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想想安卓用户蛮心酸的，这么多年折叠屏都是暴力放大版毫无诚意的敷衍适配，无人关心和在意。
苹果折叠一出，全网头号关注点全是各家软件适配了没？
看现在各家的适配速度，真不是能不能，而是愿不愿意而已。
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1 00
今晚的美股，真的有点杀人诛心了。
纳斯达克现在已经 -2.5%，科技股又遭到一轮抛售。英伟达、AMD、博通、美光这些 AI 产业链上的热门公司，几乎都没能躲过去。
Meta 在 AI 上花钱太多，被市场嫌弃。特斯拉减少资本开支，结果照样被市场嫌弃。
钱花多了不行，花少了也不行。
说白了，纯粹就是嫌弃那些只会讲未来、却迟迟拿不出回报的 AI 故事了。
先说 Meta吧。
最新季度的营收达到 646 亿美元，同比增长 26%。这么大的体量，还能保持这个增速，放在哪里都算得上顶级。
广告业务依然很能赚钱，下一季度的收入指引也相当强劲。
但大家就是不买账。
Meta 今年预计要花掉 1350 亿至 1450 亿美元的资本开支。光第三季度就砸出去大约 349 亿美元，自由现金流甚至已经转负。
你想想，以前大家喜欢 Meta，是因为它不仅能赚钱，而且能不断产生现金。广告收入源源不断，利润源源不断，回购股票也毫不手软。
现在生意确实还不错，但赚到的钱越来越多地流向数据中心、服务器和 GPU。
这些投资将来能带来多大的收入？什么时候能把钱赚回来？
没人能给出一个让市场满意的答案。
以前投资者担心的是 Meta 错过 AI，现在担心的是 Meta 被 AI 榨干现金流。
最讽刺的是特斯拉。
特斯拉这次财报，调整后每股收益超出市场预期，自由现金流也比预期好得多。
而且马斯克还把全年资本开支计划，从此前超过 250 亿美元下调到大约 200 亿美元。
照理说，少花钱、多留现金，不应该是好事吗？
结果市场还是不满意。
因为特斯拉现在的估值，早就不只是卖汽车那么简单了。自动驾驶、机器人、人工智能，这些尚未完全兑现的业务，支撑着投资者对它的想象。
既然未来的增长故事这么宏大，你现在突然减少投资，市场又会担心，是不是扩张速度没有之前想象得那么快？
看明白了吗？
Meta 花钱太猛，投资者担心回报跟不上。
特斯拉控制开支，投资者又担心增长跟不上。
这就是典型的市场情绪转向。以前做什么都能找到上涨的理由，现在做什么都能找到下跌的借口。
并且，这种变化已经蔓延到了半导体产业链。
比如半导体设备巨头 Lam Research。
最新季度营收达到 82.2 亿美元，环比增长 22%，成绩已经相当不错了。
可现在已经负两位数了。
为什么？
因为下季度业绩指引，只比华尔街原来的预期好那么一点点。
且，今晚还有一个细节。
美国十年期国债收益率反而有所回落，这意味着已经不是单纯因为利率上涨而抛售了。
纳斯达克现在已经 -2.5%，科技股又遭到一轮抛售。英伟达、AMD、博通、美光这些 AI 产业链上的热门公司，几乎都没能躲过去。
Meta 在 AI 上花钱太多，被市场嫌弃。特斯拉减少资本开支，结果照样被市场嫌弃。
钱花多了不行，花少了也不行。
说白了，纯粹就是嫌弃那些只会讲未来、却迟迟拿不出回报的 AI 故事了。
先说 Meta吧。
最新季度的营收达到 646 亿美元，同比增长 26%。这么大的体量，还能保持这个增速，放在哪里都算得上顶级。
广告业务依然很能赚钱，下一季度的收入指引也相当强劲。
但大家就是不买账。
Meta 今年预计要花掉 1350 亿至 1450 亿美元的资本开支。光第三季度就砸出去大约 349 亿美元，自由现金流甚至已经转负。
你想想，以前大家喜欢 Meta，是因为它不仅能赚钱，而且能不断产生现金。广告收入源源不断，利润源源不断，回购股票也毫不手软。
现在生意确实还不错，但赚到的钱越来越多地流向数据中心、服务器和 GPU。
这些投资将来能带来多大的收入？什么时候能把钱赚回来？
没人能给出一个让市场满意的答案。
以前投资者担心的是 Meta 错过 AI，现在担心的是 Meta 被 AI 榨干现金流。
最讽刺的是特斯拉。
特斯拉这次财报，调整后每股收益超出市场预期，自由现金流也比预期好得多。
而且马斯克还把全年资本开支计划，从此前超过 250 亿美元下调到大约 200 亿美元。
照理说，少花钱、多留现金，不应该是好事吗？
结果市场还是不满意。
因为特斯拉现在的估值，早就不只是卖汽车那么简单了。自动驾驶、机器人、人工智能，这些尚未完全兑现的业务，支撑着投资者对它的想象。
既然未来的增长故事这么宏大，你现在突然减少投资，市场又会担心，是不是扩张速度没有之前想象得那么快？
看明白了吗？
Meta 花钱太猛，投资者担心回报跟不上。
特斯拉控制开支，投资者又担心增长跟不上。
这就是典型的市场情绪转向。以前做什么都能找到上涨的理由，现在做什么都能找到下跌的借口。
并且，这种变化已经蔓延到了半导体产业链。
比如半导体设备巨头 Lam Research。
最新季度营收达到 82.2 亿美元，环比增长 22%，成绩已经相当不错了。
可现在已经负两位数了。
为什么？
因为下季度业绩指引，只比华尔街原来的预期好那么一点点。
且，今晚还有一个细节。
美国十年期国债收益率反而有所回落，这意味着已经不是单纯因为利率上涨而抛售了。
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所以 OPPO 心力球、Plaude 录音卡这类产品，还有什么买的必要？
花了半小时，已经把智能手表改造好了...
