Herman：現在是 1998 年！AI 泡沫還沒來

台北時間 2026 年 8 月 27 日週四清晨，英偉達財報剛剛出爐。過去兩個月，空頭的論據越堆越高：CSP 的 CDS 在上升，7、8 月投資級市場融了 2,180 億美金（去年全年才 800 億），Anthropic 的 ARR 口徑下修到 650 億的利空滿天飛。但同一時間，老黃在財報會上只說了一句話：我們所有的瓶頸，都是供給造成的，不是需求。

本期 168X 戰情室請回 Herman（@ShanghaoJin），橫跨半導體研究與高頻交易的老朋友，時隔三個月。這一集他把多空兩邊都講穿了：他是 6 月第一批看空的人，空頭的論據全是他想出來的，但現在他找不到看空的理由；錨定 Anthropic 和 OpenAI 是錯的，它們只消耗了 27% 的算力，另外 70% 正在被開發出錢；現在是 1998 年不是 2000 年，真正的資產泡沫還沒來，現在泡沫在星巴克和沃爾瑪身上；存儲是市場公敵，補漲要輪到光、CPU 和功率；半導體世界錯綜複雜，Apple 一定會扶英特爾。最後的警惕只有一句：如果你的 token 用不滿，你就是先被淘汰的那個人！

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本文目錄

• 一、我是 6 月第一批看空的：空頭的論據，全是我想出來的
• 二、為什麼現在翻多：650 億的利空砸下來，市場沒有踩踏
• 三、錨定 Anthropic 是錯的：27% 的算力在賺錢，另外 70% 正在被開發
• 四、現在是 1998 年，不是 2000 年：這次的錢真的從外面湧進來
• 五、瓶頸是供給，不是需求：token 需求的三分法
• 六、用卡賺錢非常確定：阿里 2.2 年回本，微軟 6 個月回本
• 七、老黃的 5,000 億基建局：把華爾街的錢請進場
• 八、開源改變一切：CSP 翻身，從打工仔變成新的莊家
• 九、存儲成了市場公敵：87% 的 margin，你過分了
• 十、算力換存儲：會分任務的人，不會被存儲綁架
• 十一、補漲路線圖：存儲到頂之後，輪到光、CPU、功率
• 十二、半導體世界錯綜複雜：Apple 為什麼一定扶英特爾
• 十三、英特爾的賬：晶圓廠被估成 0，兩倍 PB 值 2,500 億
• 十四、不要小看馬哥：TeraFab、Grok 與算力平權
• 十五、神族與蟲族：token 用不滿的人，就是先被淘汰的人
• 十六、Microsoft 憑什麼賣得比 GPT 貴：有 meter 的人贏
• 十七、醫療的台積電：AI 篩藥再快，都得過藥明康德的管線
• 十八、AI 是經濟的癌症：真正的泡沫還沒來，來的時候漲到你不敢認
• 十九、幣圈的冷水：定價權在幣安，做市商正在被殺
• 二十、給散戶：別跟量化機器人作對，別在底部買槓桿 ETF

一、我是 6 月第一批看空的：空頭的論據，全是我想出來的

Mr. Z：今天是 8 月 27 號週四晚上 7 點，我們非常榮幸又請到 Herman 哥，上次聊是 5 月 13 號，快三個月前，當時還在亂買都會漲的狂暴牛市之中。今天本來想找一個空頭來跟你對幹，可惜沒找到，那就請 Herman 哥直接嗆爆空軍吧。

Herman：這樣吧，我先把空頭的邏輯講清楚，因為我 6 月初應該是市場上第一批看空的，你可以去看我置頂的帖子，現在看空的人，邏輯跟我當時差不多。第一，AI 整體在系統性缺錢：CSP 們開始大規模融資，7、8 月投資級市場融了 2,180 億美金，去年全年才 800 億，規模增加得非常快；而且五年前上一輪數據中心週期融的債，5 年期、7 年期，正好撞上現在 AI 數據中心建設的再融資週期，跟 Blackstone、Apollo 那些基建資金搶的是同一個池子的錢。第二，融資的另一條路是融股：從 CSP 發訂單到半導體擴產，上下游都在增發，連一年就能把擴產錢賺回來的海力士都發了 ADR。我一直覺得資本市場不是一個估值的市場，它是一個供需的市場：有多少錢來買你這個資產，對上你這個資產有多少供應。 供應端在增加，這就是看空的道理。

