原文作者：David

导读：

J.P. Morgan 财富管理部门在 6 月 1 日发了一份 2026 年中展望报告，相当于年过一半，告诉自己的高净值客户下半年怎么投。

在霍尔木兹海峡封锁推高油价、通胀重新抬头、AI 叙事从狂热转向怀疑的背景下，这份报告的底色总体上看是谨慎乐观的，只不过要更换具体的投资配置。

J.P. Morgan 认为目前全球的三大风险（碎片化、通胀、AI 的颠覆性）被市场过度悲观定价，当前的震荡恰恰是入场窗口。

总体判断是：

继续押注 AI 超级周期和美股，用实物资产和另类策略对冲通胀，减少现金持有，关注新兴市场。

如果你持有美股科技仓位、或者在考虑下半年加仓还是减仓，这份报告的框架和数据值得一看；我们对原报告做了精编和解读，按投资相关性重新排列了优先级。

六个关键结论：

① AI 超级周期没有结束，市场过度悲观。

五大 Hyperscaler（微软、Meta、Oracle、谷歌、亚马逊）2026 年资本开支预期超$6500 亿，比上一轮财报季又上调了$1300 亿。AI 相关投资在 2025 年给美国实际 GDP 增长贡献了 25 个基点。台湾 GDP 增速超 7%，创 2010 年以来最快，半导体出口是主要推力。JPM 认为市场在定价「AI 见顶」，但数据不支持这个叙事。

② 但 Hyperscaler 的财务特征正在变。

自由现金流从 2024 年的$2400 亿降到 2026 年底预计的$730 亿。微软的 Forward P/E 从 AI 时代高点 35 倍跌到 22.5 倍。这些公司正在从「轻资产高回报」变成「重资产高投入」，市场还在消化这个转变。

③ SaaS 正在经历水面下的屠杀。

S&P 软件指数（IGV）里大约一半成分股从历史高点跌了 50%以上。JPM 跟踪的「AI 脆弱标的」篮子今年跌了近 20%。私募信贷市场里 21%的敞口是软件公司，加上科技和商业服务升到 40%。AI 对订阅制软件商业模式的冲击已经在发生。

④ 通胀的底部比疫情前高了，现金在慢性失血。

美国核心 PCE 在能源冲击之前就已经粘在 3%。2020 年代以来消费物价累计涨了 25%，核心固收只赚了 6%。JPM 的客户有近 20%的资产在现金和短期债券上。报告的意思很明确：你以为在避险，其实在亏钱。

⑤ 霍尔木兹海峡封锁是二战以来最大石油供应冲击，但 JPM 认为应该趁跌买入。

油价几乎翻倍，美股经历了约 10%的回调，S&P 500 的 P/E 一度跌破 20 倍。JPM 的历史数据显示，VIX 突破 30 之后买入，6 个月内正收益的概率是 70%到 83%，平均回报 12.4%。

⑥ 新兴市场可能是下半年的机会。

EM 企业盈利预期增长 46%，P/E 只有 11.8 倍。台湾和韩国是 AI 硬件供应链的核心节点。拉美坐拥全球 40%以上的铜和近 60%的锂储量。中国股票对亚洲其他市场的折价到了 20 年来最深，JP 的态度在「谨慎变暖」。

关于 AI ：市场定价“见顶了”，JP Morgan 认为还早

JPM 开篇就说，华尔街对 AI 超级周期的叙事「已经太悲观了」。

支撑这个判断的核心数据：

微软、Meta、Oracle、谷歌、亚马逊这五家云计算巨头，2026 年资本开支预期合计超$6500 亿，GPU（训练 AI 模型的核心芯片）的云端租赁价格自去年 10 月涨了 40%，供给仍然跟不上需求。Nvidia 的股价相对过去十年平均市盈率折价 40%，市场在按「芯片销售见顶」定价，但云业务收入还在加速。

同时这五家公司的财务特征在变。自由现金流从 2024 年的$2400 亿降到 2026 年底预计的$730 亿，微软的市盈率从 AI 时代高点 35 倍跌到 22.5 倍。过去十年吸引投资者的轻资产模型正在被重资本投入改写。JPM 认为现阶段应该看收入增速而不是现金流，但这也意味着一旦需求放缓，这些投入会反过来变成拖累。

其他几个关于 AI 的判断，算是大趋势下的局部风险提示：

传统软件公司是 AI 的第一批真正受害者。 美股软件板块指数里约一半成分股从高点跌了 50%以上，经营利润率中位数只有 4%。冲击的逻辑很简单，SaaS（订阅制软件）按人头收费，AI 减少人头。这已经传导到借贷市场，美国直接贷款市场约 21%的钱借给了软件公司，公开交易的科技类贷款基金价格跌到接近上轮周期低点。JPM 的压力测试显示极端情况下含杠杆损失可能到 4%，但暂不构成系统性风险。

SpaceX、Anthropic、OpenAI 可能今年扎堆上市，历史上这不是好兆头。 过去 25 次最大规模 IPO 之后，新股中位数第一年跑输大盘 30 个百分点，18 只里有 12 只第一年下跌。出现超大 IPO 的年份，大盘中位数年回报只有 3%，远低于长期平均的 10%。JPM 没说一定见顶，但明确把 SpaceX 的上市反应当作周期温度计在看。

关于通胀：通胀回不到 2%，你的现金和债券都在亏钱

通胀这部分的重点不在于霍尔木兹海峡推高了油价，而在于油价被推高之前，美国的通胀就没有回到正常水平。

2026 年 1 月核心 PCE 同比 3.1%，餐饮、个人护理这些本地服务品类涨得尤其扎实。然后油价翻了一倍。美联储的模型显示油价每涨$10 一桶，通胀抬高约 0.3 个百分点，这次涨了$40。

JPM 认为 1970 年代全面重演的概率不大。劳动力市场没有出现工资-物价螺旋，主动离职率在下降，住房通胀从 2024 年底的 5%降到了 3%出头，中国的产能过剩也在压低全球商品价格。但通胀的底部比疫情前高了一截，大概率在 3%左右晃。

JPM 给出的应对建议是，增加实物资产配置。

2020 年以来美国物价累计涨了 25%，债券只赚了 6%，现金更少。你以为钱放着没动，其实每年都在缩水。JPM 自己的客户里，近 20%的资产还在现金和短期债券上。

所以，它的建议是把一部分钱挪到跟通胀挂钩的资产里去：

1. 大宗商品、基础设施、房地产这些会跟着物价涨的东西，建议合计配到组合的 5%左右。
2. 黄金单独建议 3%到 6%。
3. 另外就是对冲基金，2022 年股票和债券一起跌的时候，做宏观策略的对冲基金赚了 9%。但 JPM 也承认，自家 94%的私人银行客户根本没买过对冲基金，86%没买过基础设施类的产品。

一句话总结这部分：

通胀可能不会失控，但也不会回到 2%。如果你的组合还是传统的六四股债配比加一堆现金，JPM 认为你在为一个已经不存在的世界做准备。

关于地缘：中国股市可能迎来结构性重估

这部分覆盖的内容最杂，从中东冲突到中美博弈到欧洲困境。我们只挑跟投资决策直接相关的讲。

1.霍尔木兹海峡封锁是今年上半年最大的市场冲击。 每天大约 2000 万桶石油经过这条通道，占全球石油消费的五分之一。美以联合打击伊朗之后，油价几天内翻了近一倍，欧洲天然气价格两天涨了近 100%。卡塔尔能源 CEO 说 15%的 LNG（液化天然气）产能可能离线长达五年。卡塔尔还供应全球约 30%的氦气，这东西是芯片制造必需的，韩国已经警告可能出现芯片工厂停工。

JPM 认为冲突正在走向降级，但物理设施的损坏和能源的风险溢价不会很快消失。

所以，他们给投资者的建议是：趁回调加仓美股。

上半年美股跌了约 10%，S&P 500 市盈率一度跌破 20 倍。历史上 VIX（恐慌指数）突破 30 之后买入，6 个月正收益概率 70%到 83%，平均赚 12.4%。

2.中美正在各自建生态，市场可能加速分成两个阵营。 美国在限制对华芯片出口，拉着荷兰和日本一起卡半导体设备。中国在向非美国市场扩大出口，一带一路 2025 年投资额创历史新高，对巴西一年投了$530 亿，跟拉美的贸易总额已经超过美国。JPM 的判断是，未来的投资回报可能越来越取决于你持有的资产属于哪个阵营，而不只是公司本身的增长。

但碎片化也在创造机会，尤其是新兴市场。

JPM 列了几个方向：

1. 拉美坐拥全球 40%以上的铜和近 60%的锂，镍、稀土、农业资源也丰富。外国直接投资过去二十年翻了一倍，中央银行控制通胀的能力比发达国家还强，政治上正在转向更务实的亲商政府。
2. 中东海湾国家在用石油收入建 AI 数据中心，沙特跟黑石合作了$30 亿的数据中心项目，成本比美国低 30%。
3. 东亚（中国台湾、韩国）掌握 AI 硬件供应链的关键节点，如果 AI 资本开支继续加速，这些经济体的出口和定价权会继续增强。
4. 中国股票对亚洲其他市场的折价到了 20 年最深，80%的中国消费者对 AI 产品感到兴奋（美国是 38%），电力成本大约是美国的一半。JPM 的态度是「在谨慎变暖」，如果政策面出现更明确的亲商信号，中国股市可能迎来结构性重估。

对比来看，欧洲是 JPM 态度最保守的市场。 电价是美国的两到四倍，研发支出占 GDP 只有 2.2%（美国 3.6%、韩国 5.2%），风投规模是美国的十分之一。

能源冲击又逼着欧洲央行可能重新加息。JPM 在欧洲只建议买国防和基础设施相关的标的，回避汽车和消费。

JPM 在押什么，不押什么

把 60 页报告压到一句话：震荡是入场机会，但入场的姿势要变。

你应该押注的：

• AI 基础设施链条（芯片、光模块、电力）、新兴市场股票和债券、实物资产（大宗商品、基础设施、黄金）、国防相关标的、中国 AI 概念（谨慎加仓）。

你不应该押的：

• 现金、传统订阅制软件公司、欧洲汽车和消费、以及纯靠股债六四配比的投资模式扛今年下半年。

附研报原链接：

https://www.jpmorgan.com/content/dam/jpmorgan/documents/wealth-management/mid-year-outlook-2026.pdf

本文由 Tiger Research 撰写。尽管加密货币市场处于低迷期，但代币化股票市场却持续增长。它分为完全抵押的现货期货和永续期货，其中永续期货最受关注，并涌现出一系列新的策略。

要点总结

• 在股票市场屡创新高的同时，加密货币的市值和交易量却双双下滑。随着两者走势分化，代币化的股票市场通过构建永续期货未平仓合约而实现增长。
• 市场分为完全抵押的现货期货和永续期货。永续期货之所以引人注目，是因为它们可以 24 小时不间断地交易本国交易所无法获得的股票，而且还能利用杠杆。
• 当常规交易时段结束后，价格走势将成为第二天现货开盘价的领先指标，不仅可以预测价格走势的方向，还可以预测价格波动的幅度。
• 两笔零售交易，一笔 delta 中性交易，通过现货交易赚取溢价作为资金，以及利用价格缺口进行跨交易所套利。
• 同样的结构也适用于做市商、区域预言机、代币发行和基差对冲基金等业务。虽然规模较小，但随着机构投资者的加入，投资和业务方面都蕴藏着机遇。

