7月22号，美股真正的财报季才开始

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26Q2

台積電這場法說真正說的是：AI 還沒走到頂，它才剛進入工業建設期

很多人看台積電法說，只看兩件事：營收有沒有 beat、毛利率下一季會不會掉。

但這場真正重要的，根本不是台積電第二季又多賺了多少錢。

真正重要的是：台積電把 2026 年資本支出再次拉高到 600–640 億美元，而且告訴市場，未來三年的投資還會比過去三年「更加顯著地高」。

一家晶圓代工廠可以在法說會上講很多 AI 故事，但蓋廠、買 EUV、擴封裝、買測試機，全部都是真金白銀。當台積電把這麼大的錢壓下去，它下注的已經不是下一季 GPU 還缺不缺，而是未來五年的運算架構，正在被 AI 永久改寫。

數字已經不是「很好」，而是整個營收結構被 AI 翻過來了

台積電第二季美元營收達到 402 億美元，季增 12%、美元年增 33.7%；毛利率 67.7%，營業利益率更來到 60.3%。第三季營收指引進一步升至 446–458 億美元，中位數約季增 12%、年增 37%。管理層同時將 2026 年全年美元營收成長預估，上調到略高於 40%。

但比總營收更重要的是裡面的東西。

HPC 已占台積電營收 66%，單季成長 20%；智慧手機只剩 22%，單季還下降 4%。七奈米以下先進製程占晶圓營收 77%，其中 N3 占 30%、N5 占 33%，N2 才剛開始量產，就已經占到 3%。

所以不要再把台積電當成一家「手機晶片代工廠」。

現在的台積電，已經是一家以 AI、資料中心和高效能運算為主體的基礎設施公司。只不過它賣的不是雲端服務，而是整個 AI 世界最底層的晶體管。

Agentic AI 最大的改變：AI 不再只是一直堆 GPU

這場法說最容易被忽略的一句話，是魏哲家提到：

Agentic AI 正在讓 CPU 重新回到 AI 資料中心的核心。

過去兩年，市場只要講 AI，就只想到 GPU、ASIC 和 HBM。但當 AI 從「問一個問題、回一個答案」，進化成可以規劃任務、呼叫工具、跑程式、查資料庫、管理工作流程的 Agent，資料中心需要處理的就不再只有矩陣運算。

它還需要大量通用運算、資料整理、控制、網路協調和系統管理。

這代表每一座 AI 資料中心裡面的 silicon content，會從 GPU 往外擴散：

CPU、GPU、客製化 XPU、DPU、交換器、光通訊、電源管理、控制器與感測器，全部一起增加。

更妙的是，不管最後 CPU 世界是 x86、Arm 還是 RISC-V 勝出，幾乎全部都是台積電客戶。台積電不需要猜哪一個架構贏，它只需要確定整個世界繼續需要更多運算。

真正的瓶頸，已經從晶圓擴散到整個物理世界

台積電承認，目前先進封裝產能緊到已經限制部分客戶成長。

而且缺的並不只有 CoWoS。有些新一代 AI 晶片需要更多、更複雜的測試，甚至連 tester 都可能成為瓶頸。這也是為什麼台積電的後段資本支出，不能簡單拆成「封裝多少、測試多少」——因為瓶頸會在不同環節輪流移動。

這裡的產業意義非常大。

AI 晶片愈做愈大，單顆 die 已經裝不下所有計算與記憶體，封裝不再只是晶片做完以後的包裝盒，而是系統架構本身。

台積電目前已量產 5.5 倍光罩尺寸的 CoWoS，並規劃 2028 年推出可整合約十顆大型運算 die 與二十組 HBM 的 14 倍光罩方案，2029 年還會走向更大規模；COUPE 共同封裝光學則預計於 2026 年開始生產，目標是相較傳統可插拔光學提升兩倍能源效率、降低十倍延遲。(TSMC)

換句話說，未來 AI 的戰爭，不只是誰做得出更快的 GPU，而是：

誰能把更多運算、更多 HBM、更高速的網路和更低耗能的光互連，塞進同一個系統裡。

這會把先進封裝設備、基板、測試機、探針卡、散熱、矽光子、光收發器與高速網路，全部拉進同一條成長鏈。

AI 甚至開始救活「對的成熟製程」，但不是所有成熟製程

魏哲家這次也講得很清楚：成熟製程並沒有全面復甦。

一般消費性與價格敏感市場仍然偏弱，零組件漲價和總體經濟不確定性，正在壓抑終端需求。

真正短缺的是與 AI 直接相連的成熟製程。

第一個是 電源管理 IC。AI 資料中心需要處理愈來愈高的功率，從電網、UPS、電源供應器、伺服器主板，一直到加速器附近的電壓轉換，都需要更多 PMIC。

第二個是 感測器。資料中心、汽車、機器人和工業 AI，都需要更多溫度、電流、影像與環境資訊。

所以未來不能只用一句「成熟製程復甦」全部打包。

更準確的說法是：

連上 AI 的成熟製程會缺；沒有連上 AI 的 commodity mature node，仍然可能很冷。

毛利率要下來了，但這不是壞消息

台積電第二季毛利率高達 67.7%，第三季指引則下降到 65–67%。

這不是需求突然變差，而是 N2 正在陡峭爬坡。管理層預估，N2 在下半年會造成大約 3–4 個百分點的毛利率稀釋；海外廠早期則會稀釋約 2–3 個百分點，未來規模擴大後可能來到 3–4 個百分點。

