史上最大 IPO:Anthropic 上市,全球 AI 会发生什么撰文:硅谷 Alan Walker
资本 · 算力 · 终局
从一块卡、一片封装、一根光纤、一度电,到模型、Agent、每个行业,再到一级市场和被做空的旧世界——这条链条上的每一环,都会在敲钟那一刻 被重新定价 一次。
硅谷 Alan Walker 看到 Anthropic 投资者会议的消息,把这件事从头到尾想了一遍。先把事实摆清楚。Anthropic 六月已经向 SEC 秘密递交招股书,高盛、摩根士丹利、摩根大通三家一起做,投行已经在安排投资者会议,时间窗口指向今年十月。股东端预期的定价在 两万亿美元 以上——如果成,这是 人类历史上最大的 IPO,超过今年六月的 SpaceX,超过之前所有纪录。
而更重要的是,它会在 OpenAI 之前完成。OpenAI 六月递交 S-1 的同时说"可能还要一段时间",随后传出倾向 2027 年上市,Altman 把一万亿以下视为不可接受。这意味着在未来至少一年里,Anthropic 是地球上 唯一可以直接买到的前沿 AI 资产。下面按这条产业链从下往上,一层一层拆。每一层都给出具体的公司和数字,以及 Alan 认为会发生什么。
筹码荒
第一个后果不是估值,是 没货。按两万亿定价,IPO 通常只释放 5%到 8%的流通股。也就是说,全世界真正能买到的 Anthropic,只有 1000 亿到 1600 亿美元的浮筹。而想配置纯 AI 资产的钱是多少?主权基金、养老金、共同基金、对冲基金、加上两代散户,量级在十万亿以上。供给和需求差两个数量级。在这种结构里,价格不由基本面决定,由边际买家的急切程度决定。首日翻倍 是常态,不是意外。说人话:一百个人抢一张票,票价就不是印在票面上的那个数了,是最想去的那个人愿意出的那个数。
而更要命的是,钱还会变多。美联储从 2025 年底至今按兵不动,联邦基金利率卡在3.50%到3.75%,今年市场甚至在给加息定价。但主流机构对明年的判断高度一致:高盛预计 2027 年 6 月和 12 月各降一次;美银预计 2027 年 7 月和 9 月;晨星更激进,预计 2027 年三次、2028 年再两次。说人话:今年的钱是紧的,明年开始松。而 Anthropic 大概率在今年十月上市——正好卡在最紧的时点定价,然后迎着放水的方向往上走。这个时序对持股人是最舒服的一种。
降息 意味着 无风险收益率下降,所有靠未来现金流折现估值的资产同时变贵,而 AI 是折现期最长、增长曲线最陡的那一类,杠杆 效应最大。2027 年的每一次降息,都会往这个已经过热的池子里再倒一桶水。这里有个细节几乎所有人都看错了。Anthropic 预计二季度收入 109 亿美元、经营利润5.59 亿美元,首次盈利。市场在讨论"这个盈利含金量够不够"——问错了问题。它的真正作用是指数纳入的资格门槛:标普 500 要求 最近四个季度 GAAP 盈利为正 且 最近一季度为正。Anthropic 现在踩上了这条线。
两万亿市值进标普,权重约 3%。光被动资金的机械性买盘就是数千亿美元。主动基金那边压力更大:基准里有 3%的 Anthropic,你不持有,等于对全球最强的 AI 资产净做空 3%。年底跑输同行,你去跟 LP 解释。然后是正反馈:被动买入推高股价 → 市值上升 → 权重上升 → 必须买得更多。这台机器一旦启动,靠基本面是停不下来的。
溢出效应 会比大多数人预期的更广。买不到 Anthropic 的钱不会回到银行账户里躺着,它会去买最接近的替代品——于是台积电、SK 海力士、三星、ASML、东京电子、爱德万、中际旭创、Vertiv、GE Vernova,这一整排全球供应链公司会被顺带抬起来。东京、首尔、台北、阿姆斯特丹的股市,会因为一家旧金山公司的敲钟而集体上涨。这是这轮 AI 牛市的第一波,也是最容易被误读成"基本面改善"的一波。
散户那一头更简单。SpaceX 六月上市当天的场面已经预演过一遍了。当一只股票同时具备"人类历史最大"、"AI"、"以前买不到"这三个标签,它在零售端的吸引力不需要任何分析支撑。
卡即通行证
往下一层。Anthropic 的招股书会做一件对整个行业影响最深远的事:把 算力合约的真实价格 公开。Anthropic 已公开的算力承诺(截至 2026 年 5 月)SpaceX(Colossus 1)每月 12.5 亿美元,三年近 450 亿 | 至 2029 年 5 月
Amazon最高 5 GW | 2026 年底近 1 GW 上线Google + 博通5 GW | 2027 年起上线Microsoft + NVIDIA300 亿美元 Azure 容量 | 已签署Fluidstack500 亿美元美国基建投资 | 多年期把这几行加起来你会发现一件事:做前沿模型的入场费,已经从"几亿美元种子轮"涨到了"每月十亿美元级别的固定支出"。Colossus 1 那一笔就是超过 300 兆瓦、22 万块英伟达 GPU。作为对照,Google 付给 SpaceX 的是每月9.2 亿美元、约 11 万块 GPU——只有 Anthropic 的一半。
