最近在一档播客节目里，芝加哥交易和做市 公司DRW的创始人兼首席执行官 Don Wilson 提出一个惊人观点： 未来十年，全世 界在GPU上的花费，可能 会超过石油 。 【1】 乍一听，有点像科幻小说，但细想之下，并非没有道理。人工智能训练需要庞大的算力，而算力的核心资源就是GPU。今天的 H100 显卡，单价已经高达2 万美元以上，不少企业甚至要通过"抢货"才能拿到货源。就像石油驱动了20世纪的工业文明，GPU 可能正在成为21世纪的"燃料"。 这让我想到一个类比。石油是一种可以长期储存的资源，储存成本相对低；而 GPU 像是一种会贬值的"生鲜产品"，过几年就落伍。想象一下，如果菜市场 的土豆也有期货合约，你今天锁定未来三年的土豆价格，但明年土豆品种升级，口感更好、产量更大，你手里合约的价值可能就大幅缩水。GPU 金融化的 问题就在于此，它不是"黑金"，更像"土豆"，新旧更替的速度太快。 然而，市场的逻辑往往不会因为这些风险而停下脚步。对投机者来说，波动本身就是机会。就像美国有上百只比特币相关ETF，一些投机性极强的GPU产品 上市只是时间问题。到那时，我们或许会看到"算力指数期货"、"AI芯片ETF"， ...

要理解今天的AI热潮，我们不妨先看一个美国小镇的故事。美国北达科他州有个地方叫Ellendale，常住人口才一千来人。镇上原本的标志性建筑是教堂和粮 仓，如今却多了一座正在建设中的庞然大物：号称能耗和规模比肩十个沃尔玛超市的AI数据中心，总投资高达150亿美元【1】。这个数字是什么概念？大约 等于该州全年GDP的四分之一。换句话说，当地人辛辛苦苦一年种的粮、卖的牛，全加起来，也比不上这一个数据中心的造价。于是，镇上原本平静的生活 突然和全球AI浪潮绑在了一起。对他们来说，这是"天堂"还是"鬼城"的前奏，谁也说不准。 这正是AI投资的写照：前景看似无限，账本却未必划算。根据贝恩咨询的估算，到2030年，要想把今天的AI基建投资收回来， 全球AI行业需要创造2万亿美 元的年收入 。这是个什么概念？相当于苹果、微软、谷歌、亚马逊、Meta和英伟达六家公司2024年的营收总和，还要再多一点。而摩根士丹利的测算显 示， 去年整个AI产业的收入不过区区450亿美元 。收入和投资之间，差着几十倍的鸿沟。这就像你开了家奶茶店，日营业额130万，但先租了个一年要交 600万房租的铺子。这种商业模式能玩得转么？相信每个投资者有自 ...

过去几十年，中国经济腾飞的秘密是什么？ 关于这个问题的答案，众说纷纭。比较主流的观点之一是：中国经济的发展故事就是一部" 储蓄的奇迹 "。从上世纪八十年代一个普通的发展中国家，到如 今成为世界制造业和出口大国，中国靠的是一种"高储蓄—高投资"的发展模式【1】。道理不复杂：老百姓少消费、多存钱，政府和企业就能拿到足够的资 金搞投资。修路、建桥、盖厂房，GDP自然飞速增长。 这个模式在头二十年确实管用。从九十年代到2000年代，中国GDP年均增速超过10%，而居民收入也以每年6-7%的速度上涨。虽然收入增速比不上 GDP，但在老百姓眼里，口袋确实鼓了不少【1】。就像一个家庭，父母拼命加班挣钱，把大部分钱拿去买房子、装修，孩子的零花钱增加虽然是小头，但 还是比过去多很多，所以短期内也能接受。 问题是，这种模式一旦走到尽头，副作用就会慢慢显现。 储蓄率过高，意味着消费不足，结果是产能必须靠出口来消化 。2007年前后，中国的经常账户 顺差一度达到GDP的10%【1】。这在经济史上非常少见。换句话说，中国生产得比消费得多得多，于是把多余的产能卖到海外。美国和欧洲的消费者成 了"平衡器"，买下了中国的货，也承担了由此带来 ...

