重估一切，文艺复兴---2026H1 AI行业观察

摘要

• 2026年上半年，AI交易已从模型股扩散为一场旧IT硬件的全面重估。 庄明浩统计约17家CPU、存储、硬盘、网络设备厂商，上半年股价平均上涨192%；SK海力士一度涨逾700%。标普500涨幅前16名里有14家IT硬件公司。“老朋友们都回来了”，但SpaceX单日跌13%、美光跌8%至9%的波动也说明，重估已经进入高敏感区。
• CapEx不是见顶，而是连续第三年超出此前预期。 市场原先预计2024年增长19%，实际为54%；预计2025年增长约20%，实际为73%；2026年看起来可能达到80%甚至100%。Google、Meta、亚马逊、微软、Oracle再加Apple，2026年投入约8,000亿美元，2027年可能突破万亿美元；Agent对CPU、内存、存储和推理芯片的需求又扩大了受益面。
• 存储是这轮基础设施行情里最强、也最像周期陷阱的环节。 数据中心里的存储成本占比已由AI爆发前约2%升至2026年的18%，仅次于算力芯片的42%；美光毛利率则从2023年一季度的-33%升至2026年5月的85%。“这次不一样”的需求曲线或许成立，但一个历来约四年一轮、扩产后容易供过于求的行业，仍不能只按线性增长定价。
• 多头真正的软肋不是需求故事，而是现金流与债。 庄明浩称，全行业截至2026年Q2的收入规模“刚刚只够 cover 折旧”，尚未覆盖固定成本、运营成本并形成利润；几家科技巨头的自由现金流自2025年三季度快速下降，按预测可能在2026年三季度转负。巨头还能顺利发债，CoreWeave、Nebius等高杠杆neocloud却已从高点回撤30%至50%，“股一般还好，但债经常出问题”。
• 模型前沿正在从“更会回答”跨向“能连续自主工作”，但估值跑得比利润更快。 Claude 5、GPT-5.6等最新前沿模型已能在人类不参与时连续执行十几个小时，OpenAI与Anthropic虽然路径不同，却都指向“让AI训练AI”的自主进化。与此同时，Anthropic与OpenAI估值分别达到9,000多亿、8,000多亿美元；OpenAI 2025年收入约250亿美元、亏损约140亿美元，按当年数据仍是约40倍PS。
• 中美形成了“昂贵闭源前沿”与“开源高效扩散”的双极格局，但技术并未真正脱钩。 美国头部公司的年度投入约7,000亿至8,000亿美元，甚至接近1万亿美元；中国阿里、百度、腾讯与字节合计仅约1,000多亿美元，差距约一个数量级；但HARVEY通过后训练开源GLM-5.1拿到法律榜单第一，Cursor也被发现基于Kimi K2.5后训练。“只要开源”，技术就很难被切成绝对的非此即彼。
• Agent而非Chatbot成为2026年的产品共识，Coding则是最先被吞噬的入口。 Codex活跃用户从5月的500万，升至7月12日至15日的600万、700万、800万、900万；庄明浩判断随后当天应已达到1,000万。Anthropic内部工程师在Claude Code发布后，人均代码提交量据称增长8倍。“Chatbot彻底翻篇”，但通用Agent做什么、向谁收费、如何定价以及偏To B还是To C，仍都没有标准答案。
• 最大的未知不再是能烧多少token，而是什么结果值得付钱、什么责任必须由人承担。 美国头部企业中的顶级软件公司每月token成本已达到7,000至7,500美元，约为工程师月薪1.5万美元的一半，但token就像早期互联网的PV、移动互联网的数据流量，可能不是最终商业指标。治理冲突、就业反弹与人的重新定位将同步升级：“当智能不再稀缺之后，人的位置到底在哪里？”

精读

1. “老朋友们都回来了”，AI开始重估整个IT产业链

• 张震岳与蔡依林获得2026年金曲奖歌王、歌后，让庄明浩产生“今夕是何年”的错位感；同样的感觉出现在资本市场：英特尔、AMD、三星、美光、SanDisk、西部数据、希捷、英伟达、思科等PC时代的名字，再次成为AI主线。

