硅基资本市场没有泡沫只有定价

今天的文章可能会有点长了，毕竟是好几天才攒出来的文章，需要一些耐心才能看完。在正式展开之前，我要提一个比较“耸人听闻”的观点:

未来的资本市场，可能不会有泡沫了，只有范式跃迁带来的暴涨，范式跌落带来的暴跌。

这个结论，并不是为了哗众取宠或者博人眼球，而是这几天在梳理宏观经济、行业趋势、资本市场变化等多维度信息后得出来的，尽管2-3天时间能覆盖的样本比较少，但是维度足够广，我认为这个结论应该八九不离十了。

先来聊一聊泡沫。

这几天网上有个段子，在解释为什么老登不买科技，因为老登经历过2000年的互联网泡沫，15年的科网股泡沫，21年的赛道股泡沫，这轮Ai泡沫就不参与了。

从17世纪郁金香泡沫开始，人类资本市场短则十几年，长则几十年就会出现一轮泡沫，泡沫确实血洗了很多人的资产，从而导致很多人把远离泡沫当成了祖训，被刻进了骨子里。

我并不觉得这有什么问题，每个人都应该守着自己的能力圈，守着自己得来不易的资产。只不过，大部分人都爱一刀切，在远离泡沫的过程中形成了自己的信息茧房，在远离的过程中丢失了近距离观察的机会，从而被时代抛弃。

这种例子近年来随处可见，最典型的例子就是比特币，在比特币从小众极客玩具到席卷全球区块链交易的过程中，无数次被人提及虚拟币泡沫，又一次次打脸，到现在已经成为了跟黄金一样重要的资产。

未来，6万亿美金的英伟达，1-2万亿美金的存储、1-2万亿的光模块等各种科技资产也会在无数次的Ai泡沫警示中，一次次打脸众人，成为全人类历史中阶段性的资产高峰。

为什么过去的资产价格很容易形成泡沫，而现在的资产，出现泡沫的难度越来越大？核心的原因，我认为是资本市场的信息差在Ai工具的加持下，逐渐消失了。

Ai带来的信息的极速传播，带来了极致速度的资产定价，让资本市场的信息差消失了，资产充分定价消灭了泡沫。

这种充分定价，既包括科技的暴涨了也包括老登持续的暴跌。未来的科技大跌以及老登修复上涨，也都会是因为产业端的变化驱动，而不是情绪驱动。

在郁金香泡沫阶段，信息的传播速度是极慢的，郁金香价格暴涨传导到产能扩张的链条和时间都非常非常长，资本有足够的时间在供给打开前炒作价格，而信息传播速度慢也让“乌合之众”的羊群效应极强。

在互联网阶段，信息的传播速度已经很快很快了，但是信息的规模增加了几个数量级，我们又缺少足够的工具去整理数据，去伪存真，所以在互联网时代，传播速度快，信息整理慢，依然很容易会产生泡沫。但是到了Ai时代，Ai的信息整理能力实在是太强了。

我现在每天坐在家里，一天分析整理的规模大概是5年前能整理规模的50倍，甚至100倍。2015年我花了3个多月时间去整理爱尔眼科的所有公开信息，研究每个子医院每个季度的营收、利润变化，现在同样的工作量，ai可能2-3分钟就解决了。

这还只是普通人的普通算力以及普通算法，顶级机构有更强的算力，更强的算法，更多的资源，他们对信息的整理速度会更快。一个行业的订单情况，库存情况，技术变化情况，他们可以在分钟这个维度实时监控，再通过Ai的实时分析进行定价，选择卖出或者买入。未来随着ai应用的下沉，这种速度会更快。

碳基资本市场，人有情绪才会有泡沫，硅基资本市场，机器人只有回归分析和估值公式，不存在泡沫了。

于是我们发现，最近的科技大牛股，泡沫率都极低，最典型的就是中际旭创跟源杰科技。我复盘了23年开始这2只股票的股价、pe和业绩增速等多项指标，每次在业绩报出来前，股价的走势就会呈现明显的泡沫化，甚至短期都会跌破20日线这样的不良信号，但是只要一出财报，依托净利润的所有基本面指标都会迅速改善，从而抵消价格泡沫。

这不是资产泡沫，这是专业投资者在利用信息优势、工具优势，在提前进行资产定价。这不是个例，而是目前市场的普遍情况，反映在量价关系上就是近期的大牛股都在呈现的特征:

股价几倍的上涨，但是成交量不放大，换手率轻微增加，成交额随着股价提升出现爆发式增长，我拉了下近期很强的3只股票，生益科技、中船特气和铜冠铜箔，表现出来都是一样的特征:

生益科技股价从去年底的50多涨到了170多，但是成交量最多只增加了10%，中船特气在3个月内增长了接近10倍，成交量放大了不到50%。铜冠铜箔股价170的时候比30块的时候还缩量了！

