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Rick：別猜 V、U 還是 W，留在場內等 AI 再加速

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Frontier AI 正從賣 Subscription、API 和 Token，走向直接出售科研與商業結果；算力軍備競賽不會因為短期 ARR 放緩停止，但 Alpha 正從“所有 AI 都漲”收斂到 Storage、Fab、Equipment 與 Bio

2026 年 10 月 28 日，168X 再次邀請 Rick（@rickawsb），從 Anthropic IPO 開始，一路聊到 Frontier Model、AI for Science、Recursive Self-Improvement、Hyperscaler CapEx、半導體、Memory、Neocloud，以及 Crypto 正在面對的新風險。

Rick 這次最核心的判斷，比單純“繼續 Long AI”更進一步：市場正在用舊的軟體估值框架，給一種可能完全不同的商品定價。如果最強模型最終不再靠每月 $200 Subscription 或 API Token 賺錢，而是直接創造新藥、新材料、晶片設計甚至科學發現，那麼今天市場高度關注的 ARR，可能根本不是 Frontier AI 最終的核心價值。

這也改變了他的資產選擇。Rick 已經減掉大部分 NVIDIA，更偏好擁有製造、認證、設備與不可壓縮時間壁壘的公司；Storage 仍然是其最大倉位，之後是 Chip、Bio 與 Equipment。Crypto 則剛好相反，他長期比過去任何時候都更看好 Agentic Economy on Crypto，卻因為 AI 對數學、Cryptography 與 Quantum 的加速，選擇先把 BTC 基本清掉。

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本文目錄

一、Anthropic IPO 嚴重低估：真正誇張的不是營收，而是 Capital Efficiency
二、ARR 可能開始失效：Frontier AI 下一步不是賣 Token，而是賣結果
三、最強模型可能根本不會開放：Closed Source 與 Open Source 的差距正在拉大
四、RSI 真正的終局：模型迭代模型、晶片、Fab 與能源以後，領先者可能永遠領先
五、微軟為什麼兩年裁 6 次：Hyperscaler 正在砍一切成本，只為保住 AI Capacity
六、Anthropic 上市會吸血半導體嗎？短期可能，長期 IPO 錢最後還是流回算力
七、AI 下一棒不是 Chatbot：Bio、Materials、Energy 才是 Earnings 真正爆發的地方
八、AI 最大副作用可能是利率：10Y 走向 6% 以上，房地產與新興市場先承壓
九、市場從 K 型進入 I 型：未來連 AI 內部都只有最強資產值得持有
十、為什麼 Rick 已經賣掉大半 NVIDIA：CUDA 護城河變窄，真正難替代的是 Fab 與設備
十一、Optical / Equipment 怎麼買：COHR、VECO、AMAT、KLAC、FORM、TER 開始進入 Watchlist
十二、Storage 仍然是最大倉位：MU、SK Hynix、Samsung 是 Rick 眼里最不對稱的 Bet
十三、Neocloud 被錯殺了嗎？市場只看債務，卻沒有給 Power Contract 定價
十四、長期最 Bullish Crypto，為什麼現在卻清倉 BTC：AI、P vs NP、Quantum 與 Q-Day
十五、2026 Q4 到 2027 Q1：別猜 V、U 還是 W，最大的風險是反轉時你不在車上

一、Anthropic IPO 嚴重低估：真正誇張的不是營收，而是 Capital Efficiency

Mr. Z：Anthropic 這次 IPO 出來以後，你最大的感受是什麼？

Rick：我很看好 Anthropic。如果它真的是按現在市場討論的這個估值上，我個人覺得是嚴重低估，我會買。

Rick：大家第一眼會看到它的營收成長很快，同時 GAAP 還是虧損，然後會覺得 Cost 很高。但這裡面有相當一部分是過去融資、債轉股以及 Equity Appreciation 帶來的 Liability，並不完全等於它真實的 Operating Spending。

Rick：真正值得看的，是它實際投入的錢，相對於現在 Revenue、ARR 和成長速度到底有多大。從一個 Startup 的角度，我覺得這種 Capital Efficiency 的 Growth 是前所未見的。

