亿华通并购案核心信息 - 焦化巨头旭阳集团以旗下氢能公司100%股权加5.5亿现金获得亿华通实控权[1] - 亿华通2024年营收3.67亿元（同比-54.21%），净利润-4.53亿元（亏损同比扩大2.1亿元），为科创板上市后连续第四年亏损[1][7] - 交易股价折价23.52%（发行价18.53元/股 vs 停牌前24.23元/股）[7] 氢能行业现状 - 2024年燃料电池汽车产销5548辆/5405辆（同比-10.4%/-12.6%），首次中断2011年起增长态势[3] - 2025年1-2月燃料电池车产销219辆/252辆（同比-63.2%/-55.5%），与新能源车整体增长形成反差[3] - 行业面临应收账款回收难、示范补贴延迟、融资困难三重压力，多家企业出现降薪裁员[4] 企业财务与运营 - 亿华通2021-2023年营收从6.29亿元增至8.01亿元（+27%），但亏损从1.46亿元扩大至2.43亿元（+66%）[7] - 2024年营业利润/利润总额/归母净利润同比下滑70.85%/63.16%/86.35%，主因销量下滑及价格战[10] - 公司申请18亿元综合授信额度，并合并品牌/公关/IT等部门，取消氢能事业部[12] 产业链格局 - 旭阳氢能2023-2024年营收4.05亿/3.20亿，净利润0.59亿/0.23亿，为少数盈利的上游企业[5] - 并购属纵向整合：亿华通覆盖制氢加氢环节，旭阳集团切入燃料电池终端市场[4] - 行业依赖政府订单，政策收紧导致"伪市场化"繁荣暴露技术瓶颈与商业缺陷[12]

中金研究 2025年以来，美股尤其是科技龙头在全球市场中表现垫底，近期更是连续大跌，与由DeepSeek催化的港股科技龙头的强势行情形成鲜明对 比，这一"东升西落"的市场格局和叙事再度引发投资者对美股科技股泡沫风险的警惕。在美国增长放缓但新动能尚未接棒、政策随意性又 影响投资者信心的情况下，科技龙头的走势对美股和美国经济都有"牵一发而动全身"的重要意义。 那么，美股跌到哪了？本轮AI行情又走 到哪了？互联网泡沫对当下有何借鉴？ 点击小程序查看报告原文 美股跌到哪了？ 指数层面，标普500和纳斯达克指数已经从历史高点分别下跌10%和14%，经过近期快速回调，二者均已跌至年线支撑位5600 和17700左右，与我们此前的预期一致（《美国增长走弱的"真相"》）。从情绪指标看，标普500和纳斯达克指数均已超卖。估值上，标普500 动态P/E降至20倍，较2024年底的22.6倍回落11%；纳斯达克动态P/E降至24.6倍，较2024年底的30.2倍回落19%。龙头个股跌幅更甚，科技龙头 平均回撤幅度超过20%，估值偏高的特斯拉甚至已经从历史高点下跌近50%。美股头部7家龙头的市值占比降至26%，虽然仍高于互联网泡沫破 ...

文章核心观点 文章围绕橡树资本联合创始人霍华德·马克斯的三场对话展开，探讨市场泡沫、FOMO心理等话题，提醒投资者避免FOMO心理，谨慎对待市场，同时分析公司案例、AI及英伟达、美国经济及政策等内容[3][4]。 各部分总结 关于市场泡沫 - 霍华德认为美股市盈率上升曲线暗示泡沫存在，但理解泡沫需掌握情绪或心理因素，他更关注“心理上的因素”，当前股市昂贵但不算大泡沫，需谨慎对待，投资决策应慎重评估公司价值[9]。 关于“错失恐惧症” - 霍华德定义“错失恐惧症”（FOMO），引用金德尔伯格的话说明其表现，认为泡沫时期投资者失去理智主要因FOMO心理，该心理会取代对亏损的恐惧导致不理性追涨，还引用巴菲特的话提醒投资者审慎行事[10][11]。 Simplicity Pattern的案例 - Simplicity Pattern曾是美国知名服装纸样制造公司，因家庭缝纫需求减少，增长神话破灭，估值大幅下滑，霍华德以此说明泡沫时期投资者盲目乐观，高估值需有持续性[13][14]。 关于AI及英伟达 - 霍华德认可AI是颠覆性技术，但认为其应用、成本等问题尚无明确答案，很多人受FOMO心理驱使买入英伟达股票，英伟达市盈率约30倍出头，不算疯狂，如今市场更理性成熟，市场龙头公司更强大[16][17]。 关于美国经济及政策 - 霍华德认为本届美国政府亲商业政策对经济增长积极，但政策执行效果需观察，美国经济未过热，不太可能严重衰退，当前利率正常，未来可能略有下降，信贷市场存在“阴阳平衡”周期[20][21]。