说人话:每月 12.5 亿美元是什么概念?相当于每天睁开眼就要付掉四千万美元,一年下来比整个星巴克中国的营收还多,而这只是它五份算力合同里的一份。说人话以前判断一家模型公司行不行,看它招了几个大牛。现在只看一件事:它每月能不能稳定烧掉十亿美元,并且有人愿意继续给它十亿。全球能过这一关的公司,五个手指数得完。所以上市之后,对全球 AI 公司最直接的影响是:算力合约 成为公开可比的行业标尺。任何一家二线模型公司去融资,LP 第一个问题会变成"你们锁了多少 GW、月付多少"。答不上来的,一轮都过不去。
Alan 的判断:2027 年之前,全球宣称做通用前沿基础模型的公司会从今天的二十几家收敛到五家以内。不是技术淘汰,是付款能力淘汰。还有一件事会同时被公开:算力的地缘属性。Anthropic 今年六月经历过商务部对其顶级模型的临时禁令,直接拖慢了当月收入,七月初恢复。这段经历必须写进招股书的风险章节。一旦写进去,"美国政府可以随时关掉一家两万亿美元公司的一条产品线"这件事,就从行业内部的共识变成了全球投资者的定价变量。
对中国 AI 公司来说,这一页招股书的价值超过任何一份行业报告。它等于用最权威的形式确认了两件事:第一,算力供应是可以被 政治 中断的;第二,因此 自主算力路线的溢价 是真实存在的,不是口号。预计 Anthropic 上市后的三个月内,中国和中东的算力自主化投资会出现一次明显加速。
封装的瓶口
再往下。钱可以印,卡不能印。真正的物理天花板在 台积电的先进封装线 上。2026 年 CoWoS 的需求量估计接近 100 万片晶圆,而 2024 年只有约 37 万片。台积电 CoWoS-S 和 CoWoS-L 两条线全部订满,英伟达一家锁定约 60%,前三大客户合计锁掉 85%以上。HBM3E 在 2026 年基本售罄,HBM4 正在爬坡,SK 海力士拿下约 62%份额、供应英伟达约三分之二的 HBM4。
供给端 在拼命扩:SK 海力士刚在纳斯达克募了 265 亿美元——超过阿里巴巴 2014 年 250 亿的纪录——用于 P&T7 封装厂、M15X DRAM 厂和向 ASML 采购近 12 万亿韩元的 EUV 设备。但业内很清楚:实质性的 HBM 新增产能要等到 2028 年。说人话:CoWoS 就是把好几块芯片和内存拼装成一整块 AI 加速卡的那道工序,全世界能做的产线基本只有台积电那几条。芯片再多,没有这道工序也装不成卡。2026 年的产能已经被订光了,钱再多也插不进队。
Anthropic 上市会把这件事推向极端。手握两万亿市值和几千亿现金的公司,去跟台积电、SK 海力士签长约,出价能力和二线玩家完全不在一个维度。上市募资的第一用途不会是研发,是 锁产能。这对上游意味着什么?台积电、SK 海力士、美光、三星、Amkor、日月光、ASML 这一整排公司,会在 Anthropic 上市后的三个月内被系统性重估。逻辑很简单:市场刚刚给下游客户定了两万亿的价,那卡住这个客户咽喉的供应商,凭什么还按周期股的估值方法算?
顺带说一句:先进封装的紧张已经在把订单往外挤——联电、世界先进、英特尔、Amkor、日月光都在接溢出的活。英特尔的 EMIB-T 良率据称已到 90%,成本可能比 CoWoS 低四到五成,2027 年量产。这是英特尔十年来第一次有真实翻身机会,而这个机会是 Anthropic 这类客户的产能饥渴喂出来的。
还有一个连锁反应值得盯:内存。二季度三星 DRAM 均价涨了 44%到 46%、NAND 涨 67%到 69%,美光分别涨超 60%和 80%。当 DDR5 的利润率逼近 HBM,厂商的产能分配就会开始摇摆,而所有需要内存的行业——手机、PC、汽车、消费电子——会被迫为 AI 的胃口买单。2027 年全球消费电子的成本上涨,源头在这里,不在关税。
再往上看一层,这条链的地理分布是台湾、韩国、日本、荷兰四个点Anthropic 这样一家两万亿美元的美国公司,它的存续实际上取决于这四个地方的产线是否正常运转。招股书的风险章节会把这句话用法律语言写出来,然后全世界的资产管理人会同时读到它。台海和东亚的 地缘风险,会第一次以"最大市值公司的单点故障"的形式被主流资本市场定价。
铜换成光
第三层,是被中文媒体讨论得最不充分的一层:互联。模型越大、集群越大,芯片之间和机柜之间的通信量增长得比算力还快。铜缆在几米之外就撑不住了,所以整个行业在往硅光和1.6T 光模块迁移。台积电旗下的采钰已经在扩1.6T 硅光产能。这一层的玩家是中际旭创、新易盛、Coherent、Fabrinet、Astera Labs、Arista、博通。为什么 Anthropic 上市会引爆这一层?因为招股书里会写清楚一件今天大家只能猜的事:推理集群的实际拓扑和带宽配置。一旦公开,所有人会同时意识到,光模块的需求不是按算力线性增长的,是按集群规模的 平方级 增长的。
说人话一万块卡的集群,卡与卡之间的连接数不是一万,是接近五千万。集群翻一倍,连接数翻四倍。所以在 AI 这轮里,卖光的最终会比卖算的增长更快——只是没人写在幻灯片第一页。还有一层更远的东西已经写进合同了:Anthropic 在与 SpaceX 的协议里明确表示有兴趣合作开发数吉瓦级别的 轨道算力。今天听起来像科幻,但它出现在一份正式披露的商业协议里,就说明有人已经在算这笔账——地面上电力和散热的边际成本,正在逼近发射成本。