• 他统计的约17家公司在2026年上半年平均上涨192%，SK海力士一度涨逾700%。标普500涨幅前16名中，14家属于IT硬件、两家属于医药——按他的概括，科技市场只剩“AI和其他”，其他里最大的是药。

• 但重估并非单向：制作材料后的一周里，SpaceX单日跌约13%，美光跌8%至9%。庄明浩把这种剧烈波动视为两套叙事持续对撞，而不是趋势已经得到最终验证。

2. 文艺复兴的本质是复制成本坍塌，而非凭空发明知识

• 庄明浩的核心类比是：印刷术没有发明知识，却让复制知识的成本坍塌；今天推理成本下降，也在把智能变成基础设施。正因为稀缺性改变，“一切价值都被重估了”。

• 第二层对应是赞助人体系：当年的富豪供养艺术家，今天巨头资本把资金集中投向AI，顶尖研究员依附于算力与金钱的“庇护”。第三层则回到人本主义——过去问“人是什么”，现在问“人还需要做什么”。

• 美第奇对应资本与债，印刷术对应开源与低成本推理，南北文艺复兴对应中美两条路线，透视法对应世界模型，工坊对应多Agent分工，“虚荣的篝火”则对应监管和社会反弹。这套映射构成整期节目的骨架。

3. 万亿美元CapEx仍在加速，Agent扩大了基础设施受益面

• 高盛的回看令庄明浩警惕：2023年底预计2024年CapEx增长19%，实际增长54%；市场随后预计2025年增长约20%，实际达到73%；对2026年的预期即便提高，现实仍可能是80%乃至100%。

• Google、Meta、亚马逊、微软、Oracle和Apple在2026年的投入合计约8,000亿美元，2027年“肯定破万亿”。如果市场届时仍只预测增长20%至30%，真实增速会不会继续达到50%、60%、70%，是他认为“大到有点恐怖”的问题。

• 需求结构也变了：预训练时代主要购买GPU，Agent时代还要分配任务、保存长上下文并反复执行，因此CPU、内存、存储、TPU及其他定制推理芯片都进入采购清单。“token卖方”由此扩展到代工、芯片、存储、网络、云、能源和土地。

4. 存储从成本配角升至18%，却仍背着周期行业的原罪

• AI爆发前，存储约占数据中心成本的2%；到2026年，这一比例可能升至18%。同一张成本表中，算力芯片占42%、能源15%、建筑15%、冷却10%，存储已经成为仅次于芯片的第二大项。

• 每代英伟达芯片不仅算力提升，所需存储也呈几何级增长；数量和价格同时上升，使存储的绝对金额与成本占比一起扩张。供给又高度集中，因此收入和毛利能够快速向少数厂商聚集。

• 最极端的样本是美光：上一轮低谷时毛利率一度为-33%，到2026年5月达到85%。其CEO还曾抱怨，苹果以8美元买入内存后，可以卖出200多美元的增量价值。

• 庄明浩没有忘记反面：存储过去大致四年一个周期，需求上升促使建厂，产能落地时需求又可能下降。SK海力士涨逾700%、赴美上市并创下海外公司在美国上市时最高募资额纪录，定价里已经包含了大量“这次不一样”的押注。

5. 英特尔与思科越过互联网泡沫高点，账本的另一面是外部承接压力

• 英特尔和思科曾是2000年互联网泡沫的代表，此后约26年都未突破当时高点；到2025年底至2026年，两家公司终于完成“A Long Way Back”。这既是旧硬件价值复归，也是市场对新一轮基础设施周期的投票。

• SpaceX旗下的xAI可能不再继续大规模模型训练；SpaceX上市时与Anthropic签订算力合同，相当于马斯克把自己的算力提供给Anthropic使用。没有传统云业务的Meta，也开始提出neocloud、把部分算力提供给合作伙伴。