24小时录音自动识别转写整理时间线，甚至连半夜打呼都不会错过了...
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今天有读者问了我个问题，我觉得蛮有意思的，就胡思乱想了一下。
如果AI真的发展到一定程度，美国过去几十年建立起来的技术优势，会不会突然就没那么值钱了？
你想想，过去一个国家想发展高端制造，想搞芯片、航空发动机、新材料，哪有那么容易？
你得培养几十年的工程师，投入几千亿美元，建实验室、积累技术、不断试错。别人已经领先你30年，你想追上去，可能还得再花30年。
但AI出现以后，这套逻辑可能就变了。
假设未来的AI已经能够独立搞科研、设计芯片、发现新材料，甚至自己提出假设、做实验、解决技术难题。
那一些原本需要几十年才能积累的知识和研发能力，会不会几年就能获得？
如果真是这样，那些领先国家花了半个世纪建立的技术壁垒，可能会被AI迅速削弱。
美国真的愿意看到这一幕吗？
我觉得美国当然希望AI越来越强，但这里面有个很细微的区别。
它希望自己的AI越来越强，不代表它希望所有国家都拥有同样强大的AI。
你看美国这几年的做法大概就懂了。
一方面，拼命支持AI发展，鼓励科技公司投入几千亿美元建设数据中心，还希望全世界都使用美国的AI模型、芯片和云计算服务。
另一方面，又在限制先进芯片和部分关键技术出口，尽量防止战略竞争对手轻易获得最先进的算力。
这两件事看起来很矛盾，其实背后的逻辑是一致的。
你可以用我的技术提高生产效率，可以购买我的AI服务，甚至可以利用我的AI发展自己的产业。
但如果你想掌握一套完全独立、不受我控制的先进AI体系，那就是另一回事了。
说得更直白一点，美国希望AI改变世界，但也希望自己始终站在改变世界的最前沿。
当然，这不只是美国的问题。
假如你是一家领先几十年的企业，突然有个工具能让竞争对手在三年内学会你几十年的技术，你会毫无顾虑地把最好的工具交给他吗？
大概率也会犹豫。
因为AI最让人震撼的地方，可能不是它能替代多少工作，而是它有机会缩短不同国家、不同企业之间积累能力所需的时间。
过去很多竞争优势，本质上就是时间优势。
我比你早起步30年，我有更多经验、更多专利、更多人才，所以你很难追上我。
但如果AI能够快速吸收大量知识、总结经验、寻找技术路线，那么后来者不一定还需要把前人的路重新走一遍。
不过，这里面还有一个现实问题。
AI可以让你更快知道怎么造东西，但不代表你马上就能造出来。
比如AI帮你设计出一款先进芯片，可你没有相应的光刻机，没有成熟的制造工艺，那还是没办法量产。
AI可以帮你发现新药，但临床试验不可能因此全部省掉。
所以未来的局面大概是，知识本身越来越便宜，但真正能把知识变成产品的工厂、设备、能源和供应链，反而越来越重要。
不过不排除还有一种可能。
AI不一定缩小所有国家之间的差距，甚至可能让部分差距变得更大。
因为你用AI提高了五倍效率，美国如果拥有更强的算力、更多的资金、更好的实验设施，可能提高十倍。
大家都在进步，领先者却跑得更快。
所以我觉得，未来的大国竞争，很可能不再只是比谁掌握更多知识，而是比谁能把AI产生的知识更快变成现实。
这也是为什么先进芯片、数据中心、电力和高端制造能力，会越来越具有战略价值。
但美国同样面临一个难题。
如果它不断限制其他国家获得先进技术，短期确实可能拖慢竞争对手的发展。
可时间长了，也可能倒逼这些国家投入更多资源，自主研发替代技术，最终建立另一套不依赖美国的体系。
封锁究竟是在延长自己的领先时间，还是在培养未来更独立的竞争对手？这个问题恐怕没人能轻易回答。
把这件事再往后推演十年。
假如有一天，一个普通国家只需要投入过去十分之一的研发资源，就能获得接近世界一流水平的科研能力。
那今天我们习以为常的国际分工、技术垄断、产业链利润分配，甚至国家之间的力量对比，会不会发生根本性的变化？
过去，领先者最大的优势是别人很难追上来。未来，领先者最大的压力，可能是自己一旦跑慢，就会很快被追上。
AI到底会让世界变得更加平等，还是让资源和权力更加集中？
真的难以想象。
如果AI真的发展到一定程度，美国过去几十年建立起来的技术优势，会不会突然就没那么值钱了？
你想想，过去一个国家想发展高端制造，想搞芯片、航空发动机、新材料，哪有那么容易？
你得培养几十年的工程师，投入几千亿美元，建实验室、积累技术、不断试错。别人已经领先你30年，你想追上去，可能还得再花30年。
但AI出现以后，这套逻辑可能就变了。
假设未来的AI已经能够独立搞科研、设计芯片、发现新材料，甚至自己提出假设、做实验、解决技术难题。
那一些原本需要几十年才能积累的知识和研发能力，会不会几年就能获得？
如果真是这样，那些领先国家花了半个世纪建立的技术壁垒，可能会被AI迅速削弱。
美国真的愿意看到这一幕吗？
我觉得美国当然希望AI越来越强，但这里面有个很细微的区别。
它希望自己的AI越来越强，不代表它希望所有国家都拥有同样强大的AI。
