摘要

挖掘机自五六月起已大幅降仓、基本满手现金，判断韩国、日本、A股“肯定已经见顶”，2026年的狂暴牛市已经结束，2027年“可能是指数跌幅很大的一年”。技术面上半导体指数对五年均线偏离度很大，明年即便今年收平也可能踩线，届时大概还要跌40%至50%；美台选举前“有可能再拉一小波”，但全球除美股外“都已经跌得稀里哗啦”，行情已到末端。
核心空头逻辑：coding之外“没有一个短平快能吃下很大的市场”，而开源模型水位已过“能不能用、甚至好不好用”的临界点，竞争转向拼价格。 图片模型已陷入严重同质化（他一线看到Google Cloud的Nano Banana使用率下降，成本和价格也下来了），他预计LLM也会陷入类似局面；头部AI Labs的ARR“短期泡沫挺大”，最头部应用一旦松动，会传导到中游CSP与下游半导体。
毛利是命门：挖掘机认为“智能本身就是同质化的……它就是商品”，上游和下游的极高毛利长期都难维持；他还质疑NVIDIA 75%至85%的利润率是否合理。 Mr. Z提到SK海力士约86%的毛利率，以及SanDisk CEO关于未来四年价格或毛利的判断；Mr. Z按自身假设粗算SanDisk约值1,600亿美元。存储仍走周期，只是现在展现上行的一面。
这轮更像房地产而非2000年电信泡沫：现在的企业确实在产生利润，但整个杠杆建立在“头部AI Labs增速快、毛利可维持”这一假设之上，数据中心打包成债券再融资，和房地产债券再融资本质上差不多。中国铜、钢铁在2007年前后见顶而房地产又繁荣了十几年，是存储的类比；金融周期领先实体周期，半年后业绩真实反映时，相关股票可能已经跌了一大截。
Jensen的动作被挖掘机视为生意：他提到拉华尔街资金、约5,000亿元规模的融资；Mr. Z则描述NVIDIA用资产负债表给Neocloud兜底，挖掘机强调只兜一部分。 Jensen力挺开源模型，挖掘机认为是为了避免两家闭源模型垄断后自研ASIC、伤害NVIDIA GPU需求。长期数据中心像提前铺设的光缆一样最终会用上，但当前75%至85%的利润率是否合理仍值得质疑。Anthropic若十月IPO，Mr. Z判断“可能上市就是高点”。
机器人是sentiment而非基本面：Mr. Z称宇树科技上市开盘约暴涨600%、最高约3,600多亿元人民币，即530多亿美元市值，超过Figure AI约400亿美元的私募估值；挖掘机认为机器人五年内都看不到大规模落地。数据采集不像自动驾驶那样容易，人工扶持操作和触觉数据都很难。Mr. Z认为中国的大脑模型和制造能力都不必过度担心，长期胜出者可能是中国玩家；挖掘机只同意技术跨过临界点后会看好。
一线渗透数据：coding用户数与使用深度已拉满，订阅费从200美元降到100美元、现在还在下降，“每个人的使用费用只会往下降，不会往上涨”；企业为成本与数据安全逐步转向开源模型。挖掘机所在团队约在五六月从Claude Code切到Codex，因此他预计Anthropic的ARR会先放缓，OpenAI随后；要改变他的看法，AI Labs必须回答市场是什么、如何竞争、如何维持价格。
操作手册：挖掘机建议散户空仓等待，市场爆掉后再捡；有仓位且仍看好者用少量资金买put保护。 Mr. Z最不看好高杠杆与Neocloud，认为CoreWeave这类公司是大型CSP的风险转嫁工具；存储公司现金流足、不会轻易倒，但估值相对正常周期仍高；SOX高度警惕，软件、云和大型CSP相对安全。整体判断是美股不会跌很多，但半导体跌幅可能很大。