• 庄明浩由此把问题引回巨额投入：大量硬件和数据中心已经建成，但AI行业收入尚未形成足够利润来承接这些投入。外部使用和云化成为一种承接方式，同时也暴露出收入增长能否跟上资本开支的问题。

6. 当前AI收入只够折旧，现金流和债决定泡沫何时接受检验

• 庄明浩给出的关键判断是：“现在的收入只够 cover 折旧。”正常商业路径应当依次覆盖折旧、固定成本、运营成本，再产生毛利和利润；截至2026年二季度，AI整体收入还停留在第一层。

• 科技巨头自由现金流自2025年三季度迅速下滑，按预测可能在2026年三季度转负。Google、Meta、英伟达等仍能顺利发债，甚至长期债也会获得数倍认购，但这种融资特权并不属于所有参与者。

• CoreWeave、Nebius等neocloud杠杆极高，部分公司的收入甚至可能不足以支付利息；相关股票已从高点回撤30%至50%。庄明浩反复提醒：“股一般还好，但债经常出问题。”

• 多头的依据是模型继续进步、单位推理成本下降、token消耗数倍增长，且技术革命通常先投入后变现；空头则认为企业落地远慢于供给扩张，循环融资、交叉担保最终会出事。结论仍是悬而未决的“美第奇黄金时代，还是郁金香泡沫前夜”。

7. 模型进入十几小时自主执行，“两种主张”汇向同一种自我进化

• Claude 5、GPT-5.6及庄明浩列举的其他最新模型，已经能在人类不参与的情况下连续执行任务十几个小时。多模型并存也成为常态：代码、推理、多模态、长上下文各有阶段性领先者，没有一家能够长期绝对领先。

• OpenAI的L1至L5路线把L3定义为Agent、L4定义为研究者；Anthropic在《When AI Builds Itself》中则描绘人类逐步退出训练循环。两家公司是“两种主张，一种共识”：让AI进入训练过程，形成AutoResearch、RSI与持续迭代的Loop。

• 这种能力反过来加快发布频率：几个月内就出现Opus 4.6、4.7、4.8、5以及GPT 5.5到5.6的更替。Meta与xAI仍未退出，Mistral、Thinking Machines及大量从头部实验室出走的new lab，也继续获得数百亿美元资本赞助。

8. Anthropic阶段性反超OpenAI，近万亿美元估值先于盈利到来

• 庄明浩称，Anthropic在2026年四月或五月的To B订阅上超过OpenAI；差不多同一时期，其新一轮融资估值也升至9,000多亿美元，高于OpenAI的8,000多亿美元。两家公司尚未上市，估值却已逼近万亿。

• 对照盈利能力，OpenAI在2025年收入约250亿美元、亏损约140亿美元，按当年数据计算PS约40倍。这些数字显示其估值与当期收入、亏损之间存在很大距离。

• 苹果用了42年、Google用了21年、SpaceX用了24年抵达万亿美元量级；OpenAI约十年、Anthropic约五年。SpaceX上市后不到十个交易日已跌破发行价，OpenAI和Anthropic是否按原计划上市，也要看市场情绪。

9. 中美两条路线已经成形，却通过开源和后训练持续互相渗透

• 庄明浩用南北文艺复兴作比：意大利依靠赞助人、昂贵定制和巨匠杰作，北方依靠版画、印刷与市民买家；硅谷对应天价算力和闭源旗舰模型，中国则偏向开源、高效、低价与大规模扩散。

• 资本差距十分现实：美国头部公司一年投入约7,000亿至8,000亿美元，甚至接近1万亿美元；中国的阿里、百度、腾讯加字节合计约1,000多亿美元，差约一个数量级。芯片限制与公司体量会不会继续拉大模型差距，他的答案是“不知道，静观其变”。