你看美国这几年的做法大概就懂了。
一方面，拼命支持AI发展，鼓励科技公司投入几千亿美元建设数据中心，还希望全世界都使用美国的AI模型、芯片和云计算服务。
另一方面，又在限制先进芯片和部分关键技术出口，尽量防止战略竞争对手轻易获得最先进的算力。
这两件事看起来很矛盾，其实背后的逻辑是一致的。
你可以用我的技术提高生产效率，可以购买我的AI服务，甚至可以利用我的AI发展自己的产业。
但如果你想掌握一套完全独立、不受我控制的先进AI体系，那就是另一回事了。
说得更直白一点，美国希望AI改变世界，但也希望自己始终站在改变世界的最前沿。
当然，这不只是美国的问题。
假如你是一家领先几十年的企业，突然有个工具能让竞争对手在三年内学会你几十年的技术，你会毫无顾虑地把最好的工具交给他吗？
大概率也会犹豫。
因为AI最让人震撼的地方，可能不是它能替代多少工作，而是它有机会缩短不同国家、不同企业之间积累能力所需的时间。
过去很多竞争优势，本质上就是时间优势。
我比你早起步30年，我有更多经验、更多专利、更多人才，所以你很难追上我。
但如果AI能够快速吸收大量知识、总结经验、寻找技术路线，那么后来者不一定还需要把前人的路重新走一遍。
不过，这里面还有一个现实问题。
AI可以让你更快知道怎么造东西，但不代表你马上就能造出来。
比如AI帮你设计出一款先进芯片，可你没有相应的光刻机，没有成熟的制造工艺，那还是没办法量产。
AI可以帮你发现新药，但临床试验不可能因此全部省掉。
所以未来的局面大概是，知识本身越来越便宜，但真正能把知识变成产品的工厂、设备、能源和供应链，反而越来越重要。
不过不排除还有一种可能。
AI不一定缩小所有国家之间的差距，甚至可能让部分差距变得更大。
因为你用AI提高了五倍效率，美国如果拥有更强的算力、更多的资金、更好的实验设施，可能提高十倍。
大家都在进步，领先者却跑得更快。
所以我觉得，未来的大国竞争，很可能不再只是比谁掌握更多知识，而是比谁能把AI产生的知识更快变成现实。
这也是为什么先进芯片、数据中心、电力和高端制造能力，会越来越具有战略价值。
但美国同样面临一个难题。
如果它不断限制其他国家获得先进技术，短期确实可能拖慢竞争对手的发展。
可时间长了，也可能倒逼这些国家投入更多资源，自主研发替代技术，最终建立另一套不依赖美国的体系。
封锁究竟是在延长自己的领先时间，还是在培养未来更独立的竞争对手？这个问题恐怕没人能轻易回答。
把这件事再往后推演十年。
假如有一天，一个普通国家只需要投入过去十分之一的研发资源，就能获得接近世界一流水平的科研能力。
那今天我们习以为常的国际分工、技术垄断、产业链利润分配，甚至国家之间的力量对比，会不会发生根本性的变化？
过去，领先者最大的优势是别人很难追上来。未来，领先者最大的压力，可能是自己一旦跑慢，就会很快被追上。
AI到底会让世界变得更加平等，还是让资源和权力更加集中？
真的难以想象。
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今天A股这个行情，依然让人哭笑不得。
经济数据超预期，指数也翻红了，按理说应该是个好日子。但全市场超过3000只股票下跌，成交额还缩到了1.44万亿元，比上一个交易日少了近1200亿。
今天公布的三季度GDP同比增长4.5%，比市场预期的4.4%还要好一点。工业生产也有回暖迹象。
照理说，经济比预期好，市场应该高兴才对。
但仔细看看数据，就能发现问题了。
前三季度高技术制造业增加值增长14.3%，工业机器人产量增长29.1%，这些数字都相当漂亮。
可另一边呢？社会消费品零售总额只增长了1.1%，固定资产投资下降7.2%，房地产开发投资更是下降20.6%。
生产端跑得挺快，消费和投资却依然没能跟上。
再看银行股，工商银行、建设银行盘中创出历史新高。为什么资金喜欢银行？
因为相比那些需要等三五年才能兑现利润的成长股，银行至少有相对稳定的盈利和分红。
尤其是市场不确定性比较高的时候，资金首先考虑的可能不是赚多少，而是怎么少亏一点。
银行创新高，反而可能意味着资金越来越谨慎。
其实最近不管是A股还是美股，都隐约出现了一个类似的变化。
过去投资者担心错过未来，现在投资者开始担心，自己是不是把未来想得太美好了。
经济数据超预期，指数也翻红了，按理说应该是个好日子。但全市场超过3000只股票下跌，成交额还缩到了1.44万亿元，比上一个交易日少了近1200亿。
今天公布的三季度GDP同比增长4.5%，比市场预期的4.4%还要好一点。工业生产也有回暖迹象。
照理说，经济比预期好，市场应该高兴才对。
但仔细看看数据，就能发现问题了。
前三季度高技术制造业增加值增长14.3%，工业机器人产量增长29.1%，这些数字都相当漂亮。
可另一边呢？社会消费品零售总额只增长了1.1%，固定资产投资下降7.2%，房地产开发投资更是下降20.6%。
生产端跑得挺快，消费和投资却依然没能跟上。
