AI 產業挖掘機：泡沫爆了再去撿！2027 是殺傷力很大的一年

文 | Mr. Z (@168MrZ)

當調參的人被捧成神，剩下的只有等泡沫破裂

2026 年 8 月 19 日，半導體從暴力去槓桿裡反彈了一段，市場在問：這是重新上漲的起點，還是頂部確認、準備往下崩？同一天，宇樹科技上市開盤暴漲 600%，市值一度衝到 3,600 多億人民幣，換算 530 多億美元，比美國 Figure AI 私募市場 390 億美元的估值還高出一截。錢還在狂歡，但狂歡的味道開始變了。

本期 168X 再度請回 AI 產業挖掘機 (@QihongF44102)，他是少數同時站在產業一線與交易市場兩邊的人：白天做大模型的 post-training，晚上跟金融圈朋友對錶。上次來節目分享完，他就把倉位降了下來，到今天仍然幾乎滿手現金。這一集他把悲觀講到了明處：Coding 之外沒有第二個短平快的大市場，頭部 AI Labs 短期有泡沫；上游 86% 的毛利站不住，這輪 AI 更像房地產而不是 2000 年；如果沒有新的應用場景跑出來，2027 可能是指數跌幅很大的一年。 散戶該做什麼？他的答案簡單到殘忍：空倉等著，等它爆了再去撿，撿那些政府一定會救的公司。

👉 追蹤 @168X_Fortune，AI 與資本的最前線：頂級投資人訪談、產業一手情報，每天更新

👉 加入 168X 研究討論群，交流學習各大資產最新變化，橫跨美股、港股、A 股、台股、私募市場、幣圈

本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要：連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界

主持人：Mr. Z（@168MrZ）& 來賓：AI 產業挖掘機（@QihongF44102）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版

本文目錄

• 一、滿手現金的挖掘機：5、6 月降完倉，到現在都沒加回去
• 二、Coding 之外沒有第二個市場：頭部 AI Labs 的短期泡沫
• 三、86% 毛利站不住：從下游應用到上游半導體的傳導鏈
• 四、更像房地產，不像 2000 年：循環融資與 NVIDIA Backstop
• 五、閃迪的 DCF 練習：300 億乘 4 年加殘值，也就值 1,600 億
• 六、宇樹市值超過 Figure AI：機器人 5 年內看不到大規模落地
• 七、RSI 走到頭：Transformer 的最後一級台階，與拉滿的 Coding 滲透
• 八、產業內的泡沫訊號：把調參的人捧成神
• 九、末日狂奔：一個月兩輪融資，與 Anthropic 的 IPO 窗口
• 十、空倉等崩、買 put 保護：2027 可能是殺傷力很大的一年

一、滿手現金的挖掘機：5、6 月降完倉，到現在都沒加回去

Mr. Z：事不宜遲，今天是 8 月 19 號禮拜三，香港時間晚上 7 點，我們非常榮幸重新邀請到 AI 產業挖掘機老師。老師你最近還好嗎？倉位荷包都還行嗎？

挖掘機：我上次跟你分享完以後，其實那個時候我倉位就降下來了，後面一直都很低，到現在為止一直都很低。美股的、A 股的、港股的，當時還配了一些日股，這些倉位都降得很低。現在應該只有美股還有一點點倉位，但都不高，其他市場都沒有倉位了。

Mr. Z：基本上現金滿手就對了。那現在可不可以跟大家講講：我們的 AI 牛市、半導體牛市，到底走到哪一步了？經歷瞭如此劇烈的去槓桿，我們現在是在什麼樣的位置？是要重新上漲，還是基本上已經是頂部、準備往下崩了？

挖掘機：要分開市場看。首先韓國、日本、A 股這些，我覺得肯定是已經見頂了，創不了新高，甚至連高點都接近不了，這是我的一個判斷。

二、Coding 之外沒有第二個市場：頭部 AI Labs 的短期泡沫

挖掘機：先說說我對產業的看法。最關鍵的一點，是我們過去一年多一直在講的 Coding 市場：兩家頭部 AI Labs 主要圍繞這個敘事展開，它們的 ARR 長得很猛，所以也迎來了半導體漲得最猛的一段。那現在的問題有兩個。第一，除了 Coding 之外，再沒有一個短平快、能吃下很大市場的場景。第二是開源模型：近三四個月，開源模型的能力進步非常快，包括中國大陸的和美國的，而且這個時間點跟去年 DeepSeek 那時候不一樣：那時候智慧還有很大進步空間，但到了今天，開源模型的水位已經非常高，已經過了「能不能用」甚至「好不好用」的階段。過了這個臨界點之後，使用者更關注的就是價格、是成本。

