撰文：Gandalf，Techub News
原文：《对话孙宇晨：AI黄金时代，普通人如何下注？》（William Joy，YouTube，2026 年 10 月 16 日，时长 47:08）
导语
当资金扎堆芯片和大模型，AI 产业链上还有哪一环值得下注？在金明（William Joy）的对话节目《黄金时代》新一期里，波场 TRON 创始人孙宇晨的答案是「能够把 AI 真正用到真实生活中的」应用，而不是被资金抱团推高的存储和光模块。他还谈到美债、人民币和纳指，讲了「孙学」想帮普通年轻人解决什么问题，以及为什么只拿出很小一部分财富来设立孙宇晨奖。
核心摘要
· 孙宇晨最看好能把 AI 用到真实生活中的应用，尤其是 AI 健康管理；他认为存储、光模块是资金抱团的产物，已被高估
· 他认为人类最大单一企业的市值上限大约是美债的一半，英伟达已到 5 万亿美元，应用端「有太多可以超过四倍的地方」
· 他判断 AI 主题最快明年开始分化；对纳指中线「微微看空」，但没有做空，持仓也还在
· 他认为美债信用危机被过度担忧，只要美国保持对 AI 的控制，美债就不缺买家；他看好人民币走强，不看好所有「老登类资产」
· 他称孙学写给普通年轻人，帮其「bootstrap」，核心是选择个人利益最大化的博弈路径；孙宇晨奖「奔着这个 AI 时代的诺贝尔奖去」，他说已有第一批获奖人
押注应用：健康管理从「数据埋点」开始
从电力、算力、芯片到大模型和应用公司，被问到最看好 AI 产业链的哪个环节，孙宇晨说：「我现在其实更看好啊，这个能够把 AI 真正用到真实生活中的。」
他的理由先从英伟达说起：「英伟达也已经 5 万亿了，对吧？」他个人认为，人类最大的单一企业，市值上限大概不会超过美债的一半。金明据此推算，英伟达最多再涨四倍，孙宇晨表示认同，并说应用端「有太多可以超过四倍的地方了」。
他举的例子是 AI 健康管理。Oura Ring 这类产品他没有投资，在他看来那只是一个数据采集器、一个单点；他看好的是采集数据、处理数据的整个赛道，认为这是真正让 AI 落到应用、产生极大价值的地方。
孙宇晨设想的健康管理，是不用等到生病才去医院：先做数据埋点，再做数据采集和挖掘，每个人根据结果做健康决策。比如每年固定去四次医院，采集验血这类必须在医院才能拿到的数据；另一些数据用 Oura Ring 这样的消费级设备就能采集。数据汇总后由 AI 给出决策，再由专家提供第二意见（second opinion）。「而且这可能是一个 global 性的，而且所有的产业都得跟着调整。」他说，保险公司可能也得调整医疗保险的给法，结果是花更少的钱办更大的事。
他据此判断，未来的投资机会和主题会非常多元，「有可能最快明年，我觉得就会产生这种分化」，不会再像现在这样，资金只在硬件、软件少数几只股票上大抱团。
存储与光模块：抱团出来的「确定性」
问到产业链上被高估的环节，孙宇晨点名「存储啊，光模块啊」。他承认自己也说过存储永远紧缺，但他的解释是，除了通用的大模型，市场还看不到 AI 的其他应用，「所以大家没有安全感，所以资金全部都抱团这个百分百的确定性」。结果是「很多硬件股其实都炒成软件股了」。
在他描述的现状里，AI 还没开始分化，资金要么抱软件上不会错的选项，「全部抱 Anthropic 和 OpenAI 就完了」，要么全抱硬件，比如英伟达，「好像类似于芯片是一个永恒的像黄金一样的东西了」。但他认为 AI 已经足够强大，「到明年到后年，主题会开始产生分化」，分化会从处理数据的角度展开。
A 股方面，孙宇晨说自己没有持仓，但做过一些研究。光模块此前在 A 股也比较火，他认为原因在于，这是唯一一个既能踩上美国 AI 浪潮、中国制造又提前有布局的领域，「所以它在 A 股也产生了资金抱团效应」。
美债与纳指：不担心违约，担心抱团
宏观层面，孙宇晨认为美债信用危机「还是过度担忧了」。美债的规模，地球上已经没有同等量级的资产，问题早已不是还不还得起：「美债它是无限续杯的」，可以一直发新债还旧债，前提是有人愿意买新债，而买家愿意买的核心原因，是美国仍保持着在全世界范围内的科技和军事统治力。他说，这种统治力现在看得更明显：人类的未来就是走向 AI，而 AI 的关键在芯片及其产业链（包括存储），以及 AI 技术和模型。
金明指出，这种统治力正在下降，体现在美债收益率越来越高。孙宇晨的看法是，收益率走高更多是因为 AI 和美债之间「有点点 compete 的关系」，即权益类资产和无风险资产在争夺资金。「但是呢，就像孙悟空嘛，你无论怎么跳，跳不出如来佛的手掌心。」他认为，只要美国还持续保持对 AI 的「终极性的控制」，美债就不会缺买家。
他看好人民币走强。对资产类别，他重申「所有老登类资产我都不看好」，对新登类资产则是积极拥抱；金明问白酒是否属于前者，他表示是。
持仓上，除了波场，以太坊和比特币是主要配置，前十名代币中有应用的也配了一部分；美股同样是重仓，纳指也有配置。但他坦言，对纳指「中线，其实我现在是微微看空，实话实说」，只是「虽然我看空还没做空」，持仓也还在。