Alan 的预言:光互联 这一层会在 2027 年跑出下一个市值超过五千亿美元的公司。今天它还被归在"通信设备"这个死气沉沉的行业分类里,市盈率按周期股给。这是整条链上最大的一次错配。
电价即算力
第四层,也是 Alan 认为整个链条上最被低估的一层:电。大五家超大规模厂商 2026 年的资本开支超过 6000 亿美元,同比增长 36%。这些钱最终都要插到某个插座上。而美国的电网,从卡特政府之后就没有为这种量级的负荷做过准备。能源层的实时读数(2026 年)GE Vernova 总积压订单:1760 亿美元约为 2026 年预期收入 460 亿的近四倍
燃气轮机积压:Q2 单季 100 GW → 116 GW交付排到 2029 年之后Q1 有机订单:183 亿美元,同比+71%电气化板块数据中心订单 24 亿,超 2025 全年Constellation 收购 Calpine:164 亿美元(企业价值约 266 亿)成为美国最大电力生产商
Vistra 与 Meta 核电 PPA:约 2600 MW核电从"夕阳资产"变成稀缺资产说人话:GE Vernova 手里的订单是它一年收入的近四倍,意思是你今天下单,排队排到 2029 年之后。发电设备这种以前没人愿意碰的生意,现在成了比芯片还难抢的东西。Anthropic 自己已经做了一件很少人注意的事:它承诺覆盖因其数据中心导致的 美国居民电价上涨部分。这件事在招股书里会成为一条正式的或有负债披露。一旦披露,所有做数据中心的公司都会被问同一个问题:你打算怎么处理你推高的那部分电价?
顺着这条线看下去,中国 的位置会变得非常特别。全球约 60%的 变压器产能 在中国,而西方四大电气巨头——日立能源、西门子能源、ABB、GE Vernova——全部售罄到几年之后。美国要建 AI 数据中心,绕不开中国的电网设备;中国要建 AI 数据中心,绕不开台积电的封装线。这两条依赖各自都是死结,而市场目前只给其中一条定了价。
Alan 的判断:Anthropic 上市后六个月内,市场会把 GE Vernova、Vertiv、伊顿这类电气设备商,以及 Vistra、Constellation、Talen 这类独立发电商,从"公用事业/工业"重新归类到"AI 成长股"。估值方法一变,倍数就是两三倍的跳。这是这轮里最确定的一次板块迁移。
而更扎心的一层在下面:电力是有 政治 的。数据中心推高的电费最终要落到普通家庭的账单上。Anthropic 已经承诺覆盖这部分涨幅,说明它的团队看到了这个雷。2027 到 2028 年美国的中期选举周期里,"AI 数据中心推高了你家电费"会成为一个真实的竞选议题。那时候,限制数据中心用电的州级立法会开始出现,而这才是 AI 基础设施建设真正的天花板——不是芯片,不是资本,是选票。
模型层清场
现在到 LLM 这一层。这里会发生的事最残酷。今天的格局:Counterpoint 的数据显示,2026 年一季度全球 LLM 收入份额,Anthropic 以31.4%略微超过 OpenAI 的 29%。而两家的财务状况完全不同——OpenAI 年化收入约 250 亿美元,每赚一美元亏1.22 美元;Anthropic 年化收入从二月的 140 亿冲到五月的 470 亿,二季度已经预计盈利。说人话:一家每收一块钱要倒贴一块二,一家已经开始赚钱。在私募市场这个差别可以用故事盖过去,在公开市场盖不住。
Anthropic 上市,等于给整个模型层安装了一把公开的尺子。以后每一家模型公司融资,投资人手里都会多出三个可比数据:每美元收入对应多少算力成本、毛利率多少、企业客户集中度多少。说人话以前融资讲的是"我们的模型在某某榜单上排第几"。以后要讲的是"我们每一美元 token 收入的毛利是多少"。前一个问题所有人都能讲得漂亮,后一个问题绝大多数公司答不出口。结果会是分层:
第一层,Anthropic、OpenAI、Google 三家,加上算力自给的 Meta 和 SpaceX,构成前沿俱乐部。第二层,中国的 DeepSeek、阿里 通义、字节,靠国家级算力和成本结构活着,走的是另一条曲线。第三层,欧洲和其他地区的模型公司,以及美国的二线玩家,在两年内会被迫转型做垂直或者被收购。第二层这条曲线值得单独说。中国模型公司走的是另一套经济学:算力受限,所以被迫在 效率 上做到极致,然后用价格把市场砸开。这条路在企业市场很难赢,但在全球南方、在中小开发者、在成本敏感的场景里,它会拿走相当大的份额。Anthropic 上市之后,这条曲线不会被消灭,反而会因为公开的价格对比而变得更锋利——因为所有人第一次能算出美国模型的成本结构到底是什么。
开源的位置也会变。当闭源模型公司变成上市公司,季度财报压力会让它们更快地把上一代模型开源出来打击对手——开源从理想主义变成 竞争工具。这对创业者是好消息:模型能力的地板每年会被免费抬高一次。但对那些商业模式就是"我们的模型比开源好一点"的公司,这是判决书。顺带一个不太好听的预言:2027 年会出现第一起 AI 模型公司的大型并购,收购方不是科技公司,是一家上市的 AI 巨头用高估值的股票去买。股票就是弹药,两万亿市值意味着 Anthropic 可以用不到 2%的股份买下今天任何一家二线模型公司。这是上市带来的、被严重低估的战略武器。