你再看圖片模型：Google 的 Nano Banana、GPT 的 image、千問的 image，圖片領域已經陷入很嚴重的同質化競爭。因為我自己在一線，我能感受到 Google 拿了 Nano Banana 之後，算力使用率是下來了，因為有競爭對手在，成本價格也下來了。而且至少在我目前的視野中，可以預見大語言模型也會陷入這種局面，這是很不利的一個敘事。所以我上次在推特上發了一篇文章：頭部 AI Labs 短期是有泡沫的。長期肯定會隨著各行各業業務的展開再漲上來，但短期泡沫挺大。

這裡面有正在發生的事。無論海外還是中國大陸，很多 Agentic 公司已經把 LLM 那套東西換成了開源模型，兩層考慮：一層是成本，開源模型到了這個水位，能力已經足夠強；另一層是數據安全，因為對頭部 AI Labs 來說，拿到你的數據很容易去學習你這塊業務，而對 SaaS 公司來說，數據本身就是它的業務 knowhow。所以像 Perplexity 也好、Coinbase 也好，都在慢慢往開源模型上切，國內也是。大多數軟體公司會越來越防範這件事，因為 Coding 到了瓶頸之後，OpenAI 也好、Anthropic 也好，必然要去搶 SaaS 公司的業務。

三、86% 毛利站不住：從下游應用到上游半導體的傳導鏈

Mr. Z：我們稍微回顧一下，上個月底海力士開出來的財報，毛利是 86%。然後搞得蘋果說要漲價，漲得也很離譜，轉嫁給消費者。所以你的邏輯是，這基本上是不可持續的？

挖掘機：對。甚至閃迪 CEO 說接下來 4 年能維持毛利的那個說法，我也很擔心。頭部應用如果確認鬆動，後面中游的 CSP、下游的半導體，都會有挺大的問題。為什麼？你上游的毛利站不站得住，取決於下游：下游的毛利站不住，你指望上游維持這麼高的毛利，肯定站不住。而且現在這個毛利已經到了極端情況：一旦到了極端情況，它的邏輯也好、敘事也好，會很脆弱。 上次講完之後不是崩了一段嗎？現在又反彈了一段。這個反彈我覺得也合理，因為雖然預期不好，但當下的財報還是很硬，再加上一些回購。但長期邏輯，至少目前看是支撐不了的。

再看中游 CSP。CSP 現在的數據還非常好，因為需求還在，只是從閉源模型往開源模型轉的過程中，有一個點大家一定要注意：閉源模型是超高毛利，開源模型沒有超高毛利。雖然 token 消耗量在增加、可能還會繼續漲，但價格能不能維持住，是要打個問號的。 所以整體來看，最關鍵的還是盯住下游的應用場景：如果沒有看到新場景快速突破，你講什麼都不重要。目前看，Coding 之外的場景還很少。SaaS 領域能創造一些，但 SaaS 的重點在 knowhow 和管道，要一個行業一個行業去推，速度肯定比 Coding 慢得多。

Mr. Z：所以我們看到一個現象：三星也好、海力士也好，財報開出來都非常好，但股價都應聲下跌，這是一個危險的訊號。我還想提出一個質疑：有些人開始說記憶體股不是週期股了，但我認為它還是週期股，只是現在展現的是上揚的一面，等哪天又一次 oversupply 或需求減少，它還是會回到下行，只是還沒被表現出來。

挖掘機：我比較同意你的觀點。

四、更像房地產，不像 2000 年：循環融資與 NVIDIA Backstop

挖掘機：這一波 AI，大家本質上是在炒基建，美國在建新一代的基礎設施，包括數據中心、電力這些東西。大規模加槓桿去建設的時候，上游肯定會緊。但現在你看到幾個跡象。首先看錢的源頭：CSP 是錢的源頭，因為 AI Labs 幾乎還不產生現金流，現金流幾乎只來自 CSP，加上中東一些主權國家的錢。現在已經到了什麼程度？Jensen 要去華爾街，把投行的人拉進來玩，把 Blackstone 拉進來，號稱 5,000 億：相當於再拉錢進來，去維持這套東西。