Rick：所以我不會只看“它還虧多少錢”。真正的問題應該是：為了創造 1 塊錢新增智能、Revenue 和未來 Earnings，它到底需要燒掉多少錢？

二、ARR 可能開始失效：Frontier AI 下一步不是賣 Token，而是賣結果

Mr. Z：Anthropic 上市以後，市場終於可以看到真實營收、利潤、現金流。你以後最看重什麼指標？

Rick：我反而有一個比較暴論的看法。我從 8 月開始就在說，未來 ARR 可能沒有大家想象中那麼重要，甚至 Subscription 本身都可能沒有那麼重要。

Rick：原因很簡單。當模型能力還不夠強的時候，OpenAI、Anthropic 只能賣每月 $20、$200 的 Subscription，或者賣 API Token。但如果模型開始真正解決最前沿數學、物理、材料、生物問題，這些公司為什麼還要在乎普通使用者每個月那一點訂閱費？

Rick：假設它真的能夠做出新的抗癌藥、延長壽命的新分子、新材料，甚至新的常溫超導方案，你最後願意為這些結果付的錢，根本不是 $200 一個月。

Rick：電力革命早期，電力公司真正賣給消費者的也不是“電流”，而是光明。AI 最終也一樣。它不會永遠賣 Token，它會開始賣 Outcome。

Rick：可能再過半年、一年，最強的模型公司會越來越少討論 Token Price，越來越多直接交付結果。新藥配方賣給藥廠，新材料賣給製造商，科學發現本身直接 Monetize。

Rick：如果這個方向成立，今天市場拿 SaaS ARR Multiple 給 Frontier Intelligence 定價，本身可能就是錯的。

三、最強模型可能根本不會開放：Closed Source 與 Open Source 的差距正在拉大

Mr. Z：但另一方面，中國 Open Source 追得很快。Closed Source 的領先真的能持續嗎？

Rick：我現在反而覺得，Frontier Closed Source 和 Open Source 的差距有可能是在拉大。

Rick：大家看到的公開模型，只是外面能用到的東西。OpenAI 內部解決前沿數學問題的模型，到現在市場連影子都沒有看到。為什麼一定要放出來？如果這個模型能直接創造極高價值，它完全沒有必要開放 API，讓競爭對手拿它蒸餾、學習。

Rick：Open Source 現在當然還是很強，但你會發現很多開源模型還在競爭 Benchmark、Coding、SWE-bench，而最強的閉源模型已經開始去碰數學、物理、材料和生命科學最前沿的問題。

Rick：所以所謂“Pacing the Frontier”，我甚至願意做一個比較惡毒的解釋：Frontier Labs 內部繼續拼命往前跑，但大家形成某種默契，真正最強的模型不一定對外開放。

Rick：如果未來最強模型連 API 都不賣，Open Source 對它的 Revenue Cannibalization 可能也沒有大家想象得那麼直接，因為兩邊賣的東西已經不是同一種產品。

四、RSI 真正的終局：模型迭代模型、晶片、Fab 與能源以後，領先者可能永遠領先

Mr. Z：你最近一直講 Recursive Self-Improvement。什麼才算真正進入 RSI？

Rick：我的框架一直是 3 層。

Rick：第一，模型吃應用。模型能力越來越強以後，大量所謂 AI Application 最後可能直接變成 Model Feature。

Rick：第二，算力吃模型。沒有足夠算力的模型公司，很難持續留在 Frontier。因為模型要做 Recursive Self-Improvement，本身就需要越來越多 Compute。

Rick：第三才是最關鍵的，就是整個閉環形成：模型開始迭代下一代模型，同時模型開始幫助設計 Chip，再往下幫助優化 Fab、Energy Infrastructure。

Rick：一旦這個循環形成，就會出現非常可怕的正反饋。算力領先帶來模型領先，模型領先又讓你更快設計晶片、更快建設算力，新的算力繼續拉開模型差距。領先會製造更多領先。