Herman：而我 6 月看空最重要的原因，是我當時判斷 Anthropic 的 ARR 增速一定會掉下來。它一掉，市場就會開始質疑 CSP 的投入產出：今年投 8,000 億、明年投 1 萬億，這 1 萬億對應要有多少收入才能 justify？這是現在半導體和 AI 之間最核心的一筆賬：預期的總收入，能不能 justify 預期的總投入？一旦市場覺得不能，所有半導體都拿不到任何估值；一旦覺得能，估值就全部調回去。 650 億的事情傳出來之後不給估值，就是這個機制。

二、為什麼現在翻多：650 億的利空砸下來，市場沒有踩踏

Herman：那為什麼最近幾個星期我反而更看多？第一是資金面：momentum unwind（動量平倉）已經結束了。Anthropic 650 億的口徑調整是一個很大的利空，但這麼大的利空砸出來之後，沒有看到 deleveraging，沒有大規模的 forced selling，波動率沒有上升，CDX 也沒有往上跑，背景還是大量融資。這麼大一個負面消息爆出來以後沒有發生踩踏，代表市場的槓桿已經差不多出清了，沒有連環爆的問題。 你可以去看我盤面監控上的隱含波動率，最近兩週市場情緒很恐懼，但一週期權的 vol 幾乎沒有變化。這跟我 6 月 2 號看空時完全不同：那時候動量全在加倉、頭寸在擠兌，一踩就踩踏下去。

Herman：順便說 650 億這件事的本質：它更多是口徑的調整，不是需求崩了。Anthropic 頂著內部競爭、CSP 分流、token 降價這麼多壓力，增速也只是放緩，沒有轉負。它的 ARR 不能繼續上升，是因為它沒有 capacity、沒有供應，不是沒有需求：不是沒人想用它做 coding，是它變慢了、變蠢了，是算力不夠。 它在微軟那邊還有大量 backlog 的企業訂單，根本沒有算力去 fulfill。至於為什麼選這個時點調口徑，可能有 IPO 前統一披露標準的原因，可能有先蹲低再跳高的原因，也可能就是供應到頭了。

三、錨定 Anthropic 是錯的：27% 的算力在賺錢，另外 70% 正在被開發

Herman：更重要的是一個錨定的問題。我之前的錨定也是 Anthropic，我知道這個錨定是錯的，但整個市場都這麼錨定。你看一個數字：過去兩年部署的總算力裡，Anthropic 加 OpenAI 兩家只消耗了 27%。它們確實是唯一能 monetize 的，但它們是從不到三成的算力裡賺到錢的。當另外 70% 的算力也被開發出錢來，我前面講的那筆最核心的賬就變了：原來靠 27% 的算力去 justify 1 萬億的 CapEx 很難，現在整個池子都在出錢，這筆賬就能算過來了。 微軟明年算力保守增加 40%，結果是自由現金流可能轉正，enterprise 端今年年底多出 200 多億的收入：這個錢跟 Anthropic 的 API 調用沒有關係，是它自己部署給企業賺的，開發的是更大的一塊蛋糕。

Herman：所以我說 Anthropic 的高增長神話要破，但問題從來不是整個 AI 要崩，而是錨定 Anthropic、OpenAI 這件事是錯的。你要錨定的是整個算力池：進來的錢是變多還是變少。我的判斷是，錢一定是越來越多，雖然每個 token 的單價會下降。 再給你一個數：DeepSeek 的成本已經比 Anthropic 低很多了，margin 還有 80%。所以你要判斷的是半導體，不是買 Anthropic：賣便宜算力的人能不能賺錢，這個循環裡的錢怎麼分配。買 Anthropic 的 PE 我可能會虧錢，I don’t know；但用卡能不能賺錢，這件事非常確定。

