来源：雪球

美股，尤其是科技股，经历了过去三年的强势表现后，正站在一个充满分歧的十字路口：是继续狂欢，还是理性撤退？ 这场争论，其实已不再是简单的多空之辩，决定市场方向的关键因素究竟是什么？

在雪球嘉年华上，三位对美股有深刻洞察的雪球人气用户：刘志超、坚信价值、刘成岗，他们以 “美股2026：继续狂欢或是撤退” 为题，展开一场犀利对谈。

01

美股现在是泡沫哪一个阶段

刘志超：各位雪球的投资者朋友们大家好！今天的圆桌由我、坚信价值、刘成岗跟大家聊一聊，我们可以看到美股过去几年的科技股涨幅较好，但是进入今年四季度后，美股的波动性，特别是科技板块的波动性在放大。我们看到最近一段时间美国的媒体在做比喻，如果说AI科技浪潮和2000年互联网科技浪潮是一样的话，当前这个时点是处在哪一年？比如2000年互联网科技泡沫破裂，我们现在在什么时点？说明大家比较关心狂欢是会继续下去还是已经到了泡沫快破裂的时候应该开始撤退了。我们可以看到一些美股的著名投资者，包括霍华德·马克思长期投资的前辈，他们的观点也不是特别明确。我们现在既不能说完全离开市场，这是有风险了，少了收益的风险，同时不能完全把仓位压在科技板块上。

今天由我和坚信价值、刘成岗三个人从不同的角度跟大家分享一下关于美股现在是泡沫哪一个阶段。

先从成岗老师开始，成岗老师对个股财报、分析，跟大家分享了看财报的经验，可以从具体的微观公司，比如科技巨头的财报表现，究竟怎么样，有没有泡沫的倾向。

刘成岗：我个人的情况，我基金现在只有八成仓位，我本来是永远满仓的用户者，之所以做这个决策，在我关注的股票里，我觉得有些已经有点贵了，卖了一些。市场上四处一看没有什么可买的，就拿着现金吧。

现在是不是泡沫？很难判断，泡沫在过程中我相信没有人能判断出来，只有破灭后才能知道。我们可以具体看一个一个行业、个股看他们的财报，估值贵不贵比较清楚。我自己比较关注几个方向，今年快年底了，算是2026年的展望。我从来是“ABC”的坚定用户者，A是AI，B是大数据，C是云计算，AI现在争论比较多，到底是泡沫，这些争论没有意义。AI我自己的看法，它大概处于什么情况可以先搞清楚，AI的情况是，它性能还不太行，大家应该和大模型聊过天，平常聊天花几秒钟回你一句话，稍微严肃的问题问它要好几分钟，尤其是付费版本。

我前一阵用它做一个公司调研，我问一个问题，拿出手机刷短剧再回来问它问题。第二，AI现在还很贵，推理成本还很高，基本上这些公司单算AI单元经济是亏钱的。第三，AI应用很少，大家用来用去，和豆包、元宝聊天、问问题，也出现了少量所谓Agent，还有一个特征AI具体的应用场景是什么，好像没有人搞得清楚。但是不可否认的是，即使再看空AI的人也不会否认它确实带来很大的效率的提高，这个情形特别像2010年到2012年移动互联网，那时候3G网速很慢，资费很贵，也不知道什么场景。现在字节很厉害，抖音人人刷。那时候字节做的是新闻推荐的APP，快手也不是在做短视频，快手做的是快手GIF。现在大家耳熟能详的APP那时候都没有，Facebook的移动化从2013年开始的，阿里的移动化也是从2013年开始。我觉得现在特别像2010-2012年的移动互联网，大家搞不清楚AI到底真正能赚钱的应用场景在哪里，但是不可否认，AI带来巨大的效率提高，它现在还处于特别早期，我比较关心线上有人卖产值的公司，比如做AI芯片、存储、云服务提供AI能力的公司，这些公司稳赚不赔，GPU卖给你赚多少钱就赚到手，至于你买过去赚不赚钱和我没有关系。

至于股价涨不涨谁也不清楚，我个人觉得估值普遍比较贵，尤其是这几个公司巨大的资本开支投下去，接下来几年的利润率，甚至利润的增速会产生巨大的负面影响。如果你开AI，建议你把账算好，到底估值贵不贵。

第二块，美股我看得比较多的是加密币，我最近在雪球频繁发这方面学习的东西。加密币我自己定性是处于渗透率很早期的东西，最新的数据是加密币的流动市值只有3100亿美金，据美联储统计2024年非现金支付的总额128万亿。如果加密币将来被用起来，空间是巨大的，我认为也是值得比较关注的。我认为加密币从投资逻辑上来讲，主要矛盾是渗透率的问题，次要矛盾才是这么多玩家到底谁能赚多少钱，谁能拿到第一、第二。第二个次要问题，在整个价值链上，谁能多赚点、谁能少赚点。

