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#1
Yesterday · 7 min
3354.从分红险看未来高股息资产
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫从分红险看未来高股息资产，来自浪里掌帆人。大中型银行1年期定存利率跌破1%，3年期定存利率多在1.25%附近，5年期定存利率多在1.30%附近。虽然实际执行利率可小幅上浮，但这个收益率比十年期国债收益率还低。分红险作为浮动收益型产品，在保险预定利率不停下调的背景下，具备“保底+浮动”特征的分红险，很契合投资者的理财需求，使得分红险大卖，从二级市场角度看这部分保险资金未来会投向哪些行业，请看下文分析。 1、在低利率“资产荒”背景下分红险大卖近几年因货币政策宽松（央行降准和降息）、实体经济回报率持续下行、经济预期偏弱，风险偏好下降等因素影响，使得十年期国债收益率持续下行，目前只有1.68%。因为十年期国债收益率代表了市场无风险收益水平，所以其持续下行使得资产配置方面出现了一定的资产荒。当前市场上还有海量资金（银行理财、保险、信托、居民储蓄、乃至社保基金）想要获得更高一点、更稳定一点的收益，可选择的路径已然不多，但增配股票，特别是那些高股息行业相关的股票就是一个很好的去向。二零二六年上半年，分红险原保险保费卖了10126亿元，同比增长94.4%，已超过二零二四年全年7659亿元和二零二五年全年9042亿元的水平，也给股市带来了可观的增量资金。 2、保险产品的预定利率在分析配置方向之前，先了解一下保险的预定利率。预定利率是保险公司在给长期储蓄保单做定价时，假设投资者在未来可以拿到手的投资年化复利收益率。针对普通型储蓄险（如增额终身寿险、传统年金保险等），这个利率直接写进合同，是刚性保证收益的，也就是说保险公司未来的投资无论赚多赚少，必须按这个利率兑现。与普通型储蓄险相对应的是分红险，分红险的核心是在提供保底收益的基础上，保险公司通过投资为保单持有人带来可分的浮动红利（如果投资发生亏损，分红部分可能就没有了，投资者的收益就只有保底的那部分，最终要考验保险公司的投资能力）。二零一八年出了一个资管新规，明确要求资管产品打破刚性兑付，不得保本保收益，从二零二二年开始执行，但是保险产品可以按照预定的利率保证收益，居民大量储蓄资金涌入保险。但十年期国债收益率持续下行，保险公司投资端回报率不断走低，继续大规模卖 3.5%保证收益保单，未来会出现巨大的亏损。为此监管层开始降预定利率：普通型人身险预定利率不停地下调，从3.5%降到3.0%，再到2.5%，直到现在的2%；分红险预定利率从2.5%下调到2%，再到目前的1.75%，买保险的收益率在持续下降。因为先买先受益，收益率下调不利于投资者，利好保险公司。我个人认为：若家庭没有特别大的分散配置需求的话，还不如直接买高股息的股票或者与之相关的基金。由于新版普通储蓄险只有2.0%全部保证收益，持续下滑的收益对客户吸引力也就下降了；分红险保底也只有1.75%，两者差距很小，只是分红险多了博取超额收益的可能性，产品相对优势显现，所以今年分红险大卖。 3、保险资金的配置方向—低估值、高股息二零二五年1月23日，证监会主席吴清在国新办发布会上表示，将引导大型国有保险公司增加A股投资规模和实际比例，力争从二零二五年起每年新增保费的30%用于投资A股。新单保费是当年新卖保单收到的保费，不含之前年度的续费，二零二五年5家大型国有保险公司共卖了大概7300亿的人寿保险。国家金融监督管理总局披露了二零二六年二季度保险行业资金运用余额40.82万亿元（资金运用余额就是保险公司拿来做投资的钱）。其中债券投资规模约19.9万亿元，占比50%，为险资的底仓资产；其次是股票加证券投资基金合计6.40万亿元，占资金运用余额比重16.23%。从趋势上看，股票与证券投资基金配置比例在增加，今年第二季度股票占比已经从一季度的10.1%提高到10.4%（增量的资金是1000亿+）。保险资金持仓行业总市值排名前五分别为银行、公用事业、家用电器、电子和交通运输，还增持了公用事业、煤炭和钢铁等行业。这些行业要么是垄断经营，要么其产品有可持续的需求，要么有高分红能力，而这也是我非常很看重的投资要点，也在持续跟踪这些行业。保险公司更偏好于低P B、高股息、大市值蓝筹股，P E估值都不高，平均股息率在4%到5%。其实险资的这种配置方式也可以作为投资者的一个参考（很稳健、当然收益不会特别高）。今年上半年分红险卖了超万亿，以及存量保险的结构调整（比如投的国债到期后，在面对当下的国债收益率时，有部分资金会流入股市），预计每年将新增5000亿元左右的保险资金入市（股票与指数基金）。其中之一就有白酒，白酒行业的P E只有20倍左右，估值仅次于二零一四年，是少有的估值在低位的资产。像白酒这样的资产是符合保险资金的配置思路的，鸿鹄基金（新华保险与中国人寿出资成立的私募基金）在今年一季度就新进了贵州茅台和五粮液，二季度又新进了泸州老窖。科技改变生活，每轮大的科技浪潮来临时，第一阶段股价上涨特别厉害，往往会泡沫化，在泡沫破灭后，大部分股价都会被打回原形甚至退市，最终能够留下来的少数公司能够享受到时代的红利，投科技其实也可以“敢为天下后”
#2
Tuesday · 10 min
3353.如何看待铜期货与股价之间的差异
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫如何看待铜期货与股价之间的差异？来自易冷观尘。伦铜走出6连阳，价格重回14000美元上方，但A股铜板块早已停止跟涨。市场抛出四点担忧，我们逐条拆解，反问几个关键问题。一、美国关税预期+潜在抛储，会持续压制铜板块吗？观点：美国关税调整预期持续压制估值，市场无法估算美国库存规模，随时可能抛储冲击市场。事实：我觉得首先我们得思考一下，美国为什么要加铜关税？当前逆全球化下，世界格局已经和之前完全不一样了，在各国的民族资源保护主义以及大国博弈的背景之下。原有的一些资源品已经上升到战略属性了，不仅仅是市场经济的产物。如黄金，稀土，钨，还有铜，而这部分是战略安全的溢价。美国屯铜和中国央行购金，其本质逻辑难道不是一样的吗？那么为什么要把他当成一个利空的事情? 其次，全球精炼铜年消费约2500万吨。美国COMEX显性库存仅70余万吨，即便把港口、在途库存全部计入，全美可流通铜库存约100万吨。试问，100万吨放在2500万吨的年度大盘里面（且目前上海交易所的库存基本见底)，一次性释放最多也只是短期脉冲扰动，何以长期改变全球供需格局？关税影响的是贸易流向，不是消灭全球总需求。美国减少进口，铜只会流向中国、东南亚制造业市场，全球总消费量并不会凭空消失。那市场持续计价的关税利空，有没有很大一部分，早已折价反映在矿业股估值里面？把已经计价的预期，拿来当成未来持续压制股价的核利空，逻辑成立吗？二、高油价+加息压制需求，铜需求G D P弹性1.2倍，只能向下看？观点：高油价叠加高利率压制经济，铜需求对G D P弹性1.2倍，经济下行，铜需求快速下滑。事实：当前油价与利率远高于几个月之前，那么当前铜价呢？这个逻辑真的成立吗？首先，高油价来自于霍尔木兹海峡的封锁，但目前市场预期这个高油价持续的时间不久，不然的话，现在的油气股以及煤化工也不会一蹶不振。在海峡封锁同时也会影响硫磺的供给，这对湿法冶炼会造成很大的影响。所以如果大家有仔细盯盘的话会发现，战后铜价先下跌后来反而上涨了，而当时海峡重新开放的时候。铜价和铝价则小幅下跌。这表明短期市场先看需求端的影响，但中期又看供给端的影响。而长期我觉得，当前的油价远不至于经济下行出现危机。就无论是二二年还是一四到一五年，油价都远比现在更高，那大家觉得全球出现经济危机了吗？再谈谈货币政策的逻辑，这次加息估计也就两次左右，影响有限。更何况，铜价的长期中枢跟这些也没有关系。5年前，当时的美联储联邦利率还不到一个点，现在4个点。10年期美债收益率接近5%为几年新高。相比之前如此高的利率，怎么铜价不跌反涨呢？这说明影响长期铜价的因素绝对不是货币政策的流动性，而是本身的供需关系。更何况，这次加息很可能是史上最短加息，大概率到明年又要重归降息周期了。而对企业来说，他的业绩是和长期的价格中枢有关系的，而不是短期的价格。另外还有一点，铜目前最主要的需求已经不是传统工业了，而是来自于电力需求，特别是与新能源相关的。所以还要拿过去的老思维把铜看成宏观经济的晴雨表，表示根本没办法解释现在的铜价的。这几年经济难道很好吗？那怎么铜价越来越高了？反而长期高油价反而会促进新能源需求的进一步拉升。三、全球铜市场2500万吨，1%需求变动等于25万吨冲击，只看需求侧波动？观点：全球2500万吨的大盘，需求仅1%变动，就带来25万吨缺口或过剩，冲击巨大。事实：25万吨这个数字本身计算无误。但我们要反问一句：铜矿供给端的刚性，难道不比需求波动更值得重视？新建大型铜矿从勘探到投产，周期普遍7到15年，短期供给几乎没有弹性。在供需紧平衡环境下，无论是需求下行带来的过剩，还是需求回暖带来的缺口，25万吨的变化，都会放大价格波动。为什么大家只盯着需求下行的冲击，不提需求回暖带来的价格弹性？只拿需求波动说事，无视供给几乎无法快速调节的现实，是不是典型的单向推演？四、大型铜矿难发现，中资铜矿持续扩产，供给增量会碾压市场？观点：全球很难再发现大型铜矿，但未来几年中资铜矿持续扩产，叠加多重风险，不能乐观。事实：目前全球矿山普遍面临矿石品位逐年下滑的难题，名义产能提升，但每吨矿石产出的铜金属持续下降。像西方那些铜矿企业，必和必拓，南方铜业，智利国家铜业产量都有不少的下滑。包括未来几年也很难好转。未来几年中资铜矿持续扩产，这难道不恰恰证明了中资铜矿的成长性吗？怎么还成了利空?未来全世界的铜矿产量基本上全都是由中资企业贡献。但是，中资企业在全球的总产量占比并不高，且过去十几年全球铜矿资本开支持续低迷。仅凭中资矿山的爬坡增量，就能扭转全球铜矿资本投入不足的底层格局？铜并不是像碳酸锂那种国内企业主导的。这也是为什么国内铜企如紫金矿业，洛阳钼业，金诚信股价涨了10倍的原因。因为这完全都是纯利润增长量价齐升推动的。（所以说铜其实是非常好的商业模式，因为西方在减产，国内在增产，而整体的供给格局增长很慢，供给增速赶不上需求增速，导致未来缺口越来越大。但中方企业可以实现量价齐升。）五、核心疑问：期铜上涨，铜股不跟涨，就是基本面预警信号？很多人把“期货涨、股票不涨”当成利空信号，这里有一个最基础的认知误区：矿业股定价的，是长期自由现金流与长期铜价中枢，不是短短几周的期货K线。这一轮铜股不跟涨，很大概率是市场提前计价远期铜价中枢下修、资本开支、汇率、地缘风险，属于估值层面折价。商品与股票阶段性背离，在周期板块难道不是常态？这种预期博弈，凭什么直接等同于未来铜价必然下跌？如果没记错的话，二五年11月钨价一直上涨的时候，当时钨矿企业也都是股价不涨。我记得中钨高新我11月自选的时候也就20多块。结果后来呢？二五年12月内存价格大涨的时候，我记得短期兆易创新反而股价大跌，直到二六年三月以后股价才一飞冲天。包括二五年的黄金也是。A股就是这样，永远充满着博弈。大部分时间都是横盘震荡，不断洗盘，然后在极短的时间内拉高完成股价翻倍。更进一步，就算铜价跌了又如何？别说现在铜价还在14500美元以上，就算跌到13500，12500美元一吨，难道对铜企不是暴利吗？难道现在的估值就高了吗？西部矿业上半年42亿利润是沪铜价格10万左右发生的。也就是说就算铜价跌10%，对应二六年也就10 P E，对应明年只有8倍P E。更何况，企业本身还具有产量的成长性。明年西部矿业的玉龙三期，紫金矿业的朱诺铜矿，巨龙铜矿二期的爬坡，洛阳钼业的k f m二期投产…… 结语需求走弱、抛储、关税扰动，都是真实存在的短期风险，任何人都不该无视。但整套叙事，存在极强的单向性：只放大需求端利空，低估铜矿供给长期刚性；混淆短期脉冲冲击与中长期供需格局；简单把期货与股票短期背离，解读为下跌的先行信号。周期投资，最忌讳只看单边故事。风险客观存在，但只看利空，同样会犯下刻舟求剑的错误
#3
Monday · 14 min
3352.腾讯、阿里All in A I，中概互联为何还是起不来？
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫腾讯、阿里All in A I，中概互联为何还是起不来？来自六亿居士。国产Agent的易用性已经很高，大模型本身的能力差距，也没有之前想象中那么大。有意思的是，A I这边发展得越来越迅速，而与之强关联的互联网企业却像在另外一个世界。截至9月18日，中概互联P E 16.49倍，位于上市以来2.39%百分位；P B为1.95倍，百分位0.62%；P S为1.67倍，百分位0.69%。单从估值看，中概互联再次接近历史冰点。腾讯、阿里、百度都在重金投入A I，字节的豆包也已经成为国内最重要的A I应用之一。如果A I真的是未来十年最重要的技术革命之一，为什么这些离A I如此之近的互联网公司，市场依然只愿意给出这么低的估值？我们也清楚，市场很少会无缘无故长期给一个行业低估值。传统互联网增长放缓、竞争加剧、外部环境变化、巨额资本开支，以及未来互联网入口会不会被A I重新改写，都可能成为折价的理由。所以今天我们先把估值放到一边，先试着探讨一个更底层的问题：A I的未来到底怎么赚钱？与我们普通投资者又有什么关系？一、A I时代，我们到底怎么赚钱？过去我们习惯把A I分成上游硬件芯片、中游模型和云、下游产品和应用。但真到了现实世界，我们很难通过如此概括的方式去归类，因为不少公司都在走向全产业链。比如，Google到底算搜索、系统、云计算、大模型，还是广告公司？阿里到底算电商、支付、云计算、本地服务还是大模型公司？腾讯又该放在哪一层？社交、游戏、云计算、大模型、企业服务，都是，也都不尽是。或许我们应该换一个问题：在A I时代，它能靠什么方式赚到钱？简单梳理，大概有五条路：路径一、卖A I资源这个是英伟达们的既定事实，卖芯片、存储、服务器、数据中心、个人超算，甚至能源和资源。这些稀缺资源，有的是技术壁垒，有的是资源垄断，有的则是规模效应。 A I不是凭空而起，相比互联网应用成熟后较低的边际成本，A I的训练和推理仍然持续消耗算力，也因此筑起了更高的资本、技术和资源壁垒。对普通个体来说，直接参与这一层核心供给的难度很高。要么拥有足够强的技术能力进入这些组织，要么更多还是作为使用者，借助它们提供的基础能力寻找下一层机会。从现状发展看，这一层是最直接、也是成熟的，但这一层的发展还没结束。模型训练还在继续，推理需求也在快速增长，所以哪怕应用层开始起来，算力仍然会持续受益。路径二、卖A I能力有了第一层的资源，就可以进一步形成云计算、大模型、大数据，以及训练和推理能力，再通过模型A P I、Token等方式提供服务。现在无论企业还是个人，都可以按需求调用模型、算力和各种A P I，这已经成为越来越常见的能力选项。一些技术能力较强的个体，也开始在这一层找到自己的机会，比如模型中转、A P I整合等早期生意。但对大部分普通人来说，我们目前更多还是消费者。路径三、卖A I生产力到了这一层，就开始和我们每个人的日常生活真正发生关系了。 A I编程、各类Agent、视觉、数据、安全、办公强化以及各种垂直工具，本质上都在解决一件事情：节省时间、减少人工或者提高产出。在办公、生活、教育诸多领域，A I生产力正在快速迭代、改变着行业的格局，A I开始真正成为普通人的生产资料。 A I已经对内容行业产生了巨大的影响，起点畏A I小说如虎，番茄新书暴涨，TapTap、Steam上新游戏爆棚，红果短剧几乎一天千片，而且不少质量都挺高。这一层现在正在快速扩散，而且我们对A I的探讨也从“大模型有多强”，开始转到“这个贵不贵，能不能给我带来效果”，从远观走到了落地。路径四、改造原来的生意 Google依然主要靠搜索和广告赚钱，Meta依然靠广告赚钱，阿里还是电商，腾讯还是游戏、社交和广告。但如果A I能够提高推荐效率、广告转化率、电商成交率和研发效率，A I的价值就会直接融进原来的业务里。看一家企业财报，我们可能找不到一个单独叫“A I收入”的科目，但这并不代表它没有从A I中受益。很多A I带来的收益，最终会直接融进原来的业务里。路径五、掌握新的入口和交易再往后走，A I可能不满足于只做生产工具，它还有机会成为新的入口。这一层相对还比较早，但已经出现了一些苗头。可以想象，未来我们其实不需要再问A I：“十一去北京旅游，哪个酒店比较好？”。只需要告诉它：“十一去北京旅游，帮我安排一套适合我的完整方案。”A I就可以结合我们的消费习惯、饮食偏好、作息规律，给出机票酒店、景点预约、旅游路线甚至餐厅选择。用得时间长了，它可能连你吃不吃辣都知道。这里就出现了一个非常重要的变化，模型本身的能力可能越来越趋同，但用户关系很难趋同。微信沉淀了大量社交关系，淘宝积累了消费记录，抖音有内容和审美偏好，美团有本地生活习惯。而新的A I模型，也在通过我们一次又一次的对话快速了解每个人。所以未来的竞争，可能会逐渐从“谁回答问题更聪明”，走向：谁更懂你，又能替你完成更多事情。走到这一步，A I最终还是会回到互联网时代那个熟悉的问题：入口之争。所以如果要判断今天A I走到了哪里，我试着用一句话概括：卖资源已经成熟但还有空间，卖能力开始跑通且触达越来越广，卖生产力和改造旧业务正在加速，真正的入口和交易之争才刚刚开始。谁能笑到最后？一切皆有可能。二、中国A I，已经走到哪一步？如果沿着前面的五种赚钱方式来看，全球A I其实已经给出了一些答案。资源端不用多说，英伟达们早已赚到了真金白银。