四、現在是 1998 年，不是 2000 年：這次的錢真的從外面湧進來

Herman：我跟空頭最大的分歧：空頭覺得現在是 2000 年，我覺得最差也是 1998 年，甚至是 98 年之前的某個時間。跟互聯網那一輪的最大區別有兩個。第一，互聯網那輪是互相刷單：我打你的廣告、你打我的廣告，體系外的錢沒有成規模地湧進體系內，Amazon 講電商故事的時候並沒有真的拿到 earning 和 cash。現在不是：OpenAI 快要 profitable，大量的錢從外面實實在在湧進來，CSP 的 enterprise AI 端看到的盈利數據非常 encouraging。第二，2000 年做 forecast 的全是小公司、新興公司，頭腦一熱想怎麼說就怎麼說；現在做 forecast 的，全是萬億級的、經歷過 2000 年那一輪的 TMT 公司，人家講出來的話一口唾沫一個釘子，歷史 track record 非常好。 他們投 CapEx 不是錨定 Anthropic 的 backlog 訂單，是自己有一筆很清楚的賬：我買這張卡，多久把錢賺回來。Google、Amazon、Microsoft、Meta 統一選擇 all in，這些人是前端最清楚看到 AI 數據的人，不可能把萬億公司的性命壓在一家初創公司的故事上。Anthropic 明天破產了，跟他們也沒有關係，they can still thrive。

五、瓶頸是供給，不是需求：token 需求的三分法

Herman：老黃這次財報會上最重要的一句話：我們產能利用率的約束，不是客戶的 demand，是 supply。這是 cross industry 的，整個行業都是這樣。我自己用 AI 用得比絕大多數大廠員工都多，給你一個框架，token 的需求分三部分：第一部分，替代你原來的工作；第二部分，被浪費掉的，為了打榜亂燒 token、莫名其妙把整個 code 讀一遍的那種；第三部分，去做原來做不到的事。現在發生的是：第二部分在減少，第一部分比率在增加，第三部分在慢慢探索、會越來越多。這不是 AI coding 到頭，這是 token 需求進入一個更健康的結構。 大家原來以為 AI 像 SaaS 一樣不要錢、像打車補貼一樣隨便燒，現在開始把錢花在刀刃上，這是好事不是壞事。

六、用卡賺錢非常確定：阿里 2.2 年回本，微軟 6 個月回本

Herman：用卡賺錢有多確定？給你幾個數。阿里的報告裡明寫，在美國 2.2 年回本，而阿里還不只賣 token，它賣裸算力、直接租卡（bare metal）。DeepSeek 的梁文鋒說，如果我有錢能買到卡，我把錢全部變成卡。微軟內部跑 enterprise AI 的 ROI 核算，是按 6 到 10 個月把一張卡賺回來算的：而卡能用多久？V100 到今天還在用，2022 年的 A100 釋放出來，九成的價錢馬上被訂走。6 個月回本，之後這張卡還能跑很多年，你覺得這個投資他做不做？ GPU 的現金成本，算上電、託管、維護，比市場願意支付的租金低了一個數量級，這才是最本質的事情。

七、老黃的 5,000 億基建局：把華爾街的錢請進場

Mr. Z：那怎麼看老黃上個月跟 Blackstone、Apollo、BlackRock 這些私募巨頭搞的 5,000 億基建 deal？基建融資一般是 equity 佔兩三成、剩下 debt 銀行團堆出來，但傳統標的是高速公路、風電，需求穩定、現金流可預測。GPU 這套，work 嗎？

Herman：老黃講的話我肯定信，歷史以來他沒有錯過，他說的是：GPU 的折舊攤銷週期可以拉長，它是生產性資產，以後可以像汽車、飛機那樣去融資。我身邊華爾街的朋友現在還沒人買單這個說法，所以你不能說市場泡沫已經很大；但他幹了這件事，一定會讓泡沫變大，會讓多得超出你想象的錢進場。類比一下：中國房地產泡沫第一輪，是房企拿自己的資本金進去蓋房子；後來才把各種 funding vehicle 全部搞起來，把整個國家捲進債務問題。我們今天在哪一步？還在拿自己的 equity 做 CapEx 的第一步。老黃等於是把門踢開了，讓華爾街債的錢更方便地進來。 我唯一不能理解的是他為什麼要做這件事：他的位置不可動搖，AI 就算爆掉也輪不到他被 blame；但等到他搭的融資 vehicle 爆掉的時候，就像當年的 CDO 一樣，他一定會被萬夫所指。

