市场概述2026年8月25日

摘要

• Shanghao Jin的核心判断：休假归来发现“所有人都在看空”，但他认为自己可能属于最早看空的那一批，反而不悲观——“现在市场上讲的鬼故事，跟我们在六月份说的这些东西没有什么区别”。 Anthropic ARR会掉在六月用模型时就已预感，而当前仓位和杠杆不像六月末、七月那么高，“我们不太容易看到一个踩踏式的下跌”。
• Anthropic ARR报65亿（此前传七月将达70亿）令市场失望，他给两个解释：一是可能为上市统一调整口径、前后口径不一致导致“低估了一下”；二是增速确实在降，但那是因为谷歌、亚马逊、微软三家各约200亿收入规模（“这是revenue，ARR至少要乘二”）正在刮走两家labs的一部分企业需求——被刮走后还能保持增长，要看整体市场增速有多快。
• 两份财报是真正买卡人态度的证据：阿里年报明确境外买美国卡“2.2年回本”；微软Corporate AI年初十几二十亿规模、年底目标200亿、成本只有15亿，内部测算买卡“六个月回本”。 “把Microsoft和阿里的财务报表好好看一遍，把梁文锋讲的话好好听一遍……半导体需求肯定没到顶。”
• 对“coding场景见顶”论的驳斥：AI不是拿来做编程的，是拿来做并行大量数据处理的。 跨境电商的囤货、税务、买流量数据从未被训练利用，企业AI需求在此；被替代的程序员可能不是30%而是80%到90%，但程序员规模会增十倍，且组织重构会产生大量agent“机器人工人”，全都要吃CPU、网络和存储。
• 第二个被忽视的利好是折旧周期：V100还在用，A100“没有降价，还处于涨价过程中”。 “卡的折旧周期改变以后，会彻底改变所有CSP的盈利周期”，叠加收入增长，明年hyperscaler现金流更好——他对十二个月的中期“相对更加看好”。
• 宏观上长端利率是真问题但不是急性问题：美债无信用问题（“债务多你才能成为储备货币”），利率上行的本质是名义GDP增长太快；他提到长端利率溢价中约180bp的差距需要弥补，这个差距要么拉开并带来很强的通胀预期，要么长端利率“像西西弗斯推石头一样，下来还要上去”——结果是未来两三年估值体系持续下调；而流动性（GSFCI自7月改善）与仓位短期都不构成危机。
• 交易结论：现在处于“不给你估值期”，但对冲基金三个月动量正做多软件、做空业绩增长可能在50%到100%的半导体，长短端头寸mix，“跟六月份发生的情况很不一样”，反向平仓可能构成利好；等云厂earning打开预期、现金流影响显现，“市场还是会回头”。

精读

1. 空头没有新鬼故事：仓位和杠杆决定踩踏难以重演

• 开场定调：三周未播、休假归来，“我发觉所有人都在看空”，而他认为自己"可能属于最早看空的那一批"——现在的悲观叙事与六月并无二致，Anthropic ARR会掉在当时用模型时就已感觉到。
• 行业空头的论据集中在钱上：云厂free cash flow、capex的融资来源，“但凡出来搞融资的都大跌”（包括Intel在内），缺credit、缺债、缺股权融资，更缺"市场真正花token的钱"，而Anthropic增速下滑被当作佐证。
• 但两三周前市场position已开始变好：没有看到大规模净卖出或动量交易，没有带动杠杆ETF向下、引发外部平仓，杠杆率不像五月、六月或六月末、七月那么高——所以即便下跌较多，六七月那种踩踏式下跌"我觉得不太容易"重演。

2. 产业革命不能刻舟求剑对比2000年：癌细胞刚进入身体

• 2000年的本质是"体系内钱和体系外钱"：体系内有很多互联网公司盈利，半导体订单当时也有一年多backlog、后来砍单；但没有实体经济从体系外向体系内输送钱。互联网公司互相打广告，“亚马逊有没有卖出东西？其实没有卖出东西”，也没有后来Google式的大规模广告投放。
• 他的癌症比喻值得完整保留：AI替代人工，“当你把人的工作都挤掉、把养分都吸掉以后，它是系统性枯竭”，最终连咖啡广告的需求都会消失——但那是end game；“现在没有到end game，现在是开局”，癌细胞刚进入身体时攫取养分速度极快，工资的、广告的、债券的、股票的钱"全部吸到自己这边去"，这个过程正在发生。