1.股票市场正在吸收加密货币流动性

2026 年第一季度，加密货币总市值下降了 20.4%，中心化交易所现货交易量下降了 39.1%。比特币自 2025 年 10 月创下历史新高以来一直在下跌。

股市走势则截然相反。标普 500 指数轻松突破年度目标，韩国综合股价指数（KOSPI）也受益于半导体行业的上涨行情，今年翻了一番。与此同时，加密货币总市值大幅下跌，而大多数国家的股市却创下历史新高。这两条道路从未如此泾渭分明。

2. 抵押品分割市场，资金流向犯罪分子

代币化股票市场按抵押结构分为两部分。

全额抵押现货交易以 1:1 的比例存入真实股票，然后发行代币。投资者持有股票本身或其合法债权。发行细节因平台而异，但始终存在底层资产。

永续期货的运作方式不同。它不持有任何实际股票。交易者缴纳保证金并开立一份追踪价格的合约，因此不存在可主张的标的资产。保证金通常以稳定币支付，越来越多的平台现在也接受其他资产，例如以太坊 (ETH)。

永久合约之所以引人注目，是因为它们保留了现货交易的优势，提供全天候交易本地交易所无法交易的股票，并提供更高的杠杆。Kraken xStocks 上一些全额抵押的现货产品提供高达 3 倍的保证金，而永久合约的杠杆则高达 20 倍，具体取决于产品。由于无需托管标的资产，且价格仅通过预言机数据源追踪，因此上市速度快，可交易的股票代码范围广。

与传统市场相比，它仍然规模较小。美国股票市场日均成交额约为 1.1 万亿美元。股票期权未平仓合约（即当前有效合约的总额）为 22.5 亿美元。由于衡量指标不同，直接比较比较起来比较困难，但显然该市场仍处于早期阶段。

方向很明确。未平仓合约（OI）每个季度都在增长，监管机构也开始将其视为一个市场。美国证券交易委员会（SEC）已将此类合约列为一种创新型金融产品，美国商品期货交易委员会（CFTC）也正在公开审查其在美国的机构化运作。该合约最初游离于监管之外，但如今正加速进入监管体系。

3. 24 小时市场与实体市场

Tiger Research 追踪了这一变化，并提供了一个工具，可以实时比较韩国股票在海外永续合约市场的价格与韩国交易所（KRX）现货价格。该工具汇总了支持三星电子、SK 海力士和现代汽车等股票的永续合约交易所的价格，采用成交量加权平均法，并将其与每只股票的韩国国内现货价格并列显示。

目前的数据显示出三种模式。

3.1. 隔夜犯罪分子动向预测下一次开庭

韩国股市夜间休市。美国股市波动，英伟达报告显示汇率也随之波动，但韩国股市直到次日早晨才会恢复交易。不法分子则在夜间进行交易。

这就引出了一个问题。现货交易关闭后，犯罪分子参考的价格是多少？

答案是他们并不遵循既定的市场价格。交易时段内，犯罪分子会从机构数据中提取现货价格。交易时段结束后，犯罪分子自身的交易直接决定价格。他们并非复制已结束的现货市场价格，而是根据隔夜新闻和宏观经济变量，发现新的价格。

数据证实了这一点。在股价收盘后上涨的当日，三星电子和 SK 海力士的股价在下一个交易日开盘上涨的概率分别为 82%和 95%。当股价收盘后下跌时，三星电子和 SK 海力士的股价在下一个交易日开盘下跌的概率分别为 96%和 78%。两者的走势一致性约为 85%，相关系数在 0.85 至 0.89 之间。

涨幅也与股价走势相符。隔夜股价上涨 3%带动开盘价上涨约 3%。三星电子股价涨幅与实际开盘缺口之间的回归系数为 0.93，SK 海力士为 1.00，这几乎可以预示涨势的幅度。

周末走势更为锐利。从周五收盘到周一开盘，三星电子的预测股价走势与周一实际开盘价的吻合率达到 93%，SK 海力士的这一比例为 87%，因为预测股价走势会先吸收两天的全球市场波动因素。

通过观察隔夜的期货价格，可以提前了解早盘开盘价的走势。

3.2. 现货溢价的 Delta 中性交易

永久合约没有到期日。为了防止价格偏离参考价格过远，多头和空头会定期交换费用，称为资金费率。

例如，当价格高于参考价时，获利的多头需要向亏损的空头支付溢价。溢价越高，支付的溢价也越高。当一方获利超过参考价时，需要支付相应的费用。为了避免这部分费用，交易者会调整策略，最终价格会回落到参考价附近。

数据显示，韩国股票期货交易价格高于现货价格，三星电子的日内平均溢价为 0.15%，SK 海力士为 0.23%。卖出期货意味着在每个交易周期中都能获得这部分溢价作为资金。

策略如下：日内买入 KRX 现货，同时卖出等量的期权合约。如果股票上涨，现货收益增加，期权合约亏损；如果股票下跌，则相反。两者相互抵消，因此无论股票走势如何，最终结果都接近于零。作为回报，资金来自卖出的期权合约。该头寸仅靠期权费获利，无需押注方向。这种消除方向风险的方式就是 delta 中性交易。

溢价不会持续太久。现货缺口平均在 40 分钟左右就会收窄一半。它适用于溢价扩大的高波动阶段，但需要持续监控。

3.3. 利用跨交易所价格缺口进行套利

同一时间，即使是同一股票，不同交易所的永久合约价格也存在差异。2026 年 6 月的数据显示，币安的三星电子永久合约价格平均比 Hyperliquid 高出 0.93%。SK 海力士的合约价格则高出 1.03%，最高甚至达到 2.3%。

持仓不能在不同交易所之间转移。交易者需要同时在两个交易所建立反向头寸。在价格较高的交易所做空，在价格较低的交易所做多，这样方向性的损益就能相互抵消。随着两个价格趋于一致，最初的价差就转化为利润。在价格较高的交易所，做空头寸还能获得资金，从而增加收益。

后入交易所往往维持较高的价格，因为套利资金流入较少。随着更多交易所的推出，这种价格差距在初期阶段会反复出现。在夜间和周末，现货交易关闭，各交易所自行确定价格，价格差距会进一步扩大。

4. 市场变化与新兴机遇

这个市场的一大难点在于其分散性，这既是风险也是机遇。由于同名币种分散在韩国现有交易所以及 Hyperliquid、币安和 Lighter 等平台上，流动性被分割。价格在不同交易平台间存在差异，难以确定哪个币种才是真正的交易，而价格差异又为混淆视听和操纵提供了空间。在流动性不足的情况下叠加杠杆，可能导致连锁清算。这既是机遇，也是风险。

以上列出的开口是用于零售的。同样的结构也为其他商业用途提供了机会。

• 做市商：同一股票在不同交易所的交易价差在 0.15%到 0.75%之间，且夜间价差会进一步扩大。在套利资金匮乏的早盘市场，价差会持续偏大。由于流动性不足，且多家交易所管理着分散的流动性，做市需求预计将持续增长。
• 区域性预言机：犯罪分子在现货交易关闭期间发现价格，其准确性取决于预言机。目前，专门为韩国、日本和台湾等亚洲时区资产提供准确价格的预言机仍处于开发阶段。
• 代币化发行：目前上市的韩国公司仅限于三星电子、SK 海力士和现代汽车。市场需要一个中介机构来上市和管理 KOSPI 200 指数成分股以及亚洲主要公司。
• 基差对冲基金：投资者每小时将高于现货价格的溢价转化为资金。专门收集各交易所基差和资金缺口的基金，其资金周转速度比传统的基差交易更快，尽管市场规模仍然太小，无法完全消化。

与传统市场相比，非法交易市场规模较小，但其重要性不容忽视。它率先发现价格，24 小时不间断交易，并且正在迅速走向机构化。无论在投资还是商业方面，都蕴藏着巨大的机遇。

原文标题：What’s That Smell in San Francisco?

原文作者：Spencer Yen

原文编译：Peggy，BlockBeats

编者按：旧金山正在重新成为技术革命与金融泡沫的交汇点。AI 公司、研究实验室、风险资本、户外广告和小道消息网络，共同塑造出一种高度亢奋的城市气氛：有人被估值和股权包推着向前，有人沉浸在 AGI 的末日想象里，也有人把数学竞赛天才视为下一代超额回报的入口。

作者从《大空头》里「我闻到了钱的味道」切入，记录自己从纽约搬到旧金山后的观察：这座城市的技术密度、财富创造和信息不对称是真实的，焦虑、攀比和 Big Bubble Behavior 也同样真实。当 AI 成为旧金山唯一的地位游戏，创新、投机、信仰和恐惧开始混在一起，构成这一轮 AI 热潮最直观的现场样本。

这篇文章的有趣之处，不在于急着判断泡沫何时破裂，而在于呈现泡沫如何发生：人们如何说话、比较、投资、焦虑，又如何在「未来即将到来」的叙事里寻找自己的位置。音乐还在响，派对还没结束，但作者最后提醒自己，也提醒所有身处其中的人：可以跳舞，但不要喝醉。

以下为原文：

我最喜欢的电影场景之一，是《大空头》里的积木塔（Jenga）那一幕：瑞恩·高斯林饰演的角色向史蒂夫·卡瑞尔的对冲基金团队推销做空美国房地产市场的交易。

在那间会议室里，他带着一种自信到欠揍的混蛋气场，身边有三个道具：他的跟班 Chris、他的量化 Jiang，以及印着抵押贷款债券评级的 Jenga 积木。开场白也非常精彩：你闻到了吗？那是什么味道？什么味儿？香水味？不是。机会？不。是钱。我闻到了钱的味道。

几个月前，我从纽约搬到旧金山，加入了朋友的创业公司。搬来之前，大家都告诉我：「你必须去旧金山」，说那里才是一切发生的地方。所以这段时间，我一直在面对一个问题：旧金山真的有那么重要吗？我以前待在纽约，真的错过了什么吗？

到目前为止，我的答案是：如果你想待在这场巨大技术革命和泡沫的中心，那么这里确实是该来的地方。这里的密度是真实存在的，小道消息网络是真实存在的，也正因如此，信息不对称也是真实存在的。

这段时间在旧金山，我积累了一些观察和想法。以下是我在旧金山「闻到」的东西：

1、人们都在发抖

2、这里只有一个地位游戏

3、一座总在喊「狼来了」的城市

4、对数学天才的迷恋

让我很震撼的是，在同一座城市里，人的体验反差可以如此之大——走在某些街道上，你会不幸地觉得自己简直置身地狱；换一条街，又能望见海湾、远处的柏树和漂亮的景色。这里最有科技感、最像未来的时刻，大概是看着各种自动驾驶汽车在城市街道上游荡。我每次看到那种新的、友好的浅蓝色 Waymo 小车，都会忍不住笑一下。又或者，你会感觉自己正在被 Ava 这个 AI BDR（AI 商务开发代表）监视。我讨厌那条广告。但不得不说，他们用「怒气诱饵」成功让我现在还在提它。每天早上，我一出公寓门，看到的就是这个怪物：