八、開源改變一切：CSP 翻身，從打工仔變成新的莊家

Herman：最近最大的 game changer 是開源模型。想想 CSP 原來的處境：沒有模型，只能把算力按卡租給兩家頭部 Lab，人家拿著 90% 的 margin 往外賣，賺走所有的錢、吸走所有的關注；你自己煉模型又煉不出來，Meta 沒煉好，微軟也沒煉好。前端被兩家模型廠壓著，後端被存儲廠坐地起價再剝一層，CSP 被夾在中間做苦力。而 OpenAI 和 Anthropic 是不看價錢買算力的人，50 美金一瓦都願意接受，把整個供應鏈的價格都頂了上去。

Herman：現在不一樣了。中國的開源模型把局面打開：千問和 DeepSeek 按方法論蒸餾，這個在法律上講不清楚、就是合法；而這些模型一旦開放權重，微軟在上面做 post-training、或者再蒸餾一個自己的模型，完全沒有法律問題。等於有人幫你把閉源模型的東西爬下來、蒸好了端給你，你改一改、炒一炒就能吃。CSP 突然有模型了，整個拼圖就滿了：你有微軟那麼多用戶嗎？那麼多銷售嗎？那樣的支援體系、安全體系、算力嗎？統統沒有。模型不會差很多的時候，模型公司拼不過 CSP。 現在 enterprise 部署最多的開源模型就是千問。就在這兩天，各大榜單被一個叫 Ox Alpha 的匿名馬甲模型裸超，後來證實就是 GLM 5.3 Flash：輸入一百萬 token 只要 0.15 美金、輸出 0.5 美金，主打 coding 和 agentic 任務，把開源的低成本高效率又打穿了一層。Dario 自己講過，最終比的是兩件事：誰煉出最好的模型，誰有最高效的推理。當 token 平權、模型平權發生之後，勝負就落到第二件事上：誰的算力多。而算力最多的，就是 CSP。所以 CSP 的溢價權大增，還能反過來壓上游：50 美金一瓦我不接受了，我只出 30 到 35，我的錢可以投慢一點，等你降價，看是你的銷售先死還是我先死。

九、存儲成了市場公敵：87% 的 margin，你過分了

Mr. Z：講到存儲。上個月美光財報 margin 86%，Apple 產品端要漲價三四成。這塊後續怎麼走？

Herman：存儲廠的模式，是靠漲價來漲 margin 和收入，不是靠擴產、不是靠產品迭代，這個我 5 月 13 號那期就講過。股價要漲，就需要 margin 持續上漲的預期，但你現在 87% 了，還怎麼往上？搞到 90 嗎？你不能在整個 CapEx 投入裡佔一半：英偉達每一次都在迭代，人家 margin 也就 30 幾；你不迭代光漲價，還佔大頭。我英偉達憑什麼不漲價？大家都漲，token 價錢就往上升，token 一升，AI 就結束了。 我 7 月就講過，真正威脅 AI 的兩個東西：前端一個 Anthropic，後端一個存儲。而你們兩個都是市場公敵：閉源跑贏開源，歷史上就沒怎麼存在過；存儲佔比太高，壓低了光的佔比、GPU 的佔比，拉長了 CSP 的投入產出週期，所有人都有動力把你的價錢打下來。存儲需求是不是無限的？是。但 computing power 的需求也是無限的，台積電的需求也是無限的，連英特爾的 CPU 現在都在加倍賣，人家都沒漲價。無限的需求，不 justify 你收 90% 的 margin。再加上那兩家韓國公司在公司治理和股東利益文化上的老問題，你說股票還能不能漲？可能可以，大週期裡可以破前高，但從資產配置的角度，不應該只押在存儲裡。真要配，我寧可配 NAND、配閃迪：agent 時代推理為主，每個 agent 都要數據、要 NAND、要 CPU 調度，這條需求的確定性比 DRAM 更長、更穩。DRAM 的 margin 見頂之後，估值只有往下，沒有往上。

十、算力換存儲：會分任務的人，不會被存儲綁架

Herman：再講一個我自己用出來的體會：GPU 和存儲的作用，是可以互換的。人做一個項目，不是找一個愛因斯坦把整個項目幹完，愛因斯坦也會犯錯；是把任務拆成 100 個小任務，分給不同的團隊，做完再彙總審查，這叫工程化。AI 一樣：我用 Claude Code 調 Opus，一個任務拆給 100 多個 agent 去幹，效果絕對比單模型強。我把 Claude Code 分任務的方法論蒸餾成一個 skill，放進 Codex 裡，我的 Codex 就比你們正常用的強很多。關鍵在這裡：KV cache 的消耗跟上下文長度是平方關係。拆成 10 個小任務，每個 agent 讀的上下文變短，總消耗是開根號地往下降；代價是同時調了 100 個模型，GPU 的需求上升。所以會分任務的人，可以用算力去替換存儲；不會分任務的人，才會被存儲綁架。 這也是為什麼存儲的無限需求，撐不起它現在這個要價。