所以接下來台積電可能出現一個看似矛盾、其實很合理的狀況：

營收繼續高速成長、營業利益繼續增加，但毛利率未必每一季創新高。

因為台積電正在同時支付三種成本：

新製程的學習曲線、海外製造的結構性成本，以及史上最大規模的全球擴產。

這不是衰退型稀釋，而是成長型稀釋。

只要新產能最後填滿、良率上升、成本下降，今天被壓掉的毛利率，就是明天更大的營收與獲利基礎。

但也別被 77% 的淨利成長沖昏頭

第二季歸屬母公司淨利達到 7,065.6 億元新台幣，年增 77.4%，看起來非常恐怖。

不過裡面有一筆 632 億元的世界先進持股處分與市價評價收益，讓非營業收益明顯墊高。

但這也不代表財報是假的。

因為即使不看這筆業外收益，台積電本業仍然極強：營業利益年增 65.4%，營業利益率直接站上 60.3%。(TSMC)

更精確的解讀是：

這不是靠賣股票撐出來的財報，只是 headline 比核心營運再漂亮一些。

真正要看的不是淨利，而是台積電正在把多少現金重新砸回產能

台積電第二季營運現金流達 7,833.6 億元新台幣，但同季資本支出也高達 4,960 億元，約 157 億美元；上半年累計 CapEx 已經來到 268 億美元。

因此第二季自由現金流降至 2,873.6 億元，較第一季減少約 608.5 億元，原因很直接：資本支出的增加速度，超過營運現金流的增加。

這才是接下來幾年台積電獲利模型最重要的地方：

台積電不會沒錢賺，但它會把更多賺到的錢，立刻變成廠房、機器、封裝和未來產能。

截至第二季，台積電的廠房設備資產已經膨脹到 4.303 兆元新台幣，一年增加超過 9,100 億元；對承包商與設備供應商的應付款，也年增約八成。(TSMC)

所以 600–640 億美元 CapEx 不是 PowerPoint 上的一個數字。

工廠已經在蓋，設備已經在進，帳款已經在增加。

A14、A13、A12：AI 製程競爭已經排到 2029 年

A14 預計於 2028 年量產。相較 N2，官方目標是同功耗效能提升最多 15%，或同速度功耗降低最多 30%，邏輯密度增加超過 20%。(TSMC)

接著 A13 會在 A14 的基礎上再節省約 6%面積，設計規則與 A14 向後相容，預計 2029 年生產；A12 同樣預計在 2029 年推出，導入 Super Power Rail 背面供電，鎖定 AI 與 HPC。(TSMC)

這裡真正重要的，不是記住每一個節點名稱。

而是台積電正在把製程從「每兩年縮小一次晶體管」，升級成一整套系統工程：

電晶體、背面供電、封裝、HBM、光互連和散熱，必須一起進步。

因為 AI 時代真正昂貴的東西，不再只是晶片面積，而是電力。

誰能用同樣一瓦電，做出更多運算；誰就能讓 AI 資料中心繼續蓋下去。

我的結論：AI 已經不是晶片故事，而是新的工業建設週期

魏哲家沒有保證 AI 中間不會修正。

他反而很誠實地說，從現在到大約 2029–2030，需求大趨勢非常強，但中間會不會出現 dip，他不能確定。

這才是合理的判斷。

股價會波動，客戶會重複下單，某些資料中心也可能因為電力、施工或需求預估錯誤而延後。

但台積電不是閉著眼睛追 AI。它正在檢查資料中心的位置、建設進度、電力條件與實際需求，避免晶片生產出來後只躺在庫存裡。即使把客戶過度樂觀的預測打折後，台積電仍然決定大幅提高資本支出。

這就是整場法說最重的訊號：

AI 還沒有走完。

它只是從最早的模型故事，走到 GPU 缺貨；再從 GPU 缺貨，進入晶圓、封裝、測試、網路、光學、電力、散熱與全球建廠的工業建設階段。

接下來真正會賺到錢的，不會是所有掛著 AI 名字的公司。

而是那些站在物理瓶頸上，能讓下一座 AI 資料中心真正通電、運作、擴張的公司。

台積電現在做的，就是替那個世界蓋地基。

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老巴罕见跳出来承认：买 Google 是我发起的

伯克希尔近期披露持有超过 310 亿美元的 Alphabet 仓位，这项布局自 2025 年第三季度开始建立，并在格雷格·阿贝尔接任 CEO 后明显加速。上个月，伯克希尔还通过私募方式再加码 100 亿美元买入 Alphabet 股份。

外界对这笔交易背后的决策者多有揣测，巴菲特证实："是我发起的。我通常不会回答这类问题，但这次我会说——因为我没有做任何他不同意的事，他也没有做任何我不同意的事，我们天天都在谈。"他同时强调，如今公司实际的决策者是阿贝尔本人。

以持股规模而言，巴菲特表示 Alphabet 大约排在伯克希尔投资组合的第 5 或第 6 位，落后于苹果与美国运通，也不及伯克希尔全资持有的伯灵顿北方圣塔菲铁路。