那麼多錢砸進去，所有人都會關注一點：到底能不能產生超額收益？如果 Anthropic 未來一年能維持百分之七八十的毛利，那當然 OK，但這個假設現在真的站得住嗎？在我看來，智慧本身就是同質化的：我智商 145 和 147，本質不會有太大區別。同質化的競爭要維持毛利幾乎不可能，它就是商品，它的生意模式就是商品。如果這是事實，那你上游憑什麼維持這個毛利？大機率上游毛利會降下來，競爭激烈，然後下游應用開花，跟當年的電差不多。

Mr. Z：現在 NVIDIA、頭部模型公司、CSP、Oracle、Neocloud，再加上 Private Credit、甚至像 Goldman Sachs 這些投行，是不是在形成一種循環融資的結構？它跟 2000 年電信泡沫最大的相似和不同在哪？

挖掘機：其實我沒有太多去對比 2000 年，我一直覺得更像房地產。2000 年泡沫的時候，很多企業是沒有利潤的；現在是真實產生利潤的。現在更像是：一切建立在「頭部 AI Labs 增速可以非常快、毛利可以維持」的假設上，然後後端不斷加槓桿去建。你會發現跟當年的房地產很類似：所有人都覺得房價一定會一直漲，不斷加槓桿，把數據中心打包成債去賣、再去融資，跟以前的房地產債券再融資，本質差不了多少。它本身就是一種基建。 一旦價格開始跌，因為槓桿率很高，就跟韓國市場一樣，很快就崩了。

再給大家一個歷史對照。看中國房地產週期：從 2000 年左右開始，到 2007、08 年之後又風風火火漲了十幾年，但中國的銅、鋼鐵，在 2007 年就見頂了。這和現在的儲存有什麼本質區別？沒有太大區別。 現在之所以還會反彈，因為當下業界還非常好，但資本市場的金融週期和實體週期本身就有 gap：就像 2023 年初，實體週期還非常差，CSP 財報很差、甚至還在縮減 CapEx，但半導體開始漲了，過了半年多業績才慢慢兌現。現在是反過來：業績還非常好，但再過半年，如果沒有新的敘事或產業邏輯變化，業績見頂就會正式反映出來，而到那時候，這些公司的股票大機率已經跌了一大截。我覺得現在其實已經在那個階段了。

Mr. Z：這幾家 CSP 今年總共要砸 7,250 億 CapEx，但我們看不到 return 多快能產生出來。我覺得 Jensen 講的也有道理，他基本上是用 NVIDIA 的資產負債表當後盾，在做所謂的 NVIDIA Backstop，鼓勵 Neocloud 去搞 AI 數據中心，一旦這些比較小的服務商違約，Jensen 出來幫你兜底。但這套玩法是可持續的嗎？

挖掘機：Jensen 這樣做，長期肯定是對的：最後所有的智慧都建立在數據中心之上，長期看數據中心肯定不會過剩，就跟當年提前鋪的光纜一樣，最後都能用上。但現在這個價格是不是合理？美光 75%、85% 的利潤是不是正常？英偉達 75% 的利潤是不是合理？我質疑的是這一點。如果下游的利潤率沒有這麼高，那現在的價格就是在需求極度擠壓下產生的，長期站不住。 還有一點：Neocloud 的兜底，Jensen 只兜一部分，不是所有都兜。對 Jensen 來說快速把卡賣出去當然最好；包括他這次站出來維護開源模型，也是生意：如果模型被兩家閉源壟斷，它們完全有能力自己做 ASIC，因為自己最懂自己的模型，這對 NVIDIA 的卡是傷害；開源模型各家都做、模型不固定，對 NVIDIA 才是最好的。都是生意，不用看他們在說什麼，要看他們背後怎麼想的。

五、閃迪的 DCF 練習：300 億乘 4 年加殘值，也就值 1,600 億

挖掘機：所以我的看法是：那些漲價漲得很兇的公司，大概都不用去看了。 長期需求肯定還是高速增長，但價格已經漲到天上去的，未來要靠很大的量去補：EPS 就是量和價，靠量把 EPS 補上來的時候，這些公司很可能就是高點了，很長時間的高點。

