2026年8月19日，半导体板块在经历了一轮暴力去杠杆后迎来反弹。这是重新上涨的起点，还是顶部确认、准备往下崩？

同一天，宇树科技上市开盘暴涨600%，市值一度冲到3,600多亿人民币（约530亿美元），比美国Figure AI私募市场390亿美元的估值还高出一截。钱还在狂欢，但狂欢的味道开始变了。

本期168X请来了AI产业挖掘机——一位白天做大模型post-training、晚上跟金融圈朋友对表的产业一线从业者。上次分享完他就把仓位降了下来，到今天仍然几乎满手现金。这一集他把悲观讲到了明处：

> Coding之外没有第二个短平快的大市场，头部AI Labs短期有泡沫；上游86%的毛利站不住，这轮AI更像房地产而不是2000年；如果没有新的应用场景跑出来，2027可能是指数跌幅很大的一年。

散户该做什么？他的答案很简单：空仓等着，等它爆了再去捡，捡那些政府一定会救的公司。

一、满手现金的挖掘机

挖掘机在5、6月就把仓位降下来了，到现在一直很低。美股的、A股的、港股的，当时还配了一些日股，这些仓位都降得很低。现在只有美股还有一点点仓位，其他市场都没有仓位了。

对于市场位置，他的判断很明确：韩国、日本、A股这些市场，肯定已经见顶了，创不了新高，甚至连高点都接近不了。

二、Coding之外没有第二个市场

过去一年多，两家头部AI Labs主要围绕Coding叙事展开，ARR涨得很猛，也带动了半导体最猛的一段涨幅。但现在有两个问题：

第一，除了Coding之外，再没有一个短平快、能吃下很大市场的场景。

第二，开源模型的进步太快了。 近三四个月，中美两地的开源模型能力飞速提升，已经过了"能不能用"甚至"好不好用"的阶段。过了这个临界点，用户更关注的就是价格、是成本。

图片模型领域已经陷入严重的同质化竞争——Google的Nano Banana、GPT的image、千问的image，全在打价格战。大语言模型也会陷入这种局面。

现在很多Agentic公司已经把LLM换成了开源模型，两层考虑：一层是成本，开源模型能力已足够强；另一层是数据安全——对SaaS公司来说，数据本身就是业务knowhow，交给头部AI Labs等于把底牌亮给对方。

Perplexity也好、Coinbase也好，都在慢慢往开源模型上切。因为Coding到了瓶颈之后，OpenAI和Anthropic必然要去抢SaaS公司的业务。

> 头部AI Labs短期是有泡沫的。长期肯定会随着各行各业业务的展开再涨上来，但短期泡沫挺大。

三、86%毛利站不住：从下游到上游的传导链

上个月底海力士开出的财报，毛利86%，苹果说要涨价，涨得也很离谱。这个毛利水平可持续吗？

挖掘机的判断很直接：站不住。

逻辑链条是这样的：

  • 下游应用的毛利站不住，上游凭什么维持这么高的毛利？

  • 现在毛利已经到了极端情况，一旦到了极端情况，逻辑和叙事就会很脆弱

  • 闪迪CEO说未来4年能维持毛利，这个说法也很让人担心


再看中游CSP。数据还非常好，因为需求还在，但从闭源模型往开源模型转的过程中有一个关键点：闭源模型是超高毛利，开源模型没有超高毛利。 虽然token消耗量在增加，但价格能不能维持住，要打个问号。

三星、海力士财报开出来都非常好，但股价都应声下跌——这是一个危险的信号。有些人说记忆体股不是周期股了，但它还是周期股，只是现在展现的是上扬的一面，等哪天oversupply或需求减少，它还是会回到下行。

四、更像房地产，不像2000年

这一波AI，本质上是在炒基建——美国在建新一代基础设施，包括数据中心、电力。大规模加杠杆去建设的时候，上游肯定会紧。

但现在几个迹象值得关注：

钱的源头在变化。 CSP是钱的源头，AI Labs几乎还不产生现金流，现金流几乎只来自CSP，加上中东主权国家的钱。现在已经到了什么程度？Jensen要去华尔街，把投行的人拉进来，把Blackstone拉进来，号称5,000亿——相当于再拉钱进来，去维持这套系统。

那么多钱砸进去，所有人都会关注一个问题：到底能不能产生超额收益？

如果Anthropic未来一年能维持百分之七八十的毛利，那当然OK，但这个假设现在真的站得住吗？

> 智能本身就是同质化的：我智商145和147，本质不会有太大区别。同质化的竞争要维持毛利几乎不可能，它就是商品。

挖掘机觉得这轮AI更像房地产，而不是2000年。2000年泡沫时很多企业没有利润；现在是真实产生利润的。但问题是：

> 一切建立在"头部AI Labs增速可以非常快、毛利可以维持"的假设上，然后后端不断加杠杆去建。你会发现跟当年的房地产很类似：所有人都觉得房价一定会一直涨，不断加杠杆，把数据中心打包成债去卖、再去融资，跟以前的房地产债券再融资，本质差不了多少。

