“不能认为从你开始研究这个行业，周期就消失了。”

10 月 26 日，股市动荡之中，我们第四次访谈刘迪凡。当天费城半导体指数较 10 月高点已回落 16%；两周后发稿时，跌幅扩大到 29%。

过去两年多，我们聊过好几次周期与投研的老问题：

- 周期一定会转向，把眼前的好无限往未来外推很危险。不能认为从你开始研究这个行业，周期就消失了。

- 股价由市场环境和资金流动决定，公司基本面分析只在顺风时说得通。⁣

- 最难的不是买什么，是什么时候卖。

往前数三年，AI 硬件板块的上涨是轮着来的：GPU 领过一阵，接着是 HBM，电力之后轮到光模块，再往后是机械硬盘、内存、PCB、功率半导体、MLCC、磷化铟……一路走下来，周期的提醒声似乎始终被压着。

对于这波回调，市场先怪英特尔财报没达到预期，后来又怪民主党在中期选举里赢得太多。可他的看法是，根子在于算力基建这本账越来越难算平。有位基金经理做过测算：已经砸进去的 2 万亿美元算力基建，得让企业和消费者每年掏出 3.7 万亿美元收入，才托得住。

需求难以估计，但供给的变化已经看得见。

他拿磷化铟举例：供应商原先 3 家，现在扩到了 7-8 家。供给放量这么快，在他看来正是周期走到后段的常见样子。长鑫上市，三星和海力士表态要建更多工厂，同样属于典型的见顶信号。

英国资管公司 Marathon 在《Capital Account》里讲过这层道理：行业回报越高，越容易把资本吸引进来扩产，而新增供给反过来又把回报压下去。所以他们的建议是，别轻易相信企业管理层和投行那套需求增长的说法，重点看资本开支和产能有没有涨得太快。历史上每次到了周期顶部，总有人讲“这次不一样”——这次究竟是不是，也只能接着观察。

CT Associates（赤兔资本）是刘迪凡 2020 年创办的。为了帮 LP（出资人）做海外资产配置方案，他一直在访谈全球的基金经理，前后见过 600 多家对冲基金的管理人。他对这一轮的判断，既来自周期规律，也来自这些人仓位上的变化。

以下是 10 月 26 日的访谈。此后补问的两个问题已单独标出。

这不是泡沫破灭，是 AI 硬件牛市的结束

晚点：AI 泡沫要破灭了吗？

刘迪凡：说 AI 泡沫破灭了，我觉得太早。但说硬件还能像前两年那样涨，也不现实。现在更像是硬件牛市的结束。

前阵子硬件公司利润太厚，钱一多就扩产，产一扩价格就顶不住。终端需求那头同样挂着大问号。云厂商手上积压的订单，究竟有多少能靠现金流或者融资真正兑现？

这波的特点就是超级周期，一次性把期待值顶到了最高峰，将来只能往下。

晚点：你接触的基金经理里，有多少人认同这个判断？

刘迪凡：一个多月前在东京开亚洲基金经理大会，会方访谈了 20 个人：17 个看多，3 个看空。我最近聊过的 10 个基金经理：7 个看多，3 个看空。

晚点：看多的还是多数，但你好像已经很悲观了。

刘迪凡：那 7 个看多的里面，大概只有两个觉得完全没问题，其余的都开始分散了。原先全仓 AI 基建，如今把贵的换成便宜的，买云、买上游，这就是信号。也有人嘴上说 AI 基建没事，可说法已经从“未来 10 年没问题”缩成“未来两年没问题”了。

现在香港的基金经理，只有很少的人还看好半导体周期。亚洲离产业链更近，去年更早发现紧缺，现在更快发现过剩。

晚点：双方对未来算力消耗的根本分歧是什么？

刘迪凡：看多的那几位都从云厂商那边算账：明年资本开支要到 2.5 万亿美元，积压订单已有 2.3 万亿美元，旧 GPU 还能卖出 20% 的溢价。不过他也提醒，这块需求有可能是 NeoLab 这类新成立的 AI 模型实验室融资买卡撑起来的。

看空的则从逻辑上推：整条链恐怕都要过剩。模型优化之后用不上那么多 GPU，平时跑便宜 token 也够使，效率提升说不定比用量增长还快。照这个算法，每年 7000-8000 亿美元的资本开支就足够了。