Agent 的收费站
这是 Alan 认为 Anthropic 收入十倍增长的真正来源,也是它区别于所有对手的地方。卖 token 是卖水,卖 Agent 是 卖结果。当 Claude Code、Cowork 这类产品直接完成一整份工作,客户付的不再是每月 20 美元的席位费,而是这份工作原本要付给人的钱。定价的锚从"软件许可"换成了"工资"。
这个换锚的杀伤力,你看 SaaS 股就知道了:2026 年一到二月,全球软件板块蒸发了约两万亿美元市值。Atlassian 跌 35%,Salesforce 跌 28%。1 月 29 日那一天,微软单日蒸发约 3600 亿美元,是 2020 年 3 月以来软件最惨的一天。Gartner 的预测是到 2030 年,35%的单点 SaaS 产品会被 Agent 取代或吸收。
说人话:以前软件卖的是"给你的员工每人配一个账号",一个账号一个月一百美元。现在 AI 直接把那个员工的活干了,客户愿意付的是那个员工的年薪。同一个客户,能收的钱多了一百倍,但前提是那个岗位真的没了。Anthropic 上市会把这场处决加速。因为招股书里会披露企业客户数和 ARPU——一旦市场看到"一个客户为 AI 付的钱已经超过它为全部 SaaS 付的钱",重估会在一个季度内完成。
而 Agent 层 的创业公司会集体受益:Cursor 已经到 293 亿美元估值,Sierra 100 亿,Glean 72 亿,Decagon 45 亿。这些数字在 Anthropic 上市后会显得便宜。原因不是它们变好了,是分母变了——当市场接受"一家 AI 公司值两万亿",所有下游的估值锚点都要往上平移一次。
这里有个更深的结构变化。按席位收费的时候,软件公司的收入上限是客户的 IT 预算,全球大约一万亿美元。按结果收费之后,上限变成客户的人力预算,全球五十万亿以上。同一批客户,同一批需求,可收费的池子大了五十倍。这才是 Anthropic 年化收入能在三个月里从 140 亿跳到 470 亿的真实机制,不是因为用户变多了,是因为 收费的口径 换了一层。
行业层的分蛋糕
再往上是各个 domain。这一层按可被替代的确定性从高到低排:最先倒下 编程已经发生。代码是有明确正确性判据的领域,验证成本极低,所以 AI 在这里的经济学最干净。Anthropic 收入结构里编程占比最高,不是偶然。正在进行 客服 / BPO
印度和菲律宾的外包产业面临的是结构性消失,不是效率提升。这一层的上市公司会在两年内被市场当成夕阳股定价。正在进行 法律流程合同审查、尽调、文档发现。律所的计时收费模型和 AI 的边际成本是正面冲突,初级律师岗位是第一批被消化的。2027 金融分析
卖方研究、财务建模、合规报告。数据结构化程度高、输出格式标准,是最适合 Agent 的中后台工作。2027–28 医疗影像判读、病历生成、临床决策支持。技术上早就可行,卡在监管和责任归属,所以慢,但方向没有悬念。最慢 制造 / 物理世界
需要机器人和真实世界的数据闭环。这一层的红利要到 2029 年之后,也是留给创业者时间最长的一层。创业者真正该看的是 垂直数据层:模型层的能力会被三家公司免费抬高,应用层的界面会被 Agent 直接吃掉,中间剩下的价值在那些"模型拿不到的数据"上——手术记录、机床参数、法院内部卷宗、供应链的真实履约数据。这轮里能守住的东西,一定是 数据的所有权,不是产品的功能。
一级市场沸腾
对做投资的人来说,Anthropic 敲钟最直接的作用是:退出通道被证明存在。过去三年 LP 最常问的问题是"AI 公司怎么退出"。没人能给出有说服力的答案。这个问题在敲钟那一刻永久消失。结果是 LP 重新开闸,而供给端——真正值得投的 AI 公司数量——一年之内不会变多。同样的钱去追同样多的项目,只能推高价格。Alan 的判断是 IPO 后六个月内,AI 种子轮的中位数估值会再上一个台阶,A 轮更夸张。没投到 Anthropic 的基金,会用两倍的价钱在"下一个 Anthropic"上找补。还有一件事会同时发生:主权基金 和 家族办公室 会绕过 VC 直接下场。今年已经有近千亿美元涌进 Anthropic,这些钱的持有人尝到甜头之后,不会再满足于付 2/20 给别人。这轮 AI 牛市会顺便完成一次风险投资行业的去中介化。
基金的形态也会变。过去两年已经出现了一批 加杠杆押注 AI 的对冲基金,接下来会更多——因为在一个只涨不跌的叙事里,不加杠杆就是主动放弃收益。这一步是这轮周期里最危险的一环,但它一定会发生,而且规模会大到出乎意料。杠杆永远是在最有把握的时候加上的,也永远是在那个时候最致命。还有一个具体的时间点值得记下来:锁定期解禁。IPO 后六个月,几千名员工和早期投资人的股份同时可以卖。这个日期会成为 2027 年上半年全球市场最重要的单一事件之一,也是这轮 AI 牛市的第一次真实压力测试。