在资本市场上，投资者的心态往往复杂又矛盾。2025年的一个鲜明例子是：全球资金继续涌入美股，但同时又拼命对冲美元风险。换句话说，大家愿意买 苹果、微软和英伟达，却不愿意顺带持有美元。 这种"爱股厌币"的现象，背后折射的不是投资逻辑的错乱，而是对美国财政和货币政策的不信任 。 让我们先看数据。今年美元指数下跌超过10%。对于全球储备货币来说，这已经是一次显著的贬值。而与此同时，美股依然是全世界最受欢迎的资产之 一。 图1：美元指数DXY 回顾历史，美元长期以来都是全球的避风港。即使2008年金融危机最严重的时候，全球投资者还是涌向美元。但今天的情况已经变了。美股依然强劲，却 需要靠对冲来维持；美债依然庞大，却需要靠怀疑来支撑。市场的这种错位，本身就是最大的风险。短期内，投资者或许还能"两头占便宜"。但从长期 看，"买股避币"的组合更像是在拆东墙补西墙。美元信誉的动摇，不是市场的小噪音，而是全球资本流动正在发生的深层变化。 注：上图显示，从2025年年初算起，美元指数下跌超过10%。 根据德意志银行的统计， 今年进入美国股市的海外资金中，超过八成都做了汇率对冲 【1】。这种剧烈的转变，几乎可以称得上范式改变。过去 ...

在金融市场里，有些数字是拿来让人看的，有些数字则是拿来糊弄人的。最近，《华尔街日报》曝光了一桩案例，堪称把"数字迷宫"玩到了极致 【1】 。 注：在其最新的年度报告中，Partners Group 私募股权（主基金）把其私募股权投资的成本数据列在了一个长达三页的脚注里。这里展示的是该脚注的第二页。来源：美国证监会SEC。 在过去，私募股权基金（PE）一直是高净值客户和大型机构的专属领域，普通投资者很难接触。但近几年情况正在发生变化。美国政府已经放宽了规则， 允许退休账户（401k）配置私募基金，基金公司也乐于把这类高费用、长周期的产品卖给更多人。 换句话说，PE 正在加速"零售化"。这本来是金融民主化的一部分，听上去挺好。但问题在于，如果产品披露和透明度没跟上，所谓的"民主化"很可能只 是"风险下沉"，最终埋单的还是普通老百姓。 事实上，PE行业里类似的"财技"并不少见。比如有的基金会在二级市场以折价买入别人的基金份额，然后立刻按官方净值重估，当天就能报出几百个百分 点的纸面盈利。Ares私募市场基金就曾在一天之内凭借这种操作，将账面收益提高了12% 【1】。 但至少它还把成本和公允价值放在清晰的表格里，投资 ...

上个月，我那90多岁的爷爷不小心摔了一跤，摔到大腿骨骨折。由于老人家年纪已大，医生觉得做手术风险太高，因此采取静养的保守治疗。我因此回国 待了一周，看看老人，顺便也见了几位朋友。结束国内行程后，我又连续出差，直到今天才有时间把回国一周的所见所闻写下来和大家分享。 老同学L是我认识快30年的好友。当年我们在大学里住一个寝室，可谓好基友。大学毕业后，他进入一家会计事务所做审计，一做就是20多年。他告诉我， 最近他从事务所辞职了，理由很简单：HD事件之后，事务所的处境尴尬，营业额缩减得很厉害，关于公司要裁员的谣言也是满天飞。他觉得再做下去没意 思了，恰逢两个孩子都送去国外读书，他就干脆彻底退出，靠前几年攒下的钱，乐得清闲。我们去了一家网红湘菜馆吃饭。我本来以为在饭点需要排队，结 果压根不用，馆子里始终没坐满。我们俩点了六七个菜，最后根本吃不完，账单才不到150块人民币，还包饮料。结账时，L抢着买单，并笑着说："虽然现 在没工作，但是100多块还是请的起的。" 另一个朋友M是我的中学同学，他的日子就没那么轻松。他在一家国企上班，但工作时间出奇的长，每天9到8（早上9点到公司，晚上8点离开）。由于路 上通勤需要一个多小 ...