即便它們現在有分紅，我也算過。拿閃迪來說：稅後現金流大概每年 300 億美元，就假設按 CEO 說的，接下來 4 年價格維持不變，那就是 4 年 1,200 億利潤；公司本身按週期底部再給一個溢價，算 400 億。用 DCF 估，這個公司也就值 1,600 億。你看它現在多少？ 而如果未來 token 價格往下跌、GPU 的訂單也下降，那就直接推翻了 CEO「未來 4 年價格穩住」的判斷，就要重新算了。

六、宇樹市值超過 Figure AI：機器人 5 年內看不到大規模落地

Mr. Z：講到其他應用場景，我想到機器人。今天宇樹科技上市，一開盤就噴了大概 600%，最高有 3,600 多億人民幣的市值。我看創辦人王興興穿著西裝筆挺，臉上完全沒有半點笑容，大概是在想：這完全是一堆故事，不知道到底能不能落地。中午的午宴，王力宏也去了，旁邊坐的是紅杉的沈南鵬。你換算成美元，530 多億美元的市值；美國 Figure AI 在私募市場的估值才 390 到 400 億美元左右。這完全不是在交易基本面，這只是 sentiment，很像 SpaceX 上市的時候。其他機器人股像優必選等等，也有一個吸血效應。這部分老師怎麼看？

挖掘機：我一直不看好機器人，包括之前炒得很火的時候。原因是機器人離落地還很遠。現在所有基於機器人的炒作分兩部分，一部分是供應鏈的，絲槓、靈巧手這些東西。但機器人要推廣，有幾個很重要的問題要解決。首先是模型：訓練模型需要數據，但機器人行業的數據採集非常困難，不像自動駕駛，所有司機都在幫你採集數據。現在很多機器人公司是僱人手扶著機器人去操作、用這種方式採集數據，可想而知有多慢。而且除了視覺數據，還有觸覺這些數據，都非常困難。我自己的判斷是：機器人 5 年之內都看不到大規模落地，包括美國的特斯拉、Figure。 這個事情發生在這個市場上，我覺得也不奇怪，因為離譜的事情很多，但它肯定是個泡沫。長期我看好，等技術真的過了臨界點我肯定看好，但現階段至少看不到任何技術突破拐點的跡象。

Mr. Z：我覺得大腦這一塊不用擔心：中國本身的大模型，DeepSeek、月之暗面 Kimi、千問這些開源模型都非常強，還用老美不到 10% 的成本做出來。宇樹背後我印象中 DeepSeek 也認了將近 5% 的股權。至於四肢、身體、製造這一塊，讓我聯想到美國人造車：蘋果說要造電動車，10 年到底造了什麼？特斯拉以毛利和利潤的角度來講也不算好標的。所以這個賽道最後勝出的玩家，我覺得還是中國的。

挖掘機：有可能。中國在需要比較高工業技術的產業裡確實有優勢，本體、製造這一塊就跟汽車一樣。可能某一天美國把類似機器人的大腦做出來了，中國模仿也能做出來。但在那個臨界點到來之前，我都不太看好這個行業。

七、RSI 走到頭：Transformer 的最後一級台階，與拉滿的 Coding 滲透

挖掘機：再展開講講大家一直在說的 RSI（遞迴自我改進）。分兩部分。技術上，人工智慧已經發展好幾代了：Transformer 2017 年出來以後，每一代都是預訓練、後訓練、強化學習，然後是 online learning。今天的 RSI 本質上是 online learning 的升級版：讓足夠聰明的模型自己選樣本、自己訓練，可能幾分鐘訓練一次。到了這一層級，Transformer 基本上就走到頭了。下一次技術迭代，指望靠 Transformer 本身，可能性不大，一定要有新的模型結構進來，才能讓智慧再上一個台階。

另一部分是我觀察到的滲透率。身邊那些深度使用 AI 的人、可能會深度使用 AI 的人，基本上都已經覆蓋到了。Coding 這塊的變化基點，是去年 Claude Sonnet 4.6 出來以後突然來了個躍變：當時身邊 10 個人裡可能兩三個人在用；到今年三四月、四五月，10 個人裡 10 個人在用，每個人手上 Codex、Claude Code、Cursor 都有好幾個，使用深度拉滿。然後開源模型出來，訂閱費用從 200 往下降到 100，現在還在降，因為成本跌下來了。身邊很多同事、企業也在慢慢把模型換成 GLM、Kimi 這些，公司層面在推動從閉源換開源。所以每個人的使用費用，就叫 ARPU 值好了，只會往下降，不會往上漲。這個數據會慢慢體現出來：像我們從 Claude Code 切 Codex 大概是五六月份的事，所以 Anthropic 的 ARR 放緩會先體現出來，然後是 OpenAI：它搶了很多份額，但為了競爭經常給你重置額度、讓利 token，又把價格降了，這個數據可能在未來一兩個月也會體現出來。