造富与鸡毛
Anthropic 有几千名员工。上市那天,账面财富的分布会是这样:早期员工里会直接走出一批 身家十亿美元以上 的人,中层工程师普遍在 一亿美元 量级,而 千万美元 级别,会是这家公司里最普通的一档。说人话:在 AI 这一轮里,百万富翁已经是乞丐版,亿万富翁才刚够入门。过去在硅谷,一千万美元叫"财务自由";在 Anthropic 的期权表上,一千万美元叫"来得比较晚的那批"。
这不是修辞。做个算术:假设员工和早期投资人合计持有公司三成,两万亿市值对应六千亿美元。按几千人分,人均就是一到两亿美元。而期权是按加入时间和层级分布的,头部几十人会各自拿到几十亿。一次敲钟凭空造出的百亿富豪数量,可能超过过去十年硅谷的总和。而这只是一家公司。OpenAI 在后面,SpaceX 已经上了,再往下还有 Cursor、Sierra、Glean 这一整排。2027 到 2028 年,全球超高净值人群的数量和构成会被重写一遍,而且这批人的 平均年龄比上一轮低十岁。
这些钱会去哪里?第一站已经很清楚了:房子。Atherton 这个只有七千人的小镇,2026 年上半年房价中位数涨了 20%,从去年的 833 万美元涨到 993 万,一举超过迈阿密的 Fisher Island,重新拿回全美最贵邮编。今年到目前为止已经成交五笔三千万美元以上的房子,而 2025 年全年的纪录才六笔。两千万到三千万区间的房子普遍收到多份报价,还要加价成交。
Palo Alto 这边,独栋中位数在 410 万左右横盘,但五百万以上那一档在飞。Old Palo Alto 已经有好几套刷新纪录成交。整个城市的均价比中位数高出近一百万美元——历史上最大的一次背离。这个背离就是 AI 造富效应的形状:中间没动,顶部起飞。说人话:一个镇子的房价中位数一年涨两成、逼近一千万美元,说明买家根本不看价格,只看有没有货。他们不是在按揭买房,是拿刚变现的股票现金全款抢。
顺着房子往外扩散:私人飞机、游艇、艺术品、Napa 的酒庄、私立学校的入学名额、旧金山和纽约的顶层公寓。凡是供给固定、无法量产的东西,价格都会被这波流动性推到新的台阶。而 Anthropic 上市之后六个月的锁定期一到,这波 购买力 才真正落地——那正好是 2027 年上半年,也正好撞上 美联储恢复降息。钱变多和利率变低,同时发生。
还有一件不那么愉快的事在同步发酵:加州十一月要就一项公投表决,对亿万富翁一次性征收 5%的财富税用于医疗。已经有人在讨论超高净值人群外流,Google 两位创始人都在增加与其他州的联系。财富积累的速度和政治反应的速度,正在拉开一个越来越危险的差距。这条线会在 2028 年前后变成 美国政治 的主战场之一。
然后是创业。历史规律非常稳定:Google 2004 年上市,18 个月后走出第一批创业者;Facebook 2012 年上市,两年后硅谷冒出一整代消费和社交公司。Anthropic 的员工创业潮会在 2027 年下半年开始,2028 年到高峰。这批人手里有钱、有前沿工程经验、有分销人脉,是这轮里质量最高的创业者供给。而且他们的起步条件和上一代完全不同——不需要融种子轮,自己就是 LP。
但更大的一波是外部模仿者,而这一波的结局 Alan 已经能看见了。我们刚刚看过一模一样的剧本:英伟达一路涨到5.3 万亿美元,直接催生了一大批 AI 芯片创业公司——Groq、Cerebras、Etched、Tenstorrent,加上国内数不清的名字。今天回头看,绝大多数是在陪跑。原因在第一性上很清楚:这条赛道的门槛不是聪明人,是 资本开支 和 分销渠道。Anthropic 一家三年就要付给 SpaceX 近 450 亿美元,加上亚马逊、谷歌、微软、Fluidstack 那一串——这不是拿两亿美元种子轮能挤进去的游戏。所以 2027 到 2029 年会重演一遍:一大批"我们也做基础模型"的公司拿到钱,两年后发现自己既买不起算力,也进不了企业采购名单,最终以人才收购的方式消失。这一次的差别只在于,因为钱更多,尸体会更大。
更值得警惕的是第二类模仿者:看到能源和电力涨了,去创业做数据中心的。这一类在 2027 年会非常热闹,而它的风险比芯片还大——数据中心是重资产、长周期、依赖单一客户的生意,而客户的算力合同大多可以提前 90 天终止。Anthropic 和 SpaceX 那份 450 亿美元的合同就是这样写的,Google 那份也是。
说人话:你借了二十年的钱盖楼,租客的合同上写着"提前三个月通知就能走"。这就是 2027 年那一批数据中心创业公司资产负债表的样子。三十年下来 Alan 总结出一条:造富效应 传导到 创业决策 的时候,信息已经损耗了两轮。你看到的是市值,看不到的是 产能配额、是 分销合同、是 十年积累的客户关系。追着市值创业的人,追的是别人已经吃完的那顿饭的照片。
做空名单
新钱会涌进来,老钱会搬家。搬家意味着有人被卖。这份名单会是这样:被抽血的六类资产AI 影子股 | Amazon、Alphabet过去买这两家有相当部分是在买 Anthropic 的间接敞口。正主上市,代理溢价消失。Alphabet 还叠加了 AI 领导层动荡的估值折价。按席位收费的软件 | Salesforce、Workday、Atlassian、Monday
