当科创50跌成“科创25”，全球AI泡沫到底破没破？

「中国一级、中国二级、美国一级、美国二级，这四个地方分别都在四个不同的时空，它们是平行宇宙。」

—— Raymond，谈他从美国回来后感受到的市场温差

嘉宾： Raymond｜《苔藓之火》主播

对谈： 董老师｜《慧客堂》

在硅谷的饭局上，如果有人说自己做的是算力生意，别人可能会对他客气一点：有没有新的供给，能不能分一点给我？回到交易屏幕前，同一家公司的信用风险又可能成为投资者最担心的事情。

Raymond在美国待了近一个月，见了创业者、投资人和产业伙伴。他带回来的感受，和“科技股有没有泡沫”这个非黑即白的问题并不完全对应。有人生意很好，有人融不到下一轮；有的赛道刚热起来，有的已经出现裂缝。产业里的人在抢资源，二级市场的人在计算风险，两边都可能有各自的理由。

这期《慧客堂》与《苔藓之火》的对谈，发生在一轮让投资者高度焦虑的科技股波动之后。两人的判断也没有被磨成一种声音：董老师更强调普通人不要把精力耗在预测泡沫上；Raymond则愿意把问题落到自己的仓位，继续研究入场位置，以及判断出错之后怎么办。

看好一场技术变化，和最后能否从中赚到钱，中间隔着估值、资金期限、持仓纪律，也隔着一个人在亏损时的真实反应。

以下是对话全文（经编辑整理，有删节）。

一、“你看到的温度，完全不一样”

董老师： 单纯从行情软件去想象这么大的产业变化，信息是很匮乏的。你刚从美国回来，从你的观察看，现在中美科技行业有什么不一样？

Raymond： 我已经有一两年没去美国了，这次借着国庆，在美国待了快一个月，见了不少科技圈的人。创业者、投资人，还有一些生态里的伙伴，都聊了。

我们平时会看K线、看财报。公开市场的信息，你能上X，能上YouTube，基本都能找到。但到了当地，和人坐下来聊天，感受到的人的状态是不一样的。华人也好，其他背景的人也好，他们在做什么、在担心什么，这些东西放在一起，会让你有一个更全面的理解。

我回来写了一篇文章，本来觉得就是一篇游记。更让我惊讶的是反馈，得到了很不成比例的赞誉。我想，一方面是很多人没有那么多机会去硅谷，和当地的人交流；另一方面，大家确实处在很焦虑的状态。

每个人都又想上车，又想下车。又觉得是泡沫，又觉得泡沫已经破了。你会发现，大家在自己的位置上，找不到现在该用什么样的状态去面对这个市场。

我自己最大的感受是，你去观察美国市场、中国市场的不同侧面，看到的温度完全不一样。这次我看的一级市场比较多，确实有很多欣欣向荣的地方，而且这种欣欣向荣是有理由的。

比如，大模型公司的业务增长，会带来很强的算力、数据和各种服务需求。它们是链主企业，周围有一堆大大小小为它们服务的公司。你去见这些公司的时候，会发现人家的业务也很好。它不是孤立的一家公司在涨，是付费需求在往下面传。

反过来看中国，大家都在用豆包、用DeepSeek，但真正为此付费的人和付费规模，和美国不是一回事。能够收上来多少钱，决定了这笔钱往下能养活多少公司。用户很多，不等于围绕它形成的商业生态就一定同样繁荣。

在美国，一些做编程智能体的公司，即使不是第一名，只要产品有差异、收入增长快，资本还是愿意给它机会。投资人会问它有没有业务、增长怎么样，不一定因为它排第二、第三，就认定没有价值。

所以，不能拿一个指数，把整个市场的状态都概括了。同一个市场里，有的地方很热，有的已经走过一个周期，有的刚刚开始。

董老师： 听这些细节，和我们每天看纳斯达克、看大公司的股价，再看韩国、中国台湾和国内的行情，是两种完全不同的感觉。

二、“一级还在抢，二级已经在算什么时候违约”