模型和云也开始按Token、A P I和算力收费。A I编程、企业Agent、数据、安全等生产力工具，则是美国这两年商业化比较快的一些方向。但到了中国，情况又有点不一样。从模型能力看，国产大模型已经从早期的“能不能用”，迅速进入“好不好用、贵不贵、哪个更适合我”的阶段，迭代周期也在加速。Deep Seek、千问、豆包、混元、Kimi不断迭代，模型能力之间的差距在缩小，价格也在一路往下走。其实也没多久，我们之前都在讨论行不行，现在已经高呼真香。截至二零二六年6月，国内A I原生App月活用户已经达到4.99亿，同比增长85.4%；豆包、千问和DeeP Seek月活分别达到3.82亿、1.67亿和1.29亿。可见，A I已经从少数科技爱好者的工具，进入大规模用户市场。用户起来以后，下一步便是商业化，这一点反过来也会加速A I的推进。阿里二零二六年6月季度A I云与算力服务收入同比增长45%，A I相关产品收入连续第12个季度实现三位数增长；百度同期A I驱动业务收入达到125亿元，其中A I云基础设施收入73亿元，同比增长50%。模型继续迭代，算力继续投入，A I能力已经开始收费，C端用户快速普及，应用层则开始真正寻找商业闭环。而且，中国接下来的路线，很可能和美国不完全一样。美国过去几十年积累了很强的企业软件、SaaS和开发者生态，所以A I编程、企业Agent、数据平台、安全等生产力工具率先跑出来，很自然。受早年知识产权、付费习惯、产业沉淀影响，中国企业软件这一块基础相对弱一些，但我们有另一套非常强的东西：电商、社交、游戏、短视频、本地生活、支付、物流，以及几个拥有数亿用户的超级平台。所以中国A I未来一个很值得观察的方向，是超级平台A I化。阿里强在“云算力+大模型+本地生活+电商交易生态”，腾讯强在“社交关系+云计算+大模型+游戏广告+微信生态”，字节强在“推荐算法+大模型+火山引擎+流量入口矩阵”。其实模型是底层能力，到了一定水平后，更重要的问题会逐渐变成：谁拥有用户，谁拥有足够多的真实场景，又有能力把A I最终接到支付和交易上。所以，对于中国的A I发展，我试着概括成一句话：模型竞争还在继续，但真正的战场，已经开始从“谁能做出A I”，朝“谁能让A I进入真实生活和商业”快速发展。三、回到中概：A I到底能带来什么？讲到这里，再回头看中概互联网，很多事情就更容易理解了。中概互联网里的腾讯、阿里、百度、美团、京东、网易等公司，本身已经拥有成熟的用户、流量、支付、交易和商业场景。对大多数成熟互联网平台来说，目前最直接的商业化路径，主要还是三条：卖A I能力、改造原来的生意，以及未来争夺新的入口和交易。阿里和百度已经在云计算、大模型、A P I等领域直接收费，这是比较容易看见的一部分。腾讯、美团、京东、网易这些公司，A I价值更多可能藏在原来的业务里。广告推荐更准一点、客服成本低一点、游戏开发快一点、电商转化高一点，最终都会反映到收入、利润和现金流。今天看中概，已经不能只用过去那套“电商、广告、游戏、本地生活”的框架。A I正在给这些成熟互联网公司增加一层新的变量：原来的生意还能不能借助A I提高效率，原来的用户入口能不能继续守住，新的A I入口又能不能长出来。新公司可能模型很强、产品很新，但用户、商家、支付、物流、社交关系和消费习惯都需要慢慢积累。阿里、腾讯这些平台已经拥有这些东西，只要A I能力足够成熟，就可以直接往现有业务里接。但优势也意味着压力，如果未来真正掌握A I入口的是新的玩家，那么原来的互联网平台也可能从流量入口退到服务提供方。用户不再自己打开淘宝、美团、携程，而是让Agent直接调用这些服务，原来属于平台的广告、流量和交易价值，就可能被重新分配。所以中概今天的低估，某种程度上也反映了市场的犹豫：一边是成熟业务已经进入相对稳定的发展阶段，增长速度很难回到互联网早期；另一边，大家都在投入A I，但这些投入最后能带来多少新增收入、多少效率提升，又需要付出多少资本开支，目前都还没有完全看清。从这个角度看，中概互联网今天更像是一篮子：成熟互联网生意+A I再进化的可能性。成熟业务提供了今天的现金流底座，A I则会影响未来的增长空间，以及市场愿意给它什么估值。当然也很可惜，字节还没有上市，新的A I公司也需要经过上市、成长和指数纳入，我们很难通过一个指数完整覆盖中国A I的所有机会。但这也是指数投资一贯的特点，指数很少最早发现赢家，它更擅长在赢家逐渐被证明以后，把它们吸收进来。接下来真正值得看的，是这些互联网巨头能不能把A I变成收入、效率和新的入口。
#4
Sunday · 9 min
3351.注重股东回报，分红十年回本
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫注重股东回报，分红十年回本，来自Alpha Seek。一，雪球上有很多兄弟投资非常厉害，感谢方丈提供的这样一个平台。ID为钱钱钱二零一六的兄弟有推荐一只股票，东方表行。这只股票财务数据一般，业务有一定的护城河，最大的优点就是基本所有的利润全部分红给股东了，这一点做的非常了不起。虽然也有一个极大的瑕疵，就是CEO的薪水占比净利润非常高，CEO的薪水实在是太高了，缺少董事会的约束。东方表行二零二五到二零二六财年归母净利润约1.8亿港元，同比下降10.17%，但其分配预案为每股派息0.04港元及特别股息0.123港元，合计每股0.163港元，延续了“赚多少分多少”的传统。今天二零二六年9月16日东方表行的市值为16.55亿港币，市盈率约9.19倍、市净率约0.91倍。这样一家盈利稳定、现金流充沛的钟表零售商，几乎把所有利润都返还给了股东。更值得关注的是，公司持有大量现金且几乎没有有息负债，截至二零二六年3月31日资产负债率仅20.83%，流动比率高达5.06倍，这意味着公司的现金储备足以覆盖多年分红。所有分红十年回本的公司，都应该多留意，可能有很好的投资机会。 “分红十年回本”这一投资理念，本质上是对投资回报来源的重新排序。传统投资分析习惯于把股价上涨视为主要收益来源，而“分红十年回本”则将股息回报置于第一位。其基本逻辑是：假设以当前价格买入，公司维持稳定的分红政策，十年累计分红即可覆盖全部买入成本，此后投资者持有的股份相当于“零成本”。这一策略的核心不在于预测公司的高增长，而在于选择那些现金流充沛、分红意愿强烈、且估值足够低廉的公司，用时间换取确定性的现金回报。有些投资者将“十年内企业账面累积的现金能够与公司市值持平”作为筛选标准，要求分红率加回购率大于40%作为硬性指标，这一思路与“分红十年回本”一脉相承。二，分红十年回本这个观点非常好，比如狄乐百货（D D S），商业模式一般般，除了疫情期间，其他时间ROIC很一般。狄乐百货是典型的传统百货零售企业，所在的美国百货行业长期面临电商冲击和消费习惯变迁的双重压力，其商业模式的成长性确实有限。但管理层一直回购股份，并且特别分红，导致股份减少很多。根据财务数据，Dillard's在过去九年间持续大规模回购股份，已使流通股数量减少了约62%，这直接放大了每股收益和每股分红金额，为留存股东创造了可观的每股价值增长。虽然ROIC在不同年份波动较大，部分时期确实表现平庸，但在回购与特别分红的双重作用下，股东获得的实际现金回报远超利润表所反映的水平。只要价格便宜，公司极度注重股东回报，比如所有的现金流全部回购和分红，依然是非常好的下注标的。这类公司的关键不在于业务本身有多出色，而在于管理层是否愿意把赚到的钱以最有效率的方式返还给股东。当一家公司的流通股因持续回购而不断减少时，即便利润总额不增长，每股对应的价值也会自动提升。这就是“股东回报”的复利效应。三，欢聚（J O Y Y），股东回报相当不错。这也是钱钱钱二零一六兄推荐的一只股票。欢聚二零二六年9月16日市值约37.8亿美元，现金及等价物约30.6亿美元，扣除之后企业价值仅为7.2亿美元左右。根据欢聚二零二六年二季度财报，非美国通用会计准则下EBITDA为5,690万美元。上半年累计EBITDA约为1.02亿美元，年度化后约2.04亿美元。这个EBITDA基本等于税前C F O，对现金流没影响的，只是以前的资产买贵了。这样按照税前C F O核算的P E大概就是3.5倍。更加重要的是，二零二六到二零二八计划分红9亿美元，回购4.7亿美元，总计13.7亿美元，是市值的36%。股东回报做的非常好，点赞。公司充裕的净现金和强劲的现金流生成能力，为长期可持续的股东回报提供了坚实基础。值得关注的是，欢聚旗下BIGO Ads业务正在成为新的增长引擎，该业务收入自二零二三年以来增长逾五倍，摩根大通预计二零二七年至二零二八年将实现39%的年复合增长率。这意味着欢聚的股东回报并非依赖存量现金的一次性消耗，而是有持续增长的自由现金流作为支撑。在当前市值下，扣除净现金后对应的核心业务估值极低，而股东回报的确定性却非常高，这种组合构成了极具吸引力的投资机会。四，我们以前很早投资的一只五倍股，华晨中国。当时的华晨中国，核心资产就是宝马中国25%的股权。而控股股东沈阳国资委收购的华晨中国的股权，大概是银行借贷。这个借的钱是要还的，而华晨中国当时的账户上有大量的现金，其中就有25%华晨宝马的股份卖给了德国宝马集团，后续包括华晨宝马公司的现金分红，所以高额现金分红就会导致控股股东和小股东的利益高度一致。这一逻辑在此后的实践中得到了充分验证。二零二四年华晨中国先后派发每股1.5港元和4.3港元的特别股息，二零二五年再度派发每股1.0港元特别股息和每股0.8港元中期股息。控股股东沈阳国资委收购华晨中国股权的资金来自银行贷款，还本付息的压力使其有强烈的动机推动上市公司高额分红，而华晨中国账上充裕的现金正好满足了这一诉求。当大股东的利益诉求与小股东的投资回报方向一致时，公司治理中常见的代理问题就得到了有效缓解。摩根大通在研报中指出，华晨中国将继续派发特别股息，主要基于两个原因：一是来自华晨宝马合资企业的经常性投资收入，二是公司本身及华晨宝马合资企业拥有充裕的现金。对于小股东而言，这种利益结构意味着自己不需要担心大股东通过关联交易或盲目扩张来侵蚀公司价值，因为大股东自己也需要现金来偿还债务。这一案例深刻说明，在分析一家公司的分红可持续性时，理解控股股东的财务状况和利益动机，往往比单纯分析财务指标更为重要。当控股股东自身有强烈的现金需求，且公司账上确实有充裕的可分配资金时，高分红就不仅仅是一种“善意”，而是一种制度性的必然。综合来看，“分红十年回本”这一投资框架的适用条件是清晰而明确的：公司业务具备一定的护城河和稳定的现金流生成能力，管理层有明确的股东回报意愿，估值足够低廉使得股息率具备吸引力，且大股东与小股东的利益方向高度一致。东方表行、狄乐百货、欢聚和华晨中国虽然分属不同行业、不同市场，但它们在这一点上是共通的——都把股东回报放在了公司治理的最高优先级。对于投资者而言，与其追逐难以预测的增长故事，不如认真寻找那些真正愿意把钱分给股东的公司，让时间成为最好的朋友。
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Saturday · 15 min
3350.白酒这次和二零一四年有什么不一样？
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫白酒这次和二零一四年有什么不一样？来自巍巍昆仑侠。最近一年时间，白酒可谓是屋漏偏逢连夜雨，坏消息一个接一个。去年的禁酒令叠加消费持续不景气，从二零二五年四季度到二零二六年上半年，全行业上市公司的财报集体爆雷；中高端白酒批价与渠道价格大幅倒挂；中证白酒指数年线连跌六年。二零二一年至二零二五年年年收跌，二零二六年至今又跌了约三成；公募基金持续减配，据长江证券统计，二零二六Q2基金重仓股中白酒持仓比例环比下降1.93个百分点至0.97%，为二零一六年以来最低值。行业情绪，降到了冰点。这个场景，让我想起二零一四到二零一五年上一轮白酒底部：同样是需求端的政策冲击，同样是报表全线下滑、渠道深度倒挂、几乎无人愿意再谈这个板块。投资上有一条朴素的规律：投资者最难受的阶段，往往也是最值得关注、最值得下手的阶段——前提是你相信这只是一次周期，而不是行业的终结。接下来，我将从多个维度，对当前白酒行业与二零一四到二零一五年大周期底部的数据进行对照，系统梳理两者的相同点与不同点。研判一下白酒行业什么时候能否极泰来，迎来行业反转。一、业绩暴雷和库存出清烈度比二零一四年更狠先说一个明显的差别：上一轮茅台从来没有负增长，这一轮茅台负增长了。上一轮的底部区（二零一四到二零一五），茅台是"低增长"而非"负增长"。所有白酒公司收入全线下滑，只有茅台保持了低速正增长。而这一轮，二零二五年茅台营收到1.20%、归母到4.53%，是自二零一五年以来第一次年度负增长；其中二零二五Q4单季营收到19.43%、归母到30.34%，出清动作非常陡峭。白酒公司财报业绩下滑方面，本轮的情况更严重，出清比上一轮更彻底。上一轮是"增速归零"，这一轮是增速转负+单季深坑。泸州老窖二零二六Q2单季营收到65.54%、归母到79.45%，汾酒Q2省内到30.12%，洋河连续两年腰斩式下滑。这种级别的报表出清，在二零一三到二零一五年是没有出现过的。二、价格跌幅61% v s 56%：飞天批价两轮探底对照上一轮：2011年中秋飞天批价冲到约2000元，二零一二年春节还在1800元；八项规定出台后，当时占茅台需求约40%的政务需求崩塌，二零一三年3月砸到880元，二零一三年末至二零一六年中横盘在820到900元底部区间，跌幅约56%。二零一四年零售价一度跌到819元——正好等于出厂价819元。这一轮：二零二一年9月原箱批价高点约3800元，一路下行，二零二四年下半年跌破2500元；二零二五年9月8日北京商报援引"今日酒价"数据——原箱1790、散瓶1770，跌破1800关口；此后一路滑到12月初的1495元，中间一度砸穿1499元的官方指导价。从高点算起跌幅约61%，比上轮的56%还要深。但有一个必须说清的差别：需求引擎的性质变了。上一轮二零一六年能起飞，靠的是棚改货币化——流动性宽松、房价上涨、居民收入和财富效应同步抬升，这是外部给的强beta。这一轮没有这个外力：8月酒类价格仍同比到2.9%、1到8月累计到2.7%；餐饮端调研显示56.6%的经销商仍深陷价格倒挂；二零二六上半年社零端依旧偏弱。换句话说：上一轮是"外力推着起来的"，这一轮大概率是"自己爬起来的"。斜率会更缓，耗时会更长，但可持续性反而更强。三、上轮周期底部反转：从估值底到业绩底，再到右侧回头看上一轮，资本市场其实花了三年才把整个周期走完，节奏非常清晰：先是二零一四年：估值修复。茅台估值8倍P E见底，市场预期不再下修。当年茅台涨67%、洋河涨101%、古井涨68%。注意，这一年基本面还在恶化，茅台营收只增了3.69%。涨的不是业绩，是"不再杀估值"。接着二零一五年：基本面磨底，股价歇脚。行业在这一年真正见底（茅台净利+1.00%），但板块在牛市中涨幅落后，表现突出的是改制、次新这类故事。最后二零一六年：右侧确认，主升浪开启。下半年茅台批价从830元升破千元，高端酒被集中加仓，酱酒从此奠定十年格局。这个节奏总结起来就是：从估值底到业绩底，再到右侧。对应到今天：估值底在二零二六上半年：茅台P E打到十年1.71%分位，第一阶段已经结束；业绩底在二零二六下半年到二零二七：板块Q2仍在深坑，报表仍在主动出清，同时二零二六下半年进入低基数，第二阶段正在进行；右侧，则需要批价站稳+报表连续两个季度转正来共同确认，第三阶段还没开场。四、茅台率先企稳的三重证据：直销过半、库存出清、批价先行那么，接下来真正要回答的，是另一个问题：如果这一轮真的能走出右侧，谁先走出来？我的答案是茅台。理由要先从需求说起。二零一四年那一轮，起因是政务消费这个群体被摁住了：八项规定之后，那条最大的需求链几乎一夜之间断掉。接住它的是商务消费。那几年生意场上的饭局，把茅台从“官员的酒”喝成了“商人的酒”，也把整个行业从坑里拉了出来。当时流传很广的一个说法是：最开始是“官员的茅台”，后来变成了“商人的茅台”。所以现在真正的问题就顺理成章——商务消费这一波也比较弱了，这是这一轮和上一轮最大的不同；接下来家庭聚会、自饮这一层，有没有可能承接过来？如果接得住，那就是“百姓的茅台”。这个判断靠情怀支撑不住，得看证据。“需求还在”谁都会说，“消费降级”也确实能解释不少现象。但需求这一圈到底有没有真的扩出去、茅台有没有先接住，得看两端：需求端接不接得住，供应端出没出透。首先，需求与库存两个前提已经到位在需求端：买酒的人，越来越多是从i茅台上“一瓶一瓶”买来喝的。i茅台注册用户逼近9700万，二零二六上半年成交订单超780万笔。 i茅台要接的是一瓶一瓶买回去喝的人，不是一次搬走几箱的人。现在下单的，很多是自己要喝才买，而不是像以前那样整箱买去送人，或者被黄牛囤在手里等着涨。再对照上一轮的需求迁移路径：政务消费占比从约30%降到不足1%，大众消费、家庭自饮和商务消费顶上来。这说明家庭、个人饮用这条需求，现在看大概率能承接大部分。在库存端：经过一年时间，库存出得比较透了。贵州茅台二零二六年半年度业绩说明会上，总经理王莉正面回应：“二零二六年上半年，公司社会渠道体系库存茅台酒每月存销比均小于1.0，投机性库存已被压缩到极低水平，不存在“堰塞湖”冲击风险。”库存出到这个程度，说明供应端也到位了。需求端接得住、供应端出得透——这两个前提同时成立，未来就有可能存在价格向上修复的预期。渠道方面，从上一次的“放低门槛”到这一次的“直销过半” 上一轮（二零一三到二零一四）茅台做了两件事：二零一三年7月首次对外开放经销权（9999元/瓶进30吨可入股），二零一四年6月把代理权门槛从6350万大幅降到800万。