精读

1. 开场表态：现金满手，日韩A股已经见顶

挖掘机自述：上次五六月交流后仓位就降下来，美股、A股、港股、日股全线减仓，“现在应该只有美股有一点点仓位，但都不高……基本上现金满手”。
对市场位置的判断直接给死：韩国、日本、A股“肯定已经见顶”，创不了新高，甚至连前高都接近不了。

2. Coding之外没有第二个短平快市场，开源模型把竞争推入拼价格阶段

核心框架：过去一年多半导体涨得最猛的一段，是围绕两家头部AI Labs的coding叙事与ARR暴涨展开的；现在的问题有二——除coding外“没有一个短平快能吃下很大的市场”，同时近三四个月开源模型（中国大陆的模型、Grok，以及Meta追赶的模型）进步非常快。
与DeepSeek时刻的本质区别：那时模型还有很大进步空间，如今开源模型水位“已经过了能不能用、甚至好不好用的阶段”，用户更关注成本和价格。
一线体感：图片领域的Imagen、GPT Image、Qwen-Image已陷入严重同质化竞争；他能感受到Google Cloud的Nano Banana算力使用率下降，成本和价格也下降。“至少以我目前的视野，可以预见未来一段时间，大语言模型LLM也会陷入类似的局面”，这是他认为很不利的趋势。

3. 头部AI Labs的ARR短期有泡沫，毛利传导链条脆弱

挖掘机此前推特文章的观点：头部AI Labs的ARR“短期是有泡沫的，泡沫还挺大”；长期则会随着各行各业其他业务展开而再次上涨。
这是整个AI叙事最头部的应用，一旦松动，中游CSP、下游AI应用和半导体都会有问题：下游毛利站不住，上游超高毛利也站不住。毛利到了极端水平后，逻辑和叙事都会变脆弱。
上次下跌后的反弹，他认为合理：当下现实逻辑仍在，财报很硬，还有一些回购；但长期逻辑至少目前看支撑不了。
CSP的暗雷：当前数据还非常好，只是处于从闭源模型转向开源模型的过程中；“闭源模型有超高毛利，开源模型没有超高毛利”。Token消耗量可能继续上涨，但价格能否维持“有待商榷”。
判断锚点是下游应用场景。SaaS能创造一些价值，但主要优势在know-how和渠道，需要一个行业一个行业地推进，速度不会像coding那样短平快、可复制。没有新应用场景快速突破，无论是RLVR还是其他叙事，都不重要。

4. 宇树暴涨是sentiment不是基本面，机器人五年内看不到大规模落地

Mr. Z描述的市场现象：宇树科技上市开盘据称暴涨约600%，最高炒到3,600多亿元人民币，折合530多亿美元市值；美国Figure AI私募估值约400亿美元。“这完全不是在交易基本面，而是在交易sentiment。”他还提到王兴兴穿西装却没有笑容，以及午宴上的红杉沈南鹏。
挖掘机一贯不看好机器人，理由是数据采集困难。自动驾驶中所有司机都在帮忙采集数据，而机器人公司目前往往要雇人手动扶持机器人操作，采集速度很慢；视觉之外还有触觉等更难采集的数据。
他的判断是机器人行业，包括Tesla、Figure，五年之内都看不到大规模落地。长期等技术跨过临界点后会看好，但现阶段还看不到技术突破的迹象。
Mr. Z的反方观点：大脑不必担心，DeepSeek、月之暗面Kimi、千问等模型很强，并以美国不到十分之一的成本做出来；中国在制造端像汽车产业一样有优势，最终胜出的玩家可能仍是中国公司。挖掘机只同意在技术跨过临界点后再看好，在此之前仍不看好。