核心观点 - 复杂投资策略长期回报不及简单资产配置方案 60/40组合（60%股票+40%债券）在过去25年实现年化回报6.89% 高于桥水全天候组合的6.49%和其他复杂策略[2] - 机构投资者如公共养老金和大学捐赠基金在2008-2023年间采用复杂配置的年化回报分别为6.88%和6.88% 均低于对应市场指数组合的7.84%和9.27% 若采用低成本指数策略资产规模可达现实1.5倍[3] - 投资核心应聚焦控制成本、多元分散及长期坚持 而非依赖预测模型或复杂算法[4] 资产配置策略比较 - 60/40组合25年年化回报达6.89% 显著高于永久组合（股票/债券/大宗商品/现金各25%）的4.45%和30/70组合（30%股票+70%债券）的5.55%[2] - 桥水基金全天候组合同期年化回报为6.49% 低于60/40组合且需承担更高管理成本[2] 机构投资表现分析 - 2008-2023年公共养老金平均年化回报6.88% 较匹配市场指数组合低96个基点[3] - 同期大学捐赠基金年化回报6.88% 较市场指数组合低239个基点 长期复合效应导致资产规模差距达50%[3] 投资哲学反思 - 人类预测能力存在根本局限 复杂模型和另类资产配置反而增加成本并降低回报[4] - 60/40组合通过股票与债券的风险收益平衡实现长期稳健回报 即便在2022年高通胀周期出现双跌仍具周期韧性[4] - 接受不确定性并坚持简单原则（成本控制/分散投资/系统化执行）比追求预测精度更有效[4][5]

泰勒规则的背离与美联储政策 - 泰勒规则提出政策利率应基于中性利率、通胀缺口和产出缺口设定 通过简单公式指导央行利率决策[2] - 2021-2022年美国通胀率飙升至9% 按泰勒规则联邦基金利率应达11%-12% 但实际最高仅5.5% 存在5-6个百分点差距 激进模型差距近10个百分点[2] - 美联储大幅偏离传统规则却成功实现通胀降温 且未引发经济衰退[3] 信誉资本的作用与局限 - 美联储凭借数十年建立的"通胀斗士"声誉 通过表态和小幅加息即引导长期利率变动和稳定市场预期[3] - 信誉被视为有限的社会资本 每次使用都会消耗 若下次通胀再现 市场信任度可能下降 迫使美联储采取更激进加息策略[3] - 穆迪数据显示2025年上半年美国GDP平均增速仅1.4% 第一季度下滑0.5% 第二季度反弹至3.3% 消费虽恢复但增长疲弱[3][12] 经济结构性风险与政策矛盾 - 劳动力市场繁荣消退 未来几个月可能出现负就业增长 实体经济表现与AI题材股市火热形成反差[4] - 关税政策获政治共识但遭经济学界普遍反对 历史经验表明广泛关税将推高物价并拖累增长 类似1930年斯穆特-霍利关税危机[4] - 移民签证收紧导致劳动力短缺 工资上涨推高通胀却未提升生产率 与关税政策叠加形成"自制的滞胀"[4] 财政与货币政策约束 - 财政刺激空间因疫情期数万亿美元纾困、基建和绿色法案大幅缩水 债务达历史高位 国会分裂和市场戒心制约未来支出能力[5] - 美联储独立性受政治干预威胁 两党斗争将利率决策政治化 可能损害央行信誉有效性[5] - 股市繁荣由最富20%家庭支撑（贡献50%消费） 其中前10%富人占主导 若AI概念退潮或大盘回调将暴露底层消费脆弱性[5] 中长期经济前景判断 - 短期靠AI和财政余温维持表面繁荣 中期政策引发的滞胀风险逐渐显现 长期若美联储信誉与独立性耗尽将失去关键经济稳定机制[6] - 美国经济面临"政策性滞胀陷阱" 综合关税、移民收紧、财政受限、央行信誉透支等多重压力[5] - 经济抗风险能力减弱 类似负重老牛面临草料耗尽与枷锁加重困境 难以应对重大外部冲击[5]

