Herman：现在在是 1998 年，不是2000年，AI 泡沫还没来
发布日期：2026-09-01
8月27日晚，168X节目再次请到交易员Herman。上次对话是5月13日，彼时还在"乱买都会涨"的狂暴牛市之中；而这一次，Herman先是以市场第一批看空者的身份复盘空头逻辑，再给出他最近几周翻多的完整论证——一场两个半小时的访谈，把这一轮AI多空讲成了一个闭环：预期的收入，能不能justify预期的投入，而答案已经变了。
一、空头的逻辑：AI在系统性缺钱
Herman是6月初市场上第一批看空的人。空头的逻辑第一条：AI整体在系统性缺钱。CSP们开始大规模融资——7、8月投资级市场融了2,180亿美金，去年全年才800亿；而五年前上一轮数据中心周期融的债（5年期、7年期）正好撞上现在AI数据中心建设的再融资周期，跟Blackstone、Apollo那些基建资金抢的是同一个池子的钱。第二条路是融股：从CSP发订单到半导体扩产，上下游都在增发，连一年就能把扩产钱赚回来的海力士都发了ADR。
"我一直觉得资本市场不是一个估值的市场，它是一个供需的市场：有多少钱来买你这个资产，对上你这个资产有多少供应。供应端在增加，这就是看空的道理。"
而6月看空最重要的原因，是他判断Anthropic的ARR增速一定会掉下来。它一掉，市场就会质疑CSP的投入产出：今年投8,000亿、明年投1万亿，这1万亿对应要有多少收入才能justify？这是半导体和AI之间最核心的一笔账。一旦市场觉得不能，所有半导体都拿不到任何估值；一旦觉得能，估值就全部调回去。
二、为什么现在翻多：650亿利空砸下来，市场没有踩踏
最近几个星期反而更看多的原因，第一是资金面：momentum unwind（动量平仓）已经结束了。Anthropic 650亿的口径调整是一个很大的利空，但砸出来之后没有看到deleveraging、没有大规模的forced selling、波动率没有上升、CDX也没有往上跑，背景还是大量融资。这么大一个负面消息爆出来没有发生踩踏，代表市场的杠杆已经差不多出清了，没有连环爆的问题。
650亿这件事的本质，更多是口径调整而不是需求崩了。Anthropic顶着内部竞争、CSP分流、token降价这么多压力，增速也只是放缓，没有转负。它的ARR不能继续上升，是因为没有capacity、没有供应，不是没有需求——它在微软那边还有大量backlog的企业订单，根本没有算力去fulfill。至于为什么选这个时点调口径，可能有IPO前统一披露标准的原因，可能有先蹲低再跳高的原因，也可能就是供应到头了。
三、锚定Anthropic是错的：27%的算力在赚钱，另外70%正在被开发
更重要的是一个锚定问题。过去两年部署的总算力里，Anthropic加OpenAI两家只消耗了27%。它们确实是唯一能monetize的，但它们是从不到三成的算力里赚到钱的。当另外70%的算力也被开发出钱来，最核心的那笔账就变了：原来靠27%的算力去justify 1万亿的CapEx很难，现在整个池子都在出钱，这笔账就能算过来了。
微软明年算力保守增加40%，结果是自由现金流可能转正，enterprise端今年年底多出200多亿的收入——这个钱跟Anthropic的API调用没有关系，是它自己部署给企业赚的，开发的是更大的一块蛋糕。所以Anthropic的高增长神话要破，但问题从来不是整个AI要崩，而是锚定Anthropic、OpenAI这件事是错的。你要锚定的是整个算力池：进来的钱是变多还是变少。再给你一个数：DeepSeek的成本已经比Anthropic低很多了，margin还有80%。判断半导体，不买Anthropic：用卡能不能赚钱，这件事非常确定。
四、现在是1998年，不是2000年
跟空头最大的分歧：空头觉得现在是2000年，Herman觉得最差也是1998年。跟互联网那一轮最大的区别有两个。第一，互联网那轮是互相刷单：我打你的广告、你打我的广告，体系外的钱没有成规模地涌进体系内，Amazon讲电商故事时并没有真的拿到earning和cash。现在不是：OpenAI快要profitable，大量的钱从外面实实在在涌进来，CSP的enterprise AI端看到的盈利数据非常encouraging。