他解释，伯克希尔在挑标的时，全资收购与买入上市公司股票并无本质差异，唯一差别是全资持有才能决定分红政策，但这类差异对整体判断影响有限。

谈到投资的核心逻辑，巴菲特说："重要的是买到一门好生意，用合理的条件买进，再交给对的人去经营。"他以美国运通为例，多数银行资本回报率约在 13%–14%，美国运通却能在不承担更高风险的情况下赚到超过 30% 的资本回报，这正是他认为值得长期持有的关键。

对于外界质疑他过去不投科技股、如今却重仓 Google，巴菲特点出 Google 与竞争对手目前共同面临的问题：资本支出规模庞大。他说："这是真金白银的支出，如果我们的铁路要投入两三百亿美元，那甚至超过整条铁路过去开发所投入的资金。"

他认为，这正是 Google 眼下在玩的游戏，与过去纯软件、轻资产的商业模式截然不同；他坦言自己在这波重资本支出上的判断有误，也理解部分股东因此却步。

巴菲特进一步指出，华尔街的分析多聚焦下一季表现，却很少真正探讨企业实际的资本回报率，这在他看来是本末倒置。他以洛克菲勒为例，说明真正的长期复利来自持续辨识出能长期赚高资本回报的生意，而非追逐当下热门叙事。

被问及为何独钟 Alphabet 而非亚马逊、微软等同样重押 AI 的科技巨头，巴菲特直言不愿评论其他公司，仅表示这些企业如今别无选择，必须跟进这场资本支出竞赛——如同 IBM 在鼎盛时期若能维持原有模式必然更乐见，但客户最终只会选对自己最有利的，企业无法无视这股趋势。

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老爷子有一颗当网红的心

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含金量最高的两周来了！谷歌、特斯拉、微软、苹果，英特尔密集登场，芯片股接下来的命运就在这里！

上篇推文里提到，芯片股本周暴跌9%、纳指跌近3%。很惨，但让人看不懂的不仅仅是跌幅本身，更是跌的方式。

台积电 $TSM和
$ASML
的Q2财报明明都超预期，台积电营收和利润双双大幅超出华尔街预测，ASML的订单也相当强劲——但两只股票在财报后一个跌了7%，一个跌了6%。好消息出来，股价反而跌，这在正常市场里几乎是不可能发生的事。

这背后只有一个解释：市场现在根本不在乎你这季度赚了多少钱，它在问的是另一个更大的问题——过去一年，微软、谷歌、Meta、亚马逊四家公司合计宣布了超过3000亿美元的AI资本支出计划，这些钱，到底值不值？

这个问题，本周没有答案。但接下来这两周，答案就要来了。

先把我的判断放在最前面：下周和下下周，是本轮财报季最关键的两周。

科技七巨头将密集登场，它们的财报将直接给”AI资本支出值不值”这个问题定价。如果能交出强劲的AI货币化数据，芯片股的这轮杀跌就是黄金坑；如果数据令人失望，这波下跌才刚刚开始。

为什么这两周这么重要？先来看看阵容。

下周（7月21日-25日）的重头戏是周三盘后：谷歌
$GOOGL
和
$TSLA
同一天晚上公布Q2财报。

这两家公司的意义完全不同——谷歌是AI货币化的最直接验证者，它的云业务（Google Cloud）增速和AI广告收入，将直接回答”AI投入有没有产生真实回报”这个问题；

特斯拉则是市场情绪的晴雨表，马斯克的任何一句话都可能引发剧烈波动。同周还有英特尔 $INTC（周四）、美国运通 $AXP（周五）。

下下周（7月28日-8月1日）才是真正的决战周。

周三盘后，$Meta
$MSFT
同一天出财报；
周四盘后，亚马逊
$AMZN
和苹果
$AAPL
  同一天登场。

四天之内，科技七巨头里有四家集中亮相。与此同时，$ARM,$QCOM 也在同周报告，半导体供应链的全貌将一览无余。

这个阵容，是今年财报季含金量最高的两周，没有之一。

所以这两周财报的核心看点，不是EPS有没有超预期，而是这几个具体的数字

1️⃣、谷歌Cloud的AI收入增速有没有加速？
2️⃣、Meta的AI广告工具有没有带来ARPU（每用户平均收入）的提升？
3️⃣、微软Azure的AI附加收入占比有没有继续扩大？
4️⃣苹果的Apple Intelligence有没有推动换机潮？