十一、補漲路線圖：存儲到頂之後，輪到光、CPU、功率

Herman：如果半導體到年底還要漲，邏輯上應該是這樣：存儲把 margin 一口氣搞太高、很難再給估值之後，前面被它壓著的這些人補漲：光、GPU、CPU、功率等等。光的邏輯是確定的：整體算力 scale 就要靠通信，光的比率提高是必然過程，只是有量產和供應的問題，它沒有像存儲那樣亂漲價而已。功率半導體（Power Semi）要看三季度，它是跟著交付節奏來的，需求時間還沒到，買早了要等。台積電永遠無敵，但最近安靜，問題在它內部，這個下一章講。大框架記住一句話：現在是 token 需求帶動的半導體大缺貨週期，大缺貨週期裡誰手上有產能誰賺錢，而最受益的，永遠是追趕者。 長鑫本來要破產的公司，現在賺成這樣，就是缺貨週期抬起來的。光裡面那些常年畫餅的公司也一樣：不缺貨的話哪有他們的機會，真缺貨了，只要能把產能撿起來就行。

十二、半導體世界錯綜複雜：Apple 為什麼一定扶英特爾

Herman：講英特爾之前先說清楚：我不是說台積電要廢了。台積電的霸主地位不會動搖，產品、know-how、客戶在製程上的沉澱，沒有辦法比擬。但你要理解，半導體世界錯綜複雜，是個江湖：江湖裡真正的大哥不是晶圓廠，是後面那幾個客戶。你銅鑼灣扛霸子再能打，社團不能只有你一個打手，大哥需要一個 backup，需要有人幫他議價。 台積電真正的先進製程，是 Apple 幫它調出來的，最先進的產能歷來優先給 Apple。但這一輪，台積電的大哥變成了英偉達：Apple 有史以來第一次在自己的供應鏈上被人挑戰，它是不能接受一個 AI dominated 的 Fab 的。所以 Apple 支持英特爾當 backup。Google 也一樣：明年要 1,100 萬片，台積電給 600 萬片，還塞的是聯發科 MediaTek 的現成產能，等於逼著 Google 把 TPU 的單下到聯發科去；Google 說那行，我去英特爾那邊流片，英特爾立刻讓我下單。

Herman：為什麼英特爾的 Foundry 一定成功？晶圓廠的本質是一個數據包：把台積電的數據包塞進隨便一個晶圓廠，良率就跟上去了。而數據包是跟客戶一起調出來的，不是閉門造車。數據包在人的腦子裡：台積電內部有派系，劉德音那一派被鬥掉了，劉德音是柏克萊的，英特爾的陳立武也是柏克萊的，這些人投靠英特爾沒有任何心理壓力。所以英特爾拿到的是人，人就是數據包，這就是它良率爬得這麼快的原因。 再加上陳立武接的是一個被血洗過好幾輪、山頭全被剷平的班，股價從 20 塊帶到 140，董事會里 credential 極強，想幹嘛幹嘛；背後還有政治資源。它不會取代台積電，但它有非對稱優勢，而且缺貨週期裡，追趕者的良率提升會比你預期的快很多。

十三、英特爾的賬：晶圓廠被估成 0，兩倍 PB 值 2,500 億

Mr. Z：但即便如此，你還是覺得英特爾短期炒過頭了？

Herman：對，短期是 sentiment 炒出來的。我有一套量化的情緒指標在監測市場，前幾個星期我一直在警告，就是因為情緒太好，情緒太好就是危險。但這家公司的 fundamental 沒有問題，甚至便宜：市場給它的預期裡連 CPU 漲價都沒怎麼算，現在國內 CPU 已經加倍在賣，把漲價算進去，明年 EPS 輕鬆到 6 塊。更重要的是晶圓廠：去年底賬上 1,050 億的資產，今年再投 150 到 200 億，明年底就是 1,250 到 1,300 億的晶圓廠資產。兩倍 PB 就是 2,500 億，三倍 PB 是 4,000 億，而市場現在給這塊的估值是 0。 它還有先進封裝，還可能跟 TeraFab 一起做存儲，這些都是市場沒有 pricing 的明牌。所以 sentiment 會讓它跌，跌就跌，但從價值角度，它是一個下面有底的安全資產。

