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📚 你覺得，100年來有什麼變化嗎？

這是美國分析師裏德·W·麥克尼爾（Reed W. McNeel）的《Beating the Stock Market》（《如何戰勝股市》），一部關於股市投機心理的20世紀20年代經典著作。

你知道封面上爲什麼有隻小羊嗎？在華爾街，“小羊”這個稱呼由來已久，指的是那些被市場“剪羊毛”的新手。
作者麥克尼爾當年在波士頓經營着自己的分析機構——麥克尼爾金融服務公司（McNeel's Financial Service），這本書也是由該機構出版的。

本書的核心觀點是，打敗人們的不是市場本身，而是他們自己的情緒。麥克尼爾寫道，大多數抱着賺錢的目的進入股市的人，在起步之前就已經輸了，因爲他們對投機抱有錯誤的態度。他建議情緒化、缺乏獨立思考能力，也沒有意志力按照自己的判斷行事的人，最好遠離市場。

另一個重要觀點與價值投資頗爲相近。在他看來，人們不會問“這隻證券是否便宜，價格是否低於其實際價值”，他們只關心“它會不會上漲”。

👀 競爭正在發揮作用

中國開源模型浪潮來襲後，OpenAI 將 Token 價格砍半。這甚至被認為與 7 月的晶片拋售潮有關。之後，OpenAI 延後了 IPO。

現在，Anthropic 的 Token 價格在過去一個月也下調了 50%（儘管仍高於 OpenAI）。

使用者理應感到滿意，但市場上的疑問越來越多，答案卻越來越少。顯然，大家的期望過高了。

🙄 據說，表現並不驚豔

Anthropic 向投資者展示了 IPO 前的業績數據

據《金融時報》報道，Anthropic 第三季度營收增長 46%，達到 168 億美元。公司連續第二個季度實現調整後盈利，現金流爲正，每花 1 美元用於算力就能獲得 1.70 美元營收。

但增長速度出了問題。營收從第一季度到第二季度增長了一倍多，如今增速卻放緩了。SemiAnalysis 估算其年化營收爲 740 億美元，而今年夏天，公司投資者曾表示，到年底營收將超過 1000 億美元。

競爭也帶來了影響。Meta 和微軟都在轉向自研模型，OpenAI 再次成爲強勁對手，而低價的中國競爭者也在拉低價格。此外，Anthropic 限制了那些利用其回答訓練自家模型的競爭對手。這部分業務曾佔營收的 5% 至 7%。

💬我們 LifeHUGS 社羣裏的投資者態度謹慎。即便達到預期，也無法推動股價上漲，因爲這一預期已經反映在股價中。如果英偉達在 2023 年也以這樣的速度增長，其股價如今恐怕還停留在原來的水平。市場期待人工智能帶來盈利驚喜。

對於估值目標爲 2 萬億美元的 IPO 來說，這是個軟肋，尤其是在利率上升、未來還揹負着超過 5000 億美元算力支出承諾的情況下。

更廣泛的影響已經顯現，因爲 Anthropic 的業績數據正在影響市場對芯片行業的情緒。

📖 扎克伯格說，他們的 AI 已經領先所有人了。

他在接受 FT 採訪時用了“前沿”這樣的強勢措辭，還稱領先地位取決於“某些基準”，而這些基準是 Meta 自己選的。發佈時還被限額 bug 搞砸了。
4 月推出的前一版 Muse Spark 明顯落後。所以現在就輕信還爲時過早。

更重要的是，Meta 正在放棄開源模型，開始向企業出售最佳版本，價格從每百萬 token 0.20 美元到高級版每月 200 美元不等。這是他們首次直接從 AI 賺錢，而不只是通過更精準的廣告定向來獲利。不過在企業市場，Anthropic 和 OpenAI 已經既有合同也有口碑，所以要搶回客戶還得花很長時間。