再看银行股，工商银行、建设银行盘中创出历史新高。为什么资金喜欢银行？
因为相比那些需要等三五年才能兑现利润的成长股，银行至少有相对稳定的盈利和分红。
尤其是市场不确定性比较高的时候，资金首先考虑的可能不是赚多少，而是怎么少亏一点。
银行创新高，反而可能意味着资金越来越谨慎。
其实最近不管是A股还是美股，都隐约出现了一个类似的变化。
过去投资者担心错过未来，现在投资者开始担心，自己是不是把未来想得太美好了。
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这轮 AI 抛售，最惨的是那些借钱买算力的公司。
就拿 CoreWeave 来说，它的生意其实并不差，二季度末手里还有超过 1000 亿美元的订单积压。可今年预计要投入 350 亿到 390 亿美元搞建设，去年全年收入却只有 51 亿美元，还亏了 12 亿美元。
问题就在这，客户的订单是未来几年慢慢兑现的，但买 GPU、建数据中心、付利息的钱，现在就得花。
相关的债券市场已经开始不耐烦了。
CoreWeave 有一批债券，6 月发行时收益率大约 9.7%，到了 10 月中旬，二级市场收益率已经升到了 15% 左右。给它的债务买违约保险，价格也涨得很厉害。
甚至连英伟达做背书，都无法完全消除市场的担忧。
现在都在担心，这些公司有没有足够的钱撑到赚钱的那一天。
再来看 Anthropic。
它三季度营收达到 168 亿美元，环比增长约 45%。这放在绝大多数行业，都是非常惊人的速度。
可资本市场偏偏不满意，因为它二季度的环比增速超过了 100%。
之前都在传 Anthropic 的 IPO 估值能到 2 万亿美元，现在预期已经降到了约 1.5 万亿美元，市场态度的变化是非常明显的。
且，Anthropic 未来十年已经安排了超过 5000 亿美元的算力及基础设施采购承诺，其中相当大一部分不能随便取消。
偏偏 AI 模型的竞争又越来越激烈，客户的忠诚度在价格面前真的不值一提。
前两天，Replit 把 OpenAI 选成了自家 AI Agent 的默认模型合作伙伴，而此前它还是 Anthropic 的重要客户之一。
这就出现了一个很微妙的矛盾。
一边是模型价格不断受到竞争压力，另一边是之前签下的长期算力合同还得继续付钱。收入增长稍微慢一点，利润和现金流就可能承受更大的压力。
但有意思的是，另一边的亚马逊 AWS，部分算力订单已经排到了 2028 年，管理层甚至表示，部分 AI 服务器投资不到三年就能回本。
同样是卖算力，为什么有些公司遭到债券市场质疑，有些却还能保持相对稳健的经营？
我觉得区别就在于，亚马逊有成熟的云业务和经营现金流，可以依靠现有生意支撑扩张。而部分新兴 AI 云厂商，需要不断从外部融资，来兑现未来几年的订单。
同样是搞 AI，一个有能力用赚到的钱扩大生意，另一个却更依赖用未来可能赚到的钱，支撑今天的扩张。
行情好的时候，这两种模式都能讲出很漂亮的增长故事。可一旦融资成本上升，资本市场开始认真计算风险，差距就出来了。
就拿 CoreWeave 来说，它的生意其实并不差，二季度末手里还有超过 1000 亿美元的订单积压。可今年预计要投入 350 亿到 390 亿美元搞建设，去年全年收入却只有 51 亿美元，还亏了 12 亿美元。
问题就在这，客户的订单是未来几年慢慢兑现的，但买 GPU、建数据中心、付利息的钱，现在就得花。
相关的债券市场已经开始不耐烦了。
CoreWeave 有一批债券，6 月发行时收益率大约 9.7%，到了 10 月中旬，二级市场收益率已经升到了 15% 左右。给它的债务买违约保险，价格也涨得很厉害。
甚至连英伟达做背书，都无法完全消除市场的担忧。
现在都在担心，这些公司有没有足够的钱撑到赚钱的那一天。
再来看 Anthropic。
它三季度营收达到 168 亿美元，环比增长约 45%。这放在绝大多数行业，都是非常惊人的速度。
可资本市场偏偏不满意，因为它二季度的环比增速超过了 100%。
之前都在传 Anthropic 的 IPO 估值能到 2 万亿美元，现在预期已经降到了约 1.5 万亿美元，市场态度的变化是非常明显的。
且，Anthropic 未来十年已经安排了超过 5000 亿美元的算力及基础设施采购承诺，其中相当大一部分不能随便取消。
偏偏 AI 模型的竞争又越来越激烈，客户的忠诚度在价格面前真的不值一提。
前两天，Replit 把 OpenAI 选成了自家 AI Agent 的默认模型合作伙伴，而此前它还是 Anthropic 的重要客户之一。
这就出现了一个很微妙的矛盾。
一边是模型价格不断受到竞争压力，另一边是之前签下的长期算力合同还得继续付钱。收入增长稍微慢一点，利润和现金流就可能承受更大的压力。
但有意思的是，另一边的亚马逊 AWS，部分算力订单已经排到了 2028 年，管理层甚至表示，部分 AI 服务器投资不到三年就能回本。
同样是卖算力，为什么有些公司遭到债券市场质疑，有些却还能保持相对稳健的经营？