第二，2000年做forecast的全是小公司、新兴公司，头脑一热想怎么说就怎么说；现在做forecast的全是万亿级的、经历过2000年那一轮的TMT公司，历史track record非常好。Google、Amazon、Microsoft、Meta统一选择all in，这些人是前端最清楚看到AI数据的人，不可能把万亿公司的性命压在一家初创公司的故事上。Anthropic明天破产了，跟他们也没有关系，they can still thrive。
五、瓶颈是供给，不是需求：token需求的三分法
老黄这次财报会上最重要的一句话：产能利用率的约束，不是客户的demand，是supply。这是cross industry的，整个行业都是这样。token的需求分三部分：第一部分，替代你原来的工作；第二部分，被浪费掉的——为了打榜乱烧token、莫名其妙把整个code读一遍的那种；第三部分，去做原来做不到的事。现在发生的是：第二部分在减少，第一部分比率在增加，第三部分在慢慢探索、会越来越多。
这不是AI coding到头，这是token需求进入一个更健康的结构。大家原来以为AI像SaaS一样不要钱、像打车补贴一样随便烧，现在开始把钱花在刀刃上，这是好事不是坏事。
六、用卡赚钱非常确定：阿里2.2年回本，微软6个月回本
阿里的报告里明写，在美国2.2年回本，而阿里还不只卖token，它卖裸算力、直接租卡（bare metal）。DeepSeek的梁文锋说，如果我有钱能买到卡，我把钱全部变成卡。微软内部跑enterprise AI的ROI核算，是按6到10个月把一张卡赚回来算的：而卡能用多久？V100到今天还在用，2022年的A100释放出来，九成的价钱马上被订走。6个月回本，之后这张卡还能跑很多年。
GPU的现金成本，算上电、托管、维护，比市场愿意支付的租金低了一个数量级，这才是最本质的事情。
七、老黄的5,000亿基建局：把华尔街的钱请进场
老黄上个月跟Blackstone、Apollo、BlackRock这些私募巨头搞的5,000亿基建deal。基建融资一般是equity占两三成、剩下debt银行团堆出来，但传统标的是高速公路、风电，需求稳定、现金流可预测。GPU这套，work吗？
老黄的说法是：GPU的折旧摊销周期可以拉长，它是生产性资产，以后可以像汽车、飞机那样去融资。他干了这件事，一定会让泡沫变大，会让多得超出你想象的钱进场。类比中国房地产泡沫第一轮：房企拿自己的资本金进去盖房子，后来才把各种funding vehicle全部搞起来。我们今天还在拿自己的equity做CapEx的第一步——老黄等于是把门踢开了，让华尔街债的钱更方便地进来。唯一不能理解的是他为什么要做这件事：他的位置不可动摇，但等到他搭的融资vehicle爆掉的时候，就像当年的CDO一样，他一定会被万夫所指。
八、开源改变一切：CSP翻身，从打工仔变成新的庄家
最近最大的game changer是开源模型。想想CSP原来的处境：没有模型，只能把算力按卡租给两家头部Lab，人家拿着90%的margin往外卖；前端被两家模型厂压着，后端被存储厂坐地起价再剥一层，CSP被夹在中间做苦力。
现在不一样了。中国的开源模型把局面打开：千问和DeepSeek按方法论蒸馏，在法律上讲不清楚、就是合法；而这些模型一旦开放权重，微软在上面做post-training、或者再蒸馏一个自己的模型，完全没有法律问题。等于有人帮你把闭源模型的东西爬下来、蒸好了端给你，你改一改、炒一炒就能吃。CSP突然有模型了，整个拼图就满了：模型不会差很多的时候，模型公司拼不过CSP。
现在enterprise部署最多的开源模型就是千问。就在这两天，各大榜单被一个叫Ox Alpha的匿名马甲模型裸超，后来证实就是GLM 5.3 Flash：输入一百万token只要0.15美金、输出0.5美金，主打coding和agentic任务。Dario自己讲过，最终比的是两件事：谁炼出最好的模型，谁有最高效的推理。当token平权、模型平权发生之后，胜负就落到第二件事上：谁的算力多。而算力最多的，就是CSP。所以CSP的溢价权大增，还能反过来压上游：50美金一瓦我不接受了，我只出30到35。