Mr. Z：我看到 OpenAI 發公告，宣佈暫停針對要部署的最新模型的強化學習訓練兩週，說是達到了他們定義的「關鍵網路安全能力」門檻。聽起來蠻瞎扯淡的，還是其實是「我沒錢了、GPU 不夠用了」，先弄一個冠冕堂皇的理由？

挖掘機：這個我們不知道內情。但至少要改變我的看法，他要解答我幾個問題：你的 ARR 能不能增長？你不能跟我說競爭沒問題、我們市場還很大，你得告訴我市場是什麼、你透過什麼方式競爭、透過什麼方式維持價格。現在至少沒有任何跡象能推翻我的看法。 而且 ARR 只要一旦放慢，哪怕速率還是正的，只要數字往下降，市場就會猛烈往下砸。Token 的增長肯定還是指數級上去的，但 token 指數上去，不代表 ARR 指數上去，也不代表 Anthropic 或 OpenAI 指數上去。傑文斯悖論是指全行業：全行業沒問題，但到具體某家公司就不一定了。

還有一個側面：現在 10 年期、30 年期國債利率很高，某種程度上也反映了 ARR 需求預期很高，因為本質上是企業債在搶佔政府債，這幾個 CSP 龍頭把市場的錢都吸走了，錢的價格變貴。但如果這個增長假設是錯的、增長沒那麼快，那不是更尷尬了嗎？

八、產業內的泡沫訊號：把調參的人捧成神

挖掘機：因為我自己在產業中，我覺得產業中明顯有一些泡沫，給大家舉個例子。現在這個行業裡，做模型訓練這些事情，除了最頂尖的那幾個特別厲害的人，其實大家做的事情比以前更簡單了：因為有 AI，洗數據也好、搭模型結構也好，都比以前簡單。但你去看這個產業，把這些人捧得跟神一樣。實際上絕大多數人做的事情，比以前做的更簡單。

另一點是產業視角和市場視角的 gap。行業剛起來的時候，產業裡的人通常偏悲觀；到產業中後段的時候，產業裡的人會非常樂觀。你現在去調研任何一家硬體公司，它都會告訴你「我們非常好」；但 2023 年初你去調研，大多數人都告訴你「我們很慘」。產業裡的人是看見了才相信，因為它明確發生在自己身邊；但他們不知道的是：當身邊全都是的時候，實際上景氣至少已經在頂部區域了。 這也是各行各業都有周期的原因：當產業裡的人 FOMO 著加槓桿衝進去的時候，產能過剩才會出現。

還有一個現象：現在所有大公司裡面，大家都在做 Agentic System，但很多很多團隊都在做相同的事情，都還在探索、又沒有結果。這種情況一旦行業遇冷，收縮會非常非常快：企業一旦開始盤點 ROI，就會發現絕大多數團隊在做重複的事，這些本身都是很大的冗餘，最後都轉成了 CapEx。多餘的算力會從哪裡冒出來，都不知道。

Mr. Z：這讓我想到我一些竹科的朋友。這一兩年跟他們聊天會發現，產業內的人跟市場交易的邏輯有時候很相反：你看股價很好、線圖很好，但你問竹科的人 CPO、光通訊，他們會告訴你「根本不知道在幹嘛，很多還不能落地」，可是你看這些概念股炒得跟什麼一樣。產業內的視角跟市場第三方的觀察，確實不太一樣。

挖掘機：對，我自己從 2022 年底一直在產業中，同時跟金融圈的朋友交流，兩個視角交匯以後，看法就會有一些不一樣的東西。

九、末日狂奔：一個月兩輪融資，與 Anthropic 的 IPO 窗口

Mr. Z：講到一級市場，我今天看到一個新聞：Jane Street 領投了 AI 推理晶片新創 Etched，募了 7 億美元，估值 210 億美元。注意一個細節：一個月前，這家公司才剛完成 3 億美元的 C 輪，估值 100 多億，Sequoia、a16z 都投了。一個月內做了兩輪融資。我的感想是：這是一個警訊，大家看到 AI 的狂熱可能準備要熄火了，這些還沒上市的公司要趕緊在私募市場搶錢。

