AI，泡沫即飞轮？ MIT经济学家 Ricardo Caballero 在最新工作论文《Speculative Growth and the AI "Bubble"》中提出了一个非常有意思的观点： 真正的问题不是 AI 是不是泡沫，而是泡沫本身能否创造未来的基本面。 传统金融认为，估值来自基本面。未来现金流决定今天的价格。如果价格远远高于现金流，那就是泡沫。这几乎是所有价值投资、DCF模型以及有效市场理论共同遵循的逻辑。 Caballero则把因果关系补充成了一个闭环。价格不仅反映未来，也塑造未来。高估值带来融资能力，融资能力带来资本形成，资本形成提高生产率，生产率最终又改善未来现金流，于是原本看似脱离基本面的估值，反而成为未来基本面形成的一部分（有点像索罗斯的反身性？）。 论文认为，当估值能够影响投资时，价格上涨本身就可以帮助创造未来的基本面。 这一逻辑会在 AI 上成立的关键在于，AI 不是传统意义上的资本。 普通资本遵循边际收益递减。建更多工厂，最终会遇到需求不足、产能过剩，资本回报越来越低。 但 Caballero 认为，AI 更接近一种能够持续扩张的"劳动型资本"。GPU、模型、Agent 并不仅仅增加机器数量，而是在不断增加整个经济中的有效劳动。论文中直接将 AI 建模为能够执行原本由劳动完成任务的资本，因此资本增加的同时，劳动能力也同步扩大，资本收益递减被明显削弱。 如果继续深究，还有更加重要的发现：AI 投资改变了收入分配。 越来越多收入流向资本所有者，而资本所有者天然拥有更高的储蓄倾向。储蓄增加意味着长期资金供给增加，长期利率下降，更大的资本存量反而更容易被整个经济承载。论文称之为 Funding Feedback。资本形成越多，未来融资成本越低；融资成本越低，又进一步支持更多资本形成。整个系统开始出现正反馈，而不是传统增长模型里的负反馈。 于是经济开始出现两个完全不同的长期均衡。 一个世界里，AI 投资始终不足，资本形成缓慢，生产率长期维持低增长。 另一个世界里，AI 获得持续融资，大规模建设数据中心、GPU、模型和 Agent，最终形成新的高资本、高生产率均衡。 真正有意思的是，高资本均衡虽然存在，却无法仅靠理性市场自动到达。论文证明，从今天这个低资本状态出发，即使所有投资者都是完全理性的，也不会主动跳到那个更好的未来。原因很简单。今天没有足够资本，就不会有未来的高增长；没有未来高增长，今天就不会有高估值；没有高估值，也就没有资本形成。整个系统陷入自我锁定。 泡沫恰恰打破了这个循环。 高估值让企业能够融资，融资建设更多 GPU，训练更大的模型，部署更多 Agent，最终真正提高整个经济的生产率。泡沫不是长期均衡，而是通向长期均衡的桥梁。 这也是论文为什么反复强调 Fragility。真正的问题从来不是泡沫会不会破，而是泡沫会不会破得太早。如果资本还没有形成，融资就停止，那么整个 AI 建设就会中断，未来增长也随之消失。如果在泡沫破裂之前已经完成了足够多的数据中心、模型、Agent 和基础设施建设，那么即使估值最终回归正常，高资本均衡依然能够维持。论文明确指出，关键不是修正是否发生，而是修正是否发生得过早。 互联网就是一个典型例子。2000 年互联网泡沫彻底破裂，但光纤、服务器、软件、数据中心和互联网人才全部保留下来。泡沫消失了，互联网革命却真正开始了。AI 很可能也是类似过程，只不过留下来的不只是网络，而是智能本身。 不过，我认为 Caballero 的框架还能再向前推一步。 论文把 AI 建模成"可复制的劳动"，但现实中的 AI 正越来越接近"可复制的科研人员"。