九、存储成了市场公敌：87%的margin，你过分了
存储厂的模式，是靠涨价来涨margin和收入，不是靠扩产、不是靠产品迭代。股价要涨，就需要margin持续上涨的预期，但你现在87%了，还怎么往上？搞到90吗？你不能在整个CapEx投入里占一半：英伟达每一次都在迭代，人家margin也就30几；你不迭代光涨价，还占大头。
7月就讲过，真正威胁AI的两个东西：前端一个Anthropic，后端一个存储。而你们两个都是市场公敌：闭源跑赢开源，历史上就没怎么存在过；存储占比太高，压低了光的占比、GPU的占比，拉长了CSP的投入产出周期，所有人都有动力把你的价钱打下来。存储需求是不是无限的？是。但computing power的需求也是无限的，台积电的需求也是无限的，连英特尔的CPU现在都在加倍卖，人家都没涨价。无限的需求，不justify你收90%的margin。
真要配存储，宁配NAND、配闪迪：agent时代推理为主，每个agent都要数据、要NAND、要CPU调度，这条需求的确定性比DRAM更长、更稳。DRAM的margin见顶之后，估值只有往下，没有往上。
十、算力换存储：会分任务的人，不会被存储绑架
GPU和存储的作用，是可以互换的。人做一个项目，不是找一个爱因斯坦把整个项目干完，爱因斯坦也会犯错；是把任务拆成100个小任务，分给不同的团队，做完再汇总审查，这叫工程化。AI一样：我用Claude Code调Opus，一个任务拆给100多个agent去干，效果绝对比单模型强。
关键在这里：KV cache的消耗跟上下文长度是平方关系。拆成10个小任务，每个agent读的上下文变短，总消耗是开根号地往下降；代价是同时调了100个模型，GPU的需求上升。所以会分任务的人，可以用算力去替换存储；不会分任务的人，才会被存储绑架。这也是为什么存储的无限需求，撑不起它现在这个要价。
十一、补涨路线图：存储到顶之后，轮到光、CPU、功率
如果半导体到年底还要涨，逻辑上应该是这样：存储把margin一口气搞太高、很难再给估值之后，前面被它压着的这些人补涨：光、GPU、CPU、功率等等。光的逻辑是确定的：整体算力scale就要靠通信，光的比率提高是必然过程，只是有量产和供应的问题。功率半导体（Power Semi）要看三季度，它是跟着交付节奏来的，需求时间还没到，买早了要等。
大框架记住一句话：现在是token需求带动的半导体大缺货周期，大缺货周期里谁手上有产能谁赚钱，而最受益的，永远是追赶者。长鑫本来要破产的公司，现在赚成这样，就是缺货周期抬起来的。
十二、半导体世界的江湖：Apple为什么一定扶英特尔
不是台积电要废了，霸主地位不会动摇。但半导体世界错综复杂，是个江湖：江湖里真正的大哥不是晶圆厂，是后面那几个客户。台积电真正的先进制程，是Apple帮它调出来的，最先进的产能历来优先给Apple。但这一轮，台积电的大哥变成了英伟达：Apple有史以来第一次在自己的供应链上被人挑战，它是不能接受一个AI dominated的Fab的。所以Apple支持英特尔当backup。Google也一样：明年要1,100万片，台积电给600万片，还塞的是联发科MediaTek的现成产能，等于逼着Google把TPU的单下到联发科去；Google说那行，我去英特尔那边流片。
为什么英特尔的Foundry一定成功？晶圆厂的本质是一个数据包：把台积电的数据包塞进随便一个晶圆厂，良率就跟上去了。而数据包是跟客户一起调出来的，不是闭门造车。数据包在人的脑子里：台积电内部有派系，刘德音那一派被斗掉了，刘德音是柏克莱的，英特尔的陈立武也是柏克莱的，这些人投靠英特尔没有任何心理压力。所以英特尔拿到的是人，人就是数据包，这就是它良率爬得这么快的原因。
十三、英特尔的账：晶圆厂被估成0，两倍PB值2,500亿
短期是sentiment炒出来的，但这家公司的fundamental没有问题，甚至便宜：市场给它的预期里连CPU涨价都没怎么算，现在国内CPU已经加倍在卖，把涨价算进去，明年EPS轻松到6块。更重要的是晶圆厂：去年底账上1,050亿的资产，今年再投150到200亿，明年底就是1,250到1,300亿的晶圆厂资产。两倍PB就是2,500亿，三倍PB是4,000亿，而市场现在给这块的估值是0。
