🟢 2026.05.13｜「麦点」美股日报 🔎 1/ 昨日表现 · 表现：美股没大跌，但结构变了。 Dow 小涨，S&P 500 -0.16%，Nasdaq -0.71%，Russell 2000 -1%。 · 逻辑：不是普通科技股回调， 而是「油价冲高 → CPI 反弹 → 利率上行 → 高估值 AI 交易降温」这条链条又回来了。 · 异常：VIX 没失控，反而小幅回落。 说明昨夜不是恐慌砸盘， 更像高位行情里，资金开始重新算账。 · 热点：半导体和科技承压，防御板块接住资金。 $SOXX.M 跌约 3.1%， $XLK.M 跌约 1.5%； $XLV.M、 $XLP.M、 $XLE.M 反而走强。 2/ 今日观察 · PPI： 今天最关键。看 CPI 里的能源和成本压力，是否继续往企业端传导。 · 美债： 盯 10 年期能不能守在 4.5% 下方。 利率越往上，高估值科技股越容易被点名。 · 油价： WTI 还在 100 美元上方，通胀交易就很难退场。 油价不降温，AI 估值就要继续接受盘问。 · 半导体： 看 $SOXX.M、 $NVDA.M 、 $MU.M 、 $INTC.M 能不能止跌。 AI 没被否定，但拥挤交易正在被重新定价。 · 财报： $BABA.M 看中概科技情绪， $CSCO.M 看 AI 网络设备和企业 IT 支出验证。 麦麦总结： 昨夜不是 AI 故事崩了， 而是油价和利率开始来查 AI 的估值作业。 完整日报已放这里，想看细节的朋友可以直接戳👇 #MSX# #链上美股用麦通# #美股# #AI# #麦点美股日报#

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觉得AI没有泡沫或者说美股不会崩的建议好好看看下面的的文章！ 作者@edzitron调查了美国在建的数据中心得出了结论：AI 基建全是鬼故事。 下面是文章精华总结： 目前地球上没人建成过 1GW 的园区，英伟达却卖了 300 万块 Blackwell。 （GW 就是功率单位，1GW = 10亿瓦。在数据中心里，它衡量的不是‘算力’，而是‘能吃多少电’；） 这些芯片在哪？在仓库里吃灰吗？ 建一个数据中心要多久？到底有多少真正上线了？ 这两个简单的问题，回答起来却难得出奇。 为什么？因为超大规模厂商（Hyperscalers）既不披露数量，也不披露可用容量。 过去一周，作者试图寻找 2023 或 2024 年开工并已竣工的数据中心，结果是一无所获。 大多数项目要么深陷审批泥潭，要么就是个“部分启用”的烂摊子，却对外宣称“已投入运营”。 事实很简单：目前没人建成过 1GW 的数据中心。 Stargate Abilene 吹嘘 1.2GW，两年过去了，只有两栋楼亮着灯，约 103MW。第三栋楼建好了，但里面空空如也。 就连亚马逊那个所谓的 2.2GW 项目，30 栋楼里只有 7 栋在用，却被 CNBC 和亚马逊自己包装成“全面投入运营”。这就是骗局，赤裸裸的。 然后是微软。 纳德拉说过去两年新增了 4GW，本季度又加了 1GW。我也希望能信，但我找不到。 作者通过卫星看了威斯康星州的 Fairwater 项目。 微软说 400MW，但按照每兆瓦 1400 万美元的成本，33 亿美元的投资只对应 235MW。 卫星图像显示，那地方基本上就是几块混凝土板。当地报纸说，里面还在做启动测试，根本没上线。 作者在北卡罗来纳州、俄亥俄州、巴西、威尔士找了一圈。要么还在挖土，要么连土都没开始挖。微软的公关要么不回，要么就在胡扯“进度超前”。 这导致了一个荒谬的结论： 如果微软真的建了 4GW，那它必须秘密建成了十几个巨型园区，且没有一家媒体报道。这不可能。 微软在过去六个月里，连 500MW 都没上线。 那些所谓的“1GW 新增产能”，要么是会计魔术，要么是还没通电的空房子。 这就引出了英伟达的问题。 黄仁勋说过去四个季度出货了 600 万块 Blackwell（实际是 300 万颗，他把双核算进去了）。 300 万块 Blackwell 的功耗是 3.6GW。 如果这些芯片真的在跑，我们需要 35 个 Stargate Abilene 那样的园区。但它们在哪？ 它们不在。它们堆在仓库里吃灰。 Blackwell 需要全新的散热和电力，旧数据中心装不下。这就是为什么 Supermicro 有价值 14 亿美元的 GPU 积压在库存里，也是为什么 Oracle 取消了 10 亿美元的订单。 