为什么大家去涂鸦 friend.com，却不去涂鸦这种垃圾广告？另外，如果你住附近，我们可以一起去吃冰淇淋！

旧金山的人们都在发抖

几周前，我和朋友 Jared（@imjaredz）一起玩。他住在纽约，但最近加入了 Cognition。我们在 Cognition 办公室吃了午饭、喝了咖啡。氛围不错，咖啡很好，楼顶也很棒。我问他，觉得旧金山的 vibe 怎么样。

「你有没有注意到，旧金山的人都在发抖？」我笑了，心想：什么？发抖？然后我才意识到，自己早上喝了冷萃，摄入了 300mg 咖啡因，此刻也有点抖。「对，就是字面意义上的发抖。我不是反对大家把 ADD 倾向拉满，但你下次跟人 coffee chat 的时候可以留意一下——看看他们是不是在发抖。」

泡沫和繁荣期都会带来一种躁动的能量，好像现在不「make it」，就再也没有机会了。我也不能免俗——Jared 提醒我之后，我发现自己有时候好像也在发抖。那种「拼命卷，逃离永久底层」的梗已经被讲烂了，但每个梗之所以能流行，多少都因为它捕捉到了时代情绪。如果夜生活是一座城市的心跳，也是定义其文化的温度计，那么当一家「狗狗创业公司」的 24 小时咖啡馆成了事实上的夜间卷王圣地，这说明了什么？

发抖，是技术革命和金融泡沫过程的一部分。接下来我这一次在写作中用了 AI，如果你因此想杀了我，我先道歉。但我当时在 Google Carlota Perez，想找回一些引文，结果我很喜欢 Gemini 对「狂热阶段」（Frenzy Phase）的总结：

狂热阶段：安装期的顶点，市场心理在这一阶段抛弃基本面。金融参与者不再追求分红，而是转向资本利得，导致「纸面经济」与「实体经济」脱钩。

来源：https://stratechery.com/2021/the-death-and-birth-of-technological-revolutions/

我的一个朋友发明了一个词，叫「Big Bubble Behavior」（大泡沫行为）。这是一个很漂亮的说法，我过去两周一直用它来标记所有符合狂热阶段特征的事情。市场亢奋有时会让人做出非理性的事。发抖就是 Big Bubble Behavior。我这辈子见过两次一盘盘的龙虾尾：第一次是在 2021 年迈阿密某座 Venetian Island 豪宅里的加密派对上，第二次是在 2026 年的 ClawCon 上。

Big Bubble Behavior

旧金山这里只有一个地位游戏

David Foster Wallace，《This is Water》：https://fs.blog/david-foster-wallace-this-is-water/

在旧金山，这个水就是 AI。户外广告无处不在——广告牌、公交车、公交站、共享单车，甚至连蓝天都像被它占领了。

我对旧金山的问题在于：这里占主导地位的地位游戏只有一个——科技。你去吃晚饭，或者在公园里闲逛，听到的都是同一批词。你还会看到各种「alpha farming」（挖掘信息优势）的行为，因为那些小道消息网络确实存在。而且我甚至没法生气，因为我自己也是那种人。别恨玩家，要恨就恨这个游戏。

问题在于，当一座城市只有一个占主导的地位游戏时，你就太容易拿自己和别人比较了。

我们越来越多地用一些虚荣指标来衡量和比较彼此，比如融了多少钱，或者你的公司已经到了字母表里的哪一轮。我真希望有人能融到 Series Z，因为那会直接证明私人市场已经荒谬到什么程度了。你会听到各种八卦：哪个热门创业公司正在被金融玩家追着投，估值又到了什么火热水平。然后你就会忍不住开始做那种令人作呕的、Blind 风格的反向数学计算：某某人的股权包现在到底值多少钱。

我跟一个朋友说，你如果看到 Blind 上那种反向算薪酬、优化 offer 的数学，会尴尬到脚趾抓地。Blind 是那个匿名大厂社交网络，最有名的梗大概是：「我陷入人生危机，我老婆可能要离开我，但你觉得我应该接 Meta 的 L6，还是 Google 的 L9？TC：96.9 万美元。」那么我们为什么现在也在这里做同样的事？出去摸摸草吧。或者，这只是我用来安慰自己的 cope。

在纽约，至少同时存在 7 种地位游戏。金融、大律所、音乐、时尚、名人圈、老钱家族办公室、新闻、体育、娱乐。因为范围太广，有些游戏遥远到几乎无法企及，反而让人觉得聊起来、学起来很有意思。它分散了所有野心家的注意力。

我很享受向法学院朋友打听哪些顶级律所最有声望，也很享受理解每家之间的微妙差异；我很享受学习时尚和奢侈品世界，以及要在那个行业活下来需要什么；我也很享受了解量化精英们优渥的生活，以及他们对 garden leave（离职后的带薪竞业隔离期）的安排。

旧金山正在创造前所未有的财富，这带来了一种奇怪的能量。一个做研究的朋友提到，他们身边的人已经在研究买地，并把资产分散到稀缺资源里。这里有一种感觉：你要么是拥有实验室股权的人，要么不是。还有个笑话说，旧金山人不知道怎么花钱；这种奇怪的能量，来自于大量新财富被创造出来，但人们不知道该拿它怎么办。第一次暴富吗？让有经验的富小孩教教你怎么享受生活吧。

《Super Rich Kids》——Frank Ocean：https://www.youtube.com/watch?v=0XCQNpjWmRE

一座总在喊「狼来了」的城市

我对旧金山的第一感受，是一种末日论情绪。也许实验室里的研究员们真的看到了某种「第二次降临」，如果是这样，他们呼吁放慢速度、强调安全性当然是有道理的。但我没有办法真正知道。我唯一知道的是，末日论让我个人感觉如何——不太好！

我已经经历过不少虚无主义式的对话，氛围大致是：「如果 Mythos 能一次性把这一切干掉，或者把一切都击穿，那我们现在还在这里做软件，到底是在干什么？」以及「AI 会毁掉我们的生活吗？」还有「AI 会造成巨大的不平等，并给社会带来很多痛苦」。

我这里的一句话看法是：人类总会找到别的事情可做，工作会迁移到更高层次的抽象上，新的东西会变得有价值。

我们很不擅长预测未来社会会是什么样。我觉得我大学时读过的那些反资本主义者，愤怒的方向其实错了——想象一下，如果他们看到人类竟然能从 AI 生成的水果垃圾视频，或者意大利脑腐里的「Tung Tung Tung Sahur」中获得快乐，会是什么反应。

「问题不在于 AI 让内容变蠢，[吸鼻子]，而在于我们享受这种蠢，把它当成一种神圣的垃圾，一种数字恋物对象，[吸鼻子]，不是吗？」

来自我的朋友 Samir。他的简历是：不是研究员，但他有一个「鱼哥」。

还有谁也有自己的「某某哥」吗？请告诉我。

一位在实验室工作的朋友指出，同一家公司里的 GTM（市场/销售/增长）团队和研究团队，眼下其实有着完全不同的生活体验。那种末日论，会被另一种东西平衡掉：「来跟 GTM 团队一起玩，喝杯啤酒，摸摸草。」模型创造者的悲观，和最接近技术落地的人群的乐观，两者之间确实有值得琢磨的地方。是时候 Forward Deployed 了！

现实有着惊人数量的细节：https://johnsalvatier.org/blog/2017/reality-has-a-surprising-amount-of-detail

六年前，我还在大学时，曾写过 AI 如何重塑社会结构这个话题，标题是《Polanyi and the Second Great Transformation》（不需要 Pangram AI 检测，2023 年前的 Medium 就像人类写作的有机牧场）。

我来解释一下这个引用：Karl Polanyi 是一位奥匈帝国出身的经济社会学家，他的代表作是《大转型》（The Great Transformation）。这本书写于 1944 年，批判了 19 世纪英国现代市场资本主义的兴起。所以，「第一次大转型」指的是向资本主义的转变，而我 21 岁时自以为聪明，把 AI 称作「第二次」大转型……你懂的。

Polanyi 最著名的概念是「双重运动」（The Double Movement），它描述了一种历史上的推拉现象：一方面，自由市场不断扩张；另一方面，社会会产生反作用力，试图通过规制来保护自身。第一重运动，是资本主义精英试图扩张自由市场，并将社会商品化；放到今天，就是将智能商品化。第二重反向运动，则是人们对市场驱动的破坏作出反应，并试图保护社会；放到今天，就是反 AI、反数据中心的言论。

这是我 21 岁时那种天真的大学生写法：

Polanyi 解释说，用于生产的机器发展，导致了劳动（人）和土地（自然）的「虚构商品化」。尽管第四次工业革命已经发生在一个市场体系之中，但机械心智的到来带来了一种不同的威胁：接管工作。随着计算机能够以更高效率完成更多「人类」认知任务，许多普通人可能会失去工作。

Polanyi 写道：「没有什么能把英格兰普通民众从工业革命的冲击中拯救出来。对自发进步的盲目信仰，已经占据了人们的头脑……」

https://medium.com/@spenceryen/polanyi-and-the-second-great-transformation-6d6364b5d3c6

所以现在想想，也许那些一直喊「狼来了」的人确实有道理。对自发进步的盲目信仰，未必会有好结果。Polanyi 对市场资本主义的批判在于：在人类历史上的大部分时间里，经济活动都从属于社会、文化和宗教制度。但后来，市场资本主义把这个关系倒了过来，让社会从属于经济。

我们该如何确保，社会不会从属于一个由数据中心里的天才们组成的国家？正如 Ben Thompson 在他关于 Anthropic 的 Mythos 那篇文章中准确指出的，《狼来了》这个故事的笑点在于：最后狼真的来了。

但我内心那个资本主义者会怎么想？那就投资社会、文化和宗教制度吧！如果你有什么好的交易想法，欢迎把你的招股书私信给我。

对数学天才的迷恋

《大空头》那场 Jenga 积木戏里，我另一个最喜欢的梗，是瑞恩·高斯林指着他身边那个中国人说：「那是我的 quant（量化专家）。」这种氛围，和最近这批被投资人追逐的热门创始人有一种诡异的相似之处——他们往往都是小时候就在数学竞赛里杀出来的天才小孩。

还是瑞恩·高斯林，回应史蒂夫·卡瑞尔的质疑：

「你的意思是，只要违约率到 8%，这些债券就会崩，而现在已经到 4% 了？如果它们涨到 8%，那就是世界末日？」「对，没错。」「为什么没人谈这个？你对这个数学模型完全确定吗？」「看看他。那是我的量化。」「你的什么？」「我的 quan-ti-ta-tive，我的数学专家。看看他。你没注意到他有什么不同吗？看看他的脸。」「这话挺种族主义的。」「看看他的眼睛。我给你个提示，他叫 Yang！他在中国拿过全国数学竞赛冠军，连英语都不会说！所以对，我非常确定这个数学模型。」