Raymond： 你问美国一级市场有没有泡沫？也有。我觉得比较明显的一块是Neo Labs，也就是那些新的模型实验室。

比如，你原来是OpenAI或者Anthropic的研究员，做着做着有了新的算法想法，觉得自己也能做出下一个OpenAI，就出来融资。资本曾经给这类团队很高的宽容度，在很早的阶段就愿意给很高的估值。

但等到下一轮，需要另外一批投资人来接的时候，事情就没有那么容易了。前面把泡沫吹得太大，后面的投资人不愿意接。不能说这一块已经破灭了，但我确实能感觉到裂缝。这里面仍然可能有机会，只是不能把所有实验室都当成下一个巨头。

机器人又是另外一种感觉。按我的观察，中国的机器人已经走了很长一段周期，有头部公司上市，股价也经历过起落。美国有些相关方向是在最近一段时间才热起来。你看，同样是科技投资，两个地方的节奏差很多。

美国也有一些机器人公司早就做得不错，但围绕不同场景、数据和新实验室的投资热度，是另一回事。按美国投资人的标准，我觉得有些地方的资金还没有充分进去，所以你会看到人往这边涌。很可能过一段时间，又出现估值很高、东西还没做出来的新团队。

“什么都没有，已经值很多钱”，才是我说的那种一级市场泡沫。

还有一个我自己没完全搞清楚的事情，是NeoCloud，也就是新兴的算力云服务商。我可以分享观察，不一定有结论。

你会很明显地看到，美国理论上已经有很多算力，但大家还是觉得不够，还是在抢。像CoreWeave、Nebius这样的公司，生意好的一个直观表现是：饭局上别人知道你做算力，会对你客气一点。

“你有没有新的计划？能不能分我一点算力？”初创公司不好拿，做前沿模型的公司需求更大。大家缺的东西是真实存在的。

连大公司内部也会发生资源分配的问题。你觉得自己的研究想法很好，没有足够的卡就做不了实验，可能就会想去别的公司，或者自己出去融资。但什么叫“我应有的算力”？这件事也没那么简单。

就像一个投资机构里，有人对董老师说：“我这个策略很好，能不能再给我加五个亿？”董老师也会问：“凭什么你五个亿？张三没有，李四没有，为什么给你？”资源有限的时候，内部一定会有争夺。

今天硅谷的人还在抢这些资源。明年、后年，算力继续建，有一天会不会突然过剩？有可能。但那是往前看的问题，不能把它和今天正在发生的争抢混成同一个判断。

一级市场还在抢算力，二级市场已经在看CoreWeave的CDS（信用违约互换），计算它的信用风险。 两个市场里的人，看着同一个产业，关心的却是不同的问题。

所以我会觉得，中国一级、中国二级、美国一级、美国二级，这四个地方分别都在四个不同的时空，它们是平行宇宙。

三、“2021年是十分，今天可能是七八分”

董老师： 科技产业有前景，为什么科技股仍然可能有泡沫？我觉得这里甚至有因果关系：正因为它有前景，资本才会给很高的预期。你接触到的那些实际拿钱投资的人，现在是什么情绪？

Raymond： 整体还是比较乐观的，而且乐观有原因。首先，市场表现不错，大家在一个比较好的水位上。再一个，过去几年做一级、做二级的人，有一部分确实赚到了钱。

尤其是一级投资，投出去的公司如果很快被收购，账面上的钱就变成能拿回来的钱。原来你说这家公司值多少钱，可能只是融资时的一个价格；真正有了退出，出资人的感受是不一样的。一个基金的DPI（已分配资本相对实缴资本的倍数）上来了，下一轮募资就容易一些，LP（有限合伙人，即基金的出资人）也更愿意继续给钱。这种反馈会让投资人更积极地投下一家公司。