这种几倍，十几倍的股价暴涨没有放量，说明主力资金认为现在的价格是合理的，只通过小规模的流通盘在交易完成定价。

这种股票非常非常多，我只是找了几个案例，几乎近期的大牛股表现出来的几乎都是这样的特征。量价关系的变化是结果，并不是原因，而呈现出这种结果的原因是因为在企业层面、产业层面以及宏观经济层面出现了非常大的变化。

企业层面，像我们前几天聊的生益科技，替代了台光在CCL中的生态位体系，中船特气是承接了日本的核心产能，铜冠铜箔则是在HVLP领域的极度供给缺口带来了预期的快速提升。

在产业层面，最近也在发生一个巨大的变化，年初我们讨论的Ai时代从训练时代进入到推理时代，现在这已经不是推测，而是已经在订单上反映出来了。

最典型的是，近期的企业级云服务器的出货量大增，从而带动了相关半导体上游的景气度持续升高。比如普通DDR5的出货量，近期同比增长了170%左右，使用MRDIMM高速接口的DDR5的渗透率也开始爬升。

企业级服务器不需要跟英伟达的训练级Ai服务器一样先进，企业级用到的很多小模型，不需要太大的参数，但是需要存储更多的知识库。Ai推理在企业层面的渗透在加速，目前渗透速度最快的是Ai质检这块，相关需求的提升已经显著抬升了光学镜头的景气度。

而企业级的Ai需求渗透是土壤，渗透率提升推高企业付费意愿，进而提升企业端大模型投入的ROI，推动更多的团队进行工业大模型的训练，Ai的训练需求提升。

也就是说，ai发展从训练端到推理端的切换不是一蹴而就的，而是脉冲式的。23-25年是训练时代，26-29年是推算一体时代，26年开始推理的渗透率会持续提升，训练端会脉冲式下滑。

训练跟推理的区别是非常大的，训练时代，只有能力最强的大模型才能存活下来，目前美国只剩下openai，anthropic，谷歌能玩，其他全部会死掉，国内的可能会多几个，也多不了几个。而推理端是金字塔级的，不同应用场景的推理需求是错落的，像机器人、工业智能、自动驾驶这些领域，需要的推理要求很高，要低延时、高准确率。但是在生成式文字、娱乐端的要求就低很多很多。

从成本最优的角度来看，现有token极其昂贵的情况下，针对不同场景不同应用进行分层算力搭建就开始了。表现在近期的时候市场，像芯原这样的asci定制芯片公司，中低端的存储，pcb价格又开始缓慢上涨了。

集中的训练需求向分散的推理需求扩散，推理需求以直接订单的形式提升了行业的景气度，这也就是解释了，为什么6月开始，已经过热了的存储、半导体设备、中低端pcb在跌了一段时间后又开始上涨了，而且有硅基通胀的意味。

最后来说下宏观层面，为什么我刚才说了一个2029年，这并不是拍脑袋，这个是有研究在支撑的计算结果。

过去的房地产和大基建时代，房地产和大基建占到了整个GDP的20-25%，而目前国内的先进制造，包括新能源车、芯片半导体产业、光伏储能等先进制造领域在国内经济中的占比在15%左右，按照这些行业目前12-15%的年度增长速度，大概会在2029年超过房地产大基建在经济中的占比。

今年上半年，先进制造领域占比提升，新的经济动能已经开始显现了。上半年国内的传统服务器出货量快速增加，除了企业发现Ai效率更高，还有很大一部分驱动因素是这部分企业在景气度回升后增加了数字化需求，只不过这部分企业在国民经济中的占比不够大，无法在房地产大基建势能下降的过程中对冲下行压力，但是到了2029年，先进制造提升的势能会完全承接房地产基建的下跌势能，就能完成中国经济的结构升级。

当然，房地产时代跟先进制造时代的差异也是比较大的，最大的区别是房地产的下游覆盖更大，但是人均收入更低。而先进制造的直接享受人群更少，但是收入高，外溢能力更强(高科技人群比农民工更爱花钱)。这种差异会显著改变未来的消费结构，高端消费的天花板更高了。

2029年前后，中国经济结构化转型很大概率完成，目前大量的科技股已经完成定价，部分科技股会因为技术路线、供给缺口改变等原因向下定价，而科技的最后一个赛道有可能会在29年触顶，同时包括消费在内的老登，会在调整7-8年以后触底，这个大的基本判断目前看最终落地的概率可能性会很大。

写到这里我们可以总结下。

目前，不管是股市上的体感差异，还是经济上的结构化差异，都不是市场在犯错，而是客观地在定价，从投资角度，要顺势而为，不要依靠个人体感进行逆势投资。

Ai对市场的影响是多方位的，Ai直接影响了信息传递路径，加快了股票的定价速度和定价的准确性，目前的股票涨得高但是几乎没有泡沫。

同时，Ai在产业端的渗透为后面的专业大模型的训练提供了变现价值，提升了大模型训练公司的ROI，进而导致整个Ai的市场行情会极其长尾。宏观经济已经在先进制造的驱动下局部回暖，提振了资本开支，但是结构性的体感会在2029年前后才会逐渐抹平。