摘要

奔波儿当下最看好国产算力链条，认为胜率“大概有”50%以上，赔率也不错。 逻辑是国产模型跨过“可用”跳变点（类比 Claude 的 4.6：之前是小 coding，之后泛化到 coding、Agent 和长任务）、大部分用户受封号和网络门槛限制；如果国内大厂把产品门槛降到很低，需求可能爆发，但爆发还需要时间。股票最近跌过，至少值得观察国产算力。
国内推理的商业模式在他看来已经跑通，国内厂商大概率会持续增加 Capex。 他援引梁文锋交流内容：DeepSeek 以很低定价仍“十个月就收回成本”——“我买卡我挣钱，挣了钱再买卡、再训练”；供给端佐证是智谱 Coding Plan“跟抢火车票似的”，Kimi 的 Coding Plan 也很快买不到。国内模型价格提高且需求旺盛，但具体需求规模仍需观察。
奔波儿认为 AI 的 ARR 增长尚未明显放缓，约束主要是卡而不是需求；星辰明确不认同。 按奔波儿的口径，Anthropic ARR 约七百多亿美金、OpenAI 四五百亿，每月仍增加一百亿美金以上；1GW 数据中心租金约五百亿美金，老卡租赁价格尚未下降。星辰反驳：“美国一年已经投入八九千亿美金买卡，你再跟我说卡不够……我不认。”奔波儿认为这个问题暂时难以讨论清楚，可过一两个月再观察。
AI 的阶段可对标电气化：Capex 占 GDP 约 2%，可能“现在才到 1919 年，甚至还没有到”。 渗透率取决于分母：只算 coding（全球程序员工资约 1.2 万亿到 1.3 万亿美元）已约 20%、接近中后期；算所有可用电脑完成的任务（全球白领工资约 50 万亿美元）则很低，按美国白领工资池计算约为 2%。Anthropic 的用量分布显示 coding 约占 35%，其他场景也已有 5% 到 1% 不等的渗透。
他不再主要看二阶导，而更看叙事、定价和股价反应。 美股 GV 订单收入比三倍以上、订单同比增长一倍到两倍、价格同比涨 50%，却因宣布 2028 年以后再用三年扩产 25% 而跌 8% 到 9%；市场可能已经定价到 2028 年 25 倍到 28 倍 EV/EBITDA。存储则受到“算法砍一刀”这一短期难证伪、且可能成真的叙事压制；星辰警告，高位个位数 PE 的存储可能成为价值陷阱。
开源模型加应用是他认为值得观察的另一条线。 闭源模型曾凭 80% 到 90% 的毛利率吃掉大量利润，开源模型把价格打下来后，利润可能重新分配给开源模型和应用。Cursor 使用最佳模型时几乎把钱都给了 Anthropic、自己的毛利率接近零；简单翻译、全文总结等任务则未必需要 Opus。应用不是全部看好，但此前已被“模型吞噬一切”的观点杀得很惨，部分标的的投资性价比有所改善。
全场最大分歧在于能否把 coding 的成功外推到更多场景。 星辰担心历史泡沫常见的错误是把一个方向的成功外推到第二、第三个方向，并指出 AI 历史上突破之间可能有很长的荒漠期；奔波儿则认为 Agent 出现仅约六个月、Scaling Law 仍在进步，AI for Science、金融、法律、管理等场景正在并行推进，不必预设突然停滞。
实操上，把投研拆成 Idea、信息收集、快速与深入研究、决策、跟踪反馈五个环节。 信息收集和跟踪可由 AI 主导，例如自动追踪北欧数据中心公司、纽约州 50MW 以上数据中心法案和欧洲地方政府拿地信息；决策仍由人负责，但可以把“不追高、PE 上限”等原则交给 AI，帮助按住冲动。面对分钟级量化因子，普通人应基于更长时间、更小样本的判断，关注 Kimi K3 等可能改变定价和波动率的大转折点。

精读

1. 开场对账：星辰把浩哥的“信仰”按在地上摩擦

星辰的连环质问：HBM 缺到 2030、 “存储已经不是周期是信仰”、天天“机构没仓位、散户还没上车、历史性主升浪”——“怎么我一建仓就开始研究 PE、研究周期、研究风险了呢？”跌两个点问减仓、跌五个点“尊重市场”、跌十个点“重新理解现金流”。
浩哥的坦白：“我对产业的信仰还是跟我的嘴一样硬，但我的账户曲线已经不支撑我这么硬了”——于是请来他信心不足时反复阅读的公众号“奔波儿”作者现身注入信仰。