如果这四个问题的答案都是”是”，那芯片股的这轮跌幅就是情绪过度反应，反弹会很猛；

如果答案是”不确定”甚至”否”，那市场对AI估值的重新定价才刚刚开始。

我的操作思路是这样的：在财报结果出来之前，不要轻易去接这把下跌中的飞刀。

现在的芯片股，费城半导体指数距离高点已经跌了将近20%，看起来很便宜，但便宜不是买入的理由，右侧确认才是。

等什么信号？等谷歌和特斯拉财报后市场的反应。如果这两家公司交出好成绩，而且股价在财报后能够站稳甚至拉升，那就是一个明确的右侧信号，可以开始分批布局；

如果财报好但股价继续跌，说明市场的情绪还没有到底，继续等。

这两周，我会持续跟踪每一家重要公司的财报，第一时间给大家拆解。

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Kimi K3引发的这轮抛售，短期利空、长期利好——跟DeepSeek那次是同一个剧本
Kimi K3开源
这两天美股风声鹤唳，根本催化剂是中国月之暗面公司宣布，其Kimi K3大模型(2.8万亿参数)将于7月27日开源。这是继DeepSeek之后，中国AI第二次冲击美股牛市的底层逻辑。
美股此前上涨的主线很清楚，科技巨头通过大举发债和资本支出(今年预计上万亿美元)，疯狂购买高价芯片去卷"参数和算力"，谁堆的算力多、谁的模型就更强。Kimi K3的颠覆性在于，它证明了不需要像西方那样投入极端恐怖的资金去堆算力，通过架构创新、合成数据和强化学习这类后训练技术，用很少的钱也能做出3万亿参数级别的顶尖模型。这直接打掉了华尔街对AI硬件基础设施开支需要无限制疯狂增长这个预期。
Kimi K3这个消息之所以吓坏华尔街，是因为它也极大加速了前沿AI模型的商品化，对OpenAI、Anthropic这类闭源头部实验室的利润率构成了严重压榨。既然能用极低成本自托管接近顶尖性能的开源模型，软件开发商会迅速转向最便宜的方案，导致这些大厂的商业化变现被迫减速。

为什么说这只是短期利空、长期反而利好？
短期利空是因为投资者担心AI模型效率提升会降低对GPU、HBM和数据中心的需求，资本开支预期被下修，资金先撤离硬件板块避险。但中长期看，更高效、更低成本的模型历史上从来没有真正阻止过AI应用的普及，反而会因为使用成本下降而带来更多推理需求、把整个AI市场的蛋糕做得更大。
这就是典型的杰文斯悖论：效率提升不会减少总消耗，反而会因为使用门槛降低而刺激总需求暴涨。DeepSeek当时也吓了市场一跳，但最终并没有改变科技巨头持续扩张AI基础设施的趋势，反而让AI的使用量和整体算力需求进一步走高。这次Kimi K3大概率也是同一个剧本。
硬币的另一面，模型价格被打下来，对下游软件和应用端反而是长期重大利好，因为它们是模型不可知论者，谁的Token便宜好用就用谁的，成本降低只会加速它们的商业化落地。

这一周银行财报给的几个经济健康的信号
银行财报陆续出炉，说下三个信号。
第一个信号跟消费有关，喜忧参半。四大银行的信用卡消费额度同比涨了超过10%，表面看消费很旺，但拆开看会发现这里面很大一块是靠循环贷款撑起来的。说白了就是很多人在透支消费。这意味着不少美国家庭的消费增长，靠的是信用卡欠着钱在维持生活水平，某种程度上反映出普通人的生活压力其实在加大，这是消费数据里一个不太健康的结构性隐患，值得留意。
第二个信号在企业端，相当积极。企业贷款需求稳步上升，投行业务(IPO、并购这类咨询收入)同比暴涨30%到50%，企业愿意借钱扩张，说明它们对未来经营是有信心的，愿意扩库存、招人、加大投资。这次银行整体业绩能录得双位数增长，很大程度上就是靠这块投行业务复苏拉动的。
第三个信号是坏账端，风险目前还算可控。银行的坏账冲销金额和信贷损失准备金都在同比下降，这说明银行自己并不认为接下来会出现大规模的信用违约或者失业潮，所以没有额外多计提风险准备金。这本身就是银行系统对当前宏观环境投的一张信任票。目前也看不到贷款收紧的迹象，整个银行体系依然健康、依然在赚钱，没有出现系统性风险的苗头。

经济周期判断
历史数据告诉我们一个挺有意思的规律，每当IPO和并购活动在牛市中后段扎堆爆发，往往意味着企业在借着高股价融一把钱。
在我看来，现在离真正的顶点还有距离。真正值得警惕的信号，应该是OpenAI和Anthropic完成上市之后。那才是这一轮AI叙事里最后两个还没兑现的超级IPO，一旦它们也上市了、市场把这个预期彻底消化完，才更接近牛市周期真正见顶的时间窗口。
我自己的判断是，历史大顶更可能出现在2027年底到2028年初这个区间，不是现在。所以只要确定不是在走向熊市，眼下这轮波动就只是牛市里一次正常的中继回调，短期三季度会有震荡，但四季度标普年底看8000到8200点这个目标，我没有改变。

接下来7月底，科技巨头的资本开支才是真正的考验
我的判断是资本开支一定不会减，而且五大巨头没有一家有理由主动踩刹车。
谷歌最不可能减，它的搜索业务未来会被AI取代，所以谷歌只能加大投入去革自己的命，用AI Overview、AI Mode、Gemini深度整合进搜索、Workspace、Cloud这些核心产品，每多一个AI用户，推理算力需求就多一份，只能持续扩建TPU和数据中心。
微软的Azure AI云需求一直供不应求，OpenAI、企业Copilot、Azure AI Foundry都需要大量GPU集群，微软自己也多次说算力受限，没有理由主动削减投资。
亚马逊的AWS AI需求同样远大于现有算力，Bedrock、SageMaker、Trainium这些业务持续增长，如果减少资本开支，反而是把客户拱手让给Azure和Google Cloud。苹果的Apple Intelligence还处在大规模部署的初期，未来几年要持续训练和推理更强的端云混合AI，需要建设更多自研AI基础设施，虽然苹果在这轮军备竞赛里显得最克制(靠庞大的硬件终端和苹果税这种稳固收入结构撑底气)，但它未来要花的钱也只会逐渐增加。
Meta这边扎克伯格已经明确表态要投入数千亿美元建设AI超级集群，目标是打造领先的超级智能基础设施，在竞争格局没有定局之前，Meta几乎没有主动削减硬件投资的动力。
这五家的共同逻辑其实是同一个核心：现在削减AI硬件资本开支，不只是放弃未来增长，更是把市场份额拱手让给竞争对手。在AI平台竞争还没分出胜负之前，谁先踩刹车，谁就可能永远失去领先优势，所以这场军备竞赛只能继续，谁先停，谁未来就落伍。

