摘要

周五非农新增16.2万且上修前值，但季节性占主导，证明不了经济过热，更证明不了通胀。 主要增量来自休闲和酒店业（8月恰逢世界杯，酒吧雇员增加约59K）及开学季的地方政府教育；时薪3.1%高于预期，但自2026年起基本没有明显抬头。通胀当前更多来自关税、石油等输入型因素。
尚浩的核心结论：即使加息，也不一定引爆风险资产。 本轮输入型通胀不是加息能够直接解决的；市场大概定价到2027—2028年2—2.5次加息，尚浩进一步认为现在3次加息已经被定价。要问的是：会不会像2022年那样持续加息，以及会不会无序加息；目前都看不到。
判断风险的关键是利率波动率，而不是利率水平。 6m10y swap vol在快速加息时曾飙升，现在利率稳步上行但vol没有上升，也没有足以压平收益率曲线的加息速度。利率会调整估值和multiple，但真正的大跌来自利率波动率或长端失控引发的流动性冲击。
尚浩认为，AI是几十年来第一次真正的效率提升，全球依靠印钱维持增长的模式都要掉头。 如果美联储不再控制长端，长端利率应逐步接近nominal GDP，可能到6%—6.5%；若长端需求下降，也可能如高盛预测降至4.8%—4.7%。K型经济上行的一侧不太在乎5%、6%、7%甚至8%的利率，美联储想把长端交给市场。
Multiple重构的本质是市场需要更高增长。 原来15%增长可能对应20倍P/E，现在可能要20%增长才能对应20倍；因此应避开增长不足的公司。尚浩认为，英伟达约70%增速、约70%毛利率却只有12倍P/E不合理，最终市值达到10万亿美元只是时间问题。
相较美国，尚浩认为更大的风险可能在日本。 日本债务率高，利率已从零升至3%，若到3%—3.5%，国债贬值会给金融机构带来损失；通胀预期高也使日本不太敢印钱。美国大银行的duration risk和大规模国债减损已在上一轮周期中消化了不少。
仓位和vol显示AI momentum的去杠杆接近尾声。 Prime Book持续买入TMT momentum，Anthropic 65B ARR的负面消息没有造成很大冲击；AI basket隐含波动率降至65，vol control策略已接近全仓。65B低于此前70B以上的线性外推，尚浩认为可能与剔除中国用户蒸馏token及上市口径统一有关，而非7月需求恶化。与2000年不同，今天的hyperscaler是万亿美元级公司，CapEx主要基于自身企业客户需求，并非只跟随Anthropic或OpenAI。

精读

1. 非农162K超预期，但季节性主导，证明不了过热

尚浩的拆解：非农新增16.2万且上修前值，放在过去看是非常好的数据，但增量集中在休闲和酒店业与地方政府教育。8月恰逢世界杯，酒吧雇员增加约59K；开学季也推高了地方政府教育就业。“虽然这个数据是正的，但里面大半的就业本身带着季节性因素”，所以“没有办法证明经济过热”。
通胀由服务、房租和输入型产品三部分构成。尚浩认为目前主要是第三部分，即关税后续影响、石油等输入型因素。时薪3.1%高于预期，但从2026年起基本没有明显抬头；消费信贷虽在回升，也远低于2021—2022年的水平。因此这份就业数据更多说明经济基本面仍然坚硬，而不是证明通胀具有持续性。
制造业增加16K，其中约6K来自金属和机械、约8K来自非住宅领域；建筑业增加22K。尚浩将这些增长与数据中心建设联系起来，并指出褐皮书中经济较好的地区也多是正在建设数据中心的地区。相反，金融和infotech为负增长，反映出AI正在替代这些领域的部分人工。

2. 真加息也没怎么样：不持续、不无序，就不是crash

Waller周四的意思是再等本周五CPI后决定是否等待；Warsh相对更强硬，认为通胀还没有完全受控。尚浩因此判断加息概率大约五五开，或略偏向加息。
但本轮工资没有2021—2022年约7%的猛烈上涨，消费信贷也没有大规模增加。输入型通胀不是加息能够直接解决的：石油价格或关税造成的影响，并不会因为压低需求就消失。尚浩说：“石油降到两百块钱跟你加息有什么关系？没有什么关系。”
市场大概定价到2027—2028年有2—2.5次加息；尚浩同时认为，现在3次加息已经被定价，Warsh更强硬和经济数据转好等因素也都已反映在价格中。他对周五CPI的预判是“不会太差”，即不会特别高，因为工资和消费支出都没有明显上涨。
他区分了持续性加息与无序加息。无序加息意味着通胀很高、央行被迫快速加息，进而导致收益率曲线压平甚至倒挂。6m10y swap vol在2021—2022年快速加息时曾迅速上升；现在利率虽然稳步上行，但vol没有上升，也看不到足以把曲线压平的加息速度。
利率水平会调整资产估值和multiple，但multiple前几周已经经历调整。真正容易造成巨大下跌的是interest-rate vol或长端利率失控，引发流动性冲击和去杠杆。因此不能直接把利率升高等同于市场崩溃；尚浩还指出，2023年之后利率稳定下来，资本市场表现并不差。