市场表现与波动 - 沪深300指数年内上涨17% 但9月初单日下跌3.4% 科技板块跌幅更大（科创50指数单日下跌超6%）[2] - 市场呈现过山车行情 主要由资金推动而非基本面改善[2] 资金流动特征 - 保证金交易余额上升19% 达2.2万亿元人民币 为2015年以来最高水平[1] - 杠杆资金占总市值比例低于2% 较2015年的5%以上显著下降[1] - 外资持续流出A股 周结至8月6日当周中国内地股基净流出11亿美元[5] - 国际资金偏好日本和欧洲市场 单周净流入分别达25亿美元（日本）及30亿美元（欧洲）[5] 盈利基本面分析 - 7月PPI同比下跌3.6% 长期处于通缩区间[1] - 沪深300成分股平均ROE为10% ROA约1.2% 净利率11-12% 均低于历史均值（2010年代ROE为12-15%）[3][4] - 对比国际市场：标普500的ROE维持在14-18% ROA为6-8% 欧洲STOXX 600的ROE为10-12% 日本市场ROE从5-7%升至10-11%[6] 行业结构性问题 - A股净利率主要依赖金融和能源等权重行业 制造业和消费行业盈利能力偏弱[6] - 企业盈利水平处于温吞状态 缺乏强劲增长动力[6] 政策与市场机制 - 国有基金在市场低点托市 保险资金被要求加大权益配置 但政策目标更侧重于防止市场出问题而非提升企业盈利[4] 历史对比与市场性质 - 当前行情与2015年相似点在于流动性驱动（融资余额两个月增长近20%）[3] - 本质差异：2015年为政策号召下的主动入场 当前为资产回报率低迷导致的被动配置[3] - 市场可持续性取决于企业盈利改善而非资金热度[6]

长期看，问题更严重。美国的生育率早已跌破2，仅靠本国人口补不上缺口。如果移民持续减少，劳动人口将停滞甚至萎缩。到那时，不仅农场、工地缺 人，整个消费和生产的基盘都会动摇。IMF预测很清楚：如果净移民长期低迷，未来十年美国潜在GDP增速可能被拉低0.3-0.5个百分点【3】。听上去不 大，但积累起来就是实实在在的国力损耗。 历史早就给过教训。1890年的麦金莱关税，把平均关税拉到接近50%。短期内制造业喘口气，但国内物价飙升，民怨沸腾。1892年大选，共和党在国会和 总统选举中双输，关税政策很快被废。保护主义的昙花一现，既没让制造业更强，反而拖累了经济。再比如1954年的"大规模移民驱逐行动"（Operation Wetback），号称驱逐110万人，但学者认为实际被强制遣返的约30万。结果不到两年，农业和建筑业就爆发严重用工荒，政策被迫收场，也没建立长期 的移民管理机制。 这些案例说明， 关税和移民限制是"猛药"，短期或许见效，但副作用巨大，政治和经济成本都难以承受 。今天特朗普政府重新打出这两张牌，逻辑和当年 几乎一模一样，结果大概率也逃不出"短命而无疾而终"。 我们也可以换个角度想象：一家工厂机器老旧，效 ...