莫傑麟

AI 确实有泡沫，但泡沫主要存在于价格和预期，而非技术发展的本质。 莫傑麟将泡沫定义为“比现实更高的预期”，并强调有泡沫“不一定是坏事，也不一定随时会破”；他认为 AI 当前的智能已经很强，很多时候超过人。一级估值和二级市值则需要分市场、分板块判断。

本轮争议的共同落点不是模型能不能用，而是模型公司的 ROI 能否覆盖急剧扩大的投入。 Meta 挖人、OpenAI 与 xAI 等公司规划二十到三十 GW 以上 data center、英伟达投资模型公司，让 investment 快速抬升；与此同时，市场感知中的 return 正在收平。曲凯将这种变化概括为：“我们过去不看 ROI，现在开始看 ROI 了。”

近期美股和英伟达回撤不能被单因归结为 AI 泡沫，宏观、流动性与风险偏好同样关键。 一月 DeepSeek 出来时英伟达曾跌到 90 美元以下，本轮并未达到同等幅度；莫傑麟据此判断，“如果市场是完全相信了泡沫这个事情，应该跌更多”，眼下更像多重因素共同削弱了此前的乐观。

真正的周期换挡，是市场从等待下一次 AGI 式突破，转向要求模型产业化、降本增效和应用交付。 人们不再普遍期待下一代模型带来决定性的 aha moment；模型公司开始卷应用和收入，应用公司又反向做模型，AI 正从 scaling law 的“市梦率”走向实际“市盈率”，但暂时还缺一次新的“信仰充值”。

两位对 scaling law 是否失效存在关键分歧，但对新增投入需要有能力或回报依据。 莫傑麟认为，更大投入的前提是 scaling law 有效，并以连锁餐饮扩张后却要“从水泥造起”作比；曲凯不同意 scaling law 已失效，认为它只是“没有办法去评估了”。许多 founder 则认为当前问题更多在成本、infra、context 与 agent layer。

泡沫程度高度结构化：中国一级相对健康，美国一级更有泡沫，二级则尚未完成从硬件到软件的定价迁移。 美国同等状态公司的估值可能是国内的至少十倍；Cursor 即使持续亏损仍可到 100 亿美元估值。二级市场里 Oracle 等 data center 标的跌得更多，英伟达本身却相对抗跌，因为“事实上的结果就是英伟达仍然是最赚钱的”。

投资上比判断“有没有泡沫”更重要的，是识别周期切换后新的 winner 与 loser。 2023 年两人还担心中国模型追不上，两年后曲凯称开源模型已经全是中国模型；寒武纪也显示，行业判断在一年内可能发生剧烈反转。“winner 的上限就是没有上限”，而 To C、云和大模型都可能强化头部集中。

对创业者而言，泡沫中的正确动作不是停下来，而是管理融资、估值和现金流节奏。 泡沫会提供成长资本，也会在破裂时把大量参与者变成“养料”；PayPal 穿越 dot-com 的例子指向同一底线——“自己要能造血”。与此同时，英伟达已宣布向 OpenAI 投资 1000 亿美元，OpenAI 又与 AMD 达成采购协议、与 Broadcom 达成新协议，提示算力上游格局正在先于财报重排。

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莫傑麟把 2025 年美国 AI 的主轴从 Scaling Law 转向 Token 消耗：7 月较 6 月增长 20% 以上，呈现出类似移动互联网使用时长快速增长阶段的趋势。 增量首先来自 OpenAI、Anthropic、xAI 等实验室自己的产品，而非 API；ChatGPT 的日活与时长也在增长。AI 正从需要不断证明 AGI 的“外来物种”，嵌入搜索、办公和企业 Workflow，行业的总感受是“不断在提速”。

现有模型即使暂时不再变聪明，也已经足以释放比大家想象中更强的需求。 企业要的是解放生产力、替代部分人力或提高稳定性，消费者要的是更简单地完成搜索与工作；应用和 Infra 则把已有智能变得便宜、快速、可靠。GPT-5 的转折意义因此不是 IQ 跃升，而是隐藏模型选择、整合 Stack 与界面，把竞争从 Benchmark 推向 Full Stack 的产业化效率。

模型、应用与 Infra 的边界正在模糊，新的竞争规则是“不能有短板”。 OpenAI 和 Gemini 加速做产品，Cursor、Manus 等应用公司反过来训练模型、建设 Sandbox、Browser 与 Agentic 层；Anthropic 原有的 Coding 专注标签，也被 Gemini 和 GPT-5 的追赶冲淡。曲凯提醒 PMF 仍然稀缺、模型公司会顺手吃掉已验证场景；莫傑麟则认为端到端闭环是组织的必然企图，而 Context 更可能成为应用真正留得住的部分。

AI Infra 的投资逻辑仍从最底层 GPU 向上展开，但 Token 降本会同时催生 ASIC、AMD、推理服务商及中国光模块和 PCB 产业链。 英伟达上涨的直接原因是 Token 消耗量和 Inference 都没有下降，其软件、产业链和“随叫随到”的支持又让客户愿意一站式采购。逻辑可以长期成立，但硬件不是软件：“市场对你的预期需求在这里，但你交付不出来”，所以个股最终要由交付兑现。