• 中国战场包括智谱、千问、MiniMax、DeepSeek、Kimi等，整体更偏开源；但二级市场同样残酷，智谱曾单日跌30%，市值从万亿港币附近大幅回落，MiniMax也一度跌破发行价。“这种波动都是杀人的。”庄明浩同时提醒，OpenRouter能否覆盖全网1%的流量都不好说，但市场仍把它当作重要的第三方衡量指标。

• 融合案例比口号更重要：HARVEY通过后训练开源GLM-5.1，在法律Benchmark上超过Opus 4.8、GPT-5.5、Sonnet 4.6、GPT-5和Kimi K2.6；Cursor自研模型则被发现基于Kimi K2.5后训练。开源使绝对隔离难以成立。

10. 世界模型像透视法一样，争夺的是下一代现实表征方式

• 透视法没有发明颜料，而是用新表征方式改写绘画、建筑和地图；世界模型也试图让AI从“预测下一个词”转向“预测世界的下一个状态”，在训练之初融合文本、图像、视频以及几何、物理和语义。

• 按李飞飞文章的分类，第一类是为人类视觉生成内容的渲染器，第二类是复现物理规则的模拟器，第三类是为机器人和自动驾驶规划行动的规划器。视频模型、3D生成、具身智能和自动驾驶因此汇入同一叙事。

• 技术路线并未收敛：杨立昆主张不生成像素、而在潜在空间预测状态；哈萨比斯与DeepMind更偏多模态理解；李飞飞更强调3D空间表征。World Labs、自动驾驶公司和视频模型厂商都在争夺定义权，阶段性没有共识也可能是常态。

11. Agent工坊取代Chatbot，Claude Code与Codex重写软件生产

• 文艺复兴画作往往来自工坊：师傅构图，学徒分工执行。对应到Agent，就是规划、工具调用、执行、纠错、评判和循环，并进一步从单Agent走向多Agent编排。“纯Chatbot已经到头了”，分工协作才是新产能。

• OpenAI更新Codex与GPT-5.0后，Codex成为ChatGPT的核心形态，原来的ChatGPT变成“ChatGPT Classic”，并加入ChatGPT Work。庄明浩的判断非常明确：“Chatbot就是聊天机器人，彻底翻篇。”

• Codex活跃用户在5月约500万，7月12日至15日连续升至600万、700万、800万、900万；随后庄明浩判断当天应已达到1,000万。“每天加一百万”显示用户交互正从提示词—答案，变成交代任务—调用工具—反复评判—人类旁观。

• Claude Code则可能成为可与ChatGPT时刻并列的历史节点：Anthropic内部技术员工、软件工程师的人均代码提交量据称增长8倍。Code不只服务编程，也成为AI执行任务、训练自身的harness，“代码吞噬一切”。

12. Agent不需要传统UI，模型厂商正在向所有高价值软件扩张

• 当软件从给人使用变成给Agent调用，UI的重要性下降，CLI、MCP、A2A等接口和协议上升。开源生态也从LLM工具链迁移到Agent执行工具链，Coding、个人助手、Runtime和Agent Infra项目在半年内快速增长。

• 模型边界同步外扩：Anthropic在Opus 4.7后陆续推出Claude Finance、Claude Legal、Claude for Science、Claude Design与Claude Enterprise，并进入安全等领域。财务、法律、医疗、设计和企业服务原本都有传统或AI原生巨头，现在模型公司也直接下场争夺。

• 庄明浩引用的市场框架是：订阅加广告约0.3万亿美元，Coding再加约2万亿美元，非Coding的白领Work再加约2万亿美元；这些仍只是数字世界，物理世界还对应着另一块潜在市场。这也是Agent与世界模型同时升温的共同原因。

13. 中国Agent先收敛于同一种外壳，再进入巨头内部整合

• 国内同样形成“Chatbot战役阶段性结束”的共识。庄明浩列举了字节Trae与扣子、阿里Coder、MoonRun与悟空、腾讯WorkBuddy、QClaw与Mavis、百度Z Code与AutoGLM，以及Kimi Code和Kimi Work；豆包、元宝、千问的新付费能力也都转向Agent。