一旦价格开始跌，因为杠杆率很高，就跟韩国市场一样，很快就崩了。

历史对照：中国房地产从2000年左右开始，到2007、08年之后又风风火火涨了十几年，但中国的铜、钢铁在2007年就见顶了。这和现在的存储有什么本质区别？没有太大区别。

现在之所以还会反弹，因为当下业界还非常好，但资本市场的金融周期和实体周期本身就有gap。2023年初实体周期还非常差，但半导体开始涨了；现在是反过来：业绩还非常好，但再过半年，如果没有新叙事或产业逻辑变化，业绩见顶就会正式反映出来，而到那时候，股票大概率已经跌了一大截。

五、NVIDIA Backstop：都是生意

今年几家CSP总共要砸7,250亿CapEx，但看不到return多快能产生。Jensen用NVIDIA的资产负债表当后盾，鼓励Neocloud去搞AI数据中心，一旦小服务商违约，Jensen出来兜底。但这套玩法可持续吗？

挖掘机的看法：Jensen这样做长期肯定是对的——最后所有智能都建立在数据中心之上，长期看数据中心肯定不会过剩。但现在这个价格是不是合理？

  • 美光75%、85%的利润是不是正常？

  • 英伟达75%的利润是不是合理？

  • 如果下游的利润率没有这么高，现在的价格就是在需求极度挤压下产生的，长期站不住


还有一点：Neocloud的兜底，Jensen只兜一部分，不是所有都兜。对Jensen来说快速把卡卖出去当然最好。他站出来维护开源模型也是生意：如果模型被两家闭源垄断，它们完全有能力自己做ASIC，这对NVIDIA的卡是伤害；开源模型各家都做、模型不固定，对NVIDIA才是最好的。

> 都是生意，不用看他们在说什么，要看他们背后怎么想的。

六、闪迪的DCF练习

那些涨价涨得很凶的公司，大概都不用去看了。长期需求肯定还是高速增长，但价格已经涨到天上去了，未来要靠很大的量去补EPS。靠量把EPS补上来的时候，这些公司很可能就是高点了。

即便它们现在有分红，挖掘机也算过一笔账：

> 拿闪迪来说：税后现金流大概每年300亿美元，就假设按CEO说的，接下来4年价格维持不变，那就是4年1,200亿利润；公司本身按周期底部再给一个溢价，算400亿。用DCF估，这个公司也就值1,600亿。

如果未来token价格往下跌、GPU订单也下降，那就直接推翻CEO"未来4年价格稳住"的判断，要重新算了。

七、宇树市值超过Figure AI：机器人5年内看不到大规模落地

宇树科技上市开盘暴涨600%，市值3,600多亿人民币（530多亿美元），超过美国Figure AI私募市场390-400亿美元的估值。创办人王兴兴穿着西装，脸上完全没有笑容——大概在想：这完全是一堆故事，不知道能不能落地。

挖掘机一直不看好机器人，原因是机器人离落地还很远：

  • 数据采集非常困难：不像自动驾驶，所有司机都在帮你采集数据。现在很多机器人公司是雇人手扶着机器人去操作采集数据，可想而知有多慢

  • 除了视觉数据，还有触觉数据，都非常难

  • 5年之内都看不到大规模落地，包括美国的特斯拉和Figure


但长期看好，等技术真的过了临界点。中国在需要较高工业技术的产业里确实有优势，本体、制造这一块就跟汽车一样。可能某一天美国把类似机器人的大脑做出来了，中国模仿也能做出来。但在那个临界点到来之前，都不太看好这个行业。

八、RSI走到头：Transformer的最后一级台阶

大家一直在说的RSI（递归自我改进），分两部分看。

技术层面：Transformer 2017年出来以后，每一代都是预训练、后训练、强化学习，然后是online learning。今天的RSI本质上是online learning的升级版——让足够聪明的模型自己选样本、自己训练。到了这一层级，Transformer基本上就走到头了。 下一次技术迭代，指望靠Transformer本身可能性不大，一定要有新的模型结构进来，才能让智能再上一个台阶。

渗透率层面：身边那些深度使用AI的人，基本上都已经覆盖到了。Coding这块的变化基点是去年Claude Sonnet 4.6出来以后突然来了个跃变：当时10个人里可能两三个人在用；到现在10个人里10个人在用，使用深度拉满。

然后开源模型出来，订阅费用从200往下降到100，现在还在降。很多企业也在慢慢把模型换成GLM、Kimi这些，从闭源换开源。

> 每个人的使用费用（ARPU值）只会往下降，不会往上涨。

Anthropic的ARR放缓会先体现出来，然后是OpenAI：它抢了很多份额，但为了竞争经常给你重置额度、让利token，又把价格降了，这个数据可能在未来一两个月也会体现出来。

ARR只要一旦放慢，哪怕速率还是正的，只要数字往下降，市场就会猛烈往下砸。 Token的增长肯定还是指数级上去的，但token指数上去，不代表ARR指数上去。杰文斯悖论是指全行业：全行业没问题，但到具体某家公司就不一定了。

