這個資產有多少供應。 供應端在增加，這就是看空的道理。

Herman：而我 6 月看空最重要的原因，是我當時判斷 Anthropic 的 ARR 增速一定會掉下來。它一掉，市場就會開始質疑 CSP 的投入產出：今年投 8,000 億、明年投 1 萬億，這 1 萬億對應要有多少收入才能 justify？這是現在半導體和 AI 之間最核心的一筆賬：預期的總收入，能不能 justify 預期的總投入？一旦市場覺得不能，所有半導體都拿不到任何估值；一旦覺得能，估值就全部調回去。 650 億的事情傳出來之後不給估值，就是這個機制。

二、為什麼現在翻多：650 億的利空砸下來，市場沒有踩踏

Herman：那為什麼最近幾個星期我反而更看多？第一是資金面：momentum unwind（動量平倉）已經結束了。Anthropic 650 億的口徑調整是一個很大的利空，但這麼大的利空砸出來之後，沒有看到 deleveraging，沒有大規模的 forced selling，波動率沒有上升，CDX 也沒有往上跑，背景還是大量融資。這麼大一個負面消息爆出來以後沒有發生踩踏，代表市場的槓桿已經差不多出清了，沒有連環爆的問題。 你可以去看我盤面監控上的隱含波動率，最近兩週市場情緒很恐懼，但一週期權的 vol 幾乎沒有變化。這跟我 6 月 2 號看空時完全不同：那時候動量全在加倉、頭寸在擠兌，一踩就踩踏下去。

Herman：順便說 650 億這件事的本質：它更多是口徑的調整，不是需求崩了。Anthropic 頂著內部競爭、CSP 分流、token 降價這麼多壓力，增速也只是放緩，沒有轉負。它的 ARR 不能繼續上升，是因為它沒有 capacity、沒有供應，不是沒有需求：不是沒人想用它做 coding，是它變慢了、變蠢了，是算力不夠。 它在微軟那邊還有大量 backlog 的企業訂單，根本沒有算力去 fulfill。至於為什麼選這個時點調口徑，可能有 IPO 前統一披露標準的原因，可能有先蹲低再跳高的原因，也可能就是供應到頭了。

三、錨定 Anthropic 是錯的：27% 的算力在賺錢，另外 70% 正在被開發

Herman：更重要的是一個錨定的問題。我之前的錨定也是 Anthropic，我知道這個錨定是錯的，但整個市場都這麼錨定。你看一個數字：過去兩年部署的總算力裡，Anthropic 加 OpenAI 兩家只消耗了 27%。它們確實是唯一能 monetize 的，但它們是從不到三成的算力裡賺到錢的。當另外 70% 的算力也被開發出錢來，我前面講的那筆最核心的賬就變了：原來靠 27% 的算力去 justify 1 萬億的 CapEx 很難，現在整個池子都在出錢，這筆賬就能算過來了。 微軟明年算力保守增加 40%，結果是自由現金流可能轉正，enterprise 端今年年底多出 200 多億的收入：這個錢跟 Anthropic 的 API 調用沒有關係，是它自己部署給企業賺的，開發的是更大的一塊蛋糕。

Herman：所以我說 Anthropic 的高增長神話要破，但問題從來不是整個 AI 要崩，而是錨定 Anthropic、OpenAI 這件事是錯的。你要錨定的是整個算力池：進來的錢是變多還是變少。我的判斷是，錢一定是越來越多，雖然每個 token 的單價會下降。 再給你一個數：DeepSeek 的成本已經比 Anthropic 低很多了，margin 還有 80%。所以你要判斷的是半導體，不是買 Anthropic：賣便宜算力的人能不能賺錢，這個循環裡的錢怎麼分配。買 Anthropic 的 PE 我可能會虧錢，I don’t know；但用卡能不能賺錢，這件事非常確定。

四、現在是 1998 年，不是 2000 年：這次的錢真的從外面湧進來

Herman：我跟空頭最大的分歧：空頭覺得現在是 2000 年，我覺得最差也是 1998 年，甚至是 98 年之前的某個時間。跟互聯網那一輪的最大區別有兩個。第一，互聯網那輪是互相刷單：我打你的廣告、你打我的廣告，體系外的錢沒有成規模地湧進體系內，Amazon 講電商故事的時候並沒有真的拿到 earning 和 cash。現在不是：OpenAI 快要 profitable，大量的錢從外面實實在在湧進來，CSP 的 enterprise AI 端看到的盈利數據非常 encouraging。第二，2000 年做 forecast 的全是小公司、新興公司，頭腦一熱想怎麼說就怎麼說；現在做 forecast 的，全是萬億級的、經歷過 2000 年那一輪的 TMT 公司，人家講出來的話一口唾沫一個釘子，歷史 track record 非常好。 他們投 CapEx 不是錨定 Anthropic 的 backlog 訂單，是自己有一筆很清楚的賬：我買這張卡，多久把錢賺回來。Google、Amazon、Microsoft、Meta 統一選擇 all in，這些人是前端最清楚看到 AI 數據的人，不可能把萬億公司的性命壓在一家初創公司的故事上。Anthropic 明天破產了，跟他們也沒有關係，they can still thrive。

五、瓶頸是供給，不是需求：token 需求的三分法

Herman：老黃這次財報會上最重要的一句話：我們產能利用率的約束，不是客戶的 demand，是 supply。這是 cross industry 的，整個行業都是這樣。我自己用 AI 用得比絕大多數大廠員工都多，給你一個框架，token 的需求分三部分：第一部分，替代你原來的工作；第二部分，被浪費掉的，為了打榜亂燒 token、莫名其妙把整個 code 讀一遍的那種；第三部分，去做原來做不到的事。現在發生的是：第二部分在減少，第一部分比率在增加，第三部分在慢慢探索、會越來越多。這不是 AI coding 到頭，這是 token 需求進入一個更健康的結構。 大家原來以為 AI 像 SaaS 一樣不要錢、像打車補貼一樣隨便燒，現在開始把錢花在刀刃上，這是好事不是壞事。

六、用卡賺錢非常確定：阿里 2.2 年回本，微軟 6 個月回本

Herman：用卡賺錢有多確定？給你幾個數。阿里的報告裡明寫，在美國 2.2 年回本，而阿里還不只賣 token，它賣裸算力、直接租卡（bare metal）。DeepSeek 的梁文鋒說，如果我有錢能買到卡，我把錢全部變成卡。微軟內部跑 enterprise AI 的 ROI 核算，是按 6 到 10 個月把一張卡賺回來算的：而卡能用多久？V100 到今天還在用，2022 年的 A100 釋放出來，九成的價錢馬上被訂走。6 個月回本，之後這張卡還能跑很多年，你覺得這個投資他做不做？ GPU 的現金成本，算上電、託管、維護，比市場願意支付的租金低了一個數量級，這才是最本質的事情。

七、老黃的 5,000 億基建局：把華爾街的錢請進場

Mr. Z：那怎麼看老黃上個月跟 Blackstone、Apollo、BlackRock 這些私募巨頭搞的 5,000 億基建 deal？基建融資一般是 equity 佔兩三成、剩下 debt 銀行團堆出來，但傳統標的是高速公路、風電，需求穩定、現金流可預測。GPU 這套，work 嗎？

Herman：老黃講的話我肯定信，歷史以來他沒有錯過，他說的是：GPU 的折舊攤銷週期可以拉長，它是生產性資產，以後可以像汽車、飛機那樣去融資。我身邊華爾街的朋友現在還沒人買單這個說法，所以你不能說市場泡沫已經很大；但他幹了這件事，一定會讓泡沫變大，會讓多得超出你想象的錢進場。類比一下：中國房地產泡沫第一輪，是房企拿自己的資本金進去蓋房子；後來才把各種 funding vehicle 全部搞起來，把整個國家捲進債務問題。我們今天在哪一步？還在拿自己的 equity 做 CapEx 的第一步。老黃等於是把門踢開了，讓華爾街債的錢更方便地進來。 我唯一不能理解的是他為什麼要做這件事：他的位置不可動搖，AI 就算爆掉也輪不到他被 blame；但等到他搭的融資 vehicle 爆掉的時候，就像當年的 CDO 一樣，他一定會被萬夫所指。

八、開源改變一切：CSP 翻身，從打工仔變成新的莊家

Herman：最近最大的 game changer 是開源模型。想想 CSP 原來的處境：沒有模型，只能把算力按卡租給兩家頭部 Lab，人家拿著 90% 的 margin 往外賣，賺走所有的錢、吸走所有的關注；你自己煉模型又煉不出來，Meta 沒煉好，微軟也沒煉好。前端被兩家模型廠壓著，後端被存儲廠坐地起價再剝一層，CSP 被夾在中間做苦力。而 OpenAI 和 Anthropic 是不看價錢買算力的人，50 美金一瓦都願意接受，把整個供應鏈的價格都頂了上去。

Herman：現在不一樣了。中國的開源模型把局面打開：千問和 DeepSeek 按方法論蒸餾，這個在法律上講不清楚、就是合法；而這些模型一旦開放權重，微軟在上面做 post-training、或者再蒸餾一個自己的模型，完全沒有法律問題。等於有人幫你把閉源模型的東西爬下來、蒸好了端給你，你改一改、炒一炒就能吃。CSP 突然有模型了，整個拼圖就滿了：你有微軟那麼多用戶嗎？那麼多銷售嗎？那樣的支援體系、安全體系、算力嗎？統統沒有。模型不會差很多的時候，模型公司拼不過 CSP。 現在 enterprise 部署最多的開源模型就是千問。就在這兩天，各大榜單被一個叫 Ox Alpha 的匿名馬甲模型裸超，後來證實就是 GLM 5.3 Flash：輸入一百萬 token 只要 0.15 美金、輸出 0.5 美金，主打 coding 和 agentic 任務，把開源的低成本高效率又打穿了一層。Dario 自己講過，最終比的是兩件事：誰煉出最好的模型，誰有最高效的推理。當 token 平權、模型平權發生之後，勝負就落到第二件事上：誰的算力多。而算力最多的，就是 CSP。所以 CSP 的溢價權大增，還能反過來壓上游：50 美金一瓦我不接受了，我只出 30 到 35，我的錢可以投慢一點，等你降價，看是你的銷售先死還是我先死。

九、存儲成了市場公敵：87% 的 margin，你過分了

Mr. Z：講到存儲。上個月美光財報 margin 86%，Apple 產品端要漲價三四成。這塊後續怎麼走？

Herman：存儲廠的模式，是靠漲價來漲 margin 和收入，不是靠擴產、不是靠產品迭代，這個我 5 月 13 號那期就講過。股價要漲，就需要 margin 持續上漲的預期，但你現在 87% 了，還怎麼往上？搞到 90 嗎？你不能在整個 CapEx 投入裡佔一半：英偉達每一次都在迭代，人家 margin 也就 30 幾；你不迭代光漲價，還佔大頭。我英偉達憑什麼不漲價？大家都漲，token 價錢就往上升，token 一升，AI 就結束了。 我 7 月就講過，真正威脅 AI 的兩個東西：前端一個 Anthropic，後端一個存儲。而你們兩個都是市場公敵：閉源跑贏開源，歷史上就沒怎麼存在過；存儲佔比太高，壓低了光的佔比、GPU 的佔比，拉長了 CSP 的投入產出週期，所有人都有動力把你的價錢打下來。存儲需求是不是無限的？是。但 computing power 的需求也是無限的，台積電的需求也是無限的，連英特爾的 CPU 現在都在加倍賣，人家都沒漲價。無限的需求，不 justify 你收 90% 的 margin。再加上那兩家韓國公司在公司治理和股東利益文化上的老問題，你說股票還能不能漲？可能可以，大週期裡可以破前高，但從資產配置的角度，不應該只押在存儲裡。真要配，我寧可配 NAND、配閃迪：agent 時代推理為主，每個 agent 都要數據、要 NAND、要 CPU 調度，這條需求的確定性比 DRAM 更長、更穩。DRAM 的 margin 見頂之後，估值只有往下，沒有往上。

十、算力換存儲：會分任務的人，不會被存儲綁架

Herman：再講一個我自己用出來的體會：GPU 和存儲的作用，是可以互換的。人做一個項目，不是找一個愛因斯坦把整個項目幹完，愛因斯坦也會犯錯；是把任務拆成 100 個小任務，分給不同的團隊，做完再彙總審查，這叫工程化。AI 一樣：我用 Claude Code 調 Opus，一個任務拆給 100 多個 agent 去幹，效果絕對比單模型強。我把 Claude Code 分任務的方法論蒸餾成一個 skill，放進 Codex 裡，我的 Codex 就比你們正常用的強很多。關鍵在這裡：KV cache 的消耗跟上下文長度是平方關係。拆成 10 個小任務，每個 agent 讀的上下文變短，總消耗是開根號地往下降；代價是同時調了 100 個模型，GPU 的需求上升。所以會分任務的人，可以用算力去替換存儲；不會分任務的人，才會被存儲綁架。 這也是為什麼存儲的無限需求，撐不起它現在這個要價。

十一、補漲路線圖：存儲到頂之後，輪到光、CPU、功率

Herman：如果半導體到年底還要漲，邏輯上應該是這樣：存儲把 margin 一口氣搞太高、很難再給估值之後，前面被它壓著的這些人補漲：光、GPU、CPU、功率等等。光的邏輯是確定的：整體算力 scale 就要靠通信，光的比率提高是必然過程，只是有量產和供應的問題，它沒有像存儲那樣亂漲價而已。功率半導體（Power Semi）要看三季度，它是跟著交付節奏來的，需求時間還沒到，買早了要等。台積電永遠無敵，但最近安靜，問題在它內部，這個下一章講。大框架記住一句話：現在是 token 需求帶動的半導體大缺貨週期，大缺貨週期裡誰手上有產能誰賺錢，而最受益的，永遠是追趕者。 長鑫本來要破產的公司，現在賺成這樣，就是缺貨週期抬起來的。光裡面那些常年畫餅的公司也一樣：不缺貨的話哪有他們的機會，真缺貨了，只要能把產能撿起來就行。

十二、半導體世界錯綜複雜：Apple 為什麼一定扶英特爾

Herman：講英特爾之前先說清楚：我不是說台積電要廢了。台積電的霸主地位不會動搖，產品、know-how、客戶在製程上的沉澱，沒有辦法比擬。但你要理解，半導體世界錯綜複雜，是個江湖：江湖裡真正的大哥不是晶圓廠，是後面那幾個客戶。你銅鑼灣扛霸子再能打，社團不能只有你一個打手，大哥需要一個 backup，需要有人幫他議價。 台積電真正的先進製程，是 Apple 幫它調出來的，最先進的產能歷來優先給 Apple。但這一輪，台積電的大哥變成了英偉達：Apple 有史以來第一次在自己的供應鏈上被人挑戰，它是不能接受一個 AI dominated 的 Fab 的。所以 Apple 支持英特爾當 backup。Google 也一樣：明年要 1,100 萬片，台積電給 600 萬片，還塞的是聯發科 MediaTek 的現成產能，等於逼著 Google 把 TPU 的單下到聯發科去；Google 說那行，我去英特爾那邊流片，英特爾立刻讓我下單。

Herman：為什麼英特爾的 Foundry 一定成功？晶圓廠的本質是一個數據包：把台積電的數據包塞進隨便一個晶圓廠，良率就跟上去了。而數據包是跟客戶一起調出來的，不是閉門造車。數據包在人的腦子裡：台積電內部有派系，劉德音那一派被鬥掉了，劉德音是柏克萊的，英特爾的陳立武也是柏克萊的，這些人投靠英特爾沒有任何心理壓力。所以英特爾拿到的是人，人就是數據包，這就是它良率爬得這麼快的原因。 再加上陳立武接的是一個被血洗過好幾輪、山頭全被剷平的班，股價從 20 塊帶到 140，董事會里 credential 極強，想幹嘛幹嘛；背後還有政治資源。它不會取代台積電，但它有非對稱優勢，而且缺貨週期裡，追趕者的良率提升會比你預期的快很多。

十三、英特爾的賬：晶圓廠被估成 0，兩倍 PB 值 2,500 億

Mr. Z：但即便如此，你還是覺得英特爾短期炒過頭了？

Herman：對，短期是 sentiment 炒出來的。我有一套量化的情緒指標在監測市場，前幾個星期我一直在警告，就是因為情緒太好，情緒太好就是危險。但這家公司的 fundamental 沒有問題，甚至便宜：市場給它的預期裡連 CPU 漲價都沒怎麼算，現在國內 CPU 已經加倍在賣，把漲價算進去，明年 EPS 輕鬆到 6 塊。更重要的是晶圓廠：去年底賬上 1,050 億的資產，今年再投 150 到 200 億，明年底就是 1,250 到 1,300 億的晶圓廠資產。兩倍 PB 就是 2,500 億，三倍 PB 是 4,000 億，而市場現在給這塊的估值是 0。 它還有先進封裝，還可能跟 TeraFab 一起做存儲，這些都是市場沒有 pricing 的明牌。所以 sentiment 會讓它跌，跌就跌，但從價值角度，它是一個下面有底的安全資產。

十四、不要小看馬哥：TeraFab、Grok 與算力平權

Mr. Z：你最近說不要小看馬哥。TeraFab 到底搞不搞得出來？Grok 我自己用起來確實變好用了。

Herman：TeraFab 缺錢，投晶圓廠是要真金白銀的，你看英特爾花了多少錢，馬哥沒有那麼多 cash。但 TeraFab 確實想跟英特爾合作做存儲：英特爾的存儲底子很強，當年海力士的大連廠就是英特爾賣出去的。錢哪裡來我不知道，但馬哥經常能把錢變出來，這個事情不可以賭他變不出來。Grok 變強是兩個原因：第一，SpaceX 快速部署算力、組算力集群的能力是真的強，從通訊到整套系統都是自己搞的，Google 去年能煉出模型靠的就是算力平權、暴力計算，SpaceX 有同樣的能力；第二，它有 Cursor，有前端流量，就有大量 post-training 的數據。有算力、有數據，模型變好只是時間問題。綜合能力現在應該還不如 GLM，但進步非常快，而且便宜。如果它跌到 1 萬億，which I think possible，我覺得是可以進的。在硅谷，最忌諱的就是跟馬哥作對。

十五、神族與蟲族：token 用不滿的人，就是先被淘汰的人

Herman：說一下我對 AI 使用的理解，這句話不好聽：如果你發覺你的生活和工作裡用不了很多 token，你就是要被淘汰的那個人。給你一個 200 美金的 Claude Code Max，你一個星期都用不滿，說明你的工作太簡單、連延伸的需求都沒有，你的工作一定會被 AI 取代。 給你一個 reference：我過去三個月寫了 45 萬行交易系統代碼；我原來在深圳的整個團隊，20 個人，一年寫 6 萬行。45 萬行意味著一個 professional 的交易團隊幹一年到一年半的活，而且交易是不能容錯的：我現在一秒鐘併發一兩千筆單、1.7 毫秒內全部完成，運行以來 zero bug。原來我只做模型，告訴程序員去實現，一個 bug 虧我幾千美金；現在一個人全乾了。

Herman：需求的深度是指數級的。讓 AI 接一個交易所 API 下單，10 分鐘做完；但要把下單從 2 毫秒優化到 1.7 毫秒，那 0.3 毫秒，要調一堆雲、對時鐘、做內網安全，投入的 token 是 1,000 倍。高頻交易裡 2 毫秒就是 0，一點價值沒有，搶不到就是搶不到：你沒有那 0.3 毫秒的需求，你永遠不懂，說明你的工作沒有看到天。說 AI coding 到頭的人，肯定是沒用夠 AI：AI 取代的是碼農，成就的是程序員。最早的編程是彙編，後來是 C，現在的編程語言是英語：誰都會英語，但你的 natural language 不比我好，比的是腦子裡的 know-how。 AI 取代的其實是組織架構：不再需要前端、後端、產品、測試，只需要一個會調用 AI 的人。適應不了新工作流的傳統機構，就像拿著戰刀的大清，被幾個人的新架構按著打。以後這個世界只有神族和蟲族：0.1% 的人，用掉 99% 的 token。以後缺的是腦子能想到的人，不缺幫你做到的：你腦子想得到的，AI 都能幫你做到。

十六、Microsoft 憑什麼賣得比 GPT 貴：有 meter 的人贏

Herman：很多公司現在的困惑是：token 燒了很多，產出說不出來。比如有大廠開始管控 token 用量，因為員工那邊看不到產出：其實產出是有的，原來程序員一天干六個小時的活，現在十分鐘幹完，剩下的時間老闆看不到而已。但這暴露了模型廠的通病：你只解決了 investment，客戶看不到 return。Microsoft 的 enterprise AI 憑什麼能賣得比 GPT 本身還貴？因為它有 meter。跨境電商在 Amazon 上投了多少 token 做優化、提高了多少銷售、AI 客服減少了多少退貨，全都有數據，API 一接就看得到。R 和 I 連在一起，客戶看到 ROI，這個投入就是 persistent 的、一路往前不回頭的。 這就是為什麼微軟的 AI agent 業務做都做不過來，今年 enterprise AI 相關收入已經是幾百億美金的量級；也是為什麼微軟、Amazon 敢無限投入，they don’t care，因為它們看到的是客戶 ROI 的數據。你想在這個時點看空整體 AI、覺得現在是 2000 年？No way。你要質疑需求，得去找 CSP 的人：讓 Google 的人告訴我需求到頭了，我就信；Google 說我需求多到幹不過來，那前面的微軟就更不用問了。

十七、醫療的台積電：AI 篩藥再快，都得過藥明康德的管線

Mr. Z：聊聊 healthcare。Moderna 上禮拜 mRNA 疫苗報捷，股價也在噴。

Herman：最早那個澳大利亞人用 AI 治好自己的狗的時候，你就應該能看到今天。AI 的本質是什麼？最早的強化學習、深度學習，就是大規模並行計算、在海量數據裡找規律：coding 和對話都是額外開發出來的能力，醫療、軍事、交易這些才是它最 ideal 的場景。AI 篩 DNA 會快非常多，但你要算一筆賬：篩選只佔新藥成本的 5%，藥檢佔 95%。篩得再快，都得過臨床管線，而藥明康德就是藥裡面的台積電，沒有人能在成本上打贏它：同一個 case，中國和美國的成本差 20 倍，中國做完藥檢再去美國還能走快速通道。 AI 會讓整個新藥開發提速，方案更精準、二期三期不用反覆改，95% 的成本也會下降，個性化醫療會大爆發：但所有管線，都得從它那裡過。

十八、AI 是經濟的癌症：真正的泡沫還沒來，來的時候漲到你不敢認

Herman：最後講講週期什麼時候結束，我有一個不太好聽的理論：AI 是經濟的癌症。癌症的特點是吸收養分的能力太強，把全身的養分都吸走。AI 的 ROI 太高了：微軟買一張卡 6 到 10 個月回本，它在乎利率是 10% 還是 15% 嗎？不在乎。但別人在乎：星巴克開一家店要規劃十幾年回本，市場上就這點錢，全被 AI 吸走了，實體經濟拿不到錢。把 AI 刨掉，美國現在就是衰退。我們活在一個神族和蟲族被 combine 的世界：合在一起名義 GDP 增速 6% 到 6.5%，比 4.7% 的長端利率高出 190 個基點，宏觀上這就註定要產生巨大的資產泡沫。但泡沫現在流錯了地方：星巴克 36 倍的 forward PE，英偉達 12 倍。泡沫在沃爾瑪和星巴克身上，還沒擠到半導體上來，你何來的做空？ 市場現在把 CSP 當週期性行業定價，因為它現金流是負的；等後年現金流全面轉正、市場 realize 半導體需求不是週期性的那一天，會產生一個巨大的資產泡沫，漲到你眼睛都不敢認。所以我說現在是 1998 年：這輪跌完是 98 年，你看看 99 年、2000 年長成什麼樣，六親不認。

Herman：真正的終局有兩種。第一種，實體經濟真的垮掉：嚴重失業，碳基沒有消費，硅基的消費最終也依賴碳基，沒人買漢堡、沒人打廣告，你的 AI 幹活幹給誰？每一次產業革命都要替代舊產業，農業替代掉把人擠進城市，製造業替代掉把人變成文職，現在 AI 把文職替代掉，這些人去哪裡，是 1848 年式的問題。第二種，民主黨上台，給 AI 做化療：加一堆限制，或者給每個人發營養劑。真正的債務風險也不是 CSP 的 CDS 上升，而是它們的融資需求把債務成本頂上去之後，擠兌效應讓別人用不到錢，這是明年要注意的事。但 again，這些都是三期四期的事，現在是一期二期，It’s not today。

十九、幣圈的冷水：定價權在幣安，做市商正在被殺

Mr. Z：最後聊聊 Bitcoin，今天都還沒講到。

Herman：我貢獻一些一線信息。我原來在幣安一個月 20 億、30 億美金的交易量，VIP7，現在降到 V5 了；我身邊一堆 V9 的朋友，現在都在 V6。先認識一個事實：幣圈的定價方式，99% 在交易所，不在鏈上，任何一個幣的定價權都在幣安。 而交易所裡的資金正在被幣股分流：以前除了比特幣、以太坊、Solana，隨便一個小幣日交易量上 10 億很常見，現在幾乎沒有，幾千萬就算大的。做市商都在被殺：我們高頻吃一單，原來賺 100 美金，現在只剩 25，這還是行情最好的這幾天。你看到它在漲，但掛單不多、沒有深度，是幹拉：交易所自己把做市商拉爆，沒有人 fomo 進來。漁民們一年前發現魚沒了，半年前發現項目方被割完了，現在發現做市商也不賺錢了：做市商哪天不掛單了，我們吃單的也就走了，這個要小心。

Mr. Z：昨天貝格先生跟我聊，他從鏈上數據看牛市悄悄要來、不會再回 6.1 萬，還有四年週期被打破、以後短牛短熊。

Herman：四年週期這件事我同意，減半的重要性確實沒了；但「牛市一定會來」，I’m not sure。看好要有背後的原因：鏈上冷清的時候看好，前提是錢還一樣多；現在錢在被引出這個市場，這就不一樣了。我自己也買，6.5 萬以下我每天拿交易賺的錢買一點，也沒賣；long run 我當然看好 20 萬、50 萬。但短期你要先回答一個問題：錢從哪裡來。至於 Hyperliquid，我一分錢也不會放在那裡交易：它下單要幾百毫秒，中心化處理完事後上鏈，成交前還要先看一眼幣安的價格再決定給不給你成交，對你有利就不成交、對你不利就成交，選擇性成交。

二十、給散戶：別跟量化機器人作對，別在底部買槓桿 ETF

Mr. Z：最後的最後，Herman 哥給大家一些警惕或提勉？

Herman：警惕我前面講過了，再重複一次：去看一下你生活和工作裡的 token 用量，用不滿，就說明你的工作要被替代了。投資上給散戶幾條。第一，不要 trade on market，不要跟我們這些量化機器人作對：你覺得你手感很牛，大數據統計出來並不是。現在有 AI 了，把你過去所有的交易記錄丟給 AI 看一看，賺錢虧錢一目瞭然。投大趨勢，別做刁鑽的短線。 我自己也檢討：650 億那天我明知道是假利空，還是忍不住一鍵減倉，賣對了又怎麼樣，老幹這種事最後就是五五開，沒有意義。我的 saving 賬戶裡 Google、Meta、高盛，放著不動、不看價錢；交易歸交易，是另一個賬戶的事。第二，切記不要在底部買兩倍槓桿 ETF：有人在底部推薦南方東英的槓桿產品，你想買海力士為什麼不直接去買 000660？底部波動率大，一天上一天下，兩倍槓桿等於槓桿買股票再加做空波動率，來回損耗把本金磨光。槓桿 ETF 只有在單邊直線拉升、波動率收斂的時候才能買。第三，說個不裝的思路：Nancy Pelosi 買的票，你至少知道民主黨黨內對它並不敵對反感；BE 又是共和黨這邊支持的，等於兩黨都沒有政治阻力，Nancy 肯定是有一些信息的。政治上的風險被排除，需求端又是數據中心的電力剛需，那就無腦買了，不用看了。我自己一直在監測每一個國會議員的持倉，你也可以花 200 美金買個監測服務，這是公開可查的數據。還有一個 deleveraging 時期的技巧：市場無腦砸盤的時候，業績最好的公司是最後被賣的，看它財報暴漲那天的力度，英特爾漲 13%、BE 漲 20%、AEHR 漲 50%，deleveraging 一結束，閉著眼睛買回來。

Mr. Z：一場訪談兩個半小時，Herman 把這一輪的多空講成了一個完整的閉環：空頭的論據是他 6 月第一批想出來的，翻多的理由是他自己重新算出來的賬。這筆賬的核心就一條：預期的收入能不能 justify 預期的投入，而答案已經變了：錨定 Anthropic 是錯的，另外 70% 的算力正在被開發出錢；瓶頸在供給不在需求，用卡賺錢非常確定。所以現在是 1998 年：真正的 AI 泡沫還沒來，等市場 realize 半導體不是週期股的那一天，漲到你不敢認。至於每一個人，就一句話：token 用得滿不滿，決定你站在神族還是蟲族那一邊！168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。我們每週平日晚上，我們不見不散！

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168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持

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2026 年 8 月 26 日週三晚上 7 點。比特幣從 8 月 19 日起漲，四天暴拉 1.6 萬美金，大規模空頭清算，行情回來了。三個問題擺在每個人面前：Crypto 的熊市，是不是真的結束了？這一輪潛在的牛市，跟過去會有什麼不同？如果你已經踏空了第一段，下一個最好的上車位置在哪裡？

本期 168X 戰情室請來貝格先生（@market_beggar），以鏈上數據為核心的週期交易者。上集陳桂林說別倒在黎明前，這集貝格先生用鏈上數據回答黎明到了沒有：PSIP、AVIV Heatmap、聰明錢佔比，三個週期級別的底部訊號已全數觸發；比特幣帶量突破 STHRP，這是不得不尊重的右側訊號，8.3 萬是趨勢反轉的最後關卡。但他也提前潑了冷水：波動率逐年遞減，四年週期正在消失，短牛短熊的時代，這輪的漲幅可能讓你失望。至於踏空的人怎麼辦，他只說一句：不要跟錢過不去，買入的唯一依據，是它未來還會不會漲！

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：貝格先生（@market_beggar）

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本文目錄

• 一、牛市初期：概率已大幅提高，但沒人能預測市場

• 二、放棄左側劇本：6.1 萬的流動性沒掃，STHRP 被帶量突破了

• 三、三個底部訊號已觸發：PSIP、AVIV，和提前跑路的聰明錢

• 四、8.3 萬：趨勢結構與籌碼堆積的雙重關卡

• 五、踏空的正確姿勢：不追漲，等回調到位再打滿倉位

• 六、DCA 不是無腦買：總額、批次、一到三個月內打完

• 七、5.8 萬到 6.7 萬的籌碼密集區：黃金買點，但別苦守空房

• 八、消息都是浮雲：川普的嘴，撼動不了週期級別的趨勢

• 九、漲幅會讓你失望：波動率遞減，四年週期正在消失

• 十、不要跟錢過不去：買入的唯一依據，是它未來還會不會漲

一、牛市初期：概率已大幅提高，但沒人能預測市場

Mr. Z：今天是 8 月 26 號週三晚上 7 點，我們很榮幸又請到 168X 的老朋友貝格先生。比特幣從上週三、上週四開始，整個價格行情就回來了，所以今天圍繞三個問題：第一，這場熊市是不是真的結束了？第二，這一輪潛在的牛市跟過去會有什麼不同？第三，如果你踏空了第一段，下次最好的上車位置在哪裡？先關心一下，貝格先生最近還好嗎？

貝格：還不錯，一如既往。其實美股那邊我的回撤更小，因為我投美股主要投 S&P 500：前段時間記憶體那些熱點股票大幅下修的時候，S&P 500 的波動率非常低，特別抗跌。我主要部位放 S&P 500，大概 20% 到 30% 放台股，就 0050 跟台積電而已，沒有像 00981、00991 那麼猛烈。

Mr. Z：那從最核心的問題開始。以現在這個時間點，你會說 Bitcoin 的熊市已經結束、牛市正準備開始嗎？還是隻能說，牛市初期的概率大幅提高了？

貝格：首先，沒有任何人能夠預測這個市場，所以硬要說的話我選後者：牛市初期正在發生的概率，已經大幅提高。 如果有辦法確定牛市真的來了，那我直接貸款、加速變賣資產梭進去就好了。交易就是一門關於概率、關於下注、關於期望值的科學：以過去 7 天這段上漲來看，我們很可能正處在牛熊轉換的階段。

二、放棄左側劇本：6.1 萬的流動性沒掃，STHRP 被帶量突破了

Mr. Z：過去幾個月你一直在等 6.1 萬的流動性被掃掉，甚至期待一個更深的熊底，可是市場最後沒有給。是什麼訊號讓你覺得，原本左側的劇本應該放棄了、要開始往右側看？

貝格：這個問題問到我這輪牛熊轉換之際做得比較遺憾的部分。沒錯，我先前一直在等 6.1 萬這個位置的流動性被清掃：從概率上來說，中短期流動性這樣堆積、被清掃的概率偏大，在我的系統裡是一個大於 50% 的事件。讓我改觀的訊號很明確：8 月 19 到 20 號起漲的第一天，比特幣放量突破了 STHRP，也就是短期持有者的平均成本線，當時大概在 6.85 萬，那天收盤已經收在 6.9 萬、接近 7 萬。 在鏈上分析裡，STHRP 是牛熊分界線的概念，一個偏右側的指標：2025 年初比特幣在 10 萬到 11 萬之間、2025 年 7 到 10 月在 11、12 萬，兩段時間都出現過跌破 STHRP 的訊號，之後都走熊。這次是反過來向上突破，而且是以過去幾個月裡明顯的巨量，突破了數個月的盤整區間。

貝格：雖然 6.1 萬的流動性沒有被清掃，但這是一個非常需要尊重的右側訊號。我沒有辦法因為小級別裡的流動性，去放棄整個大週期可能錯過的上行空間：這就是我常說的，要防範上行風險。

三、三個底部訊號已觸發：PSIP、AVIV，和提前跑路的聰明錢

貝格：先講背景概念：從比特幣十幾年的歷史看，每一輪熊市底部都會出現一些訊號，我把它們定義為週期級別的指標，不是短線、不是日內，是針對比特幣獨有的牛熊週期設置的。這一輪觸發了三個。

貝格：第一個，PSIP 小於 50%，6 月初觸發。PSIP 衡量的是從鏈上視角看，市場上每一顆比特幣的籌碼是虧損還是盈利：鏈上的記賬規則讓我們能看到每一枚比特幣的持有成本，對比現價就知道它在賺錢還是賠錢。當 PSIP 小於 50%，代表市場上一半的比特幣在虧錢：而從行為財務學的角度，虧損拋售的比例遠低於盈利拋售，虧的人不想賣，供需就發生了轉變。 歷史上每一輪熊市底部，都伴隨很低的 PSIP。

貝格：第二個，AVIV Heatmap 進入藍色區域，6 月底觸發。它衡量市場上盈利與虧損的偏離幅度，我把它分成五個顏色：紅色是過熱、牛頂的訊號，橘、黃、綠是過渡，藍色就是熊市底部：市場冷清，盈利者降到非常低的比例。這個訊號歷史上每輪熊底也都出現過。

貝格：第三個最有趣：一年到三年持有者的佔比。把整個市場裡持有時間介於一年到三年的比特幣抓出來看佔比：從歷史表現看，這群人基本可以完全定義為聰明錢，穿越了四五輪牛熊，表現非常厲害。他們的佔比攀升到絕對高位，代表吸籌完成，對應熊市底部；降到很低，代表籌碼向市場派發完畢，對應牛市頂部。過去半年這個佔比每天都在逐步攀升，符合熊市階段；但有趣的是，最近幾周，這個佔比還沒攀到以往那種絕對高位，就停在半空中開始往下降。我們不知道為什麼：會不會這群聰明錢看到了什麼？會不會市場參與者的結構已經改變，讓他們提前開始派發？

貝格：這三個訊號我認為同等重要。它們都觸發了，我們就不得不承認：不管比特幣未來會不會去掃 6.1 萬的流動性，它已經走到了週期之中相對底部的區間。左側訊號觸發了三個，右側訊號也出現了，所以我才會說：牛市初期正在出現的概率，已經大幅上升。

四、8.3 萬：趨勢結構與籌碼堆積的雙重關卡

Mr. Z：那再追問一個：為什麼 8.3 萬是現在最重要的大級別位置？它跟普通的壓力位有什麼不一樣？

貝格：8.3 萬很特別，兩個理由。第一，從趨勢結構看：技術分析流派很多，但真正有強大共識的，以我來說只有一個，就是一百多年前開始普及的道氏理論。一段下降趨勢，是由不斷降低的高點和不斷降低的低點組成的；要反轉這個結構，就必須突破前一個更低的高點，也就是 lower high。目前比特幣的趨勢結構很明顯：8.3 萬，就是必須打破的那道坎。 第二，從籌碼分佈圖 CBD（Cost Basis Distribution）看，8.1 萬到 8.3 萬有一個比較明顯的籌碼堆積量，是突破 STHRP 之後下一個要面對的關卡。所以一旦 8.3 萬被衝破，不管之後回不回調，整個下行趨勢被打破、被逆轉的可能性就越來越高。

Mr. Z：聽你講完我心情不太好，現在可能要趕快把美股賣一賣，轉戰比特幣了。

貝格：哈哈，搞不好是一個不錯的策略。

五、踏空的正確姿勢：不追漲，等回調到位再打滿倉位

Mr. Z：假設它突破 8.3 萬，直接往 9 萬、10 萬走，這是可能的狀況嗎？你會追嗎，還是寧願再等一等？

貝格：一週前價格突破 STHRP 之後，我就重新調整過接下來的所有策略，剛好用它來回答。會不會一路噴到 9 萬、10 萬、11 萬？絕對有可能，市場什麼都可能發生。但我個人覺得，只要一個市場不是百分之百被操縱，它就不可能一路只漲不跌。而且要想清楚一件事：如果現在真的是牛市初期，我們踏空的不是整個牛市，只是前面這一小段漲幅。 所以突破不突破 8.3 萬、會不會一路噴上去，這些我不 care；我 care 的是，它至少要給一個日線級別的回調。我會等趨勢結構裡的 higher low 出現、評估回調是否到位，在那個時候把我想要的倉位打滿。

貝格：我的第一筆倉位在 8 月 20 號早上 8 點左右就已經打進去了，雖然還沒打到讓我滿意的水平。但不能因為有一路噴上去的可能，就無腦追漲：交易裡每一個動作，進場、出場、加倉、減倉、要不要對沖，都需要很詳細的事前規劃；不然當市場發生你意料之外的狀況，你會手足無措，情緒就趁虛而入，做出違背正期望值的操作。 我認為比特幣週期級別的黃金交易窗口，就在接下來 1 到 3 個月內，一定會出現，不會拖太久。週期交易需要的操作次數非常低：抄底一次，逃頂一次，訊號出現之前，持續追蹤數據就好。

六、DCA 不是無腦買：總額、批次、一到三個月內打完

Mr. Z：可是不是每個人都像你這麼會爬鏈上數據，這操作對一般人非常有挑戰性。那普通人用 DCA、定期定額什麼都不管，會不會更適合？

貝格：可以，但我會希望你把它規劃得細一點：預計投入的總資金是多少，假設 100 萬；分成幾份打進去；這幾份要在多少時間內打完；有沒有提前加速或放慢的觸發條件。而且時間窗建議設在一個月到三個月之間，不要設半年、兩年。為什麼？舉一個前段時間很多人笑話的例子：假設你在 2021 年 3 到 5 月花兩個月 DCA 買入比特幣，持有到今天，你不但沒賺錢，甚至還小虧。比特幣現階段的週期性還是太大，如果完全不做擇時，時間成本和機會成本其實非常大。 但以我現在的認知，熊市可能真的即將過去、牛市正要開始，現在開始 DCA，沒問題。

七、5.8 萬到 6.7 萬的籌碼密集區：黃金買點，但別苦守空房

Mr. Z：5.8 萬到 6.7 萬是前一輪長時間換手形成的密集區域。如果未來比特幣又回到 6.7 萬左右，你會把它當成黃金買點嗎？還是需要哪些事情出現才動手？

貝格：這個觀點我在推特的公開文章裡還沒寫過，剛好借這個機會講。5.8 萬到 6.7 萬這個區間，從 6 月盤整到前幾天，大概兩個月，期間波動率非常低、持續換手，最後突然一波大暴漲：在技術分析裡，這可以視為一個籌碼密集區，合理推斷它是有能力把比特幣拉上去的那個族群的成本區。一旦未來回到這個區間，代表你有機會跟他們買在同一個位置，直覺上，它會是一個黃金買點。 第二，如果價格緩慢跌回去的時候，一些鏈上指標也剛好緩緩上升到那個位置，就會形成技術分析跟鏈上分析兩個流派的共振，那時候我會更有信心去加倉。

貝格：但同時要想好另一件事：如果回調沒有到那個位置怎麼辦？假設它只回調到 7 萬就停住，第一天往上、第二天往上，你就要開始思考價格可能已經回調到位、不會再回去做第二次測試了。這個區域再有吸引力，你也不能一廂情願地假設市場必須回來測試：不然你就成了苦守空房的散戶，得不償失。

八、消息都是浮雲：川普的嘴，撼動不了週期級別的趨勢

Mr. Z：我發現你這套風格很純粹：不看新聞、不看機構怎麼樣、川普怎麼樣，就看鏈上狀況跟線圖去執行買賣。是不是有時候不看新聞，績效反而更好？

貝格：要切割一下：交易領域裡有一派專門盯新聞做交易，只是在我的週期交易系統跟波段系統裡，我不看新聞。原因是一個非常重要的觀念：全世界沒有任何一位大佬，即便是 Elon Musk、即便是川普，能用一張嘴把週期級別的市場趨勢喊掉。 2024 年底川普發了自己的代幣，收割一大票人，剛好市場見頂，很多人歸咎說是他把 Crypto 搞臭、BTC 從 11 萬跌到 7.4 萬都是他害的。但實際上不可能：在那之前我就發過很多文章解釋為什麼比特幣到頂，已實現利潤（Realized Profit）的背離、每天超巨量的利潤兌現，這些鏈上數據才是影響週期走勢的根本原因。川普的嘴可以撼動中小級別的 K 線，撼動不了影響好幾年的大趨勢，除非他立法禁止全世界用比特幣，那種毀滅性的發言出現之前，發個幣、打個仗、搞 TACO 行為，都隻影響短期走勢。消息不是沒價值：有機構用高級設備在毫秒內搶進消息行情，也可以做事件驅動交易，比如當年在比特幣 ETF 通過前做多 ETH/BTC 匯率，賭下一個通過的就是以太坊。只是在週期交易系統裡，消息派不上用場，它們就是過程中的浮雲。

貝格：補充一個資金結構的訊號：美資撤退、亞資接盤。我在 8 月 18、19 號剛分享過這個訊號，結果這次失靈了，但它還是有效的：歷史覆盤裡，美方資金對盤面的靈敏度、對危險的嗅覺一直領先亞洲資金，量體和參與者也更強。如果要選陣營，給我十次，我十次都跟著老美走：十次裡可能輸兩三次，但勝率還是高。

九、漲幅會讓你失望：波動率遞減，四年週期正在消失

Mr. Z：這輪有個很特殊的地方：一年到三年持有者的佔比還沒到過去週期的高水位就開始下降。這是不是代表這次牛市的燃料沒有以前多，幅度也更有限？不太可能再搞一個五六倍的回報？

貝格：這部分我完全同意。比特幣才十幾歲，是很年輕的資產，但市值攀升得太快，參與者結構已經出現巨大轉變：華爾街、ETF 發行商、礦工、各式各樣的 DAT 公司都進來瓜分這塊餅，進來玩的人越來越大咖、越來越聰明。一年到三年持有者對週期的主導力量，已經不如以往，他們沒辦法再像過去那樣主宰整個週期。每一輪牛熊轉換到現在，比特幣的波動率都在逐年遞減，這完全合理。這輪從 12.6 萬跌到 5.8 萬，跌幅只有 5 成多；以往每輪熊市都是跌 70%、80% 以上。跌幅在縮小，漲幅自然也會隨著資產成熟化而遞減。 牛市頂部會到多少我不知道，我的逃頂策略不管價格，只看訊號；但我可以肯定，倍數絕對比前幾輪低，除非比特幣又冒出一個振奮人心的革命性敘事。硬要把以往的漲幅套用到現在，就會陷入刻舟求劍的陷阱：金融市場裡這叫過度擬合，在沒有邏輯支撐、樣本數不足的情況下，把歷史硬套到現在。

貝格：更進一步：四年大牛大熊的週期正在慢慢消失，減半也在失去對價格的主導權，未來會變成短牛短熊。這一輪我自己確信撐不到四年，兩年、三年都有可能。 怎麼監測？看一年到三年持有者佔比什麼時候降到相對底部、看已實現利潤什麼時候再出現超大規模派發、看逃頂指標有沒有提前背離、看 AVIV Heatmap 有沒有提前進入紅色過熱區。策略也要跟著重寫：以往牛市中段第一次大規模派發之後，做完避險要趕快把倉位接回來，迎接牛市後半場；短牛短熊之下，牛市可能沒有後半場：第一次大規模派發出現的時候，以往要做的是加倉，這一輪要考慮的，可能是提前逃頂、甚至先清倉。

十、不要跟錢過不去：買入的唯一依據，是它未來還會不會漲

Mr. Z：很多人不是看錯市場，是不願意認錯。你會怎麼設定客觀條件，讓自己從原本的論點切換到另一套策略？

貝格：這是心態層面的問題。推薦各位讀一門學科：行為財務學，研究金融市場上為什麼有人做出不理性的行為，算是金融市場的心理學，讀起來完全不像微積分、流體力學那麼難。為什麼大家不認錯？因為跟自己過不去：在 6.3 萬橫盤那麼久我都沒買，現在漲到 7 萬多，我憑什麼買？現在買進去是不是很像傻子？一旦有這種心態，就已經不利於你參與交易了。買入一個資產，跟你先前的持有成本、跟它過去的價格通通沒有關係；唯一需要考慮的一點是：這個東西未來還會不會漲。 一個東西從 10 塊漲到 100 塊，翻了 10 倍，那是已經發生的事實，不是你不買的理由。

貝格：所以我的建議就一個：不要跟錢過不去。你進到這個市場唯一的目的就是賺錢：不是來尋求慰藉，不是來看別人笑話，更不是來看 KOL 吵架的。 認錯就認錯，大家都會錯，有人錯得比你離譜：上一輪 1.6 萬不買、2.6 萬不買、3.6 萬不買，等到 10 萬才買。你做得沒那麼差，從錯誤裡學到教訓就好。

Mr. Z：在最後的尾聲，貝格先生有沒有什麼想跟大家分享的？

貝格：挑一件最重要的講。不管你願不願意承認，從鏈上數據的角度，我們確實已經看到市場在做牛熊轉換的訊號。可能有人跟你說要看到 4 萬、3 萬、2 萬，有沒有可能發生？有可能，但交易本來就是根據概率和期望值下注：當訊號出現，某些結果的概率就被提升，反向結果的概率就被降低。在這個前提下，你可以有自己的研究，也可以看各路分析師的內容，但最終你需要一個自己的判斷，而且比起判斷接下來是牛市還是熊市，更重要的是：發生了 A 你的策略是什麼，發生了 B 你的策略是什麼，發生了 C，你要怎麼調整前面 A 跟 B 的策略。靜下心來跟自己對話，把這些想清楚，比看任何人的分析都有意義。 牛熊轉換很可能是好幾年才遇到一次的財富轉移的機會，希望大家都能認真思考，自己要如何面對這個潛在的牛市初期。

Mr. Z：一場訪談，從 STHRP 的帶量突破講到行為財務學，把左側的執念和右側的紀律都攤在桌上。168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。這集跟上週陳桂林那場正好接力：桂林兄說別倒在黎明前，貝格先生用鏈上數據告訴你，黎明的概率正在大幅提高。也歡迎回顧本週鐵柱、上週 Rick 的對談，把宏觀、AI 與幣圈的邏輯放在同一張桌上看。明天週四晚上 7 點，Herman Jin 將做客戰情室，每週平日晚上，我們不見不散！

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168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持

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2026 年 8 月 24 日週一晚上六點，週一開門黑。長端利率壓不下來，而兩台抽水機還在同時運轉：科技大廠們大搞 AI CapEx，美國財政部同一時間在瘋狂發債，AI CapEx 與美債，正在爭奪同一批流動性。財政部擴大回購，到底是在救流動性，還是在給美債續命？

本期 168X 戰情室請回鐵柱（@TiezhuCrypto），政策研究出身、待過傳統金融機構、最愛用資產負債表理解一個國家的宏觀交易者。這一集他把話講得很重：美聯儲的終極使命不是通脹、不是就業，是保住美債：國家都破產了，你還考慮通脹嗎；加息砍得掉通脹的洪峰，砍不掉通脹的水位，年底加息不可能，降息概率 60%；AI 越強，美聯儲反而越該降息，因為高利率管不住 AI，卻會殺死其他所有產業；SPV 與 GPU 融資的出現，代表 AI 正式進入信用擴張階段，但泡沫期還沒到。給投資人的話只有一句：各種分析已經被 AI 抹平，剩下的勝負手，是倉位和心態！

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：鐵柱（@TiezhuCrypto）

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本文目錄

• 一、獨立性的真相：成年人是獨立的，但做決定從來不是

• 二、美聯儲的終極使命：不是通脹，不是就業，是保住美債

• 三、加息壓不住通脹：利率砍得掉洪峰，砍不掉水位

• 四、年底怎麼走：加息不可能，降息概率 60%

• 五、AI 越強，美聯儲越該降息

• 六、科技債不是國債：AI 是對利率不敏感的新房地產

• 七、SPV 與 GPU 融資：信用擴張開始了，泡沫還早

• 八、需求沒有見頂：AI 的大爆發，等 00 後走上主舞台

• 九、中國的答案：阿里帶頭舉債，開源三部曲，力大出奇蹟

• 十、祛魅與倉位：分析被 AI 抹平之後，剩下的才是勝負手

一、獨立性的真相：成年人是獨立的，但做決定從來不是

Mr. Z：今天是 8 月 24 號週一晚上六點，歡迎大家回到 168X 戰情室，我們很榮幸又請回鐵柱兄，時隔三個月。今天想聊幾個議題：AI 越強，美聯儲是不是反而越需要降息？阿里巴巴這週末也宣佈要在香港資本市場舉債 100 多億美金搞 AI CapEx，美國財政部同時在瘋狂發債，AI CapEx 跟美債在爭奪同一批流動性，長端利率為什麼壓不下來？財政部擴大回購，是在救流動性還是在給美債續命？另一頭，AI 已經走向 Project Financing、SPV、GPU Financing、Private Credit 這些融資玩法。先從美聯儲聊起：沃許的獨立性，到底體現在什麼層面？這有點陰陽怪氣。

鐵柱：這是個好問題，很少有人專門探討。美聯儲的獨立性，指的是一種制度安排：Fed 在執行貨幣政策時，法律上可以不受白宮和國會這些政治權力的干預，專注於物價穩定和就業。但一個成年人，法律意義上什麼都是獨立的，當他做決定的時候，做決定這個行為本身卻不是獨立的：你要考慮很多因素，受到很多約束。反過來想，法律為什麼要強制安排獨立性？正因為存在相反方向的東西，苟合的、私下的非獨立性會更多，所以才要用強有力的機制去約束。美聯儲依然具有獨立性，但它行使權利時受到的現實約束比以前大得多，冗餘空間已經非常小。

Mr. Z：當初 1900 年代初成立美聯儲，就是想預防總統對聯儲主席有太多幹預。1970 年代 Arthur Burns 被 Nixon 施壓：我要連任，你不要給我瞎搞。結果搞出大通脹時代，聯邦基金利率後來一度飆到 18%、19%，相當於今天 Private Credit 一年的回報。所以你的意思是，財政部跟 Fed 更像一對孿生兄弟？

鐵柱：會計上它們就無法各幹各的。TGA（Treasury General Account）是財政部的資產、美聯儲的負債，在七、八千億到一萬億美元之間波動，一次流出兩三千億，沃許就必須去調整、去適配他的資產負債表。財政部靠短債、靠回購市場融資，Fed 要靠準備金管理去維持買盤的資金：買財政部債的是大銀行、大機構，它們的錢來自準備金。兩個機構本質上是在共同改變市場上債務的供給和流動性的結構，你說它們沒有協調，不可能。中國的政策文件明寫財政和貨幣政策要協調配合，美國不會這麼講，但它實質上就在往這個方向靠攏：當蛋糕增長非常小、變成有限資源爭奪的時候，美國已經浪費不起了，必須精打細算。你看美國現在也在搞自己的供給側改革、搞產業政策，力度並不比中國差：中國的產業政策是頂層規劃出來的，美國的產業政策是大企業、遊說集團和政府多方博弈出來的，各有千秋，但方向是一樣的。

二、美聯儲的終極使命：不是通脹，不是就業，是保住美債

鐵柱：我講一個大逆不道的話。美聯儲明面上的政策目標是物價穩定和就業，雙重使命，但我認為它的終極目標就是維護國債。極端地設想：如果美國的債務還不出來、利息支出都還不起了，你通脹、就業還有意義嗎？沒意義。國家破產了、信譽破產了，你還去考慮通脹嗎？不會考慮。以前國債還沒這麼龐大的時候，它不足以改變美聯儲預測因子的權重；現階段，國債這個因子的權重必然變得更高，美聯儲必須審視和考量這件事。

鐵柱：再看財政部前一陣擴大回購。站在貝森特的角度，這肯定不是臨時舉動，一定是跟沃許溝通過的：兄弟，長端壓力很高，對你的管理也不利，我有錢我去回購。而站在沃許的角度，他也需要借財政部這個動作去觀察市場：用回購壓低長債收益率，市場到底買不買單？如果不買單、持續性不夠，我後續要用什麼方式來調整？這是我們逆向思維、站在他們角度上的推演。

三、加息壓不住通脹：利率砍得掉洪峰，砍不掉水位

鐵柱：前段時間美國銀行發報告講什麼三次加息，我在內部分享裡說：不要信，垃圾，它就是恐嚇，威脅市場。沃許不是笨人，他是有經濟學背景的人，而學術上已經嚴謹地論證了一件事：提高利率，你壓不低通脹的平均水位，只能壓低通脹的洪峰。 真正決定通脹水位的是財政支出，是撒錢行為本身，不是利率。你一邊提高利率、財政部一邊狂發錢，沒有效果，任何經濟學結論裡它都沒有效果。

鐵柱：為了論證這個，舉個例子。美國是一個 K 型分化的社會，我把結論放在這：最底層的人民對通脹是無感的。雞蛋漲 200%、300%，對他沒有影響，該吃則吃、該喝則喝，不行了有救濟金；大富豪就更沒有影響了。唯一對價格敏感、真正挨刀的，是中產這個階層。所以解決通脹是個複雜問題，必須要財政配合。那為什麼明知沒用，有時候還是要加息？因為那是美聯儲維護自己獨立性信譽的動作：這個動作也許沒有價值，但它表明我要強力維護它。

四、年底怎麼走：加息不可能，降息概率 60%

鐵柱：我年初的看法是今年降兩次息，美伊衝突之後調整為一次，上次來節目我也講過：到年底也許有一次降息的機會，這個觀點到現在不變。先用排除法：9 月加不了息。核心通脹處在下降的通道里（要看趨勢，不是看單次數據）；9 到 10 月是財政部新財年預算和美聯儲經濟預測兩個大節點，在這個節點之下，沒有加息的動力也沒有必要，加了不起作用。所以 9 月大概率是維持：既不加也不降，沃許出來喊一喊，維護他獨立性的那個殼。

鐵柱：到年底再看：就業還在往下滑；AI 除了 Coding 和 Agent，其他新場景還沒跑出來；債務這麼龐大，擴大回購之後長端又快速拉了上去。這種情況你怎麼加息？加不了。要麼你就早加，拖到後邊尾大不掉，更加不了，反而不如直接降息。還有一個大家沒意識到的：美國的房地產也面臨巨大壓力，這事跟沃許沒關係，但跟貝森特有關係、跟川普有關係。綜合盤點：加息對他是阻力很大的東西，降息是共識很高的東西。到年底，加息不可能，降息的概率在我這裡是 60%。 當然，有川普這個教授在，一切都無法預測：年初誰能想到美伊衝突來得這麼快、這麼劇烈？我們只能基於現在的條件做解釋。

五、AI 越強，美聯儲越該降息

Mr. Z：所以某個角度上來講，AI 越強，反而政府越該降息？

鐵柱：你講的非常對，這也是我最近思考的結果。K 型分化的特點，就是一切分佈不均、冷熱兩重天。當 AI 的回報率很高，資金就高度往 AI 擁擠，資本市場如此，產業也如此：這時候你的高利率根本壓制不了它的擴張，AI 企業繼續發展，反而引導整個市場長端的真實利率維持在高位；但房地產、中小企業這些其他產業，融資成本被迫跟著上升，生存處境更難，K 型分化更劇烈，到一定程度就是大量淘汰，甚至不排除衰退。只有一種情況能回到均衡：AI 的生產率效應真正釋放出來。最強的行業，你加不加息對它一點影響沒有，5%、6% 無所謂，跟當年的房地產一模一樣；最弱的行業已經承受不了：高的你抑制不了，低的你一加它就死。這時候你還怎麼加息？

鐵柱：所以 AI 越走強，它對利率的敏感度越低，你反而應該降息：目的不是把 AI 的泡沫越吹越大，是維持經濟的穩定，照顧其他更多的產業；對 AI，美國政府要用別的政策去約束、去降溫，有些經濟學家在呼籲給 AI 降溫，我覺得是好的。前車之鑑就是中國房地產：等它快死的時候才去管，一個政策出來直接休克，而別的產業又沒發展起來，承接不了，那時候降也沒用、加也沒用，非常難受。以史為鑑，AI 產業也是如此。

六、科技債不是國債：AI 是對利率不敏感的新房地產

Mr. Z：我看到你一個蠻不一樣的論述。大家解釋長端利率高企，都說是 inflation、是 AI CapEx；但你說這兩種債的收益產生方式不一樣：政府借錢靠稅收和有紀律的財政支出，科技公司髮長債靠的是科技的高增長，maturity 一樣長，現金流的來源不一樣。那科技公司發這麼多長債，到底有沒有擠壓到美債的流動性？

鐵柱：一定存在。流動性沒有明顯擴充的情況下，大家用的是存量的錢：做固定收益的，無非買國債或買信用債。關鍵在於，他們搶的是市場上的長錢。科技公司發的信用債都是長期限的，而美債長端二、三季度供給增量非常快，這輪收益率曲線走陡，很重要的原因就是供需錯配。市場的錢按期限分短、中、長三類：銀行的錢是短錢，因為它吸的是儲蓄，沒人存一輩子；長錢來自保險（一張保單一買幾十年）、主權基金、養老金，而長錢歷來稀缺。 髮長債必須用長錢匹配，期限錯配帶來的流動性危機是無法預料的。還有一個被忽略的擠出：大興土木對真實物理資源的虹吸。工程師、建築、變壓器、電力，蓋數據中心要這些，蓋房子也要這些；AI 巨頭現金流強、付得起價格上升，其他企業未必承受得了。

鐵柱：本質區別在還款來源。政府的信用主體是美國政府：財政稅收，再加一部分來自飛機大炮的無形信用，操作上是不斷 rollover、新債還舊債的滾雪球模式。科技企業不一樣：我作為債權機構，看的是你的現金流覆蓋能力、資產負債比率、未來營收增長的回報能不能覆蓋利息支出。而且有一個規律：對利率敏感的企業，我是不可能貸錢給你的。倒退 20 年的房地產時代，房地產對利率一點不敏感，利率 13%、15% 都敢貸，銀行也願意給，因為未來回報很高，投下去立刻能賺回來。今天的景象在 AI 產業一模一樣：AI 是對利率不敏感的新房地產。我買信用債，就是圖它比國債多的那個收益，不然我買它幹嘛？

七、SPV 與 GPU 融資：信用擴張開始了，泡沫還早

Mr. Z：AI CapEx 最早靠科技巨頭自己的資產負債表和現金流，現在越來越市場化，甚至開始搞 Project Finance：成立一個 SPV，把 equity 的錢跟 debt 的錢放進同一家公司，靠這 SPV 去大興土木，債權人評估的是這個項目每年能產生多少收益。科技巨頭越來越依賴項目融資、把 Private Credit 這些巨頭拉進遊戲，這個融資大遊戲你怎麼看？

鐵柱：先說一個大的規律：資本市場永遠領先產業一個版本。產業階段可能還在早期，資本市場已經進入到中期、開始製造泡沫的階段，所有新產業都是這個特點。你講的項目融資，當年房地產玩的一模一樣：各地成立項目公司，以獨立主體去融資，唯一的區別是當年的對象是銀行，今天 AI 的對象換成了私募信貸、企業債、表外融資。為什麼不找銀行？我還在傳統機構的時候，就有老闆拿一批 A100 來找我們融錢。GPU 融資最大的難題是折舊無法計算：你還不上錢，銀行拿著 GPU 也賣不掉，它天然不適合銀行信貸。所以只能找私募信貸：它背後正是我開頭講的那些長錢，願意投、也承受得了期限風險。

鐵柱：從週期看，產業融資分階段：第一階段，以主體信用、公司營收和現金流作為還款來源去融資；第二階段，要擴張了，通過不同項目、藉助 SPV 結構去融更多的錢。項目融資的出現，代表 AI 產業正式進入了信用擴張的階段。但信用擴張不等於泡沫：它只代表資本對產業擴張有極強烈的信心，更多的錢在往這個行業聚集，同時也意味著更多風險。 所有金融玩法的終局都一樣：等泡沫開始崩的時候，就講一個更大的故事，把所有東西包進去，用更大的故事融錢、還之前的債。當年恒大在各地開分公司就是這個邏輯，許老闆最近也進去了。但這兩個階段，離我們現在還比較遠。

Mr. Z：不過房子畢竟是 to C 的，直接對到終端消費者；GPU 很 to B，誰知道 GPU 怎麼折舊？這幾年才開始把 GPU 當成一個類似房地產的資產。所以更要往下游看應用端：無非就是 Anthropic 10 月的 IPO，估值 2 萬億超過 6 月的 SpaceX，馬路新聞說要融 1000 億；對 650 億的 ARR，P/S 30 倍左右。市場上到底還有那麼多錢來搞嗎？

鐵柱：模式的區別是事實，但它本身只取決於一個東西：需求。B 端的需求，最終也會轉化成 C 端的提升，我們最終只衡量供給和需求是不是匹配的。

八、需求沒有見頂：AI 的大爆發，等 00 後走上主舞台

鐵柱：我一直關注一個數據：OpenRouter 的 token 消耗。它不能代表全球所有的調用，但至少反映了 token 消耗量還在不在增長曲線上，非常有參考價值：有一段時間它的增長曲線變緩，恰恰在那個時候，看衰的言論開始出現。再講我這個週末做的企業調研：一家很小、還沒上市的公司，一個月的 token 消耗上百萬美金，光一個後台部門一個月就燒 1,000 美金，完全出乎我的意料。我問他：你到底能不能轉化成實際收益？轉化不了，你老闆不可能當冤大頭，一定會重新審視。他說確實是這樣，大家都迷茫，但都知道必須坐上這條船，只能硬著頭皮上。這個時代的現實是：60 後、70 後還掌握著財富，他們不知道 AI 怎麼弄，但他們的邏輯是：你先給我花錢，花出效果了再砍。

鐵柱：普遍迷茫的另一面是，除了 Coding，大家還沒找到第二條路，但探索已經開始：像廣州的小鵬，已經在把企業過去的數據搭平台、做知識庫、AI 化。再提供一個視角：互聯網是在 70 後手上出現的，但真正大爆發、進入各行各業，是 80 後、90 後走上工作舞台的時候。同樣的道理，AI 的大爆發、甚至大頂峰時期，要等 00 後、10 後真正成為各行各業的主力軍：他們一出生就在用 AI，對 AI 的理解最深，這種變革才會來得最快。也就三五年。靠 80 後、90 後不行，老登了。

九、中國的答案：阿里帶頭舉債，開源三部曲，力大出奇蹟

Mr. Z：講回中國。阿里巴巴週末宣佈籌 800 億港幣（100 多億美金）做 AI CapEx，是不是過幾個禮拜我們就會看到騰訊發債、小米籌資？中國的開源模型，月之暗面的 Kimi K3、阿里千問、DeepSeek，怎麼跟美國抗衡？

鐵柱：99% 的概率一定是這樣。我以前做政策研究，一直關注中國的頂層設計：最近幾次國常會、經濟會議，我的大判斷是，中國高層對科技、對 AI 的共識是高度強烈的，而且是有焦慮、有急迫性的：今年消費差成這樣，但你把報告裡”科技、AI、投資”這些關鍵詞抽出來，比例在持續上升；房地產已經瞎了，必須做出成績。銀行界和資本市場的看法也一致：傳統產業、傳統資產已經投不出去了，資金只能、也只想往這個方向扎堆。我之前講過一句話：消滅資本的最好方式，就是讓資本在一個賽道廝殺：讓資本和資本的決鬥湮滅掉一部分資本，留下我想要的資本。 這就是一個牛逼的政府控制資本最有效的方式。再加上中國的工程師儲備確實比美國豐厚，美國的優勢是常常出一些不世出的天才。

鐵柱：終局可以拿半導體做對比：全世界能跟美國掰一掰手腕的，只有中國。路徑就是三部曲：第一步，把底層的東西解構掉，蒸餾也好、別的技術也好，用大量的人力和算力破解，力大出奇蹟，中國很多產業都是這麼幹出來的；第二步降價，價格戰這一塊，美國人必輸無疑；第三步開始搞封鎖、搞技術壁壘，複製半導體那樣的競爭模式。最近國內陸續有這樣的消息，這不是傳聞，這就是事實，因為它是戰略性產業。

Mr. Z：那再聊一件關鍵的：Apple 到底能不能買長鑫的內存？現在 Memory 大缺，而習近平 9 月可能訪美，這是不是兩邊示好？騰訊、阿里能不能光明正大買英偉達 H200 這種一線晶片？

鐵柱：我的推斷是，蘋果一定跟長鑫和長江存儲接洽過、談過，只是這個事還沒定下來。這確實是雙方拿來做籌碼的談判手段，但美國的科技公司是理性的：買一些低端產品，控制成本、增加競爭力，對蘋果百利無一害，我認為它們甚至在遊說白宮同意這件事。如果你是投資者，對這件事可以抱 60% 的樂觀。終局一定是邊打邊談：就跟英偉達一樣，先卡得很死，看你追上來了再松一點、再卡一點。中美之間的競爭和對抗關係不會消失，川普離任了也會存在：大家互相出菜，看最後誰滿意。

鐵柱：至於具身智能能不能複製當年電動車佔領全世界的模式：有想搞，但有心無力，時間上跟汽車沒法比。汽車能成，是因為它勞動密集，能給地方政府帶來就業、稅收和 GDP，符合官員的 KPI；現在地方財政困難，中央對地方的約束遠大於從前，官員戰戰兢兢、既要又要還要，大幹快上搞不了。而且中國的融資結構大量依賴銀行的間接融資，銀行的風險偏好只認政府信用，地方債信仰到今天沒有變，純靠民間資本不現實。宇樹是模範，但一落到真金白銀，大家都捉襟見肘：一兩百倍的市盈率，它到底能不能像互聯網大廠一樣用巨大的現金流帶領行業，我是存疑的。

十、祛魅與倉位：分析被 AI 抹平之後，剩下的才是勝負手

Mr. Z：最後的最後，鐵柱兄有沒有一些想警醒大家的話？

鐵柱：談不上警醒，共勉吧，講三件事。第一，所有投資人都得對美國祛魅：大型國家的資本管理，都會在一定階段走向國家資本主義式的、非戰時臨戰狀態的管控模式，歐洲也是這樣，當年搞氣候那一套已經不行了。所以無論做 A 股還是美股，一定要高度重視產業政策、重視政府高層的判斷和趨勢：美國在支持什麼、反對什麼，中國在支持什麼、反對什麼，一定要站在正確的路線上。

鐵柱：第二，倉位管理超過一切：超過你的分析，超過你的很多東西。 週末一個朋友問我：理論上市場恐慌大跌時買入認可的資產、週期起來時賣掉，就是穩贏的，為什麼有人做不到？這就是市場博弈的真實狀態：你看得到、懂得到、理解得到，但你未必做得到，中間隔著的就是倉位。倉位小的時候，理性隨時能恢復；倉位一重，皮質醇升高、壓力激素上來，就容易做出錯誤的甚至低級的決策。而且 AI 出來之後，它抹平了一樣東西：分析。今天我們談的所有內容，你都可以讓 AI 幫你分析，得出的結論跟我大差不差，跟高盛這些頂級投行也大差不差。當分析的結論人人相同，這個市場為什麼還有人賺錢、有人虧錢？勝負手就是你的心態和倉位管理，這是重中之重。

鐵柱：第三，我始終認為 AI 現在是沒有泡沫的：信用擴張才剛剛開始，泡沫期還沒有到，這對所有投資人來說是一個巨大的空間、一個很好的時代。 就是要研究 AI、研究相關的產業鏈，總能找到機會。而且不要害怕失去機會，這次失去了還會回來：存儲漲的時候大家喊踏空，往下跌的時候你敢買嗎？我為什麼開始定投長期看好的股票，就是因為拉長三年五年看，這個趨勢沒有消失：供給端在擴張，OpenRouter 的 token 消耗在漲，企業端的需求在漲。這是時代給的機會，值得所有人去研究。

Mr. Z：一場訪談，從沃許的獨立性講到 00 後的 AI 時代，從 TGA 賬戶講到恒大式的信用擴張。168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。歡迎回顧上週與 Rick、陳桂林、AI 產業挖掘機的三場對談，把多空兩邊的邏輯都擺上桌。這週三，貝格先生將做客戰情室主講比特幣：我自己的 house view 是，Bitcoin 可能要回來了。每週平日晚上，我們不見不散！

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168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持

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2026 年 8 月 21 日中午 12 點，美股空頭的論據越堆越高：存儲漲太兇、資本開支太瘋、40 萬億美債懸在頭上。但同一天，JP Morgan 最新預估 Q3 NAND 漲價 50%，顯卡租金與消費級顯卡的價格漲到「以後買電腦要貸款」；前一天，Moderna 的 mRNA 黑色素瘤疫苗報捷，公告裡明寫 AI 加速了疫苗的發現。價格信號與基本面，一起站在了多頭那邊。

本期 168X 再度請回我們的老朋友 Rick（@rickawsb）。上一集挖掘機老師把悲觀講到明處，這一集 Rick 把多頭邏輯講到根上：範式轉移不是每個月在發生，是每天在發生：一個碼農都能用 AI 做出抗癌疫苗，token 是 3 塊還是 300 塊一百萬，完全不重要；40 萬億美債會被 AI 拉起來的 GDP 增速輕鬆跑贏；宏觀已死，唯一的宏觀是 AI 產業本身的資金需求；Anthropic 值 2 萬億不貴，4 萬億都沒問題；人形機器人是一個錯誤，但機器人的 GPT-3.5 時刻已經非常近。散戶與創業者該做什麼？他只留一句話：Boil the Ocean，直接去做那件不可能的事！

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：Rick（@rickawsb）

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本文目錄

• 一、買電腦要貸款：市場信號裡找不到空頭的證據

• 二、碼農救狗：抗癌疫苗的門檻正在塌掉

• 三、飛輪外面套著飛輪：這是一串產業革命

• 四、40 萬億美債不是問題：GDP 增速會輕鬆跑贏債務

• 五、宏觀已死：唯一的宏觀是 AI 產業本身

• 六、財政部與美聯儲的三難：金主爸爸的話要不要聽

• 七、木頭姐該重修計算機原理：存儲分層與光通信的鐵律

• 八、Crypto 的兩台發動機：美股上鏈與 Agent 經濟

• 九、Anthropic 值不值 2 萬億：賣的不是 token，是下一個相對論

• 十、人形機器人是一個錯誤：Boil the Ocean

一、買電腦要貸款：市場信號裡找不到空頭的證據

Mr. Z：今天是 8 月 21 號中午 12 點，歡迎大家回到 168X，我們很榮幸又邀請到老朋友 Rick。今天主要聊三個議題：第一是 AI，以及 AI 在科研上的進度；第二是 Bitcoin，幣圈這兩天來了一點新氣象、新味道；第三是 Hyperliquid，前天川普說要把它帶進美國，很多立法已經開始執行。首先來吧，來打臉空軍吧：Rick 兄，為什麼覺得空軍是沒道理的？

Rick：市場信號就不多說了：現在不管是價格還是漲價的趨勢，你看不到任何對半導體、對存儲不利的東西。今天 JP Morgan 最新的預估，Q3 NAND 漲價 50%，Q4 再漲 10%。以賣方一貫的尿性，當季度的預測還稍微準一點，之後的季度往往都是低估，到了下個季度又漲得更兇。再看顯卡：租金和消費級顯卡的價格都漲瘋了，我很後悔當時沒多買幾台電腦、多囤點顯卡。以後買電腦要貸款，買電腦跟買車一樣：車可能不值錢，電腦比車值錢。 但這些都不重要，重要的是基本面。

二、碼農救狗：抗癌疫苗的門檻正在塌掉

Rick：我上次來大概是三個星期前。但你看過去三個星期，甚至只看過去三天：paradigm shift is happening everyday，巨大的改變不是每個星期在發生，是幾乎每天在發生。昨天 Moderna 的 mRNA 黑色素瘤疫苗出了成果，公告裡明確說，這有一部分是 AI 幫它加速了疫苗的發現。再結合今天的另一條新聞：有一家公司專門用 mRNA 幫狗做癌症預防疫苗，創始人就是今年 3 月那位毫無生物學背景的碼農，為了救自己的狗，用 AI 開發出抗癌疫苗，找當地的 mRNA 實驗室合成出來給狗用，成功幫狗延了壽：那時候用的還是舊版模型，連 Fable 5 都不是。現在他拿了 Peter Thiel 的 Founders Fund 400 萬美元，新聞稿裡說，先做狗，再擴展到馬和兔子，eventually 做到人：先給狗做，就是不想去碰 FDA 那套繁瑣流程，而狗本身就是抗癌藥物的實驗平台。

Rick：這件事意味著什麼？一個完全沒有生命科學背景、沒受過任何訓練的人，靠 AI 做出了抗癌疫苗。往前再推一步：當更多人的親人朋友遇到同樣的情況，是不是會有更多人複製他走過的路？當然每一種癌都不一樣，沒那麼簡單，但這是不是 open a new door？當你知道自己能為親人朋友做出抗癌疫苗，你會在乎 token 是 3 塊錢一百萬還是 300 塊錢一百萬嗎？Nobody cares。 使用場景的上限，正在隨著 AI 能力的增強被不斷打開，token 消耗的增速可能一點都不會比之前慢，只會更快。這種情況下，怎麼可能出現所謂的 bubble？我們每天都在見證歷史，見證腳下的大地在裂開。

三、飛輪外面套著飛輪：這是一串產業革命

Rick：而且要理解一件事：當智能開始增長，它會給生命科學帶來突破式的發展，我們可能已經站在拐點上；它會給材料科學帶來突破，材料科學決定下一代量子通信、決定常溫超導能不能實現；它會給機器人帶來突破，機器人意味著大規模的生產自動化、製造自動化。這些全是基礎科學，而基礎科學的突破，會在底層技術之上再帶來二階的產品與產業突破。這不是一個飛輪，這是內圈一個飛輪，外面套著好幾圈飛輪；這不是一次產業革命，這是一個接著一個發生的、一大串的產業革命。 這對 GDP 的影響會有多大？Unimaginable，無法想像。所以，哪裡有泡沫呢？