如果 AI 不仅能够替代劳动，还能够参与科研、写代码、设计芯片、发现新材料、研发新模型，那么它改变的不只是生产函数，而是创新函数。 过去，创新能力主要取决于科学家数量、工程师数量以及优秀人才数量，因此重大技术革命通常需要几十年积累，这也是康波周期长期存在的重要原因。并不是经济天然每六十年发生一次革命，而是创新资源本身增长太慢。 AI 第一次开始打破这一约束。 未来的创新能力，不再只是依靠人脑（Human brain），而可能是 Human + Millions of AI Agents。更进一步，创新能力甚至可能只依赖 ai（算力）。 算力持续增长，创新能力也持续增长。创新第一次变成了一种可以资本化、规模化扩张的生产要素。 如果再结合今天正在快速发展的 Coding Agent、Research Agent、自动科研以及递归自我改进（RSI），这个反馈会变得更强。更多 AI 带来更快科研，更快科研产生更好的模型，更好的模型继续提高科研效率，形成真正意义上的 Intelligence Flywheel。创新速度本身开始加速，而不仅仅是生产效率提高。 这也是为什么我一直认为，AI 的经济回报很可能符合 "Slowly, Then Suddenly"。 今天大家看到的是 GPU 投资、模型训练、数据中心建设，ROI 看起来并不高，于是很多人开始怀疑 AI 是不是泡沫。但这些投资真正购买的，并不是今天的利润，而是未来的智能资本。当模型能力跨越某个临界点，大规模 Agent 开始进入企业，劳动替代开始发生，生产率可能出现非线性的跃迁，过去几年看似过高的估值，也开始真正兑现。 这意味着，Caballero 所提出的反馈环路： 估值 → 投资 → 资本形成 → 基本面 未来很可能进一步演化为： 估值 → 投资 → 算力 → 智能 → 创新 → 更多 Ideas → 更高生产率 → 更高利润 → 更高估值 这里真正形成正反馈的不只是资本，而是整个社会的创新能力。 如果这一过程成立，那么 AI 带来的变化可能不仅仅是一次新的技术革命，而是改变了技术革命本身的产生机制。 历史上的康德拉季耶夫长波之所以持续四五十年，很大程度上并不是经济规律决定的，而是因为创新资源始终稀缺：科学家有限、研发能力有限、知识扩散缓慢。AI 正在改变这一前提。 未来，我们或许看到的不是一个越来越短的康波，而是在同一个 AI 平台上持续涌现多个产业革命：AI 药物、AI 材料、AI 芯片、AI 机器人、AI 生物制造……创新开始工业化，技术革命开始连续发生。 如果说熊彼特让创新成为增长的核心，罗默让知识成为增长的核心，那么 RSI 与 Caballero 共同指向的，可能是下一阶段增长理论的核心命题： 之前的熊彼特的经济周期理论，依靠破坏式创新，破坏式创新，依靠人脑和偶尔出现的天才；而 AI，第一次让这样的天才本身成为可以投资、可以批量制造、可以不断增强、而且还可以不断自我强化的资本。 从这个角度来看目前无论多大的泡沫，在指数级增长的创新面前，都可能会被很快消化。

美国财政部长贝森特近日公开呼吁美联储扩大「外国和国际货币当局回购便利工具」（FIMA Repo Facility）的使用范围，引发市场对美联储是否将更直接参与日本稳定日元行动的关注。 如果该工具通过，日本就可以避免出售持有的美债从而推高美债收益率，而是直接抵押美债获得美元。 这样就变相向市场投放了美元流动性。

$intc OHIO在加速，14A也在加速，随着融资到位和大超预期达到最完美状态，我怀疑14A量产时间还得提前，之前已经从2029年量产提前到2028年，现在看，可能量产时间还会更早🥰 Intel's $28 Billion Ohio Facility Taking Shape | Construction Update via @YouTube