真正的優勢在於 $META 分發。Muse 應用至今仍是美國應用商店裏最受歡迎的應用，而自 9 月初以來，股價已經上漲了將近 10%。

扎克伯格設想的未來是面向普通人的“個人超級智能”，而 OpenAI 和 Anthropic 則押注辦公自動化。對於一家擁有數十億用戶的公司來說，這是個合理的選擇，只是目前還不清楚該如何從中賺錢。

📊 銀行財報季開局喜憂參半。

▪️道瓊斯期貨 +0.9%，納斯達克100期貨 -0.7%。
▪️高盛（GS）盤前 +4%。該行錄得歷史第二高營收，達187億美元（+23%）。每股盈利爲17.01美元，高於預期的12.86美元。股票交易收入增長72%。

▪️摩根大通（JPM）未達預期。每股盈利5.57美元，低於預期的5.93美元，原因是證券業務虧損6.58億美元以及客戶活動下滑。股價一度下跌4%，但由於其第四季度淨利息收入指引爲280億美元，高於市場共識，跌幅收窄並回升。

▪️花旗集團（C）利潤增長40%，至52.5億美元。富國銀行（WFC）利潤增長6%，但營收低於預期。兩家銀行都顯示消費者支出保持穩定。

▪️聯合健康（UNH）在強勁季度業績和上調全年指引後上漲3%。

▪️在中國CXMT宣佈一種新型DRAM後，芯片製造商股票承壓。三星 -7%，SK海力士 -10%，KOSPI -5.5%。美光（MU）-3%，英偉達（NVDA）、Marvell（MRVL）和Sandisk（SNDK）也在下跌。

▪️根據美國銀行的調查，45%的基金經理認爲做多芯片是最擁擠的交易。

👀明天公佈財報的有美國銀行（BAC）、摩根士丹利（MS）和黑石（BLK）

📊《經濟學人》談到，發達國家的家庭越來越多地通過股票而非房地產賺錢。

而這，想想看，是二十年趨勢的逆轉🫡。

據麥肯錫全球研究院估算，2025年全球家庭財富增加的40萬億美元中，57%來自股票，住房僅佔15%。在此前25年裏，房地產平均佔比爲52%，股票則爲26%。高盛估算，在美國，去年7月股票在家庭財富中的佔比首次超過房地產，這是二戰以來的頭一回。

原因有幾個。
▪️住房至今仍非常昂貴，年輕人買不起，於是轉向股市。摩根大通稱，2015年至2024年間，擁有投資賬戶的25歲人羣佔比增長了六倍。
▪️高利率抑制了房價，穆迪分析預計，美國房價年漲幅僅爲2.1%，而過去十年爲5%。
▪️與此同時，各國政府正在取消購房優惠，並加強對租戶的保護。

與此同時，股票目前的估值高得創紀錄，因此財富只是轉移到了波動性更大的資產中。

💰 關於加密貨幣的大規模普及

早在2023年，幾乎沒人使用穩定幣卡消費。而據 Paymentscan 的數據，2026年7月，這類卡的月消費額首次超過10億美元。
超過三分之二的交易使用 USDC 和 USDT 支付，主要用於購買食品、加油和打車。也就是說，這已經關乎日常消費，而不只是投機或轉賬。

支付機制中依然有“老熟人”——Visa 或 Mastercard，它們會在付款時將數字美元兌換成當地貨幣。這類支付在拉丁美洲和非洲增長最快，在那裏，這種卡可以替代銀行裏的美元賬戶。

當然，目前規模仍然不大。按年化計算，規模約爲129億美元，與全球支付網絡相比微不足道；而且，約38%的交易額依賴一家公司的數據……

即便如此，除了圖表上的那些公司，還有誰能從中獲利？
▪️Visa (V) 和 Mastercard (MA) 每筆交易都會收取手續費，不過目前對它們的營收影響還不明顯。
▪️Coinbase (COIN) 從中受益，因爲其區塊鏈 Base 已成爲這類支付的主要平臺。
▪️Circle (CRCL) 通過 USDC 儲備賺取利息，因此對它來說，穩定幣的總髮行量比實際消費量更重要。