2. 嘉宾底色：工作第八年的研究员，从新能源一路看到 AI 硬件

奔波儿自述：看过新能源、国内制造业、电力、周期，今年转看 AI 硬件；公众号最初分享 Claude Code 结合投研的教程，后来写了 AI 对标电气化的复盘文章。
浩哥的推荐语：那篇“投资审美”（简单题/复杂题）与怒喷传统或古典价值投资的文章——“价值投资不是你固步自封的遮羞布、不是你亏损的挡箭牌”——“讲的全是我心里的话”。

3. AI 时代做股票：信息被拉平，先判断阶段再选方向

奔波儿的起手式：台积电业绩会一结束纪要马上出来，叠加几倍做多 ETF，定价极快，所以关键变成“判断 AI 处于什么阶段，再根据阶段去确定关注哪些方向、投哪些方向”。
奔波儿进一步说，量化基金、自媒体和 AI 三浪叠加，选股重合度很高，利好利空都可能迅速兑现——“像德明利一样直接给你干多少个跌停，让你出都出不来”——普通人做投资越来越难。

4. 渗透率的分母之争：“定义分母就是定义 AI 处于什么阶段”

框架：Capex 占 GDP 约 2% 对标电气化；技术革命最舒服的时候是渗透率 5% 到 10%——“总量足够大，你还预期它每年翻一倍，三年翻八倍……永远的供不应求，利润永远赚爆”。
分子：Anthropic 加 OpenAI 到年底 ARR“肯定两千亿美金往上”。分母若只算 coding（美国程序员工资 5500 亿美金、全球约 1.2 万亿到 1.3 万亿美元），渗透率已到 20%、进入中后期；若算“所有可以用电脑完成的任务”（美国白领工资 10 万亿、全球 50 万亿），按美国白领工资池计算约为 2%；若算 AI for Science 创造的价值，比如让药物成功率变高，分母还要更大。

5. 杰文斯悖论这种题不做：前提即结论，只选“80% 对”的方向

“如果有人要跟我讨论杰文斯悖论，我就不跟他讨论”——多空各有道理，前提条件（潜在需求是否见顶）本身就是结论，无论如何说服不了对方；“你百分之四十对、我百分之六十对，没什么意义，我就要百分之八十对”。
范例：没必要讨论海外算力是不是利好，“你知道 Kimi 的出现肯定对国产的算力是利好”，且不是单点事件——国产进步会持续出现，“第一个你不信，第二个你不信，第三个、第四个、第五个你信不信？”短期大跌可能受 ETF 流出流入、杠杆资金等因素影响。

6. 两个高确定性方向：开源加应用分食闭源暴利，国产模型跨过可用门槛

逻辑一：上一阶段“闭源模型吃全部”，毛利率可达 80% 到 90%；开源把价格打下来，让利润重新释放。Cursor 的例子是：用户要最好的模型，钱基本全给了 Anthropic，自己的毛利率接近零，只能自训 coding 模型；而“简单的翻译、全文的总结，我真不需要用 Opus”。应用此前被“模型吞噬一切”的观点杀惨，部分标的“赌错了好像也不会亏钱，或者亏不了太多”。
逻辑二：国产模型到智谱 5.2 的水平“就够用了，再牛一点咱这智力也 get 不到”——“它之前是小学生，现在变成大学生了；你是博士生我雇不起，我就雇个大学生”。跨过门槛后，国内需求可能爆发。
星辰意外成了友军：他一直质疑海外链条的可持续性，但认可国产模型和应用的方向，并补充网络安全线已有股票走出来——大模型让黑客攻击更恐怖，企业可能增加预算。浩哥则反向提醒：AI 应用仍是“超级难题”，要小心。

7. 国产推理商业模式已跑通：十个月回本的 ROI 面前，Capex 大概率增加

奔波儿认为，从今年第三季度开始可能出现一个时间点：国产链条此前在投资和挣钱上远落后于海外，但 Anthropic 已趟出 To B 卖 API 的路；梁文锋交流内容提到，DeepSeek 以很低定价“十个月就收回成本”——“我买卡我挣钱，挣了钱我再去买卡、再去训练，把智能提升，这个已经跑通了”。
他的判断是，国内厂商大概率会像海外前两年一样不断增加 Capex；佐证包括超节点对应板块一直很强，上海 WEC 会议上的华为 950 超节点也吸引了大量人气。