第三块，我看得比较多的，我认为商业模式是极好的，比茅台都好得多。为什么？我此前有一个说法，维护一个好品牌，你要长期把这个事情做好做对，茅台这种品牌，比如爱马仕，你做错一两件事情没有太大损害，但是你如果大部分时间做错的，这个品牌可能毁了。但是有一些生意基本上什么都不用干，比如微信，从今天开始，腾讯不加任何功能，有人会因为什么功能不加就不用了吗？不会。网络效应公司，包括Facebook，信用卡公司，四方网络效应是极强的，就躺赚钱，什么都不用干。这一类好的商业模式的公司还有一类是独家经营，比如股票交易所、期权交易所、商品交易所类的公司。第三大类，接下来时间交给坚信价值，他对这个研究比较多，我是刚开始学习。

02 投资更像逛商场而不是给整个商场估值

刘志超：坚信价值跟我们分享一下，他对网络效应、硬资产的公司的分享，之后熊猫一般对宏观方面的数据比较熟悉，可以跟我们从宏观数据方面的对比，包括历史纵向对比、横向对比，帮我们分析一下现在是不是有泡沫，泡沫在什么程度阶段？

坚信价值：谢谢刘志超。今天大家到这个会场，比较关心的一个问题是美股或者其他境外市场包括欧洲股市，是不是已经过热，是不是已经有泡沫。我先用一些数据给大家大部分观点不一样的，提供一个不同视角。

我们投资，特别是个人投资者做投资，有点像逛商场，我们到嘉里商场看到一百件商品，有的比较划算，有的明显太贵。从自己消费者的角度来讲，我们并不用关心这里是不是有些商品已经有泡沫，是不是这家商店存货太多。我们只需要关心这个商场的商品选择多不多，这里有没有我需要买的商品，我需要买的商品是不是划算。我们看标普500指数、沪深300指数，现在新闻报道上说他们的平均市盈率是算一家公司在这个指数里占的权重有多少，权重较高的公司对指数平均市盈率贡献较高。这种计算方法并不合理，从投资者或者消费者的角度来讲假设我从来不想买英伟达，不用关心英伟达是不是泡沫，我只需要观察标普500里其他493家是不是有我值得想买的东西。

比如标普500有500家公司，我从市盈率最低到最高做排序，亏损公司排在最下面，500家公司里第250家市盈率是多少？这是指数市盈率的中位数，这个数字是最能反映市场的便宜还是贵。这个数字现在大概在21倍左右，我们在去除英伟达大权重公司的影响之后，标普500中位数市盈率只有21倍左右。沪深300是多少？按照同样计算方法，大概在22倍左右，即中美股市中位数市盈率是差不多的。

如果看日本和其他股市，日本、加拿大、澳洲他们的中位数市盈率按照这个计算方法来算，大概在16-18倍左右。欧洲股市、英国股市大概在13-14倍左右。

从这个角度来讲，全世界股市都是在比较合理的水平上。如果和历史平均值比较，从历史平均值的角度来讲，中美股市的中位市盈率长期平均大概在18、19倍左右，现在在20-22倍左右，大概比历史平均值高了15%。如果看日本股市，比历史平均值大概高了5%左右。如果看欧洲和英国股市他们比历史平均值反而低了5-10%左右。这个市场是不是太贵了？至少从准确的数据来看，它并不是太贵的。未来这些股市的长期回报更多还是会受各个市场企业经营状况影响，市场的公司是不是盈利增长比较快，他们对股东的回馈会不会比较多一些，这些因素对未来投资股市的长期回报会影响更多一些。

基于这个事实去分析，能够给大家提供很不同的视角。

03

AI不是周期行情，而是一场长期创新浪潮

刘志超：成岗老师从具体的微观公司的报表跟我们分享了他的观点，他的观点是现在估值合理偏贵，因为他自己有空余下来的现金仓位，从坚信价值的分享来说，他认为像中美市场应该属于合理稍微贵10-15%的情况，但是其他国家是便宜的。