挖掘機：肯定的。OpenAI 也好、Anthropic 也好，它們肯定很著急。

Mr. Z：甚至傳言 Anthropic 要在 10 月搞 IPO。市場現在還有那麼大的 resilience 可以接一個 2 萬億市值的盤嗎？這個畫面太美我不敢想像。如果我是 Dario，是不是趕快把投行找來，不管三七二十一，10 月就認真發出去，underwriters 託底，散戶來接盤，看起來是這個劇本？

挖掘機：我的一個判斷就是：上市可能就是高點，至少是一個短期高點。 未來能長什麼樣子要再看。而且 Jensen 也好、華爾街的資本也好，大家都綁在這上面，同一條船，所以順利發出去應該問題不大。但發出去之後，先進去的資本套現了，也就完了。

Mr. Z：所以 Jensen 才是最聰明的：2022、2023 年把這個局做出來，慢慢把大家都拉到同一艘船上，現在騎虎難下，要死一起死。順便分享一個我們的觀察：我們本身是 Crypto 基因，今年二三月發現做節目聊 Crypto 沒人要聽，春江水暖鴨先知，我就知道那邊流動性爆了，馬上轉來學 AI 學半導體。但你看從 6 月底 7 月中到現在這一整段 correction，Bitcoin 其實沒有跌得很厲害，我覺得有人一直在囤貨。還有一些 DAT，像最大的 Solana DAT Forward Industries，這禮拜大家都在跌，它們反而小幅 2%、3% 慢慢在漲，還撐著。Crypto 的一級市場也在去蕪存菁，爛專案倒著倒，連 Paradigm 這些 Crypto VC 都搞了基金說要投 AI。所以我的淺見是：如果半導體的錢要 take profit 或 take loss，大家可以慢慢把目光瞄一眼 Bitcoin。Not investment advice。

挖掘機：我對 crypto 不懂，但我有去看 MSTR、Coinbase 的 K 線圖，我覺得有可能，有點東西。你說的可能是對的。

Mr. Z：講到 Jensen，黃老闆來台北，我只是要去吃個夜市、喝碗排骨湯，都人滿為患。熊市的話他還是該賣 GPU，但他其實該來當觀光大使，這才是他的本業。對了，順便推薦一個我現在很喜歡看的頻道，叫硅谷101，陳茜小姐主持的，每一集我都很推薦大家去看：人家那才是專業，請非常資深專業的人，我們這是打屁節目。你看他們近期在講 GPU 到底為什麼可以炸出那麼高的利潤；前幾期講海力士怎麼崛起：SK 集團一開始是搞電信、通訊跟石油的，Hynix 其實就是 Hyundai 跟 Electronics，現代電子，2000 年代初被崔泰源掌權的 SK 集團接手，才變成 SK 海力士，還幫大家分析崔泰源跟他的丈人、韓國前總統盧泰愚的關係，和他們在打的離婚官司案。還有一集講輝達崛起：黃老闆 1993 年怎麼殺出血路，一開始是最硬的乙方，誰都不甩：微軟找他秘密研發 Xbox，回頭想壓他 GPU 的價格；中間一度被 AMD 跟 Intel 包夾快掛掉，2006、07 年去研發現在大家耳熟能詳的 CUDA，當時華爾街認為 CUDA 的價值是零，看不懂影象顯示之外還要搞什麼科研應用，沒想到現在 CUDA 最重要。

挖掘機：他的很多集我都看過，這些知識點呈現得很紮實，要多看。

十、空倉等崩、買 put 保護：2027 可能是殺傷力很大的一年

Mr. Z：來到尾聲。所以在這個時間點，到底該怎麼做比較好？我知道你的主旨是手囤現金、不要瞎搞，但能不能講細一點：儲存、Neocloud、GPU，如果現在有倉位的話，各自該怎麼辦？

挖掘機：散戶最好的做法就是空倉等著：等這些事情某天爆了，再下來撿就好了。如果把它定位成一次基礎設施建設，那等它爆了之後，你就買那些政府一定會救的公司，英特爾這種就好了。 如果你手上已經卡了一些晶片股、記憶體股，又還是很看好它，那就買個 put 保護一下：用少量的錢買個保險，萬一出現我說的極端情況，至少可以保護你的多頭倉位。機構必須有倉位的，就均衡一點。