美股市场动态 - 3月11日美股经历惊魂之夜，单日市值蒸发1.75万亿美元，其中特斯拉暴跌15%市值缩水1300亿美元，创2020年9月以来最大单日跌幅，英伟达、苹果、Meta等七家科技巨头单日市值缩水7500亿美元 [6] - 段永平罕见表示享受"空仓快感"，其仓位从高位降至更灵活状态，并多次提及美股科技股市盈率过高存在泡沫 [3][8][9] - 巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦年报显示已对美股进行大量减持，现金储备翻倍并大手笔减持苹果等公司 [9] - 近期美股科技股重创明显，小红书等社交平台出现大量投资者亏损案例，如"一夜亏掉一年学费"、"2天亏40万美金"等 [6][9][12] 中国资产吸引力 - 段永平在减持美股同时加仓港股腾讯和A股茅台，进行结构性调整 [13] - 2025年开年以来香港证券市场市值升幅超30%，恒生科技指数累计涨幅达28%，内地投资者通过港股通累计净买入突破3200亿港元，3月10日单日净流入297亿港元创历史新高 [15] - 外资加速回流港股市场，1月24日至2月13日净流入130亿港元，主要配置科技和消费行业，韩国投资者2月投资A股和港股交易额达7.82亿美元环比增长近200% [15] - 蜜雪冰城港股上市后市值超1400亿港元，与泡泡玛特、老铺黄金组成港股消费三巨头 [15] 科技行业趋势 - DeepSeek打破中国AI跟随美国的传统认知，中国"科技十姐妹"表现亮眼引发全球资本重估 [15][17] - 祥峰投资透露外资LP积极寻求中国科技公司投资机会，部分富豪和高净值个人LP开始将资金转投中国硬科技项目 [17] - 香港交易所预计将有约100家公司筹备IPO，市场将迎来更多优质标的 [15] 机构观点 - 高盛3月9日研报称中国股市迎来历史最佳开年表现，花旗认为中国科技行业估值仍具吸引力 [16] - 朱啸虎判断2025年是中国资产全面重估的起点，低估中国的时代即将结束 [16] - 香港交易所前高管韩颖姣指出全球资本正聚焦香港优质中国资产 [15]

