美国政府停摆的常规化现象 - 美国政府停摆在美国政治中已成为一种季节性现象，自1976年以来已发生20多次，平均每4年一次，最短1天，最长34天 [2] - 2025年10月的停摆导致80多万联邦雇员暂时拿不到薪水，但金融市场几乎毫无波澜，股市继续创新高，债市波动有限 [2] - 所谓“政府关门”是国会未能通过财政拨款法案导致联邦机构“非关键”职能暂停，但FBI、军队、邮政等关键部门照常运作 [2] 停摆对经济的直接影响 - 美联储经济学家Michael Reid估计，若停摆持续一个月，美国当季GDP将被拉低0.3个百分点，失业率可能短暂升至4.8%至5%之间 [3] - 停摆导致10月非农就业报告和CPI数据推迟发布，政府统计人员休假，数据采集中断，分析师被迫依赖私营数据公司猜测就业率 [3] - 尽管停摆发生在美国29万亿美元GDP的经济体中，其影响仅被视为小涟漪，债券收益率小幅波动后恢复平稳 [3] 市场对停摆的漠视反应 - 市场对政府停摆表现出“彻底的虚无主义”，伦敦《金融时报》指出市场对政治和经济均不在乎，将其视为一档真人秀 [3] - 投资者已形成条件反射，只要不是违约，停摆就被视为可预测事件，2013年、2018年、2019年的停摆均在最后一刻化解 [4] - 斯坦福大学研究显示，政治不确定性上升短期内反而降低市场波动性，因为企业与投资者会“延迟决策”，导致波动收敛 [5] 政治极化与制度性风险 - 美国公众中认同“另一党是国家威胁”的比例从1994年的16%升至55%，预算谈判更偏向意识形态角力而非财政纪律讨论 [4] - 政治体系功能失调表现为妥协能力下降，停摆是对政府信誉的削弱，信任裂缝扩大，但经济损失和统计数据空白可弥补 [4] - 美国公共债务截至2025年9月已超过35万亿美元，相当于GDP的130%以上，比十年前多出近70% [5] 长期风险与外部影响 - 美元国际地位依赖于对美国制度的信任，财政混乱频繁可能促使其他国家加速多元化储备，增加黄金和非美元资产持仓 [6] - 美联储短期内可独立运作，但长期独立性需政治共识支撑，2018年特朗普指责美联储及2025年试图撤换理事显示政治干预迹象 [6] - 信任透支可能最终导致崩溃，市场淡定不等于风险消失，制度的劣化如桥梁生锈，表面温和但潜在危机积累 [8]

地缘经济学时代的到来 - 经济正成为地缘政治的延伸，市场定价逻辑从单纯供需转向地缘政治主导[2] - 美国威胁对欧盟、韩国、日本和巴西加征关税，并限制中国企业购买美国农地，中国以稀土出口作为反制工具[2] - 金融体系本身可能被"武器化"，如特朗普顾问提出"Mar-a-lago Accord"要求使用美元体系国家交"过路费"，财政部官员暗示盟友应被迫买入长期美债[5] 历史钟摆与思想转变 - 1914年前全球化盛极，一战打断全球化，保护主义与民族主义兴起[3] - 1945年后布雷顿森林体系建立，多边合作框架出现，国家间强调合作[4] - 1980年代里根和撒切尔推行新自由主义，自由市场成为信仰[5] - 2008年金融危机后国家强力介入救市，资本主义披上国家主义外衣[5] - 当前趋势类似上世纪30年代"战略国家主义"时代，钟摆式思想转变往往持续十年以上[6] 对投资逻辑的影响 - 市场定价逻辑已变，政治变量从噪音转为主旋律[7] - 行业和资产类别"战略化"，稀土、能源、芯片成为国家安全筹码而非单纯商品[7] - 不确定性上升，波动性和风险溢价可能长期维持高位[7] - 投资者错误在于认为规则永恒，自由市场阶段只是历史中的一个片段[6] 债务与政策风险 - 美国36万亿美元债务已不可持续，债务螺旋由国内政治撕裂和地缘对抗导致[3] - 地缘政治绑架财政和货币政策，影响市场的不仅是经济数据还有国会争吵和总统推文[3]

