延续4月份的涨幅，5月份纳斯达克指数上涨了8.3%。纳指在过去两个月出现了过往20年来最大最快的涨幅——23.7%，其中主要贡献来自半导体板块的极致表现：费城半导体指数SOXX过去两个月累计上涨超过了73%，历史未见！

产业端，这种极致表现来源于四股力量的共同作用：

其一，今年AI编程与Harness架构，带来了Agent智能体需求爆发，Token算力需求出现了成百上千倍的增长。Anthropic的ARR从100亿美元往1000亿美元在快速跃升，OpenAI 紧随其后，谷歌、Meta等厂商也在AI编程领域聚焦发力。紧随编程之后，金融也正在成为第二大场景应用，潜力巨大。

其二，为角逐Agent服务市场，也为不被时代所抛弃，Hyperscaler大厂们继续大幅加码资本开支。北美四大科技巨头亚马逊、微软、谷歌和Meta财报显示，2026年将继续追加资本支出，总规模约7300亿美元，同比2025年翻倍，在2025年67%的增速基础上继续加速。大厂的激进态度和加速增长，短期内消除市场对AI基建投资见顶的担忧。

其三，算力需求外溢，就像香槟塔一样，从上往下不断扩散，带动了半导体全行业的群体狂欢。随着AI任务的持续深化与广泛普及，KV cache的迅猛增长率先引发了DRAM内存需求的急剧攀升，而在内存成本的重压之下，这一需求又进一步蔓延至NAND硬盘领域；在“龙虾效应”推动Harness架构走红之后，CPU也顺势登上了舞台中央，为Agent配备搭载CPU的电脑逐渐成为行业新风尚，同时也促使CPU内存迎来了第二轮扩容热潮；而当光刻机的精密制程与数字精度均已逼近物理极限，AI算力便全面转向了超大规模集群化与低时延的探索之路，韬定律不过是这一宏大趋势下的又一别称，通讯领域的创新如雨后春笋般不断涌现，其发展空间的上限也在持续被刷新。

其四，AI需求在数字世界的无上限飞速增长，与半导体物理世界受约束的缓慢增长，形成了鲜明反差，造成短期内极大的产能瓶颈。过去无论是PC、手机还是云服务器，硬件普及的黄金期增速也就30%—50%；而以ChatGPT为代表的AI需求，累积10亿用户却只用了3年，Token增速每年以10倍以上速度在增长，而由于员工、土地、政策审批、供应链约束、量产爬坡等物理限制，产能扩张往往需要数年光景，才有了半导体供需的这种“维度差”，产能瓶颈下价格也跟着飞涨。

总而言之，2026年进入Agent的推广期，在竞争情绪的带动下，Hyperscaler巨幅增长的资本开支，解锁了半导体全行业的狂欢，而供需的增长维度差又进一步加剧了稀缺性和涨价压力，带来了半导体板块的极致行情。

但“飘风不终朝，骤雨不终日。天地尚不能久，而况于人乎？”在享受市场极致行情带来收益的同时，我们不妨也可以开始冷静地探讨下，其中隐藏的主要风险。毕竟风险只有在股价开始下跌，情绪开始冷却的时候，才会被人提起。我们无法预测风险何时发生，但提前识别到风险的存在，有助于了解当前市场的水温。我们可以利用市场的疯狂，但不能成为疯狂。

首先，在半导体的某些环节里，极端的产品涨价带来了周期性的加剧，而非减弱。

数字世界与物理世界的“维度差”，非常容易造成某些环节的原地涨价，例如当前的存储。任何产业的持续性繁荣，通常需要依靠“量”的增长，或者因技术提升、产品力改善所带来的价格上涨。这种情况发生在GPU、光通讯、精密制造与封装等一系列的半导体环节。但唯独在存储之上，技术的进步速度较慢，产能提升意愿极低，过去一年DRAM和NAND的现货价格呈现数倍涨幅，三星、海力士、美光、铠侠和闪迪这存储5巨头，总收入从2024年的2800亿美元，2026年预计将达9600亿美元，利润超过6000亿元，相当于2倍英伟达2026年收入与利润。但即便上涨至今，这5家公司的总市值也只有不到4.4万亿，市盈率约7倍，仍低于英伟达5.4万亿的市值。市场认为存储需要重估，尤其是存储行业的长协比例在不断提高。

但风险在于，不断提价的产品，会直接影响下游的利润率，直到下游投资回报变得不可持续，导致资本开支增长放缓。基数小的时候还好，但据摩根大通统计，如今存储在CSP硬件资本开支中的占比，已从AI浪潮初期的十几个百分点推升至超过50%。ASP每上升1个百分点对CSP利润的侵蚀，已是历史周期的数倍。与此同时，AI的繁荣极度依赖于单位Token成本的快速下降，但占比过半的存储的涨价与此方向背道而驰，虽然“以存代算”也在为成本下降做贡献，但不断下降的token成本与不断上涨的存储成本之间，总会有一天变得不可持续。

Transformer 在设计的初期并没有考虑到上下文窗口爆炸所带来的存储瓶颈。存储产品不断地提价，产业端自然地在寻找算法上面的改进，以降低存储的需求。本月推出的Deepseek V4版本以1.6万亿参数提供100万上下文窗口，但Deepseek改进算法对上下文窗口进行压缩和稀疏化检索，同时把部分KV Cache和模型参数Offload到NAND冷存储当中，牺牲时延来降低对HBM的需求。最终做到同类模型（与千问、GLM等对比）所需HBM降低到十分之一。像Deepseek一样通过算法改进来降低存储需求的妥协或努力，正在实时发生。但如果算法也没法减缓这种涨价带来的压力，降低资本开支就是最终崩溃的必然方式。从这个角度出发，周期性是在加强，而非减弱。而一旦2027、2028年存储产能开始释放，“量”开始登上舞台，“价”的周期性势必造成伤害。