理由同样是资金抱团。他认为纳指和整个 AI 板块已经呈现出过高的迹象，而「这个世界上资金的来源就是美债」，股票可以加杠杆放大，但在数学上不可能无限增长。金明把美债比作母鸡，孙宇晨接着说：「美债不仅是母鸡，现在美债还呈现出已经开始被子鸡吸血的情况了。」美债利率得高才能借到钱，「而且再加上 AI 的 looping 其实现在也很严重」。
不过他并不认为这最终是坏事。他拿上世纪九十年代到 2000 年的互联网大爆发作比：当时很多光纤公司破产了，但光纤后来都用上了。「我觉得未来你造这么多芯片，造这么多，我觉得产能肯定是用的上。」短期会不会出现一定程度的过剩，他说不排除，因为现在的供给已经是「天量」。
孙学：帮普通年轻人「bootstrap」
孙宇晨的「孙学」最近颇受关注。被问到如果年轻人不想学孙学，第二推荐学什么，他说：「我觉得可以先练一下搏击。」反过来，对想学孙学的人，他说没有不建议学的部分，「其实我觉得孙学挺完美的」，最合适的一点是「零成本安装」，就像 AI 的 skill 一样直接蒸馏。他说，自己的孙学是写给中国最普通的年轻人的。已经很聪明、含着金钥匙、条件非常好的人，他认为不一定要完全按孙学的思路，「那就可以顺着他自己的想法来了」。在他看来，「孙学是相当于帮助你 bootstrap」，是从零到一的事。
金明也提出质疑：孙学有时显得过于精致利己主义，如果很多年轻人都去学，社会会不会都变成利己主义？孙宇晨回应，孙学并不完全是精致利己主义，否则直接用现成的理论就行，何必再发明一个孙学。他说，孙学要做的第一件事，是对时代环境做一个摸底，结合自身情况，选择一条对个人而言利益最大化的博弈路径，「是一种博弈论，是一种演化论」。他举例说，2016 年自己就告诉年轻人不要结婚、不要买房，all in 英伟达、all in 特斯拉，这十年下来，「你的这个财产就会获得一个巨量性的增长」。
推荐书单，他给了三本：Ayn Rand（安·兰德）的《源泉》，他称兰德是俄裔美国哲学家，「可以说是孙学的前身」；王小波的《黄金时代》，他认为这是一部以情色小说为背景的时代画卷，文学表达的东西很深；第三本，「最后一本就推荐我自己的孙学」。
孙宇晨奖：「先看看牌」
金明问，诺贝尔当年几乎拿出大部分遗产设奖，孙宇晨为什么只拿出财富中很小一部分来做孙宇晨奖。他的回答是：「有点跟打德扑一样，先看看牌。」
在他看来，人类又进入了一次新的工业革命，今年数学和科技的进步，已经让人开始说今年的诺贝尔奖可能是人类最后一次获得的诺贝尔奖，因为以后「AI 一天就产生 50 个诺贝尔奖成果」。「我设立孙宇晨奖呢，我是奔着这个 AI 时代的诺贝尔奖去的。」具体怎么设立、怎么调整，他说已有一些想法写在最初的文章里，但还要迭代。
规则上，任何人用 AI 去破解给定的数学题，只要通过形式验证，就能获得孙宇晨奖，「只要机器阅读，机器同意，就可以发奖」。他说，奖项先给出一个数学题集，谁解出就自动获奖，目前已经有第一批获奖人。
口碑、怕死与「最缺的东西」
谈到过去一年最大的失败，孙宇晨不愿多讲，只说了一个：「谈恋爱失败。」
对口碑，他认为仍然很重要，只是人在不同阶段，口碑的来源不一样；他对待舆情的态度是去了解它，「然后尽量地和口碑和舆情呢，保持一个良好的相处」。面对一些人的不认可，他说：「我觉得多交流是好事。我从来不认为观点是永恒的。」
被问到现在最缺什么，他说：「我觉得我最缺对于 AI 的理解和应用，其实我已经在努力做，但是我觉得这个还是我们这个时代最稀缺的东西。」他的终极理想，也是把 AI 和现有业务好好结合，在 AI 新时代为自己和公司找到合适的位置。
他承认自己怕死，为此发明了一套用 AI 监控身体数据的方法。但做了这些之后，他说也不至于怕死，死亡是必须到达的终点，现在做的不是延长寿命，而是在合理的寿命范围内最大化自己的寿命，「有尊严，有体面的死去」。
至于希望后人记住什么，孙宇晨说，人生是体验的集合：「我会尽量去在我感兴趣的范围内体验我的人生。但是别人怎么看我的这个人生体验呢，这个其实我也决定不了。」
编辑说明：本文据 William Joy 频道 2026 年 10 月 16 日发布的视频《对话孙宇晨：AI黄金时代，普通人如何下注？》（时长 47:08）整理，为这期对谈的下篇，侧重 AI 投资、宏观判断与个人话题；加密市场部分见上篇。整理时用两份机器转写互相比对，引语只删去口头语与重复。英伟达市值、单一企业市值上限与美债规模的关系、孙宇晨奖的规则与获奖情况，以及他 2016 年给年轻人的建议，均为受访者口述，未经核实；「AI 的 looping」保留原话，未作延伸解释。视频简介提到的 3.5 小时完整录制及其中其他话题，未见于本视频，本文不涉及。本文未经受访者审阅。
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