5. 存储：高毛利是极端值，SanDisk按Mr. Z的假设只值一千六百亿

Mr. Z回忆SK海力士上月底财报毛利率“好像”约86%，并提到苹果说要涨价、把成本转嫁给消费者。挖掘机认为这种水平不可持续，也对SanDisk CEO关于未来四年维持相关价格或毛利的说法感到担忧。
Mr. Z质疑“记忆体不走周期”的说法，认为它仍然走周期，只是现在表现为上行；等到供给过剩或需求减少，仍会回到下行。三星、海力士财报很好但股价下跌，也被他视为危险信号。
Mr. Z的粗算是：若按CEO说法，SanDisk每年税后现金流约300亿美元，四年1,200亿美元；周期底部再给400亿美元溢价，按他的DCF假设约值1,600亿美元。若未来Token价格和GPU租金下降，就会推翻价格能够维持四年的判断，需要重新估值。

6. 这轮更像房地产而不是2000年电信泡沫

挖掘机的定性是：“这波AI本质上其实是在炒基建”，美国正在建设新一代基础设施，包括数据中心、电力；大规模加杠杆建设时，上游必然趋紧。
他的类比是中国房地产：2000年前后开始发展，到2007、2008年以后房地产仍风风火火十几年，但中国的铜、钢铁在2007年前后就见顶了。他认为这与当前存储的周期并没有本质区别。
金融周期与实体周期存在gap：2023年初CSP财报仍很差，有些还在缩减capex，但半导体已经开始上涨；半导体最初上涨时业绩也很差，半年甚至更久后才兑现。
如今如果半年后没有新的叙事或产业逻辑变化，当前很好的业绩会逐渐被真实反映，但到那时相关股票大概率已经跌了一大截。
他不认同简单类比2000年电信泡沫：当时许多企业没有这么高的利润，而现在企业确实在产生利润。当前杠杆建立在头部AI Labs增速快、毛利可维持的假设上，数据中心被打包成债券出售并继续融资，和房地产债券再融资本质上相近；一旦价格开始跌，高杠杆结构可能像韩国市场一样迅速崩溃。

7. Jensen的局：backstop、华尔街资金、力挺开源都是生意

挖掘机认为AI Labs几乎还不产生现金流，资金主要来自CSP和中东主权国家。像Jensen去华尔街拉投行进场，Blackstone等据称拉来5,000亿元规模资金，本质上是继续拉钱维持这套建设。
Mr. Z描述的机制是NVIDIA以自身资产负债表给Neocloud等较小服务商兜底；挖掘机补充，Jensen只会兜一部分、不是全部。对Jensen而言，快速卖出GPU、维持最高利润当然有利。
挖掘机认为Jensen力挺开源模型也有商业动机：如果模型最终被两家闭源公司垄断，它们最懂自己的模型，完全可能自研ASIC，这会伤害NVIDIA GPU需求；开源模型则由各家分别使用、模型也不固定，对NVIDIA更有利。“这些其实都是生意”，不能只看公开说法，也要看背后的利益。
长期方向与当前价格必须分开：数据中心长期不会过剩，就像当年提前铺设的光缆最终会用上；但NVIDIA 75%甚至85%的利润率是否正常，仍值得质疑。如果下游利润率没那么高，当前价格就是需求极度挤压下形成的，长期站不住。

8. RLVR拆解：Transformer基本走到头了

技术史梳理：Transformer大约在2016或2017年出现，此后模型从预训练到强化学习、online learning一路发展。RLVR在他看来本质上是online learning的升级版，让更聪明的模型自己选择样本训练，可能几分钟训练一次。
他的结论很硬：到了online learning这个层级，Transformer这条路线“基本走到头了”；下一次技术迭代若仍只靠Transformer，可能性不大，需要引入新的模型结构，才能再上一个智能台阶。只靠Transformer达不到AGI。