它是用"扩渠道"接住了崩塌的政务需求。这一轮它做的是相反的事：把渠道收回来。直销占比50.09%，二零二六上半年直销收入519.62亿、批发代理386.97亿，差距拉到130亿以上。传统经销商这个“蓄水池”被拆了，厂家直接触达消费者的能力到了历史最高水平。上一轮是让更多人帮它卖，这一轮是它自己直接卖给用户。后者的定价权，比前者高一个量级。在报表上：呈现W型修复，而不是V型把茅台两轮的底部节奏排在一起看，茅台业绩企稳并不会V型一蹴而就，而是W型修复。另一个维度，茅台价格连续修复也在印证我的观点。茅台批价从去年12月低点1495元挺回1730元，累计涨约15%；社会库存存销比连续低于1.0；直销占比突破50%。经营指标的修复，比报表指标的修复领先了大约两个季度——这恰恰复刻了上一轮"股价与经营领先报表1到2个季度"的规律。把这几条合起来看：需求从政务、商务往家庭自饮这一圈扩，是行业层面的事；而直销过半、i茅台直达用户、批价与存销比先于报表修复，都是茅台自己已经先动起来的部分。在一个还没出清完的行业里，能率先企稳回升的，一定是那个已经能把货卖给真实消费者、并且自己握着定价权的公司——这一轮里，这家公司是茅台。五、白酒估值处于近十年低位白酒公司股价大多都是在二零二一年见底，然后连跌6年，股价回撤最少的茅台，从最高位也已经回撤51.8%，五粮液和泸州老窖跌幅都超过70%。从估值来讲，大部分公司的估值都处于近10年最低位附近。比如茅台P E到T T M19.31倍，近十年分位1.71%——意思是过去十年里，98.29%的时间都比现在贵。汾酒1.87%、今世缘5.60%、迎驾10.28%，几乎全在极值区。个别公司P E百分位比较高，是因为净利润大幅下滑导致估值失真。此外，从P E绝对值看，上一轮茅台P E最低点是二零一四年1月的8.83倍（五粮液5.95倍、老窖5.86倍）。现在是19.31倍——绝对值翻了一倍多。所以"和二零一四一样便宜"这句话，用P E看是不成立的。但用P B或者"股息率+股东回报"看，结论会不一样：上一轮茅台分红率只有三成左右，现在TTM股息率80%左右，并承诺未来三年分红率底线75%加回购；目前股息率高达4.45%，处于历史最高位附近，从股息率绝对值看也比许多银行股还要高。上一轮白酒是"高增长+低分红"，给的是成长股估值，现在白酒是"低增长+高分红"，给的是红利资产定价。六、结论白酒二零一四到二零一五年周期底部之后，迎来黄金十年的发展。通过对比现在和当时的周期底部特征之后，我们发现两者还是有很多的相似之处的。比如企业财报普遍暴雷，白酒价格和股价自高位腰斩，以及估值都处于近10年低位。白酒行业龙头茅台目前需求和库存两个重点问题已经出现好转迹象，年底或者明年上半年有望率先触底回升。其他白酒企业可能要晚半年到一年左右，看库存出清和大环境情况。不过，这份判断的底色是谨慎乐观，不是盲目乐观。这一轮目前看不到同等量级的需求侧刺激。所以别指望V型反转。这一轮更可能是“自己爬起来的”缓坡——斜率更缓、时间更长，中途还会经历几次回踩。在这个前提下，拿不拿得住，比买得准不准更重要。我更愿意把白酒当"类债+期权"来持有，而不是当成长股来抄底。4%到7%的股息率是债的部分，给的是持有的底气；批价回升带动的估值修复是期权的部分，给的是收益弹性。目前买入的理由，第一位不是"明年能涨多少"，而是"我每年先收4%到7%股息，然后免费获得一个周期翻转的看涨期权"。接下来的三个观测指标，按重要性排序：双节动销后飞天批价能否站住1700元；二零二六Q3单季报表能否重回正增长；经销商能否顺价，渠道信心能否修复。再总结一下。当前整个白酒行业还处于深度调整的下行阶段，行业龙头茅台已经出现了止跌企稳的迹象。至于什么时候能迎来二零一六年那种全面复苏，说实话我不知道。
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Friday · 16 min
3349.油运：全球石油贸易背后的超级周期
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫油运：全球石油贸易背后的超级周期，来自ANDY观微知远。如果把现代工业文明比作一台巨大的机器，那么石油就是它最重要的燃料之一。汽车要烧油，飞机要烧油，化工产业离不开油，物流、农业、制造业背后也都能看到石油的影子。但石油有一个天然的问题，它往往不在最需要它的地方。中东有大量原油，东亚有庞大的炼化和制造业；美国、巴西、西非有油，欧洲和亚洲有巨大的消费市场；俄罗斯有油，但真正的买家可能在几千公里之外。于是，从石油成为全球性大宗商品的那一天开始，一门看似不起眼、实际却嵌在全球能源系统中枢的生意也就出现了到到油运。先不要看股票。先回答几个更底层的问题，为什么石油一定要跨海运输？为什么同样100万吨油，走不同路线，对船的需求完全不同？为什么全球一条船都没少，却可能突然“一船难求”？为什么运价从5万美元涨到10万美元，船东利润可能不只是翻倍？一、油运的起点：石油的“空间错配” 全球石油市场最基本的一组矛盾，就是资源所在地和消费所在地不一致。主要产油区集中在：中东、美国、俄罗斯、西非、南美。而重要的炼化和消费中心，则集中在中国、印度、日韩、欧洲。所以石油天然需要大规模、跨区域重新配置。这就是为什么石油产业链里，运输不是一个可以忽略的小环节。如果把石油产业链拆开，最上游，是找油、采油；中间，是贸易、储存、运输；再往下，是炼油；最后，变成汽油、柴油、航煤、化工品，走向终端消费。油轮就卡在中间。它连接的是地底下的资源和最终的工业体系。所以V L C C其实是一条会移动的跨国输油管道。固定管道只能连接已经建好的两个点。油轮不一样。哪里增产了，它可以去哪里；哪里缺油，它可以往哪里送；原来的买家不买了，还能换下一个买家。这种灵活性，才是海运对全球石油贸易真正不可替代的地方。全球能源被几个“咽喉”串了起来石油虽然漂在整个海洋上，但全球能源运输并不是均匀分布的。大量石油会经过少数几个非常狭窄的节点。霍尔木兹、马六甲、曼德海峡、苏伊士运河，就是其中最典型的几个。先看霍尔木兹海峡，它是波斯湾进入印度洋的唯一海上通道。波斯湾里聚集着沙特、伊拉克、科威特、卡塔尔、阿联酋、伊朗等重要油气生产国。而它们向外进入印度洋，绝大多数海运出口都绕不开霍尔木兹。 E I A数据显示，二零二五年上半年霍尔木兹海峡通过的石油及其他液体燃料约为2090万桶/日，约相当于全球石油液体消费量的20%，也是全球最重要的石油运输咽喉之一。你会发现一个地图上窄窄的海峡，实际上可以影响全球几千万桶/日的能源流动。这也是油运和地缘政治天然绑在一起的原因。油运分两个不同的世界实际上至少应该先切成两块，一块是原油运输到到把油田采出来的原油送到炼厂。典型路线比如，比如中东到中国、印度、日韩；美湾到欧洲、亚洲；西非到欧洲、亚洲；南美到亚洲。这一块更义受到产油量、炼厂排产、能源安全、国家贸易关系的影响。另一块则是，成品油运输。原油进入炼厂以后，被加工成：汽油、柴油、航煤、石脑油等。这些成品油还会继续在全球流动。成品油市场往往更“市场化”。因为它特别容易受到：地区价差、裂解价差、季节需求和贸易套利驱动。比如欧洲柴油特别贵，而亚洲某些炼厂有富余产能，那么只要价差足够覆盖运费，就可能出现亚洲把柴油运去欧洲。原油运更像计划驱动，成品油运更像利润驱动。这是为什么V L C C很强的时候，M R、L R 1、L R 2未必完全同步。有租船材料显示，中国成品油出口配额从7月约210万吨、8月280万吨进一步提高到9月420万吨，市场就迅速开始重新评估成品油轮需求。二、V L C C是啥？原油轮里面，常见的几个名字包括：Aframax、Suezmax、V L C C、U L C C。最受资本市场关注的，就是V L C C。V L C C全称：Very Large Crude Carrier 也就是超大型原油运输船。一条典型V L C C大约可以装200万桶左右原油。它最适合干什么？大批量、远距离运输。比如中东到东亚、西非到亚洲、美湾到亚洲。所以可以把它理解成全球原油运输里的：超级重卡。为什么资本市场特别喜欢盯V L C C？因为它对应的不是边角料贸易，而是全球原油最核心的一批长距离主干航线。当V L C C开始缺船的时候，往往意味着整个原油主干运输体系开始变紧。关键观察项：“吨海里” 油运真正需要回答的是有多少货，以及这些货要运多远。吨海里 = 运输量 × 航距，这个概念很重要。举个例子，同样是200万桶原油。如果从中东运到中国，是一条V L C C。从美国墨西哥湾运到中国，也可以是一条V L C C。货量几乎一样。但两条船被占用的时间完全不同。后者路更远。所以同样200万桶油，对船舶需求却更大。全球石油消费不增长，油运需求照样可以增长。只要原油走得更远。俄乌冲突改变了油运过去全球能源贸易其实一直在追求效率。离得近就近买。俄罗斯离欧洲近，就大量卖欧洲。中东离亚洲较近，就大量供应亚洲。但俄乌冲突之后，原来的贸易结构被打断。欧洲开始更多从美国、中东、西非寻找替代原油。而俄罗斯更多把油卖给中国、印度等亚洲市场。结果是什么？油还是那些油，但路变长了。俄罗斯原油大量流向印度、中国等远端市场，然后部分加工后的油品又重新进入其他市场。从全球经济效率看，这明显更低效。但从油运角度看低效率，反而就是需求。相关材料中，多份油运研究将二零二二年后的贸易重构测算为平均航距增加约7%-8%，并带来接近10%的油运需求提升。所以，石油不一定要更多，只要走得更远，船就可以更紧。真正稀缺的不是船，而是“船的时间” 吨海里讲的是需求。供给端有一个同样重要的概念到到有效运力假设全世界有100条V L C C。是不是就意味着今天有100条船可以拿来装货？当然不是。有的船在：检修；坞修；港口排队；等装货；等卸货；S T S过驳；绕航；高风险海域外等待；或者因为船龄、保险和合规问题，根本进不了部分主流货主体系。油运行业不能只看：“全球V L C C数量增加了多少”。真正要看的是：船的数量 × 每条船真正能干活的时间。相关租船专家材料里有一个非常好的现实案例。正常情况下，富查伊拉到中国，一条V L C C完成一次往返大约需要50天。但当时因为S T S过驳和等待问题，一个航次可能额外多耗约10天。50天变60天。船有没有少？一条没少。但时间增加了20%。也就是说，同样一年365天，一条船原来可以跑更多航次，现在能跑的航次少了。这相当于：有效供给减少了约16.7%。所以所谓“一船难求”，是船都在忙，回不来。三、油运运价会突然爆炸的原因油运运价是边际运力定价，假设现在有100条可用船。市场只需要80条的时候：船东抢货。运价很普通。如果需要90条：市场开始紧。如果需要95条：货主开始抢船。如果需要98条、99条。最后几条船突然拥有极强的定价权。因为如果拿不到船，你的油就走不了。所以油运里的利用率和运价不是线性关系。利用率从70%升到75%，可能没什么。80%到85%，也可能只是温和上涨。但一旦从90%继续往上，价格很可能突然变得非常陡峭。和酒店很像。地缘政治让油运突然暴涨的原因，包括绕航、等待、战争险、抢运、贸易等因素重构。所以油运喜欢“绕着运”，但不喜欢“没得运”。油运天然是周期行业，自带经营杠杆这是这个行业最迷人的地方之一。船买下来之后，很多成本相对固定。比如：船员，维修，保险，管理，折旧，融资。假设一艘船每天各种成本合计4万美元。如果T C E（等价期租租金）是5万美元：每天赚1万美元。如果T C E是10万美元：每天赚6万美元。如果T C E是15万美元：每天赚11万美元。会发现运价从5万涨到15万，上涨2倍。利润却从1万涨到11万。上涨10倍。这就是油运行业最典型的经营杠杆也是为什么油运公司的利润，在景气高点经常看起来特别吓人。同样也是为什么越到周期高点，P E反而越低。因为市场不是不知道它赚钱。市场真正担心的是这个利润到底能维持多久？油运天然是周期行业，因为需求可以突然变化，但船不能突然造出来。这件事情特别重要。一个普通制造业，如果订单多了，可以扩产、加班、上新产线。油运怎么办？造船。但V L C C不是手机。今天下单，明年产量翻倍，做不到。一艘大型油轮从下单到排船台，到开工、到建造，到试航，再到交付。整个过程往往需要几年。而且造船厂也不是只给油轮服务。它还要造集装箱船、LNG船、汽车船、散货船。所以油运行业天然存在一个时间错配到到需求可以今天变，供给可能几年后才来。这就形成了经典的航运蛛网周期：运价上涨，船东获利；就下单订新船；但新船不是今天下单明天就能到的，得等好几年才能交付。所以短期内，船还是不够，运价继续撑在高位。几年后，新船集中下水，船一下子多起来了，供给就过剩了。运价就开始往下掉；运价一跌，没人再愿意订船了，老船又开始逐步退出。于是进入下一轮短缺。这是航运大周期最底层的来源。四、为什么都在盯二零二八？因为现在油轮订单确实已经起来了。这也是空头最有力的逻辑之一。国金证券基于Clarksons数据的研究显示，截至二零二五年末，V L C C在手订单占现有运力约16.7%；预计二零二六到二零二八年分别交付约34艘、60艘、49艘V L C C，二零二七到二零二八供给增量明显高于二零二六。所以二零二八风险确实不能忽略。如果只讲“新船不多、未来一直缺船”，其实是不客观的。真正应该问的是这些新船到底是扩产，还是替换老船？这是油运供给端的第二个问题到到船龄。油轮不是可以无限使用的。船龄高了以后，会出现很多问题：维护成本增加；油耗增加；环保法规压力更大；保险、融资条件变差；大型石油公司对船龄要求更严格。所以判断未来供给，不能只看新船交多少。还得看老船退多少，V L C C并不是一支年轻船队。较高船龄船舶占据不小比例。而截至二零二五年末的国内研究口径里，20年以上V L C C比例已经上升到约19%左右。所以供给端真正应该看的公式是净有效运力 = 新船交付 - 老船退出 - 各类效率损耗五、总结三个字：货、路、船货：到底有多少油要运？主要看：产量、炼厂、库存、出口、补库。路：这些油到底要运多远？主要看：贸易重构、地缘政治、制裁、绕航。船：到底有多少真正能用的运力？主要看：新船、老船、检修、等待、绕航、保险、合规、影子船队。高运价背后的结构到底发生了什么？过去全球贸易追求的是：效率。哪里近，买哪里；哪条路便宜，走哪条路；库存能低就低。但疫情、俄乌、中东冲突之后，越来越多国家开始考虑能源安全，供应链安全，战略库存，供应来源多元化。整个世界可能从效率优先慢慢转向安全优先。从全球经济角度看，这意味着效率下降。但对航运来说效率下降，本身就是运力需求。那这到底是一轮中东地缘制造出来的短期脉冲，还是一轮已经展开、但市场尚未完全定价的超级大周期呢？
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September 17 · 8 min
3348.对9月FOMC决议的解读与思考
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫对9月F O M C决议的解读与思考，来自陆家嘴幽灵。昨晚，9月F O M C最终以12票全票通过，将联邦基金利率目标区间上调25个基点至3.75%至4.00%，这也是美联储三年来首次加息。市场此前对本次加息已有较充分定价（会前预期概率高达92%）。A I板块表现相对抗跌，美光、海力士几乎收平；Lumentum、Coherent分别涨近9.6%和7%。因此，真正需要关注的并不在于加息本身，而是背后的共识、试图向市场传递的信号、以及对未来的预期。一、本次决议：更强调共识的声明回顾7月的F O M C会议，当时声明中透露出明显的内部分歧。投票结果为9比3，有三名票委主张加息，最终美联储选择按兵不动。而本次会议，情况发生了反转：12票全票赞成加息，展示出了内部强大共识。对比7月声明，本次声明的措辞虽然更为精简，但透露出了比较清晰的信号：第一，删除了“部分反映了供应冲击推动能源等领域价格上涨”的解释，只保留结论“通胀仍处于高位”；第二，新增一句指向性“今天的行动将有助于更及时实现委员会2%的目标”。这宣告了加息不是被动应对，而是为了加速压降通胀而采取主动出击。第三，声明用了更泛化的表述，同时新增“国内支出保持韧性”的评价。这表明其认为当前实体经济完全能够承受甚至消化加息带来的紧缩效应。二、点阵图解读：今年是否会再加一次？本次发布的9月点阵图传递出的信号是：今年加息可能不会一次即止，年内大概率还有一次加息。在18名提供预期的委员中：12人预计今年还会再加息25个基点；4人预计还会加息两次（50个基点）；仅2人认为年内不再加息；无人预计今年会降息。也就是说，高达90%的委员认为今年的加息工作并未结束。如果看更长远的预期中值：二零二六年底和二零二七年底的利率中位值均被上调至4.1%，直到二零二八年才缓慢降至3.9%。这意味着美联储不仅在短期内要继续收紧，而且在明年全年都不打算降息。市场此前期待的宽松周期，被再次推迟。与之相匹配的，是美联储对经济预测（S E P）的全面上修：小幅上调了明后年的G D P增速，下调了失业率，但同时上调了今明两年的P C E与核心P C E通胀预期。这意味着，美联储并不满足于通胀是否继续恶化，而是要求看到更明确、更持续的回落趋势。能源、商品等因素本身未必能被加息直接解决，但它储担心的是一次性的供给冲击通过工资、服务价格和通胀预期扩散为更广泛的二次通胀。这种经济好、就业稳、通胀高的宏观组合，从某种意义上来说堵住了降息的必要性。三、发布会解读 Wash在发布会上的发言也值得关注，有几个重点：首先，重新定义加息为“取消宽松”：面对为何在通胀已有回落迹象时加息的质疑，他的逻辑是：经济在走强，信贷流动强劲，委员会一致认为当前金融条件算不上限制性。