转发自：行知美股

本文是外资交易台在美股暴跌后，和客户交流的记录，比较准确的传递了现在美股市场的机构投资者们的情绪和观点。

我们的市场发生了什么？

仅在一夜之间，围绕人工智能的市场叙事就发生了彻底改变，与此同时，纳斯达克期货的年内累计涨幅被完全抹去。

在过去 24 小时的客户讨论中，许多尖锐的问题被抛了出来。最关键的问题是：AI 资本支出的效率和由此决定的可持续性究竟如何？

换一种方式表达，这实际上重申了人们对 AI 投资回报和支出合理性的疑问，同时也强调了自 2022 年 11 月以来这个领域急剧演变的潜在颠覆风险。

毋庸置疑，美国大型科技公司即将发布的财报（尤其是微软和 Meta 在周三晚间的业绩）将面临巨大的压力。

至少，市场需要某种保证，AI 资本支出的 “地毯” 不会被突然撤走。

我们也非常好奇，是否会出现一些针对新兴竞争对手的起源、行为和质量的攻击性论述发言。然而，不可忽视的现实是下方的这张图表——它显示了美国市值的巨大复合增长，而今天，这一增长将受到激烈的争论：

此处可以引用一位伟人的智慧：

“试想，如果我们在 1999 年坐在这里讨论互联网……我想没人会估计到 20 年后互联网的规模会如此之大。当时我们没有 iPhone、没有 Uber、没有 Facebook，等等。然而，如果你在 1999 年买了纳斯达克指数，你会经历 80% 的下跌，直到这些成果实现。AI 不会重现互联网的这种情况，但可能有相似之处——AI 可能会像互联网一样经历巨额资本支出，这种支出虽然每天都在带来增量回报，但真正的大规模回报可能需要等四到五年。”

需要明确的是，我们依然对美国科技公司在结构性上的统治地位充满信心——而这些公司现在可能有更多的动机加大支出。

然而，从战术层面来看，我们怀疑未来几天会看到散户投资者迅速减仓（对冲基金已经数月来积极降低敞口，所以这实际上关乎家庭投资者的反应）。

我们的客户在反馈什么？

今天的讨论很大程度上围绕着本周末事件发展的潜在受益者与受损者，而非直接否定 2025 年开局以来主导市场的 “美国例外论（US exceptionalism）” 叙事。

对此，我们觉得 Gavin Baker 在 X 上的以下观点非常具有启发性——

“结论：

1）降低训练成本将提升 AI 的投资回报率（ROI）。

2）从短期来看，这对 AI 训练资本支出（capex）或 “电力” 主题没有任何利好。

3）目前 AI 基础设施领域的赢家（涵盖科技、工业、公用事业和能源）面临的最大风险在于，精简版本的 r1 模型可以在高端工作站本地运行（有人提到 Mac Studio Pro）。

这意味着两年内类似的模型可以运行在超级智能手机上。如果推理（inference）迁移到边缘端，因为 “足够好（good enough）”，我们将生活在一个截然不同的世界里，拥有截然不同的赢家——即有史以来最大规模的 PC 和智能手机升级周期。计算能力在集中化和去中心化之间摇摆已久。

4）通用人工智能（ASI）非常、非常接近，而目前没人真正知道超级智能（superintelligence）的经济回报会是什么。

如果一个耗资 1000 亿美元的推理模型基于 10 万本《布莱克韦尔手册》（Blackwells，假设为高水平知识的代指）进行训练，可以治愈癌症或发明曲速引擎，那么 ASI 的回报将会非常高，训练资本支出和电力消耗将稳步增长；戴森球（Dyson Spheres）可能再次成为费米悖论（Fermi’s paradox）的最佳解释。我希望 ASI 的回报是高的——这会很令人振奋。

5）对于使用 AI 的公司来说（例如软件、互联网等），这一切都非常利好。

6）从经济角度看，这极大地提升了分发（distribution）和独特数据的价值——例如 YouTube、Facebook、Instagram 和 X。

7）美国实验室可能会停止发布其最前沿的模型，以防止这种对于 r1 模型的精炼（distillation），尽管在这方面，“猫可能已经完全从袋子里跑了”（即，无法挽回）。也就是说，r1 可能足以训练出 r2，以此类推。”

$英伟达(NVDA.US)