AI越强,英伟达反而越便宜?接近5%的美债收益率,正在重写整场牛市

今天，9月22日，市场同时给出了几个看起来互相矛盾的信号。

一边是人工智能继续火热。Meta推出的新AI助手Muse冲到美国苹果和Google应用商店免费榜第一，上线不到两周，在美国和加拿大已经获得大约280万次下载，Meta股价此前一天大涨11%，整个半导体板块也随之反弹。

另一边，作为这轮AI浪潮最核心的公司，英伟达的估值却正在不断下降。它现在的估值已经接近十多年来最低水平，大约只有2025年的一半，今年5月份市场还愿意给它超过25倍的预期盈利估值。

与此同时，美国10年期国债收益率仍然在接近5%的位置徘徊。

更有意思的是，AI融资并没有被高利率吓退。软银准备进行一笔可能成为全球历史上最大规模之一的垃圾债发行，初步认购需求超过200亿美元。

所以今天真正值得讨论的不是：

AI还会不会继续增长？

而是一个更加重要的问题：

为什么AI越成功，市场反而越来越不愿意给AI龙头高估值？

我认为答案是：

这轮AI牛市正在进入第二阶段。

第一阶段，市场交易的是稀缺性。

谁有GPU，谁有模型，谁有算力，谁就涨。

第二阶段，市场开始交易的是资本回报率。

谁来付钱？

融资成本是多少？

毛利率能不能守住？

这些几千亿美元的AI资本开支，最后到底能够转化成多少现金流？

换句话说：

市场已经不再满足于“AI会改变世界”。

现在市场开始问：

改变世界以后，到底谁赚钱？赚多少？要等多久？

正文:

先从今天最反常识的一件事情说起。

英伟达的基本逻辑并没有突然崩掉。

数据中心还在建。

大型科技公司仍然在投资算力。

AI应用也仍然不断出现。

Meta的新AI助手Muse甚至成为一个非常具体的例子。

但是英伟达的估值，却已经掉到了十多年最低附近。

这两件事情完全可以同时成立。

很多投资者容易把股票估值理解成一个简单逻辑：

公司增长越快，股票就应该越贵。

其实不对。

股票价格至少取决于三个东西。

未来赚多少钱。

这些利润能够维持多久。

以及这些未来利润今天应该打多少折。

第三个东西，就是discount rate，折现率。

这也是为什么接近5%的美国10年期国债收益率，对今天的股票市场如此重要。

假设一家公司的未来利润完全没有变化。

如果市场过去用6%的折现率给它估值，现在改成9%，今天的合理价格也会明显下降。

所以一家公司的收入可以继续高速增长。

利润也可以继续增长。

但是它的市盈率仍然可以不断下降。

这并不矛盾。

这就是现在英伟达身上正在发生的事情。

市场不是在说：

AI结束了。

市场更像是在说：

我们已经相信AI会增长，所以接下来请证明这种增长能够长期维持今天这种利润率。

这就是完全不同的问题了。

英伟达过去最惊人的地方，不只是收入增长。

更重要的是它同时拥有极高增长和极高利润率。

这在大型硬件公司里面其实非常罕见。

但是今天市场开始担心的，恰恰就是第二部分。

利润率。

为什么？

因为竞争开始真正进入。

过去大型科技公司没有太多选择。

要训练最先进的模型，要建设大规模数据中心，英伟达GPU几乎是最直接的选择。

但现在情况正在变化。

Meta在开发自己的AI芯片。

Alphabet早就拥有自己的TPU。

Amazon也在开发自己的加速器。

阿里巴巴今天也宣布推出自己称为中国最强的AI芯片。

也就是说：

英伟达面对的不只是AMD这样的传统芯片竞争对手。

它最大的客户，本身也正在变成潜在竞争者。

这个变化非常重要。

因为一家公司的收入继续增长，并不意味着它的经济护城河一定继续扩大。

假设未来全球AI算力需求增长50%。

但是大型客户自己的芯片同时拿走越来越多市场份额。

那么英伟达当然仍然可以增长。

但它的定价能力可能下降。

而股票市场真正给高估值的，往往不是增长本身。

而是：

增长加上定价权。

增长加上高利润率。

增长加上很难复制的竞争优势。

所以今天英伟达估值下降，真正告诉我们的不是：

AI投资者突然变悲观。

而是市场开始把两个问题分开了。

AI产业会不会继续增长？

大概率会。

英伟达还能不能永远拥有过去几年那种异常高的经济利润？

这个问题开始出现分歧。

这就是AI投资从第一阶段进入第二阶段最明显的信号。

而Meta的新AI助手Muse，恰恰从另外一个方向说明了同一件事情。

Muse上线不到两周，已经冲到美国Apple App Store和Google Play免费应用第一。

美国和加拿大下载量达到大约280万。

更重要的是，Meta股价此前一天上涨11%。

为什么市场对一个AI助手反应这么大？

因为今天整个AI产业最缺的东西，已经不是模型演示。

也不是benchmark。

甚至不是GPU订单。

而是：

终端需求的证据。

过去几年，AI资本开支先走在前面。

数据中心先建。

芯片先买。

电力先申请。

服务器先采购。

但是最终所有这些投资必须有人买单。

企业要买AI服务。

消费者要使用AI产品。

广告主愿意多花钱。

商家愿意付佣金。

软件公司能够提高ARPU。

否则资本开支只能永远停留在资本开支。

所以Muse的重要性，并不是它已经证明Meta一定能够赚很多钱。

280万下载当然远远不能证明长期商业模式。

排行榜第一也不等于用户一年以后仍然会使用。

但是它至少提供了市场现在最想看到的一种信号：

AI开始从基础设施进入消费者日常行为。

Muse不是单纯让用户问问题。

它试图帮助用户管理日历、个人财务、健康信息、购物、Facebook Marketplace，甚至寻找信用卡和价格优惠。

也就是说，AI正在从：

“帮我写一封邮件”

慢慢向：

“替我完成一个经济行为”