Agent 直接减少席位数。收入模型和技术趋势正面对撞,越增长越被怀疑。IT 外包与 BPO | 印度三大 IT、菲律宾呼叫中心人头计费的生意,客户改用 Agent 之后,需求消失而不是转移。二线模型公司 | 欧美中型模型创业公司
有了公开可比公司之后,估值不再靠叙事,靠折算。折算的结果通常很难看。防御性资产 | 公用事业、必需消费、长久期债券牛市初期的经典搬家:钱从安全的地方往刺激的地方跑。短期的英伟达 | NVDA不是变差,是资金从"卖铲子的"往"淘到金的"迁移一部分。长期仍是受益方,但会有一次明显的相对跑输。最反直觉的是最后一条。英伟达今天5.3 万亿美元,是全球第一大公司。但当市场第一次可以直接买到应用层的最终受益者,"我买英伟达来代表 AI"这个持有理由就弱了一截。这个切换会发生在 Anthropic 上市后的头两个季度。
比这份名单更远的,是传统产业里那些还没被市场认真做空的东西。我列三个:教育培训。凡是收费教"一项将被自动化的技能"的机构,商业模式已经被判了死刑,只是账面还没反映。编程培训是第一个,会计和法律职前教育是第二批。这个行业的问题在于,它的客户是在为一个已经消失的就业市场付学费。商业地产里的写字楼。远程办公只是把这件事推迟了几年,真正的杀伤在于席位本身在减少。当一家公司的知识工作岗位缩减三成,它不需要重新装修,它需要退租。这一波会在 2028 年前后集中体现在 REITs 的财报上。市场调研、内容生产、初级设计。这三类的共同特征是:输出是文档、交付是文件、质量判据模糊。恰恰是模糊的判据让人以为 AI 替代不了——但客户从来不是在买质量,是在买"有人交了活"。
十万亿
最后说结论。个人判断:Anthropic 会成为 人类历史上第一家市值十万亿美元 的公司,而且这个数字最终会被证明保守了。先看数量级规律。每一代主导技术的头部公司,市值比上一代高一个数量级。PC 时代的微软在 2000 年峰值约 6000 亿美元;互联网和移动时代,Alphabet 今天约4.2 万亿,苹果和英伟达在4.5 到5.4 万亿之间。按这个节奏,AI 时代的头部就该落在五十万亿到一百万亿这个区间。但真正硬的论证不在类比,在可寻址市场的性质变了。第一性推导
互联网公司赚的是广告和交易抽成的钱。全球广告市场一年约一万亿美元,Google 把这个池子做到极致,得到 4.2 万亿市值。AI 公司卖的是认知劳动的替代品。全球人类薪酬总额一年约五十到六十万亿美元,其中知识工作占相当大的比重。池子大了几十倍。哪怕 AI 最终只拿到全球薪酬支出的 5%,那就是每年两万五到三万亿美元的收入规模。按软件行业二十到三十倍的市销率,对应五十到九十万亿市值。Anthropic 在其中占一到两成,就是十万亿。再看时间。Anthropic 的年化收入二月 140 亿、五月 470 亿,投资人预期年底到 1000 至 1200 亿。从这里走到十万亿市值所需要的年收入约 5000 亿——按二十倍市销率——不需要奇迹,只需要现在的增速再维持两到三年。
说人话:互联网公司抢的是广告预算,AI 公司抢的是工资单。广告预算全球一年一万亿,工资单一年五十万亿。同样一家公司,站在哪个池子边上,决定了它最后能有多大。这条规律从蒸汽机到铁路、从铁路到电力、从电力到半导体、从半导体到互联网,没有失效过一次。每一个新产业都比它取代的旧产业大至少一个数量级。AI 不会是第一个例外。
Anthropic 敲钟的那一刻,标志的不是一家公司的成年礼。它是 全球资本第一次被允许直接购买人类认知能力的替代品。在这之前,你只能买卖铲子的、买搭着旧业务的、买影子。在这之后,池子里有了真东西。而池子里的水,比现在所有人算的都要多。
Coinbase CEO Brian Armstrong(布莱恩·阿姆斯特朗):回应摩根大通 CEO 抨击,解读加密监管博弈撰文:Techub News 整理
导语
2026 年 6 月,Coinbase 联合创始人兼首席执行官 Brian Armstrong(布莱恩·阿姆斯特朗)接受了 POLITICO 节目《The Conversation》的深度专访。此次对话发生在华盛顿围绕加密货币监管展开激烈辩论的背景下,核心焦点是正在审议中的《清晰法案》。该法案试图厘清加密货币与传统银行业是否应遵循相同监管规则,被视为加密行业与传统金融体系在政治舞台上的关键战役。作为全球最大加密货币交易所的掌舵人,以及华盛顿最主要的加密游说者之一,Armstrong 的言论直接反映了行业在立法前沿的立场与挑战,尤其是他与传统银行业巨头,如摩根大通 CEO Jamie Dimon(杰米·戴蒙)之间的公开分歧,使得这场对话备受关注。
摘要
回应 Jamie Dimon(杰米·戴蒙)的“满口胡言”批评,表示尊重但困惑,强调争论核心应是建立清晰的监管规则,而非个人恩怨。
解释《清晰法案》的妥协本质,澄清加密公司并非寻求比银行更宽松的监管,而是基于不同业务模式(如100%准备金托管)适用相应规则。
阐述加密货币的两党支持基础:民主党看重其金融包容性潜力,共和党关注自由、国家安全与美元竞争力。
