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华尔街惊人预言说黄金要上一万美元。 未必。 如果AI泡沫崩掉，一堆金融衍生品跑路踩踏，Margin call 一来，抛黄金补其他合约的保证金。 就会连环踩踏。 黄金会瞬间暴跌。

在硅谷的AI泡沫之外，对世上几乎所有人来说，抢购地球外产权的想法听起来或许天方夜谭。但在阿申布伦纳的世界里，正是这种狂热的信念，让这位24岁的投资者被奉为有远见卓识之人，还吸引了数以十亿美元计的资金。但阿申布伦纳最终却沦为华尔街最新的反面教材。

同样的事情也发生在互联网时代。 互联网不是骗局，今天几乎所有人的生活都建立在它之上，但一家企业代表未来，不等于它在任何价格上都值得购买。 这句话放到今天仍然成立：AI是真的，AI泡沫也可以是真的，技术不断进步，与市场过度兴奋并不矛盾。

也正因为这样，当他在这次访谈里说，AI已经出现了经典的泡沫特征，很多人的第一反应不是反驳，是想知道他究竟看到了什么。 但整场访谈听下来，我觉得最重要的，是他全程反复提到的一条线索： AI正在改变财富的流向。 1 访谈一开始，主持人问达利欧，我们是不是正处在一个AI泡沫里？

如果chatgpt和claude被迫降价与DeepSeek竞争（$0.14/$0.28），他们的估值变化： OpenAI：从8520亿降到约3000–5000亿（跌40-65%） 
Anthropic：从9650亿降到约2500–4500亿（跌50-75%） 微软，亚马逊，英伟达，软银等重度或套娃投资者将被带崩导致美股崩盘。 这就是AI泡沫的根源

我们再次回顾Bespoke一直跟踪的那个图表，基本假设是，此次AI泡沫的走势和上一轮互联网泡沫走势有非常靠谱的相似之处。 而最近的大回调更是有异曲同工之妙。 这有助于帮投资者搞清楚，近期AI股的动荡究竟预示着繁荣的终结，还是暂时的波动，之后可能迎来新一轮上涨。 Bespoke表示，情境感知的清算事件，与1998年LTCM倒闭非常类似。 LTCM是一家传奇对冲基金，于1998年以震动市场的方式倒闭。 这两起事件在牛市时间线上高度重合。 可以看到，两次事件都造成了一次严重的大回撤。LTCM危机没有终结互联网泡沫的上涨行情，纳指在短暂震荡后加速上涨。

SK 海力士今天盘中一度跌约 14%，KOSPI 一度跌超 10%，并触发熔断。 长期看多科技股的 Fundstrat 联合创始人 @fundstrat ，刚在播客里聊了这轮韩股和 AI 半导体暴跌。跟大家分享几个他的判断： 1.本轮下跌归因于强制去杠杆 韩国近几个季度出现大量单股杠杆产品。上涨时资金不断加仓，下跌后触发强制平仓，卖盘继续把股价往下压。Tom Lee 认为，大批「弱手」已经被清出场，市场离底部可能不远。 2.等到底部信号全部出现，可能只剩追高 Tom Lee：「没人能精准抄底。如果你现在卖出离场、等信号再进场，最终只会在更高的位置追进去。」 3. SK 海力士跌到 4.5 倍预期市盈率，也不能只看一个「便宜」 内存股天然带有周期性。行业盈利接近高点时，PE 往往反而最低。Tom Lee 认为，真正需要判断的是盈利预测还能不能继续上修。 4.内存股最大的隐患仍是重复下单 内存厂商距离最终用户隔着 AI 公司、云厂商和芯片公司。云厂商担心涨价，可能提前下两倍订单；上游看到订单暴增，又可能扩产过头。现在看起来供不应求的订单，里面到底有多少真实需求、多少重复采购，这才是内存周期最难判断的部分。 5. AI 泡沫迟早会来，但现在还没到晚期 Tom Lee 拿 Cisco 举了一个很极端的例子：1993 年至 2000 年涨了约 100 倍，中间至少经历四次超过 40% 的回撤。真正的顶部直到 200 倍 PE、下游客户开始靠离谱假设维持采购时才出现。 6.更愿意把仓位放在 AI 下游 Tom Lee 目前更看好大型科技公司、软件和加密资产。他管理的 GRNY ETF 没有重仓内存与半导体，反而在这轮回撤中跑赢了多数同类基金。 Tom Lee ：「钱不是在买进卖出中赚到的，钱是坐在那里等出来的。」