十四、不要小看馬哥：TeraFab、Grok 與算力平權

Mr. Z：你最近說不要小看馬哥。TeraFab 到底搞不搞得出來？Grok 我自己用起來確實變好用了。

Herman：TeraFab 缺錢，投晶圓廠是要真金白銀的，你看英特爾花了多少錢，馬哥沒有那麼多 cash。但 TeraFab 確實想跟英特爾合作做存儲：英特爾的存儲底子很強，當年海力士的大連廠就是英特爾賣出去的。錢哪裡來我不知道，但馬哥經常能把錢變出來，這個事情不可以賭他變不出來。Grok 變強是兩個原因：第一，SpaceX 快速部署算力、組算力集群的能力是真的強，從通訊到整套系統都是自己搞的，Google 去年能煉出模型靠的就是算力平權、暴力計算，SpaceX 有同樣的能力；第二，它有 Cursor，有前端流量，就有大量 post-training 的數據。有算力、有數據，模型變好只是時間問題。綜合能力現在應該還不如 GLM，但進步非常快，而且便宜。如果它跌到 1 萬億，which I think possible，我覺得是可以進的。在硅谷，最忌諱的就是跟馬哥作對。

十五、神族與蟲族：token 用不滿的人，就是先被淘汰的人

Herman：說一下我對 AI 使用的理解，這句話不好聽：如果你發覺你的生活和工作裡用不了很多 token，你就是要被淘汰的那個人。給你一個 200 美金的 Claude Code Max，你一個星期都用不滿，說明你的工作太簡單、連延伸的需求都沒有，你的工作一定會被 AI 取代。 給你一個 reference：我過去三個月寫了 45 萬行交易系統代碼；我原來在深圳的整個團隊，20 個人，一年寫 6 萬行。45 萬行意味著一個 professional 的交易團隊幹一年到一年半的活，而且交易是不能容錯的：我現在一秒鐘併發一兩千筆單、1.7 毫秒內全部完成，運行以來 zero bug。原來我只做模型，告訴程序員去實現，一個 bug 虧我幾千美金；現在一個人全乾了。

Herman：需求的深度是指數級的。讓 AI 接一個交易所 API 下單，10 分鐘做完；但要把下單從 2 毫秒優化到 1.7 毫秒，那 0.3 毫秒，要調一堆雲、對時鐘、做內網安全，投入的 token 是 1,000 倍。高頻交易裡 2 毫秒就是 0，一點價值沒有，搶不到就是搶不到：你沒有那 0.3 毫秒的需求，你永遠不懂，說明你的工作沒有看到天。說 AI coding 到頭的人，肯定是沒用夠 AI：AI 取代的是碼農，成就的是程序員。最早的編程是彙編，後來是 C，現在的編程語言是英語：誰都會英語，但你的 natural language 不比我好，比的是腦子裡的 know-how。 AI 取代的其實是組織架構：不再需要前端、後端、產品、測試，只需要一個會調用 AI 的人。適應不了新工作流的傳統機構，就像拿著戰刀的大清，被幾個人的新架構按著打。以後這個世界只有神族和蟲族：0.1% 的人，用掉 99% 的 token。以後缺的是腦子能想到的人，不缺幫你做到的：你腦子想得到的，AI 都能幫你做到。

十六、Microsoft 憑什麼賣得比 GPT 貴：有 meter 的人贏

Herman：很多公司現在的困惑是：token 燒了很多，產出說不出來。比如有大廠開始管控 token 用量，因為員工那邊看不到產出：其實產出是有的，原來程序員一天干六個小時的活，現在十分鐘幹完，剩下的時間老闆看不到而已。但這暴露了模型廠的通病：你只解決了 investment，客戶看不到 return。Microsoft 的 enterprise AI 憑什麼能賣得比 GPT 本身還貴？因為它有 meter。跨境電商在 Amazon 上投了多少 token 做優化、提高了多少銷售、AI 客服減少了多少退貨，全都有數據，API 一接就看得到。R 和 I 連在一起，客戶看到 ROI，這個投入就是 persistent 的、一路往前不回頭的。 這就是為什麼微軟的 AI agent 業務做都做不過來，今年 enterprise AI 相關收入已經是幾百億美金的量級；也是為什麼微軟、Amazon 敢無限投入，they don’t care，因為它們看到的是客戶 ROI 的數據。你想在這個時點看空整體 AI、覺得現在是 2000 年？No way。你要質疑需求，得去找 CSP 的人：讓 Google 的人告訴我需求到頭了，我就信；Google 說我需求多到幹不過來，那前面的微軟就更不用問了。

