市场概述2026年2月10日

摘要

• 宏观定调：不是滞胀，是"通缩繁荣"（deflationary boom） — Jin自造这个词来对抗市场的stagnation叙事：“经济增长不差的，企业盈利很好的，工作是没有了的”。 就业差、增长不差、通胀低是今年的playbook；去年通胀主要来自特朗普关税，剔除后"美国通缩的危险是比通胀要大的"。中国则是deflationary。
• 周五非农小心 — 上周ADP、首申、job opening全差，本周非农有可能不好。 因沃什（Warsh，likely）任命带来的QT预期未消化完，市场可能先pricing “bad data is good data”，“但是也会很快的转换成bad data is bad data，这个概率很大”。
• AI真正吃掉的是人的工作，不是SaaS — 美国就业进入"low hire, low fire"：高盛已用Anthropic做客户开户和KYC后台（该岗位底薪约20万美元、VP约30万），业务扩张但人不再增加。 全球7亿白领、平均2.5万美元工资，AI要取代其中30% — “新的东西一定是先把旧的给杀掉，才会产生新质生产力”。
• 日本：高市压倒性胜选，carry trade继续 — 下议院拿到316票、三分之二的票，“他可以随便做了，他可以修宪了”；激进财政配"不负责任的货币政策"，日元对美元会贬值。 上周五和周一的美股反弹"很大程度上是carry trade重新add on position"。
• 两大拥挤仓位是当前市场的主线风险：一是多谷歌系basket/空OpenAI链（NVDA、Oracle、Microsoft、Coview（likely CoreWeave）），Jin认为空NVDA"完全没有道理，因为谁都要用它的算力"；二是空software/多「三米」（存储，ETF中MU权重最大）。 两者一旦风向变，unwind效果"和当时买AMD、short Intel的unwind很像"。
• 模型大战的胜负手是mid-training — Google 70%以上算力压pre-training做通用基座；当时TPU与GPU差距没那么大，除Codex外还没有看到B系列GPU训练的模型，且DeepMind"对商业化没有兴趣"，未来一年谷歌难保通用优势。 OpenAI/Anthropic把大量算力投mid-training吃垂直：OpenAI花3500万美元标注完投行IBD数据，“律师的case我花三点五亿够了吧”；今年收入约500亿美元、毛利90-95%，可能close 1000-1500亿融资 — 会对"OpenAI要破产"的做空逻辑形成很大冲击。
• 软件从药厂变工厂，英伟达是"土地公公" — 软件旧模式是近零成本copy的专利生意（二三十倍甚至40倍EB），新模式是卖token的工厂，绝对供不应求。 英伟达不卖卡只卖大型机解决方案，HBM被"老黄卖断货"，目前缺300万张卡、今年要建好的机房缺400万张卡；“英伟达在今天踩的每一个坑就是未来的门槛”。另看好Grok（算力集群部署能力很强+Elon产品力），唯一问题是拿不到卡；Meta与Microsoft必将参战，因为云躺赢模式已被改变。

精读

1. 通缩繁荣：就业通缩、经济繁荣

• Jin对宏观底色的核心判断：市场满脑子滞胀是因为"历史永远会缭绕在我们的大脑里面"，但真实状态应该叫deflationary boom（通缩繁荣）——“经济增长不差的，企业盈利很好的，工作是没有了的。工作没有呢，成本就下降，企业就盈利更好。“通胀去年主要是关税所致，今年压力不大；ISM显示商业指数并不差。
• 数据前瞻：上周ADP、首次申请失业金、job opening全线走弱，周五非农有可能很差。因沃什任命的QT预期未完全过掉，市场可能先pricing “bad data is good data”，“但是也会很快的转换成bad data is bad data，这个概率很大”。
• 就业结构的病灶是"low hire, low fire”：公司业务扩张也不招人，试AI的同时暂不裁人。例证是高盛用Anthropic做客户开户、KYC等后台工作——该岗位底薪约20万美元、VP约30万——“业务在增加的时候他们人不会增加”。

2. 高市压倒性胜选：不负责任的货币政策下，carry trade继续

• 高市在下议院拿了316票、三分之二的票，LDP内部话语权也是压倒性的——“他在执行任何政策时候没有任何阻力，他可以随便做了，他可以修宪了。“他靠大胆赢，就不会转保守：扩张财政、偏右移民政策、“新资本主义”。
• 市场含义：短期一定risk on。“一个不负责任的财政政策下面是不会有特别负责任的货币政策的”——十年期利率上行、通胀预期上行、日股昨日涨5%。日元对美元会贬值，carry trade会继续；上周五和周一的美股反弹"很大程度上是carry trade重新add on position”。