🕯 據說，處於這種狀態，市場難免會出現劇烈波動

兩個月來，道瓊斯指數下跌了5.7%，納斯達克指數則上漲了4.2%。自1971年以來，這種高達9.9個百分點的差距出現的情況不到5%，這是馬克·赫爾伯特（Hulbert Ratings）統計得出的結果。

從歷史數據看，出現類似差距後，標普500指數平均在三個月內上漲3%，半年內上漲近7%，一年內上漲約9%。而當納斯達克指數同樣大幅落後於道瓊斯指數時，一年後的漲幅僅約爲2%。

不過，最大的差距超過40個百分點，出現在2000年3月，也就是互聯網泡沫的頂峯。此後，標普500指數到2002年10月累計下跌近50%。因此，赫爾伯特認爲，這是一種信號，但並不預示方向，而是意味着市場大幅向任一方向波動的可能性有所上升。

眼下，納斯達克指數與道瓊斯指數之間的差距正在迴歸正常。與此同時，韓國的“假期”也快結束了。

💡高盛：人工智能模型並不重要

它們每個季度都在爭奪最佳模型的頭銜。
但長期優勢來自自有算力，而算力並不充足，問題也不只是芯片。數據中心缺少電力。美國計劃於2026年建成的約16吉瓦算力中，目前只有約5吉瓦正在建設。Wood Mackenzie估計，數據中心所需的算力中，超過三分之二最終都無法實現。

這就造成了一個悖論：阻礙新數據中心建設的因素，反而讓已經建成的數據中心更有價值。大型雲服務公司在這方面投入最多。因此，高盛認爲，市場給它們的估值高於其他公司是合理的。

上週，關於OpenAI收入的消息傳出後，對衝基金紛紛拋售科技公司股票。高盛建議，別隻盯着眼下誰的模型領先，而要看誰擁有算力。

🇪🇺 歐洲投資者越來越多地向美國科技巨頭借錢建設數據中心。

超大規模雲服務商（微軟、亞馬遜、Alphabet、Meta）今年通過發行歐元區以外歐洲貨幣計價的債券融資480億美元，是2025年全年融資額的三倍。其中，它們佔瑞郎投資級債券發行量的22%、英鎊發行量的10%和歐元發行量的3%。

爲什麼歐洲投資者樂於購買？當地企業的信用評級大多爲A或BBB，而超大規模雲服務商的評級爲AA-及以上。此外，它們發行期限爲10年以上的長期債券，而歐洲此類債券並不多見，政府債券除外。英國還在縮短借款期限。因此，養老基金和保險公司得以獲得它們一直缺少的可靠長期資產。

目前，這還沒有擠出其他借款人。歐洲企業的發債活躍度與去年持平，風險溢價也依然較低。

據休·範·斯蒂尼斯（英國金融家、銀行業分析師）估計，2027年超大規模雲服務商的借款額將再增長25%，它們在歐洲債券指數中的佔比也將繼續上升。

👀 英偉達每 100 $ 收入可獲得 55,60$ 利潤，在《財富》世界 500 強中排名前 30 的公司裏，這一比例最高。

大型科技公司在榜單頂端佔據主導地位，微軟、Alphabet 和 Meta 每 100$ 收入可留下超過 30 $ 利潤。還不止如此……

另一方面，全球一些最大的零售企業、醫療保健公司和能源公司，每 100 美元收入的利潤不到 5$ 。

*此圖根據《財富》世界 500 強數據，按每 100 美元收入所獲得的利潤，對全球 30 家最大的公司進行排名。利潤按稅後計算，並計入特殊信貸或費用、會計變更及非控股權益，但不扣除支付給優先股股東的股息。