Rick：在那個時間點以後，後來者可能不是“慢 12 個月”，而是幾乎永遠追不上。

Rick：馬斯克現在拼命做 Compute、Chip、Energy、Model，本質上就是希望在這個完整閉環形成之前，先完成彎道超車。

五、微軟為什麼兩年裁 6 次：Hyperscaler 正在砍一切成本，只為保住 AI Capacity

Mr. Z：但市場現在很擔心 CapEx。微軟這種公司一邊裁員，一邊繼續燒算力，這件事你怎麼看？

Rick：我反而覺得這件事特別值得看，微軟過去兩年已經反復做了多輪裁員。正常的大公司如果知道未來 3 年要裁 20%，一般會傾向一次性把事情做掉，因為少量多次裁員對士氣的破壞其實更大。

Rick：為什麼微軟卻反復裁？我的非專業理解是：Capacity 的需求成長，已經快到原來的 Budget 永遠追不上變化。

Rick：所以 CFO 要做的事情就是砍員工、砍其他 Business Expense，把更多資源留給 AI Datacenter 和 Compute。

Rick：這也是為什麼我不太擔心短期 ARR 放緩，就會讓 Hyperscaler 停止 CapEx。這是一場沒有人敢輸的軍備競賽。你可以全力以赴以後還是輸，但如果不全力以赴，大概率直接出局。

Rick：接下來 Hyperscaler 真正的挑戰，是怎麼在 Debt、Equity Dilution、Cost Cutting 和 Capacity Expansion 之間維持 Balance，同時盡可能 Aggressive。

六、Anthropic 上市會吸血半導體嗎？短期可能，長期 IPO 錢最後還是流回算力

Mr. Z：Anthropic 作為第一批真正意義上的 Pure-play Frontier Model 股票上市，會不會直接吸走 Semiconductor 的 AI Premium？

Rick：有可能。過去幾年，為什麼大家去買 Memory、Optical、GPU、Equipment？因為公開市場沒有真正純的 Frontier Model 股票，所以大家只能透過 Supply Chain 去買 AI Exposure。

Rick：Anthropic 如果上市以後，它可能變成最純的 AI Asset，那短期確實可能吸走一部分 Hardware 的資金。

Rick：但另外一面也必須看。Anthropic IPO 融到的錢最後拿去乾嘛？還是買算力。

Rick：所以這是一個很有意思的雙向關係。一邊可能吸走 Supply Chain 的 Valuation Premium，另一邊它募集到的錢最後又重新變成 GPU、Memory、Networking、Datacenter 的訂單。

Rick：短期資金怎麼走我不知道，但從整個產業上下游來看，我不認為 Anthropic 上市是一個純粹利空 Hardware 的事件。

七、AI 下一棒不是 Chatbot：Bio、Materials、Energy 才是 Earnings 真正爆發的地方

Mr. Z：如果下一輪 AI 股票不是再靠 Narrative，而是要靠 Earnings，利潤最快會從哪裡出來？

Rick：我覺得一個已經越來越明顯的方向就是 Bio。

Rick：為什麼 OpenAI、Anthropic 這些公司都開始跟生命科學公司合作？因為當模型進入數學、物理和科學研究以後，下游最直接的經濟價值就不只是“幫你寫 Email”，而是幫助設計蛋白質、藥物、分子和實驗。

Rick：過去兩三個月很多 Bio 的成長股其實已經拉了一輪，這不是沒有原因的。

Rick：AI for Science 的意義就在這裡。你不是讓一個人工作快 20%，而是開始創造以前不存在的發現。

Rick：而且這不會只停在 Bio。後面還有 Materials、Energy、Nuclear Fusion、Quantum、Superconductors。AI 最終帶來的不是一場產業革命，而是一台不斷製造新產業革命的機器。

Rick：以前一個技術週期可能幾十年，現在智能本身在加速以後，所有技術成熟曲線都會被壓縮。市場未來會經歷更多回調，但每一次下一輪技術革命重新啓動時，上漲也可能比過去來得更快。