在某些投资人眼里，判断一家基金 DPI（Distributed to Paid-In Capital，已分配收益与实缴资本之比，常用于衡量基金实际回报）的关键预测指标，似乎来自创始人的童年——要么他小时候是数学竞赛天才，要么他有某种童年创伤。我在湾区长大，对自己数学能力的认知很早就遭到重创，因为我身边那些天才同学都混迹于数学竞赛圈。现在，他们基本都成了量化交易员，或者进了大模型实验室做研究员。

我对七年级时的一幕记忆特别清楚：我和我爸在家里的电视上翻体育频道，结果我在 ESPN2 上看到了我的初中同学……他参加的是 Mathcounts 数学竞赛。那一刻我就知道，自己这条路已经结束了。我常开玩笑说，当我从九年级开始玩那套「卷大学申请」的游戏时，我就知道自己不可能和那些 Intel STS、RSI、AIME、USACO 小孩竞争，所以我必须找到一套属于自己的游戏规则。

我非常钦佩很多这样的杰出 CEO、创始人和研究员，而且我个人在财务上也确实押注了其中某一位。但让我觉得好笑的是，如今围绕「培养最聪明的数学竞赛小孩，并把他们当作超额回报门票」这件事，已经形成了一个完整资产类别和投资人叙事。仔细想想，这和球探寻找下一个 Wemby（文班亚马）也没什么本质区别。不过，我也愿意相信 Jalen Brunson 的故事——努力、坚持和心气，也能赢。

Hyperliquid。

像 1999 年那样狂欢

https://x.com/elonmusk/status/1656326406618619910

一位很有智慧的投资人曾给过我两条建议：

第一，你一生会经历三次泡沫。

第一次经历泡沫时，你会完全沉浸在狂喜里。你没有经验，参加派对，被狂热气氛裹挟进去。

第二次经历泡沫时，你还记得第一次发生过什么，所以能带着一些胜利离场，但还是难免会被卷进去一点。

第三次泡沫，才是你创造代际财富的机会——你已经从前两次中积累了足够经验，知道如何管理风险、情绪和退出时机。

第二条建议是：音乐响起时，就去跳舞，但别喝醉。

现在音乐声已经震耳欲聋，甚至可能快把音响震坏了。但更大的备用音响正在被制造出来，这场派对显然还没有结束。

这是给我自己，也给所有需要听到这句话的人提个醒：记得摸摸草，自己做饭，不要让 Big Bubble Behavior 扭曲你的判断。借用我朋友 Samir 的智慧之言：我们改天尽快一起烧烤吧。你有认识卖鱼的人吗？

来自 Peter Thiel《从 0 到 1》

原文链接

AI 最残酷的地方，不是它不给穷人答案。

恰恰相反，它给每个人答案。

它给学生论文框架，给职员邮件模板，给创业者商业计划，给普通人法律解释、投资建议、职业规划。答案第一次如此廉价、如此充足、如此像真的。

但问题也在这里：当答案人人可得，真正稀缺的就不再是答案，而是判断答案的能力。

新的信息穷人，不是被挡在 AI 之外的人，而是已经拿到答案，却没有能力判断答案、也没有条件把答案带入真实机会的人。

一、AI 时代的信息差

互联网时代的信息穷人，是那些被排斥在网络之外的人。解决方案看起来清晰：接通网线，普及设备，提高识字率。搜索引擎时代稍微复杂，你需要学会提炼关键词、筛选来源、判断可信度，最好还懂一点英文。但门槛是可见的，也是可量化的。

AI 时代的信息差，结构完全不同。

大型语言模型不是搜索引擎，它直接替你生成结论。你不需要再去”找”答案——答案会被组织成流畅的段落、清晰的步骤、自信的语气，主动送到眼前。从表面上看，门槛大幅降低了。但这里藏着一个冷酷的结构：当答案变得廉价，错误也同样变得廉价；而辨别”这个答案是否可信”的能力，反而比以往任何时候都更稀缺、更值钱。

历史上每一次通用技术的扩散，都遵循同一个逻辑：新技术先奖励那些已经拥有互补资本的人。印刷术让识字者先受益；电脑让懂办公软件、懂编程的人先受益；互联网让英语能力强、检索技能熟练的人先受益。AI 的互补资本包括教育背景、专业知识、批判性思维、组织授权、付费能力，以及最难被量化的那一样——判断力。

新技术很少先奖励最需要它的人。它通常先奖励最能利用它的人。

二、先分开的，是通向 AI 的路

不平等的第一道裂缝，在你打开应用之前就已划好。

2026 年 4 月，AI 研究机构 Epoch AI 与民调公司 Ipsos 发布了一项针对约 5000 名美国成年人的问卷调查。三轮问卷问的是一个看似普通的问题：过去一周，你使用过哪些 AI 服务？但答案呈现出来的，并不是简单的产品偏好，而是一张收入、入口和分发交织在一起的地图。

Claude 的周活跃用户中，约 80% 来自年收入 10 万美元以上的家庭；Meta AI 用户中，这一比例只有 37%。反过来，Meta AI 用户中约 32% 来自年收入 5 万美元以下的家庭，而 Claude 用户中，这一比例仅为 7%。

这些数字之所以重要，不是因为它们证明了“有钱人用高级 AI，穷人用免费 AI”。那是最浅的一层读法。更值得追问的是：不同的人，为什么会在日常生活中遇见不同的 AI？

一个人让 AI 给冰箱里的剩菜配一份晚餐，替照片调亮背景，把一条短信改得更得体。另一个人让 AI 整理客户访谈、比较供应商报价、挑出报告里的薄弱假设。两者都在调用同一种技术。但一种调用止于便利，另一种调用进入了收入、职位和谈判权的循环。

差异并不只在用户身上，也在入口身上。Claude 的使用路径需要主动搜索、比较产品、理解能力差异、选择付费，再将工具嵌入工作流——每一步都在筛人。Meta AI 的路径则几乎相反：它被内置在社交平台里，免费、低摩擦，用户往往在刷动态、发消息或看照片的间隙被动遇见。

这不是一个关于品味的市场，而是一个关于分发的市场。用户看似在选择工具，工具的价格和入口也在选择用户。

来源：epoch.ai

三、然后分开的，是使用 AI 的场景

即便你找到了一个好的 AI 工具，第二道分流在公司里等着你。

在普通办公室里，AI 的到来很少以“裁员通知”的形式出现。它先接管会议纪要、邮件草稿、表格整理、客户分类和汇报初稿。对管理者而言，这些自动化释放出时间，让他们去做判断；而对新人和基层员工来说，这些自动化拿走的，恰恰是他们证明自己、练习判断、进入更高层级工作的入口。

数据比这个场景更冷：Financial Times 与研究机构联合开展的英美劳动力 AI 追踪调查（2026 年 2—3 月，覆盖英美逾四千名受访者）显示，最高薪资档的劳动者中有 63% 在普通工作日使用 AI，而最低两档的比例分别只有 17% 和 16%。这不是一条缓和的坡，这是一道悬崖。

更关键的发现在于驱动因素。这份职场调查的回归分析揭示，薪资对 AI 使用率的影响，在控制其他变量后几乎消失——真正在起作用的是四个因素：年龄、资历、行业，以及培训。其中培训的效应最大：一家提供了正式 AI 培训的公司，员工的日均 AI 使用率比未培训的同类公司高出 37 个百分点。即便只是非正式指导，也有 24 个百分点的提升。

然而现实是：截至 2026 年初，只有 14% 的员工表示曾接受过雇主提供的正式 AI 培训，三分之二的人完全没有接受过任何形式的培训。

AI 培训不是技术问题，是分配问题。谁被选中接受培训，谁就被允许进入生产力增长的轨道；谁没有，工具就只是屏幕上一个没有被授权打开的图标。

AI 在消费端是一个应用，在职场端是一种权限。而权限，从来不是平均分配的。

来源：Focaldata

四、最后分开的，是判断 AI 的能力

这是最隐蔽的一道分流，也是最根本的一道。

设想一个应届毕业生刚刚进入一家咨询公司。他用 AI 生成了一份行业分析报告的初稿，结构完整，数据充足，语气自信。他的上司——一个在这个行业做了十年的人——扫了一眼，指出其中两个数据引用的原始来源存在方法论缺陷，第三个结论的因果关系推导有问题。上司不是因为比他更努力，而是因为他拥有那层底座——知道哪里容易出错，知道哪种流畅是真的流畅，哪种流畅是机器在填空。

这正是职场调查数据里那个反直觉发现的真实含义：AI 在工作中的最重度使用者，不是最年轻的员工，而是已经在当前岗位工作了 2 到 10 年的人。AI 使用率与资历的关系，在控制年龄之后依然显著。这不是因为年轻人不想用，而是因为 AI 的价值，高度依赖于使用者本身已有的判断能力。

经验是 AI 最重要的互补资本，而经验不能被订阅。

AI 降低了”听起来懂”的成本，却没有同等降低”真正懂”的成本。甚至有一个更危险的后果：越是缺乏底座的使用者，越容易对 AI 的输出照单全收；而越是照单全收，判断力就越难生长。代理人替你判断的时候，你在消费智能，不是在积累它。

诺贝尔经济学奖得主、MIT 教授 Daron Acemoglu 对此毫不客气：使用 AI 工具需要一定程度的教育、抽象思维、量化能力和对技术的熟悉度。”AI 要增加不平等，这几乎是确定的，”他说。

新的信息穷人就在这里浮出形状：他们不是没有 AI 的人，而是有 AI、有入口、有答案，却缺乏判断答案的训练；有工具、有场景，却没有把工具产出变成机会的权限；每天消费智能，却从未积累过智能。

五、平权效应的边界

但 AI 与不平等的关系，并不只有扩大差距这一面。

多项实验研究发现，在可控条件下，AI 往往对低技能者的提升幅度更大——对呼叫中心员工、初级写作者、入门级咨询顾问都是如此。这不难理解：顶尖专家从 AI 那里获得的边际增益有限；一个从未能负担专业服务的人，第一次用 AI 读懂一份合同，这本身就是一次质的跃迁。

但这里有一个关键区别需要指出：实验研究测量的是”使用之后的提升”，而现实数据测量的是”谁实际在使用”、”谁被允许使用”、”谁使用之后能把结果变成机会”。两组数据都没有说谎，它们测量的是完全不同的事情。

一项技术可以在实验室里缩小差距，同时在现实世界里扩大差距——如果采用本身是不平等的，如果场景本身是不平等的，如果判断力本身是不平等的。

AI 拥有平权的技术特性，却运行在不平等的社会结构里。这两点同时为真，才是问题的真实形状。

六、技术会普及，红利不会同时到达

每一代人都倾向于相信，自己这个时代的通用技术会打破旧的秩序。

印刷术出现之后，识字者先受益了几个世纪。电脑普及之初，它放大的是那些已经会用办公软件和写代码的人的能力。互联网的早期红利，流向了懂英语、会检索、有时间和动机去套利的人。在每一次技术浪潮中，”这次不同了”的声音都很响亮，而结构性的分流往往需要几十年才慢慢变得可见。