我从AI行业的情况可以跟大家观点的分享，我们可以明确的一点，现在美股科技板块由AI创新浪潮带动起来的，我们明确知道这是创新的浪潮，它不是基于周期性的景气度的变化，我们对它的认知可以更加的清晰一点。如果是基于周期性变化的景气度的提升，自然它在他的盈利高点，根据行业特点会由盛转衰。如果我们看到这是科技带来创新浪潮，我们在历史上可以看到创新的浪潮会有投资节奏的变化，比如最近这两年科技板块走的最好的公司英伟达，这是很明显的硬件，也是被大家定义为卖铲子的公司，你在初期的时候，卖铲子的公司赚钱的确定性最高，但是我们知道既然是在挖一个金矿，价值链不会一直在卖铲子这里，到一定时候价值会慢慢的向其他行业的链条转移，比如总归转移到金矿，开始投资巨量的资本支出，即现在说的AI大模型研发的巨头会有很高的支出，如果最终挖到金子，价值链条会慢慢从卖铲子、卖水向下游转移，具体在AI行业可以看到，像硬件已经从核心硬件比如GPU、英伟达过去这几年涨的特别好。逐渐向最近涨势比较好的存储，大家以前觉得存储对于整个链条价值的影响不如核心GPU影响那么大。但是你的投资产量，大家投的数据中心越来越多，原来不管是传统内存需要更高通路的内存，包括硬盘需要更高速的硬盘的读写，包括谷歌TPU光模块需要原来成本比较高比较边缘化的功能，在现在大家对速度、存储各方面要求更高的情况下，可以接受更高的成本，硬件也是在价值的变化中。

往后我认为大家对于投资互联网、移动互联网，有经验的投资者都知道，一定会向中游应用价值去转移。之前大家看好的OpenAI、ChatGPT，最近大家更看好谷歌发的Gemini，它的版本确实非常好用，其次谷歌在各方面面向C端的布局，包括数据方面可以调用的资源，都是比OpenAI更全面一些，它一定会从硬件向软件转移的过程。AI同时是可以提升大家工作效率的工具，也会有很多传统的互联网公司、巨头，他们效率会有极大的提升。

这是我对于当前是否有泡沫的看法，如果它不是周期性的景气度的变化，它是浪潮自然的发展，它的价值会变化，我们不能一直盯着原来的特别上游的公司，希望它在整个变化浪潮里一直拥有最大的价值。不管从2000年互联网投资，它都会经历硬件投入甚至过度投入，才建立起基础设施，在很便宜的很好有用的状态下有利于下游进行创新性的研发，面向C端。大家还要更关注价值的变化，而不是单单刻舟求剑。

现在按照惯例，让嘉宾分享一下他看好的行业或者具体公司。

04 不要把“公司叙事”当成“确定收入”

刘成岗：我刚才已经讲过我看好的行业，我非常认同刘志超说的，AI是科技创新，而不是行业景气度的变化。我特别想提醒大家，我反复说过好多遍，AI现在处于特别早期，特别早期我们做投资的时候一定要大胆假设、小心求证。投资逻辑里可以基于很多假设，但是你一定要设很多点，随时要去验证。比如你认为这家公司，某公司说五年后大概有多少订单，于是涨了一波，现在又跌回来了。我们投资人不能公司说有多少订单就有多少订单，我们应该核实这些订单到底有多少能落实的，至少落实到明年2026年能产生多少收入。这是我说的小心求证，千万不要公司说什么就信什么，那样你会自己给自己创造泡沫扎进去，再亏钱你别说AI泡沫，AI没有泡沫，是你自己的泡沫。

刘志超：请坚信价值跟我们分享。

坚信价值：我介绍几个特别有意思的商业模式，既不是讲某个行业，不是讲某个具体的公司，这些商业模式对应在各个市场有公司去寻找。投资的时候在我们平时生活中已经能够发现到有些生意是特别好的，比如今天在嘉里酒店举办雪球嘉年华，嘉里酒店属于香格里拉酒店集团，它经营的是酒店业务，我不是说这个公司商业模式好，我是拿它做反例，跟我想推荐的像万豪酒店集团这样的商业模式进行比较。比如现在大家看公司的时候，有时候会先看这家公司市盈率到底高还是低，想买便宜些。如果只看市盈率，香格里拉酒店集团大概是十几倍的市盈率，万豪酒店集团市盈率20倍以上，大概22左右。乍一眼看，肯定买香格里拉，如果你看股东长期回报，它们完全不是在一个级别上。这背后的原因是什么？背后的原因是这两家公司虽然看样子都是在经营酒店，但他们商业模式完全不一样，香格里拉酒店集团建一家新的酒店，它得自己出钱买地、盖酒店、装修，要花很多钱才能把一家酒店建起来，所以它扩张非常重资本、非常缓慢。但是万豪酒店集团也是一家上市公司，它的商业模式完全轻资产、完全加盟的模式，即万豪酒店集团自己并不拥有或经营很多酒店，它是通过加盟商做扩张。比如万豪酒店集团今年开500家新酒店，它自己并不需要掏一分钱，它只需要加盟商开这些酒店，加盟商反过来给万豪交管理费、加盟费。加盟商看重的是万豪是什么？万豪1.8亿的会员，非常高价值的商旅会员。万豪酒店集团每年赚的利润几乎可以100%甚至超过100%都归还给股东。如果我们看万豪酒店集团的股息率加上每年回购的数量，股东回馈率大概在5%6%左右，即他每年赚的钱可以归还给股东，甚至超过每年的利润。为什么？因为有些要开酒店的加盟商还需要给万豪预先打管理费、加盟费，所以每年赚的现金流远高于其利润。相比嘉里酒店的香格里拉酒店集团，它每年的股息率大概在三点多左右，虽然市盈率也不高，但是每年的股息率只有三点多，