晚点：7 月半导体那波暴跌，算不算拐点？

刘迪凡：拐点是慢慢来的。7 月过后，做多的空间基本就没了。有几只股票业绩创了新高，股价反倒往下走，这就是周期见顶的信号。

买方那边有人给出过比较明确的看空判断：到 2027 年，80%-90% 的 AI 硬件环节会从紧缺转为平衡。刘迪凡觉得这个概率不小。

这轮涨价从 2024 年启动，原计划两年，强度太大又延长了一年。关键变量在供给释放：长鑫、长存都在加快扩产，东芝和西部数据已经扩产 HDD 硬盘，硅光、磷化铟这些过去参与者寥寥的环节，忽然冒出新的大竞争者。

他估计美股科技基金明年不好做：做多要担心 Capex 砍单，做空又怕技术性反弹。至于能跌多少，美股总有散户接盘，跌 20%-30% 就会有人抢反弹。（本次采访的 10 月 26 日，费城半导体指数已从十月高点下跌 16%，到发稿时从高点跌了 29%，民主党胜选后的第二个交易日单日跌 12%）

晚点：今年 4 月你提到过一种担心：美股要是大跌，散户可能加快抛售，反过来压制消费和信心。都说美国市场正规，可它也会跌得很惨吗？

刘迪凡：照样会暴跌，不过这种跌是应该的。美国散户会抢反弹，把动能重新拉起来。问题是动能这东西，成也萧何，败也萧何。你以为赚的是“我基本面拍对了”的钱，其实是资金推上去的非理性钱，一跌就可能全赔回去。

汽车行业的经验：不要问 toB 厂商，需求有多少

晚点：看空和看多的那几位，背景上有什么差别？

刘迪凡：那 3 个人都经历过中国新能源汽车。他们的说法是，没交易过新能源汽车的人，领会不到利润率最高、需求最紧的时候，一个周期其实已经开始往下走了。

看多的 7 位全是美国基金经理。他们理解不了，亚洲硬件厂商一旦赚到钱，扩产有多随意。产能打满，竞争到别人没钱为止。模型厂也好，存储厂也好，中国的势力一上来，谁都赚不着钱。

晚点：在新能源车行业，“车厂”其实说不清真实的需求。

刘迪凡：我很早就从一个大型投行的汽车研究员那儿学到，别去问 ToB 老板他的需求。他根本不知道自己的产品卖到哪去了，给你的预测全是不对的。

刘迪凡用电动车打了比方：消费者、车厂、零件厂，一层套一层共 3 层。云厂商的位置像车厂——按他的估计，电动车渗透率迟早到 100%，车厂于是向零件厂下大量订单，零件厂那头看到的自然是极度紧缺。问题是，真要买车的没那么多呢？车厂会不会反过来砍单？

过去市场把云厂商下单直接当成最终需求，如今还得追问一句：末端到底有没有人真在用。积压订单里说不定就混着 OpenAI 的单，而云厂商本身又是 OpenAI 的投资方，两头可能绕成循环，这笔账没人算得清。

晚点：为什么扩产总会过头？最早能看到什么信号？

刘迪凡：这里头既有人的贪婪，也有硬件厂商产能规划上的“不可能任务”。磷化铟供应商原本 3 家，一旦扩到 7-8 家，基本就走到头了。长鑫、长存上市，SK 海力士跑到美国发 ADR，三星和海力士因需求旺盛宣告多建工厂——在他看来，这些都是见顶的信号。（本次采访后一周多，有报道称长存 IPO 已被暂停）

今年的瓶颈包括 HBM、功率半导体、模拟芯片、MLCC、PCB、光模块，这些会不会过剩，成为又一批做空标的？

有周期经验的人，看到大家无节制地扩产、把眼前的利润往未来外推，就知道是信号，不是把账完全算明白才得出的判断。

晚点：年初连苹果都要付高溢价才能拿到存储芯片，现在呢？

刘迪凡：存储已经松动、开始降价，厂商面对云厂商也不再那么强势。不过关键仍在于国产替代——国产一旦起来，就没人再去碰了。看空中国的论点里，存储扩产占了相当大的比重。