因此，加息本质是为了“撤回一部分宽松”，让金融环境回归常态，去匹配抗通胀的目标。这也是本次加息的核心：美联储不认为经济已出现失速风险，而是认为经济仍具韧性、金融条件仍能承受，因而有空间把重心重新放回价格稳定。其次，摒弃单一数据依赖，重视底层趋势：过去十几年，市场习惯了拿着每个月的C P I或非农数据去判断美联储的动作。Wash批评了这种做法，直言“在一个数据点上屏息等待是危险的”。他强调，趋势远比单一数据更重要。8月份的通胀数据虽然略有回落，但在他眼中通胀依然过高、持续过久。同时，对抗压力，重申独立性：Wash再次表明“独立性是双向的街道。我们将让每个人留在自己的路线上。”他对于施压不作评论，也不受其干扰，表明美联储只会为经济数据和物价稳定负责。最后，拆解长端利率走高：对于近期飙升的十年期美债收益率，Wash给出了三个维度的解释：强劲的经济基本面、超大型企业（尤其是A I基建带来的资本开支）带来的资本竞争，以及地缘风险推升的通胀预期。另外他特别提到，美联储成立了专门的工作组，研究A I可能对未来决策环境产生的影响。总体上，Wash的表态可以总结为：不会为了单月C P I或零售数据改变政策；更重视通胀趋势、经济强度和金融条件；不会把高利率自动等同于已经足够紧；如果就业维持稳定，通胀仍未明确回落，就有继续收紧的空间。四、总结决议后的市场反应表明，对终端利率和高利率持续时间的判断被重新上调。首先受压的通常是对估值更敏感的资产。利率上行意味着远期现金流折现率提高，市场会更严格审视高估值成长股的盈利兑现速度。对于依赖融资、处于亏损扩张期的公司，资本成本上升的影响更直接。但本次会议后，A I相关板块表现相对抗跌，反映出市场并未将加息简单理解为对资本开支出现担忧。相反，美联储之所以加息，恰恰是因为它看到经济、企业融资和资本投资仍有韧性。Wash在解释长端利率上行时，特别提到经济走强、资本竞争和超大规模云厂商融资。A I基础设施建设带来的资金需求，已经成为影响长端利率的重要变量之一。这也给A I投资带来一个更复杂的框架： A I资本开支一方面推升服务器、网络、电力、数据中心和上游供应链需求；另一方面，大规模融资和资本竞争也会推高长期收益率，提高全社会资本成本。因此，不能简单把A I投资理解为生产率提升，所以天然利好降息。生产率改善通常需要时间兑现，而投资支出、融资需求和资源竞争却先发生。短期内，A I可能同时带来需求扩张、资本竞争与通胀约束；中长期则要看生产率提升能否覆盖前期资本投入。过去市场习惯于围绕单月通胀、非农和下一次会议概率交易；而现在强调趋势而非数据点、金融条件而非单纯利率、价格稳定而非提前作出承诺。所以它给出的更像是一个判断标准：只要经济仍有韧性、就业仍较稳定、金融条件并不限制，且核心通胀没有明确向2%回落，就不会急于结束紧缩。对市场而言，接下来要交易的已经不只是12月会不会再加25个基点，而是利率终点在哪里、高利率要维持多久，以及企业利润能否承受更高的资本成本。
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September 16 · 10 min
3347.宁德时代：未来三年的长坡厚雪是什么？
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫宁德时代：未来三年的长坡厚雪是什么？来自萨队长的最优解。二零二一年，市场叫宁德时代是"宁王"，动辄给上百倍市盈率，仿佛动力电池的天下非它莫属。二零二六年的今天，市场开始换了一套话术，开始叫他“牛夫人“，增长见顶、车企去宁化、价格战。同一家公司，同一条护城河，市场先生的情绪从狂热摆到了疑虑。真正值得追问的，不是"宁德时代还行不行"，而是两个更精确的问题：它的增长故事，讲完了吗？以及市场现在给它的价格，已经把多少悲观，提前讲进去了？这两个问题的答案，指向一个被多数人混淆的认知：故事的长度，与估值的高度，从来是两件事。一、重卡是"增量"，不是"再造" 过去一年，电动重卡是新能源行业最亮眼的一条曲线。二零二六年上半年，国内新能源重卡动力电池装车量61.13吉瓦时，同比暴增90.8%；宁德时代一家装车37.36吉瓦时，市占率61.1%，同比增长77.2%。单车带电量431度电，一辆重卡顶得上五六辆家用轿车的电池。政策端更是给足了底气，十一部门联合印发的《推动新能源重卡规模化应用实施方案》明确，二零三零年新能源重卡渗透率要达到40%，保有量突破160万辆。于是市场上开始流行一种叙事：重卡是宁德时代未来三年"最确定的增长引擎"，是"再造一个宁王"的第二曲线。这个叙事，方向对，但体量被严重高估了。翻开账本算一笔账：宁德时代二零二六年的出货目标是1000吉瓦时，而它上半年的重卡电池装车37.36吉瓦时，占比不足4%。即便重卡电池全年翻倍，它对应的收入贡献也只有5%-7%。重卡电池是一条"高增速、小基数"的赛道。它像一支正在加速的先锋部队，冲劲十足，但决定不了整场战役的胜负。真正的主力，在别处。二、真正的第二曲线，是储能，不是重卡如果非要给宁德时代找一条"再造级"的曲线，答案不是重卡，而是储能，尤其是正在爆发的人工智能数据中心，即A I D C储能。数据不会说谎。二零二六年上半年，国内储能电池出货485吉瓦时，同比增长80%，增速与绝对量双双碾压重卡。而A I D C储能，二零二六年才刚刚进入"爆发元年"：市场规模超2000亿元，机构预测到二零三零年将达到1.5万亿元，年复合增速超过80%。宁德时代在这条赛道上的卡位，几乎是全链条的：41亿收购中恒电气49%股权，补齐高压直流这块供电接口短板；64亿入股世纪互联，锁定核心机柜资源；自研15000次循环寿命的钠离子电池，专攻数据中心长时储能；与海博思创签下60吉瓦时钠电储能协议。摩根士丹利预测，到二零三零年全球数据中心带动的年度新增储能装机将达到321吉瓦时，乐观情景下590吉瓦时。这才是宁德时代未来三年利润增量的主引擎。机构测算，储能业务在宁德毛利中的占比，将从2025年的约15%提升到二零二六年的21.5%。而重卡，是"锦上添花的确定性增量"，不是"雪中送炭的主引擎"。三、四个接力棒，含金量要分层那么，宁德时代的增长故事到底讲没讲完？我的判断是：没讲完，至少还能再讲三年，但要分层看每一棒的含金量。第一棒是A I D C储能，这是最扎实的一棒，确定性最高，且远未到尾声。第二棒是钠离子电池，真实，但天花板有限。宁德时代二零二六年底才实现规模化量产，全年出货目标不过1吉瓦时。钠电的能量密度天然低于锂电，它的主战场是储能和微型车、两轮车这样的低端场景，无法在高端动力领域替代锂电。它是"结构性优化"，不是"颠覆性再造"。第三棒是固态电池，方向判断对，但它是把双刃剑。行业共识是半固态二零二六年量产、全固态二零二七年小批量、二零三零年才规模化。问题在于，固态电池一旦成熟，颠覆的是宁德时代现有的772吉瓦时液态产能和321吉瓦时在建产能。它既是宁德的机会，也是悬在它头上的风险。把固态电池简单当成利好，是一种认知上的偷懒。第四棒是换电站，这里有一个被市场低估、却被我看重的逻辑：换电站本质上是分布式储能节点，可以在夜间低谷电价时储电、白天高峰时换电，还能参与电网调峰。重卡走换电路线，一方面是为了快，另一方面是避免兆瓦级快充对电网的瞬时冲击，一台兆瓦超充桩的峰值负荷，相当于300台家用空调。这个"蓄能池"逻辑，是换电相对超充最深的护城河。换电的另一个卡位价值，在更适合高速公路服务区，服务于跑长途的重卡车辆，高速服务区有物理稀缺性。服务区土地有限、电力容量有限，谁先建站，谁就占住了唯一的最佳位置和唯一的配电容量；后来者想再建，就得自费二次扩容，成本呈几何级上升。高速公路运营方的排他性协议，又从法理上堵死了后来者的路。所以在这个特定场景里，"先发"确实接近于"垄断"，但垄断的是"点位"，不是"赛道"。换电与兆瓦超充的路线之争，远未到终局。但要泼一盆冷水：换电的现金流回流，时间点被很多人想早了。宁德时代的换电子公司，时代电服的高管自己承认，补能行业"几乎全行业亏损"；重卡换电站单站投资约491万元，日换电120次才能盈亏平衡，回报周期4.5到5.9年。二零二六年宁德换电站从1020座冲到2000座，这是重资产铺网期，不是收获期。换电对二零二八年估值的贡献，是"期权价值"，不是"已实现的现金流"。四、最关键的认知错位：故事长度 ≠ 估值高度前面四棒讲完，一个结论浮出水面：宁德时代的坡，确实还很长。但这里藏着一个几乎所有人都会踩的认知陷阱，坡长，决定的是值不值得长期持有；它决定不了当下该给多少倍市盈率。市盈率取决于什么？取决于当期增速的预期，而不是增长故事的延续性。看看市场自己给出的预测。机构一致预期，宁德时代二零二六年净利润958亿，增速32.7%；二零二七年1194亿，增速24.6%；二零二八年1433亿，增速20%。换句话说，市场已经把手伸进未来，把"增速逐年回落"这件事，写进了定价里。那么，二零二八年一个增速回落到20%的成熟龙头，合理的市盈率应该是多少？A股的历史规律很清晰：增速40%以上给30到40倍，增速20%到30%给15到25倍，增速10%到20%给10到15倍。答案就出来了：当前宁德时代19倍市盈率（滚动口径），对应的是一个"中性偏乐观"的假设，而不是很多人以为的"保守"假设。真正保守的假设，是12到15倍。这就是"故事长度"和"估值高度"的分野。你可以相信宁德时代的坡还很长、故事没讲完，这是对的；但你不能由此推出"所以它二零二八年底就一定还是19倍市盈率"。坡长是长期逻辑，估值是当期函数，两者不能互相替代。结语市场对宁德时代的态度，像极了一场戏的两个半场：上半场是"宁王"的狂热，用百倍市盈率透支了未来；下半场是"见顶"的疑虑，又用悲观情景把它打回原形。而真相，往往既不在狂热的那一端，也不在悲观的这一端。宁德时代的坡，确实还很长，A I D C储能刚刚起步，钠电和固态在产业化的前夜，换电的蓄能池逻辑正在被验证。但坡长，回答的是"值不值得长期持有"这个问题；它回答不了"现在该给多少倍市盈率"。真正决定你是否赚钱的，不是故事讲得多长，而是当前的价格，已经把多少悲观提前讲进去了。宁德时代今天的351元，已经把悲观讲得差不多了。你赚的，不是赌它戴维斯双击的钱，而是悲观定价向合理定价回归的钱。而这一部分的钱，确定性，比双击高得多
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September 15 · 8 min
3346.熬者为王
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫熬者为王，来自wang di zhe。沪指跌破3900之后，护盘力度提升。靠着沪深300E T F以及上证50E T F，拉起来一些。护盘资金上半年“获利了结”，积累了足够的弹药，所以在沪指3800到3900点这段，有能力护着点。但科创50指数还是跌破前期低点了。恒生科技也快破前期低点了，科技成长股明显受挫。再次暗示出震荡盘整的延续。在这个市场里面，“聪明”并不稀缺，因为能主动进来玩的，没人觉得自己傻。“能熬”是很稀缺的，时间在一点点流逝，在这种过程中，有耐心等，其实是一种“勇气”。因为熬着，生命在流逝，而能忍住，这是一种“以命相搏”的方式。所以，“能熬”并非一种憋屈，它有一种别样的“惨烈”。也正是因为如此，大部分人，熬不住。越聪明的，其实越容易熬不住。因为认为能力强，认为“时不待我”。所以会选择“主动搏击”。但其实有时候，“越主动往往就是越被动”。这个谈过恋爱的，自然懂。在这市场也类似，尤其总体“不是那么便宜的时候”就更是如此。在深度博弈中，大部分“主动性的咄咄逼人”，都容易更好被预判，也更容易被对手利用。真对于行情的，悲观的没多少，但总体比较谨慎。这轮股市的核心意义，就是“为科技升级提供资金支撑”。本周科技成长股，也出现明显分化。因为整体拉的比较贵了，所以就挑细分板块拉，要不资金也不够。在宏观弱复苏，以及K形分化背景下，消费板块比较尴尬，没有强刺激的话，不容易快速拉起来。而且即便估值下杀，也没到特别便宜的程度。在配置上，即便有“脉冲反弹”，也不会是机构主要配置方向。同时，近期出口虽然挺猛，但未必可以持续，估计四季度美国还会大幅加征关税。这也会造成压力，比如人民币汇率走弱，北向减仓啥的。美联储是否加息是近期市场关注点。市场认为美联储北京时间9月17日凌晨，宣布加息25个基点的概率已经接近90%，所有主要投行也都已上调加息预期。所以就算真加息，也已经被市场充分预期到了。到时候影响未必多大，这个市场玩的永远是“预期差”。核心根本不在于9月份是不是加息。而且如果加了，这是否开启一轮新的加息周期，也就是后面才是观察重点。整体来看，还是看原油价格。如果国际油价一直是100美元以上每桶，那12月份，甚至2007年，大概率都要持续加息。那样的话，“紧缩尾声”这种说法就立不住了。高利率维持时间将远超预期，对成长股、大宗商品等风险资产的估值压制会显著增强。如果国际油价80美元以下，美国通胀压力就会小很多的。12月份保持利率不变。市场信心又会回来不少。这方面，市场会随时关注美债利率、油价走势，并逐月验证就业及核心C P I数据的。 A股这边，整体上，沪指4000点附近，不算便宜。同时人群心态上，总认为下面有护盘的，所以“悲观度”不够。因此，此刻在A股重仓建仓，不是最好时机。我拿着的，都是几年前买的。当下资本市场有4个特点。第一，联动性加强，A股科技股行情，从来没有像这一轮一样和韩国美国联动那么大的。第二，量化AI趋势，各种因子，短线基本成为量化的战场。第三，资讯传播速度超快，很多人每天看资讯都看不过来的，各种群，各种推送，所以有点消息，几分钟内就完成扩散。第四，宏观承压，后地产时代，经济增速下来，整体阿尔法下来了，就更拼贝塔能力了。对于第一点，需要更强的行业分析能力，也需要处理大量的行情资讯，如果时间不够，就直接抡E T F，我自己不会在科技成长板块花太多时间了。低位时候，直接买的恒科E T F和半导体E T F。对于第二点，当前A股量化交易成交额占比已达30%到40%。量化的能力边界在于短周期的量价博弈，对于长周期的产业趋势、公司基本面深度定价、非结构化信息的判断，仍然是主观投资的优势。即便私募之类在强调“基本面量化”，但考核体系要求它们更看重“短期盈利效率”。所以主动将调仓周期拉长一些，可以对于量化“扬长避短”。对于散户而言，短线挣钱效率将越来越低。而且随着仓位加重，短线对心态的扰动加强，挣钱难度会比轻仓时候难得多。第三点，移动互联网时代，信息传播从“小时级”变成“分钟级”，以前靠信息差赚钱的模式彻底失效。一个人如果看“各类消息”，把K线理解为“受到各类消息的影响”，短期往往是对的。比如出了一个利空，股价下跌了。但长期而言，不利于其强化对于“正确的非共识”的理解。因为这类消息的传播，其实是一种“强共识”，平时在这种模式下，被天天“训练”。可想而知，一旦行情跌到底部，坏消息满天飞，他还能有那种“倔强”么？会莫名其妙地失去“低位重仓干”的勇气，也会更倾向于在“强共识中寻求利益”，而不是在“非共识中寻找机会点”。第四点，宏观承压期，整体市场的收益率中枢会自然下降。之前很多传奇投资者，其实踩中的是“时代及周期红利”。在新形势下，以前挣钱的，未必继续挣，白酒就是例子。在绝对低位，重仓抡个股其实是可以的，当然需要深度研究的背景下。但更多时候，对于仓配和仓控的要求更高了。需要复合型仓配，比如“科技成长+价值高息”或者“股债平衡”这种。在很多年前，我也是单抡几只个股的。但在新形势下，慢慢迭代。资本市场，有时候看着“按部就班”的。但其实拉长一些时间，从来不缺少“戏剧性”。那些聪明的脑袋，从来都在预判K线的走势。但其实，每隔几年他们就要“集体看走眼”一次的。因为算得太精细了，想尽量捕捉每个波动利差。中国话讲就是“机关算尽太聪明，反误了卿卿性命”。就像很多年前，我看傅雷翻译的那本《约翰·克利斯朵夫》，记得里面有句话：“现在是冬天，一切都睡着。将来大地会醒过来的。你只要跟大地一样，像它那样有耐性就是了。你得虔诚，你得等待。” 说到底，投资到最后拼的从来不是谁的算盘打得更精，而是谁能熬到周期转向的时刻。不用逼自己抓住每一次波动，也不用为暂时的沉寂焦虑，先做好自己能做的事、守好自己的仓位。等大地真正醒过来的那天，能站到最后的人，自然能接住属于自己的行情。
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September 14 · 11 min
3345.关于Anthropic提议放缓人工智能发展的一些思考