Anthropic 租借 xAI 的老数据中心就是一个绝望的信号。 那是马斯克用燃气轮机搞出来的、污染严重的“弗兰肯斯坦”怪物，里面塞满了老芯片。如果真有那么多崭新的千兆瓦级数据中心上线，Anthropic 为什么要急着去租这种垃圾？ 总结一下这场闹剧： 微软、谷歌、Meta 在过去三年烧了 8000 亿美元 Capex。 他们声称拥有数 GW 的产能。 实际上，真正跑起来的可能只有几百 MW。 英伟达把未来 2-3 年的 GPU 都卖出去了，但这些芯片没地方放。 OpenAI 和 Anthropic 承诺了 7480 亿美元的未来支出，但这取决于这些鬼数据中心能不能建成。 感觉不对劲吗？ 是的。这感觉就像 2000 年的互联网泡沫，或者 2022 年的 FTX。 我们正处于一个基础设施与财务数据完全脱节的时代。折旧费用已经开始暴涨，但当那几百亿的账单真的到来时，大家会发现，我们建的不是算力帝国，而是一片由混凝土板和公关稿组成的鬼城。 我不相信有超过 100 万块 Blackwell 在运行。 你们呢？ 👇 看完这篇，你再看美股估值会觉得脊背发凉。 #AIBubble# #Stargate# #Microsoft#

#ai美股# 今天纳指下跌1.6%，美股几乎都在回调 确实最近涨的太猛太陡峭了，回调一下歇歇脚也非常正常。 $DRAM $MU $SNDK $AMD 全线回调，力度还不小。 韩股的三星、海力士本来前几天涨的好好的，今天韩国总统府政策室长提出设立“AI 公民红利”提案，建议向全体国民分红 AI 产生的超额利润。 市场瞬间踩踏，尽管随后澄清资金源于超额税收而非直接抽成，但韩国 KOSPI 指数盘中瞬间闪崩超过 5%。 也有个好消息，花旗把海力士的目标价从170调到310万韩元。基本面没有变化。 川沐大佬也发推给大家稳心态，今天看T大的推说是川普访华当天后减仓AI，一部分留着感受水压，后续减仓的部分择机再下水，同时加仓。

如果你觉得最近在 AI 或者 Crypto 赛道交了学费、心态要崩，看看硅谷和华尔街最顶级的大佬们是怎么把几百亿美金直接倒进海里的。 扎克伯格：元宇宙战略生生烧掉 730 亿美元，至今没看到真正的入口； 蒂姆·库克：憋了十年的 Apple Car 苹果汽车宣告流产，100 亿美金直接原地解散； 杰夫·贝索斯：死磕 Alexa 语音生态，亏损超过 100 亿美元； 孙正义：WeWork 踩雷亏掉 140 亿不说，最窒息的是他过早清仓了英伟达，完美错过了 1500 亿美元的泼天富贵； 木头姐（Cathie Wood）：在 ChatGPT 彻底引爆全网前精准割肉英伟达，12 亿美元的利润直接在眼前飞走； 罗根·保罗（Logan Paul）：2021 年大牛市花 63 万美金买的 NFT 玩具，今天最新公允价剩 140 块。

为什么很多人质疑AI现在massive adoption的应用还没看到 并且币圈人为什么在AI圈创业这么难崩 因为每个公司都很擅长做产品化 然而产品化是底层技术进入平台期之后的市场自然反馈 但底层技术现在增长的斜率真的太陡峭了 根本没有产品化的平台期 吭哧吭哧做出来的产品立马就过时 就像刚做好的一锅饭立马就馊了

中小企业 AI 落地最大的真相,不是找不到场景。 是找到场景之后,90% 的人做出来的东西,扛不住第二周的真实业务。 然后他们以为是 AI 的问题。 我见过太多被包装成"AI 工作流"卖出去的东西。 打开一看,本质上是三段 prompt 用复制粘贴串起来。 输入一变，模型一更新，整个东西崩了。 然后他得出一个结论：AI 还不行。 不是 AI 不行，是你买的那个东西，从来没被当一个完整的系统，工程化的构建过。 5月23-24，深圳，有一个闭门工作坊，大家坐在一起，把你的业务拿出来，当场装AI，当场跑通，带走你能用的一切。