美国财长贝森特：将毫不犹豫地进行更多日元联合干预 美国财长贝森特：协调一致的外汇行动遏制了日元的无序波动。 如果需要进一步联合干预，将毫不犹豫。 强烈支持日本果断的市场行动。 美国财政部与日本财务省、日本央行保持密切沟通。 强烈支持日本的市场和货币政策举措。 鼓励扩充FIMA回购工具（FIMA Repo Facility）规模。

我原本以为美国只是”在外面吃饭贵”，后来发现，超市买菜回家做饭，也很贵。 我在看1刀1个的土豆🥔觉得很离谱的时候，在我边上的白人大叔，一边看价签一边抱怨”怎么又涨了”，只好拐去冷冻区，抱了几大包速5刀一份的冻预制菜走了。 先说小费。 加州的小费逻辑我是真的没搞懂。给我端来一碗面，我就要付 25% 的小费？账单里还有另外强制的4-5% 的”员工福利费”。餐厅又没因为我点来，就多雇一个服务员来伺候我，同一个服务员，把 50 刀的牛排和 150 刀的牛排端上桌，动作一模一样，但按比例算，我的小费就要多三倍吗。 旧金山很多餐厅还会加一笔 “SF Mandate” 的附加费，2008 年生效的《旧金山健保安全条例》，要求 20 人以上的企业为员工的医疗买单，餐厅就把这笔合规成本转嫁给顾客。所以我付的，是餐厅员工的医保。凭啥呢？ 付款要分成2笔，服务员先把我的卡拿走，刷掉账单，再拿来一张小票和一支笔，让手写小费金额，再刷第二次。餐厅小票上直接预设好 20%-25% 的”建议小费”，普通餐厅也是 18% 起步。 谁能受的了，美国人造了个词叫 tipflation（小费通胀）。”如今要给小费的场合比五年前多得多”；63% 的人对小费持负面看法，41% 直接说”小费文化已经失控”。小费已经变成一种隐形税，因为商家不想显得在涨价，要小费就是一种不显得在涨价的涨价。我包车的师傅也说，疫情之后小费才开始”强制”，从那以后什么都贵了，吃饭、超市，全部都在涨价。 再说物价。 美国食品（在家吃的）价格从 2020 年 3 月到现在，累计涨了约 29.4%。整体物价累计涨了 24-25%。涨幅放缓，但价格从来没降过 我在旧金山超市看到的一块不怎么样的牛排要 18 刀，这还没加税。2026 年 美国牛肉价格创历史新高，Trader Joe’s 里，肋眼 21.99 / 磅、菲力 24.99 / 磅、纽约客 15.99 / 磅。然后再叠加税：加州州销售税基率 7.25%，旧金山合计 8.625%（生鲜免税，但餐厅和预制食品全额征）。 我今天到靠近内华达的乡下果蔬摊，才稍微便宜点，一小篮蓝莓 / 樱桃 / 桃子 5 刀一筐。加州中央谷地本就是美国的果篮子，产地价算自然亲民的，但其实跟香港超市一个物价。 然后是税。重头戏来了，看到账单我都想笑🫠 我洛杉矶的酒店账单（住 3 晚）： 房费 973.88 美元。额外费用两笔“LA County Workforce Fee”（洛杉矶县劳工费）24 美元、“Daily Facility Fee”（每日设施费）117 美元。 税有 5 行❗️City Tax（市税）19.48、Occupancy Tax（占用税）136.34、State Tax（州税）1.90。而且连上面那两笔附加费还要再被征一次税：“Tax On Workforce Fee”（劳工费的税）3.90、“Tax On Facility Fee”（设施费的税）18.96。 最后总额 1,295.46 美元。 洛杉矶的酒店占用税是 14%，对一笔费用再收一笔”费用的税”，这就是美式酒店账单的精髓🙂 纽约更狠（我还拿我洲际白金卡的积分换的）。房费 647.90 美元，一笔 “Guest Amenity Fee” 39.50。