我觉得区别就在于，亚马逊有成熟的云业务和经营现金流，可以依靠现有生意支撑扩张。而部分新兴 AI 云厂商，需要不断从外部融资，来兑现未来几年的订单。
同样是搞 AI，一个有能力用赚到的钱扩大生意，另一个却更依赖用未来可能赚到的钱，支撑今天的扩张。
行情好的时候，这两种模式都能讲出很漂亮的增长故事。可一旦融资成本上升，资本市场开始认真计算风险，差距就出来了。
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台股现在疯到什么程度？连基金经理都觉得，上班耽误自己赚钱了。
彭博最近调查发现，台湾现在有不少基金经理和分析师辞职，自己出来炒股了。
因为台湾对基金经理的个人交易限制非常严格。
有些比较夸张的机构，每天上班要把手机、智能手表锁进柜子，直到收盘才能拿回来。
彭博采访了一位40岁的基金经理，他曾经把一家AI产业链公司选为基金第一大重仓股，后来这家公司连续暴涨，自己却不能通过个人账户持有。最后，他干脆辞职，去了投资更自由、还能参与利润分成的私人投资公司。
还有一位30岁的分析师，今年3月辞职后跟朋友合伙搞投资，据他自己说，短短几个月个人账户赚了超过10倍。
这种故事在金融圈传开，谁听了不心痒？
并且，这些辞职的人并不全是回家单干。
台湾已经出现一些非常活跃的私人投资公司，部分机构每个月的股票交易额超过100亿新台币。海外对冲基金也开始关注这些团队，因为他们更熟悉台湾本地的AI、半导体和服务器供应链。
AI产业链越火，本地投资人才越值钱，人才越值钱，传统基金公司的工资和奖金就越难留住他们。
不过，就在这条新闻出来的前一天，台股刚刚暴跌3.41%，外资单日卖出金额还创了纪录。
彭博最近调查发现，台湾现在有不少基金经理和分析师辞职，自己出来炒股了。
因为台湾对基金经理的个人交易限制非常严格。
有些比较夸张的机构，每天上班要把手机、智能手表锁进柜子，直到收盘才能拿回来。
彭博采访了一位40岁的基金经理，他曾经把一家AI产业链公司选为基金第一大重仓股，后来这家公司连续暴涨，自己却不能通过个人账户持有。最后，他干脆辞职，去了投资更自由、还能参与利润分成的私人投资公司。
还有一位30岁的分析师，今年3月辞职后跟朋友合伙搞投资，据他自己说，短短几个月个人账户赚了超过10倍。
这种故事在金融圈传开，谁听了不心痒？
并且，这些辞职的人并不全是回家单干。
台湾已经出现一些非常活跃的私人投资公司，部分机构每个月的股票交易额超过100亿新台币。海外对冲基金也开始关注这些团队，因为他们更熟悉台湾本地的AI、半导体和服务器供应链。
AI产业链越火，本地投资人才越值钱，人才越值钱，传统基金公司的工资和奖金就越难留住他们。
不过，就在这条新闻出来的前一天，台股刚刚暴跌3.41%，外资单日卖出金额还创了纪录。
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今天A股这个走势，真是让人哭笑不得。
上午还挺热闹，市场一度接近5000只股票上涨，大家以为连续跌了这么多天，终于要来一波像样的反弹了。
结果下午画风突变，涨幅一路缩水，主要指数一度集体翻绿。最后还是靠银行、保险这些大块头撑场面，上证指数勉强收涨，创业板反而跌了一些。
最尴尬的是，市场不是没钱，而是大家不太愿意冒险了。
你看，今天军工、飞行汽车涨得特别猛。军工有年底珠海航展的预期，飞行汽车则是被特斯拉的新Roadster刺激了一把。
但问题来了，这些消息真的能让企业明年的利润大幅增长吗？未必。很多资金可能只是从之前涨得太多的科技股里撤出来，找些新故事炒一炒。
反过来看科技股，就更有意思了。
PCB行业最近明明有涨价消息，不少公司三季度业绩也不错，结果今天照样被砸得很惨。
这其实是个挺危险的信号。以前有利好就涨，现在有利好也不一定涨。
原因大概率是持有这些股票的人，开始觉得仓位太重、估值太贵，想先落袋为安。
有个数据特别能说明问题。
截至昨天，两融余额已经连续5个交易日下降，累计减少了700多亿元。很多加杠杆的人，正在主动降低风险。
更扎心的是，银行间的短期资金其实并不紧张。也就是说，钱不是没有，只是不愿意继续往高风险资产里冲。
再把时间拉长一点看，就知道今天为什么不能太乐观。
这一周，创业板累计跌了将近9%，深成指和科创50也跌了约7%。今天这点反弹，放在整个星期的跌幅里，真的不算什么。
当然，也不是完全没有好消息。今天仍有3300多只股票上涨，说明市场并没有彻底失去活力，只是资金正在重新找方向。
我觉得接下来可以重点观察观察观察那些前期被疯狂追捧的科技股，什么时候能够真正止跌。
下周一还有三季度经济数据公布，市场可能又要重新调整一次预期。
现在A股有些公司的业绩明明还不错，但市场已经不愿意给它那么高的价格了。
股票有时候就是这么折磨人。
公司没变差，行业也没变差，但买股票的人开始怂了，价格照样能跌得让人怀疑人生。