AI 的分流速度可能更快，分叉可能更深。因为它影响的不是某一类任务，而是几乎所有依赖判断和语言的工作。而这恰恰是最难被标准化、最难被重新分配的那类能力。

有人认为差距最终会收窄。经济史学家、牛津互联网研究院教授 Carl Benedikt Frey 持这种看法，他的依据是历史：电脑普及带来的不平等，在几十年后随着使用门槛下降而逐渐消解。这个类比不是没有道理。

问题在于，即便接受这个乐观的历史类比，Frey 自己也承认了关键的限定条件：”这取决于差距需要多长时间才能闭合。如果是十年或二十年，那就更令人担忧。”

十年或二十年，不是一个可以轻松等待的时间尺度——对于那些在这段时间里需要找工作、谈薪资、积累经验的人而言，尤其如此。

结语

这是一个奇特的历史时刻：我们第一次拥有了一种技术，它能让所有人都感觉自己正在变得更聪明。

这种感觉，往往就是终点。

问题是，在一个真正由判断力决定输赢的时代，把感觉当终点，可能是最昂贵的一种错误。

原创 | Odaily星球日报（@OdailyChina）

作者 | 秦晓峰（@QinXiaofeng 888 ）

6 月 5 日周五，美股迎来 2026 年迄今最剧烈的一次单日回调。

纳指重挫 4.18%，收于 25,709.43 点，创下 2025 年 4 月以来最大单日跌幅；标普 500 下跌 2.64%，报 7,383.74 点，终结连续九周上涨纪录；道指下跌 695.15 点（1.35%），收于 50,866.78 点。费半指数暴跌逾 10%，单日市值蒸发约 1.3 万亿美元，英伟达、博通、美光、马威尔等 AI 核心股领跌。

一时间，“美股是否已经到顶”的疑问，萦绕在每一个投资者心头。Odaily星球日报将结合近期数据、历史对比，进行严谨分析：美股当前估值是否过高？回调是健康调整还是趋势逆转？未来驱动因素何在？

一、6 月 5 日暴跌全景：数据驱动的“完美风暴”

本次暴跌，周五晚发布的非农数据是直接导火索。

美国劳工部公布的 5 月非农就业数据显示，新增 17.2 万人，几乎是市场预期 8.8 万人的两倍，也远高于 4 月的 11.5 万人。4 月份的就业数据已经是超预期的。而 3 月份的就业数据上修了 2.9 万，4 月就业数据还上修 6.4 万，过去三个月就业增速成为这两年最强水平。这表明，此前的就业数据对美国就业状况存在系统性低估，足以令市场产生经济过热担忧。

强劲就业数据推高了通胀预期，市场预期美联储最早可能在今年 10 月加息。数据公布后，美国国债遭遇抛售，10 年期美债收益率上涨 5.8 个基点至 4.531%，对政策利率更敏感的 2 年期美债收益率单日上行逾 7 个基点至 4.1%。

债券收益率跳升，科技股作为高估值、高增长资产，对利率最为敏感，遭受重创。

博通前一日财报虽强劲，但 AI 定制芯片业务指引未能超出市场极高预期，引发连锁反应。英伟达跌超 6%，美光跌 13.3%，马威尔跌 16.7%，AMD 跌 10.9%。半导体板块集中获利回吐，叠加对 AI 资本开支可持续性的质疑，形成雪崩效应。Meta 据报将追加数百亿美元 AI 投资，但仍未能挽回板块颓势。

成交量放大，VIX 恐慌指数飙升 37%至 21.15，显示风险厌恶情绪快速蔓延。比特币同步跌破 6 万美元，黄金、原油也出现调整，风险资产全面承压。但并非所有板块皆跌：防御性板块如公用事业、医疗保健、日常消费品逆市飘红，强生、可口可乐等“老牌蓝筹”吸引避险资金。

从周线看，标普 500 结束九连涨，那斯达克周跌幅达 4.7%，为一年多来最差。道指相对抗跌，仅周跌 0.3%，反映板块轮动迹象。

“这是一场‘好消息就是坏消息’的极端演绎，”摩根士丹利首席美国股票策略师 Michael Wilson 在盘后报告中指出，“强劲的就业数据意味着美联储的紧缩枷锁将被扣得更紧，它直接动摇了支撑美股高估值的唯一支柱——即将到来的降息预期。”

二、AI 神话褪色：拥挤交易的多米诺骨牌

如果说非农数据是导火索，那么 AI 板块自身积聚的泡沫与脆弱性，则是爆炸当量巨大的火药。

过去 18 个月，AI 是推动美股迭创新高的唯一叙事主线。英伟达市值一度突破 5 万亿美元，占标普 500 指数权重超过 7%，整个 AI 生态系统相关股票在标普总市值中的占比一度逼近 40%。

然而，进入 2026 年二季度以来，这一信仰开始出现裂痕。

多家云服务提供商在近期的供应链调查中，被曝出正在削减对英伟达下一代 Blackwell Ultra 芯片的部分订单，原因是前期囤积过多，且企业端 AI 应用的变现速度远慢于基础设施投入。英伟达 5 月底公布的财报虽然数据依然华丽，但其营收增速指引已连续第三个季度放缓，且毛利率出现下行苗头。

此前极度拥挤的做多科技巨头交易，在利率冲击下迅速演变为踩踏式平仓。当非农数据引发利率飙升，持有这些高久期、高估值成长股的吸引力骤然下降，其脆弱的边际买家——依赖杠杆的量化基金与散户——率先溃败，引发连锁反应。

“AI 交易已从 FOMO（害怕错过）转向担忧被套。”知名价值投资者、GMO 联合创始人 Jeremy Grantham 长期警告 AI 估值过高。他曾将当前情况比作 2000 年互联网泡沫的前夜，指出许多 AI 公司的收入可能难以支撑当前高估值。

三、估值与历史对比：美股是否已到泡沫顶点？

此次回调之所以引发“市场是否见顶”的广泛讨论，在于其发生在多项高估值与情绪指标汇聚的背景下。

首先，估值处于历史高位。在 6 月 5 日回调之前，标普 500 指数的周期调整市盈率（CAPE，席勒市盈率）约为 39.5 倍，处于 2000 年互联网泡沫和 2021 年疫情宽松期之后的第三高位，显著高于 2007 年金融危机前的水平。前向市盈率也达到 22.5 倍左右，远高于 15.8 倍的长期历史均值。“巴菲特指标”——美股总市值与美国 GDP 的比率，在 5 月底一度触及 237%的高位，远超巴菲特本人定义的“严重高估”区间（>120%）。任何意外利空，都可能加速均值回归。

其次，资金与情绪处于极致水平。美银牛熊指标在 5 月下旬升至 8.5，牢牢锁定在“极度看多”区间，这通常被视为可靠的反向卖出信号。美国个人投资者协会（AAII）的看多比例在 5 月多数时间处于 35%-45%区间，情绪虽偏乐观但未达到极端狂热。散户保证金债务余额在 4-5 月维持在 1.3 万亿美元附近的历史高位，显示杠杆使用仍较积极。

而“聪明钱”已出现退意：伯克希尔·哈撒韦一季度 13F 报告显示其现金及等价物储备达到约 3970 亿美元的历史高位，公司在二季度继续保持净卖出股票；企业内部人士卖出与买入的比率在 5 月份升至 2021 年以来的较高水平。

第三，技术面出现关键破位。标普 500 指数在上周五不仅跌破了短期均线，更击穿了近期维持的上升通道下轨。该指数当前正面临 200 日移动均线（约 7000-7200 点区间）的考验。BTIG 首席技术分析师 Jonathan Krinsky 等技术派人士指出，若标普 500 指数无法快速收复关键支撑位，并进一步失守 200 日均线，将从技术上确认一轮中期修正行情可能开启，调整幅度或达 10%-15%。

四、多空激辩：回调、修正还是熊市开端？

面对市场回调，华尔街的多空双方迅速站队，展开了激烈辩论。

看空派认为，这可能是泡沫调整的开始。部分策略师指出，美国经济存在一定“滞胀”风险苗头——虽然 5 月 ISM 制造业 PMI 回升至 54.0（较前月扩张），但通胀指标仍具粘性。他们警告企业盈利增长可能因融资成本和需求不确定性而面临下修压力，且当前股权风险溢价处于较低水平。

法国兴业银行明星策略师 Albert Edwards 长期持谨慎观点，他警告称，AI 泡沫与过去的技术泡沫类似，可能伴随资本配置错误和部分企业面临挑战，纳斯达克指数存在较大幅度回调风险。

看多方则强调，这是牛市中一次健康的、迟来的调整。高盛首席美国股票策略师 David Kostin 承认估值处于高位，但认为由盈利增长驱动的市场仍有支撑。他预计 2026 年标普 500 成份股盈利将增长约 7%，其中 AI 带来的劳动生产率提升将在下半年开始改善企业利润率。“非农数据强劲恰恰证明经济并未硬着陆，衰退风险极低。当利率恐慌平息后，资金将重新意识到盈利基础的稳固。”高盛维持标普 500 指数年底较高目标位，此前曾上调至 6900-7600 区间。

瑞银全球财富管理也建议客户“逢低买入”，理由是家庭和企业资产负债表依然健康，且企业股票回购计划将继续为市场提供缓冲。

嘉信理财首席投资策略师 Liz Ann Sonders 给出了一个折中而务实的视角：“‘顶’从来不是一个点，而是一个过程。当前，由流动性和情绪驱动的普涨阶段已经结束。我们正进入一个由基本面主导的选股市场，市场整体指数可能在未来数月区间震荡并小幅走低，但不会出现 2008 年式的崩溃，除非我们看到信贷市场出现冻结。”

五、未来关键节点：通胀数据与美联储的“审判”

本周即将到来的两大事件，将成为决定此次调整性质的关键分水岭。

6 月 10 日（周三），美国 5 月消费者价格指数（CPI）将公布。市场普遍预期核心 CPI 同比涨幅在 2.8%-2.9%左右（4 月为 2.8%）。若数据显著超预期上行，将进一步强化“通胀粘性”的市场担忧，并可能将美联储降息预期进一步推后，从而加剧债市与股市的压力。

6 月 16 日至 17 日的美联储联邦公开市场委员会（FOMC）会议，将成为重要观察窗口。在 6 月 5 日强劲非农数据公布后，多位美联储官员重申需保持谨慎。克利夫兰联储主席 Beth Hammack 等官员强调，劳动力市场虽表现出韧性，但利率可能需要在当前较高水平维持更长时间。届时公布的经济预测摘要（点阵图）将备受关注，若中位数预测显示 2026 年降息次数少于此前预期，甚至暗示全年维持利率不变，市场对利率路径的预期将出现明显重构。

此外，地缘政治与贸易政策风险同样可能带来额外不确定性。美国此前已针对先进半导体实施进口关税及出口管制措施，以加强国内供应链安全并限制关键技术外流。这一持续的政策方向在科技股情绪脆弱时，仍可能对全球 AI 产业链造成长期影响，并抬高通胀中枢，进而压缩部分企业估值。

总结

回到最开始的问题：“美股到顶了吗？” 