它还有先进封装，还可能跟TeraFab一起做存储，这些都是市场没有pricing的明牌。所以sentiment会让它跌，跌就跌，但从价值角度，它是一个下面有底的安全资产。
十四、不要小看马哥：TeraFab、Grok与算力平权
TeraFab缺钱，投晶圆厂是要真金白银的，马哥没有那么多cash。但TeraFab确实想跟英特尔合作做存储：英特尔的存储底子很强，当年海力士的大连厂就是英特尔卖出去的。钱哪里来我不知道，但马哥经常能把钱变出来，这个事情不可以赌他变不出来。
Grok变强是两个原因：第一，SpaceX快速部署算力、组算力集群的能力是真的强，Google去年能炼出模型靠的就是算力平权、暴力计算，SpaceX有同样的能力；第二，它有Cursor，有前端流量，就有大量post-training的数据。有算力、有数据，模型变好只是时间问题。综合能力现在应该还不如GLM，但进步非常快，而且便宜。如果它跌到1万亿，which I think possible，我觉得是可以进的。在硅谷，最忌讳的就是跟马哥作对。
十五、神族与虫族：token用不满的人，就是先被淘汰的人
这句话不好听：如果你发觉你的生活和工作里用不了很多token，你就是要被淘汰的那个人。给你一个200美金的Claude Code Max，你一个星期都用不满，说明你的工作太简单、连延伸的需求都没有，你的工作一定会被AI取代。
给你一个reference：过去三个月写了45万行交易系统代码；原来在深圳的整个团队，20个人，一年写6万行。45万行意味着一个professional的交易团队干一年到一年半的活，而且交易是不能容错的：现在一秒钟并发一两千笔单、1.7毫秒内全部完成，运行以来zero bug。
需求的深度是指数级的。让AI接一个交易所API下单，10分钟做完；但要把下单从2毫秒优化到1.7毫秒，那0.3毫秒，要调一堆云、对时钟、做内网安全，投入的token是1,000倍。高频交易里2毫秒就是0，一点价值没有：你没有那0.3毫秒的需求，你永远不懂。说AI coding到头的人，肯定是没用够AI：AI取代的是码农，成就的是程序员。最早的编程是汇编，后来是C，现在的编程语言是英语：比的是脑子里的know-how。AI取代的其实是组织架构：不再需要前端、后端、产品、测试，只需要一个会调用AI的人。以后这个世界只有神族和虫族：0.1%的人，用掉99%的token。
十六、Microsoft凭什么卖得比GPT贵：有meter的人赢
很多公司现在的困惑是：token烧了很多，产出说不出来。其实产出是有的，原来程序员一天干六个小时的活，现在十分钟干完，剩下的时间老板看不到而已。但这暴露了模型厂的通病：你只解决了investment，客户看不到return。
Microsoft的enterprise AI凭什么能卖得比GPT本身还贵？因为它有meter。跨境电商在Amazon上投了多少token做优化、提高了多少销售、AI客服减少了多少退货，全都有数据，API一接就看得到。R和I连在一起，客户看到ROI，这个投入就是persistent的、一路往前不回头的。这就是为什么微软的AI agent业务做都做不过来，今年enterprise AI相关收入已经是几百亿美金的量级；也是为什么微软、Amazon敢无限投入，they don't care，因为它们看到的是客户ROI的数据。你想在这个时点看空整体AI、觉得现在是2000年？No way。
十七、医疗的台积电：AI筛药再快，都得过药明康德的管线
AI的本质是什么？最早的强化学习、深度学习，就是大规模并行计算、在海量数据里找规律：coding和对话都是额外开发出来的能力，医疗、军事、交易这些才是它最ideal的场景。AI筛DNA会快非常多，但你要算一笔账：筛选只占新药成本的5%，药检占95%。筛得再快，都得过临床管线，而药明康德就是药里面的台积电，没有人能在成本上打赢它：同一个case，中国和美国的成本差20倍，中国做完药检再去美国还能走快速通道。AI会让整个新药开发提速，95%的成本也会下降，个性化医疗会大爆发：但所有管线，都得从它那里过。
