市场预测、利率与通胀、DOGE、CES、AI算力｜BG2：Bill Gurley 与 Brad Gerstner

摘要

• 真正的“稻草人”是利率，不是AI。 Gerstner团队的年终集体推演，最终落在通胀与更高利率撞上高估值：10年期美债收益率已上行近100个基点至约4.7%，市场也从预计多次降息重定价为明年上半年仅降息1次；如果10年期收益率升至5.25–5.5%，“它会成为股市的锚”。Altimeter在2023年初的净多仓位为95%，去年约80%——桌面上的筹码更少，因为“入场成本更高了”。
• 不是泡沫，但没有安全垫。 标普500为23倍，近期高点为22倍、低点为16倍；Meta为23倍、Google为21倍，Nvidia则从66倍降至一致预期的36倍（按Altimeter的数字为28–30倍），同时仍以空前速度增长。问题在于，Mag-5盈利增速将从44%放缓至21%，而市场共识要求其余495家公司从2%加速至11%——医疗保健行业从4%升至20%，工业从-4%升至16%，材料从-10%升至17%；减税只能解释其中约30%的增幅。如果非科技行业盈利不及预期，“我很难看出市场怎么还能迎来大年”。
• 资本开支是真实的，而且已经预先承诺。 大型科技公司的合计资本开支从约1600亿美元升至约2600亿美元，Microsoft单独给出800亿美元指引，在Meta和Microsoft已消耗约100%的增量自由现金流。2025年的支出是否会落地，“可以翻篇了”——它会出现，部分原因是囚徒困境，但更主要是因为如果Elon判断AI将在3–4年内完成“每一项认知任务”，那么被替代的劳动力价值“将以万亿美元计”。
• 算力全年都将处于稀缺状态。 Microsoft整个2024年都受算力约束；OpenAI因为算力不足，无法大规模推出Sora或语音功能；Jensen表示，推理业务已占其收入约一半，随着推理模型和智能体吞噬token，规模将增长“100万倍，甚至10亿倍”。Brad的判断是：“我认为今年结束时，我们仍会受算力约束。”
• 可交易的受益者已经浮现。 市场共识预计Nvidia数据中心收入将从2023年的610亿美元升至2025年的约2000亿美元，这意味着份额下降，但Brad并不相信，因为这600亿美元的增量几乎完全对应超大规模云厂商的新增支出。记忆芯片是逆向交易方向——SK Hynix远期约6倍估值，因为市场按商品周期的繁荣与衰退定价，而Altimeter看到的是“长期结构性而非周期性”增长，以及估值重估。电力是硬约束：Gavin Newsom很可能仍未签署将Diablo Canyon延长至2029年之后的协议（它占加州清洁电力的10%），而“中国的建设规模是我们的100倍”。
• DOGE是决定10年期美债收益率的摆动因素。 2024年联邦支出为6.7万亿美元，而按2019年基准以每年2.5%增长应为5万亿美元——两者相差1.7万亿美元，这解释了DOGE设定2万亿美元目标的依据。特朗普减税每年增加约4000亿美元刺激；市场希望看到3000亿–4000亿美元的抵消性削减，“眼见为实”。Brad的非共识预测是：本届政府真的会削减支出，10年期收益率回落，市场“可能就此一飞冲天”——并在4月或5月通过一揽子协调法案解决。
• 州级AI监管是最大的愚蠢风险。 SB1047之后的监管推动已“转入地下”，演变成多达25项州级倡议；其中德州法案要求风险评估和追溯性责任，在德州以亲商著称的背景下尤其讽刺。Bill认为，逐州闯关相较于依据商业条款实施联邦优先适用，“愚蠢得令人头疼”。Brad预计Trump会撤销Biden行政命令，2025年各大实验室也会大幅增加开源。
• 研究人员觉得自己“正在窥探AGI”，却对外界的怀疑感到意外。 推理模型扩展目前在曲线上还只是“ChatGPT 2.0级别”，2025年Google和OpenAI预计会在编程智能体上取得重大突破。Google正面临“硅谷历史上最大的创新者困境”，但Gemini、深度推理、NotebookLM等迹象已让Apple第一次对其感到担忧；Elon的xAI则实际上是一个服务于机器人、自主驾驶和Grok的超大规模云厂商式“keiretsu”，并拥有极低的资本成本。