8. 星辰的终端 ROI 质疑，对撞供给端的抢购证据

星辰的担忧：DeepSeek 不是最终用户，穿透到 B 端的调研 ROI“并不一定很高”；需求还是“碳基的”——收益来自把碳基员工换成硅基的卡，而互联网大厂“理论上裁掉百分之六七十完全没问题”，增速里有多少尝鲜需求或表演性需求？
回应一：字节朋友的例子——原来做投放系统的人现在做“AI 投放系统”、把工作流沉淀进去；冗余的本质可能是大组织的摩擦成本，“两个 AI Agent 一对一，上下文一对一”，不是把现有组织一刀砍掉就完全不受影响。
回应二看供给端：智谱 Coding Plan“跟抢火车票似的，每天中午要在那儿抢”，Kimi 的 Coding Plan 也很快买不到（大概两天）；“如果需求端没有那么多需求，谁会愿意付五倍的价格去买一个新的模型呢？”

9. “单方向成功外推到所有方向”？用量分布显示并非只有 coding

星辰：历史上很多泡沫出问题，都在于把一个方向的成功线性外推到很多方向，“到第二个、第三个的时候就会出现问题”。
奔波儿引用 Anthropic 公布的、约 2026 年 1 月的数据：coding 仅占 35%，其余 65% 是科学教育、艺术创作、中层管理等场景；按工资池反算，年底 2000 亿 ARR 假设下 coding 渗透率为 10% 多，科学教育、艺术创作也已到 5%——“它不是 coding 一根直线、其他全是零，是一条往下滑的梯度曲线”，很多场景到 5% 到 10% 仍有很大空间。

10. AI 放缓了吗：奔波儿认为约束是卡不是需求

星辰援引李贝关于 AI 可能显著放缓的推测；奔波儿的口径是，Anthropic ARR 到七百多亿美金、OpenAI 四百亿到五百亿，每月仍增加一百亿美金以上——“它之所以没做到那个 ARR，不是因为没有需求，是因为卡受限制”。
证据是价格：租数据中心约“一 GW 租金就是五百亿美金”，而老卡做推理时一 GW 收入“也就五六百亿”——卡可能变得更缺；“如果老卡的价格在下降，才代表供需开始逆转，可能你就需要担心，但是没有看到”。国内的卡紧缺，他类比为“二十万到六十万的碳酸锂”。
星辰不认：美国一年八九千亿美金买卡还说卡不够？“抢不到的东西是最香的”，甚至怀疑部分是营销手段——量下来了但价格上去了。奔波儿不恋战：这个问题讨论不清楚，可以放到边上，再过一两个月观察。

11. 不再主要看二阶导：更看叙事、定价、股价反应

奔波儿说自己过去看环比、同比增速，现在更愿意看叙事、定价和股价反应：“我哪知道市场预期是二十、三十还是十？但如果它出了二十它跌了，那说明市场预期比它高嘛。”卷周度数据“就跟以前看白酒一样”。
美股 GV 是例子：订单收入比三倍以上、订单同比增长一倍到两倍、价格同比涨 50%、环比还涨约 10% 到 20%，却因宣布 2028 年以后再用三年扩产 25% 而跌 8% 到 9%；它从 2023 年开始可能已经涨了 10 倍到 20 倍，定价到 2028 年 25 倍到 28 倍 EV/EBITDA，“你再好就有说不清楚了”。

12. 存储：短期无法证伪的“算法砍一刀”，是复杂题

存储的供给问题一直存在：它涨了 10 多倍后，可能吸走 1 万多亿美元、或 6000 亿到 7000 亿美元的 Capex，产业链也拿走了大部分利润。上涨时大家把这个观点当笑话；下跌后，空头叙事又被拿出来审视——“说的好像有道理，要不我也卖了吧”。
两把刀：供给扩产落到长鑫存储身上——ROIC 达到 200% 到 300% 时，“投一块钱能赚两块到三块，傻子才不投，但他们就不投”；更强的是算法优化，“没啥成本、短期内完全无法证伪，而且有可能成为事实”。但也可能算法优化后存储被砸一波，发现需求仍然很强，杰文斯悖论被事实证明；所以当前无法下定论，没有必要对抗市场。
星辰的空方警告：身边原来不看 AI 的人都在买存储，“真的很吓人”；经典价值投资者杨哥看好个位数 PE 的韩系存储——“我看了好多价值陷阱都是高位个位数 PE，可能会被革命；你买海狗好歹技术路线不会发生变化”。浩哥哀嚎：“我是喊你来注入信仰的，怎么感觉要被策反了？”