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫关于Anthropic提议放缓人工智能发展的一些思考，来自VincentLv。周末看到Anthropic C E O Dario Amodei发表了一篇文章《We Must Pace the Frontier》，核心观点是：现在前沿A I的发展速度已经太快了，需要适当控制节奏，给安全体系一些追赶的时间。随后Open A I的奥特曼、马斯克也都表达了类似的认同。看到这个新闻，第一反应可能是：A I都准备slow down了，那是不是利空A I硬件？我觉得对于A I硬件投资者来说，真正值得关注的应该是：为什么这些站在A I最前沿的人，现在突然开始集体讨论要给A I踩刹车？ 1、真正值得注意的潜台词：A I不是发展太慢，而是发展得太快了过去一年市场对于A I硬件最大的担心，一直是Scaling Law是不是到头了，继续堆G P U到底还有没有用，几千亿美元A I CapEx最终有没有足够的R O I。如果未来出现的是G P U越堆越多，但模型能力越来越难提升，那才是A I硬件真正需要警惕的事情。但达里奥现在担心的恰恰相反。他认为最近一段时间A I能力进步速度明显加快，其中一个重要原因，就是A I已经越来越能够帮助人类进行A I研发。更强的A I可以帮助开发下一代A I，而下一代A I能力继续提升之后，又会进一步提高研发效率，最终可能形成一种自我强化。所以从A I硬件投资角度看，这里面其实释放了一个很重要的信息：至少在最前沿A I公司的视角里，A I能力曲线并没有明显放缓，反而可能正在重新加速。这和Scaling Law失效、继续堆算力已经没有意义，是完全不同的产业状态。 2、A I越智能，反而可能带来越大的算力需求这一点从我自己的使用体验就很明显。如果一个A I只有70分，我可能偶尔问它几个问题；如果它到了90分，我会开始让它写东西、做研究、分析P D F、处理数据、辅助投资；如果未来A I真的到了95分甚至99分，可以稳定完成编程、科研、企业流程和各种Agent任务，那么使用需求可能完全不是一个数量级。人在面对一个明显更加聪明的模型时，其实有很强的使用动力。只要价格能够承受，我肯定会尽量使用更聪明的模型。模型能力越强，能覆盖的用户越多，每个用户使用A I的频率也可能越高，交给A I完成的任务越来越复杂，单次任务消耗的Token和计算量也会越来越大。未来甚至可能不是一个人调用一个A I，而是一个人背后同时运行很多个Agent，这些Agent还会持续调用模型。所以A I变得越来越智能，更可能出现的情况是，模型越来越好用以后，用户规模、调用频率和Agent数量同时增长，最终推动推理算力需求继续扩大。这有点类似于计算领域的杰文斯悖论。单位计算成本越来越低，并没有让社会少使用计算机，反而让整个社会消耗的计算量越来越大。 3、还有一个更现实的问题：美国真的能够slow down吗？这是我觉得整件事情里面最矛盾的地方。今天的A I竞争已经不再只是Open A I、Google、Anthropic几家公司的商业竞争，而是越来越明显地上升到了中美之间的国家级科技竞争。假设美国认为A I发展太快，因此决定先放慢半年，但中国没有放慢，那么半年以后中国追上来了，美国能接受吗？反过来也一样。所以从博弈角度来看，这其实是一个很典型的囚徒困境。理论上最理想的状态当然是美国慢一点，中国也慢一点，大家给A I安全研究留更多时间。但只要任何一方怀疑另一方可能继续全速发展，最后最可能出现的结果还是双方都不敢真正停下来。达里奥自己其实也承认这个问题。美国能够减速多少，很大程度上取决于它相对于中国还有多大的领先优势。如果美国减速以后导致中国追上甚至反超，对美国来说同样是无法接受的国家安全风险。所以这里就形成了一个很有意思的矛盾： A I越危险，美国越希望控制发展速度；但A I越重要，美国就越不能允许自己在这场竞争里落后。最后真正出现的结果，很可能不是A I军备竞赛停止，而是一边讨论安全和pace，一边继续保持极高强度的A I投入。 4、pace并不等于stop 达里奥讲的是pace the frontier，核心是控制节奏，而不是停止A I发展。目前比较现实的方向，更多还是加强第三方安全评估、建立共同安全标准，以及在出现某些危险能力之后设置检查点。这些事情和明年少买一半G P U完全不是一个概念。至少到现在为止，还没有看到Anthropic、Open A I因为这个问题大规模削减数据中心建设，也没有看到几大C S P因此下调A I CapEx。所以现阶段我不会因为slow down几个字，就去下调A I硬件公司的长期盈利预测。当然，这件事情的风险也不能完全忽略。如果未来pace真的演变成限制Frontier Model训练使用的算力、限制超大G P U Cluster规模、减少模型训练次数，甚至政府直接对训练Compute设置上限，那性质就完全不同了，对G P U、服务器、交换机和光模块都会成为真正的基本面利空。但至少现在，距离这个阶段还比较远。 5、未来真正巨大的算力需求，未必只是AI训练现在市场讨论A I硬件，经常还是盯着下一代G P T到底需要多少G P U，下一代Claude训练集群究竟有多大。但未来真正巨大的市场，可能越来越来自Inference。如果A I能力继续提升，真正进入Coding Agent、Research Agent、企业Work flow、搜索、科研甚至A I帮助A I研发，那么推理侧的计算量可能会非常大。所以即使未来Frontier Model的迭代周期稍微拉长，但与此同时模型越来越好用，用户数量大幅增加，每个用户的调用量继续增长，Agent数量也快速增加，整个A I算力需求依然可能保持高速增长。因此不能简单把模型迭代放慢，直接等同于G P U需求下降。中间还有一个非常重要的变量：A I到底有多好用。而我自己的感觉恰恰是，随着模型越来越聪明，A I对用户的吸引力是在明显提高的。当一个模型真的能够解决问题的时候，人是很难主动拒绝使用它的。 6、回到A I硬件投资如果只是看新闻标题，Anthropic C E O呼吁放缓A I发展，Open A I和Musk也表示认同，第一反应确实偏利空A I硬件。但如果往深一层看，我反而没有那么悲观。因为这件事情同时透露出了另一个更重要的产业信号：今天最接近Frontier A I的一批人，不是在担心A I进步太慢，而是在担心A I进步太快。如果未来A I投资最大的风险是堆了这么多G P U以后，模型能力突然很难继续提升，那么达里奥现在担心的恰恰是另外一种情况：模型进步速度太快，安全体系开始跟不上。从A I硬件产业趋势来看，我反而认为后一种情况要健康得多。所以现阶段对于A I硬件，我还是主要观察三个东西：C S P CapEx有没有下修，G P U集群规模有没有缩小，800G、1.6T、3.2T以及NPO/CPO的升级节奏有没有变化。只要这几个指标没有发生实质性改变，我暂时不会因为几位A I C E O开始讨论pace the frontier，就改变对A I硬件中长期需求的判断。相反，我现在更感兴趣的问题是：为什么偏偏是在最近几个月，Anthropic、Open A I这些站在A I最前沿的公司，开始越来越密集地讨论A I能力增长过快、A I帮助A I研发，以及需要给前沿A I踩一点刹车？如果他们看到的真实情况是A I正在进入新一轮能力加速期，那么对于A I硬件投资者来说，这个信息可能比slow down这个新闻标题本身重要得多。 7，最后简单总结一下达里奥这篇文章达里奥并不是A I悲观主义者，恰恰相反，他对A I未来的价值非常乐观。他认为A I未来5到10年有机会帮助解决大量重大疾病、大幅提高经济增长，并给社会带来巨大的生产力提升。他真正担心的是，A I的发展速度开始超过人类安全体系、可解释性研究和监管机制的建设速度。特别是随着A I越来越能够帮助A I研发，未来可能出现一种自我强化，因此他认为需要适当控制Frontier A I能力提升的节奏，让安全体系有时间跟上。但他的主张并不是停止A I发展，是pace，而不是stop。所以我觉得，达里奥这篇文章真正的核心观点是：他担心的不是A I发展不动了，而是A I可能开始发展得太快了；他想做的也不是让A I停止前进，而是在继续快速前进的同时，给人类的安全体系争取一点追赶的时间
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September 13 · 6 min
3344.把投资中的焦虑，安放在对的地方
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫把投资中的焦虑，安放在对的地方来自就叫姜诚。价值型基金经理近两年的日子不太好过，原因不是亏了钱，而是赚得少。九二四行情以来的两年牛市太过“结构化”，聚焦于老登资产的人，愿意慢，也真的慢。不少朋友问我有没有焦虑，实话实说，不焦虑，也焦虑。对慢这件事儿，我从来不焦虑。愿意慢，不是嘴上说说，是真相信慢有慢的好处，慢有慢的道理，也就打心里接受了慢的代价。相比于快者，慢者在很长时间内要黯淡些，但对本就喜欢向内寻求平静的人来说，黯淡也不失为一种奖赏。慢并不完美，但理性告诉我它至少有百利，最多有一害。可涉及到钱时，人很难平心静气地理性，一是贪婪想暴富，二是嫉妒怕别人更富，三是尚勇想当英雄。这导致在基金管理界有一个长期难改的现象，那就是把所有选手赶到一个舞台上去选美，似乎美的标准是统一的；或者是挤到一条赛道上去比赛，视最快者为最优秀。但站在用户角度看，财富管理需求应该是个性化的，因为没有两个人的性格、禀赋和偏好完全相同，也就不存在标准化的最优解。财富管理顾问的价值应该体现在一边了解客户的需要，一边了解产品的特点，并做好供需匹配，而非给人注入不切实际的预期。基金经理的价值则在于提供可被识别的产品，这依托于完备并自洽的投资框架，并言行如一地去贯彻，而非两耳不闻窗外事一心只画漂亮的净值曲线。以足球队为例。前锋的职责是进球，让好事发生；后卫的职责是阻止对方进球，不让坏事发生。虽然让好事发生的人更容易被铭记，但让本可能发生的坏事没有发生的人，价值也明摆。如果一支球队中的所有人都想进球，它的成绩一定不会好。有些球员只是在关键时刻出现在关键位置，就阻止了对方一次有威胁进攻，这不是进球，没有助攻，不是威胁传球，没有过人，甚至构不成一次抢断，更谈不上一次扑救，但谁说所有贡献都能被统计？基金经理很容易因为买了牛股和净值暴涨而被关注，因为没买一只股票而避免了损失却鲜有人知，这是现实，无处说理。有一些基金经理，他们不致力于买到十倍股，净值涨得慢，很难挤进榜单首页，他们长时间默默无闻，但一直坚守自己在客户资产配置方案中的位置，只有时间能呈现出他们的价值。这样的球员和基金经理并不多，值得被关注和肯定。客户的配置方案更应该像一支球队，而非单一类型球员。有人负责快，有人负责慢。如果能做到减少坏事儿的发生，就蛮好。慢，并不让我焦虑。让我焦虑的是能否把慢的路走长走稳。流水不争先，争的是滔滔不绝；愿意慢，是因为想走得远。一个企业的价值由它在整个生命周期给股东创造的回报决定，一个有价值的企业要迈过很多坎儿，包括一次次的战略、战术选择，还需要日复一日的高效执行，后视镜里的康庄大道，事前看多是分岔路和地雷阵。它不仅要低头看路，还要抬头看天，不由自己决定的外部因素包括技术颠覆，门口来了野蛮人，还有天上飞来的“空军”。比如，房地产预售制的终结对所有行业参与者有什么总体影响？对个别企业有什么差异化影响？在政策细节落地和让子弹飞一会儿之前，这些问题是难有明确结论的。乐观和悲观的理由都明摆，即便倾向于乐观，心里也得时刻紧绷着一根弦，为错判做好预案。给价值称重这个活儿，说起来可以轻描淡写，做起来才知它的沉重。少数笃定决策的背后，是多一个数量级的因模糊不清、无从下手和疑虑重重导致的放弃。我个人的经验是，看过的案例越多，踩过的坑越多，对投资的敬畏也越多。投资很少给我们喜欢的答案，给的更多是吓人的鬼故事。愿意慢的人少，我想不止是因为慢，还因为难。我走上价值投资这条路的表面原因是性格适配，深层原因其实是没别的路走，别的路对我来说更难。或许投资如人的职业生涯一样，本就没有最优解，只是在不断回避更明确的错误。所以焦虑是必然的，快乐地既给别人赚钱，又给自己赚钱，还能学到很多知识，天底下没有这么美的事儿……这是我焦虑的根源。但焦虑要用对地方，要焦虑于如何把路走好，而非焦虑于走哪条路好。临渊羡鱼不如退而结网，基金经理的根本职责是服务好持有人，履行职责的手段是完整地构建自己、清晰地表达自己并且诚实地执行自己。至于走快车道还是慢车道，只是路径选择，而非终极答案。做明星固然好，也容易迷失自我，时不时被市场泼一盆冷水，第一反应是打个冷战，适应后反倒更清醒。说到底，评判一个基金经理好坏的只能是时间和持有人的体验，而非一根冰冷的净值曲线。想到这儿，我的焦虑又减轻了些。
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September 12 · 8 min
3343.新能源的电价有底吗？
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫新能源的电价有底吗？来自浪里掌帆人。新能源发电公司的半年业绩披露了，没有最惨，只有更惨。各大公司利润下降的矛头都指向了电价的下降。在供应端，前些年因缺电新批了大量的火电机组，又因双碳目标风光也在快速上马，核电保持着正常的审批节奏，水电因厄尔尼诺现象来水偏丰，水电增加；需求跟不上供应的增加，导致电力过剩，电价下降。 1 、双碳目标刺激风光装机量大爆发二零二零年9月正式提出双碳目标，即二零三零年碳排放达到峰值，二零六零年实现碳中和；二零二一年10月出台顶层文件《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》，核心是大力发展风电、光伏与新能源车等绿色能源。由于我国的第一大碳排放是煤炭发电与供热，占了碳排放量50%的，其次是钢铁、水泥建材、化工、有色等大型工业占了30%左右。要实现双碳目标就要更多的发展风光装机，于是开始进入风光新能源的大规模装机周期，那个时候股民们开始喊出“万亿隆基”、“金风陆上强，明阳海风王”。同时，火电逐渐为新能源的发展让路。二零二一年10月15日起，煤电全部需要去电力市场竞价卖电，由供需决定电价，对新能源发电来说就有了可参考的市场电价；二零二四年1月1日起对火电实行容量电价+电量电价机制，火电为大规模风光并网有托底作用。而电网也在让路，在电网安全允许前提下，都优先安排风光上网；要建成全国统一电力市场体系，建设特高压线，把西部大量风光电送到更需要电的省份，扩大新能源消纳空间。 2 、新能源电价政策的变化：从大力补贴到完全市场化在新能源早期发展阶段，风电和光伏的设备贵，发电成本比烧煤发电的成本还高，为了支持风光的发展，国家让电网全额收购新能源的全部发电量，还有电价补贴支持，这也是一众新能源发电公司大量应收账款的来源。但在实际运行中，由于电网物理消纳能力跟不上，政策便逐步调整为“只保一部分电量，即最低保障利用小时数，超出部分走市场竞价”，以此降低电网的刚性收购压力。超出部分要去市场竞价上网，这也是新能源市场化的早期阶段。新能源在补贴的扶持下大规模发展，财政资金压力却越来越大，为了缓解财政压力。二零二零年开始做出限制，对已经并网、纳入国家补贴清单的风电、光伏存量项目，设置中央补贴封顶限制。二零二一年8月1日开始，新建项目彻底取消中央财政补贴，存量老项目电价和补贴规则不变。二零二二年左右光伏产业链开始大规模投产，上游组件开始降价，而国家又取消了电价补贴，则下游的电厂进一步要求降价，从而实现在无补贴的情况下还能盈利。光伏与风电板块股价见顶回落，“万亿隆基”大跌，从”二零二一年11月“最高价73元跌到除权后的”二零二四年7月13元“，跌幅82%，同期金风科技跌幅70%，明阳智能跌幅80%，宏大叙事被虐得体无完肤。直到二零二五年发布了136号文件，要求二零二五年6月1日起新能源项目上网电量全部进入电力市场，上网电价通过市场竞价形成。当以前的保底价上网优势也没有时，企业为了自己的项目都能够上网，便竞相杀价，也导致这两年新能源电价持续下降，业绩大幅下滑，净利润也从二零二四年开始下降。这一系列新能源电价的政策变化，核心导向是逐步收缩、退出中央财政补贴，推动新能源电量全面参与电力市场竞价交易，让发电企业依靠成本管控、运营能力实现向前发展。也告诉我们投资过程中不是买入持有就可以安枕无忧，持续跟踪政策变化、行业供需等关键变量非常重要。比如今年A I火了过后，一大批企业开始定增扩产，未来怎么样不得而知，但光伏就是这么走过来的，从高新技术被打成了普通的制造业。 3 、新能源电价的盈亏成本分析我们找了华电新能、龙源电力、三峡能源、新天绿能四家公司的发电成本，主流成本在0.2到0.22元每度左右；而二零二五年公司不赚钱的电价平均在0.3元每度左右。根据各省级电力交易中心公开成交数据及券商行业汇总，2026年风光中长期交易不含税电价全国中枢大致0.28到0.34元每度，其中西北大基地区域约0.22到0.28元每度，中东部负荷省份约0.32到0.38元每度。结合今年上半年新能源发电公司惨淡的业绩，电价还有点下降的空间，但空间已经不大了，再降就要开始大面积亏钱了。在今年7月份发布了一个《可再生能源发展“十五五”规划》，到二零三零年末，新能源装机目标28亿千瓦以上，占全部发电装机比重超过50%；风光年发4万亿度电以上，发电量占全社会总发电量比重达到30%。二零二五年新能源发电的平均利用小时数1250个小时，要实现十五五目标，二零三零年要提高到1429小时。假设原有装机容量利用小时数不变，新增这部分需要发1771小时，本来利用小时数就在下降，要同时实现装机量和发电量这两个目标非常难。电价继续下跌，加上拖欠的补贴又迟迟不到账，绿电企业的投资动力是不足的。再来看一下头部的三峡能源和龙源电力的现金流情况，就可以从另一个角度去验证行业的困难。三峡能源与龙源电力的现金流很差，最近几年业务不仅没有积累现金，还在不停的消耗现金，三峡能源的现金都已经不能覆盖利息支出了。经营现金流完全不能覆盖项目建设的资金需求，就需要大规模举债，但他们的资产负债率又很高，更恼火的是项目的效益还在不停的下滑，若电价不改善的话，公司的债务会被拉爆，最终可能会出现大规模再融资，从而摊薄原有股东收益。总结：新能源的电价还能降，但空间已不多，也不必太悲观。从投资角度来看，新能源的大发展还会继续降低火电的利用小时数，煤价上涨也对其不利，纯火电公司（电力紧缺的省份除外）的看点不多；同时，优选新能源搭配火电或水电的公司，通过各电源的组合可以降低不利影响，比如华能国际、国电电力、华润电力等；其次是选择风电占比高的，因为风电利用小时数更长，发电更稳定一些，比如华润新能；最后就纯粹是搏业绩弹性了，比如三峡能源，业绩下降得多，后面如果业绩恢复股价的弹性比较大