你看一个投资项目，可能十八个月以后就被大公司收掉了。原来只是估值，现在能变现。资本回来了，再往前投，这个循环转得很快。和国内一级市场的状态相比，感受确实有差别。

具体到泡沫，我也承认，很多科技公司的估值相对比较高。但拿我们历史上见过的那些泡沫来比，我不觉得今天一定是特别大的一个。

我经常拿2021年来对比。那时候很多股票的倍数也很高，我感受到的推动力量主要是流动性。今天不一样，今天有很多技术发生了底层的、本质的变化。

这个变化有可能还不能带来特别大的回报，但技术本身的增量，比当时更有希望。你很确定有一些新东西正在发生，不能只拿过去的经验去套。

如果只是给情绪和泡沫程度打一个非常主观的分，2021年是十分，那我觉得今天可能是七八分的感觉。

董老师： A股如果在之前比较热的时候，可能也是七八分，现在又回去了。但纳斯达克可能是另外一个状态。即使它还在创新高，走势也未必像过去最好的年份那么流畅，这里面已经包含了一些投资者的担忧。

四、“我们的胆，是背后的资本给的”

董老师： 你刚才描述的，其实是一个完整的资本生态。科研、产业和投资互相带动，不同轮次的资金也能接上。

在美国，从很早的天使投资，到后来的融资，再到上市和退出，每一段都有不同的人和钱。国内有一段时间大家会说“一级已死”，虽然不是没有机构，但整个环境里活跃的风险资金，和过去相比有很大变化。

有一句很粗野的话，叫“酒壮怂人胆”。对于我们这些投资人来说，我们的胆是谁给的？是我们背后的资本给的。

如果背后的钱风险偏好很低，对短期考核很严格，对年度收益、短期胜率都有很高的要求，这样的钱怎么可能给投资人很大的胆量？你让他承担很长时间的波动，他背后的钱未必允许。

接力棒的人少，前面投进去的人，就会想尽快上市退出。除了去股市里拿回报，没有那么多别的路。不同阶段的资金接不上，生态就薄，创业公司也会被推着往前跑。

大家容易以为，资本给一个价格，是因为已经看清楚了技术的未来。其实，连身处产业里面的创业者，都没有办法完整预测自己最后会走到哪里。资本背后的钱能撑多久，能承担什么风险，会很大程度上影响投资人愿意相信什么。

Raymond： 对，产业发展和资本市场是息息相关的。我这里说的是广义的资本市场，从天使投资到上市、并购，都算。

接着董老师的话，我有一个听起来可能很反直觉的判断：中国的问题，现在我觉得不是有泡沫，而是泡沫不够大。我之前文章的标题，就叫“愿天下处处是泡沫”。

你看美国的融资和收购，可以有非常大的一笔钱，继续支持一家公司往前走。像Cursor这样以600亿美元估值被收购的案例，背后是不同轮次的资本、上市公司的股票，以及对下一阶段业务的预期。

在中国，一家公司走到某个阶段，早期美元基金投过了，国资来了一轮，产业资本也来了一轮，能上桌的人都上桌了，然后发现没有新的钱了。这个时候，它只能去冲上市。

所以有时候，中国公司做一个公众市场的上市动作，在美国可能只是由一只基金领投的一轮融资。公司的状态未必已经完全成熟，只是后面的资金需要一个出口。

美国也不是所有好公司最后都去IPO。有些公司还没走到那一步，就被收购了。你只看每天有多少公司敲钟，未必能看出整个创业市场的热度，还要看收购和其他退出渠道。

我觉得，中国的收购环境相对弱一些，有两个方面值得想。第一，很多老板是创一代，倾向于自己做。看到一个产品，会觉得：“这个东西没有那么复杂，我也是程序员，我自己做一个就好了。”

美国有些职业经理人会更关注time to market，就是多快能把产品推向市场。如果收购之后，马上能放进自己的分发渠道，业务能更快起来，那这笔交易就有意义。他考虑的是时间和现有资源怎么配合，不一定非要自己从头做。

第二，是上市公司自己的股票有没有足够的购买力。如果你的股价在低位，你当然不舍得拿自己的股票去换别人的公司。同样的一笔收购，股价好的时候和差的时候，管理层的感受完全不一样。