9. Coding渗透已经拉满，ARPU只会往下走

一线渗透曲线：去年Anthropic的Claude 4.6出来后，身边十个人里大约两三个在用；到今年三四月、四五月，十个人基本都在用。每个人可能同时使用Codex、Claude Code、Cursor，使用深度也拉满。
价格从200美元降到100美元，现在还在下降；他的判断是，每个人的使用费用之后只会往下降，不会往上涨。
他所在团队大约在五六月从Claude Code切到Codex，因此他预计Anthropic的ARR会先体现出放缓，OpenAI随后。OpenAI虽然抢了很多份额，但通过频繁重置额度、降低Token价格向用户让利，相关数据可能在未来一两个月体现出来。
API侧也在转向开源：无论海外还是中国大陆，很多enterprise tech公司已经把LLM换成开源模型，例如GLM、Kimi。原因有两层：成本，以及数据安全。对SaaS和业务公司来说，数据就是业务know-how；AI Labs拿到数据后可能通过后训练获得该业务能力。
Palantir、Cohere、Base等公司也在慢慢切换到开源模型。挖掘机预计，大多数软件公司会越来越防范这种数据风险；当OpenAI、Anthropic在coding达到瓶颈后，必然会去做ARR并争夺SaaS公司的业务。

10. OpenAI公告与ARR证伪条件

Mr. Z转述OpenAI公告：暂停针对即将部署的最新模型进行强化学习训练两周，理由是达到OpenAI定义的关键网络安全能力门槛。他不确定这是真实安全原因，还是GPU不够等因素；挖掘机称听起来“蛮瞎扯淡”，但也明确表示不知道内情。
挖掘机要求AI Labs回答几个问题：ARR能不能增长，市场到底是什么，通过什么方式竞争，又通过什么方式维持价格。“你不能只跟我说竞争没问题、还有很大的市场。”
即使Token量指数级增长，也不代表ARR、Anthropic或OpenAI的ARR同样指数级增长。Jevons Paradox对全行业可能成立，但落到具体某家公司不一定成立。

11. 利率：企业债挤占政府债，“坍塌→衰退→降息”的设想

挖掘机认为十年期、三十年期国债利率高，一方面侧面反映AI需求高，另一方面是企业债在“抢占”政府债，几大CSP龙头吸走市场资金，导致钱的价格变贵。
Mr. Z认为，如果AI增长没有预期快，利率压力会更尴尬；他还提到Druckenmiller基金13F中对housing、汽车等利率敏感行业的配置，并称Kevin Warsh为现任联准会主席，因其曾在Morgan Stanley工作，Mr. Z据此相信Morgan Stanley可能知道其他人不知道的事情。他的预期是利率不会继续大幅上升，也不会猛烈降息。
挖掘机自认不太懂宏观，但认为在高利率下继续加息的可能性不大；另一种可能是某个环节因高利率先坍塌、引发衰退，随后降息，原本处于高位的资产回到应有位置，再慢慢爬升。

12. 产业内的泡沫体感：捧神、冗余的Agent团队、“看见了才相信”

挖掘机认为，除了最顶尖的少数人，现在多数模型训练工作比以前更简单，洗数据、搭模型结构都有AI帮助；但行业仍把这些人捧得像神一样。
他目前做LLM post-training，前段时间做enterprise system analytics engine，早先做搜索推广业务，求学时学的是计算机视觉。产业圈和金融圈两个视角交汇后，他看到的东西会有所不同。
另一个泡沫例证是Agent system：现在多数公司都在做，很多团队其实在做相同的事情，而且仍没有结果。企业一旦开始盘点ROI，重复团队会快速收缩，多余算力最终可能转成冗余capex。
周期规律是，本来行业刚开始时产业内的人偏悲观；到了中后段，硬件公司几乎都告诉你“我们非常好”。产业人士“看见了才相信”，但当身边到处都是这些事情时，往往已经接近景气顶部。资金冲进产业后，产能过剩也随之出现。
Mr. Z补充，台湾很多半导体公司不可能直接使用这些LLM，隐私和保密性就是障碍。挖掘机认为企业know-how在自己的workflow、数据库和模块中，指望Codex或Claude Code直接吃掉一个行业，本质上是在做SaaS，需要逐行业渗透，也会遭遇原有玩家抵抗。

13. 一级市场末日狂奔：一个月两轮融资，“上市就是高点”