文章核心观点 - 通过复盘1990年代以来互联网兴起产业历史及2000年纳斯达克互联网Dot - com浪潮，为当下AI发展趋势预判提供启示，认为本轮AI以AGI为终极目标，DeepSeek开源开启AI应用时代，发展分上下半场，对AGI速胜论存疑 [1][4] 产业篇 互联网早期发展史 - 互联网早期原型可追溯到1960年代的Time sharing计算机共享系统和美国国防部的ARPANET，早期像不同“平行时空”的局域网，存在诸多服务提供商 [8][9] - 开放合作生态、网络效应和去中心化铸就互联网，其具有去中心化和开放性特征，普及受益于全球化浪潮和网络效应 [11] 早期互联网核心模式 - 浏览器方面，网景开启浪潮，微软后来居上。微软收购Spyglass获技术，1995年8月推IE浏览器并与Windows系统捆绑且免费，1995年IE市占率约20%，1996年达40%成行业第一。但Firefox、Chrome等后凭技术和用户体验打败微软IE [12][13] - Yahoo从信息列表发展为媒体平台，1994年创建，1996年上市受追捧，1998年成少数盈利的互联网龙头 [15] - 电商领域，亚马逊选书籍品类，靠长尾效应，重资产投资长期盈利挣扎，2008年市值超eBay；eBay是信任电商最早践行者，轻资产运行，毛利85%，一开始就持续盈利 [16] 总结 - 判断产业大趋势不难，难在把握产业发展时点和具体形式，其由必然性和偶然性共同作用 [18] - 产业发展初期，有渠道、资金资源优势的龙头能缩小与独立公司产品差距后来居上，当下AI大模型发展有类似趋势；技术发展初期会有过渡性产品，后被全能性产品替代；轻资产高毛利率模式上涨趋势强，但长期主义打造飞轮能占更大市场空间 [19] 市场篇 泡沫形成 - 1998 - 1999年开启互联网泡沫时期，是1987年以来美国13年牛市高潮期，1998年纳斯达克行情全面启动，相关公司股价大幅上涨，1999年纳斯达克跑赢标普500，公司估值泡沫化，1995 - 1999年互联网相关企业IPO数量增长 [20] 股市反向重构公司估值逻辑 - Yahoo从市值仅8亿美元的小众股成为蓝筹股，管理层举措获华尔街认可，估值采用“P/用户数”、超远期现金流折现等方法 [22] - 亚马逊1995 - 2000年营收CAGR为478%，亏损率震荡下行，市值从1997年24亿美元涨至1999年超400亿美元，市场采用远期现金流折现和情景分析估值方法 [23][25] - 微软1995 - 2000年营收CAGR为30.5%，净利润CAGR为45.3%，1997 - 2000年估值泡沫化，2000年市值高点达5200亿美元成美股市值第一 [26] 泡沫破裂 - 1990 - 2004年分三段，泡沫时期公司市值与基本面相关系数最低，市场由非基本面因素主导。2000年3月泡沫破裂，美国股市跌到2002年10月，较破裂前下跌78%，市值损失超5万亿美元 [27][28] 后泡沫时代 - 泡沫带来基础设施便利和人才红利，1996 - 2001年美国电信运营商股市融资1.6万亿美元、发行债券6000亿美元，铺设8200万英里光纤电缆，2004年带宽成本降90%，2005年85%带宽基础设施空置，为Facebook等应用奠基；互联网泡沫带来计算机人才红利 [29] 总结 - 从“跨越鸿沟”理论看，美国互联网渗透率1995年达9%与行业专家确立主流方向时点契合，1998年达30%代表行业跨越鸿沟开始产品化和商业化，中国比美国约晚10年 [34] - 互联网泡沫破裂非产业结束，资本热潮褪去后可持续商业模式和优秀团队浮现，泡沫推动的基础设施和人才红利成行业发展源动力 [35] 启示篇 产业对比 - AI以AGI为终极目标，发展路径和时点无共识，传统预训练Scaling Law发展放缓，推理环节泛化能力待验证，不确定性催生想象空间 [36] - AI进入应用阶段，DeepSeek开源有望开启类似基于开放互联网的AI应用时代，当下AI发展阶段类似1990年代NSFNET开放、万维网成主流阶段 [37][38] - 互联网发展分产能为王、渠道为王、产品&模式为王三阶段，当下AI应用普及阶段随着DeepSeek实现技术平权，或进入渠道为王时代，有流量渠道优势的互联网龙头或AI应用产品化上半场胜率高 [40][41] - 信息技术革命常伴资本泡沫和基础设施投资过剩，1995 - 2001年上市运营商资本开支超5000亿美元，当下Meta等四家龙头2025年将投3200亿美元用于AI，长期看低成本算力有望降AI应用门槛 [42] 理解DeepSeek发展趋势 - DeepSeek破圈既有必然（能力和成本跨越式发展、成本效率优化、开源协议好）也有偶然（吸引人的叙事逻辑）因素，已成为全球知名AI品牌 [44] - DeepSeek降低顶尖模型成本、开源免费，加速AI应用时代普及，赋能创业者 [45] - DeepSeek产品快速增长，2025年1月11 - 31日，日活达2215万，超豆包，国内各大互联网产品纷纷接入 [46] - DeepSeek未来发展有三种商业可能性：悲观情形是失去技术优势被龙头替代；中性情形是成重要模型和应用参与者，靠技术授权产生收入；乐观情形是建立行业标准和模式壁垒，成行业龙头 [47][48][49] - DeepSeek也可能以AGI为己任，不遵循商业逻辑，推动技术前沿发展 [50] 风险提示 - 美国公司偏技术信仰驱动，可能高估技术发展速度造成过度投资；中国公司偏实用主义，难引领式创新且可能后发被动 [51] - 应警惕AGI速胜主义，当下大模型在数据、算法、性能方面存在问题，不宜对快速实现AGI乐观 [52]