八、AI 最大副作用可能是利率：10Y 走向 6% 以上，房地產與新興市場先承壓

Mr. Z：你對未來利率的觀點反而比市場更極端？

Rick：對。我覺得很多人只在討論 AI 會創造多少 Earnings，但沒有認真想 AI Infrastructure 到底需要多少錢。

Rick：Hyperscaler、Neocloud、Datacenter、Energy、Semiconductor 全部都需要大量融資。這是以前不存在的一塊新增資本需求。

Rick：如果未來 AI 產業繼續擴大 Debt Issuance，那長端利率可能不是簡單 Higher for Longer，而是 Much Higher for Longer。

Rick：我不會因為 10 年美債去到 6% 就驚訝，7%、8% 我也不會覺得完全不可能。當然這是一個非常極端的情景判斷，但它背後的邏輯很簡單：新增資金需求遠遠大於過去。

Rick：這會帶來兩個非常重要的結果。第一，新興市場會承受巨大壓力。當美國無風險資產本身就能給出極高收益，全球美元為什麼還要留在風險更高的市場？歷史上 10Y 在高位時，東南亞、拉美、歐洲外圍市場都出現過巨大的資本壓力。

Rick：第二，房地產可能是最大的 Loser。一邊是高利率，一邊未來 AI Agent 又可能衝擊大量白領就業，高 Financing Cost 加高失業，對房地產是雙重壓力。

九、市場從 K 型進入 I 型：未來連 AI 內部都只有最強資產值得持有

Mr. Z：所以如果長端利率持續很高，股票到底還能買什麼？

Rick：我之前一直講 K 型市場，但我現在的觀點可能比以前更 Extreme。接下來可能不是 K 型，是 I 型。

Rick：什麼意思？不是 AI 和非 AI 分化而已，而是連 AI 內部都繼續分層。

Rick：真正最強的資產還可以拿，但如果一個 AI 公司本身的 Moat 不夠強，那即使它掛著 AI 標籤，我也不願意碰。

Rick：未來你不能再用“只要 AI Supply Chain 都會漲”的邏輯買股票。

Rick：當智能越來越強，它開始吃 Software、吃 Application，之後還會開始吃 Chip Design。每一層價值鏈都要重新問一次：你的護城河到底是不是 AI 本身無法快速複製的？

十、為什麼 Rick 已經賣掉大半 NVIDIA：CUDA 護城河變窄，真正難替代的是 Fab 與設備

Mr. Z：連 NVIDIA 你現在都開始覺得護城河沒過去那麼寬？

Rick：我兩個月前就已經賣掉大半 NVIDIA。剩下還有一些，很大原因只是部分正股持有還沒到一年，稅務上沒有必要現在動。

Rick：我不是說 NVIDIA 不好，而是我覺得它已經不是最好的 Risk / Reward。

Rick：過去 NVIDIA 最大的 Moat 之一是 CUDA。但今天你會不斷看到團隊做 CUDA Alternative，Google、Amazon、OpenAI 甚至 Frontier Labs 自己都在做 Chip。

Rick：更重要的是，當模型可以開始幫助設計下一代晶片以後，Chip Design 本身的開發週期還會繼續縮短。

Rick：所以我會問：如果未來 Frontier Model 公司自己都能越來越快設計晶片，那單純 Chip Design Company 的 Moat 到底還有多寬？

Rick：相較之下，我更喜歡 Fab、核心設備與製造環節。

Rick：TSMC、Intel、ASML，以及生產、測試設備裡面很多公司的護城河，不只是技術，而是不可壓縮的時間。

Rick：你進入一條量產線的認證以後，客戶不會因為明天有人便宜 5% 就把你換掉，因為重新認證、重新驗證的成本和潛在損失太高。AI 可以壓縮 Software 時間，但暫時壓縮不了 Fab Qualification 的時間，這就是我覺得更可靠的 Moat。

十一、Optical / Equipment 怎麼買：COHR、VECO、AMAT、KLAC、FORM、TER 開始進入 Watchlist

Mr. Z：如果從 Fab 再往上下游拆，你現在具體還看哪些？

Rick：Optical 我這段時間有買 Coherent（COHR）。

Rick：我也買了 Veeco（VECO），它做 MOCVD 等設備，可以理解成 Optical 上游生產設備的一環。我看這類公司的邏輯不是明天突然爆 50%，而是產能不足、供應商數量有限，而且客戶一旦導入設備，不會輕易換。