文章核心观点 - GPU作为人工智能算力的核心资源，其重要性正迅速提升，未来十年全球在GPU上的花费可能超过石油 [2] - GPU正走在金融化的道路上，可能像石油、铜等大宗商品一样开发指数和期货合约 [2] - 算力金融化标志着人类社会资源观的根本转变，从物质资源转向数据、算法和算力等新型资源 [5] GPU需求与供给动态 - 美国AI数据中心的电力需求预计到2035年将达到1.23亿千瓦，相当于2024年水平的30倍 [3] - 当前H100显卡单价已高达2万美元以上，企业需要通过抢货才能获得 [2] - GPU供给受制于台积电的产能、美国出口管制以及英伟达的产品节奏，存在不确定性 [3] GPU金融化的潜在路径与影响 - 金融市场可能为GPU建立指数并开发期货合约，使算力成本可被锁定和对冲 [2][3] - 算力期货可帮助AI创业公司锁定未来三年算力成本，云计算公司可对冲价格波动 [3] - 可能出现算力指数期货、AI芯片ETF及GPU波动率指数等金融产品 [4] GPU作为大宗商品的特殊性 - GPU技术迭代速度快，一代显卡生命周期往往只有几年，存在快速贬值的风险 [4] - 与可长期储存的石油不同，GPU更像会贬值的生鲜产品，新旧更替速度过快 [4] - 历史上金融化的大宗商品如石油、铜、黄金均经历过泡沫和暴跌的周期 [4] 算力资本主义时代的投资视角 - 长期受益者可能是产业链中占据优势的企业，如制造商台积电、设计商英伟达、掌握云算力的微软和亚马逊 [5] - 人类社会资源观正从煤炭、钢铁、石油等物质资源转向数据、算法和算力等新型资源 [5] - 20世纪是石油资本主义，21世纪可能是算力资本主义，但市场的周期律不会改变 [5]

AI投资热潮的规模与现状 - AI成为2025年最大的投资热词，全球资本蜂拥而至，与AI相关的公司股价大幅上涨[2] - 美国北达科他州Ellendale小镇正在建设一个总投资高达150亿美元的AI数据中心，其能耗与规模相当于十个沃尔玛超市，该投资额约占该州GDP的四分之一[2] - 根据贝恩咨询估算，到2030年全球AI行业需要创造2万亿美元的年收入才能收回当前的基础设施投资，这相当于苹果、微软、谷歌、亚马逊、Meta和英伟达六家公司2024年营收总和还多[3] - 摩根士丹利测算显示，2024年整个AI产业的收入仅为450亿美元，收入与投资之间存在数十倍的巨大差距[3] 历史类比与行业风险 - 当前AI投资热潮与19世纪英国铁路狂热相似，当时铁路投资占GDP的7%以上，但运力远超需求导致许多公司血本无归[3] - 与上世纪90年代美国电信公司过度铺设光纤类似，当时预期互联网流量每100天翻一倍，但实际增速仅为每年翻一倍，导致行业泡沫破裂[3] - AI芯片的生命周期仅有三到五年，新一代芯片推出会导致旧芯片快速贬值，类似二手手机[4] - 每一代大模型的训练成本比上一代高出三到五倍，例如GPT-5的发布成本远高于GPT-4，但仅被视为增量升级而非革命性突破[4] 企业应用与回报现实 - 麻省理工学院研究发现，95%的企业在AI上的投资迄今未产生任何回报[5] - 芝加哥大学对丹麦7000家使用AI聊天机器人企业的研究显示，在工资、工时和产出方面未观察到显著变化[5] - 微软、亚马逊、谷歌等科技巨头凭借雄厚现金流可承受短期亏损，押注AI能像电力一样改变世界并最终提高生产率[5] - 甲骨文的拉里·埃里森认为训练AI模型是一个数万亿美元的市场，其日常应用市场将更为庞大[5] 具体案例与风险结构 - CoreWeave公司从2017年的一家小型以太坊矿场转型为AI基础设施巨头，签下超过420亿美元的服务器租赁合同[6] - 该公司背后有150亿美元的债务和560亿美元的长期租赁义务，但其客户合同大多仅有两到三年期限，存在严重的资产负债错配风险[6] - 历史表明在技术变革中，真正获利的往往不是首批进入者，而是能熬过泡沫的幸存者，例如互联网泡沫中99%的公司倒闭，仅亚马逊、谷歌等少数公司成功[6] - 对普通投资者的建议是保持冷静，避免因害怕错过而盲目追高，需认清自身能力边界以防在泡沫顶点成为接盘者[6] 行业前景与本质 - AI投资热潮本质上是一场豪赌，若成功将大幅提升未来几十年社会生产率为全球GDP创造巨大增量[7] - 若投资失败，耗资数千亿美元的数据中心可能成为资本市场的墓碑[7]