移动。

这两种AI的价值完全不同。

如果AI只是生成文字，那么商业模式主要是订阅。

但如果AI开始购物、比价、预订、管理资产、处理广告、帮助商户销售，那么它就开始进入交易。

而谁控制交易入口，谁就可能获得真正的经济租金。

这也是为什么Amazon很快开始限制Muse访问自己的零售网站。

表面上看，这只是两个科技公司的产品摩擦。

实际上背后是一个非常大的问题：

未来消费者究竟是通过Amazon购物，

还是通过一个AI代理购物？

如果AI助手替你比较所有平台的价格，再决定去哪里买东西，传统平台的流量控制权就会下降。

所以真正的下一场AI战争，很可能不只是：

谁的模型IQ更高。

而是：

谁控制消费者做决定之前的那一秒。

这也是为什么Meta上涨，能够反过来推动芯片股上涨。

如果消费者真的开始使用AI应用，那么数据中心投资就更容易获得经济解释。

这形成了一条完整链条：

消费者使用AI。

平台获得收入。

平台增加算力需求。

数据中心继续建设。

GPU继续销售。

电力继续投资。

所以一个AI App排行榜，最终甚至可以影响半导体估值。

这就是现在资本市场最大的特点。

不同资产看起来完全不一样。

实际上越来越依赖同一个底层变量。

AI。

这也是今天另外一个非常值得注意的风险：

所谓“分散投资”，正在变得越来越不分散。

从ChatGPT在2022年11月推出以后，标普500指数累计上涨大约93%，创造了大约33万亿美元新增市值。

但其中接近四分之三的增长，是由大约20家公司贡献的，而其中多数都和AI高度相关。

英伟达一家公司，大约贡献了这段时间标普500上涨的16%。

这意味着什么？

意味着今天很多普通投资者认为自己买的是美国经济。

实际上买的是一个高度浓缩的AI组合。

你买标普500。

里面最大的公司和AI有关。

你买科技基金。

当然还是AI。

你买增长基金。

AI权重更高。

但真正值得担心的还不只是股票。

AI已经开始进入信用市场。

今天软银正在推进的一笔大型高收益债融资，获得了超过200亿美元的初步投资需求。

为什么这件事情特别重要？

因为它证明了一点：

高利率并没有阻止资金继续涌向AI。

这可能是今天整个市场最值得思考的矛盾。

美联储上周刚刚加息。

长期国债收益率接近5%。

高收益债的融资成本当然更高。

但AI相关融资仍然能够吸引大量资本。

也就是说：

高利率正在改变AI融资的价格。

但暂时还没有切断AI融资的数量。

这两件事情差别非常大。

如果利率上涨以后，AI公司突然融不到钱，那么AI投资周期可能迅速停止。

但现在发生的是另外一种情况。

钱还是有。

只是更贵。

那么问题就变成：

谁能够承受更贵的钱？

答案当然不是所有公司。

现金流非常强的大型科技企业，比如Meta、Alphabet、Microsoft这些公司，可以靠自己产生的现金继续投资。

它们对利率没有那么敏感。

但对于需要不断融资建设数据中心、购买服务器、扩张基础设施的公司来说，情况完全不同。

以前资本成本5%。

现在可能8%、9%，甚至更高。

项目本身没有变化。

但是股东剩下的回报已经完全不同。

所以未来AI行业真正的分化，可能不是：

AI公司和非AI公司。

而是：

可以自己融资的AI公司，和必须依赖资本市场融资的AI公司。

高利率不会自动杀死AI。

它会首先杀死资本效率最低的AI项目。

这其实是健康的。

因为过去两年AI资本太充足的时候，市场问的是：

这个项目有没有增长？

以后市场会越来越问：

这个项目的IRR是多少？

内部收益率多少？

什么时候实现正现金流？

需要融资几轮？

如果利率维持高位两年，还活得下来吗？

这就是为什么现在的AI牛市和2023、2024年已经完全不一样。

而这里又出现了一个非常有意思的反馈循环。

很多人会认为：

AI越成功，对科技股越好。

长期来看当然可能如此。

但是在今天这个宏观环境里面，AI越成功，短期未必只带来好消息。

因为AI越成功，就意味着：

更多数据中心。

更多芯片。

更多电力。

更多建筑。

更多资本开支。

更多公司债。