3. 开源模型可能改写云厂角色：从"奶妈"到企业AI主渠道

• 旧格局是80%盈利被OpenAI/Anthropic两家labs赚走，“云厂在后面当奶妈”——融资融债，把backlog订单送给labs。开源模型使游戏发生变化：微软正在美国大规模部署Corporate AI，面向企业提供整体解决方案；年初十几到二十几亿规模，年底目标两百亿、成本只有十五亿，“它真的是六个月可以回本”，且比Anthropic更容易销售——有企业销售、有云服务、有安全。
• 这块企业AI业务既不计入Anthropic的ARR，也不是AI-to-B服务；其中还有一大块是企业post-training需求。同时Anthropic自己的企业AI backlog订单是满的，“它没有算力去解决这个问题”。
• 阿里年报给出另一个确定数字：在美国投资算力、境外买美国卡2.2年回本。他的推论是，科技公司、AI公司"合理做法就是把所有现金都变成卡"。

4. AI不是编程工具，是并行数据处理——agent才是算力需求主体

• 对华尔街"码农人数×30%替代率=三千亿规模"算法的驳斥：被替代的码农"不是百分之三十，可能是百分之八九十"，但程序员规模会增加十倍——AI取代的是组织架构，前端后端、产品、测试合并成"超级人的单兵单位"，过程中产生大量agent"机器人工人"，都要用CPU、net和存储。
• 真正的场景是企业数据，例子照原样保留：跨境电商何时囤货、交多少税、运输多久、“应不应该在亚马逊上面去买流量”——“这个数据其实对于每一个行业都没有很好被应用起来”；企业AI效果涉及模型、算力、数据，以及harness（调用模型、构建agent的方式）。
• 对token怀疑者的犀利一句：“如果你现在用的token数量没有把Anthropic的max plan每个星期都用满的话，我觉得这个人的能力肯定是属于被淘汰”——觉得token需求过剩，“应该从自己身上找问题”。

5. 65亿ARR的两种解读，与折旧周期这个"彻底的改变"

• Anthropic 65亿ARR的两个原因：一是可能要上市而统一口径，与此前"七月达70亿"的口径不一致，“低估了一下”；二是增速下降毋庸置疑——但微软（主要用OpenAI）、谷歌、亚马逊三家各约两百亿收入规模正在刮走两家labs的部分企业需求，“刮走的情况下你还能保持增长，你得看这个市场的增速有多快”。
• 他也早在五六月判断Adobe和OpenAI的业绩会掉：使用下来觉得它很贵，ARR总会到头，Token最终要么打价格战、要么有别人进来；但半导体需求并没有降。
• 折旧周期是被讨论数周的关键变量：V100还在用，“A100没有降价，现在还处于涨价的过程中”——“卡的折旧周期改变以后，会彻底改变所有CSP的盈利周期”，加上收入增长，明年现金流更好。
• 他的时间框架：短期看Anthropic/OpenAI与市场position，中期十二个月看hyperscaler cash flow（“我其实对现在十二个月的中期相对来说更加看好”），长期看dollar rate和"最终有没有人的需求"。

6. 宏观：180bp的西西弗斯与估值压缩周期

• 宏观空头还担心利率上升、通胀失控和所谓美元债务危机。他认为十年期利率趋势性上行的担忧"是valid的"，但它影响的是估值模式而非直接流动性：S&P 500 forward约19-20倍P/E，2026年在盈利高增长下forward P/E一直在掉；流动性看GSFCI（含credit spread、FX、carry），七月以来一直在改善，“从流动性上来看没有特别大的问题”。
• 美债信用论他全盘否定：“不管欠多少债，美国不会有任何信用问题……因为它债务多，你才能成为储备货币”。长端利率上行的本质是nominal growth——美国名义GDP增长太快；他提到中间约180个basis point（1.8%）的差距需要慢慢弥补。财政部和Biden通过多发T-bill、减少长债供应来压长端，历史上短债发行有约20%的cap；这个差距要么拉开、给出很强的通胀预期，要么"像西西弗斯推石头一样，下来以后还会上去"，弥补过程就是未来两三年美国公司估值体系往下调——“只要没有足够增长的公司，你就没有办法获得估值”。
• Jackson Hole（28号）他预期联储能做的很少：升降息都难解决问题，也无法控制长端利率；term premium意味着市场很反感美联储控制长端，长端利率会慢慢往上走。
• 仓位细节支撑短期判断：prime book margin放一年维度看约48，不算太高；net position不高说明多为动量交易。HF三个月动量在做多软件、做空半导体（业绩增长可能在50%-100%的板块），一年维度却仍基本做多半导体——头寸mix，“不太容易产生六月份这种全部踩踏”，做空半导体反而"是一个反向的利好"。结论：处于估值压缩周期，市场会一直纠结给不给估值，“现在属于不给你估值期”，等云厂earning预期打开，“市场还是会回头”。