晚点：长鑫、长存基本不往海外卖，也会影响全球市场吗？

刘迪凡认为，远期可能出现的情况会传导到当下的估值上。只要这种可能性存在，估值就有下修的空间。

晚点问：ChatGPT、Claude 此前都靠新产品拉动需求、把牛市延续了下去。Meta Muse 这类个人助理 AI 会带来类似效果吗？

刘迪凡的回答是影响不大。他引用 Morgan Stanley 的报告说，Muse 就算做到 10 亿用户，只要每人每周只消耗免费 token 额度的 25%，3GW 算力就足以支撑，这反倒说明用不上那么多产能。他还提到，Neocloud 和部分硬件环节已经露出过度建设的苗头，接下来要看有没有新东西把这些产能消化掉。

晚点问：这样的市场环境，会不会让投资者更在意短期行情？

刘迪凡说他很意外，一些在 A 股历练过的基金经理能做得这么“决绝”。他们清楚景气度上行时要把钱赚足，景气度掉头时不能留恋。没经历过新能源车那轮行情的，就缺少这种直觉。

相比之下，早前从白酒转过来的投资者就适应得比较吃力。刘迪凡的解释是，一开始接触的都是最好的商业模式，就感受不到竞争的压力。见过烂东西，才认得出好东西，也才跑得及时、不留恋，敢做多也敢做空。

晚点问：接下来会不会进入投资的垃圾时间？

刘迪凡说，某种程度上的确如此。但这几年他学到的一条是绝对不能离场。他的基金里有 30% 是 TMT 的钱，投半导体也好，投应用也好，都不能离场，因为这个主题还在，只是此前多赚的部分要吐回去一些。

在他看来，关键是留在场上。他观察到一些熬过 2022 年的中国基金经理，团队没散，风格也没漂移，视野从中国股票扩展到全球，还添了新技能，管理规模也上了一个台阶。不过长期做投资，并不等于长期拿着同一家公司。

市场往下走的时候，看的是信心和融资成本

晚点问：算力上砸了这么多钱，究竟需要多少 AI 消费才能撑住？

刘迪凡算了一笔账：按已投基建 2 万亿美元计算，整个 AI 一年得做出 3.7 万亿美元收入才够。他给出的推演是，算力折旧每年差不多 3000 亿美元，加上这些投入要求 12% 的税前回报，云厂商每年需要 5600 亿美元税前利润；按 50% 利润率折算，对应 1.12 万亿美元收入；再假设云厂商分走 AI 消费收入的 30%，整个 AI 行业每年就需要约 3.7 万亿美元收入。

回报要求之外，还要看收入端。目前对 2030 年 AI 市场的预测是 4.5-7.2 万亿美元，按最低值算也只有 3.7 万亿美元的 1.2 倍，覆盖率已经相当紧。如果资金成本从 12% 升到 15%，所需收入会变成 4.2 万亿，几乎就是打平。

而眼下两家头部模型厂一年收入加起来才 1600 亿美元，算力建设量和收入增长是脱节的。说到底，还是要看模型收入能不能覆盖算力折旧。

晚点问：Anthropic 招股书里那 8000 多亿美元的算力承诺，会不会影响这个判断？（10 月 28 日补）

刘迪凡表示，Anthropic 的现金和利润率比预想的好，推理算力开支比预想的低。若按 1.5 万亿美元算，估值合理，甚至还略便宜。

但这件事对多空双方似乎都没带来什么新增信息。当前焦点在于要不要相信云厂商的资本开支是明智之举，这其实是个信心问题。

宏观条件好的时候，资金愿意拥抱风险；条件差的时候，资金就抛掉风险资产。基本面数字只有在宏观比较顺的时候才解释得通。这就像大风天开车会遇到阻力，真刮起龙卷风，什么车都得翻。

晚点问：为什么有些基金经理为了规避风险，反而去买云厂商的股票？

刘迪凡打了个比方：OpenAI 也好，咱们的 Kimi K3 也好，都是中间层，是租户。AWS 则像一座商场，货架、装修、空调、电梯全是它出钱建的。OpenAI 是商场里比较牛的网红店，可以自己采购点东西，但主要还是靠商场。

他还判断，只要中国能进入某个领域，产品的护城河就没了，中间层也就赚不到钱。利润最终会流向云厂商。

晚点问：不同云厂商的算力变现能力差别很大。

刘迪凡说，信用质量已经开始分层。比较危险的是 Neocloud，它们的融资成本是个很重要的风向标。

他给出对比：亚马逊的 H100 GPU 一小时能租到 7 块到 12 块，Neocloud 只能租 4 块到 5 块。亚马逊的客户是企业，Neocloud 的客户是一些创新公司，按需付费，弹性比较大。

