对话：他4月初预判了暴涨，6月末提示了大跌，接下来呢？

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摘要

2026年6月29日晚，西京研究院会员内部旬度直播如期举行。本期对谈主题为“雷暴前夜：顶流华尔街交易员与知名经济学者对谈AI泡沫”，邀请前高盛交易主管Mr.Jin(金尚浩先生)与西京研究院院长赵建，围绕全球AI产业链的泡沫程度、美股科技股交易结构、流动性拐点及中国市场机会等核心议题，展开了一场近90分钟的深度对话。以下为本次直播内容节选。

正文

第一部分：当前市场运行的的底层逻辑

赵建： 金总好！感谢你百忙之中抽出时间来为大家分析当下的市场与未来的走势研判。最近一段时间，市场的表现确实完美地印证了你之前的很多判断。在3月份的时候，你非常明确地告诉我们，市场可能会出现暴涨，要All in AI。当时你的观点很直接，底层逻辑是AI硬件层的盈利能力非常好，而大量资金仍在畏高轻仓，市场外的多头头寸十分充足，随后市场确实迎来了一轮暴涨。最近，你又预判了市场会动荡调整，这两天也得以验证。外部纳斯达克和韩股在调整，国内的存储和光模块也在调整，会员朋友现在很想了解此次的调整原因以及未来的趋势。那我的问题非常直接，你观察到的全球头寸、杠杆、流动性以及金融衍生品是怎样的情况，仓位和风险偏好现在处于什么状态？从你的角度观察，这次科技板块的调整到位了吗？

金尚浩： 赵老师好，大家好。首先，关于“调整是否到位”或者“现在是不是底部”这个问题，我认为不能简单地用“是”或“否”来回答，这需要分长期、短期和不同赛道来看。我先简要介绍一下市场总体的逻辑与背景。

我在6月2日发表了一篇文章，主要是进行风险预警。那时候市场乐观情绪非常浓厚，大家都在说牛市不能言顶，但我当时指出市场仍然存在风险。一会我们可以回顾一下我提到的几个风险点，现在看来这些问题依然没有得到完全解决。

上次我在四月份与大家进行过一次访谈，也提到半导体里应买尽买，应涨尽涨，而且每个细分领域都会有暴涨。虽然我不认为牛市会就此结束，但未来不会是普涨的牛市。

现在的核心在于，未来一年或者两年的格局会打破过去20年的惯例。截至目前，美国上半年的IPO数量大概在200个左右，融资额达到了1300亿。这是什么概念？2021年是全球过去10年的一个融资高点，那一年融资了250个项目。而1999年互联网泡沫最顶峰的时候，最多融资了400个项目。现在虽然项目数量没有当初多，但单个项目的融资额都非常大，就比如SpaceX，这是一种趋势性的变化。

接下来，美国现有的已上市公司和未上市公司，整体对市场融资需求会非常大。我们要知道股市不仅仅是估值或者讲故事，背后其实是资金供需的问题。如果资金供应充足，股票就会上涨。不少A股公司，很多时候并没有好的业绩支撑，但随着资金供应增加，股价也会快速上涨。美股也是如此，过去几十年一直是长牛，背后的是美股公司的盈利能力与回购持续吸引增量资金的结果。

然而，现在的情况变了，为了AI各家Capex投入都非常大，导致自由现金流不足。今年这几家CSP巨头（云服务商）大概需要支出7000亿到1万亿的资金，明后年会增加到1.5万亿美元，但这些资金从何而来？因此，接下来这些巨头需要在市场上不断融资，并将资金继续投入到AI领域，实际上也就是投入到半导体中，比如三家存储公司（三星、海力士、美光）明年可能会实现1万亿收入和5000亿纯利。不过问题也在这里，盈利好就代表股价一定会继续涨吗？答案是不一定。股价高低取决于估值体系，估值体系又受未来投资增速变化的影响，而投资增速又受融资和自由现金流的影响。如果一旦减速，游戏就无法继续了，所以在预期打满的情况下，乐观情绪和悲观情绪都会很敏感，就会不断出现大幅的波动。

到明年，整个美股的资金需求肯定会出现缺口，也就是说支撑美股持续上行的盈利能力与的股份回购都会面临挑战。在庞大的融资压力下，股价自然会面临压力，所以我认为接下来整个市场的上限、个股或者行业的盈利以及巨头的Capex投入都会受到融资端的影响。

第二部分：“模型即宏观”