#13
September 11 · 15 min
3342.谁才是真正的周期之王？
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫谁才是真正的周期之王？来自ANDY 观微知远。铜、黄金、石油、煤炭、电解铝、化工、磷矿、航运，大家都叫周期资产，但真正投起来，它们背后的周期并不是同一种周期。有人赚的是价格上涨后的利润弹性，有人赚的是供给多年无法跟上的时间差，有人赚的是货币与信用变化，还有人赚的是短期有效运力骤减带来的极端行情。先看一个简化例子：假设一吨铜的综合成本为5万元，售价为8万元，吨利润就是3万元。如果铜价涨到10万元，收入只增加25%；即使成本升到5.3万元，吨利润也会变成4.7万元，较原来增长约57%。这并不意味着现实中的矿山成本固定不变。能源、人工、设备、运输、税费、矿石品位和副产品价格都会影响成本。更准确地说，在成本相对刚性的阶段，商品价格上涨的部分，往往会有较大比例转化为利润。这正是周期资产最有吸引力的地方。但利润弹性并不能单独决定一个行业是不是“周期之王”。更重要的是看几个问题：利润弹性有多大？供给需要多久才能跟上？高利润能持续多久？价格主要由什么因素决定？接下来我们便逐一进行拆解：一、铜：长周期之王铜最有吸引力的地方，不只是价格上涨后的利润弹性，更在于供给调整通常很慢。一座大型铜矿从勘探、可研、审批，到建设、投产和爬坡，往往需要多年时间。因此，铜价今天上涨，并不意味着明年就会有大量新增矿山供给。典型循环是：需求增长，供给跟不上；铜价上涨，矿山利润提高；资本开支增加；多年以后新增供给释放。这就是长资本开支周期。研究铜，不能只问下个月价格涨不涨，更要问这一轮供需缺口是一年，还是可能持续三到五年甚至更久。当然，铜价并不只由矿山决定。废铜回收、精炼产能、库存、制造业需求、中国经济、美元和利率都会影响价格。矿山供给偏紧，也不等于任何时候精炼铜都一定短缺。但从长期看，如果需求继续增长，而大型新矿释放缓慢，铜价中枢就可能上移。铜未必每年涨幅最大，却可能在供需缺口形成后持续较长时间，因此更像长周期之王。二、黄金：货币周期之王黄金既有矿山经营杠杆，也有明显的金融属性。假设一盎司黄金的综合维持成本为1500美元，金价从2000美元涨到3000美元，即使成本同步升至1700美元，单位利润也会从500美元增至1300美元。这个例子只是为了说明利润弹性，不能代表所有矿企的实际成本，因为矿石品位、能源、人工、税费、副产品和资本开支差异都很大。黄金与铜的核心区别在于：铜首先是工业品，黄金首先是金融资产和非信用货币。铜要重点研究制造业、电网、新能源、矿山供给和资本开支；黄金则要重点研究实际利率、美元、央行购金、E T F资金、财政信用和地缘风险。黄金价格还会受到珠宝、金条金币、投资需求和矿产供给影响，但相较于铜，它明显更受货币与金融条件驱动。因此，黄金的周期可以拆成两层：第一层是金价本身的货币与金融周期；第二层是金矿企业在金价变化下体现出的经营杠杆。黄金更像货币周期之王。三、石油：宏观周期之王石油的利润弹性可能非常高。假设某油田的完全成本为每桶50美元，油价从60美元升至80美元，单位利润会从10美元增至30美元。油价上涨约33%，单位利润却增加两倍。现实中，不同油田的成本、税费、运输、套期保值和折耗差异很大，因此这个例子只能用于说明经营杠杆。石油的特殊之处在于，它不仅是商品，也是战略资源和政治商品。欧佩克+的产量政策、美国页岩油、俄罗斯和中东局势、制裁、库存以及全球经济，都可能迅速改变供需预期。传统大型油气项目通常需要多年开发，页岩油的资本开支和产量响应相对更快，而欧佩克+还可以通过主动减产或增产，在较短时间内影响市场。因此，石油投资需要同时研究宏观经济、供给曲线、库存、政策和地缘政治。一场冲突、一次制裁或一次减产会议，都可能改变价格预期。石油更像宏观周期之王，但也正因为变量复杂，价格和企业盈利的可预测性通常低于单纯的供给周期资产。四、煤炭：现金流之王煤炭同样具有明显的利润弹性。假设吨煤成本为400元，煤价从600元升至800元，吨利润会从200元增至400元。煤价上涨约33%，单位利润翻倍。不过，煤种、热值、洗选、运输、长协比例、税费和企业资源禀赋都会造成很大差异，不能用单一成本代表整个行业。煤炭过去的典型循环是：煤价上涨，企业扩产；供给增加，煤价回落。近年来，安全生产、环保、审批、资源禀赋和资本开支意愿共同影响新增供给，供给扩张并不总是能够迅速完成。如果新增供给受到约束，而需求又没有快速下降，煤炭就可能从单纯追逐价格波动的强周期行业，部分转变为具有周期属性的高现金流资产。这并不意味着煤炭没有长期风险。能源结构变化、可再生能源增长、电力系统调整和钢铁需求变化，都会影响动力煤和焦煤的需求，而且动力煤与焦煤不能混为一谈。煤炭投资更值得关注的问题是：在一个中性的煤价下，低成本企业还能产生多少自由现金流？如果企业不依赖煤价暴涨也能持续盈利和分红，它就不完全是一次性的价格博弈。因此，煤炭更像现金流之王。五、电解铝：供给约束之王电解铝曾经是典型的扩产周期：铝价上涨，企业扩产；供给过剩，铝价下跌。行业逻辑发生变化的关键，在于新增供给是否受到约束。周期行业最怕的是价格一上涨，所有企业都能迅速扩产；只要新增供给持续释放，超额利润最终就会被压缩。中国电解铝产能受到产能置换、总量控制、能耗和环保等因素影响，新增供给不像过去那样自由。但这不等于全球铝供给不会增加，海外新产能、复产、进口、开工率和区域贸易仍然会改变供需平衡。因此，供给约束不是铝价必然上涨，而是提高了行业高利润持续的可能性。研究电解铝，不能只看铝价，还要看产能指标、电力成本、能源结构、氧化铝价格、运输和上游资源。高成本外购电企业与拥有低成本能源或资源优势的企业，盈利质量完全不同。电解铝更像供给约束之王。六、化工：产能周期之王化工最接近传统教科书中的周期行业：高利润，扩产；产能过剩，利润下滑；企业亏损，资本开支下降；落后产能退出，供给收缩；景气反转，利润回升。这是一条典型的资本开支周期。化工与铜的区别在于，许多成熟化工品的产能复制速度比矿山快。铜价上涨并不能让大型铜矿在短期内出现，但只要技术成熟、资金到位且审批允许，部分化工品就可能在较短时间内扩产。因此，行业最赚钱的时候，往往也可能正在孕育下一轮产能过剩。不过，“化工”不能作为一个单一行业判断。纯碱、P V C、烧碱、M D I、T D I、有机硅、钛白粉、农药、氟化工、涤纶和磷肥的供需结构都不同。研究化工，核心不是问“化工景气好不好”，而是看具体产品未来两到三年的供需表：现有产能多少，新增产能多少，需求增长能否消化供给，行业成本曲线如何。例如，需求每年增长5%，而未来两年产能增长30%，行业就很难维持高利润；反过来，如果行业已经亏损多年、企业不愿扩产、落后产能退出，而需求仍在增长，就可能接近下一轮景气。化工利润还要看产品与原料之间的价差，而不是只看产品价格。产品涨价的同时，如果原油、煤炭、天然气或电力成本涨得更快，企业利润未必改善；最有利的组合通常是产品价格上涨，原料价格稳定或下降。因此，化工更像产能周期之王，但必须落实到具体子行业和具体产品。七、磷矿：资源壁垒之王磷矿有资源属性，但不能简单套用铜的逻辑。全球并不是没有磷资源，真正稀缺的是高品位、低杂质、低成本且容易开发的优质磷矿。因此，不能只看资源量，还要看可采储量、矿石品位、杂质水平、选矿难度、基础设施和经济开采成本。拥有资源与拥有优质资源，是两回事。磷的主要需求仍来自农业和磷肥。磷是作物生长所需的关键营养元素，农业需求相对具有韧性，但这不代表磷矿价格永远上涨。粮价、种植收益、化肥库存、出口政策、能源成本和下游磷肥景气都会影响价格与利润。资源保护、环保、安全生产和出口政策，也会影响供给和产业链利润分配。新能源产业对磷酸铁锂的需求确实带来了增量，但农业和磷肥仍是磷需求的基本盘，不能仅凭新能源叙事就把磷矿当成成长股。更准确的逻辑是：优质资源具有壁垒，农业需求具有韧性，供给又受到资源、环保和政策约束。因此，磷矿更像资源壁垒之王，赚的是优质资源稀缺性提升的钱，而不是单纯的需求爆发。八、航运：赔率之王如果只看短期利润弹性，航运可能最接近传统意义上的“周期之王”。假设一艘船每天现金运营成本为2万美元，运价为2.2万美元时，每天贡献约2000美元；运价升至4万美元时，每天贡献约2万美元。运价不到翻倍，现金运营层面的日贡献利润却可能增加十倍。这里的成本只是现金运营成本，不包括折旧、融资、保险、维修和资本开支，因此不能直接等同于企业净利润。但它说明了航运的特点：固定或半固定成本较高，运价变化会对短期利润产生极大影响。航运价格的核心不是简单的货物需求，而是有效运力。港口拥堵、绕航、航线拉长、船速变化、战争、制裁和贸易结构调整，都可能让实际可用运力突然下降，从而使运价出现非线性上涨。反过来，新船集中交付、拥堵缓解、航线恢复或需求下降，也可能让利润迅速回落。同时，航运不是一个单一行业。集装箱、油轮、干散货、L N G船和汽车船的供需结构、合同模式、船队年龄和订单簿都不同。航运的优势是赔率高、利润爆发力强；弱点是波动大、持续性和可预测性较差。因此，它更像赔率之王。九、到底谁才是真正的周期之王？如果一定要评选，其实没有唯一答案，因为不同资产赢在不同维度。所以，真正值得问的不是谁排名第一，而是，你想赚哪一种周期的钱？铜赚时间，黄金赚货币与信用，石油赚宏观和地缘，煤炭赚现金流，铝赚供给约束，化工赚产能出清，磷矿赚资源壁垒，航运赚极端赔率。看起来都是周期资产，背后却是八种不同的生意。投资上真正困难的，也不是识别“这是一只周期股”，而是判断：这一轮，到底是什么周期？至于站在当前时点，铜、黄金、石油、煤炭、铝、化工、磷矿和航运，哪一种周期的钱更值得赚，需要进一步结合最新价格、库存、产能投放、资本开支、订单簿和估值来判断，不能仅凭行业标签下结论.
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September 10 · 12 min
3341.红利E T F怎么选：全品类对比与最终答案
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫红利E T F怎么选：全品类对比与最终答案，来自鴨先知。数据截至二零二六年九月十日，覆盖全市场主要红利策略E T F。过去两年，红利风格在A股市场展现出持续的相对优势。红利类E T F并非单一品类，按内核逻辑可划分为五大阵营。五类产品虽然名称相近，但底层选股逻辑与风险收益特征存在显著差异。本文基于数据对其进行梳理，并结合不同投资需求梳理配置方案。一、红利E T F的五种细分品类红利策略E T F的核心均在于筛选分红能力较强的上市公司，但各指数在定义“高分红”及叠加辅助因子上存在差异。按选股逻辑，可分为以下五类：第一类，纯高股息。代表指数是中证红利和上证红利。选股逻辑很简单，就是挑那些连续三年都分红，并且按过去两年平均股息率排名前100或50只的股票。近一年收益大概在6.6%到8.6%之间。它的关键特征是行业分布最均衡，银行、煤炭、交通运输和公用事业这几个板块分布比较散。第二类，红利+低波。代表指数有中证红利低波、红利低波100，还有标普大盘红利低波50。选股内核是：先在高股息池子里，再挑波动率最低的50到100只。近一年收益约1.5%到2.9%。它最大的特点是防御性最强，弹性最低，而且银行权重特别高，差不多占五成。第三类，国企央企红利。代表指数包括央企红利、央企股东回报、国企红利和上国红利。选股逻辑是国资属性叠加分红。近一年收益在8.4%到17.5%之间，是这五类里近一年表现最强的。关键特征是：分红提升加上市值管理预期，这两点很受市场关注。第四类，红利质量。代表指数是中证红利质量等。选股内核是股息率与盈利质量双筛。近一年收益约3.0%，这里要说明一下，这个数据是样本收益。它的特征是兼顾成长，产品规模比较小，适合作为卫星仓位来配置。第五类，港股红利。代表指数有港股通高股息、恒生港股通高股息低波，以及标普港股通低波红利。选股范围是港股通内的高股息股票。近一年收益在负6.2%到2.3%之间。关键特征在于股息率估值双低，但要注意，这里存在汇率和红利税的折扣影响。从数据可以看出，阶段性表现与长期适配性存在差异。国企央企类主要受益于主题政策驱动；红利低波类在市场偏好进攻时弹性受限；港股红利类近一年整体表现受宏观因素压制。选择具体品类时，需明确自身诉求是偏向现金流的稳定性，还是资本利得的弹性。二、主流红利E T F横向对比（12只）我们选取二零二五年九月十一日至二零二六年九月十日A股与港股红利E T F中规模靠前、具备代表性的12只产品，分为以下五类进行对比：纯高股息类：注重行业分散与持有成本中证红利指数代表性较强，跟踪该指数的代表产品包括易方达、招商、万家、汇添富等。该指数要求成分股过去三年连续现金分红，且分红规模保持稳定或增长，最终按两年平均股息率筛选前100只标的。其行业分布相对分散，银行、煤炭、交通运输及公用事业等单一行业的权重通常被限制在两成以内，降低了行业集中度风险。红利低波类：注重回撤控制该系列主要包括中证红利低波、红利低波100以及标普大盘红利低波50。选股机制在股息率基础上引入了波动率指标，筛选出50到100只高股息且历史波动较低的股票。在行业构成上，银行板块占比较高（通常在五成左右），这也解释了其在市场进攻期表现相对平缓的原因。国企央企红利类：阶段性具备政策风口叠加该类产品近一年相对表现突出，代表产品包括国泰上证国企红利、银河上证国企红利、广发央企股东回报、华泰柏瑞央企红利、招商央企回报等。主要驱动因素来自国资委相关考核指标体系的引导，以及央企提升分红比例与市值管理的相关预期。使用建议：此类产品具备一定的进攻属性，但其超额收益包含较多政策与主题催化成分，不能简单线性外推。若认可央企分红率长期抬升的逻辑，可将其作为组合的卫星配置；若核心诉求在于基础收息与防御，则不建议作为唯一主体。红利质量类：兼顾盈利基本面红利质量指数（如中证红利质量）旨在缓解部分高股息股票因股价大幅下跌导致“假高股息”的现象，在筛选中加入了R O E、盈利增长等质量指标。从收益特征来看，其表现通常介于纯高股息与红利低波之间。该品类适合作为底仓之外的卫星增强工具，由于目前相关产品整体规模尚小，配置时宜优先选择规模相对较大、流动性较好的标的。港股红利类：具备估值差异与高股息特征港股红利指数成分股主要集中于能源、银行、电信及公用事业等领域。受A H股溢价影响，相同资产在港股市场往往具备更高的名义股息率。但在配置时需注意三个关键因素：第一，近一年受外部环境影响，港股红利类产品整体发生了一定回撤；第二，部分Q D I I额度受限的产品可能产生二级市场溢价风险；第三，红利税的差别化征收对短期交易者的实际收益有一定扣减。三、资产配置与组合构建建议红利资产通常不以短期资本利得见长，资产配置的结构往往比单只标的选择更为关键。可根据不同投资目标进行针对性组合构建：第一类：防御收息型组合底仓建议占60%到70%。这部分选的是红利低波，它的角色是核心仓，主要作用有两个：一是收息，二是抗回撤。也就是说，这部分追求的是稳，是整个组合的压舱石。卫星仓部分，分为央企红利和港股红利。第一块，央企红利卫星，建议占15%到20%。它的角色是分享央企分红率抬升带来的弹性；第二块，港股红利卫星，建议占10%到20%。它的角色是补充股息率最高的那块，同时注意左侧分批布局。组合预期：整体组合股息率相对稳定，年度波动水平低于宽基指数，适合重视现金流及资产防守属性的长期资金。可设立定期的再平衡机制，例如每半年检查一次，当单一品类权重偏离目标比例超过5%时进行调平衡。第二类：稳健增值型组合这类组合通过红利资产与成长型宽基的结合，利用不同风格资产的低相关性，有助于降低组合整体净值的波动。核心底仓选择红利低波，建议占40%到50%。第二块选择均衡高息类E T F，建议占20%到25%，用行业更均衡的中证红利做补充。第三块补充宽基成长类E T F，建议占20%到30%，避免组合全是价值风格。最后选择10%左右的央企和港股红利类E T F，在稳的基础上再搏一点向上的空间。第三类：周期定投型组合适合资金分批入场的投资者。建议采取以下两种思路之一：方案一，以中证红利或者红利低波ETF作为定投主体，侧重长期复利积累；方案二，以红利低波为主体，叠加月度分红的联接基金，保留部分现金流需求。定投的核心在于坚持纪律，同时尽量避免在红利板块交易拥挤度处于历史极高分位数时集中重仓。四、配置红利E T F需关注的风险因素行业周期性风险。部分红利指数以历史分红为筛选依据，成分股可能集中于煤炭、银行、能源等周期性行业。当行业处于盈利周期顶部时，当前的高股息并不等同于未来持续的高分红。投资前需关注前十大权重的行业分布。市场拥挤度风险。若红利风格持续跑赢，市场资金可能产生阶段性集中。当板块成交额占比及关注度达到极高水平时，需防范风格阶段性切换带来的回调。采用分批建仓方式有助于平滑成本。分红与净值折算。基金分红本质上是基金净值的一部分转化为现金分配，分红后基金净值会相应扣减。分红机制提供了现金流便利，但不等于直接产生额外收益，仍需关注产品整体的净值表现。港股溢价与税负约束。投资港股红利类产品时，需防范Q D I I额度受限引发的场内溢价风险。同时，个人投资者经港股通持有股票获得的分红需按持股期限征收红利税，频繁交易可能侵蚀实际收益。五、总结在选择红利E T F时，产品本身并无绝对的优劣之分，关键在于产品特性与投资需求的匹配。综合考量规模、流动性、策略纯正度及运作历史，红利低波E T F展现出较强的综合属性；若追求较低的持有成本，中证红利E T F具备费率优势；若注重定期现金流分配，国企红利E T F提供了相应的分红机制；而若寻求更高的名义股息率与估值修复空间，港股红利类则提供了差异化的风险收益特征。明确自身的风险偏好与收益目标，按需配置，方能更好地发挥红利资产的长期价值。
