同意。现在资金明显还是更愿意抱团 CSP，也就是微软、Amazon、Google 这些云厂商。 这轮财报其实同时利好 CSP 和半导体，因为云收入重新加速，说明 AI Capex 确实开始转化成收入，ROI 的逻辑比之前清楚了。但从资金流来看，CSP 的确定性还是更高, 因为收入增速已经看到了 再加上 10 年、30 年美债收益率还在高位，资金自然更偏向估值低一点、现金流更稳定的 CSP。 半导体和存储则刚经历了一轮大的去杠杆，波动率还很高。很多 long-only fund 不是不看好，而是现在不敢直接上大仓位。至少要等 SOX 的波动率降下来，资金才更容易重新进场。 所以现在买 $SMH 的远期 call，但暂时不重仓单一个股，我觉得这个思路挺合理。

说实话我也没有说 “去杠杠最惨烈的时间是7月底” 判断趋势很难，再加上time the market那就更难了. 我月初说 “半导体存储去杠杆，可能会超乎大家想” 主要有几个原因 1.存储仓位太拥挤，共识太强，一旦有风吹草动，市场很可能发生负循环。 2. 市场开始忽略利好，反而对利空小作文反应挺大(Meta开始出售算力) 3.开源模型coding能力赶上来了，GLM 5.2我感觉用起来和Opus 4.8差不多了，另外coinbase这类美国科技公司开始顶级模型，开源模型混用，效果一样，花费减半 4. 技术面已经几次背离了，都拉回来了，如果这次是真跌，大部分人是不愿意出来的。我自己也因为类似的技术形态，一天交过很大一笔学费(普通人可以躺平过一辈子那种) 结合以上几点做多赔率已经很不划算。至于泡沫破的时间，我也没想到一个月就杀那么猛，那么快。

天才少年Leopold 一个月爆仓历程 7月1日 Leopold 的 Situational Awareness 基金据称规模达到450亿美元，年内收益约450%，最高使用约4倍杠杆。 7月10日至20日 AI相关股票开始集体暴跌，很多标的在两周内下跌30%以上。Leopold 的多头仓位包括 SK海力士、 $SNDK 、 $BE 、Nebius 等，这些股票的跌幅远高于大盘。 更麻烦的是，他同时做空 Adobe 等软件股。AI硬件股暴跌时，部分软件股却开始反弹，基金很可能出现了典型的多空双输 7月24日 Leopold 向投资人发送信件，承认基金遭受巨大损失，但仍将这轮暴跌称为2025年初以来最好的AI买入机会。 7月28日至29日 基金开始向投资人和贷款机构紧急融资，随后遭遇银行追缴保证金。 7月30日 基金被迫卖掉全部公开市场股票仓位，Citadel接走了其中大部分。

去看了一下 Claude 的 Similarweb 数据，确实有点不对劲。 4 月访问量环比 +34.2%，5 月降到 +15.7%，6 月已经变成 -0.6%，基本不增长了。 单看网页流量，不能直接证明 Anthropic 的 ARR 出问题，毕竟 Claude Code、API 和企业客户不一定通过 使用。但这个趋势至少说明，Claude 面向普通用户的增长明显降温，表现很可能低于市场原本的高预期。 更麻烦的是，最近大模型价格战还在继续。GLM-5.2、Grok 4.5 等模型不断追近，价格却越来越低，企业也开始采用多模型路由，不再只绑定一家供应商。 用户增长放缓，模型价格下降，竞争对手越来越多。 Anthropic 接下来要证明的，不只是收入还在增长，而是它的 ARR 增速，能不能撑得住现在接近万亿美元的估值。

最近在韩国🇰🇷考察，在韩国现代历史博物馆，看到了一张真正“归零”的股票：大宇集团股票。 大宇倒闭前一度是韩国第二大财阀，仅次于现代集团。汽车、造船、建筑、贸易什么都做，巅峰时期在全球拥有约32万名员工，规模大到所有人都觉得政府一定会救。 但这个庞大的商业帝国，大量依靠借债扩张、短债长投和集团内部互相担保。1997年亚洲金融危机后，韩元暴跌，融资市场冻结，其他财阀开始收缩，大宇仍在继续并购和扩张，靠借新还旧维持运转。 同时，大宇还通过巨额财务造假掩盖真实债务。到1999年，资金链彻底断裂，超过700亿美元的债务压垮集团，旗下公司被债权人和政府拆分重组，汽车业务后来卖给了通用汽车。 公司被拆卖后，股东排在银行、债券持有人和其他债权人后面，剩余资产不足以覆盖债务，股票自然成了废纸。

华尔街喜欢看单一季度的 FCF 和 ROIC，但科技巨头的 CEO 们考虑的是 10 年后的生存权。如果不投 AI CAPEX，被下一代范式颠覆（变成柯达/诺基亚/IBM），公司价值将直接归零。在“可能浪费几百亿”和“可能公司倒闭”之间，任何理性的 CEO 都会选择前者。 美股历史上出现过多次这种“不投就会落伍、投了 ROI 暂时算不清、CAPEX 居高不下”的重资本挤压周期。每次资本市场一开始都会剧烈阵痛、惩罚股价，直到收益逐渐明朗或竞争格局尘埃落定。