上午还挺热闹，市场一度接近5000只股票上涨，大家以为连续跌了这么多天，终于要来一波像样的反弹了。
结果下午画风突变，涨幅一路缩水，主要指数一度集体翻绿。最后还是靠银行、保险这些大块头撑场面，上证指数勉强收涨，创业板反而跌了一些。
最尴尬的是，市场不是没钱，而是大家不太愿意冒险了。
你看，今天军工、飞行汽车涨得特别猛。军工有年底珠海航展的预期，飞行汽车则是被特斯拉的新Roadster刺激了一把。
但问题来了，这些消息真的能让企业明年的利润大幅增长吗？未必。很多资金可能只是从之前涨得太多的科技股里撤出来，找些新故事炒一炒。
反过来看科技股，就更有意思了。
PCB行业最近明明有涨价消息，不少公司三季度业绩也不错，结果今天照样被砸得很惨。
这其实是个挺危险的信号。以前有利好就涨，现在有利好也不一定涨。
原因大概率是持有这些股票的人，开始觉得仓位太重、估值太贵，想先落袋为安。
有个数据特别能说明问题。
截至昨天，两融余额已经连续5个交易日下降，累计减少了700多亿元。很多加杠杆的人，正在主动降低风险。
更扎心的是，银行间的短期资金其实并不紧张。也就是说，钱不是没有，只是不愿意继续往高风险资产里冲。
再把时间拉长一点看，就知道今天为什么不能太乐观。
这一周，创业板累计跌了将近9%，深成指和科创50也跌了约7%。今天这点反弹，放在整个星期的跌幅里，真的不算什么。
当然，也不是完全没有好消息。今天仍有3300多只股票上涨，说明市场并没有彻底失去活力，只是资金正在重新找方向。
我觉得接下来可以重点观察观察观察那些前期被疯狂追捧的科技股，什么时候能够真正止跌。
下周一还有三季度经济数据公布，市场可能又要重新调整一次预期。
现在A股有些公司的业绩明明还不错，但市场已经不愿意给它那么高的价格了。
股票有时候就是这么折磨人。
公司没变差，行业也没变差，但买股票的人开始怂了，价格照样能跌得让人怀疑人生。
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台积电财报越漂亮，我反而越担心一件事。
今天台积电的财报电话会，听完以后，我最大的感受是，AI 这轮浪潮，可能远比很多人想象的还要疯狂。
管理层透露的几个细节，甚至有点超出我的预期。
先说财报，确实挺夸张的。
第三季度营收467亿美元，同比增长41%，净利润超过7600亿新台币，同比增长接近69%，毛利率更是高达66.4%。
要知道，它不是卖软件的，而是一家要自己买设备、建厂房、雇大量工程师的芯片制造公司。
更离谱的是，它预计第四季度营收还能冲到523亿至543亿美元，环比继续增长14%左右。
这已经不是一家小公司在高速成长了，而是一家年营收接近2000亿美元的超级巨头，还在以相当惊人的速度往前跑。
而且台积电今年的业绩指引，简直就像一路踩着油门往上修。
年初预计全年增长30%，后来上调到40%以上，现在直接变成44%。
说明什么？
说明这一轮AI需求的爆发速度，连产业链最核心的制造商都没完全预料到。
不过，电话会上最让我觉得有意思的，是魏哲家讲的一件事。
他说，台积电专门派了团队去美国，实地了解那些科技巨头的数据中心到底建得怎么样了，电力供应有没有落实。
我看到这里差点笑出来。
你想想，台积电是什么公司？它是全球最先进的芯片制造商之一，平时操心的应该是3纳米、2纳米、良率、产能这些东西。
结果现在，它居然还要操心客户的机房有没有盖好，电有没有接上。
这事听着有点滑稽，但背后其实是个非常重要的信号。
因为过去的半导体周期，很多时候是客户疯狂下单，晶圆厂疯狂扩产，最后才发现终端产品根本卖不出去，于是大家一起去库存。
台积电显然不想再经历这种事情。
所以这次它不只是听英伟达、谷歌、亚马逊说未来还要买多少芯片，而是亲自去看看，客户是不是真的在花钱盖数据中心。
管理层得到的反馈还挺积极，相关建设确实在推进。
这意味着，至少从目前掌握的信息来看，AI基础设施投资并不完全停留在PPT和订单上，现实世界也在同步建设。
但反过来想，这也说明AI现在最令人担心的，可能已经不只是芯片够不够，而是电力、土地、散热、施工这些东西能不能跟得上。
还有个财报细节，我觉得很多人可能会忽略。
第三季度，台积电的晶圆出货量环比只增长3.2%，但是按新台币计算的营收，居然增长了17.6%。
明明多生产的晶圆没多少，为什么收入涨这么多？
很大程度上，是因为生产的东西变贵、变高级了，产品结构也发生了变化。
现在3纳米已经占到晶圆收入的33%，2纳米的占比也从上季度3%提高到了8%。
同时，高性能计算业务已经贡献了公司68%的营收。注意，这里面不全是AI，但AI显然是非常重要的增长动力。
这让我想到一个很有意思的变化。
以前台积电很大程度上还要看苹果的脸色，iPhone卖得好不好，对它的业绩影响非常大。
现在不同了。
哪怕手机市场没有爆发，只要全球科技公司还在争夺AI算力，台积电就能从中受益。
英伟达要造GPU，AMD要造GPU，谷歌、亚马逊要做自己的ASIC，大家在芯片设计上争得你死我活，但最终很多人还是得找台积电生产。