董老师： 没有资本支出能力。

Raymond： 对，也会舍不得。所以产业的发展，很多时候和资本市场互相影响。融资难，退出渠道少，后面的公司就不容易长起来；大公司股价弱，收购意愿又会受到影响。

但我们也不能妄自菲薄。过去两年，中国公司已经做出了很多让我吃惊的东西。我们做大模型季报，有时候这一期还在担心，怎么差距越来越大，下一期又看到新的模型追上来。

我们录节目的时候，那个情绪也很真实：这一期会觉得“完了，差距越来越大，怎么办”，作为中国人，看到自己的模型落后，会焦虑。过了几个月，又有新的进展，大家会说“好像又追上来了”。它会不断推翻你刚形成的判断。

哪怕面临很多问题，总有创业者用相对少的资源做出成果。我觉得这些人非常了不起。所以今天有困难，同时你也会期待，新的进展继续发生。

五、“地球上哪里来这么多钱给它？”

董老师： 美国AI资本开支这么大，是产业繁荣的证据，还是一个风险？

Raymond： 过去几年确实花了很多钱。今天你去看，会觉得它是产业繁荣的一个标志。比如，数据中心需要那么多工人，很多地方工人不好找，建设本身也有各种约束。这些需求是眼前的事情。

但大家的担心，我也能理解。把时间往前推几年，问题就不一样了。

假设今年花一万亿，明年继续花一万亿，一直往下投。如果用四五年的时间去摊销，后面就会有越来越多的折旧压上来。我们不细抠，就算一个大数：每年那么多折旧，最后需要多大的收入来支撑？

到这里，很多投资人和普通人都会问：地球上哪里来这么多钱给它？

数字大到一定程度，你已经不能只讨论某家公司多一个订阅者，或者多一家企业来调用API了。你得用很宏观的框架去想：白领市场有多大，全社会的工资加起来是多少，GDP有多大？你画出来的这个饼，是不是已经大得超出自己的理解？

如果收入最后涨不到那个量级，而数据中心已经建了很多，就可能出现供过于求。供给一旦过剩，价格的变化会很快。链主企业的需求出了问题，下面的公司也会受影响。

所以，资本市场对这一点有担忧，我觉得是客观的，也有根据。不能因为我今天在硅谷看到大家抢算力，就说这种担心完全没有道理。

反过来，另外一个问题是：我们有没有可能真的创造出那么大的收入？

之前有个朋友跟我聊，说他感觉过去几年，经常到下半年的时候，大家开始悲观，因为这一轮技术进展已经看到了，不知道下一个东西在哪里。过一段时间，又冒出来一个让人很吃惊的新进展。

像Claude Code带来的编程能力的扩散，或者之前DeepSeek带来的变化，都让更多人开始使用这些工具。技术突破会让大家消耗更多token，也就是模型处理和生成内容的基本单位。

这件事情会把全社会能用到的能力往上抬一个台阶。下一个台阶是什么，我们现在不一定想象得到。

我们不应该以旧有的文明的体量，来估新的文明长什么样子。

董老师： 对，这个说得很好。大家的预期被翻新的速度，也在变快。你刚觉得模型已经到头了，它又拿出一个让你吃惊的东西。站在产业外围，我们很难知道，眼前的预期差到底是自己不了解，还是基本面真的发生了变化。

六、“先不讲泡沫，先讲你有没有仓位”

董老师： 如果泡沫破裂的时间很难预测，普通投资者还要不要花很多精力去研究？

我的倾向是，不要在日常工作、生活已经很辛苦的情况下，再去研究这么大的课题。除非你确实有很强的好奇心、研究能力、数据和工具。否则，即使把最厉害的经济学家、投资人请到一起，他们也未必能对这个时间点达成一致。

另外，拥挤度高和存在泡沫，也不是同一件事。拥挤度更多反映投资者结构、交易集中的程度。市场跌了，也不能立刻得出结论，说它在证明技术没前途，或者证明某个泡沫被戳破了。

Raymond： 我想补充一点。识别泡沫是一个永恒的话题，但如果你说“我觉得有泡沫，所以我不投”，这个决定当然可以。问题是，六个月以后市场发生了很大的变化，你发现自己错过了，到时候还要重新决定一次，到底上不上车。