📈 市場不會等人

參議院再次在《CLARITY法案》上陷入僵局之際，CFTC主席邁克爾·塞利格宣佈推出首套完整的加密貨幣交易所規則。交易所無需再分別申請各州牌照，而是可以自願納入統一的聯邦監管框架，並須證明儲備充足、保護客戶資金，同時允許合法進行保證金交易。
這只是拼圖中的又一塊。

今年春天，SEC和CFTC對加密資產進行了分類，認定BTC和ETH屬於商品，而非證券。

8月，SEC爲項目融資提出了單獨的制度；幾天前，又發佈了針對基金加密資產託管的規則。

是否讓加密貨幣進入美國金融體系，已經不再是問題。現在更重要的是，它將在什麼規則下運行。

你也明白，沒人關心大衆的利益。因此，下一波行情似乎不會太圍繞山寨幣展開（儘管其中也有相關項目），而是更多聚焦於牌照、報告要求和交易所基礎設施。

無聊嗎？也許吧。但真正的大型資本入場，正是從這些基礎開始的。

👇 這是 Carson 展示給她的顧問們看的其中一張幻燈片。

股市創下歷史新高，美國名義 GDP 增長近 8%，投資者情緒卻彷彿暴風雨即將來臨。

根據 BofA 和 EPFR 的數據，貨幣市場基金迎來了自 2020 年 4 月以來最大的一週資金流入。當時資金在逃離疫情，如今則是在逃離一個不斷上漲的市場。
▪️《經濟學人》在封面上發問：債券會不會爆雷？
▪️據 Axios 報道，Anthropic、OpenAI 等人工智能公司的高管正在推演人工智能發生災難性事件後社會暴亂的情景，並將其時間設定在 2027 年。
▪️而邁克爾·伯裏寫道，市場正處於接受不可避免之事的五個階段中的第一階段——“否認”；根據 2000 年和 2008 年的經驗，這一階段會持續 6 至 9 個月。

對 Carson 來說，這是一個反向指標。在經濟強勁的背景下，恐懼往往會助推上漲，而非意味着市場見頂。貨幣市場基金裏的資金遲早會爲了追求收益而回流股市。

💡 明天銀行業財報季將拉開帷幕

我們將關注信貸活動、信貸標準（是否收緊放貸條件）以及準備金（是否計提額外準備金）。

👀 市場反應也很重要：如果財報表現良好，股價卻遭到拋售，這對市場來說並不是好事。反之亦然……

$FTT 的舊比特幣挖礦資產如今成爲人工智能熱潮的一部分

這家數據中心公司看好這項資產的潛力，而它曾被稱爲薩姆·班克曼-弗裏德“最魯莽的投資之一”

在薩姆·班克曼-弗裏德的加密貨幣帝國崩塌後，一家看似已無力迴天的比特幣挖礦企業，如今正重獲新生，爲人工智能產業的擴張提供服務。

所有人都害怕說出口的事……

傑富瑞預測，這場繁榮最終將以美國資本遭到大規模毀滅告終

這聽起來像是一個逆向觀點，某種程度上確實如此。克里斯·伍德多年來一直看空美國市場，更看好亞洲，因此對他來說，看淡美國是再正常不過的立場。這並不令人意外。

這份報告最薄弱的一環是 OpenRouter 的數據，因爲使用這個聚合平臺的主要是尋找最便宜 token 的開發者。OpenAI 和 Anthropic 的大部分業務都是直接銷售，或通過微軟、亞馬遜和谷歌的雲服務銷售。因此，中國模型的 76 萬億個 token 反映的是對價格敏感的細分市場，而非整個市場。

不過，伍德的論點也不該被輕易否定。數據中心越來越多地靠借貸而非超大規模雲服務商自有資金來建設，而這些債務的償還預期則建立在 OpenAI 和 Anthropic 持續帶來需求的基礎上。如果 token 價格繼續像現在這樣快速下跌，收入可能不足以償還貸款。