精读

1. 年终推演：黄金时代的底色，但桌面上的筹码更少

• Gerstner应要求披露了这套流程：Altimeter每位团队成员都会独立写下对次年12月的判断——“你确实得养成分析师、预测者、预言家的习惯”——然后由团队统一协调。看多账本包括：更低的税率、更少的监管、强劲的GDP和就业，以及AI、机器人、自动驾驶等持续十年的大趋势，“似乎真的正在开花结果”。
• 抵消因素是入场价格。Altimeter在2023年初的净多仓位为95%（“所有筹码都押上桌”），去年初约80%，如今仓位更轻，因为“相较于我们开始布局‘23年和‘24年的时候，估值已经相当高”——他引用了Buffett、很可能也包括Munger的那句话：“投资最重要的事情是入场价格。”
• Brad一直会问团队：“稻草人是什么——有什么事情是我们没有想到的？”他的答案是：聪明的朋友正在做空美国10年期国债；在高估值之上叠加通胀和更高利率，“至少会给今年前半段的市场泼一盆冷水”。他认为市场低估的近期Mag-6逆风还包括：美元走强冲击Q1非美元收入，以及资本开支“会高于人们的预期”。

2. 估值不是泡沫，但盈利接力棒必须交给非科技行业

• 估值地图是这样的：标普500在2021年Q4达到约22倍，2022年触底于16倍，如今为23倍，已接近高点。Meta为23倍，Google为21倍，Nvidia则从66倍高点降至一致预期的36倍，“按我们的估算更接近28或30倍”——对应的是这个体量公司前所未有的增长。结论是：“不如‘23年或‘24年初买到的划算，但如果增长预期能够实现……我不认为估值高得难以承受。”
• 2024年的盈利结构是：Mag 5（Microsoft、Meta、Nvidia、Amazon、Google）盈利增长44%，标普整体增长9%，其余495家公司仅增长2%。2025年市场共识预计Mag-5在高基数上增速减半至21%，同时非科技行业从2%加速至11%——医疗保健行业从4%升至20%，工业从-4%升至16%，材料从-10%升至17%；减税只能解释其中约30%的增幅。
• 他的条件式判断是：要让市场上涨10–15%，非科技行业的加速必须兑现，同时利率要保持在5%以下。“如果这些盈利没有兑现……我很难看出市场怎么还能迎来大年。”

3. 资本开支超级周期：囚徒困境，还是数万亿美元的劳动力价值

• Google、Meta、Amazon、Microsoft、Apple、Oracle的合计资本开支在2024年从约1600亿美元升至约2600亿美元，消耗了“绝大多数增量自由现金流”——Meta和Microsoft的资本开支都超过收入的25%，并“逼近自由现金流的100%”；Apple是例外，已降向5%。Microsoft的800亿美元数字引发了“一点骚动”，但基本就是其现有运行速率；连Elon都称其为“在任何人的宇宙里都算大数字”。
• Brad的分类是：这要么是对未来收入的进攻性押注，要么是防御性押注——“我不能不做，因为竞争对手都在做”。对回报的种种担忧正是这些公司估值倍数没有进一步上升的原因。Omaha对此“相当怀疑”，认为这像电信基础设施建设的重演。Bill提出反身性问题后，Brad反驳称这种光学理论“相当阴谋论”，并指出了算力约束：如果Satya说资本开支是600亿美元而不是800亿美元，市场会把它解读为失去信心，还是失去份额？
• 支撑这笔支出的数学依据来自Elon在CES上的发言：“未来几年内，我们将能够完成任何认知任务……我认为最多3到4年。”Brad说：“如果你相信这是真的，那么所有被替代的人类劳动力的价值就将以万亿美元计。”这也是CEO们认定自己不能不花钱的原因，“尽管这会让CFO们的声音稍微变尖一点”。
• 华尔街之所以无法建模，是因为2023年有26位分析师覆盖Nvidia，而“26个人的共识预测全部错了80%……当你在线性思维中面对一个阶段转换时，可能错到这种程度”。这正是早期云计算的窗口期——2012–13年，而不是2016年——也正是Snowflake和Okta得以出现的时点。

4. 算力约束不会在2025年结束

• 需求证据包括：ChatGPT每周用户超过3亿；Microsoft整个2024年都受算力约束，随着约束缓解，推理收入预计在2025年上半年加速；Sam也公开表示，OpenAI无法大范围发布Sora或语音功能。Pro订阅的存在，部分原因是“为了人为压低需求，因为他们没有算力”。
• 真正的放大器是推理：O系列模型和Google的深度推理都是“算力吞噬者”——token生成、提示词重新填充、分支式推理的规模“远超单次ChatGPT调用”，还没算上个性化、长期记忆和行动能力。Jensen在节目中表示，推理业务已占收入约50%，将增长“100万倍或10亿倍”。Brad给出的明确判断是：“我甚至不认为2025年能让我们进入算力过剩——今年结束时，我们会受算力约束，很多前沿实验室也有同样感受。”
• Bill观察到商业模式正在变化：Grok 2保持免费，但Grok 3可能收费；Google也推出了付费高端层。如果前沿模型最终都采用订阅定价，而不是类似搜索那样免费，“这可能开始变得有黏性”，对OpenAI尤其如此——据传其离开2025年的年化收入为40–50亿美元，之后可能超过100亿美元。Brad的判断是：Mistral已经“举起了白旗”，Anthropic据报道收入不足10亿美元、主要依靠企业API，也面临能否持续跟上的问题——“你不能出去花钱，却没有一个商业模式来支撑这些支出。”

