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已经到2025年年底了，那么就展望下美股2026年及以后。

市场简评

既然涉及美股，先说下美股市场整体情况：

就估值而言，当前市盈率确实高于长期历史水平。但我认为尚不能断言美国市场估值过高，其中存在多重因素影响。具体而言，美国指数的集中度已达历史峰值。标普500指数中约40%的市值集中于前十大公司。这与二十年前截然不同——当时最大型企业仍处于相对平稳的成熟阶段，面临收益递减的困境。而如今这些巨头企业仍保持着两位数的增长速度：微软实现17%-18%的增长，Meta增速达26%，英伟达最新财报更录得94%的同比增幅。这些企业理应享有高于市场平均水平的估值倍数，其增长率与业务质量足以支撑这一溢价，且在指数中的权重持续攀升。

与收益递减相反的是复杂经济学的收益递增经济：20世纪80年代，阿瑟一直在研究收益递增。阿瑟如是解释：收益递增是一种趋势，强者恒强，收益递增也是正反馈机制，在市场、企业和行业竞争中发挥作用，激励成功者不断成功。收益递增在具有网络效应的信息技术领域中尤为显著，亚马逊、微软、meta、腾讯、阿里巴巴等移动互联网巨头，使用它们的产品的人越多，它们的价值就越大。收益递增产生的不是均衡，而是非均衡：一种产品、一家公司或一项技术因为偶然或创新的策略持续领先，收益递增就会放大它的优势，直至该产品、公司或技术锁定市场。除了让产品强者恒强，收益递增还让产品成为市场标准，颠覆了传统经济学对企业运营方式的认知。

AI是一种新的技术范式

市场就说这点，接下来重点说下AI。

三年前ChatGPT的问世标志着我们迈入全新纪元。借用科学哲学家托马斯·库恩的观点，这正是范式转变。库恩在《科学革命的结构》中阐释：知识发展并非循序渐进，而是框架间的跃迁。简单点说AI是一种新的技术范式。

过去二十年的框架——如搜索引擎、电商平台与社交网络——之所以强大，在于它们实现了大规模的人际连接。AI的强大之处则在于实现大规模的智能连接。它使机器能够推理协作，完成前所未有的任务。

范式之所以重要，在于它决定价值的流向。在互联网-移动时代，最大收益流向应用层——那些在新型基础设施上构建服务的Adyen、TikTok和Instagram等企业。人工智能正遵循相同轨迹：基础设施层由少数云巨头掌控，它们拥有建设数据中心、采购芯片和训练模型的资源。但基于该基础设施的应用层，将催生出众多崭新的巨头企业。

AI的投资机会

关于人工智能的投资机会，我把它分为三个方向：硬件、基础设施、应用。

硬件

硬件就是人工智能的算力，具体点说就是GPU（通用）、TPU（专用）等，这两个涉及的公司就是英伟达和谷歌，与谷歌相比英伟达近期股价疲软，正好我看到了Baillie Gifford基金经理Helen Xiong的观点：

英伟达近期股价疲软更多源于市场叙事而非基本面。围绕AI的舆论热度起伏不定，不同阶段会推动股价波动。但该公司的基本面坚如磐石，英伟达无疑是AI建设浪潮中最明确的受益者。当前供应端仍面临极大制约。我们认为长期来看英伟达未必是GPU唯一供应商，但即便如此，公司仍能为股东创造可观收益。作为市场上财务特征最优的企业之一，我们相信其未来可维持40%以上的增长率。但这些优势尚未反映在估值中，因为市场担忧其增长和利润率的可持续性。最令我信服的是该公司稳定的产品迭代节奏——其芯片性能持续引领行业创新。

英伟达和谷歌只做芯片设计，制造需要交给台积电，台积电作为半导体代工领域的龙头，不管是产能还是制造工艺，都领先于竞争对手（三星、英特尔）。台积电在纯晶圆代工市场，份额从2024年第一季度的63%攀升至2025年第二季度的71%；在7nm及以下的先进制程领域，市场份额高达90%-95%，几乎形成垄断。值得注意的是，台积电已从2015年90%产能集中于台湾，发展为2025年海外产能占比达35%（美国亚利桑那州4nm工厂、日本熊本28nm厂等），这种全球化布局既分散了地缘风险，又贴近了客户需求。

7nm及以下的先进制程领域涉及最重要的设备是极紫外光刻机。它的生产曾被视为“比将人类送上月球更难”，但阿斯麦坚持了下来。极紫外光刻机包含数十万个组件，每个都必须非常可靠和精确。阿斯麦拥有高端光刻机领域几乎100%的市场份额，是全球唯一一家能够提供制造最小晶体管机器的企业，不但可以将数量庞大的晶体管封装到同一区域，而且计算效率更高、能量消耗更少。