3. 两大拥挤仓位：多谷歌/空OpenAI链，空软件/多「三米」

• Hedge fund做空头寸一月以来大量累积但指数没被砸下去，因为市场在做long/short：买谷歌系basket、做空OpenAI链（NVDA、Oracle、Microsoft、Coview（likely CoreWeave）），逻辑是Gemini统一天下、OpenAI现金流不行要破产。Jin的反驳：空NVDA"完全没有道理，因为谁都要用它的算力”；空Oracle也没道理，卡不靠OpenAI才卖得掉。
• 第二个仓位：做空software、做多「三米」（存储，ETF里权重最大是MU）。触发点是上周Claude 4.6和OpenAI Codex发布——Jin自称"编程小白”，几分钟就编出一个国际象棋程序——市场因此认定几万亿的SaaS市场要被取代。昨天software反弹3%，三米被压下去，所以MU不涨。
• 风险提示——两个仓位风向一变就会整体unwind，“和当时买AMD然后short Intel这个position unwind时候的效果其实很像”。空软件的仓位"一定会回头的，但不一定是现在"，因为软件当下给不了估值：三十倍EV还是几倍EV，“给不了”。

4. 模型大战：训练即调配资源，胜负手在mid-training

• Jin的第一性框架：“你训练一个模型，本质上我认为是调配资源。“Gemini去年的情况说明scaling law仍在：技术大牛回归修复了scaling，加上谷歌借安卓生态（Qualcomm、MTK"都是他小弟”）拿到台积电CoWoS线程堆出大量TPU。但当时TPU与GPU的差距没有那么大：除Codex外还没有看到B系列GPU训练的模型；TPU更新周期约一年半、GPU约一年。“谷歌的模型在通用模型上能不能获得对应于前两家的优势，在未来一年我觉得很难的。”
• 战略分野：谷歌70%以上算力放pre-training做通用基座；OpenAI和Anthropic把大量算力放mid-training扎进垂直领域。GPT-5.3是在Gemini逼迫下没做完mid-training就发的（5.2训练本身有问题），但做完mid-training后的5.3在金融等垂直领域"训练是非常好的”。OpenAI有巨额现金砸数据：花3500万美元标注完投行IBD数据，“律师的case，我花三千五百万不够，我花三点五亿够了吧？“Anthropic资源少一点（上一轮融资约3500亿），切编程切得极准，金融也在涉足，“这个比较impressive”。
• 引用 Jason Huang（likely黄仁勋）上周五的判断，AI到了inflection point——从好玩变成可实际使用并取代人工，判据是"每一个产出的token有没有人直接把它用掉，然后用的这个token能不能持续”。OpenAI一月份收入环比增10亿美元（去年90亿基本double），今年全年约500亿、毛利90-95%；order book（likely）已破1100亿，Jin估计可能close 1500亿融资——月度业绩加融资若落地，会对空OpenAI链的仓位形成"非常非常大"的冲击。
• 组织架构是Gemini的死穴：DeepMind团队在伦敦、非常lab化，更想追求更好的通用基座，“对产品商业化要去做成To B的业务，他不擅长，然后也没有兴趣，说穿了Google是没有兴趣干这件事情。“另外Jin相对看好Grok：搭建算力集群的能力很强、不需要Azure、成本最低，加上Elon的产品能力——“唯一的问题它手上拿不到卡”。Meta和Microsoft也一定会加入模型大战，因为不加入的话云躺赢模式就会被改变。

5. 软件从药厂变工厂，英伟达是"土地公公”

• 软件旧模式是药厂：做完一个patent近乎无成本地copy着卖，加坐席费、subscription，所以给到二三十倍甚至40倍EB。未来是工厂模式卖token——每次互动都有成本（Jin编那个象棋大概花了10美元的token），“你有多少工厂，你就能够卖多少token”，而且绝对供不应求。谁生产工厂？“就英伟达，哎没有了，就是结束。”
• 英伟达的护城河是学费换来的：“英伟达在今天踩的每一个坑就是未来的门槛”——2024年72张卡大型机柜的液冷、连接问题，红海（likely鸿海）、戴尔全体陪跑调通；轮到AMD做第二个时，“没有一个人愿意给你投钱干这个事情”。它不卖GPU卡、只卖大型机解决方案，HBM因此被买断——Hynix、三星、MU的产能优先给最靠谱的买家，“英伟达锁定了产能，导致别人连产能都拿不到”，如同2008年做智能手机时好供应商全被苹果占住。目前缺300万张卡，今年要建好的机房缺400万张卡；台积电CoWoS良率提高，英伟达就多卖点片。
• Oracle哪怕CDS不行也要融股票、卖业务去买卡，因为这是大富翁游戏：“我现在买了卡就是买了地，你今天走到台北这块地上，你不把地给买了，那你以后走上去你就完蛋。”

6. 模型最终吃掉的是人，不是SaaS

• Jin不认同"模型吃掉SaaS"的直觉：用Cowork在Excel上编程不太会把Excel取消掉，坐席也不一定会这么快砍，“SaaS其实业绩都很好”。取代要从四个方向看——取代人、取代软件、取代竞争对手（“高盛用了，摩根没用，那摩根的业务就给我”）、提高效率——其他都是间接的，真正干掉的是人的工作。
• 量级：全球7亿平均2.5万美元工资的白领，AI要取代其中30%。“新的东西一定是先把旧的给杀掉，才会产生新质生产力。“会不会走到完全通缩、如1848年生产力过剩没人买？“这个有可能，但是肯定不是现在，现在是通缩繁荣。“连Palantir、Databricks、Snowflake这些当下的AI受益者都不确定是最后赢家——Claude和OpenAI直接输出结果，云的采购方变成了它们，毛利关系整个改写。