然后税整整七行，为什么七行？因为纽约酒店要叠”市占用税 + 州市销售税 8.875% + 每晚 1.5 美元的酒店单位费”，分属市、州、特别区不同主体，还得对房费和 amenity fee 分别计税。 停车更更夸张。我住的旧金山洲际酒店的牌子，过夜客人代客泊车 102.60 美元一天，告示上白纸黑字写着”所有访客停车另加 25% 市政停车税”。没错，停车也要税。渔人码头的车场每小时也能到20美元，本地朋友跟我说，去市区上班根本不敢开车。。噩梦 最后，聊聊”斩杀线”。 旧金山普通家庭税后到手7000多美元一个月，在这种物价下，我认为蛮难受的。如果按一天 200 刀的正常消费，一个月下来基本存不下什么、不存钱就很脆弱，美联储 2024 年的报告显示，只有 63% 的美国成年人能完全用现金支付一笔 400 美元的意外开支，13% 的人根本拿不出来。1/4的家庭是月光 破产和流落街头之间，可能只隔着一次急诊或者失业。 旧金山的田德隆（Tenderloin）、SoMa、Mission、市政中心一带，流浪汉有 8,323 人。我看到他们裹着毯子，在翻垃圾找别人穿过的旧衣服。 大多数人活得下去、但永远存不下钱，一推就倒，在斩杀线边缘反复挣扎 我朋友说： “美国一大堆税，联邦税、州税、房产税、消费税。中产是最惨的。福利你一分吃不到，但福利的钱全是你出的。2016、2017 那两年，特朗普一年只交了 750 美元联邦所得税，我们一个打工的中产，交的都比他多！妈蛋！欢迎体验老牌资本主义国家！” （特朗普他靠申报巨额亏损，前 15 年里有 10 年没交联邦所得税。） 太离谱了

长鑫存储扩产的设备供应链全景 长鑫现在合肥两座、北京一座，三座12英寸厂。合肥一厂11万片月产能，二厂8万片，北京厂7万片，加起来接近30万片，全部满产。两年涨了三倍，2024年初差不多10万片，2025年底冲到28到30万，2026年目标稳在30万。按晶圆片数算全球DRAM占比已经接近15%，但按销售额算只有3.97%，片数堆上来了，单价还在追赶。 工艺端，G4在16纳米已经量产，DDR5良率从2024年底的80%升到现在的90%区间。G5对应15纳米，2026年底量产。HBM2去年下半年就上了，比外界预期提前两年，主要供华为昇腾910。HBM3的前段晶圆产能主要在合肥和北京现有基地内部腾出来，目标月产6万片，约占30万片总产能的20%。后段的堆叠和封装由上海新建的HBM封测厂承接，2026年底投产。 产能还在继续扩。上海新厂分两期，Phase 1产能10万片，2027年初量产，Phase 2同样10万片，2028年初量产。加上现有的30万片，远期产能目标是奔着50万片以上去的。华为也在建一条10万片规模的产线，专门配合长鑫做昇腾系列所需的HBM3和LPDDR5X，2026年下半年开始全面量产。 IPO募资295亿，DRAM技术升级拿了130亿，量产线升级75亿，前瞻技术研发90亿。多家券商纪要提到其中约200亿会直接变成设备采购订单，叠加2024年712亿的存量Capex节奏，是国产设备厂未来两年最确定的基本盘。 长鑫正在进行的大规模扩产，设备采购需求非常可观。每个品类的国产化进展差异很大。 光刻是最大的对外依赖，国产化率连5%都不到。主力机器是ASML的NXT:1980Di，每小时出275片，覆盖到16纳米节点，目前还能正常采购。被荷兰管制的是NXT:2050i及以上，每小时295片，2023年9月起要许可证，2024年1月起对华许可基本停发。修正一个流传很广的说法，275到295片是1980Di到2050i的代际跳变，不是1980系列内部的迭代。长鑫往15纳米以下走，这道墙绕不开。