市场泡沫与投资心理 - 霍华德·马克斯认为泡沫的本质不仅是高估值，更关键的是市场情绪和心理因素，如"错失恐惧症"（FOMO）[5][6] - FOMO心理导致投资者在他人获利时丧失理性，忽视风险，盲目追涨，典型案例包括去年924行情和今年港股科技股狂飙[7][8] - 泡沫时期需坚持价值评估框架：分析公司盈利能力、利润现值和股价与内在价值的关系[6] 典型案例分析 - Simplicity Pattern案例显示泡沫期盲目乐观的后果：其商业模式依赖家庭缝纫趋势，但70年代成衣普及后估值崩溃[10] - 高估值投资需警惕持续性风险，即使优秀公司（如思科）也可能因估值回落长期低迷[12] - 霍华德强调"没有资产能无限上涨"，这是投资领域的绝对规则之一[12] AI与科技股估值 - AI被视为颠覆性技术，但实际应用、成本、算力支持等关键问题尚未明确，市场炒作部分受FOMO驱动[14] - 英伟达市盈率30倍虽高，但远低于60年代"漂亮50"的60-90倍，当前龙头公司护城河更宽、盈利能力更强[15][16] - 科技泡沫常围绕"新事物"产生，与历史泡沫相比，当前市场更理性[14] 美国经济与政策 - 亲商政策可能促进经济增长，但执行效果需观察，目前美国经济未过热，预计增速放缓而非衰退[17][18] - 利率处于正常范围，未来或小幅下降但不会回到极端低水平[18] - 信贷市场周期呈现"阴阳平衡"：两年前悲观情绪创造机会，当前乐观情绪导致超额回报减少[19][20]

长按即可免费加入哦 风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。 作者：16发财油菜君 来源：雪球 一 、 科技 " 七姐妹 " 估值泡沫与交易拥堵风险 估值水平创历史新高 2025年初 ， 美股整体前瞻市盈率及中位数均升至过去22年 （ 除疫情泡沫期外 ） 的最高水平 ， 市场乐观情绪达到极端状态 。 尤其是 " 七姐妹 " （ 苹果 、 微软 、 亚马逊 、 英伟达等 ） 的市 值占美国GDP比重接近60% ， 远超合理区间 ， 形成显著的估值泡沫 。 这种高估值在美国利率较 高时更显脆弱 ， 形成 " 泡沫易被戳破 " 的市场环境 。 三 、 特朗普政策反复放大市场不确定性 关税与产业政策扰动 交易拥堵与资金集中风险 美国家庭部门直接和间接配置于股票的金融资产比例高达43.4% ， 创历史新高 ， 市场风险承受 能力已达极限 。 资金过度集中于科技巨头 ， 导致市场流动性高度依赖少数公司的表现 。 一旦出 现负面冲击 （ 如DeepSeek的技术突破 ） ， 资金踩踏式撤离将加剧波动 。 二 、 DeepSeek打破AI垄断 ， 估值溢价逻辑崩塌 技术突破颠覆行业 ...

FT中文网 . 英国《金融时报》集团旗下唯一的中文商业财经网站，旨在为中国商业菁英和决策者们提供每日不可或 缺的商业财经资讯、深度分析以及评论。 编者荐语： 日本经济新闻社与金融时报2015年11月合并成为同一家媒体集团。同样于19世纪创刊的日本和英国的两 家报社形成的同盟正以"高品质、最强大的经济新闻学"为旗帜，推进共同特辑等广泛领域的协作。作为 其中的一环，两家报社的中文网之间实现文章互换。 以下文章来源于FT中文网 ，作者欧阳辉、张舸 2025年1月27日，英伟达市值单日最大跌幅达17%，市值蒸发约6000亿美元，创下美国股市 历史上单家公司单日市值损失的最高纪录。此次暴跌的导火索是中国企业DeepSeek发布了一 款低成本、开源大模型DeepSeek-R1。2023年，英伟达股票一路狂飙，上涨了239%；2024 年又再度上涨171%。其股价的火箭式上升已令部分投资者产生疑虑，担忧估值是否已触及顶 点。作为OpenAI主要支持者的微软，其CEO萨提亚•纳德拉在近期采访中明确表示担忧："当 前的AI公司如果不能带来真正的GDP增长，如果没有真实需求来支撑其开发的产品，它们终 将崩溃消亡。" 当下AI市场 ...