Mr. Z：認同。這讓我想到 Founders Fund 就是 Peter Thiel 的：他在《From Zero to One》開頭就講，人類過去 50 年其實只有資訊科學有比較大的突破。人有活得更久嗎？交通有變更快嗎？50 年前從中國飛美國十幾個小時，今天還是一樣。被你這麼一講，這些門現在真的在打開。而且 AI 會把創業從過去 20 年圍著 Internet 打轉的虛，拉回重工業和生命科學的實，這會讓 GDP 的增長更快。

四、40 萬億美債不是問題：GDP 增速會輕鬆跑贏債務

Mr. Z：GDP 增長這點我也很認同，因為我認為本世紀美國最龐大的問題，40 萬億美元的天文數字債務，看起來也只有 AI 的增長能解。

Rick：圈內有位老師之前有個觀點，我轉述一下，我也蠻認同。美債是不是問題？靜態看，是問題：如果 GDP 還是以前那個 2%、3%，國債毫無疑問是雷。但如果接下來 GDP 的增速是 4%、5%、7%，再加一點貨幣的蒸發，美國名義 GDP 增速到 7% 是非常正常的事，那不就非常輕鬆地超越了債務的增速嗎？當然不會是明天，可能也不會是明年，但我們會看到 GDP 增長的加速，就像模型能力和 token 消耗的加速一樣。再退一步，就算靜態看，這顆 40 萬億的雷會下個季度爆嗎？會三年之內爆嗎？可能性非常小。而這三年之內，AI 都已經發展到什麼程度了？連 Sergey Brin 跟 Demis Hassabis 接受採訪時都說：我沒有辦法預測 5 年之後會發生什麼事。 在數學已經被 AI 突破、所有基礎學科都在加速的情況下，誰能預測 5 年後？I don’t think anybody can。

五、宏觀已死：唯一的宏觀是 AI 產業本身

Rick：所以我今天發了條推：宏觀已經完全沒必要看了。現在決定 30 年期美債利率的，不是貝森特明天說什麼，也不是美聯儲的政策，市場不關心這個：是市場的資金供需關係。供給是相對恆定的，需求來自哪裡？來自 AI 數據中心的建設。換句話說，是老黃、是 Sam Altman、是 Google 的老闆決定的：他們決定下個季度 AIDC 砸多少錢、從市場借多少錢、增發多少新股。而他們的需求又由什麼決定？由 token 的消耗決定：token 消耗得多，AIDC 才建得快。現在唯一的宏觀，不是 FOMC，是 AI 產業本身的資金需求。

Rick：貝森特用財政部的錢借短買長，每次 20 億、40 億美金，跟幾萬億的存量國債、每次到期幾千億的長短債相比，就這麼點錢，做的是一個表態：也許是做給川普看，也許是嚇一嚇市場。但 AIDC 的資金需求把長端拉起來，你把它壓下去有什麼用？壓完之後，資金供需的缺口還在那裡。老黃一個擔保就是 5,000 億，Google 明年的資本開支據說 3,000 億、4,000 億，你這幾十億，市場馬上就消化掉了。

Mr. Z：確實，所以總經已經是雜訊了，本質是 AIDC 跟 Infrastructure Finance 這票人，在需求端搶錢。

六、財政部與美聯儲的三難：金主爸爸的話要不要聽

Rick：那川普和貝森特 care 不 care？當然 care。財政部和美聯儲現在是三難處境。第一難，要維繫美債和美元信用的表面，不能把大家嚇到，讓三年後、五年後的雷變成三個月後的雷。第二難，控通脹：但通脹其實是他們最不需要擔心的問題。你看今天沃爾瑪的股價跌得很慘，Costco 大跌，為什麼不及預期？消費實在不行。順便說一句，除了灣區，美國大部分地區的房價在跌：哪怕現在還沒裁員，大家都知道 AI 來了，裁員是遲早的事，二套房肯定在賣，自住的都在考慮以大換小、現金買房。就業則是一半海水一半火焰：科技大廠人人擔心下一輪裁員輪到自己，AI 現在的 Coding 能力，五年、七年經驗的程序員也大差不差；但藍領和 construction 的市場很火爆，因為基建到處在建。第三難，要保證市場有足夠的錢，不能讓利率問題影響了 AIDC 上下游產業鏈的融資。

Rick：第三難他們不會說出來，因為對選票不利，但他們必須關心：川普和貝森特，都在硅谷的工資單上。誰給他們提供競選資金？AIDC 後面的金主。金主爸爸的話不聽，中期選舉不用選了。 至於劇本，很多人覺得中期選舉之前會放水護盤，我覺得很可能是另一個劇本：中期之前要控通脹，因為討好股民很重要，討好消費者更重要，股民才多少人？消費者是每一個人。你敢讓油價、讓牛肉的價格漲上去試試看？別忘了川普上一次選舉的教訓，就栽在物價上。所以他現在的優先級，第一是控通脹，第二才是護盤：不求漲，但絕不能暴跌，股市和房價都一樣。中期選舉順順利利過了之後，該寬鬆還是會寬鬆，你遲早得放水：K 型經濟下，碳基的通脹起不來；只要碳基通脹起不來，硅基的通脹沒人管你。 這跟當年中國的房地產大週期有點像：明面利率很高，但政府在定向放水、定點扶持產業。凱文沃許跟貝森特接下來要做的，是同一件事。

七、木頭姐該重修計算機原理：存儲分層與光通信的鐵律

Mr. Z：好，前半小時基本上是猛烈炮轟空頭。那如果往前看，存儲、光通訊這些最熱的板塊，要怎麼操作？

Rick：跟之前比，邏輯基本沒有變化。前段時間木頭姐說 HBM 價格太貴，商業一定會找出解決方案去解決 HBM 短缺，說了一大通。發表這種觀點的人，應該回高中補習一下計算機原理。存儲為什麼分層？很簡單，速度不一樣：越靠近 CPU、GPU 的存儲單元速度越快，但成本越高、容量越小，所以不得不分層。HBM 為什麼會出現？因為 SRAM 和 Cache 不能無限擴，內存速度又不夠快，才在中間加了一層。如果有比 HBM 性價比更高的架構，早就用了：HBF 也好、別的方案也好，到最後都有 tradeoff，不是犧牲性能就是犧牲成本。只要馮諾依曼架構（Von Neumann architecture）不被本質改變，存儲分層就不會消失。 就算量子計算出來，也不會改變經典計算架構：量子算法不是全通用的，很多計算它做不了，經典計算還是要靠經典計算機。

Rick：光通信更是一樣。單個處理單元、單個存儲單元、甚至單個機架，能處理和存儲的東西是有限的，要 scale 就要靠通信：把放在別的板子上的存儲當成自己旁邊的存儲來用，所謂虛擬存儲，靠的就是通信。而且通信鏈路的增長速度，比存儲和計算單元本身的增長速度更快：四個單元要互聯互通是一個鏈路數，六個單元互聯，鏈路數不是簡單的正比往上加。增加通信的數量、速度、密度，降低誤碼率，這就是光模塊暴漲的原因。存儲、通信、計算的需求只要看不到頭，這些板塊的增長就看不到頭，唯一的約束是產能。 我的倉位基本沒動，只有一些換倉：閃迪換了一些 DRAM，DRAM 又換了一些海力士。

八、Crypto 的兩台發動機：美股上鏈與 Agent 經濟

Mr. Z：AI 的部分很清晰。那 Rick 兄最近有在看 Crypto 嗎？前天川普喊單 Hyperliquid，要把它帶進美國。

Rick：有，我 HYPE 原來就有一些，今天還去買了一點 ONDO。這一次 Crypto 的發動機，起碼有兩台。第一台是美股上鏈、傳統資產上鏈：Hyperliquid 一直在做，Ondo 一直在做，這一塊做得好，就是下一個 DeFi Summer。第二台是 Agent 經濟驅動的穩定幣：碳基驅動的穩定幣，增長是有上限的；Agentic Economy 驅動的穩定幣，上限可能高得多。哪一天 Agent 驅動的交易更多發生在鏈上、自主的 Agent 在鏈上完成經濟行為的時候，Crypto 的春天就到了，而我覺得這已經很近了。另外我還在關注算力共享：基礎條件比三年前那批項目發幣的時候成熟太多了，當年 4090 能跑的模型不能看，現在一張 5090 就能跑千問 27B，兩張就能跑 70 多 B 的模型，這可能是一個轉折點。

Mr. Z：我對 Hyperliquid 也是 very bullish。它現在市值 180 億美金，2026 上半年光手續費就賺了 3 億，年化 6 億，大概 30 倍的 PE：拿去跟 CBOE 這些交易所控股公司比，已經很 make sense。PerpDEX 主要用戶本來在亞洲，川普要讓它上岸吃美國用戶，這也解釋了為什麼 a16z、Multicoin 這些頭部基金的 HYPE 頭寸都蠻大。很期待新加坡 Token2049，想去現場看 Jeff Yan 怎麼講 Hyperliquid。

Rick：我有個好朋友，在 Hyperliquid 上參與得比較深，各種玩法都玩得順，他說 Hyperliquid 上美股資產的流動性比幣安還好。至於 Bitcoin，我倉位也不小，但這輪 Crypto 的兩台發動機，跟 Bitcoin 的關係都不特別大，所以 I don’t know：拿著就拿著，先過了這一波再說。

Rick：再說一個市場遠遠低估的事：Cloudflare 發了 Crypto 錢包。Cloudflare 老闆說過，未來互聯網上的主要參與者不再是人類，是 Agent。當 Agent 完成任務的能力越來越強，它賺錢的能力就越來越強，那它為什麼不能成為一個擁有資產、控制資產的主體？之前還有個測試：研究員讓 Agent 去完成任務，Agent 發現要先賺錢，你猜它幹了什麼？它的第一反應不是去找工作賺法幣，是去挖礦。對 AI 來說，最原生的貨幣就是 Crypto。 當策略對頭的時候，Agent 賺一個市場的 Beta，我覺得這種可能性是存在的：很多理財經理不過就是幫你賺個 Beta，還收你百分之幾的管理費。

Mr. Z：你說的算力共享，有點像 2024 年底大家很愛講的 DePIN。我一直在想，當初發明 Tokenomics 這個詞的人真是有遠見：Crypto 的 Tokenomics 跟 AI 的 token economy 根本是兩回事，but now it is somehow related。

九、Anthropic 值不值 2 萬億：賣的不是 token，是下一個相對論

Mr. Z：再問一個今年 10 月、11 月最重要的事：Anthropic 的 IPO。5 月最後一輪融了 650 億美金、估值 9,650 億，現在傳 IPO 目標估值 2 萬億，比 6 月上市的 SpaceX 還大。美國的流動性還允許嗎？

Rick：流動性是問題，但不是決定性因素。中期選舉之後，我認為川普和貝森特的工作，就是確保 AI 產業鏈拿到足夠的流動性。而且美元是全世界的美元：在阿根廷的美元拿去養牛，APR 能有多少？能比把錢借給老黃賺的利率高嗎？只要利率夠高、AIDC 賺錢夠多，全世界的美元都會流回來。當然這可能潛在造成下一次東南亞或南美的金融危機，那是另一個故事。

Rick：真正的問題是怎麼估值。如果用 ARR 倍數：7 月底最新 ARR 是 650 億美金，Q2 營收 115 億，乘個倍數就出來了。但這是不是最能反映它未來三年五年創造價值的估值方式？我覺得不能。前段時間 OpenAI 的模型解決了 10 個懸置很久的數學難題；不久之前 Anthropic 的模型把黎曼猜想的基線從 40% 推到 60%，部分解決；陶哲軒說，AI 已經基本解決了數學，用他的話說，數學家沒用了。數學是什麼？數學是多個學科的基礎：物理的基礎是數學，化學的基礎是物理，生物的基礎是化學和物理。AI 能解決數學，說明它的形式化證明已經做得比人好：把實踐歸納成理論，再用理論推導出下一個理論。這意味著，下一次萬有引力級別的發現、下一條量子力學定理，可能不是人做出來的。相對論奠基了核物理，才有了奧本海默、才有了核彈和核能：而 AI 已經站在做出這種突破的邊緣了。

Rick：所以我前兩天發推說了個陰謀論：最牛的模型，他們自己不發佈，拿去訓練下一代模型。過了幾天 Semianalysis 的 Dylan Patel 就確認了我的猜想：已發佈模型跟開源模型的差距有多小，doesn’t matter，他們的重心是怎麼用 N 去開發 N+1：Astra 2 已經出來了，沒有發佈，正在用它去訓練 Astra 3。What does that mean？他們根本不 care 我的 API 是不是要給你們這幫低端的碳基生物用、每百萬 token 收你 3 塊錢。他們 care 的是：新一代模型能不能發現新材料、能不能在常溫超導上突破、能不能帶來核聚變的下一步。 等真做到了，下一個抗癌藥如果是 Anthropic 或 OpenAI 的模型做出來的，他把配方放到禮來和輝瑞面前：誰買？你不買，我賣給你的競爭對手。這比 3 塊錢一百萬 token 賺得多多了。這樣的公司怎麼估值？2 萬億過分嗎？4 萬億都沒問題，甚至是不是該高過老黃的 5 萬億？市場嚴重低估了智能可能帶來的價值。

十、人形機器人是一個錯誤：Boil the Ocean

Mr. Z：這禮拜另一個大事，宇樹科技風光上市，但我看王興興臉上也沒什麼笑容。宇樹這塊你怎麼看？

Rick：說宇樹之前，先說前兩天的一個新模型：一家創業公司發佈了一個機器人模型 Gen-1.5，NVIDIA 的 Jim Fan 也轉發評論了。它幹嘛的？你教機器人一次，它就學會，而且有泛化能力：教一次「打開水龍頭、用杯子接水、放到托盤上」，它在不同場景下對同樣的指令都能實現出來。完成率是 90% 還是 80%，要看後續公佈的細節，但重點是：機器人智能的提升速度非常快，就算這還不是機器人的 GPT-3.5 時刻，也已經非常接近了。 而且它只有 20 多 B 參數，意味著一台 Mac Studio 就能跑。我最近在算自己裝一台的成本：輪式底盤、機械手、樹莓派（Raspberry Pi，信用卡大小的微型單板電腦）、攝像頭、激光雷達，結構件在淘寶、阿里巴巴、亞馬遜上全買得到，BOM 大概 1 萬塊人民幣，再配一台 Mac Studio 或 DGX Spark 跑模型就完了。機器人的成本和能力，正在快速逼近被市場大規模採用的臨界點。

Rick：但人形機器人，我覺得是一個 mistake。商用和工業就不用說了，人家只關注性價比；家用其實也一樣：我坐在沙發上看電視，想讓啤酒自己到我嘴邊，我會關心機器人是八隻腳還是兩條腿嗎？I don’t care。誰關心你的機器人像不像人？人家只關心它能不能按指令把活幹完。 我知道這跟前兩天挖掘機老師的觀點大相徑庭：我很尊重挖掘機老師，他讓我逃了一部分頂、挽回了不少損失，但機器人這件事我們討論過很多次，我的觀點非常不一樣：家用也好、工業也好，它的爆發可能很快。

Mr. Z：這就是 168X 特別的地方，各種不同觀點的嘉賓都找得到，大家相互學習。最後 Rick 兄有沒有想跟觀眾提勉的？

Rick：分享一個看市場、看世界的方法論。YC 的老闆 Gary Tan 專門寫過一篇文章，叫 Boil the Ocean。以前的老話是 don’t boil the ocean：創業不要眼高手低，要從小處著手、大處著眼。但現在他說，反過來，要 boil the ocean：一個沒有任何生命科學背景的人，都做出了救自己狗的抗癌藥，你有什麼理由認為自己寫不出一篇行業領先的研究、做不出下一個機器人、找不到下一個 million dollar 的客戶？現在做事，一開始就應該從大處著手，直接去做 mission impossible。 投資也一樣：如果 AI 已經具備了這樣的能力，憑什麼還認為我們在以前的發展曲線上？原來的投資方式方法，要不要 scale up、scale out，都該重新想一遍。

Mr. Z：一場訪談，從 NAND 漲價講到抗癌疫苗，從 40 萬億美債講到 Agent 挖礦，最後停在 Boil the Ocean。168X 是幣圈跟 AI 美股的康熙來了，談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。歡迎回顧前兩天與 AI 產業挖掘機、陳桂林的兩場對談：三種完全不同的視角放在一起看，才是 168X 想給你的東西。下週起，鐵柱與貝格先生也將先後做客，每週平日晚上，我們不見不散！

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2026 年 8 月 19 日晚上，三件事擠在同一天：財政部長貝森特宣佈加大長天期美債回購力道、SEC 釋出對加密友好的訊號、川普帶著一幫加密大佬開會。比特幣從 5.7 萬起漲的第二段就此引爆，短時間內暴拉 5 到 10 個點，以太坊更是一天 17 個點的 90 度拉升。幣圈回來了嗎？

本期 168X 再度請回陳桂林 (@Guilin_Chen_)，上次他留下「硬件落，萬物生」和「六萬的比特幣就是 2022 年兩萬的比特幣」兩句話，這次比特幣真的從 5.7 萬彈了回來，他把後面的劇本講得更直白：這波暴力拉升的真相不是三個利好，是盤面早就洗乾淨了，沒有消息它早晚也要漲；但大概率這仍然只是反彈，8.3 萬的前高是分水嶺。更重要的判斷是：比特幣的故事已經講完了，現貨 ETF 之後只剩量變、沒有質變，下輪牛市得從圈內選出新的扛旗者。 至於交易者該做什麼，他的答案還是：別急著追、別急著空，最黑暗的時候已經過去，接下來比的是耐心，別倒在黎明前。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：陳桂林（@Guilin_Chen_）

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本文目錄

• 一、90 度拉升的真相：不是三個利好，是盤面早就洗乾淨了

• 二、幣圈回來了嗎：跌破 6 萬那天就回來了，8.3 萬是分水嶺

• 三、砸盤嚇不掉人了：只能用時間磨耐心

• 四、比特幣的故事講完了：ETF 之後，只剩量變沒有質變

• 五、下輪誰扛旗：以太坊、Solana，還是比特幣自己

• 六、幣圈的本質是大賭場：山寨不用急，牛市確立才輪到它

• 七、被套也看好：Circle 在燒錢挖護城河，要在落地之前炒

• 八、存儲的下半場：無腦買的行情沒了，接下來看分化

• 九、屏蔽噪音：CPI、川普和帶單 KOL，都不是交易的證據

• 十、最大的坑不是沒有系統：是系統戰勝不了人性

一、90 度拉升的真相：不是三個利好，是盤面早就洗乾淨了

Mr. Z：8 月 20 號星期四晚上 7 點，我們很榮幸邀請到 168X 的老朋友，陳桂林，桂林兄。昨天晚上貝森特宣佈要加大長天期美債的回購力道之後，市場整體氛圍變得比較好，大餅反彈得蠻兇猛，以太也跟隨。現在到底發生什麼事？先從這裡聊起。但我比較關心，桂林兄最近還好嗎，荷包倉位都還好嗎？

桂林：都還好，挺好的，沒有被回調碾壓過去。昨天市場上其實有三個事：一個是貝森特說回購美債；一個是 SEC 有一個對加密利好方向的動作；還有一個比較重要的，川普領著一幫加密大佬開了一個會。三件事發生在一起，可能是大餅、以太、整個幣圈直接拉盤的導火索。但說白了，比特幣從 5.7 萬漲到 6.6 萬回調之後，它有第二段上漲，從技術面上看，我一個月之前就說過：它不可能就漲到這，這個結構是不完整的，必定還有第二段拉升。 昨天為什麼拉得這麼暴力？短短時間拉了 5 個點 10 個點，以太昨天更是拉了 17 個點。原因是它前期波動率足夠低、橫盤時間足夠長，把盤面清理得已經非常乾淨了，所以在消息刺激下才會有這麼暴力的 90 度拉升。話說回來，就算沒有這個消息刺激，它早晚也會以暴力或非暴力的方式，把這一段上漲完成，這個才是本質。

二、幣圈回來了嗎：跌破 6 萬那天就回來了，8.3 萬是分水嶺

Mr. Z：所以我們可以說幣圈回來了嗎？

桂林：看個人怎麼定義。我從比特幣跌到 5.7 萬、跌破 6 萬的時候，就覺得幣圈回來了。我個人定義的幣圈回來，就是「這比特幣好便宜，那我現在買」。現在買，我唯一付出的就是時間成本、資金的機會成本。

Mr. Z：那我確切一點問：這波回調漲上去之後，假設再往上噴，突破 8 萬、9 萬的關卡，你覺得它會在年底再創新高嗎？

桂林：目前我還不太認為。我最近這半年給自己養成了一個非常好的交易習慣，這個習慣是從心理上定義的：不再去預測價格。X 上很多老師都說不要預測價格，但這個東西很難做到，你只有從心理上真正讓自己不再預測、想都不去想，盤面走到哪就看到哪，這才是做交易比較好的狀態。 目前比特幣上漲的勢頭非常猛，我們先不預測它漲到哪，手裡有貨的就拿住，等它走到某個地方能停頓，再去判斷這次是一個反彈，還是一個反轉、行情已經轉向。但等到 X 上大多數人都喊牛回的時候，比特幣可能已經八萬多、九萬了，那個時候傻子都知道牛回了，就沒有什麼意義。

不過觀眾都喜歡看預測，我也預測一波：這波上漲看高度。如果能把 5 月份 8.3 萬的那個前高突破，那再次回調的力度就會小很多；如果沒把 8.3 萬突破，那回調可能還是要破前低的，有這個可能性。

三、砸盤嚇不掉人了：只能用時間磨耐心

Mr. Z：退一步看，這是什麼邏輯？是說半導體、AI、存儲、光這邊已經漲不上去了，所以這些錢、這些 smart money 準備要再去炒一波 Bitcoin 嗎？美股跌然後比特幣漲，是這個邏輯嗎？

桂林：我覺得它們之間沒有什麼特別必然的聯繫。比特幣從去年 10/11 那個標誌性事件轉入熊市之後，就是一直在跌，所有的上漲全都是反彈；美股那邊人家一直在走牛市，炒算力、炒電力、炒材料、又炒存儲，一路牛過來。沒必要把交易幣圈的邏輯跟交易存儲、交易美股聯繫到一起。存儲就是之前上漲太過暴力，漲幅和斜率都很高，現在進入調整週期，以存儲股的股性來說就是高波動率的上下震盪，波動率都趕上幣圈的山寨了。

而比特幣跌了將近一年之後，在這個位置呈現出波動率變低、均線慢慢下來找 K 線的形態，說明籌碼拋售已經把價格打不下去了。主力想在這個位置再用砸盤、消息、各種手段洗盤，把價格打得更低，他們發現難度很大。我之前在 X 上寫過一句話：之前是靠恐慌嚇人，靠砸盤把人嚇下去；現在砸盤已經嚇不掉人了，萬一砸盤還可能有其他鯨魚出來把籌碼接住。那怎麼辦？只能靠時間去磨耐心。 所以按這個思路，這波大概率可能還只是一個反彈，它要經過長時間的高波動率和低波動率切換的洗盤，把盤面洗得更乾淨，最後主力資金和主力認可的玩家形成共識，那個時候才是真正的牛回速歸。

Mr. Z：我的想法也差不多。美國財政部其實沒有真的像 QE 那樣注入龐大流動性，這只是反映他們很在意長天期美債，因為 30 年期殖利率一直那麼高會出事。第二，這其實凸顯了聯準會沃許有他不方便的地方：他不能在此時此刻很乾脆地宣佈把短期利率壓下來、調個一碼、兩碼，不太可能，所以變成財政部要去做這個動作。第三，我覺得比特幣要漲，老實講還是需要一個好故事：2026 年的今天，這個故事是什麼？我沒看到。

四、比特幣的故事講完了：ETF 之後，只剩量變沒有質變

桂林：你說到這，我經常在 X 上說一個很主觀的判斷：比特幣的故事講得差不多了。全世界最大的買盤在美國，美國上線了比特幣現貨 ETF，這是上一輪牛市講的故事，這才是質變。再往後講什麼？其他國家的主權基金、政府再買一些，401k、保險、大銀行再多配置一些，無非是量上的增加，整個質沒有什麼太大變化。 所以這輪的比特幣，更像一個什麼樣的標的呢：它週期性變弱，但還沒有完全失去週期性，有週期的慣性。假設 6 萬就是最低點、最少可以漲到 12 萬，那在 6 萬到 12 萬的過程中，以比特幣的波動率和它比較標準的走法（因為參與人群夠多，上漲和下跌走得都比較標準），它會是一個非常好的、適合加槓桿去交易的標的。但你要說這輪還想囤比特幣、6 萬買，等它翻幾倍，我覺得很難：它體量足夠大，敘事也已經走得比較完善了。 這輪的比特幣，就要當成幣圈旗幟性的、一個比較好的交易標的去看待。

單從幣圈講，我反而覺得以太坊、或者咱們上回聊的 Hyperliquid，可能會是新敘事爆發的點。肯定會有其他熱門的東西出來扛幣圈這杆旗、引領潮流。

五、下輪誰扛旗：以太坊、Solana，還是比特幣自己

桂林：為什麼我提以太，不是說我看好，是這樣推的。扛旗的第一要有知名度，第二要有一定的市值體量，不可能是小幣種。從上往下數，存活了幾輪牛熊的大幣種一共就幾個：以太坊、XRP、BNB、SOL，這輪還可以把 HYPE 加進去。挨個分析：BNB 和 HYPE 都比較侷限於自身的平臺，敘事單薄；XRP 一直說做支付，但在我看來就是一直被當提款機在用；Solana 上輪是有驚豔表現，但那是建立在所有正規敘事被證偽的情況下，像一個撈偏門的，搞了一個超級 Meme 賽季，因為大家沒什麼可玩的了只能去賭，這個敘事本身對 Solana 不是很正向的影響。 那從共識度看就剩大餅、以太。上輪的以太其實沒什麼亮點，所有敘事都在被證偽的階段，除了牛末 Tom Lee 那幫人把以太拉了一波。所以這輪如果非要在圈內選，以太坊能講的地方顯然比比特幣多一點：當主力資金看到以太坊還有空白可講的地方，它的 ETF 流量對比上輪比特幣的比例，可能有顯著提升。什麼叫以太坊牛市？就是牛市裡比特幣和以太坊都在漲，而且 ETH/BTC 匯率也在漲，這才叫以太坊牛市。

Mr. Z：這個觀點我沒有很認同。我認為扛旗還是 Bitcoin 要先扛：Bitcoin 先把旗子扛起來，流動性才有可能一步一步往以太傳遞、往 Solana 傳遞、往 BNB 傳遞，往市值前十大去傳遞。而且你說以太這輪還有什麼故事？Tom Lee 的 Bitmine，以太坊已經買到將近總發行量的 5%。他去年最厲害的論述是：1970 年代美元跟石油掛鉤，現在華爾街要跟以太坊掛鉤，因為上面有 RWA、有大型金融機構要用以太坊做結算。但好像對、又好像不對：在我看來 RWA 是給機構玩的。最有名的例子 Canton Network，一眾美系機構在玩的局，Goldman Sachs 這些大金融機構都在裡面；你再講 Ondo，鏈上光是最低投資門檻就要十幾二十萬美元，然後買一個美國國債。這真的是散戶能玩的嗎？

桂林：咱們倆的顆粒度可能沒對齊。我說的扛旗不是比特幣不漲：比特幣這輪比如從 6 萬漲到 15 萬，會走一個斜率比較緩慢、跟過去節奏一樣的走勢；我說的以太坊扛旗，是從資金選擇的角度，它的漲幅、斜率，包括下輪牛市到來時大玩家給它添加的故事，都比比特幣有更多可添加的點。當然這都是設想，如果被證偽，大家自己搞自己的鏈（Circle 搞自己的鏈、銀行搞銀行的內部鏈，都不用以太坊），那個時候再轉向也不用著急。畢竟你看最大的「狗託」Tom Lee 還一直在買以太坊，以太現在的相對價格，結合他之前的表現看還是有一定安全性的。走一步看一步，不用預設下輪講什麼故事：咱們想不出來的，主力資金要賺錢，它肯定要把大家都「騙」進去才行。

六、幣圈的本質是大賭場：山寨不用急，牛市確立才輪到它

Mr. Z：那聊聊以太生態本身。我覺得以太整個生態系老實講是諸侯割據：2020 年用 MetaMask 還得先看好 gas fee，不然手續費加一加差蠻多錢；快轉五六年到今天，拜託，還有人在用以太主鏈玩嗎？大家想到的是 Base、是 Optimism、是其他 Layer 2。這其實很不利於以太本身的價格：實際需求沒有了，以前我們罵的壅塞也沒有了，可是價格上漲的動力也沒有了。你怎麼看？

桂林：我看這個東西不在這個角度。我剛接觸幣圈的時候也看故事、看敘事，那時候覺得 Uniswap 太牛了，大家都能發幣、一起挖礦，生態牛逼。但這麼多年下來，幣圈是一個更看重敘事、更看重故事的地方。你說比特幣有什麼用？最開始說對抗法幣，現在不也淪為美元旗下的一個小分支了嗎。我記得你們之前採訪臺灣一個非常有名的 KOL Benson，那期我看了，他講幣圈本質就是一個大賭場，這個觀點我跟他非常一致。當市場不缺錢、比較寬鬆，或者當一個週期需要讓幣圈起來的時候，它就會變成一個大賭場，資本就會進來講故事： 最開始是一堆朋克講對抗法幣的故事；當算力、礦機、籌碼都被老美收走之後，講的就是現貨 ETF 的故事、國家儲備的故事。說白了都是故事。你說老美拿比特幣有什麼用？全世界主流的支付還是走 SWIFT、走銀行系統，跟比特幣沒什麼太大關係。

所以幣圈如果比特幣沒有太亮眼的故事可講，它就需要在內部選出一個幣種或一個敘事去扛。這也是為什麼我之前說，幣圈玩山寨不用著急：每輪你真正能賺錢的山寨，都是在牛市已經跑出來的時候才會出現。那時候比特幣可能已經十萬、十二萬，一個新鮮的賽道級山寨敘事出來，大家可以在裡面炒十幾二十個甚至百八十個山寨，都有造富效應，那個時候玩山寨才划算。 現在從交易角度，只能看買什麼比較穩定：比特幣和以太坊，是相對風險較低、收益較高的選擇。等真正的故事講出來，手裡這兩個幣已經有可觀漲幅了。

七、被套也看好：Circle 在燒錢挖護城河，要在落地之前炒

桂林：但說實話，下輪在加密這塊我更看好的是 Circle，不是幣圈裡的某個幣。它可講故事的地方非常多：AI Agent、支付。雖然都還在講故事階段，但因為我被這個票套了一段時間，有時候會看一看，這個團隊一直在做的事讓我有一種感受：很像當年小黃車或者美團在鋪基建的時候做的事，一直在燒錢，把規模做大、把渠道做大、把護城河挖深。所以我還是比較看好它，當一個高風險、高倍率的 alpha 去看。

Mr. Z：這我有點難評論。Circle 是美國上市公司，受眾勢必更多是華爾街老錢的價格驅動。而且它未來很多利潤要分給 Coinbase，這公司到底掙不掙錢，我打個問號；你說股價能不能因為 AI Agent 的敘事變好？現在應用層沒有跑出新故事，頭部兩家 Anthropic 跟 OpenAI 的 ARR 增速都放緩了，那 Circle 還能拿 Agent 敘事講什麼？我也打一個問號。

桂林：我的邏輯是這樣的。AI 確實在以肉眼可見的速度落地，Grok、OpenAI、豆包、DeepSeek，但我們能感受到的落地，遠遠跟不上上游企業燒錢的速度。說白了都是先講故事：英偉達起來的時候，其實僅僅是 ChatGPT 發佈了一個大模型，就成了 AI 時代的起點時刻。同樣的道理往以後的敘事上套：等真正牛逼的應用落地了，比如人形機器人真的可以打掃家務了，那個時候資本層面的炒作早就過去了。一定是在它出來之前、在它真正能幹家務之前去炒它，而不是它已經能幹家務了才去炒，那時候再進去就是接盤。 這個標的咱們就不多談，比較主觀，定義還是高風險、可能高報酬，前提是「如果下輪牛市你一定要在幣圈相關裡選一個標的」。除了 Circle，幣圈牛市券商一定是 OK 的，Coinbase、Robinhood；剩下偏 alpha 的標的不用著急，先拿穩大餅或以太，等幣圈牛市確定了再去找，來得及。

八、存儲的下半場：無腦買的行情沒了，接下來看分化

Mr. Z：所以你現在交易計劃執行得還好嗎？我看你最近做得不錯。美股這邊存儲跟光，你怎麼看？

桂林：8 月份開始做得比較好，存儲的反彈、這輪幣圈的反彈都抓到了。做交易的話，我對基本面、財報、敘事的分析很不專業，會經常看幾位專業老師的分析，比如投資 Talk 君、Frank 也參加過你們的節目。如果基本面沒有問題，再從技術分析的角度切入，看有沒有買點和賣點。

我最新的觀點是：以閃迪、海力士他們帶起來的這波整體硬件牛市，再往後走可能會出現分化，不是像以前大家一起漲。有的股票調整時間久一點；有的可能因為單獨的利好，比如昨天 Marvell 跟 Google 簽了合同，在存儲集體下跌的時候還能保持堅挺；有的在敘事加持下可能直接走出破前高的上漲。往後看一個月，那種無腦買存儲就能無腦賺錢的行情已經沒有了，更考驗對標的的選擇、更考驗介入的點。因為交易就是算帳的：一筆交易你想賺多少、能承受多少虧損，算一算盈虧比。

再說一個我十分肯定的觀點。7 月末我一直喊大家抄底存儲，8 月 5、6 號第一波空頭平倉的反彈結束又回調的時候，我說過一句話：拿閃迪舉例，跌了 50% 多、腰斬了、跌了一個多月，不可能反彈幾天就完事，所以一定要拿住、別慌。現在這個觀點直接就能套在幣圈上：大餅已經橫盤一個多月了，它不可能只反彈一天就結束。所以彆著急：你拿不住可以賣，但彆著急做空。在這種動能上面去做空，其實有一點沒意義。

Mr. Z：確實，最簡單的行情那一波已經過了。三四月上車、五六月收割，老實講如果你沒玩到那一波，我覺得也不要硬玩了：大家魚頭魚身都吃完了，你偏偏要去吃最難啃的魚尾巴，吃到喉嚨還怪大家沒跟你講有刺，這不 make sense。我自己看美股，創新高 maybe 微幅創新高，但躍進式的很難：能講的故事講完了，頭部大模型 ARR 增速放緩；上個月底美光、海力士、三星財報開出來都非常好，可是股價一直跌，因為毛利太高了，這不 sustainable：上游毛利拉到 80 幾 percent，搞得下游 Apple 要漲價，這怎麼玩？所以美股難再創新高，臺股韓股同理。反而我認為值得觀察的是港股，MiniMax 跟這幾個中國的開源模型。

桂林：港股我還沒關注，但你說的有一點我挺認同：美股這兩年的節奏越來越快、越來越瘋。財報出來特別牛逼，但基本上財報一出就開始跌。就像咱們說的，FOMO 情緒太重、資金太集中，把預期打得太滿了：預期已經打到半年之後、一年之後、甚至兩年之後你有多牛逼的樣子，然後你稍微有一點「就還行吧」，財報一出就開始跌。

九、屏蔽噪音：CPI、川普和帶單 KOL，都不是交易的證據

桂林：對於個人投資者，我把自己的交易分成三塊：一塊美股、一塊加密、一塊金銀油。有時候它們有關聯，有時候沒關聯。美股的增長速度會變緩、斜率可能下降，但離崩盤還是比較遙遠的事。最近一兩年的市場給我的感覺是操控性特別明顯：大家都說股市對川普最重要，股市一跌他就受不了；但你有沒有發現，當美股漲得太好、太風靡的時候，川普就會出來搞事情往下打壓一下，因為他也要給後續留空間。另外一個角度：AI 是現在全世界最重要的賽道，大家像軍備競爭一樣在搞。英偉達 5 萬億，大家覺得太高了，那解決問題的方法可能還是老一套：把整個池子做大。你看 DTCC 在搞美股 24 小時交易、美股上鍊，目的都是把更多的錢引進來，讓總池子變深變大。

還有一個我比較偏激的認為：我們做投資做交易，除了一些客觀的證據，比如財報、大餅的鏈上數據、盤面上顯示的數據，值得尊重；剩下的消息，川普怎麼想、美伊戰爭怎麼打、降不降息加不加息，反而是我們應該屏蔽的噪音。 這些消息來源，包括天天出的 CPI、PCE，都是經過包裝的。比如大餅漲得挺好的，突然有個消息說聯準會要加息 50 個基點，你反手就是做空，然後它拉到 7.5 萬、7.6 萬，你就爆倉了。而且，我們能看到的信息流太雜太混亂，我們能看到的，都是大佬想讓我們看到的。 就像宇樹上市之前，國內一些媒體平臺唱空了很長一段時間，沒想到上市還是這麼屌。所以消息一定不是做投資做交易的主要證據。

大多數散戶在沒有自己能穩定盈利的交易系統給他自信之前，是很容易受影響的，特別是有一些帶單的、做流量的 KOL，他的語言、他的文字非常有煽動性，但不一定是對的。看信息一定要學會篩選：符不符合自己的交易系統，符不符合自己的紀律。

十、最大的坑不是沒有系統：是系統戰勝不了人性

Mr. Z：那我好奇請教你：我看你的推特主要是技術流，看線圖、什麼點位進場、什麼點位出場，該止損就止損、該獲利了結就獲利了結，邏輯自洽。這一套你是怎麼發展出來的？自己摸索，還是虧錢虧出來的？

桂林：確實是虧錢虧出來的。我剛做這個 X 帳號的時候經常說，我是野路子出身，沒有在券商上班、沒有在銀行搞投資的經歷，我的交易方法完全是從無數的實戰中提煉出來的。我交易生涯到現在好多年，我踩過最大的坑，不是你沒有交易系統，而是你的交易系統戰勝不了你的人性、戰勝不了你的情緒。 人就是這樣有缺點。所以最完善的交易系統，就是能最大限度戰勝你的情緒和人性的系統。交易系統不用很複雜，不需要多高的技術：網上的威科夫、波浪理論，或者簡單看個均線、看個 K 線，只要有一樣練到手，你都能賺錢。技術很簡單，最主要的是控制。

Mr. Z：認同。最後有沒有想跟觀眾講的？

桂林：對於 Crypto 而言，最黑暗的時候已經過去了，接下來就是比拼誰更有耐心、誰更有耐力的時候，希望大家都能堅持住，不要倒在黎明前。 大家經歷了幣圈熊市和美股牛市重合的這段時間，特別是對原生幣圈的人來說，心理上會有很大衝擊。但有捨才有得：就像我自己的交易習慣，每次做合約，開的單子會保持在一定數量之內，貪多嚼不爛，找確定性最高的、自己最能把握住的就 OK 了，不要被亂花漸欲迷人眼，那樣反而可能有不太好的結果。

Mr. Z：好，沒問題。我們今天的訪談稍後會出一篇文章放到 X Article，音檔會留存在 Apple Podcasts、Spotify、YouTube。跟大家說：我們 168X 就是幣圈跟 AI 美股的康熙來了，談話性節目，請大家不要太認真，可以容納很多方的投資觀點，不用每一句都要論述論證，聊個天也太累了吧。希望每個晚上六七點，可以給大家一個陪伴，在熊市之中大家抱團取暖、趨利避害。明天我們找了 Rick，下週找了鐵柱，下週三也找了臺灣的 KOL 貝格先生，繼續看幣圈到底是不是真的回來了。謝謝桂林兄，謝謝大家的時間，我們下集再會！

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2026 年 8 月 19 日，半導體從暴力去槓桿裡反彈了一段，市場在問：這是重新上漲的起點，還是頂部確認、準備往下崩？同一天，宇樹科技上市開盤暴漲 600%，市值一度衝到 3,600 多億人民幣，換算 530 多億美元，比美國 Figure AI 私募市場 390 億美元的估值還高出一截。錢還在狂歡，但狂歡的味道開始變了。

本期 168X 再度請回 AI 產業挖掘機 (@QihongF44102)，他是少數同時站在產業一線與交易市場兩邊的人：白天做大模型的 post-training，晚上跟金融圈朋友對錶。上次來節目分享完，他就把倉位降了下來，到今天仍然幾乎滿手現金。這一集他把悲觀講到了明處：Coding 之外沒有第二個短平快的大市場，頭部 AI Labs 短期有泡沫；上游 86% 的毛利站不住，這輪 AI 更像房地產而不是 2000 年；如果沒有新的應用場景跑出來，2027 可能是指數跌幅很大的一年。 散戶該做什麼？他的答案簡單到殘忍：空倉等著，等它爆了再去撿，撿那些政府一定會救的公司。

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本文目錄

• 一、滿手現金的挖掘機：5、6 月降完倉，到現在都沒加回去

• 二、Coding 之外沒有第二個市場：頭部 AI Labs 的短期泡沫

• 三、86% 毛利站不住：從下游應用到上游半導體的傳導鏈

• 四、更像房地產，不像 2000 年：循環融資與 NVIDIA Backstop

• 五、閃迪的 DCF 練習：300 億乘 4 年加殘值，也就值 1,600 億

• 六、宇樹市值超過 Figure AI：機器人 5 年內看不到大規模落地

• 七、RSI 走到頭：Transformer 的最後一級台階，與拉滿的 Coding 滲透

• 八、產業內的泡沫訊號：把調參的人捧成神

• 九、末日狂奔：一個月兩輪融資，與 Anthropic 的 IPO 窗口

• 十、空倉等崩、買 put 保護：2027 可能是殺傷力很大的一年

一、滿手現金的挖掘機：5、6 月降完倉，到現在都沒加回去

Mr. Z：事不宜遲，今天是 8 月 19 號禮拜三，香港時間晚上 7 點，我們非常榮幸重新邀請到 AI 產業挖掘機老師。老師你最近還好嗎？倉位荷包都還行嗎？

挖掘機：我上次跟你分享完以後，其實那個時候我倉位就降下來了，後面一直都很低，到現在為止一直都很低。美股的、A 股的、港股的，當時還配了一些日股，這些倉位都降得很低。現在應該只有美股還有一點點倉位，但都不高，其他市場都沒有倉位了。

Mr. Z：基本上現金滿手就對了。那現在可不可以跟大家講講：我們的 AI 牛市、半導體牛市，到底走到哪一步了？經歷瞭如此劇烈的去槓桿，我們現在是在什麼樣的位置？是要重新上漲，還是基本上已經是頂部、準備往下崩了？

挖掘機：要分開市場看。首先韓國、日本、A 股這些，我覺得肯定是已經見頂了，創不了新高，甚至連高點都接近不了，這是我的一個判斷。

二、Coding 之外沒有第二個市場：頭部 AI Labs 的短期泡沫

挖掘機：先說說我對產業的看法。最關鍵的一點，是我們過去一年多一直在講的 Coding 市場：兩家頭部 AI Labs 主要圍繞這個敘事展開，它們的 ARR 長得很猛，所以也迎來了半導體漲得最猛的一段。那現在的問題有兩個。第一，除了 Coding 之外，再沒有一個短平快、能吃下很大市場的場景。第二是開源模型：近三四個月，開源模型的能力進步非常快，包括中國大陸的和美國的，而且這個時間點跟去年 DeepSeek 那時候不一樣：那時候智慧還有很大進步空間，但到了今天，開源模型的水位已經非常高，已經過了「能不能用」甚至「好不好用」的階段。過了這個臨界點之後，使用者更關注的就是價格、是成本。

你再看圖片模型：Google 的 Nano Banana、GPT 的 image、千問的 image，圖片領域已經陷入很嚴重的同質化競爭。因為我自己在一線，我能感受到 Google 拿了 Nano Banana 之後，算力使用率是下來了，因為有競爭對手在，成本價格也下來了。而且至少在我目前的視野中，可以預見大語言模型也會陷入這種局面，這是很不利的一個敘事。所以我上次在推特上發了一篇文章：頭部 AI Labs 短期是有泡沫的。長期肯定會隨著各行各業業務的展開再漲上來，但短期泡沫挺大。

這裡面有正在發生的事。無論海外還是中國大陸，很多 Agentic 公司已經把 LLM 那套東西換成了開源模型，兩層考慮：一層是成本，開源模型到了這個水位，能力已經足夠強；另一層是數據安全，因為對頭部 AI Labs 來說，拿到你的數據很容易去學習你這塊業務，而對 SaaS 公司來說，數據本身就是它的業務 knowhow。所以像 Perplexity 也好、Coinbase 也好，都在慢慢往開源模型上切，國內也是。大多數軟體公司會越來越防範這件事，因為 Coding 到了瓶頸之後，OpenAI 也好、Anthropic 也好，必然要去搶 SaaS 公司的業務。

三、86% 毛利站不住：從下游應用到上游半導體的傳導鏈

Mr. Z：我們稍微回顧一下，上個月底海力士開出來的財報，毛利是 86%。然後搞得蘋果說要漲價，漲得也很離譜，轉嫁給消費者。所以你的邏輯是，這基本上是不可持續的？

挖掘機：對。甚至閃迪 CEO 說接下來 4 年能維持毛利的那個說法，我也很擔心。頭部應用如果確認鬆動，後面中游的 CSP、下游的半導體，都會有挺大的問題。為什麼？你上游的毛利站不站得住，取決於下游：下游的毛利站不住，你指望上游維持這麼高的毛利，肯定站不住。而且現在這個毛利已經到了極端情況：一旦到了極端情況，它的邏輯也好、敘事也好，會很脆弱。 上次講完之後不是崩了一段嗎？現在又反彈了一段。這個反彈我覺得也合理，因為雖然預期不好，但當下的財報還是很硬，再加上一些回購。但長期邏輯，至少目前看是支撐不了的。

再看中游 CSP。CSP 現在的數據還非常好，因為需求還在，只是從閉源模型往開源模型轉的過程中，有一個點大家一定要注意：閉源模型是超高毛利，開源模型沒有超高毛利。雖然 token 消耗量在增加、可能還會繼續漲，但價格能不能維持住，是要打個問號的。 所以整體來看，最關鍵的還是盯住下游的應用場景：如果沒有看到新場景快速突破，你講什麼都不重要。目前看，Coding 之外的場景還很少。SaaS 領域能創造一些，但 SaaS 的重點在 knowhow 和管道，要一個行業一個行業去推，速度肯定比 Coding 慢得多。

Mr. Z：所以我們看到一個現象：三星也好、海力士也好，財報開出來都非常好，但股價都應聲下跌，這是一個危險的訊號。我還想提出一個質疑：有些人開始說記憶體股不是週期股了，但我認為它還是週期股，只是現在展現的是上揚的一面，等哪天又一次 oversupply 或需求減少，它還是會回到下行，只是還沒被表現出來。

挖掘機：我比較同意你的觀點。

四、更像房地產，不像 2000 年：循環融資與 NVIDIA Backstop

挖掘機：這一波 AI，大家本質上是在炒基建，美國在建新一代的基礎設施，包括數據中心、電力這些東西。大規模加槓桿去建設的時候，上游肯定會緊。但現在你看到幾個跡象。首先看錢的源頭：CSP 是錢的源頭，因為 AI Labs 幾乎還不產生現金流，現金流幾乎只來自 CSP，加上中東一些主權國家的錢。現在已經到了什麼程度？Jensen 要去華爾街，把投行的人拉進來玩，把 Blackstone 拉進來，號稱 5,000 億：相當於再拉錢進來，去維持這套東西。

那麼多錢砸進去，所有人都會關注一點：到底能不能產生超額收益？如果 Anthropic 未來一年能維持百分之七八十的毛利，那當然 OK，但這個假設現在真的站得住嗎？在我看來，智慧本身就是同質化的：我智商 145 和 147，本質不會有太大區別。同質化的競爭要維持毛利幾乎不可能，它就是商品，它的生意模式就是商品。如果這是事實，那你上游憑什麼維持這個毛利？大機率上游毛利會降下來，競爭激烈，然後下游應用開花，跟當年的電差不多。

Mr. Z：現在 NVIDIA、頭部模型公司、CSP、Oracle、Neocloud，再加上 Private Credit、甚至像 Goldman Sachs 這些投行，是不是在形成一種循環融資的結構？它跟 2000 年電信泡沫最大的相似和不同在哪？

挖掘機：其實我沒有太多去對比 2000 年，我一直覺得更像房地產。2000 年泡沫的時候，很多企業是沒有利潤的；現在是真實產生利潤的。現在更像是：一切建立在「頭部 AI Labs 增速可以非常快、毛利可以維持」的假設上，然後後端不斷加槓桿去建。你會發現跟當年的房地產很類似：所有人都覺得房價一定會一直漲，不斷加槓桿，把數據中心打包成債去賣、再去融資，跟以前的房地產債券再融資，本質差不了多少。它本身就是一種基建。 一旦價格開始跌，因為槓桿率很高，就跟韓國市場一樣，很快就崩了。

再給大家一個歷史對照。看中國房地產週期：從 2000 年左右開始，到 2007、08 年之後又風風火火漲了十幾年，但中國的銅、鋼鐵，在 2007 年就見頂了。這和現在的儲存有什麼本質區別？沒有太大區別。 現在之所以還會反彈，因為當下業界還非常好，但資本市場的金融週期和實體週期本身就有 gap：就像 2023 年初，實體週期還非常差，CSP 財報很差、甚至還在縮減 CapEx，但半導體開始漲了，過了半年多業績才慢慢兌現。現在是反過來：業績還非常好，但再過半年，如果沒有新的敘事或產業邏輯變化，業績見頂就會正式反映出來，而到那時候，這些公司的股票大機率已經跌了一大截。我覺得現在其實已經在那個階段了。

Mr. Z：這幾家 CSP 今年總共要砸 7,250 億 CapEx，但我們看不到 return 多快能產生出來。我覺得 Jensen 講的也有道理，他基本上是用 NVIDIA 的資產負債表當後盾，在做所謂的 NVIDIA Backstop，鼓勵 Neocloud 去搞 AI 數據中心，一旦這些比較小的服務商違約，Jensen 出來幫你兜底。但這套玩法是可持續的嗎？

挖掘機：Jensen 這樣做，長期肯定是對的：最後所有的智慧都建立在數據中心之上，長期看數據中心肯定不會過剩，就跟當年提前鋪的光纜一樣，最後都能用上。但現在這個價格是不是合理？美光 75%、85% 的利潤是不是正常？英偉達 75% 的利潤是不是合理？我質疑的是這一點。如果下游的利潤率沒有這麼高，那現在的價格就是在需求極度擠壓下產生的，長期站不住。 還有一點：Neocloud 的兜底，Jensen 只兜一部分，不是所有都兜。對 Jensen 來說快速把卡賣出去當然最好；包括他這次站出來維護開源模型，也是生意：如果模型被兩家閉源壟斷，它們完全有能力自己做 ASIC，因為自己最懂自己的模型，這對 NVIDIA 的卡是傷害；開源模型各家都做、模型不固定，對 NVIDIA 才是最好的。都是生意，不用看他們在說什麼，要看他們背後怎麼想的。

五、閃迪的 DCF 練習：300 億乘 4 年加殘值，也就值 1,600 億

挖掘機：所以我的看法是：那些漲價漲得很兇的公司，大概都不用去看了。 長期需求肯定還是高速增長，但價格已經漲到天上去的，未來要靠很大的量去補：EPS 就是量和價，靠量把 EPS 補上來的時候，這些公司很可能就是高點了，很長時間的高點。

即便它們現在有分紅，我也算過。拿閃迪來說：稅後現金流大概每年 300 億美元，就假設按 CEO 說的，接下來 4 年價格維持不變，那就是 4 年 1,200 億利潤；公司本身按週期底部再給一個溢價，算 400 億。用 DCF 估，這個公司也就值 1,600 億。你看它現在多少？ 而如果未來 token 價格往下跌、GPU 的訂單也下降，那就直接推翻了 CEO「未來 4 年價格穩住」的判斷，就要重新算了。

六、宇樹市值超過 Figure AI：機器人 5 年內看不到大規模落地

Mr. Z：講到其他應用場景，我想到機器人。今天宇樹科技上市，一開盤就噴了大概 600%，最高有 3,600 多億人民幣的市值。我看創辦人王興興穿著西裝筆挺，臉上完全沒有半點笑容，大概是在想：這完全是一堆故事，不知道到底能不能落地。中午的午宴，王力宏也去了，旁邊坐的是紅杉的沈南鵬。你換算成美元，530 多億美元的市值；美國 Figure AI 在私募市場的估值才 390 到 400 億美元左右。這完全不是在交易基本面，這只是 sentiment，很像 SpaceX 上市的時候。其他機器人股像優必選等等，也有一個吸血效應。這部分老師怎麼看？

挖掘機：我一直不看好機器人，包括之前炒得很火的時候。原因是機器人離落地還很遠。現在所有基於機器人的炒作分兩部分，一部分是供應鏈的，絲槓、靈巧手這些東西。但機器人要推廣，有幾個很重要的問題要解決。首先是模型：訓練模型需要數據，但機器人行業的數據採集非常困難，不像自動駕駛，所有司機都在幫你採集數據。現在很多機器人公司是僱人手扶著機器人去操作、用這種方式採集數據，可想而知有多慢。而且除了視覺數據，還有觸覺這些數據，都非常困難。我自己的判斷是：機器人 5 年之內都看不到大規模落地，包括美國的特斯拉、Figure。 這個事情發生在這個市場上，我覺得也不奇怪，因為離譜的事情很多，但它肯定是個泡沫。長期我看好，等技術真的過了臨界點我肯定看好，但現階段至少看不到任何技術突破拐點的跡象。

Mr. Z：我覺得大腦這一塊不用擔心：中國本身的大模型，DeepSeek、月之暗面 Kimi、千問這些開源模型都非常強，還用老美不到 10% 的成本做出來。宇樹背後我印象中 DeepSeek 也認了將近 5% 的股權。至於四肢、身體、製造這一塊，讓我聯想到美國人造車：蘋果說要造電動車，10 年到底造了什麼？特斯拉以毛利和利潤的角度來講也不算好標的。所以這個賽道最後勝出的玩家，我覺得還是中國的。

挖掘機：有可能。中國在需要比較高工業技術的產業裡確實有優勢，本體、製造這一塊就跟汽車一樣。可能某一天美國把類似機器人的大腦做出來了，中國模仿也能做出來。但在那個臨界點到來之前，我都不太看好這個行業。

七、RSI 走到頭：Transformer 的最後一級台階，與拉滿的 Coding 滲透

挖掘機：再展開講講大家一直在說的 RSI（遞迴自我改進）。分兩部分。技術上，人工智慧已經發展好幾代了：Transformer 2017 年出來以後，每一代都是預訓練、後訓練、強化學習，然後是 online learning。今天的 RSI 本質上是 online learning 的升級版：讓足夠聰明的模型自己選樣本、自己訓練，可能幾分鐘訓練一次。到了這一層級，Transformer 基本上就走到頭了。下一次技術迭代，指望靠 Transformer 本身，可能性不大，一定要有新的模型結構進來，才能讓智慧再上一個台階。

另一部分是我觀察到的滲透率。身邊那些深度使用 AI 的人、可能會深度使用 AI 的人，基本上都已經覆蓋到了。Coding 這塊的變化基點，是去年 Claude Sonnet 4.6 出來以後突然來了個躍變：當時身邊 10 個人裡可能兩三個人在用；到今年三四月、四五月，10 個人裡 10 個人在用，每個人手上 Codex、Claude Code、Cursor 都有好幾個，使用深度拉滿。然後開源模型出來，訂閱費用從 200 往下降到 100，現在還在降，因為成本跌下來了。身邊很多同事、企業也在慢慢把模型換成 GLM、Kimi 這些，公司層面在推動從閉源換開源。所以每個人的使用費用，就叫 ARPU 值好了，只會往下降，不會往上漲。這個數據會慢慢體現出來：像我們從 Claude Code 切 Codex 大概是五六月份的事，所以 Anthropic 的 ARR 放緩會先體現出來，然後是 OpenAI：它搶了很多份額，但為了競爭經常給你重置額度、讓利 token，又把價格降了，這個數據可能在未來一兩個月也會體現出來。

Mr. Z：我看到 OpenAI 發公告，宣佈暫停針對要部署的最新模型的強化學習訓練兩週，說是達到了他們定義的「關鍵網路安全能力」門檻。聽起來蠻瞎扯淡的，還是其實是「我沒錢了、GPU 不夠用了」，先弄一個冠冕堂皇的理由？

挖掘機：這個我們不知道內情。但至少要改變我的看法，他要解答我幾個問題：你的 ARR 能不能增長？你不能跟我說競爭沒問題、我們市場還很大，你得告訴我市場是什麼、你透過什麼方式競爭、透過什麼方式維持價格。現在至少沒有任何跡象能推翻我的看法。 而且 ARR 只要一旦放慢，哪怕速率還是正的，只要數字往下降，市場就會猛烈往下砸。Token 的增長肯定還是指數級上去的，但 token 指數上去，不代表 ARR 指數上去，也不代表 Anthropic 或 OpenAI 指數上去。傑文斯悖論是指全行業：全行業沒問題，但到具體某家公司就不一定了。

還有一個側面：現在 10 年期、30 年期國債利率很高，某種程度上也反映了 ARR 需求預期很高，因為本質上是企業債在搶佔政府債，這幾個 CSP 龍頭把市場的錢都吸走了，錢的價格變貴。但如果這個增長假設是錯的、增長沒那麼快，那不是更尷尬了嗎？

八、產業內的泡沫訊號：把調參的人捧成神

挖掘機：因為我自己在產業中，我覺得產業中明顯有一些泡沫，給大家舉個例子。現在這個行業裡，做模型訓練這些事情，除了最頂尖的那幾個特別厲害的人，其實大家做的事情比以前更簡單了：因為有 AI，洗數據也好、搭模型結構也好，都比以前簡單。但你去看這個產業，把這些人捧得跟神一樣。實際上絕大多數人做的事情，比以前做的更簡單。

另一點是產業視角和市場視角的 gap。行業剛起來的時候，產業裡的人通常偏悲觀；到產業中後段的時候，產業裡的人會非常樂觀。你現在去調研任何一家硬體公司，它都會告訴你「我們非常好」；但 2023 年初你去調研，大多數人都告訴你「我們很慘」。產業裡的人是看見了才相信，因為它明確發生在自己身邊；但他們不知道的是：當身邊全都是的時候，實際上景氣至少已經在頂部區域了。 這也是各行各業都有周期的原因：當產業裡的人 FOMO 著加槓桿衝進去的時候，產能過剩才會出現。

還有一個現象：現在所有大公司裡面，大家都在做 Agentic System，但很多很多團隊都在做相同的事情，都還在探索、又沒有結果。這種情況一旦行業遇冷，收縮會非常非常快：企業一旦開始盤點 ROI，就會發現絕大多數團隊在做重複的事，這些本身都是很大的冗餘，最後都轉成了 CapEx。多餘的算力會從哪裡冒出來，都不知道。

Mr. Z：這讓我想到我一些竹科的朋友。這一兩年跟他們聊天會發現，產業內的人跟市場交易的邏輯有時候很相反：你看股價很好、線圖很好，但你問竹科的人 CPO、光通訊，他們會告訴你「根本不知道在幹嘛，很多還不能落地」，可是你看這些概念股炒得跟什麼一樣。產業內的視角跟市場第三方的觀察，確實不太一樣。

挖掘機：對，我自己從 2022 年底一直在產業中，同時跟金融圈的朋友交流，兩個視角交匯以後，看法就會有一些不一樣的東西。

九、末日狂奔：一個月兩輪融資，與 Anthropic 的 IPO 窗口

Mr. Z：講到一級市場，我今天看到一個新聞：Jane Street 領投了 AI 推理晶片新創 Etched，募了 7 億美元，估值 210 億美元。注意一個細節：一個月前，這家公司才剛完成 3 億美元的 C 輪，估值 100 多億，Sequoia、a16z 都投了。一個月內做了兩輪融資。我的感想是：這是一個警訊，大家看到 AI 的狂熱可能準備要熄火了，這些還沒上市的公司要趕緊在私募市場搶錢。

挖掘機：肯定的。OpenAI 也好、Anthropic 也好，它們肯定很著急。

Mr. Z：甚至傳言 Anthropic 要在 10 月搞 IPO。市場現在還有那麼大的 resilience 可以接一個 2 萬億市值的盤嗎？這個畫面太美我不敢想像。如果我是 Dario，是不是趕快把投行找來，不管三七二十一，10 月就認真發出去，underwriters 託底，散戶來接盤，看起來是這個劇本？

挖掘機：我的一個判斷就是：上市可能就是高點，至少是一個短期高點。 未來能長什麼樣子要再看。而且 Jensen 也好、華爾街的資本也好，大家都綁在這上面，同一條船，所以順利發出去應該問題不大。但發出去之後，先進去的資本套現了，也就完了。

Mr. Z：所以 Jensen 才是最聰明的：2022、2023 年把這個局做出來，慢慢把大家都拉到同一艘船上，現在騎虎難下，要死一起死。順便分享一個我們的觀察：我們本身是 Crypto 基因，今年二三月發現做節目聊 Crypto 沒人要聽，春江水暖鴨先知，我就知道那邊流動性爆了，馬上轉來學 AI 學半導體。但你看從 6 月底 7 月中到現在這一整段 correction，Bitcoin 其實沒有跌得很厲害，我覺得有人一直在囤貨。還有一些 DAT，像最大的 Solana DAT Forward Industries，這禮拜大家都在跌，它們反而小幅 2%、3% 慢慢在漲，還撐著。Crypto 的一級市場也在去蕪存菁，爛專案倒著倒，連 Paradigm 這些 Crypto VC 都搞了基金說要投 AI。所以我的淺見是：如果半導體的錢要 take profit 或 take loss，大家可以慢慢把目光瞄一眼 Bitcoin。Not investment advice。

挖掘機：我對 crypto 不懂，但我有去看 MSTR、Coinbase 的 K 線圖，我覺得有可能，有點東西。你說的可能是對的。

Mr. Z：講到 Jensen，黃老闆來台北，我只是要去吃個夜市、喝碗排骨湯，都人滿為患。熊市的話他還是該賣 GPU，但他其實該來當觀光大使，這才是他的本業。對了，順便推薦一個我現在很喜歡看的頻道，叫硅谷101，陳茜小姐主持的，每一集我都很推薦大家去看：人家那才是專業，請非常資深專業的人，我們這是打屁節目。你看他們近期在講 GPU 到底為什麼可以炸出那麼高的利潤；前幾期講海力士怎麼崛起：SK 集團一開始是搞電信、通訊跟石油的，Hynix 其實就是 Hyundai 跟 Electronics，現代電子，2000 年代初被崔泰源掌權的 SK 集團接手，才變成 SK 海力士，還幫大家分析崔泰源跟他的丈人、韓國前總統盧泰愚的關係，和他們在打的離婚官司案。還有一集講輝達崛起：黃老闆 1993 年怎麼殺出血路，一開始是最硬的乙方，誰都不甩：微軟找他秘密研發 Xbox，回頭想壓他 GPU 的價格；中間一度被 AMD 跟 Intel 包夾快掛掉，2006、07 年去研發現在大家耳熟能詳的 CUDA，當時華爾街認為 CUDA 的價值是零，看不懂影象顯示之外還要搞什麼科研應用，沒想到現在 CUDA 最重要。

挖掘機：他的很多集我都看過，這些知識點呈現得很紮實，要多看。

十、空倉等崩、買 put 保護：2027 可能是殺傷力很大的一年

Mr. Z：來到尾聲。所以在這個時間點，到底該怎麼做比較好？我知道你的主旨是手囤現金、不要瞎搞，但能不能講細一點：儲存、Neocloud、GPU，如果現在有倉位的話，各自該怎麼辦？

挖掘機：散戶最好的做法就是空倉等著：等這些事情某天爆了，再下來撿就好了。如果把它定位成一次基礎設施建設，那等它爆了之後，你就買那些政府一定會救的公司，英特爾這種就好了。 如果你手上已經卡了一些晶片股、記憶體股，又還是很看好它，那就買個 put 保護一下：用少量的錢買個保險，萬一出現我說的極端情況，至少可以保護你的多頭倉位。機構必須有倉位的，就均衡一點。

分板塊講：我現在最不看好的是高槓杆的那些，市場一旦坍塌，槓桿爆下來很快。Neocloud 本身很多是微軟這些大 CSP 的風險轉嫁公司：微軟自己不建數據中心，委託你去建、給你下訂單，但你自己不產生現金流、舉債率又那麼高，我對這些公司保持很謹慎。儲存這些公司至少現金流還很足，大概不會死，但即便跌了很多，位置還是很高：跟它正常週期比，PB 還是非常高，還是要謹慎。我自己對半導體、對 SOX 是高度警惕的。相對來說，軟體反而更安全一點，雲、大 CSP 會更安全一點。其他行業只要預期足夠低、在低位的，我覺得 OK。所以我的看法是：美股整體不會跌很多，但半導體會跌多少，我還是挺悲觀的。

Mr. Z：所以 2026 的狂暴牛市基本上已經結束了？

挖掘機：對。我自己一個比較悲觀的看法是：如果沒有新的應用場景跑出來，2027 年可能是一個殺傷力很大的一年，指數跌幅很大的一年。 你們可以去看半導體指數的年線，看 5 年均線：偏離度是很大的。即便今年到現在收平、不往下跌，明年無論怎樣它都可能去踩一下 5 年均線，踩下去差不多要跌 40%、50% 這個水平。當然，美國要選舉、台灣也要選舉，選舉前有可能再拉一小波，這種情況也很可能發生。但我自己的看法是：它肯定到了行情末端了。全球市場現在除了美股沒怎麼跌，其他都已經跌得稀里嘩啦，因為美股流動性最好，貝森特也好、川普也好，一直在維護這個市場。

Mr. Z：確實，台股其實已經有一些提前反應：像被動元件的國巨，已經跌了 40%、50%。那利率這邊呢？我看 Stanley Druckenmiller 的基金公佈 13F，都在部署對利率比較敏感的產業，像房屋、汽車。而現在的聯準會主席沃許，之前就在史丹利那邊工作，我相信史丹利一定知道一些別人不知道的東西。是不是可以理解成：利率基本上不會再高了，但也不太可能猛烈降息，因為猛烈降息就代表增長完蛋了？

挖掘機：宏觀我不太懂，但我自己的看法是：在這麼高的利率情況下再加息，可能性不大。但問題是，在這麼高的利率下，有可能某些環節坍塌了，導致衰退，然後降息。坍塌的就是我剛剛說的那部分：原來高高在上的那些，回到它該有的位置上，然後再降息，重新慢慢爬。我的設想是這麼一個情況。 我對 AI 產業不悲觀：整個市場上中下游所有的預期修正之後，每個公司、每個產業回到自己該有的位置，這個產業還是會健康往前發展的。只是現在的價格，不是一個好價格。

Mr. Z：懂。那大家該做什麼，還是迴歸那句話：沒事幹，不要亂點、不要亂買、不要亂賣，或者去把中國最近很屌的那部電影《牛來》多看個幾遍，身心也舒暢。那部片我覺得蠻屌的：它體現的是一種 AI 時代下的不完美，真的很好笑，爛到大家都要去看。

挖掘機：《牛來》現在票房應該差不多 1 億人民幣了。

Mr. Z：真的假的，我幾天前看還以為才兩三千萬，我連娛樂資訊都落後了。到底為什麼可以做得那麼爛，還可以上到中國大陸的電影院，這是我最百思不得其解的。好，市場就是這樣，美股市場永遠都會給你買入的機會，市場不給你機會，川普也會給你機會。最後預告一下：168X 之後想走一個新的方向，我要把它做成一檔亞洲科技界的康熙來了：行情好，我們認真聊行情；行情不好，大家來取暖、聊產業、聊有意思的事。計劃是每週一到週四，每天晚上七八點搞一集，每一集之後照樣出文章，影音放到 YouTube、Apple Podcasts 跟 Spotify，X 也會出文章。大家有想聽的嘉賓，歡迎私訊或留言。非常感謝挖掘機老師今天跟大家聊了這麼多，我們下集再會！

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168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持

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2026 年，中美大模型競爭進入白熱化，「主權 AI」成為全球熱議關鍵字。就在 Anthropic 模型發布受到白宮審查的風波之後，愈來愈多國家意識到：不掌握自己的模型，就等於把攸關國運的基礎設施交到別人手裡。

在這樣的背景下，168X 邀請到資深國際新聞記者、長期投身 AI 工作流實踐的安替（Michael Anti，@mranti）。在這場近兩小時的對話裡，他給出許多犀利判斷：他認為晶片封鎖攔不住中國，真正能打擊中國的反而是「恢復全球化」。 他更提出「供應鏈政治」的視角，從 AI 資本主義與共產主義之爭、歐洲的困境、各國的格局，一路談到他如何在生活、育兒中應用 AI。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Victor（@vcmktasa） · Mr. Z（@168MrZ）&來賓：安替 Michael Anti（@mranti）

收聽訪談：原 X Space 音檔連結 | YouTube 版連結（音質更佳）

本文目錄

• 一、AI 是新聞業「遲到的打擊」：資深記者只剩兩條活路

• 二、誰有資格當 AI 安全守門人？從 Dario 的傲慢到中國的低價戰略

• 三、供應鏈政治學與二次崛起：晶片封鎖為什麼攔不住中國

• 四、主權 AI 崛起：從被 Anthropic 逼出來，到「地區主權 AI」

• 五、全球 AI 競爭格局：歐洲、中東，與印度、韓、法、日誰能突圍？

• 六、AI 如何改造企業、個人工作與內容影劇產業

• 七、用 AI 育兒的紀律：AI 要當「能揍屁股的爸爸」

• 八、未來三年 AI 格局：別低估中美，當「人」不再是社會主體

一、AI 是新聞業「遲到的打擊」：資深記者只剩兩條活路

Victor：你從國際記者到現在把大量時間投入 AI 工作流，今天會怎麼定義自己？記者這個身份還意味著什麼？

安替：我原來做國際新聞和國際政治分析，既在中國媒體（南方報業集團、財新）、也在美國媒體（紐約時報）做過，還在伊拉克做過戰地報導。

AI 對新聞行業是一個「遲到的打擊」。 新聞行業早就被社群媒體、Twitter、新浪微博、抖音打擊得全面收縮；AI 一出現，把新聞報導裡除了調查新聞 IP、以及更獨有的 access（管道、資源）之外的大部分功能都取代了。

我去年生了一場大病，現在定位成在恢復身體、也在 AI 時代的震驚中學習，每天大量用 AI 重寫自己過去引以為傲的工作。

現在中美模型每週都有大變化，你去年很自豪的工作流或 agent，DeepSeek 或 ChatGPT 一次升級就搞定了；我們用 Codex 和 Claude Code，一開始用很多 skill 去問使用者問題，現在都讓大模型自己幹。因為你提供的工作流經驗本身也在被大模型學習，大模型是在吃掉所有的中間者。 連 Palantir 都在控訴 Anthropic、OpenAI 在吃掉他們作為商業服務公司（FDE，前線部署工程師）的業務。

Victor：你覺得網際網路革命和 AI 革命這兩輪最大的不同是什麼？它會怎麼改變記者和專業分析者的位置？

安替：這次 AI 革命對新聞和政治分析行業就是摧毀性的。像電視劇《疑犯追蹤》（Person of Interest）裡的「The Machine」掌握所有鏡頭和紀錄，自動分析可能發生的悲劇、再讓人類 agent 在事發前解決，這種想像今天已經成真。不管記者多聰明，這種智能最後都會過渡給 AI。

人類如果還有價值，我認為有兩個地方。第一，你可以成為一個 IP。 你看國外很多 Podcast，做的人不一定是最好的記者，但他有名，行業裡的 CEO、創始人都願意跟他說話。未來你要做記者，首先得做 IP，否則憑什麼跟 AI 的調查相比？

第二，是你握有 AI 抓不到的私有資訊。 比如財新的調查性新聞，記者控制著很多 access，不太容易被公開網路搜尋或私有資料庫解決。除了這兩種，不管你做文字、短影片、音訊，都鬥不過 AI，這個行業的前景本質上很灰暗。

二、誰有資格當 AI 安全守門人？從 Dario 的傲慢到中國的低價戰略

Mr. Z：你提到問題不是大模型需不需要安全守門人，而是為什麼該由美國政府擔任。你反對的是政府介入，還是反對一國把標準變成全球標準？

安替：在 AI 之前，我們有一個基本共識：不能因為你「可能有罪」就把你抓起來，罪行必須實施、有實質損害才追究，《關鍵報告》（Minority Report）講的就是這個。但現在很奇怪：一家美國公司（比如 Dario 的 Anthropic）就有資格說中國人用 AI 有危險、不能給中國人用？難道 AI 之前所有關於自由的最基本原理和共識，到了 AI 時代都不算數了嗎？

政府治理是有限度的，關鍵在於你治理的是真實、當下的危險，還是一種危險的想像。核擴散為什麼要防？因為核彈一爆炸一個城市就沒了、代價過大。但 AI 不一樣，誰能實事求是地告訴我，AI 帶來了什麼像核武器一樣、當下的、畫得出來的風險？畫不出來，那就是想像的風險。

我一直批評歐洲的《AI 法案》（AI Act），所有規則都根據科幻想像的場景去禁止，我看完感覺像在讀一部反烏托邦小說。有個著名美國學者討論過：如果重生後看到希特勒，該不該在他作惡前就殺死他？但到現在為止，AI 還沒帶來核武器和希特勒那樣的毀滅性風險，它還是傳統的風險。 傳統罪行的原則就是，罪行必須有實施、或有即刻實施的風險才可能禁止。所以我對 AI 治理持猶豫態度：你可以做，但不要因為治理而扼殺了 AI 在搖籃時代的發展。

Mr. Z：所以這比較像私人企業為了融資、擴大市占率所採取的手段，加上中美在打 AI 冷戰，因此去倡議這種思維？

安替：而且只有 Dario 一個「瘋子」是這麼想的，其他公司都簽了開放權重（open-weight）協議、支持開源。有人猜他這麼想跟百度有關係，這是個玩笑，但我認為 Dario 完全錯誤。AI 還在早期，要給它很大空間，不要用治理核武器、管控納粹德國的方式去管 AI。

Mr. Z：中國大陸擅長打價格戰，比如電動車，他會不會是怕 token 有一天也被砍到那樣？對 Anthropic 來說，砸真金白銀卻不再有利潤，商業上和對投資人不 make sense。

安替：當然。現在真的有一個「AI 資本主義」和「AI 共產主義」的討論了。

美國基本上是 AI 資本主義：融資、上市、資本獲益。但中國是被迫打一場「AI 共產主義」，走的很多路其實是「AI 普世」：用非常低的價格占領市場。 它的理論是：最好全世界都用中國開源模型為底座，這樣中國的算力、AI 應用就能架著開源模型行銷全世界。

如果切·格瓦拉（古巴革命核心人物）還在，他一定是一個「AI 普世主義者」。因為現在有一個 AI gap：非洲國家要用自己的 AI 應用，只能用中國比較好的模型。當然 Codex 也加入了低價傾銷（最近剛調價），但第三世界很多人還是要用低價模型。所以美國的模式不一定能在全世界打破中國這種類似共產主義的低價戰略。

三、供應鏈政治學與二次崛起：晶片封鎖為什麼攔不住中國

Mr. Z：這也呼應到美國一直禁止 H100、B100 這些輝達高階晶片輸出中國。但這真的有用嗎？

安替：這裡我要講一個關於我專業上的重大反思。二十年前學國際政治，會分理想主義還是現實主義、地緣、盟國還是敵友，但都沒意識到：現在理解國際政治，其實只有一個關鍵詞，叫供應鏈（supply chain）。

俄羅斯跟歐洲在能源、烏克蘭的戰爭，不管哪個國家、哪種主義，談主權也好、獨立也好，最後都變成「我怎麼控制我的供應鏈」。這是從 2020 年 Covid 口罩危機開始的。最近法國有一位學者提出一個概念，我理解為「流政治學」，也就是供應鏈政治學：供應鏈成為判斷誰是敵人、誰是朋友的核心。

中國除了加入 WTO 的第一次崛起，還有一個「第二次崛起」，在歐洲叫 China Shock 2.0，發生在 2020 年之後、是供應鏈造成的。2017 年中美貿易戰、到 2020 年疫情封控時，很多人都覺得中國完蛋了、像「西朝鮮」；結果沒幾年，全世界又說中國是第二個超級強權、是 G2 之一。一個美國自由派（紐約時報）和一家中國保守派媒體（環球時報）都在說中國的偉大，你不覺得很怪嗎？