这就很有意思了，别人是在赌谁能赢得AI竞赛，台积电却有机会从多个竞争对手身上同时赚钱。
当然，最让我意外的还有一件事。
台积电现在居然还准备继续扩建3纳米产能。
按照过去的经验，新一代制程出来，上一代制程往往就逐渐退居二线。可现在2纳米都开始放量了，3纳米的产能居然还不够用。
这说明AI正在改变半导体行业过去的产品周期。
不是所有芯片都需要最先进的2纳米。对于很多AI芯片、服务器处理器和定制芯片来说，3纳米依然有非常好的性能和成本优势。
更重要的是，台积电预计2027年整个2纳米家族的产能，还要比今年增加一倍以上。
甚至连预计2028年量产的A14，魏哲家都表示，目前客户表现出的兴趣比当初2纳米还要强。
换句话说，2026年大家还在讨论AI泡沫的时候，芯片产业链已经开始为2028年甚至更远的需求做准备了。
而且下一代芯片不只是性能提升那么简单。
未来数据中心最贵的资源之一就是电。
一颗芯片能不能在同样的电力下提供更多算力，可能比单纯跑得更快还重要。
所以先进制程、HBM、CoWoS先进封装，正在从技术竞争变成一场效率竞争。
谁能在有限的电力、空间和成本下提供更多计算能力，谁就更有价值。
不过，讲到这里，千万别觉得台积电已经可以无脑看多了。
因为这场电话会，还有另外一个很现实的问题。
台积电今年计划投入600亿到640亿美元资本开支，而且管理层明确表示，未来三年的资本投入还会显著增加。
这钱花得可是真金白银。
造一座先进晶圆厂，设备、厂房、技术研发都贵得吓人。尤其是海外建厂，成本还要更高。
所以未来几年，台积电很可能出现一种情况。
营收继续增长，订单也确实很好，但因为新工厂不断投入运营，折旧和制造成本上升，利润率未必能够同步提高。
其实第三季度已经有一点这种味道。
收入环比增长很快，但毛利率从上季度的67.7%回落到了66.4%。
虽然这并不代表生意出了问题，净利润环比增速相对较低，也受到上季度一次性投资收益的影响，不能直接理解成主营业务突然放缓。
但它提醒了我们一件事。
AI需求再疯狂，也不代表每一分钱投资都能马上产生对应的利润。
这不仅适用于台积电，也适用于整个AI产业。
英伟达卖芯片赚钱，台积电制造芯片赚钱，海力士卖HBM赚钱，电力设备公司也在赚钱。
可问题是，最终购买这些东西的微软、谷歌、亚马逊、Meta，它们未来能不能从AI服务中赚回足够多的钱？
如果可以，那今天的大规模投资就是在为未来十年的产业发展打基础。
如果不可以，前面所有环节都可能重新面对需求调整。
所以我听完这场电话会，反而觉得有一个判断越来越清晰。
现在已经不太需要争论AI有没有真实需求了，更值得争论的是，今天这些真实需求，能不能支撑市场对未来几年持续高增长的预期。
这两件事是完全不同的。
台积电已经用财报证明，AI确实正在创造巨大的实际收入和现金流。
但是，台积电的股价能不能继续上涨，最终还要看这些收入未来能增长多少，以及增长需要付出多大成本。
我甚至觉得，这一轮AI投资特别有意思的地方就在这里。
以前我们讨论互联网泡沫，大家担心的是很多公司根本赚不到钱。
而现在，最核心的AI硬件供应商已经赚到了令人难以置信的钱，但市场依然会担心，未来有一天会不会投入得太多。
泡沫与繁荣，有时候并不是彼此对立的。一个产业完全可以在创造真实价值的同时，也被市场赋予过高的未来预期。
现在，芯片订单已经写在财报里了。
下一步，该轮到真实世界证明，究竟需要多少算力了。
今天台积电的财报电话会，听完以后，我最大的感受是，AI 这轮浪潮，可能远比很多人想象的还要疯狂。
管理层透露的几个细节，甚至有点超出我的预期。
先说财报，确实挺夸张的。
第三季度营收467亿美元，同比增长41%，净利润超过7600亿新台币，同比增长接近69%，毛利率更是高达66.4%。
要知道，它不是卖软件的，而是一家要自己买设备、建厂房、雇大量工程师的芯片制造公司。
更离谱的是，它预计第四季度营收还能冲到523亿至543亿美元，环比继续增长14%左右。
这已经不是一家小公司在高速成长了，而是一家年营收接近2000亿美元的超级巨头，还在以相当惊人的速度往前跑。
而且台积电今年的业绩指引，简直就像一路踩着油门往上修。
年初预计全年增长30%，后来上调到40%以上，现在直接变成44%。
说明什么？
说明这一轮AI需求的爆发速度，连产业链最核心的制造商都没完全预料到。
不过，电话会上最让我觉得有意思的，是魏哲家讲的一件事。
他说，台积电专门派了团队去美国，实地了解那些科技巨头的数据中心到底建得怎么样了，电力供应有没有落实。
我看到这里差点笑出来。
你想想，台积电是什么公司？它是全球最先进的芯片制造商之一，平时操心的应该是3纳米、2纳米、良率、产能这些东西。
结果现在，它居然还要操心客户的机房有没有盖好，电有没有接上。
这事听着有点滑稽，但背后其实是个非常重要的信号。
因为过去的半导体周期，很多时候是客户疯狂下单，晶圆厂疯狂扩产，最后才发现终端产品根本卖不出去，于是大家一起去库存。