赵建：我们看到，美股今年的下跌与去年的回调有很多相似之处，去年是英伟达发布业绩后，市场出现大概20%的回调，今年是美光业绩发布后，市场就开始下跌，目前也没有结束的迹象。这里面除了逻辑叙事和预期的变动外，流动性也是个非常重要的因素。我们都知道只要没有杠杆，流动性挤压就不会过度，价格波动也不容易放大。从目前流动性和交易结构看，美股波动加大主要有三个因素：一个是期权的放大作用，尤其是在期权交割日；第二个是杠杆，美股杠杆融资已经达到1.7万亿的顶级水位，其中两倍或三倍的杠杆ETF也创出了天量，遇到较大回撤后，平仓盘激增也扩大了下跌的幅度；第三点就是散户的增多，在Robinhood等平台的助推下，美国的散户化情况越来越严重。在这么多变量同时激发的情况下，你如何看待市场的核心矛盾，在目前的市场环境中，哪些因素更应值得关注？

金尚浩： 关于杠杆我再补充一下，对于美股高企的融资数据，我们其实需要辩证地看。现在虽然总量依然很高，但过去两周实际上发生了大规模的平仓，出现了一波明显的去杠杆过程。可以说这段时间，多头和空头都受到了惊吓，市场出现了“多空双杀”的局面。目前来看，虽然总杠杆水平仍较高，但市场的净多头其实已经不算极端，当前净多头大概在55左右，高的时候出现过80多的情况，重仓做多的情况已经消化了不少，市场分歧明显大了很多。

对于市场来说，现在最核心的指标的是Anthropic与Openai两大模型收入增速是否能够持续符合预期或者超过预期。在整个市场“All in”的情况下，所有资金关注的核心点就是模型，只要模型的收入叙事仍然成立，游戏就会继续，除此之外，其他一切干扰因素其实都不算什么大问题。在疯狂的工业革命面前，过去很多的宏观研判都会出现暂时失效的问题，参考重要性其实不大。当下最重要的就是模型，一旦模型的ARR出现问题，那就是吹哨一起跑路的时刻。

巨头们过去十几年赚到的钱都“All in AI”的情况下，就让AI军备竞赛变成了一场巨大的赌注。所以，目前不用过度关注美联储降息还是不降息，哪怕CPI差，哪怕加息三次，只要不与中国发生战争，只要模型叙事没出问题，那市场就不会崩盘。可以说现在的市场情况是“股市即宏观，模型即股市”，也就是说股市正在主导宏观，而模型在主导股市，因此模型就变成了最大的“宏观”。如果模型好，那么AI相关股票会一直上涨，所有宏观不利因素都会被忽视，这正是泡沫第一阶的特点。外部因素即使有影响，也只是短期的震荡，完事后依旧会反弹，当然前提是模型的增收叙事依旧完好。

英伟达为什么最近涨不动？其实DeepSeek的MOE模型出现后，大家慢慢的就发现AI的瓶颈逐渐不在GPU算力上了。现在瓶颈转移到了光通信、到了存储上，未来最终会转移到电力上，而且每次不同瓶颈的缺货，都是产能缺口与涨价叙事的交易机会。

第三部分：投资策略与“老登股”的翻身

赵建： 你刚才提到了模型的第一性，也提到了半导体里有的还在涨，有的则在明显调整，热点也在不断出现。那在这样的市场环境下，那现在你的仓位大概是多少？接下来更看好哪些具体的赛道？

金尚浩：我们在四月底五月初进行过一次减仓，因为那时仓位太满，有些是两倍做多，总仓位超过了100%，所以减少了一些，现在的仓位大概在6成左右。

现在的市场情况与此前可以长持的状态有些不同，我的感受是，一旦模型出现问题，我会立即逃跑。如果模型没有问题，那么此轮调整完毕后市场还是会反弹修复。如果看CTA策略，现在的风险有些不对称，往下风险会更大一些，往上的风险更少。目前情况是，如果下跌，CTA大概会卖1000亿元，上涨时会买300亿元左右，基本在负伽马附近波动。但这不是一个严格的随机分布的过程，因为会有许多突发信息涌进来，特别是半导体公司盈利情况，很容易带动市场的情绪，然后发生逆转。

我们的感受是，大家可以暂时忘记过去宏观分析理论，更多关注模型的表现，当然不可否认，这样做这里也存在赌博的成分。长期来看，总有一天模型的增速肯定会出现问题，今天看好的股票在某个时点，也可能会跌很多，包括存储和光通讯都一样，还会给你再次布局半导体的机会。总而言之，虽然股价会随预期产生波动，但算力的需求是真实且强劲的，而且是长期需求，因此半导体行业的业绩在未来两三年内依然会非常好。