Mr. Z提到Jane Street领投AI推理芯片新创Etched的融资：7亿美元、估值210亿美元；而一个月前Etched才完成3亿美元Series C、估值100多亿美元，Sequoia、a16z等参与。“一个月内做了两轮融资”，在他看来是AI狂热可能熄火、未上市公司赶紧在private market融资的警讯。
Mr. Z认为OpenAI、Anthropic可能都很着急，并猜测Anthropic若十月IPO，上市可能就是高点。挖掘机的表述更谨慎：至少可能是短期高点，未来能涨成什么样还要看。
挖掘机认为Jensen和华尔街资本都绑在同一条船上，因此IPO顺利发行问题不大；但资金进入后如果资本套现，结构也可能结束。
Mr. Z称Jensen在2022、2023年把各方拉到同一条船上，如今大家骑虎难下；挖掘机补充，长期全面智能化建立在数据中心之上没有问题，但GPU价格过高、利润被Jensen赚走是否合理，仍是问题。

14. 操作手册：空仓等待，2027可能是杀伤力很大的一年

挖掘机给散户的建议是空仓等待，等这些事情某天爆掉、价格跌下来再捡；若把AI视为基础设施建设，之后可以考虑政府一定会救的公司，例如英特尔。
Mr. Z认为机构有仓位就均衡一点；散户若仍非常看好，可以用少量资金买put对冲。两人都强调不要没事乱买、乱卖。
时间表与幅度：挖掘机认为2026年狂暴牛市已经结束；如果没有新的应用场景，2027年可能成为杀伤力很大、指数跌幅很大的一年。半导体指数相对五年均线偏离很大，即便今年收在当前位置，明年也可能踩五年均线，跌幅约40%至50%。台股被动元件公司国巨已经提前跌了约40%至50%。
美国、台湾选举前仍“有可能再拉一小波”，但他认为行情已到末端；全球除了美股没怎么跌，其他市场都跌得很厉害，美股流动性最好，贝森特和Trump也一直在维护这个市场。
Mr. Z最不看好高杠杆和Neocloud。CoreWeave这类公司本质上是Microsoft等大型CSP的风险转嫁工具，不产生现金流、利润低、借债利率又高。存储公司现金流足、不容易倒，但即使跌了很多，P/B相对正常周期仍高；他对SOX高度警惕，认为软件、云和大型CSP相对安全，预期足够低且处在低位的行业则可以观察。Mr. Z的总判断是美股整体不会跌很多，但半导体可能跌得很多。

15. 番外：瞄一眼Crypto；AI时代attention要是自己的

Mr. Z观察到，半导体资金若止盈或止损，可以把目光放到Bitcoin，但强调不是投资建议。二月AI和半导体最火时，他判断流动性已经出问题；六月底、七月中到现在的修正期间，Bitcoin虽然跌得厉害，却一直有人吸收筹码。
Mr. Z看了MSTR、Coinbase等公司的走势，并提到Solana相关DAT。Forward Industries被他描述为最大的Solana DAT，或者Solana相关公司中的第二大DAT；在多数资产下跌时，部分DAT仍小幅上涨。
挖掘机自认不懂Crypto，但后来查看相关公司的走势，认为确实出现了某种迹象。他还观察到Crypto行业正在去芜存菁，Crypto primary market缺少好项目；Paradigm等原本偏Crypto的VC也开始设立基金投资AI。
挖掘机提到Etched一个月内完成两轮融资，认为这可能是AI狂热将熄火的警讯。Mr. Z另行提醒，Bitcoin也可能继续跌到5万美元，但这是他的判断，不是投资建议。
方法论收尾：挖掘机认为AI只能是工具，attention必须是自己的；先形成自己的初步判断，再让AI整理证据、检验判断是否足够solid。如果自己没有想法、只是不断询问AI，就无法很好地观察行业。
Mr. Z呼应：AI时代工具好用一百倍，但判断力和核心逻辑反而会更分化；选择比努力重要，而选择其实更难。

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