中国经济腾飞的核心模式 - 中国经济过去几十年的发展是一部"储蓄的奇迹"，依靠"高储蓄—高投资"模式实现腾飞[2] - 该模式下，居民少消费、多储蓄，为政府和企业提供了充足资金用于投资，如修路、建桥、盖厂房，从而推动GDP高速增长[2] - 从九十年代到2000年代，中国GDP年均增速超过10%，居民收入也以每年6-7%的速度上涨[2] 高储蓄高投资模式的副作用 - 储蓄率过高导致消费不足，产能必须依赖出口消化[3] - 2007年前后，中国经常账户顺差一度达到GDP的10%，这在经济史上非常罕见[3] - 这种模式导致全球贸易失衡，美国和欧洲的消费者成为"平衡器"，承担了就业流失和债务累积[3] 高投资模式的三次转向 - 过去十五年，中国的高投资模式经历了三次大转向：大规模基建、房地产泡沫、新能源制造业[4] - 每一轮转向都带来了产能过剩和价格战，尤其在光伏、电动车、电池等行业，国内企业间竞争激烈，被称为"内卷奥运会"[4] - 尽管这些产业在全球市场占据优势，但许多项目依赖补贴，若补贴退去可能面临亏损[4] 消费与投资的结构性问题 - 中国消费占GDP的比重在2010年一度降至35%左右，而美国长期维持在65%-70%[4] - 经济增长的果实未能充分分配给居民，大量储蓄转化为投资，投资又转化为产能，最终导致对出口的依赖[4] - 技术进步本身是积极的，但若背后是巨额补贴和亏损，则真正受益的可能是海外消费者，而非本国居民[5] 未来发展的可能路径 - 理论上未来有三条路：继续扩大贸易顺差、压低产出使投资下降、刺激内需让消费大幅上升[5] - 历史上很少有国家能成功完成向消费驱动型经济的转型[5] - 所谓的"中美脱钩"或"去风险"实质上是全球再平衡的新算术安排，旨在让更多国家分担中国产能过剩，同时让中国自身承担更多消费[6]

市场现象：爱股厌币 - 2025年全球资金持续涌入美股，但同时大规模对冲美元风险，形成“爱股厌币”现象 [2] - 美元指数在2025年下跌超过10%，而美股仍是全球最受欢迎的资产之一 [2][5] - 投资美股的资金中，超过80%进行了汇率对冲，购买美国国债的资金也有一半做了对冲，显示对美元的不信任 [5][6] 现象成因：政策与基本面背离 - 现象源于投资者对美国公司盈利能力的信任与对美国财政及货币政策独立性的不信任 [2][5] - 美联储开启降息周期，预计年底前大幅降息1.25个百分点，且新任委员与白宫立场高度一致，引发对央行独立性削弱的担忧 [5][6] - 美国财政赤字预计占GDP的6.2%，联邦债务总额接近36万亿美元，其中超过30%的债务将在未来12个月内到期，需再融资 [7] 公司层面：核心竞争力 - 投资者继续买入美股，因美国企业如苹果、微软、英伟达在全球范围内具备硬实力和强大竞争力 [5][6] - 投资者宁愿支付对冲成本也要保留对顶级公司股票的敞口，采取“择善而取”的投资策略 [6] 市场影响与潜在风险 - 大规模对冲操作对美元形成额外抛售压力 [6] - 弱势美元短期内可能有利于出口竞争力，但汇率与资产价格的背离难以长期维持，易受关税、财政僵局或地缘冲突冲击 [7] - 美元信誉动摇反映全球资本流动的深层变化，市场错位本身是最大风险 [8]