更多投资需求。

经济活动更强。

然后呢？

美联储就更难降息。

这就是一个非常反直觉的逻辑：

AI增长本身，可能成为压低AI股票估值的原因。

企业盈利提高，理论上利好股票。

但同时投资需求增强，经济更有韧性，利率下降更慢。

未来利润增加。

折现率同时增加。

股票价格最后取决于谁赢。

这正好解释了为什么今天英伟达的基本面可以仍然非常强，但估值越来越低。

市场实际上同时在交易两个东西。

分子：

未来利润。

分母：

资金成本。

而过去几个月，分母变得越来越重要。

这就把我们带到今天另一个非常值得研究的问题。

为什么美国10年期国债收益率会接近5%？

最近市场有一个非常流行的解释：

美国政府债务太多。

财政赤字太大。

国债供给越来越多。

所以投资者要求更高收益率。

这个逻辑当然不是完全错误。

美国财政状况肯定是长期风险。

但是一个最新的研究提出了一个非常有意思的反驳。

它观察过去几年美国长期国债收益率的变化以后发现：

很多最明显的长期收益率上升，实际上集中发生在两个时间窗口。

第一，非农就业数据公布的时候。

第二，美联储重要官员讲话的时候。

为什么这个结果非常重要？

因为如果10年期国债收益率主要是因为政府债务增加，那么真正推动收益率变化的应该是财政新闻。

预算。

国债发行。

赤字预测。

政府支出。

但是研究发现，长期利率很多重要变化，却发生在就业数据和央行讲话附近。

这意味着市场可能主要在重新判断另外一个东西：

未来十年，美联储平均会把短期利率放在哪里。

这个概念非常重要。

很多人把10年期国债理解成一个神秘的长期利率。

其实你可以把它简单理解成：

未来很多个短期利率，加上期限风险补偿。

所以如果市场过去认为：

未来十年，美联储平均政策利率大约2.5%。

现在认为可能要3.5%。

即使今天没有任何新的财政危机，

10年期国债收益率也可以明显上升。

这意味着真正的问题可能不是：

美国欠债太多，所以10年期收益率为什么接近5%。

而是：

为什么市场认为美联储未来很多年的平均利率，都可能比疫情前高？

这才是今天最大的宏观问题。

答案现在没有共识。

可能是通胀结构发生变化。

可能是投资需求更强。

可能是AI资本开支。

可能是全球供应链效率下降。

可能是关税。

可能是战争。

也可能这些因素同时存在。

但是今天有两组数据非常值得放在一起看。

第一组，是油。

今天国际油价出现明显下跌。

布伦特原油重新跌破每桶100美元。

原因包括沙特希望恢复一条重要输油管道，以及市场重新出现霍尔木兹海峡可能恢复通航的希望。

油价下降以后，债券收益率也出现一些回落。

这个市场反应非常合理。

油价下降。

通胀风险下降。

美联储加息压力下降。

债券上涨。

收益率下降。

这是一阶反应。

但是问题在于：

原油价格正在下降，并不意味着能源冲击已经结束。

因为真正进入消费者价格的，并不只有一桶原油多少钱。

还有运输。

保险。

航线。

柴油。

港口。

集装箱。

这就是今天第二组非常惊人的数据。

在伊朗战争和红海风险影响下，目前全球超大型油轮的租金已经出现历史上极其罕见的水平。

去年这些大型油轮平均每天大约赚5.8万美元。

现在，从波斯湾运油到亚洲的部分超大型油轮，每天收入已经超过120万美元。

不是12万。

是120万。

另外一些Suezmax油轮，每天收入也已经超过30万美元。

为什么？

因为霍尔木兹海峡风险上升以后，船舶供给突然变得极其稀缺。

风险更高。

航线改变。

保险上涨。

大型船不足。

于是货主开始把原来一艘大船装的货，拆到两艘、三艘更小的船上。

结果价格上涨从最大的VLCC一路传导到中型油轮，甚至开始影响成品油船。

所以今天你看到的情况非常有意思。

屏幕上的油价在跌。

真实世界里面运输油的成本却仍然非常高。

这两件事情完全可以同时发生。

而且集装箱运输也出现类似现象。

上海集装箱运价指数已经连续八周上涨，达到2024年7月以来最高水平。

上海到洛杉矶一个40英尺集装箱的现货价格，已经升到大约7712美元，是2022年6月以来最高。

上海到纽约更高。