5. 顺着已经承诺的资金走：Nvidia、内存、电力

• Nvidia的算术是：市场共识预计数据中心收入从2023年的610亿美元升至2025年的约2000亿美元；2024年至2025年的600亿美元增量，正好等于超大规模云厂商的新增支出，而定制ASIC“相对而言规模很小”，因此共识实际上意味着Nvidia会丢失份额——“我不认为这是真的”。自6月以来股价一直横盘，市场围绕预训练墙争论不休，也受到DeepSeek小模型冲击的影响。Brad强调的纪律是：“每次都必须根据场上的事实重新校准。”
• 逆向方向是内存：SK Hynix（与Gavin Baker一起）和Micron所处的是一个“在我们能看到的范围内都不会结束”的高带宽内存短缺市场，背后是推理时计算的世界。SK Hynix远期估值约6倍，因为市场按商品周期的繁荣与衰退定价；Altimeter的观点是，这是“长期结构性而非周期性”增长，而且产品带有软件属性。投资者有两种获胜方式：盈利增长，以及摆脱商品属性后的估值重估。
• 电力是最底层的约束。运营商告诉Brad：“我知道这很难相信，但我们受电力限制。”他们有资本开支，却因为缺少兆瓦级电力无法上线，而“中国的建设规模是我们的100倍”。Brad与PG&E的COO以及很可能的David Sacks推动的具体诉求是：Gavin Newsom很可能仍未签署将Diablo Canyon延长至2029年之后的协议——该核电站提供加州10%的清洁电力——“这至少是疯了……今年必须把期限延长”。
• Altimeter不追逐能源股，尽管同行已经获得回报，原因在于其北极星是本质主义。“我会问分析师，为什么它比Nvidia更好？它是Nvidia的衍生品——押的是完全相同的注，所以为什么不直接多买Nvidia？”Bill最后说：“每个市场里都有一个傻瓜，如果你不知道是谁，那个人可能就是你。”

6. 利率：市场正在叫板国会

• 谜题在于：总体通胀已从9字头降至2字头，Morgan Stanley预计年底为2.2%，但10年期收益率却上行近100个基点至约4.7%，市场已重定价为明年上半年仅降息1次。Brad认为，如果特朗普减税通过，每年约4000亿美元的刺激叠加监管放松，可能重新点燃通胀；关键在于，“市场是在说，我们不相信国会有勇气从赤字中削掉同等规模的支出……眼见为实。”
• 他给出的二元情景是：如果削减数千亿美元，“市场会说财政纪律很好”，10年期收益率回落，“市场可能就此一飞冲天”。如果做不到，10年期收益率升至5.25–5.5%，“它会成为股市的锚，也会成为经济的锚”——债券义警将充当执行者。整个问题将在4月或5月的一揽子协调法案中得到解决。

7. DOGE的数学：高于基线1.7万亿美元

• Altimeter的分析是：2019年联邦支出为4.4万亿美元；如果将每个类别都按2.5%增长——作为GDP、通胀和人口的代理变量——2024年应约为5万亿美元；实际支出却达到6.7万亿美元，高出1.7万亿美元。“当你听到DOGE谈论2万亿美元节省时，这正是让人们乐观的原因。”一项两党提案已经识别出未来10年7000亿美元的“容易实现的赤字削减”，但这只是起点，并非答案。Trump甚至可以通过挑战《支出控制法》单方面采取行动。
• Bill的反驳值得保留：医疗保健人均支出增长远高于2.5%的基线，有其结构性原因，因此不能简单下令减少支出，而必须解决行业本身的问题。Brad承认，全球人口结构挤压——每位退休人员对应的劳动者越来越少——意味着要么兑现更少的承诺，要么通过技术和AI提高交付效率，同时更聪明地安排国防支出；“国会两党，无论共和党还是民主党，过去的表现都不好。”
• Bill解释DOGE为什么有发挥空间：“我不认为世界上任何地方有人会站出来说，我们的政府执行力很强。”Elon称其为“桶中射鱼”。更大的突破口可能是废除限制性政策，从而直接提升GDP增速。Brad认为，到2029年在约6万亿美元支出水平下实现平衡预算“并没有那么难”；与欧洲——“一团糟、一场灾难”——相比，美国只需要“相信自己判断的勇气”。