我经常换一个框架来想。先不讲什么是泡沫，先问：你是不是觉得现在的指数高了，或者自己的仓位高了？

这里面至少有两种情况。第一，你有仓位。第二，你没有仓位。

如果有仓位，你觉得太高，就要具体想减一点还是怎么处理。如果没有仓位，你面对的是要不要进去；如果现在不进去，那就应该花时间研究，在什么位置接比较合适。

比如我的敞口是零，我想增加敞口，入场位置对我就很重要。我得去研究它。单纯讨论泡沫什么时候破、什么时候破完，对我的动作未必有帮助。

现实是，泡沫破掉的那一瞬间，市场可能也已经到了一个低点。你很难在人群最恐慌的时候，突然一下就把仓位加完。大家事前说“跌了我就买”，真到了那个时刻，状态可能完全不一样。

所以我还是会想，多花一些时间学习，尽量去掌握顶和底可能在什么位置。猜也要去猜一猜，因为要不然，等事情真的来了，你还是不知道怎么应对。

我更愿意从实操去想，结合自己的仓位去想，而不是只停留在对泡沫的判断上。

董老师： 我理解你的意思是，行动上的准备，比一直想预测这件事更重要。不管现在是什么状态，先给自己设置好：发生某种情况时，我怎么行动，怎么保护自己的钱，或者怎么得到自己想要的东西。

你可以拿任何一次下跌，来证明自己对泡沫的预言是对的，但不等于你能做对。判断和最后采取的动作，中间还有很大一段距离。

七、“资产配置不能帮你精准逃顶”

董老师： 听友还问了一个问题：资产配置到底能起什么作用？是降低日常波动，还是避免无法承受的损失？

我觉得都有。先说最基本的一件事：对于你很难预测、波动又很大的资产，不要让它的一个变化，决定整个家庭财富的结果。

你可能很喜欢科技股，也可能觉得它很有前途，但你不知道顶在哪里、底在哪里，无法保证自己每次都判断正确。配置首先是一个保护，让你不会因为某一个很难的决定，伤到整体。

然后，这个保护又能让你走得更远。一个人把很大比例的身家都放进去，遇到大幅下跌，和另一个人只投入自己能承受的一部分，经历的不是同一件事。

前者看着整个财富大幅缩水，很难继续淡定。后者即使这一部分也跌了，其他资产相对稳定，整体的损失仍然在能够接受的范围内，他就更有可能等下去。

再平衡也是这个道理。当某一类资产上涨，在组合里变得越来越大，可以把一部分拿出来，重新回到自己能接受的结构。不要想着每一段上涨都从头吃到尾，最后才想起风险控制。

它不能承诺的是精准逃顶。这一点做不到。但它可以把一次很大的波动，对你的整体生活和心态的冲击，控制在一个更能承受的范围里。

杠铃策略和资产配置，也不必看成彼此冲突。配置是一个更大的概念，杠铃可以是其中的一种做法。重要的是你为什么这样分，出了问题，其他部分能不能保护你。

八、“它不是一个理财课，它是一个冥想课”

董老师： 你现在自己还在投资科技股吗？

Raymond： 当然还在。我本来就在做这个事情。我觉得你刚才说的很有道理，这甚至像一个人生规划的意见。我们当然喜欢赚钱，但赚钱的前提是，你得睡得着觉。

每个人对“睡得着觉”的感受不一样，我拿着一些科技股，正常情况下不会那么难受。

如果你有时间、有能力去研究公司，即使不是专业做投资，也可以多了解一点。知道这家公司到底做什么，财务怎么样，管理层是什么风格，对未来有一个自己的理解，会让你更心安。

比如，你花了很多时间了解英伟达，知道自己为什么持有它。某一天股价突然跌了，你的反应可能是，价格有没有变得更合适，而不是第一反应就是恐慌和割肉。你懂得越多，拿着它的感受可能越舒服。