中國供應鏈的地位，其實是「過去全球化的一個縮小版本」。 全球化講究「零庫存」、供應鏈分散各國越便宜越好，後來美國覺得全球化傷害了中產階級、用關稅中斷了全球化。但資本只要有一個交易成本（transaction cost）更低的地方，就一定會穿過那個成本最小的通道。 資本一看只有中國有全供應鏈、人才也足夠，從礦產到包裝到市場測試全都齊全、交易成本最低。所以你玩晶片限制、供應鏈封鎖都沒有意義；你就算把工廠搬回美國，只要最便宜、最完整的全供應鏈還在中國，所有資本下意識都有把重要部分放回中國的衝動。

真正對中國最大的打擊是什麼？是你恢復全球化。 這時你才會發現：我不必一定到中國，在其他地方也能把價格降下來、還有更安全的供應鏈。但你不這麼幹，最後就還是會回到中國，因為資本是趨利的。我是一個市場主義的信奉者，不相信人為能干涉這種市場的欲望。

四、主權 AI 崛起：從被 Anthropic 逼出來，到「地區主權 AI」

Victor：一個國家需要自己的大模型嗎？世界銀行認為發展中國家不必耗費鉅資訓練基礎模型，但越來越多國家在追求主權 AI（Sovereign AI）。

安替：首先要問，主權 AI 是被誰逼出來的？是被 Fable 5、被 Anthropic 逼出來的。 當 Anthropic 說它的 Fable 5、Mythos，只能給有限的、美國的、他覺得安全的「好孩子」用；並且白宮說要審查它的 Fable 5 發布，審查了大概一個星期。

這時候全世界突然發現：我如果不是美國國籍、沒拿到美國許可、沒得到批准，甚至都不能用比較好的模型。這種危機讓所有國家產生了一個膝跳反應：我一定要有自己主權的 SOTA（最先進技術）模型。 於是中國開了網際網路 AI 峰會、領導人也提出要 open source。因為 AI 到最後是很關鍵的基礎設施，跟水電一樣，你怎麼能容忍水電被外國政府掐脖子？

第二，很多國家不希望國家機密研究都要通過 Anthropic。特別是 Palantir 說得很清楚：Anthropic 和 OpenAI 這些大模型提供商，一定在用他們的資料，並且會剝奪他們的業務。 但這有個經濟限制：重新訓練一個中國開源模型自用，最低成本大概 2,000 萬美元，還不包括每年的維護、資料中心、電力（例如在印度玩就不行，一直缺電）和最好的 AI 人才。

因此未來可能出現一個妥協，叫「地區主權 AI」： 整個阿拉伯、海灣國家基於沙特、阿聯酋建一個，中亞一個，非洲則法語非洲和英語非洲各一個，幾個國家拼一下就花得起這 2,000 萬美元。無論如何，對主權 AI 的擁抱是一個非常確定的趨勢，因為任何國家都不希望被一個霸權（不管中國還是美國）掐脖子，而且我總想做點自己秘密的事，比如發展彈道武器，在成功前怎麼可能透過你的 Anthropic 或 Kimi 去做？

五、全球 AI 競爭格局：歐洲、中東，與印度、韓、法、日誰能突圍？

Victor：你之前說歐洲落後是因為喜歡監管、而不是擁抱 AI。這個判斷有改變嗎？

安替：判斷沒有變。歐洲原來是我非常喜歡的地方，因為它代表了文明。我常把歐洲想像成《魔戒》裡的精靈國度：一個個唱著聖歌、穿著白衣、金髮高個，那種天堂般的聖潔國度。

但它有一個大問題：歐盟的建立是為了對抗希特勒、制止「惡」，很多投票都是共識投票；而它對 AI 的治理沒有一個中央政府辦公室，是下放到各成員國：愛爾蘭管資料中心、義大利管 TikTok、西班牙也有它管的。這就好比中國 AI 企業的監管傳票，是從浙江某省公安局、廣東省檢察院分別發出來的，你能受得了 30 個省不同程度地向你要監管嗎？

歐盟這種制度是為了保持「善」，但到了 AI 時代，AI 注定要改變一切、搶走所有人的工作。它的成功和它的「惡」是一體兩面：只要它成功，就一定能取代 90% 的人，那它的成功本質上就是對人類的一種惡，只不過還沒到希特勒、核武器那種致人死亡的程度。 這種東西對歐洲來說就是「惡」，那你還玩什麼呢？

反觀中美，兩國對 AI 治理表面很嚴、其實放了很多水：白宮原本說要在開源模型發布前審查、後來也撤了；中國做模型要很多 license，但批准後升級就不需要重複申請，所以發布非常快。中美完全採取睜一隻眼閉一隻眼的態度：只解決最大的問題，其他當作發展中的問題，走一步看一步。這種寬容給了中美 AI 發展最大的機會。 而歐盟不是一個中央政府治理，是 27 個國家、不同檢察官出於各自利益不停檢查。所以未來 50 年之內，就是中美兩國控制 AI 的一切，歐盟永遠卷不過中美。

Victor：中東用能源、資本大規模建資料中心，也拿到大量美國高階晶片，有機會成為第三個 AI 中心嗎？

安替：主要還是缺人。中東不僅缺人才，人本身就少、能自由的人更少。真正的 AI 創新，需要非常多自由的、市場化的人去嘗試各種古怪的念頭，這一點中東連人都沒有，市場也不太有。 中東雖然有錢、能做資料中心，但服務落地的地方並不是中東本地，可能是全世界的伊斯蘭國家。實際上像馬來西亞、哈薩克斯坦這種更世俗化的國家，可能更會去解決現實問題。AI 是需要有場景的。 在中東，因為宗教和人口的原因，不太可能成為未來的市場中心、AI 中心。

Victor：那對其他地區，比如東亞、印度、東南亞，你比較看好哪些地區的 AI 發展？

安替：看其他國家都要看「人才」。

我最近對印度 AI 挺關注的。 講到主權 AI 的想像力，印度非常積極，也做了自己版本的 AI（基於 Llama 3），野心很大，希望第三世界的 AI 都以印度的為藍本。印度語言多、少數民族多，只要解決自己的多語言問題，對全球各種主權 AI 的理解就更適用；而且印度人很多很窮，要用很便宜的應用。加上印度有像 MIT 那樣的科技大學，工程人才非常多；AI 摧毀了他們整個第三方軟體服務行業，但這些人才還在，轉為 AI 人才的成本也不高。所以未來很可能，印度這麼多軟體服務人員，會轉型成全球的 AI 應用服務人員。

東亞的話，韓國對 AI 的追求比較大、股市也很好，發展應該挺好。

其他國家我肯定看好法國：法國有 Mistral，這個開源模型雖然比中國的差遠了，但已經成為歐盟各機構主權模型的一個模板、基座模型，也做了很多 FDE 生意。它早就想清楚了：我在 To C 做不過中美，那我就做 To 政府、做主權模型。

Victor：在這波 AI 熱潮下東亞半導體供應鏈都受益，日本接下來會怎麼樣？

安替：日本最大的問題有兩個。第一，它對美國太信任。 ChatGPT 第一個海外基地就在日本，很多傳統的歐美機構如 EuroAsia 的海外基地也設在日本。日本跟美國是戰略聯盟，覺得美國會給它完全的解決方案，就沒有衝動讓年輕人去創業。

第二，日本是一個老人社會，創新很差，年輕人不敢失敗。 你看它做火箭，失敗一次全體都道歉、差點要自殺的樣子；換成美國、中國，馬斯克失敗全體鼓掌，因為失敗也是重要的演練，中國長征火箭發射失敗也不會道歉。這兩件事不改變，我不覺得日本的 AI 有很大的自主性發展。

六、AI 如何改造企業、個人工作與內容影劇產業

Victor：史丹佛《2026 AI Index》顯示 88% 的組織已用 AI，但 Agent 在企業的實際部署仍很有限，企業最難跨的門檻是什麼？

安替：真正的 AI 改造是「傷筋動骨」的，是百倍以上的改造：把整個人的串列工作流程，變成可能上百個流程並行的 AI 自動化過程，是一個摧枯拉朽、大量裁員的過程。 這件事除了董事長、CEO 之外，誰有資格做？所以大部分企業的 AI 改造，其實都是「拆東牆補西牆」，因為他不敢裁掉 90% 的人，只能在不大量裁員的情況下做提效，這種提效基本沒什麼效果，只是提高幾十百分比而已，沒有幾個大型企業撐得住這種改造。 所以更快的反而是重新做一家新創公司、做大之後把大公司吃掉，走的還是網際網路創業的邏輯。

Victor：當 AI 能做越來越多任務，人類在工作上的角色會有什麼變化？

安替：你跟 AI 一起工作，要把它看成一個名校畢業、有十年工作經驗的最優秀員工，而且你手上有很多這樣的員工。 你自己並不是最好學校畢業、也不是行業裡最強的人，那你怎麼管理比你聰明的人？你只有承認「我的智力不如 AI」，你要做的就是管理這幫最聰明的人為你服務。 如果你老覺得它是助手，整個 AI 的工作效率就會被你的智力和格局牽制。你負責的是最後的結果、市場需求、品質控制。把這個理解透了，你才能管理好 AI。

Victor：中國這邊像 Seedance 等影片模型非常強，AI 短劇已經展現真人低成本難以實現的效果。當製作能力變便宜，內容產業裡什麼會變得更有價值？

安替：AI 短劇給我的感覺很震撼。我現在倒過來看中文短劇，都覺得撐不住了，品質、想像力、表現力都太差。因為 AI 能把很多你小成本拍不出來的東西直接表現出來。 AI 短劇這個現象告訴我們，AI 把「想像力」這件事拉平了：從文字，到影片，甚至到裝置、軟體、遊戲、現實的一個工程。 以後每一個小說家，都可能成為好的編劇、好的遊戲設計者、好的軟體專案設計者。所以我非常樂見。它只不過摧毀了影視這個行業（會變得非常小），但會興起很多新行業，比如 3D 的 AI 遊戲、真實場景遊戲，創造出遠超現在影視市場規模的更大市場。

七、用 AI 育兒的紀律：AI 要當「能揍屁股的爸爸」

Victor：你用 AI 輔導孩子學習，不讓模型太早給完整答案，怕妨礙他形成直覺。這方面你有什麼心得？

安替：這點我有很多想說的。我在訓練他打競賽，就發現 AI 不是我們期待的樣子。做爹和 AI 有什麼區別？因為爹可以揍孩子的屁股（只是揍屁股）。 我能保持「揍他」的能力，意味著我對孩子的強制是可以做到的；AI 是一個被動的東西，不存在對我孩子的強制。 但我可以把他的 iPad 收掉、給他一個目標：不做完就別吃飯。孩子在學習時，如果沒有這種強制，其實是沒有感覺的。我對比過用 AI 和送夏令營，孩子說夏令營老師有很多聰明的方法，但更重要的是夏令營有一幫同學在，而且早上 9 點到晚上 9 點一直上課，你在家裡不太可能做到。

聰明的引導是什麼意思？你不能跟 AI 說「給我一個題解、怎麼解題」，那孩子很快就會廢掉，因為他會產生依賴：任何題目都有 AI 的結果，那我幹嘛還認真去想？ 所以絕對不能給他最後版本，頂多給一個大概的結構。我現在的做法是：先讓他寫下自己的策略、解題方法，然後立刻讓 AI 去審核對不對。 這個獨立思考的過程要爭取一個 KPI：比如 5 分鐘必須寫好、並被 AI 證明是對的；如果錯了，快速學習為什麼錯。

但更重要的是，接下來 AI 就不能幹活了，包括 debug（除錯）也是。你只要給他 AI 這根拐杖，哪怕只給一次，小孩子就會失去突破這個障礙的訓練。 跟大部分人想的相反：在小孩子的學習過程中，AI 能給的幫助大部分其實都是錯誤的，是對訓練的一種毀壞。 現在市場上所有 AI 教育模型都沒有採取「父親」這個角色，往往是孩子要什麼就給什麼。孩子的天性就是能打遊戲就打遊戲、能偷懶立刻偷懶。要對抗這種天性，你一定要把 AI 培養成一個「能揍他屁股的爸爸」，而不是一個順著他心走的人，否則你就毀了孩子。

八、未來三年 AI 格局：別低估中美，當「人」不再是社會主體

Victor：把時間拉到 2029 年，全球 AI 會形成怎樣的格局？最容易被低估的趨勢是什麼？

安替：我們最不能低估的，是兩個大國的主動性、能動性。 你不能假設「現在的優勢不變、最後就是這個結果」。中國肯定要解決一個最大的問題：你已經占據了供應鏈的統治地位，全世界都很擔心你。那你能不能利用這種地位，去做一些本質上幫助大家、或改善跟其他國家關係的事？ 如果中國覺得一直成為眾矢之的不是好事、多做一點，那未來就不太可能是「中美兩個 AI 帝國、其他國家都是附庸」的靜態場景。

比如中美關係，美國從 2017 年開始基本上是一種「迦太基必須毀滅」的心態：我一定要搞死中國。但去年 5 月之後，因為稀土供應鏈掐脖子的問題，美國突然意識到「我掐不死他」。當美國沒辦法讓迦太基自己滅亡的時候，它就得想像另外一個故事。 而這個故事我還沒看到美國人講出來，沒有一個美國政治家講出掐不死中國之後、中美長遠相處的清晰方案，他沒有這樣的 end game；中國也沒有清晰的 picture。至少可以確定，2017 到 2025 這 8 年間那種「中美迦太基之爭、中國一定要滅亡」的場景，未來不太可能了，因為這兩個國家真的互相搞不死對方。他們任何一個變化或錯誤動作，都可能極大改變國際局勢，也可能讓印度、歐盟、日本有機會崛起，雖然我覺得可能性不太大。

我還要補充最後一點。我是自由主義的信徒、民主派、市場派，也是一個比較世俗的基督徒，這是我所有的意識形態。但這一切都是「關於人」的討論：人的自由、人的分配、人的價值，民主是關於人的投票。 可是，如果我們國家很多運行的機構變成 AI，如果 90% 的生產工作是 AI 在做，那我們關於人類的政治、理想、宗教、經濟的所有討論，都必須大幅度改寫。 這也是為什麼這個時代，我們突然發現：中國會擁抱開源，而一家美國公司會反對開源，這在 10 年前難以想像。

當人已經不是社會最主要的力量、特別是智力都不再為人所獨享的時候，這整個故事都會被重寫。 我對這件事非常激動，對這方面創新的期待，遠遠超過對 AI 應用創新本身，這也是我以後非常關注、甚至想去貢獻的目標。

Victor：非常感謝安替老師來到今天 168X 的訪談。如果你喜歡這集，歡迎追蹤 168X 的 X、Substack 與 YouTube，把節目分享給更多對 AI 感興趣的朋友，我們下集再會。

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關於 168X

168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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2026 年，AI 基礎設施的淘金熱正從模型層一路蔓延到「賣 Token」。一方面，大模型價格戰白熱化，百萬 Token 報價壓到極低；另一方面，OpenRouter 完成上億美元融資，AWS Bedrock 等雲平台把智慧路由做成標配，「中轉站」（API 中轉與模型分發）這門生意站上風口。當人人都能一鍵搭一個 Router，真正的競爭力到底是什麼？

這一集 168X 邀請到常駐灣區的 AI Builder Sukie（@sukie234）。她從中國網際網路博主起步，靠 2021 年那波 Crypto 紅利完成原始積累，兩年前赴美讀 CS、轉做軟體工程師，如今經營 RelayRouter（文字模型中轉）與 RelayDance（影片模型中轉）兩個平台，同時做內容、投資與銷售。在這場近兩小時的對談裡，她毫不掩飾地把這門生意的底層攤開來講：中轉站利潤薄、流失高，真正賺錢的是服務 B 端與大客戶的那 10%；而在一個模型越來越便宜、軟體加速消亡的時代，「未來人人都會賣 Token，你唯一的競爭力就是分發」。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Victor (@vcmktasa) · Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：Sukie（@sukie234）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、Sukie 的自我介紹與中轉站的「三春」

• 二、比錢更重要的兩種資本：認知資本與圈層資本，普通人如何跨越階級

• 三、Crypto 留下的真正資產：增長能力與「真人營銷」的個人品牌

• 四、賣 Token 到底是門什麼生意：從五月沒賺錢到七月 700 客戶、2 萬美元流水

• 五、中轉站產業鏈分層：為什麼真正賺錢的是 B 端與大客戶

• 六、C 端最難做：SEO、GEO、垂直社群與「古法營銷」的投放打法

• 七、中轉站的護城河與尾部風險：精細計費、官方直連、不碰用戶資料與換皮投毒

• 八、軟體套殼會死，垂直 AI 會贏：WorkBuddy 與「人人都在賣模型」

• 九、Seedance 與影片模型格局：字節斷崖領先，張一鳴為何不卷蒸餾

• 十、字節 vs 騰訊阿里百度：中國大廠的 AI 布局差異

• 十一、中美 AI 競爭是「華人對華人」：卡的瓶頸、開源模型與人才回流

• 十二、赴美留學的紅利與陷阱：軟工更難、簽證收緊

• 十三、人生下半場：給 Crypto 人才與 AI 創業同行的建議

一、Sukie 的自我介紹與中轉站的「三春」

Victor：這一期我自己非常期待。我們之前聊比較多的是 AI 半導體、Crypto 投資或科技等內容，比較少聊到 AI 產品創業面的 insights。想先請 Sukie 老師自我介紹一下，你之前的經歷是怎麼樣，又是怎麼進入到現在做 AI 中轉站這個領域的？

Sukie：我自己其實也是吃到了一波紅利，就是疫情一直到現在這一段。我是在中國大陸中部一個城市的大學讀書，當時我的專業非常差、非常難以就業，所以我也很焦慮。本來我是要走一條非常安穩的道路，但那時候偶然在微博上，我本身是一個類似段子手、寫情感內容的小博主，就看到了一些關於 Crypto 的資訊，然後閱讀了很多相關內容，就選擇了梭哈這個賽道。

大概在 2021 年，正好趕上 Crypto 起飛這一波。我在不同的崗位上都幹過，做過 VC、做過 DeFi、去過交易所，工作崗位基本上就是在 PR、行銷、BD 和產品這一塊。到 2023 年的時候，那時剛好是一個熊市，我也觀察到了 ChatGPT 的發布，覺得以我過往的背景要進入 AI 這個賽道其實有點欠缺，所以我跑到美國讀了一個 CS 的 master，目前在矽谷這邊。我在美國也找到了一份大廠的實習，後面就在美國科技行業從事 software engineer 的職業。

進入中轉站這件事，要從一個叫 Linux.do 的論壇說起。 當時我很喜歡在 Linux.do 上看一些模型最新相關的內容，然後就看到上面很多人開始建立「福利站」。什麼叫福利站呢？就是透過一些薅羊毛的方式去拿到一些免費的 Token，然後給自己的網站引流。那時候透過這種方式拿到大量免費 Token 的中轉站，一個是 PackyCode，還有一個是 AnyRouter，這兩個最後也上了 Claude 的限制名單。

我當時就意識到，這跟 Crypto 其實非常相似：在一些小眾的群體、一批小眾的人，他們能夠比較早地嗅到市場的風向標，然後自發聚成一些小論壇或小社群，就像 Crypto 的擼毛一樣。我當時想，那我也要參與進來。因為我發現市面上很多大廠、企業都在做一些 AI 相關的套殼產品，尤其 Claude Code 出來之後，有很多很多跟它類似的產品，大家都在做 Claude Code 相關的，包括騰訊。但你要給 Agent 接入模型能力，都需要一個 API。

所以我把中轉站分成三個階段，或者說「三春」：第一春是薅羊毛的極客，他們喜歡薅免費 Token；第二春是 Claude Code 出來之後，大家需要給 Agent 加入模型能力；第三春是最近比較火的一波，透過找到模型的一個漏洞，可以從它的 reasoning 裡面提取出 CoT（思維鏈／Chain of Thought），這其實是中轉站第三波發財的機會。 也就是國內有一些不法分子，透過給大廠提供蒸餾（distillation）的方式，獲得了一筆比較不菲的收入，主要來源就是蒸餾這個模型的 CoT。

總結來講，中轉站就這三個階段：第一個是薅羊毛的極客，第二個是給 Agent、給 Claude Code 提供 API 服務，第三個是給一些開源模型提供蒸餾 CoT 的服務。我覺得隨著 AI 模型的推廣，現階段人類接觸到 AI 工具的人其實還非常少，未來肯定會有更多的需求，所以我會去做中轉站這個生意。

二、比錢更重要的兩種資本：認知資本與圈層資本，普通人如何跨越階級

Victor：你文章也寫到，你很早期在大學的時候就開始做家教、開民宿等生意賺錢，後來去梭哈 Crypto，累積到可以來美國、持續投入 AI 的資本。在你的經驗裡，有沒有可以跟大家分享的部分，就是要怎麼透過個人的努力、並且找到時代的風口，去跨越階級？

Sukie：我覺得主要是這樣。第一，我特別喜歡上網，特別喜歡看一些博主分享。這個習慣從我初中、高中就有了，我特別喜歡看知乎、看天涯，看一些大神分享他們的經驗。所以我雖然在一個非常封閉的三線城市長大，但實際上我透過網際網路接觸到了很多比較先進的資訊。

關於賺錢這件事，我今天在我的訂閱裡也寫到：賺錢不是說你現在有多少錢、每年定投 QQQ（納斯達克 100 指數 ETF），就可以躺著實現財富自由，其實不是這樣的。我覺得人主要的資本其實不是錢，是兩個資本：一個是認知資本，一個是圈層（人脈）資本。

認知資本，就是說你要不斷地學習知識。現階段大家不僅要學一些當下最火最熱、能用得到的知識，理工科的知識也好、計算機的知識也好，或者你要去學 Double E（電機與電子工程）、CS（資工），可以直接去最先進的企業獲得最先進的資訊，這是你的認知資本。

第二個是圈層資本，也就是人脈資本：你身邊的這些朋友，也得跟你一樣是愛學習、上進、追求財富的一群人。如果你身邊的同學、家長、朋友不是這樣的人，那你可以去網際網路上找這樣的人。你就可以做自媒體，不斷地去發自己的認知，去找到跟你有一樣認知的人。我覺得透過這種方式，你才能實現財富自由；而最後拿到的那個結果，其實只是你認知附帶的東西。因為沒有任何一種投資方式是可以保證穩賺的。

三、Crypto 留下的真正資產：增長能力與「真人營銷」的個人品牌

Victor：你之前主要做 PR、行銷、BD 等偏市場和增長的工作，也非常早期就在中國網際網路上做內容、做流量。我很好奇你這一套在 Crypto 學到最大的增長能力，到了 AI 領域是怎麼樣遷移的？

Sukie：我發現一個特點：AI 博主的變現能力，其實比 Crypto 博主要差很多很多。 因為 Crypto 博主離錢非常近，當然它中間也沒有那麼合法；但 AI 博主的變現能力其實挺差的。那它能給你帶來的東西是什麼呢？其實不是廣告收入、也不是混進一些小社群拿到財富密碼。

我覺得主要是兩件事。第一，你 build 你的個人品牌。你可以利用大模型的能力去做一個自己的產品，我覺得在未來，人人都可以做自己的產品，然後透過自己的個人品牌去完成分發。 因為我另外一個業務也在做 Instagram、TikTok 的投放，也做 SEO、GEO（生成式引擎優化），我發現在資訊爆炸的時代，大家更喜歡看到的是創始人自己在每一個熱點事件發生時，結合自己的產品去做輸出，整個團隊一起做行銷。

現在很多 AI 的 startup，行銷模式跟當年 Crypto 非常相似。我之前在 GMGN 做過海外 KOL 投放，我發現現在有一個做寵物保險的公司叫 Corgi，它在我們的 timeline 上非常活躍，簽了很多當年我簽過的歐美 KOL，讓這些美女 KOL 不停在推特上發帖子、發自己的照片，然後掛一下自己品牌的 logo，以此來做增長。所以現在 AI 時代很多行銷策略，其實也參考了當年 Crypto 的推銷方式。

我覺得做個人品牌、用真實的人來跟用戶接觸，會成為未來一個比較大、大家會覺得更有效的方式。因為你現在用 Agent 去寫郵件、寫 cold message，一天可以觸達一萬個人，但真正能成交、能得到回覆的，還是靠真人去推廣。大家更想看到的，是你真實的品牌。所以我覺得堅持輸出，是一件非常重要的事情。

四、賣 Token 到底是門什麼生意：從五月沒賺錢到七月 700 客戶、2 萬美元流水

Victor：你在五月的時候發文說中轉站還沒賺到錢，只能勉強覆蓋自己的 AI 消費；但最近八月你又發文說付費客戶已經超過 700 人，七月流水接近 2 萬美元。我很好奇這幾個月你做了哪些事情，拿到了第一批客戶，又做了什麼樣的產品去測試市場？

Sukie：首先我們發現，做 AI 中轉站最大的客戶是誰？第一類，是那些已經有了客戶、有消費的 Agent 廠商。他們的採購其實也是焦頭爛額的，市面上那麼多中轉站，他不知道該信任誰。所以很多人選我的原因，是因為我在推特上分享的品牌，他去測試了一下我的中轉站，發現確實沒有摻水。 我現在最大的客戶，其實就來自幾家比較大的影片生成產品，以及一些做 Agent 的品牌，他們帶來的收入非常穩定，充完了就會持續充值。

第二部分客戶，是那些想要做中轉站的人。我當時寫了一篇文章，把我開公益站的思路、怎麼建站、一些比較難的問題、去哪裡推廣，全都開源了。你只需要把我那篇文章放進 Claude，Claude 會自己去把 Sub2API 或 New API（兩套開源的中轉站框架）弄下來，你就可以部署，然後去小紅書那些地方完成推廣。我馬上也會公開一套我自己做的、做 GEO 的 skill，我用這套 skill 給我的網站帶來了 1,800 個自然的點擊。因為我去分享這些資訊、給下游提供貨源，那些跟我一樣的中轉站客戶就會來當我的下游、把我當成貨源。 採取這個方式的還有誰呢？就是 AnyRouter 和 PackyCode，以及寫 Sub2API、New API 這兩個開源框架的作者，他們做的中轉站也成了很多人的貨源。

第三個渠道就是服務。我把品牌打出去之後，有很多獨立開發者、做廣告製作、動畫製作、遊戲製作、影片製作的創作者會聯繫我，說想試用一下我的中轉站，那我就會給他拉個群、給他做客服。因為世界上存在大量的人根本不知道怎麼用 API，如果你光是寫了一個網站放在那裡、不手把手教他，他其實是不會用的。但當你教會他、他嘗到了 AI 的甜頭之後，他就會一直用你的 API。所以綜合來看，就是這三個渠道完成了獲客。

五、中轉站產業鏈分層：為什麼真正賺錢的是 B 端與大客戶

Victor：所以整個中轉站行業的分層，我的理解是：最上層是這些大模型、大廠；再來是像影片生成、Agent 這些客戶產品；然後是像你這樣的中轉站角色，同時做貨源和分銷；你下層還有更多做中轉站、把你當貨源的人；最下面是實際在用 API 的創作者。這樣理解對嗎？你之前提到真正賺錢的 10% 中轉站，主要服務的是模型廠和大廠，你會想去服務這些更頂級的 B 端客戶嗎？

Sukie：你的理解算是比較正確的。如果你想做得更大，比較大的就是一個叫 OpenRouter 的網站，它的創辦人 Alex Atallah 也是 OpenSea 的共同創辦人。他們目前應該是賣 Token 賣得最好的：一是做得早，二是很多開發者、企業用戶會去接 OpenRouter。他們其實在中轉站這件事上貢獻了非常多技術，不管是模型的測評、中間件還是基礎設施，都做得非常好，所以才能接到大廠的客戶。

但如果你的品牌建設、你在歐美或國內的 connection 沒有 OpenRouter、或者國內那些比較大的中轉站廠商那麼好，你只是透過 Sub2API 或 New API 一鍵建了一個站，那這種中轉站其實很難拿到企業客戶。因為我們在做中轉站的過程中發現，這兩個開源框架其實存在大量的 bug，有計費上的 bug、有傳參上的 bug。你如果賣給普通個人用戶、或一些小商家，是 OK 的；但你如果要做企業級的網關，就需要非常非常好的技術實力，因為大廠和企業級客戶需要非常高的 RPM（每分鐘請求數）或 TPM（每分鐘 Token 數），對技術架構要求很高，同時也很考驗你的 BD 能力、你的企業或政府關係資源。

六、C 端最難做：SEO、GEO、垂直社群與「古法營銷」的投放打法

Victor：你現在不只做企業客戶，也同時在做 C 端也就是創作者這部分。企業客戶是比較一對一的服務，C 端可以 scale（規模化）但收入不像企業客戶那麼多。你是怎麼平衡這整套商業模式，又主要專注在哪一邊？

Sukie：C 端我覺得是最難做的，而且 C 端的利潤非常薄，客戶的流失率也非常高。所以目前賺錢的中轉站，基本上都是做 B 端、做 ToB 的。 一個中轉站可能一年賺個好幾百萬，但這好幾百萬可能只來自於前 30 個客戶、甚至前 10 個客戶，這就是目前的現狀。

ToC 的好處，是你可以比較知名，會有很多散戶透過你的一些投放來找到你。這個投放怎麼做？我研究了很久，也看了很多競品，目前市場上做得比較好的比如 Atlas Cloud，還有一個影片平台叫 Higgsfield AI。他們做了哪些投放呢？第一個就是 SEO、GEO，當你問到關於某個模型的時候，你會發現他們投放了大量文章。而且會去 AI 的聊天框裡問「我應該用什麼樣的渠道去獲取某某模型」，這樣的客戶成交率還蠻高的。還有一層，是客戶看到你的推廣之後，會去 AI 裡搜索你的產品來確定要不要用你；如果網上對你的評價很差、對別人平台的評價很好，那他就會去用投放比較多的那家。

我最近發現，在 AI 時代去做 C 端投放、去買廣告，比如買 Instagram、Twitter 廣告，其實很多中小站都買了 Twitter 廣告，它帶來的效果其實並不是很好，因為用戶看到廣告後真實去成交的非常少。那什麼樣的用戶會去成交呢？一個是去 Reddit 上看，一個是去 Linux.do 這種比較專業、比較窄的網站，轉化率會比較高；還有一個是去同行業的社群裡投放，比如漫劇製作群、寫手群、編劇群這種小圈子投放，轉化率也會比較高。但核心來講，公司採購在真正開始買東西的時候，一定會去豆包或 GPT 上問一下。所以我後半段的投放，基本上都集中在兩塊：一個是做站內的 blog 建設，一個是做站外的投放。

Victor：你之前發文提到，AI 讓開發唾手可得，但「古法營銷」反而變得更重要。從網際網路時代出來以來，大家最一開始都會討論病毒營銷、referral（推薦）等各種增長方法，像騰訊、支付寶、Dropbox 的案例；但到現在反而回到最古法的營銷。這一點在 Crypto 圈其實就能看到，早期大家都很直接地去 Bitcointalk 這種論壇找社群用戶、打廣告，做最黏著的用戶。你會怎麼透過過去的營銷經驗，在 AI 中轉站這邊做到更深的增長？

Sukie：就像我剛剛說的，這波中轉站能賺到錢的，要麼你已經有一些 ToB 客戶、或你搞 ToB 特別強；要麼你給這個中轉站社群貢獻了一些東西，一些內容也好，你自己創建了一個群讓同行交流也好，你有一個論壇、或做了一個開源框架也好，就是你幫這波人做了一些他們拿著就能用的東西，不斷給這個社群做建設。這個東西可以給你帶來免費的流量，就是幫助別人獲得流量。這一塊我覺得是做中轉站一個非常關鍵的點。像 Linux.do 上面很多做公益站的，其實也是這樣獲得了好多好多流量。

七、中轉站的護城河與尾部風險：精細計費、官方直連、不碰用戶資料與換皮投毒

Victor：那在產品和定價策略上，你會怎麼做出跟其他中轉站不一樣的差異化優勢？畢竟現在大模型不斷降價、毛利被壓低，如果要打價格戰，要怎麼在保有足夠毛利的情況下打出差異化？

Sukie：我們其實做得非常細。當你看到一個網站是用 Sub2API 或 New API 框架搭的一個毛坯站（半成品的網站），就產生問題了：因為已知的 bug 就很多，而且這個框架每次更新也會產生一些新問題。

我們不同的地方在於，針對每一個模型，尤其像 Seedance 這種影片模型，它的傳參、它模型返回的參數有一些缺漏，我們都對框架做了調整。 我舉個例子：如果你這個月用 10 萬美元，用的是開源框架給你的平台，你最後會發現它統計的計費，和你實際 API 獲取的計費，中間差了 10% 到 20%。這是很多人不會留意的，很多人在 AI 開發的時代不會注意這些細節。我們自己做了很多優化，所以企業在我們這裡訂購，會發現我們的計費非常準確，這對他們來講也是非常重要的一點。

還有一點，很多人不要中轉站的 Seedance，因為同一個 prompt，中轉站那個會跳過一些提示詞，或出現一些聲音、真人人臉的報錯。但每一個模型出來之後，我們都對它做了調整，所以你成圖的「抽卡」次數就會比使用別的中轉站要低，成本自然也會更低。而且很多影片中轉站會使用「超分」，就是把 480P 透過一種很老的超分技術變成 720P、把 1080 變成 4K，以此賣你更貴的價格，看起來卻好像比我們更便宜。我們主打的是「滿血」、企業 API 直連：不管是 MiniMax、Kimi 還是 Seedance 官方，我們都是直接跟官方簽合同、跟官方採購，所以沒有摻水，計費也比較準確。

還有一點是，我們不保存用戶的資料。 因為現在很多中轉站靠什麼牟利呢？靠販賣用戶的資料。而我們的平台經過優化，走的是 AWS Bedrock 的加密通道，所以我們碰不到任何用戶資料。之前有一個企業客戶來找我，說他想看到員工每一個 session 的資訊、想統計員工每天問了 AI 哪些問題、想做監控，我就跟他說我做不到，因為我這邊確實不保存用戶資料。如果要做企業級的網關，只能這樣，企業會非常擔心資料問題。有一些 Agent 能碰到用戶比較底層的東西，比如操作文件夾、控制帳戶，它就一定要遵循資料安全協議；它用你的中轉站，就有可能讓它有訴訟的風險。而我們能出具相關報告，證明我們不碰用戶資料，那這樣的 Agent、這樣的套殼 AI 軟體就會比較放心地用我們。你要把你的 Agent 接入我們的 API，你肯定不希望我們能看到你電腦上的資料。

Victor：那從貨源建立、客戶簽約到後續維護，哪些環節是你覺得最大的護城河，哪些比較脆弱、有風險？比如上游客戶斷供、支付凍結、監管風險等等。

Sukie：首先上游斷供這個東西，我們是不擔心的，因為我們是 API 直連。如果上游斷供，那只會存在一個問題：這個模型倒閉了、沒人用了；那其實這個模型本來也不會有需求，所以這個風險是不存在的。

第二個是監管風險。做中轉站確實會有監管風險，但最重要的節點有兩個：第一，你有沒有出售用戶的資料，出售用戶資料是最大的監管風險，而我們不碰用戶資料，在全世界絕大部分國家都算是比較安全的情況；第二，你有沒有出售未經許可、不被允許轉賣的模型，我們基本上絕大部分模型都是跟官方直簽、直連的，也不存在那種薅羊毛帶來的法律風險。

Victor：中轉站的安全問題也讓一些用戶有疑慮，比如模型換皮（像 GLM 可能是 DeepSeek 換皮）、貼牌，甚至有些中轉站會做用戶資料販賣、投毒。在中轉站這一層，你會怎麼解決這些信任和安全問題？

Sukie：如果你採用的是企業直連的 API，那你其實就相當於這個模型廠商的一個分銷商。大廠現在也在做這件事，騰訊雲、阿里雲、百度雲，包括 GCP、AWS 都在賣模型，跟 Sukie 賣的模型、跟 OpenRouter 賣的其實很相似，沒有什麼本質區別。有區別的是，你能不能把你細分的客戶群體服務好，以及你的價格、你的服務。因為大廠很難把銷售深入到每一個客戶，而賣中轉站 API 是一件非常非常依靠客服的事情。 當你的模型不穩定，不管是你導致的還是貨源導致的，絕大部分情況是貨源的不穩定，你就需要去跟客戶溝通、交流，而大廠不可能做到這麼細緻。這就導致我們中轉站還是有一定的存活空間。

八、軟體套殼會死，垂直 AI 會贏：WorkBuddy 與「人人都在賣模型」

Victor：你之前發文說軟體行業在加速消亡，一個好的 idea 會馬上被模型廠幹掉；但另一方面，像 YC 等歐美頭部 VC 孵化的項目，又能看到垂直應用型的 AI 會是未來的形態。你怎麼看軟體、垂直 AI 之後的走向？你們現在有沒有在做這方面的布局？

Sukie：我們可以發現一件事情：曾經 Claude Code 引起的那波開發 Agent 的熱潮，不管你的 Agent 是靠訂閱還是怎麼樣，你會發現這波做 Agent 的基本上快倒閉了。哪些沒有倒呢？就是 WorkBuddy。WorkBuddy 本質上是一個什麼？是一個中轉站。 因為你可以透過 WorkBuddy 得到便宜的、而且是「滿血」的 DeepSeek。

我在這裡可以給大家科普一下：DeepSeek 分自部署和它官方的。你其實可以從幾個渠道獲得 DeepSeek，百度、阿里雲，還有騰訊雲。你在騰訊雲買到的 DeepSeek，其實和百度、阿里的都不一樣。為什麼呢？因為騰訊投資了 DeepSeek，所以它從 DeepSeek 那邊拿到了推理這塊的東西，做出來的其實跟官方的非常接近。

所以現在在 WorkBuddy 上使用 DeepSeek 是件非常划算的事情。WorkBuddy 這個產品，就是因為 API 大家用起來比較困難，所以給大家套了個殼，來幫助大模型廠商賣模型。所以未來你會發現，不管是多模態、影片剪輯、音頻，還是大語言模型，你最終要做一個殼，這個殼的主要盈利方式，一是賣訂閱，二是既賣訂閱又賣模型。所以現在導致的一個情況就是：大家都在賣模型。

九、Seedance 與影片模型格局：字節斷崖領先，張一鳴為何不卷蒸餾

Victor：Sukie 這邊做的中轉站主要有兩個，一個是 RelayRouter 做文字，一個是 RelayDance 做影片。做影片這一塊你接了像 Seedance 等大廠的影片模型，我很好奇現在影片模型 Agent 的競爭格局是怎麼樣，你的 RelayDance 主要在做哪些事情，讓它的影片 Token 中轉站比別人更好？

Sukie：我在這裡可以跟大家透個底：Seedance 是目前影片模型絕對的第一名。 雖然最近 MiniMax H3 發布給 Seedance 造成了一些衝擊，但實際上 Seedance 手裡還有更強的模型沒有發布。

我想說的是，影片、多模態這一塊，模型的能力更多是一個工程的能力，它本質上更像是一個 Agent 的能力，而不是像 LLM 一樣真的是那種智能的能力，因為多模態模型技術實現的方式跟大語言模型完全不一樣。目前大廠的競爭格局就是字節斷崖式的領先，未來幾年之內都很難有大廠能超過字節，這是我個人的感受。因為我聽到的一些小道消息是，字節目前的技術能力已經可以實現 30 分鐘的影片生成，包括剪輯。

Mr. Z：我們昨天看到一個新聞，說字節的老大張一鳴叫底下的人不要再搞蒸餾了，一切 priority 都要放在別的、更有自主性的事情上。請問你認為這是真的嗎？

Sukie：首先第一，字節跟其他大廠不一樣，字節是中國唯一一家、或者說最大的全球化企業，所以它必須符合全球化的一些基本規則。 這個基本規則就是，你不能觸碰到 Claude、GPT，或者說歐美資本背後的利益，不然等待你的就是無窮無盡的封殺和封鎖。它們其實在 TikTok 時期就已經受到了比較大的監管壓力。那麼在 AI 領域，前段時間也能看到一些「小作文」，揭露哪些模型廠商參與了蒸餾，裡面是沒有字節跳動的；而且最近那篇關於 CoT 的論文裡，也沒有提到字節。所以字節目前在這個事情上非常非常乾淨。

而且字節是目前最賺錢的，Seedance 其實是最賺錢的，而大部分的模型廠商都是很虧本的，他們現金流都非常緊張，甚至要舉債、要上市，但字節不用，因為字節的商業化已經足夠支撐它這個循環。Seedance 是張一鳴親自操刀、親自部署的，他自己非常了解 Seedance 有多強，以及這個東西反哺自己的廣告、反哺自己的影片能帶來多大的收益，他沒有必要去卷。你看現在 Kimi 也好、智譜也好，除了 DeepSeek 確實太強之外，其他模型都在資金鏈非常緊缺的邊緣，依靠刷榜刷分進入了前列，但當一個更強的模型出來之後，這個開源模型的利潤它其實收不到自己手裡，它沒有賺錢。

所以張一鳴的意思是：如果你去參與蒸餾，你將進入一個不賺錢的賽道去內卷，還會丟失自己最賺錢的廣告、TikTok 電商，那正常人都會選擇放棄這塊蛋糕，因為 TikTok 太賺錢了。

Mr. Z：我覺得這體現了兩件事。第一，如果把字節想成一艘航空母艦，它的核心還是 TikTok，加上剛講的廣告業務，而且它東西兩邊通吃，美國、歐美的年輕人也都很愛用 TikTok。所以他們有一頭現金奶牛 TikTok 當基底，底氣夠厚，不用跟大家去卷大模型的戰爭。第二件事我覺得體現的是如何取得最先進的晶片：TikTok US 背後是 Oracle 跟 Silver Lake 兩個美國大資方，某種程度可以說它是一個美國企業，那它可以 leverage 這樣的身份去取得 NVIDIA H100 等最先進的晶片，不需要來蹚這個渾水。

Sukie：是的。而且 Seedance 真的很強，大家可以先體驗一下 2.5，等後面 Seedance 3 出來之後，大家就可以領略到字節在影片生成上絕對領先的地位了。

十、字節 vs 騰訊阿里百度：中國大廠的 AI 布局差異

Victor：那你覺得 Seedance、字節，跟其他中國大科技像騰訊、百度、阿里、美團等等，他們在 AI 上的布局有什麼差異？字節做了 Seedance，也做了豆包這種更偏 C 端的產品，都做得非常火，取名也很有創意、很生活。

Sukie：比如像騰訊、像阿里，他們在 AI 領域其實完全沒有達到歐美的那種程度。主要原因，一是大廠的管理體制比較僵化，你已經有非常賺錢的業務了，很難在 AI 創新業務上梭哈；二是具備模型開發能力的人都自己出來做了，比如智譜、Kimi，他肯定不會去大廠打工，或者他就留在美國建設 Claude 和 GPT 了。所以騰訊、阿里是透過持股 DeepSeek、Kimi、智譜這樣的方式來入局 AI 的，他們自己在這個賽道其實處於落後的位置，但確實也能透過投資的這些企業分得一杯羹。

其實騰訊是最好的，因為騰訊沒有在模型開發上燒太多錢，它透過 WorkBuddy、透過自己的生態、透過自己的企業客戶，在這個賽道拿到了入場券。而阿里在這一塊，就像它在社交、在廣告上一樣落後。我覺得阿里雲、騰訊雲和字節的火山引擎，其實承接的是「賣 Token」這麼一個業務。他們模型開發的能力，我反而不是非常看好，但這個東西並不影響他們的股價，因為他們持有非常多中國 AI 領域公司的股票。當然我本人沒有在中國網際網路公司待過，所以這個評價非常業餘。我覺得他們能做的事情：一是有辦法買到卡，能透過自部署得到一些開源模型拿出來賣；二是能透過雲接觸到原有的企業客戶，進一步賣 Token。至於大模型的訓練，我覺得大家都挺落後的。

十一、中美 AI 競爭是「華人對華人」：卡的瓶頸、開源模型與人才回流

Victor：我們之前研究中國的 AI 資產，覺得主要有幾條不一樣的路線：一條是華為，一條是阿里、騰訊、百度、字節、美團這些，小米本身也在自研晶片，另外就是最強的 DeepSeek 這一條。現在中國模型在 performance 上已經開始追上美國模型，你覺得美國對中國科技的封鎖到現在還有效嗎？中國走的這種降本增效的策略，是否已經證明比美國的做法更好？

Sukie：我覺得中美雙方的 AI 競爭格局，其實就是華人對華人。 為什麼呢？因為大概在 90 年左右出生的這一批中國小孩，數理化基礎非常好、也非常重視教育，很多人都選擇了計算機或人工智能專業，然後跑到美國去讀。而在美國的這一代年輕人，包括其他種族的年輕人，其實在這一塊並不是非常重視，這也跟全球的產業轉移有關係。所以中美的 AI 對決是華人對華人。

那區別在哪呢？區別在於美國擁有大量的卡，中國沒有大量的卡，中國只有有限度的卡。 比如 Kimi 的 K3 模型一發布出來就霸榜了，但他們上線的時候天天 429 錯誤（請求過多），因為根本沒有足夠多的卡。中國受限於卡，只有一個辦法，就是開源模型：透過開源模型的方式，去對抗美國的閉源模型。而我們也能看到，其實是越來越追趕上了美國。我自己覺得開源模型是未來，但這件事僅限於大語言模型，影片模型這塊是不行的，因為影片模型主要還是一個比較強大的工程能力、做 Agent 的能力，跟訓練模型沒有太大關係。

所以長久來看，中國廠商的模型能力，絕對不僅僅是「我蒸餾就變強、我得到你的 CoT 就變強」這麼簡單。我覺得中國這幫做 AI 訓練的人，技術上、結構上，加上中國龐大的用戶，都很有希望在 AI 賽道領先。這個賽道中國唯一的缺陷就是沒卡，但就像 DeepSeek 的梁文鋒說的，這個問題其實也是能解決的。

Victor：這也反映到中美人才流動鏈的變化。以往都是中國人才往矽谷流動，現在 AI 時代，很多頂尖的中國量化、數學人才在美國完成學業之後，反而是回國創業的，比如月之暗面的創辦人楊植麟。為什麼現在會有這種人才回流的現象？

Sukie：這個很簡單，因為美國留不下來啊。你想一想，現在美國發簽證，H-1B、CPT 這些特朗普都在卡，你一個中國人才想在美國透過找工作的方式留下來，機率不到百分之一，而且每年 PhD 進入美國的數量其實是恆定的。你在美國根本留不下來，這是最大的人才流失問題。而且我覺得美國現在非常非常「右」，經常會有針對華人創業者或華人科學家的聲音，說「你是不是間諜」。隨著 AI 變成一個國家安全的布局，美國會越來越不敢用中國人、會設置更多限制，所以就倒逼著這幫在美國求學的中國人回國。這也是我為什麼對中國開源模型比較有信心的一個原因。

十二、赴美留學的紅利與陷阱：軟工更難、簽證收緊

Victor：你現在在美國灣區做中轉站、同時也在求學。你觀察到身邊的人，包括你自己，為什麼現在還是會來到美國？他們是決定要繼續留在美國發展，還是有回國的打算？

Sukie：這個我其實想講一件非常好玩的事情：我其實非常非常推薦來美國留學，因為我自己就吃到了來美國留學的紅利。 以我自己的本科學歷，我在中國是絕對不可能拿到任何一個科技大廠面試的；但我一年前剛來美國之後，開始嘗試投一些中國科技大廠的實習崗位，發現基本上都能拿到。所以從回報率來講，如果你想進入 AI 行業，來美國讀個書、然後回去找工作，其實是非常加分的，這是很多人都不知道的一個比較好玩的地方。

而且在美國沒有那麼多學歷歧視，也沒有年齡歧視，不是很在乎你的過往履歷，你只要足夠勤奮、英文足夠好，就能在美國找到一份工作。因為美國不僅有足夠多的大廠，一年要招好多人，還有足夠多的 startup。你用你的 CPT 或 OPT 工作一下，我覺得還是比較簡單的。可能有人會覺得我這樣說話不太對，但相比在中國找工作，這個福利待遇、各方面都會更好。

Victor：那從中國來到美國，現在是比以前更簡單還是更難？

Sukie：會更難。近來美國發簽證會發得越來越少，而且政策一直在變，感覺越來越難留下來。而且我感覺到，除了大廠有「不能歧視」的限制、還比較遵守之外，很多小公司會傾向於不招中國人。中國人在美國拿到投資的難度，相比本地人來講也非常大。

Victor：那現在對從中國來到美國的人才來說，哪方面的賽道會比較吃香？軟工、硬體，還是營銷？

Sukie：我覺得軟工其實沒有很有優勢。 因為計算機賺錢這件事，美國人自己也知道，所以現在找工作的這批 00 後小孩，他們是經歷了整個網際網路發展、按這個線程去培養的，本地小孩學計算機的越來越多，考個好大學也很簡單，公司去應聘的時候肯定優先選用本地小孩。所以現在公司優先是不招外國人的，我覺得軟工肯定是更難了。但別的賽道我暫時也沒發現更簡單的，目前看起來還是軟工更簡單一點，只是別的賽道好像都需要綠卡。比如最緊缺的護士行業，你得要有綠卡才比較好進。

Victor：護理師這個行業，在我們台灣也是蠻多人會把到美國工作當成最佳選項，因為在台灣做護理師待遇和工作條件其實都蠻不好的；但如果能考到美國的護理師證照、取得身份，美國這邊是非常缺護理師的。

Sukie：對，我在大學裡就看到很多十六、七歲的台灣小孩來美國學護理，一般學護理都是去社區大學。

十三、人生下半場：給 Crypto 人才與 AI 創業同行的建議

Victor：你比較早從 Crypto 遷移到 AI，而且來到灣區第一線、在 AI 產業裡實際做產品、創業、做增長。對於現在還在 Crypto 行業裡的人，你會給什麼建議？

Sukie：建議就是不要再去買那些沒有意義的 meme、那些比較賭博的東西，趁早放棄幻想。 因為每一個週期，我相信 Crypto 還會有牛市，我本人也持有比較大倉位的比特幣，而且我從來都不賣比特幣，我是非常相信比特幣的。但比特幣以外的其他山寨，就可以放棄幻想了。放棄幻想、節約時間，去鑽研一下你的技術，看你在 Crypto 積累的人脈也好、技術也好、經驗也好，在 AI 時代能做哪些事情。其次，如果你是在做 payment 或穩定幣相關的事情，那其實還可以繼續做，但你也要結合未來的 Agent 支付、或給模型付費這種渠道，我覺得也是有希望的。

我其實覺得 Crypto 還是非常好的一個賽道，因為絕大部分轉行來 AI 的 Crypto 人都還沒賺到錢，除了 OpenSea 的老闆。為什麼還沒賺到錢？因為這邊太卷了，最有智慧的人都在搞 AI，而搞 AI 的門檻很高，而且會越來越高，甚至會卷到他們自己的 researcher 都賺不到錢。而且我自己覺得，現在才想轉軟工、轉計算機，其實沒有什麼太大的意義，因為現在 coding agent 已經可以替代絕大部分程式設計師的工作量了，不需要那麼多工程師了。 所以 Crypto 的人想轉 AI，如果還走「我要去學寫程式、來轉工程師」這條路，我覺得大可不必，因為市場上有大量非常資深的工程師都找不到工作。大家可以做的是：還是得轉行，不要持有山寨幣、meme 幣，比特幣可以留一下等待下一個週期，然後去學習、看自己能做什麼。但轉 AI、轉計算機已經來不及了，這個不推薦轉，可以看一眼別的。

Victor：不過你自己來到美國就是來學技術和程式的，那麼當時你是怎麼考慮的？

Sukie：我其實已經轉了工程師了，只是我來的時候比較早，那時候 GPT 也才剛出來，還有那麼一點湯喝。我覺得現在是真的來不及了。我很難說未來還有什麼樣的工作能留給大家，現在可能就是 AI 和 Agent 開發這兩件事給大家創造了一些工作機會；等到 coding agent、WorkBuddy 這種能替代更多勞動力的時候，我真的覺得這個世界上絕大部分人都會失業。所以我自己也在想：如果絕大部分人失業了，大家會去幹嘛？我今天甚至在想，那是不是元宇宙又能再來一波了？因為大家失業在家，是不是就要去娛樂、玩遊戲、線上社交？就像疫情一樣導致絕大部分人失業在家，那大家是不是會選擇去元宇宙，Crypto 的這個敘事是不是又能再來一次？

Victor：有可能哈哈，希望我們可以看到祖克柏當年的元宇宙再實現。你也提到你現在其實已經不把賺錢當作主線了，那接下來你會想把最有創造力的這段年華投注在什麼方向，還是會想持續做更多探索？

Sukie：我覺得首先，我們這個時代的人第一件事情就是不要輕易地創業。像我賣 Token 這件事，我覺得就是吃到一波很短期的紅利，我剛開始賣 Token 的時候，大家都在罵，覺得這個東西不賺錢，很多人跑來跟我說不賺錢、非常難賺；我自己親身體驗，確實非常非常難賺，但也不是完全不賺錢，至少我透過自己的努力還是賺到了一點點，雖然比較少。

我最近有一個感悟：隨著年齡奔三，我心裡覺得，未來的人類如果不會花太多時間去工作，那比拼的就是兩件事，一個是誰活得更久，一個是誰更會玩。 所以我最近想投注精力的，一個是鍛鍊身體，一個是去發掘自己的個性、興趣愛好，成為一個會玩的人。因為未來絕大部分人都不工作、都會在玩；當那些卷王、工作狂失業之後，也會去尋求「我該怎麼玩」。那你如果提前成為一個在自我探索、玩樂上非常擅長的人，我覺得也能抓住人生後半場的某些機會。

Victor：最後回到這次的主題，想請 Sukie 給那些想踏入 AI 中轉站、想做賣 Token 生意的同行，或想進來的創業者一些建議。

Sukie：未來人人都會賣 Token，所以大家如果實在想創業，就趁早加入賣 Token 這件事，趁早想明白：不管你做什麼樣的產品，你都是會沒有競爭力的，你唯一的競爭力就是銷售的能力，就是這個模型分發的能力。 一是早入局，二是早一點發現自己的客戶、然後經營自己的客戶，並參與到一些好的模型、開源模型的建設之中。因為我自己覺得開源模型是未來，基於開源模型進行一些改造，比如今天我看到有一個人給 DeepSeek 加了多模態的能力，讓它能看到圖片、看到 3D 模型。未來大家開模型中轉站，除了賣模型之外，還會賣一些基於開源模型做的優化、自己的小模型。像現在有一些網站會收錄一些開源的影片、圖像生成模型，你那個小模型就會有很多受眾、很多喜歡。所以不管是自己部署一個小模型，還是像我一樣有銷售能力、有自媒體能力去賣模型，大家都趁早做一些嘗試，在嘗試的過程中就能發現自己未來能夠切入的一個賽道、一個生態位。

Victor：Sukie 老師這次來跟我們聊 AI 中轉站、賣 Token 的生意，還給了 Crypto 行業本身的人、以及想來到 AI 產業或赴美發展的人非常多的人生經驗和建議，真的非常感謝。如果大家喜歡的話，也歡迎去追蹤 Sukie 老師，她在推特上開了訂閱，有很多你在市面上看不到的東西。如果你喜歡這集，歡迎追蹤 168X 的 X、Substack 與 YouTube，把節目分享給更多對 AI 創業感興趣的朋友，我們下集再會。

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2026 年 8 月，Crypto 正處在行業底部：行情深熊，BitMEX、BitMart 這些交易所宣布停止交易業務，Zapper、Fantasy Top 等上輪明星產品陸續關停，DEX、DeFi 接連傳出被駭。更關鍵的是，人才與資金正大規模流向 AI，一級市場的 VC 開始出清。在這個時刻，168X 邀請到 Lao Bai 老白（@Wuhuoqiu），來聊聊為何 Crypto 明明贏了，卻讓每個人感覺在輸？現在我們走到哪個階段，下一個週期還剩哪些機會。

老白有十年網路工程經驗，2017 年因為想買比原鏈而踏進幣圈，之後先後在 Amber、ABCDE、OKX Ventures 做研究與投資，如今研究範圍已橫跨 AI、半導體與傳統金融上鏈。他把幣圈內部的關注點收斂到穩定幣、Perp、RWA、預測市場這幾條「還有 PMF」的賽道。在這場近兩小時的對話裡，老白給出一連串鮮明的判斷：發幣本質是負債，不是融資；Crypto VC 這個物種會消失；預測市場天花板遠低於 Perp。他認為把區塊鏈當鎚子、看什麼都像釘子的時代已經結束，這條賽道最強的兩個發明不是某條新公鏈，而是穩定幣與永續合約。而 Robinhood，就是未來所有交易所的終極形態。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ）· Victor（@vcmktasa）& 來賓：老白（@Wuhuoqiu）

收聽訪談：原 X Space 音檔｜YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、老白的投資進化：從工程師、一級 VC 到跨資產研究者

• 二、把區塊鏈當鎚子：為什麼多數明星賽道都是「為了上鏈而上鏈」

• 三、發幣模式為何失靈：從「肉多僧少」到「僧多肉少」

• 四、Crypto 明明贏了，為什麼老韭菜覺得輸了？

• 五、Perp DEX 競爭格局：四小龍與 HIP-3，誰能挑戰 Hyperliquid？

• 六、安全是時間的函數：從 Ostium、Cream 到 Perp 的教訓

• 七、Hyperliquid 會做現貨嗎？代幣化股票的理想與現實

• 八、穩定幣：Crypto 最偉大的發明，也是美元霸權的全球延伸

• 九、Agent 支付與機器經濟：Cloudflare 的流量拐點與微支付

• 十、公鏈的終局：通用鏈時代結束，機構鏈、C 端與灰產三分天下

• 十一、大模型走向「公鏈化」，殺手級應用與 Palantir 的啟示

• 十二、預測市場的真相：兩年走完 Gartner 曲線，天花板遠低於 Perp

• 十三、Robinhood 的清晰打法：RWA 給投資者，Meme 給賭徒

• 十四、交易所退場與人才流向 AI：這一次為什麼特別嚴重

• 十五、從 Crypto 到美股選擇權：交易框架的三次認知升級

• 十六、給每個角色的建議：founder、trader、VC 與交易所如何留在牌桌

一、老白的投資進化：從工程師、一級 VC 到跨資產研究者

Victor：先請老白老師自我介紹一下，跟大家分享您的經歷，您現在比較關心哪些賽道？

老白：感謝 Victor，感謝 168X。我之前的從業經歷，是先在 Amber 做研究員，後來在 ABCDE 做投研合夥人，再去 OKX Ventures 做了幾個月的投資。

現在我個人關注的點其實比較收斂。在 Crypto 內部，收斂到了 Perp、預測市場和 RWA 這麼幾個賽道，這也是我覺得為數不多、在 Crypto 還有 PMF（產品市場契合）的賽道。其他的精力和時間，就擴散到美股，尤其是 AI 相關的美股，以及一些其他的投資機會。最近我比較關注選擇權（期權）這一塊，因為選擇權特別大地擴展了我對於一個資產、無論是價格還是價值的表達方式，所以最近一直在研究這方面的東西。

二、把區塊鏈當鎚子：為什麼多數明星賽道都是「為了上鏈而上鏈」

Victor：從 2017 年到現在，我們經歷了好幾個週期。您之前有寫過一篇評析 Web3 Game 的文章，提到「我們曾經把區塊鏈當成一個鎚子，看什麼都像釘子」，世界上很多東西根本不需要被金融化。以您過去 VC 和投資人的經歷，會怎麼看過去幾個週期這些項目的發展和演進？

老白：這個問題我想展開聊一聊，我覺得這是個特別好的問題。因為我自己做一級投資的時候就有這種感覺：不管是 VC 也好、founder 也好，我們很多人都在犯同一個錯，就是把區塊鏈當成鎚子，看什麼都像釘子。

如果你從區塊鏈的第一性原理出發，拋開去中心化、隱私、抗審查這些術語（99% 的用戶其實不關心這些），區塊鏈最核心的價值，其實就是 2017 年李笑來或者老貓寫過的一篇文章講的：區塊鏈是世界上第一個實現了點對點價值傳輸的網路。 網際網路讓我們傳輸資訊，而比特幣、或者說區塊鏈，讓我們實現價值的傳輸，而不只是資訊的傳輸。它怎麼實現的？說白了就是防止了資訊的無限複製（copy paste），透過防止雙花這樣一個技術。你甚至可以把區塊鏈想像成一個進化版的 BitTorrent，只不過從點對點的下載網，變成了一個點對點的價值傳輸網路。然後很重要的一個特性是：上面的資產可以被編程。

如果你去挖掘中本聰最早在 2009 到 2012 年左右的帖子，會發現他當時的設想，其實就是在比特幣成功之後，在比特幣上面去 carry 更多的資產，包括發票、保稅合同等等。所以比特幣當時就想過要幹以太坊後來幹的事，只不過後來中本聰隱退了，V 神橫空出世，把比特幣最早想做的這件事用以太坊實現了。

這也是為什麼 2017 年我特別看好比原鏈。當時長鋏這個理念，說把現實資產帶上鏈，我覺得區塊鏈就該幹這事，所以我第一個山寨幣買的就是比原鏈。但現在看，比原鏈就屬於方向太早、成了先烈而不是先鋒。到了 2020、2021 年底 DeFi Summer 那一波，因為資產價格都在瘋漲，我自己也就沖昏了頭，忘掉了「資產要上鏈」這個初心。

但到 2024 年，我已經感覺不對勁了。當時我在 ABCDE 的一個內部會議上就聊過：我自己盤點下來，我個人認為有價值的十幾、二十個代幣，全都是去增強整個區塊鏈網路可編程性的東西。從 Uniswap V1 進化到 V2、V3，Aave 也是 V1、V2、V3，到後來的 Morpho、Pendle，我們一直在不斷增強可編程性，以及整個網路的速度、容量，就是 Infra 這一套東西。但我們的資產在哪？我發現幾乎沒有。 我們試過 NFT、試過 GameFi 的遊戲道具、試過銘文、Ordi、包括現在的 Meme，最終發現都沒有長期的資產屬性和價值。

而遊戲道具這個東西，最早是 V 神宣傳的，他在 2017 年就提到，認為金融和遊戲是最先可以落地的兩個場景。結果我們就想到把遊戲資產當作一種 RWA 資產去上鏈，結果不出意外，現在已經失敗了。所以半年前我寫過一篇文章，叫「為什麼魔獸世界成功、而 GameFi 失敗了」。我的觀點是：任何可以被規模化的，一定可以工業化，它有一個不可能三角在裡面。 即便你讓魔獸世界裡的資產像區塊鏈一樣自由流通，魔獸世界都會被工作室毀掉，更不用說我們這些沒有任何可玩性的鏈遊了。

那你說各個週期的明星賽道，我覺得有幾類。一類像比原鏈，是太早變成了先烈，包括 Augur，以太坊最早的預測市場，也算方向太早、時機不對。另一類是執行沒有跟上的，像最早的 DEX，Bancor、Kyber，後來被 Uniswap 直接搶先了。

Victor：Bancor 最近好像也關停了。

老白：對，這個幣也算已經失敗了，大家已經默認它是失敗的項目，關不關停意義不大。所以我現在看項目，基本上就看怎麼去區分：到底是為了區塊鏈而區塊鏈，還是為了服務商業、去降本增效而區塊鏈。最簡單的方式，就是把代幣拿掉，看你這個產品到底成不成立。 你會發現 Uniswap 是成立的、Aave 是成立的；但像 Axie Infinity、STEPN 這些 GameFi，就完全不成立。所以把幣拿掉、產品不成立的項目，我們現在通通可以認為這不是一個正確的發展方向。你最終還是得搞清楚，區塊鏈到底解決了一個什麼傳統金融無法做到的事，再看它怎麼在現實社會中降本增效。

三、發幣模式為何失靈：從「肉多僧少」到「僧多肉少」

Victor：所以您現在評估項目，主要看它有沒有 PMF、能不能產生 cash flow（現金流）。那麼，過去發幣往往是給 VC、散戶、行業各角色都能參與的一個模式，為什麼過去發幣行得通，現在卻行不通了？

老白：發幣之前行得通，我覺得是因為行業處在一個很早的階段，大家可以給它一個「市夢率」的高估值。即便你現在沒有用戶、沒有收入，但只要 KOL、VC 覺得你這個商業模式能在未來五到十年跑通，我們就願意給你一個高估值。而散戶對這些代幣的追逐，跟投資股票完全是另一個邏輯，它完全是跟隨 KOL 和各家 VC 機構的判斷。 比如你從 a16z、從 Paradigm 拿了錢，散戶就認可機構的觀點，項目方發幣之後，散戶買入的其實是一個類似於未來五到十年的「市夢率選擇權」。

第二個原因，是當時市面上的項目不夠多。資金湧進來可能有幾百億甚至上千億，但我們只有幾十個、一兩百個項目，這就是典型的肉多僧少。但這個狀態不會長期維持，後來越來越多的項目方進入市場，越來越多的 VC 成立，大家都開始弄一個 PPT 去找 VC 融資背書，然後高 FDV、低流通、上鎖控盤，讓散戶成為流動性的最後一棒。當這件事突破一個臨界點、變成僧多肉少的時候，整個循環就被打破，流動性支撐不住，就變成了現在這個樣子。

Victor：現在很多社群還是會討論，像 Polymarket 這種現金流已經很強勁的項目，它還需不需要發幣？大家會說像 OpenSea 就是因為沒有在最合適的時機發幣，才會被 Blur 超越、漸漸式微。這個邏輯您覺得對嗎？Polymarket 是否可以透過發幣去打下更大的市場、超越 Kalshi？

老白：從散戶的角度，你可以說 Blur 當時成功了、OpenSea 當時失敗了，因為它沒在最合適的時機發幣，如果當時發幣，估值至少也是一百億。但從 Polymarket 或 OpenSea 自己的角度，它有這麼強的現金收入，對它來說是沒有必要發幣的，因為本質上你發的幣其實是你的債務。 對項目方本身來講，發幣不一定能最大化他們的財務或品牌商業價值。而且 Blur 現在我理解也不算是一個活得很好的項目，只是在那個時期短暫超越了 OpenSea。

Polymarket 的確可以透過發幣，在流量等各方面去超越 Kalshi。但拿最近幾個月的例子來說，opinion 在去年年末到今年年初搞代幣空投那一波，交易量幾乎接近 Polymarket，可發幣之後，現在交易量和代幣都幾乎歸零了。所以我覺得從 Polymarket 的角度，他們其實沒有發幣的剛需，發與不發皆可。

四、Crypto 明明贏了，為什麼老韭菜覺得輸了？

Victor：現在有一個情況：很多 VC 和散戶都覺得 Crypto 已經贏了，比特幣進入大雅之堂、上了 ETF、華爾街越來越認可。但為什麼產業內的老韭菜好像都感覺輸了，沒有像過去週期那麼賺錢？是因為 Crypto 逐漸被傳統金融收編，讓散戶比較沒有參與機會了嗎？

老白：的確是這樣，而且我覺得這兩件事同時成立：第一，Crypto 變成熟了；第二，Crypto 原本改造世界的野心，也的確縮小了。 換句話說，我們從最開始想原生創造一個 Crypto 新世界，慢慢淪為了現有金融體系的改造者和附庸者，有點像水滸裡梁山最後被招安的感覺。

如果你做一個時光機回到七年前，去告訴 2018、2019 年那個時代的 VC、founder 或散戶：現在穩定幣已經變成了全球非常重要的美元基礎設施，大幾千億的體量；比特幣有了 ETF，有養老金和機構資金在買；Crypto 公司可以參與 IPO；RWA 開始真正進入傳統金融體系，Stripe、Visa、BlackRock 這些公司都在部署 Crypto 基礎設施、做公鏈、做 PayFi。那個時代的人一定會覺得：我們已經贏了呀。

但你從資產的角度看，我們的確沒有贏。 你再來一個 DeFi Summer、山寨幣一年翻五十倍一百倍，這個角度是沒有的。而且過去十年，鏈上原生發資產這件事情，從 NFT 到銘文再到各種 Meme，我覺得我們也輸了。我們最終只搭建了一個鏈上金融的軌道，現在開始把現實中原生的資產帶到鏈上來。

不過我們有兩個非常牛的發明：一個是穩定幣，另一個是永續合約。這是我覺得屬於我們大勝特勝、真正 Crypto Native 的 PMF。

Mr. Z：聽到您這番言論我也很有共感。我前幾週看到 Dragonfly 的 managing partner Haseeb 說，Crypto 已經慢慢成熟，他認為未來十年可能不會再有 Crypto VC 這種東西，就像 2000 年代中期我們投物聯網、投 Facebook 這些社交平台時，現在也沒有 VC 聲稱自己在投這些東西。所以您覺得五年、十年後，Crypto VC 就不會再存在了嗎？

老白：我基本贊同 Haseeb 的觀點。將來作為 VC 甚至作為 Trader，都不應該再把 Crypto 單獨當成一個產業或行業來操心。 就像現在你不會說一家 VC 是「網際網路基金 VC」，網際網路是作為一種技術去服務商業體系；Crypto 將來也一樣，會作為一種技術底層，融入到你的整個商業模式裡。當你需要用到穩定幣、需要把部分東西放到鏈上，那你可能就用 10% 到 20% 參與到 Crypto 裡的商業項目或公司。你很難再說自己是一個「Crypto VC」，或者說這是一個「Crypto 項目」。我覺得 Crypto 應該慢慢像網際網路一樣融入現實世界，大家再也不用去操心這是 Crypto 資產、Crypto 項目還是 Crypto VC，這些標籤都會消失。

五、Perp DEX 競爭格局：四小龍與 HIP-3，誰能挑戰 Hyperliquid？

Mr. Z：這就很能呼應到現在 Hyperliquid、Variational 這些 Perp DEX 的操作，他們以區塊鏈為基底，把資產搬到鏈上，比如用 HIP-3 這種協議，讓 TradeXYZ、Paragon 這些 deployer 去把資產搬上鏈，讓用戶可以 24/7 交易各國股票。那 Perp DEX 的競爭格局，您覺得未來兩到三年會是什麼樣的光景？

老白：首先我個人非常看好 Variational。在 Hyperliquid 這個 T0 之外，我心中比較看好的第二梯隊，第一是 Aster、第二是 Lighter、第三是 Variational。像 Variational 這種 RFQ（詢價）加場外對沖的形式，我覺得邏輯上非常 make sense，加上團隊、founder、背後的資本和機構資源都非常好。

我覺得市面上其實只需要四到五家 Perp，就像交易所也只需要四到五家一樣。之前是幣安、OKX，加上一些用戶喜歡用的 Bitget、Bybit、抹茶、Gate，就這麼幾家。Perp 最後也就剩四到五家形成龍頭效應：T0 檔是 Hyperliquid，T1 就是 Lighter、edgeX、Variational 這些。

前兩天我跟一個朋友聊，他提了一個很有意思的點。隨著幣圈的 Perp 和 CEX 越來越像傳統金融、股票券商的槓桿合約版，未來很多流動性一般的中小股票，可能會沿用 Binance Alpha 的打法。 做法是：在現貨層面實現 60% 到 70% 的控籌，不斷買入拉升，同時在敘事層面造一個故事，比如一家本來要死的傳統公司突然說要轉 AI 或轉 DAT（數位資產儲備）。這時候可能在 Hyperliquid 或幣安上堆一個非常高的 OI，然後公司的股東或利益相關者，就透過 Perp 去實現退出。在現貨層面的監管上你找不到任何漏洞，因為公司只回購自己的股票、只買不賣，監管說不出什麼；但賣，就在 Perp 裡去賣。這是一個長期的監管套利，配合我們的 Perp DEX，給世界上其他流動性一般的中小股票創造了一種新玩法。

Mr. Z：我觀察到，除了 Hyperliquid 以外的後進者，其實需要一些別的打法。Hyperliquid 上面已經有很多美股，光互連、記憶體這些標配的美股大家都該有了。像 Variational 這些後進者，是不是可以往亞洲股市探索，比如上架台股的聯電、聯發科、台積電，或者韓股、日股、港股的阿里、騰訊、美團、京東？因為直接跟 Hyperliquid 硬碰硬是打不過的。這一塊您怎麼看？

老白：像 Lighter、edgeX 這些跟 Hyperliquid 同樣架構、基於 CLOB 和做市商的 Perp，確實應該走差異化競爭，你說的這些亞洲資產、台積電、聯發科、韓股，這些方向都對。我記得 Mable 在做的 Trasia，就是走亞洲資產這個方向。我另一個朋友也打算從 VC 跳出來自己做一個 Perp，瞄準的是鏈上外匯這個方向。這個我們喊了很多年，但一直沒做成，如果穩定幣在鏈上達到萬億級別以上，那鏈上外匯這個 TAM 其實非常大。

但像 Variational、包括 Ondo Perp 這種就不一樣。如果你看它們的滑點和流動性，可以做到比 Hyperliquid 甚至幣安更好、更收斂的價差。因為 Hyperliquid 本質上是用單一做市商去提供流動性，而 Ondo 類似於一個 RFQ 報價，可以用自己的 TradFi 去做對沖，在場內極其方便地鎖倉對沖。所以 Ondo Perp 在很多 RWA、特別是輝達、美光這些大票上，它的價差和滑點是好過 Hyperliquid 和幣安的，我當時查過。Variational 這個機制理論上也可以實現 Ondo 這套東西，而且它上個月推出的 swap，在原油、黃金這幾個大宗上已經引入了傳統 TradFi 的對沖機制。所以這兩個我覺得是機制不同，可以考慮去跟 Hyperliquid 硬剛的。

Mr. Z：那把視角往 Hyperliquid 裡面看，HIP-3 這塊目前 TradeXYZ 還是龍頭，但也有像 Paragon 這樣的後起之秀，打法蠻精明的，講求速率和效率，市場哪裡有熱點就趕快在 auction 拍下 ticker 發射資產，而且不做前端介面，認為 Hyperliquid 前端已經夠好了。這塊您有在關注嗎？

老白：有關注，但可能沒有特別多。我在 Hyperliquid 前端現在只能看到 TradeXYZ、Paragon 這些 deployer。我看 Paragon 上面的一些資產，跟 TradeXYZ 是有些不太一樣的，但目前它的 volume 其實還很小，大多還在幾十萬的量級，而 TradeXYZ 動不動就是大幾億的票，差距非常大。

HIP-3 它那個 ticker 原來只是在標一個部署機會，前三個 slot 免費，後面透過拍賣去競標，至於這個 slot 你想做什麼資產完全由你自己決定。但我覺得這大概率會是龍頭效應，而且不單單是用戶心智問題。因為做市這件事不是 Hyperliquid 官方參與，是 TradeXYZ、Paragon 自己去做市。同一個標的，TradeXYZ 的做市商把流動性和價差做得非常好，大家肯定會去 TradeXYZ 那邊，這是一個自我正向成長的飛輪效應。 這個怎麼打破，真的是後進者要去思考的。而且它不像 Uniswap，你還可以透過一些新的 AMM 機制、像 Curve 當時對穩定幣那樣用不同曲線實現不同效果；HIP-3 這個就是純粹拼做市商的流動性和深度，就是比誰真金白銀多，比較難在巧妙的地方做文章。

六、安全是時間的函數：從 Ostium、Cream 到 Perp 的教訓

Victor：Perp 這邊最近有一些事件，像 TradeXYZ 前陣子有一個海力士插針的事件，幣安那邊也發生過但影響比較小，TradeXYZ 最後選擇賠付所有用戶損失，非常大氣。另外一些項目近期也出現被駭或 bug，比如 RWA 項目 Ostium 近期被駭了約 1,800 萬美元，前陣子 Paradex 也被駭。這些安全問題會怎麼影響大家對 DEX 安全性的遲疑，以及 Perp 未來能不能被更多傳統金融和投資人接受？