3. AI是几十年来首次真效率提升，长端利率要重新定价

尚浩的框架是：2008年后西方人口和效率增长都不足，却要维持约2%的增长，于是依靠印钱和流动性。日本的YCC与美国的QE，本质上都是让利率低于nominal GDP，利用这段差价维持增长；他形容这个过程“像吸毒，越吸越重”。
AI带来了几十年来第一次真正的效率提升。若美联储不再控制长端，长端利率应逐步接近nominal GDP，可能到6%—6.5%；但在K型经济下，尚浩也不确定最终会维持在当前水平，还是如高盛所预测的那样，因长端需求下降而回到4.8%—4.7%。
K型经济向上的一侧效率很高，不太在乎利率是5%、6%、7%甚至8%；利率上升主要伤害向下的一侧。财政部长贝森特更可能通过调整久期来防止长端利率出现过大波动，而不是决定长端最终走到哪里。本周财政部还将发行10年期国债。
尚浩认为，美联储正在把长端交给市场；一旦交给市场，长端最终会跟随GDP增长，而不是简单受短端加息次数控制。只要利率是随增长稳步上行而非失控，市场不必因此崩溃。

4. Multiple重构：市场要更高增长，英伟达12倍P/E不合理

Multiple重构意味着同样的估值倍数需要更高增长：原来15%的增长可能对应20倍P/E，现在可能要20%的增长才能对应20倍P/E。因此，增长不足的公司会面临multiple下调。
尚浩举例说，半导体中增长90%的公司并不少见；英伟达增速约70%、毛利率约70%，却仍只有约12倍P/E，他认为不能一直这样压低估值，并判断其最终达到10万亿美元市值只是时间问题。
他的投资结论是避开增长不够的公司，寻找能够匹配新增长和科技周期的资产。过去美国约2.5%的实际增长部分依赖印钱；AI可能把经济本身带到2.5%、3%甚至4%，投资资产至少要跑赢新的增长率。

5. 真正的风险可能在日本，而不是美国

AI的生产资料和半导体不只利好美国，也利好中国、日本和韩国；欧洲相对弱，但尚浩认为整体仍可能进入加息周期。相较之下，他认为更大的风险可能在日本。
日本债务率很高，10年期利率已经从接近零升至约3%，若通胀预期继续推高利率至3%—3.5%，国债价格下跌会给金融机构造成巨大损失。日本的通胀预期很高，inflation swap也反映了这一点，因此日本方面不太敢再通过印钱解决问题。
美国大银行经历过2008年危机，并持续把duration risk转移出去；从1%多升至4.8%的过程中，大规模国债减损已经发生，尚浩认为2024年至今这个缺口已逐步修复。SVB等美国地区银行也在2023年经历过一轮损失。
日本虽然债务主要是内债，理论上也可以印钱，但在增长和通胀同时上行的周期里更难操作。若不敢印钱，国债收益率上升、价格下跌，金融机构就可能出现大量坏账。尚浩据此认为，关注利率风险时日本可能比美国更值得担心。

6. 仓位、vol与Anthropic 65B：momentum砸不动了

Prime Book持续买入TMT momentum；大规模去杠杆在7月已经结束。整体gross和net margin仍相对较低，net position与年初接近，总杠杆可能接近3月水平。
Anthropic 65B ARR的负面消息出来后，AI相关动能股并没有被大幅砸下去。尚浩认为，这说明继续下跌的力量已经不大，类似8月韩国杠杆“去不动”的状态，但并不代表可以精确判断价格底部。
利率vol没有上升，股票vol也在下降，single-stock vol下降得更快。由约20—30只AI相关股票组成的AI basket隐含波动率已降至65，相关公司的波动率大致跌了一半；按正常的vol-control策略，仓位已经接近全仓。
Anthropic的65B低于此前AI Labs数据线性外推的70B以上。尚浩提出的两个可能解释是：一是剔除了中国用户蒸馏模型产生的token，因为这部分不应计入真实需求；二是为了上市而统一会计口径，按Amazon渠道销售时扣除本应计作成本的销售分成。因而这不代表7月数据真的恶化。
他同时判断Anthropic token增速必然下降，因为价格太高、毛利可能达到90%。较乐观的一点是，Microsoft出售的token并不比OpenAI便宜，并非单纯打价格战；依靠自身平台整合客户，甚至可能卖得更贵。

7. 这不是另一个2000年

尚浩认为，市场可能重演升息这一过程，但结果不会一模一样。2000年体系外几乎没有资金和需求，亚马逊也只能卖书等有限商品；现在体系外可支出的资金更多，不只AI圈内的coding和research有需求。
他查看了Microsoft、Google、Amazon等hyperscaler的数据后更有信心：这些公司经历过2000年，如今已是万亿美元级甚至几万亿美元级公司，给出的预期相对负责。
这些公司的CapEx并不是单纯根据Anthropic或OpenAI的需求决定，而是基于自己掌握的企业客户和业务判断AI需求。尚浩因此认为，当前并非2000年那种小型科技公司预期失控后彼此踩踏、导致整个市场崩溃的情形。

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