大约10394美元。

相比2月中旬，也就是美国和伊朗冲突爆发之前，已经超过三倍。

这就是为什么我认为现在只看原油现货价格，会低估真正的通胀风险。

假设油价今天从105美元跌到98美元。

市场立刻说：

太好了，能源通胀下降。

但是一家美国零售商三个月以后收到的中国商品，运输成本可能已经翻倍。

一家欧洲炼油厂进口原油的时候，船费可能已经大幅上涨。

一家制造企业买机器的时候，集装箱和保险费用都增加。

这些成本不会今天晚上出现在CPI里面。

它们要经过几个月才慢慢传导。

所以今天债券市场真正面临的风险，不只是headline inflation。

而是：

物流通胀正在变成滞后变量。

这也是为什么油价今天下跌以后，美债收益率下降，并不代表通胀问题已经结束。

市场今天交易的是：

霍尔木兹可能开放。

但三个月以后企业利润表里面反映的，可能是过去几个月积累下来的物流成本。

谁受益？

油轮公司。

航运公司。

拥有紧缺运输能力的企业。

谁承担成本？

进口商。

低利润率制造企业。

零售商。

航空公司。

最终还有消费者。

这也是一个非常典型的一阶和二阶影响区别。

一阶影响：

油价跌了。

风险资产松一口气。

二阶影响：

运输系统已经遭到扰动。

费用仍然很高。

三阶影响：

企业开始提价。

利润率受到挤压。

美联储发现通胀下降得没有市场想象中快。

然后利率继续高。

最后，又回到英伟达估值。

这就是今天所有这些看起来毫无关系的新闻真正连接起来的地方。

战争影响航运。

航运影响通胀。

通胀影响美联储。

美联储影响10年期国债收益率。

国债收益率影响科技股估值。

而AI资本开支本身又在支撑经济和资本需求。

于是形成了一个非常复杂的循环。

还有另外一个今天很容易被忽视的因素。

美国企业正在收到此前关税退款。

今年2月，美国最高法院否定了特朗普政府相当一部分关税措施以后，启动了大规模退款。

涉及此前征收的关税大约1660亿美元。

而从企业得到这些钱以后的行为来看，它们并不是全部拿去消费。

有的增加现金储备。

有的发奖金。

有的投入研发。

这个事情为什么值得关注？

因为美联储现在正在做一件事情：

收紧金融条件。

提高资金成本。

希望经济活动慢一点。

但是同时，企业资产负债表却获得了部分现金回流。

AI公司继续投资。

消费者AI应用继续扩张。

资本市场仍然愿意购买大规模AI债券。

于是货币政策传导就没有想象中那么简单。

提高利率，不代表所有需求马上下降。

这也是今天美国经济最大的谜题之一。

为什么利率已经这么高，经济仍然这么有韧性？

因为“利率”只是一个力量。

它同时面对很多反方向力量。

财政。

资本开支。

企业现金。

AI投资。

战争。

供应链。

这些东西一起决定最终经济结果。

所以，如果我们把今天所有信息放在一起，我认为市场正在进入一个非常重要的新阶段。

过去两年，AI股票最重要的问题是：

增长够不够快？

接下来两年，更重要的问题可能变成：

增长能不能覆盖资本成本？

这两句话差别非常大。

假设一家公司收入每年增长30%。

看起来非常好。

但它为了获得这30%增长，每年必须投入50%的资本。

而融资成本又从4%变成9%。

那么股东最后得到的经济回报，可能并不高。

反过来。

另一家公司收入只增长15%。

但几乎不需要额外资本。

拥有巨大的自由现金流。

客户粘性很高。

那么在高利率时代，它可能反而更值钱。

所以我觉得未来AI投资，最重要的不是继续寻找最多的“AI概念”。

而是区分四类公司。

第一类是卖稀缺基础设施的人。

英伟达仍然属于这里。

第二类是能够证明AI应用有真实用户的人。

Meta今天开始得到市场奖励。

第三类是需要不断借钱才能维持AI扩张的人。

这里未来会出现最大的信用分化。

第四类，是表面和AI没有直接关系，但正在为AI承担基础设施成本的人。

电力。

公用事业。

数据中心。

建筑。

铜。

网络设备。

甚至航运和物流。

因为整个AI系统最终必须落在物理世界里面。

而高利率时代，物理世界的成本重新变得重要。

