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title: "外资反馈：暴跌之后，我们的客户在问什么 (1)"
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description: "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..."
datetime: "2025-01-28T05:20:54.000Z"
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# 外资反馈：暴跌之后，我们的客户在问什么 (1)

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：**

![图片](https://pub.pbkrs.com/uploads/2025/41cb1239dff6798af8c9fdb1e4c338aa?x-oss-process=style/lg)

**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)

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