十八、AI是经济的癌症：真正的泡沫还没来，来的时候涨到你不敢认
周期什么时候结束？有一个不太好听的理论：AI是经济的癌症。癌症的特点是吸收养分的能力太强，把全身的养分都吸走。AI的ROI太高了：微软买一张卡6到10个月回本，它在乎利率是10%还是15%吗？不在乎。但别人在乎：星巴克开一家店要规划十几年回本，市场上就这点钱，全被AI吸走了，实体经济拿不到钱。把AI刨掉，美国现在就是衰退。
泡沫现在流错了地方：星巴克36倍的forward PE，英伟达12倍。泡沫在沃尔玛和星巴克身上，还没挤到半导体上来，你何来的做空？市场现在把CSP当周期性行业定价，因为它现金流是负的；等后年现金流全面转正、市场realize半导体需求不是周期性的那一天，会产生一个巨大的资产泡沫，涨到你眼睛都不敢认。所以现在是1998年：这轮跌完是98年，你看看99年、2000年长成什么样，六亲不认。
真正的终局有两种。第一种，实体经济真的垮掉：严重失业，碳基没有消费，硅基的消费最终也依赖碳基。每一次产业革命都要替代旧产业，AI把文职替代掉，这些人去哪里，是1848年式的问题。第二种，民主党上台，给AI做化疗：加一堆限制，或者给每个人发营养剂。真正的债务风险不是CSP的CDS上升，而是它们的融资需求把债务成本顶上去之后，挤兑效应让别人用不到钱。但again，这些都是三期四期的事，现在是一期二期，It's not today。
十九、币圈的冷水：定价权在币安，做市商正在被杀
币圈的定价方式，99%在交易所，不在链上，任何一个币的定价权都在币安。而交易所里的资金正在被币股分流：以前随便一个小币日交易量上10亿很常见，现在几乎没有，几千万就算大的。做市商都在被杀：高频吃一单，原来赚100美金，现在只剩25，这还是行情最好的这几天。你看到它在涨，但挂单不多、没有深度，是干拉：交易所自己把做市商拉爆，没有人fomo进来。做市商哪天不挂单了，我们吃单的也就走了，这个要小心。
四年周期这件事同意，减半的重要性确实没了；但"牛市一定会来"，I'm not sure。看好要有背后的原因：链上冷清的时候看好，前提是钱还一样多；现在钱在被引出这个市场，这就不一样了。short run你要先回答一个问题：钱从哪里来。至于Hyperliquid，一分钱也不会放在那里交易：它下单要几百毫秒，中心化处理完事后上链，成交前还要先看一眼币安的价格再决定给不给你成交——选择性成交。
二十、给散户：别跟量化机器人作对，别在底部买杠杆ETF
第一，不要trade on market，不要跟量化机器人作对：你觉得你手感很牛，大数据统计出来并不是。现在有AI了，把你过去所有的交易记录丢给AI看一看，赚钱亏钱一目了然。投大趋势，别做刁钻的短线。650亿那天明知道是假利空，还是忍不住一键减仓，卖对了又怎么样，老干这种事最后就是五五开，没有意义。
第二，切记不要在底部买两倍杠杆ETF：底部波动率大，一天上一天下，两倍杠杆等于杠杆买股票再加做空波动率，来回损耗把本金磨光。杠杆ETF只有在单边直线拉升、波动率收敛的时候才能买。想买海力士为什么不直接去买000660？
第三，说个不装的思路：Nancy Pelosi买的票，你至少知道民主党党内对它并不敌对反感；BE又是共和党这边支持的，等于两党都没有政治阻力。政治上的风险被排除，需求端又是数据中心的电力刚需，那就无脑买了。还有一个deleveraging时期的技巧：市场无脑砸盘的时候，业绩最好的公司是最后被卖的，看它财报暴涨那天的力度——英特尔涨13%、BE涨20%、AEHR涨50%，deleveraging一结束，闭着眼睛买回来。
结语
一场访谈两个半小时，Herman把这一轮的多空讲成了一个完整的闭环：空头的论据是他6月第一批想出来的，翻多的理由是他自己重新算出来的账。这笔账的核心就一条：预期的收入能不能justify预期的投入，而答案已经变了——锚定Anthropic是错的，另外70%的算力正在被开发出钱；瓶颈在供给不在需求，用卡赚钱非常确定。所以现在是1998年：真正的AI泡沫还没来，等市场realize半导体不是周期股的那一天，涨到你不敢认。至于每一个人，就一句话：token用得满不满，决定你站在神族还是虫族那一边！
转自：168X_Fortune（访谈实录整理，仅供学习交流）