那么市场现在已经反映了什么？

我认为至少已经反映了两个东西。

第一，AI不会消失。

如果市场真的认为AI资本开支即将崩溃，软银很难获得超过200亿美元的初步债券需求。

Meta一个AI应用的成功，也不会让整个半导体板块明显反弹。

第二，高利率也不会马上消失。

10年期国债收益率接近5%，本身就在告诉你，市场已经放弃了快速回到疫情前低利率世界的幻想。

真正可能还没有完全定价的，是这两个东西同时存在意味着什么。

AI繁荣和高利率，可能不是互相排斥，而是互相强化。

AI投资越强。

经济越有韧性。

资本需求越大。

美联储越难快速降息。

利率越高。

投资者对AI项目的回报要求越高。

于是行业内部竞争越激烈。

利润率越重要。

最后，真正拥有现金流和定价权的企业脱颖而出。

如果这个逻辑成立，那么未来AI行情最大的特征不会是：

整个板块一起上涨。

而会是：

极端分化。

而这也给出了今天英伟达估值的另一种解释。

低估值不一定代表市场判断正确。

它可能意味着市场太悲观。

如果未来AI资本开支继续高速增长，英伟达利润率稳定，大客户自研芯片始终无法真正替代GPU生态，那么现在的估值当然可能重新扩张。

这是最强的多头逻辑。

但反过来，如果客户自研芯片份额越来越高，组件成本继续上升，AI资本开支开始受到融资成本限制，那么今天较低的估值也可能不是便宜。

它只是市场提前反映利润率正常化。

这就是为什么今天最危险的结论，是简单说：

英伟达市盈率低，所以便宜。

或者：

英伟达估值下降，所以AI泡沫破裂。

两种说法都太简单。

真正的问题应该是：

这个估值里面到底已经反映了多少利润率下降？

多少资本开支放缓？

多少竞争？

多少利率风险？

未来实际发生的结果，又会不会比这些预期更好？

股票真正赚的钱，从来不是公司“很好”。

而是公司实际结果比市场已经预期的更好。

最后，未来几周我觉得有几个变量特别值得盯。

英伟达最重要的不是再看一个收入数字，而是利润率能不能稳定，以及大型客户自己的AI芯片到底能够拿走多少真实工作负载。

Meta最重要的不是Muse下载量，而是30天以后用户还剩多少，以及它能不能进入广告、电商、支付这些真正能够产生现金流的场景。

债券市场最重要的，是接下来非农数据和美联储官员讲话以后，长期收益率怎么反应。如果新的研究是对的，那么每一次就业和政策预期变化，都会继续成为科技股估值的重要变量。

能源市场最重要的，则不是今天布伦特98美元还是102美元。

而是霍尔木兹、红海和主要港口的运输成本到底什么时候真正恢复正常。

如果油轮和集装箱运价快速下降，那么这一轮供应冲击的二阶通胀会比担心的小。

如果油价下降，但运费持续高企，那就完全是另一回事。

因为那意味着：

市场看到的是能源价格缓和。

企业看到的却仍然是成本上涨。

这两者之间的时间差，可能就是下一阶段债券和股票市场最大的预期差。

总结:

今天市场最有意思的地方，不是AI上涨，也不是油价下跌，更不是10年期美债接近5%。

而是这些事情正在同时发生。

Meta的新AI产品爆发，证明终端需求仍然存在。

软银的大规模债券融资得到超过200亿美元初步需求，证明资本仍然愿意押注AI。

但是英伟达估值却跌到十多年最低附近。

这说明市场并没有放弃AI。

市场只是开始提高标准。

过去只要能够证明：

AI会增长。

就够了。

现在你必须证明：

增长能够转化成利润。

利润能够抵消资本成本。

利润率不会被竞争侵蚀。

而且这些现金流值得投资者等待。

与此同时，原油价格虽然因为霍尔木兹缓和希望而下跌，但油轮和集装箱运价仍然处在极端高位。

这意味着供应链冲击可能继续通过企业成本和通胀，延长高利率周期。

所以接下来真正应该盯的，不只是AI模型又变聪明多少。

而是一个更加传统、也更加残酷的问题：

当10年期美债接近5%，资本终于重新有价格以后，谁的AI能够真正创造超过这个价格的回报？

第一阶段的AI牛市，奖励的是想象力。

第二阶段，可能奖励的是现金流。

而这个转换，才刚刚开始

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