文章核心观点 - 私募股权行业在加速零售化的过程中，信息披露透明度严重不足，存在重大风险 [3][5][6] - Partners Group旗下最大私募股权母基金的年报披露存在明显的数据混乱问题，成本数字比投资标的多出6个，且关键信息被置于三页脚注中 [3] - 宏观环境变化（高利率、退出受阻）放大了不透明披露的风险，而零售化趋势将使普通投资者面临潜在损失 [6][7] - 解决之道在于监管层强制要求更高的披露标准，包括统一IRR计算口径、明确费用结构和杠杆情况 [7] - 投资者应警惕看不懂披露文件的产品，信息缺失是比市场波动更大的风险 [8] Partners Group案例披露问题 - 公司管理的近160亿美元规模私募股权母基金，年报中列出1089个投资标的，却给出了1095个成本数字，数据无法对应 [3] - 成本数据被放置在三页脚注中，而非投资清单主表，极大增加了投资者核查难度 [3] - 这种披露方式使得投资者几乎无法理清每个标的的投入与公允价值对应关系 [3] 私募股权行业透明度问题 - 行业存在利用财技美化账面的现象，例如Ares私募市场基金曾在一天内通过折价收购份额后按官方净值重估，使账面收益提高12% [5] - 相比Ares至少将成本和公允价值列于清晰表格，Partners Group的披露方式更为混乱 [5] - 当前高利率环境下，融资成本大增，IPO与并购市场半冻结，基金退出速度大幅放缓，不透明的估值方法风险凸显 [6] 私募股权零售化趋势与风险 - 美国政府已放宽规则，允许退休账户配置私募基金，基金公司积极向更广泛投资者销售高费用、长周期产品 [5] - 零售化进程中，普通投资者缺乏时间和专业能力去解读复杂脚注，易被宣传的年化回报误导，忽视估值猫腻 [6] - 不透明产品进入退休账户可能引发政策和社会风险，退休金是普通人毕生积蓄，问题爆发后果严重 [6] 历史教训与监管建议 - 当前情况与2008年金融危机前复杂结构化债券（如CDO）向普通投资者兜售却隐瞒底层资产风险相似 [7] - 监管层若推动PE产品大众化，必须强制要求更高披露标准，至少应在投资清单中并列成本、公允价值和收购日期 [7] - 监管应进一步统一IRR计算口径，明确费用结构，透明化杠杆情况 [7] 对投资者的启示 - 私募股权历史上提供优于公募股市的长期回报（流动性溢价），但前提是投资者具备足够承受力和信息保障 [8] - 在退出受阻、估值不清、杠杆高企环境下，流动性溢价可能转化为风险 [8] - 真正的风险源于信息缺失和不透明，而非市场波动本身，投资者应避免投资其无法理解的金融产品 [8]

专业服务行业 - 会计事务所因HD事件后业务量显著萎缩，面临营业额缩减和裁员压力 [2] - 资深从业者因行业前景不佳选择提前退休，反映专业服务领域景气度下滑 [2] 消费与餐饮行业 - 网红湘菜馆在用餐高峰期未满座，人均消费不足150人民币，显示餐饮消费疲软 [2] - 低价策略可能反映行业竞争加剧或消费者购买力下降 [2] 国有企业运营 - 某国企因连年亏损已裁员约50%，2023年推行全员减薪30%-40% [2] - 员工工作强度加剧至每日11小时以上，周末需随时待命，反映企业生存压力向人力成本转移 [2] 民营企业发展环境 - 小微民企生存高度依赖政府关系，合同、补贴、采购需政府审批 [5] - 企业主公关投入中70%-80%可能无效，但部分关键关系能直接影响业务资源 [5] 教育相关产业 - 小升初竞争催生课外补习需求，学生暑期课程排满7天，学科与才艺培训市场活跃 [3] - 民办中学入学竞争带动奥数、小托福、钢琴等培训需求增长 [3] 信息获取与监管 - 部分群体通过技术手段突破信息限制，但公开讨论仍受严格约束 [4] - 信息不对称现象存在，基层从业者对热点事件保持关注但表达谨慎 [4] 人才与资本流动 - 地方干部子女留学首选美国，年均费用达数十万人民币，与公开舆论形成反差 [5] - 国际教育需求持续存在，不受地缘政治表态影响 [5]

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]