一个长期每月在 Google Ads 上花 50 万美元以上的广告主，出来现身说法。 搜索广告收入还在增长，但背后可能不是搜索需求有多强，而是 Google 在扩大关键词匹配、提高点击成本、强行消耗预算，用更差的流量从广告主身上多收钱。 这类增长短期能撑财报，长期却是在透支广告主信任。再叠加 AI 带来的搜索分流和巨额资本开支，我未来对 $GOOG 会保持谨慎，暂时不太想碰。

我手机里有一帮永远满仓的朋友。 20 年抢着买 700 块的腾讯，觉得中国互联网才刚刚开始；21 年抄 300 块的阿里，嘴里念着“别人恐惧我贪婪”，把中概互联网一路补到怀疑人生。 22 年从新能源切到光伏、锂矿，在宁德时代、隆基和天齐锂业的每一个阶段性底部，都成功发现了新的“黄金坑”。 23 年先在中特估最热的时候冲进中国中铁、中国交建，随后又追着 ChatGPT 概念买科大讯飞、昆仑万维和一众 AI 应用小票。英伟达负责创新高，他们负责买那些名字最像英伟达、业绩最不像英伟达的公司。 24 年终于意识到真正赚钱的是卖铲子，于是在 SMCI 冲上天、AI 服务器和液冷概念最拥挤的时候完成认知升级，又转身追核电、数据中心和各种蹭算力的小盘股。每一只都号称下一个英伟达，最后大部分先表演一遍腰斩。 25 年终于接受“法币迟早归零”，在 12 万美元梭哈 BTC，朋友圈配文：这次不看价格，只看十年后的终局。 26 年六月又集体转向存储、机器人和具身智能，开口 HBM，闭口硅基劳动力，研究每台机器人一年能消耗多少 Token。 像在二级市场情绪组上班。 一群 24K 纯金的 top signal 指南针，负责在每轮主升浪末端完成认知升级，在泡沫最饱满的位置建立长期信仰；等账户腰斩，再若无其事地删掉旧观点，跟着 money flow 切去下一个时代主线。

Fable 5 强在哪? 主要是长任务、代码、视觉、金融文档推理、agent 连续执行能力明显更强。 之前的 Claude 更像很聪明的单轮专家；Fable 更像可以连续干活的高级 analyst / engineer。 几个重点： 1. 复杂的长任务 agent 能力强很多 Anthropic 官方说 Fable 5 是面向“最困难推理”和“long-horizon agentic work”的最强广泛发布模型。这个定位很关键，它默认 1M token context，单次最多 128k output，适合塞进大量代码、文档、历史记录、研究材料。 2. 代码能力，尤其是大代码库迁移 官方举了 Stripe 的例子：在 5000 万行 Ruby codebase 里，Fable 5 做了一次全代码库 migration，用一天完成了原本一个团队两个月以上的手工活。这个很夸张，说明它强的是大型工程上下文理解 + 批量修改 + 保持一致性。 3. 比 Opus 4.8 更会用 memory / harness 这个对你之前说的 harness 逻辑很重要。官方测试里，让模型玩 Slay the Spire，用 persistent file-based memory 后，Fable 的提升幅度是 Opus 4.8 的 3 倍；到达最终 act 的频率也高 3 倍。 这说明 Fable 的强项不是“裸模型无敌”，而是模型 + memory + tools + context management之后，性能拉开差距。 4. 金融/研究能力强 官方说 Fable 5 在 Hebbia 的高级金融推理 benchmark 上拿到最高分，尤其是 document-based reasoning、chart/table interpretation、problem solving 提升明显。IMC 也说它在 trading-analysis evaluation 里表现很好 #fable#

6752 松下控股，感觉有机会成为日股里下一个 Kioxia / 铠侠。松下以前太容易被市场归类成“老牌家电 + EV 电池”，所以估值一直没什么想象力。 但 AI data center 这条线起来之后，松下的标签开始变了。真正有意思的是 rack / server 级 BBU 电池。 AI 服务器功率越来越高，GPU 负载波动越来越剧烈，数据中心现在缺的不只是算力和电力，还有稳定供电、瞬时缓冲和机架级备电。 BBU 就像 AI server rack 旁边的电池安全垫。 松下在这个细分市场卡位很深，自己披露在 data center distributed power supply systems 里市占率约 80%。这条线有点像之前的铠侠。 一开始市场只把铠侠当普通 NAND 股，后来 AI storage / inference storage 叙事起来，估值逻辑突然变了。 6752 现在也有这种感觉： 老公司、低预期、低估值，业务里面藏着一个 AI data center power infrastructure 资产。 如果 AI 硬件行情继续从 GPU、内存、光模块，扩散到数据中心电力基础设施，松下可能会被市场重新定价。