上海微电子的28/14纳米DUV还在攻关，光刻这一环短期无解。 刻蚀占设备投资25到30%，是国产化最深的核心工艺。北方华创的ICP在长鑫产线上市占超过50%，中微的CCP介质刻蚀机做到50比1以上深宽比，专门用于HBM的TSV深硅通孔。但存储节点100比1深宽比的极端工艺，孔洞必须互相平行规整，任何偏差直接砸良率，Lam和东京电子在这个区间仍然是主力。 薄膜沉积占约25%，品类分得细。PECVD做绝缘层，PVD做金属互连，ALD做电容器的高k介电层。拓荆科技的PECVD已经批量进入长鑫DDR5和LPDDR5产线，北方华创的PVD覆盖铝铜溅射和氮化钛溅射。但DRAM电容器核心的高k ALD设备，应用材料和ASM的位置很难动，拓荆的ALD在验证爬坡中还没有大规模上量。整体看PECVD和PVD的国产化率高一些，ALD最低。 CMP只占设备投资5到7%。华海清科占国产CMP装备销售90%以上份额，12英寸Universal-300已经导入长鑫。新变量是中微4月29日刚过会的收购杭州众硅，6抛光盘架构是国际首创，效率比主流4盘方案高一截。国产CMP从单点供应正式进入双供。 清洗国产化率30到40%，盛美上海的SAPS/TEBO兆声波清洗覆盖FinFET和DRAM的16到19纳米制程。热处理40到50%，北方华创立式氧化炉打头，激光退火端莱普科技两年内国内市占从3%涨到16%，跟长鑫和长存共同开发匹配DRAM工艺的设备。这几个环节已经跑通了。 最薄弱的三个环节是量测检测、涂胶显影和离子注入。量检测国产化率个位数，KLA全球占51到54%，精测电子进了长鑫12英寸产线，中科飞测也在部分环节往里切，但高端光学检测和电子束检测差距仍然明显。涂胶显影国产化率仅4%，东京电子在大陆市占超过90%，芯源微是唯一量产替代，目前只在封装端站住了，前道关键层还进不去。离子注入同样个位数，万业凯世通累计交付40多台。弹性最大的三个环节，也是短期内最动不了的三个环节。 长存三期产线2026年一季度国产设备占比首次过50%，目标100%。长鑫设备国产化率已突破45%，但仍低于长存三期产线的水平。根源在工艺。DRAM的电容刻蚀和光刻精度对先进DUV的依赖远高于3D NAND。NAND可以靠堆层数绕过光刻瓶颈，DRAM要正面硬刚，结构性差异，跟意愿无关。 外部约束在收紧。4月22日美国众议院外交事务委员会投票通过了MATCH法案，路透社称之为"国会史上最大规模的半导体出口管制立法审议"。法案把长鑫、中芯国际、长江存储、华为、华虹一起列入covered facility，禁止ASML的DUV浸没式光刻机对长鑫出口，禁止盟国为既有设备提供维保，要求荷兰和日本在150天内对齐美方规则。主要推手是美光。一旦通过，NXT:1980Di这条最后的灰色通道就堵死了。长鑫本身还没进BIS实体清单，但设备进口其实早就在2022年10月那波18纳米以下DRAM工艺限制的笼子里。 45%的国产化率意味着长鑫在两条腿走路，海外设备保良率，国产设备保供应链安全。MATCH法案的压力反而在加速这个进程。长鑫每往国产设备多切一个百分点，对应的就是北方华创、中微、拓荆、华海清科、盛美这些公司实打实的订单增量。上海新厂分两期共20万片的增量产能，加上现有产线的持续技术升级，未来两到三年国产设备厂面对的是一个确定性极高的需求窗口。 从更长的时间尺度看，长鑫的扩产不只是一家公司的资本开支计划。它每走通一个工艺节点，整条12英寸国产设备平台就多一次被验证、被复用的机会。刻蚀和CMP已经证明了这条路径，薄膜沉积和清洗正在跟进，量测和涂胶显影是下一个要啃的硬骨头。这个验证循环一旦转起来，国产设备的竞争力会以远超线性的速度积累。