十七、醫療的台積電：AI 篩藥再快，都得過藥明康德的管線

Mr. Z：聊聊 healthcare。Moderna 上禮拜 mRNA 疫苗報捷，股價也在噴。

Herman：最早那個澳大利亞人用 AI 治好自己的狗的時候，你就應該能看到今天。AI 的本質是什麼？最早的強化學習、深度學習，就是大規模並行計算、在海量數據裡找規律：coding 和對話都是額外開發出來的能力，醫療、軍事、交易這些才是它最 ideal 的場景。AI 篩 DNA 會快非常多，但你要算一筆賬：篩選只佔新藥成本的 5%，藥檢佔 95%。篩得再快，都得過臨床管線，而藥明康德就是藥裡面的台積電，沒有人能在成本上打贏它：同一個 case，中國和美國的成本差 20 倍，中國做完藥檢再去美國還能走快速通道。 AI 會讓整個新藥開發提速，方案更精準、二期三期不用反覆改，95% 的成本也會下降，個性化醫療會大爆發：但所有管線，都得從它那裡過。

十八、AI 是經濟的癌症：真正的泡沫還沒來，來的時候漲到你不敢認

Herman：最後講講週期什麼時候結束，我有一個不太好聽的理論：AI 是經濟的癌症。癌症的特點是吸收養分的能力太強，把全身的養分都吸走。AI 的 ROI 太高了：微軟買一張卡 6 到 10 個月回本，它在乎利率是 10% 還是 15% 嗎？不在乎。但別人在乎：星巴克開一家店要規劃十幾年回本，市場上就這點錢，全被 AI 吸走了，實體經濟拿不到錢。把 AI 刨掉，美國現在就是衰退。我們活在一個神族和蟲族被 combine 的世界：合在一起名義 GDP 增速 6% 到 6.5%，比 4.7% 的長端利率高出 190 個基點，宏觀上這就註定要產生巨大的資產泡沫。但泡沫現在流錯了地方：星巴克 36 倍的 forward PE，英偉達 12 倍。泡沫在沃爾瑪和星巴克身上，還沒擠到半導體上來，你何來的做空？ 市場現在把 CSP 當週期性行業定價，因為它現金流是負的；等後年現金流全面轉正、市場 realize 半導體需求不是週期性的那一天，會產生一個巨大的資產泡沫，漲到你眼睛都不敢認。所以我說現在是 1998 年：這輪跌完是 98 年，你看看 99 年、2000 年長成什麼樣，六親不認。

Herman：真正的終局有兩種。第一種，實體經濟真的垮掉：嚴重失業，碳基沒有消費，硅基的消費最終也依賴碳基，沒人買漢堡、沒人打廣告，你的 AI 幹活幹給誰？每一次產業革命都要替代舊產業，農業替代掉把人擠進城市，製造業替代掉把人變成文職，現在 AI 把文職替代掉，這些人去哪裡，是 1848 年式的問題。第二種，民主黨上台，給 AI 做化療：加一堆限制，或者給每個人發營養劑。真正的債務風險也不是 CSP 的 CDS 上升，而是它們的融資需求把債務成本頂上去之後，擠兌效應讓別人用不到錢，這是明年要注意的事。但 again，這些都是三期四期的事，現在是一期二期，It’s not today。

十九、幣圈的冷水：定價權在幣安，做市商正在被殺

Mr. Z：最後聊聊 Bitcoin，今天都還沒講到。

Herman：我貢獻一些一線信息。我原來在幣安一個月 20 億、30 億美金的交易量，VIP7，現在降到 V5 了；我身邊一堆 V9 的朋友，現在都在 V6。先認識一個事實：幣圈的定價方式，99% 在交易所，不在鏈上，任何一個幣的定價權都在幣安。 而交易所裡的資金正在被幣股分流：以前除了比特幣、以太坊、Solana，隨便一個小幣日交易量上 10 億很常見，現在幾乎沒有，幾千萬就算大的。做市商都在被殺：我們高頻吃一單，原來賺 100 美金，現在只剩 25，這還是行情最好的這幾天。你看到它在漲，但掛單不多、沒有深度，是幹拉：交易所自己把做市商拉爆，沒有人 fomo 進來。漁民們一年前發現魚沒了，半年前發現項目方被割完了，現在發現做市商也不賺錢了：做市商哪天不掛單了，我們吃單的也就走了，這個要小心。