Rick：Testing、Packaging、Semicap 這一塊，我自己會看 Applied Materials、KLA、Amkor、FormFactor、Teradyne 這些。

Rick：這些公司最大的好處，是很多 Process、Qualification、Equipment 本身需要長期驗證。模型再聰明，也不是今天設計出來，明天就可以直接替換正在跑的生產線。

Rick：所以現在我越來越喜歡這種 Time Moat。市場都在找“AI 能做什麼”，我反而更想找“AI 暫時沒辦法把時間壓縮掉什麼”。

十二、Storage 仍然是最大倉位：MU、SK Hynix、Samsung 是 Rick 眼里最不對稱的 Bet

Mr. Z：你這輪 Storage 跌下來虧了不少，但你還是沒動？

Rick：Storage 一直是我最大倉位，正股基本沒有動，期權這一輪確實虧了不少，現在我反而在慢慢重新找機會。

Rick：我的核心判斷沒變。Micron、SK Hynix、Samsung 我都有。

Rick：市場現在最常見的 Bear Case 就是“Memory 是 Cycle，漲多了以後一定會下去”。但問題是，今天的 Demand Curve 跟過去並不一樣。

Rick：你現在看到的是很多 2028、2029 年的 Capacity 已經被提前鎖掉，市場上的 Memory、GPU 實際價格也還在往上。

Rick：更重要的是，模型能力提升以後，同樣一單位 Compute 可以創造更多 Intelligence，而更多 Intelligence 可以創造更多經濟價值。

Rick：如果同一張卡因為模型升級以後，可以幫你做更多 Coding、更多 Video、更多 Drug Discovery，那這張卡為什麼一定應該變便宜？

Rick：所以我覺得市場現在把 Memory 當成傳統 Commodity Cycle 去估值，可能犯了一個很大的錯誤。

Rick：對我來說，這是非常不對稱的 Bet。市場如果對，我虧的是倉位；如果市場錯、智能價值繼續加速，我賺的可能遠遠更多。

十三、Neocloud 被錯殺了嗎？市場只看債務，卻沒有給 Power Contract 定價

Mr. Z：Neocloud 最近最被擔心的是高 Debt、高利率，甚至有人開始討論破產。你怎麼看？

Rick：我覺得市場對這一塊的 FUD 也可能過度了。

Rick：大家只看資產負債表，說這些公司 Debt 很高、融資利率越來越貴。但很多已經借下來的債，利率本身是 Locked，收入合同、電費 Pass-through 也已經鎖定。

Rick：真正的問題不是舊債，而是它未來還想不想繼續以很貴的資金擴張。如果一家管理層在 15% 的融資成本下，明知道項目回報做不到足夠高還硬借，那當然應該破產。但我不覺得正常管理層會這麼做。

Rick：更容易被忽略的是 Power Contract，這些公司手上已經簽下來、但還沒有投產的 Power Pipeline，本身可能就是一塊沒有充分反映在會計資產里的稀缺資源，而且 Datacenter Power 的價格還在持續上漲。

Rick：所以市場只盯 Debt，卻不給 Power Pipeline 定價，我覺得可能是錯的，Neocloud 最重要的資產，未必是 GPU，可能是它提前鎖下來的電。

十四、長期最 Bullish Crypto，為什麼現在卻清倉 BTC：AI、P vs NP、Quantum 與 Q-Day

Mr. Z：Crypto 這邊你這次變化非常大，你現在怎麼配？

Rick：長期來說，我對 Crypto 的看法其實比過去任何時候都 Bullish。

Rick：我認為未來 Agentic Economy 很難建立在今天的法幣體系上，它最終大概率需要 Crypto-native Settlement、Ownership 和 Machine-to-machine Economy。從這個角度，我甚至覺得長期受益者更可能是 Ethereum，而不一定是 Bitcoin。

