杀疯了！史诗级新高。。

老铁们，贵金属“疯牛行情”回归！

刚刚，金银继续刷爆历史记录，现货黄金逼近4500美元，现货白银一度突破70美元关口，双双刷新历史纪录，年内金银分别累涨70%和140%，势将创下1979年以来的最大年度涨幅。

黄金、白银创下40年历史新高，国内金价同步突破1000元/克大关，金店金饰价格站上1400元/克，黄金股ETF今年涨超90%，黄金ETF涨超60%。

目前A股的黄金主题ETF主要有两种：黄金股票ETF和黄金商品ETF，前者跟踪SSH黄金股票指数，弹性空间高于黄金商品ETF，黄金商品ETF跟踪两种指数：SGE黄金9999和上海金。

规模过百亿的有6只ETF，分别是华安黄金ETF、博时黄金ETF基金、易方达黄金ETF等。

费率“0.2%/年”有黄金ETF华夏、工银瑞信黄金ETF基金和富国金ETF等。

(本文内容均为客观数据信息罗列，不构成任何投资建议）

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AI明年被证明是泡沫，全球都要崩

与贵金属一同走高的还有美股AI股。周一科技股再度带领美股逼近10月高位，英伟达涨1.5%，甲骨文涨超3%，美光绩后三日涨超20%。

“AI泡沫担忧”缓解了？知名经济学家付鹏最新演讲更是抛出一个惊人观点：“如果AI被证明是泡沫，全球市场都会崩！”

这究竟是怎么回事？他如此言之凿凿的背后，支撑其观点的理由又是什么？

付鹏的“AI若是泡沫，则带崩全球”的观点背后有两个立论逻辑点：

①股市真正反映的是全要素生产率（TFP）——经济系统将生产要素转化为产出的效率。例如美股1929年后的长牛核心动力始终是经济效率的提升。

②目前全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，当资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化都只是导火索。

在付鹏看来，当前上游算力基建投入已基本完成，2026年将进入下游企业级应用能否落地并兑现盈利的“证伪之年”；如果AI被证明是泡沫，全球市场都会崩，届时加息降息都无济于事；如果AI能兑现生产力价值，市场的上涨才具备坚实基础。

在①和②的立论基础上，A(上游基建完成)➡B(下游应用是否爆发)➡C(证明则迎来第二波浪潮，证伪则全球崩盘)。

上述推论逻辑理论上没问题，但现实世界太复杂了，有时候我们连A(上游基建完成)都很难达成共识，更遑论往下一步推导。

我们先来明确AI产业目前的现状：

①在英伟达下一代芯片Blackwell断档时，AI今年的进步源于两大新Scaling Law扩展定律："强化学习验证奖励"和"测试时计算"，这带来AI新商业逻辑：谁有更多用户、更多使用场景和更多推理算力，谁就有望“赢家通吃”。

②AI能驱动生产效率提升，购买GPU可以给科技巨头赚钱，买算力是提高竞争壁垒，相比互联网巨头（谷歌、微软、Meta和亚马逊），AI模型公司（OpenAI、Anthropic）有更强动力过度投资基建。

③OpenAI的1.4万亿美元的基建投资打破巨头CAPEX平衡，市场担忧过度投资，明年是全球人工智能产业处于从"大模型基建"向"AI应用"转型的关键临界点。

④算力不是唯一的瓶颈，电力成为新战略资源，以及美国数据中心建设复杂化（设备交付滞后、电力短缺、撤资等）。

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AI大神2025AI年度总结刷屏

为了让大家更明确目前AI应用的进展情况，这里给大家分享被誉为【AI大神】的Andrej Karpathy（OpenAI联合创始人、前特斯拉AI总监）的2025年LLM年度回顾，其总结的6大变化直接刷屏全网：

①LLM训练方法的范式升级：2025年训练大模型的三种办法是：预训练、监督微调、人类反馈强化学习，2025年多了关键的第四步「可验证奖励的强化学习（RLVR）」，这带来算力分配方式的变化，更多算力用于RLVR阶段。

②行业终于弄明白AI是什么「形状」的聪明——我们不是在「养动物」，而是在「召唤幽灵」。正是因为 RLVR（可验证奖励）的存在，导致AI的智力参差不齐，可以在专业领域（如数学、编程）表现出色，但现实世界犯低级错误，离真正的通用智能还差得远。

③LLM应用层浮出水面。Cursor今年的爆火，揭示了一个新真相：LLM 应用层比我们想象得要厚。对于模型厂商会不会垄断AI应用层的问题，Karpathy 的判断是：模型厂商培养的是「有通用能力的大学毕业生」，但LLM应用负责把这些毕业生组织起来、培训上岗，变成能在具体行业干活的专业团队。

④AI搬进了你的电脑。Claude Code展示了「AI智能体」应该长什么样：能调用工具、能做推理、能循环执行、能解决复杂问题，它跑在你的电脑上、用你的环境、你的数据、你的上下文，是一种全新的人机交互范式。

⑤Vibe Coding 起飞了。编程不再是专业程序员的专利，普通人也能做。代码突然变得廉价、即用即弃、像草稿纸一样随便写。这会彻底改变软件的形态和程序员的工作内容。

⑥大模型的「图形界面时代」要来了。Google的Gemini Nano Banana 是今年最被低估的产品之一。它能根据对话内容实时生成图片、信息图、动画，把回复「画」出来而不是「写」出来。

Karpathy最后的总结是这样的：

2025年的大模型，比预期得聪明，也比预期得蠢，两者同时成立，但有一点很确定：即使以现在的能力，我们连10%的潜力都没挖掘出来，还有太多想法可以试，整个领域感觉是敞开的。2026年系好安全带继续加速吧！

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小结

所以我们需要明确一件事，在英伟达新一代芯片Blackwell空缺的情况下，2025年AI高歌猛进得益于RLVR新训练的出现，一旦新一代Blackwell芯片明年全面使用，行业又将产生什么变化？

目前大模型迭代周期从早期的18-24个月快速缩短至3-6个月，换言之它每时每刻都在都快速进化，我们是真真切切处在AI加速爆发的前夜，你无法就某一个时刻情况轻易下结论【AI应用行还是不行】、【AI有泡沫还是没泡沫】。

当然了，AI产业泡沫和AI投资泡沫是两码事，现在的确很难理解OpenAI目前年收入130亿美元的情况，估值却高达8300亿美元。

根据摩根士丹利的模型看，2000亿美元的营收（2030年）才能支撐当前估值，这需要OpenAI五年内营收成长15倍。

这除了假设ChatGPT的订阅收入在未来五年要呈线性成长，还有770亿美元的收入将来自「非订阅型消费品」，这个目前谁也不知道是什么的AI应用。（一点放缓的苗头都不能出现）

用付鹏的话说：当资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化都只是导火索。

OpenAI，现在可真像个随时都会被引爆的定时炸弹啊。