AI时代，半导体公司到底该怎么估值？ 昨天听了@ShanghaoJin 老师的space，获益匪浅。 但我对于存储板块，乃至整个半导体板块的在目前ai产业革命超级周期背景下的估值方法，有一些不同的想法，所以简单记录一下，也供herman老师拍砖。 过去很长时间里，半导体一直是典型周期行业。景气时利润暴涨，低谷时利润迅速蒸发。很多公司上一年PE几十倍，下一年直接亏损。所以过去市场并不太相信半导体公司的利润持续性，更喜欢用 PB、重置成本、EV/EBITDA，而不是PE。因为市场默认这些利润大概率只是周期利润，而不是长期利润。 但AI时代正在改变这一切。HBM、CoWoS、AI Networking、光模块、先进封装、电力与数据中心基础设施，开始出现长期供需失衡。整个行业的估值逻辑，也开始从“资产思维”转向“现金流思维”。 截至2026年，行业仍处在AI驱动的强景气阶段。根据 SIA 数据，2025年全球半导体销售额达到7917亿美元，同比增长25.6%，并预计2026年接近1万亿美元。SEMI 也预计设备销售将在2026、2027继续增长。这种环境下，很多股票估值已经提前包含高增长预期。重要的是增长质量，以及它所处的周期位置。 很多人喜欢只看 PE、forward PE 或 PEG，但半导体行业的问题在于，“周期 + 高成长 + 高资本开支 + 技术代际”全部混在一起，单一估值倍数很容易骗人。周期顶部时，利润爆炸，PE反而会显得特别便宜；周期底部时，利润低迷，PE又会显得特别贵，甚至失去意义。重要的是判断当前利润到底处在周期的哪个位置。 PE 本质上是： PE = \frac{Market\ Cap}{Net\ Income} 它看的是最终归属于股东的利润，因此会受到利息、税率、折旧和资本结构影响。而 EV/EBITDA 更接近企业经营本身的赚钱能力： EV/EBITDA = \frac{Enterprise\ Value}{EBITDA} 其中： EV = Market\ Cap + Debt - Cash 很多人会疑惑为什么现金要减掉。因为 EV 本质上是在看“买下整个公司的真实净成本”。债务需要接手，而账上的现金买下后也归你，所以现金会降低真实收购成本。重要的是理解 EV 关注的是经营业务本身值多少钱，而不是公司账上堆了多少现金。 这也是为什么 Apple、Alphabet、Meta Platforms 经常出现 EV 小于市值的情况，因为它们账上现金太多。 但AI时代又带来了一个新问题。很多公司的现金已经不再是“闲置现金”，而是GPU储备、数据中心扩张储备、AI基础设施战争储备。重要的是区分 Excess Cash、Operating Cash 和 Strategic Cash。有些现金未必真的应该全部减掉。 AI时代另一个巨大变化，是行业进入超级重资本时代。EUV越来越贵，High-NA越来越贵，CoWoS扩产越来越贵，HBM扩产越来越贵，数据中心基础设施越来越贵。整个行业折旧（D&A）正在快速上升。于是很多公司的 EBITDA 非常漂亮，但净利润没有那么夸张，因为大量利润被折旧吞掉了。重要的是现在 PE 和 EV/EBITDA 的差异，正在明显扩大。 不同子行业差异尤其明显。Fabless公司差异最小，比如 NVIDIA、AMD、Broadcom。因为它们不自己建厂，折旧压力较低，因此 EV/EBITDA 往往只比 PE 低20%-40%。 但 Foundry 完全不同。比如 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company、Samsung Electronics、Intel。这些公司 CapEx 极大，折旧极高，厂房设备生命周期极长，所以 PE 和 EV/EBITDA 差异会明显扩大。TSMC 当前常见情况大概是 PE 20-30x，而 EV/EBITDA 只有12-18x。重要的是理解很多折旧本质上其实是“增长投资”。 存储行业更加极端。Micron Technology、SK hynix 过去长期是最典型的周期行业，市场几乎不相信利润持续性。但 HBM 改变了部分逻辑，市场开始认为其中一部分利润可能是结构性利润，于是行业开始重新定价。重要的是 HBM 让市场开始重新评估存储行业的长期盈利能力。 而半导体设备公司则是另一种情况。比如 ASML、Applied Materials、Lam Research、KLA。这些公司更像“拥有工业外壳的软件公司”，因为它们毛利率高、ROIC高、FCF强、资本效率极高，所以市场已经越来越多使用 PE、EV/EBITDA、EV/FCF 和 ROIC 来定价。 真正的问题，从来不是哪个指标最好。重要的是哪个指标适合哪个子行业。 Trailing PE 适合盈利稳定的成熟公司，但周期股在景气高点 PE 会显得特别便宜，在低谷又会显得特别贵。