老白：這我覺得取決於兩點。第一點是需要時間來證明，因為 99% 的用戶不可能去看你的底層程式碼，他們純粹靠口碑和時間。AAVE 為什麼這麼強、共識這麼高？就因為它是從來沒有出過安全問題的借貸協議，之前那次其實也是底層資產滲透上來的問題，而不是 AAVE 自己的問題。

你會發現絕大多數借貸平台遭受的安全攻擊，都出在借貸這件事上： 把一個垃圾資產透過預言機問題、拉升、或者控制投票，作為抵押品套出很多穩定幣。像當時 Solana 上的 Mango，還有很多垃圾借貸平台都受過攻擊，甚至數次。就台灣那個麻吉大哥（Machi）的借貸平台 Cream，我記得就被攻擊了三四次，我一直不理解，被駭之後居然還有人勇敢地往裡面存錢。

所以 Perp 我覺得就兩點。第一點，你不要把 Perp 業務做大到可以去抵押某些資產、把借貸也做進去。 我記得當時 Paradex，或者應該是 Solana 上面的 Drift，就是想做大而全，又做現貨、又做抵押借貸、又做 Perp，最終借貸那邊開了個口子被攻破。你做一個 Perp，就老老實實做 Perp，不要去搞抵押資產往外套穩定幣，一旦做這件事，就一定會有哪天出事。第二點，沒有別的，只能靠時間去證明。如果四五年之後 Hyperliquid 從來沒出過任何安全事故，而其他家出過，那大家自然而然就會相信它、願意把錢沉澱在那，就像幣安一樣，用戶心智被完全佔領。

七、Hyperliquid 會做現貨嗎？代幣化股票的理想與現實

Victor：現貨這塊，Hyperliquid 到現在都還沒推出現貨。您覺得他們有可能殺入現貨嗎？如果要跟上像你說的 Binance Alpha 可能幫股票發射資產的打法，是不是就需要做現貨？

（Victor 註（更新於 2026 年 8 月 12 日）：經社群回饋與進一步核查，Hyperliquid 已於 2024 年 4 月上線 PURR/USDC 現貨交易，此後亦陸續支持 HYPE、BTC、ETH、SOL 等資產的現貨交易。特此訂正。）

老白：我覺得他們不會做原生 Crypto 的現貨。現貨的影響力現在實在太小，你看幣安上面 80% 到 90% 的收入完全來自於 Perp，而且在 Perp 裡面，現在幣安和火幣（HTX）從上個月開始，已經有超過 60% 是來自於美股、也就是 RWA，而不是基於原生 Crypto 的。

所以你要上現貨，要麼就上一個現貨的股票，類似於幣安的 bStock。我不確定 Hyperliquid 將來會不會有一個類似「hyperstock」的東西，可能性有，雖然不大。但如果做，唯一目的更多是為了服務它的 Perp，你可以做期現套利、做場內對沖。 就像 Ondo 為什麼 Perp 流動性這麼好，是因為它場內就有自己的 Ondo Stocks，做市商給你報價、你開了 100 萬美元的美光多單，它可以同步給你一個空單當對手盤，然後直接持有 100 萬美金的美光現貨，零延遲。所以 Hyperliquid 如果做這個動作我不會太意外，但它絕對不會去做 BTC、ETH、SOL 這些 Crypto 資產的現貨。

Victor：那代幣化股票（tokenized stock）跟 Perp 之間，如果只能擇一，哪一種是更好的模式？還是相輔相成？像 StableStock 這種定位穩定幣券商，讓大家用穩定幣直接買股票，但沒做 Perp；而幣安是全家桶，Perp、美股、代幣化股票都有。

老白：代幣化股票的理想狀態，應該是「真實的股票，加上清晰的法律所有權，再加上鏈上的自由流轉」。這個其實納斯達克自己可能都要做，我記得前兩天美國證監會已經批准納斯達克要做鏈上股票了。所以在股票現貨這一點上，StableStock、包括我合作的 BIT，價格的對手可能就是納斯達克自身，只是納斯達克短時間內可能還不會允許你用穩定幣去自由買賣。

但從現實角度看，絕大多數用戶並不需要什麼清晰法律所有權加真實股票，他就是需要一個可以 bet 的價格敞口，只要這個敞口能錨住真實股票價格就行。所以現在最主流的形式還是 Perp。 這也是為什麼我說現在超過六成收入來自 Perp，而 Perp 裡又有 60% 是 RWA。理想是大家都是 holder、都是長線投資，像傳統美股那樣；但現實是大家都是賭狗，需要一個敞口，然後在這個敞口上再加五倍十倍槓桿，瘋狂地開多開空。理想歸理想，現實歸現實。

八、穩定幣：Crypto 最偉大的發明，也是美元霸權的全球延伸

Victor：接下來聊聊穩定幣。近期像 Open USD 這種項目集結了 Visa、Stripe、Mastercard 等傳統金融機構，情景有點像當年 Facebook 的 Libra。您怎麼看穩定幣賽道在下個週期的進化？如果要有新項目跑出來，需要什麼樣的差異化優勢？

老白：穩定幣我是無限看好，就是 super bullish。我覺得這玩意就是比特幣之外最重要的發明，沒有之一。Crypto 對世界最大的貢獻其實就是穩定幣，甚至都不是比特幣。 比特幣現在主要是少量大戶、機構和巨鯨的遊戲，但穩定幣才是區塊鏈真正改變世界的一個技術。

去年我們還在聊穩定幣化債這件事。去年是 36 萬億的國債，現在已經是 39 萬億了。大家都在想，穩定幣趕緊在 2030 年之前先達到一兩萬億，至少可以幫美債化掉個兩萬億、減輕美國政府的負擔；再過個十年二十年，可能達到五萬億、十萬億這樣一個規模。你可以看到現在 B 端有 Stripe、Visa 自己下場，從支付到生息各個場景；C 端就不用說了，用穩定幣可以買賣世界上的各種資產。所以最終我覺得穩定幣和代幣化美股是一個協同作用：美元霸權加美元資產霸權，透過穩定幣滲透到世界上所有的國家和角落。

至於你想作為一個新玩家，這個要求我覺得太高了。新玩家只能是像 Stripe、BlackRock、Visa 這種已經掌握了傳統支付、傳統貨幣金融入口或中間流轉環節的超級玩家，才有資格從穩定幣這門生意裡分一杯羹。普通的創業者，建議就不要碰這一塊，這是非常靠機構面的生意。

九、Agent 支付與機器經濟：Cloudflare 的流量拐點與微支付

Victor：穩定幣和 AI Agent 支付的敘事，去年很火，像 x402，還有最近 Cloudflare 推出的 agent wallet，上半年 Tether 自己也推了錢包，都想主打 Agent 支付穩定幣、機器經濟。這是一個可行的敘事，還是偏夢想？

老白：這個敘事非常可行，但它跟 Crypto 有沒有關係，我覺得另說。從兩個方面看。

第一，agent economy 這件事到底會不會發生？我覺得會。上個月 Cloudflare 的 CEO 接受訪談時說過一件事：上個月某一天，世界上網際網路的 Bot 流量首次超越了人類（human），這發生在 7 月的某一天，是一個非常大的 milestone。 之前網際網路一直有很多 Bot，但一直是人類流量佔主導，而現在作為世界上最大的網關 / CDN，Cloudflare 的數據顯示 Bot 流量終於超過了人類。原因就是大語言模型：如果是人類想買一款單眼反光相機，我可能查五個網頁、做個比價，HTTP 請求就基於這五次瀏覽；但你問 ChatGPT 或豆包「推薦一款五千塊、要實現什麼功能的單眼反光相機」，它為了給你最優答案可能要做五千次 HTTP 請求，瀏覽網上所有相關的電商和評測網站。所以機器時代在網路流量上是一個極其爆發式的需求，Cloudflare 的 CEO 認為未來五年 agent 的流量還要再擴大一千倍。

第二，他提出一個問題：以前網際網路的經濟是靠 Google Ads 實現的，我們透過點擊廣告完成了整個基於搜尋、推薦的商業閉環；但 agent 給你推薦之後，這個模式就被打破了。 目前唯一看到的解，就是當 agent 抓取你網站的數據時，來做一次微支付。比如你是一個電商或評測網站，agent 在五千次抓取裡用到了你的數據，就給你支付兩分錢。這兩分錢怎麼支付？大概率是透過 x402 這種東西，或者 Cloudflare、Visa、Stripe 慢慢推出的基於穩定幣的方案。它肯定不是傳統的 Visa，也不一定是 Crypto，但一定是穩定幣在某一條鏈上，這條鏈不一定是 Solana、以太坊、還是 Tempo 或 Arc，我們不知道，但我覺得一定是這樣一個場景。

十、公鏈的終局：通用鏈時代結束，機構鏈、C 端與灰產三分天下

Victor：穩定幣和 agent 支付會怎麼影響公鏈的競爭格局？現在最大的還是以太坊，另外有 Solana、Circle 的 Arc、Stripe 的 Tempo，去年還有 Plasma 等等。

老白：下個週期我感覺大概率就是「凱撒的歸凱撒，上帝的歸上帝」，大家齊頭並進。如果是做灰產，可能還是選擇用 TRON 和 USDT；如果是散戶，大概率還是選以太坊和 Solana 上面的 USDC，去玩 DeFi、玩 Meme；如果你是機構、是 to B、是企業支付或外匯兌換，大概率走的會是機構鏈，比如 Tempo、Arbitrum，還有一家隱私的 Canton，也發展得非常好。就這麼三四個機構鏈服務 B 端，以太坊、Solana 服務 C 端，TRON 服務灰產端，我覺得大概率是這樣一個格局。

Victor：過去幾個週期大家都把公鏈幣當作最主流的 Beta，比如以太坊、Solana 。接下來公鏈還會是 VC 或散戶投資的主軸嗎？

老白：肯定不是。Hyperliquid 基本上給所有公鏈打了一個標竿：公鏈要服務於應用。我本身是一條鏈，但我是因為服務一個超級厲害的應用而存在，而不是要做一個 universal 的通用公鏈。 通用公鏈可能在以太坊和 Solana 之後就已經走到頭了，但我們還是不甘心，出了 Aptos、Sui、Monad、MegaETH。你看最近 MegaETH 的姝尧也發推說，他們的 MegaMafia 這個孵化計畫要停止、不再資助鏈上的新項目，決定自己下場做應用。這說明通用鏈的時代可以說已經宣告結束，未來應該是一個應用鏈的時代。

這其實有點像 AI：先搞基建，我們必須領先一個版本、先把基建搞好，基建的估值也特別高；到現在大家終於開始重視應用、重視 PMF、重視用戶、重視現金流，幣圈開始走向美股化。反而是美股那邊的半導體、記憶體這些東西，有點像我們幣圈的上一個版本，開始「幣圈化」，所以很多人死在兩倍槓桿做多海力士上。

十一、大模型走向「公鏈化」，殺手級應用與 Palantir 的啟示

Victor：現在大模型有點像當年的公鏈，做大模型的門檻越來越低，主戰場轉到專精於某種應用的模型。您覺得大模型接下來會有像公鏈這樣的發展方向嗎？

老白：我覺得已經是了。你看中國的六小龍，像 Kimi、DeepSeek、MiniMax，已經類似公鏈那種感覺，每一個大模型都有自己的特點。像 MiniMax 最近的新模型，上來就是無審查版本，很多做影片的都開心了。所以我們已經在技術、性價比、以及道德審查等方面各自做出了特點，有點像當年的公鏈之爭。

那最終誰能殺出來，還是得看兩點。第一點是誰能更好地融入 B 端。 OpenAI 和 Anthropic 都自己成立了前線部署工程師團隊，學 Palantir 那一套，想把 AI 部署到企業內。因為你看我們搞得這麼火，但 90% 以上的企業只是給員工配了個 Anthropic、OpenAI 或豆包，整個企業流程、架構還是傳統老一套。AI 對企業整體的提升可能不到 20% 到 30%，但對個人的提升可能超過 500%。 所以 OpenAI 和 Anthropic 有點急，決定親自下場成立公司，幫企業把 AI 融入工作流。第二點是 C 端看誰先做出殺手級應用，在 ChatGPT、Codex、Claude 之外，能不能做出其他的 killer app。

Victor：前幾天 Palantir 的 CEO 在訪談也提到，Anthropic 現在跟公眾講的這些敘事，其實都是 Palantir 本來就在做的事情，還蠻好笑。

老白：對，所以 Palantir 最近股價漲得非常好，大家意識到，這些很牛的 SaaS 平台沒那麼容易被大模型替代，大模型不太容易融入一個企業的工作流。

十二、預測市場的真相：兩年走完 Gartner 曲線，天花板遠低於 Perp

Victor：最後聊聊大家非常關注的預測市場。您自己也投資了一些預測市場項目，像 YZi Labs 投資的預測市場 42space。您怎麼看現在 Polymarket、Kalshi、整體預測市場的格局？

老白：對，我前兩天剛發了一個推，講預測市場的四個階段：大選前被低估，大選後 Kalshi 和 Polymarket 證明這件事可行，世界盃前被高估，現在開始回歸理性。 你可以看到 Polymarket 的 volume 在 7 月 18 號世界盃之後基本上一直在降。所以我現在覺得，如果 Polymarket 真的以 200 億左右估值、或者真的發一個幣到兩三百億這樣一個 level，我就毫不猶豫地做空它。因為預測市場目前我觀察下來，跟 Perp 完全不在一個量級。

當時我們對預測市場做了很多非理性的、有點像「拿鎚子找釘子」的想像。我在 ABCDE 的時候聊了至少十個以上的預測市場，大家都會腦補一些場景，比如幾個朋友之間打賭，可以用一個預測市場開一個私服房間分別下注。但實操起來，這種朋友打賭的場景和頻率其實非常低，根本不是一個 PMF，是大家為了做預測市場硬生生找出來的 PMF。

說白了，一個人不會對那麼多事情都有表達觀點、且同時下注自己觀點的需求。對絕大多數人來講，可能就是政治和體育。 而體育，傳統博彩已經很能滿足需求，比如在歐美、在澳洲，大家喜歡去球場看球，或者去運動酒吧，一堆人喝著啤酒、看賭馬或球賽，順便買一張幾十澳幣的傳統體育彩票，贏了開心、輸了也就一頓飯錢。這也是為什麼 Kalshi 在體育上做得還不錯，但本質上，大家對這些的需求已經被傳統市場和傳統博彩滿足了七七八八。

前段時間我跟一個做預測市場工具的 founder 聊，他們做的是一個類似「預測市場的 GMGN」，有 smart money、money flow、熱點市場、AI 推薦等等，我覺得做得非常不錯。但我問他們為什麼最後選擇 pivot 到 Perp，他給了我幾個非常 make sense 的點：

第一，預測市場吃不到流動性溢出的紅利。 當年 DeFi Summer 為什麼這麼紅火，很大一個原因是美國零利率、天量放水，流動性從美股溢出到幣圈、從比特幣溢出到山寨幣，正好配上 DeFi Summer 大爆發，整個行業雞犬升天。但預測市場本質上很難吃到這種紅利，因為它是一個表達觀點的形態，不是一個資產形態。

第二，注意力的頻次不夠。 體育和政治是每隔幾天甚至幾週才有一個大事件，但 Meme 不一樣，你看 pump.fun 為什麼這麼牛，每天刷推都能抓到新的熱點、新的梗，像當時的 PNUT 松鼠幣，這種事每天都有，Meme 發幣的頻次是以天甚至小時級來做的。

第三，沒有「車頭效應」的天花板。 在 Meme 市場或傳統交易市場，很多用戶是跟單的，有車頭效應，最典型的就是馬斯克喊單狗狗幣，衝到了 700 億市值，有些人在狗狗幣上吃到百倍甚至千倍漲幅，天花板極高、甚至無限。但預測市場沒有這麼一個天花板，你最多把一個市場從 10% 的概率吃到 100%，也就十倍頂天。而且大概率你去押注的那一瞬間，市場賠率已經被定價了，你能吃到的錯誤定價可能就百分之二三十，翻個倍都已經是大賺了。

第四，理性決策佔比太大。 你去下一個單，一定是覺得自己在智商、資訊或理解上超過別人才會下。我可能會對蘋果、對 AI 半導體、對英特爾良率下單，但不會去對一個我完全沒聽說過的冰球或橄欖球比賽下單。你會發現每個人能下單的標的就那麼五到十個，兩隻手數得過來。但 Meme 不是這樣，一個梗你刷個推全推的人都知道，一個持幣地址可以迅速累積到破萬、幾十萬甚至上百萬。

所以這幾點我都覺得非常 make sense，也導致我現在對預測市場沒有去年那麼 bullish：我認可它的 PMF 真實存在，但它的天花板要遠低於 Perp。

Victor：那您怎麼看預測市場跟 Meme 結合的項目？像您投資的 42space，就引入了 bonding curve 和一些 Meme 元素。

老白：我之前其實非常 against Meme，一直不喜歡 Meme。但看到預測市場這個形態之後，我反而沒有那麼看空 Meme 了，理性上我認為 Meme 是一個不可能消亡、甚至一直有生命力的形態。 總結來說，Crypto 市場和傳統金融市場最大的區別，就是我們這邊賭狗多，而且我們提供了足夠賭性堅強的工具讓大家來賭，Crypto 也是世界上波動率最高的市場，這是它的行業優勢。而預測市場在傳統金融裡的很多功能，其實可以被選擇權、被 CDS（信用違約交換）這種東西取代；它既吃不到傳統金融裡選擇權那類的份額，拿到幣圈又賭性不夠大、滿足不了賭狗的需求。

我投資 42space，理由是：第一，我跟 founder 有私交、我們認識；第二，雖然我沒有自信說 42space 一定會勝出，但我覺得「把 Meme 和預測市場結合起來、讓預測市場本身變得更賭狗化」，是一條值得探索的道路。

十三、Robinhood 的清晰打法：RWA 給投資者，Meme 給賭徒

Victor：那您怎麼看 Robinhood 這邊的鏈上 Meme 熱潮？最近 Robinhood 上原本的原生發射台關停，Uniswap 前幾天在 Robinhood Chain 上新推了發射台 pools.trade。Robinhood 雖然主打 RWA，但很大一部分交易量是靠 Meme 做起來的。您怎麼看這種鏈和 Meme 之間的增長關係？

老白：我覺得 Robinhood 的思路非常清晰、也非常牛。明著說，我這條鏈就幹兩件事：一個 RWA，一個 Meme。它看明白了用戶到底需要什麼。 如果你是長線投資者，你需要的就是 RWA 資產，是美光、輝達、海力士這些東西，你不需要那些毫無價值的 VC 空氣山寨；而對更多的賭狗來說，你們就是要玩高波動性的東西，那我就把 Meme 給你們。

當時 Base 這條鏈剛啟動的時候，也是透過 Meme 先引流，因為 Meme 特別容易造成前期的百倍、千倍增長，天然就是一個 attention 的巨大引力。 所以 Robinhood 非常精通這一點：先把用戶引進來、把資金沉澱下來，你可能隨時轉性，說我在 Meme 上賺錢了、想把錢保留住，怎麼辦？我在 Robinhood 上再買點輝達。人家這個打法就是搞清楚了整個幣圈和傳統金融圈的人都在想什麼、想玩什麼。

十四、交易所退場與人才流向 AI：這一次為什麼特別嚴重

Victor：近期蠻多交易所宣布停止交易業務，像發明永續合約的曾經龍頭 BitMEX、還有 BitMart，也蠻多項目宣布關停，像上個週期很紅的 Zapper、Fantasy Top。您經歷過數個週期，每個週期底部都會出現這樣的狀態嗎？這個週期的交易所退出，是不是特別明顯？

老白：其實每一次週期底部都會有類似的事件，但這一次特別特別嚴重。之前的週期底部，像 BitMEX 這種老牌交易所，如果沒有出現過安全被盜的問題，通常不太可能關停；包括 Zapper 這種在 DeFi Summer 時我個人會用、也比較喜歡、有真實用戶和真實價值的項目，以前的週期底部也會撐下來。但現在你會發現他們撐不住了，所以我們真的是進入了一個成熟期：之前那種「有增長就可以掩蓋一切問題」的感覺沒了。

當時能賺錢，或者哪怕不能賺錢、但有增量、有新資金新用戶進來，就你好我好大家好。現在沒有新資金、也沒有新用戶增量，反而是我們的人才在往外跑、用戶在往外跑，所有的交易員、KOL 都在天天聊美股。沒有增長之後，所有問題全部一次性暴露。我們的圈子變小了，導致原本一些撐得住的交易所和項目，現在也撐不住了。

Victor：人才確實是很大的問題，像近期 Sui 的聯創宣布跳槽到 Anthropic。對比 2017、2020 那兩個週期，世界上最聰明的人才似乎都在往 Crypto 流，但現在反過來了。您身邊觀察到什麼現象？這個趨勢什麼時候可能反轉？

老白：我覺得近幾年可能都看不到反轉，這個人才流失目前我沒有看到任何可逆的可能性。 我之前對區塊鏈特別 bullish，很大一個原因也是因為人才。我 2023 年還發過推：在 ABCDE 我們前後招過四五個實習生，其中三個是清華、一個是北大；同事裡，Siyuan 是港科大的資料庫博士、Joy 是賓夕法尼亞的。我在 ABCDE 這兩年多聊了 1,300 到 1,500 個項目，這些 founder 我在腦子裡過了一遍，有一半左右是常春藤畢業的，哈佛、斯坦福、Berkeley、MIT 的 founder 我聊了太多。我作為一個「二本學渣」，能在一個行業裡聊過幾百個世界頂級大學的 founder，這在其他行業是不可想像的，所以我當時覺得，這怎麼能不 bullish Crypto？

但那是 2023 年，AI、ChatGPT 剛出，還沒這麼明顯。現在你看，很多我認識的人、包括當年的實習生和同事，都去了 AI。除了賺錢效應之外，我覺得最大的原因是：過去五六年，以太坊誕生之後，我們有很多很有意思的問題要解決，比如分布式共識、開放式金融、鏈上交易、MEV、擴容、抗審查和隱私。但到 2024 這個節點，這些問題基本上都解決得七七八八了。 你會發現 2024 到現在的新項目，不管是一條新鏈還是新的 Layer 2，上來基本都是一樣的東西：弄個 Meme 引流、做個錢包、做一套 tokenomics 激勵、搞個機槍池、搞個借貸、把 Uniswap 和 AAVE 搬上來。所有人都在玩同一套遊戲，這個東西就不性感、不好玩了。你讓哈佛、斯坦福、MIT 的人來做 copycat，除了不賺錢，他們也覺得沒意思。但 AI 這邊，未來五到十年我們有無數的問題要解決，就跟區塊鏈過去十年一樣。所以從解決問題的角度，我找不到任何 AI 人才會大規模回流 Crypto 的可能性。

Victor：會不會以太坊的創新路線有影響？您怎麼看以太坊過去幾年路線的發展？當年很多聰明人帶著理想進來，但最理想的那些事情似乎被證偽了，這些人也開始離去。

老白：過去幾年我覺得以太坊做得蠻好。DeFi Summer 很多創新都是從以太坊上出來的，包括 Layer 2 這個理念、整個智能合約的框架，都是以太坊自己打出來的； Solana 算是唯一一個從另一個角度切入、做得還不錯的。以太坊相當於打了一個基座，這個基座還有一些可以修修補補的東西，像隱私、質押率、去中心化程度、用 ZK 去證明，但這些都是細枝末節。

在過去三五年裡，我們已經把華爾街能想到的所有玩法都搬到鏈上試過了，像 tranche（分級）、像 Pendle 這種基於風險和收益的拆分、像 CDS 這種極其複雜的風險違約互換。但最後你會發現，真正留下有用的就是一個 DEX、一個借貸，太複雜的東西在鏈上其實玩不起來。 Pendle 已經算是很創新的，其實它的創新也就是把華爾街那套搬過來，只不過複雜度剛好在大家容忍的極限上；再複雜的像 GammaSwap，或者透過對沖、選擇權、保險、CDS 的東西，我都聊過，但都做不起來。最簡單的選擇權，鏈上項目我看了不止十個，沒有一個做起來，還是 Deribit 一家獨大。所以我們能夠創新的東西已經玩得差不多了，沒有那麼多值得世界上最聰明的一幫大腦再去迫切解決的，他們從興趣角度也更喜歡去 AI 那邊探索。

十五、從 Crypto 到美股選擇權：交易框架的三次認知升級

Victor：您今年大量投入 AI 和半導體股票，也常做選擇權。從 Crypto 切換到股市之後，您的交易框架有什麼變化和心得？選擇權在過去 Crypto 是比較少人參與的領域，您怎麼用它做交易表達？

老白：切換到股票之後，對我影響最大的是三點。

第一，我會嘗試建立一個比較成熟的交易系統。 我之前交易其實沒什麼系統，都是以敘事驅動為主。在 DeFi Summer 那一波賺到一些錢之後，就容易產生路徑依賴，在一些自己認為很有創意的山寨上下比較大的倉位。其實 2022 年 Luna 那一波、包括 2024 年末 GOAT 那一波，我都回吐不少，雖然我不開槓桿、不玩合約，但在這些山寨現貨上還是虧了不少，這就是自己的交易系統不成熟，too young too naive。當你去投資有真正 PMF、真正市場、真正用戶的美股標的，和投資 Crypto 這種以市夢率、敘事、技術 fancy 為主的東西，投資風格是完全不一樣的，你需要建立一套有框架的交易系統，考慮回撤、資金投入、資金佔用成本等等。

第二，你會學會尊重「不知道」。 Crypto 裡有一個比較危險的習慣，特別是我這種一級市場投資人：一個項目白皮書看完，研究一下 DefiLlama 上的數據，再跟 founder 聊一兩個小時、拆解一下 tokenomics，就感覺自己好像已經比較懂這個項目了，然後就買入。這其實是個幻覺。 美股這邊你會發現它複雜很多：一個公司的股價有收入、利潤率、庫存、資本開支，還有宏觀利率、選擇權倉位、隱含波動率（IV）、供應鏈、競爭對手，各種資訊你根本看不完。所以你會選擇去尊重「沒有人可以全知全能」，這是一個成熟市場的標誌。

第三，也是最重要的：表達方式變多了。 Crypto 裡的表達方式特別簡單粗暴，你 bullish 就買它的幣，更 bullish 就用 Perp 開槓桿做多，贏了會所嫩模、輸了下海幹活。但傳統金融裡有很多方式：你看好輝達 但又嫌貴，可以像段永平一樣賣一個 put；你看好海力士、美光的長期但擔心短期回調，可以用一個 call spread；我之前賭 SpaceX 二次發射的波動率，雖然策略失敗了，但思路是只賭波動、不賭方向，火箭炸了就暴跌、成功了就漲一波，這時候可以用一個 straddle 來構建選擇權組合。 又比如我持有很多半導體和 AI，覺得短期市場情緒過熱，就可以再買一些 put 來做保護。這麼多表達方式，會讓你把腦子裡的思路從模糊變得清晰：你到底是看多標的本身，還是看多看空它的波動率，還是看多看空它的時間？你需要把思路理得特別清楚，才會去選擇一種表達方式。這是對我個人影響最大的。

Victor：講到 SpaceX 這種標的，像現在宇樹科技即將 IPO，還沒有股票和選擇權，但 Hyperliquid 上有盤前合約可以做。這種 Pre-IPO 標的您會怎麼交易？

老白：說實話，這個我表示看不太懂，所以就不參與，有點像 SpaceX 盤前當時也只有 Hyperliquid 上有，但我也沒有參與。因為這種東西完全是一個短期情緒面的博弈，它沒有正股，大家都是在 Perp 上表達觀點，哪怕你觀點是對的，也可能隨時一根針把你多空雙爆。所以這種盤前的 Perp 我都不參與。

十六、給每個角色的建議：founder、trader、VC 與交易所如何留在牌桌

Victor：訪談尾聲，想請老白老師針對不同角色，給一些如何度過熊市、繼續留在牌桌上的建議。

老白：可以分幾個角色講。

Founder 的話，跟我當年做一級的年代已經不太一樣了。 如果你只是有一個好的 idea，或者想從傳統金融搬一個玩法過來，這個時代已經過了。你現在創業，可能需要更多機構、尤其北美那邊的資源，需要找到真正的 PMF 和用戶。甚至如果你發現把 Crypto 拿掉，你的產品反而更好，那你就拿掉，不需要為了留在 Crypto 而犧牲你的 PMF。 就像 Haseeb 說的，Crypto 應該慢慢作為一個技術底層融入你的產品。你該考慮的是產品到底服務哪些用戶、要做什麼事，而不是「它是一個 Crypto 項目，就一定得發一個幣、一定要有一套 tokenomics」，這些都不是必須的。

對 Trader 來說，不要對任何市場產生身份認同。 你可以是一個 Crypto Trader，也可以是美股、台股、韓股、A 股的 Trader，這都不重要。這邊沒有機會和波動，你就去另一個市場看一看，哪個地方有機會、有賠率，你就把自己、把風險預算放到那個賠率最好、又自己最有優勢或有資訊差的地方。

VC 同行，我覺得我都沒什麼資格給建議，因為我們自己的 VC 都關了。 但硬要說，就是吸取我們的教訓：不要做純一級的 Crypto VC，最好是一級二級結合。我發現這一輪活下來的 VC 都是有一級有二級的：投資一級也不要非發個幣，你可以投股權（equity），不一定非要投 token；二級完全可以去買比特幣、以太坊，甚至在 Perp 上開空開多去對沖，或者買 Robinhood、Coinbase、一些傳統美股。不要把自己限制成一個純一級 Crypto VC，你就是一個 VC。

交易所我覺得是最嚴峻的。 交易所在這個週期不能再把自己理解成一個 Crypto exchange。你將來的競爭對手，不再是之前的幣安、OKX、抹茶、Gate 這幾家，而是 Robinhood、盈透（IBKR）、老虎證券，甚至可能是傳統銀行。用戶只會關心哪裡的資產最多、哪裡流動性最好、哪裡最便宜、哪裡最方便。交易所的最終目的，應該是從「上幣」，轉成能不能成為一個全球風險資產的入口。

所以我之前發過一個觀點：Robinhood 就是未來所有交易所的終極形態。 不管是幣圈還是傳統金融，就應該一個地方能幹所有的事：充值 USDT、USDC，買美股、買 Crypto，開槓桿、做合約，做預測市場，我全包圓，說白了就是 WeChat 的模式。馬斯克也特別眼饞這種 Super App 的形態，他一直覺得中國的 WeChat 太牛了。包括還做那個 X Pay，想把穩定幣放到 X 裡面去。

Victor & Mr. Z：非常感謝老白老師今天來到我們的 Space，真的聊了非常多，從 Crypto 以前的歷史，到未來的賽道，還有 AI 這邊的觀察，都很深入的 insights。也謝謝一路聽到這裡的每一位聽眾，如果你喜歡這集，歡迎追蹤 168X 的 X、Substack 與 YouTube，把節目分享給更多對 Crypto、AI 與宏觀感興趣的朋友，我們下集再會。

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168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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2026 年年中，四大雲端廠商今年合計 CapEx 確定突破 7,000 億美元、明年上看 1 兆美元以上，這是人類史上規模最大的基礎建設投資週期之一。與此同時，半導體與 AI 股才剛經歷第三次震盪，記憶體、光互連板塊在高點後大幅回調，市場對「上游投入到底能不能被下游變現」的疑慮再度浮現。就在這個節點，168X 再次邀請到現任 Merkle 3s Capital 共同創辦人、AI 基金 XResearch 創辦人，曾任 OKX 執行長、火幣財務長的 Chris Lee（李書沸）。

Chris Lee 在他的新書《AI 超級週期：五層產業鏈視角下的 AI 基礎設施投資》中，逐層拆解能源、晶片、記憶體、光互連、雲端這「五層產業鏈」，再加上以 Crypto 為核心的「第六層」。在這場訪談中，他給出一個相當鮮明的核心判斷：AI 真正的瓶頸不是晶片，而是電力；而投資的本質，就是找到供應鏈中最稀缺的節點，並在市場還沒有完全定價之前進場。 他也不諱言自己的持倉與心法：重倉記憶體、視台積電為「能讓我睡得著覺」的資產，並反覆強調配置比選股更重要，看懂產業鏈就看懂了 80% 的投資機會。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ）· Victor（@vcmktasa）& 來賓：Chris Lee 李書沸（@ViewsOfChris）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、研究框架：三段跨界經歷，投資的本質是找到供應鏈最稀缺的節點

• 二、為什麼不寫「AI 十大名單」：授人以魚不如授人以漁

• 三、五層加一層：為什麼 Crypto 是 AI 的神經系統

• 四、寫完書後最大的轉變：AI 真正的瓶頸不是算力，是電力

• 五、輝達 vs ASIC：CUDA 護城河與差異化並存，蛋糕變大而非誰取代誰

• 六、HBM 是 AI 的真記憶體：記憶體為什麼正在脫離週期股

• 七、光互連與雲端 CapEx：AI 基建的鐵三角與需求源頭

• 八、三足鼎立與 2028：大模型格局，以及 Scaling Law 撞牆的觀察訊號

• 九、應用層與超級週期：百花齊放與三年死亡率，下游不賺錢上游還能撐多久

• 十、台積電：繞不開的最終贏家，也是最大的地緣風險

• 十一、中國平行技術棧：美國制裁反而逼出一套獨立體系

• 十二、監管：真實的風險，但不是科技革命的終點

• 十三、Web4：AI Agent 需要的支付、算力與激勵三層基礎設施

• 十四、風險排序：中美永久脫鉤才是最可能推翻全書的變數

• 十五、輝達五兆美元估值：會是下一個 2000 年的思科嗎？

• 十六、5+1 配置框架：回報大部分來自配置，別在同一個風險上加五倍槓桿

• 十七、給讀者的話：世界不會停步，唯有心法與框架能帶你走下去

一、研究框架：三段跨界經歷，投資的本質是找到供應鏈最稀缺的節點

Mr. Z：Chris 哥曾經歷香港的傳統金融圈、OKX、火幣、加密基金，現在又把研究重心放到 AI 基礎設施。是哪一個時刻，讓你意識到過去這些看似不相關的經歷，其實都指向同一套「基礎設施投資」框架？為什麼是現在把它寫成一本書？

Chris：這其實不是一個時刻，而是一個累積的結果。我早期做傳統金融，看的是企業的基本面：現金流、資產負債表、行業格局，很傳統的 Porter’s five forces（波特五力）模型，還有我們今天講的護城河等等。後來在 OKX 當執行長、火幣當財務長，面對的加密貨幣市場，波動比現在還要劇烈，但底層的邏輯其實沒什麼改變：誰掌握了基礎設施，誰就掌握了話語權。交易所就是加密世界的基礎設施，所以頭部交易所能吃到 85% 的市場利潤。你看幣安，2025 年一年的利潤，後面幾家加起來都不如它一家。

後來我創立了 Merkle 3s Capital，還有 XResearch，把研究中心放到 AI 產業鏈，發現同樣的邏輯再次出現。你看輝達（NVIDIA），它其實已經拿走了大部分半導體行業的利潤，因為它掌握了 AI 訓練的基礎設施、CUDA 的生態；台積電為什麼不可替代，因為它掌握了先進製程還有封裝的設施。所以三段經歷看似不相關，其實告訴我們的是同一件事。

投資的本質，就是找到供應鏈中最稀缺的節點，然後在市場還沒有完全定價之前進場。這一點很重要。 所以這本書其實是一套方法論，比較系統性地應用在 AI 產業鏈上面。

至於為什麼是現在？因為 2026 年，我們看到 AI 的基礎設施投資已經從故事，進入真金白銀的階段了。四大雲端廠商合計的年度資本支出，今年肯定超過 7,000 億美元，明年是 1 兆以上，這是人類歷史上最大的基礎建設投資週期之一。如果現在不寫，等這一輪走完之後，那就是事後諸葛了，沒太大意義。這本書就是把我們內部投研的一些東西整合起來跟大家分享，在亞馬遜上如果你是會員，其實是免費可以看的。比較抱歉的是現在只有繁體版，但如果你看得懂簡體，繁體一點都不困難；我們也有英文版，日文版大概這禮拜上線，下禮拜還有韓文版。我希望跟大家分享一些框架的東西，走完未來到 2030 年這條投資的道路。

二、為什麼不寫「AI 十大名單」：授人以魚不如授人以漁

Mr. Z：市面上很多投資書會直接列出推薦標的，但你選擇先建立一張完整的產業鏈地圖，再談每一層的投資 Playbook。為什麼你認為給讀者一套框架，比直接告訴他們買輝達或台積電更重要？

Chris：你這個問題問得非常好。事實上股票是會變的，而且股票牽涉到兩個很重要的原因：一個叫 market timing，你什麼時候進場很重要；另一個叫 business timing，它的業務能不能在當時爆發起來。因為華爾街都是 seeing is believing，看到你的數據後才會上。我們最近看到的例子就是微軟（Microsoft）：它對資本支出的控制、Azure 雲的毛利率、成長，看到這樣的數據，大家才會進來。所以股票牽涉到 market timing 和 business timing 這兩點，但更重要的是，大方向、框架不會改變。

我們回想 2000 年那份十大科技股的名單，到 2010 年已經面目全非了。但如果我們在 2000 年就理解了從寬頻基礎設施，到平台，再到應用的產業邏輯，我們大概就會知道什麼時候該買哪個層級的資產。 大部分人都是普通的散戶投資人，都遇到同一個問題：我知道買了輝達會漲，但我不知道它為什麼能漲，也不知道什麼時候它的風險報酬會失衡。他們會把「買對了股票」和「理解整個產業鏈」混為一談。

所以我這本書的做法是：先給你一張地圖，再教你在地圖上找路。五層產業鏈包括能源、晶片、記憶體、光互連還有雲端，每一層的供需邏輯、護城河結構、估值驅動因素都不一樣。當你了解這個架構，即使具體的公司換了、龍一龍二換了，你的分析框架還在。而且說實話，直接給一份標的清單，對讀者是不負責任的：同一支股票，適合的買點、倉位、持有週期完全不同，一個保守的退休人士，跟一個全職交易員，不可能用同一套配置方案。所以我們常說授人以魚不如授人以漁，我覺得 fishing skills（釣魚的技術）更重要，讓你自然就懂得怎麼抓到魚，是我寫這本書的初衷。

三、五層加一層：為什麼 Crypto 是 AI 的神經系統

Mr. Z：你把過去幾次科技革命總結成「能源 → 硬體 → 連接 → 雲端／平台 → 應用」，但到了 AI 時代，你又加入了 Web4 × Crypto 這一層。為什麼你認為 Crypto 不是附帶章節，而是可以跟前面五層平起平坐的新基礎設施？

Chris：這個問題問得非常好。第一，我本身是做支付出身的，後來去了 Crypto，所以改變我人生的兩段經歷，一段是支付，一段是比特幣、數位貨幣這一類。我感受比較深的是：每一次科技革命，我們觀察產業鏈的結構其實驚人地相似。先有電，再有晶片，再有網路連線，再有雲端平台，最後才有在上面跑的應用。電力革命是這樣，網際網路革命、行動網際網路都是如此，AI 時代還是這個結構。

但 AI 時代有一個新的變數，就是 AI Agent。它需要一個原生的支付和結算層。我們人類可以用信用卡、用銀行轉帳，但 AI Agent 開始自主交易：買算力、買資料、調用 API，它需要一種 7×24、無需許可、可程式化的支付方式，這恰好就是穩定幣跟智能合約的用武之地。所以 Web3 是去中心化的基礎設施，加上 AI 的自主 Agent，就構成了一個全新的經濟形態。 我們看到 x402 這個協議就是一個好例子，AI Agent 透過 HTTP 的頭部直接完成 USDC 的支付，不需要人類介入；還有 Render Network 的去中心化 GPU 算力、Akash 的反向拍賣市場、Aethir 的邊緣算力，這些專案的共同點，就是在 Crypto 的激勵制度調動之下，把原本不會進入市場的資源調動了出來。

所以我不把 Crypto 當成一個附帶的章節，因為它是另外一個層面。如果說前五層是 AI 的身體，那 Crypto 可能就是它的神經系統：負責價值的傳輸、資源的調度、激勵的分配。 這就是我們常講的「價值網際網路」。

四、寫完書後最大的轉變：AI 真正的瓶頸不是算力，是電力

Mr. Z：寫完這本書後，你自己的觀點改變了什麼？在動筆之前你最看好哪些產業？寫作和查證的過程中，有沒有哪一章讓你的 conviction 大幅提高，又有沒有原本很看好、研究完反而決定降低配置的方向？

Chris：寫完這本書之後，我對自己的了解其實是更好的。給我最大的改變，是能源層的 conviction 大幅提高。動筆之前，我跟大多數人一樣，把重心放在晶片、模型上面，我們當時也去尋找購買了一級半市場的 Anthropic 還有 OpenAI 的股份，特意把很多時間放在晶片方面。後來當我真正去算 Meta 那筆 6.6GW（吉瓦）的能源協議時，我開始意識到一個完全不同的概念。

6.6GW 相當於六座核電站的輸出功率。 如果以台灣家庭夏天用電尖峰時刻來換算，大概是四百多萬到六百萬戶家庭的用電量，差不多就是台北市加新北市夏天尖峰時刻的全部電力需求，而且這是供一家公司專用的。當時我意識到：AI 真正的瓶頸不是算力，是電力。這改變了我整個投資框架的優先級。

另一個轉變，是我對應用層變得非常謹慎。寫書之前我以為 AI Agent 很快就會爆發，研究完之後我發現，AI Agent 的商業化比市場預期要慢，原因很簡單：企業級客戶的採購週期長、合規要求高、數據隱私問題複雜。所以 To C 的 Agent 可能先跑起來，但 To B 需要的時間更長。至於原本看好、但決定降低配置的方向，是那些 AI 軟體公司。我發現很多 AI 軟體，本質上就是在傳統產品上套了一層大模型的介面，護城河太淺、壁壘幾乎為零。相比之下，上游的基礎設施：能源、晶片、記憶體，確定性會高很多，光互連也只是時間問題。所以你看到，最後其實是「能源加上 AI 硬體」有更高的 conviction。

五、輝達 vs ASIC：CUDA 護城河與差異化並存，蛋糕變大而非誰取代誰

Victor：Chris 哥怎麼看輝達 CUDA 的護城河，跟博通（Broadcom）的 ASIC 路線？輝達的壟斷會跟 ASIC 的差異化同時存在嗎？像 Google、Meta、Amazon 這些 Hyperscaler 自研晶片，又會怎麼影響這兩條路線？

Chris：首先，輝達的 GPU 是訓練用的，ASIC 事實上是做推理用的，兩者的功能不一樣。所以這不是「ASIC 會不會取代 GPU」的問題，正確的問題是：不同類型的工作負載，需要什麼樣的算力。

輝達的 CUDA 護城河在於生態。全球數百萬開發者用 CUDA 寫程式碼，數千個框架、函式庫依賴 CUDA，這個生態的切換成本非常高。不是晶片買不起，而是重寫程式碼、重新驗證、重新部署的成本驚人。所以在訓練端，輝達的壟斷短期內是無法打破的。就算 AMD 想挑戰，它永遠是 second best，它也想做自己的生態，但很難。

但推理端就不一樣。當模型訓練完成，生產環境的工作負載高度標準化，這時候 Google 的 TPU、Amazon 的 Trainium，還有幫客戶客製化的 ASIC，在特定場合的性價比就可能超過 GPU。Meta 自研晶片，不是因為他們不喜歡輝達，而是當規模到一定程度，客製化的成本優勢就顯著了。 而且大家一定要知道，輝達的 GPU 是供不應求的：即使你願意貴一點買，還是拿不到，所以在性價比考量、加上供應鏈安全性之下，這些大廠一定會做 ASIC 的部署。

所以最終的格局是：輝達繼續統治訓練市場和通用計算，因為通用計算每一次運算的成本是最低的；而 ASIC 在超大客戶的推理場景占據越來越多份額。整體算力市場因此變得更大，不是誰取代誰。 2026 年 AI 半導體的規模大概 1,000 億美元左右，這個蛋糕大到還容得下不同的路線。

六、HBM 是 AI 的真記憶體：記憶體為什麼正在脫離週期股

Victor：講到 Chris 哥書裡的第三章「記憶體層」，我自己觀察到的現象是，記憶體這個行業確實有脫離週期的現象：他們開始跟客戶鎖定長約、鎖定未來利潤，去避免暴賺暴虧；AI 對 HBM 的大量需求，也讓 HBM 在收入裡的占比升高很多，還排擠了 NAND、DRAM 的產能，讓傳統記憶體的價格更穩定。你認為 HBM 是 AI 的真記憶體，想請 Chris 哥多聊聊你對記憶體層的看法。

Chris：我昨天才跟我的 CIO 聊了這個問題，他是一級投行、哈佛商學院背景，在 30 億美金的對沖基金從分析師做起、做了十幾年，對半導體非常理解。現在這個價格，其實已經反映了週期性的存在。打個比方，SanDisk（閃迪）最高大概到過 2354 美元，最低約 976 美元，這樣其實已經跌了 ~60%；現在又跌下去，大概還有 40% 左右的折扣，安全邊際已經存在了。

但這一次，我覺得大家必須有一個觀點：這一次真的不一樣。以前為什麼週期性這麼強？第一，產品真的非常 commodity（大宗商品化），就是規模化、一模一樣的產品；第二，以前生產商很多，高峰期十幾二十家。DRAM 現在只剩大概三家，加上中國大陸那兩家，大概五家；HBM 更只有三家。以前大家犯的錯誤，是市場一好就拚命擴產、拚命賣，到某個節點大家一起虧錢，週期就不斷重複。

但現在不一樣。第一，產品線不一樣了：以前沒有 HBM，HBM 是客製給輝達晶片的，甚至 CPU、GPU 都需要，科技含量很高。而且它的迭代週期是三年一代，要建一座新廠至少 18 到 24 個月，還要無塵室、設備、拉良率，沒辦法這麼快追上需求。馬斯克已經說了，這個需求可能永遠沒辦法滿足，速度是至少十倍、二十倍以上。 所以大家還用週期股的估值去看記憶體，我覺得是錯的。

我們看 SK 海力士、三星、美光（Micron）這三大，HBM 主攻 AI，AI 已經占了他們 45% 到 50% 的收入。也因為產能有限，DRAM 的產能就讓路給 HBM，甚至犧牲了零售端的記憶體，所以連 HDD、西部數據（Western Digital）、希捷（Segate）這種比較便宜的硬碟也全線漲，因為大家都把產能拿去做 AI 了。HBM 的特殊性，在於它是為 AI 訓練推理量身打造的高頻寬記憶體：一顆高階 AI 晶片配的 HBM 容量，是傳統 DRAM 的數倍甚至十幾倍。 它的技術門檻很高，TSV（矽穿孔）、先進封裝、多層堆疊，就這三家寡頭壟斷。

即使長鑫（CXMT）在擴充，也沒這麼快，2027 年連中國大陸市場都滿足不了。有個很好笑的事情：蘋果去找長鑫報 DRAM 和記憶體的價格，它的價格還高過三星。而且估值也很離譜：長鑫的遠期本益比大概 13 到 19 倍，但美光跟 SK 海力士才 5 到 7 倍左右。沒有理由市場更賺錢、競爭更少，估值反而更低。所以以美光為例，市場還在用舊的週期股框架看它，尤其擔心 DRAM，但沒想到 2026 年三大廠產能全部賣光、2027 年也賣光，可能要到 2028 年第四季才稍微緩解。

還有一個變化是產品組合：高階 HBM 的毛利已經拉升到八成以上，美光的 HBM3E 大量出貨，HBM4 也已經量產，今年至少有 10 億美元以上的出貨。而且大家還可以看合約的細節：以前叫長期合約（LTA，long term agreement），只定量、價格可以談；現在叫 strategic customer agreement（戰略客戶協議），價格不能談、要付 20% 到 25% 的訂金，還有懲罰性條款，這就是一個賣方市場。所以對比之下，光互連那些硬體股，如果不是川普說美國 AI 叢集裡的先進製程硬體、光模組必須用美國的，你想它怎麼會漲？但記憶體是貨真價實：需求在那裡，競爭格局也在那裡，只有三家，供應至少到 2028 年才可能僅僅跟得上，甚至以後都跟不上。

七、光互連與雲端 CapEx：AI 基建的鐵三角與需求源頭

Victor：書中第四、五章的光互連層與雲端層，你認為光互連從 1.6T 向 3.2T 升級不可避免，Coherent（COHR）、Lumentum（LITE）是 AI 純度比較高的標的；到了雲端章節，又把四大雲廠商的 CapEx 定義為整條產業鏈的需求源頭。為什麼你把「連接」與「雲端」層放在晶片之後？對這兩層又有什麼看法？

Chris：GPU 叢集的規模爆發性成長，叢集越大，對互連頻寬的要求就越高。訓練一個大模型需要數萬張 GPU 協同工作，GPU 之間要高度通訊，通訊就成了瓶頸。光模組從 800G 升級到 1.6T、再到 3.2T，這是物理上唯一能高速解決這個問題的路徑。所以我把連接跟雲端放在晶片之後，是一個邏輯的承接關係：有了 GPU 需要連接，有了連接需要承載它的資料中心，這三層構建了 AI 基礎的鐵三角。

真正限制 AI 叢集規模的瓶頸是滾動的：今天是 GPU 供給，明天可能是電力，後天可能是資料中心的交付能力。但有一個趨勢是確定的：四大雲端廠商的 CapEx，現在還是整個產業鏈需求的源頭，它就是那個金主。 每年投入七千多億，這些錢會沿著產業鏈往下傳導，買 GPU、建資料中心、布光纖、採購電力。

至於要多少 AI 收入，才能證明這些 CapEx 不是過度建設？我們看一個例子：Amazon AWS 2026 年 AI 相關的 ARR 大概 150 億美元，CapEx 大概 2,000 億，看起來回報週期很長。但別忘了，AWS 只占亞馬遜總營收的 21%，卻貢獻了 57% 的營業利潤，利潤率遠高於它的電商生意。所以這些 AI 公司的資本開支，其實不是賭博，而是用利潤在買未來。

八、三足鼎立與 2028：大模型格局，以及 Scaling Law 撞牆的觀察訊號

Mr. Z：聊完基礎設施層，我們來看大模型跟應用，這個 Scaling Law 是不是還有效、誰能真正賺到錢。模型每天都在快速變化，但你仍然用「三足鼎立」來描述當前格局。為什麼是 OpenAI、Anthropic、Google 這三家？Meta、xAI、中國模型和開源社群，還不能被放在同一個層級的原因是什麼？

Chris：先說明一下，我這本書大部分講的是在美股上市的公司，整條產業鏈，所以中國大陸或香港上市的公司我講得比較少。這三家公司，是在三個維度上拉開了距離：算力規模、模型能力、商業化路徑。OpenAI 有最大的用戶基礎跟品牌認知；Anthropic 在安全性、企業部署上有獨特優勢，程式碼能力、長上下文處理能力在專業用戶裡口碑極好；Google 有自研的 TPU、有 Search、有全家桶，是唯一一個從晶片到應用全棧自有（full stack）的玩家。

那 Meta、xAI 跟中國模型為什麼還沒進入同一層級？Meta 的 Llama 策略看似成功，但模型品質其實不行，後來它要做一個不同的 AI 商業模式，現在還不清晰，事實上它是把 AI 當成強化社交廣告的工具，而不是獨立的收入來源。xAI 的 Grok 技術上有突破，但生態、商業化還很早，後來也跟 X 做了合併。中國模型市場非常成功，但大多是開源模型，不像 Anthropic、OpenAI 是封閉式模型，這是不一樣的。 以 DeepSeek 為例，它是非常有趣的案例，GLM、Kimi 也都做得很不錯，用比較低的訓練成本做出逼近 GPT-4 的水準，證明在有限條件下，工程效率可以彌補硬體的差距。但中國模型面臨一個結構性問題：美國制裁限制了它拿到最先進 GPU 的能力，這就製造了它發展的上限。我昨天跟 CIO 聊，中國模型真的不錯、性價比高，但最大的問題就是 GPU 會「卡」。

Mr. Z：那為什麼你在大模型章節，把「Scaling Law 是不是會撞牆」跟 2028 年連在一起？你認為 2028 年前後，市場應該觀察哪些證據？如果 Scaling Law 提前失效，哪一層資產會最先受到衝擊？

Chris：2028 年不是隨機選的年份。把現在的趨勢外推到 2028 年前後，幾個關鍵矛盾會同時浮現。第一，高品質訓練數據可能耗盡，我覺得現在已經開始了，網際網路的文本資料差不多被模型吃完，合成資料的品質能否持續提升是個問號。第二，算力投入的邊際收益開始遞減：從 GPT-3 到 GPT-4，模型能力的提升是顯著的，但從 GPT-4 到下一代，同樣的算力投入能不能帶來同樣幅度的提升，也是個大問號。第三，CapEx 需要產生回報：四大雲廠商從 2023、2024 年開始大規模投入，到 2028 已經是四、五年了，如果那時候 AI 的收入增速跟不上 CapEx 增速，市場的忍耐力就會被消耗。

所以我覺得投資人應該觀察五個訊號：模型能力曲線是否還夠陡峭、高品質數據是否持續耗盡、Agent 是不是開始替代真正的工作崗位、原生 AI 公司的收入增速，還有最重要的，四大雲廠商 AI 收入的占比。 如果 Scaling Law 提前失效，最先受衝擊的是雲端的資料中心層，因為它的 CapEx 假設，是建立在算力需求持續指數級成長的前提上；晶片層也會受影響，但程度會較輕，因為即使成長放緩，替代的需求依然存在。

九、應用層與超級週期：百花齊放與三年死亡率，下游不賺錢上游還能撐多久

Mr. Z：那為什麼你一方面看好應用百花齊放，另一方面又警告大多數應用會在三年內死亡？應用層最接近收入，為什麼反而是死亡率最高、最不適合早期投資的地方？你判斷一家公司是真正的 AI 原生應用，還是傳統產品套一層 AI 包裝，最重要的指標是什麼？

Chris：這兩件事其實不矛盾：越是百花齊放的市場，死亡率越高。網際網路早期上萬家 dot-com 公司，最後活下來的不到 5%；行動網際網路早期也一樣。AI 應用層會經歷同樣的過程，而且速度更快，因為 AI 工具降低了創業門檻、也降低了護城河。應用層最接近收入，聽起來很好，但這恰恰是問題所在：離收益近，意味著離競爭也近。 今天你做一個 AI 寫作工具，明天就有一百個類似產品出現，五個肯定做得比你好，技術門檻低、用戶切換成本也低。

我們判斷一家公司是真正的 AI 原生應用，還是傳統產品套了層 AI 包裝，最看的一個指標是：用戶是不是「因為 AI 功能」才來用這個產品，而不是產品本身剛好有了 AI 功能。如果把 AI 功能拿掉，用戶還會不會用？ 如果會，那 AI 只是錦上添花，不是核心價值；真正 AI 原生的應用，AI 就是產品本身。所以我建議應用層可以做主題配置，不適合做核心配置，等賽道跑出頭部玩家再加上去也還來得及。

Mr. Z：如果下游不能賺錢，上游的 AI 基礎設施超級週期還能持續嗎？整本書大量分析能源、晶片、記憶體、資料中心，但最終所有 CapEx 都需要應用層變現。

Chris：這確實是整本書最關鍵的問題，也是我不斷在思考的。AI 股現在已經是第三次震盪，都是同一個原因。我的答案是：短期可以，長期不行。短期來講，AI 這個題材有三層緩衝。第一層是廠商利潤，它有足夠的現金支撐多年的投入，短期虧損也能持續，不過這一點現在已經有點困難了，你看 Google 的自由現金流已經轉負，也不再回購股份、開始發債了。第二層是主權 AI 的需求，它不太受商業回報影響。大家可能不清楚，輝達的主權 AI 加上企業級 AI 的營收已經占 15% 了，而且毛利率跟雲廠商的 AI 基建一樣、甚至更高，很多人忽略了這一點。 第三層是技術迭代本身，每一代模型都需要大量算力做訓練，這是剛需。

但長期肯定不行。如果三年之後，AI 應用層依然無法產生足夠的收入來證明上游的投入是合理的，那就要重新檢視了，就像思科（Cisco）在 2000 年：網際網路的需求是真的，但估值太超前了。所以我認為基礎設施比應用層更值得優先配置，道理跟淘金一樣：當年我們的華人祖先去舊金山淘金，賺最多的是賣鏟子的、賣水的、賣衣服的，後來還出現了 Levi’s 牛仔褲。 前提是產業鏈上游的資產價格不能太離譜。總體來講我還是挺樂觀的，至少在 2028 年或之前，硬體支出這一塊不會減少。

十、台積電：繞不開的最終贏家，也是最大的地緣風險

Mr. Z：你已經在晶片章節談過製程和硬體，但仍然用一整章討論台積電，並把它形容成「全球先進製程的護城河，也是最大的地緣風險」。為什麼台積電不是普通的晶片供應商，而是一個跨越整條 AI 產業鏈的節點？投資人應該如何同時為它的不可替代性和台海風險定價？

Chris：我昨天開會就討論台積電這個案例。你看推特上很多梗圖：GPU 贏了，台積電贏了；CPU 贏了，台積電贏了；記憶體贏了，台積電贏了；光互連贏了，台積電贏了。最終贏家還是台積電，繞不開這一點。它不是一個普通的晶圓供應商，它是整條 AI 產業鏈的節點，如果它出現一個單點故障（single point of failure），整個產業鏈就很慘了。 所以如果不是有地緣政治風險，基本上你要選一支代表 AI、代表半導體的股票，買台積電就可以了。當然也有人說 ASML 也不錯，那就看估值、看業務的分散性和去風險能力。

看數據：台積電 2025 年全年營收約 1,223 億美元，年增 34%；全球 7 奈米以下先進製程代工，台積電占比 90%。輝達、蘋果、Google、AMD、高通，幾乎所有晶片都是台積電製造的，現在真的沒有其他替代。這意味著台積電的良率、產能、地緣政治風險，直接影響整個 AI 產業鏈的供給。台積電 2 奈米工廠單座投資 200 到 300 億美元，2026 到 2028 年合計的 CapEx 會壓制自由現金流，但這種「不得不投」的特性，恰恰就是它的護城河，沒有人能複製這種投資規模和技術積累。

還有一點偏政治：台灣講「護國神山」，我覺得這是一個 figure of speech，一個話語而已。但從台灣的水資源、電力資源來講，事實上是台灣政府和人民支持了台積電的發展和運營；再加上東亞儒家的勤奮文化，才能堆起台積電這種 24 小時的運作。台積電執行長魏哲家（C.C. Wei）自己也說，他是「後無來者」，這確實是。

至於台海的風險定價，我的看法是：這種地緣政治風險是二元的，無論發生是 0、或者發生 100，你能做的只有在配置層面控制倉位，而不是去精準定價一個不可量化的風險。 我講一件事：2027 年中國大陸的國家主席習近平要連任，所以我覺得至少這幾年問題不大。而且中國大陸的領導人非常聰明，雖然可能是一個人說了算，但背後的智囊團有足夠影響力。所以對我個人來講，我的倉位很多放在台積電，它是能讓我睡得著覺的資產。真的有台海戰爭出現時，其實蘋果、輝達、Google、四大雲廠都會受影響，大家都會受影響，我相信會有更好的方案去解決政治上的問題。當然，說 100% 買台積電也不現實，這就牽涉到另一個話題：資產配置。

十一、中國平行技術棧：美國制裁反而逼出一套獨立體系

Mr. Z：這就是 Chris 哥一直講的「心安、眠安、家安」投資法則，我覺得非常受用。那為什麼你認為中國最後還是會形成一套平行的 AI 技術棧？在中國 AI 章節，你把華為、寒武紀與 DeepSeek 放在一起討論，並認為美國制裁的結果，不一定是阻止中國 AI 發展，而可能是迫使中國建立平行的技術體系？

Chris：這其實不是中國的選擇，而是美國制裁產生的一個結果，我覺得是必然的、或者說是他們意想不到的結果：阻止不了中國 AI 發展，反而逼中國建立獨立的技術體系。華為的昇騰 910C 就是最經典的案例：製程不如輝達最新的晶片，用的是中芯國際（SMIC）的 N+2、大概 7 奈米級別，良率也有爭議，大概 30% 到 60% 左右，但它在夠用的場景下已經能工作了，這是重點。華為的 CloudMatrix 384 系統框架，用了更低製程的晶片，透過堆疊來彌補單卡性能的差距，這是功能上的 work around（替代方案），但它能用。

DeepSeek 的故事更有趣：它 V3 的基礎訓練成本其實就 500 多萬美元，推理模型 R1 只用了不到 30 萬美元，做出接近 GPT-4 的水準。而且上個禮拜 DeepSeek 的創始人發了一張圖，說即使它的 token 這麼便宜，回報率十個月就能拿回成本，投入回報比是 6 倍，一塊錢進來變六塊。這證明了一點：在算力受限的條件下，工程效率、演算法創新可以彌補硬體的差距，還能產生不錯的回報。這不是說算力不重要，而是說用足夠的算力做、與用有限的算力做，兩條路是可以平行的。

即使在這麼封鎖的情況下，中國大陸的 AI 發展還是這麼蓬勃，我覺得有一天甚至會跟美國平起平坐、甚至超越美國，這是大概率的事情。我想提醒台灣、香港的年輕人，還有很多海外華人：別低估中國大陸的韌性、人才庫還有這種決心，在舉國體制之下，很多東西真的能做得出來，這不只是民族自信，是真的有這種能力。 那現在最難突破的是哪一點？我覺得是 HBM。華為晶片可以靠成熟製程堆疊、work around，但 HBM 需要先進封裝跟矽穿孔工藝，這是中國半導體目前最薄弱的環節。沒有高頻寬記憶體，再強的算力也發揮不出來，所以這又一次證明了記憶體的重要性。

十二、監管：真實的風險，但不是科技革命的終點

Mr. Z：為什麼監管是真實的風險，但不是科技革命的終點？你在 AI 安全與監管章節的結論是「監管會影響路徑和估值，但歷史上沒有科技革命單純因監管而停止」。為什麼你仍然把它獨立寫成一章？

Chris：其實所有新的發展，包括我們以前在數位貨幣產業，你的創新、發明、進度，都遠遠領先於合規和監管。但基本上監管的路線不會改變：你只有納入監管的框架，才能真正得到發展。所以歷史告訴我們，監管會改變路徑，但不會停止方向。 我們之前講過「紅旗法案」（Red Flag Act），以前英國規定汽車前面要有人舉著紅旗步行、限制汽車工業，結果就把汽車工業的領先地位讓給了美國。網際網路早期有無數關於網路安全、內容審查的爭論，CRISPR 基因編輯技術也面臨嚴格的倫理限制，但最終這些技術都找到了與監管共存的方式，而發展的比任何人想的都快。

AI 監管的特殊性在於它是全球性的博弈：歐盟的 AI Act 強調風險分級和合規，美國傾向行業自主加事後追責，中國的監管更注重內容審查和意識形態安全。這三種模式會導致不同地區的 AI 面臨不同的合規成本，從而改變經營格局，合規成本低的地方會吸引更多人才和投資。我把監管獨立放一章，不是因為我覺得它會終結什麼，而是它是一個必須了解的變數，否則你的投資邏輯會有盲點。比如歐洲的 AI 法案，可能讓某些 AI 應用在歐洲的部署成本上升，這會利好那些在合規上有先發優勢的公司。

舉個例子，特斯拉（Tesla）在歐洲一些地方，不同國家對它的限制不一樣，確實會影響它部署的步調。我在加州的時候坐了 Robotaxi，本來想試無人駕駛，結果進去發現駕駛座上還坐了一個人，因為加州法律規定你必須有一個人；加上馬斯克之前支持川普，民主黨主政的加州肯定會給他麻煩。你看最大的實體 AI（Physical AI）或機器人公司，其實就是特斯拉，所以合規對它的影響有多大，這就是我特意把這章寫出來的原意。

十三、Web4：AI Agent 需要的支付、算力與激勵三層基礎設施

Victor：你上次訪談就提過 Web4 等於 Web3 加 AI 的概念，書中也有專章探討。可不可以再多講講 Web4 是什麼、為什麼 Crypto 可以成為 AI 的第六層？穩定幣、智能合約、鏈上支付對 AI Agent 有多重要？

Chris：Web3 這個詞其實前兩年就有了。我們說 Web1 是 read（讀）、Web2 是 write（寫）、Web3 是 own（擁有），也就是我們講的 Crypto；Web4 再加上 AI。傳統 Web2 的經濟是平台加人，Web3 加上了去中心化和所有權（ownership），但交換的主體依然是人。Web4 的不同在於：AI Agent 成為了經濟活動的參與者，它可以自主購買算力、支付 API 調用，甚至做投資決策。

這就需要三種基礎設施。第一是支付層：穩定幣和鏈上支付。AI Agent 不會用信用卡，但它可以用 USDC，透過 x402 協議即時結算，這個協議其實就是為 AI Agent 的經濟設計的。第二是算力層：去中心化的 GPU 市場，Render Network、Akash、io.net 把散布全球的 GPU 算力連接在一起，用 token 激勵資源的提供者。Aethir 的模式相似，但它聚焦於邊緣計算。第三是激勵層，這其實很重要。

Web3 最吸引人的地方，不是它的科技有多牛，而是它的激勵制度和所有權，這就是我們講的 Tokenomics（代幣經濟學）。 好的 Crypto × AI 專案，用 token 來調動資源、分配收益、建立社區。但我要強調，大部分 AI 代幣沒有什麼基本面，AI 代幣板塊從高點已經下跌 60% 以上。所以判斷一個 Crypto × AI 專案，我最先看的是真實收入：比如 Render Network 的渲染收入、Aethir 的算力租賃收入，跟純靠 token 炒作的專案，本質上是兩種不一樣的物種。這裡先跟聽眾、推特朋友們說一下免責聲明，我只是拿這幾個專案來做例子，不代表我認同或支持它們。

十四、風險排序：中美永久脫鉤才是最可能推翻全書的變數

Victor：書的第十二章特別點出了《AI 超級週期》背後潛藏的一些前提，如果被證偽會有哪些風險。為什麼你要用一整章解釋這些風險？你列出中美分裂、華為晶片良率、DeepSeek 與廉價模型衝擊、輝達估值、電力瓶頸，還有類似思科 2000 年的泡沫，其中哪一個最可能真正推翻全書的核心 Thesis？你會怎麼排序？

Chris：我們做一個框架的時候，一定要有 disclaimer，說清楚哪些地方有侷限、哪些投資論點很可能會出錯。如果你不把 limitation 講清楚，那才是不負責任。這六個風險裡，最可能真正推翻全書 Thesis 的，我覺得是中美永久的脫鉤。原因很簡單：AI 產業鏈是全球化的。台積電在台灣、ASML 在荷蘭、SK 海力士在韓國，輝達的客戶遍布全球，現在連阿里巴巴、騰訊也在買 H200 GPU。如果中美走向完全脫鉤，整條產業鏈真的要被重構，效率的損失巨大，而且短期內無法彌補。

第二大風險，是 DeepSeek 還有其他廉價模型。如果訓練成本持續指數級下降，今天投入的兩千億在建的算力基礎設施，可能幾年後就面臨嚴重的產能過剩，這有點像光纖泡沫：2000 年鋪的光纖，十年後才真正用完。至於華為良率、輝達估值、電力瓶頸、思科類比這些其他風險，我覺得會造成市場回調，但不會推翻結構性的 Thesis；不過在投資上，必須要有清醒的意識。

坦白說這個排序很難做，因為很多是政治層面的、很難量化。但我一直的理論是：allocation（資產配置）。做投資的時候，第一，不一定全部是股票；第二，不一定全部是 AI 股票。AI 股票裡面，現在的主倉位可能是 AI 硬體：台積電、輝達，還有四朵雲；後面的倉位可能是記憶體、光互連；再往後可能還有其他一些標的。 最好的方案，就是用資產配置去把風險降低。但風險越低，回報也越低，所以講到底，我們還是要回到起點（back to square one）：想清楚我們投資的目的到底是什麼。這才是重點，尤其這些事情很多都是我們控制不了的。

十五、輝達五兆美元估值：會是下一個 2000 年的思科嗎？

Victor：剛提到的風險裡有一個是輝達的估值。它現在是 5.3 兆美元的市值，這個市值裡會不會有泡沫成分？雖然 CUDA 護城河、公司體質、產業需求都是真實的，但在這樣的市值下，它的風險報酬比會不會已經不太適合投資人進場？還是它有可能之後變成像思科那樣的網際網路泡沫？

Chris：這個比較其實挺有道理，但也確實有偏差。有道理的地方在於，思科 2000 年跟輝達現在的共同點，是公司基本面非常好，估值可能太超前。但重點是：思科 2000 年的本益比是 200 倍，因為當時大家覺得網際網路的成長是無限的；而輝達現在的遠期本益比大概 19 倍左右，動態的話大概 21 倍。說實在話我不覺得它貴，關鍵是你用什麼樣的濾鏡去看它。

當然，以它現在五萬多億的體量，其實很難再漲了，因為你要漲，就得推動整個指數往上，這也是它很難漲的原因。但它又能持續 deliver，交得出數字、交得出銷售和盈利，所以這一點確實有點不一樣。另外我覺得護城河也不同：思科很大一部分是賣硬體，賣的是標準化的路由器、交換機，技術門檻低、競爭對手容易進去；但輝達是 CUDA 的生態，深度綁定了數百萬開發者的軟硬體平台，這個生態的切換成本，遠高於網路設備。

關於輝達的風險報酬何時失衡，我的判斷有幾個。第一，客戶集中度過高：前五大客戶如果營收超過 60%、到 75%，任何一個客戶的自研計畫都會嚴重影響預期，但這一點已經在改變，就是主權 AI 和企業級 AI 這一塊。第二，推理市場的份額下降：ASIC 在推理端的份額持續上升，成長故事會被打折，但整個市場還是會往前走，很可能到最後是「一比九」，一是訓練、九是推理，甚至比例更低，但整個市場的餅更大。

另外還有一件事，就是輝達去投資下游的客戶、讓客戶有錢來買自己的產品，這個叫循環融資，很多人覺得這有風險。但說實在話，如果它現在有這麼多現金流，它就應該往下面投。大家看 Google 的財報也忽略了一點：Google 很大的收入來源就是投資收益。另一點大家可能都沒看到的，騰訊最大的收益從哪裡來？騰訊曾經是中國大陸兩個最大的 VC 之一，另一個是阿里巴巴。所以輝達這樣做，我覺得絕對合理。

順帶提一下 CapEx：明年四大雲廠還是會過 1 兆，但 2028 年我覺得比較困難，四大雲我猜肯定要要停，不然股價撐不住，因為都是上市公司；除了甲骨文（Oracle），Larry Ellison 是很狠的人，而且每次都賭對。但只看四大雲也不合適，還要看 AI 主權算力。除了 Mag 7 這種最有錢的公司，另外最有錢的就是政府本身，你看阿聯酋（UAE）、沙烏地阿拉伯這些，沙漠地帶都在鋪 AI 叢集，而且他們現在做得比較好，比如放到海底下，減少散熱的功耗，石油、很多東西也比較便宜。

總體來講，輝達我覺得還好，20 倍本益比不算貴，明年它還在成長，就掉到十幾倍了，還有生態。大家下結論的時候值得看一點：把它的收入拉出來，看哪些只是 repeating order（重複訂單），有沒有其他的收入來源。我對輝達還是挺看好的，但它已經是一個 AI 的 Beta 了。如果要在台積電和輝達之間二選一，我肯定選台積電。

十六、5+1 配置框架：回報大部分來自配置，別在同一個風險上加五倍槓桿

Victor：書的最後一章特別細談配置。你把投資組合分成核心倉、衛星倉、主題配置，並針對不同風險偏好設計不同組合。在你的五層加一層架構下：能源、晶片、連接與記憶體、雲端與資料中心、模型與應用，再加上 Crypto，你會怎麼配置這些不同的層，並盡量減少「重複承擔同一個 AI CapEx 風險」？

Chris：先聲明，這不是投資建議，只是我們自己作為一種學習的分享。有一點很重要：投資的回報，絕大部分來自配置，選股只決定大概 10%。研究不斷反覆證明這一點：長期回報的變異，資產配置的貢獻大於個股選擇、大於市場選擇。 但大部分投資人把 90% 的精力放在「哪支股票會漲」，只用 10% 放在組合的配置上，我覺得這其實應該反過來才對。

五層加一的配置方法，核心思想是避免重複承擔同一個風險，這是重點。能源、晶片、記憶體、光互連、雲服務商看似不同產業，其實有同一個驅動因素，就是 AI CapEx 的增速。如果你在每一層都配最大倉位，你不是在分散風險，而是在同一個主題上加了五倍槓桿。 所以我覺得合理的配置是：跨層的龍頭，護城河深、現金流穩定，比如台積電、輝達、GE Vernova、雲服務商這一類，這種資產可以配 6 成以上，當作核心；衛星配置大概二到三成，放單一集中度高的，比如記憶體的美光、光互連的 Coherent；主題配置放高風險高回報的前沿方向，比如 Crypto × AI、核融合等等。不同風險偏好的投資人，調整的是比例而不是方向：保守型可以把核心配到 80%，進攻型可以把主題配到 20%，但框架本身是通用的。

比如我自己有一個組合，整個組合都是記憶體那幾家公司，因為我信心比較大、心臟也比較能承受。這個金額對普通人來說是非常大的，但我們做了很深的研究。我不喜歡那種吹「現在買什麼」、過一個禮拜又買別的，我覺得那樣賺不了大錢：如果你一個禮拜前選這支股票，一個禮拜後又不要它，那就有很大的問題。 就好像你正常喜歡一個人，你是希望好好相處好幾年、深入了解之後奔向一輩子的，而不是今天喜歡、兩個禮拜後就 dump 掉，那你不是喜歡她，你是花心，根本沒有欣賞她的本質。我只是打個比方，別誤會我在教大家泡妞，泡妞我是最不行的一個人。

我是一個比較保守、願意謙虛的人，我是會一直覺得自己不行、我還有空間能再往上，這跟很多人不一樣，可能也是我以前做實業出身的關係。但是有一點：當你越是謙虛保守的時候，你會擔心哪裡會出錯；可是當你該重注的時候，你就要重注。只是有一件事，不要用槓桿。 我自己也用過槓桿，去年上半年用槓桿賺了很多錢，下半年全部虧回去了，後來我就學了幾點：你不會永遠錯，也不會永遠對，但你要看清自己的 edge、自己的能力圈在哪裡，把自己限制在裡面，然後不要用槓桿，這樣再怎麼跌，你心裡都是很安穩的。

十七、給讀者的話：世界不會停步，唯有心法與框架能帶你走下去

Mr. Z：書的結尾你寫到「看懂產業鏈，就等於看懂 80% 的投資機會，剩下的交給時間、紀律跟運氣」。最後想請教 Chris 哥，你寫這本書，最想留給讀者的是什麼？

Chris：其實我一直有在做研究，我的合夥人、CIO 有一整套系統，做得比我更深入，但那些是內部的模型，沒辦法跟大家分享。所以我想，我把這套東西寫成書，放在亞馬遜，現在也很方便，讓大家看完有個大概，然後自己去思考。我第一次上你們節目時，最記得的是兩位主持說了一句話：Chris 哥講最多的是心法。因為這個世界不斷在改變，唯有我們的心法、我們的原則、我們的框架、我們的思維圖，能引導我們走出方向。

我打個比方：好幾個男生追一個女生，一個男生會覺得他的對手是另外那堆男生，其實不是，真正的對手只有一個，就是那個女生。你要做的是把自己做好、打通透。所以你必須有一個「抓手」（著力點）。我希望這本書給大家看到整個產業鏈，它就是一個抓手，一套能用五年的思考模式。AI 這個超級週期，我覺得會到 2030 年左右，現在 2026，你還有四、五年，這本書可以給你一個指引。我希望你打開這本書，不是去問「2026 年 6 月輝達股價是多少」，而是當你看到一個新的科技週期時，怎麼去拆解這條產業鏈、怎麼判斷每一層的結構、怎麼找到真正的護城河。比如 ServiceNow、Salesforce，誰有護城河，或者 CRM 到底有沒有護城河。