对于投资者而言，所有足以确认长期大顶的必要条件——极端估值、政策转向、核心叙事松动、散户狂热、技术破位——正在十几年来首次同时出现。历史经验表明，当这些信号高度共振时，即便牛市不立刻终结，其风险收益比也已经极度恶化。当前市场正处于“叙事”向“现实”过渡的脆弱期，AI 革命的长期生产力承诺，必须开始接受每一份宏观数据和盈利报告的严苛检验。

单边押注市场永远上涨的时代或许已经过去，谨慎是对风险最朴素的敬畏。未来两周，投资者需要紧盯 5 月 CPI 报告的每一个小数点，以及美联储点阵图中可能发生的每一个微挪，它们将共同决定这个夏天是牛市中的一段插曲，还是一个新时代的序幕。

TL;DR

• 韩国股市休市期间，Hyperliquid 上的 SK 海力士永续合约仍在连续交易，并提前反映了周一开盘的大部分跌幅。
• 开盘前三分钟，链上价格对应跌幅与真实开盘跌幅仅相差 0.13 个百分点；最后两分钟的放量反弹后来在正股市场得到验证。
• 关联标的：SK hynix、Hyperliquid、TradeXYZ

过去，传统金融市场休市通常意味着价格发现的暂停。股票、商品、ETF 等资产在周五收盘后进入静默状态，投资者只能等到下一个交易日开盘，才能看到事件冲击真正反映到价格上。

但由 Hyperliquid 掀起的链上衍生品市场，正在改变这一结构。

随着 Hyperliquid HIP-3 允许外部构建者部署股票、商品、指数等 RWA 永续合约，以 XYZ 市场为代表的部分传统资产已经可以在链上实现 24/7 连续交易。传统市场休市时，链上市场并不会停止撮合，反而可能成为风险表达和价格发现的前置场所。

刚刚过去的周末，韩国芯片厂商 SK 海力士（SK Hynix）的链上走势，提供了一个清晰的观察样本。Hyperliquid xyz:SKHX 在 KRX 休市期间并非只是零星交易，根据 candleSnapshot 1m K 线数据显示，多空双方在周末完成了较大规模的筹码交换。

到 6 月 8 日周一 KRX 正式开盘前，链上市场已经提前给出了一条完整的周末价格路径。

精准度达 0.13%：SK 海力士的周末价格发现

6 月 5 日，KRX SK 海力士的正股收盘价为 2,070,000 KRW。随后，韩国股市进入周末休市。

根据 Hyperliquid 的 1 分钟 K 线数据显示，在周五收盘后，其基准价维持在 1336.5 USDC。周一早晨 KRX 开盘前夕，链上价格出现明显波动：

• 周一 08:56 KST（韩国标准时间）： xyz:SKHX 跌至最低价 1200.0 USDC，对应跌幅为 -10.21%。

三分钟后，传统世界的 KRX 正式开盘，其真实数据为：

• 周一 KRX 正式开盘： 1,856,000 KRW，对应跌幅 -10.34%。

两者仅相差 0.13 个百分点。

这意味着，在 KRX 正式开盘前 3 分钟，链上市场的资金已经几乎完整发现了海力士周一低开的幅度。它不是模糊地表达「会跌」的方向，而是将跌幅精确定价到了 10% 附近，且与真实开盘结果高度一致。

关键反转：不是预测失败，而是提前交易开盘后走势

随后市场出现了第二阶段变化，主要集中在开盘前的最后 120 秒。

08:58 – 08:59 KST 期间，xyz:SKHX 出现异常放量：

• 08:58： 分钟成交量升至 708.132，处于整个周末分钟成交量的 99.85% 分位；
• 08:59： 成交量保持在 665.584（99.82% 分位），价格从 1201.1 USDC 拉升至 1228.8 USDC，两分钟内反弹 +2.31%。

如果仅看 08:59 的最终价格，链上相对 KRX 随后实际的开盘价高了约 2 个百分点。但这并不意味着链上价格发现失败，更合理的解释是，链上市场已经提前交易了正股开盘后的低位承接。

转看 KRX 开盘后的真实走势：

• KRX 开盘下探低点 1,855,000 KRW；
• 09:03 KST： 正股价格已收至 1,904,000 KRW，反弹约 +2.64%。

BlockBeats 注： 表面上看，链上收盘跌幅（-8.06%）与正股开盘跌幅（-10.34%）存在 2% 的差异；但如果把时间线拆开看，结论完全不同。链上市场在 08:56 完成了对「开盘底点」的发现（误差仅 0.13%），而在 08:58 已经切换到了对「开盘后修复走势」的交易（反弹幅度和节奏高度同步）。

链上市场的价格发现不是静态的单点预测，它展示出的是一种连续的、动态的路径发现能力。

数据复盘：4 倍于正股时段的链上交易量

从具体成交数据来看，海力士链上永续合约在韩国股市正常交易时段与周末休市窗口内的表现存在明显对比。

在周五韩国股市正常交易时段（09:00-15:30 KST），这只海力士链上永续的成交数为 24,808.945 份合约，按分钟成交价格估算，对应约 3,427.8 万 USDC 成交额。

而从周五韩国股市收盘后至周一开盘前（15:30-09:00 KST）的休市窗口内，该合约累计成交量达到 103,315.152 份合约，对应约 1.2947 亿 USDC 成交额。

也就是说，在海力士正股周末无法交易的这段时间里，其链上永续合约的成交规模达到周五单日韩国股市正常交易时段内链上成交量的 4.16 倍，增幅约 316.4%。

更明显的流动性加速发生在周一开盘前夕：

• 开盘前最后 1 小时：周末除最后 1 小时外，这只海力士链上永续平均每分钟成交约 21.987 份合约；而周一开盘前最后 1 小时，平均每分钟成交量升至 303.787 份合约，放大至前者的 13.82 倍，增幅约 1281.7%。
• 开盘前最后 2 分钟：08:58-09:00 KST 两分钟累计成交量达到 1,373.716 份合约，平均每分钟成交约 686.858 份合约，相对周末其余时间的平均分钟成交量，放大至 31.24 倍，增幅约 3024%。

这组数据表明：价格发现并非只在传统市场开盘的一瞬间完成。在开盘前的链上市场中，交易规模已经明显放大，集中定价已经提前发生。

链上 TradFi 为什么开始变强？

首先，市场在休市阶段有连续预期表达的需求。

过去，当 KRX 交易所收盘时，正股价格停止变动，市场参与者只能等待下一交易日来消化信息。然而，美股半导体板块的波动、宏观流动性变化以及 AI 产业链的情绪仍在持续演化。链上永续市场为这一空白提供了连续交易窗口，使交易者能够在传统市场休市期间继续表达对价格的预期。

更值得关注的是，链上定价已经超越了单纯的情绪反应。

若仅是情绪盘，价格通常只能粗略反映风险方向。然而，xyz:SKHX 在 KRX 开盘前三分钟的最低价，与周一实际开盘价仅存在 0.13 个百分点的差异。这一精度表明，参与链上交易的资金可能包括高净值用户或量化策略，其定价模型精密程度足以让链上价格具备实际参考价值。

此外，开盘前的交易放量揭示了市场参与者对复杂信息的提前处理。

最后一小时、尤其最后两分钟的成交量显著放大，显示部分交易员或量化策略正在提前消化开盘后的价格反应。他们并非被动等待 KRX 开盘，而是在链上对可能的开盘波动进行提前对冲与套利。

综上，链上 TradFi 的力量逐步显现。它不仅提供了传统市场关闭时的连续交易渠道，更开始承担部分价格发现的功能，其精度和信息处理能力正在逐步接近传统市场参考标准。

局限性与未来空间

不可否认的是，目前的链上 TradFi 依然存在明显的局限性。

首先是流动性分布极不均衡。最后两分钟的天量说明资金只在关键时刻集中爆发，平时的盘口可能依然较薄，容易被少数资金扭曲价格。其次是标的覆盖有限，目前具备这种精度的仅限于海力士、三星、美股科技巨头等热门权重股，长尾资产的链上永续往往缺乏流动性。此外，由于缺乏逐笔成交（Tick Data）和更细腻的 Taker/Maker 深度数据，目前还无法完全还原当时主动买卖盘的博弈全貌。

但其展现出的未来空间也很明确。

随着更多专业流动性提供者（LP）和跨市场套利者进入 HIP-3 市场，链上的分钟级成交量可能会更加平稳。随着更多股票、ETF、商品和指数接入，链上市场可能逐步形成一个跨资产、跨时区、不中断的价格发现网络。

周末的市场不再沉寂。当传统金融世界在周五收盘时，市场已经在链上提前完成了第一轮定价，并开始交易开盘后的下一段走势。链上永续，正在成为全球资产定价体系中一个难以忽视的「前置预言机」。

原文作者：Smac，Compound VC 合伙人

原文编译：Saoirse，Foresight News

编者按：当下市场热点轮番涌现，AI 热潮席卷全场，也有人质疑它是否会重蹈元宇宙风口的覆辙。身处喧嚣行情里，人们总被眼前热点裹挟，看不清长期趋势。想要理性判断，就要学会拉高视角。本文 Compound 合伙人 Smac 以气象类比，拆解轮番泡沫背后的市场逻辑。

气象学是个很有意思的领域。过去五十年里，各类气象预测工具不断迭代，天气预报的准确度也随之提升。如今的五天天气预报，精准度已经和三十年前的单日预报持平。

大多数人眼中的天气，是一整个连贯移动的系统：云层袭来、降雨、雨停、放晴。试想一股冬季锋面来袭，你脑海中浮现的画面，大概率是一大片灰色云层笼罩数百英里区域，降下茫茫大雪。气象学家将这类天气称为层状云系，简单来说，就像分层的蛋糕，云层覆盖范围内的区域都会经历相同的天气变化。

但天气并非只有这一种形态。如果你见过平原地区夏季的雷暴，就会发现它的运行方式截然不同。首先会形成单个对流云团：近地面温暖潮湿的空气向上攀升，遇上高空冷空气，水汽凝结，形成高耸的局部积雨云。短短一小时内，冰雹、闪电、暴雨接踵而至，能见度不足百米。

云团发展至顶峰后，能量彻底释放，随后逐渐消散。风暴下沉的冷空气以最高每小时 40 英里的速度向四周扩散，当这股冷空气撞上周边尚未形成风暴的暖湿空气时，就会像一道楔子，再次将暖空气向上推升。

只要大气存在足够的不稳定性，这道「冷空气楔子」就会在距离原有风暴十余英里的位置，催生新的对流云团。

新的云团本无法自行形成，大气中虽早已积蓄能量，却缺少触发条件，而消亡的风暴恰好提供了这一契机。随后，新云团会重复上一轮风暴的演变过程。

当多个对流云团接连形成，就构成了中尺度对流系统。身处地面的人，只会逐一遭遇每场风暴，每一场风暴都仿佛是整个天气系统的全部。一侧风平浪静，人们对即将到来的风雨毫无察觉；另一侧已是雨过天晴。但从卫星视角俯瞰，就能看到一连串独立的云团连成一线，各自处在不同的发展阶段，一路向前移动，直至耗尽沿途的暖湿空气。