最近很多朋友都发过王煜全关于AI 泡沫破裂论的 Podcast ！ 两段我都看了， 说实话我是认同他的泡沫破裂论，因为这是规律必然发生，但不认同把 2029 年当成一个可以精确计时的节点。 现在也就是 2021 到 2027 年应该处于 AI 早期，类似于 Crypto 的 2012 到 2016 年， 那么到 2028—2031 年，可能是 AI 从基础设施狂热转向商业回报验收的高风险窗口，类似于 Crypto 的 2017 到 2021 年。 2029 年只是这个窗口的中位数，会不会一定在这里破灭还有待商榷。 他的一些比较有意思的观点： 1️⃣绝对早期！ 王煜全认为，我们现在处于 AI 发展的绝对早期，重大技术革命通常会经历： 技术突破 → 社会恐慌 → 逐步接受 → 集体狂热 → 泡沫破裂 → 基础设施成熟 → 长期繁荣。 按照他的判断，现在社会还在讨论“AI 会不会抢工作”“普通人会不会被淘汰”，这仍带有恐慌期特征。 真正的泡沫高峰，是大家都确信 AI 能赚钱、所有公司都开始包装 AI、资本不再认真计算回报的时候。 2️⃣为什么是2029年 他借用了工业革命和汽车工业的历史类比。 福特流水线出现后，并没有马上带来全社会生产力繁荣。 相反，企业大规模投资新产能，但多数行业还没真正学会如何重组组织和生产流程，最终出现了严重的产能与金融错配。 放到今天有点像是： 大模型类似新的通用技术； 数据中心、芯片、电力类似基础设施； AI 编程和 Agent 类似新的生产方式； 但大部分企业还没有完成组织结构和业务流程改造。 因此，未来几年可能先出现一次投资狂热。 当市场发现“投了这么多算力，但企业利润和生产率没有同步兑现”，估值和资本开支就会遭到重新定价，于是一切开始破裂，大家认知错位导致震荡，最后市场重构。 他认为这一切大概率会出现在 2029 年。 他经常说的一句：2029 年前后可能是资本市场的危险点，却可能是 AI 应用创业的黄金起点。 事实上，这也不是他最近才形成的观点，我找到的资料显示，早在 2024年11月9日的前哨大会上，他就提出数字革命的前半段可能在2029年前后面临“大裂谷”，原因是社会可能高估 AI 在短期内带来的改变。 3️⃣ 当前最大矛盾，是资本开支增长快于商业回报。 下面都不是王煜全老师的观点，是我自己的看法，可随意喷。 我也和王煜全老师保持同样观点，肉眼可见的风险在迅速累积。 路透社根据LSEG数据分析认为，到2027年，微软、Alphabet、亚马逊、Meta和Oracle等公司的AI资本支出增长，可能明显超过经营现金流的增长。测算中，每增加1美元经营现金流，可能对应约1.57美元新增投资。 这个结构不能永远维持。 现在资本市场愿意接受的逻辑是： 先建算力，收入以后自然会来。 一旦未来两三年变成： 算力建完了，但收入增长、利润率和生产率没有跟上， 市场就会从争夺“未来空间”，转向计算“投资回收期”。这通常就是泡沫开始破裂的时刻。 所以AI的技术价值是真实的，但估值可以提前透支很多年。 4️⃣一些判断。 把未来几年分成三个阶段。 第一阶段：2026—2027年，基础设施继续扩张，算力、电力、数据中心、芯片、网络和模型训练仍会吸收大量资本， 这个阶段卖铲子最赚钱。 第二阶段：2027—2029年，AI应用和Agent进入大规模验收。 这个阶段，会诞生真正的大公司，也会死掉大量看起来很先进、但无法收费的公司。 第三阶段：2029年前后，资本开支和现金流正面碰撞， 如果到那时，行业依然只能通过不断融资和资本支出维持增长，而AI应用收入不足以覆盖基础设施成本，就可能发生较大的估值压缩。