分板塊講：我現在最不看好的是高槓杆的那些，市場一旦坍塌，槓桿爆下來很快。Neocloud 本身很多是微軟這些大 CSP 的風險轉嫁公司：微軟自己不建數據中心，委託你去建、給你下訂單，但你自己不產生現金流、舉債率又那麼高，我對這些公司保持很謹慎。儲存這些公司至少現金流還很足，大概不會死，但即便跌了很多，位置還是很高：跟它正常週期比，PB 還是非常高，還是要謹慎。我自己對半導體、對 SOX 是高度警惕的。相對來說，軟體反而更安全一點，雲、大 CSP 會更安全一點。其他行業只要預期足夠低、在低位的，我覺得 OK。所以我的看法是：美股整體不會跌很多，但半導體會跌多少，我還是挺悲觀的。

Mr. Z：所以 2026 的狂暴牛市基本上已經結束了？

挖掘機：對。我自己一個比較悲觀的看法是：如果沒有新的應用場景跑出來，2027 年可能是一個殺傷力很大的一年，指數跌幅很大的一年。 你們可以去看半導體指數的年線，看 5 年均線：偏離度是很大的。即便今年到現在收平、不往下跌，明年無論怎樣它都可能去踩一下 5 年均線，踩下去差不多要跌 40%、50% 這個水平。當然，美國要選舉、台灣也要選舉，選舉前有可能再拉一小波，這種情況也很可能發生。但我自己的看法是：它肯定到了行情末端了。全球市場現在除了美股沒怎麼跌，其他都已經跌得稀里嘩啦，因為美股流動性最好，貝森特也好、川普也好，一直在維護這個市場。

Mr. Z：確實，台股其實已經有一些提前反應：像被動元件的國巨，已經跌了 40%、50%。那利率這邊呢？我看 Stanley Druckenmiller 的基金公佈 13F，都在部署對利率比較敏感的產業，像房屋、汽車。而現在的聯準會主席沃許，之前就在史丹利那邊工作，我相信史丹利一定知道一些別人不知道的東西。是不是可以理解成：利率基本上不會再高了，但也不太可能猛烈降息，因為猛烈降息就代表增長完蛋了？

挖掘機：宏觀我不太懂，但我自己的看法是：在這麼高的利率情況下再加息，可能性不大。但問題是，在這麼高的利率下，有可能某些環節坍塌了，導致衰退，然後降息。坍塌的就是我剛剛說的那部分：原來高高在上的那些，回到它該有的位置上，然後再降息，重新慢慢爬。我的設想是這麼一個情況。 我對 AI 產業不悲觀：整個市場上中下游所有的預期修正之後，每個公司、每個產業回到自己該有的位置，這個產業還是會健康往前發展的。只是現在的價格，不是一個好價格。

Mr. Z：懂。那大家該做什麼，還是迴歸那句話：沒事幹，不要亂點、不要亂買、不要亂賣，或者去把中國最近很屌的那部電影《牛來》多看個幾遍，身心也舒暢。那部片我覺得蠻屌的：它體現的是一種 AI 時代下的不完美，真的很好笑，爛到大家都要去看。

挖掘機：《牛來》現在票房應該差不多 1 億人民幣了。

Mr. Z：真的假的，我幾天前看還以為才兩三千萬，我連娛樂資訊都落後了。到底為什麼可以做得那麼爛，還可以上到中國大陸的電影院，這是我最百思不得其解的。好，市場就是這樣，美股市場永遠都會給你買入的機會，市場不給你機會，川普也會給你機會。最後預告一下：168X 之後想走一個新的方向，我要把它做成一檔亞洲科技界的康熙來了：行情好，我們認真聊行情；行情不好，大家來取暖、聊產業、聊有意思的事。計劃是每週一到週四，每天晚上七八點搞一集，每一集之後照樣出文章，影音放到 YouTube、Apple Podcasts 跟 Spotify，X 也會出文章。大家有想聽的嘉賓，歡迎私訊或留言。非常感謝挖掘機老師今天跟大家聊了這麼多，我們下集再會！

關於 168X

168X 是一個連接東方智慧與西方創新的對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人與太空科技，探索技術與資本如何重塑全世界，節目由 Mr. Z 主持

Website | X | YouTube | Apple Podcasts | Spotify | Substack