新墨西哥州阿米斯塔德附近日落时分的超级单体风暴云

这种接连不断的风暴体系，和单一锋面天气的形成条件截然不同，它依赖于特定的大气环境：

• 近地面层空气温暖湿润，相当于风暴的「燃料」；
• 高空空气干冷，促使暖空气不断上升，形成大气不稳定性；
• 不同海拔的风向各异，让风暴产生旋转并横向移动，也就是风切变。

当以上三个条件同时满足，接连不断的风暴就会轮番上演。

说了这么多气象知识，回归正题：上述气象现象，和如今的金融市场现状几乎一模一样。

过去的市场，就如同层状天气体系：一轮牛市、一轮熊市交替上演，板块主线缓慢轮动，每一轮行情都会持续数年。1982 年至 2000 年是长期牛市，之后迎来互联网泡沫，2003 至 2007 年则是地产与信贷周期。这些行情周期漫长、脉络清晰。即便投资者在择时上出现数年偏差，只要看懂大趋势，最终依旧能够获利。

但如今的市场早已不复往日模样。我们正处在对流风暴链式行情中：一个个热点板块如同接连来袭的风暴，身处其中的人，都会觉得这轮行情势不可挡、贯穿全局。

资金从热度消退的题材中流出，转而催生相邻领域的新一轮行情。市场主线切换的节奏大幅加快，AI 基础设施、GLP-1s（是一类降糖药，因出色的减重效果走红，如今成为资本市场热门投资赛道）、稳定币、量子技术、核能、分布式自主技术、机器人、航天领域…… 每个赛道都会掀起一轮完整的行情热潮，拥有一批忠实的参与者，走完一套完整的叙事周期，最终也必然迎来行情回落。而上一轮行情消退后扩散的「冷空气」，又会在新的领域点燃下一轮热点。

不愿承认当下市场已经彻底改变，其实是自欺欺人。人们总爱调侃「这次不一样」的说法，但如果刻意无视金融市场环境发生的永久性转变，要么是思维上的懒惰，要么是固执地活在对旧市场的幻想里。

今非昔比的市场格局

二战后的很长一段时间里，金融市场的运行节奏都如同缓慢移动的天气系统。一轮牛市可以持续十年、十五年甚至二十年，板块轮动也始终围绕长期大趋势展开。

行业主题与领涨板块大致时间线

彼时的板块切换，都处在统一的宏观大环境之下，只有在一些标志性的时代转折点，市场大格局才会彻底颠覆，例如布雷顿森林体系瓦解、沃尔克推行反通胀政策、互联网泡沫顶峰、全球金融危机。

这种市场形态的形成，源于诸多结构性因素：过去交易成本高昂，散户参与度极低，也被迫养成长期持有的习惯；养老金是居民退休资产的主要载体；标普 500 指数成分股以制造业、能源、银行、零售企业为主，头部企业的盈利增速和经济体增速基本同步，走势平稳、可预测性强。同时，信息传播速度缓慢，一份企业年度报告发布后，大多数投资者往往要数周之后才能获知内容。

过去市场的波动率也相对均衡。牛市过后会迎来深度回调，市场杠杆逐步出清，调整周期漫长；熊市中的反弹同样循序渐进。市场会在不同情绪区间停留较长时间，整体格局的转变往往以季度、年度为单位。

结合气象类比来看，过去的市场：燃料适中、大气稳定性强、风切变微弱，行情绵长平稳，投资者可以从容规划。而如今，所有环境条件都已发生改变，部分条件甚至彻底反转，市场结构也随之迎来根本性变革。

变革从何而来？

诸多变化相互交织、彼此放大，而其中每一项变革，本身就足以重塑整个市场。总结来看，核心共有八大转变：

1. 投机群体全民化
2. 永续买盘形成
3. 被动投资造就缺乏弹性的交易对手
4. 多策略基金、高频交易崛起，市场中间力量消失
5. 波动率被人为压制
6. 指数成分结构彻底改变
7. 信息延迟彻底消失
8. 财政与货币环境转变

投机群体全民化

当下市场的参与主体，发生了肉眼可见的改变。上世纪 90 年代，散户交易量仅占美国股市总成交量的 10%。受高昂佣金影响，当时的散户大多长期持有个股，主动投机行为少之又少。

Robinhood 率先推出零佣金交易，并开创订单流付费模式；2019 年秋季，Schwab（嘉信理财）跟进取消交易佣金，随后 Fidelity（富达）、TD Ameritrade、E*Trade 等券商纷纷效仿，彻底改写了行业规则。

新冠疫情进一步加速了这一趋势：财政补贴发放、民众居家闲置、移动端交易 APP 刻意将交易游戏化，2020 至 2021 年，散户交易量占比飙升至 25%。当时很多人认为这只是短期现象，但散户高参与度的状态一直延续至今。2025 年 4 月 29 日，受关税政策引发市场剧烈波动，摩根大通数据显示，散户委托单占比创下 48% 的历史新高。在普通交易日，散户成交量也达到疫情前的两倍以上；市场大幅震荡时，这一比例最高可达 35%。

更深层的变化，在于散户的交易品种。个股期权成为散户的主流选择，日内到期期权更是疯狂扩张。新晋参与者以年轻人为主，持仓高度集中，交易紧跟市场题材。更关键的是，这类投资者往往借助特殊方式加杠杆（这类杠杆不会体现在常规保证金数据中），交易决策更多跟随价格走势，而非企业基本面，也极易跟风他人操作。

对应气象理论来说：如今市场近地面的「暖湿空气」比以往更加充沛，积蓄的潜在能量达到历史高位。

永续买盘形成

我此前也曾撰文分析过这一点。简而言之，美国退休保障体系，从固定收益型养老金转向了缴费确定型计划。如今，个人需要自行规划养老理财。反映在市场层面，就是每个发薪周期，都会有一笔规模庞大、不受价格影响的被动资金持续买入股票，形成自动化的永续买盘。

传统养老金的运作逻辑截然不同：固定收益型养老金需要对标负债管理久期风险。管理人会主动判断市场估值，如果认为股票价格过高，就会调整资产配比、增持债券。即便调仓节奏缓慢，也远比如今纯被动的永续买盘更具主动性。

这一点至关重要：市场边际交易资金，对价格的影响力远胜于以往。

被动投资造就缺乏弹性的交易对手

被动指数投资的本质，就是无视价格高低，严格按照成分股权重进行买卖。个股市值越高，被动资金的买入量就越大，反之则越少。这套机制天然将动量效应嵌入市场底层逻辑：走势越强的标的，获得的被动资金越多，美股七大科技巨头的强势表现，很大程度上便源于此。

多年来，已有大量文章分析指数权重向头部企业集中的现象。当然，头部企业本身盈利能力与增长实力也十分突出，这种集中并非全无道理。但核心问题在于：被动资金不存在天然的「止盈开关」。

多策略基金、高频交易崛起，市场中间力量消失

在被动永续买盘成型的同时，主动交易领域也迎来巨变，标志性变化就是多策略组合交易机构的崛起。Citadel、Millennium、Point72、Balyasny 等机构，汇聚了数百名独立基金经理，每个人负责专项交易策略，同时受到严格的风控约束。这类机构的资产管理规模爆发式增长，资金不断向头部集中，和股指成分股的集中趋势如出一辙。

与此同时，高频交易如今占据美国股市 50%~60% 的成交量，在期货市场更是达到 75%。这套组合催生了一个极度脆弱的市场环境：交易机构之间相互对手盘，市场价格发现功能被弱化。盘面上的大量成交量，只是市场内部的资金流转。

常态下，市场买卖价差极小，这固然是好事。但一旦题材逻辑破裂、市场持仓极端失衡，或是多家机构的风控红线同时被触发，市场微观结构就会瞬间失灵。所有基金经理的风险敞口高度趋同，止损规则也基本一致，一家机构被迫减仓，其余机构便会集体跟风。2018 年 2 月、2019 年 8 月、2020 年 3 月、2024 年 8 月的市场大跌，都是典型案例。而催生这类行情的市场结构，如今已经根深蒂固，未来还会反复上演。

传统的基本面多空对冲基金逐渐被挤出市场：这类基金依靠深度研究选股，持仓 20 至 40 只个股，投资周期长达数个季度。如今，这类机构要么被大型资管平台吸纳，要么转向一级市场、家族办公室或单一策略基金。在我看来，读懂题材切换逻辑、在短期资金进出之间保持耐心，依然能挖掘出可观的超额收益。

波动率被人为压制

结合以上四点，当下的波动率走势也就不难理解。数据显示，1990 年以来，美股恐慌指数（VIX）有三分之二的交易日收盘数值低于 20；波动率的日间相关性高达 85%，意味着当日波动水平基本会延续前一日状态。

但市场波动的切换模式变得极端且失衡：大量研究表明，长期被压制的波动率一旦突破临界点，就会在短短数日内剧烈爆发；而波动回落的过程却十分缓慢，往往会持续数周。

背后存在多重结构性原因：如今市场诞生了庞大的「做空波动率」产业。日内到期期权的普及，让做市商的对冲行为进一步压制日内波动。市场长期处于低波动的平静状态，风险不断累积；当尾部风险爆发，所有参与者会集体出逃。

简言之，如今市场的波动分布愈发畸形：长时间的低波动蓄力，最终换来更加猛烈的风险释放。

指数成分结构彻底改变

第六项变革，是股指本身的成分构成。1980 年，标普 500 指数以制造业企业为主，工业、原材料、能源、金融、必需消费品占据主导。这类企业的盈利增速基本和 GDP 同步，增长曲线平稳，估值倍数也会围绕中枢合理回归。即便是预估宝洁这类企业未来五年的盈利，也不会出现巨大偏差。

如今局面早已不同。信息技术、通信服务，再加上可选消费中科技属性较强的亚马逊、特斯拉等企业，合计占标普 500 指数权重的 40% 以上。这类企业的盈利模式不再线性发展：软件产品的边际分发成本几乎为零；而人工智能赛道更是充满不确定性 —— 人工智能实验室，究竟会成为未来半个世纪最核心的基础设施，还是无底洞式的烧钱项目，市场看法两极分化。

对这类企业而言，预估短期盈利尚且困难，远期价值更是充满变数，估值也因此大幅震荡。企业估值不再单纯依靠财务报表，市场叙事成为核心影响因素。对于能够预判前沿技术走向、看清企业竞争壁垒、布局未来新兴市场的投资者而言，这里蕴藏着大量超额收益机会。

传统制造企业的产能扩张循序渐进，现金流折现模型的测算结果相对稳定，估值倍数也更容易回归合理区间。而如今，企业估值高低，很大程度上取决于市场对其发展故事的认可度。我并非认为传统估值体系已经失效，这只是当下新型企业的客观现状。

如今的主流指数，充斥着这类长久期、依靠叙事驱动的企业。大气温度梯度越陡，积蓄的能量就越多；同理，这类企业越多，市场蕴藏的潜在动能就越强，一旦出现触发因素，行情波动就会愈发剧烈。

信息延迟彻底消失

所有人都能直观感受到这一点，但其影响力常常被低估。在金融发展的大部分历史中，市场相关信息的传播都会受到发布渠道的限制。而如今，信息几乎实现零延迟传播。

尤其是持仓信息，传播速度远超以往。投资者可以实时看到业内知名人士对消息的反应，越来越多人也会主动公开自己的持仓。海量实时信息不断催生攀比心态，盈利截图随处可见，「千元本金翻数百万」的案例频频走红，踏空焦虑情绪持续发酵。