Forward PE 更重要，因为市场买的是未来12-24个月利润。重要的是盈利预期是否还在持续上修，而不是单纯看一个低 forward PE。 PEG 对稳定高成长公司很好用，但对周期行业非常危险。很多时候 EPS 从低谷恢复，会让 PEG 看起来异常便宜。重要的是判断这个增长到底来自长期成长，还是仅仅来自周期反弹。 EV/EBITDA 更适合设备、IDM、存储这些资本结构差异大的行业。重要的是最好使用中周期 EBITDA，否则很容易在周期顶部被误导。 我个人更喜欢 FCF Yield 和 EV/FCF。重要的是这两个指标会逼着你回答一个问题：这些利润最后到底能不能变成真钱。 EV/Sales 只适合高增长、利润暂时被投入压低的平台型公司。重要的是结合毛利率、经营杠杆和长期利润率一起看。 不同子行业应该看不同指标。AI/fabless 芯片更应该看 forward PE、EV/FCF、收入增速、毛利率、客户集中度和平台护城河；半导体设备更应该看 EV/EBITDA、订单、积压和 WFE 周期；存储更应该看 P/B、EV/EBITDA、库存以及 DRAM/NAND/HBM 价格；晶圆代工和 IDM 更应该看利用率、CapEx、折旧、ROIC 和 FCF；模拟、功率和车规更应该看 FCF yield、库存周期和工业需求；EDA/IP 更应该看 EV/Sales、EV/FCF 和长期增长确定性。 所以不要只按 PE、forward PE 或 PEG 买半导体股。重要的是先分子行业，再做多指标综合。 我的框架会更简单一些。第一看质量，包括毛利率、营业利润率、ROIC、技术壁垒和客户粘性。第二看增长。重要的是增长到底来自结构性需求，还是只是周期复苏。第三看现金流，包括 FCF margin、CapEx 强度、库存变化和应收变化。第四才是估值，包括 forward PE、EV/EBITDA、EV/FCF、PEG，并与同行和自身历史区间比较。最后才是风险，包括客户集中、出口限制、库存、产能过剩和盈利预期下修风险。 半导体行业最重要的一点，是不要被低PE欺骗。重要的从来不是今天便不便宜，而是未来3-5年的现金流和竞争地位，能不能支撑今天的估值。 AI时代最大的变化，本质上也是这个。过去市场担心的是“下一轮周期会不会崩”，现在市场开始关心的是“这些利润到底是周期性的，还是结构性的”。 如果市场认为只是周期，那么 EV/EBITDA 不会给太高，PE 也不会持续扩张。如果市场开始相信 AI需求是长期的、基础设施建设是长期的、供需失衡是长期的、行业进入结构性短缺，那么整个行业的估值体系就会继续升级，从 PB → EV/EBITDA → PE → FCF 一路向上迁移。 最终获得长期高估值的公司，往往都是那些 ROIC 持续提升、资本效率持续改善、拥有长期定价权、能把AI需求持续转化为现金流的企业。

AI货币化拐点，早上谷歌、微软、亚马逊、Meta四家公司财报整体云/广告业务的超预期收入加速，缓解“烧钱不赚钱”担忧。整体看四家均交出强劲兑现的财报，云/广告增速稳健或加速，RPO/Backlog大幅扩张，Capex虽高但营收/Capex比值基本守住，市场的高预期基本得到满足（部分甚至超预期）。 1. 业绩增速看点（最直接验证AI货币化） 增速差异主要来自订单结构（长约 vs 现货）、产能释放节奏（GPU/TPU/Trainium到货 vs 需求）和绝对增量（AI训练/推理占比）。 1）谷歌 Cloud (GCP)：实际+63%（$200.3亿，远超共识~50%），增速最猛。AI长约占比高（TPU放量+企业AI合约），产能释放节奏最优，绝对增量最大。 2）微软 Azure：实际增长约38%（符合指引37-38%，Q2曾39%）。AI业务ARR达370亿美元（+123% YoY），仍是核心驱动，但受产能交付限制，绝对增量仍强劲，企业GenAI支出转化明显。 3）亚马逊 AWS：实际+28%（25年Q4为+24%，15个季度最快），大幅超共识26%。Trainium/Graviton等自研芯片+Anthropic等大单加速释放，订单结构转向长约+AI推理，绝对增量领先。 4）Meta 广告：总收入563亿美元（+约33%，大幅beat指引中值），广告业务继续高位平台稳增。AI驱动的广告优化（Advantage+、Llama）直接提升ARPU和转化率，货币化效率最高，无云业务但AI直接服务广告。 