另外一點，是怎麼在狂躁中保持紀律。我現在推特也寫得比較少，寫的多半是 state of fact（陳述事實）。舉個例子：昨天晚上 DeepMind 一位創辦人離開了，所有人都說 Google 不行了、股價跌了 5%。你覺得跌 5% 合理嗎？你有想過他為什麼要出去嗎？你知道 Google 也投資了他的公司嗎？這麼大的公司，一個人走了之後，Google 的模型、research、YouTube、雲就都沒了嗎？肯定不是。還有一些散戶很少接觸的機構訊息，機構講機構話，你聽起來很有道理，但一個銷售說出來的東西，對你真的有用嗎？所以怎麼保持自己的紀律很重要。

還有一點，每做一筆投資，我們必須有一顆「北極星」：知道這個標的在產業鏈的哪個位置、未來的產業格局會怎麼樣，這樣心裡才有底。哪怕我的進場點不是最好的，它總有機會回來。 很多人買比特幣也是這樣，有多少人看過白皮書、做過 research？知道現在比特幣的成本是多少、哪個量化因子對它影響最大？絕大部分人不是。你看推特上那些 KOL 說得很懂，說實話他可能也想幫人，但很多時候夾雜了自己的東西。所以我以前很喜歡「休館三天」，三天不上推特，因為這會影響我們自己的判斷。

那 AI 超級週期會結束嗎？也許會，但下一個週期量子計算、生物科技一定也會來。到時候，這套產業鏈的分析框架、風險管理的思維、配置的邏輯，其實還是適用的。看懂產業鏈，就看懂 80% 的投資機會，剩下的確實要交給時間、紀律和運氣，而且需要很大的運氣。 我剛畢業的時候，有個人告訴我，人的一輩子會遇到三個貴人，我到現在大概遇到了兩個，非常感恩，讓我變成億萬富豪，也許還有機會遇到第三個。

芒格（Charlie Munger）說過一句話很好：壞人每一次都必須成功。 大家可以去看 Netflix 那部《毒梟》（Narcos），毒販每次都成功，但他們想收手的時候，失敗一次就出事了，不是被仇敵殺了，就是被抓了。但我們正常人不一樣，我們好好鑽研一個行業、一個標的，是可以賺到一份超額回報的。你要做的是什麼？是怎麼守住這份財富，傳承下去，給家裡人、給自己安心。能做的就是三點：心安、眠安、家安，這是我們身為華人、身為中國人，儒家文化的一個生命的格言。

坦白說我還是比較保守、願意謙虛的。我去了矽谷，有個人問我：Chris，你好歹也算是個老大吧？我說我不是，我覺得自己頂多是二三流的。他問我為什麼這麼謙虛、不像有些人講話那麼「屌」。我跟他說：這其實挺好的，你只要聽就好了，聽完之後你就知道他們是怎麼樣的，然後你自己再做決策，這樣更好。所以聆聽、看書，比一切都重要。多看段永平的書，看看芒格，這些書可能很舊了，包括《雪球》（Snowball）也很舊，但這些人的執念：對善良、韌性的堅持，看待一件事情的本質，對真理的追求，我覺得很重要。段永平有一句說得好：認清楚自己，如果你不把自己認清楚、不知道能力圈在哪裡，你肯定會出事。

有錢不一定開心。我見過身家上百億美金的老闆，也見過三四百億人民幣身家的，到最後，就像馬斯克說的，錢未必那麼重要，但身體健康是最重要的。所以去掉投資邏輯的第一個 101，就是把身體顧好。做投資，就是要做到心安、眠安、家安，然後順勢而為，傳承有序，有個美好的人生。祝福各位，AI 加油，我們自己也加油。

Mr. Z & Victor：謝謝 Chris 哥，也感謝各位聽眾。這集內容之後會發布到 X、Substack、YouTube 跟 Spotify 等各大通路。如果你喜歡這集，歡迎關注 168X 的 X 與 YouTube，把節目分享給更多對宏觀、AI 與硬科技感興趣的朋友，我們下集再會。

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關於 168X

168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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2026 年 8 月初，AI 與半導體板塊在六、七月經歷一輪明顯下殺，市場關於「泡沫是否會破」的爭論再度升溫：SpaceX 股價回落到 100 多美元、OpenAI 的 IPO 從今年推遲到明年、知名 AI 主題基金 Situational Awareness 也被迫下桌。與此同時，中國開源模型在七月密集崛起，以極低成本提供接近閉源旗艦的性能，正在改寫全球使用智慧的價格結構。

本期 168X 邀請到老朋友、AI 與 Crypto 頂級投資人，同時也是自媒體「Bill It Up」主理人的 Bill Qian（@billqian_uae）。Bill 近期把 AI 放進更大的經濟與社會框架去觀察，關注人口紅利是否失效、國家為何重新下場、AI 泡沫會如何收場。在這場橫跨近兩小時的對話裡，他提出一個相當反直覺的核心判斷：AI 泡沫最大的基本面風險，可能不是技術失敗，而是「中國模型太成功」。 當中國把智能打成低利潤的基礎商品，全球社會總福利大幅提高，整個產業的收入與利潤卻未必同步成長，於是形成一種特殊的傑文斯悖論（Jevons Paradox）：一項技術可以極其成功，卻仍然是一筆失敗的投資。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） · Victor（@vcmktasa） & 來賓：Bill Qian（@billqian_uae）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、AI 泡沫這次為何不一樣：速度、估值與「成長消化一切」

• 二、記憶體：從大宗商品到「類台積電」的先進製造重估

• 三、GPU 折舊：鐵路能等 50 年，GPU 等不起

• 四、中國廉價 Token 的價值顛覆：成功的技術，失敗的投資？

• 五、Token Budgeting 取代 Token Maxxing：閉源與開源的混用時代

• 六、價格戰會不會進入貿易談判：主權 AI 才是真正的變數

• 七、政府重新下場：東亞「舉國體制」與筷子文化圈的優勢

• 八、板塊輪動與能力圈：不要當那個接盤的人

• 九、下游決定一切：從應用層、雲廠商到晶片與記憶體的傳導鏈

• 十、機器人與具身智能：又一場「電動車式」的中美競賽

• 十一、主權國家的興衰：為什麼下一個亞洲，還是亞洲

• 十二、人口紅利的終結：印度為何是「第一個被 AI 做空的大國」

• 十三、歐洲的困境：從 DeepMind 賣給 Google 看人才外流

• 十四、UBI、主權 AI 與治理：AI 會像 F-35 一樣只賣給盟友

一、AI 泡沫這次為何不一樣：速度、估值與「成長消化一切」

Mr. Z：Bill 哥最近把很多心力放在 AI 上，而且時常有點憂國憂民的感覺，把 AI 放進更大的經濟與社會框架裡去看。你最近的文章常提出一些結構性的大問題：人口紅利是不是失效了、國家政府為什麼開始下場組織 AI 這個戰局，以及 AI 的泡沫會如何結束。我們可以先從 AI 泡沫聊起嗎？

Bill Qian：好的。我想這一波 AI 浪潮相對於之前的週期，最大的一個特點就是速度。這個速度可能是之前無法想像的：第一次、第二次工業革命可能需要花 50 到 100 年才完成 adoption（採用普及），PC 可能需要花十幾二十年才到 10 億用戶規模，而 AI 只花了三年，就讓全球現在有 10 到 20 億用戶。

當 adoption 的速度變得越來越快，很多時候階段性的泡沫，可能都會被消化在成長的速度裡面。 有一句話叫「有增長可以消化一切問題」，所以我覺得這是我們今天看 AI 需要注意的一個點。任何一次技術週期可能都會帶來泡沫、然後破滅，但這次我們需要理解：速度本身可能會影響整個週期的演變，它有可能變成非常短的市場調整。因為市場下來以後，突然用戶速度、產業增長又一下子讓大家重新回到牌桌上，這是我們之前好幾次都可以看到的現象。

另外一個點是，在這個過程中，我們需要時刻注意來自中國的這些「價值顛覆者」。有可能未來中國便宜的 Token 會讓整個 AI 產業，有點像電動車產業或光伏產業一樣：創造了大量的社會總福利，但在很長一段時間裡，它也會去殺掉美國那邊的估值。這是我最近看到、也和朋友一起交流的兩個現象。

Mr. Z：解讀你的文章，你是 AI 基本面的多頭。理由包括：AI 三年之內就觸及 10 億用戶，採用速度遠快於蒸汽機、電力、PC、網路；模型公司的收入成長很快；當前公開市場估值還沒達到當年的泡沫水平；而且大部分由大型科技公司的現金流支撐，不是高槓桿融資。所以會出現一種狀況：每次市場回調、殺估值時，只要新模型又有突破、收入又有突破、用戶又成長，把餅做大，估值又能重新被消化。那你的意思是，市場只不過是反覆地去槓桿（deleverage），加上一些 V 型回調而已？

Bill Qian：我覺得一方面是去槓桿，另一方面也是在調整估值的預期。但在這個過程中，我們需要時刻觀察的一個點是：它到最後到底是一個「Flash Bear」，也就是相對的快上快下；還是會像 2008 年的金融危機，或者 2000 年的網路泡沫破滅那樣，是一個相對 L 型的反彈。

什麼是 L 型的反彈？本質上就相當於預期的恢復、基本面趕上估值，需要更多的時間。但我現在看下來，覺得這一次⋯⋯包括 Anthropic 或大模型公司裡面很多研發人員都會覺得，整個事情的發展其實超過了他們的預期。大家都在判斷：奇點（Singularity）到底什麼時候會到來？AGI 什麼時候會到來？從用戶數、用戶時長，到 Anthropic、Claude 所代表的下游採買服務的意願，這些 adoption 數字的角度看，大家一方面可以去預期一個 L 型的熊市，但另一方面也要小心：所謂的熊市，邏輯到最後是對的，但表現形式這次有可能會微調。 這也是我一直在觀察的一個點。

Mr. Z：我自己也感受得到，AI 這波浪潮可能真的在短期（半年到一年內）熱情在退卻。第一個指標是 SpaceX 的股價跌到 $106；第二是 OpenAI 原本一直喊今年上市，也推遲到明年了；第三就是 Situational Awareness 這種指標型基金被整盤端走、去槓桿、爆掉。所以是不是市場的下一步，整個 tension 跟 capital 會往別的賽道跑，AI 這邊熱情退卻？

Bill Qian：對，我們可以看到最近連可口可樂的股票都創新高了嘛，板塊輪動肯定是會存在的。大家在板塊輪動的過程中希望去尋找新的題材，這些市場情緒都會長期存在。但我會更關注：回到 AI 這個話題，如果 AI 到最後收入本身超過大家的預期，比如 Anthropic 或中國大模型的收入在明年、後年還能持續 beat 預期，那對 AI 的投資就會持續存在。因為到時候 CAPEX 能不能收回、回本週期這個問題，可能也會被解決。你只要下游的 Token 賣得好，中間這些雲到最後也賣得好，那整個產業鏈最後都可以被 address（消化解決）。

從這個角度講，其實就好像你從 2001 年開始買亞馬遜：在大多數時間裡它都是賺錢的。亞馬遜過去二十幾年以電商股、或電商加雲的形式超級成長，你任何時候買，某種意義上其實都是對的，哪怕是泡沫最高的 1999 年買，到今天都已有 40 多倍的回報。

二、記憶體：從大宗商品到「類台積電」的先進製造重估

Mr. Z：我看到一個說法是，像記憶體可能佔（成本的）13% 到 18%，可是過了明年到後年，記憶體本身、甚至晶片本身，可能都會因為 oversupply（供過於求）導致價格崩落，從而壓縮這些大廠的營收和利潤。這到底會不會發生，還是它其實一定是 under supply（供不應求）？

Bill Qian：我相信最終供給肯定會跟得上需求。但基於下游對計算需求的成長，最近我也做了一些調研，產業裡的專家普遍認為，像記憶體的話，可能到 2028 年之前基本上都還處於一個非常供給稀缺的狀態。

同時，記憶體本身的市場結構也在發生變化：從原來非常同質化的 DRAM，到現在需要去客製的、先進製造業的 HBM（高頻寬記憶體）。在這個邏輯裡，未來記憶體本身的 CAPEX 爬坡週期會很長；而我們對記憶體整體的邏輯，也不會再是以前的 commodity（大宗商品），而應該像台積電（TSMC）一樣，變成一個先進製造業的邏輯。在這個邏輯裡面，未來估值本身也需要去重估。

但你剛才說的那個點，就是未來需求會不會被供給充分滿足，我覺得這個疑問是長期存在的。有可能到最後過分溢出；但在需求側，因為中國工程優化能力的上升，使得最後實現平衡。那樣的話，到時候上游製造業的估值、或者資產的上升，也需要有一個回落。

Victor：記憶體是這一輪最亮眼的賽道，它本身是一個非常強的週期股：建廠時間長、投入資本大，過往有非常顯著的週期特徵，行情好的時候爆賺，供給一下子出來的時候就爆虧。這一輪 AI 週期裡，記憶體確實有一些一樣、也有一些不一樣的地方：像 HBM 這種高單價、高毛利的銷售佔比顯著增加；HBM 的產能又排擠了 DRAM、NAND 等普通記憶體的產能，反而有助於傳統記憶體價格更穩定；像美光（Micron）這些公司也去跟客戶簽更長的約，簽了十幾份策略性客戶協議。整體 AI 泡沫來說，你覺得有哪些是這次不一樣、哪些是一樣的地方？

Bill Qian：先說一樣的點。首先，它是一個真實的創新，跟上一代的網路、電氣化、工業化一樣，我們會把這些創新和鬱金香熱潮分離開來，它還是個真實的創新。其次，的確所有創新的 CAPEX 跑得都比業務要快，不管是當年的鐵路熱潮還是電氣化，整個 CAPEX 的增長都遠遠超過收入。這也是為什麼今天大家擔心：雲廠商今年七千多億美元的 CAPEX，未來再過兩年，到 2028 年，整個雲的 CAPEX、AI 的 CAPEX 和 AI 的債務，會變成全美僅次於房貸的第二大債務市場。在這個邏輯下，下游的收入能不能去 address 上游的投資，這也是大家疑問的點。

但這次不一樣的有幾個東西。第一，在很長一段時間裡，其實大家是股本金的投資，債務本身並沒有那麼高，只是最近像 M7（美股七雄）也開始去募債的資金了。第二，也是很大的一個點，就是速度。之前工業化，蒸汽機到全英國工業勞動力超過農業，花了差不多 80 年；電氣化從第一台發電機開始到全美進入電氣化，花了將近半個世紀；網路也花了十幾年才有 10 億用戶。但今天差不多從 2022 年 11 月 GPT 誕生，只有 36 個月，全世界 AI 用戶就已經超過 10 億。當然你可以說，AI 的創新是建立在全球數位化、PC、網路和雲化的基礎上，在這個巨人的基礎上完成 adoption。但速度本身⋯⋯天下武功唯快不破，當速度夠快，是不是成長本身就會熨平現階段的一些增長問題？

還有一個點是，整體估值並不誇張。 上一個週期，思科（Cisco）差不多是 200 倍的 PE（本益比）；但今天記憶體跌下來以後只有三到四倍的 PE，台積電和輝達都是 20 多倍的 PE。你會發現整個產業其實沒有特別誇張的「市夢率」，基本上都在一個非常合理的本益比區間裡。大家更多的擔心是「你漲得太快了」、太多的錢湧入，非常自然地產生警示；但從絕對估值的角度來講，其實也還好。

三、GPU 折舊：鐵路能等 50 年，GPU 等不起

Mr. Z：這邊還有一個關鍵，我讀你的文章，覺得主要的點是 GPU 的折舊速度。GPU 其實只有三到四年的經濟窗口，但鐵路可以用 50 年、光纖可以用 25 年。即使 CAPEX 最終有需求，收入還是必須趕在 GPU 的折舊之前追上。這部分可以跟大家多聊一點嗎？

Bill Qian：是的。關於 GPU 的折舊期限，業內也有不同意見。有些人會覺得，被淘汰的 GPU 最後也可以用來做推理，所以可能可以延長到五到六年。我想表達的一個點是：現在大家都在算這個帳。前兩天好像 OpenAI 的 CFO 說，一個 GW（gigawatt，十億瓦）差不多一年可以回 100 億美元的 ARR（年度經常性收入），那這樣也需要三到五年之間回本。

所以關於回本週期這件事，大家都還是在一個觀望的過程中。目前看來，最大的擔心也是來自整體回本週期。因為這個回本週期最後會決定：傳統雲廠商 CSP，和那些 NeoCloud（新型雲廠商），他們的 equity（股權）回報，以及更為重要的，他們的 debt（債務）最後能不能還上錢。這是大家最大的疑問。

在這個疑問下面，我覺得會有兩個點。第一個點在於下游：Anthropic、OpenAI 或其他應用廠商的 Token 能賣得有多好。如果他們的 ARR 能一直往上漲，那上游的 CAPEX 最後也就不是問題了。 第二個點，是要去觀察最後中國廠商對於整個牌桌的一個顛覆。

四、中國廉價 Token 的價值顛覆：成功的技術，失敗的投資？

Bill Qian：當中國廠商最後用 1/20、甚至 1% 的 Token 價格，不管是在大模型還是多模態各個領域裡去進行價格戰，那最後有可能出現的是：全世界用 AI 的 social welfare（社會總福利）提高了，AI 的 massive adoption 提高了，但美國廠商的收入下降了；而美國廠商下降的收入，中國廠商也沒有完全賺到，因為他們自己也在打價格戰。

最後大量的開發者和用戶，是用了高價模型加低價模型的混合形式。從這個角度講，最後相當於 value creation（價值創造）有很多，但商業上的 value capture（價值捕獲）沒有那麼多。表現出來就是：美國廠商的估值會被殺掉很多；中國廠商當然會上來，但上來的也沒有它砍掉的那個估值那麼多。

所以這是接下來有可能需要去觀察的一個點。在那個點裡，如果這個產業最後變得有點像電動車一樣：消費者和開發者很高興，但投資這些企業，未來幾年還能不能獲得非常好的 ROE 回報？這是每個人都要去思考的。

Mr. Z：這聽起來蠻恐怖的。假設 Kimi K3、千問或者 whatever，表現開始大幅領先 Claude 或 GPT，普及率變高，反過來把 OpenAI 跟 Anthropic 的用戶吃掉，估值也下殺，市場開始去魅，頭部模型公司估值被壓縮，那在次級市場（secondary market）表現也不會太好，兩個巨頭的上市時間也延後。最後劇本會像這樣嗎？半年後我們可能會看到這個情景嗎？

Bill Qian：我會覺得，中國廠商在全球市佔率上升這件事，幾乎是確定的。因為如果去看網上的評測結果，你會發現開放權重（也就是所謂的中國開源模型）追上閉源的速度越來越快，performance（性能）的差距也越來越短。

五、Token Budgeting 取代 Token Maxxing：閉源與開源的混用時代

Bill Qian：在這個邏輯下，現在矽谷你會發現，大家的思路也從原來的「我的預算是無限的」，也就是所謂的 Token Maxxing（極致堆用 Token），到現在「我要開始非常精細地使用我的 Token」：什麼樣的用高端的、什麼樣的用中低端的，也就是 Token Budgeting（Token 預算化）。這個思路其實已經形成了。

在這個邏輯下，全球就是高端用 Claude 這種模型，中低端用中國的模型，這已經變成大家的一種使用習慣。 所以我覺得這件事情一定會發生。這也是為什麼前段時間我們可以看到 OpenAI 開始降價。我不確定 Anthropic 最後會不會準時上市，但它如果準時上市，股價也會很好地反映這個點：來自中國廠商的價格戰。所謂的價格戰，就是我用與你相近、類似的產品性能，但最後是幾分之一、1/10 甚至 1% 的價格。

Mr. Z：這聽起來是中國市場很擅長幹的事情，像京東或美團那時候的價格戰，打到你死我活，最後政府出來說「不要再瞎搞了」。這個會怎麼收場？因為中美之間這樣打，感覺一打不可開交。

Bill Qian：我覺得，要看這件事會不會進入各個國家的貿易談判裡，我自己直覺，暫時優先級還沒有那麼高。因為貿易談判基本上都需要是你本國選民、就業人口相對比較多的產業。舉個例子，澳洲很在意自己的牛肉，美國很在意自己的玉米，歐洲很在意自己的汽車，因為那都是選民很多、從業人口很多的產業。但 AI 本身是一個相對比較精英、充分競爭的產業，所以未來它會不會進入各國貿易戰的談判籌碼，這個我不太確定。 當然，如果涉及到數據合規之類的談判，我覺得是有可能的。

但短期的話，我感覺這還是又一次全球性的技術競爭。它跟以前不太一樣：以前比如中國電商的百團大戰、價格戰，都是基於區域性的；這次某種意義上是一個全球性的 AI 性價比大戰。

六、價格戰會不會進入貿易談判：主權 AI 才是真正的變數

Bill Qian：這裡面唯一一個阻止大家去打這個戰的點，我覺得可能未必是貿易戰的談判，而是各個國家對於自己佈局安全的顧慮。可能使得某些地方，到最後不在乎性價比，我就是要造自己的主權 AI。那這個我覺得是另外一個話題了。

Mr. Z：這個我也很好奇你的看法。很明顯，在東亞，台灣、日本、韓國基本上都是美國這個老大哥扶植出來的，算是美系半導體陣營。你之前也說過，要理解這一波亞洲股市的 hype，可能要先回溯到日本的通產省、韓國的經濟企劃體系，以及台灣經濟部跟工研院這些調動民間企業組織的力量。往中國那邊看，則要看發改委、地方政府跟產業基金。這個邏輯更像是政府去挑贏家。那西方經濟體系呢？你會怎麼看東亞跟西方經濟體，在調動國家重點產業上的作用，還有他們各自的優勝劣敗？

Bill Qian：我覺得在這個過程中，大家會發現，以前這種自上而下的舉國體制，好像是屢試不爽的。以前很多經濟學家覺得市場沒有辦法被干預，最好是 100% 都留給市場。但我們會看到，在東亞整個筷子文化圈裡，不管是韓國、日本、中國還是其他地區，這個自上而下的邏輯，其實讓很多產業都能夠做好。

在這個過程中會有一些浪費，但當一件事情太重要了以後，自上而下：一可以保證絕對的資源，二可以保證集中所有的資源去做一件事情。所以我們會看到，不管是台灣的晶片、韓國、日本，這個現象我覺得是屢試不爽的。

七、政府重新下場：東亞「舉國體制」與筷子文化圈的優勢

Bill Qian：在這個邏輯下，也會看到美國、印度他們也嘗試去效仿。但我覺得這種效仿最後意義可能有，但肯定不會像筷子文化圈那麼顯著。因為畢竟在一個小的政府下面，你能夠擁有的資源都是有限的。今天看來，對那些純市場派來講，這是一次打耳光的過程了。 最後會發現，筷子文化圈的邏輯，從當年的鋼鐵、汽車，到中國的光伏、電動車，一直到現在整個東亞擅長的晶片製造業，自上而下有的時候的確是很有效的。

Mr. Z：如果再次用這種政府自上而下的調度邏輯，它可以在頭部模型這邊被精準使用嗎？比如中國對阿里、騰訊或者月之暗面做精準的調度；又或者像美國川普，會用很多政治力量，比如之前說 Claude 的 Fable 5 有國家安全疑慮，所以一開始不開放給民間使用，只給美國軍方使用。這種自上而下的調度，在頭部模型這邊還有可能 work 嗎？我的意思是像當年台灣的經濟部跟工研院說「我們就是要把資源、人才、資金都往新竹去調度」。

Bill Qian：明白。我覺得這個現象在東亞是會長期存在的，我覺得這也和東亞整體相對比較大政府的邏輯有關係。而且東亞我覺得一直有一種文化：不管是官僚階級還是商人，某種意義上大家都共享了一種士大夫的情結，使得一件事情最後大家能夠共享一種語言，然後一起共享資源去把這個事情做好。同樣的邏輯，我會覺得在現在的西方可能會難一點。以前可能可以，比如羅斯福當政時候的美國，那個時候的美國政府其實也挺大的。

八、板塊輪動與能力圈：不要當那個接盤的人

Victor：大科技這一邊，我比較好奇 Bill 哥會怎麼看短期跟長期。如果以 20 年維度來看，網路企業確實翻了幾十倍；但蠻多投資人還是關注在當下要怎麼選到最好的賽道，短期內有不錯的回報。近期像半導體資金開始流到軟體、大科技這邊。這會不會就是我們下半年的主題？還是要走一步看一步？資金開始流向哪裡，有沒有看到一些苗頭？

Bill Qian：首先，我本身並不是關注短期輪動的專家。而且據我所知，大量的短期輪動它本身其實也是很混沌的。市場上的游資、韓國的 hedge fund、香港、陸家嘴，其實有大量 small cap 到 middle cap 的投資者，他們很多時候會去交流一些票，大家一起去買一個中等市值的公司，後面又會有市場上的小作文出來，最後大家一起去炒。某種意義上，這其實也和之前加密貨幣圈裡資本去追逐板塊是很類似的。

在這個過程中，嘗試去捕捉板塊，我覺得是很辛苦的一件事。當一個人想去嘗試捕捉板塊，那就說明你本身並不是去塑造那個 narrative（敘事）的人，而是你可能是接盤的那個人。 我覺得這本身就不是一個特別好的投資邏輯。除非你從基本面上已經判斷出接下來的一些瓶頸，比如能夠比較早判斷出 memory（記憶體）對產業的瓶頸，那到最後它就不是趨勢驅動，而是你研究整個產業鏈的瓶頸去驅動的邏輯。

所以回答你的問題，我並沒有那麼擅長去判斷短期的板塊熱點。除非你本身就在這個局中、你就是那個做局的人，否則我會建議大家還是要拿住你自己特別信的資產；或者到最後你可能就去買更相對比較寬基的 ETF，比如記憶體的、半導體的、甚至更泛科技的一些 ETF。我覺得堅守自己的能力圈會更重要一些。

九、下游決定一切：從應用層、雲廠商到晶片與記憶體的傳導鏈

Mr. Z：以現在的角度來看，你會怎麼看之後整個 AI 市場的發展？我們可以看到六、七月整個半導體跟 AI 面臨一個下殺，那大概到十一月美國期中選舉（midterm election）之後，你的預期是二級市場會有一個回調或崩潰，還是大概會漲？

Bill Qian：我不擅長進行市場趨勢的判斷。但我還是認為，不管是期中選舉、美國升息，這些點最後都是宏觀面的東西。現在的宏觀面肯定沒有之前那麼樂觀。我覺得手裡有部位的人，肯定要好好思考接下來的再平衡；而部位還不夠的人，我覺得也恭喜你們，可以耐心地等待出手的機會。

而對於基本面，我覺得很重要的一個點還是去觀察下游應用的增長，或者說 Anthropic 和 OpenAI 他們的 revenue 能不能繼續增長，還是說會遇到變數，比如中國廠商的競爭。這個可能是對他們殺估值會比較大的。或者說 coding（程式設計）業務漲得實在太快，使得一直超預期，因為 coding 基本上某種意義上，最後是可以替代掉這個世界上幾乎所有的白領工作。

我覺得觀察這個會比較重要。因為這是最下游，而下游會決定中游雲廠商的債務危機和 CAPEX 問題，他們又會決定上游晶片與記憶體的出貨量。所以這是一整個從下游到中游再到上游的邏輯。我會建議每個人都去觀察這個產業真實的基本面收入，最後能不能熨平整個產業的超高速增長。

Mr. Z：下游這一塊，我自己看，最下游還是 AI 的應用層，但再往上一層其實是大模型層。這個 AI 應用層這邊，似乎好像還沒看到除了大模型以外更多其他的應用，是這樣理解嗎？

Bill Qian：對，我同意這個理解。我們可以把整個 AI 分成軟和硬。軟的話，今天最大的收入都還是來自大模型；多模態裡面的影片、影像，這些收入目前都還沒有趕上大模型。而硬的話，不管是美國和中國的具身智能、機器人，我覺得現在的收入也沒有那麼大。

那後面你說買增長、bet 未來，肯定是希望軟這件事最後能替代全球比如 10%、20% 的白領工作；而硬的話，各種各樣的服務業、physical（實體）的勞動，最後也都能有多少替代。從這個角度講，這件事相當於：全球整個 labor 市場是幾十萬億的市場，最後能有比如 10 萬億被軟體 AI 與硬體 AI 替代。 那 10 萬億如果乘以 10 倍的 PS（市銷率），或者 20 倍的 PS，那也是一個 100 到 200 萬億美元市值的市場。將來在全球總產業裡，農業可能是少部分，工業化，然後很大一部分就是 AI enable（賦能）的產業。因為 AI 本身可能就會在服務業、金融裡創造更多的價值。

十、機器人與具身智能：又一場「電動車式」的中美競賽

Mr. Z：剛剛講到具身智能，我好奇你有沒有看一些 robotics（機器人）這塊？我看美國主要大家在講 Figure AI 這些頭部估值的機器人公司，中國大家最矚目的宇樹科技，好像是 8 月 10 號要來做 IPO。這個中美機器人的發展，我感覺有點像當年搞電動車的味道：美國蘋果說要造車，說了 10 年但現在 Apple Car 沒有；但小米說要造車，三年就量產了，還有比亞迪、小鵬這些很厲害的品牌。我覺得這種製造業還是中國拿手，你怎麼看？

Bill Qian：我會比較願意把整個機器人產業去類比電動車。因為這個事情到最後無非就是軟加硬：智能再加硬體。而中國本身就是一個製造業大國，我覺得在未來很長一段時間裡，其實都是中國超高性價比的供給去供給全球。

而美國的話，可能有點像手機產業：會有 iPhone。中國可能到最後會擠佔全世界幾乎所有的非蘋果用戶，而美國會有自己一個比較高端的「蘋果」。 不管是市場定位的問題，還是國家安全的考慮，或者是貿易壁壘，我覺得同樣的邏輯在具身智能、機器人裡也是一樣的。

其實到最後本質上都是一回事：手機某種意義上也算是一個手持的計算工具；電動車將來有了 FSD（全自動駕駛）以後，其實也是一個輪式機器人；那機器人到最後也是用當年造手機、或造電動車的邏輯去造的。所以我自己會預判，這個產業的未來會非常像之前的手機或電動車產業。

十一、主權國家的興衰：為什麼下一個亞洲，還是亞洲

Victor：你之前有發文說參加了世界人工智慧大會（WAIC）。現在政府下場的背景下，我蠻好奇：東亞的日本、韓國、台灣、中國，在這波 AI 熱潮中都蠻受益的；美國、歐洲、中東也在做大手筆的 AI 投資，用不一樣的方式去突破。你有提到東亞幾乎是上個時代唯一實現跨越式發展的地區，透過政府主導、計劃式的經濟去推動，完成一個類似「超英趕美」的動作。那在下一波 AI 浪潮，你會注意到哪些國家或地區也有這樣的潛力？比如東南亞的馬來西亞、越南，或者拉美、非洲，會不會有一些國家抓到這種「政府模式轉換」的機會？

Bill Qian：我們觀察貿易戰會看到，像墨西哥這樣的國家，最後的確成了階段性套利紅利的所在地。但整體上，從主權國家興起的角度，我覺得要有幾個點。

第一，一定的人口。然後是好的教育、好的「延遲滿足」的文化，說白了其實就是勤奮，就是你願意為明天去投資。這一點最後既會表現在努力學習上，同時也會表現在努力儲蓄和努力投資上。所以你會發現，這幾點使得整個儒家文化圈成為戰後少數幾個、可能幾乎是唯一一個，可以讓十幾億人、甚至 20 億人，完成從農業國家到已開發經濟體轉化的地方。

系統性上來講，我還是會覺得，21 世紀，下一個亞洲還是亞洲。 這裡面有比較先進、走得比較快的，比如新加坡、韓國，也有像中國大陸現在也在慢慢趕上來。東南亞的國家也需要去滿足這些條件：願意勞動、比較勤奮、願意投資，所以我們可以看到越南也都在發展。

有的時候我會把國家當做是一個企業的團隊，去判斷它行不行，其實跟判斷企業是很像的：延遲滿足、願意為未來投資、願意加入全球化的秩序，再加上一定的好的地理環境和外部環境。 所以我倒不覺得主權國家的興盛未來會板塊輪動，我還是會覺得，未來的紅利很大程度上依然會被亞洲國家拿到。所以其實國家之間的發展最後也是：技術給了所有國家、所有個體平權的機會，但機會和發展最後是不平等的。

十二、人口紅利的終結：印度為何是「第一個被 AI 做空的大國」

Victor：這也可以 Echo 到你另一篇談人口紅利的文章。亞洲這些國家最主要的優勢也都是人口紅利。你提到印度是全球第一個被 AI 做空的大國，最主要是因為印度的軟體業非常興盛，有點像美國矽谷的代工基地；但現在 AI 最主要取代的就是白領、這些工程師，印度確實首當其衝。那其他人口很多的國家，比如中國、日本，他們之後的人口能夠轉化成優勢嗎？還是也會遇到像印度一樣的問題？

Bill Qian：這個問題背後，我覺得需要解釋一下。在農業社會，人口未必是紅利，因為有馬爾薩斯陷阱（Malthusian Trap）：你很容易生了很多孩子，糧食不夠吃，最後餓死好多人，人口又回到那個平衡點。但到了工業社會以後，一旦你能啟動經濟的正循環、願意給大家教育的機會，大家一起從低附加值的勞動一直做到高附加值，在這個過程中，主權國家、人口紅利、勞動人口，這幾個詞其實都是正向相關的。所以你會發現，很多工業化主權國家的宣傳裡，其實都是非常鼓勵生育的。

這裡面一個核心就是：人口需要工作，創造了很多就業機會、產出了很多東西，然後獲得報酬，獲得報酬以後又會進行消費，消費又把之前人口創造的東西給消費掉，最後變成一個好的正循環。 那現在在 AI 領域就會出現：AI 本身創造了很多產出，但它未必需要創造那麼多就業機會，使得最後人口沒有那麼多能力去消費。這也是馬斯克為什麼提，他覺得未來整個貨幣現象都會是一個通縮的貨幣現象。因為如果當供給本身不太稀缺，那可能整個經濟學常識、整個關於人口的常識，都需要被重寫。

回到印度的微觀案例：印度過去有差不多三到四百萬的 IT 人口，這是整個印度本土中產階級夢的所在，大家都希望長大了以後做 IT。但現在打敗它的並不是其他國家的 IT 工程師，而是 Anthropic 的 ARR 增長。 這我覺得是一個很有意思的現象。所以未來我們怎麼去看待人口紅利這件事，我覺得也要分情況去思考。

十三、歐洲的困境：從 DeepMind 賣給 Google 看人才外流

Mr. Z：那歐洲呢？好像大家都把歐洲給落掉了。上禮拜馬斯克跟《經濟學人》（The Economist）的主編有一個訪談，整個訪談就是說馬斯克覺得歐洲有點被移民給搞亂，也沒有抓到網路之後的一整個發展，歐洲是落後的。歐洲這一塊，AI 的發展你有在看嗎？

Bill Qian：這塊我瞭解不多，我就談一談我的想法。歐洲 AI 的故事，其實我們可以從 DeepMind 最後被Google收購這麼一個故事，就可以見微知著。DeepMind 當時接受採訪時也說，他們想要繼續往下做，但只有美國有大錢，也只有美國有錢可以幫他們 cash out（套現退出）、把他們買走。所以你會發現，歐洲依然在產出人才，但歐洲的產能和財力，好像就只能去完成一些從 0 到 1 的事情，然後它變成了美國之外的一個人才培訓基地。

所以我會覺得，歐洲未來不光是在 AI 領域，包括在電動車或其他一些尖端產業，都會面臨很大的來自亞洲的競爭。之前有一個說法，就是 JD Vance 是從美國鐵鏽地帶成長出來的；那未來可能有一些當年的已開發國家，最後會變成鐵鏽國家。舉個例子，日本現在的人均 GDP 只有 4 萬美元，不到新加坡的 1/2，核心也是因為他們過去十幾二十年，一個一個原來可以賺錢的先進產業，正在被其他競爭對手拿走，包括來自中國汽車產業的壓力。

十四、UBI、主權 AI 與治理：AI 會像 F-35 一樣只賣給盟友

Victor：最後蠻好奇，剛剛聊到 AI、各國競爭、開源跟閉源模型、中美 AI 的競爭。你對未來 AI 在政府和業界之間、整體治理模式的變遷有什麼看法？長期來看，AI 可能取代大量勞動力，變成政府提供的一個基礎設施，有點像過去的電信公司到後來就變成基礎設施。之前 7 月的時候，OpenAI 一個之前的高管也提到，如果美國不限制閉源模型的出口、不限制來自中國開源模型的競爭，他擔心 AI 會成為一個共產主義的模式，變成都由國家來提供這些資源。你對政府未來對 AI 的治理模式有什麼看法？如果 AI 真的對勞動力和就業產生很大衝擊，會不會出現 UBI 這樣的模式？雖然你文章裡提到 UBI 更適合一些小國寡民的模式。

Bill Qian：我想先說一下 UBI（Universal Basic Income，全民基本收入）。我一直有幾個反對意見。一個是：你看全世界其實現在糧食大家平均分一分，早就不會有人餓死了，那為什麼現在還有人餓死？二是：美國現在貧富差距那麼大，但為什麼提高窮人的收入、做醫療健康的改革，也不容易？

所以我想表達的一點是：UBI 到最後，它是一個政治結構的設計問題。它跟那個時候社會總的 GDP 到底能有多少，可能沒有完全的線性相關。 但我們今天看到，在一些比較好治理的歐洲小國，其實失業保險、失業的工資也挺高的，某種意義上它已經實現 UBI 了。所以我覺得：第一，UBI 從來不是未來的事情，它今天已經在北歐國家發生了；第二，我覺得它也可能永遠都不會發生，因為我們今天看糧食問題就可以看到，哪怕全人類的糧食早就已經夠吃了，但依然在非洲、在海地有人餓死。

關於國家治理這件事，因為人工智慧本身，今天看來它能夠創造的價值、或者說它能夠替代的人類智慧，實在是太強大了，所以我覺得未來一定是會有政府的介入。不管民間的 AI 怎麼樣，我覺得主權 AI 是一直都會在的。 政府也會非常強地介入到 AI 技術、AI 數據、AI 能力的進口和出口上去。甚至包括，AI 未來可能就會像軍火一樣：你只會把最好的 AI 賣給你的盟友，就像美國的 F-35 戰鬥機一樣。

Mr. Z & Victor：今天非常感謝 Bill 哥花了一個小時，跟我們一起聊 AI 的全球格局跟發展。我們接下來會發布這次的訪談內容到 X、Substack、YouTube 等各大平台。也謝謝一路聽到這裡的每一位聽眾，如果你喜歡這集內容，歡迎關注 168X 的 X 與 Substack，把節目分享給更多對 AI、宏觀與硬科技感興趣的朋友，我們下次再會！

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168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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2026 年 7 月底，這輪半導體殺跌進入最慘烈的一段：美光從高點回落，抄底的人在 1,000、900、800 一路加槓桿接刀；康寧、Lumentum、閃迪腰斬甚至腳踝斬；FOMC 按兵不動，長債殖利率卻衝上近 20 年高點；隔夜的韓股開始決定美股的命運。所有在這輪 AI 牛市裡靠 buy and hold 發財的人，都在面對同一個問題：賺到的錢，怎麼放進自己兜裡？

本期 168X 再度請回 Frank Trading（@franktradinglog），上一集他與 3X Long Labubu 拆解過 Token Maxxing 與記憶體漲價潮，這一集他交出一份極端的答卷：Google 財報後的第二天，他把所有倉位全部清掉，現在幾乎 100% 現金。 他把自己的方法論叫做敏捷交易：不格局，把命運掌握在自己手裡。這場對談從 Sell Put 大單為什麼是底部信號、沃許治理下迷茫的利率市場、動量因子與半導體的解綁，一路聊到 Neocloud 為什麼是門差生意、蘋果為什麼不可能值 340 塊、人形機器人為什麼是噱頭，以及他那篇濃縮了一半交易哲學的文章：內生市場論，為什麼真正推動市場的，往往不是新聞，而是倉位、波動和共識溢價。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） · Victor（@vcmktasa） & 來賓：Frank Trading（@franktradinglog）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版

本文目錄

• 一、敏捷交易：把命運掌握在自己手裡

• 二、沒有哪一次不一樣：從白銀到半導體，共識溢價的宿命

• 三、100% 現金：Google 財報隔天清倉的邏輯

• 四、短期悲觀、長期看好：Token Maxxing 之問與壓縮估值的長端利率

• 五、動量因子與半導體解綁：抱團資金短期不會回來

• 六、築底信號：Sell Put 大單連續出現，距離底部就不遠了

• 七、迷茫的利率市場：沃許不給路徑，方差變高，期限溢價上升

• 八、夜盤止損：韓國開盤決定美股命運的年代

• 九、抄底的紀律：不帶槓桿、被套就走、扛單就完了

• 十、從半導體切到雲：微軟財報揭示的拐點

• 十一、Neocloud 是門差生意：上下游擠壓與資產負債表交易

• 十二、資金外溢不是 Alpha：蘋果不可能值 340 塊

• 十三、人形機器人是噱頭：技術還沒到臨界點

• 十四、SpaceX 值 5,000 億，不是 1 萬億：三塊業務的分部估值

• 十五、內生市場論：推動市場的不是新聞，是倉位、波動與共識溢價

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一、敏捷交易：把命運掌握在自己手裡

Mr. Z：歡迎大家來到 168X，今天是 7 月 30 號，我們很榮幸再次邀請到 Frank Trading，我跟我的好夥伴 Victor 會一起來聊近期市場的表現。Frank 長期看多 AI 基礎設施，認為 NVIDIA 的護城河已經從單純的 CUDA 鎖定，升級成圍繞 Token Economics、集群效率、部署能力的 AI Factory 全線優勢。這一集我們會討論：半導體這一輪調整是不是已經接近底部、大量的 Sell Put 代表的是承接還是槓桿接刀、AI CapEx 如何同時推高企業盈利跟真實利率，以及市場為什麼從 AI 概念轉向能源、電網這些實體建設。Frank 兄最近還好嗎？我看你一直在喊敏捷交易，交易得怎麼樣？

Frank：最近還可以。我有好幾個帳號，每個帳號的策略不太一樣。大號最近兩個月小虧一點點，不到 5%；小號賺得其實蠻多，因為一個月之前那波主要做多了大科技，Amazon、Google、Meta 這波賺得比較多。大號主要倉位還是放在半導體上，高拋低吸，這個月沒怎麼賺錢，反而虧了一點，但跟市場的大幅調整相比，虧損幅度還是比較有限的。

這就是我一直跟大家講的敏捷交易。敏捷交易說白了，就是不格局，把命運掌握在自己的手裡。 怎麼理解？我知道很多人在 AI 這輪牛市裡，通過不斷的 buy and hold 發了大財，但我自己看到的結果是：他們賺了很多錢，卻在一輪非常強烈的牛市的最後，賺的錢往往拿不到自己的兜裡。為什麼？一輪共識越強，牛市的主線就走得越穩：信 AI 敘事、信白銀敘事的人越多，漲的時候就越能漲，共識溢價越強。但反過來，當共識解體的時候，這種東西往往跌得也比那些漲得慢的東西更慘。 很多人在這輪牛市裡養成了肌肉記憶：跌了就抄底，漲了就 hold。於是這次他們繼續抄底：我看到很多人在美光 1,000 抄底、900 抄底、800 抄底，而且是開槓桿抄底，買兩倍槓桿 ETF、買 call，甚至有人買末日期權去抄底。最後把這一輪賺的所有錢、甚至更多的積蓄全投進去，財富的泡沫就爆掉了。這是一件蠻令人唏噓的事情。

二、沒有哪一次不一樣：從白銀到半導體，共識溢價的宿命

Frank：所以判斷行情的時候要更謹慎。第一點，不要對某些趨勢產生過度的迷信或幻想，說這次不一樣。其實沒有哪一次不一樣，哪一次都一樣。 就舉最近這一兩年的例子：前面的英偉達、後面的黃金白銀、再之後的石油趨勢、再是韓國和半導體趨勢，每一輪的邏輯都非常硬。尤其是白銀，各種各樣的敘事，光伏、電動車，簡直無敵了，一幫人瘋狂在算，說現在所有需求全部來自工業需求，沒有什麼投機狗。結果你看，當它崩的時候，根本就沒有人玩了。半導體也是一樣：很多股票一個月之內回調了差不多 50%，甚至超過 50%。為什麼？因為上面的共識溢價實在是太高了。 那就沒辦法，該跑還是要跑，有的時候就是必須要帶止損。真的要帶止損：一次你偷懶沒有止損，可能整個帳戶就沒了。

三、100% 現金：Google 財報隔天清倉的邏輯

Mr. Z：那你現在的組合是？我看你說你有 90% 的現金？

Frank：比 90% 還多，我幾乎是 100% 的現金。

Mr. Z：哇，那你等於是在 6 月底 7 月初的時候成功跑頂？

Frank：我最後一次把所有倉位清掉，是在 Google 財報之後的第二天，7 月 22、23 這兩天。當時我在推特上、包括跟朋友講的計畫是：如果 Google 自己的 Cloud 增速很快、利潤還不錯、而且沒有削減 CapEx 的話，那接下來一段行情可能是雲和電力一起漲。但看起來 Google 這個財報出了之後，大家只會感到更加恐慌，那我當時覺得不對了，半導體可能就沒辦法做多了。而且當時外部的宏觀環境也比較差：伊朗的問題、大企業 CDS 的問題、超長債利率的問題，對這種公司來講都是非常負面的情景，那就不太好做多了。所以我 7 月 22 號把所有倉位全賣掉，還剛好賣在一個相對比較高的位置。

Mr. Z：上禮拜從 Google 財報出來，我覺得可以總結幾件事。第一，Google 的 CapEx 拉到 2026 年 2,000 多億美元，等於 Google 憑一己之力去餵養整個半導體產業。第二，市場上可以觀察到：目前美股市值第一名變成 Apple，手上躺著 600-700 億的現金，NVIDIA 被擠到第二。大家從原本很在意你的 AI CapEx 有沒有繼續開支，變成很注重現金流、你手上 hold 多少現金。第三，就像你講的，NVIDIA 的 CDS 我看週一也往上跑了蠻多個基點，整個市場現在確實比較保守。

四、短期悲觀、長期看好：Token Maxxing 之問與壓縮估值的長端利率

Frank：對 AI 交易，我的判斷是短期之內、我說的短期是三個月之內，我會比較悲觀，但長期來看還是非常看好。短期的質疑，還是來自上一次我們聊過的 Token Maxxing：市場質疑說，除了 Coding Agent 以外，你這個 AI 到底還有沒有其他變現的手段？因為現在大手筆租雲的主要客戶，就來自 Anthropic 和 OpenAI 這兩家大的 frontier lab。如果 Anthropic 和 Codex 的 ARR 見頂了，大家就會思考：你這個雲、半導體的需求會不會達到頂峰？從目前的數據來看，確實有這樣一個跡象。 但長線來看，我還是非常非常看好，我覺得這是一個以 10 年為單位計算的產業革命。

短期還有一個客觀因素是債。就像上週那集聊的一樣，債是分母端，它一直漲的話會壓縮估值：現在 10 年債、20 年債、30 年債的收益率太高了，幾乎達到近 20 年來的高點。半導體和大科技作為經典的長久期股票，估值確實會被壓縮，短期內做起來會比較難。

五、動量因子與半導體解綁：抱團資金短期不會回來

Frank：還有一點，從資金流向來講：相當長一段時間裡，半導體跟動量因子是強綁定的，動量因子就是 AI，AI 就是動量因子。篩選動量因子的時候，要衡量過去 6 到 12 個月的漲幅，選裡面的領導股繼續加碼。但經過 6 月和 7 月兩個月的殺跌，所有的半導體幾乎已經完全掉進 lagging 的象限，非常弱。這時候動量因子就會跟半導體解綁：哪怕下一輪動量資金再回來，這部分錢也不會再買半導體了。 你想這段時間的動量是誰？是蘋果、是醫療保健、是保險、是必需消費，它們才是最近漲得比較好的。所以短期之內，抱團資金不太會回到半導體裡，前一段時間的共識溢價就會降低。哪怕這一波跟著大盤反彈，它也很難在短期內回到上一個高點，我覺得難度會很高。

Mr. Z：基本上美股難再創新高，台股、韓股這些美系半導體陣營的股市，我想在 2026 年結束之前應該也很難再來一個歷史新高。那另外一個大家最關心的：市場已經在築底了嗎？底部到底什麼時候來，什麼時候可以預期一個強勁的反彈？

六、築底信號：Sell Put 大單連續出現，距離底部就不遠了

Frank：我是這樣想的：如果這週四、週五，就是今天和明天，市場不能築底的話，可能就要往更深的地方去了。我週三看到了一個比較強烈的築底信號：一方面來自大盤，那天動能比較強，QQQ 的動能比較足；另一方面，我看到了大量的 Sell Put 單子進來。一般來講，超過 1,000 萬美元的 put 大單，基本上都是 Sell Put，這些是機構在通過 Sell Put 的形式抄底。 舉個例子：假如我是一個機構的基金經理，我認為 180 塊、190 塊這個價位區間有吸引力，我有兩個選擇：一是等到 180、190 再買；二是直接 sell 一張 190 的 put，這張 put 本身值 5 塊，等於我用 185 塊接股，用更便宜的方式買到了。

這是一個比較清晰的底部信號。我炒股這麼多年，當 Sell Put 大單連續出現的時候，距離底部就非常非常近，甚至當天就是底部。 所以能不能築底，我覺得還是有可能的，就看今明兩天市場選一個方向。加上昨天消化了一些 FOMC，這次 FOMC 我覺得還可以：鷹也沒有特別鷹，但也沒有很鴿，是一個比較混合的情況，市場客觀上去掉了一些不確定性。我覺得市場來一波 relief rally、進行相當程度的反彈，還是相當有可能的。

七、迷茫的利率市場：沃許不給路徑，方差變高，期限溢價上升

Victor：Frank 老師，我看到你四小時前發了一篇文，說你覺得 Fed 鷹派定價的速率已經在見頂，現在的操作是做多 2 年期和 5 年期的國債。昨晚 FOMC 出來之後有蠻多不同觀點：這次按兵不動，不加息的情況下市場還是跌了；似乎加了息，市場反而對 8、9 月的確定性更好，反而可能迎來反彈。你怎麼看？為什麼選擇做多 2 年期、5 年期？

Frank：利率市場的東西相對難一點，我先講昨天的瞬時反應在定價什麼。2 年期收益率降低，這很好理解，因為 2 年期直接錨定短端政策利率，這次不加息，2 年期收益率肯定降。但長端，10 年、30 年，不管名目還是實質利率都在漲。為什麼？10 年期收益率等於未來 10 年平均的短端利率加上期限溢價；30 年更複雜，還要加上通脹風險、財政供給的風險。這次 FOMC 只說了今天不加息，但沒有保證 9 月不加、沒有保證未來一年加或不加、加幾次，也沒有說長期通脹一定下降、財政赤字一定改善。 市場的通脹仍然明顯高於 2%，昨天油價還大漲，經濟很強，AI 的資本開支也很強。長債投資者會想：你現在不加，未來是不是要加得更多、維持得更久？還有，你 Fed 這次不加息，是不是因為政策壓力，來自川普或者哈塞特或者誰的壓力導致你不願意行動？那我持有一支 30 年債券，面臨的長期通脹風險會不會更高？

另一方面是期限溢價。沃許跟前面幾任主席不太一樣：鮑威爾時代，市場能從聲明和記者會裡推斷下一步的操作、滿足什麼條件會加息、降息；但沃許不給你未來路徑，他的觀點是：我不告訴你路徑，你們自己根據市場數據去定價。 對債券投資者來說，過去大家有比較清晰的共識，比如 90% 的人都認為未來利率在 3% 到 4% 之間；現在可能只有 50% 的人這麼認為，有人覺得 2%，有人覺得 6%。平均預測可能沒有變，但方差變高了，投資者就會要求更高的補償，這也會推升 10 年、30 年的收益率。

但這個解釋也未必怎麼樣，因為很多時候 FOMC 開完會一兩天之後，整條利率曲線可能就反過來了。市場上其他人跟我一樣，大家都比較迷茫，我是真的很迷茫。有一說一，對這個 FOMC、對沃許、對 Fed，我相當迷茫：他到底是怎樣一個人？有沒有政策獨立性？天天嘴硬到底是為了維護人設，還是想通過嘴上施壓逼市場自己調整、好讓自己不用調整？這些東西都很複雜，沒有人能給出準確答案。所以最近做債的交易也比較難。我最近做債還好，可能是運氣好賺了一點：逆著趨勢做多了幾次 ZN（10 年期國債期貨），昨天做陡了一下曲線，做空 30 年債期貨、做多 2 年債期貨，然後稍微去 Polymarket 上賭了一點不加息。可能是蒙對了，小心賺一點錢。說實話我最近真的相當迷茫，但我已經比大多數人厲害非常多了。

Victor：我最近也經歷一些回撤，覺得還是過早抄底了，不像老師這樣做敏捷交易。

Frank：抄底我也在抄，陸陸續續在抄，包括上上週我也 sell 了一些 XLK 的 put，155、150、140、130 好幾個價位，全接到了，第二週陸陸續續全平掉。但進入大科技財報這一週，我就不敢 sell 了，這時候可能真的要開始走方向了，我就把這些東西全關了。

還好 Google 還是給了一個逃生通道。後面發生這樣的暴跌，其實我也想不到：半導體在高位的盤整區間掙扎了很久，最終還是跌破了，下殺的幅度說實話超過了我的預料。我把倉位全關的時候，沒有想到會發生這樣的事情：康寧、Lumentum、閃迪這些東西全部跌掉 60 個點，腰斬甚至腳踝斬。我知道會跌很多，但沒想到會跌這麼多。

八、夜盤止損：韓國開盤決定美股命運的年代

Victor：那你做多 2 年期、5 年期國債，交易的時間框架是怎麼樣的？專注在週四、週五這兩天嗎？

Frank：交易債反而還好，它跟大公司的財報沒有太多關係，我可以把持倉週期調得長一點，債的波動沒那麼大，只要不觸發止損，我就盡量多 hold 一下。但股票現在的波動實在太大了。跟你講一下我現在的作息：很多時候因為要開會，我就強行讓自己起床了。正常來講，我起碼得看到韓國開盤的時段。

以前我只看美盤，一天好輕鬆，不看盤的時候看看研報、分析分析、自己推導一下各種東西。現在我額外要看日本、韓國這邊的動向。一般來講，美股的隔夜變動我們叫 non event：跳空低開、跳空高開，根本不影響後面的走勢。但 6 月份之後，隔夜的東西直接影響到美股的表現：韓國更有可能輸出跳空低開給美股，並且在第二天的美股正盤裡延續下跌。 這就逼得我們這些做交易的人，看的時間段要更長，相對也更疲勞，每天可能要多看好幾個小時。還有一點：很多時候止損需要發生在夜盤。如果夜盤不止損，第二天美股開盤你一看，對不起已經晚了，已經失去意義了。

Victor：現在美股跟亞盤的關係真的很難抓。最近大家都在關注韓股，其實日股和台股也開始下殺了：前陣子美股、韓股跌跌不休的時候，日股、台股還算比較硬挺，現在看起來是開始補跌了。

Frank：對，已經全部在輸出了。前段時間我跟大家講，最硬的科技板塊其實是中國的科創 50，但最近也扛不住了。這一輪有個非常有意思的信號：上週五、這週一本來挺高興的，伊朗也不打了，至少短期休戰，科技股可以做多一下。結果盤前 The Information 發了一個消息，關於中國國產 DUV、可能是 28 奈米以下的小作文，一下子就被打爆了。反過來說，按這個邏輯，中國大陸的 A 股是不是應該牛？你把別人打爆了，自己是不是應該好一點？結果也沒有，也被打爆了。所以現在就是一個全球半導體的普殺局，到處在進行非常狂野的獲利回吐也好、去槓桿也好，是一個比較嚇人的過程。

九、抄底的紀律：不帶槓桿、被套就走、扛單就完了

Frank：這個時候，我不反對大家抄底，因為底到底在哪，很多時候也不知道，我也經常喜歡去嘗試一下。但我跟大家講兩件事情。第一，抄底盡量不要帶槓桿。等底部出現之後的右側，你再把大倉位和槓桿加上去。如果你喜歡開槓桿，也不要在第一次買的時候直接上槓桿。第二，抄底的時候如果發現被套了，立刻止損出來。 比如你真的買到一個局部低點，它拉起來了，過了三個小時又跌回你的成本、甚至成本以下，這時候就不要扛單了，因為下面沒有底可言。你扛單之後，你就變成一個未來的空頭了：你下一步就是準備找地方割肉，對不對？市場上很多其他人跟你是一樣的。所以只要抄底沒抄明白，微虧就走。扛單，真的就完了。

你看我大帳戶的回撤，大家看得比較清楚：過去三個月大概還賺了 40% 多，從最高點可能就回撤了 5-6%，回撤不多。這是給大家的忠告，因為我在市場活得更久一點，知道什麼時候應該怎麼操作會更好。否則帳戶回撤太大，以後很難救回來。

Victor：最近推特上非常多交易員，前兩個禮拜還信心滿滿地抄底，想做個反彈，很多人抄的還是存儲的兩倍槓桿 ETF，到這個禮拜大家都是一片哀嚎。

Frank：對對對，真的是非常恐怖。

十、從半導體切到雲：微軟財報揭示的拐點

Victor：剛剛聊到利率和債市，我記得前兩週跟本杰明烏薩奇老師聊的時候，他也在強調近期資金價格高企的風險，還講了一句蠻重要的話：做交易的時候，應該選擇交易表達比較乾淨的資產。像你現在做多國債，然後我也蠻好奇：你選擇做多 Google 和 Nebius、不做多半導體，這邊的邏輯是什麼？

Frank：因為半導體有一個明顯的拐點，來自微軟的財報。哪怕只是表面上的 CapEx 下降，從 1,900 億下降到 1,750 億，市場就給你一個巨大的獎勵。雖然它實際上 CapEx 沒有降低，它是把一部分自建數據中心的成本從 CapEx 轉移到了 OpEx 裡，變成去租賃別的數據中心，但市場明顯在對這件事給予獎勵。 這也是上次好黃老師來 168X 時說的：微軟可能是最先投降的大科技公司。確實，它至少表面上投降了一點，而且它的 FCF 未來會是正的。你看微軟這份財報，除了嘴上把 CapEx 調低以外，增速、利潤率各方面其實完全不如 Google 的財報，但為什麼 Google 跌 8 個點、微軟漲 8 個點？就是市場真的害怕了，到了聞 CapEx 色變的程度。

接下來這些大公司都會進行調整：對 CapEx 增幅做限制。炒股其實是做二階導的交易：你要比別人多看兩步才能賺錢，多看十步是虧錢，多看兩三步、看二階導，才是比較好的節奏。我覺得這些大公司 CapEx 增速的峰值已經過去了：未來 CapEx 還會增加，但增速的峰值過去了。那半導體的好日子，就是無腦擴估值的好日子，可能就已經結束了。 未來可能還會漲，但那部分不是漲估值，是漲業績。漲估值很容易，動動嘴 PE 就從 20 到 40；漲業績就沒有那麼簡單。所以我覺得半導體最好的一段日子可能已經過去了。

反過來看雲。雲有一個好的點：它受益於開源大模型的崛起。 Amazon 的 Bedrock 賣 Anthropic 的模型，要分一大部分錢給 Anthropic；Microsoft 要分給 OpenAI。但如果它部署的是開源模型，Kimi 的 K2、GLM、千問這些，這錢它自己可以全拿走，對雲廠利潤的提高會比較明顯。所以我認為，雲和半導體這個綁了很久的 pair trade 裡，可能迎來一個拐點了：不是說半導體不會漲，是半導體的漲速可能不會有雲那麼快了。這個時候把倉位切換到雲，Google、微軟、Amazon，包括 Nebius 這些 Neocloud，我覺得會是比較好的選擇。

十一、Neocloud 是門差生意：上下游擠壓與資產負債表交易

Mr. Z：我很好奇你對 Neocloud 的見解：它到底是不是一門好生意？我看你之前講過，理想的 Neocloud 模式是大客戶長約保底，NVIDIA 有點像保人的角色做 backstop，再加一些長約的企業客戶負責提高利用率跟 ROI。這套模式跑下來，最大的難點是什麼？是融資成本，還是客戶集中度的問題？

Frank：我覺得 Neocloud 真的是一個比較差的生意，因為它面臨上下兩端的擠壓。上游硬件在持續漲價，進貨成本越來越高；下游對客戶沒有議價權，因為 Neocloud 有很多家，但大客戶目前就那麼兩家，主要是 Anthropic 跟 OpenAI。產業鏈裡處在中游、議價權又低的位置，就會面臨比較尷尬的窘境。從大的框架來看，這就不是一個好生意。

另一方面要看資本結構和單位經濟，這個每家不太一樣，比如 Oracle 跟 Nebius 就不一樣。Nebius 這種公司執行能力強、單位經濟比較高，它就能回本；但 CoreWeave、Oracle 這種，每一次執行都不能滿足大家的預期，可能就不是好生意。而且你看，在現在這麼順風的環境下，CoreWeave 和 Oracle 都在一直跌，那在未來的下行週期裡可能就完蛋了。現在 Neocloud 還有一些時代紅利：AI 算力需求大於容量、他們掌握了電網這些稀缺資源、跟英偉達關係好所以有 GPU 的優先供貨權。但哪怕在這麼順風的環境下，它們都做得不好：客戶很多、積壓訂單很多，但就是做不出來，沒辦法很快把容量擺出來。當整體 AI 進入下行期的時候，這些公司可能全部都要破產。

折舊反而不是太大的壓力：你看生產環境裡，五、六年前的 H100 甚至 A100 很多還在發揮作用。如果按標準行業四年、五年折舊，這些東西早該折完了，但它現在還能體現在你的利潤表上。真正危險的是客戶集中度：CoreWeave 2025 年可能超過 60% 的收入來自微軟，微軟把單子一砍，它就直接炸掉了。 而且它有點類似中國大陸的房地產：收入一直只有資本開支的一半，經營現金主要來自客戶預付款，又借了很多錢、每年要交大量利息。這不是普通的成長股，這是高度依賴資本市場的東西，我們管它叫資產負債表交易。玩資產負債表交易是非常危險的，搞不好就像恆大一樣爆掉。

Mr. Z：我最近還看到台灣這邊也有幾家 Neocloud 在做 GPU financing，說要蓋 AIDC，市場上舉債的力道還蠻熱的，銀行都蠻有興趣搞這種 GPU financing deal，評估償債能力的時候看的也是 GPU 租賃合約。我那時候就想：萬一需求下降，會不會最後出現爛賬？

Frank：有這種可能。雖然我對 AI 的長期觀點還是非常樂觀，需求長線一定按指數增長，但我們也得承認，這些是個人的理想推斷。實際炒股的過程中，要更多關注眼下的現金流，而不是無腦相信未來一定很牛。那種東西不是炒股，是信仰投資、夢想投資。 從眼下的現金流看，Oracle 很爛，就是這樣一件事情。Nebius 好一點：資產負債表更強、管理層執行力強、自有的基礎設施更全、電力設備很全、建設項目的成本控制也好，同時還在做裸金屬以外的軟件層、推理層。它明顯比另外幾家強很多。所以 Neocloud 裡如果要做，我只會考慮 Nebius。

十二、資金外溢不是 Alpha：蘋果不可能值 340 塊

Mr. Z：最近可以看到能源、公共事業、工業材料這些股票都比科技股表現好，你覺得市場是不是開始把目光放在比較接近實業的東西上？

Frank：這個事情我們不是第一次經歷了。去年 11、12 月、今年 1 月的時候也經歷過：科技股不怎麼漲，其他板塊漲得飛起，醫療、必需消費、工業都很好。這些板塊自己並沒有 Alpha 行情，它們漲的是從半導體倉皇逃竄出來的錢。 包括一些跨板塊的 pair trade 解體了：之前很多人做空其他板塊、做多半導體，當半導體這條腿面臨大虧損的時候，就要把另一邊的空頭腿砍掉，導致出現漲幅。這完全不是有獨立 Alpha 的行情，我也不覺得它們能漲很多，更多就是避險和資金外溢。

蘋果也是一樣。蘋果這個公司完全不可能值 340 塊錢，我把話放在這裡：一年之後它的價格絕對不會在這裡。我覺得長線做空蘋果可能是一個比較正確的選擇。 它的 PE 實在太高了，我們有時候不得不看一下 PE。而且蘋果現在非常詭異：它明明是一個 AI loser，卻享受了最高的估值。現在 AI 交易逆風，但我還是認為 AI 是未來 10 年週期裡最強的 Alpha 來源，你一個 AI loser 竟然享有這麼高的溢價，肯定是不合理的，這些錢只是去避避風頭。

Mr. Z：這個我也蠻好奇你的看法。蘋果 1976 年建立的，吃盡了移動互聯網的紅利，現在誰不用 iPhone？但他們在 AI 大模型也好、機器人賽道也好，其實是遠遠落後。這麼大的一個企業、曾經的王者，到底何去何從？

Frank：蘋果好就好在掌握著流量入口，做手機的護城河短期看還是相當明顯的。但這種護城河是一種短期的東西。比如 OpenAI 在和高通嘗試做新一代的 AI 手機，這種手機一定是原生綁定了很多 AI 功能的，甚至可能不是傳統手機的形態。當這種新的、帶 AI 的東西出現在市場上的時候，蘋果的護城河一定會被很大程度削弱。如果它不積極擁抱 AI，恐怕撐不了多少年了。 作為舊時代的領導者，在新時代領導者面臨窘境的時候，去承接一些資金，這能理解，但也就是這一會兒了，它不會高興太久。如果不能在機器人、AI 這些方面積極進取做突破，這公司可能就到這了，5 萬億可能就是它的估值上限，未來多少年都只會繼續走收縮。現在大家炒它，就是因為它有現金流：你買它跟買 BRK 是一樣的，買蘋果等於買現金，這其實是比較荒謬的一件事。我對蘋果不看好。

Mr. Z：曾經滄海難為水，有一種很滄桑的感覺。我記得 2007、2008 年 iPhone 推出之後，就沒有再一個那麼有世代革命性的產品出現了。

Frank：現在的 iPhone 跟我 10 多年前用的 iPhone 4，感覺長一長也沒有什麼太大的區別。

Mr. Z：而且 iPhone 4 是 2010 年推出的，那時候拿著 iPhone 4 在路上走，就感覺是頂尖、尖端。

Victor：我當時都是用 Samsung 的手機，還會被大家嗆。

Mr. Z：Bro，你是今年年初才換成 iPhone 的好不好！

十三、人形機器人是噱頭：技術還沒到臨界點

Mr. Z：扯遠了，拉回來。剛剛你說不看好 Apple，那我們講一點比較有前瞻性的，當屬馬斯克的 SpaceX 跟 Tesla：一個搞太空經濟，招股書我稍微仔細看了一下，根本跟太空沒什麼關係，主要在講他的 xAI、他的 Colossus 有龐大的算力可以賣出去；另一個做電動車、做人形機器人。機器人這個市場，我覺得是還沒被市場大量 price in 的賽道，除了大語言模型之外，也是未來最有看頭的一個。你怎麼看？

Frank：對人形機器人這個賽道，我是比較悲觀的。說句實話，人形機器人唯一一個非人形機器人做不到的領域，大概只有陪伴類的場景需要人的形狀，其他我們生活中的所有部分，完全沒有必要是人形。 人類這個形態其實很多時候很不方便：沒有輪子，很多地方肌肉也不夠發達。你強行把機器做成人形，反而是限制了機器的發揮。工廠裡各種機械臂、各種機器已經很強了，強行要求人形，有點緣木求魚。我覺得人形機器人基本上是一個噱頭。 當然我的想法可能是錯的，因為我對馬斯克確實比較有偏見：我覺得他吹牛的能力顯然太強了，畫餅能力遠超他真實的實力。技術上也根本做不到：最早波士頓動力是通過解偏微分方程去算，後面變成強化學習，但這些東西還解決不了很多問題，技術還沒到臨界點。

特斯拉在我看來，這個公司的合理估值可能是 15 塊錢，或者是零，因為它沒有存活的價值。

Mr. Z：Seriously？很多人是馬斯克的粉絲，你不要搞到我們 168X 明天被檢舉下架！

Frank：我是認真的。你看特斯拉車的業績，真的太爛了，如果以一個車企來估值，這公司已經倒閉了。其他的變現能力也比較扯：自動駕駛的變現能力存疑，人形機器人剛剛說過了，真的很存疑。而且說實話，如果沒有中國這些新能源廠在捲，特斯拉真的還可以，但現在你看比亞迪、華為這些，無論是車的部分還是自動駕駛的部分，並不落後太多，甚至有些部分是領先的。特斯拉在美國能賣很多，是受益於一些貿易保護措施；它的車如果在歐洲市場跟中國的車公平競爭，可能也就比較一般，你看它在歐洲的銷量年年下滑，不太令人樂觀。

十四、SpaceX 值 5,000 億，不是 1 萬億：三塊業務的分部估值

Mr. Z：那 SpaceX 的部分，你有什麼見解？

Frank：我的見解就是：太空經濟是扯淡，真正有看頭的是它的 Colossus。它確實有很多算力，可以賣給 Anthropic、賣給 Google，把錢賺回財報，再拉一波股價。SpaceX 現在 1 萬億市值，肯定是比較極端的，我覺得合理估值可能是 5,000 億。 拆開看它的業務：第一塊是火箭發射，全球最低成本的發射中心，Falcon 9 這些成本很低，但這部分其實是它的成本中心，發射業務不一定保得了本，前期投資太多、收入也比較低。第二塊是 Starlink，全球覆蓋的衛星互聯網，這部分純看想像空間：如果年活躍用戶能幹到 1,000 萬、每人每月收 100 美元，年化收入就是 120 億，按 30-40% 的利潤率算也不少。但問題在於到底能不能鋪開？衛星互聯網跟地面網路到底能不能競爭？不好說，這東西也是比較看夢想的。第三塊是 AI 基礎設施：xAI 加上大量電力和數據中心資源。這部分比較難估值，因為 Grok 目前來說還比較弱，ARR 也不知道到底多少，需要看新的財報來判斷。

粗算一下，按 2030 年：Starlink 保守給 500 億收入、40% 利潤率是 160 億；發射業務收入 100 億、利潤 20-30 億；AI 基礎設施收入 200-300 億、利潤率 30-40%。加起來 EBITDA 差不多 310 億，給一個 20 倍的估值，就是一個 5,000 億、6,000 億的公司，我覺得還可以。但現在 1 萬億，真的是太貴了，不知道 price 到哪裡去了。

十五、內生市場論：推動市場的不是新聞，是倉位、波動與共識溢價

Mr. Z：回到主軸：如果半導體 9 月、10 月回來，下半場該怎麼打？

Frank：接下來的行情，其實也要猜。現在這個行情裡，你能對兩週之內的事情有判斷，就已經很強了，判斷三個月之後的事情確實有點難。這東西要看當時的輿情、小作文的情況、倉位的情況：倉位還擁不擁擠，還是已經到了沒人玩的程度，對行情都有不一樣的影響。9 月、10 月怎麼走，真的不好說，分析不出來。不知道就是不知道，難度太高了。

Victor：那你對整體指數的看法呢？S&P 500 高位盤整之後昨天貫穿了一根，納斯達克也一路往 200 日均線跑。如果做個股難度比較高，你覺得指數接下來會怎麼表現？

Frank：這兩天 QQQ 跟 SPY 是一樣的：如果這兩天不能拉回安全區域，比如 NQ 至少拉回 27,700 或 28,000，那可能還要再往下殺 1,000 點，我覺得很有可能。這兩天真的需要穩住：不需要你漲，但請你穩住。 大科技財報都出完了、FOMC 也出完了，客觀上利空已經出盡。利空出盡之後是漲，還是面臨更大一輪的下跌？我們就看：如果它漲了，我們就可以進去做多；如果沒守住昨天的低點，那就還是空進去。安靜等待，市場給我們答案。

Mr. Z：以我們做媒體、每個禮拜搞兩、三場訪談的體感來看：五月的時候大家還覺得結構性很強，六月底開始聽到嘉賓們的信心稍微沒那麼有力，到七月就像坐飛機突然遇到亂流，大家的看法很分歧、很雜。這也反映到投資心態上：我大概從上禮拜開始慢慢撿便宜，可是撿到今天，突然開始有點懷疑人生了。

Victor：這一路訪談下來，我覺得蠻多嘉賓都有預期到了七月的風險，但大部分人都沒預期到會真的下殺得這麼誇張。就像你說的，AI 的基本面、一階導都還是很好，但關鍵在二階導。

Frank：真的殺得很誇張。這輪我空倉之後基本上沒怎麼參與做空，如果能預料到這種大級別下殺，肯定會做空的，但除了買了一點 QQQ 的 put 以外，基本上沒參與到做空的主線，這也證明我其實沒想到會這樣殺：去槓桿已經去了好久，之後還在去，確實超出預期。

Mr. Z：最後的最後，Frank 兄有沒有什麼想交給觀眾的，來個強心針或定心丸？

Frank：多餘的話沒有特別多。我希望大家可以去我的 X 上搜索一篇我之前寫的文章，叫《內生市場論：為什麼真正推動市場的，往往不是新聞，而是倉位、波動和共識溢價》。這篇文章能代表我 50% 的交易哲學。很多時候，如果你盯著新聞炒股、盯著價格本身炒股，可能就不太容易賺錢；但你去更深層次地看一些東西，賺錢的機率就會更高。 因為我個人做空基本上沒有輸過，而且基本上都做空在最高點：2 月底做空韓國、3 月底做空石油、6 月初做空美股和韓國半導體、1 月底做空白銀黃金。很多時候信號非常明顯，我每次都會發帖說大家要跑、要做空，每次下面都有人在罵我，因為很多人不喜歡看到你做空他持倉的股票。但大家可以看一下那篇文章，思考一下我的邏輯有沒有道理：為什麼我會想在那個時候做空，而不是繼續加倉做多。因為很多時候，你看著價格漲得很猛，但它往往已經到了火藥桶的邊緣了。

Mr. Z：收到，內生市場論，我們會想辦法把它鑲嵌進這篇文章裡。我們近兩天會推出今天的訪談，發布在 X、Substack、Apple Podcasts、Spotify 跟 YouTube，屆時大家再來支持一下。謝謝 Frank 兄，感謝大家的時間，我們下集再會！

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2026 年 5 月，比特幣一路跌到最低 5.7 萬，閃迪、海力士從高點腰斬，記憶體板塊暴力去槓桿。過去大半年，全市場只有一條主線：熱錢擠在 AI 硬件裡內循環，炒完算力炒電力、炒完電力炒硬件，錢就是不出來。這波硬件回調是切換賽道，還是中場休息？

本期 168X 邀請到陳桂林（@Guilin_Chen_），2020 年 DeFi Summer 從挖提賣入圈的全天候交易者，美股、幣圈、大宗商品都在他的交易框架裡。他給出三個判斷：AI 硬件依然是風險資產的龍頭；只有硬件完成去槓桿，其他資產才會回血，這就是他說的「硬件落，萬物生」；而 6 萬 5 以下的比特幣已經具備中長線性價比，現在 6 萬的比特幣，就是 2022 年 2 萬的比特幣。 他還拆解了 K 線為什麼是他唯一相信的證據、MSTR 從貔貅戰略到賣幣保現金流的態度轉變、他被套在 80 美元也要拿的 Circle，以及主倉與機動倉隔離的交易心法。最後一句話送給熊市裡的所有人：最壞的時間已經過去，現在是遍地黃金的時候，該學的是怎麼把錢投出去。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） & 來賓：陳桂林（@Guilin_Chen_）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版