财政与货币环境转变

这一点无需过多赘述，核心总结如下：

• 美国货币政策长期偏向宽松，实际利率低位运行；
• 量化宽松持续扩张美联储资产负债表；
• 低折现率推高所有长久期资产价格；
• 财政政策加码，各类补贴、产业法案相继落地；
• 全民就业背景下，财政赤字达到战时级别；
• 经济呈现 K 型分化，金融市场与实体经济走势脱节。

风暴如何形成？

结合以上所有变化，轮番出现的市场泡沫成为必然结果。

行情的演变分为多个阶段，逻辑清晰易懂：

• 行情蛰伏期：各个赛道轮流被市场冷落，关注度低迷。但即便不被看好，行业内依旧有人坚持深耕。
• 行情启动：技术突破、政策调整、业绩超预期等实质性变化出现，最先被行业资深研究者捕捉。
• 叙事成型：热点题材形成统一的市场概念，传播门槛大幅降低。即便有人反感这种简化解读，但不可否认，通俗的故事能让普通投资者快速理解并参与其中。
• 认知分化：市场出现明显分歧。除了坚定看好的参与者，场外潜在买家不断减少，多空估值差距持续拉大。
• 行情破裂：事后回看，行情拐点总是清晰可见。如今市场参与者急于预判顶部，这也是网络舆论、流量攀比催生的常态。题材逻辑出现裂痕后，资金集体减仓，流出的资金开始寻找新的投资方向。
• 新一轮热点诞生：出逃资金流向新的赛道，如同风暴的冷空气楔子，再次点燃下一轮行情。

未来展望

这套新市场格局带来的影响十分深远。我们可以预判行情的整体形态，却无法精准定位每一轮热点爆发的具体位置。

新冠疫情过后，很多人认为市场异动只是短期异常，或是低利率环境下的特殊产物。不可否认其中部分观点属实，但如今可以确定：市场大格局的转变是永久性的。前文提到的八大变革，趋势都不会逆转：

• 交易佣金不会再度上涨；
• 被动投资规模不会收缩；
• 传统固定收益型养老金彻底退出主流；
• 社交媒体与信息传播只会越来越快；
• 大型多策略交易机构虽存在变数，但结合其规模与盈利情况，短期内不会消亡；
• 信息传播延迟不会重新变长。

当下的市场环境，已经成为新的「常态气候」。期待回到上世纪八九十年代那种层状慢行情，只是不愿面对现实。

还有一种观点认为，轮番出现的热点行情，持续时间会不断缩短。这种预判很难定论，因为市场会陷入「互相预判对方行为」的博弈循环。但有一点可以确定：每一轮行情都会让参与者熟悉规律，进而加快下一轮行情的节奏。加密货币市场的交易者，也逐渐适应了传统金融市场的玩法。不过，叙事驱动型行情存在天然周期下限，不会无限加速。

这套轮动泡沫的市场，主要利好两类投资者：第一类是行业深度研究者。他们能够理清题材背后的技术壁垒、监管规则、供应链关系、盈利逻辑，判断市场预期能否落地。人工智能工具会让很多人误以为自己属于这类专业群体，这其实暗藏巨大风险。第二类是趋势观察者。绝大多数投资者都属于这一类，核心工作是判断主流专业参与者的行为动向。

同时，未来值得炒作的题材依旧十分丰富：AI 基础设施与应用、机器人、实体人工智能、精准医疗、加密货币、材料科学、核聚变与先进核裂变、电网储能、航天、脑机接口、量子技术。即便是同一个大赛道，上下游细分领域、技术栈不同环节，也会轮番出现行情起伏。

散户在当下市场拥有天然优势：时间自由、操作灵活，无需像机构那样召开投资决策会议，也不用面对季度赎回的短期压力。多年来「逢跌买入」的有效策略，也为散户创造了收益基础。因此，只要做好风控，散户在新市场中大有可为。

跳出风暴，俯瞰全局

前文分析了市场结构形成的原因，或许会让人觉得我对当下的市场形态带有主观评判。诚然，我有自己的看法。在一级市场投资中，我们依旧可以选择不助长负面社会效应的项目。但在二级市场投资中，最常见的错误，就是按照自己理想中的模样去预判市场。

这是刻在人类天性中的情绪弱点，历史上牛顿也因此在投资中遭遇巨亏。

情绪是投资收益的巨大阻碍。常年能看到各类资管从业者在媒体上唱空市场、预判衰退，他们的言论反复出现，却很少应验。

市场再也回不到过去的样子。这套链式风暴行情，是否比传统市场更加畸形？我无法下定论。但客观来看，促成当下格局的诸多变革，整体具备积极意义：投资门槛降低、自动化养老理财普及、被动投资工具丰富、信息传播更加实时，普通大众拥有了更多参与金融市场的机会。

站在地面上，每一场风暴都会让人觉得笼罩一切，人们的视线被眼前的行情局限。这也是身处每一轮板块热点中，所有参与者的真实感受：行情如同黑洞，吸纳市场所有流动性。只有主动拉高视角，才能看清完整的链条：一个热点落幕，下一个热点接棒，循环往复。每一轮行情中的参与者，都深陷当下的狂热或焦虑之中。

金融市场之所以令人着迷，在于它始终处在变化之中，而价格发现依旧由人类主导。人类天生情绪化，也会不断重复过往的错误。这种矛盾，造就了我们如今看到的一切：当下看似混乱躁动，拉高视角后，不过是一轮接一轮滚动的泡沫。

本文的核心初衷，是希望大家跳出眼前的风暴，站在更高维度观察市场，看清行情主线的走向，尽量不被单一热点带来的情绪裹挟。

这件事道理简单，却考验极强的定力，知易行难。

原创｜Odaily星球日报（@OdailyChina）

作者｜Wenser（@wenser 2010 ）

大盘极速下跌中，币安人生却持续创下历史新高。但这次的价格暴涨，并没有在加密市场上引发太多讨论。一方面，说明大多数人已经不再持有或关注这个市值一度突破 8.8 亿美元的 Meme 币；另一方面，稍显残酷且无奈的真相或许是，流动性紧缩的加密市场，逐渐变成了一个庄家独舞的舞台。这既是 Meme 币赛道的悲哀，也是整个加密市场的悲哀。

币安人生的三次暴涨，折射 Meme 币热度不在

回看过往，币安人生已经经历了至少 3 波暴涨热潮。

币安人生市值的 3 次冲高：5 亿、7 亿、近 9 亿美元

去年 10 月，随着币安联创何一在 X 上回复的一句“祝你享币安人生”热梗，同名 Meme 币从中文 Meme 币热潮中迅速脱颖而出，市值一度暴涨至 5 亿美元，不少人借此获得了超 1000 倍的财富回报，超 10 万个钱包地址参与交易，70% 的交易者呈盈利状态，由此直接带动了 BSC 生态 Meme 热潮。

今年 4 月，经历了大概 2 个月的囤币建仓，币安人生背后的庄家再次开始了自己的表演。配合 4 月 8 日 CZ 新书发布的消息，从 4 月 8 日开始，币安人生市值从不足 1 亿美元一路上扬，到 4 月 18 日时，其市值一度突破 5.3 亿美元。短短半个月不到，其价格实现了 6 倍左右的大幅反弹。背后，疑似币安人生控盘地址持仓一度增至 1.47 亿枚，占代币总量的 14.67%。

最近的一次，则是从 6 月 1 日开始的这波暴涨。当天，某地址先是以 0.61 美元均价，投入 500 万美元买入 810 万枚币安人生，持币量增加至 0.81%，跃居前 20 持仓大户；数小时后，币安人生市值一度突破 7 亿美元。随后，更多地址加入了建仓阵营，并于 6 月 7 日成功助推其市值暴涨至超 8.8 亿美元，创下历史新高。区别于过往的是，这次不再是 Meme 币板块的整体反弹，而是一场“一枝独秀式的庄家表演”。

币安人生背后的“庄家表演秀”：2 个月的“20 倍拉盘术”

据链上分析师余烬监测，币安人生“2 个月上涨 20 倍”暴力拉升的背后庄家，极有可能是去年“10·11 内幕巨鲸” Garrett Jin。其去年曾将几万枚 BTC 兑换为超 90 万枚 ETH；今年 2 月，其在 Hyperliquid 上多单爆仓损失 一度达到 2.3 亿美元。具体而言，证据如下：

• 从 2 月至今，某地址集群通过币安以及链上买入囤积了 2.88 亿枚的币安人生 (约合 2.37 亿美元)，占币安人生总量的 28.8%；加上 CEX 里的代币，该地址集群应该控盘了大比例的币安人生，由此，其价格实现了 0.04 美元到 0.85 美元的“20 倍暴涨”。
• 最有力的证据是，充币地址。从币安大量转出币安人生代币的多个地址，跟 Garrett Jin 在半年前共同使用过同一个币安充值地址；而这几天在链上大量买进币安人生的钱包地址，跟 Garrett Jin 在最近 5 天里共同使用过同一个 Bybit 充值地址。

截至目前，该地址集群最近一周买入 6109 万枚币安人生，价值 4277 万美元，均价约为 0.7 美元。

相关钱包地址如下：

• 0x82C0DA65f3bE5fd4EE102337A5c560E2ae52ebD1
• 0xad946798685b3443eb3795df466b028abf907aaf
• 0x115552c3BE04dE5b031A1ffd3cC881A9107a069a
• 0xE60c0b900CdfE57FB1E1eA690708e120d91fDb22
• 0xB7C987EAd50DE301b4B3CB9db7c24091F2E1D2bb
• 0x3E3A47c5Fd611D515A27E123fD3a447F47aC2780

有关于 Garrett Jin 的近期趣事，还有 2 件也值得一提：

• 一是其近期与“白毛股神”Serenity 就“绿地谐波”A 股机器人标的激辩，认为目前是高点，不是好的入场时机。但现实却是在 Serenity 喊单后，该股票当天暴涨 20%触发涨停，今天开盘后再度暴涨超 20%，触发涨停。
• 二是上周 ZEC 因潜在增发漏洞而价格腰斩，Garrett Jin 随后开设 3 倍杠杆 ZEC 空单。而随着 ZEC 价格反弹至 400 美元以上，其无奈平空止损；加之其持有的 5 倍杠杆 BTC 多单，目前整体仓位浮亏 1792.5 万美元。

只能说在波诡云谲的市场，巨鲸有时候也只是大号韭菜罢了。而在当下的加密市场，或许相较于庄家肆意拉砸、随意控盘的 Meme 币赛道，美股、预测市场是更适合多数人的选择。

最后，从交易数据上来看，币安人生的买入量堪称惨淡。据加密 KOL Danny 发文表示，币安人生的价格和交易量差距尤为明显。不难看出，“庄家抛下的诱饵已经没有多少人咬钩了”。

无论承认与否，就目前的市场热点、社区活跃度以及流动性表现来看，属于 Solana 生态、Base 生态、BSC 生态的 Meme 币热潮已经成为了行业往事。