8. 逐州AI监管是需要警惕的自摆乌龙

• SB1047之后的监管推动已经“转入地下”，演变成多达25项逐州倡议，其中德州最为激进——考虑到Abbott和Elon把它打造成监管最少的州，这尤其讽刺。Bill引用Dean Ball的分析谈到具体内容：强制发布风险评估，并施加追溯性责任——“我是否做过当时本应知道风险的分析？”——而且适用范围广泛。他对华盛顿担心中国之际仍搞州级拼布式监管的结论是：“愚蠢得令人头疼”，并补充说立法者可能会引用这句话。
• Brad反驳“硅谷不想要任何监管”这一稻草人：他们反对的是缺乏知识的监管——“如果各州一开始就繁琐地监管这些公司，你所做的一切就是把金牌拱手送给中国。”两人都希望依据州际商业条款实行联邦优先适用——“全国只有一套规则”。Brad预计Trump会撤销全部或大部分Biden AI行政命令，Sacks将承担协调职能。他对2025年的另一项预测是：各大玩家将大幅增加开源（Microsoft上周发布开源模型“非常令人意外”），因为“主要玩家在AI上的共同点远多于分歧”。

9. Google的创新者困境、完美AI资产篮子与作为keiretsu的xAI

• Bill看好Google的理由是：Gmail、Docs、Android，以及可与Slack、Zoom竞争的产品——这是“完美的AI资产篮子”，其他公司都没有，Jason改用Pixel就是证据。Brad则指出另一面：“这是硅谷历史上最大的创新者困境……几乎不可能替代一个99%增量利润率的搜索垄断业务”，因为无论接下来出现什么，都不会再是垄断，也不会保有同样的利润率。但自11月底以来，Gemini、深度推理、NotebookLM，以及旅行和获客客户中仍然稳健的搜索量，都显示Sundar“开始变得强硬”。Brad怀疑，Apple第一次开始担心Google在手机上的威胁——一个能替你预订酒店的Gemini助手，可能是好10倍的产品。Bill提供的实际线索是：Gemini拥有本地评价语料库优势，“哪些3道菜最受欢迎，哪2道应该避开”。
• 谈到xAI，Brad拒绝接受Bill关于Grok 3是预训练扩展能否成功的通过/不通过测试这一框架；Bill则坚持认为，如果它击败OpenAI最新模型，“那将是一个新的数据点”。Brad的结构性判断是：Elon运营着3条AI路径——机器人（“到2028年达到数百万台人形机器人”）、自主驾驶（他的新Tesla“昨晚从旧金山把我送回了家”）以及Grok——并通过一家日式企业联盟式keiretsu共享洞见。因此，即便预训练扩展触顶，巨型、连贯的算力集群也不会浪费，它们可以转向推理训练、后训练和推理服务。Elon还具备两项优势：能以“疯狂的时间表”搭建算力，以及极低的资本成本。“Elon让Anthropic、Google和OpenAI保持诚实，这对美国生态系统太好了。”

10. 竞合、Bell Labs与凝视AGI

• Bill的历史观察是：Wintel时代“大家各守本分”；如今Microsoft一边宣传自研模型，一边与OpenAI合作；超大规模云厂商一边打造Trainium、TPU，一边采购Nvidia；Nvidia则推出模型和AI PC，与自己的客户竞争。Brad的解释是，前沿模型所需的资本达到了“核武器级别”，远超VC能力，迫使实验室拥抱超大规模云厂商——Google与Anthropic对冲，Amazon押注Anthropic，Microsoft押注OpenAI——而Inflection、Character等落后者可能被整合。他认为不必过度关注其中的戏剧性：Nvidia的模型并非前沿模型，宏观上更重要的是近3000亿美元的非政府研发投入，这是一个Bell Labs时刻，对Team America“极度看多”，而这些投入来自一度因回购而受到批评的公司。
• 关于推理模型，收尾信号是：实验室研究人员“感觉自己正在窥探AGI，却惊讶于世界有多怀疑”，这种错位来自他们看到了尚未发布、且受算力限制的能力。在扩展曲线上，推理模型大致处于“ChatGPT 2.0级别”，意味着2025–26年还会有巨大进步；Brad预计Google和OpenAI会推出真正的编程智能体，明显优于今天依赖提示词注入的初创产品，随后是面向消费者的记忆与行动能力——Altimeter一位合伙人用Anthropic computer use演示booking.com预订功能时仍“相当早期”，接下来要在o3之上构建这一能力——预训练模型与O系列最终会融合成一个模型。Bill最后坦率地保留判断：“我不是宏观经济的拥趸——它属于太难处理的那一类问题。”他也邀请正在用chain-of-thought做有趣事情的听众写信交流。