本文目錄

• 一、從 DeFi Summer 入圈：挖提賣、房產下行與 312 之後的順勢進場

• 二、ChatGPT 之後：美股與 AI 必須放進交易框架

• 三、Crypto VC 還剩誰在投：Dragonfly、Multicoin、Paradigm 與 a16z

• 四、從韭菜到韭菜根：碎片化時代的資訊處理法

• 五、錢在 AI 內循環：中美換手、現貨 ETF 與被虹吸的幣圈

• 六、真正的興奮點還沒來：賽道已經畫好，等的是應用大爆發

• 七、K 線是唯一的證據：三段遞減的下跌與六萬五這個數字

• 八、65K 的比特幣就是 2022 年 20K 的比特幣：爆雷機率與盈虧比

• 九、起碼半倉的紀律：別讓自己左右腦互搏

• 十、倉位結構：留兩成現金做合約，AI 永不殞落

• 十一、山寨怎麼挑：以太坊、ZEC 與 TAO，只看資金不聽故事

• 十二、RWA 之辯與 Hyperliquid：CEX 們全下場之後，優勢還剩多少

• 十三、DAT 與 MSTR：從貔貅戰略到保住現金流，以及被套的 Circle

• 十四、主倉與機動倉：物理隔離長期倉，短線是造血發動機

• 十五、「硬件落，萬物生」：資金共識被打破，其他板塊才有機會

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一、從 DeFi Summer 入圈：挖提賣、房產下行與 312 之後的順勢進場

Mr. Z：很歡迎大家來到這一期 7 月 28 日的 168X。這一期我們邀請到陳桂林，桂林兄的交易框架不只看美股或幣圈，同時也觀察 AI 硬件、比特幣、山寨幣、幣股、黃金原油等等非常多面向。他有幾個判斷，我大概總結下來：第一，AI 硬件依然是風險資產的龍頭；第二，只有硬件完成去槓桿，其他資產才會回血；第三，以幣圈角度來講，6 萬 5 美元以下的比特幣，已經蠻具備中長線性價比。先請桂林兄簡單介紹一下自己，還有自己的交易框架跟經歷。

桂林：我接觸加密貨幣是在 2020 年的 DeFi Summer。之前不在金融圈子裡混，是在傳統圈子裡。當時一直都知道比特幣、以太坊，平時做生意有時候也會用穩定幣來回轉帳，對這個圈子算熟悉，但始終沒有進來。2020 年 DeFi Summer 的時候，看到出了很多萬倍幣，大姨夫（YFI）、二姨夫（YFII）這些分叉幣，包括一些挖礦，我覺得這個很龐氏、很有意思。當時流行的玩法就是挖提賣。我記得我進場應該已經是末期了，七八月的時候，Uniswap 發空投，UNI 是可以挖提賣的，大概三個月投 100 萬就能挖出來 30 萬的利潤。我覺得傳統圈子跟這個比簡直啥也不是，幣圈太暴力了。 然後才開始慢慢研究、慢慢進入幣圈。

那個時候也是運氣比較好，正好是 312 之後的熊市，就順勢進來了。還有一個前提：當時我手裡投了幾套房產，疫情的時候判斷房地產以後可能要進入下行趨勢，正好也沒有什麼好投資的，就來到幣圈了，一直到現在。

二、ChatGPT 之後：美股與 AI 必須放進交易框架

桂林：接觸美股就更晚了。2021、2022 年的時候，我對美股是不屑一顧的，覺得那個東西是老年人玩的，倍率太低。現在變成是我們這些人玩的了。轉折是英偉達，就是 ChatGPT 出來之後。你看上一輪幣圈的牛市，大概是 2023 年初開始築底向上，這個時候美股和 AI 才進入我的視野。到現在，大方向其實已經非常明確了：你看美國在力推，中國也在力推，不用懷疑，這就是整個地球發展的趨勢。AI 是沒有錯的，錯的是我們。所以美股是必須要放到自己的交易框架裡面的。

三、Crypto VC 還剩誰在投：Dragonfly、Multicoin、Paradigm 與 a16z

Mr. Z：我們真的是錯得離譜、錯得亂七八糟，這個蠻懊惱的，跟大家分享一下：一開始 168X 想搞的是 Web3、Crypto，邀請優質的項目方、創辦人、VC、KOL 上來聊。但今年二三月做一做，我發現奇怪，這完全不是大家關注的焦點，注意力根本全部都在 AI，而且發現 Crypto 的 VC 都沒了。

桂林：對，包括歐美那邊也一樣。灰度算是對幣圈還比較有信仰的，一直沉澱在那邊，其他的其實已經看不到什麼明顯的動作了，特別是在現在這個階段。

Mr. Z：你要說美系資本，我認為真正還在部署資金的：第一是 Dragonfly，馮波的 Dragonfly；第二是 Multicoin，之前喊 Solana 的 Kyle Samani 搞的；第三是 Matt Huang 的 Paradigm；再來當然就是 a16z，但 a16z 投的面向已經很廣了，機器人也投、AI 也投、生物科技也投，完全是另外一個等級。

四、從韭菜到韭菜根：碎片化時代的資訊處理法

Mr. Z：從看幣圈到後來看美股、看 AI，中間應該有個陣痛期吧？最近我在看 Chris Lee 李書沸的新書，他的框架很實用：AI 先從電力層開始看，再看晶片、雲端等等。你當時是怎麼一步一步抽絲剝繭去理解 AI 的？

桂林：陣痛期肯定是有的。你看我其實就是一個普通人最好的範例：從一個韭菜，一步一步到現在成了一個韭菜根，就是還沒被割完的意思。 我屬於資訊時代的受害者，現在已經很難去看一本書、看一篇特別長的文章了，大腦更善於接收零散的資訊碎片。但我的大腦比較擅長把這些碎片提取出來、加工出來。包括現在我在新聞網站或推特上看到比較長的文章，都會先用 AI 蒸餾一下，把重點提取出來再看，節省時間。

五、錢在 AI 內循環：中美換手、現貨 ETF 與被虹吸的幣圈

桂林：AI 這一塊我自己的研究不是很深，但為什麼要關注？還是要從加密貨幣說起。2020 到 2021 年那波牛市，很多交易員和投資人有一個共識：那一波完成了中美換手。原來加密的水管是插在中國的池子裡的，大陸這邊佔了七成算力、佔據主導權。換手之後，2023 年開始，比特幣的牛市是由現貨 ETF 推動的，以比特幣帶領的加密貨幣圈子，就完全融入了美國的交易體系。整個池子的流動性是連通的，只要你做加密貨幣，就不能不看美股、美債、宏觀、政策，看現在趨勢的主線是什麼，再回頭看對加密貨幣的影響在哪。

這也解釋了這三四年幣圈的持續失血，就是被 AI 虹吸。前段時間我提出一個觀點：現在的錢基本上都是在 AI 的框架裡做內循環，炒完算力，又炒電力，又炒硬件，整個熱錢全都在 AI 這個圈子裡循環，它不放出來。 所以我才有一個到現在也沒想明白的疑問：這波硬件的回調，是在切換賽道，還是只是硬件的中間回調？因為要看落地的話，機器人、Agent 現在還沒什麼風，稍微遠一點；電力、能源、材料，基本上 AI 能看得到的都已經炒過了。接下來錢會去哪？是繼續帶著硬件走，還是切換賽道？我還判斷不出來，但等它走出來的時候，我們是能看得到的。

六、真正的興奮點還沒來：賽道已經畫好，等的是應用大爆發

Mr. Z：我可以感受到，桂林兄你不是 AI 原生的，但看美股、看 AI 還是拿自己幣圈那一套心法：找熱點、看新賽道、找 alpha，我猜你是類似這種邏輯？

桂林：對。我在加密圈子混得算比較久，從投資做交易開始就一直在加密裡做。AI 給我的感覺是什麼？大了說中國和美國，小了說老黃、OpenAI 這幫領軍人，他們把整個 AI 發展趨勢的賽道已經畫好了，投資人只需要跟著他們畫下來的框架去做就可以了。 其實我對 AI 不是特別興奮，我覺得 AI 真正的興奮點還沒有到來。真正的興奮點是應用大爆發的時候，百花齊放，出現各種奇奇怪怪的應用，那個時候才是會讓人特別興奮的時候。

Mr. Z：確實，現在某個程度上還停留在大模型的競爭：閉源有 OpenAI、Anthropic，開源有 Kimi、千問，中國大陸這些非常先進的開源模型。但應用層這邊，AI Agent、Robotics 這些確實還少了一些。而且我相信三四年後，目前市場上既有的應用層項目，可能會死掉八到九成，所以應用層目前看不太到什麼端倪。

七、K 線是唯一的證據：三段遞減的下跌與六萬五這個數字

Mr. Z：你之前說 6 萬 5 以下的比特幣很有性價比。為什麼是 6 萬 5 這個數字？是技術結構上的，還是因為減半，還是什麼原因？

桂林：說白了，我做交易，支撐我怎麼做這筆交易的最大證據，永遠都是盤面，就是看 K 線。我覺得 K 線是綜合了一切信息之後的綜合體現。它也會騙人，但它不會像新聞那樣來回跳：今天特朗普說要打伊朗，明天又 TACO。它也不會像政策那麼有迷惑性。 政策面、AI 領域的深入研究，這些都不是我特別深入的東西，我在裡面不權威。所以我要做交易，一定要找一個能說服我自己的證據，那就是 K 線。再說一點：其實我們都是在歷史中找規律，妄圖利用這個規律去預測未來，這就是交易。

現在盤面的表現是什麼？比特幣從 12 萬 6 跌到現在最低 5 萬 7，這個下跌我把它分成三段。從 K 線上可以明顯看到，每一段下跌的斜率、力度、時間都是遞減的，這說明空頭力量是一波弱於一波的。

八、65K 的比特幣就是 2022 年 20K 的比特幣：爆雷機率與盈虧比

桂林：再回來看幣圈的基本面。上一輪 2022 年那波熊市，很多做得比較好的交易員的共識底部，其實就是 2 萬左右。最後從 2 萬又下殺了 20% 左右，最低到 1 萬 5。原因大家都看到了：三箭資本、LUNA 爆雷之後，到了 2 萬形成一個小的底部區間，又出現了 FTX 來了最後一擊。

那現在我認為，6 萬左右的比特幣，其實就是 2022 年 2 萬左右的比特幣。 我們不確定的是什麼？不確定會不會在 2026 年的今天，再來一個類似 FTX 的事件。但我認為現在的比特幣和 2022 年比，它更貴了，更貴了所以它更強大了。在當前的框架之下，我認為爆雷的機率會小於 2022 年。這是第一。第二，比特幣從歷史規律來看是週期性非常強的標的，如果往後看兩三年，它在 6 萬 5 以下的空間，是遠遠小於在 6 萬 5 以上的空間的，這是一個盈虧比的問題。

Mr. Z：我個人其實覺得比特幣現在的整個體感，很像 2022 年 11 月 FTX 爆掉之後，一路到 2022 年末、2023 年初跌到一萬五那段時間。整個體感真的很像，而且大家的注意力也都放在 AI 上。

九、起碼半倉的紀律：別讓自己左右腦互搏

桂林：第三點就關係到交易了。我為什麼常跟人提一句話：6 萬 5 以下，如果你只買比特幣的話，起碼要有半倉。比如你一共要投 1 萬塊，起碼要買 5,000 塊的。為什麼？行情可能會磨底、可能繼續下殺、也可能拉上去再殺回來，但好的上車點、好的機會點，以後會越來越少。最怕的是什麼？最怕的是你在 6 萬 5 以下沒有買到一定倉位的比特幣，將來如果它像 2023 年那樣拉到某個區間給你橫盤半年，那半年你就會一直糾結：上不上？現在上是不是比 6 萬 5 貴那麼多？不上會不會再也回不去了？上了又下車、上了又下車，把自己的心態搞亂，交易邏輯永遠在左右腦互搏。 你不如在這個位置控制一下倉位，放眼往後三四年，如果確實有性價比和盈虧比，就說服自己下一個決心：我幹半倉，就死活都不賣了。我這三年就是這樣的想法。

十、倉位結構：留兩成現金做合約，AI 永不殞落

Mr. Z：我甚至覺得半倉可能都有點保守。假設你有 100 萬美元，如果你的利基點本來就在幣圈，其實應該放七成甚至八成在比特幣，因為幣圈市場一定是比特幣領漲。假設它從 5-6 萬這個區間一路先漲到 15-20 萬，基本上就已經三倍了，到下一個歷史新高的時候再出掉一點，我覺得很合理。那接下來的問題是：假設比特幣漲到 15-20 萬，以現在的市場來看，除了比特幣，你還會投哪些山寨？Hyperliquid 生態的 HYPE？還是 Perp DEX 生態看廣一點，Lighter 這些？

桂林：先說為什麼我說半倉可能跟你想的不一樣，這跟我個人策略有關。比如我有 1 萬塊，我一定會留最少 2,000 塊的現金，拿去加槓桿做短期交易。我現貨買完的習慣是單獨放在一個帳戶裡就不看了，漲跌跟我沒有關係。但作為一個交易員，你玩比特幣不加槓桿，對我來說就沒有什麼意義：比特幣就算從 6 萬漲到 18 萬也就三倍，對傳統幣圈人來說，花幾年時間換一個三倍漲幅，是中規中矩的收益，不能算高。 所以我至少會留 20% 的現金，做 USDT 本位的永續合約，上個三倍、五倍槓桿做短線、帶止損的交易。剩下 30% 的倉位，按上輪的邏輯可能會壓一些傳統山寨幣，但說實話，這輪我的想法是留稍微多一點現金去做合約。

為什麼？也是從歷史找規律。從 2023 年到現在，整個市場只有一條主線，就是 AI。黃金、白銀炒過一波，大宗炒過，幣圈也炒過一輪，但回頭看都是週期性更強一點，只有 AI 是永不殞落的。 不過 AI 也是在它內部的各個板塊裡輪動：23、24、25 年屢次擔綱主角的英偉達，現在無論財報多牛，它可能都不太漲了，這就是資金的疲憊性。拉長看未來十年，黃金也好、比特幣也好，可能還是有週期性，只有 AI 會一直延續整個賽道的牛市。所以要留更多現金，去其他市場找機會，不要把 Crypto 當成唯一。

十一、山寨怎麼挑：以太坊、ZEC 與 TAO，只看資金不聽故事

桂林：說回 Crypto 想押哪些山寨，首先是以太坊，我曾經提出一個觀點：上輪牛市其實是比特幣的牛市，不是整個幣圈的牛市。 大多數山寨的壽命，相較 2021 年大放水那一輪更短：拉盤週期更短、持續性更短、互相接力的連續性也不強，過去的山寨頭子以太表現不好，Solana 也挺一般。但這一輪，以太為代表的公鏈，是有一定機率去引領幣圈拉盤週期的。為什麼？我跟很多大佬有個共同觀點：幣圈現在沒有什麼落地的應用，但穩定幣必須算一個。它從幣圈出生，現在已經在各個領域開枝散葉。 包括老美要搞美股上鏈，DTCC 七月試點、十月就要全面推廣，我覺得都是信號。搞 RWA，幣圈第一個能沾上邊受益的就是公鏈。幣圈的傳統也是這樣：有新概念就炒新概念，沒有新概念就炒公鏈。

第二個，你剛提到 HYPE，我確實一直在關注。但在我看來，2026 年 1 月開始已經走出過一輪牛市了，現在是調整期間。它市值已經不小，作為一個 alpha 來說倍率不會特別高，但是一個很好的標的。我通常看山寨就是：看它在比特幣下跌的時候相對比特幣的表現，看它在比特幣反彈的時候盤面的表現。我不看敘事、不聽它講故事，只看有沒有資金在裡面玩、有沒有人拉盤、交易量怎麼樣。 包括隱私幣龍頭 ZEC，表現確實非常好，但它的操盤風格跟我的交易有點相沖，我總做不好這個幣；不過看起來礦工的幣還沒賣完，資金一直有人在玩，也是可以關注的。

我個人比較看好的是 TAO。雖然名字不太吉利，聽起來像被套牢了，但它可能是現在形勢裡比較有亮點的一個幣：要講故事有故事，要資金有資金在裡面玩，還有大佬喊單，整個邏輯是能說得通的。而且它走得比較標準，漲、回調、漲、回調，比較規律，不會像 ZEC 那樣靠消息：今天團隊出事給你跌 30%，明天沒事了又拉回來 20%。 所以 TAO 是我會比較重點關注的。

十二、RWA 之辯與 Hyperliquid：CEX 們全下場之後，優勢還剩多少

Mr. Z：你這麼一講，我對 RWA 有一些淺見想分享。現在你去看以太坊上的 RWA，我覺得那不是給一般人參與的：像 BUIDL 這些，是大資金把國債放到鏈上，最低投資門檻幾十萬美元起跳，不是對散戶友善的做法。我反而覺得幣圈的 RWA，到最後會跟股票市場的全年無休交易有關。現在 Hyperliquid 上的最佳典範就是 HIP-3，像 Trade.xyz 這些協議，把各個市場有需求的股票，跟背後的做市商談好、上到鏈上，讓大家用訂單簿交易。這才是看頭：大中華地區，不管大陸、香港還是台灣的用戶，想接觸世界第一大金融市場的美股，多多少少都有難度。尤其五月底老虎證券這些大陸的離岸券商被監管盯上整頓了一波，那大家未來要怎麼交易美股？Hyperliquid 就是最有看頭的。而且我認為下一個幣圈牛市的投資邏輯，會更看現金流：看哪個團隊能產生最強勁的現金流，那會是一個很指標性的因素。我其實蠻意外你會說以太坊，雖然它是華爾街傳統資金進來的首選，但以未來成長性來講，我認為 Hyperliquid 的可看度更高。

桂林：你剛才有一個觀點我特別認同。我當時提出一個說法：美國是金融一條線、科技一條線。目前明顯看到科技在發力，但金融線還在醞釀之中。金融線是什麼？就是把美股整體的市值繼續擴大。英偉達現在市值五萬億，有可能未來幹到十萬億。整個美股市值擴大，拿什麼來撐？就是讓全世界原來買不到美股的人，慢慢有機會能買得到美股。 這跟你剛才說的是一樣的。

再說 Hyperliquid。其實我一開始是不用它的，今年三四月美伊開打的時候，我開始深度用了一段時間。說實話，第一，從用戶體驗的角度，它的操作跟傳統交易所比挺不方便的。但那個時候它有一個唯一性：Trade.xyz 這些做市商在上面，把基本上所有熱門美股都搬上去了，流動性池很好。它當時為什麼出圈？就是美伊戰爭的時候搞原油，交易量特別高。但是你看，以幣安為首的傳統加密交易所全都進入這個賽道之後，我不認為 Hyperliquid 還有一個特別大的優勢。傳統交易所的介面、方便程度有優勢，存量用戶也親近原來的使用習慣。當這些傳統所全都上了美股、上了原油，所有東西都跟你 Hyperliquid 一樣了，那你的優勢還在哪？這是我比較關注的一點。

至於安全性、資金去中心化這些，我覺得九成以上的散戶是不會考慮的。當年爆雷之後很多人發起提幣運動，把錢從交易所提到錢包，其實沒什麼用：現在推特上今天這個被盜、明天那個被盜，錢包不見得就比交易所安全。 特別是像 OKX、幣安這種屹立多年、出事就能全額賠付的交易所，還是有一定的信任度和口碑。包括我自己，熊市囤完比特幣很少提到錢包，放在交易所還能吃點利息，近期又看不到倒閉的可能性。真有一天幣安都爆雷了，那這個圈子基本上也就快了。

Mr. Z：當年 FTX 在台灣爆得蠻嚴重的，台灣人當年很愛用 FTX，所以我是有點改觀：有時候該放錢包還是要放，自己保護好。

桂林：這個看個人交易習慣。而且現在整個市場其實也在幫我們分散：比如我現在有很大一部分資金是在券商裡買股票的，不在交易所；整體布局也不是像過去那樣全押 Crypto，自然而然就分散了一部分。

十三、DAT 與 MSTR：從貔貅戰略到保住現金流，以及被套的 Circle

Mr. Z：我看你也在關注幣圈相關的股票，像 Coinbase、Circle，還有去年很紅的 DAT。先從 DAT 聊起：今年 DAT 經歷了一波血洗，很多小的 DAT 該死的都死得差不多了。MicroStrategy 要怎麼突破重圍？它之前才開始賣比特幣去償還債務，你有什麼看法？

桂林：拿 MSTR 來說，眼前能看到的未來三四年，如果比特幣遵循週期還會來一個牛市的話，目前是看不到 Michael Saylor 那邊爆雷的。比特幣這波從 8 萬多跌到 5 萬多，MSTR 其實是最大的推手：它一貫的戰略是貔貅戰略，只存不賣；然後它之前賣了一些比特幣。這說白了就是一種態度的轉變：讓公司有更多現金流，來應對更多的不確定性。 以前大家擔心它只存不賣，融不了資就還不了債、就爆雷；現在它在公司還比較健康的狀況下改變戰略，賣了一些幣保持現金流健康，再把普通股和優先股做平衡。我覺得這是一個好的、健康的轉變，也是美國內部博弈的必然結果，不可能永遠只存不賣。

對這個標的來說，只能還是把它看作一個槓桿比特幣：在券商裡不用開合約就能滿倉滿融，它又天然比比特幣的槓桿率高一些。但我個人不太喜歡買 MSTR。它除了槓桿比特幣的屬性，本身股票還有一些奇葩的博弈因素在裡面，不像比特幣那麼單純：比特幣就是對抗通脹、數位黃金、幣圈龍頭資產，很單純，週期性很強，最重要的是共識度特別高。有一天 MSTR 死了，比特幣可能會大跌，但它不會死。 Tom Lee 搞的 Bitmine 也是同樣邏輯：牛市瘋漲的時候可能有正向螺旋、漲得更高，但如果我自己做選擇，我寧可加一點槓桿去做原生的幣圈，比如兩倍槓桿的比特幣、兩倍槓桿的以太坊。

說到我比較興奮的一點，還是 Circle。Coinbase 和 Robinhood 都屬於牛市的產品，牛市玩券商，這個比較常規。而且它們現在業務都很豐富，只能說是加密強相關，不能說強綁定了：Robinhood 在預測市場的增長非常猛，Coinbase 也在搞，可能五年之後 Robinhood 跟幣圈的相關性已經不大了。而 Circle，我個人目前是被套在 80 多塊，套得比較深。我的想法是：幣圈現在能看到的、已經落地的應用沒有別的，就是一個穩定幣。 這家公司有很多缺點：一直在給 Coinbase 吸血、盈利來源非常單一、股票操控性強、波動特別大。但我為什麼把它當作我 Crypto 布局裡的重點票？第一，它市值還處於嬰幼兒時期，不管在美股還是 Crypto 圈子裡；第二，整個穩定幣市場的想像力還比較大；第三，作為現在唯一合規、市值第二的穩定幣，它是有一定護城河的。

我的想法是：在 Crypto 的每一輪趨勢裡，你一定要抓到一些自己能相信的東西去布局，它的作用是跑贏你的比特幣、跑贏你的以太坊。 小股票、小幣種風險性很強，但風險可控的前提是：如果比特幣的週期性沒有被打破，那未來幾年比特幣從谷底走出來的時候，就是這些 Crypto 相關股票和山寨幣的保障。當比特幣走出牛市，幣圈就會萬物復甦。 當然也有例外，像 EOS 這種，上一輪還拉了一點，下一輪可能蹦得越來越低，就像一個皮球，每四年跳一下、越跳越低，最終躺在地上被交易所下架。但 Circle 是一個新的東西，它出現在上一輪牛市，經歷了一輪牛市的學習，準確來說，下一輪加密牛市才是它經歷的真正的第一輪牛市。只要倉位分配合理、成本不算太高，不是套在兩三百，我覺得風險相對可控。當然投資這個東西，就像你在幣圈滿倉買了幾百塊的 TRUMP，指望它回本就有點難了，還是要看具體標的的基本面去對比。

十四、主倉與機動倉：物理隔離長期倉，短線是造血發動機

Mr. Z：我蠻好奇你的投資心法，因為常看你強調主倉跟機動倉要分開。可以跟大家分享一下這個方法論嗎？現貨倉的長中短期、槓桿跟期權，你的交易框架是怎麼運作的？

桂林：其實很簡單。第一要看時間段：牛市期間和熊市期間，所謂中期和長期的概念是不一樣的。上一輪比特幣從 1.5 萬漲到 12 萬，中間歷經很多次回調，我印象最深的是 2024 年那次調整了半年，從 7.3 萬 到 4.8 萬，大多數人一度懷疑牛市已經結束了。牛市進程中的中期調整，所謂長期倉位可以是幾個月、半年；而現在這個階段，我說的長期倉位，就是未來兩到三年、三到四年的概念。不同時期對長期倉位的定位不一樣，而且長期倉位只能是現貨。

我的做法是：把長期倉位單獨放一個帳戶，買完之後放在一支不常帶的手機裡、放在家裡，每天不去看它漲了多少跌了多少。今天帳戶漲 10 萬，晚上吃頓好的；明天跌 10 萬，晚上不吃了？不行的。要通過物理的手段，去干預自己的心態。 這當然是一種自欺欺人，心裡其實知道 6 萬買的比特幣跌到 5 萬是虧了。虧了然後怎麼樣呢？這就是為什麼一定要留一部分現金做機動倉。

長期的機會是幾年一次的：比特幣漲三倍四倍，幾年一次。但比較好的短線機會常常有。比如現在，以海力士、閃迪、美光為首的 AI 硬件：閃迪從高點基本腰斬，海力士也腰斬，美光稍微強一點，Marvell、英特爾回調都挺大。這可能就是一到兩個月級別的一個比較好的短期機會。因為這個市場最真實的一個原理就是：漲多了就要跌，跌多了就要漲，這是最樸素也最實用的一條。 黃金、白銀從最高點下來的時候，也是先經歷一波暴力反彈，才慢慢走陰跌、波動率變低。我看盤看了幾年，發現所有參與人數多、資金量大的品種，沒有一個不是這樣走的。

所以我的判斷是：硬件板塊這波去槓桿去得很暴力，但它在這一波見底之後，反彈也會很暴力。為什麼？因為這是它實際意義上的第一次見頂。像這種資金量大、人數多、經過充分博弈的品種，它不會走 A 字頂，它一定會做頂：就算趨勢真的結束了、閃迪 2,000 多就是未來幾年的絕對頂，它也會回來做頂，不會一個 A 字直接下來。 這就是為什麼要留現金：1 萬塊留 2,000，現在不管 Hyperliquid 還是幣安、OKX，做合約都很方便、資金費率也好、池子也夠大，這種機會就用短線機動倉，用自己的短線框架、加一點槓桿、必帶止損去做。跌了這麼多、忍了這麼久，出現盈虧比高的入場信號時，就勇敢去做。短線倉位盈利之後，又是加倉現貨的資金來源。它是一個發動機，一個造血的發動機。 當然這比較考驗個人的交易勝率，很多幣圈人套在存儲上的也不少，不要搞到最後百分之百都被套。

我一直是謹慎參與硬件板塊交易的，Marvell 我 230 也買過、做過多，但 267、278 就跑了，做得比較謹慎。那個時間節點其實有一個標誌性事件，網上好像沒什麼人說：就是幣安、Bitget 這些交易所，瘋狂地、非常著急地去上美股。就像華爾街基金經理，誰的池子裡硬件佔比低就不好意思出門跟人說話一樣，大家已經太抱團、太擁擠了。連交易所都覺得不上美股就要虧錢了，這其實就是一個階段性的情緒頂點。

十五、「硬件落，萬物生」：資金共識被打破，其他板塊才有機會

Mr. Z：你既然都講到這個份上，我看你有一句話講得蠻有趣：「硬件落，萬物生」。具體是什麼意思？

桂林：我們可以感受到，特別是 2026 年這半年，整個金融市場的資金是集中在硬件的：大家擁擠在裡面，把硬件往上推，誰也不退。這導致什麼？美股的 Mag7、其他板塊、加密、金銀大宗，甚至太空板塊，除了硬件以外所有板塊的行情都是沒有持續性的。 美伊開打，有資金進原油避險，打完就出來了；Mag7 跌狠了有性價比，一部分資金進去買，高了又拋掉。只有硬件板塊在這大半年裡持續有增量資金進入，把所有熱錢全吸進去了，導致沒有資金外溢。

「硬件落，萬物生」可能說得有點誇張，但總體邏輯是：只有當硬件的資金共識被打破，在裡面的錢才會跑出來，至少一部分去充盈到其他板塊。 錢的總量就是那些，這是整個市場的零和博弈。人只有在跌的時候才會冷靜：閃迪都腰斬了、海力士都腰斬了、中國又有光刻機了、大廠的現金流也不那麼健康了，人不會在漲的時候、情緒最激昂的時候想這些問題。這個時候起碼會有一部分人割肉，或者反彈之後獲利了結，這就是資金共識的打破。如果恰逢這個時候，比如《清晰法案》（CLARITY Act）取得重大進展，幣圈出了熱點；或者各國央行加大力度買黃金、美元指數往下走，會不會有一部分資金去追逐那邊的熱點？總結成一句話：只有硬件的資金共識度被打破，錢才會跑出來，其他板塊才有機會。 至於這波硬件回調之後是繼續漲、還是在 AI 內部切換、還是切到外部賽道，這個問題沒有具體答案，但確定的一點是：只有資金不這麼集中、在硬件上出現分歧的時候，別的板塊才有機會。

Mr. Z：最後，桂林兄有沒有什麼想提點大家的？在現在比較兇險的行情裡保護自己的組合，又不錯失下半場的機會？

桂林：目前交易市場的難度其實很高。我個人交易的第一原理，是保持個人的好狀態：吃好、睡好、保持精力充沛。人在精神狀態好的時候，才不會做上頭的決策。我們的重大虧損，往往都出現在昏昏欲睡或者上頭的狀態下。 行情兇險的時候，要保持冷靜，客觀看待盤面發生的事情，找到自己的方式方法，讓個人狀態處於優質水平。

從 Crypto 的角度看，最壞的時間已經過去了，現在不應該悲觀，更不應該沮喪，因為現在屬於一個遍地黃金的時候。這個時候我們該做的，就是怎麼把手裡的錢花出去、怎麼花得更有性價比。你就當是花錢，花錢買什麼？買未來的漲幅。 比特幣價格不貴、山寨幣更便宜、幣圈的股票也都非常便宜了，你現在買以太坊，總比 3,000 買強、比 4,000 買強。中期看硬件也一樣，不存在一直下殺，閃迪已經從高位腰斬的情況下，我覺得是機會大於風險，而不是風險大於機會。既然來到這個市場想獲得盈利，後面一定有風險跟隨。現在還留在市場裡、還來 Space 聊天、每天看 X 文章的，基本上都是老韭菜了，就是願賭服輸：在做好調研、保持好狀態的前提下，做到賭性堅強，虧要認，贏也別太得意。有贏就有虧是交易市場的常態，我們做大概率的事件，剩下的，交給市場去判斷我們的邏輯對不對就好了。

Mr. Z：沒問題，基本上就是保持樂觀，幣圈的最低點已經到了；至於美股 AI 這邊，小心謹慎為上。非常感謝桂林兄今天的時間，我們會把這集內容整理成文章，發布到 X、Substack、Apple Podcasts、Spotify 跟 YouTube，屆時再麻煩大家多多支持！我們下集再會！

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168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 Mr. Z 與 Victor 主持。

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2026 年 7 月底的財報季，Alphabet 交出一份讓市場精神分裂的成績單：營收、雲端全面超預期，2026 年 CapEx 指引上調到 2,050 億美元，自由現金流卻轉負 58.5 億美元，盤後直接嚇傻。同一週，SMCI 一次公告的 backlog 增長高達 600 億美元，超過它全年營收的規模；Google 財報裡反覆出現的關鍵詞，是 supply constraint。市場在問：這是泡沫的頂，還是超級週期的中場？

本期 168X 再度請回 Rick（@rickawsb），上一集他提出「AI 加速正在被加速」的框架，這一集他把框架直接對上最新財報，開場就是一句狠話：這次是 Alphabet 獻祭自己，餵養半導體。Hyperscaler 接下來會很 tough，但它們的鮮血可以滋養整個半導體行業，這就夠了。 他拆解需求如何從幾家 Hyperscaler 的「深度」走向全行業的「廣度」、為什麼具身智能的 GPT-3.5 時刻可能就在今年、為什麼沒有算力的模型公司是一門差生意（買模型不如買記憶體），以及他眼中 AGI 前夜的三個卡點：存儲、Neocloud 與 Foundry。他還自我定調：跟市場上他認識的老師們相比，他可能是最 bullish 的那一個，不只看這一輪，是看超級週期的 Permabull。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） & 來賓：Rick（@rickawsb）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版

本文目錄

• 一、Alphabet 獻祭自己，餵養半導體：CapEx 超出市場所有人的想像

• 二、股價為什麼跌：剪刀差沒有出現，Hyperscaler 的鮮血滋養半導體

• 三、從深度走向廣度：SMCI 的 600 億 backlog 與 Dell 的企業客戶

• 四、全產業鏈的 Supply Constraint：從光刻機一路缺到德州的沙子

• 五、槓桿加回來了：存儲、Neocloud、Foundry，與財報季的短 Call

• 六、具身智能的 GPT-3.5 時刻：很可能就在今年發生

• 七、熱錢為什麼還沒炒機器人：市場後知後覺，利率長期不友好

• 八、機器人生產機器人：傳統工業優勢面臨重寫

• 九、蒸餾解釋不了的事：中國開源模型與被過度解讀的壓力

• 十、沒有算力的模型公司是差生意：買模型不如買記憶體

• 十一、AGI 溢價與第 37 手：從數學、超導到胰腺癌，Anthropic 已經在招濕實驗室（wet lab）

• 十二、母革命：AI 在批量製造愛迪生與愛因斯坦

• 十三、MLA 到 KDA：資源受限下的天才工程，與中國的全產業鏈優勢

• 十四、三大卡點與倉位紀律：存儲、Neocloud、Foundry，倉位不要跑在認知前面

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一、Alphabet 獻祭自己，餵養半導體：CapEx 超出市場所有人的想像

Mr. Z：這次 Alphabet 財報最搶戲的就是自由現金流轉負，我覺得這是蠻大的一個信號點，蠻大的 signal。Rick 你怎麼解讀這份財報？

Rick：如果用一句話來解讀，很多人已經在寫了：這次是 Alphabet 獻祭自己，餵養半導體。我覺得這個說法很對。 我前天就開始讀這次的財報，現貨、LEAPS 和短天期的選擇權部位都有。賭的邏輯肯定不是賭 Alphabet 本身：它財報好，我估計會跌；不好，那就跌得更多。賭的是它好，但它的 CapEx 會「更好」，會花得更多，所以 Alphabet 是一定會跌的，這個判斷本身沒有問題。

從 CapEx 來看，這次的 spending 超出了市場所有人的想像，不管你原本抱的是最樂觀還是最悲觀的預期。這對整個行業、對半導體來說是一個好事。 這次財報超出市場預期，但在我的預期範圍之內，不過我也不是自己做這個預期的，我是看 Fin（@fi56622380）的分析，才堅定了我對這次財報的信心。我本來的觀點是，最壞狀況未必是這一次財報，可能要到下次甚至再下次，我已經做好了等半年的準備，但沒想到 CapEx 的增長來得這麼快。看來整個 AI 產業的加速還正在被加速，加速度還是非常快，跟之前設想的一樣。 而且這次不光 CapEx 超預期，營收超了，Google Cloud 的營收也超了。

增速超預期說明什麼？說明之前的 CapEx 已經在變成現金流。如果現金流可以維持，那接下來的 CapEx 就更可以維持，這會成為整個行業的一個正向循環。所以如果這一次超預期，大家可以想像，下一次財報超預期的可能性也非常大。

二、股價為什麼跌：剪刀差沒有出現，Hyperscaler 的鮮血滋養半導體

Mr. Z：市場關注的焦點會不會是這樣：CapEx 一定會繼續往上走，大家都要設廠採買，但市場現在真正看的是 free cash flow 這一段。這解釋了為什麼 CapEx 往上走，但自由現金流轉負 58.5 億美元，市場就有一個它不樂見的點，所以盤後是嚇傻的。你怎麼看股價的變化？

Rick：股價的變化完全在意料之中。營收漲得很快，但 CapEx 漲得更快。大家原本期待的是那個 tipping point：CapEx 增速開始低於營收增速，營收的剪刀差開始擴大，利潤增長超過 CapEx 增長，市場最想看到的是這個。現在發現不是這麼回事：利潤在快速增長，CapEx 也在同樣快速地增長，這個剪刀差可能完全沒有出現的可能性。自由現金流短期內不會改善，甚至可能更加惡化，市場對這一點非常不喜歡。

但同樣的，從 Alphabet 這份財報可以預期，Amazon、Microsoft、Meta 大概率都是類似的情況。所以 Hyperscaler 接下來會比較 tough，但它們的鮮血可以滋養整個半導體行業，我覺得這就夠了。

三、從深度走向廣度：SMCI 的 600 億 backlog 與 Dell 的企業客戶

Mr. Z：講到 CapEx，你的一個核心立場是：市場太早開始擔心需求見頂。因為需求正在從「深度」，也就是少數幾家 Hyperscaler 不斷加碼，走向「廣度」，更多的企業、更多的客戶、更多的應用開始部署。你提過要用 SMCI 的客戶和產品 mix 來觀察這件事：訂單增長本身很重要，但更重要的是新增訂單是不是來自更多元的客戶，而不是繼續依賴一兩家頭部公司。這邊可以多聊一點嗎？

Rick：下單是要提前下的，不可能事後補。SMCI 這次財報不光是營收超預期，它單次公告的 backlog 增長，我沒聽錯的話是 600 億美元，而它全年營收只有 400 億。注意，這不是它所有的 backlog，是這一次公布的增長就有 600 億，這是瘋狂的數字，非常非常瘋狂的數字。這些是未來的訂單。未來的訂單來自誰？肯定是 Google、Amazon、Meta 這些 Hyperscaler，還有一些其他大大小小的買家。這些未來訂單反映在哪裡？今天大家都欲說還休、遮遮掩掩不肯講 2027 年的 CapEx，因為擔心市場更恐慌。那我覺得，它們未來即將公布的 CapEx，某種程度上已經被 SMCI 把謎底揭露出來了。

再看客戶結構。SMCI 的高管只說他們現在有比較 preferable 的 order 和 customer mix，具體是誰看不出來。但 Dell 就比較清楚：SMCI 公告大超預期之後，Dell 很快也公告大超預期，而 Dell 跟 SMCI 最大的不同，就是它有更多的企業客戶。從這兩家的大超來看，營收的增長不僅僅來自 Hyperscaler，不僅僅來自 Anthropic、OpenAI，還有相當大的部分可能來自企業用戶。 現在各行各業都在動：生物科技領域已經在用算力驅動高通量實驗室做研發，進展非常快。

所以企業端、更廣泛行業的 ARR 增長，是接下來非常可以預期的。這是市場可能完全還沒意識到、肯定沒有 pricing 的一個利好。 當更廣域的企業用戶的 spending 不斷增長，整個行業就變得更可持續。customer mix 和市場廣度的擴大，有利於打消市場對 CapEx 不斷增長的疑慮，也有利於推動接下來半導體的再估值。

四、全產業鏈的 Supply Constraint：從光刻機一路缺到德州的沙子

Mr. Z：可是現在大家的重點會不會變成：訂單有了、營收很漂亮，但真正的瓶頸是交付？接下來是不是應該更關注 GPU 的供應、液冷部件、電力跟機房這些？

Rick：交付一直都會有問題。Google 這次財報反覆提到 supply constraint，我沒記錯之前還有一家也在不斷提。我蠻確定，接下來看幾個 Hyperscaler 的財報，它們都會反覆提到 supply constraint。這已經是全行業、甚至全產業鏈的問題：不只是一個點，不只是一個板塊，是從上到下、從頭到尾，全都 constraint。從光刻機到先進製程、晶片、GPU、CPU、存儲、成熟製程、能源，甚至是原材料。 我兩三個月前發過一篇推文，連在德州挖沙子的公司都已經 supply constraint，建材都 constraint 了。

在這種情況下，價格持續上漲仍然是可預期的，因為短期內看不到緩解。Google 到現在還沒公布 2027 年的 CapEx，只是把 2026 年的指引又往上調，從 1,800、1,900 跳到 2,050 億美元，而且不斷放風說 2027 年會有一個 big jump。在這樣的情況下，supply constraint 只會惡化，不會改善。

五、槓桿加回來了：存儲、Neocloud、Foundry，與財報季的短 Call

Mr. Z：聊一下你最近的操作。我看你說你最近增加了存儲、Neocloud、Foundry，還有一些短期的選擇權部位，同時之前降低過整體槓桿。可以講一下為什麼你覺得這波回調已經慢慢見底了嗎？現在主要在加哪些 position？

Rick：降槓桿是之前的事，這幾天我又把槓桿慢慢加回來了。上一次反彈的時候，挖掘機老師按頭讓我降了一點，我也沒有堅決果斷地降。這一週加回來的，主要還是存儲、Neocloud，還有 Foundry 這些設備端的標的。現貨和 LEAPS 主要賭的是這一波所謂的大週期還會持續，這一次的 dip 是一個很好的買入點位。那些三天、一週、兩週的短 Call，基本上就是賭這一波的財報：今天是 Google，明天好像是英特爾，下週還有 Microsoft、Meta 等所有大科技的財報，財報季裡有一些小賭怡情的機會。

我不敢說現在底部就一定形成了，我只是說現在到了我的擊球區，所以它形不形成，我都會開始買。 而且槓桿已經殺過一波、去過一波了，就算不是底部，離底部也不會太遠，因為接下來也沒什麼其他槓桿可去的了。同時，整個半導體行業的 revenue 和 earnings 還會不斷增長，不光半導體，還包括整個 AIDC 相關上下游的產業。

對下半年的預期，我覺得越短期越難判斷。現在已經七月，到年底剩四個多月，很難說下半年一定會創出多大的新高，但我覺得可能性挺大的。簡單來說，我還是相信整個加速的趨勢不但沒有削弱，而且還在加強。整個營收增長的曲線，正在變得更加陡峭。

六、具身智能的 GPT-3.5 時刻：很可能就在今年發生

Mr. Z：下半年該看哪個領域？存儲、Foundry、Neocloud 都被炒過一遍了。我個人看好機器人，這裡面有很多東西可以挖。我看你之前也在發機器人，說他們的訓練到了另外一個階段；包含幣圈大家熟的 Andrew Kang，他的 RoboStrategy 也投了 Figure AI 這些 Humanoid 公司，吃到很多美國資本市場的溢價。機器人這塊你怎麼看？

Rick：我覺得今年很有可能是具身智能的 GPT-3.0 或 GPT-3.5 時刻，包括機器人以及支持機器人的整個 AI 系統。 接下來這幾個月，很可能某個時間點會讓大家忽然意識到：機器人的迭代速度、機器人接近可用的程度，已經很近了。當然現在還有一些技術上或工程上需要突破的點，但我個人不覺得這些點在幾個月內是不可逾越的。

這段時間的進展不只一個。NVIDIA 最近那篇機器人論文講的是：隨著參數的提升，機器人獨立執行任務的能力不斷提升，而這個 scaling law 目前看不到頭、沒有 limit，這是一篇非常重要的論文。除此之外還有 Sunday Robotics 那個長在輪子上的機器人的發布：在百分之九十幾的陌生環境裡，你讓它去做一個任務，它 99% 能夠很好地完成。這些進展讓我覺得，我們離具身智能的 GPT-3.5 時刻已經非常近了。一旦這個點到來，市場會忽然意識到這是一個全新的巨大市場，同時又會創造非常大的需求。

具體標的我還沒有仔細研究，關鍵零部件像電機電控這些門檻比較高的，肯定是極大利好。但有一點很清楚：機器人會對存儲有巨大的需求，對計算有巨大的需求。 機器人的存儲跟 AIDC 的存儲不太一樣，從相關論文來看，它更多落在 NAND（SSD）和 DRAM，對 HBM 的要求沒那麼高，但絕對值的增長非常非常大。拉長一點時間看，我覺得不亞於 AIDC。

七、熱錢為什麼還沒炒機器人：市場後知後覺，利率長期不友好

Mr. Z：機器人除了語言跟視覺，還要處理很多不同維度的資料：時間序列、位置、動作、物體狀態、環境變化，很多東西必須在本地端去處理，不能全丟到雲端。即使有 TTT（test-time training）、KDA 這些架構可以降低 memory 成本，具身智能本身還是會創造巨大的記憶體需求。這些我們都知道，但為什麼市場的熱錢還沒開始炒機器人？

Rick：一方面，市場一般來說是後知後覺的。大量的市場參與者，包括很多 hedge fund、很多手持重金的 investors，是不會天天翻論文看的。另一方面，現在的利率環境對風險資產並不友好，而且長期來看，利率環境都不會太友好。AI 這個產業必須 outgrow，必須衝破高利率的障礙，因為長期高利率是大概率的。 我們接下來可能還會看到超出市場意料的聯準會加息；就算不加息，自然利率我覺得都會維持在高位。為什麼？你看現在 Google 借這麼多錢、Microsoft 借這麼多錢，馬斯克今天也說他要借錢，very likely。大家都要借錢，錢從哪來？錢的供應是有限的，所以自然利率不斷抬高是大概率的。

對整個 AI 板塊來說，我們唯一能期望、而且我覺得大概率會發生的事情是：它的增長、它帶來的年化回報，仍然遠高於不斷增長的利率。所以市場為什麼對很多還沒落地的東西不輕易給估值？一個原因是 market is too dumb，太多參與者 is dumb；另一個原因是，真正聰明的人會想：現在這個利率，我是不是要現在參與？簡單來說，不見兔子不撒鷹。

八、機器人生產機器人：傳統工業優勢面臨重寫

Mr. Z：Optimus 要走到量產階段是非常困難的，我對美國量產機器人這件事是存疑的。這種高度複雜的工業品，還是中國的天下。你看造車：Apple 一零年代就說要造 Apple Car，最後什麼都沒造出來；反觀中國，小米、蔚來、比亞迪的交付能力非常驚人。

Rick：機器人跟車不太一樣。車不會再去生產下一輛車：小米做了 SU7 之後，SU7 不會再去生產 YU7。但機器人不一樣，Optimus 1 可以去生產 Optimus 2、Optimus 3。每一代機器人可以基於上一代進行功能上的迭代和完善，這一代機器人生產的下一代，比這一代更領先、功能更強大，再下一代又更強大。所以這是對整個工業體系的重寫。 傳統的工業優勢，在如此巨大的變革面前，現在的工業能力就相當於工業革命之前的農業能力：它對工業革命之後的工業水平，不會有太大影響。我覺得這麼對比可能比較合適。

Mr. Z：了解，所以這兩個基本上是獨立事件。

九、蒸餾解釋不了的事：中國開源模型與被過度解讀的壓力

Mr. Z：有些人說中國的開源模型追上來了，美國數千億美元的 CapEx，Anthropic、OpenAI 花的真金白銀基本上白花了。為什麼你會覺得這是市場對前沿模型最嚴重的一個誤解？

Rick：對前沿模型來說，壓力肯定是有的。開源模型如果能力這麼強，人家自己部署就好，為什麼還要用 Anthropic 或 OpenAI 的模型？但市場目前更傾向於過度解讀這個壓力。很快就會有各種關於 Anthropic、OpenAI 的 ARR 增長的消息出來。它們的 ARR 增長更多來自哪裡？來自它們已經鎖定的算力。 你看 Kimi 也好、智譜也好，ARR 的相對增速非常快，但絕對值非常小，可能不到 Anthropic 的十分之一甚至更低。為什麼？很簡單，因為智譜和 Kimi 沒有算力，而 OpenAI 和 Anthropic 早就囤積、鎖定了大量的算力。

所以有沒有壓力？有，但這個壓力被市場過度解讀了。更重要的是，這件事對整個半導體板塊非但沒有負面影響，反而是正面的：模型越好、越便宜，激發的就是更大量的使用。傑文斯悖論在過去這一年已經體現得非常充分。 我覺得隨著模型不斷進化，傑文斯悖論會成為一條鐵律，跟 scaling law 一樣變成信仰：任何新東西出來、降本增效，大家首先想到的會是增效而不再是降本。到那個時候我們可能要擔心 overpriced 的問題，但至少現在，當這一點還沒被市場普遍認同的時候，市場還會向負面方向過度反應，而這正是我們的機會。

十、沒有算力的模型公司是差生意：買模型不如買記憶體

Mr. Z：可以多講一下你說過的「沒有算力的模型公司是一個很差的生意」嗎？這句話背後有很多隱含意義：開源模型權重公開、中小模型追趕頭部的速度很快、使用者可以自行部署、API 價格競爭激烈。

Rick：現在這個時間點，大家都認為模型正在被商品化。的確是這樣：對很多用戶來說，用智譜的模型跟用 DeepSeek 的模型沒有本質區別。當然對高端用戶還是很有區別，哪怕是 Fable 和 GPT 5.6、5.5，我覺得區別都很大。很多時候我用 Fable 多花了 20 塊錢，但它可能節省了我一兩個小時，我開 Uber 一小時都不止賺 20 塊，所以這筆帳是划算的。但很多人沒有這樣的任務需求，就是一個簡單的 prompt、一個簡單的 workflow，用 Kimi、DeepSeek 跟用 GPT 沒有太大區別，模型對他們來說就是 commodity。當然我認為未來頭部 1% 的參與者會吃掉 99% 的 Token 消耗，這是一個極端的馬太效應：模型能力越強、使用門檻越低，用多用少就越是錢決定，而不是用戶決定。

姑且用「模型商品化」繼續推演：當模型商品化，我用 Kimi 官方的模型跟用其他平台上 whoever 提供的 Kimi 模型，沒有本質區別，誰能提供、誰價錢低我就用誰。這是商品化階段的模型最大的問題。在這種情況下，算力就代表營收：你有足夠的算力，就有足夠的營收；沒有算力，就沒有營收。 OpenAI 現在給用戶的額度非常慷慨，long story short，就是因為它之前比 Anthropic 更激進地鎖定了更多算力，所以它有更多空間可以騰挪，能在同樣價格下提供更多 Token。

所以這個階段如果要投模型公司，我是沒有買任何模型公司的股票或一級市場份額的。買模型不如買 Memory，這是我目前的觀點。

十一、AGI 溢價與第 37 手：從數學、超導到胰腺癌，Anthropic 已經在招濕實驗室（wet lab）

Rick：但從 long term 來說，市場沒有考慮到的是，這些模型公司應該具有一定的 AGI 溢價。什麼叫 AGI 溢價？如果到時候實現了 AI 的遞歸自我迭代：V1.0 的模型能自己研發 V2.0，V2.0 能研發 V3.0，那這些 AI 公司搖身一變，會變成最牛的生命科學公司、最牛的新材料公司、最牛的機器人公司。市場完全沒有考慮這一點。

作為佐證，你看今天很火的梁文鋒的講話，他自己說做應用是丟了西瓜撿了芝麻，模型公司只應該追求一件事，就是 AGI。智譜、Kimi 的老大近期也都說過類似的話。這幫人都在追求同一個東西：過程中我的模型賺不賺錢、吸引多少用戶，對他們來說都不是 top priority。Altman 和 Anthropic 的老大毫無疑問也是這麼看的，但市場完全沒有意識到。

而模型是有智能的。最近 OpenAI 好像又證偽了一個 70 多年的數學猜想，已經有觀點說在數學領域，AGI 已經實現了，我同意這個觀點。或者說，在數學領域，當年 AlphaGo 的第 37 手已經下出來了。 那接下來，在生命科學領域、物理領域、材料領域、能源領域、核聚變領域，AI 多快能下出第 37 手？前段時間復旦和另外兩家大學的論文，用 GPT-5.4 這種相對比較老的模型，就發現了理論上可驗證、可實驗的超導材料。如果超導被某一家 frontier lab 實現，那一系列發明專利值多少錢？對他們來說是數以萬億計的專利費和營收，對整個社會是數以十萬億計的財富，而這只是超導一個領域。生命科學領域，下一代能治癒胰腺癌的藥物呢？胰腺癌是癌中之王，最難攻克，前段時間剛有突破性進展的新聞，實驗室馬上就跟 AI Lab 合作。一旦 AGI 實現，對這些公司來說就是純粹的數字遊戲，賽道盡頭的物質獎勵太豐厚了。

Anthropic 的招聘就看得出來：他們在招各行各業頂尖的研究者，不光是計算機科學的，還專門在招做濕實驗室的人。因為濕實驗室是高通量實驗的關鍵：AI 理論上選出了配方，最終還是要在實驗室合成、做實驗、驗證藥理反應。濕實驗室之於 AI 驅動的生命科學，有點像數據中心之於 AI 本身，是關鍵的物理 infra。材料科學也一樣，還包括政治學、經濟學。從招人來看，他們已經在 get ready for the incoming AGI。It’s not far off，不是很久以後的事，他們是在為接下來半年、一年、兩年做準備。這一點被市場嚴重低估。

所以短期來說，投模型公司要非常小心；但長期來說，要考慮誰能在 AGI 競爭中持續參與並最終獲益。當這些模型公司、包括 Google 的股價跌到一定程度的時候，我是會考慮抄底的，因為市場目前完全沒有給 Google 這些玩家任何 AGI 溢價，就算有給，也非常不充分。

十二、母革命：AI 在批量製造愛迪生與愛因斯坦

Mr. Z：我們已經在講 AGI 了，但過去五十年，人類在生命科學、太空探索、交通這些領域其實沒有更大的突破。所以整理一下：模型公司真正的護城河是算力，是 secure 芯片和算力；中間路徑怎麼走沒人在乎，真正要實現的是每一個領域的 AGI，去解決人類最頭痛的問題。我這樣理解正確嗎？

Rick：對。通用智能是一個 general purpose technology，它能解決幾乎所有的問題。所以如果把 AI 比喻成產業革命，它不僅僅是一場產業革命，它是一場母革命（meta industry revolution），是一場製造工業革命的革命。 它接下來會帶來生物科技的革命、能源的革命、交通的革命、材料的革命、核聚變的革命，而每一場革命單獨來看，影響都不亞於當年的工業革命。

我之前做過一個 meme：愛迪生加速了電力革命，而 AI 正在批量製造愛迪生，而且不光是愛迪生，是批量製造愛迪生以及愛因斯坦。這樣的比喻我覺得仍然是一個 understatement，還是低估了 AI 的影響。

十三、MLA 到 KDA：資源受限下的天才工程，與中國的全產業鏈優勢

Mr. Z：中國的 AI 我一直覺得是市場缺乏討論的一塊。大家看到 GLM、Kimi、通義千問、MiniMax 才突然意識到開源模型太少被討論。市場一直覺得中國開源模型主要靠蒸餾美國頭部模型，你為什麼認為中國模型的原創創新，已經遠遠超過蒸餾能解釋的範圍？

Rick：像 KDA 這篇論文，就是在 resource constraint、資源受限的情況下，想方設法做各種優化。從 DeepSeek 2024 年的 MLA 到現在的 KDA，都是在用有限的資源讓模型能力盡可能接近 frontier labs，把好鋼用在刀刃上。這些突破不光推動了它們自己的開源模型，也對整個開源技術帶來很深遠的影響：MLA 現在基本上已經用在所有大小開源模型的技術底層，KDA 就算現在還沒被普遍採用，也很快會被採用，因為這都是節省存儲的做法。

Mr. Z：更宏觀來講，是不是因為中國是矽谷以外唯一有完整 AI 產業鏈的地方？IC 設計、Foundry、工程人才，全球 AI Researcher 有一半以上在中國。這也是為什麼 Jensen 一直說美國政府不應該排斥中國的 AI 模型，不能有輸家心態，不然最後落後的是美國模型。

Rick：完整產業鏈是一方面，但這段時間的進展，我覺得主要還是來自資源受限下工程師的天才突破，相當大程度是工程師的人才紅利。當然，全產業鏈是接下來的優勢：現在的競爭越來越多發生在機櫃 vs 機櫃，而不再是芯片 vs 芯片。 你看微軟最近給 AMD 下訂單，就是按整櫃的 total cost of ownership 計算每瓦產生的 token 數來算總成本。從系統層面的競爭來看，中國的確有優勢：國產芯片仍然落後，但國產的整個系統，尤其在電力成本相對低的情況下，櫃和櫃比的差距會縮小。

Mr. Z：那中國開源模型的商業化路徑是什麼？靠 API 很難獲利，商業模式又要可持續性，最後怎麼變現？

Rick：還是我之前的觀點：任何沒有算力的模型公司都不是一個好的生意，除非你能實現 AGI。 當它越來越接近 AGI，或者用現在的智能去降維打擊某個板塊，獲得收益是沒問題的。梁文鋒本身做量化交易，他肯定賺很多錢；Kimi 如果用全部算力去做生命科學，我相信也能賺很多錢。但這些 lab 都不會為這些蠅頭小利分心，將軍趕路，不追小兔，他們不會讓沿途的風景影響最終的目的。而這條賽道的風險在於，比賽過程中會有贏家和輸家，未來未必是 winner takes all，但會是 winner takes most。這些不欣賞沿途風景的公司如果最後輸了，可能連風景都欣賞不了，這是最大的風險。 尤其在長期高利率的環境裡，市場會拿著放大鏡看那些沒有真正營收的公司，而沒有算力的模型公司恰好就是。所以短期投資這類公司，要非常小心。

Mr. Z：可以用小白聽得懂的方式解釋一下 MLA 跟 KDA 是什麼、解決了什麼問題嗎？

Rick：這個問題太專業，我也是跟 AI battle 完搬運觀點的，講一個非常淺顯的理解：MLA 是對 KV Cache 做了一次壓縮；KDA 是在 MLA 的基礎上再進一步。在 KDA 之前，整個上下文都要保存，過程中要不斷讀回這些 KV Cache；KDA 不再保存完整的上下文，而是每過一段就把它「總結」一次（嚴格說保存的是狀態，但小白可以理解成總結）。要反查某段內容時，不用看原文，只看總結，而總結佔用的 memory 比原文小很多。所以 KDA 能在 MLA 壓縮的基礎上，再壓縮存儲的使用。

十四、三大卡點與倉位紀律：存儲、Neocloud、Foundry，倉位不要跑在認知前面

Mr. Z：來到尾聲。大家現在應該怎麼操作、趨利避害？這波回調可能在底部，也可能底部尚未形成，該做什麼樣的部署？

Rick：如果是現貨，就按照自己對市場的理解做相應配置。對普通用戶來說，沒有足夠深的理解就去選個股，難度是非常大的。如果不 sure、又不想錯過這一波，在對行業有一定理解的基礎上，可以考慮配置一些指數。要配個股的話，真的要對單一標的有非常深的理解：就光存儲這一塊，我跟挖掘機老師都有過非常深入的交流，我們在存儲週期這件事上就有非常大的分歧，所以我也不能說我一定是對的，我只是基於我認為對的、以及對的可能性來下注。了解得越淺，越應該配置指數或 ETF；了解得越多，再去配置相應的個股。這不是投資建議。

Mr. Z：當然，這不是投資建議，我們做這些系列都是以教育學習為主。但 Rick，大家都是 168X 的老朋友，你可以直接一點：到底該看存儲、看 Foundry，還是看什麼？

Rick：我有發推文，這段時間我自己的重點是存儲、Neocloud 和 Foundry，這代表的是接下來的三個重要卡點。

第一，存儲。NVIDIA 自己不久前的一篇技術博客直接說出來了：在推理時代，我們面臨的更多是 Memory Bound，而不再是、或至少不僅僅是 Compute Bound。存儲的瓶頸在推理時代遠大於計算的瓶頸：不管是數據的存放還是搬運，越來越多的情況是計算在等數據，而不是反過來。 隨著長推理的發展，這個問題會越來越嚴重。至少在我可以看見的未來，我看不到存儲供需收斂的可能性。

第二，Neocloud。大家都在建新的 AIDC，Google 已經上調了 CapEx，2027 年還吹風有 big jump。這樣的 CapEx 對電力的需求會是怎樣的？誰能最快把 GPU、CPU 點亮，誰就贏，那就是 Neocloud。 為什麼 Google 財報之後最先漲的是 Neocloud，NBIS 漲了 5 個點、IREN 也漲了？因為 Google 在財報裡說了一句話：由於越來越大的 supply constraint，我們將不得不在一段時間內用更多的 supported resources 來滿足客戶需求，這個 supported resources 說的就是 Neocloud。再往下還有很多既有電力設施可以被轉化的公司，但對 Hyperscaler 來說最直接、來得最快的就是 Neocloud。

第三，Foundry，包括先進製程和成熟製程。現在不是設計公司不夠：Google 的新 TPU，多給一點聯發科、多給一點 Marvell，愛給誰給誰，它自己某個程度上已經是個 Fabless。只要能找到 Fab 的產能，它就能把 Compute ship 出來。所以 Foundry 已經在成為、而且會越來越明顯地成為下一個卡點。 Fabless 出一張嘴出設計圖的太多了，真正有晶圓廠能把晶片產出來的太少，而且建 Foundry 的時間很長，這個供需缺口會越來越大。台積電 CapEx 從 520 到 560 億、再上調到 600 到 640 億美元，Arizona 要投更多，台灣本島也要蓋更多廠，都在呼應這件事。

最後補充一句：我剛剛說的抄底，可真不一定是底。什麼時候是底不好說，我自己的理解，最短可能一兩個月，最長可能三五個月，但我有可能是錯的。如果我們對前景的預期是一兩年維度的好前景，那現在進場可能在時間上是錯的，但從最終結果來看沒有問題。前提是槓桿自己控制好，普通人就不要加槓桿了。不要聽完我們今天聊的就說要抄底：倉位應該跟自己的認知匹配，如果倉位跑在認知的前面，結果往往都不太好。人始終只能賺自己認知範圍內的錢。

Mr. Z：最後好奇一下，聽起來你偏悲觀嗎？我聊過一輪，感覺你的看法稍微保守一點。

Rick：我沒有偏悲觀，我對 AI 的發展前景非常樂觀。我應該比好黃老師（@labubu_trader）和挖掘機老師（@QihongF44102）都更加 bullish，挖掘機老師已經轉型了。我不是看這一輪，我是看超級週期，甚至是 Permabull。跟市場上我認識的大部分老師相比，我應該是最 bullish 的那一個。當然我也可能是錯得最離譜的那一個，時間會說明一切。

Mr. Z：沒問題。我們預計今明兩天會把訪談文章產出來，發布到 X、Substack、YouTube、Apple Podcasts 跟 Spotify。Twitter Space 的音檔不好保存，我們每一集都會把談話內容原汁原味放到各大平台。有興趣的話，歡迎加入 168X 的 Telegram 群組，台美股、中國資產包含港股、A 股、還有最近最不被討論的 Crypto，什麼都聊。謝謝 Rick 老師，也謝謝大家的時間，我們下集再會！

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168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 Mr. Z 與 Victor 主持。

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Robinhood Chain 上線不到一個月，就交出了這輪熊市裡罕見的鏈上數據：TVL 一度突破 1 億美元、單日 DEX 交易量超過 5 億美元、活躍地址一度接近 20 萬、單日交易筆數突破 1,000 萬，Lighter、Arcus、Morpho、Uniswap 等協議快速進駐。但最有意思的是：Robinhood 想打造最好的 RWA 鏈，目前最成功的資產，卻是一隻叫 CASHCAT 的 Meme 幣。在這個時間點，168X 邀請到長期蹲守鏈上一線的 Alpha 獵手：御妻（@Ru7Longcrypto）。

御妻出身傳統金融，曾在專做 A 股數據的金融數據公司工作三、四年，之後轉戰幣圈，完整經歷 BSC 與 Solana 的 Meme 大時代，如今經營自己的 Alpha 社群。在這場對話裡，她給出一個判斷：土狗時代的精神已經徹底殞落，Robinhood Chain 複製不了 Base 或 Solana 的故事；它真正的護城河不是 Meme，而是合規與親美關係。作為「監管的親兒子」，它要做的不是討好 Crypto 原生玩家，而是把傳統金融市場的用戶遷移到鏈上。 至於交易者能做的，是少出手、多觀察，在悲觀的時代裡樂觀地等待下一個財富效應中心成形。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） · Victor（@vcmktasa） & 來賓：御妻老師（@Ru7Longcrypto）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版

本文目錄

• 一、Alpha 獵手的來歷：從 A 股數據供應商到鏈上戰壕

• 二、「是時候回歸戰壕了」：CASHCAT、白宮轉推與財富效應中心的直覺

• 三、Robinhood 能複製 Base 與 Solana 嗎：時代變了，人也變了

• 四、消失的黃金時代：287 個黑客松項目與人人有肉吃的 Solana

• 五、Robinhood Chain 體檢：閉環沒跑通，官方只能曖昧

• 六、BSC 的對照組：幣安 Alpha 的畢業路徑為什麼能賺錢

• 七、土狗時代的精神殞落：發射台經濟學與被消耗的交易員

• 八、大戶為何退場：PVP、負 EV 與美股的虹吸

• 九、開發者關係與退出設計：一條好鏈要先想清楚怎麼退出

• 十、練蠱中的生態：什麼都想做，是因為什麼都能做

• 十一、監管的親兒子：Lighter、CFTC 與把傳統金融遷移上鏈

• 十二、CLOB vs RFQ：股票 Perp 的機制難題與 168X 的顧問視角

• 十三、短期內沒人能超越 Hyperliquid：做市商、空投與信任的護城河

• 十四、熊市生存指南：少出手、多觀察，做一個悲觀的樂天派

一、Alpha 獵手的來歷：從 A 股數據供應商到鏈上戰壕

Mr. Z：今天很榮幸邀請到御妻老師，我跟 Victor 會一起跟老師聊 Robinhood Chain 的最新動態。在進入正題之前，我很好奇一個問題：為什麼你的名字叫「御妻」？

御妻：因為我之前就叫 Ru7 嘛，後來有一些朋友開玩笑，就開始叫我「御妻老師」。我覺得這個名字很好，就直接拿過來用了，而且我還做了周邊，一個印著「御妻老師」的 T 恤。就是好玩嘛，當時就覺得比較喜歡這個名字，所以就留著用了。

Mr. Z：基本上已經快變成一個 idol 了，連周邊 T 恤都有。那可以跟大家簡單自我介紹一下嗎？

御妻：我就是一個比較喜歡炒幣的小女生吧！我屬於比較喜歡關注市場新方向的人，也敢於嘗試新的東西：當某一個熱點不在的時候，我會去找新的熱點，看看有沒有賺錢的機會。我覺得我更像一個 Alpha 獵手，因為我自己也有一個 Alpha 社區。 以前鏈上也玩過、合約也玩過，大的生態也都參與過，可以說是一個 Alpha 獵手兼加密愛好者。

Mr. Z：你從一開始就在看 Crypto 嗎？

御妻：不是，我以前是做傳統金融的，大概做了三、四年才進幣圈。我之前在一家專門做 A 股數據的金融數據公司，比如債券、A 股的 dataset，主要是賣數據的。因為 A 股很多數據是不透明的，有一些企業會把數據清洗之後做成數據集賣給別人，就會出現 data provider 這樣的角色，我以前就是做這個工作的。

Mr. Z：那你對 A 股的認知應該比一般人好很多！從 2015 年股災之後一路到現在，A 股能炒的半導體、產業股慢慢在 recover，港股這邊阿里巴巴、騰訊、小米、美團這些被笑稱「老登股」的也在復甦中，這個部分你怎麼看？

御妻：這部分我其實沒有太多想法，因為我覺得 A 股還是一個挺政治經濟學的東西，它不是那種外生的、靠純敘事或炒作、有很多外來資本共同作用的市場。首先外資想買它是有難度的，第二是地緣上的很多問題，讓大家不太願意加大投資。而且我覺得中國的金融其實還在早期的化債階段：早期選擇的並不是以股票為主，而是以發債的形式：城投債、地方債、信用債，還有早期的房地產債，留下了太多歷史原因，很多地方債務問題到現在都沒有被很好地解決。 所以從我的角度來看，我就看得比較少。

Mr. Z：了解。其實中國資產我們最近也在看：上禮拜 Kimi 發布新模型，阿里巴巴接著發布通義千問的新版本，然後又看到習主席出席上海的 WAIC 人工智慧大會，甚至有討論說商務部在研究境外能不能使用中國的開源模型、模型權重要不要公開。種種跡象都指向中國開源模型即將爆發，這裡面有很多地緣政治因素在發酵。不過這個部分我們另外搞一集再聊，現在進入正題。

二、「是時候回歸戰壕了」：CASHCAT、白宮轉推與財富效應中心的直覺

Mr. Z：為什麼你會看到 Robinhood Chain？為什麼你會說「是時候回歸戰壕了」？它最吸引你的地方是什麼？

御妻：這個問題如果把它當成一個標準問題來回答，其實很難回答。有時候你發一個 post，就是那一刻你正處在某種市場情緒中，同時對這件事有體感，很多人炒幣都是有盤感的嘛。我當時覺得市場太淡了，然後突然出現了一件事情，我在思考的第一個問題是：它會不會成為這段平淡行情中的一個轉機？第二個問題是：為什麼這個時候會出現 Robinhood Chain、出現 CASHCAT 這樣的 Meme，同時還有很多人都在聊這件事情？

所以那個時候我就覺得，我應該要回歸戰壕了：我要開始做一些研究、去監控這個市場。因為我知道，一條新鏈來了，它一定很在意流動性和鏈上活躍度。而從過去的經驗看，不管是 Base 還是 Meme 最成功的 Solana，Meme 都是最快的引流工具，同時有很大的造富效應。邏輯就是：製造熱度、吸引鏈上原生用戶，再看這些用戶能不能留在鏈上做一些事情。 用戶可能分成幾種：一種是發行者，就是發 Meme 的人；一種是交易 Meme 的人；還有一種是提供流動性的做市商或 LP。所以我在思考的是一個很綜合的問題：Robinhood Chain 能不能成為下一個財富效應的中心？

當時我就發了那條推，說是時候回歸戰壕了。我記得晚一點的時候，還看到白宮轉發了 Robinhood 創始人的一個採訪，我就覺得，情緒在發酵，是值得去看一眼的。

三、Robinhood 能複製 Base 與 Solana 嗎：時代變了，人也變了

Mr. Z：不瞞你說，我們團隊有設一些 bots、寫一些 script，動態監控推特上鏈上和美股的資訊，就發現你有轉發，想必對 Robinhood Chain 也很感興趣。那如果以「鏈」為單位來看，你覺得一條鏈的情緒要起來，需要具備哪些要素？

御妻：我看了提綱，這個問題其實跟後面「和 Base 比較」的問題是連在一起的，我就一起說吧，還包括 BSC。你問 Robinhood Chain 是不是萬事俱備、能不能複製 Base 的故事，或者像 Solana 那麼繁榮成功？我覺得是不會的。第一，時代變了：這個時代不再是你有一個敘事、豬都會飛上天的時代。第二，人也不一樣了：玩家很多都離開了，不再信仰 Meme。

如果是兩年前做一條鏈，你有一個很好的敘事，大家會相信，而且會很期待這個幣的「鏈路」：大部分人會認為一個幣在鏈上發酵後，到某個市值就會想到「畢業」：它的下一步是什麼？要嘛上到流動性更好的平台，要嘛有更高市值的 milestone：在 $10M 的時候，我們期待下一個 $50M，再期待 $100M、$500M，然後到 $1B。但你會發現，現在無論哪一條鏈的 Meme，天花板好像都卡在 $300M 到 $500M 美元之間，短期內很難突破。很多人就失望了，大家會認為 Meme 其實不太有第二波下注的價值了。

以前大家的最終預期，是上幣安現貨。我記得 ACT 和 PNUT 上幣安現貨那一天拉了 10 倍，所以那時候大家的預期被拉得很高，願意押注某一個 Meme、一直持有，等到預期被實現的那一天。但現在沒有什麼地方來承接大家的預期了。比如之前那隻太空狗，大家等了很久，一直在等會不會有下一波蓄勢發酵的點，結果 SpaceX 發文之後並沒有得到轉發或更大的曝光，也沒有交易所去承接這個流量。這個蓄勢就不了了之了：時間侵蝕了流動性，大家失去信心，holder 逃走，拋售導致螺旋式下跌。

所以如果要我說，一條 Meme 驅動的公鏈需要什麼：首先它需要多個成熟的發射台；第二，鏈上發幣的 Dev 要多、玩家要多，大家不停地交易；然後它需要在不同市值階段有 milestone 的承接：市值跑到多少的時候，下一步是什麼；最後，它的終點要能承接大家的預期。現在其實沒有什麼地方在承接這個預期。

四、消失的黃金時代：287 個黑客松項目與人人有肉吃的 Solana

御妻：講到繁榮的時代，我想到的是去年 ai16z 那一段時間的 Solana，我覺得那是情緒最頂的時候。當時 Solana 上有一個 AI 黑客松，我記得參加了 286 還是 287 個項目，我們全部都去做了研究，因為我們覺得這兩百多個項目都能發成幣。那時候我們非常有信心：只要早一點去看這些推特、掛上監控工具，我知道這個項目會被發出來，早一點進去，我一定能賺到錢。

那時候第一是流動性非常充沛，第二是每天都有你想要的幣被發出來，而且莊家也會很配合市場情緒地不斷造血。有人買、有人賣、有人造血，是一個完整的生態閉環。光是每天發出來的盤，不管是 Pump.fun 還是 Solana 上其他的 launchpad，每天的選擇都很多。而且你會發現那時候的莊家其實更長期主義，不會在兩三天內就拉閘限電。它的收割週期，是一個人類可以反應的時間。但現在你再去看 Meme，一天兩天，它可能就熄火了。

五、Robinhood Chain 體檢：閉環沒跑通，官方只能曖昧

Victor：御妻老師好，我是 Victor，請多指教。我自己大概從 2023 年開始玩 Meme，經歷過幾個階段：2023 年底 Solana 的第一波，那時候龍年將至，大家炒龍的 Meme 衝得非常高；2024 年 3、4 月行情切換成打預售的速通盤，像 BOME 這種，打完預售直接衝上幣安；後來 Pump.fun 出來把發射台發揚光大，再後來幣安、Base 等其他鏈也都開始做 Meme。就像你剛剛說的，Meme 的注意力越來越短暫，每個盤的生命週期越跑越快。那我很好奇：Robinhood 現在的生態你整體看下來覺得怎麼樣？這邊發射台的風格、生態的派系格局，跟之前有什麼不一樣？畢竟像 Pump.fun 這種強大的發射台，跟 Solana 官方基金會的關係其實也有點微妙。

御妻：從我的見解，我只看現有的事情。現階段 Robinhood Chain 的閉環是沒有跑通的，你可以看到 CASHCAT 已經下跌了。 我問過很多曾經在 BSC、Solana 上狂賺的鏈上老玩家一個問題：Robinhood Chain 好玩嗎？他們給我的答案是：非常 PVP。

第一，這條鏈上應該還沒有原生的做事者、造血的人，系統性地去造盤子、創造財富效應來做留存，還沒到這個階段。第二，我認為從 Robinhood 的角度來說，它只能跟這條鏈上的 Meme 保持一個非常曖昧的關係：我不拒絕，但我也不支持你。它無法公開地去站台一個 Meme，或讓某個 Meme 成為一個很大市值的標的。

我寫過一篇生態對照表。首先 Robinhood Chain 目前沒有原生代幣，Gas 用的是 ETH，所以你不知道它的飛輪是什麼、激勵是怎麼激勵的。我甚至覺得 Robinhood Chain 負責這件事的人，可能自己都答不上來。另外，你也無法套用別的鏈的玩法來推測 Robinhood Chain 的玩法。如果走 Solana 或 Base 那種純鏈上的玩法，就是不看最後畢業到哪裡，那你就要不停地給我造新盤，而且這些盤要有時間上的持久性、至少達到某個預期市值，才會讓人有利可圖，不然就是一個極致的 PVP。我們都知道，一個幣的市值在多少的時候，流動性就是多少，大家要能透過換手賺到錢，或者因為持有而賺到錢，是需要非常大的容量的。

而且 Solana 一開始的 Meme 有很多敘事方向：政治化 Meme、純動物的 Meme 光動物就有十幾種、AI Agent 的 Meme⋯⋯每天都有不同的標的出現讓你押注，曾經一個夜晚出現幾個 30M 到 50M 的標的是很常見的。但 Robinhood 上沒有那麼多不同的 narrative 去支撐敘事，現階段更多是跟創始人和 Robinhood 原生相關聯的一些小敘事衍生出來的 Meme。