这周还有三个AI相关正面消息
一是Meta传出打算把算力租给Anthropic，涉及金额可能高达100亿美元。
二是特朗普在社交媒体上公开肯定台积电在亚利桑那追加投资(总额或达2650亿美元)并承接其大幅上调的资本支出，这条消息缓和了地缘政治引发的科技股恐慌。
三是SpaceX虽然因为技术原因(V3发射被自动终止)导致股价一度破发，但据报道其Starlink正在和美国国防部谈判一份数年期、每年数十亿美元的AI数据中心算力合同。

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款哥认为：从现在到月底，是今年AI基建和半导体最关键的两周。

这两周，可能决定这一轮全球AI市场的暴跌，到底只是一次剧烈去杠杆，还是基本面真的开始转向。

款哥主要看三件事。

第一，美股大科技正式进入财报季。

本周，谷歌、特斯拉、GE Vernova、英特尔和德州仪器陆续交卷；下周，微软、Meta、亚马逊、苹果接棒。

谷歌、微软、Meta、亚马逊四大科技公司，正是全球AI资本开支最大的买单方。

市场真正关心的，不只是营收和利润，而是：

资本开支还上不上调？GPU、数据中心和电力需求有没有松动？管理层对未来两年的AI投入前瞻有没有降温？

再加上GEV、德州仪器、英特尔这些产业链细分的龙头，这不是普通财报季，而是整个AI基础设施的“体温季”。

如果年度资本开支和前瞻继续上调，那么这一轮半导体剧烈调整，大概率就已经接近尾声。

第二，全球去杠杆已经进入中后段。

中国市场这一轮同样跌得惨烈。

7月以来，创业板回撤约21%，大量AI和半导体股票直接腰斩。随后中国国家队国宣布出手增持和回购股票救市。

韩国更典型。

KOSPI从6月底高点回撤超过20%，监管层也已经提高单股杠杆ETF的准入门槛，限制新的杠杆产品继续扩张。

这和款哥当年经历的2015年A股很像：

融资盘太拥挤，监管开始收紧，强制平仓互相踩踏，看起来像基本面突然崩了，本质上却是资金结构出了问题。

去杠杆不会一天结束，但最猛烈的阶段通常发生在前半段。

当国家队开始救市、监管开始堵住新的杠杆、波动逐渐收敛，往往意味着市场正在从“不计价格地卖”，走向重新审视基本面。

如果接下来美股大科技财报不差，这轮全球AI交易的去杠杆，很可能就到了最后一段。

毕竟SOXX指数7月已经回撤约18%，而业绩层面半导体将贡献标普500第二季度利润增量的44%，行业利润同比增长约133%，仍然是基本面最硬的板块。

第三，Kimi不是新的DeepSeek时刻，反而证明算力依旧紧缺。

Kimi K3在部分编码和Agent任务上已经逼近美国前沿模型，同时具备更高的Token经济性。

市场第一反应又是：

模型越来越便宜，是不是不需要那么多算力了？

结果模型上线后需求迅速超过算力承载能力，Moonshot不得不暂停新的订阅、优先保证现有付费用户，并继续扩充计算资源。

这正是款哥之前反复强调的杰文斯悖论：

模型越便宜，使用门槛越低；
Token越便宜，大家消耗的Token反而越多；
AI越普及，需要的数据中心、云服务和芯片反而越多。

这可能短期利空OpenAI、Anthropic等Frontier Lab的高定价，却利好整个AI产业，利好应用普及、云计算和基础设施。

市场上的真实订单也在说明这一点。

IREN刚刚签下总价值28亿美元的新AI云合同，将2026年AI Cloud ARR目标提高到40亿美元以上，其中约85%已经被合同锁定；Nebius此前也与AI公司Reflection签下了超过10亿美元的算力协议。

模型在降价，算力却仍然供不应求。

这不是AI需求消失，而是AI正在从少数人的昂贵玩具，变成所有人的基础设施。

所以接下来两周，款哥的策略也很明确：

关注财报，分批抄底，谨慎上杠杆。

不要急着赌哪一天是最低点，也不要在去杠杆尚未结束时一次打光子弹。

等待谷歌、微软、Meta和亚马逊用资本开支给AI验明正身，也等待全球最拥挤的杠杆仓位完成最后的出清。

如果财报证明钱还在花、算力还在缺、订单还在增长，那么这一轮暴跌清理掉的，就只是筹码和情绪。

去杠杆杀死的是仓位，杀不死一个仍在增长的AI时代。

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关于M7:
建议观望的票：
AAPL：当前PE有点高，现在的位置可以一倍做空买个中长期的票，顶部在333-356之间。现在在冲顶，不喜欢做空的建议观望。
tsla：中期下降趋势，前段时间抛压很大，所以当前风险较大，在365-368的位置应该会有反弹，但不确定大不大，估计吃个一两天没问题。想保险一点也可以在337-339的位置去做多，这里也会有反弹，中长期500的位置有很大的压力。
amzn： 顶部区间在300-310，目前看也在冲顶。
meta： 趋势不明确，760有较大的顶部压力，AI叙事里故事不够丰富，不太看好。
msft： 年线附近这里抛压仍然很重，周K走的一般，软件板块我认为还没有到爆发的时候，可以正股建仓或者保持观望。

