繁荣之下，危机在屁股后头追

在硬着陆和软着陆之间，美国选择了不着陆。

这也算是个办法，尽量减少大选前的不确定性，就如美国参议院延长Tiktok剥离法案期限，将最终期限定在大选之后一样，到时候无论有什么问题，都是新当选总统的事。

但也不能过于高估美股大选对美国货币政策的影响，把美国是否加息全归结于大选就有些简单化了，美联储能够接受，各路资本能够理解，肯定有一定理由。

那么就有一个奇怪的现象：美联储维持高息，还表示不但不降息还要继续加息，然而美国劳动力市场表现很不错，通胀也出现了一定缓和，竟然股市也表现很好，是真的经济学理论已经失效，还是说美国目前有一个大大的雷藏在暗处，说不准哪天就突然爆了？

简单分析下可能性，提供一个解读的角度，并不代表一定正确。

过去这几年，美国股市搞出来很多故事，尤其AI成为最大的潮流，隔几个月就要颠覆一次世界，别管AI实际进展怎样，确实引起了全世界对AI的关注，几乎所有的投资者都在讨论AI，想在AI中分一杯羹，而美国作为AI的主要发源国，自然引起了全世界的关注。

而美国，最主要的投融资渠道就是股市，这跟中国以银行贷款为主截然不同，海量资金涌入美国股市就带动了美股不断上涨，也就为美国人带来了巨大的财富，而这也就极大改善了美国人的生活消费，海量的资金也带动美国经济增长。

正是在AI狂潮的带动下，就算是美联储连续加息，对于消费、经济的影响也并不大，所以美联储可以选择暂时不着陆，把降息的悬念继续向后压，免得被卷进两党的争锋。

除了AI投资狂潮，美国通过量化宽松（美联储直接购买国债），极大提高了财政能力，这几年直接用财政补贴救助超过2千万失业者，令其中多数失业者就算是不工作也可以维持不错的经济状态，不用急于找工作，那么这批不急于找工作的就不会列入失业统计，还降低了市场上劳动力的供给。

又恰逢美国动用长臂管辖遏制其他国家制造业，搞再工业化，海量财政砸下去也确实带动制造业投资大幅上升，也就创造了更多的就业。

以上因素叠加，最终表现为美国的失业率维持在很低的水平。

所以看起来矛盾的，其实仍然能够用经济学解释，但是这一套是在跟危机赛跑，用古话说“成也萧何，败也萧何”。

美国这一轮政策神话，来自于AI狂潮，但也很可能瓦解于AI泡沫的破裂。

关于美国的AI，之前也谈过了，AI很重要，美国领先一步，无论是技术还是关键硬件，美国都占据优势，而在AI领域的投资更是远超全世界之和，美国确确实实引领了这一轮AI革命，打开了人类通往下一个无人区的大门。

如GPT、Mid、Sora实现了大语言模型在内容生成领域的连续突破，完成了文本、图像、视频的递进，为接下来多模态生成奠定了基础。

以上都是事实，决不能否认亦或者贬低。

但是，打开一个新时代的大门，并不代表打开大门的会是最后的赢家，历史上第一个往往是失败者，曾经的成功就是失败的根源。

玄学的东西不多说了，讲实际的。

从宏观角度，美国这一轮AI潮过于狂热了，这背后是美国需要AI狂潮拉动美国的股市，解决当前的问题，但问题在于，导致出现了越来越严重的供需不平衡。

各路资本对AI的投资，代表的是对AI的需求，无论出于什么原因，钱已经砸进来了。

但是砸进去的钱并不是闹着玩的，而是要求AI必须带来相对应的供给，也就是要带来实际的产出，能够真正切切提高社会的劳动生产效率，创造更多的财富，否则如果仅仅停留在故事、金融游戏的阶段，注定是击鼓传花，就看砸在谁手里，当泡沫破裂的时候，一定会出现严重的踩踏。

问题是，美国工业空心化已经太久了，美国在AI领域确实领先，但是犯了一个商业大忌，是先有技术再找应用场景，目前美国这么多大模型，却很难找到有足够价值的应用场景，结果扎堆到内容生成领域，但是就算整个大文化产业，总产值才有多少呢？怎么可能撑得起动辄十万亿美元的市值。

核心问题出现了：美国AI的投资需求远远大于AI的实际供给，严重不平衡不可能一直维持，供给很难快速提高，那只能是需求暴跌、资金大规模撤出，然后是AI泡沫破裂，引起连锁反应。

寄予厚望的智能驾驶，也是宣传远远高于实际，特斯拉应该是美国智能驾驶公认的代表，各种神话故事不断，但是在各品牌的智能驾驶水平测试中，特斯拉排名垫底。

马斯克寄予厚望的FSD竞争优势不断下降，尤其还面临数据安全等问题，严重影响了推广，在中国同类产品的竞争压力下，特斯拉不断调整FSD的销售策略。

这并不怪特斯拉，在当前技术水平下，纯视觉模式再怎么提升，也不如多加几个激光雷达。更何况还要面临法律、科技伦理的限制，目前人类的智能驾驶大规模应用（注意大规模，而非试点），被卡死在L3以下，在这个水平，特斯拉的纯视觉模式非常吃力。