展望未来,认为加密货币将更新金融体系的各个方面,并探讨了人类与 AI 逐渐融合的长期技术愿景。
回应 Dimon:个人攻击与政策本质
访谈伊始,主持人便提及了摩根大通 CEO Jamie Dimon(杰米·戴蒙)此前对 Armstrong 的尖锐批评,Dimon 曾公开称其“满口胡言”(full of s--t),并质疑其代表整个加密行业的能力。对此,Armstrong 首先表达了其对 Dimon 的尊重,称摩根大通是伟大的公司,Dimon 本人也取得了惊人的业绩,自己甚至从其身上学习了许多 CEO 之道。听到这样的言论,他感到“有些难过”。
Armstrong 迅速将话题从个人层面转向政策核心。他强调,这场争论的本质并非关于 Jamie Dimon 或他个人,尽管公众喜欢聚焦于此。真正的关键在于如何在美国建立清晰的规则,以便加密行业能够在此建设并惠及所有人。他认为,明确的监管对美国消费者、银行乃至整个国家都是有利的。他呼吁各方超越绝对化的对立言辞,共同努力推动法案通过。
对于 Dimon 为何表现出如此强烈的个人敌意,Armstrong 表示“有点困惑”。他认为媒体和社交平台上的交流往往丢失了细微差别。他更倾向于通过一对一的私下交流来解决问题,并提到过去曾有机会与 Dimon 及其团队进行此类沟通。Armstrong 指出,加密货币在华盛顿是目前最具两党共识的议题之一,不仅有大量两党议员支持,背后更有约5000万使用过加密货币的美国人和约300万在 Stand With Crypto 平台上注册、希望选举支持加密的候选人的倡导者。这是一个庞大的草根运动,其诉求仅仅是希望看到明确的规则被写入法律。
《清晰法案》之争:监管平衡与行业诉求
主持人指出,传统银行的核心关切在于,《清晰法案》可能允许像 Coinbase 这样的加密公司向客户提供类似储蓄账户利息的“奖励”,却无需遵守银行同等严格的规则和保障措施。她问及,为何加密公司不应服从与银行相同的规则?
Armstrong 首先澄清了一个关键点:加密行业并非在要求“更宽松的规则”。他解释道,构建金融服务公司时,可以选择获取不同类型的牌照,这决定了你能提供哪些产品。例如,银行牌照允许进行“部分准备金贷款”(Fractional Reserve Lending),即银行无需持有全部存款,可以将其贷出并赚取利差,但这伴随着严格的监管,因为此类操作存在风险(如银行挤兑)。
Coinbase 选择的是另一条路。他们获得了美国货币监理署(OCC)的信托章程,这是一种托管牌照,要求保持100%的准备金,不涉及部分准备金贷款。在这种模式下,他们仍然可以进行支付、向客户支付奖励,并允许客户选择性地使用某些借贷产品。此外,他们在交易业务方面也拥有联邦(如 CFTC、SEC)和州层面的其他牌照。Armstrong 强调,如果他们想从事部分准备金贷款业务,他们也会去申请银行牌照,但这并非必要。他甚至表示,如果银行愿意放弃银行牌照,像 Coinbase 这样以100%准备金的方式运营,他们也可以这样做。
针对《清晰法案》中关于“稳定币奖励”的具体争议,Armstrong 回顾了立法过程。他指出,允许用户在余额上获得奖励的原则,此前已在国会两党投票通过的《21世纪法案》(GENIUS Act)中成为法律。他认为这是好事,美国人理应能让自己的钱赚取更多收益,况且该法案下的稳定币由短期美国国债支持,风险较低且要求100%储备金。
然而,银行游说团体强烈反对,提出了“存款外流”的担忧,尽管 Armstrong 声称并无证据支持这一点(稳定币增长的同时银行存款也在增长)。作为妥协,参议院银行委员会提出了一个方案:允许保留“美国人从其资金中获得奖励”这一核心概念,但禁止对“闲置余额”支付奖励。Armstrong 表示,虽然 Coinbase 不喜欢这个限制,认为这对美国无益,但为了达成协议,他们接受了这一让步。此外,银行游说团体还在法案中获得了许多其他条款,如额外的规则制定权、反规避语言、稳定币披露要求、营销限制等。Armstrong 认为,银行方面已经获得了大部分诉求,现在应该支持这个协商达成的妥协方案。
加密的政治维度:两党支持与草根力量
Armstrong 多次强调加密货币是一个两党议题。他分享了他与两党议员交流时的不同关注点:民主党议员对加密货币的金融包容性潜力感到兴奋。约有80%的美国人认为现有金融体系未能很好地服务他们,费用高、延迟长、机会不均等,而加密货币在获取金融服务方面是一股强大的民主化力量。共和党议员则更看重其带来的自由保障、国家安全意义,以及如何确保美元在全球(特别是与中国的竞争中)保持储备货币地位,他们不希望看到这个产业流失海外。
此外,Armstrong 指出加密货币也是一个代际问题,主要采纳者年龄在15至35岁之间。许多议员告诉他,起初他们并不理解加密货币,但他们的助手、子女或侄子侄女都在使用,并不断发信息感谢他们对相关法案的支持。年轻一代正在成为加密倡导的重要力量。
当被问及加密游说力量是否已赶上或超越传统银行时,Armstrong 避免直接“计分”,而是强调了背后的草根运动规模。300万美国人已表态希望选举支持加密的候选人,仅在近期一项议题上,他们就向立法者发出了约100万次联系。这反映了人们对更新金融体系的广泛需求。
