核心观点 - 当前AI产业的核心矛盾在于上游算力基建投入已基本完成，行业进入等待下游企业级应用落地并兑现盈利的阶段，2026年将是关键的“证伪之年” [2] - 全球股市（特别是美股AI板块）是全球“生产力”的核心，全球主要资产波动率与其高度绑定，AI的证伪或证实将决定全球市场的走向 [2][19] - 市场分析的核心应从关注负债端（利率）转向资产端（AI能否产生真实回报率），若资产端出问题，负债端的调整无济于事 [3][20] 生产力、生产关系与制度秩序的联动 - 股市长期反映的是全要素生产率（TFP），即经济系统将生产要素转化为产出的效率，而非短期宏观经济指标 [4] - 生产力、生产关系与制度秩序三者像齿轮一样联动：生产力拉动生产关系，生产关系重塑制度秩序，制度秩序反过来推动生产力，齿轮转动的效率即是TFP [5] - 大量研究证实，多数国家股市的长期走势与TFP的变化趋势高度匹配，以美股为例，1929年至今推动其长期向上的核心动力始终是经济效率的提升 [6][7] 产业生命周期视角：从广撒网到去伪存真 - 2015、2016年是关键节点，既是美股打破宽幅震荡开启趋势性行情的起点，也是市场意识到美国经济效率将跃升的转折点 [8] - 产业早期的最优投资策略是广泛布局所有技术路径，享受估值扩张红利；产业进入成熟期后，市场进入“去伪存真”阶段，资金集中到真正胜出的赢家 [8] - 2022年的市场杀估值正是“去伪存真”过程，例如英伟达股价下跌70%，市场逼迫其证明自己是AI算力基础设施提供商而非游戏显卡公司 [8] - 2022年底、2023年初ChatGPT的出现，标志着市场从众多技术路径中明确了少数能跑通的赛道，英伟达用后续财报确立了其作为AI时代“铲子”的确定性地位 [9] 波动率与市场风险：确定性越高，风险越大 - 波动率是确定性的反面，不确定性越高波动率越大，确定性越强波动率越小 [10] - 2022年英伟达大跌后，随着AI资本开支和业绩兑现的确定性增强，市场波动率持续下降，但高确定性催生了贪婪和过度杠杆 [13] - 2024年英伟达“闪崩”的核心原因是全球资产都绑在了AI这一“生产力资产”上，资产端的确定性被过度透支，负债端的任何变化都只是导火索 [14] AI的“修路”与“通车”——生产力到生产关系的传导 - AI行业正处在“路修完了，有没有车跑”的关键节点，过去几年几万亿美元的上游基建（算力、电力）已投下，但真正的企业级AI应用尚未大规模跑起来 [15] - 市场的疑虑在于等待答案：AI基建究竟是能拉动经济增长的资产，还是无法产生回报的债务 [16] - 从利率曲线结构可见美联储的“预防性操作”，例如英伟达闪崩后，美国国债“三个月减十年期”利差迅速倒挂，以调节流动性为AI应用落地争取时间，但这也会让估值变得更贵 [16][17] - 2026年将是AI从生产力到生产关系传导的证明或证伪之年 [18] 关键标的与两条路径 - 特斯拉是2026年证明过程的关键标的，其需要证明自己是一个企业级重AI应用平台，而不仅仅是一家汽车公司，答案将决定其估值天差地别 [2][18] - 若特斯拉只是汽车公司，其当前万亿市值已透支；若是AI应用平台，万亿市值只是起点 [19] - 关于AI未来的两条路径：一是证伪路径，即上游基建无法转化为下游生产力，投资变成债务，全球市场崩盘；二是证实路径，即AI完成从“修路”到“通车”的传导，生产力拉动生产关系变革，带来第二波系统性机会 [21] - 每一轮长周期有三次大机遇：生产力提升、生产关系改变、制度秩序重构，英伟达已证明是确定性的生产力标的，未来的机会在于生产关系的变革，即AI应用的落地和普及 [21]