Mr. Z：昨天貝格先生跟我聊，他從鏈上數據看牛市悄悄要來、不會再回 6.1 萬，還有四年週期被打破、以後短牛短熊。

Herman：四年週期這件事我同意，減半的重要性確實沒了；但「牛市一定會來」，I’m not sure。看好要有背後的原因：鏈上冷清的時候看好，前提是錢還一樣多；現在錢在被引出這個市場，這就不一樣了。我自己也買，6.5 萬以下我每天拿交易賺的錢買一點，也沒賣；long run 我當然看好 20 萬、50 萬。但短期你要先回答一個問題：錢從哪裡來。至於 Hyperliquid，我一分錢也不會放在那裡交易：它下單要幾百毫秒，中心化處理完事後上鏈，成交前還要先看一眼幣安的價格再決定給不給你成交，對你有利就不成交、對你不利就成交，選擇性成交。

二十、給散戶：別跟量化機器人作對，別在底部買槓桿 ETF

Mr. Z：最後的最後，Herman 哥給大家一些警惕或提勉？

Herman：警惕我前面講過了，再重複一次：去看一下你生活和工作裡的 token 用量，用不滿，就說明你的工作要被替代了。投資上給散戶幾條。第一，不要 trade on market，不要跟我們這些量化機器人作對：你覺得你手感很牛，大數據統計出來並不是。現在有 AI 了，把你過去所有的交易記錄丟給 AI 看一看，賺錢虧錢一目瞭然。投大趨勢，別做刁鑽的短線。 我自己也檢討：650 億那天我明知道是假利空，還是忍不住一鍵減倉，賣對了又怎麼樣，老幹這種事最後就是五五開，沒有意義。我的 saving 賬戶裡 Google、Meta、高盛，放著不動、不看價錢；交易歸交易，是另一個賬戶的事。第二，切記不要在底部買兩倍槓桿 ETF：有人在底部推薦南方東英的槓桿產品，你想買海力士為什麼不直接去買 000660？底部波動率大，一天上一天下，兩倍槓桿等於槓桿買股票再加做空波動率，來回損耗把本金磨光。槓桿 ETF 只有在單邊直線拉升、波動率收斂的時候才能買。第三，說個不裝的思路：Nancy Pelosi 買的票，你至少知道民主黨黨內對它並不敵對反感；BE 又是共和黨這邊支持的，等於兩黨都沒有政治阻力，Nancy 肯定是有一些信息的。政治上的風險被排除，需求端又是數據中心的電力剛需，那就無腦買了，不用看了。我自己一直在監測每一個國會議員的持倉，你也可以花 200 美金買個監測服務，這是公開可查的數據。還有一個 deleveraging 時期的技巧：市場無腦砸盤的時候，業績最好的公司是最後被賣的，看它財報暴漲那天的力度，英特爾漲 13%、BE 漲 20%、AEHR 漲 50%，deleveraging 一結束，閉著眼睛買回來。

Mr. Z：一場訪談兩個半小時，Herman 把這一輪的多空講成了一個完整的閉環：空頭的論據是他 6 月第一批想出來的，翻多的理由是他自己重新算出來的賬。這筆賬的核心就一條：預期的收入能不能 justify 預期的投入，而答案已經變了：錨定 Anthropic 是錯的，另外 70% 的算力正在被開發出錢；瓶頸在供給不在需求，用卡賺錢非常確定。所以現在是 1998 年：真正的 AI 泡沫還沒來，等市場 realize 半導體不是週期股的那一天，漲到你不敢認。至於每一個人，就一句話：token 用得滿不滿，決定你站在神族還是蟲族那一邊！168X 是幣圈跟 AI 美股的談話性節目：行情好，認真聊行情；行情不好，大家抱團取暖。我們每週平日晚上，我們不見不散！

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