这当然不是说特斯拉或者马斯克蠢，当年特斯拉选择纯视觉模式其实是聪明的选择，只是严重低估了中国制造业将先进技术白菜化的能力。

在特斯拉想要搞智能驾驶的时候，美国只有一家公司有可用的车载激光雷达，但是售价奇高。2017年的时候，只有64线、32线、16线三种产品，定价分别为8万美元、4万美元、8千美元，而且供应量也很成问题。

一辆汽车想要实现智能驾驶，起码得装4个激光雷达，用64线加起来高达32万美元，远超特斯拉汽车售价了。而特斯拉又需要尽快把AI故事讲通，这么贵的激光雷达路线无论如何都讲不通，那就只能选择纯视觉路线。

然而，中国制造业给了大大的惊喜，中国企业相比特斯拉更了解中国白菜化能力，所以几乎所有中国企业选择了激光雷达路线，尤其华为早在2020年就喊要把100线激光雷达成本降到200甚至100美元，这在当时引起了一片嘲笑，很多人认为华为被制裁给逼疯了，竟然这么画大饼。

结果如何呢？

中国智能汽车实际落地的时候，用的激光雷达不是96线，而是126线甚至192线，而且确确实实把价格打下来了。

对比下，64线8万美元，短短5年后，中国就把价格砍掉了接近三个零，这是西方难以想象的，属于任何投资机构都不可能列入考虑范围的。

讲这个例子就是说明，美国有美国的优势，我们也有我们的优势，正常的做法是扬长避短，而不是非得以短击长。

中国能够如此“离谱”地降低先进产品的成本，当然不是依靠所谓的廉价劳动力，而是整个产业链的巨大优势，这是全世界独一无二的，任何先进技术想要从实验室走向大规模产业化，都离不开中国产业链的支持。

回到AI的供给能力，也就是提高社会生产效率上。

全世界对美国AI的投资已经加满了、快爆了，但是脱离了实体基础的美国，很难为AI找到发挥实际价值的应用场景，而与实体经济相结合的时候，讲故事就没用了，大家看的就是能提高多少生产效率、降低多少成本、解决多少实际问题。

所以就像几年前的特斯拉，只能选择继续讲故事，走画饼的纯视觉路线。典型代表就是OpenAI首席执行官奥特曼提出“7万亿美元的芯片融资计划”，大概意思是大模型继续提升需要更大的算力，给他7万亿美元，就能创造一个奇迹，打造一个全知全能的神。

7万亿美元，合理但搞笑。

合理之处在于，OpenAI目前基于的算法是2017年谷歌提出的“Transformer模型”，这个模型当然很厉害，但有个问题，每一点提升都需要海量算力的支持，就有点像美国“力大飞砖”的模式，这几年GPT从3很快迭代，到了3.5、4、5、甚至说马上出6，每一次都被人称之为颠覆世界。

但实际上，从3到6没有本质的升级，仅仅是模型训练的数据量不断增加，这一两年高速迭代，原因就是OpenAI获得了更多的投资，能够快速升级算力。

但这种模式必然面临边际效应递减，达到一定高度后，每提高一点，需要的算力都翻倍的上涨，一定有撑不下去的时候。

这场简单粗暴升级算力的玩法，已经渐渐到头了。

上周，英伟达股价暴跌，现在又涨起来了。

谈论的不是股票的具体涨跌，而是分析背后的变化与趋势。

暴跌的原因很简单，这几年因为对中国的制裁，英伟达业绩受到很大影响，先进的芯片销量下降，于是自然选择提高单价，谷歌等公司出于投资AI的考虑也接受提价，但是总得有个头吧。

AI继续提升，需要的算力和数据越来越多，导致每提升一点，需要砸下去的算力就数量级提升，而英伟达的芯片翻番的向上涨，最终也买不起了，于是开始降低AI芯片的购买量。

英伟达业绩受影响，这又更进一步影响到了台积电，因为这几年台积电也受到制裁影响，重金搞出来的3nm芯片目前只有苹果使用，但由于发热问题难以解决，苹果只能降频到相当于5nm的技术水平，这还不如继续用5nm芯片。于是在过去这一段时间，台积电利润的重头恰恰来自于AI算力芯片，当算力芯片需求下降，自然也会冲击到台积电。

而台积电受到冲击，也就进一步影响到了ASML的光刻机销量，中国市场需要对ASML重要性提升，也改变了ASML对中国光刻机售后服务的态度。

等等，这是一连串的连锁反应。

当然，远不至于资本泡沫立刻破碎，就算破碎也只是激烈的风险出清，并不能得出美国要崩溃的结论，但这是一个危险的信号。

都知道美国的AI潮是泡沫故事，泡沫也可以继续吹大，大家都可以获利，但迟迟看不到AI带来足够的产出，围绕AI的资本故事自然就不稳了。

就算是想尽办法拖到大选后，那大选之后呢？

唯一可行的解决办法，当然是坦诚合作，把小院高墙拆掉，中美两国优势互补，共同把蛋糕做大。

但目前并没有看到好转的信号，那就且看着吧。

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