第二个事情，是尽量不要FOMO，也就是因为害怕错过而追进去。别人都想买的时候，你能不能稍微做一点不那么顺着人群的事情？这在人性上很难，但我觉得可以尽量往那个方向靠。

特别是一些相对小的市场，价格波动大，就更容易让人管不住手。某一瞬间会觉得：“不行，这个车我一定要上。不上的话，这辈子都没办法阶级跃升了。”

不是的。你一上去，可能就阶级下去了。

所以，管住自己的手也很重要。它最后很像个人的心态修炼。它不是一个理财课，它是一个冥想课。

董老师： 有朋友问得很实际：如果生活现金流稳定，储蓄也充足，是不是可以把其他资产都清掉，去投自己看好的高风险资产？

我还是会先问比例。你说的“全部”，到底是什么？这笔钱发生亏损，会不会影响生活和心态？如果你真的已经把家庭生活安排好了，拿出去的这部分钱可以不要，那是另外一种情况。

Raymond： 但我想补充一下，“投进去就不看，亏了也当不要了”，听起来很多时候只是说说。我见过足够多有钱的人，并不觉得钱多就一定能做到。

有的人反而很计较：这边怎么又亏了三毛，那边又亏了五毛。最后它像一个游戏，是一个积分牌。你看到自己的分数往下掉，就像考试又被扣了两分，会不高兴。

损失厌恶对心理的影响是很强的。所以我不太相信，只要财务条件宽裕，一个人就真的能把投资完全忘掉。做到那个程度，很难。

董老师： 我明白。另一种常见的心态，是二十年后再回头看，发现当时让自己很痛苦的波动，在那条很长的上涨曲线上，只是一个小勾。到时候又会懊恼，为什么自己没能一直拿着。

所以很多投资问题，最后是选择一个和自己契合的方式。没有一个办法，能够让你在每个时刻都不后悔。

九、“换过去以后，A股涨了，你再换回来吗？”

董老师： 已经亏损的科技基金，和准备入场的人，要分别怎么处理？我还是会回到纪律上。已经持有的人，先看这一部分在整体资产里占多少，其他部分是不是稳定；新入场的人，可以考虑分批，并给自己设一个上限。

还有一个问题：从A股换到美股，能不能降低风险？前面说到有人想卖掉A股去买纳斯达克，我看你就在笑。你觉得换过去能降低风险吗？

Raymond： 我想先了解一下，他是本来就有境外资产，要在美国做配置，还是买那种挂钩的ETF？

董老师： 说的应该是买ETF。

Raymond： 美国市场和中国市场很不一样。但如果他已经决定换过去了，我的下一个问题是：反过来，A股突然又大涨，他会换回来吗？

这样来回，不就有可能两边打脸吗？

有些资产的上涨，会集中在很少的一些交易日里。你如果刚好不在场，长期结果可能差很多。但你怎么事先知道，那些日子究竟是哪几天？

董老师： A股也是的。

Raymond： 所以当我们说长期看好一个东西，某种程度上是在说，我会保持参与，重要的上涨发生时，我还在场。如果总是换来换去，可能这边上涨的时候你不在，那边上涨的时候你也不在。

我觉得，最后还是要建立一个整体的框架。

董老师： 纳斯达克和比特币这些资产，也有人会问，它们在极端风险偏好反转的情况下，会不会同时受到流动性和风险偏好的冲击？这是一定会的。

平时看起来相关性没那么高的东西，在风险偏好急剧反转时，相关性会变得很高。资金什么时候发生这样的转变，本身也很难预测。所以换一个市场，并不等于退出了所有共同的风险。

十、“等你看到那个信号，可能已经晚了”

董老师： 产业链上游的板块率先调整，和整个行业景气周期出现拐点，有没有直接联系？你看到的AI产业链，上下游到底是怎么传导的？

Raymond： 这里面涉及很多公司。我先说一些比较简单、相对能观察的东西。

我们会看H100，甚至A100这些GPU的租赁价格，作为一个参考。它是市场上有人愿意为算力支付的价格。新芯片贵，可以理解；如果旧型号还有人在用，仍然有人愿意付钱，这件事也有信息量。