也没有钱做回购，因为他要留很多钱做自己酒店扩张。

像万豪的商业模式是非常顶级的商业模式，当我们发现非常好的商业模式之后，并不需要专盯着我举的例子。我们可以在中概股有这样的公司，比如华住集团也是尝试模仿万豪模式，A股、港股也有类似公司。大家做投资的时候不一定专门关注很宽泛的行业，我们可以寻找比较顶尖商业模式，我们并不需要关心顶尖商业模式的公司到底是在A股、港股、美股，我们是跟随这些商业模式，这些顶级公司在哪里，我们就去哪些市场做投资。

05

判断AI泡沫，关键不在短期估值

而在回本路径

刘志超：我想从美股AI科技板块跟大家进行观点的分享，之前另外一个大模型的创始人萨姆·奥尔特曼接受采访的时候有一个很明确的观点，是因为他们的模型更多是面向B端公司，我们知道他主要做编程辅助类的功能的提升，他们客户的黏性、客户的付费能力是非常强的。对于他的观点来说，一方面我的客户黏性比较好，另一方面我客户的付费意愿比较强烈，我同时是比较谨慎的人，我可以根据我每年的收入，比如经营现金流决定CapEx，但是OpenAI认为萨姆·奥尔特曼属于做事比较激烈的人，他在公司的，ChatGPT主要是面对个人用户，一方面黏性受到其他更好模型的吸引，比如谷歌发更好的模型大家跳过去用，这个黏性是比较差的。其次付费用户的付费率可能也是比较差的。

在商业模式并不太稳固的前提下，萨姆·奥尔特曼不管进行口头上还是真的有合同的投资意愿，有很多巨额投资巨量投资，他的经营现金流是无法支撑，它必须去二级或者私募市场再融钱，甚至行业里更上游，比如英伟达给他投资，或者其他地方进行投资。相关的AI板块的风险，我们还是学会区分。从目前来看AI大模型的竞争竞赛并不是短期的一蹴而就的事情，我们可以看到它的竞争是持续的，并不是ChatGPT出来特别好的版本之后可以高枕无忧，没有过多长时间别人发了更好的版本，你就要跟随。

我们之后关注的还是关注公司经营现金流、收入可以支撑进行持续AI研究的大模型的公司，它会比经营现金流、各方面不是很确定需要融资进行投资的公司，他们在以后安全性会大很多。像AI大家更关注还是硬件方面，阶段性的，从核心硬件比如GPU、英伟达、AMD慢慢转移向光通信模块、存储方面，但是我认为随着AI模型的持续能力的提升，这块一定会和很多传统互联网公司进行赋能，包括功能性的公司。我们用的PS Adobe ADPE公司，他最近发布的财报，MDGB偏软件的公司发的财报，财报之后很明显在财报中体现出AI模型对于他们传统功能的支持。比如大家认为像P图或者以后只需要用给AI大模型说几句指令它们可以扔出来你特别想要的图画或者视频，并不是这样。对于专业工作者来说，你的出图稳定性、出图完好满足他的要求的功能是最重要的，不像个人投资者，和大模型开玩笑说几句话，发一些特别有想象力特别搞笑的视频或者图像就可以。像前端UI的设计，是这些公司在长期以来积累下来的对于专业工作者的使用经验，在后端通过AI的赋能可以大幅提升工作者的效率，这点跟我们之前传统想的不一样，好像AI可以把一些面向C端的互联网公司都影响颠覆掉，其实不是这样。

希望大家可以多关注一些，它是积累之前和用户的互动、使用经验的公司，后端只需要AI提升赋能。另外，可以关注传统大的公司，我们可以看到包括国内做游戏的公司，他们在这方面用AI的工具可以极大地提升使用效率，给公司可以降低人员成本，这块价值会逐渐向这里转移。

今天我们三位和大家同不同角度分享一下对泡沫的看法，最后总结，创新有新生的有成长的行业状态，一定会有泡沫的，但是如果你要准确地判断现在处于健康的泡沫还是处于危险的恶性的泡沫，在泡沫的演变过程中，很难阶段性地给它下明确的定义。因为有时候它的估值高估被公司成长消化了一些，大家对它的成长有信心，股价抬升，同时产生估值上的泡沫。它是在变化的转化过程中，只有泡沫风险积累超过一定阈值，大家就知道这是非常危险的信号。从历史估值的角度，从我们推算公司因为业务，钱投入多长时间能赚回来，这些更容易判断泡沫是良性还是恶性。

谢谢大家今天参加这个圆桌，今天就到这里。