比较看好的：
nvda：当前203的价格，中长期看到270-285左右。
google：在中期强上涨趋势线，现在就可以入可以买，顶部还远，330是短线强支撑，做双底可以多买。AI叙事里也是比较好的票，几乎无短板。中长期看到460以上。

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美光出现积极信号

除了海力士进行缩量二次测试，给出积极的量价信号外， $MU也出现了积极的量价信号：

在7月16日、17日连续两个交易日收盘在短期支撑位855之下后，昨天美光收盘在865，落在了支撑位之上；

并且今天美光的盘前价格继续上涨，目前已经反弹到了916。

这说明美光也出现了弹簧效应。

不过由于7月17日成交量较大，所以美光接下来大概率也会进行二次测试：

乐观情形是，先突破短期供应线，反弹到1000附近，再进行二次测试，这种情况大概率不会跌破支撑位855；

悲观情形是，反弹到短期供应线受阻回调，这种情况下可能会测试前低。

考虑到海力士已经进行了成功的二次测试，所以乐观情形出现的概率更大。

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段永平对小散户的投资忠告，还是很有道理的。他说：没有大概率、没有确定性的看图炒股，比去澳门也好不到哪里去。

很多散户天天看图炒股，天天盯 K 线、做短线波段，其实这和去赌场赌博差别不大，长期下来几乎很难赚到钱。现在量化、AI 交易这么发达，散户做短线完全没有优势，纯粹就是给机构送筹码。

大佬说的“投资和炒股根本是两回事”这个认知很重要。炒股是赌股价短期涨跌，赚别人口袋里的钱；投资是买下一家公司的股权，赚企业长期经营增长的钱。绝大多数普通人分不清这两者，到头来牛熊都亏钱。

总结下来，他给普通散户的忠告就是：
1、不懂绝对不要投。
2、只用闲钱投资，绝对不加杠杆、不借钱炒股。
3、不要盲目抄大佬作业，因为消息和行情有滞后性。
4、如果实在没有精力研究个股但又想炒怎么办？那就直接买纳指标普500这类，不会错。
5、投资一定要有独立思考能力，不要人云亦云。

他最后说的那句：没有大概率、没有确定性的投资，千万别碰。做投资，本分、保守，远比聪明重要。值得每个人好好思考。

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今晚美股半导体开盘“普涨”，更像是“超级财报周前的资本开支抢跑”，还不是反转确认。

存储今天的涨幅明显跑赢GPU，说明资金押的不只是英伟达，而是AI资本开支继续向HBM、DRAM、NAND和数据中心存储扩散。

接下来10天，各家财报本质上是一场上下游对账：

谷歌、Meta、微软要回答，钱还会不会继续烧，AI和云收入能不能覆盖越来越重的折旧、租赁与电力成本；

海力士和三星则要回答，云厂商烧出去的钱，能不能继续变成存储芯片的提价、份额和利润。

Meta已经给了多头一个预告：今年计划部署7GW算力，明年翻到14GW，2026年AI基础设施投入最高1450亿美元，还与三星、闪迪签下长期供应协议。这也是今天存储股弹性更大的重要背景。

但市场容易忽略另一面：Meta一边扩算力，一边准备量产自研Iris芯片。

总资本开支可以继续增长，不代表每一美元都继续流向$NVDA。AI蛋糕变大，利润仍会在GPU、定制ASIC、HBM、存储和云平台之间重新分配。

所以这轮财报真正要看的，不是资本开支高不高，而是还能不能继续超预期。

瑞银估算，超大规模云厂商资本开支增速可能从今年76%降至明年25%、2028年6%；与此同时，82%的基金经理已经把半导体视为最拥挤交易，受访者中无人报告做空。
这个位置，高投入只是及格，继续上修才是利好。

如果巨头上调支出，同时AI和云收入加速，今天可能是反转的第一步，存储等瓶颈环节继续占优。

如果支出依然很高，但变现跟不上，半导体可能先涨，随后整个AI链条继续压估值。

如果支出指引转弱，或者海力士、三星给不出更强的价格与利润指引，今天就更像空头回补。

这轮财报不是在验证“AI还有没有需求”，而是在回答两个更残酷的问题：

谁来为AI买单，谁能把利润留在自己手里。

上游的利润，最终必须由下游的现金流支付。

network

凡所有相，皆是虚妄。若见诸相非相，则见如来

作为一个AI死多头，我知道在所有人狂欢的时候，但凡发出一点悲观的言论都必被讥讽、嘲笑

但是，我很想写此文，其实是复盘与反思：不但是为自己这两年半写X、做交易做的；也是也是对这个疯狂市场做的

很幸运，作为闲暇的爱好，写X结识了很多新朋友。感谢互相欣赏与启发，在过去2年里，我从24年4月初清仓BTC换成AVGO NVDA，大选前AAOI PLTR TSLA INTC，关税战后INTC GOOG，25年底又加仓INTC AAOI，到今年春节逃跑、再满仓AMD NOK（最近又操作了ORCL LITE）。虽然，有买彩票SUP归零，MRVL MDB也有赚有亏，但是我一直坚信AI对token的需求会让半导体every dog has its time，获得了不差得收益。期间不少小伙伴们也都赚到不少于10倍收益

