全世界的錢不夠用

這對資產價格有著巨大的影響，因為長期以來資本過於充裕。

推動 2010 年代市場繁榮的 Web 2.0 和 SaaS 模式本身對資本需求極低，因此大量資本湧入投機性資產。

昨天討論市場格局時，我突然有了一個靈光一現的想法。

我認為這是我近期寫過的最有差異化的一篇文章。 我會逐步講清楚它是如何運作的。

AI 資本支出與政府財政刺激之間存在類比，可以幫助理解其背後的機制。

在財政刺激中，政府發行國債，從而讓私營部門承擔期限風險，然後政府將這些現金投入使用。

這些現金在實體經濟中循環並產生乘數效應。 對金融資產價格的淨影響是正向的，因為乘數效應會放大。

在 AI 資本支出中，超級雲廠商（hyPErscaler）要么發行債券，要么出售國債（或其他資產），讓私營部門承擔期限風險，然後再將這些現金投入使用。

這些現金在實體經濟中循環並產生乘數效應。 對金融資產價格的淨影響也是正向的，因為乘數效應會放大。

這一流程順暢，因為它是在利用經濟中的“乾粉”（dry PoWder）。 它運作良好，並推動了所有資產的上漲。

這就是過去幾年 AI 資本支出的範式，它感覺就像是增量的刺激，推動了經濟和市場。

問題在於，一旦“乾粉”耗盡，任何投入 AI 資本支出的每一美元都必須從其他地方抽取。

這會迫使資本進行凸性（convex）競爭。 當資本稀缺時，會驅動對其最有效用途的評估，同時資本成本（市場利率）上升。

我要再強調一次：當資金短缺時，它會推動資產之間的優勝劣汰。

最投機性的資產會受到不成比例的損失，就像在資本過剩且生產性用途短缺時，它們會得到不成比例的收益一樣。

從這個意義上說，AI 資本支出實際上起到了一種逆量化寬鬆（inverse QE）的作用，對投資組合產生負面平衡效應。

財政刺激很少會遇到這種情況，因為美聯儲通常最終成為期限風險的最終承接方，從而避免擠占其他資本用途。

這裡“錢”（money）可以和“流動性”（liquidity）互換使用。 流動性一詞容易讓人困惑，因為它有很多不同的用法。

我用一個類比來說明：錢或流動性就像水。 你需要水位更高，金融資產（漂浮的橡皮鴨）才會上漲。

有幾種方式可以實現：你可以增加水的總量（降息/量化寬鬆），疏通流入的管道（比如當前的 RMP 等操作），或者減少水的流出量。

大多數關於經濟流動性的討論，總是關注貨幣供應。 然而，對貨幣的需求同樣重要。 我們目前面臨的是需求過多，因此產生了擠出效應。

有新聞報導指出，世界上最深的口袋——沙特和軟銀——大多已經見底。 過去十年，每個人都在瘋狂買入資產，現在都已經“吃撐了”。

這意味著什麼呢？

Altman（OpENAI CEO）去找他們，伸出雙手乞求他們兌現之前的承諾。

與過去“乾粉”充足的時期不同，他們現在必須賣掉一些東西來籌錢。 他們會賣什麼？

他們會篩選出低信念的投資組合，賣掉一些表現不佳的 BTC，一些面臨破壞的 SaaS 股票，從表現不佳的對沖基金贖回資金。

這些對沖基金不得不賣出資產以滿足贖回需求。

資產價格下跌，信心降低，保證金可用性緊縮，引發更多拋售。 這樣的效應會在金融市場中層層傳導。

另外，特朗普提名 WARsh 也特別成問題，因為他認為問題是“錢太多”，而實際上我們面對的恰恰相反。 這也是自他被提名以來，市場變動加速的原因。

我一直在想為什麼 DRAM / HBM / NAND 廠商，比如 SNDK 和 MU，表現得比其他股票好得多。

當然，底層芯片價格在飆升​​。

但更重要的是，這些公司現在和未來一段時間都在超額盈利，即使盈利明顯是周期性的，最終會下降。

當資本成本上升時，這提高了折現率。 長周期、投機性資產受到懲罰，而短期現金流資產受益。

在這種環境下，加密貨幣自然遭受重創，因為它位於流動性條件的尖端。 這也是為什麼市場一直感覺“底部無底”。

高度投機的零售動量股無法維持漲幅，即便是基本面改善的板塊也在掙扎。

主權和信用收益率上升，因為對資金的需求超過了供給。

我不是讓你全部拋售，這篇文章不是交易指引。 把它當作背景信息，幫助理解正在發生的情況。

我相信今年如果耐心等待，會出現非常好的機會。