美股 AI 牛市尚未出现清晰的短期破坏点，但核心检验已从 Scaling Law 转为训练需求与推理需求能否正向接力。 DeepSeek 出现时英伟达股价一度下跌，随后 RL 进展、Meta 扩充团队和 Token 增长又让两边需求同时上行，推动英伟达从约 3 万亿美元走向 4 万亿、并向 5 万亿靠近。接下来要看 Meta 新团队能否在 6—12 个月交付模型，以及“vibe revenue，氛围式的收入”能否沉淀为稳定、可证明 ROI 的应用消耗。

美国的 AI“泡沫”并非骗局，而是真实生产力、资源倾斜与高估值同时存在的状态。 莫傑麟粗略估计，AI 或科技发展可能贡献美国景气度的三分之二甚至更多；只要产业化继续加速，大方向仍偏上，但替代人不会一蹴而就，法规、企业决策、Infra 成本及三至六个月停滞都可能制造大波动。中国则由化债、居民存款、风险偏好、制造业周期等更多变量驱动，表面上是“东升西落了，然后变成东升西又升了”，内核并不相同。

A 股能否形成长牛，关键不只是产业故事，而是优质公司、风险偏好和个人投资者赚钱效应能否闭环。 DeepSeek、Miners、JazzMark，以及泡泡玛特、中国生物制药等案例，让此前“没有躺平”的积极预期开始变成真实交付；腾讯也因投入、招聘和战略动作成为上市 AI 映射。莫傑麟特别强调新一代散户的信息工具与 Conviction：高周转机构彼此博弈，长期资金又很少交易，反而是长期持有 Tesla、Palantir 等认知的个人资金，可能成为趋势行情的重要边际力量。

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“东升西落”首先是风险偏好的镜像反转，而不是中美基本面已经彻底换位。 特朗普一月就职后推进关税、削减政府开支，美国“重新回到了宏观的问题上面”，高估值叠加满格 AI 预期，令航空股等资产提前交易衰退；但截至三月中，就业、通胀和消费数据尚未直接指向衰退。中国则因过去预期过低、市场对不做“大水漫灌”的政策预期已放平，对短期坏数据更有抵抗力。

DeepSeek 对美国 AI 叙事的真正冲击，是用接近的 performance 和更低成本挑战“更多卡、数据和钱必然换来更好结果”。 美国从 pre-training、post-training 一路讲到推理与 Deep Research，核心仍是 scaling law；中国更早追问应用、PMF 和投入产出。OpenAI 在 2024 年底没有交付 GPT-5，DeepSeek R1 开源后却展示出极强的工程与 infra 成本控制，“当你没有预期的时候，它反而交付出来了”。

Manus 是中国式产品创新，却被舆论错放到模型与 AGI 的坐标上，先捧成“中国的下一个 DeepSeek”，再因不是自研模型而被骂成“套壳”。 Manus 也沿着近两年 AI 应用的脉冲式路径发展，这类产品往往选择 prosumer；其相关团队思考过如何让 AI 服务从未用过 AI 产品的人，并与 Cursor、Devin、Operator、Deep Research 等应用处在相近路径上。曲凯的结论是：DeepSeek 有明确 AGI 理想，Manus 的初心则是“让更多的人能更好地用上 AI”，两者不该争同一把尺子。

中国科技资产 2025 年最清晰的交易逻辑，是先补完美国大厂在 2023—2024 年做过的“简单题”。 市场期待 DeepSeek 可能引发阿里、腾讯等公司对算力、人才和数据中心的 capex FOMO；阿里宣布提高投入后股价反而上涨，反映市场从要求现金流和分红，转向奖励“敢投入”。腾讯更像拿到一张“跳级卡”：无需花 6—12 个月完整组队摸索模型路径，可跳过第一阶段的“资格赛”，直接跨入应用，再反过来训练自己的模型。

国产算力能否替代英伟达，要把推理与 AGI 训练分开看。 推理不强依赖卡间互联，单卡性能即使暂时不如英伟达也“能用”，寒武纪股价和即将上市的多种推理卡映射出“百卡齐放”；但若追求 AGI、建设十万卡集群，互联通信成为关键，英伟达 GPU 体系目前仍很难替代。“卡脖子”对应用商业化未必严重，对前沿大集群依然存在。

中国市场更可能走结构性 Alpha，而不是一轮由 AI 自动扩散到全部资产的无差别牛市。 AI、互联网与半导体的“简单题”总体向上，但地产、地方债与消费没有靠加杠杆迅速解决，意味着更长时间与更大波动；曲凯把它戏称为熟悉的“稳中向好、板块轮动”。储能、轴承、消费、宁德时代等已经各自走出底部，机会来自出海、技术突破和竞争格局改善。

高频波动正在重写“炒股”的含义：优势不再只是炒作，而是用上市公司表达更高的信息与认知密度。 产业人士往往先于机构感知光模块、寒武纪等产业链变化，以及 Agent 的 token 消耗变化，市场又会用更短时间走完产业原本需两三倍时间兑现的预期，“现在炒股的逻辑重点是在股”。二级市场可以是一级投资人和创业者“舒服的归属”，却未必是最终归宿——脱离一线后，原有认知密度也可能消失。

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