台积电显然不想再经历这种事情。
所以这次它不只是听英伟达、谷歌、亚马逊说未来还要买多少芯片，而是亲自去看看，客户是不是真的在花钱盖数据中心。
管理层得到的反馈还挺积极，相关建设确实在推进。
这意味着，至少从目前掌握的信息来看，AI基础设施投资并不完全停留在PPT和订单上，现实世界也在同步建设。
但反过来想，这也说明AI现在最令人担心的，可能已经不只是芯片够不够，而是电力、土地、散热、施工这些东西能不能跟得上。
还有个财报细节，我觉得很多人可能会忽略。
第三季度，台积电的晶圆出货量环比只增长3.2%，但是按新台币计算的营收，居然增长了17.6%。
明明多生产的晶圆没多少，为什么收入涨这么多？
很大程度上，是因为生产的东西变贵、变高级了，产品结构也发生了变化。
现在3纳米已经占到晶圆收入的33%，2纳米的占比也从上季度3%提高到了8%。
同时，高性能计算业务已经贡献了公司68%的营收。注意，这里面不全是AI，但AI显然是非常重要的增长动力。
这让我想到一个很有意思的变化。
以前台积电很大程度上还要看苹果的脸色，iPhone卖得好不好，对它的业绩影响非常大。
现在不同了。
哪怕手机市场没有爆发，只要全球科技公司还在争夺AI算力，台积电就能从中受益。
英伟达要造GPU，AMD要造GPU，谷歌、亚马逊要做自己的ASIC，大家在芯片设计上争得你死我活，但最终很多人还是得找台积电生产。
这就很有意思了，别人是在赌谁能赢得AI竞赛，台积电却有机会从多个竞争对手身上同时赚钱。
当然，最让我意外的还有一件事。
台积电现在居然还准备继续扩建3纳米产能。
按照过去的经验，新一代制程出来，上一代制程往往就逐渐退居二线。可现在2纳米都开始放量了，3纳米的产能居然还不够用。
这说明AI正在改变半导体行业过去的产品周期。
不是所有芯片都需要最先进的2纳米。对于很多AI芯片、服务器处理器和定制芯片来说，3纳米依然有非常好的性能和成本优势。
更重要的是，台积电预计2027年整个2纳米家族的产能，还要比今年增加一倍以上。
甚至连预计2028年量产的A14，魏哲家都表示，目前客户表现出的兴趣比当初2纳米还要强。
换句话说，2026年大家还在讨论AI泡沫的时候，芯片产业链已经开始为2028年甚至更远的需求做准备了。
而且下一代芯片不只是性能提升那么简单。
未来数据中心最贵的资源之一就是电。
一颗芯片能不能在同样的电力下提供更多算力，可能比单纯跑得更快还重要。
所以先进制程、HBM、CoWoS先进封装，正在从技术竞争变成一场效率竞争。
谁能在有限的电力、空间和成本下提供更多计算能力，谁就更有价值。
不过，讲到这里，千万别觉得台积电已经可以无脑看多了。
因为这场电话会，还有另外一个很现实的问题。
台积电今年计划投入600亿到640亿美元资本开支，而且管理层明确表示，未来三年的资本投入还会显著增加。
这钱花得可是真金白银。
造一座先进晶圆厂，设备、厂房、技术研发都贵得吓人。尤其是海外建厂，成本还要更高。
所以未来几年，台积电很可能出现一种情况。
营收继续增长，订单也确实很好，但因为新工厂不断投入运营，折旧和制造成本上升，利润率未必能够同步提高。
其实第三季度已经有一点这种味道。
收入环比增长很快，但毛利率从上季度的67.7%回落到了66.4%。
虽然这并不代表生意出了问题，净利润环比增速相对较低，也受到上季度一次性投资收益的影响，不能直接理解成主营业务突然放缓。
但它提醒了我们一件事。
AI需求再疯狂，也不代表每一分钱投资都能马上产生对应的利润。
这不仅适用于台积电，也适用于整个AI产业。
英伟达卖芯片赚钱，台积电制造芯片赚钱，海力士卖HBM赚钱，电力设备公司也在赚钱。
可问题是，最终购买这些东西的微软、谷歌、亚马逊、Meta，它们未来能不能从AI服务中赚回足够多的钱？
如果可以，那今天的大规模投资就是在为未来十年的产业发展打基础。
如果不可以，前面所有环节都可能重新面对需求调整。
所以我听完这场电话会，反而觉得有一个判断越来越清晰。
现在已经不太需要争论AI有没有真实需求了，更值得争论的是，今天这些真实需求，能不能支撑市场对未来几年持续高增长的预期。
这两件事是完全不同的。
台积电已经用财报证明，AI确实正在创造巨大的实际收入和现金流。
但是，台积电的股价能不能继续上涨，最终还要看这些收入未来能增长多少，以及增长需要付出多大成本。
我甚至觉得，这一轮AI投资特别有意思的地方就在这里。
以前我们讨论互联网泡沫，大家担心的是很多公司根本赚不到钱。
而现在，最核心的AI硬件供应商已经赚到了令人难以置信的钱，但市场依然会担心，未来有一天会不会投入得太多。
泡沫与繁荣，有时候并不是彼此对立的。一个产业完全可以在创造真实价值的同时，也被市场赋予过高的未来预期。
现在，芯片订单已经写在财报里了。
下一步，该轮到真实世界证明，究竟需要多少算力了。
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