六、BSC 的對照組：幣安 Alpha 的畢業路徑為什麼能賺錢

御妻：那你可能會拿幣安、拿 BSC 鏈的 Meme 來做比較，看它是否會像幣安鏈這樣的玩法。其實幣安鏈的玩法讓很多人賺到錢，因為它的玩法更清晰：幣安 Alpha 其實可以把它理解成一個 Pump.fun，從 Alpha 畢業出來，下一步是幣安合約，再來是幣安現貨，中間還有 Launchpool 等等。 而且 BSC 更好操作的原因是，幣安 Alpha 上的幣不是純 Meme，你知道團隊和項目的背景，你大概知道這個幣會在 Alpha 待多久、會不會上到合約。在這中間有一段觀察期，就是你交易的紅利期。我當時在 BSC 鏈交易，靠這個邏輯賺了很多錢。

但現在 Robinhood Chain 的 roadmap 其實不是很明確。如果就一直在鏈上玩，除非出現一個幾百倍的神盤，不然大家很難獲利。當然 CASHCAT 是一個可以讓大家獲利的標的，但它很短暫、曇花一現，跟上的人非常少，無法長期作用於這條鏈。

七、土狗時代的精神殞落：發射台經濟學與被消耗的交易員

Victor：那其他生態的游資、野莊這些流動性，為什麼沒有選擇來 Robinhood？是什麼樣的問題讓這邊的資金比較沒有持續性？

御妻：我之前寫過一篇文章，分析為什麼現在的人不願意去建設一個 Meme。我覺得根本原因是鏈上工具化的變遷。曾經的 Meme 文化，是交易員與 Dev 之間利益共生的關係：Dev 發一個幣，他是有使命的，「我要把這個東西建設出去，我才能賺到錢」，他會把這個幣當成自己的事業去做。可是現在的鏈上交易生態，逐漸走向了資本化和工具化：交易員從參與者變成了消耗品，平台和不斷發射 Meme 的人才會是贏家。這改變了市場邏輯，土狗時代的精神徹底殞落了。

過去發一個幣，要把合約編寫、部署到鏈上，有很多門檻，所以它是有稀缺性的。早期的 Meme，發起人要去「傳教」，要去 convince 別人相信他的東西。但現在時代改變了，發幣變成一個很簡單的敘事遊戲：有沒有名人幫我轉推、有沒有人提及、有沒有剛好可以蹭到的利益。你不再需要真正的社區，也不需要跟交易員利益深度綁定，只要不停地根據市場熱點發新的盤子。最賺錢的，是鏈上交易生態中的那些工具：掃鏈的 Bot、交易的 Bot、交易平台，因為發射平台讓發幣變得極其廉價和快餐化。

所以你會發現，Robinhood 上的第一個發射台 NOXA 已經暫停運營了，他們還發了推特說：因為發現發的幣太多、很多質量不好、也沒有持續性，所以決定先停機。發射台的出現彌合了技術門檻，一鍵就部署好一個幣，導致沒有稀缺性，而且極度依賴信息傳播的速度：這個創始人、Elon Musk 或者川普，會不會提到我、會不會 @ 我、會不會回覆我，成了決定性因素。Dev 換了一種生存模式：不再是把一個幣捧到很高，而是不斷地快餐式發幣、追逐新的趨勢，因為市場情緒切換得很快，沒有人會消費過時的信息。

所以現在你會發現，大家已經不太在意一個 Meme 有沒有社區了。兩年前我們看 Meme，還會傻傻地問「這個 Meme 的社區強不強大」，會去看推特；現在這些作用被稀釋了，更多是一個資本的邏輯：第一，流水線的 Meme 太多了；第二，看這個 Meme 有沒有資本的青睞：有沒有大的資金進來穩住它的市值，並且長期讓大家有換手的機會。因為很多 Meme 你去拋售的時候會跌得非常慘，中間根本沒有獲利的機會，大家就沒有信仰了。

還有一點：早期市場裡，一個團隊發幣要成功，必須做出一個有吸引力的項目去推動幣價上漲，交易員和 Dev 是共生關係：我把幣做好、拉人進社區、自發營銷、長期建設，我才能拿到結果。可是現在的發射平台讓 Dev 失去了認真做項目的邏輯，因為經濟上不合理：最優解變成一天發一百個盤子，有一個被市場青睞、跑出來了，就以量取勝。而且發射平台的獎勵機制（交易手續費分成）會鼓勵這種行為：我不需要等幣價上漲，只要不斷地發、不斷地用趨勢吸引交易量，就能實現穩定獲利。 所以現在更像是需要一個又一個的好故事、短週期地交替，交易員在這個過程中，慢慢成為被收割的消耗品。

八、大戶為何退場：PVP、負 EV 與美股的虹吸

Victor：所以現在很多人不再玩 Meme 了，一些過去很大的交易員、大車頭，他們自己也不太玩了？

御妻：我覺得有三個原因。第一，過去的大車頭已經賺了非常多的錢，現在 Meme 市場的容量不夠他們看的，或者說他們看不上了。 第二，太 PVP 了：現在大家沒有忠誠度，就是零和博弈的搶錢遊戲，短期流量風口就是比誰跑得快。所以你會看到很多 Meme 玩家在拼手速，為什麼 GMGN 的服務器就是要好？因為它快很多嘛。可是一天下來，可能早上賺了、下午又虧掉了，沒有一個長期正 EV 的過程。第三，很多人轉向去玩美股了。美股的波動也很大，一樣有很多做多做空的機會，而且鏈上把買美股變得很簡單，在 Hyperliquid、Trade.xyz 上買股票很方便。一個有價值的東西和一個沒價值的東西、一個有利潤的東西和一個沒利潤的東西，你肯定選有價值、有利潤的。 這三個因素加起來，導致了 Meme 時代的落幕。

九、開發者關係與退出設計：一條好鏈要先想清楚怎麼退出

Victor：其實「Meme」本身的定義也值得討論。像 Solana、Base 上蠻多是創業者的項目，本質上有點像在鏈上 ICO、鏈上融資，我自己會把這種稱為「基本面 Meme」或「投研 Meme」，比如 Base 上 Virtuals 生態的各種 AI Token、Solana 上的各種 AI Agent Token，聽起來雖然唬爛，但無論如何它們有某種創新、某種夢想。這類滿足想做山寨幣價值投資的人；另外又有政治、動物、新聞這種純注意力文化型的 Meme。Solana 和 Base 的生態豐富多元，每個板塊有龍一龍二，板塊剛崛起時你可以挑幾個幣去比較誰有機會跑出來。但 Robinhood 現在好像沒有這麼豐富的生態，主要在炒創始人的敘事或創始人的寵物。是不是因為它本身定位的限制（嘴上說接受 Meme，但其實最想做的是 RWA），所以沒有像 Base 或 Solana 那樣讓創新者孵化的土壤？

御妻：我覺得原因是開發者關係。過去每一條公鏈都會有一個團隊叫 DevRel（Developer Relations），專門做開發者關係。早期的 Base 和 Solana 都非常重視這件事，Solana 說過一句話：「Solana 是屬於 Dev 的。」所以早期 Solana 為什麼有那麼多 Dev 去發幣、去做項目，就是因為它有非常多的開發者生態，SBF 早期也很在意這些。

而且我說過，Solana 是一個非常右翼的產物，它很 Casino：相對於當時很類金融的 DeFi 產品，Solana 是一個大家很願意上去賭、去博弈的地方。 Casino 的屬性加上重視開發者的文化，造就了你剛剛說的那些創業者項目。其實鏈上 ICO 也是一種融資，跟在 CEX 發行是一個意思：我有一個想法，一份白皮書，你願不願意投資我的想法？你願意，就來買我發的 Token。

Robinhood 現在也不是沒有做這樣的事。他們有跟 Virtuals 合作，有一些項目是通過 Virtuals 在 Robinhood 上發的，所以它也在往開發者生態靠攏，讓 Dev 在上面發一些東西、引起熱度。

但我認為，發幣最重要的一點，是要考慮怎麼退出。一條好的鏈，要把「怎麼退出、生態怎麼互相作用」想清楚：這條鏈上的項目能不能一起合作？發出來的幣，價值怎麼體現？它有沒有別的用處？ 就像以前 DeFi 裡，我在 A 協議質押了我的幣，帶出來的資產再去 B 協議做交互，形成一個閉環。如果在 Robinhood 上發的是原生項目而不是沒有價值的 Meme，那這些項目應該互相作用、有閉環的趨勢，而且最終要能跑通。不然大家拿著這些幣沒有用處，它唯一的價值就只剩投機。當大家不願意投機的時候，這個幣就會陷入死亡螺旋。

十、練蠱中的生態：什麼都想做，是因為什麼都能做

Victor：那 Robinhood 生態裡，現在有沒有哪些基本面型或敘事型的 Meme Alpha 是你在關注的？

御妻：我很誠實地說：沒有。我當時想看的是兩件事：一個是 CASHCAT 的後續，我想知道創始人會怎麼處理他和 CASHCAT 的關係；第二個是會不會有下一個 100M 的幣跑出來，也就是龍二、龍三這種季節性熱度的延續。但這兩個條件都沒有滿足。其實我寫了一篇 CASHCAT 的文章，一直沒有發，因為它跌了，不是一個好的 timing。市場是瞬息萬變的，這個標的不能交易了，你就去等待下一個。

而且 Solana、Base、BSC，你都能看到一條非常清晰的生態擴展路線，它們都有自己在做的事情。但 Robinhood 現在還很早期，你沒有辦法在每一個功能位上都看到一個明確的角色。

Victor：我自己的感覺是，Robinhood 現在比較像什麼都想做：DeFi 想做、RWA 想做；Meme 原本可能沒想做，但發現大家喜歡，就開放大家來做；預測市場本來就做得很大力；Perp DEX 這邊投資了 Lighter，dYdX 團隊改名 Arcus 也來了。看起來像是幣圈的各種東西都做一圈，在這邊練蠱，看哪個會跑出來。

御妻：是的。它在每一個基礎上都有佈局，而且這些佈局都是它的投資者關係：Arcus 它投了，Lighter 它也投了。而且 Lighter 的創始人，其實是 Robinhood 創始人的老師，他們兩個私下是有個人關係的。

十一、監管的親兒子：Lighter、CFTC 與把傳統金融遷移上鏈

御妻：更值得注意的是，Lighter 的創始人 Vladimir 最近被任命為 CFTC Innovation Advisory Committee（IAC）的成員，也就是美國 Crypto 合規的一個諮詢組織。我特意去研究了時間線：5 月 29 日，金融時報發推說 Hyperliquid 做得太大了，不知道該如何監管鏈上永續合約；那時候 CME Group 和 ICE 想請願讓 CFTC 去監管 Hyperliquid；然後我就看到 Lighter 創始人被任命進 CFTC 的新聞。我當時很關注這件事，因為這是一個政治傾向的訊號：Hyperliquid 可能已經不太會被放進「親美化 Perp DEX」的名單裡去考慮了，監管要在自己的語境裡挑選更合適的人，比如 Lighter。所以我覺得 Lighter 是有護城河的：它是在美國監管框架內設計的，而不是在框架外尋求豁免。

從這件事往回看，Robinhood 的絕對護城河，就是它的合規和親美關係。 它想做很多事情，但這個故事並不需要吸引 Crypto 原生的人，因為它做的是更上層的事情，是一個從上往下影響的事情。Hyperliquid 很在意 Crypto 原生用戶，因為它是從 Crypto 內部生長出去的；但 Robinhood 本身就有原生用戶，來源於 Web2、來源於龐大的交易者基數。Meme 可能只是它的一種 branding，告訴大家「我也能把 Meme 做得很好」，但它真正要做的是更遠的事情：鏈上未來的規劃。

你剛剛說它什麼都想做。它不僅僅是什麼都想做，而是它處於這個位置，它能夠什麼都做：它有監管的紅利，政府本身就傾賴於讓它去做，又配備了得天獨厚的基礎設施，不管是 Lighter 還是未來的 Arcus。它不是先有鏈、先有原生支持才來做這些，而是先有一個合規的殼、先有了用戶，才來做鏈。 所以對它來說這件事不會太難：只要把鏈抽象做得足夠無摩擦，並且大家看得到中間能賺錢，很多人都會過來玩，它的用戶會直接漏下來。

它想做的其實是一種遷移。Crypto 世界很小，金融機構很大：一檔股票一天跌掉的市值，就能超過整個 Crypto 的市值。它要做的是把原生金融市場的人遷移到鏈上，而這個鏈上的流動性和文化，未必是由 Crypto 原生的投機者決定的。 如果說投機需求是鏈上流動性最原始的驅動力，但現階段大家不想投機了，那它需要的流動性，應該從傳統金融的用戶中遷移過來。這些人只需要極小的摩擦，就能在 Robinhood 上做到他們要做的事情，他們是會買單的。最大的重點是：有很多東西別人做不了，只有 Robinhood 能做，因為通俗來講，它是監管的親兒子，而且它也是最了解下一步會怎麼走的人。

十二、CLOB vs RFQ：股票 Perp 的機制難題與 168X 的顧問視角

Mr. Z：我之前看到你把 Perp DEX 分成 CLOB（中央限價訂單簿）跟 RFQ（報價請求） 兩派。不限於哪個生態，你覺得哪一種模式更有競爭優勢？

御妻：這是一個很複雜的問題。Hyperliquid 是 CLOB。而為什麼有些是 RFQ？因為如果你要同時支持股票、Crypto、Meme 和指數，長尾資產的流動性就比較差，你必須用 Request for Quote：用戶發報價請求、做市商返回報價，這種模式才能撮合交易。它的角色更像傳統金融裡的 Broker：傳統金融裡 Broker 的角色很重，買一賣一，幫你撮合交易。 CLOB 適合主流資產和專業交易者，但新資產通常缺乏雙邊流動性。所以這還是取決於一個 Perp DEX 自己的定位：如果它要做價格發現、要搶先上一些別人沒上的資產去吸引市場注意力，那它就沒辦法支持 CLOB，因為交易深度不夠、也沒有做市商。這個問題我沒辦法給一個標準答案，沒有絕對的好壞，看這個 Perp DEX 想主打什麼樣的方式去發展業務。

Mr. Z：我說一下我對這件事的理解。現在最主流的就是 Hyperliquid 的 HIP-3，主打 24/7 隨時交易。以美股作為標的來講，週一到週五含盤前、盤中、盤後，用 RFQ 都可以處理；比較複雜的是週末時段：美股休市，這時就高度仰賴 Order Book，需要做市商幫 Bid/Ask 雙邊提供流動性，而且要設置一個類似漲跌停板的機制（台股或 A 股玩家會比較熟悉），不然週一盤前開盤，價格會有很大的落差、跳高或跳空。而且週末也不是有大單就馬上反映到價格上，而是用 EWMA 移動平均做緩衝，漸進式地讓價格往某一邊發展，這是它的 pricing mechanism。

我們 168X 最近做了很多 Perp DEX 的 Advisory 業務，我一直跟項目方說：CLOB 跟 RFQ 你應該兩個都要兼具。RFQ 讓你可以很快把資產上架，但 Perp DEX 最大的吸引力，還是來自 24/7：盤前交易的機會、市場關門時讓大家交易，這才是最大的賣點。而把產品基本機制做好之後，各大 Perp DEX 要想的是：怎麼跟 HIP-3、跟 Trade.xyz 競爭？Mag7、雲端大廠、CPU、光通訊、記憶體這些股票你要有；大宗商品黃金白銀要有；再來可能搞一點外匯。可是基本盤都有了之後，你的差異化在哪？主打 A 股、港股、台股，還是日股？有一些玩家其實沒想清楚，做了巨額融資，但推進得比較慢，資產上架這一端也做得不俐落。

十三、短期內沒人能超越 Hyperliquid：做市商、空投與信任的護城河

御妻：你說的這些問題是沒辦法避免的。Trade.xyz 和 Hyperliquid 早期就引入了非常多的做市商。Hyperliquid 早期參與是有門檻的，有非常多做市商和機構在裡面交易，而且它是 CLOB，行業定位已經做出來了，還有時間的優勢。所以我的結論是：短期內，我不認為別的 Perp DEX 能夠超越 Hyperliquid 或 Trade.xyz。

第一，它們已經有非常成熟的做市商合作、有機構交易者托底：這些 OI 其實很多是機構開的，並不是散戶。 第二，早期的 Hyperliquid 讓非常多社區成員賺到了大錢，有些人的空投價值好幾萬美元，所以他們就在這個生態裡玩，根本沒有去別的 Perp DEX 的必要。目前這個市場，還是以大戶資金貢獻交易量和 OI 為驅動的。

就算你先上一個亞洲市場的標的，也很難靠這個搶到什麼。首先用戶會有信任問題：他敢不敢在你這個平台開多少的單？會不會出現插針或者極端情況？而且你看 Trade.xyz 也很激進，它上中國的股票比你還快，非常與時俱進地在做資產發現，而且它有錢、有非常多的交易量和用戶支持。所以短期內，它們的護城河是非常厚重的。

Mr. Z：我有聽到一些風聲，不太確定，但蠻期待今年下半年可能會出現專門投 HIP-3 的生態基金。尤其 HYPE 的資產表現其實不錯，在這個大熊市裡，從年內低點一路回升、最高觸及 76 美元附近，現在面臨一波小回調，不過我覺得都不是什麼太大的問題。

十四、熊市生存指南：少出手、多觀察，做一個悲觀的樂天派

Mr. Z：來到對談的尾聲，御妻老師有沒有一些 takeaway，或最後想跟觀眾分享的？

御妻：我很老實說，我最近其實沒怎麼做交易，更多是一個沉澱的過程。很多人會很想在現在的市場賺錢，但單從目前的 Crypto 來講，你得承認它到了一個相當艱難的週期。所以我前段時間發推分享過我的思路：第一是少出手，第二是多觀察、多學習。 因為不管你從 Crypto 賺到多少錢，回到另外的交易市場，你會發現自己是一個很渺小的存在，你曾經的方法論和邏輯可能是不對的，我有很多朋友從 Crypto 轉到美股交易，虧了很多錢。牛市的時候你會覺得寧願虧損也不要錯過，但熊市裡頻繁交易是一種負 EV，而且等到有一天市場週期回來了，你手上的籌碼可能已經不夠了。 所以我現在更多是在等待機會。

還有就是要堅持學習、研究感興趣的事情，不要因為市場很差就離開這個市場，因為隨時都有新的東西出現，Robinhood 也是一個新的東西，包括 Robinhood Chain、CASHCAT。當你離開這條 Street 太遠的時候，你就會生疏，你不知道未來會不會又出現一個 100 倍的 Alpha。 所以我才說是時候回歸戰壕了。那種感覺不是肉身的回來，更多是一種精神的回來：回來做研究，觀察大家把錢押注在哪裡。像你剛剛說的 HIP-3、未來會不會有 Perp DEX 彎道超車、新的資產發現模式，或者美國監管的動向：為什麼有些加密項目的創始人可以成為美國加密監管的顧問？他們未來是什麼方向？這些都值得思考。也不用因為目前市場太差而過於焦慮、著急拿到結果，短期來看，慢就是快，很多機會可能會出現在五年、十年以後。

也不要跟這個圈子完全脫節。很多朋友都退圈了，不管是虧完離場還是賺夠離場。但我是一個悲觀的樂天派：我會悲觀地看待很多事物，但還是會樂天地看待發展的邏輯。 現在有很多東西正在往新的方向發展，如果你靠得太遠，就感受不到這些變化。比如我之前發現一個朋友做了一筆很好的投資：他在 Hyperliquid 上同時做多美股掛牌的海力士 ADR、做空韓股的海力士，押注價差收斂，賺得很不錯。在傳統市場裡，你很難用 7×24 的方式做這種跨市場的交易，但在鏈上就有這樣的機會。所以雖然身處一個悲觀的時代，還是要樂觀地去發現那些好的機會。這就是我的 takeaway。

Mr. Z & Victor：沒問題，慢慢來，有時候比較快。非常感謝御妻老師（Ru7.ai）今天來 168X 分享這麼多內容，從 Meme 的時代變遷、Robinhood Chain 的生態拆解，到 Perp DEX 的機制與格局。訪談後我們會把這篇文章上架到 168X 網站與 Substack，繁簡兩版都會上架，屆時再麻煩大家多多支持！如果你喜歡這集內容，歡迎關注 168X 的 X 與 YouTube，我們下集再會！

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關於 168X

168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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2026 年 7 月，AI 交易正走到一個微妙的節點。過去一年市場獎勵的是輝達、記憶體、半導體，而砸下巨額 CapEx 的大科技則被反覆質疑。現在，半導體與記憶體大幅去槓桿，Meta 賣算力的新聞嚇壞市場，與此同時，Anthropic 傳出正在加速 IPO 流程。市場究竟是在計價泡沫，還是在計價一次故事線的切換？

本期 168X 邀請到投資TALK君（@TJ_Research），YouTube 17 萬訂閱的美股投資人與宏觀研究者，長期追蹤 AI 落地、大科技財報與聯準會政策。他在這場近一小時的對話中給出一句很扎心的體悟：看對了 AI，不代表看對標的；看對標的，也不代表一定會漲。 他拆解了從 Dylan Patel 的訪談一路推演到亞馬遜的完整邏輯線，解釋為什麼 Meta 賣算力恰恰證明算力短缺、為什麼 Oracle 是被錯殺、為什麼他硬體只壓英特爾，以及在情緒面高漲的當下，一個「軟硬雙修」的投資組合該怎麼配。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） · Victor（@vcmktasa） & 來賓：投資TALK君（@TJ_Research）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、看對 AI 不代表看對標的：Anthropic 到亞馬遜的邏輯線推演

• 二、三種 timing 與 Anthropic IPO：市場不會去魅，只會線性外推

• 三、Anthropic 最強的地方：2 萬億軟體工程師市場，加上最有錢的客戶

• 四、七八十的毛利能維持多久：取決於科技公司花錢的速度

• 五、Meta 賣算力不是泡沫訊號：算力不夠，才會出現的雙贏

• 六、算力像石油：NeoCloud 三年回本，自建模型 you never know

• 七、為什麼 NeoCloud 出現在北美、亞洲沒有：落地市場決定算力需求

• 八、Oracle 被錯殺：軟硬負相關的故事線，與 RPO 和估值的落差

• 九、倉位即觀點：Mag 7 沒人有倉位，硬體該減倉但不該清倉

• 十、大科技掌握寫支票的主動權：資本開支的囚徒困境與 FOMO

• 十一、蘋果、特斯拉與軟體板塊：每一家大科技都得分開看

• 十二、硬體只壓英特爾：CPU 回歸、端側 AI 落地與晶圓代工的第二觸角

• 十三、GE 與醫療板塊：投資組合裡，每個標的扮演的角色不一樣

• 十四、If you’re in AI, pivot to Crypto？只有穩定幣真的出圈了

• 十五、下半年展望：不比上半年難，倉位即觀點

一、看對 AI 不代表看對標的：Anthropic 到亞馬遜的邏輯線推演

Mr. Z：今天 168X 非常榮幸邀請到投資TALK君。TALK 君長期研究 Token、開源模型的追趕、各大 LLM 的此消彼長，還有美股行情。以目前的市場狀況來看，市場是不是正慢慢把目光放到能真正把 AI 轉化成收入、現金流與生產力的公司？你最近說了一段話：「看對了 AI，不代表看對標的；看對標的，也不代表一定是漲。」這是你最近一年最大的體悟嗎？

投資TALK君：首先非常感謝邀請。那句話倒不是我最大的感受，而是一個呼應：我看到有些人選對了標的、也看對了方向，但價格最終還是下跌或沒有跟漲，心裡並不好受。我就拿自己今年的持倉之一舉例，也就是亞馬遜。

這條邏輯線要推回去年夏天 8、9 月。當時我聽了現在非常夯的 SemiAnalysis、Dylan Patel 的一期採訪，他分享對兩家大模型公司的看法，觀點非常清晰：市場當時非常喜歡 OpenAI，對 Anthropic 的了解很低，但 Anthropic 有一條非常清晰的變現路徑，他們看中的是北美軟體工程師市場，一個每年 2 萬億人工花費的市場，變現直接針對 ToB，產品落地的路線圖非常清晰。他不那麼偏好 OpenAI，是因為 OpenAI 什麼都想做。

後來確實驗證了：OpenAI 又想做硬體，C 端想做 agentic commerce 到現在還看不到方向；前段時間有新聞說他們和沃爾瑪的合作或測試，結果 conversion 也沒那麼好。一步步推演下來，OpenAI 的落地方向並不明確，只是一味堆算力。直到 Anthropic 在 Coding 落地非常好，OpenAI 才開始追趕，我們才看到 Codex 出來、效果也非常好，因為它其實是跟隨著 Anthropic 的腳步。

我聽完就想：順著這條邏輯線走下去其實非常簡單。第一，你認不認同 Dylan Patel 的看法？我認同。當時 Anthropic 的 ARR 已經是一年翻十倍，只是體量還很小，不像現在最新數據 40 個 billion、50 個 billion。順著邏輯，最直接的問題就是：誰提供 Anthropic 晶片與算力？答案是亞馬遜。

而當時市場在跑的另一條邏輯線是：大科技前期的資本開支沒有 ROI。既然市場質疑大科技的投入有沒有回報，那亞馬遜投資的公司、賣晶片與提供算力的對象落地那麼好、營收增速一年翻 10 倍都不止，沒有道理市場會不喜歡亞馬遜這類公司。

結果市場給的答案是：年初幾天亞馬遜走得非常好，之後回調卻挺大。我發表那次看法時，亞馬遜的 YTD 剛好和標普 500 一樣，這兩天的反彈才稍微好了一些。

從建立觀點、推演到投資標的，結合當時市場對這個標的的邏輯線，再到判斷這條邏輯線可能反轉，整個推演我到現在回頭看也沒有太大問題。當時市場沒有人聊 Anthropic 的落地，我甚至認為自己掌握了有一定 edge（優勢）的數據和資訊，但這不代表最後能反映到股票回報上。雖然到今天收盤亞馬遜的回報還 OK，但也沒有像硬體公司走得那麼好。

即使邏輯線推得非常好，當你用一個時間段去衡量標的的回報，不代表你原本思考的東西在這個時間段裡就會反映出來。 從投資角度看，你選的標的在未來 6 個月甚至一年市場會不會喜歡、故事線會不會落到它身上，起碼在做價值投資時，是真的沒辦法控制的。

二、三種 timing 與 Anthropic IPO：市場不會去魅，只會線性外推

Mr. Z：所以 basically timing is everything？market timing 很重要，business timing 也很重要。那身為投資者要怎麼解決這個問題？第二個問題是，Anthropic 正在加速 IPO 流程，最快今年 10 月就要上市。我擔心這會不會是行業去魅的時刻：上市之後很多東西會見光，營收和 ARR 增速如果不如預期呢？畢竟從上個月底開始，半導體到今天都還在殺。隨著 Anthropic 越來越多資訊被公開，整個行業的 charisma（魅力）會不會下降蠻多？

投資TALK君：我倒不是想表達 timing is everything，因為 timing 是分層的。作為投資者，我們能把握、能判斷的是行業的 timing 和公司基本面的 timing；沒辦法掌握的是市場交易邏輯線的 timing，最後這一層才是最難的。 而很多時候投資者該做的是去等這個 timing 到來，而不是試圖預測它什麼時候到來。

至於去魅，我個人並不擔心市場會對 Anthropic 去魅。市場傳出 Anthropic 要往盈利方向走的時候，我當時的判斷就是他們在為今年的 IPO 做準備。因為數據做好之後，無論路演還是 S-1 出來，市場最喜歡做的一件事情就是線性外推：去年四季度還虧錢，一季度接近賺錢，二季度大賺，現在市場在聊的是三季度連股權激勵算進去都能賺錢，那市場馬上線性外推 26 年第四季度更賺錢、27 年非常賺錢，EPS 增速兩倍三倍甚至更高：因為營收增速如果還有四倍五倍，EPS 增速可能是六倍七倍。那麼大體量的公司能展現這種 EPS 增速，我反而認為它不會去魅，而是市場會覺得很誇張。

所以今天這條新聞出來，說 Anthropic 已經開始為 IPO 做準備，我就覺得 make sense。今年以來的兩個季度，他們注重在落地漲價，不惜以非常高的短期租賃價格去買算力、去賣 Token，先把營收拉上去，其次解決盈利問題。等到上市的時候，財報會變得非常好看。

三、Anthropic 最強的地方：2 萬億軟體工程師市場，加上最有錢的客戶

Mr. Z：那你覺得 Anthropic 之所以能這樣做，最強的地方歸因於什麼？是模型能力、API 定價，還是像你講的，他一直專打企業銷售？

投資TALK君：API 定價是供需的結果。取決於哪個版本的模型，他的毛利潤可能達到 70%、80%，這已經是標準軟體公司的毛利水準，能到這麼高，肯定是市場供需決定的。但為什麼市場願意給他這個價格？最終還是落到他的模型上面。

而這又要回到他前期非常專注在 Coding 的落地。為什麼是 Coding？因為那是他們看到最好、也是最大的一個應用市場。這是他們最聰明的一點：首先市場本身很大，每年 2 萬億的人工成本，而且這個市場幾乎是北美獨有的，其他任何地區都不會有這麼大的規模。為什麼北美獨有？因為這 2 萬億的花費大多來自科技公司，他們每年就是在軟體工程師身上花了那麼多錢。疫情那段時間，軟體工程師的工資與需求同步上漲，當時就存在一定的人工市場泡沫：Meta 進行了裁員，谷歌 21 年那一年人員擴張 30%，中間很大一部分是對軟體工程師的需求，而且入門門檻非常低，造成了我認為是工資的泡沫。

Anthropic 正好看中這個市場。市場大是一部分，另一部分是你針對的客戶到底是誰。他聰明的點在於，他的客戶都是那些願意花錢、而且是有錢的。 市場再大，如果客戶原本就不在營運開支上花很多錢，你也沒辦法快速打開市場。

所以這是天時地利人和，而天時地利人和一定建立在他們前期落地目標非常明確之上：目標明確，訓練模型時就往那個方向去訓練。至於科技公司為什麼願意付錢？一定是幫他們解決了想解決的問題、解決了痛點，無論降本還是增效。

整個市場肯定還會越來越大。它現在 ARR 50 個 billion，對照 2 萬億的市場，也就是 2%、2.5%。所以雖然開源模型進來、在 Coding 這塊也有競爭力，但這個市場足夠大，足夠吞下開源、OpenAI 包括 Anthropic，我覺得它營收的持續增長還是可期待。

四、七八十的毛利能維持多久：取決於科技公司花錢的速度

Mr. Z：但它的毛利維持在七八十個 percent，這能維持多久？這個我蠻好奇。

投資TALK君：這個問題我倒沒辦法回答，因為它取決於這些科技公司本身願意在 OPEX（營運開支）上、在燒 Token 上花多少錢，以及他們的增速是多少。

整個市場還在擴大：假設 2 萬億的市場能夠替代 500 個 billion，那麼從現在的 50 個 billion，加上 OpenAI，算起來 60 個 billion、70 個 billion，到 500 個 billion 起碼還有差不多 7 倍的空間，那就是這些科技公司願意花費的空間。直到科技公司不願意花錢了，加上其他競爭者的市佔率越來越高，才會慢慢傷害到他的 margin。

所以這取決於科技公司花錢的速度，以及其他公司落地、產品迭代與追趕的速度，我很難判斷能持續多久。但你想，他現在基本上是能變現就變現，所以願意花高價去收購算力，能賺多少賺多少，因為他現在畢竟是領先的。 這個市場變化太大，只能繼續觀察。

五、Meta 賣算力不是泡沫訊號：算力不夠，才會出現的雙贏

Mr. Z：現在整體市場是不是對「花錢」跟「收錢」這兩件事同時並進、都很注重？既很在意你 CapEx 到底願意在 AI 上花多少錢，同時華爾街也開始很認真在看：你投了這些錢，變現能力怎麼樣、有沒有慢慢反映在收入上。因為像 7 月 2 號 Meta 賣算力的新聞，那時候嚇壞了市場，也重殺了一些 NeoCloud 的公司，這部分 TALK 君怎麼看？

投資TALK君：市場去年就開始關注了。我前面舉亞馬遜的例子，去年 10 月、11 月市場就開始質疑大科技的資本開支有沒有回報，一路質疑到現在。只是這段時間回調之後，市場稍微合理了一些。

我在幾週前就說過，市場非常不合理的一點是在討論美光這類標的能不能擺脫週期股、本益比能不能交易到 15 倍、20 倍，我覺得這不 make sense。市場一邊思考這些收錢的硬體公司能擺脫週期，一邊又懷疑大科技的營運開支與 ROI，這兩件事不可能同時成立。大科技的投資如果沒有回報，他們不可能保持高增速的資本開支；他們不保持高增速的資本開支，其他所有硬體公司哪來擺脫週期這套理論？ 所有前提，一定是建立在大科技的投資有回報。

這個質疑去年就開始，一路到現在，就是這些大科技需要慢慢去證明自己。馬上要迎來大科技的財報，我相信幾乎所有大科技的財報都會讓市場非常亮眼，起碼這些雲廠不會有任何問題。因為 Anthropic 能夠以高價格去收購 Meta 的算力，已經恰恰證明了市場現在算力是短缺的。 財報本身是後視鏡，所以第二季度這些 Hyperscaler 的投資和回報，我不覺得會有問題。

至於 Meta 賣算力傷害到 NeoCloud，我覺得也是在交易這條故事線。但 NeoCloud 也分：Nebius 和 CoreWeave，CoreWeave 其實很弱，Nebius 才是市場喜歡的，算是一個網紅股，散戶和一些小機構都喜歡。但 Nebius 和 CoreWeave 除了融資方法不太一樣之外，從 RPO、從訂單、從落地來看，其實不 justify 兩家公司的估值可以差那麼多。經過過去一兩週的下跌，我認為就相對合理很多了，因為 Nebius 回調還是不小。

Meta 賣算力本身，也和 Meta 自己的基本面有關。市場前段時間不那麼喜歡 Meta，但我對扎克伯格的理解是：他的糾錯能力很強，他不怕承認錯誤，知道什麼時候錯了、什麼時候該轉型。 市場對 Meta 在 AI 這塊的質疑，已經質疑了三個季度財報；某種程度上，Meta 過去一年半的股價都在橫盤，PE 是所有大科技裡面最低的，市場其實早就在懲罰它資本開支沒有回報。他們也確實浪費了很多錢：從做開源模型到做閉源模型，從布局大量算力到現在開始賣算力。

但賣算力這件事，我的觀點是雙贏。第一，我不知道是不是他們主動 make an offer，新聞裡面沒有聊，但我估計應該是 Anthropic，因為現在市場裡只有 Anthropic 一家公司能以那麼高的、top 的價格去收購，因為他們當時的落地非常好。Meta 能在這個位置選擇賣算力，包括谷歌選擇賣算力、xAI 選擇把算力賣給 Anthropic，很大一部分不是因為他們想變現，而是因為 Anthropic 給的 offer 太好了，他們沒辦法拒絕。而 Anthropic 之所以能給出這麼好的 offer，是因為 Anthropic 落地太好了。

某種程度上，是因為 AI 的落地太好，才使得這兩家公司會去考慮賣算力。你建資料中心就是成本，以前的成本低一些、現在高一些。但成本再低，舉個例子：你 10 塊錢的成本，現在讓你賣 12 塊、13 塊，賺 20%、30% 的毛利，你願不願意做？類似現在 NeoCloud 這種模式，他們是不願意做的，因為他們原本布局算力就是為了自己訓練模型，而自己訓練模型是為了未來更好的變現，回報會更高。但現在有一家公司給你的 offer 是：你 10 塊錢的成本，我願意用 20 塊錢收購，你馬上可以用 100% 的回報去變現，那你變不變現？

對這兩家公司來說，原本算力布局就有些過了，內部訓練又不需要那麼多算力，這件事自然就水到渠成。所以從結果去看，這是一個雙贏的過程。

這並不代表市場算力多餘。如果算力真的多餘，Anthropic 就不可能用那麼高的溢價去收購算力、去買 Token。這是把所有 AI 的 demand aggregate、綜合在一起之後決定的一件事，而不是一家公司賣算力就代表 AI 出現泡沫或算力過剩。恰恰相反，是算力不夠才會出現這種情況。

六、算力像石油：NeoCloud 三年回本，自建模型 you never know

Mr. Z：你之前把算力比喻成石油。一家公司可以像你剛講的，用算力訓練模型再賣 API，或是直接把算力出租、立刻產生 cash flow。這兩種模式的回報週期和回報率有什麼不同？

投資TALK君：單純建造資料中心然後賣算力，回報週期很快，基本上三年一個回報週期、三年回本，第四年就開始賺錢。但也取決於未來短租的價格有多高，如果短租價格持續往上，回報週期會更短。

這是 NeoCloud 的營運模式：他們訂單的 margin 基本都設在 25% 到 35% 之間、30% 左右，也就是說一筆 100 個 billion 的訂單，基本上就有 30 個 billion 的盈利。而且隔一年就有回報，今年布局、上線，第二年就開始有營收和盈利，進入回報週期。

大模型就 you never know。像 Meta 搞閉源模型到現在也快 9 個月了，從第一代 Muse Spark 到現在第二代、1.1 代，布局挺久了。而且從開源又轉到閉源，拿 Meta 這個例子來看，到現在他們才剛剛推出 API 模式，這個布局的時間點要超過 2 年。這兩年只是訓練，現在才剛落地，還沒有進入非常 meaningful、非常大體量的營收，也還沒 scale 到 Anthropic 那種體量，所以回報週期一定更長。

但如果你能靠自己的 API 變現，就像 Anthropic 這樣做到七八十的 margin，去掉所有營運費用，最終 operating margin 可能達到五六十，那這個回報就比做 NeoCloud 高很多了。

七、為什麼 NeoCloud 出現在北美、亞洲沒有：落地市場決定算力需求

Mr. Z：我蠻好奇，NeoCloud 基本上是一個北美的東西，市場常講的那幾家都是北美的名字。那為什麼亞洲、比如韓國、台灣沒有？台灣其實有一個 NeoCloud 叫 GMI Cloud，他是輝達的平台夥伴，據我所知跟輝達叫了蠻多 GPU，甚至要在台灣自己蓋一個 AI factory。那為什麼亞洲不太會有 NeoCloud？

投資TALK君：這個問題我可能沒辦法給非常深入的回答。就布局來看，CoreWeave 我沒記錯應該只有北美，Nebius 則是全球都有、歐洲也有，從業務分散的角度，Nebius 更分散一些，有好有壞，我覺得分散相對會好一些。

首先，為什麼會有 NeoCloud 這種公司出現？很大程度是因為一開始在建的時候，這些大雲廠、Hyperscaler，比如微軟，很多時候並不願意承接這部分業務。我和微軟聊過很多次，對他們來說這種偏基建的項目，回報類似於做 utility（公用事業），他們不大願意做。Hyperscaler 和 NeoCloud 最大的差別在於：Hyperscaler 賺的更多是靠基建之上的 value-add service，在基礎之上去賺其他服務的錢。

所以當市場對算力的需求非常大、大雲廠前期在 CapEx 上又不敢投的時候，這些 NeoCloud 看到機會自然就會去接，因為你不做，下面自然有人做。20%、30% 的毛利，對 NeoCloud 來說是願意接受的。

另一個差別是，建資料中心前期花費很大，所以 NeoCloud 需要去融資，每家公司的融資方法不一樣。而對大科技來說，市場上訂單確實有那麼多，但他絕對沒辦法自己吞下，因為那對財務、對現金流的傷害會非常大。現在大家已經在討論大科技：你自由現金流全扔掉了，接下來怎麼辦？靠舉債嗎？現在已經有一些開始舉債了。所以他們沒辦法用現在的資產負債表去承接所有的算力和資料中心建設，才有了 NeoCloud 的出現。

這些 NeoCloud 就各顯神通，融資方法各有不同，但前期一定需要有人先投一筆錢、再加上自己的融資，才能慢慢靠著回報建起來，不然就得加非常高的槓桿，等於一開始就是加槓桿在做這件事。體量大了之後，這已經脫離大科技的能力範圍，他們不願意承接，因為他們得為自己的投資負責，投資回報是很多大科技決定做不做這塊時非常重要的一個指標。

至於亞洲為什麼不太出現 NeoCloud，我覺得很大一部分還是從底層需求、從落地出來。我上次聊到 Anthropic 很聰明，就是因為他們落地的市場非常好，北美有世界上最大的軟體工程師市場。我記得有一條留言印象非常深刻，說中國內地軟體市場也很多，但他搞錯的是：我說的是所支付的工資，這些科技公司每年在軟體工程師身上實實在在花的錢就是那麼高。市場非常大，Anthropic 選擇落地這個市場，一步步導致整個市場對算力的需求，也打開了未來的想像空間。

其實我反而對其他的落地還是有些擔心，因為不會像現在 Coding 這麼順利：要承接 Coding，市場要大，而且你的買家也得有這個資產負債表。

回到算力：底層落地非常好、落地的市場又非常好，所以對算力的需求非常高；北美算力不夠，大科技又沒辦法承接，於是有了 NeoCloud 這個市場。但反觀中國內地，看到的是很多科技公司都在補貼 Token。為什麼補貼 Token？因為沒有一個軟體市場讓你去破壞。 中國內地的整個軟體市場和北美完全是兩個市場，花費也沒有那麼多，你沒有一個非常明確、非常大的 TAM 在那邊，所以就沒有出現這麼大的算力需求，甚至還要補貼算力。

之所以有這麼不一樣的市場，我覺得 at the end of the day，還是整個落地的市場到底有多大，這才決定了最上端的算力布局到底會有多大。

八、Oracle 被錯殺：軟硬負相關的故事線，與 RPO 和估值的落差

Victor：我特別好奇的是 Oracle 這種公司。Hyperscaler 和 NeoCloud 現在在融資與花錢的模式其實蠻近似的，先鎖定一些單子，可能 25% 到 30% 的回報率，做個 100 billion 的訂單就可以賺 30 billion，兩三年後可以賺進來這筆錢；但你現在要做，就必須先融資、先上槓桿，有點像是囤貨、把單子接下來的動作。那 Oracle 為什麼會被殺得這麼猛烈？6 月初財報之前，大家都預期會一片大好，財報出來也確實很好，但市場沒料到的是他們又要再進行一大波融資，這也導致了下殺。而且 Oracle 比較特別，同時具備 Hyperscaler、NeoCloud 和軟體的屬性，在近期 IGV 大跌又反彈的情況下，它還是下殺了 49%、將近腰斬。市場是不是有點像在逼迫他們也要開始重視 CapEx 的 ROI，有點像 Meta 那樣：你不可以再這樣瘋狂融資，也要重視一下投資人的回報？

投資TALK君：我覺得 Oracle 就是市場不待見。而市場短期之內不待見一家公司，往往和熱點、邏輯性、故事性有關，因為影響短期市場的，其實和基本面關係不大。

Oracle 難在：這段時間剛好是 NeoCloud 在回調，像 Nebius 這類標的在回調。我非常關注 Oracle，好幾天看到的都是軟體下跌、Oracle 也跌，因為市場這段時間的一個故事是軟體和硬體負相關（negative correlation）：硬體上漲、軟體就下跌，硬體下跌、軟體就上漲。而 Oracle 就像你說的，自帶類似 NeoCloud 的屬性，又自帶軟體的屬性，所以軟體跌它也跌，軟體漲、NeoCloud 跌，它還是跌，情緒面就很低。

但回過頭看你最後那個問題：市場是不是逼著他放緩資本開支？我覺得可以啊，為什麼不可以。如果真被逼到要放緩，他們完全可以稍微停一停，因為他們背後的 RPO 很大，我記得是 6,000 多億。我算過一筆帳：他們的 RPO 訂單是 Nebius 的 10 倍以上，估值卻和 Nebius 差了六七倍左右，而兩者的 margin 其實類似。

而且 Oracle 在軟體這塊的業務是不可能被 AI 破壞的，資料庫這塊不可能被 AI 破壞。至於 SaaS 那部分的屬性，其實軟體都是分的，每家公司的軟體都不一樣。但市場不管，只要你在軟體、只要你在 IGV 這個籃子裡，那就是一起殺跌。這說明市場背後有很強的故事線、有個 momentum 在背後，這沒辦法。 這條故事線要等到未來某個時間點，需要一家、幾家公司把它帶出來，才可能 break 這個 loop；不然市場永遠有人會去交易這個邏輯，那些量化永遠都會交易這個邏輯。

但從基本面的角度，我覺得 Oracle 是被錯殺得挺厲害，起碼相對來說是被錯殺得挺厲害。就像市場喜歡硬體公司、不喜歡 Hyperscaler，我覺得 doesn’t make sense：你不可能一邊交易硬體可以走出週期，一邊認為 Hyperscaler 沒有 ROI。同樣的，你喜歡 Nebius、不喜歡 Oracle，但兩者的 RPO 和估值差得太多，這不 make sense。而正因為有這種不 make sense，才會出現 opportunity。

無論大科技也好、Oracle 也好，稍微放緩一些資本開支，我覺得馬上就可以解決問題。因為明年他們的營收是爆發式增長，今年、包括去年在 CapEx 上的投入，NeoCloud 回報非常快，到明年就可以看到。而且 Oracle 也引進了類似 CoreWeave、Nebius 的融資方式：預付款，甚至客戶帶晶片入場，這些都是減緩前期加槓桿的方法。

為什麼其他人願意這麼做？為什麼願意給你預付款、願意帶晶片入場？就是因為市場對算力的需求太大，不然沒人願意幹這個事情。 等於你把槓桿的責任轉移到客戶身上，而客戶願意承擔這個槓桿，是因為他覺得布局算力有必要。所以這個 leverage 本身，是在 NeoCloud 身上、在 Oracle 身上的。

所以我覺得市場這段時間對 Oracle 的殺跌有點不大講道理。這兩天我其實在思考，需不需要去布局一下 Oracle。

九、倉位即觀點：Mag 7 沒人有倉位，硬體該減倉但不該清倉

Victor：在 Mag 7 的這波反彈裡，老師會怎麼看這幾家公司之間的消長？我看您主要是軟硬雙修，同時配置英特爾，也配置了亞馬遜、Apple、Microsoft 等大科技，您會怎麼看這幾家公司？另外 Mag 7 裡也有像特斯拉這種今年比較不受待見的公司，您怎麼看接下來的行情？

投資TALK君：每家大科技都不一樣，沒辦法全部放在一起看，因為每家都有自己的故事線。

講到這個我倒想起來，一開始第一個問題我在想：今年邏輯判斷正確、最後卻不漲的東西是什麼？回頭去看，可能就是大科技。今年大科技走得比較差，YTD 看 Mag 7 甚至沒有標普 500 好，到今天這波反彈之後才 5% 點幾的回報，標普走得比 Mag 7 要好。

我年初減倉了特斯拉，因為我認為今年特斯拉進入投資元年，而投資元年市場可能不那麼待見。但這條邏輯線其實也符合大科技：大科技今年也是投資的一年，雖然不是第一年，他們去年就開始投了，只是今年的投資幅度比去年更大。某種程度上，這個 thesis 應該也可以 apply 到大科技身上，所以要反思的話，我覺得這一點可以做得更好。這一點在亞馬遜身上也是矛盾的：我前面從 Anthropic 延伸到亞馬遜，但亞馬遜同時又是寫支票的那個人，而市場喜不喜歡寫支票的人，是我沒有 anticipate 到的。

至於下半年，硬體先不聊，因為市場情緒面太高了。前段時間晶片的估值、整個 SOX 的估值也去到相對非常高的位置，29 點幾倍、將近 30 倍，那回調是非常正常的。經過這段時間的回調，現在可能處在一個相對中性的位置。情緒面高、估值又高，出現回調很正常。

市場不可能一直去交易整個硬體與晶片，因為到了一定的時間點、倉位滿了之後，你沒有額外的買家。很多人不理解：美光財報很好、三星基本面都很好，為什麼價格卻下跌？這很正常，因為前段時間 pricing 太多了。說白一點就是市場倉位太滿、沒有額外的買家，那該下跌就下跌，你有再好的財報也得下跌。 但透過不斷換手，有基本面的公司最後會有支撐，因為一旦估值回到合理區間，就會有另外的買家進來。

從這個角度出發，就要問：哪些標的是市場沒有 positioning 的？我對市場的看法一直是：基本面是所有判斷邏輯的最上層，但它能不能走出來，很多時候取決於市場有沒有倉位在裡面、這個裡面擁不擁擠，然後才會有一個 catalyst。擁不擁擠我一直稱它為 set up：基本面加上倉位是一個 set up、是一個條件；但有了條件不代表價格一定會漲，你還得有一個契機。

現在沒什麼倉位、市場甚至不喜歡的，就是 Mag 7 和軟體。軟體現在市場不喜歡，甚至認為 PE 不值得以前那麼高，也沒什麼反彈，微軟帶領的走得非常一般，所以可以非常確定軟體這塊沒有倉位。Mag 7 走得非常不好，也可以判斷倉位不會很多，因為大家都去追輝達，機構、散戶都去追輝達。

那就回到基本面：軟體得挑，你得挑出這家公司的軟體會不會受到 AI 破壞。如果基本面、情緒面、估值都沒有問題，接下去就是等一個 catalyst，等市場的邏輯性回來。但市場不會無緣無故回來，它一定需要一個契機。

所以我做的軟硬雙修是這樣：之所以不認為硬體應該清倉，是因為從投資角度看，除非估值非常飽滿、且你認為基本面會明顯變糟，不然沒有清倉的必要，基本面還是存在的，只要估值修復到合理位置，資金還是會回來。硬體還是該保留，但前段時間該減倉，是應該減倉的。

十、大科技掌握寫支票的主動權：資本開支的囚徒困境與 FOMO

投資TALK君：大科技作為資本開支這一端，其實是掌握主動權的。只是因為所有大科技都在 FOMO，導致彼此互相傷害：他們一 FOMO，記憶體價格上漲，所有人全部為記憶體價格買單。

所以大科技是掌握了花費主動權的。如果他們在資本開支的語調上稍微降一些，其實對他們是件好事，而且好得太多。當然這需要一個共識，可能變成囚徒困境：你得要其他人一起配合，如果你放緩資本開支增速、其他人不放緩，你會擔心未來落後。但凡大家形成一定的共識、不要那麼 FOMO，因為 FOMO 沒有好結果。大科技 FOMO 資本開支，和散戶 FOMO 硬體沒什麼差別，FOMO 造成短期情緒面推升價格，最終一定不會有好結果。

大科技如果別那麼 FOMO，對他們就是利好：每個計畫要花的成本增速不會那麼快；同時市場會再次認為，你在花費這塊得到控制之後，該回報的週期還是會回報，每家大科技的 EPS 增速都會非常好，那自然資金回來、情緒面回來，股價又能上漲。而且硬體這塊的通膨也可能有所緩解。所以我認為大科技是掌握主動權的。

而且現在很多大科技的估值又不貴，所以我覺得大科技也是應該配置。

十一、蘋果、特斯拉與軟體板塊：每一家大科技都得分開看

投資TALK君：軟體這塊就見仁見智，非常主觀。很多人認為部分軟體公司確實被破壞，也確實有些是被破壞了，所以軟體得挑。如果講板塊，軟體公司裡面現在唯一走得好的是 Cyber security（資安），這也是市場的共識；但這個共識 at one point 估值到了非常高的位置，一樣會像硬體那樣出現回調，這和基本面沒有關係。

所以我下半年的布局是：硬體繼續持有，只是倉位沒有前段時間那麼高；大科技基本面沒有問題，掌握了寫支票的那一端，估值又不貴，YTD 走得比很多板塊都差。很多人擔心市場回調，但在現在這個位置，我持有大科技會非常舒適，完全沒有任何擔心。

更重要的是，大科技之所以有現在的地位，我覺得 Meta 是一個很好的例子：這些大科技的管理層是有糾錯能力的，而這個糾錯能力往往是在股東利益受到短期傷害之後才會出現。 就像 22 年的 Meta，以及這段時間小扎的 pivot、這個轉型，我認為對股東是非常友善的。所以有人問我擔不擔心市場回調，我絲毫不擔心，因為如果我持有大科技，我完全不擔心整個市場的回調。

當然大科技也分。比如蘋果，估值就是偏高的，但我非常看好它 AI 的落地，因為我認為 C 端但凡有任何落地，可能就會集中在蘋果、谷歌，或者落在 Meta 這些社交媒體身上。所以每家公司還是得分開看。

特斯拉的話，年初那個判斷是正確的，到現在我認為也 OK。但我認為今年特斯拉是一個積累倉位的時候，我可能再等更好的機會，把倉位慢慢加回去。因為自動駕駛是一個時間問題，而這個時間點，我偏向認為要等他們推出下一代晶片，才能真正完全解決。 這等於也要硬體去配合：在演算法上能做到的，以特斯拉現在僅有的硬體條件，可能已經做到極致了。所以等下一代硬體更新完，可能就會有一個自動駕駛的 aha moment，一下子瞬間爆發，但需要時間。

十二、硬體只壓英特爾：CPU 回歸、端側 AI 落地與晶圓代工的第二觸角

Victor：也特別想請教，為什麼您硬體的 exposure 主要是壓在英特爾上面？另外，您現在的投資組合裡也納入了其他板塊的標的，像 ISRG 是做外科手術的公司，另一個是航太運輸的 GE 奇異。在 AI 行情已經到了一個階段、講求多元配置的情況下，為什麼會選擇這些公司、這些板塊？

投資TALK君：先講英特爾。今年我絕大多數的投資組合回報全部來自英特爾，因為進場點、加倉點都算比較好。當時我買英特爾，是看它是一個比較好的逆境反轉，再加上 AI 這一波的紅利。

到了現在這個階段，往未來看：首先在 CPU 這一段，市場終於意識到這不是簡簡單單 GPU 的市場，CPU 也有未來，特別是未來 AI Agent 的落地。其實過去 6 個月 AI Agent 的討論度下降了很多，從「小龍蝦」（OpenClaw）之後就冷卻了很多。為什麼冷卻？我認為是因為 API 價格太高。API 價格高，你就不可能不討論 AI Agent，因為 AI Agent 24 小時在那邊燒 Token：人只能 focus 在一件事情上，AI Agent 直接 focus 在 10 件事情上，他燒的 Token 相對於人是指數級上升的。所以 Token 的價格必須要下來。

昨天有一條新聞講到端側的 AI 落地，我認為對 AI 是一個非常大的利好，包括蘋果、谷歌這些硬體端；如果端側 AI 有落地，也會非常利好 C 端、consumer 這一塊的 AI 落地。

回到英特爾。它有兩個業務：product 和 foundry（晶圓代工）。product 這塊不用聊了，CPU 上個季度把垃圾的 CPU 都變成寶了，因為市場對 CPU 的需求非常大。而前面聊到的端側落地，其實也是陳立武上來之後非常注重的方向：他認為 GPU 已經不可能競爭、不可能再去追趕輝達或 AMD，所以非常明確就是打端側 AI 的落地。

端側 AI 的落地，其實兩年前 AMD 的蘇媽就已經在聊 AI PC 了。但當時聊 AI PC，你會覺得那是一個非常抽象的概念：AI PC 是什麼？我拿一台 PC，AI 能做什麼？但就像昨天那條消息，如果能把開源模型壓縮到端側運行、不需要調任何 API，那一下子就把端側 AI 的落地具象化了，整個落地的路徑你看到了。 這時候再去聊 AI PC，你就會發現 OK，it makes sense。

接下去我期待的是，很多 C 端硬體廠商都會迎來一個 refreshment（換機潮）：你的筆電、桌機硬體必須跟上才跑得動 AI；硬體跟不上，端側 AI 的能力也不會那麼強。隨著硬體規格抬升，你能跑的模型會越來越厲害，能做的事情也就越來越多。所以你會發現，兩年前聊的 AI PC 現在 make sense。這也是陳立武上來之後認為英特爾可以去追趕的那塊 AI 市場，現在在產品端已經可以慢慢看到。

至於 foundry：除了台積電在美國亞利桑那州有建廠之外，台積電整體的地緣政治風險確實已經因為在美國建廠而分散了很多；但英特爾畢竟是一家本土 foundry，而且是唯一的一家。美國政府自己也投資英特爾、扶持英特爾，其他公司向英特爾下訂單去分散和台積電之間的風險，我覺得是必然會做的事情。

而且不單是分散風險。當英特爾的良率上來之後，其他公司可以利用英特爾去向台積電講價，因為你有另外一個選擇了。 所以你看到，當英特爾良率開始上來，不斷有公司出來說未來有沒有考慮，包括蘋果，包括英特爾和老馬那個 Terafab 之間的合作等等。他的 foundry business，未來只要能把良率搞定，就是有市場的，而且背後這些客戶是願意布局一部分到英特爾這邊。

包括封裝，現在英特爾的封裝不比台積電差多少，所以也開始被討論，先進封裝這塊也可以成為獨立的業務。所以英特爾是有很多個觸角的。 前段時間市場都在研究整個 AI 供應鏈裡到底哪個環節短缺，但對我來說最直接的做法是：不需要花太多時間，只要把英特爾所有業務了解清楚，每一個觸角未來的市場有多大、這個市場是不是在擴大、基本面是不是變得越來越好，確定這些就可以了。這也解釋了為什麼我願意在英特爾放那麼大的倉位，而硬體這塊只布局了英特爾。另外一個考量就是估值，從估值角度看它是不是合理。

十三、GE 與醫療板塊：投資組合裡，每個標的扮演的角色不一樣

投資TALK君：前面聊到的其他標的，我聊得快一些。

GE 是一個非常常見的布局，它比較偏軍工：一半軍工，一半是航空、就是航空運輸這一塊。軍工不算 monopoly（壟斷），但它的市場就是它的市場，它有非常足夠的競爭力、基本上有絕對的定價權。而且這是一個 secular（長線結構性）的市場，等於是一個服務：它雖然是賣硬體，但其實是靠服務、靠 recurring service 賺錢，所以是一個非常好的業務。

這一塊是獨立出來的，和 AI 沒有那麼大的相關性。整個軍工，我認為這次美國和伊朗之間的戰爭之後，整個歐洲會重新思考國防開支與布局：是不是要完全依賴美國，還是扶持一下本地企業。從這些角度出發，軍工是一個非常長的 cycle，不需要做太多調整，只有估值高了才做一些調整，不然這個板塊本身就是一個比較長的週期。

醫療則是因為我自己的醫療板塊倉位不多，而且醫療幾乎和 AI 不相關。現在市場所有的焦點和熱度全部在 AI 上面，我不是說要離開 AI、也不是說要離開硬體，無論大科技、硬體還是英特爾，其實都是 AI 的紅利，都是要享受 AI 的，所以一定不可能不看好 AI。但在情緒面這麼高的時候，往一些相對保守的標的、往醫療板塊分散一下整體布局，可以分散投資組合的風險。

既然聊到投資組合，每個標的在組合裡擔任的職位、扮演的角色一定是不一樣的，我們不可能每一個標的都去追求極致的回報。 講投資組合，一定是有高風險的標的、低風險的標的，高風險的標的要匹配什麼，以及未來如果出現哪些風險，你整體組合抗這些風險的能力到底有多強。這方面是我更多在考慮的，這也是為什麼我把醫療板塊的倉位加了一些，可能還會繼續加一些。

十四、If you’re in AI, pivot to Crypto？只有穩定幣真的出圈了

Mr. Z：大家記不記得 All-In Podcast 的其中一個主持人，他們 2023 年八九月的時候說「if you’re in Crypto, then pivot to AI」。現在是幣圈的 Jeff Park 說「if you’re in AI, then pivot to Crypto」。現在是不是 Crypto 已經最糟、也不能再壞了，is it a good time to pivot to Crypto？

投資TALK君：我覺得市場要擺脫這種兩極思維，我不覺得你現在就一定要離開 AI 去布局 Crypto。但現在如果你完全沒有 Crypto，布局一些是可以的。

只是經過這幾輪下來，市場已經慢慢發現，Crypto 大多數的項目是不值得投資的。 最終能留下來的，可能就是最頭部的兩三個，而且我已經非常 generous 了。

穩定幣是我到現在唯一看到的。我在幣圈算是兩輪的韭菜，剛進幣圈時被灌輸的概念是「以太坊要顛覆傳統金融」，now I see nothing，什麼都沒有看到。反而是看到 Circle 上市的時候，我才真正看到一個 Crypto 項目有可能破壞傳統金融。 這也是為什麼我手裡是有 Circle 的：我真的看到 Crypto 是可以出圈的，是穩定幣可以出圈的。

另外一點是，美國政府是有意願扶植穩定幣的，因為它需要美元的擴張：政府本身的利益可以透過穩定幣向全球擴張，增加美元的 adoption、增加美元的觸角，這等於是 incentive alignment（激勵一致），目標利益全部一致了。這是我第一次覺得，OK，它有可能出圈。但能不能出圈，取決於產品做得如何、有沒有公司和機構選擇來用，這只能看後續。

Mr. Z：你剛說美國政府，我理解他想要更多買盤在美債這邊，所以當然鼓勵去搞 CLARITY 這些穩定幣的法案。但就我的觀察，川普從去年 1 月發了 TRUMP 跟 MELANIA（迷因幣）之後，很多外部流動性都從幣圈被帶走，也沒有其他的 marginal buyer（邊際買家）。最近很多法案就是有推、可是也沒落地；美國政府是不是真的有去建立所謂的 Bitcoin reserve，這其實蠻 questionable。

投資TALK君：川普是一粒老鼠屎嘛。不知道你們有沒有追蹤最近 CLARITY 的進展，我其實有追。CLARITY 現在卡在他們叫做 ethics（倫理條款）的東西：就是美國總統、這些 congressmen（國會議員）自己下去投資。整個左派卡的就是 conflict of interest（利益衝突）這套東西。

而這個 conflict of interest 其實就是針對川普去的，因為川普自己的 family office（家族辦公室）弄了那麼多 Crypto、自己又喊。所以他們的目的其實和 CLARITY 沒有太大相關性，只是不想讓川普在現在這個位置去變現，就是為了針對川普一個人，然後左派就阻擋在那邊。但 CLARITY 本身是給整個穩定幣服務的，是要為穩定幣 define 一個 framework，所以你說他們在推一個對行業利好的政策，也有；只是有部分議員有 personal 的 beef 在那邊，就把川普卡住了。

我看到最新的消息，好像明天川普要和一些參議員有些交流，我不知道他願不願意做這些妥協，左派和右派最近對這件事本身都不願意讓步。但最終還是一個利益的交換：如果對行業真的是好的進展，而且符合美國整體利益，at one point 我相信它還是可以往前推進，只是最近在法案推進上有一些 setback。

十五、下半年展望：不比上半年難，倉位即觀點

Mr. Z：那最後的最後，TALK 君有沒有一些想給觀眾講的話？在目前這個比較凶險、比較不明的市場裡面，大家應該怎麼操作比較好？

投資TALK君：我其實不覺得市場很凶險。我們一開始溝通的時候，我看到有一個問題是未來 6 到 12 個月怎麼看，我對下半年沒有太過悲觀。你去看指數的漲幅，特別是 QQQ，從去年 10 月底的最高點到現在也就漲了 7%、8%，可能 10% 吧，最多 10% 不到；八九個月的時間只漲了 10%，你說市場的情緒面有很高嗎？其實沒有。但我們已經看到那麼多 AI 的落地了，今年 AI 落地的基本面和去年比好了很多、清晰了很多，路徑也清晰了很多。

只是市場太被整個硬體板塊、晶片包括光通訊所影響了，因為焦點都在上面，回調在上面、上漲也在上面，才會認為市場好像要進入熊市。但你退後一步看，這段時間 QQQ 的走勢其實就是在高位盤整，nothing happen。

所以從難度的角度看，下半年可能不會比上半年難，因為上半年畢竟有一個戰爭事件，不確定性非常高，很多人當時非常恐慌。下半年當然還是會有風險，股市裡邊永遠不缺的就是故事線和風險：可能來自宏觀，可能來自聯準會，可能來自另外兩家科技公司、兩家模型公司的上市，包括 SpaceX 的上市：它對市場的吸血其實還沒有完全完成，因為解禁都還沒有完全解禁，現在剛解了第一階段。

但我認為整體倉位稍微平均一些、不要太集中在硬體這一塊，布局一些大科技，而硬體的基本面還在繼續落地，在這種情況下有一個平衡的倉位就好。我不覺得時間線上有值得我們大幅度降倉位的風險。如果上半年已經賺到錢了，就平衡一些倉位。我仍然看好 AI 的落地。

Mr. Z：或者說我換個方式問好了：Alpha 在哪裡？

投資TALK君：我一直說，倉位即觀點。我的布局就是大科技，而大科技倉位其實挺多的，平衡的方法就是加一些在醫療板塊。AI 不可能一條直線，如果 AI 回調，醫療板塊不會受到任何影響，前面聊到的 GE 也不會受影響。所以從板塊與倉位布局的角度，分散一些對 AI 的布局，但仍然可以在和 AI 相關的標的上放比較大的倉位，因為整體的 EPS 增速，你可以看到還是來自於 AI 硬體。所以我覺得就是倉位即觀點。

Mr. Z & Victor：非常感謝投資TALK君今天來 168X 做了將近一個小時的精彩分享，也謝謝一路聽到這裡的每一位聽眾。如果你喜歡這集內容，歡迎關注 168X 的 X 與 YouTube，把節目分享給更多對 AI、美股、科技感興趣的朋友，我們下集再會。

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2026 年 7 月 17 日，Trasia Labs 正式上線。這家由 Multicoin Capital 領投 175 萬美元、已籌集 3,500 萬美元的 Perp DEX，是 Multicoin 在 Hyperliquid 生態的第一筆投資。Trasia 聚焦亞洲證券資產的 HIP-3 市場，試圖把亞洲市場裡最具波動、最具分歧、也最難被全球鏈上交易者觸及的資產，帶進 Perp DEX 的新一輪競爭。

Trasia 進場的時間點並不輕鬆，HIP-3 生態已經歷一輪殘酷洗牌：Trade.xyz 吃下超過九成市佔與未平倉量，多個早期競爭者逐步退場；同一時間，加密市場的交易資金正在流向台股、美股等傳統市場。

在這個節點，168X 邀請到 Trasia 共同創辦人 Mable Jiang。Mable 曾任 Multicoin Capital 的 general partner，也是 STEPN 的第一位天使投資人與首席增長官。如今押注亞洲資產 Perp，她對這場新賽局給出了一個非常直接的判斷：在 HIP-3 的競爭裡，選品能力未必構成護城河，真正的關鍵是獲客能力；而 Trasia 第一階段的策略，不是正面挑戰 Trade.xyz，而是站在它的肩膀上，找到屬於亞洲交易流的新入口。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平臺，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z (@168MrZ) · Victor (@vcmktasa) & 來賓：Mable Jiang（@mablejiang）

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本文目錄

• 一、從 Multicoin 到 STEPN：Mable 為何把下一站押在 Trasia

• 二、Multicoin 長期背書：不只投資，更一起建設 Hyperliquid 生態

• 三、3,500 萬美元背後：Trasia 為 HIP-3 市場準備的增長彈藥

• 四、面對 Trade.xyz：先借勢增長，再打造自己的獨家 Flow

• 五、獲客才是護城河：Trasia 瞄準亞洲交易流的產品策略與激勵設計

• 六、當資金流向股市：Equity Perp 如何把交易需求帶回鏈上

• 七、亞洲股票 Perp 的難題：如何設計真正可用的價格發現機制

• 八、從槓桿代幣到收藏卡與 GPU：下一代鏈上資產市場的創新想像

• 九、HIP-3 的早期洗牌：為什麼獨立獲客會成為勝負關鍵

• 十、Trade.xyz 的崛起：先行者優勢之外，更重要的是產品深耕

• 十一、從現貨到 Perp：Solana 與 Hyperliquid 的公鏈競爭格局

• 十二、監管週期下的 Hyperliquid：Builder Code 讓生態不可逆

• 十三、Trasia 的下一步：聽見市場真正想交易的資產

一、從 Multicoin 到 STEPN：Mable 為何把下一站押在 Trasia

Mr. Z：很歡迎 Mable 姐來到 168X。Mable 是早期 Multicoin Capital 的 general partner，後來加入 STEPN 擔任首席增長官，現在又創辦了專注亞洲資產的 Hyperliquid HIP-3 協議 Trasia。很好奇你這次為什麼會想跳下來做 Trasia？之前的經歷裡，有沒有什麼 takeaways 想跟大家分享？

Mable：首先感謝 168X，還有 Z 和 Victor 的邀請。

我 2018 年開始在 Web3 行業從業，2018 到 2022 這五年一直是在投資，前面是在一個 family office，2019 年加入 Multicoin，2020 年 promote 到 general partner。2021 年 STEPN 當時在融資，也是我兩個很好的朋友做的，我很希望 Multicoin 去投，但後來沒有投，我就成為他們第一個天使投資人，之後加入團隊。在 STEPN 做了比較多 partnership 相關的事，尤其是日本相關的 IP 合作；第二款遊戲 Gas Hero 也是我 lead 的。

去年 5 月我正式離職，和現在的合夥人開始做自己的項目。現在這個更像是一個 Pivot：我們從去年到今年三四月一直做的是 Solana 上的 Launchpad，但那段經歷給了我們做 Trasia 很大的啟發。

做 Trasia 有一部分原因是我們很看好未來對亞洲相關資產的增長需求；另一方面，正是做 Launchpad 讓我們意識到：每一個週期，大家都還是在尋找新的、可以用區塊鏈交易的資產類型。 它可能是早已存在的資產，比如股票、大宗商品，甚至其他類型，但承載的方式不一樣。

用比較接地氣的說法，大家是在找那個週期的 altcoin。新的一輪週期有更多流動性，不管是還沒嘗試過鏈上交易的，還是已經在上面交易的，大家會覺得股票能加 5 到 10 倍槓桿甚至更多，或是把資產放進 HIP-3 或 tokenized 的形式去做有槓桿的交易，這其實是一種新的類型。就像 2024 年 memecoin 出來，大家覺得可以用標準化的方式去交易一個想法、一個 IP，是很有意思的事情一樣。整體來說，整個發展脈絡是朝著磨損越來越低的方向去走的。

所以綜合起來：一個是 Crypto 行業基於第一性原理，大家希望尋找新的資產類別去交易；二是我們自己的判斷，這個市場會對亞洲資產有更高的需求；再加上我們自身能力的落點，就決定開始做 Trasia。

Mr. Z：亞洲資產方面，很好奇 Trasia 在資產發射、股票上線的步調是怎麼樣？

Mable：首先要強調，我們自己沒有去發行股票資產。我們也不像有些專門做 spot 的 tokenized 團隊，會 1:1 地把正股 tokenized。我們的核心還是圍繞價格展開的合約交易。

亞洲資產有意思的點恰恰在於觀點分歧。一方面，有些西方的人會比較狂熱，因為東西方類似定位的資產，或者說可能比西方差 10% 到 15% 的資產，價格差的卻不止 10%、15%，那就是很大的套利機會或未來的增長空間。另一方面也會有人認為，這邊的監管還有一系列政策的不確定性，它現在的定價是公允的。

再加上 AI infrastructure、還有具身智能相關的產業，本來就瞬息萬變：有些機會更為長期，有些在這個階段有很強的增長，後面可能就被大宗商品化（commoditized）。恰恰是因為有這些不一樣的觀點，正反兩邊都交易的機會才會比較多。

所以從我們的角度，應該去引進一些大家觀點非常不一樣的資產。當然前提是它的注意力要在上面。如果你引入一個所有人都想做多的，那就會比較難搞。包括開盤價格你定在多少：假設是在 IPO 之前，還沒有真正意義上的市場價格，你應該怎麼定？這裡有很多講究，因為涉及到上線之後會不會出現單邊行情。

至於節奏，我們上線更早的還會是港股這類。 港股屬於香港，HKD 和 USD 是直接 peg 的；但日本、台灣這些市場會有更多要處理的東西。後面都可以上，只是前期的設計需要更小心。

二、Multicoin 長期背書：不只投資，更一起建設 Hyperliquid 生態

Mr. Z：這次 Trasia 也得到 Multicoin 很大的支持，也是 Mable 姐的老東家。很好奇你們跟 Multicoin 的合作感覺怎麼樣？有沒有一些 behind the scene 可以分享？

Mable：挺有意思的。我當時跟他們提說我準備做這個，其實還沒完全想清楚要不要融錢，也不是 100% 一定會做 HIP-3。但我們確實覺得，如果你自己有一個前端、卻沒有上資產的能力，還是非常被動的，所以才會選擇了他們。

我自己在做投資人的時候，覺得更像一個 operator，因為在 Multicoin 還是比較講究重倉，然後花很多精力針對這個項目提供幫助。實戰上他們的確會全力以赴：例如介紹很多你知道、但他更熟的人；一些開放的問題你跟他腦暴，他會跟你討論；包括 PR 的敘事、節奏和角度也都會討論。Multicoin 有一個專門負責 PR 的合夥人，他們在 2018 年就意識到敘事的重要性，所以整個敘事也是一起討論。

所以除了品牌之外，更多的還是「人」：隨時你要找他，可以直接扔個 Zoom link 進來開始討論。當然最後你會發現，作為創始人，所有東西還是要自己做。投資人要扶你的，大概率你是做不了的；但在你自己清楚要什麼的情況下去找他，就算他不能直接幫忙，也會想辦法幫你實現。我覺得這已經是很難得的一件事。

Mr. Z：我問得比較直接，Multicoin 看 HYPE 看好到多少？

Mable：他們的成本是在 20 幾左右，這些鏈上你應該都能看得到，不是他偷偷告訴我的，大概那個區間，因為他們不是直接買，是通過 OTC 買的。

Mr. Z：像現在 HYPE，a16z 也有一點頭寸，Paradigm 的頭寸應該也算蠻大的，再疊加 Multicoin，現在 Crypto 世界還比較 active 的 VC，只差 Dragonfly 沒買一點。

Mable：Dragonfly 應該是有的，但這也不是公開信息。我覺得「有頭寸」和「願意真正去 build 這個生態」，可能還是兩件事。 現在比較深度參與的是 Paradigm 和 Multicoin。Paradigm 支持了挺多各種類型的團隊，最有名的就是去年 10 月，以未披露的方式對 Trade.xyz 進行了投資。

三、3,500 萬美元背後：Trasia 為 HIP-3 市場準備的增長彈藥

Mr. Z：Trasia 已經籌集了 3,500 萬美金，這筆錢你們打算怎麼運用？如果 worst case scenario，之後幣圈還是很熊、未來一年內都很難做比較大規模的盈利，你有什麼想法？

Mable：第一個是那 3,500 萬。由於 deal structure 的關係，還有我們跟合作夥伴達成的共識，具體的用途和裡面的結構是不能披露的。可以披露的是，投資的部分是 175 萬。

圍繞 HIP-3 市場，會有很多地方用到錢。HIP-3 花錢這件事情沒有什麼爭議： 不只是那 500K HYPE 的質押門檻，還包括每一個 ticker 是 500 個 HYPE。滿打滿算，加上你要自己 bootstrap，一個 pair 的成本至少在 15 萬美金左右。所以這並不是一個很便宜、或者可以輕鬆就開一個市場的事情。 這是第一個原因。

其次，現階段 Hyperliquid 做的這個 growth mode，就是專門針對 HIP-3 的 90% off。正常的 Hyperliquid 交易對，taker 和 maker 最貴是萬九和萬三，在 growth mode 下是十萬分之九和十萬分之三。它是準備好了用少賺、甚至幾乎不賺的方式去打這個市場，也就意味著它更多是要去吸引中心化交易所的流動性。 這個費率比 OKX 的 VIP 6、VIP 7 左右可能還要低，非常便宜，所以會吸引一些大體量的資金來交易。3,500 萬主要是這個角度。

至於盈利，你很難用「一年之內會不會盈利」或「兩年會不會盈利」的方式去判斷。核心的思考邏輯應該是：你是否判斷這個東西長期會形成寡頭格局、或者網絡效應。 如果是，並且你覺得這個生意天花板足夠高，它就值得燒。