另外，我再谈下我认为哪些行业更具吸引力。在波动非常大的市场中，我们需要寻找那些业绩能够持续给出正反馈的公司。比如之前存储持续涨价给出的正反馈，因为存储企业毛利的增长实际上全部来源于涨价，产能到现在为止并没有增加。如果涨价的正反馈结束了，那股价持续冲高的动力也就消退了。所有制造业的产品都一样，一旦商品大幅涨价，且产能无法快速扩充，那收入、毛利以及股价的涨幅都会非常惊人。所以，我们要寻找能够持续释放盈利，特别是要释放毛利的公司。

我最近其实比较看好成熟制程的DUV晶圆厂，原因有两点：第一，晶圆厂的开工率不足，有产能空间，第二，此前产品的毛利率不高，存在溢价空间。最简单的例子就是功率半导体行业，这个行业看似落后且老套，甚至差点被中国的功率半导体公司打趴下。然而随着CSP需求的不断增加，这些功率半导体企业可以迅速进行产线的切换，从生产功率器件转到生产算力硬件。而且他们不需要大额投资扩展，只要把原本消费电子的产能挪到承接CSP的产能即可。现在消费电子半导体的毛利率是30%，挪到CSP产线后，毛利率就会增加到70%，收入和毛利都会明显的增加。

前段时间我们布局了意法、格芯、安森美等功率半导体公司，起初市场并不看好这类传统标的，股价也在持续调整。不过事实证明，产能切换带来盈利改善的逻辑非常扎实，后期的市场表现也很快印证了这一点。大家口中的老登股也能走出修复行情，核心优势就是手里握有现成成熟的产能。只需要调整产品结构就能抬升利润，而且不用大额资本开支，盈利确定性其实高于重资产扩张的存储赛道，大家也可以参考这一思路去思考推演。

（以下内容为节选，完整版仅对会员开放）

第四部分：中美大模型差距与 “智力付费” 时代

赵建：金总，你刚才提到模型是核心，甚至可以等同于最大的宏观变量。现在市场上大家都在热议中美大模型的发展差距，上周我专门去字节跳动实地调研，也和业内人士深度聊过这块内容。美国为大模型砸了海量算力成本，但国内大模型发展速度非常快，我们不用像美国一样投入巨额成本从零训练底层基座模型，走出了自己的工程化创新路线。站在实操角度，你怎么看待中美大模型的真实差距，两边的差距是持续拉大还是在缩小？

金尚浩：中美差距其实可以拆分看待，算力芯片领域确实存在难以逾越的高门槛，国内缺少 EUV 光刻机，短期内CPU、高端GPU等很难追上美国，但在大模型研发层面，我们不必从零训练前沿基座模型，依靠蒸馏、借鉴海外成熟模型就能快速追赶。整体来说，国内大模型的实际使用体验很不错，蒸馏的后发优势利用的十分到位，质效比十分突出，双方的差距其实是在不断缩小的。要知道，一款大模型最终能发挥多大生产力，并不单独由算力决定，……。

赵建：如果按照这套逻辑推理，那阿里、腾讯这类国内大厂当前的估值明显偏低了，而且今天恒生科技指数涨幅也比较好，那你觉得恒生科技的这轮上涨是又一次的底部震荡，还是有可能就此走出熊市？

金尚浩：在我看来，阿里、腾讯这类传统互联网企业估值持续承压，根源在于公司的思维还停留在互联网的流量时代，还在一门心思的追求 DAU 。但是AI付费时代的核心逻辑其实完全变了，模型方其实不需要海量的低价值流量，真正有价值的是高付费能力的专业客户、有强大算力采购需求和实力的机构以及从业者，他们才是创造营收的主力，普通散户流量很难创造商业价值，但国内互联网大厂还没有认清这套全新逻辑。

国内真正具备核心竞争力的大模型产品……

收尾

赵建：今天金总帮我们完整梳理了当下市场的底层逻辑、赛道的选取策略以及中美 AI 的发展现状，我感觉收获非常的大，再次感谢金总把自己一线的宝贵经验与大家无私的分享，我们下次可以接着聊。

【免责声明】本文仅代表赵建院长个人学术观点，旨在交流与探讨。内容仅供参考，不构成任何投资建议。