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September 9 · 5 min
3340.Astra发布的核心解读
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫Astra发布的核心解读，来自Wade Gao 看完了大摩最新针对Astra的报告，大致总结了一下：首先是关于Astra出现的重要性究竟意味着什么？ Astra G P T 6的重要性不应被简单理解为又一个用10万块G P U训练出来的模型升级——那种升级只是延续Scaling叙事，运行成本随芯片数量增加而上升。Astra 的真正意义在于能力广度（breadth of capabilities）与互操作性的实质性跃升，具体体现在四个前沿方向：推理能力、工程能力、计算机使用和完成物理世界任务；换言之，前沿A I不再只是更会聊天，而是跨越到能够执行复杂推理、专业工程任务、直接操作计算机，甚至处理现实世界任务的层面。所以可以说Astra是对模型从又一次升级到叙事转变的重大突破。第二层意义则是从需求侧争论重新回到物理瓶颈在七、八月份这一轮下跌行情中，市场一直在争论的核心问题是：服务已知的A I需求究竟需要多少基础设施？也就是质疑A I基建是否过度投资。而Astra的出现可能把这个问题扭转为：随着模型智能的提升，有多少新的工作负载将变得经济上可行？这是一个根本性的转变：讨论从需求是否真实存在，转向供给是否跟得上需求。 Astra实际改变的是每美元的智能量，这是最核心的经济学逻辑：更好的模型可以创造弹性效应，当A I每花一美元获得的智能和实用性越高，推理工作负载的数量、持续时间和复杂度都会随之增加。这类似于经典的杰文斯悖论，效率提升不是减少而是扩大总消耗。如果单位成本的智能产出提升，使用A I的经济门槛就降低了，原本不划算的应用场景变成可行的商业应用。而可触达收入池的扩宽也是这次发布后人们为止兴奋的一个点，如果Astra的能力转化为商业上有用的应用，可触达的A I收入池将大幅扩展，远超今天以聊天/编码为主的使用场景。这对整个产业链的T A M是结构性利好。回过来，关于Bottle neck叙事的重申： Astra的出现将瓶颈叙事从需求形成拉回到物理供给约束，即能否在规模化条件下交付这些智能。（之前人们还在担心的只看token消耗没意义到现在可以独立高效完成物理世界任务了）市场目前正在低估三个与Astra相关的动态：一个是G P T 6 Astra刚刚发布，其全球科技受益者尚未被充分定价；再有就是供给紧张持续的时间究竟到什么时候？可能会比原来预期的更长，原因是： -部分环节缺乏实质性产能扩张。如A B F载板，报告预计A B F载板供不应求缺口到二零三零年会进一步扩大，供给需求比升至130%，新产能需要至少2年才能上线； -制造复杂度不断提高，如H B M 4 E的后道工序复杂性；如果总结下来的话，其实还是A I Compute、Networking和Memory；老生常谈从投资角度讲，为什么目前低配产业链风险大于过度配置的风险？这个问题一直在困扰着所有人，永远都会分成两派，我假设安排低配风险大来代入，那么Astra正是支撑这一判断的关键催化剂：它验证了A I需求形成尚未见顶，也就是弹性效应仍在展开；它把争论拉回供给端，而供给端如A B F、H B M 4 E B E O L等的紧张是可验证、可追踪的；所以结论不是简单的多买A I股票，而是精准投向更广泛的推理周期与有限物理产能、上升的内容强度、增加的制造复杂度交汇处。当然为了防止出现七月那一波的打击，虽然大概率从筹码角度来说出现的概率很小很小了，但仍然不能排除。所以还是要时刻保持清醒。问自己几个问题，可以不用回答 A I的预期已高到不允许只是好，而必须是完美，Astra带来的实际业绩若无大幅超预期怎么办？ A I 资本性支出到了未来一两年可能减速，股票定价看的是二阶导，还没完全兑现怎么办？一旦宏观出现重大变化又该如何？抛开这些永远不可能直接给出答案的问题，现在可以确定的是Astra G P T 6之于市场的意义，是它把 A I投资的争论焦点从“需求是否存在？基建是否过剩？”翻转为“单位智能成本下降，将催生多少新增经济上可行的工作负载”。新的叙事框架下，接下来要盯得是这个
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September 8 · 7 min
3339.中国软件公司将走向分化
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫中国软件公司将走向分化，来自投研小透明。今年年初，市场给软件股讲了一套悲观故事：A I接管大量办公室工作，企业需要的员工席位减少，Claude Code又让自建软件变得更容易，传统 SaaS 的收入和长期价值都要下调。数月之后，美股软件 E T F I G V明显反弹，Sales force与Anthropic公布了Claude force试点方案。我重新梳理今年以来的软件产业相关投研资料后发现，多头逻辑在2月恐慌最强时已经形成。海外财报让它进入股价，中国软件公司也开始交易这套逻辑映射。国内A I应用行情的下一阶段会明显分化。一、多头逻辑先在恐慌里出现 2月的软件抛售，把三种压力压在了同一个估值里。SaaS行业自身已经进入成熟期，瑞银当时统计，大型SaaS公司的平均增长从疫情前的20%以上降至二零二五年的约13.4%。企业同时把部分传统I T预算转向模型、算力和数据治理，应用软件要在更紧的预算里证明优先级。Co work等Agent产品的发布，又把席位减少、企业自建以及模型厂商进入应用层的担忧推到台前。完整的多头论证也在2月形成。美银、巴克莱、汇丰和Bernstein当月都认为“软件终结”被过度定价：A I可以更快地写出功能，企业采购仍然包含对长期运行和业务后果的责任。同一批悲观材料里，还藏着后来推动反弹的收入逻辑。人工席位可能减少，客户净支出仍有增长空间。席位数量与客户总支出开始脱钩。产业判断先发生变化，市场仍在等待订单和收入确认。二、财报和仓位让判断进入价格 3月底，摩根大通跟踪的样本中已有19家公司给出达到或超过预期的当年增长指引。到了5至6月，收入、订单和指引的改善变得更集中，数据、安全和可观测性软件率先交出超预期财报。价格反弹还有仓位的推力。年初流行的交易是做多硬件、做空软件。软件财报改善后，这个拥挤组合开始平仓，随后出现软硬件同时增加净多仓的情况。基本面修正终值假设，仓位变化放大股价弹性。 Sales force最新一季的数字把这套逻辑讲得更清楚。二七财年第二季度的c R P O同比增长14%，Agent force与Data 360的A R R接近39亿美元。Sales、Service和Slack席位同比增长，约一半Agent force bookings来自客户追加额度。试点阶段的Claude force给出产品分工：Claude负责推理和交互，Sales force提供实时数据、业务规则、权限与工作流，并执行操作。 8月的投资者反馈依然偏爱基础设施和安全，对应用软件保持分歧，部分相对收益也被解释为空头回补。海外市场已经修复统一压低软件终值的定价，随后开始区分公司。三、中国软件开始交易海外映射国内软件行情正在沿着海外逻辑展开。年初，投资者先交易A I冲击软件终值；海外财报改善、I G V反弹后，国内市场开始交易资金从硬件向软件和应用扩散的映射。映射先作用于风险偏好，随后进入盈利预期。国内承接的是海外的定价方法：A I合同能否进入收入，存量客户能否增加支出，A I收入能否带动主业增长、利润和现金流。 5月的中国软件研究已经记录这种变化。投资者关注点从“软件还能不能生存”，转向A I收益通过什么机制、在什么时间兑现。9月的投资材料进一步把公司分成几类：A I已经推动整体增长，A I只贡献少量增量，合同领先于收入，以及轻工具继续承压。国内市场开始采用海外从统一终值折价走向经营分层的定价方法。中国软件面对的经营条件更苛刻。企业I T预算压力更大，合同、收入和利润之间的传导更慢。一些公司已有A I产品和订单，主业增速与盈利尚未改善。海外上涨提供方向，国内公司估值修复需要自己的财报来完成。结语：下一阶段只奖励三种能力历史积累要进入客户留存。历史客户、行业数据、权限体系和核心工作流进入企业日常经营，才能降低流失率、稳住续约并提高使用黏性。经营年限、客户名单和旧代码不会自动形成优势。Coding Agent降低了迁移成本，存量厂商需要证明客户留下来的理由比过去更强。 A I能力要带来真实增购。新功能进入付费模块、额度补购、用量收费或结果收费，才能成为新的收入来源。A I使用量增长之后，存量客户总支出能否提高，将直接决定这轮行情有没有业绩基础。稳定执行决定软件能否进入核心流程。准确性、数据安全、权限控制、审计、人工接管和故障处理，决定A I能否进入生产环境。稳定执行会提高客户信任，也会影响续约与提价。轻量功能、低责任场景和缺少数据控制力的产品，将继续受到模型工具和企业自建的冲击。海外软件已经完成第一轮终值修复，中国市场正在交易这套映射。国内行情接下来会从叙事扩散走向公司分化。我更倾向于把这轮应用行情看成软件行业重新分层的开始。此前因A I冲击而下跌的软件公司，不会同步回到原来的估值；能够兑现经营结果的公司才有持续行情。
#17
September 7 · 6 min
3338.美国非农就业数据是怎么出炉的
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫美国非农就业数据是怎么出炉的，来自波西米亚弗雷迪。今年8月7日晚上八点半公布的美国7月非农就业人数，因实际值与预期差距极大，数据公布后金价直接暴涨。那时候我特别好奇，非农就业数据究竟是怎么统计出来的，而市场预期又是如何形成的。之后我花时间去了解了一下。一、非农就业数据是哪个部门负责发布的美国劳工统计局（简称B L S）是美国劳工部下属的联邦统计机构，负责发布非农就业人数、失业率、C P I、P P I、JOLTS 职位空缺、工资和劳动生产率等数据。二、非农就业数据是怎样统计出来的美国劳工统计局每月同时进行两项调查，一是企业调查（简称“C E S”），二是家庭调查（简称“C P S”）。企业调查方面：调查约11.9万家企业和政府机构，覆盖约62.2万个工作地点，调查得出的数据为非农就业人数、平均时薪、平均工时。家庭调查方面：调查约6万个家庭，调查得出的数据为失业率、劳动参与率、就业人口。即，通常所说的“新增非农就业人数”来自企业调查，“失业率”和“劳动参与率”则来自家庭调查。三、非农就业数据的市场预期是怎么来的非农就业数据的市场预期是财经媒体调查经济学家预测后计算出的中位数。参与调查的有路透、彭博、华尔街日报、Fact Set、Dow Jones Newswires等财经媒体，它们直接收集经济学家的预测。其中，路透、彭博、华尔街日报的预测数字最常被全球资本市场引用。经济学家通常参考每周首次申请失业救济人数、A D P私营就业数据、I S M制造业和服务业就业分项、企业招聘和裁员公告、JOLTS 职位空缺和离职数据、消费和税收及工资支付数据、季节性因素及政府部门招聘情况、前几个月非农的修正规律等因素后提供预测数据。四、非农实际值为什么容易大幅偏离预期首先是非农的抽样误差本身就极大。 B L S 自己公布的月度就业变化的90%置信区间约为正负13万人。这意味着，即便经济学家的判断完全正确，比如真实值就是正8万，但B L S报出来的数字也可能在负5万到正21万之间的任何位置，纯粹是因为抽样波动。其次，首次公布值不是最终结果。首次报告时，部分企业尚未反馈数据，B L S必须进行推算。迟到的企业数据会在以后两个月补入，随后还会进行年度基准修订和季节调整修订。所以财经媒体所称的“实际值”，准确地说只是当时能够得到的最佳初步估计，而不一定是最终真实值。另一个问题在于，季节调整会在结构变化时失效。例如，7月的负2.3万里，地方政府教育负5万（暑期季节因子）加上休闲酒店负4万（世界杯结束）等于负9万。季节因子是用历史规律计算，当某年出现历史上没有的事件（比如今年世界杯在美国举办），因子就会算错。最后一个因素是回复率下降。调查回复率长期下滑，首次公布时的样本回收率远低于历史水平。这正是初值总要被修正的原因（5到6月合计下修10.3万人）。五、B L S 初步基准修正每个月发布的非农就业数据来自C E S企业抽样调查，特点是速度快，但它毕竟是抽样估算。首次公布的非农数字不是精确的岗位普查，而是一个带有抽样误差、模型估算和季节调整的初步估计。一年以后，B L S可以获得更全面的Q C E W数据。Q C E W主要来自企业向各州提交的失业保险税务记录，覆盖美国95%以上的就业岗位，相当于接近一次岗位普查。 B L S会按照“基准修正额等于 Q C E W等全面统计得到的岗位数减去 C E S抽样调查估算的岗位数”的公式，将两套数据进行比较如果结果为负，说明此前的CES抽样数据高估了就业；如果结果为正，说明此前低估了就业。今年8月28日晚上公布了B L S基准修正结果，即下修了7.9万人，它的含义是2025年3月至2026年3月期间C E S抽样调查累积形成的净误差为高估7.9万人。六、什么时候正式修改历史非农数据 8月28日公布的只是“初步基准修正”，目前不会把过去各月的官方非农数据直接改掉。9月4日晚上发布8月非农就业人数时，仍然只会按照正常程序修正6月和7月数据。最终基准修正将在2027年2月随2027年1月就业报告一起公布并正式计入历史记录。
#18
September 6 · 7 min
3337.如果科技牛市结束了，市场是否会进入全面熊市？
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫如果科技牛市结束了，市场是否会进入全面熊市？来自中欧瑞博吴伟志。 8月份的股市，总体出现了再平衡的现象。七月份暴跌的科技硬件板块出现了一定幅度的反弹，七月份反弹的二季度被虹吸老登板块有一定的回调。究竟该继续做多科技还是坚决从科技切换到老登？分歧巨大，众说不一。看多科技派的观点是：如果科技的牛市结束了，那全市场都会进入熊市，买什么都不成，因此要么全面撤退，要么坚决做多科技。果真如此么？今天我想就这个问题来进行探讨。一、夏季里的农民为何特别的忙？由于整个少年时代是在农场里长大的，对于自己的少年时代的暑假“记忆深刻“。由于我父亲是家里的长子，困难年代，我父母微薄的工资收入要照顾好我们姐弟三人的五口之家已经捉襟见肘了。父亲还需要赡养爷爷和照顾几位叔叔和姑姑，因此在一九七六年后我记事起，恰好限制自留地的政策已经放松了，我们家里就垦荒种了一两亩自留地，养了四头猪以帮补家庭开支。我的所有课余生活是没有体育娱乐的，放学后第一时间跟哥哥一起下地里，帮助父亲照顾地里的庄稼。最痛苦的时光还是暑假时光，在烈日下抢收庄稼后还要翻土种下新的庄稼，夏天是收完花生种红薯的农时。花生可以榨油满足一家人用油需求，花生也是缺少肉食时期，父亲最好的招待客人的下酒菜。红薯则是家里养的几头猪最重要的主食，并且在困难时期，每天家里的午餐一定是一锅红薯，干吃红薯连咸菜都没有。当下的中国股市，用我们的四季理论来衡量，处于典型的夏季里，市场已经脱离了熊市底部全面低估值的阶段，但整体估值也没有进入泡沫区。这时候，有一些行业由于投资者与机构过度超配，估值已经泡沫化了，入秋甚至秋入冬了。但也还有不少行业的景气度与关注度和估值依然处于春季与夏季。所以当下的中国股市可以说进入一花一世界的阶段，对于秋季和刚入冬的行业与公司，适合抓紧收获离场。对于春季和夏季的行业与公司，仍然值得持有甚至加仓。但上述语言，适用于基本面中长线投资者，对于趋势投资人和短线交易者来说，他们的投资方法论完全与此无关，不必在意这些言论。二、简单复盘二零零零年三月互联网泡沫破裂后，美国股市是否全面转熊？历史就是最好的老师。我们团队一直认为，与这一轮A I大浪潮最相似的就是二零零零年互联网大浪潮。自一九九九年七月到二零零零年三月，在这段互联网泡沫最后冲刺阶段的大半年时间，信息技术与纳指虹吸了几乎全市场的资金，除了与信息技术和互联网相关的行业和公司加速上涨，其他多数行业都是下跌的。这种“股灾型“牛市，是不是与二季度的 A 股很像呀。二零零零年三月，互联网泡沫破灭，纳指和费城半导体指数掉头向下的同时，那些在互联网公司股价冲刺阶段被虹吸的行业和公司的股价开始掉头向上，并没有出现科技泡沫破灭，市场全面转熊的现象。从二零零零年三月到二零零一年三月，互联网泡沫破灭的一年间，美国股市中的公用事业、必须消费、金融、工业、能源等不少行业，有着不错的股价表现。因此，从历史来看，科技股泡沫的破灭入熊，并没有带来市场的全面转熊。三、投资者该收获什么？播种什么？我们复盘一下那段历史中，一些有代表性的基金产品在二零零零年三月之前与之后的表现与命运，可能对于一些现在处于迷茫与纠结的基金投资者有一些启发和帮助。在二零零零年初，像杰纳斯木星基金和雅各布互联网基金，由于此前两年业绩骄人，加上科技明星基金经理且聚焦互联网方向，成为市场流量的焦点，深受基民的追捧。富达特殊情况基金的经理是著名的价值型投资人安东尼.波顿，与巴菲特同样在此前的互联网投资热潮中属于“过于保守“的老登派，在一九九九年底，饱受批评与指责。九九年底《巴伦周刊》那篇质疑巴菲特的文章，让人记忆深刻。多少投资人无法忍受老登的不与时俱进，纷纷赎回老登拥抱科技基金。二零零零年三月之后，杰纳斯木星基金长期阴跌，和雅各布互联网基金彻底近乎归零；反而是富达特殊情况基金和巴菲特的伯克希尔能够稳穿泡沫历史已经用钢铁一样的事实告诉我们：二零零零年初，是开始告别”小登“拥抱”老登“的最好时间点！但今天的此刻，又有多少人敢于赎回过去一段时间净值表现优秀科技基金，拥抱过去一段时间表现相对比较平庸的老登型基金呢？这或许就是二级市场与基金投资的难点所在，因为绝大多数人都是看着”倒后镜“来投资，而不是用望远镜看着未来来投资。下一轮科技牛市如果再起，主角还会是这一批硬件明星么？关于这个问题，我可以很负责任的告诉大家，即便下一轮科技牛市再来，也与这一轮的硬件明星关系不大了。就像二零零三年之后纳指重新开启长牛，但是如果拿住硬件明星股思科与康宁，也是赚了指数不赚钱的。二零零三年之后，真正的互联网长牛明星是亚马逊、谷歌、Facebook这些应用领域的明星。此刻，或许还看不清楚谁是未来A I应用领域的大牛股，但是有一点可以肯定的是，上一轮的硬件明星肯定不是主角了！四、回到近期股市和策略：其实跟上月相比，没有必要做大的转向与调整。市场已经逐渐从失去理性的科技主题浪潮中平静下来了，市场风格结构的变化开始朝着我们预想的方向演变了。夏季策略，可以耐心持有估值不贵的优质公司，等待成熟的品种收获后适时收获切换。