當然，資本遭到毀滅並不意味着 AI 會失敗。2000 年之後，光纖也沒有消失，只不過從中賺錢的並不是鋪設光纖的人🧐。

而最大的風險，依然落在貸款人身上。

😬 面對危險人工智能帶來的恐懼，幾乎不可能在市場上賺錢。

經濟學家泰勒·考恩建議危言聳聽者用交易來支撐自己的預測。也就是說，如果災難很可能發生，市場理應提前有所反應。部分情況確實如此。對人工智能黑客攻擊的擔憂推高了網絡安全公司的股價。CrowdStrike（CRWD）半年內股價翻了一倍多，市盈率接近 200 倍。也可以押注容易受衝擊的公司股價下跌，比如買入地區銀行債務的 CDS……

想要爲人工智能帶來的風險投保，要困難得多。保險公司將生成式人工智能造成的損害排除在保單承保範圍之外，因爲它們不知道該如何評估。這並非一種概率已知的風險，而是一種缺乏歷史和數據、無法估量的不確定性。

《經濟學人》文章的核心觀點是，最壞的情形原則上無法對衝。如果人類滅絕了，就沒有人能根據保單賠付。因此，考恩提出的“用下注證明”這一檢驗在這裏行不通。

假設中的 Polymarket 能幫上忙嗎？它或許能幫助評估中等程度的人工智能威脅，例如網絡攻擊、故障或監管。但它同樣無法爲生存級風險定價。

所以，賺錢應該靠市場，而不是靠偏見。

👀 注意看看這裏沒有誰……

英偉達（NVDA）和其他大型股都沒能進入前50名。資金全都流向了人工智能基礎設施的瓶頸領域。

▪️漲幅最大的是存儲器和數據存儲板塊。SanDisk（SNDK）+566%，Micron（MU）+261%，Seagate（STX）+184%，Western Digital（WDC）+131%。

▪️緊隨其後的是服務器和光通信設備製造商：Dell（DELL）、HPE、Marvell（MRVL）、Lumentum（LITE）、Ciena（CIEN）。

▪️數據中心能源領域也在上漲，包括 Bloom Energy（BE）+223%、GE Vernova（GEV）、Quanta（PWR）。

人工智能主題之外，表現突出的還有煉油企業：Marathon（MPC）、Valero（VLO）、Phillips 66（PSX），以及網絡安全公司：CRWD、PANW、FTNT。

💪 年度領跑者是 Moderna（MRNA），漲幅達+663%。這隻股票則不屬於上述趨勢。

🇺🇸 美國經濟的緩衝墊已經磨損。
如果投資者近期的擔憂加劇，可能會引發動盪——《華爾街日報》報道

通常，經濟放緩時，“山姆大叔”會伸出援手。投資者紛紛買入美國國債，收益率隨之下跌；儘管信用利差擴大，企業和個人的實際借貸成本甚至可能下降。互聯網泡沫破裂和2001年經濟衰退期間就是如此。當時，投資級債券利差擴大了約1.8個百分點，而美國10年期國債收益率最多下跌了2.8個百分點。

如今，這個緩衝墊失靈了。美國國債收益率接近25年來的最高水平。經濟學家戴維·羅森伯格認爲，原因並非經濟強勁。貸款方已經開始逐步計入違約風險。GDP增長几乎完全依賴於人工智能數據中心投資，而交通運輸、住房、餐飲和零售業都發出了令人擔憂的信號。

政府債務引發的疑慮，以及美聯儲更強硬的立場，也在推高利率；市場對美聯儲加息的預期越來越高（並非如此）。2022年，類似的局面之所以沒有以經濟衰退告終，是因爲疫情後家庭擁有2萬億美元的超額儲蓄。

特朗普在宣佈其太空計劃的兩天前，購買了價值最高達500萬美元的SpaceX債券。此外，他在8月還購買了價值2500萬美元的Meta（META）股票、600萬美元的微軟（MSFT）股票以及甲骨文（ORCL）股票——CNN。