其次，Hyperscaler的现金流会在2026年燃尽，并开启了举债与股权融资的增长模式，CAPEX超高增长也将不可持续。

按照当前四大Hyperscaler大厂的资本开支节奏，2026年7300亿美元的资本开支，基本上完全耗尽这四家公司的现金流（如下图）。按照Morgan Stanley对企业2026年经营性现金流的估算，扣除资本开支之后，四家企业2026年的自由现金流将从2025年的2055亿锐减至240亿。所以为加快数据中心建设，单2026年上半年，谷歌表内融资超过400亿，Meta超过250亿，亚马逊超过540亿，表外融资亦超过数百亿。而谷歌更是开创历史先河，自2006年IPO以来第一次采用增发股票的形式融资800多亿美元，抢在估值高位和2026年IPO浪潮之前，截胡了更多AI竞赛所需的资金。相信在竞争的压力下，一众Hyperscaler都会采用相同的策略，从资本市场抽取上千亿美元的流动性。这与过去这些美股公司每年大额回购的历史相比，已经大相径庭了。

该形式下，2027年CAPEX增速掉头往下几乎板上钉钉，这对于许多公司线性外推到30年的预期恐会产生重大影响。2026年的资本开支增长速度高达95%，这是过去两个月半导体狂欢很重要的支撑。但如果2027年要保持同样的增速，按照当前经营情况的估计，这4家公司将会产生近7000亿美元的资金缺口，即便是举债或发股，也很难在2027年补齐。那么如果CAPEX的增速开始往下掉，就会打破过去4年CAPEX持续往上的趋势（如下图）。恢复到正常的高增长，例如30%—50%其实也是挺不错，但对于许多线性外推的上游半导体产业的预期，就是致命性打击。至于那些股价依靠远期30年利润高增长的公司，恐怕更是灭顶之灾。

再者，市场或过高估计了AI红利在公司组织中传导落地的速度。

我们会发现，数字世界的模型进化速度最快，物理世界基础设施建设速度次之，而人类社会的组织架构变革速度最慢，这是又一个“维度差”。

但在半导体短期超高速增长的背景下，市场可能把AI红利从“长期生产率提升”错误定价成了“短期利润立刻兑现”。 这中间差别非常大。AI能力提升可以很快，低基数下Token用量和模型公司收入增长可以很快，CSP资本开支和收入增长也可以很快，即便是应用场景的普及和泛化也可能会很快，但这些并不等于整个传统企业部门的生产率、利润率和现金流也会同步快速提升。

即便企业开始大面积采用AI，由于物理世界和人类组织的限制，传导到利润层往往需要更长时间：企业要改造工作流程，要整理和准备数据，要设置员工权限，要隔离和控制风险，要做组织结构的梳理和裁员，最后才会反映为人效提升、成本下降或收入增长。传统业务的转型，往往比原生企业更难落地，就是这些物理世界和人类组织的限制。Meta是所有旧时代公司里AI采用落地速度最快的公司，其人效依然只有Anthropic的1/4。即便AI转型的效果是明确的，Meta广告收入增速提升到30%以上，但该速度远没有模型进化速度快，也没有基础设施的投资速度快。这里确实存在另一个“维度差”，是比半导体投资物理限制更大的瓶颈，来自人类社会的组织瓶颈，也是当前无数企业共同面对的问题。

这是正常的产业发展节奏，AI红利可能是十年级别的生产率故事，但市场现在用两三年的股价暴力涨幅和资本开支增速，把这个十年故事一次性折现了。一旦现实从“指数级兑现”回到“渐进式渗透”，股价就会面临重新定价。

最后，极端的市场情绪本身也在成为风险来源。

如果行情与市场情绪没有经过如此极致的演绎，如果半导体现货涨价和大厂资本开支没有经过这么高的增速，当价格与资本开支增速回落时，或许不会对市场造成太大的伤害。但当下的市场情绪之高涨，确实让人警觉：无论是短期SOXX极致的涨幅，处于历史高位的散户融资杠杆，普遍推演到2030年的乐观预期，还是黄仁勋一句“万亿市值”的恭维让一家千亿公司一夜上涨了32%。这种情况下情绪一旦“物极必反”，对投资人也会造成很大的冲击。

事实上，在过去的两年，每个阶段我们都要在月报中，反复去分析市场对于AI的各种质疑和争议，无论是宏观的贸易战和美伊战争的影响，还是模型的数据墙，Capex投资回报率，模型能力进步空间，应用落地的可用场景等等，持续不断。但过去这两个月，似乎没人关心宏观风险，也没人谈论模型的天花板或同质化，模型公司的收入奔着每年翻10倍在预期，估值都往数万亿去拍，CSP都开始相信老黄的“算力投资即收入”，应用场景似乎开始层出不穷。不是说这些观察和观点不对，只是当这个市场几乎找不到争议和担忧点时，情绪往往会演绎到极致。所有人都在贪婪，没人怀疑的时候，才让人感到不安。

市场的情绪和价格之间存在反身性，极端的情绪一旦跟着正常的回调反转，会加剧本该属于正常的波动。上涨时推波助澜，回调时也会火上浇油。

我们的投资方法论中，非常强调“逆向思考”，所以常被误当成“空头”。实际上，成熟的投资体系是非常矛盾统一的，就像芒格老先生曾经所言：只有比其他人更能够反驳自己的观点，我们才算真正配得上自己的观点，做到客观理性。我们依旧坚定看好AI发展对人类社会的巨大增益和价值，但当短期水温变得过高，我们也要客观理性地对待投资，不要把市场短期情绪当成企业长期价值。可以利用疯狂，但千万别成为疯狂！

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