Rick：但問題在於，短期我現在看到的風險太大，所以我已經把大部分 BTC 清掉了。最大的風險不是 Fed，而是 AI 對數學和 Cryptography 的加速。

Rick：很多現代加密系統的安全，本質上建立在某些數學問題“計算上非常困難”的假設之上。如果 AI 開始高速推進 Complexity Theory、P vs NP 相關問題，甚至進一步加速 Quantum Computing，這些過去大家覺得還很遙遠的安全假設，時間表可能突然被壓縮。

Rick：我不是說 Bitcoin 明天一定被破解。真正危險的是市場開始相信它“可能被破解”。BTC 的市值很大，但相對市值而言真正可以交易的流動性沒有那麼大。只要一小部分長期 Holder 因為 Q-Day、Quantum 或 Cryptography FUD 開始賣，就足以製造非常大的 Drawdown。

Rick：所以我的邏輯是，長期我依然非常看好 Crypto，但我要先避開這段 Highly Uncertain 的時間。未來前景可以非常光明，但在起跳之前，它可能先蹲得很深。

十五、2026 Q4 到 2027 Q1：別猜 V、U 還是 W，最大的風險是反轉時你不在車上

Mr. Z：最後直接一點，2026 Q4 到 2027 Q1 市場怎麼走？

Rick：我的短期判斷一直錯得很離譜。上次我還在猜 Semiconductor 是 V 反還是 U 反，現在看可能是 W，甚至再多幾個 W 都有可能。

Rick：但這對我來說不重要，我的策略一直是 Time in the Market，不是 Timing the Market。

Rick：只要基本 Thesis 沒有反轉，我寧願承受 20%、30% 的 Drawdown，也不願意為了多賺那 10%、20% 的波段，最後真正反轉的時候我不在車上。

Rick：去年年底其實已經發生過類似的事情。當時大家也覺得 Hyperscaler CapEx 太高，AI 除了 Prompt 沒有應用，結果 Coding Agent 出來以後，整個市場重新加速。

Rick：現在市場又說除了 Coding 沒有第二個 Use Case，但我們已經開始看到 AI for Science。模型能力這一次成長的速度甚至比去年更快，所以我更不願意賭自己能精准 Timing Bottom。

Rick：你如果錯過一隻 Semiconductor 最暴力的 1 個月，可能就錯過 70% 的漲幅。Storage 也是一樣，最瘋的兩個月沒在車上，全年大部分收益可能就沒了。

Rick：所以我會拿出以前持幣的精神來拿 AI，現在我的倉位順序很簡單：第一是 Storage，第二是 Chip，第三是 Bio，第四是 Equipment。

Rick：市場可能繼續跌，可能 V、U、W，都無所謂。我更怕的不是再跌 30%，而是 Singularity Curve 再次加速的時候，我手上沒有倉位。

Mr. Z：這一集最後，我把 Rick 的框架收斂成 5 個判斷。第一，Anthropic IPO 最大的意義不是多了一隻 AI 股票，而是市場第一次可以直接給 Frontier Intelligence 定價，但今天用 ARR、Subscription 和 Token Revenue 衡量它，可能仍然嚴重低估最終價值；第二，真正的 RSI 不是模型自己寫幾行代碼，而是 Model → Chip → Fab → Energy 完成閉環以後，領先開始不斷製造更多領先；第三，AI Trade 已經進入 I 型分化，Rick 減持 NVIDIA，更偏向 Storage、Fab、Equipment、Optical 與 Bio 這些擁有真實 Capacity、認證和 Time Moat 的資產；第四，AI Infrastructure 的巨大融資需求可能把長端利率推向 Much Higher for Longer，房地產、新興市場與弱資產會承受更大壓力；第五，Rick 長期極度看好 Crypto 與 Agentic Economy，卻因為 AI 正在加速數學、Cryptography 與 Quantum，選擇短期清掉 BTC，先躲過 Q-Day 這一輪不確定性。到了 2026 Q4 與 2027 Q1，他不準備猜 V、U 還是 W，而是繼續 Time in the Market，等待下一輪智能加速重新把 Earnings 和估值一起推上去。感謝 Rick 再次來到 168X！

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