文章核心观点 - 英伟达2025财年第四季度和全年业绩超预期，但增长率放缓，分析师对未来几年前景乐观，不过公司面临竞争、经济等风险，未来几个季度下行风险大于上行潜力，长期股价可能更高 [1][6][17] 业绩表现 季度业绩 - 2025财年第四季度收入从2024年第四季度的221.03亿美元增至393.31亿美元，同比增长78.0%，营业收入从136.15亿美元同比增长76.5%至240.34亿美元，每股摊薄净利润从0.51美元增至0.90美元，盈利增长76.5%，自由现金流从112.17亿美元增加到155.19亿美元，同比增长38.5% [1] 全年业绩 - 2025财年全年收入同比增长114%，从609.22亿美元增至1304.97亿美元，营业收入从329.72亿美元增至814.53亿美元，同比增长147%，每股摊薄净利润从1.19美元增至2.94美元，增幅达147%，自由现金流增长125%，从269.47亿美元增至607.24亿美元 [2] 各市场收入情况 数据中心 - 2025年第四季度数据中心收入占总收入的90.5%，收入同比增长93.3%，达到355.8亿美元 [2] 游戏 - 2025年第四季度游戏收入占总收入约6.5%，同比下降11.2%至25.44亿美元，因供应限制出货量受影响，管理层预计下季度环比强劲增长 [3] 专业可视化部门 - 2025年第四季度专业可视化部门创造5.11亿美元收入，同比增长10.4%，全年收入同比增长21%，关键垂直行业包括汽车和医疗保健，推动了对英伟达RTX工作站的需求 [4] 汽车 - 2025年第四季度汽车收入同比增长103%，达到5.7亿美元，高增长因自动驾驶汽车持续增长，丰田、Aurora和大陆集团依赖英伟达产品生产汽车和卡车 [5] 分析师预测 盈利预期 - 分析师上调未来几年每股收益和营收预期，2026财年增长预期高，2027财年预期也较高，2027财年后增长率更合理 [6] 具体数据 - 给出2026 - 2035财年各财季结束时的每股收益估计、同比增长、远期市盈率等数据，如2026年1月每股收益估计4.60美元，同比增长50.56% [7] 增长来源 - 汽车部门预计2026财年收入约50亿美元，较2025财年的17亿美元增长近三倍，未来几年游戏收入有望增加 [7][8] 产品情况 Blackwell芯片 - Blackwell专为推理AI设计，与Hopper 100相比，令牌吞吐量可提高25倍，成本可降低20倍，Transformer引擎可提供高吞吐量，确保性能和成本效率，2025财年第四季度销售额达110亿美元，需求强劲且增长快 [10] 行业需求与风险 需求情况 - 各大科技公司增加对AI基础设施支出，大部分将流向英伟达，但难以估计未来资本支出和英伟达销售额，传统快速追随者投资AI可推动额外增长 [10][12] 风险因素 - 经历高增长期后销售可能停滞或下降，DeepSeek事件致英伟达单日跌幅增加，高效法学硕士可能使英伟达芯片需求增长放缓，竞争加剧会使利润率下降，美国经济崩溃也会带来问题 [13][15] 估值分析 估值倍数 - 英伟达目前市盈率42倍，自由现金流50倍，估值在增长，虽高速增长可证明高估值倍数合理，但当前自由现金流利润率特殊，分析师对其估值合理性持谨慎态度 [15][17] 折现现金流计算 - 使用10%折现率和247.06亿股流通股数计算，以过去四个季度608.5亿美元自由现金流为基础，得出英伟达内在价值125.83美元，显示估值合理甚至略微低估 [16]

投资学习的时间成本 - 投资学习需要经历至少两轮泡沫或牛熊周期才能成熟，通常耗时十年以上 [2][6] - 诺贝尔经济学奖得主弗农·史密斯的实验显示，投资者需三次实验才能理性定价，前两次会加剧泡沫 [4][5] - 股市学习的反馈具有延迟性，与考证等即时反馈的学习不同，即使努力也可能因市场周期而亏损 [6] 入市时点对学习路径的影响 - 投资者的初始入市时点决定学习方向，例如2020年核心资产行情与2022年红利股风格的切换导致不同结果 [7][8] - 市场风格切换使早期学习的投资方法可能成为后期掣肘，例如成长股投资者在低估值周期中表现不佳 [8] - 长期投资难以依赖幸运的入市时点，需持续适应牛熊切换 [9] 高频交易与价值投资的对比 - 外汇、期货市场的高频交易提供快速反馈，训练密度远超股市，加速完成“泡沫实验” [9][10] - 华尔街偏好培养高频交易员而非价值投资者，因前者技术标准化，后者需长周期认知 [11] - 缺乏牛熊经验的基金经理可能在风格切换中失败，例如2019-2020年核心资产行情后的案例 [11] 轻仓策略与长期学习 - 轻仓可控制试错成本，避免初期失败导致信心崩溃，并保持心理弹性 [15] - “荒废第一个十年”指降低初期盈利预期，专注于积累牛熊周期经验 [15] - 投资本质是自我博弈，时间沉淀是形成认知差距的关键 [14][15]