AI产业核心矛盾与阶段 - 当前AI产业的核心矛盾在于上游算力基建投入已基本完成，但下游企业级应用尚未大规模落地并兑现盈利，即“路修好了，等待车跑” [2] - 2026年将是下游企业级应用能否落地并兑现盈利的“证伪之年” [2] - 过去几年，几万亿美元的AI上游基建已投下，算力、电力等“高速公路”基本成型 [14] 产业生命周期与投资策略演变 - 产业早期（如2015、2016年），最优策略是广泛布局所有技术路径，享受估值扩张红利 [8] - 当产业进入成熟期，市场进入“去伪存真”阶段，资金从众多被淘汰项目中集中到少数真正胜出的赢家 [8] - 2022年的市场杀估值（如英伟达跌70%，比特币从8万跌至2万）正是这一“去伪存真”过程，核心是逼迫产业交出答卷 [8] - 2022年底、2023年初ChatGPT的出现，标志着市场从众多技术路径中明确了少数能跑通的赛道 [9] 关键公司分析：英伟达与特斯拉 - 英伟达在2022年深度调整后，通过后续财报证明了自己是AI算力基础设施提供商，确立了“铲子”的确定性地位 [8][9] - 特斯拉将在2026年面临类似当年英伟达的“身份验证”时刻，需要证明自己究竟是汽车公司还是企业级“重AI应用”载体 [2][16] - 如果特斯拉能证明其作为AI应用平台的价值，其市值空间巨大；如果仅是汽车公司，当前万亿市值已透支 [2][16][17] 市场波动率与全球资产关联 - 波动率是确定性的反面，市场共识越强、确定性越高，波动率越小 [10] - 2022年英伟达大跌后，随着AI资本开支和业绩逐步兑现，市场波动率持续下降，表明确定性极高 [13] - 高确定性催生了贪婪，导致场外杠杆、民间配资等行为普遍 [13] - 当前美股（特别是AI板块）是全球“生产力”的核心，全球主要资产的波动率都与其高度绑定 [2][17] - 如果AI被证实为泡沫，不仅是美股，包括日本、欧洲在内的全球股市都会崩盘 [2][17] 宏观逻辑：资产端与负债端 - 当前加息或降息已不重要，核心在于资产端（AI）能否产生真实回报率 [3][18] - 如果资产端（AI）出问题，负债端的任何调整都无济于事 [3][18] - 全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，当资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化（如日元套息交易拆仓）都只是导火索 [13] AI发展前景的两条路径 - 第一条是证伪路径：如果AI上游基建无法转化为下游应用的生产力，过去几年的投资将变成债务，导致全球市场崩盘 [19] - 第二条是证实路径：如果AI完成从“修路”到“通车”的传导，生产力真正拉动生产关系变革，将迎来第二波系统性机会 [19] - 接下来的机会在于生产关系的变革，即AI应用的落地和普及 [19]