文章核心观点 - 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，2026年将进入应用能否兑现盈利的“证伪之年” [1] - 全球资产价格已深度绑定AI生产力，若AI被证伪引发美股调整，全球市场将难以独善其身，货币政策也无法扭转颓势 [1] 生产力、生产关系与制度秩序的联动 - 股市长期反映的是全要素生产率（TFP），即经济系统将生产要素转化为产出的效率，而非短期宏观经济指标 [4] - 生产力、生产关系与制度秩序三者像齿轮般联动：生产力拉动生产关系，生产关系重塑制度秩序，制度秩序反过来推动生产力，齿轮转动的效率即是TFP [4][5] - 美股自1929年以来的长期上涨核心动力是经济效率（TFP）的提升，这源于科技突破、生产关系优化或制度调整 [6] - 制度优化（如萨班斯法案、股东积极主义）是市场长期健康的关键，系统需要在“良币驱逐劣币”的纠错机制中向前进化 [6] 产业生命周期视角：从广撒网到去伪存真 - 2015、2016年是美股开启趋势性行情及市场意识到美国经济效率将跃升的转折点 [8] - 产业早期（如AI发展初期）最优投资策略是像风险投资一样广泛布局所有技术路径，享受估值扩张红利 [8] - 产业进入成熟期后，市场进入“去伪存真”阶段，资金从众多失败项目中集中到少数赢家，分散投资策略回报将落后 [8] - 2022年的市场杀估值正是“去伪存真”过程，英伟达股价跌去70%，比特币从8万美元跌至2万美元，市场逼迫产业交出答卷 [8] - 2022年底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，英伟达通过后续财报确立了其作为AI算力基础设施提供商的核心地位 [9] 波动率与市场风险：确定性越高，风险越大 - 波动率是确定性的反面，不确定性越高波动率越大，确定性越强波动率越小 [10] - 2022年杀估值后至2024年，市场波动率持续下降，表明市场对AI的共识越来越强，确定性极高 [11][14] - 高确定性会催生贪婪，导致场外杠杆、民间配资、押房押车All in等现象普遍，为市场埋下风险 [14] - 2024年英伟达“闪崩”的核心原因是全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，资产端的确定性被过度透支，负债端的变化仅是导火索 [14] - 市场未来走向取决于AI本身：若被证明是泡沫则全球市场崩盘；若能兑现生产力价值则市场上涨具备坚实基础 [14] AI的“修路”与“通车”——生产力到生产关系的传导 - 当前AI行业类似“路修好了，等待车跑”的阶段，过去几年几万亿美元的上游基建（算力、电力）已投入，但真正的企业级AI应用尚未大规模跑起来 [15] - 市场在等待答案：巨大的AI基建投资究竟是能拉动经济增长的资产，还是无法产生回报的债务 [15] - 英伟达闪崩后，美联储通过调节短端流动性（表现为“三个月减十年期”国债利差迅速倒挂）进行“预防性操作”，以延缓系统性风险，为AI应用落地争取时间 [15] - 但这种操作是双刃剑，好处是避免市场快速崩盘，坏处是让估值变得更贵 [16] - 2026年将是AI从生产力到生产关系传导的证明或证伪之年 [17] 关键标的与未来路径 - 特斯拉是证明AI从生产力传导至生产关系的关键标的，其明年需要证明自己是一个企业级重AI应用平台，而非仅仅是汽车公司 [17] - 若特斯拉仅是汽车公司，其当前万亿美元市值已透支；若是AI应用平台，万亿美元市值只是起点 [18] - 未来市场利率曲线走势有两条路径：一是证伪路径，AI应用无法兑现，投资变为债务，全球市场崩盘；二是证实路径，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，迎来第二波系统性机会 [19][20] - 英伟达已证明自己是确定性的生产力标的，未来将成为成熟的成长股；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 [20]