融资成本才是关键。亚马逊的EBITDA利润率大概57%，因此亚马逊、微软的借款成本在5%到7%之间（最近升到了7%左右）。CoreWeave利润率虽达59%，走的却是高息债务扩张的路子，自由现金流为负150亿。传统云厂商还多一层软件业务，算力价格跌了，软件收入还能撑一撑。Neocloud则纯粹是个算力房东，算力价格一跌，它就裸泳了。

一样是卖算力，信用质量和客户结构，比有多少GW更要紧。

晚点：一些Neocloud的贷款背后有英伟达担保，这会带来什么影响？

刘迪凡：直接看它的融资成本就够了，融资成本能反映市场对它的判断。市场往上走的时候，英伟达的支持可能是它上涨的原因；市场往下走，这些就不那么重要了。

模型层如果整合到少数几家，活下来的云厂商、关键硬件、安全公司，以及有数据护城河的软件都还行。输家是借钱加杠杆的小Neocloud，还有借钱给Neocloud的人。

晚点：除了云厂商，那些依然看好AI的基金经理现在还在买什么？

刘迪凡：眼下不管美国还是中国，稍微有点多头仓位的，最核心的持仓之一都是英特尔，逻辑是将来数据中心里CPU对GPU的比例会上升。CPU短缺是共识，但英特尔值不值这个价有分歧。空方觉得，这又是一个高利润引来新供给的环节，供给一上来，就又没了。

晚点：英特尔一天跌了将近30%，这说明了什么？（11月9日补）

刘迪凡：说明买方跟踪数字很困难，连管理层自己都预测不了需求，这一点前面提过。这次业绩大坑反映出两个问题：第一，管理层发现PC方面很多需求其实是补库存；第二，拿不到足够的先进基板，客户要的服务器CPU出不了货。另外，在做多主意贫乏的这个阶段，很多基金经理采用“lazy long”懒多头的做法，把大逻辑不错、流动性高的股票买了放着，结果造成拥挤交易。

这次30%的大跌，加上后续民主党大胜之后的继续大跌，我猜一半反映的是基本面，另一半是踩踏造成的。公司已经给出了很糟的指引，很多基金经理也就没有继续拿着的理由了。

晚点：很多数据中心被用作抵押贷款，你担心股市大跌会演变成2008年那种危机吗？

刘迪凡：以美国的资金结构，半导体跌20%-30%也不算特别意外。2008年是银行出问题，那是更大的麻烦。目前银行提供的融资担保，还没到危险的程度。

但要是再这么建下去，人人都借7%-8%甚至10%的高息债，那就要出问题了。

晚点：什么信号出现时，意味着市场已经不只是熊市，而是AI泡沫要破灭了？

刘迪凡：第一，GPU租赁价格开始下跌。

第二，云厂商发行的债券和投资级债券之间的利差开始扩大（这说明投资人认为借款方的违约风险上升），如果连云厂商的信用也开始受怀疑，那就是一个很大的反转。

第三，云厂商积压订单增长停滞，或者出现合同取消、砍单。第四是应收账款上升。英伟达的应收账款天数从45.4天跳到了59.6天，同行只动了4-5天，这是不是意味着英伟达开始给客户更长的账期了？所以它11月的财报很重要。

这四个指标要是同时触发，那就不是周期调整，而是反转了。

晚点：还有更差的可能吗？

刘迪凡：关键就看两件事——油价别摸到150，美债收益率别摸到6%，只要碰上就是衰退，谁也兜不住。没衰退那会儿，各说各的理；真进了衰退，需求一垮，一波大回调跑不掉。

晚点：跟2000年的光纤比呢？

刘迪凡：2000年只有2%到5%的光纤被点亮，朗讯单季收入跌了18%，康宁关停产线。今天完全相反：美光只能满足50%到67%的需求，设备订单饱满。1996年存储崩盘时，DRAM价格一年跌78%，Micron毛利率从39.8%掉到9.3%，现在显然是相反的情景。

卖点是个玄学

晚点：今年4月你跟我们聊过，香港有些基金经理半年就做出50%的收益，“慢慢滋生出一种很强的自信”。到了7月那轮暴跌，有没有人成功跑出来？

刘迪凡提到，亚洲不少基金经理上半年收益涨了 100% 多，到 7 月又跌了 30%。其中许多人 6 月底就撤了，原因是经济账算不过来，可到了 7 月还是没忍住杀了回来。