小结：GCP增速最炸（订单结构+产能双重加速），AWS实现再加速，Azure稳中略降但AI ARR爆炸，Meta广告最“干净”兑现。增速差异验证AI需求真实且分层释放。 2. 资本支出（Capex） 看点（谁在花、花在哪、折旧何时拖累）四家2026年Capex总指引约6600-7000亿美元（GPU/ASIC 50%，建筑+电力25%，网络15%，存储10%）。重点看营收/Capex比值（当前约4.0，若跌破3.5则担忧产能跑输折旧；守住3.8+则折旧拐点推迟至2028+）。 1）谷歌：Q1 Capex 357亿美元，FY26指引1750-1850亿（多数投ML compute）。Cloud收入+63%+op income暴增，AI长约覆盖率高，比值最优，折旧压力最小。 2）微软：本季Capex 319亿美元（2/3投GPU/CPU等短命资产）。FY26预计1000-1200亿，营收/Capex比值仍健康（AI ARR已体现部分回报），折旧压力可控，但OpenAI相关占比高需持续验证。 3）亚马逊：FY26指引2000亿美元（主导AWS基础设施）。Q1 AWS已+28%且芯片业务ARR超200亿（三位数增长），Capex转化为产能最快，营收/Capex比值有望维持较高水平，折旧拖累最轻。 4）Meta：FY26 Capex上调至1250-1450亿美元（较此前指引上调，反映组件涨价+数据中心）。但广告收入直接受益AI，外部长租合约转嫁部分折旧，Capex转化为收入效率最高（类似“高位平台”稳增）。 总结就是，四家Capex均“花在AI算力”，但谷歌和AWS转化最快（营收加速覆盖），微软次之，Meta通过广告最直接兑现。营收/Capex比值整体守住，未现明显拖累，折旧拐点至少推迟。Meta Capex上调尤其被解读为成本压力增大，所以Meta盘后跌幅最多。 3. 剩余未履约订单（Backlog/RPO） 看点（AI订单含金量）四家合计RPO/Backlog已超1.7万亿美元（纯AI算力订单约8000-9000亿）。重点验证需求方现金流稳定性（大客户支付能力）、合同强制性（长约不可取消）和真实消耗验证（实际使用率）。本季重点：RPO环比增长（大概率+20-25%）和加权平均剩余期限（延长至5年以上=长合约时代确认）。 1）谷歌：Cloud Backlog 超4600亿美元（QoQ几乎翻倍，远超此前2400亿），环比增长爆炸。AI长合约占比超70%，剩余期限显著延长至5年以上，长合约时代已确认，真实消耗验证最强。 2）微软：RPO 6270亿美元（+99% YoY），加权平均剩余期限2.5年。剔除OpenAI后+26%（更接近季节性），现金流稳定性高，长约占比提升，但OpenAI集中度仍是风险点。 3）亚马逊：AWS Backlog此前已2440亿美元（+40% YoY、+22% QoQ），Q1 AWS+28%印证消耗加速。新大单（Anthropic等）进一步延长剩余期限，强制性强，需求方现金流稳健。 4）Meta：无传统RPO，但广告业务通过AI优化实现“即时消耗”，相当于高频短约+长效平台，现金流最稳定（广告主ROI直接可见 总结就是，谷歌Backlog环比最炸（确认长合约拐点），微软/亚马逊RPO稳健扩张+消耗加速，Meta间接验证。 三大指标（RPO环比、营收/Capex、云指引）中至少两项超预期，AI基础设施周期从“预期驱动”转向“兑现驱动”正反馈确立。 整体来看本次财报“够炸”——GCP+63%、AWS+28%再加速、Azure稳38%、Meta广告+33%+Capex上调仍beat，RPO/Backlog集体大增，Capex转化效率高于市场隐含担忧。 总体市场逻辑： 1）预期已极高（“上修-兑现-再上修”正反馈），任意两指标不崩就够，但谷歌三指标全超（增速最炸、Backlog翻倍、转化效率高），直接“够炸”带动盘后大涨。 2）微软/亚马逊：业绩beat但指引/细节/转化效率略逊谷歌，未完全超出隐含最高预期，所以盘后先跌再涨； 3）而meta进一步提高资本开支，市场担心“Capex压力仍存”带动盘后回调 简单来说，谷歌用最炸的Cloud+Backlog数据证明“AI钱烧得值”，其他家虽也强劲，但未完全满足市场已被AI热潮吊高的胃口，导致分化。后续看Q2指引和消耗节奏，AI基础设施周期正从预期转向兑现验证。 还是15号这里 agent热潮是真实可见的。