然而，此刻要清醒的意识到，收益并不是我们选股牛，眼光独到，而是市场牛！我复盘了我自己今年3月最后一周，周末前全仓买入。赚钱并不是因为当时买对了AMD，而是当时call 对了市场资金结构

所以，在这个时点上更需要静心凝神，好好反思下市场接下去会如何

喝醉酒的人是不会知道自己喝醉的；沉醉美梦中的人也不会意识到黄粱一梦，这过程可以很久，我们也可以继续疯，但是必须要清醒地在更高阶意识中，认识到随时有被敲醒的风险

One of the four beasts saying, COME AND SEE – Revelation 6:1

不同于华尔街很多人，我是“坚信”AI的

30年来第一次，AI模型用并行计算替代串联计算，把半导体的进步直接变成了生产力（之前科技进步只是作为平台，让用科技的软件、以及用软件的人创造价值）

AI的结果是token需求指数级升高vs 而半导体供应只能线性增加。加上整个半导体老登们在过去几年黄金时间，没有因 “信” 而扩产，今年需求真正开始爆发后全产业链缺货。造就了这轮大牛市

不过，大牛市的命脉是市场price in了:

模型收入加速度，不远得未来可以justify Hyperscalers 的Capex

要知道任何动摇命脉预期的都会让市场陷入恐慌

1. 铜墙铁壁：horseman之一就是微观、公司层面真的无懈可击

从看模型架构、从架构看需求，微观看半导体每一个赛道，每一个公司都近乎完美。每一个，都越看的细致，越了解深入，越是有自信---- 这就是典型低PE泡沫

Rule of Thumb：当看了几十、上百家公司，每家需求、盈利都真实solid，你就必须质疑这个市场有没有问题

低PE泡沫一样是一个泡沫，只是他不同于2000年。高PE是个预期泡沫，市场会不停设定更高的收益预期，一旦核心公司预期破灭，整体预期立即调整，多米诺骨牌一样一片片倒下。这就好像去年的IGV，市场忽然不给EV/EBITDA估值了

但是低PE泡沫没有这个问题，盈利增长会给你足够信心在稍微下跌之后不断加仓冲进去。毕竟谁能拒绝个位数PE的存储，每年涨价涨盈利，毛利率80%。这个过程中，小跌小买，大跌大买。只要不被切中“命门”市场会非常坚挺。持续性正反馈，好像美梦一样让人不愿醒来，也不相信是做梦（买过p2p的知道我说的什么感觉吧）

不对称反馈：明显的体验是在过去1年中，市场对于宏观负面风险的反馈明显弱于正面利好。此时，并非没有“野蛮人”，而是公司盈利能力的城池固若金汤。不管伊朗危机、油价、通胀、利率、Fed统统能拒之门外。反之，一旦命门被破，所有野蛮人都会杀回来，过去没跌的够的一次性补完

2. 去监管与宏观流动性宽裕：

整个金融体系自从2008年金融海啸之后经历了一轮长期的监管与去杠杆，为了弥补系统性流动性损失美联储对应展开了一轮持续的QE。银行当时平均杠杆x30~x40，后来降低到了x15~20。去年美联储降低了eSLR要求，实质性让银行理论可扩4-5万亿美元资产负债表
其实，4月后银行间流动性泛滥，也加剧了风险资产狂欢，低PE下杠杆入市

流动性是一切之王，流动性泛滥征服一切。如果说疫情期间120b/月是细水长流，现在就是开闸放水。对应过往平衡的QE没有转向QT情况下，直接放任银行去监管，制造大量流动性

但是流动性又如多巴胺，不是快乐分子，而是期待分子

放任之后，现在通胀黏着，Fed其实没有短期降息余地。甚至在危机一旦发生之后，都很难去QE，只有降息手段的Fed面对可能的危机是一个纸老虎。而短期流动性的另一面是，目前半导体、特别是存储中的杠杆已经太高了

3. 群雄并起：He went forth conquering, and to conquer

可能因为TSMC带头不相信AI，半导体行业整体在过去2年没有应对AI需求大规模扩产

后果是，当整个产业面临硅基洪流需求，忽然傻眼。过去半导体产业链主要是为了消费电子设计、定价的。而现在，不但订单忽然拉满，而且需要不停迭代架构

NVDA就从GPU fabless，进步到rack方案解决，再往token factory迈进。每个过程需要的技术、供货商都不同。所有供货商都没有经过如此量产设计。这就好像把一台拖拉机强行拉上高铁，让他以200mile速度奔驰，每个零件都会嗡嗡作响。半导体每个细分行业都缺货，缺产能，提高不够产能

与之伴生的一个问题是：原来卖方市场只有TSMC一个“守门员”控货源、控margin、控价格。原仔汤搓的产业有肉吃，需求方对价格产能有预期，良性发展。今天忽然五亿探长“雷诺”控制不住了，每个“小混混“都能来涨价、收保护费。真正的结果不是半导体都牛叉，而是失控：失控会影响每GW需要投入的成本核算，影响到命脉的预期。会给capex与模型收入会师蒙上阴影