邏輯很簡單：滴滴做打車的時候，先跟 Uber 燒了一輪，2018 年又跟美團燒了一輪。這些巨頭都會判斷這是一個需要很強網絡效應的事情，但沒辦法 100% 確定競爭什麼時候結束。但一定是慢慢地就更難進入這個市場了，能對你形成挑戰的 challenger 肯定越來越少。 所以你更多是判斷：未來你有沒有機會把所有補貼的錢、少賺的錢都賺回來，並且它能形成剛需。如果是，你就會願意燒；否則就不會。當然願意燒的前提，是你還得有錢、還能融得到。

四、面對 Trade.xyz：先借勢增長，再打造自己的獨家 Flow

Mr. Z：那就非常單刀直入地問，現在看起來 HIP-3 上面目前的寡頭就是 Trade.xyz。面對他們，你們有沒有什麼 strategy？

Mable：我要特別強調一件事情：我從來不會覺得 Trade.xyz 是所謂的競爭對手，原因是我還不配。如果今天我佔到整個 HIP-3 三成的市佔，那可能才輪到我考慮是不是要搏一搏。 從現在這個角度來說，它是唯一一個有交易量和 OI 的，而且我們針對的用戶群體非常不一樣。

反過來說，我們的手機端實際上可以借助 Trade.xyz 做一波非常好的增長。 現狀是：雖然 Trade.xyz 的 OI 和 volume 很好，但上面有大量的量化機構和做市商是自己在 trade，不一定是套利，有些會真的跑一些簡單的 strategy，隔一段時間才關倉，那些也都是真實的 OI。

如果用它已有的 volume 和 OI 去吸引還沒在 Hyperliquid 上的散戶，再用一些更適合亞洲本地的獲客手段，其實非常有機會。正常做交易所非常困難：你一端要管流動性、要上好的交易對，另一端還要去找用戶。如果第一階段是通過已經有流動性和 OI 的交易對去獲客，那會相對容易。

所以第一階段，我們更像是服務 Trade.xyz、借它的肩膀去做一個比較長足的增長，接下來才是考慮我們自己怎麼做。但這兩步其實息息相關。

之前一些其他的 HIP-3 下線了，我覺得很大的原因是他們都在同一個池子裡競爭。所以上交易對的能力、選品的能力，沒有辦法構成護城河。原因是：如果你面對同一批用戶，用戶一定會去流動性最好的地方。 比如一開始 Ventuals 做 Pre-IPO，流動性肯定好很多；等 Trade.xyz 也開始做 Pre-IPO，所有流動性都去了他那裡，對 Ventuals 來講就失去護城河。

所以我才會強調，要找到自己獨家的、能夠真正擁有的 flow，是 Trade.xyz 沒那麼容易觸達的，才能長期做好自己的 HIP-3。這聽起來好像是前端的工作，但如果你自己沒辦法獲客，做 HIP-3 幾乎沒有什麼勝算去跟 Trade.xyz 打。

五、獲客才是護城河：Trasia 瞄準亞洲交易流的產品策略與激勵設計

Mr. Z：那你們是打算去找到 Trade.xyz 現在 reach 不到的那一批用戶，這些人是什麼樣的人？

Mable：還是挺多的。一個現狀是：中心化交易所除了 Coinbase 和 Kraken，Coinbase 的散戶量還算蠻大，但 Kraken 沒有很多散戶，他們也沒有 Perp 的量。主要做中心化交易所的，不管是整體拉新的規則還是形成的產業體系，都主要是華語區的。

不管是宇宙所還是二三線的所，他們核心的 BD、去獲取交易量的工作人員，大部分都是中國人或說華語的人。這群人有各種各樣自己的方法去找到客戶，每個人都有自己一套方式方法，去找到可以導給自己所的交易流。

用類似的方式去吸引一些平時不活躍在 X 上、也沒怎麼用 TG 的人，這才是真正值得去打的。 因為對他們來說，更看重的是他信任的人給他推薦的東西；在本身有流動性、有 OI 的情況下，他就會願意使用這款產品。

其次是 App 本身，尤其是手機端，能做出更符合他們平時使用習慣的體驗，我覺得也挺重要。在亞洲，如果沒有手機端，還是挺難真正意義上做到很好的獲客。

中心化交易所，不管一線二線還是三線，他們有很多獲客渠道。這些渠道不在公域網絡裡面、是私域，所以裡面有很多講究。這裡面更多是靠人；而越需要靠人、而不是靠數字和網絡的東西，越容易形成護城河。

華語肯定是個很重要的群體，但也不一定只有華語。我們在日本也下了比較深的功夫，因為之前做 STEPN 的關係，在日本市場深耕 3 年，加上剛進 Crypto 時就有相關人脈的積累，所以我們覺得日語區、我指的是不在 X 上面的 trader，其實也還是有很多。

韓語區肯定是個很好的市場，但這一塊我們暫時不會去硬吃。 因為 Hyperliquid 上各個海外的 App，不管是前端還是 HIP-3，大家都會去搶，因為都有一個刻板印象，覺得韓國有很多用戶。所以一開始打的，台灣地區肯定是一個很重要的戰場，日本地區也是，還有一些其他華語地區。

Victor：現在大多數的交易所可能都還是 focus 在 X 等 Crypto 主流平臺上；或者是中心化交易所自己去做私域流量，像幣安有幣安廣場、OKX 有 OKX 星球。我蠻好奇你們在產品上會不會有類似的規劃？你們會怎麼樣拓展渠道？會不會有後續讓用戶在產品上做更多互動、社群之類的功能，比如 copy trading，內建在產品裡面去把流量池的轉化做起來？

Mable：核心大所要讓大家看到的那些社交媒體上的互動，我覺得還是比較表面。當然會有一些很有流量的 KOL 能透過返佣帶很多人，但大部分交易所、尤其是華人運營的中心化交易所，它的 bread and butter 還是來自線下的流量。

我說的私域是指：你是一個負責去找交易流的人，你獨家擁有這個客戶關係。以那個客戶的交易體量，他在哪個所開都差不多，但他會跟你開，因為他是你長期維護的客戶。整個華語區還是有一套比較完整的渠道和體系。這也是為什麼不斷會有新的交易所出來：一定會有機會透過 incentive alignment 的方式，把一些曾經的用戶拉到新的平臺上。

相反地，像 Hyperliquid，很多交易員和 flow 都在 X 上。幣安廣場、OKX 星球這種肯定不算私域，因為大家都能看見；大家都能看見的東西，你就沒有什麼護城河了。

你後面的問題，我們會不會自己做這個？答案是不會。這些交易員他們都有固定的平臺，自己維護好就可以了。其次，我們會去設計一系列正確的激勵計劃，讓他們更願意邀請其他人一起來使用這個平臺。

回到產品功能，我覺得那些也不是以社交為主。更多的是，很多 market maker 會在 Hyperliquid 上針對一些比較穩妥的 pair 去做年化還挺好的 strategies，這種類型我們會考慮供給給用戶，讓他自己去選。但出發點一定是從「他們能夠更低磨損地長期在這裡交易」作為導向，而不是以社交作為導向。我覺得這是一個很大的區別。

Victor：在獲客這方面，蠻多交易所會去 X 這些大型社媒平臺打廣告，C 端流量雖然能獲取不少用戶，但交易量也不大，確實最直接的還是去找這些真正可以帶量的交易社群或團隊。那麼你們在這方面會有什麼樣的計劃？比如 VIP 的 program，或是激勵設計要怎麼做到相比其他中心化交易所更有優勢？比如給他們創造一些套利空間，或是在資金流動性的運用上提供更好的策略去吸引他們？

Mable：一個交易員自己願意過來交易，或者套利有什麼機會，他自己很明顯就能找到，不用我去教他。所謂的 incentive，每一家中心化交易所都會有自己的方式。但更多的還是你產品底層的體驗要打好。

回到你說的獲客：打廣告獲客還是私域獲客，這沒有一個正確版本答案。 OKX 現在不會那麼依賴 BD，原因是他品牌做得很大、產品能力也很強，只需要打廣告就能有不錯的轉化，所以他當然願意投入大量 PR。但一個新的、沒有長期品牌信任度的產品，也沒有那麼多錢可以用於大型 PR 和請代言人，那他就需要找到自己能夠長期掌握的客戶關係，以那些作為核心基礎去拓。

所以沒有一個明確的三板斧，也沒有「做品牌更好還是做私域更好」的答案，這都是階段性的問題。

像今天的 Trade.xyz，它沒有用任何額外的激勵，沒有 refer，也沒有 market maker 的 incentive。他們一開始最保底的 market making 是自己做的，後面就是很多外部的 market maker 來套利，因為它有很多交易對可以去傳統券商、或其他有這些交易對的中心化交易所去套，那大家自然會來。但它核心打的還是產品體驗：包括 HIP-3 的價格是怎麼波動的、怎麼計算盤後，以及在極端情況下、流動性非常薄的時候，防止一點點錢就把線拉得很高。它是通過這些設計來確保大家的體驗。

對我們來說，前期他們積累了很多經驗，很多已經踏過的坑我們會去學習。但也有一些是我們自己在使用 Trade.xyz 時發現的差異，像開盤：美股有盤前盤後，開盤時間很長，你會有很多其他外部數據可以參考；但亞洲股票有很多開盤時間非常短。所以這個過程中怎麼設計、要做哪些優化，都要調整。

至於我們自己的激勵怎麼做，肯定更多看階段。前期對我們來說，找到這些私域流是更重要的：看客戶有什麼樣的需求，我們去設計相關的 program。 你也很難去設計一套讓所有人都能用的。

但這些其實萬變不離其宗：核心是你底層的產品不能太差，否則別人根本不會想來玩；流動性如果太差，別人也沒有必要來。他願意來擼你、願意來獲取這些激勵的前提，肯定是你的基礎體驗已經還行了。剩下的都是錦上添花，或是在某個階段做一次大的增長。

Victor：Trasia 背景非常強大、產品也很好，作為新出頭的交易所，其實有更多靈活度，可以針對客戶去定制方案，也可以針對你們 target 的亞洲市場去設計更客製化的策略和產品體驗。我覺得這相對於目前比較頭部的交易所，不管是 Trade.xyz 還是中心化交易所，都是蠻大的優勢。

Mable：你看今天 Trade.xyz 的 OI 挺理想的。實際上按人頭算，你也不能說很多很多，不過其實也足夠了。因為在這個階段，肯定還是要服務偏專業或半專業的交易員。

所以在手機端，如果你要服務這些人，他們可能一半時間在桌面、一半時間在手機端，那手機端的體驗不能離桌面端的剛需太遠，否則他會覺得這個手機端要了也沒什麼意義。另外一類是返佣群裡的用戶，他們可能有特定需求：未必想自己天天操作，而是想參與 vault。針對這幾類用戶，你要有的放矢地去選擇要 offer 什麼。 至於把所有產品全都包進前端，我覺得反而比較難推，因為你沒有重點。

另外，market maker 也可以是 trader，不是所有 market maker 都一直在 quote price。 有很多會看到套利機會，開一段時間的倉，然後在另外一個地方 arb；或者單純在上面做一些 trade。所以很難硬要定性說「這個是 market maker，他就不是 trader」。很多個人也會在兩邊做一些 basis trade。最終你還是要看單個地址貢獻的 OI，那 Trade.xyz 來看是比較高的。

六、當資金流向股市：Equity Perp 如何把交易需求帶回鏈上

Mr. Z：我其實有點擔心。我跟 Victor 近期與交易社群主的交流，普遍的 takeaways 是：他們的社群原本 100% 的資產在 Crypto，現在水位普遍降到剩下 20 到 30%，這些錢都跑去了台股或美股。Trasia 畢竟是鏈上的產品，這個大趨勢感覺短時間內不會被解決。

Mable：你的假設是，這些人離開了 Crypto，就比較低概率會再去使用一個 Equity Perp？

我一開始也會覺得，是不是很多 Crypto 的人其實不太想轉去做股票或其他類型的資產。但實際上你跟很多手上有交易流的人探討，會發現他們更多還是看兩件事：第一，該種資產是否有足夠多的波動性，或有很多機會讓他表達正方或反方的觀點；第二，操作的難度。

如果今天讓他去裝一個 MetaMask 或 Phantom、自己存助記詞、做一系列操作，對很多人來說是比較困難的。這就是為什麼需要做一個相對容易使用的手機端。如前面所說，在亞洲獲客，如果完全沒有 Mobile，很難把一些有量、但不是純專業、也沒玩過鏈上的人包進來。

所以核心是：有些人就是純做波動的，他並不挑資產類別，那只要你的交易對流動性夠好，機會還是很大。 另一種是他覺得股票那邊機會比較多，那就看他想交易的資產你能不能 offer、他要的體驗你這裡能不能實現。

關鍵是你呈現出來的體驗，不能是他那麼不熟悉的。如果他還要從零學很多東西，那為什麼不直接去 Hyperliquid 的前端就好了？ 肯定是要盡量把門檻降低，才有可能把那些人拉進來。

但這並不是不可能實現的事。OKX Web3 的 DEX 體驗其實非常理想，你不太能感覺到自己在做所謂的鏈上 trading。如果拿它作為標杆，能不能向它學習，達到它的至少 80% 到 90%？如果真的能，那也已經很厲害了，因為這裡面還有很多細節要打磨。

七、亞洲股票 Perp 的難題：如何設計真正可用的價格發現機制

Mr. Z：講到產品，我覺得 Perp DEX 的一大優勢是：周末或市場關閉的時候，給用戶 front run market 的機會。我也蠻好奇，如果你們去上亞洲資產，以台股為例，我們是 9 點一路到下午 1 點半、週一到週五，還有漲跌停的機制。面對這種狀況，會不會讓你們的產品設計又多了一些功夫？

Mable：這是一個很值得討論的點。越是交易時長特別短、門檻特別高的資產市場，反而會有更強的需求，因為大部分人都交易不了。 尤其如果還是基本面超級好的標的，那當然會有很多人想交易。

這本質上和處理盤後價格的方式沒有什麼不同。包括中午休息、下午很早就結束，我印象中台股一天只有 4 到 5 個小時是開盤的。

還有就是怎麼處理漲停之後，你在 Perp 上面的價格變動；或是一開始漲停、後來往下跌一點點，它就沒有再漲停了。這些處理本質上和盤後沒有太大不一樣。只是你要考慮不同資產的波動程度，以及最直觀的那個問題：你用一筆錢去參與，在它流動性很薄的時候，對市場的影響到底會有多大？你是不是要做一個緩衝處理？

所以很多人都在誇 Trade.xyz 做的那個價格發現邊界。這個機制的意思是：周末的時候你有一大單買進來，它不是一根陽線就拉上去，而是會逐漸地移。 包括開盤、收盤的時候，他也都做了專門的設計。這樣才能確保哪怕在較大波動、或有一筆大交易進來但流動性不足的情況下，不會產生非常極端的影響。它其實就等於在沒有外部指導價格的時候，額外設置了一些漲停和跌停。

所以你剛剛說的那些，不管是很長時間沒有開盤，還是漲停跌停，都可以透過相對應的方式去設計，只是針對不同時間點，設計的限制不太一樣。

有些你可能會允許它有更強烈的波動。比如漲停之後，那段時間正股是不會再有變化的，因為就不會再漲了；但在 Perp 這邊可能還是會漲。 因為它還是有外部指導價格，而且有可能又從漲停板出來了，所以有更多可以參考的東西，你可以給它更強的權限。相比盤後完全沒有任何指導的情況下，你只能依靠一些外部的保護措施防止它波動過大，那就要保守一點。

所以我覺得並沒有指數級別地變難，只是你要真正參考它過去波動的記錄，去設計一些更符合那個資產的價格發現機制。

八、從槓桿代幣到收藏卡與 GPU：下一代鏈上資產市場的創新想像

Mr. Z：海力士跟三星這兩個禮拜跌得蠻慘，港股那幾檔南方東英的槓桿 ETF 也跌得特別嚴重。我反而覺得你們可以做一個產品上的創新：有沒有可能搞個台積電兩倍 ETF、三倍 ETF？

Mable：這一套在上一個週期，Alameda 特別喜歡：買一堆現貨的代幣，去構造一個槓桿代幣；包括最開始他們做的 ALGO 3x short 那些。這跟你說的美股 SQQQ 這種三倍做空 NASDAQ 的槓桿產品是類似的。但這個不是 Perp，是可以用現貨去構造的。

我覺得這會是很有意思的創新，但可能不是我們第一階段會自己 offer 的。 最開始，我覺得可以直接通過 Perp 去做，比如上南方東英的那幾檔、或是其他兩倍的，這種會更合理一些。

不過槓桿代幣這件事情，之前也有人討論到：Solana 做 Perp 確實矮人一截，但它有沒有可能把現貨透過槓桿和 rebalance 的方式做出一些創新？這可能是它破局的地方，我覺得確實不排除。

但這不是我們第一步要做的。第一步肯定還是做相對簡單的產品，通過它去獲客，再去找新的品類和花樣。毋庸置疑的是，不斷去做資產類別的創新、提供只有在你這裡能獲得而其他地方沒有的 access，只有這種才更有可能有效獲客。

Mr. Z：現在還有什麼創新是其他人還沒做過的？比如 Pre-IPO、港股打新，這個也有平台在做了。我覺得打新這件事某個程度上 Trade.xyz 也在做。

Mable：他那個不是打新。以美股為例，沒有提交 S-1 的他是不會上的。但像 CBRS（Cerebras）這種，他就提前三天上，然後有個價格發現，這是比較理想的。至於長鑫，我認為他是刻意把開盤價開得比較高一點，這樣就不會出現單邊行情。如果你開得特別低，其實很難控制局面，可能在很長一段時間的一開始大家都是單邊去做，那也不太合理。

至於還有沒有沒人做的，我覺得還是很多。這不是說我一定要去做，但如果有人去嘗試，我覺得會很有意思。比如說，在 Pokemon cards 或一些 collectible cards 比較熱門的品類裡，你會發現 eBay 上面基本上每幾分鐘、甚至幾秒鐘就會有一筆成交。全世界像 eBay 這樣的公司大概就五六七八家，每家都有自己的價格 API。如果有人能 source 到所有這些家的 API，或至少搞個三四家，用那個價格 API 作為 Oracle 來指導，那你其實就可以做一個卡牌品類的 Perp。

我覺得這還是很有噱頭的。交易量怎麼樣我不好說，但如果是比較熱門的品類，一定會有人關注，而且會有持續的交易量，不會像發行以後大家就覺得爛大街了；它會持續有高高低低的交易量。這是一個很有意思的產品，只是要拿到這個 API 挺難的，eBay 並沒有對外賣。這首先就是一個 access：如果你跟 eBay 簽了獨家，那就是只有你能做。

其次是，假如沒有人交易的時候這個東西怎麼處理？是不是要有一個大概的市場 average 指導價？這些肯定會有更多細節。但核心是：你在做任何一個 Perp market 的時候，都要考慮你那個品類的資產有沒有更多可以參考的數據，去幫助它的價格更能夠正常化，而不是出現很嚴重的偏離。 只要解決了這個問題，加上不斷有多個 market maker 幫你 quote price，其實不是一件很難的事。任何有一定熱度的品類的資產，其實都可以做。

如果是剛剛發行的，很快市場興趣就消失了，那做一個 Perp market 沒有任何意義，那反而應該用 Polymarket，用一次性、離散的方式去預測就好。

Mr. Z：我提一個可能比較荒謬的想法。現在很缺 GPU，如果有人先去 undertake 買顯卡，然後在鏈上發起公眾募資，去等它的增值，再把它賣給 GPU 的需求方。我覺得這很有搞頭，但做這個可能會先被抓走，哈哈。

Mable：會被抓嗎？我不清楚。但我知道有人在做。核心還是兩件事：一個是價格發現，一個是找庫存。你如果要做一個 GPU 的 Perp，需要的是對沖的能力；如果手上自己沒有卡，你沒有辦法對沖。所以他會去找一些已經有卡的礦工，讓他們進行套保。

這其實和 2018、2019 年那時候大家做雲算力、把風險分散出去是比較類似的。只是現在如果用 perpetual contract，它是一個連續的、continuous 的方式，可以不斷地進行好的價格發現。實際上做起來的好像還沒有，但我知道一直有人想做這種可以讓礦工套保的 GPU Perp market。

九、HIP-3 的早期洗牌：為什麼獨立獲客會成為勝負關鍵

Mr. Z：之前有一些 HIP-3 最後的結局是比較失敗。這到底是因為他們沒用戶？沒有跟做市商很好地配合？還是成本太高？

Mable：我很難去隨便評論人家做得怎麼樣，我可以說一下我的猜想，但這個猜想也不一定對。

我覺得那幾家自己獨立有 flow 的還是少。dreamcash 是唯一一家還有些 OI 的，但我也不太明白為啥他就不做了。其他兩家應該跟 Trade.xyz 有挺強的用戶 overlap，所以我才得出這個推斷：如果你沒辦法自己帶用戶，還想去 share 原有的 Hyperliquid 上面的這群人，我覺得是比較難的。

你很難在前期就有比 Trade.xyz 更好的流動性去吸引他們。而且他本人在這個生態就有絕對碾壓性的優勢，你不可能在人家主場去搶他的用戶，只能自己給自己帶用戶。那是你自己帶來的用戶，他也沒有辦法搶走。

所以我覺得 Ventuals 和 Felix 還是更多面向 Hyperliquid 的原生用戶去創業，這會相對難一點。dreamcash 其實有自己的一些用戶，尤其是在歐洲，它背靠的是 Tether。但核心可能還是 Tether 自己不想在 Hyperliquid 的穩定幣生態裡面給這個政治獻金。Circle 現在決定把 90% revenue 都給了 Hyperliquid，而 Tether 從來沒有、這輩子都沒有給別人送過錢，都是別人給他送錢，他不願意。

但這也不是 Hyperliquid 給的優待，是因為 Circle 身段比較柔軟，就全都給了。Tether 不想給，就不打了。

Circle 做完這個政治獻金之後，它就自動變成了 AQA（Aligned Quote Asset）。在 Hyperliquid 整個生態層面，用 USDC 作為 collateral 都是有折扣的，所以對其他人來說，這肯定是一個更好的選擇。 總結這三家各有不同，但前兩家我的推斷是，他們還是沒有自己想辦法獲客。

十、Trade.xyz 的崛起：先行者優勢之外，更重要的是產品深耕

Mr. Z：那為什麼像 Trade.xyz 還是 Hyperliquid，他們都不做任何 marketing，就能吸引那麼大的量體？是先行者優勢嗎？

Mable：Hyperliquid 2023 年就開始做了，他還是做了很多產品優化和早期 TVL 的工作。即使已經在對的圈子裡，你早期沒有任何勢能的時候，也要別人一點一點地給你加流動性，才有可能做得比較大。

Trade.xyz 的創辦人 Shoku 就是給 Hyperliquid 第一個提供 TVL 的人，最早的第一個 100 萬美元就是他放進去的。基本上可以理解為，他是 Hyperliquid 除了 Jeff 以外持倉最多的。 他有一個團體，但肯定是以他為主，裡面很多東西一開始都是他的，所以他也有很多很多 HYPE。

很多人喜歡說他是內部創業，但在我看來，Hyperliquid 與 Trade.xyz 確實是完全分開的兩個團隊。 最多只是在政策層面上，比如 growth mode 是專門設計給他的；但很多最開始的工作都不可能避免。那麼多所謂的親兒子，為什麼只有他一個做起來了？我幾乎可以說，整個 Web3 生態裡面我沒有見過比 Shoku 更努力的人。所以還是需要極大量的努力和一些些的運氣。

他本身站的位置也比較好，但我覺得站位只是錦上添花。 作為一個完全的先行者，你去設計一個 HIP-3、設計剛剛提到的價格發現邊界，這些都需要大量的創新和鑽研，還要真的去思考流動性到底是怎麼回事，才有可能做出來。

所以很多人喜歡說 Hyperliquid 內部就主推一家、其他都不管，我覺得並不是這樣。 這種評論在 Solana 生態裡我也經常見到。但最終我覺得，還是 Trade.xyz 這個團隊本身付出了極大量的努力和鑽研。

十一、從現貨到 Perp：Solana 與 Hyperliquid 的公鏈競爭格局

Mr. Z：說到 Solana，未來一到兩年內，你怎麼看各大公鏈的此消彼長？比如 Hyperliquid、Solana、Ethereum、BNB Chain。這幾個的競爭格局怎麼樣？最後會被 Hyperliquid 一人通吃嗎？

Mable：Solana 如果能針對剛剛提到的 leverage token 這種比較有創新的設計去做，或許還有空間。它現在唯一還比較有優勢的就是鏈上現貨，其他任何鏈應該都沒辦法比，因為他們上面也做了 prop AMM。

但因為它整體鏈的架構設計，雖然現在也在做 Alpenglow 這些升級，但在此之前，在上面做 Perp 是非常貴的，運營者會受不了這個 cost。雖然很多人吐槽 Drift，他們也做了很多創新，但當時很大的一個 complain 就是 Solana 上面運營 Perp 確實 structurally 會比較貴。 所以在 Solana 上面，至少未來 6 個月，我覺得肯定還是有一定難度的。

但它的現貨、我指的是鏈上，不管是股票還是其他 token，其實做得非常非常好。如果它願意 lean in 這個角度去做更多工作，我覺得還是挺有優勢，因為它資產發行的心智已經絕對站住了。

說回 Hyperliquid，任何一個地方，如果你已經能比較容易地去做資金效率更高的東西，也就是 Perp，那你做現貨會相對比較難，因為好的團隊肯定都想去做 Perp。 你會發現在 Hyperliquid 上面，更優秀的團隊基本上都想自己開一個 Perp DEX，而不是去發行現貨或做 launchpad。當然這有點主觀，我畢竟不認識所有人，但總體是這樣的趨勢。

所以我覺得 Hyperliquid 雖然也很想做現貨，但不一定這麼有優勢，尤其主要的人才還是會集中在做 Perp。所以如果 Solana 沒辦法把握它的現貨優勢，那我覺得可能會比較難。

資產發行為什麼是 Solana 的 last resort，一個核心的點是：這也是一個很大的 Solana 消耗口子，你發行一個資產就要交 0.015 個 SOL。 之前 memecoin season 的時候燒掉了很多很多 Solana，也在 Raydium 裡面 lock 了很多流動性。現在這部分需求沒有了，它的高通脹就比較容易影響到價格。

十二、監管週期下的 Hyperliquid：Builder Code 讓生態不可逆

Victor：Hyperliquid 近期非常積極地在推動美國的監管，Jeff 也到美國參加會議、直接跟政策制定者交流，還創立了 Hyperliquid Policy Center，去遊說美國 DeFi 監管的進程。2023、2024 年的時候，大家都說這一輪週期是美國優先，因此看好 Solana 這些項目；現在看起來，Hyperliquid 在美國政策推動是最積極也最有實力的。接下來 Hyperliquid 在監管上會不會取得成果？

Mable：比較熟悉情況的人會認為，Hyperliquid 還有兩年半的時間。但比較廣泛的認知是：在 Trump 任期結束之後，不能說叫秋後算帳，但肯定會有一些已有的政策會反彈。 我覺得這很正常，這是民主的一部分，就是來回搖擺。

但從我的角度，Hyperliquid 從 day one 就做了很多 builder code 這種設計，它本身就有無數個前端。 這其實是當年 Uniswap 在 2021 年時大家都在討論的：如果今天它只做一個 underlying 的 protocol，沒有那個前端域名，而是去搞無數個前端，那 Uniswap 就成功了。現在 Uniswap 也是這樣，很多錢包都接了它。今天的 Hyperliquid，我認為就是用這種方式。

所以即使在監管層面上有一定的 backlash，我指的不是針對 Hyperliquid，而是整體行業。我跟比較 inside、知道美國監管的這些人討論之後，他們給我的結論是：最大的核心問題還是出在 Hyperliquid 從區塊鏈層面就自己做了撮合引擎和一整套交易機制。從 smart contract level 就在做，那其實就已經是在 offer 這樣的 service 了，因為 Hyperliquid 是唯一一個真正意義上的鏈上 Perp DEX。那這個問題是不是很大？

你看像當年 Base、或是任何一個 ZK Rollup 在討論的問題是：這個地方能不能被審計？ZK Rollup 本質上就是一個私鑰，你能去 revert 很多東西，其實是不抗審查的；如果監管有什麼要求，你是可以配合的，甚至可以 roll back 很多東西。而 Hyperliquid 現在從 L1 區塊鏈層面上，有很多設計觸及到了「你 offer 給大家什麼樣的服務」，這個怎麼定調，是 Hyperliquid 最大的風險。我指的是兩年半以後，現在肯定沒有問題。 這基本上是比較常接觸華盛頓的那些律師會得出的一致結論。

不過我覺得還好。因為他不可能把這個區塊鏈銷毀掉，而且他的 builder code 已經在全世界各地都有了，這個東西你沒有辦法去 reverse。

十三、Trasia 的下一步：聽見市場真正想交易的資產

Mr. Z：最後的最後，Mable 有沒有什麼想再跟聽眾分享的？有沒有一些 Alpha 想釋放？

Mable：從我們的角度，我們要決定 list 什麼 asset，心目中肯定會有一些選擇，但也很希望更多的用戶、或潛在用戶可以給我們一些反饋。 基於各方的意見，加上我們自己對整體市場的判斷，才能更好地得出每一個市場應該上什麼的結論。

這一次宣發說實話沒有太強的感覺，因為前段時間都在猛幹，後面兩個月也要猛幹，所以感覺就是終於可以把這個東西推出去、可以開始推進下面的事情了。更多的還是希望能在不是那麼長的時間窗口之內，盡量多地完成一些目標。

Mr. Z & Victor：今天非常感謝 Mable 姐，在今天凌晨首發新聞稿之後，第一時間就願意到 168X 來跟我們的聽眾分享。我們已經開始使用 Trasia，全力支持。如果你喜歡這集內容，歡迎追蹤 Trasia 和 Mable 姐的 X，也追蹤 168X 的 X、YouTube 與 Substack，把節目分享給更多對 Perp DEX、亞洲資產感興趣的朋友，我們下集再會。

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168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平臺，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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7 月 14 日 6 月 CPI（消費者物價指數）出爐，早盤股市因大幅低於預期的通膨數字一度走高，但收盤時 10 年期、30 年期的真實利率反而一路往上衝，30 年期甚至再創新高。這正好印證了本次來賓本杰明烏薩奇（@Corsica267）長期以來的核心判斷：市場真正的約束不在流動性、而在資金的價格，而這個價格與聯準會降不降息之間的連動，遠比多數人以為的微弱。

本杰明烏薩奇是 X 與 Substack 上知名的宏觀投資者，別人追蹤「資金流向哪裡」，他追問「資金從哪裡來、成本多高、受哪些約束」。在他的框架裡，資產價格都可拆成分子端（盈利與營收）與分母端（資金價格、利率與鬆緊），他刻意把重心放在幾乎無人研究的分母端。這也讓他的結論帶著逆共識色彩：多數人把這輪波動歸因於 AI 的基本面或泡沫，他卻認為方向根本搞反了。「一個價格不是由基本面決定的，是由資金條件決定的。市場能根據資金條件，給到基本面多少價格。」

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z (@168MrZ) · Victor (@vcmktasa) & 來賓：本杰明烏薩奇（@Corsica267）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、宏觀交易框架：價格由資金條件決定

• 二、CPI 弱、股市漲，長端利率為何反而衝新高

• 三、從 liquidity shock 到 funding cost：2026 主線為什麼升級

• 四、Warsh Fed 與「升降息無用論」：不要去賭一個政治人物的立場

• 五、流動性 vs 資金價格：聯準會的「手術刀式」操作

• 六、財政部是吞金獸：AI 與大科技在搶同一批久期資金

• 七、股債負相關為什麼失效：從需求世界到供給世界，與現金的價值

• 八、每日宏觀儀表盤：狀態機、國債曲線與真實利率 × 美元

• 九、快變量與慢變量：核心倉、衛星倉、試探倉怎麼配

• 十、黃金的新角色：被嫌棄的對冲，與做空的硬邏輯

• 十一、宏觀資產為什麼難做：邊際買盤與被迫賣出

• 十二、美國債務的不可能三角：高利率、高美元、高債務難以並存

• 十三、比特幣到底是什麼資產：流動性 Beta 與「不乾淨」的表達

• 十四、非美 AI 供應鏈：韓國、台灣、日本為何是脆弱的交易工具

• 十五、下半年的建議：交易紀律、AI 工作流與「多問幾個憑什麼」

一、宏觀交易框架：價格由資金條件決定

Victor：可以請老師先做個自我介紹，講講你的背景，還有你這套宏觀交易框架是怎麼組成的嗎？相信今天有些聽眾是第一次來。

烏薩奇：我念大學時本科是學做期貨的，因為家裡有長輩在大陸一個央企機構裡做期貨。當時被送到美國一個學校念了一個很偏門的專業，畢業後回國待了很短一段時間，實在受不了那個氛圍就跑出來了。之後大部分時間，不管是幫自家公司還是幫外面的企業，都在做一些長週期的項目：一筆錢投出去可能要花好多年，前幾年先虧、後幾年再賺。

這養成了我一個習慣。很多人研究的是資金走到哪裡去、錢進到什麼板塊什麼公司；我因為這個職業思路，做的是反向的：我研究錢從哪裡來。你去借貸，借來的錢有成本、有約束，機構只能上多少槓桿、只能接受多少利率、只能做多大倉位，這是非常機構行為的東西，跟散戶想買什麼就買什麼、不太考慮資金成本很不一樣。

舉個例子，過去這一個月的下跌為什麼波動這麼大？現在走出來了才看清，基本面沒有什麼大變化，顯著的是資金定價上的變化。這個資金價格從 5 月中一直漲到現在沒有回頭，上週連續四五次突破新高，破到大概 20 年的新高。 所以以我的框架來講，我會以資金價格為原因。「一個價格不是由基本面決定的，是由資金條件決定的。」 同一家公司、同樣的利潤，利率在 1% 我估值可以給到 40 倍，利率到 2% 可能就只剩 30 倍。利率一變動，會把這家公司未來幾十年的收入預估全部打折。我們炒股做風險市場，最賺錢的就是做估值重修，不管向上還是向下。所以我抓的一直是這一條線：資金的鬆緊，看市場能不能正常定價，然後沿著這個去做黃金、國債、匯率和股指期貨。

二、CPI 弱、股市漲，長端利率為何反而衝新高

Victor：最新的盤面，昨天 CPI 出來之後，烏薩奇老師怎麼看？

烏薩奇：這一個禮拜我比較看兩個數據，一個是今天的 CPI，一個是週四的零售數據。從我的交易框架去看，分子端是整體市場的營收情況，經濟還有沒有更多消費、大家願不願意投資，這一部分解決的是利潤和盈利預期；分母端則是資金的價格、資金的鬆緊、利率的高低，這是我更擅長的部分。

今天 CPI 出來，反而驗證了我的一個猜想。早上大家看到一個弱的 CPI，股市大漲，照理來說 CPI 一弱，全線利率都應該下降。可是等到收盤到現在，整個真實利率、10 年期和 30 年期又漲上去了，大概一個多小時前，30 年期真實利率又衝到一個新高。也就是說，至少就債券市場來說：OK，我接受你這次不加息，短端兩年內、三個月內的利息可以下來，但我真正的長端定價沒有從高位降下來太多。流動性可能本身沒有問題，但是資金價格真的很貴，跟降息沒有任何關係。這是我今天得到驗證的事情。

Victor：你上週的周報就提到，下週最主要看 CPI、PPI 和零售銷售，還給了三種劇本：通膨回落＋零售有韌性、通膨高於預期、以及通膨回落但零售明顯轉弱、真實利率下降，也是最危險的一種。我們現在是不是看到了最樂觀的情況？

烏薩奇：我覺得很難算樂觀。今天 CPI 走弱，很明顯是因為油價明顯下去了，整個 CPI 受此影響減弱。接下來看零售，零售有兩部分：一個是名義的（我總共花的錢有沒有減少），一個是實際消費數量。名義這部分很可能因為油價下來而下降，但我不認為大家實際的花銷會變少，這部分韌性是好的。

所以如果只看表面，我會暫時判斷：CPI 下來了、銷售還算穩定甚至有點擴張，這是我們現在比較舒服的狀態。只不過，短端利率下來了，長端如果沒有下來，整個股市就繼續維持一個估值壓縮的狀態。你往上走走走，走到某個位置反覆衝、衝不上去。這是我們今年第一季末看到的情況，也是眼下看到的情況。ES（標普期貨）在 7,600 點一直衝三次沒衝上去，NQ（納斯達克期貨）卡在三萬點附近上不去，我認為這跟資金越來越貴、折現率越來越痛苦有非常強的相關性。並不是這兩個數據好，指數就一定會漲得很舒服。

三、從 liquidity shock 到 funding cost：2026 主線為什麼升級

Victor：你之前寫到，去年主要研究的是流動性、像 liquidity shock（流動性衝擊）是去年市場最大的風險；今年你轉向關注 funding cost（資金價格、資金的獲取成本）。這個轉變主要是看到了什麼因素？

烏薩奇：這是一直盯著聯準會政策和市場週期，觀察出來的變化。去年聯準會沒有結束 QT（量化緊縮），銀行準備金越來越少，同時財政部大量發債。當時市場有一個矛盾：一方面看起來錢很多，另一方面到了月末、季度末或國債結算這些關鍵時間點，所有機構要集中調整資產負債表，就會出現錢的短缺。國債結算時財政部發了新債，我發現資產負債表上的空間不夠、需要借錢維持，這時市場沒錢，大家就集體賣東西。去年這個週期非常明顯，一到結算市場就脆弱，結算完兩三天就恢復，我等於把這個週期做了一年。

麻煩的地方在於，如果流動性衝擊長期維持，一旦某種槓桿結構出問題、整個市場沒有足夠的資產負債表去接這個價格，就會出金融事故。所以到下半年很明顯看到，聯準會為什麼結束 QT、增加準備金管理、增加回購、解綁銀行資產負債表，加上今年上半年的地區銀行和商業銀行檢查，他是有意識地在提高整個系統的承載能力和健康度。

但很奇怪的一點是：聯準會做了這麼多動作去解決流動性，為什麼資金價格一直這麼貴？我自己做了一個工作台去統計，資金價格的增長速度從統計學上來說是一個完全的極端異常值。流動性改善了、錢是借得到的，但為什麼會越來越貴？ 今天 CPI 數據下來、利率也下來，但晚上啪一下又反抽上去，這個對比把「流動性問題」和「資金價格問題」兩件事區分開來了。

回頭看 5 月到現在，市場走法有幾個明顯變化：第一是槓桿下降，原本靠借錢放大收益的交易做不動了；第二是成交量和換手量下降，做市商不敢佔用太多資產負債表，市場深度變薄；第三，也是最明顯的，是廣度收窄，所有錢集中到龍頭公司上。加上最後兩週的價格行為：好消息越來越難漲，很多高開低走、衝高回落，趨勢非常短，一個數據、一次國債拍賣、一份財報就打斷；但反彈又非常快，因為市場現金很多，可長期資金價格沒下降，每次漲到估值上限啪一下又停住。

四、Warsh Fed 與「升降息無用論」：不要去賭一個政治人物的立場

Victor：昨天沃爾什（Warsh，新任聯準會主席）最新講話，你怎麼看？他 6 月上任以來一改鮑威爾風格，變得比較模糊，不想過多影響市場預期，今天講話也在繼續打太極，說不應該因為數據下降就過早宣布勝利。

烏薩奇：跟一個月前比，我看法沒什麼變。他上台時就用一個比較鷹派的發言去講計畫。因為我是個書呆子，全都是看理論，我覺得他嘴上講的這些理論上沒有任何問題，對美國來說是「短痛會痛，但長痛不會那麼厲害」的辦法，只是我不太確定他做不做得到。

我之前寫過，新任聯準會主席上任，第一點是要改變市場的反應函數。這一點他一直很想做，也是為什麼他不給過多前瞻指引。聯準會的鷹派一直很討厭一件事：過去這些年溝通太清晰，市場太知道聯準會會怎麼做，於是提前交易套利，經濟數據弱一點就開始交易降息。所以他們想到的方法就是「我不跟你亂說了，我閉嘴，讓你們去猜」。這個過程一開始走得很不好看，就是過去幾天市場一直在試，到底加不加、減不減，這也是為什麼這麼猛跌猛漲。從這個角度說，他的任務還沒完成，大家還是會猜。

第二點是他反覆在講「我不會輕易降息」。從我的框架去想，降息現在到底有沒有用？事實上沒有用。我那天發了一張圖開玩笑：去年降息降了 3 次，短端利率反而比年初高很多，長端利率更是漲到 20 年新高。各種宏觀因素造成利息往上漲，降息好像沒用。我一直堅持說：聯準會的加息和降息，在短期內對市場利率沒有控制力。我開玩笑說那要不要試試看加息？事實上加息也沒用。 交易員看的是數據變化的斜率（slope），是漲得多快、跌得多快，而不只是漲到多少。所以只加一次沒用，你要連續加兩、三次才有意義，而這一屆聯準會敢不敢連加三次？我覺得還不敢，所以我傾向於它不動，但不排除年內有一次加息的可能，因為降息無關痛癢，而加息一次會稍微嚇大家一下。

這裡我要給一個建議：不要去做賭降息的交易。很多人說沃爾什是川普提名上來的，川普要降息，所以最後一定降息。作為宏觀交易員，我們不敢把話說死，肯定有這個可能性，但市場上大把確定性比這強得多的機會，你為什麼要去賭一個政治人物的立場？ 而且回看歷史，聯準會一定會救市，但他不保證救你：有時候救公司不救股東，有時候救銀行儲戶不救銀行，很多時候他只拯救市場功能，不見得救資產價格。所以不要去做加息降息的交易。

五、流動性 vs 資金價格：聯準會的「手術刀式」操作

Victor：如果聯準會沒辦法很好地管理市場預期，接下來你還會關注哪些因素？像川普、地緣政治會不會更重要？

烏薩奇：我下半年的主線再重申一次：我會一直預設久期（duration，長期資金）的價格會很高。這裡想補一個很多華文世界提得比較少的東西，就是政策的延續性。我有足夠證據認為，聯準會在區分「流動性」和「資金價格」這兩件事。

證據有兩層。措辭上，聯準會越來越把「金融管道穩定」和「貨幣條件」兩件事區分開來，這是債市交易員和聯準會自己都在公開討論的事情。操作上，他用小額度資金去維持銀行流動性，同時強調「我們沒有計畫放寬金融條件」，還在改國債清算機制、解綁交易方的資產負債表、提高資金效率。這是一系列我會說是「手術刀式」的操作：刻意只解決一邊的問題，不解決另一邊。

而且你回頭去看，這不是沃爾什上任才開始做的，是鮑威爾還在任、去年下半年第三季就開始了。也就是說去年三、四季，聯準會和財政部有一個共識，要把這件事區分開來，加強銀行監管、做更嚴格的流動性測試。所以這不是新政策，是跨任期延續下來的東西。我會開玩笑說，這可能不是沃爾什的東西，而是一個貝森特（Bessent，財政部長）主導的內容，同時財政部希望看到、沃爾什願意看到、聯準會鷹派也願意看到。

所以有幾個「預設」要拆開來看：第一，壞消息不再穩定地等於好消息了，就像今天，CPI 出來利率下降可以漲，可是只漲短端，長端價格還在那，所以壞消息對 AI、大科技這些長久期資產的幫助越來越有限。第二，既然長期利率這麼高，不同公司會被驗證：你到底借了多少錢、花出去有沒有足夠回報、自己能不能產生好的現金流、資產負債表健不健康，會越來越分化。第三，流動性安全和估值安全要區分開來，他救市場功能不一定救到你，所以大家要把對冲展開好。

六、財政部是吞金獸：AI 與大科技在搶同一批久期資金

Mr. Z：老師這套框架，其實很像很典型的 free cash flow（自由現金流）、DCF model（現金流折現模型）：把未來現金流全部折現，再看分母的 r（折現率）是多少。我好奇的是，在現在這麼瘋狂、充滿情緒溢價的市場裡，這個東西能多好地幫一個 trader 決定什麼時候買入、什麼時候賣出？因為你的 r 也受限於 FOMC 週期。

烏薩奇：基本上是這樣。我用了一個講出來大家會笑死的偷懶辦法：我直接把分子端的預期加到最滿。當然每週我會看 FactSet 的數據，看他們有沒有上調整體標普預期，但大體上我默認這個增速被拉到最滿，於是我只去看分母端的動作，去關注財政部發債的週期和一些微觀結構上的事情。

光是利用財政部的微觀週期就可以讓一個交易員吃飽：債務拍賣之前利率一定會提高、拍賣完之後利率下來、結算的時候利率一定會提高，靠這個你可以坐著吃飽。

至於分子端，我反問一句：現在這個市場，你不做 AI，你做什麼？你不默認它速度加得夠快，還有什麼別的辦法？所以我默認以科技帶頭的盈利會一直達到最滿的速度。哪怕第三、四季有 1% 出頭甚至不到 1% 的輕微回調，意義也不大，因為第二季營收已經確認很高（18%、23%，我看到比較極端的達到 30%），大家會默認 Q3、Q4 還是會漲。這也是我放棄研究分子端的原因：做分母端可以做股指、國債、匯率、黃金，很多東西通用；研究分子端你會研究到死，很多時候沒有答案。很多人說大宗、國債、黃金難做，對我來說股票才真的超難做。

Victor：所以老師基本上預設分子端、也就是 AI 這邊還是一片大好？

烏薩奇：或者說，我把時間拉得非常長。我不會說一年之內怎樣，我假設這個週期是一個 20 年、30 年的東西，不急著一天或一年翻身。如果用長週期去做，我確實只需要看折現（Discount Rate）就夠了。

Victor：AI 許多公司最近都在做非常大規模的融資，等於在跟財政部搶錢。你之前寫過一條公式：久期壓力 ＝ 長久期供給 − 穩定久期買盤 − 官方吸收 − 槓桿吸收。可以幫大家講解一下這條公式嗎？

烏薩奇：我舉個例子。假設我們兩個是好朋友，我跑來跟你借 1 萬美元、3 天後還，因為關係好你可能不收利息。如果我說一年後還，你就要考慮萬一不還怎麼辦，可能會收點利息。如果我說 30 年後還，你心裡肯定想：兩三十年後的事誰知道？現在市場的情況就是這樣：一堆非常好的公司張口就是借幾百億，要十年、二十年、三十年後才還；同時一堆經濟領先的國家（日本、德國、英國、美國）也在借，也是 10 年、20 年、30 年後才還。

我一直套用「敵在本能寺」這句話開玩笑說「敵在財政部」。大家看到 AI 公司借幾百億很慌，可是對財政部來說幾百億只夠一兩個月輪轉。美國財政部是一個巨大的吞金獸，而且它在一級市場上真的就是要求借 20 年、30 年的錢。 對投資人來說，我現在有很多錢，借你一年我可以借 10 億，你要借 30 年我只借你 1 億。可是這一大批人都要 20 年、30 年的錢，所有人都在搶，怎麼辦？大家就把利息加高、互相許諾更高的利息，於是這批長久期的錢價格就漲上去了。

公式後面的「官方吸收」指的是央行。以前發生這種事聯準會會下場買，但現在聯準會說市場資金太多、不願意再放水，做回購的意願非常少：財政部發債、結算當天可能一次要結算 500 億甚至 800 億，聯準會可能只發 40 億、60 億。而「槓桿吸收」是指以前有人會拆東牆補西牆做套利、吃利差，但現在債市波動很大，做這件事的人越來越少。於是需要借很遠期資金的人越來越多，願意借出的人卻很少。

AI 有一個很大的區別：它一邊在貢獻分子端（盈利很好、未來可期，暫時主要靠 CapEx 資本開支追上去），另一邊在借更多的錢把分母端做高，不斷去市場上用更高利息搶錢。某種程度上，它借的錢越多，估值倍數就越低，每次都需要用營收能力來證明自己能不能衝破估值上限。 每一家 AI 公司單獨看都很理智，我算完帳，這個項目雖然借的錢很貴，但未來收得到錢，值得做。可是全世界的財政部、科技公司、公用事業、基礎建設都在很努力做大自己的分子，所有人加在一起就把分母都做大了，於是整個市場出現一個每次都需要衝破的估值。這就是為什麼有人會說後端、margin（利潤率）或 PE 變得很難做。

七、股債負相關為什麼失效：從需求世界到供給世界，與現金的價值

Victor：前幾天你分享了 Liz Ann（Liz Ann Sonders，嘉信的首席投資策略師）的一篇文，在講過去二三十年股債負相關的時代。現在長端利率越來越受通膨、國債供給、AI capex 影響，是不是因為 AI 時代來臨、地緣政治、加上美國債務體系已經走到動彈不得的階段，讓 60/40（六成股票、四成債券）這套股債負相關的配置框架失效了？對宏觀交易員來說，這會不會反而是更好的時代？

烏薩奇：這件事說到底還是一個供需關係的變化。過去二三十年是一個需求主導的世界，經濟出風險大多是因為需求不足，這種時候股債關係很健康：需求下降、經濟下降、通膨下降，聯準會就降息，股票因盈利預期下降而跌，債券因利率下降而漲，呈現有效的負相關。

現在很多壓力來自供給側。上週聯準會報告承認我們現在是 supply shock（供給衝擊）。需求增長非常偏科，都集中在能源、電力、數據中心、基礎設施，而這些的擴張速度跟不上，加上剛剛講的巨大週期性久期供給。回到最基礎的公式：我們現在有沒有把一個很貴的問題挪到當下、用足夠便宜的錢解決掉？市場沒有這個意願，所以資金成本一直很高。 在這個情況下，債券沒辦法對冲這一層問題，甚至債券本身就是風險的來源，所以每次利率一波動，債券跌、股票也跟著跌。

這就是為什麼我越來越理解巴菲特為什麼拿這麼多現金。現金有兩個好處：一是價值越來越高，二是過去危機裡債券可以幫你生成現金，現在不存在這件事了，你一定要提前預留現金。你不太能再靠單一資產去替代過去債券的對冲作用。 對冲資金價格高昂的問題，一個是拿現金收利息，一個是黃金。但黃金是一個非常有條件的保護：股債同跌時它可能會先漲回來，如果央行有財政紀律或貨幣信用問題，黃金可以持有對冲；但當前這個經濟形勢，黃金起不到這個對冲作用，不要太樂觀。戰術層面上就是積極調倉：看到資金價格上來就減少久期 exposure，等到增長、通膨同步下行、期限溢價（term premium）也開始下降時，再去加久期。

至於 Liz Ann 那個框架，她對比了兩個時代（大約是 60 年代到 1999 年，以及 2000 年到 2023 年）。如果我們現在真的回到她說的那種狀態，特徵就是：波動非常大、回撤非常多，但增長是非常有質量的。不是沒有增長，而是宏觀力量會不斷出來打斷。對散戶來說沒有特別省力的方法：一個是長期持有、接受巨大的心理波動，不要追求買在谷底賣在最高，同時小倉位試探、把對冲安排好，萬一有系統性危機能跑得掉；另一個更簡單的，就是每次都比之前更早止盈，不要「封市場」，因為每天都有交易機會。

八、每日宏觀儀表盤：狀態機、國債曲線與真實利率 × 美元

Victor：老師之前在 Substack 上發過一篇每日宏觀分析入門的文章，裡面有一張圖把交易框架講得蠻清楚：你會看 TIPS（10 年真實利率）、DXY（美元指數）和名義利率這三個變量組成主要判斷，再用黃金、信用、長端利率去驗證。可以多介紹一下這些數據變化怎麼影響你的交易決策嗎？

烏薩奇：這個問題很大。你提到的圖對我來說非常關鍵，但我不太建議大家真的照著那種「四象限」去做。我交了很多學費去學各種宏觀機構的四象限，那個東西是一個指導思路，幫你掌握大概的環境，但你不能真的照它下單。

我很多東西取名叫「狀態機」。為什麼叫狀態機？我們有個成語叫盲人摸象，每個人摸不同部位得出不同結論。我的笨辦法就是：我一個人盡量多摸幾把，哪怕每個地方摸得不特別準，整體上我大概知道這頭象長什麼樣子。 所以第一步我建立一個市場狀態，把所有東西都摸一下：黃金怎麼走、比特幣怎麼走、國債整體收益曲線怎麼走、原油、納斯達克、標普怎麼走。這個觀察結果一定不是單一結果，因為市場同時在交易很多主題，但做熟了你會有一個連貫印象，知道現在主要在交易什麼。

第二步，我很仔細看國債收益率，好處是反應非常快、出了問題立刻價格變動，而且不同期限對應不同問題（2 年期對應什麼、中段對應什麼、長端對應什麼，我之前寫過）。這一步兩個目的：一是看市場在昨天的預期基礎上改變了什麼（前一天說要加息、今天又說不加），這往往就是交易機會；二是看現在哪一股力量壓過別的、哪個問題最需要被定價。照我自己的分類：標普對應增長，NQ（納斯達克）對應風險偏好，比特幣我更多歸為流動性，黃金對應財政紀律或通膨。 把這些疊起來，我大概知道接下來要做多還是做空。

最後才回到真實利率和美元，這兩個東西對我來說是確認資金環境。如果因為一個新數據資金環境放鬆了，我原本要做多的可以比較安心做多；如果沒放鬆，多頭我會小心一點、倉位小一點甚至空倉；如果資金環境收緊，原本的多頭先停一下，或者原本要做空的加倍做空。這在短線裡蠻管用，因為分子端的 guidance 在長期範圍內相對穩定，但分母端變動非常多，所以做那種幾分鐘、開盤頭 15 分鐘進進出出的短線很管用。接下來就是看 slope（斜率），不要只看數字的絕對變化。

要去做股指的話，我還會多看信用端。所有宏觀環境的變化不會直接傳導到股票上，中間一定經過信用面。很多時候一個利空出來你急著做空，卻發現市場沒跌、或過幾天才跌，常常是這個信用端的事情：利空要不要傳導到融資面、對企業融資造成影響，或資金價格過幾天才變。像今天，我覺得納指漲得太快了，估值明顯沒有修復到原來的位置，但盈利非常強、風險偏好非常強、納指領漲，而 ES 還在它今天該有的位置上，這一點我會特別小心。所以股市對我來說最難做，要同時考慮分子和分母，而大部分人只研究分子、不研究分母，一旦像過去這一個半月市場由分母主導，啪啪啪就打臉了。

各個資產價格的方向互相打架怎麼辦？這也是很多人常問的問題。我用兩個方向思考。第一，是有明顯時間差的。比如為什麼我一直認真做黃金，因為黃金對利率直接敏感：資金條件收緊，黃金明顯先跌，然後下一步我們就看會不會對標普、納指有所傳導。一般平穩情況下，黃金下來了，上面納指一定會有一個小規模的跟跌，哪怕跌得非常短。所以很多情況是各資產之間的時間線問題。

第二，就是我把各個東西分成不同類型（標普＝增長、納斯達克＝風險偏好、BTC＝流動性＋部分風險偏好、黃金＝純粹的利率資金面）。比如昨天和今天很明顯：為什麼之前納斯達克領跌、標普跌得沒那麼多？因為資金價格會去衝擊那些高久期資產，納斯達克是高久期資產、資產負債表質量沒那麼好，受影響最大；標普那 500 多家企業資產負債表性質比較好，所以抗跌。你知道現在市場上什麼東西在主導，這一點非常重要。

九、快變量與慢變量：核心倉、衛星倉、試探倉怎麼配

Victor：你之前常提到快變量和慢變量。對你來說有哪些重要的快變量、哪些是慢變量？你會怎麼配置長線和短線的部位？

烏薩奇：我一直把自己定位成投資人而不是交易員，兩個原因。第一，我不靠這個吃飯，我的日常工作是管我自己的錢、我的商業地產；第二，我的持有週期相對蠻長，一個東西下去兩個星期、一個月我不太動，除非我看到整個框架結構變了（原來預期資金價格漲、現在漲不上去了），我才平倉。

我做的是慢變量。慢變量的好處是它發展得很慢，但很難被打斷、很難回頭。比如「資金價格上漲」這件事，從去年川普上台到今年，一年多的週期一直沒被打斷過。所以我的長期核心倉拉在慢變量上，然後透過快變量（我做很多股指期貨和別的期貨）每天去操作。

具體來說我分成幾部分。最底層是對冲的底倉，由一部分長債和黃金組成，無論發生什麼我都不動，哪怕現在浮虧很多，就是為了怕出現萬分之一的情況。中間是核心倉，我壓住兩條主線：一條是增長（這個泡泡還沒到要破的程度，所以標普一直拿著，是我的核心倉；納指長得好但波動大，我看情況做），另一條是長期壓住久期會一直上行，所以我一部分的長債做空一直存在。美元我持續看多（多頭這兩天先去掉了）。再往上是衛星倉，比如這段時間我一直在做空黃金，這是對這個波段的表達，不會因為黃金跌就把底倉的壓倉取消掉。

核心的心法是要管得住手。很多本來是短期邏輯的東西，你害怕它影響到長邏輯就去動了，或者反過來，原本說好拿一年，結果兩三天不漲就砍掉，砍掉幾個月後啪一下回來。這是我一直在克服的交易紀律問題。

根據我自己的時間軸，我會認為下週一和二之間會有一個波動，到了那個時間我非常確定我會做空黃金，然後可能會趁低點加一點 NQ，這是我現在大概的想法。

Victor：為什麼是下週一二？據我所知，到時是臨近 Google 財報發布的時間，會有影響嗎？

烏薩奇：這個要講的話，可是要付錢的喔（開玩笑）。不是啦，我還是那句話：我有一套觀察利率的方式，非常確定利率端那時會有波動，於是黃金一定波動。但股指怎麼走是另一回事。所以到那個時間我會先小倉位試探做空黃金，接了再加；如果這個利率波動確實影響到股指，我會去買一個 dip（回檔）。我不太確定股指會不會跌，但非常確定黃金會有波動，如果股指跌、而且我判斷它至少在那一次的性質上是技術性的，我就會去買。基本上，黃金和長債是我的交易表達，而 SPY 或 QQQ 是我對美國這個週期看漲的長期確認。

十、黃金的新角色：被嫌棄的對冲，與做空的硬邏輯

Mr. Z：我蠻好奇黃金老師怎麼看？我們年初有看黃金、也蠻 bullish，不過現在黃金好像又有點淡出了。這是一個很難的問題，我沒什麼太好的見解，但我覺得年底可能隨著選舉或一些地緣政治，今年底、明年初黃金又會回來。

烏薩奇：完全有可能。我來認真聊一下黃金。從我的角度，黃金首先是我的一個組合保護，但它是有條件的，應對的是貨幣信用問題、財政紀律問題，或者替代一部分長債的作用。所以這塊壓艙石我不動，但我也沒太指望它漲。而做空黃金是因為邏輯非常硬：如果資金價格很高、長久期價格很高，股市容易波動、利率容易上漲，市場經常出現「我要急著出售現金等價物」的情況；加上黃金不產生利息，而聯準會現在發債發得這麼凶、結算數量越來越大，每一項都是對黃金的利空。

我希望大家想一件事：你在做空或做多某個標的的時候，到底在表達什麼？外面有人說現在市場很難做、這麼多央行在減少美債暴露，對，但這是一個慢變量，我們暫時還沒看到一個推動黃金急漲的快變量。慢變量非常緩慢，除非接下來到了某個情況、大家重新開始懷疑美國和它的財政紀律，不然你只好一直等、一直做左側。

如果硬要說黃金的操作：你如果真的買了，就拿在手裡、一段時間內不要指望它漲，那個東西真的是對冲用的，不要當交易品。你不如去買一塊金磚、一個金幣放在家裡，也許讓你更舒服；如果放在倉位裡看它一直浮虧，會很難過。 現金現在這麼貴，我拿現金存短債不斷有利息，出了事現金也不太會出問題，那我為什麼要去賭黃金？黃金現在真的是一個蠻被嫌棄的東西。

十一、宏觀資產為什麼難做：邊際買盤與被迫賣出

Victor：黃金這兩年的邏輯開始改變，以前比較像避險資產，現在股債負相關的相關性消失了，也越來越常出現跟黃金其他資產同向漲跌的狀況。可以幫大家梳理一下黃金定位變化的底層邏輯嗎？

烏薩奇：去年黃金大漲有幾個原因：對川普政府不信任、對美國財政部紀律不信任、甚至對美國經濟情況不信任。指標上，去年美元一度跌到 95、96，這是很大的助漲原因，加上一直在講央行減持美債、增持黃金。按我的框架，當一個宏觀資產從一個「定價品」變成一個「交易品」的時候，要嘛是市場出了很大的問題，要嘛是這個標的本身出了很大的問題。

轉到今年，有些東西已經擋不住了。現在確認的就是兩件事：財政部會繼續大量發債（不只美國，全世界財政部都是），這件事至少接下來 6 個月沒有人會質疑；AI 企業會繼續大量借錢，6 個月內也不會變。反過來，美國會不會在 6 個月內財政崩潰？不可能。AI 會不會在 6 個月內崩？也不太可能，而且就算崩了，很多人是非常希望它崩、把泡泡擠掉，後面還能做五年十年。這底層代表大家非常確信：我需要把錢押注在投資增長上，而不是對冲上。

講難聽一點，我拿黃金對冲個鬼，利率一直漲上去，我持有黃金有什麼意義？這也是為什麼我分得很清楚：一部分底倉浮虧仍在那不動，但從各個角度說，現金很貴，我把現金存在短債裡不斷有利息，出了事現金也不會出問題。

美元方面，我的枯榮線是 100.8：如果沒有跌破、甚至站穩在 100.8 以上，我不會改變看法。很多機構在講美國通膨下來、增速（是增速，不是說經濟不行）放緩，所以美元會不行；可是問題在於，全世界基本上更加不行，那麼多國家在買美國股票，美元會很容易下來嗎？我不覺得，所以周期性地做多美元也是我在做的事。我對黃金還有一個很長期的看好，但要直到世事變化到大家開始質疑美國玩不下去，你認為 6 個月內大家會認為它玩不下去嗎？很難。

接下來講一個很有意思的事。很多人說宏觀資產（黃金、原油、長債）比股票難做，一般人不要碰。有位很厲害的大佬跟我說，理由是這些市場非常深、定價很全，小散戶掌握的資訊不夠充分所以玩不過。但我的理解不是這樣。宏觀資產的難度在於：每一個買進和賣出的玩家，都希望這個標的發揮不同的作用。

股市邏輯簡單，我看多就是看多、看空就是看空，建立在一個相關性判斷上。但宏觀資產不是：貴金屬，央行買是為了儲備、工業買是為了使用和對冲原材料價格、機構買是投資和對冲、散戶買又是另一回事，還有地緣政治因素。宏觀資產的買盤和賣盤，是根據這個資產在他們眼裡的定義來決定的，價格不是最重要的因素，而這個定義在每個玩家眼裡都不一樣。這是它難玩的一點。

我在一些小群裡跟朋友講兩件事。第一，宏觀資產的上漲由邊際買盤決定。因為大部分人不在乎價格，但總有人在交易，是邊際上的那些買盤在決定價格。所以沒有突發事件的時候，不要把慢變量邏輯拿來定價，慢變量只能保證你跌的時候有底，不能保證你會上漲。第二，宏觀資產的下跌由被迫賣出決定。 黃金指數大跌時，央行不會因為價格跌就減倉，因為它們持有黃金不是為了賺錢，而是貨幣價值對冲；它們要賣，是在匯率波動、急需美元的時候被迫賣。所以宏觀資產的大跌基本上都是持有方被迫賣出。我大量的做法就是跟蹤它的被迫賣出：你的黃金必須換成美元、你的美債因為波動過大不敢再拿的時候。長期來看，宏觀資產的打法是：短線高頻做空，長線以對冲的性質拿住。

十二、美國債務的不可能三角：高利率、高美元、高債務難以並存

Victor：老師現在怎麼看美國的宏觀債務問題？你之前寫過美國化債，講到高利率、高美元、高債務，這也會影響美元的潮汐。

烏薩奇：說實話我不太認為化得掉。剛講沃爾什的時候我說他的框架真的很好，但我不太相信他的方法能幫財政部化掉這個債，因為很多變量是人的因素，很難。今年年初寫的美國債務不可能三角的那篇文章，對我來說到現在還是一個指導性的作用。

當時我假設「如果我是財政部我如何化債」，歸納了很多可能性，結論很確定：如果我的真實利率高上去、美元同時高上去，而債務又已經很高、越來越高，把這三個放成一個三角形：在債務高的情況下，真實利率也衝高、美元指數也衝高，這個東西不可以長久。所謂不可以長久，就是你可能撐幾天、最多一兩週，一旦超過那個時間，整個系統會變得非常不穩定。 你看過去這一個月左右（6 月接進來之後），系統是不是就非常不穩定？一旦三者同時維持「高債務、高利率、高美元」，就很容易開始跌，這也是為什麼某種程度上我之前開始看空，就算股市漲得再好，也非常容易回調。

相反的情況是「弱美元、弱真實利率」，那更簡單：市場開始對美國不信任，要把美元和美元計價的資產撤出來，利率被推高，債市和財政端就要爆，股市會掉下來。基本上就是這麼一個情況。

十三、比特幣到底是什麼資產：流動性 Beta 與「不乾淨」的表達

Victor：你之前在黃金的文章裡也寫到比特幣、Crypto 跟黃金的關係。很多人說比特幣是數位黃金，它本身也對全球流動性非常敏感。老師現在怎麼看比特幣？

烏薩奇：那我可能會被大家罵死。我不是說比特幣有任何問題，但有兩點：第一，至少對我來說，大部分時候我是在做空；第二，我覺得不是比特幣這個標的不乾淨，而是它的交易表達非常不乾淨，什麼東西都沾一點。

我看盤時一定先看比特幣，我把它當成一個流動性的 Beta，加上一部分風險偏好。 經常看到一個情況：納斯達克領跌、黃金跟跌但沒跌那麼凶、比特幣跌得最少或只是震盪，那就很明顯是一個利率問題、流動性問題沒那麼大，利率波動造成納指上下，流動性需求帶跌黃金，而比特幣作為純流動性資產受影響小。但接下來你就要做一個預期：風險偏好收縮會不會把比特幣再跌下來？如果納指跌得多，很有可能。反過來，比特幣常常先漲（風險偏好高、流動性恢復），接下來納指也能漲上來，然後比特幣被抽水拿去買美股。

這也是為什麼我認為比特幣很類似前面講的宏觀資產：買和賣的人目的不一樣。資金非常不穩的時候，錢會躲進比特幣裡。如果你真的要靠認知來做，就要去看別的資產，看比特幣相對別的資產是什麼性質、什麼位置。

至於「數位黃金」，我覺得它可以成為一部分的數位黃金，但你不可能所有東西都按數位黃金來交易。當年我做利率時選擇黃金而不是比特幣，在於黃金的共識維護成本非常低：你拿出一塊金磚給別人看，大家不太會問問題；但比特幣會被問更多：你的協議怎麼回事、當地金融機構能不能接受、極端情況下網絡電力穩不穩定。它和黃金相同的地方，是作為一個主權以外的資產：如果市場開始說某個政府要資本管制、主權信用有問題、法幣購買力出問題，黃金和比特幣都有這一部分主權外資產的定價。但黃金本身還是一個維護成本非常低的儲備資產，這兩部分要分開。

Victor：所以如果要把比特幣當宏觀資產交易，你還是會去看更源頭的真實利率、或者去做黃金，而不是直接做比特幣？

烏薩奇：對，因為它在每一個表達上都比別人弱一些：流動性表達比黃金弱，黃金會更容易直接對利率跌，而比特幣不見得直接對利率跌，它受風險偏好影響；納指則在現在這麼強的 AI 事實下比較容易先領漲。所以它比別的東西都稍微複雜一點，當你想做某個交易表達時就沒那麼乾淨。並不是它不好，而是它獨特的特性需要在一些時刻才能被表達出來。所以我基本上都是情況不好、衝擊多的時候，先丟一個空單下去，市場最髒的時候我會幹這個事。

十四、非美 AI 供應鏈：韓國、台灣、日本為何是脆弱的交易工具

Victor：對於全球各個市場的 AI 資產，老師怎麼看？近期韓股不斷在殺槓桿、連帶影響美股；台灣、日本股市近期也有回調，但相對韓國沒那麼多。這些非美市場也在你的觀察範圍裡嗎？

烏薩奇：會，因為我做宏觀，會了解美元價格、看美國市場的吸血情況。美國現在這種情況，它的吸血能力一個是匯率的吸血，一個是久期需求（主要以財政部為主，因為美債市場很容易把海外市場拉爆）。 4、5 月的時候我們在小群裡就講這個事。當時我們做的是比較老土的宏觀理解，做空越南、印尼，這些也空了、匯率也跌了，但沒想到是韓國先爆，這是我非常不擅長的一件事，因為我對分子端的研究比較粗。

退一步從交易結構看，韓國、台灣、日本這幾個市場的共同特點是：外資佔比比較高、指數很集中，尤其韓國還有槓桿 ETF 和那麼多衍生品。這決定了一件事：即使基本面沒有任何改變，價格也會因為倉位、匯率、融資這些東西劇烈波動。 另一方面確實有好處：晶片、儲存、設備的盈利彈性非常大，尤其估值比美國便宜很多。好處和壞處疊在一起，如果你講韓國，所有的低 Beta（低估值優勢）它都佔到了，匯率、外資流動、產業週期、地緣政治、槓桿倉位也都佔到了。彈性非常大、盈利非常好，但它是一個非常糟糕的交易工具。

所以我說：大家多看宏觀、多研究分母端，分母端鬆了以後，他們那邊會走得比較順一點。還有一句我一直講的話：你到底在試圖通過這個東西做什麼樣的表達？不要只想著賺錢，每一單大家都想賺錢。所有這些供應鏈資產，你是不是應該拿同樣的倉位和週期去做？好像不應該。你越靠近週期、越靠近槓桿的，就要把產業判斷和交易判斷分開來，這是比較考驗散戶的一件事。

十五、下半年的建議：交易紀律、AI 工作流與「多問幾個憑什麼」

Victor：老師本身也是一個獨立交易員，你是怎麼把交易做成一套系統的？你怎麼控管勝率和槓桿部位？

烏薩奇：我完全不是交易員，我是投資者，算不上交易員。這部分我寫過復盤：一開始我覺得自己管不住手、就想賭一把。後來發現我最大的問題是：原本一個東西我說好只做 3 天、條件在這裡，結果做反以後我會找很多理由安慰自己，把一個原本三天的方向按「三年」來解釋：這個產業長期週期是這樣、這個慢變量在這裡。也就是原本三天的交易，被我拗成長線。

另一個相反的錯誤是，原本說好拿一年，結果兩三天不漲就砍掉，砍完幾個月後啪一下回來。今年做農產品就有這個進出的問題：兩邊打仗開始時我做棕櫚油的油料、種子、小麥，一開始是對的，然後反覆加倉減倉，最後覺得大概結束了就不做了，現在又起來，可是如果你看農業這條線（今年的厄爾尼諾的天氣現象、小麥減產、戰爭運輸、油價、很多南亞東南亞國家的匯率問題），這其實是一個 9 到 12 個月的長線，你是不是不該兩個月就砍掉？

這也是為什麼我一直講該止損就止損。 我們交易小群裡有些人很厲害，比如黃哥（@labubu_trader），有時候我判斷該出去了，他說再拿一會，結果一會果然開始跌，他就一路加多倉把均價做下來，等反彈到點位。不是所有人都能這樣玩，我做期貨去年爆倉過兩次，就很不願意扛倉。統計上，期貨你買錯進去，如果能扛兩到三個星期，大概有六成幾到八成不到的機率價格會打回來（前提是沒有特別極端事件），問題在於你這兩三個星期扛不扛得住、會不會先爆倉。

Victor：止損確實是很大的課題，很多人都有短線拿成長線的經驗。那老師在止盈這方面做得怎麼樣？

烏薩奇：坦白說，止盈其實是我一個很大的問題。我可能這輩子再怎麼努力賺的錢，加起來也沒有繼承的錢多。所以對我來說，交易是試圖用努力來證明自己，我會拿它寫文章、全情投入。我做交易是在證明自己比別人聰明，而不是比別人賺得多。 我最擅長做黃金和國債期貨，因為觀察最直接，某種程度上算是把我的世界觀變現。

講到自我修正，我其實蠻誠實：這次資金價格的問題，我大概到 6 月四五號才回過味來覺得不對，6 月 7 號開始發東西。相對散戶我算比較早那一批，但機構其實 5 月初就在做這件事了。我自認為已經花了很多時間、學得很快、反應夠靈敏，結果還比機構晚了差不多一個月整，這是我覺得很可怕的一件事。但我很擅長打自己的臉，我特別擅長打自己的臉。

這帶到我的 AI 工作流。AI 我是拿來「挑戰我」用的：我學到一個新東西，就講一遍給 AI 聽，讓它來問我問題、試圖把我擊穿，這樣我能確認這東西我真的學會了；我觀察到市場的某個現象，總結成框架去解釋，解釋完扔給 AI，問它「我這裡面有多少種可能是錯的」。 有朋友問，AI 如果說錯了、我豈不是學錯了嗎？關鍵在於：我們沒有足夠的知識儲備去挑戰 AI，但 AI 絕對有足夠的知識儲備來挑戰你。 不是它說得對於是你向它學，而是它跟你說你哪裡不對，然後你自己再去學、去補。

Victor：最後想請老師給我們的聽眾一些建議：2026 下半年，大家要怎麼趨利避害？

烏薩奇：因為我是分母派，我肯定反覆跟散戶說：去研究一下分母。分子端已經有絕對足夠多的人在研究了，你能掌握到的資訊，分子這端有太多人在研究；分母端的討論沒有同樣那麼多。所以關注、學習一下分母端，注意當下的信用和利率是不是允許估值繼續擴張，對這個要有把握。

第二，如果真的去看指標，不要看指標的絕對位置，今天漲了 10 個 BP、5 個 BP 沒有用。所有正規的交易員都是在做斜率：通膨降低速度的斜率、國債增長速度、大宗原材料成本的斜率變化，做 slope、做二階導數，不要看絕對價格位置。

第三，如果真的很難做，現在現金收益非常高，短期內又不用動腦子的話，現金真的很省事。我現在拿的現金比以前想像中要多，一方面是現金收益高，另一方面是債務風險下拿現金不斷補子彈會非常有用。

Victor：很多人說「bottom is in（底部到了）」，因為韓股昨天收了一根大針、存儲又漲上來。現在對老師來說，還是會比較保守一點？

烏薩奇：我還沒有等到完全確認，我覺得今天 NQ 衝得太快了。最樂觀的情況在我眼裡是：增長繼續增長，而分母端一定還會再收縮，因為財政端發債和企業借錢做 CapEx 這兩件事短期內絕對不會變。所以大家需要適應一個「高利率環境當中的成長」：一方面分子端增長需要不斷驗證，另一方面企業需要一定時間去適應這個高融資成本，然後才能走上去。 不要覺得反彈了就能非常順地衝上去，這個時間點其實蠻尷尬的。我覺得你相信會漲沒有問題，一定還是會向上的，但不要把這件事想得這麼順。

也謝謝大家願意聽，謝謝你們讓我這個話癆講了這麼長時間。我還想多留一句話給大家：多問幾個「憑什麼」。 我們平時常見機構或大佬給你一個結果、一套邏輯，有些人聽過就過了。如果你想變厲害，就多問一句：憑什麼那個指標就能證明？憑什麼這個框架就能成立？憑什麼這兩種資產在這個情況下有關係？為什麼那麼多做得好的大佬互相看不順眼、脾氣又很差？因為他們都在問「憑什麼」。第二步、第三步是質問自己：憑什麼我可以這麼認為？憑什麼我的假設能成立？

如果只留一句話，就是這句：多問憑什麼。也用 AI 去做這件事，讓它挑戰別人、挑戰自己。

Victor & Mr. Z：今天非常感謝本杰明烏薩奇老師來 168X 跟我們深聊，也謝謝所有收聽的朋友。如果你喜歡這集內容，歡迎追蹤本杰明烏薩奇老師的 X 與 Substack，也追蹤 168X 的 X、YouTube 與 Substack，把節目分享給更多對宏觀交易感興趣的朋友，我們下集再會。

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關於 168X

168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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