#19
September 5 · 17 min
3336.郑糖三轮牛市完整复盘
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫郑糖三轮牛市完整复盘，来自熵控资本。本文意在通过对白糖过去几轮行情的梳理，提炼出白糖背后的周期规律。其实零五年到零六年白糖也有一波牛市，不过郑糖期货后面才上市，当时属于现货牛市，K 线不完整，这次就没有放进来讨论。如果把郑州商品交易所白糖期货上市以来的历史走势拉长，会发现一个白糖是一个典型的周期品种。往往要从前到后经历：多年熊市、供给收缩、库存下降、牛市启动、供应紧张、加速上涨、高价刺激增产、新一轮熊市的过程，然后周而复始。二零零六年郑糖上市以后，经历了比较清晰的三轮大级别牛市：第一轮：二零零八至二零一一年第二轮：二零一四至二零一六年第三轮：二零一九至二零二三年三轮牛市的共同点，是供给周期发生了逆转。但三轮行情的驱动方式又完全不同：第一轮由全球供需危机+金融危机后的商品牛市驱动第二轮由低价出清+厄尔尼诺+印度、泰国减产驱动第三轮由国内持续减产+进口成本抬升+全球供应紧张驱动如果要研究今天的郑糖，尤其是二零二六至二零二七年可能出现的下一轮行情，这三轮历史比单纯研究某一次K线更加重要。第一轮牛市：二零零八至二零一一年从两千七百八十九到七千六百零四是郑糖历史上最完整的一轮超级牛市，但这一轮大牛市真的起点并不是二零零九年。实际上，它的种子是在二零零八年的大熊市中埋下的。二零零六年郑糖上市以后，糖价经历了一轮快速上涨，随后进入持续调整。到二零零八年十月，郑糖主力合约最低已经跌至两千七百八十九元每吨。从六千二百四十六元高点计算，跌幅超过百分之五十。这时候市场对食糖的看法非常悲观。但对于周期品来说，恰恰是在这种时候，供给端开始发生变化。首先，低价持续，供给开始出清白糖最大的特点之一是：价格下跌最终会通过种植面积和产量反馈到供应端。甘蔗、甜菜不是工业品。今天糖价跌了，明天不可能把产量砍掉。但是当低价持续一个甚至两个榨季以后：糖厂亏损导致蔗农收益下降，于是甘蔗种植积极性下降，进而导致甘蔗面积下降，最终使下一榨季产量下降。周期由此完成。所以二零零八年的低点，本质上不是简单的技术底。而是：上一轮增产周期开始走向终结。其次，印度成为这轮牛市最大的变量真正改变全球糖市供需格局的，是印度。二零零八至二零一零年度，印度食糖产量大幅下降。与此同时，中国、巴基斯坦等亚洲主要产糖国也出现减产。美国农业部后来总结这一轮行情时指出，二零零八至二零零九年间印度、中国和巴基斯坦三国食糖产量合计减少约一千五百九十万吨，降幅达到百分之三十三。这对于全球糖市而言是巨大的供应冲击。尤其是印度，原本印度是重要的糖出口国。但减产之后变成进口国。全球贸易流向发生巨大变化。印度开始大量进口食糖。于是全球原糖价格开始快速上涨。于是，郑糖二零零九年开始从熊市反转二零零九年以后，郑糖从两千八百元至三千元附近逐步向上。这一阶段其实并没有后来那么疯狂。 K线形态也从底部确认变成震荡上行，最后突破前高这就是典型的周期反转第一阶段。市场开始发现糖价已经跌不动了，随后国内产量下降，再后来国际糖价也越来越强。于是资金开始逐渐回流。最终，在真正的主升浪在二零一零年出现这一年郑糖开始进入加速上涨。零八年金融危机全球大放水，资金逐步进入商品期货市场，同期的大部分商品期货都迎来了相当大的涨幅。白糖行情一路狂飙，二零一一年二月，郑糖创出历史高点：七千六百零四元每吨。从二零零八年两千七百八十九元的低点计算涨幅超过百分之一百七十。这是一轮非常标准的牛市，白糖“从库存下降到供需缺口出现再到金融属性凸显最终催动资金加速”。商品牛市通常不是匀速上涨。它大致可以分成：基本面修复、趋势形成、资金加速三个阶段。二零一零年的郑糖正是如此。七千六百零四元的糖价，对糖农和糖厂意味着非常强的利润刺激。于是出现了：因为种植面积增加于是白糖产量恢复进而印度恢复出口全球供应逐步增加导致库存重新积累最终让牛市开始自我终结。这就是农产品最重要的周期规律：上涨是因为供给不足，顶部则是因为高价格创造了新的供给。第二轮牛市：二零一四至二零一六年糖价从四千二百七十四涨到七千三百一十四：第二轮“厄尔尼诺牛市”行情与第一轮有明显不同，最值得研究。第一轮牛市的驱动核心是全球供应危机加上流动性溢出。第二轮则是在多年熊市之后，叠加了一次非常强的天气周期：二零一五至二零一六年超级厄尔尼诺。开端：二零一四年郑糖再次跌入周期底部第一轮牛市结束以后，郑糖进入多年熊市。二零一一至二零一四年，糖价不断下跌。二零一四年下半年，郑糖跌到四千二百至四千三百元每吨附近。这时候产业已经经历了多年的低利润。中国糖业的供给端开始出现明显收缩。U S D A当时预计二零一四至二零一五年度中国食糖产量约一千一百万吨，并预计二零一五至二零一六年度进一步下降；同时国内糖厂盈利情况恶化。所以说，二零一四年的低点，本质上仍然是供给周期的底部。加速：二零一五年交易“天气预期”的第一轮上涨 N O A A 在二零一五年三月正式发布厄尔尼诺公告，之后事件迅速增强，并在二零一五年末至二零一六年初达到极强水平。市场开始担心印度、泰国、东南亚等主要产糖区的天气。于是郑糖开始上涨。二零一五年一至四月，糖价从四千五百七十涨到五千六百五十元，这轮上涨属于非常典型到买预期。当时真正发生的事情并不是：“全球已经缺糖。”而是：“如果天气继续恶化，明年可能缺糖。”期货市场当然不会等到明年才交易。所以价格先涨。波动：二零一五年四月至二零一六年五月的煎熬这其实是整轮行情最值得研究的一段。厄尔尼诺越来越强。但郑糖却没有一直涨。反而在五千五至五千八元附近长期震荡。这是为什么？因为预期已经交易了。市场知道：印度可能减产，泰国可能减产，全球可能缺糖。但问题是：到底减多少？所以市场进入了“等待现实验证”的阶段。这也是为什么白糖牛市经常非常慢。天气是领先指标，产量是滞后指标，库存则是最终验证。顶峰：二零一六年：天气已经结束，糖却开始疯狂上涨这恰恰是二零一五至二零一六年行情最精彩的地方。二零一五年底到二零一六年初，厄尔尼诺达到峰值。随后开始衰减。按照最简单的逻辑：厄尔尼诺结束，糖应该跌。但实际情况完全相反。二零一六年六月以后糖价一路飙升，在二零一六年十一月二十九日，郑糖达到七千三百一十四元每吨。当时印度、泰国等主产区的减产已经逐渐从“预期”变成“现实”。这就是白糖最经典的：“天气领先、产量滞后、库存验证。” 七千三百一十四元的糖价真正交易的是什么？不是厄尔尼诺。而是：厄尔尼诺造成的供给损失最终兑现。这就是为什么天气最强的时候不一定涨得最快。真正最猛烈的行情，可能出现在：天气已经结束，但减产数据刚刚兑现的时候。第三轮牛市：二零一九—二零二三年糖价从四千六涨到七千二百零二元，是最慢、最复杂的一轮牛市。第三轮牛市和前两轮最大的区别是，它不是一个连续的单边行情。如果只看K线，很容易认为：二零一九涨、二零二零跌、二零二一涨、二零二二跌、二零二三暴涨。所以很多人会认为“二零到二三年根本不是一轮牛市。” 但从产业周期角度看，恰恰相反。多个产业研究机构都把二零一九至二零二三年划为郑糖第三轮牛市。而且这轮牛市最大的特点就是：牛市被拆成了多个波段。二零一九年：熊市结束，底部开始抬升二零一七至二零一八年，郑糖经历了一轮熊市。二零一八年底，价格已经跌到四千五百至四千八百元附近。与前两轮一样：低价开始压缩供给。但是这一次，国内食糖生产出现了一个非常重要的变化：产量增减周期开始变得越来越平缓。二零一九至二零二零年度，中国食糖产量约1042万吨，二零二零至二零二一年度，约1067万吨。二零一九至二零二一年，国内产量大体维持在1000万吨以上，供给没有出现二零一五—二零一六年那种剧烈下降。因此二零一九年的上涨并不是超级减产牛市。更准确地说，是熊市结束后的估值修复+供给收缩预期。二零一九至二零年榨季，郑糖上涨约百分之二十六点七。二零二零年：第一次大幅调整二零二零年是第三轮牛市最容易被误判的地方。疫情爆发以后：全球经济停摆，商品市场暴跌，白糖跟随商品市场调整，郑糖重新跌回四千七到五千元附近。如果单纯看K线，很容易得出：“二零一九年的牛市结束了。” 但实际上周期并没有被破坏。原因在于：糖价虽然跌了，但产业供给并没有重新进入大规模扩张。而且疫情以后全球货币政策极度宽松，商品市场重新进入大周期。所以二零二零年更像牛市中的第一次深度调整。二零二一年：第二次上涨二零二一年商品市场全面进入强势周期。原油、有色、农产品全面上涨。白糖也重新进入上升趋势。这一阶段：郑糖从五千元附近重新回到六千元附近。但与二零一零年、二零一六年相比，这轮行情依然不够猛烈。为什么？因为国内糖的供需并没有出现真正的超级缺口。二零二零至二零二一年度中国食糖产量约一千零六十七万吨，仍然属于增产年份。所以二零二一年更多交易的是：全球商品牛市 + 原糖上涨 + 国内成本抬升。二零二二年：六千一百二十九元之后的调整二零二二年，郑糖主力合约最高达到六千一百二十九元每吨，然后开始持续调整。公开年度报告将2022年行情分成几个阶段：1到6月初：高位震荡、重心抬升；6到9月：持续下跌；9到12月：低位整理、重心略有回升。 6月以后的下跌让很多人此时会认为：白糖牛市结束。但真正的周期信号正在形成：二零二一年至二零二二年：国内产量跌破1000万吨真正重要的数据来了，中国食糖产量逐步下降：二零到二一年度下降至一千零六十七万吨；二一年到二二年度下降至九百五十六万吨；二二年到二三年度下降至八百九十七万吨。两年时间下降170万吨。这才是第三轮牛市真正的核心。公开产业研究显示，二零二一年到二二年度国内食糖产量下降至九百五十六万吨，对应郑糖价格指数从四千八百八十元附近上涨到六千一百九十元附近；二二年到二三年度产量进一步下降至897万吨。也就是说：二零二二年的下跌并没有改变牛市的长期逻辑。相反，它在给二零二三年的主升浪创造条件。二零二三年：真正的“现实牛市” 二零二三年初开始，情况突然发生变化。印度减产，中国减产，进口不足。全球原糖上涨，国内库存下降。多个变量同时共振。于是郑糖开始从五千五百元一路上涨。二零二三年五月，郑糖主力创下：七千二百零二元每吨的高点。这一次与二零一五至二零一六年非常相似：先交易减产预期，然后交易实际减产，最后交易库存和供应紧张。结语：将三轮牛市放在一起，分析真正的规律如果我们对比三轮牛市，就会发现一个非常有意思的现象：三轮牛市顶部高度竟然非常接近。当然，这并不意味着七千二百元就是郑糖的“天花板”。因为每一轮的影响因子都不太一样，但它至少说明：郑糖历史上的大级别牛市，最终都会进入一个非常明显的“高价抑制需求、刺激供给”的阶段。三轮牛市最大的共同点：都是“产量周期” 如果把三轮行情的复杂信息全部剥离掉，只留下最核心的变量：食糖产量。食糖价格本质上是一个“产量周期”品种。郑糖三轮牛市最终可以浓缩成三句话第一轮：二零零八到二零一一年，印度减产引爆全球供需危机，金融属性和商品牛市将行情推向七千六百零四元。第二轮：二零一四到二零一六年，多年低价出清叠加超级厄尔尼诺，先炒预期，再等减产兑现，最终冲上七千三百一十四元。第三轮：二零一九到二零二三年，供给周期逐渐变慢，国内产量连续下降，经过多年震荡后，最终在二零二三年形成低库存与进口不足共振，冲上七千二百零二元。白糖最迷人的地方在于：它不是一个预测价格的游戏，而是一个寻找供给周期拐点的游戏。三轮牛市的起点不同、催化剂不同、宏观环境不同，但底层逻辑高度相似：低价出清供给，库存下降孕育牛市，天气或政策负责点火，现实供需负责推动主升浪，高价格最终结束周期。
#20
September 4 · 5 min
3335.从营收看中国大模型的下半场
欢迎收听雪球出品的财经有深度，雪球，国内领先的集投资交流交易一体的综合财富管理平台，聪明的投资者都在这里。今天分享的内容叫从营收看中国大模型的下半场，来自Neomu。投资人 Frada Duan在她的 Substack 博客最新一期更新“China Open-Source LLM Tracker”里，把中国开源大模型的收入摊开摆在桌面上，核心结论是，这些厂商的 A R R 合计已经到 100 亿到 150 亿美元，剔除视频（字节系为主）和云业务后，纯大模型收入约 60 亿到 80 亿美元，海外收入也超过了 20 亿美元，而比数字更值钱的，是行业重新拿回了定价权。转折点发生在二零二六年七月，DeepSeek 给开发者发邮件宣布涨价，同时引入峰谷计费：工作日上午 9 点到 12 点、下午 2 点到 6 点 A P I 价格直接翻倍，V4 Pro 输出价从每百万 token 6 元涨到 12 元、高峰到 27 元。最关键是，通过调用量看，涨价之后用量没掉，这在过去两年“便宜就能赢”的信仰的一次预坍塌。过去两年行业把 A P I 卷到接近零毛利的说辞你肯定听过，但这个逻辑只对了一半——说得通的前提是，产品本身差不多，谁便宜用谁。但到了二零二五年底，模型能力跨过了一个关键门槛：从“能聊天”变成了“能干活”，能独立跑通工程项目、发现真实漏洞、批量生成可用视频。一旦客户买的是生产力而不是玩具，定价逻辑不一样了——竞品价格的参考价值越来越小，替客户省了多少钱才是正道。智谱是最好的样本，它顶着“全球大模型第一股”名头上市，它的 MaaS 也就是 A P I 业务 A R R 从 3 月约 2.5 亿美元，涨到 8 月按周度算 20 亿美元，八个月六倍多，而且调用量涨 40 倍的同时均价还涨了百分之一百零一，一边贵了一倍，一边用量暴涨，同样可以归因于：模型终于值钱了。智谱收入结构的变化其实比数字更重要：上半年开放平台及 A P I 收入 8.25 亿元、同比暴涨 2736%，占比从 26.3% 冲到 86.5%，而给政企做本地化部署的项目收入反而下滑 54.6%。翻译过来就是，它从“卖工具一次性交付”变成了“卖服务每天按量收钱”，客户每天都在用、每天都在付，A P I 毛利率 24.6%，单位算力收入提升 14 倍。 MiniMax 是另一条路径：它原本是 C 端 A I 陪伴公司，Talkie 和海螺 A I 在海外破圈，但陪伴应用付费有天花板，于是调头做 B 端。上半年 B 端收入 7390 万美元、涨 703%，到 8 月 B 端在 ARR 里占到约 80%，C 端只剩 20%，不到一年完成收入结构翻转，token 消耗量是 1 月的 20 倍，企业客户突破 200 万。 DeepSeek 最戏剧：据 The Information 报道它 1 到 7 月收入只有约 7000 万美元，七个月折年化不到 1.2 亿，因为长期极低价几乎不商业化。7 月提价 3 到 12 倍后，估算它的 ARR 跳到约 12 亿美元，什么都没多卖，只是不再贴钱了，这算得上行业效率最高的一次涨价。字节和可灵放在一起看有点扫兴：字节自己披露年化 A I 收入约 40 亿美元，行业最大，但豆包文本 token 本身只贡献约 1 亿美元，Seedance 视频模型约 20 亿；可灵 ARR 一年四倍到 5 亿美元、海外占 70%。至少目前的国内 A I 市场的结论是，视频生成模型比语言模型更会赚钱，这和海外印象恰好相反。差距当然也有：据 Epoch A I 数据，OpenAI 和 Anthropic 合计年化约 1050 亿美元，中国整个阵营 100 亿到 150 亿，差一个数量级。但中国增速更快，智谱八个月六倍、MiniMax 八个月八倍，且两边结构正在收敛到同一维度：靠企业按量调用赚钱，而不是单纯的会员订阅，东大西大的 A I 收入结构，也终于坐上同一张牌桌。所以这份账单最后的总结是：便宜从来不是护城河，模型能独立干完一整件事才是。当模型只能聊天，你卖的是玩具、定价看竞品；当模型能跑通工程、挖出几千个漏洞、把 5 秒大镜头视频生成扩张到 60 秒的多角度多景别多参考故事，那么你卖的是生产力、定价看替客户省了多少钱。贵得有道理，才是接下来真正的比赛。

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