13. 为什么对标电气化而不是互联网：量级与阶段都对得上

星辰铺垫：互联网是连接、主要提升效率，AI 是替代智力劳动。奔波儿的量级判据是 AI Capex 占 GDP 2%，而互联网时代光纤投资不到 1%——“房地产不算，历史上没有可以匹敌的这么大基建的技术革命”。他研究 AI 并了解那段历史，大约花了 10 个小时。
三阶段：电力在 1870 年代出现电灯，之后经历约 20 年的路线争论，对应 GPT-3 之前的技术争论；电力的基础设施建设期可能对应 2023 年到 2025 年，连续多年有 GDP 2% 的 Capex 投入，但制造业生产率增速可能只有 1%；“基建期股票跌得跟狗一样，反而到应用期通用电气才开始涨”。1919 年以后电气化才腾飞——“现在才到一九一九年呢，可能都还没有到呢”。
电只有电灯时想不到收音机、洗衣机：“之前 Token 是问答，空间就跟照明似的；到 Agent 了，空间就变大了”——AI 是未来更多创造的基底，“你只是不知道它未来的形式是什么样的”。

14. 星辰的贝叶斯冷水：荒漠期可能才是主流，两个点推不出第三波

反面观点：电气化是百年变革、不是单向加速；本波已有聊天机器人和 coding 两波加速，第三波若五年、十年后才来，“整个产业链的股票肯定会有一个很大的下杀”——电脑是电发明一百多年后才出现的。
世界模型/物理 AI 的分歧他最近看得很多：替代所有蓝领，量级不小于替代白领，但专家两极——有人觉得做世界模型的全是骗子，也有人认为 GPT-3 时刻就在未来两三年；已经到 GDP 两个点，继续交易到四个点、五个点“是不是有点难”。
他还提到历史上第二波和第三波 AI 之间隔了三十年；达特茅斯会议之后，“荒漠的时间才是主流”。三年出现两个突破点确实会缩短对第三个点的预期，但不能据此预测未来两年一定又出现一个点。“你们过于乐观，可能我在你们看来是很悲观。”

15. 奔波儿的反驳：预测断点是在赌小概率

物理限制之辩：电线、电网等基础设施原本没有，电力基建花了约 20 年；但 AI 所需的互联网连接和各家之间的连接已有基础，“AI 三年你就看到 coding 出现了”。Agent 出现才六个月，若此前一直在加速，就很难直接预测突然停滞；Capex 和全世界最聪明的人涌入，也构成行业惯性。
阶段之辩：上一次 AI 浪潮争的是规则式还是启发式，可能比交直流之争还早期；现在大场景已经跑通，AI for Science、金融、法律、管理等场景也在并行推进，不是必须一个场景完成后才轮到下一个。同时他自认不做强判断：“我喜欢在它大概就会成为事实、但可能还有一些人没有反应过来的时候下注。”

16. 选股哲学：变化才有错配，非 AI 的标准更高

两个阵营论：“股票就是变化才会带来定价错配的机会”。从电力到 AI 硬件，再到国产算力或应用，总有变化发生但尚未被定价的地方。仓位顺风时高一点、逆风时少一点；争议期每年都会出现——去年年底到今年年初 Agent 场景成立后，争议才被打消、行情再来一波。
非 AI 要求更高：石油可能是被低估的方向。周期品是简单题——价格低、估值低、预期低，回答“需求会不会 Peak、供给会不会大涨”，再判断周期回暖时点；“我可以等你半年，没必要等两年”。浩哥打趣：对冲基金等半年已算耐心资本，“AI 一天就走完老登半年的情绪和行情”。