4. 钢丝起舞

AI模型收入预期太满

回顾一下，市场坚信定价Anthropic + OpenAI + Gemini的收入会快速增加让Capex合理。这条命脉的信仰是不能有一点动摇的。哪怕略微的动摇都会导致二级市场剧烈波动

那么，过去GPT 5.0也有模型不及预期，市场质疑scaling law为什么没有让半导体大跌？

首先当时半导体没有像今天这样全面开花，也没有如此高的杠杆；其次，当时hyperscaler的现金流冗余较多，只要他们表示相信，拿钱来capex支持是很容易度过难关的。毕竟一旦他们有钱、继续capex，可见2年NVDA收益确定性高，没有人能顶风做空NVDA的

后来也发生过GPT被Gemini追平，并且导致Orcl持有其大量backlog订单而被做空。不过大总统的好兄弟老Larry敢对wall street说F you，用股权融资也要继续加注。很快， Opus横空出世让人意识到AGI时代已经到了

然而，今年capex已经到了770b，明年要1tril，华尔街是不会看Hyperscaler总营收多少的（道理就跟当时ORCL一样：OAI Anthropic可都是拿了他们投资款的），他们必须看到Anthropic 与OAI的增速持续，这个才是维系整个链条自转下去的核心

与此同时，这个游戏中大厂一直担任AI的监护人角色。但是他们的自由现金流已经变负了。“父母老了，力尽了“，后面的路要靠自己。而且市场满满预期下，对这条路一根筋的执着，不会给“主线”一丝一毫的容错

（你们可以回想NV rack液冷出问题，交换机CPO良率问题，这些小巫见大巫、假以时日一定能解决的问题，市场尚且没有任何容错）

命门在Anthropic：大过，大者过也。栋桡，本末弱也

供应延迟、乃至技术卡壳的问题是腠理之疾；任何模型端的风吹草动才是心腹大患

现在御三家模型的统一问题：算力不够，所以失智

我在自己大量使用模型编程、交易程序部署，多个AWS服务互动过程中发现，Opus4.8实际能力已经远远不如中国模型kimi了。虽然GPT还勉强可堪一用，但是也在逐步降智。市场在用固有软件思维考虑AI, 系统开发成本高、使用成本很低。试用好用将来也就可以稳定保证系统质量。但是AI是一个工厂，模型输出需要成本，饭店吃饭的人多了，厨房做不过来，质量自然变差了

第二个市场固有思维：指数的token需求是没有波动的，也不因质量改变。事实上，虽然我因为模型变蠢多用了很多token。但是我质疑token质量不断下降，token消耗增加的怪异剪刀差可以持久。现在很多公司确实对token使用有KPI考核，很多惯性订阅使用者也会加速使用，但如果算力瓶颈无法解决，我非常担心Anthropic增长曲线会变缓。而且算力问题非一蹴而就，也不是一个新模型能解决的

但是当市场开始意识到这个问题的时候，投资人会质问：

1. 跑不过蒸馏你的，模型花那么多钱训练干嘛？

2. 模型是不是商品化的model commoditize ？

当承载整个AI时代的模型“梦”也将受到质疑，整个盈收逻辑将来能否自我循环跑通将被质疑，所有今天拿了PE估值的半导体都同样会被质疑--- 你是不是周期性的？？

有人会说，失智既然因为算力不够就应该加大投入半导体解决问题

没错！但是钱呢？

如果刨掉OAI 与Anthropic拿到的融资款反哺云厂，他们能有多少净现金流可以继续支持这个投入？这个账对华尔街来说非常好算。当然不排除他们像当时orcl，哪怕融股权也要继续投入，熬过这关。到那时，可能市场的反应就会远远超过去年，假设AMZN Meta如果面临CDS 飙升、负现金流，他能否像老larry一样孤注一掷是不确定的

另外有人会说，OAI收入增加能不能弥补投资人担心。我认为预期如此之满的状况下，因为“比烂”而被替代是很难让人安心的（两军对战关羽被阵斩了，你说还有个张飞？没用的）

同时，我们也要意识到。这个Low PE的泡沫又是非常坚韧的，在没有直击到命门伤到命脉预期之前，几乎无敌。不过，一旦点中死穴就会轰然倒塌

我就业以来也曾看过好几次次纸碎金迷，潮起潮落，没有一次全民疯狂会ends well；

也没有一次梦在其中的人，会想明白这个赛道“怎么输”。最近一次币圈小伙伴熟悉的Defi summer。Uniswap很短时间狂卷几十bil USD，当时觉得取代部分传统金融只是时间问题、多少问题，根本不会想、也想不明白“怎么会输”。然而，如果喝醉酒的人想明白怎么会输，他就不会输了

不管Anthropic模型怎么样，面临什么问题，都不会动摇AI是人类第三次工业革命。AI过程不会受任何危机影响，碾着狂欢者的尸体也会继续前行，直到他替代几亿脑力劳动者

最后评论Low PE泡沫：不要说做空，哪怕踏空，痛苦指数都非常高。回头看看2007年做空subprime的哪些基金，有几个活到了最后狂欢？

牛市踏空都会变成笑柄的环境，我接下去会需要很多Aura力量与专注的力量，去一边看空一边做多。请原谅会减少在推特上消耗自己修为论道了，赠言：

可以喝酒，但是不能喝醉
可以讲故事，但是不能真信
可以跳上party桌子跳舞，但是双眼必须紧紧盯着DJ，他放着音乐跑了，你也得跟着跑