还有一个侧面：现在10年期、30年期国债利率很高，某种程度上也反映了ARR需求预期很高——本质上是企业债在抢占政府债，几个CSP龙头把市场的钱都吸走了。但如果这个增长假设是错的、增长没那么快，那不是更尴尬了吗？

九、产业内的泡沫信号

挖掘机在产业一线，明显感受到一些泡沫：

把调参的人捧成神。 现在做模型训练这些事情，除了最顶尖的那几个特别厉害的人，绝大多数人做的事情比以前更简单了——因为有AI，洗数据也好、搭模型结构也好，都比以前简单。但你看这个产业，把这些人捧得跟神一样。

产业视角和市场视角的gap。 行业刚起来的时候，产业里的人通常偏悲观；到产业中后段的时候，产业里的人会非常乐观。现在去调研任何一家硬件公司，它都会告诉你"我们非常好"；但2023年初去调研，大多数人都告诉你"我们很惨"。

> 产业里的人是看见了才相信，但当身边全都是的时候，实际上景气至少已经在顶部区域了。

还有一个现象：所有大公司都在做Agentic System，但很多团队都在做相同的事情，都在探索、又没有结果。一旦行业遇冷，收缩会非常快——企业开始盘点ROI，就会发现绝大多数团队在做重复的事，这些都是很大的冗余，最后都转成了CapEx。

十、末日狂奔：一个月两轮融资

一级市场的信号很值得玩味：Jane Street领投了AI推理晶片新创Etched，募了7亿美元，估值210亿美元。但注意一个细节：一个月前，这家公司才刚完成3亿美元的C轮，估值100多亿，Sequoia、a16z都投了。

一个月内做了两轮融资——这是一个警讯：大家看到AI的狂热可能准备要熄火了，还没上市的公司要赶紧在私募市场抢钱。

甚至传言Anthropic要在10月搞IPO。市场现在还有那么大的resilience可以接一个2万亿市值的盘吗？

> 上市可能就是高点，至少是一个短期高点。

Jensen和华尔街的资本都绑在这上面，同一条船，所以顺利发出去应该问题不大。但发出去之后，先进去的资本套现了，也就完了。

有趣的是，168X团队本身是Crypto基因，今年二三月发现做节目聊Crypto没人要听，春江水暖鸭先知——那边流动性爆了，马上转来学AI学半导体。但6月底到7月中这一整段correction，Bitcoin其实没有跌得很厉害，有人在囤货。如果半导体的钱要take profit或take loss，可以慢慢把目光瞄一眼Bitcoin。

十一、空仓等崩、买put保护

在这个时间点，到底该怎么做？

> 散户最好的做法就是空仓等着：等这些事情某天爆了，再下来捡就好了。如果把它定位成一次基础设施建设，那等它爆了之后，你就买那些政府一定会救的公司，英特尔这种就好了。

如果你手上已经卡了一些晶片股、记忆体股，又还是很看好它，那就买个put保护一下——用少量的钱买个保险，万一出现极端情况，至少可以保护多头仓位。

分板块讲：

  • 最不看好高杠杆的那些：市场一旦坍塌，杠杆爆下来很快。Neocloud本身很多是微软这些大CSP的风险转嫁公司——自己不产生现金流、举债率又那么高，要很谨慎

  • 存储公司：至少现金流还很足，大概不会死，但即便跌了很多，PB还是非常高，还是要谨慎

  • 半导体、SOX：高度警惕

  • 软件：反而更安全一点，云、大CSP会更安全

  • 其他行业：只要预期足够低、在低位的，OK


美股整体不会跌很多，但半导体会跌多少，还是挺悲观的。

十二、2027：杀伤力很大的一年

2026的狂暴牛市基本上已经结束了。

> 如果没有新的应用场景跑出来，2027年可能是一个杀伤力很大的一年，指数跌幅很大的一年。

看半导体指数的年线，看5年均线：偏离度是很大的。即便今年收平、不往下跌，明年无论怎样都可能去踩一下5年均线，踩下去差不多要跌40%、50%这个水平。

当然，美国要选举、台湾也要选举，选举前有可能再拉一小波，这种情况也很可能发生。但肯定到了行情末端了。全球市场现在除了美股没怎么跌，其他都已经跌得稀里哗啦——因为美股流动性最好，一直在被维护着。

台股已经有一些提前反应：被动元件的国巨，已经跌了40%、50%。

利率这边，Stanley Druckenmiller的基金都在部署对利率敏感的产业，像房屋、汽车。在这么高的利率情况下再加息可能性不大，但有可能某些环节坍塌了，导致衰退，然后降息——坍塌的就是那些高高在上的部分，回到该有的位置上，然后再降息，重新慢慢爬。

> 我对AI产业不悲观：整个市场上中下游所有的预期修正之后，每个公司、每个产业回到自己该有的位置，这个产业还是会健康往前发展的。只是现在的价格，不是一个好价格。

散户该做什么？回归那句话：没事干，不要乱点、不要乱买、不要乱卖。

美股市场永远都会给你买入的机会。市场不给你机会，川普也会给你机会。