17. AI 投研工作流：收集与跟踪交给 AI，决策时让 AI 按住你

五环节拆解：Idea 获取→信息收集→快速/深入研究→决策→跟踪反馈。信息收集“数据源一接，问什么吐什么”；决策环节把原则喂给 AI（不追高、PE 上限），自己上头时“跟它讨论两句，马上就冷静下来”。
最震撼的案例是一家北欧数据中心公司，现有覆盖中约一半是卖出评级；他只告诉 AI“跟踪这只股票和主题”，AI 就自动拆解假设（美国可能建不了那么多数据中心，需求向北欧转移），跟踪纽约州通过的“50MW 以上的数据中心不能建设”法案、欧洲谁在市政府拿地，以及项目主体和建设方。“跟市政府签了协议、买了多少亩地、花了多少钱、对应多少兆瓦，这不是我给它提的要求。”
现状是“没有 AI 我就没法工作”：信息收集和跟踪由 AI 主导，其他环节由人主导、AI 辅助，最后由人把工作流串起来。

18. 工具与上手：“什么事情都要让 AI 先做”

选 Claude Code 是因为创造力更强，Opus 会“多想一步”、自动拆解任务；国产模型也可以，但需要自己把任务拆得更细。“我们这行跟钱打交道，用最好的模型，回报率肯定更高”，但最好的模型也可能用不上，奔波儿提到自己的模型被封；Kimi K3 出来后，他还用它写了一个 PPT。
小白路径：下载 Work Body 这类国产应用——不用翻墙、不用选模型，云端已经部署；他的闭环工作流 AI Workspace Hub 和信息抓取工具 AI Signal 都放在 GitHub，可一键安装。最简单的启动方式是日报监控：把股票池交给 AI，出现异动就搜索相关信息，每天推送。
核心心法：“什么事情你都要让 AI 先做，不要你自己先做”——它在大部分方面比你聪明，速度更快、并行量更大；完不成时再辅助，最后由人拍板。把最烦、最耗时的任务交出去，省下时间去思考股票和下一阶段的主线。

19. 当下最看好：国产算力，“胜率 50% 以上，赔率也不错”

类比 Claude 的爆发点 4.6：“4.6 以前它也就是一个小 coding，之后就泛化了”；国产模型如果达到可用跳变点，又能由国内大厂把产品门槛降到很低，需求可能爆发，但“爆发还需要时间”。股票最近也跌了不少，所以这个时间点至少值得观察国产算力。
具体买大买小、上游中游还是下游，各凭审美。奔波儿说自己不知道胜率“有没有 50% 以上”，但“大概是有的，赔率也不错”；应用仍是专业题，有时间可以看，没时间也可以不看。星辰补充，依赖日韩的供应链和国产替代也值得挖掘；浩哥则说自己已经套在里面，只是到得有点早。
高位信仰不拼：存储、闪迪这类“一年涨了 80 倍”的标的，“怎么看都是个超小样本事件”，没有必要跟别人拼高位信仰，那不是拼研究，而是拼胆子、拼交易。奔波儿在上海出差时，连路人都在谈德明利和存储的预期差，于是反问：“所有人都跟我说这个超预期别人都不知道，那到底是谁不知道？”

20. 与量化共存、光伏旧伤与“信仰坚定，身段柔软”

量化已卷到日内、分钟级因子，“日间因子都已经太低频、无法有 Alpha 了”；今年量化指增也没有 Alpha，开始互相捕捉、互相收割——“你丢进去就是给它们送了”。普通人的对策是拉长判断时间、缩小样本，关注 Kimi K3 等可能改变定价均值与波动率的大转折点；短线或日内盯盘“会被打得体无完肤，这是数学上决定的”。佐证行情之癫：商业航天可回收火箭出现后连续六个跌停，创业板年内截至 7 月 23 日仅涨约 11% 却多日振幅超过 10%，星辰还提到韩国当月有二十多次熔断。
旧伤自白：入行时看光伏，按龙头五年后赚一百多亿、给十倍估值即 1500 亿，相比 900 亿市值只有 60% 空间，“没什么意思”；结果它涨到 5000 亿又跌回 1000 亿。“你就是收获了一半的谩骂，且一分钱没挣到。”教训是：“股票是股票，公司是公司，基本面是基本面……你玩这个游戏就要遵循它的规则。”
收尾：浩哥总结嘉宾“信仰坚定，身段柔软”，自己“信仰又充值了一点”；奔波儿也不再回答“5 年后、10 年后”式问题——往回推五年，很多判断今天已不再奏效。结语是：“每一个人嘴巴再硬，都抵不过我们大 A 的铁拳”，边走边看。

174: AI冲击企业软件巨头？与SAP原欣聊大模型to B的颠覆与边界 Nathan 前往中国——第1部分：科技与 Agent 设置、中国 AI 用户体验、WAIC 及对 AI 的态度