• 场景、客户、收费方式、To B或To C都没有标准答案；“唯一有标准答案的是今天这个时间点，这类产品应该长什么样”。他感谢Codex这个“老师”，因为它把通用Work Agent的外观、壳子和交互范式先做成了行业模板。

• 易观的报告将WorkBuddy、Trae、QClaw、Coder、AutoGLM、Coze和悟空概括为AI原生办公智能体；庄明浩认为这些产品是在OpenClaw出现后，各家厂商推出的通用Work Agent。

• 新人出现也意味着旧产品退场：豆包和千问下线原先偏提示词封装的智能体业务，监管可能是部分原因；庄明浩认为，那类产品与今天真正执行任务的Agent本就不是同一代东西。

• 钉钉已经整合MoonRun、悟空和Coder；字节旗下多个相似应用、腾讯的WorkBuddy与QClaw、Mavis是否合并，也成为下一步问题。功能、界面和目标人群高度重叠，组织整合将与产品竞争同时发生。

14. 治理反冲才刚开始，效率与就业是最难调和的张力

• “虚荣的篝火”来自佛罗伦萨内部的道德反冲，而非外敌；发起焚烧画作、镜子和奢侈品的人，最终也被架到火刑柱上烧死。庄明浩借此提醒：反AI情绪会增长，但过度反冲同样危险。

• 他归纳出三组张力：创新与安全，要区分烧掉伪造能力还是图像生成本身；主权与互通，各国立法不同而模型、数据天然跨境；效率与就业，则因AI从代码扩展到金融、法律、医疗和企业服务而最直接。

• 按庄明浩所述，Claude 5与GPT-5.6先经过政府审核才上线，这可能成为常态。科技公司继续裁员后，社会情绪的反冲“才刚刚开始”，而且还会持续很久。

15. Token不是终极指标，第四支柱仍是人的重新定义

• 2026年一季度流行token maxing：美国头部企业中的顶级软件公司每月token成本已达到7,000至7,500美元，而软件工程师平均月薪约1.5万美元。但到二季度，行业开始怀疑“烧得多”是否等于创造价值，也在追问token成本超过人工后逻辑是否会再次反转。

• 历史类比显示，中间指标常被淘汰：电力最终看千瓦时而非亮度，互联网从PV转向session与click，移动互联网从数据流量转向DAU和MAU。智能时代真正对应的商业指标是什么，“没有人知道”；按结果竞价只是待验证方向。

• 在技术、资本与知识之后，尚未自动出现的是“人的画像”。AI让思考变廉价，AlphaFold式的知识解锁仍会扩散，巨头也继续扮演当代美第奇；但第四支柱只能由具体的人刻意建造。

• 庄明浩把终极问题留在人本主义上：“人还是万物的尺度吗？”如果走到2050年，人或许会长期打磨一门手艺、在真实世界承担责任、与少数人保持长期义务，并继承和传递传统；这只是预判，却指向“哪些事必须由人来做”。

• 如果穿越到500年后，人们可能记住的不是某个模型，而是人类第一次认真讨论：当智能不再稀缺之后，人的位置到底在哪里。

16. 下半年四条主线仍无定论，而真实渗透率提示周期才刚起步

• 第一条主线是ROI：巨额CapEx何时出现拐点，token之后该用什么衡量结果；第二条是开源与闭源，中美差距究竟接近还是拉开，Kimi K3在部分细分榜单首次领先是否具有持续性。

• 第三条是世界模型与Physical AI：自动驾驶、具身智能、游戏或其他场景，谁会率先成为可验证的落地入口；第四条是治理与立法，一刀切管控只是权宜之计，更激烈的冲突会不会与泡沫破裂同时到来。

• 最后一张采用全人类方格图：绿色代表使用免费AI，黄色代表付费，红色代表付费用户中已经使用Agent的人。三月至六月各类用户明显增多，但即使全部相加，占整个人类的比例仍很小——“似乎一切还真的仅仅只是刚刚开始”。