这些人都是专业做投资的，研究功底扎实，手头又有基本面撑着，心里早锚定了一个估值。结果越看越觉得便宜，越看越想买。

有经验的和没经验的，前半程走得一模一样，亏就亏在后半程。

晚点问：他们 6 月卖出的时候看到了什么？后来又为什么买回来？

刘迪凡说，他的合伙人 6 月去韩国，发现韩国本地人已经在卖了。在他看来这是最直接的信号——韩国人对自己的周期有经验，用不着做分析。

当时还有几个信号：外资把能买三星、海力士的渠道都买满了，投行用互换买韩国股票的额度也用光了。香港有给海力士加杠杆的单股产品，韩国也上了很多，再加上什么 Situational Awareness、推特上的白毛股神，都被顶礼膜拜到了顶峰。赚钱效应把疯狂推到了极致。一般到了这个地步，暴跌只是时间问题。不过站在当时，人们也能找出各种理由，认为这是一个新时代的开启，每次下跌都是抄底的机会。

买回来其实避免不了。按照自己的体系一算，估值给低了，条件反射也得买回来。何况今年已经赚了这么多，安全垫还厚。

更成熟的基金经理能判断出股价涨的哪一段是非理性的，清楚自己赚的其实是非基本面的、情绪的钱，不会把赚到的都归功于基本面。

晚点问：在 AI 上，谁卖得恰到好处？你见过这样的人吗？

刘迪凡说，他好像只见过一个，而且这人还不是干 AI 的。对方做周期股，也做信用债，5 月就减了仓。他能投的东西很多，不必只押这一个。

第一，不管基本面怎么样，AI 在他的基金里只占一个固定仓位，这是纪律。第二，到了目标价就减持，不会因为情况变好就改目标价。

纪律有时候不光反人性，还反你的基本面分析：公司基本面越来越好，纪律却让你不管好坏都减持。

晚点问：经历这一轮，你自己最大的体会是什么？

刘迪凡说，他现在越来越觉得常识特别重要。

上半年挣 100% 这样的业绩是不可持续的。这是他作为配置者，看过很多基金的历史业绩和生命周期之后发现的一个规律。但站在基金经理的角度，努力的意义也许就在于打破历史。他的数据库显示，美国那边基本没有基金能做到十年年化 20%。一件事脱离了规律，就会回归。

晚点问：这个环境下，个人投资者怎么少亏点？

刘迪凡说，据他所知，5 月又有一批高净值投资者冲进去买存储股票，大跌之前还加了仓。FOMO（踏空焦虑）是一种本性。

专业基金经理其实没人学巴菲特、达里奥，学的都是德鲁肯米勒。这些都是反复验证过的核心经验，重点其实不在深挖基本面信息。德老最强调认错与止损，逻辑破了，不管亏 1% 还是 20%，都得走；别执着于预测终点，先识别拐点。他还强调，牛市里最危险的阶段，就是所有人都觉得简单、赚钱很舒服的时候；舒服往往意味着风险在累积。

个人投资者不适用 VC 那一套“相信相信的力量”，特别是现在没有鸡血可以打的时代。要清楚自己靠研究基本面选股是有局限的，自学两个月就去买存储的人，跟学了半个月霍尔木兹海峡就去买卖石油，是一个道理。

晚点提到：其实巴菲特也没买算力股。

刘迪凡说，这就是症结。很多中国投资者并不买巴菲特买的那些东西，只是借他的口号给自己买的东西壮胆。

晚点说：很多人会讲，这次不一样。

刘迪凡提到，敬畏之心不能丢。有人做过一张对比图，把英伟达比作当年的思科，看着是有点离谱，可历史确实会重演，根子还是在人性上。光纤当年也是先紧张、后猛建，2001 年崩盘前，没人觉得那是泡沫。

落到我们身上，就是别练出踏空焦虑，也别把大佬哪句话当成金科玉律。买喜诗糖果（See's Candies）能长期拿着，是因为你清楚它的护城河在哪。科技这行变得太快，模型天天出新，还说长期持有，其实是在骗自己。

人的行为偏差总是一再重演。周期品就是周期品，不会因为你开始研究它，就换了属性。股价走到右侧，还拿估值说事，本身就不对。得慢慢分清哪一部分钱是非理性的。搞不清这一点，亏大钱是迟早的事。

题图来源：Margin Call（2011）