基础设施

云服务提供商购买英伟达的芯片并自研芯片，并提供可扩展的按需访问，使企业能够训练和部署人工智能模型，而无需构建自己的基础设施。从本质上讲，云服务提供商实现了计算和人工智能访问的民主化。目前有三家占主导地位的云服务提供商：亚马逊、谷歌、微软。不过我认为还有一家值得关注的公司是Cloudflare，目前人工智能推理阶段需求旺盛，推理就要求反应迅速，该公司把自己的数据中心建立在全球各处，而亚马逊、谷歌、微软都是集中式数据中心。

另一类为人工智能提供基础设施的公司是数据库公司。世界数据的爆炸式增长意味着，未来所产生的数据将超过过去所产生的数据。对于的公司有 Databricks 和 Snowflake 等公司帮助企业在云端存储、管理和使用这些数据。

同样的数据也是人工智能的命脉，越来越多的公司希望将其数据输入基础模型，从而为其业务创建强大的新应用。例如， Shopify 将其专有数据和商家数据与 Open AI 的 GPT 结合在一起，创建了一个名为 Sidekick 的对话式助手，商家可以与它对话，并询问如何使用 Shopify 的平台。

应用

应用是关于在现实世界中有效利用人工智能。例如：

特斯拉正在利用人工智能使其汽车实现自动驾驶，甚至希望利用这些进步生产人形机器人。毕竟，如果自动驾驶汽车不是在物理世界中运行的机器人，那它又是什么呢？特斯拉汽车目前拥有数百万辆正在积极生成真实世界驾驶数据的汽车。

Recursion正在利用人工智能来改进药物研发，它绘制了一张人类生物学地图，可以大大降低新药研发的成本。该公司目前湿实验室主要生成训练人工智能模型所需的数据。但在不久的将来，这些实验室将主要验证人工智能驱动的预测，从根本上颠覆药物发现的模式。

Tempus凭借覆盖5000余家医疗机构及7500余名肿瘤科医生的数据网络，与美国绝大多数癌症患者建立连接。通过平台可高效补充客户所需数据，使其以远低于历史成本的价格获取宝贵信息。

Figma为众多全球知名数字产品与体验提供支持——从Netflix、谷歌地图到爱彼迎、Mercado Libre。基于网页构建的Figma平台，让团队能够实时创建、优化并共享设计方案，且不受地域限制。这款最初面向设计师的工具，已演变为全球顶尖企业的核心软件。福布斯全球2000强企业中逾四分之三采用Figma，其在数字产品设计领域占据主导地位。其成功根植于易用性、实时协作能力，以及与现代企业构思验证流程的深度融合。

AppLovin作为移动游戏领域领先的广告技术公司，AppLovin在数字经济快速发展的移动游戏细分市场中占据主导地位。AppLovin帮助应用程序实现增长、变现并触达新用户。它在移动游戏中投放广告，通过其广告网络进行推广，并利用人工智能技术提升广告投放精准度。其核心是AppDiscovery平台，该平台能够将应用与合适的用户进行匹配。使用次数越多，其智能程度越高——形成强大的反馈循环。

Duolingo正稳居语言学习市场的核心位置，自2012年上线一年内，它便跃居教育类应用榜首，至今仍是全球下载量最高的教育应用。过去五年间，月活跃用户以每年30%的速度增长，现已突破1.3亿。其最接近的竞争对手规模仅为其十分之一。

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应用的机遇自然会落后于硬件和基础设施。最初的两层需要先进行扩展，以支持应用程序的开发。此外，找到利用和应用强大新技术的方法也需要时间和人类的智慧。我们可以用智能手机做个类比。当 iPhone 发布时，它显然是一款极具影响力的硬件。然而，公司和有抱负的创始人仍需要时间来构建应用程序，以充分发挥新设备的潜力。2007 年 iPhone 发布时，人们很难立即预测到它会带来哪些新的商业模式，例如打车、外卖、移动支付和短视频应用。人们甚至需要时间来认识人工智能对电子商务、流媒体和社交媒体等现有数字活动的意义，因为这些活动的市场机会将大大增加。

随着时间的推移，人工智能的好处可能同样会扩大到更多的公司，并带来新的商业模式。毕竟，如果没有大量的应用，投资数十亿美元建设硬件和基础设施是没有意义的。

尽管人工智能令人兴奋，但仍要记住，进步很少是一条直线。不能排除在硬件和基础设施层投入巨资后可能会有一段消化期，因为公司需要比预期更长的时间来研究如何使用新功能。或者，可能会遇到人工智能模型意想不到的限制，需要在算法上取得新的突破。值得注意的是，虽然硬件公司目前受到需求的推动，但如果它们遇到需求的空档期，也会出现恶性的周期性波动。

总体而言，目前人工智能的影响尚处于初期阶段。这种影响在硬件和基础设施层面体现得最为明显，但应该会逐步扩大到应用层面。

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