假如算力真的开始过剩，新的供给上来，大家会先去用新的、更合适的设备，老的供给就会面临压力。那旧芯片的租赁价格，会不会出现明显变化？这是可以去追踪的。

类似地，一些内存的现货价格，也值得观察。产业链一层层备货、堆库存，如果后面供需发生变化，传导到前面，反应可能被放大，这就是常说的牛鞭效应。

你看到现货价格变动，有时候意味着链条里的人已经开始意识到，再不出货可能就来不及了。很多人一起行动，价格变化会很快。

但你看到的时候，可能已经晚了。如果想再早一点，就得更深入产业链，事情也会更复杂，对普通投资者更难执行。我觉得，这些是值得跟踪的东西。

还有一个例子，是Citrini Research去看Stargate数据中心的建设。他们派无人机去拍施工现场，拍得很细。你能看见厂房外面接了什么设备，哪些设备上有什么标志，哪些地方在建，进度是什么样。

原来大家讨论一座数据中心能不能建起来，会担心电、设备、冷却这些条件够不够。你真的去看工地，能得到的东西，和坐在屏幕前讨论是不一样的。

我印象很深的是，这些研究已经细到了辨认设备和现场状态的程度。专业投资人为了在市场上往前走一步，会投入很多资源，派无人机去，跟打仗一样监控。

对普通听友来说，这个负担有点重。我们先看一看能持续获得的价格信息，已经比只盯着指数多了一层理解。

董老师： 类似的方法，在别的投资领域也存在。研究农产品价格，有机构会用无人机、卫星、遥感数据，去看天气、作物生长和产量。它不可能让研究员跑遍那么多田地，只能借助这些工具。

所以，如果你想在根源上理解一件事，找到市场还没看到的领先信息，难度很大。那些更有财力、研究能力的机构，可能已经在做了。

你当然可以因为好奇心，去研究产业的基本面。但能不能把一家公司研究得更深，和能不能把自己的财富管理好，中间仍然有很多环节。不能认为找到一个领先指标，后面的决定就都解决了。

十一、“研究AI，最后研究到了燃气轮机”

董老师： 大家也会问，择时、选股和资产配置，到底哪个更重要？我觉得它们的功能不一样，不能只选一个。配置是保护整体，择时很难一直做对，选股又要看具体行业里，有没有能够创造差异的空间。

你自己的感受呢？现在科技股之间，不同公司的差异大到什么程度？

Raymond： 我不一定讲具体公司，可以讲讲整个市场。过去两年，美股给了很多机会，但操作难度也很大，波动比以前更明显。

有些影响来自外面。前面可能是关税，后来是战争，再后来是石油价格。你会碰到很多超出以前教科书、或者自己已有经验的事情。有些变化，超出了我的认知，市场又好像还能继续往前走。

还有一个变化，是社交媒体传播太快。一个信息出来，到价格充分反映，可能就是很短的时间。你未必有那么多反应的空间。有时候你以为自己找到了alpha，也就是超出市场平均表现的机会，后来才发现，根本没那么容易拿到。

但我觉得，大家也可以多用AI工具来学习。如果对一家公司不了解，每天哪怕问几个问题，也会多懂一点。这个事情是一步步往前走的，时间长了，对市场、行业和公司的感觉就会不一样。

尤其是过去两年，“科技股”这个词，里面装的东西已经变化很大。过去十年，说到科技公司，我们想到腾讯、微信、阿里巴巴、小红书。这些都是自己在用的产品，你至少知道它在干什么。

现在不是。现在动不动就是光模块、PCB，也就是印制电路板。可能一年前，很多人还不熟悉这三个字母，现在被迫要变成PCB的专家。

在美国也一样，半导体里有那么多细分环节，还有能源。你要研究AI，就会被带着去研究原来完全没想过的东西。

我前两天做了一期节目，讲美国的燃气轮机。两年前，我绝对不敢想象，自己研究AI、研究科技股，最后要去研究燃气轮机。

但今天生活确实发生了变化。这就是新的常态，大家得多学新本事。

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