关于加密超级政治行动委员会“Fairshake”,Armstrong 表示 Coinbase 为其提供了支持,但该组织独立运作,他并不清楚其具体的资助对象。Fairshake 的目标是支持两党中亲加密的候选人。他举例提到,前参议院银行委员会主席 Sherrod Brown 因长期拒绝与加密行业接触(Armstrong 自称曾五次飞往华盛顿试图会面未果),可能在选举中因此付出了代价。新任主席 Tim Scott 在几个月内取得的进展超过了 Brown 多年来的努力。对于像 Elizabeth Warren(伊丽莎白·沃伦)这样持批评态度的议员,Armstrong 承认其观点,但未表示有针对性的政治行动。
谈及与特朗普政府的关系,Armstrong 确认特朗普总统对加密货币感兴趣,并公开表示希望美国成为世界加密之都,这与 Coinbase 的利益一致。他强调 Coinbase 采取两党合作的方式,与任何执政者都努力保持工作关系。对于未来的大选,他表示作为上市公司 CEO,他将与任何当选者合作,并会根据候选人对加密的支持程度考虑捐赠决策。
超越金融:AI、人类融合与未来愿景
访谈最后部分转向了更广阔的技术未来。当被问及对特朗普政府一项关于 AI 模型自愿政府审查的行政命令的看法时,Armstrong 以未阅读具体文本为由未作直接评论,但他分享了关于 AI 监管的一般原则:一方面,出于国家安全考虑,政府有必要了解前沿发展并考虑出口管制;另一方面,要求所有模型向政府注册可能会扼杀创新,重蹈历史上过度监管导致行业停滞的覆辙(他举例核能监管)。关键在于平衡,确保美国在科技和金融服务领域保持领导力。
主持人随后引用了 Armstrong 在另一次播客中提出的一个“非传统”观点:他对“AI 以某种方式超越人类”的想法持开放态度,人类应该尝试与之融合并共同进化,同时也应为成为 AI 的“诞生者”而感到自豪。Armstrong 对此进行了阐释。
他认为,人类正在经历一个“接受”或“应对”的过程,从深蓝下棋到 AlphaGo,再到自动驾驶和代码生成,AI 似乎在各个领域不断超越人类。他推测,这种超越可能没有尽头,问题只是时间(1年、10年或50年)。面对此景,人们可以感到威胁,也可以思考如何让世界变得更好。
Armstrong 提到,人类已经在许多方面与 AI 融合。例如,人们通过手机频繁交互,手机了解用户的喜好,这就像是大脑正在逐渐上传到云端,提高了效率。未来,这种连接将更加深入。他设想了一个渐进式的融合未来:首先,脑机接口可能让人直接通过思维查询信息或发送消息;进而,或许可以控制一个人形机器人身体;再进一步,一个人可能控制分布在各地甚至其他星球的多个机器人身体。当人类的生物身体衰老死亡时(尽管长寿药物可能在改变这一点),如果“你”的意识与多个机器人身体相连,那么失去其中一个身体,依然会感觉“你”是连续的,就像失去一条手臂后你依然是你。
Armstrong 总结道,通过这种方式,人类最终将与 AI 融合,并在过程中保持自我的连续性。他承认这涉及深刻的哲学话题,但他认为这总体上将对社-会产生非常积极的影响。Ripple (XRP) 通过与 Ondo Finance 和摩根大通的合作,扩大代币化资产市场瑞波币(XRP),携手Ondo Finance与摩根大通,抢占代币化资产市场先机
在XRP于2026年5月12日当前在1.45美元关口反复震荡之际,瑞波(Ripple)的XRP账本(XRPL)正崛起为代币化资产市场的核心基础设施。随着Ondo Finance的代币化美国国债基金'OUSG'通过XRPL进行赎回处理,机构投资者的目光再次聚焦于XRP生态系统。
XRPL,迅速崛起为代币化资产平台在Ondo Finance发行的代币化美国国债基金OUSG最近的赎回交易中,XRPL负责了所有权验证及代币销毁(burn)处理。在此过程中,瑞波、摩根大通和万事达卡共同参与,验证了跨境代币化结算的可能性。
然而值得注意的是,本次交易中XRP本身并未被用作结算资产。但XRPL作为区块链基础设施发挥了核心作用,这被解读为衡量其未来在机构级代币化结算市场地位的指标。
XRPL代币化资产规模,一年内暴增2,200%市场数据显示,XRPL上的代币化资产规模在过去一年内激增约2,200%。这表明XRPL并非仅仅是投机性流动,其作为实际金融基础设施的利用率正在急剧提高。
在全球资产管理公司和金融机构正式推进代币化国债、房地产、私募基金等实物资产(RWA·Real World Asset)向区块链迁移之际,XRPL此次的实证案例或将成为提升其市场信任度的契机。
XRP价格,持续争夺1.42至1.54美元阻力位根据CoinMarketCap数据,截至2026年5月12日上午,XRP价格为1.4484美元,24小时下跌0.25%。小时图也下跌0.49%,呈现短期回调走势,但7日累计收益率为3.07%,30日收益率为8.81%,中期看涨趋势得以维持。
从市场技术分析角度看,1.42美元被视作主要支撑位,1.54美元为核心阻力位。市场参与者认为,能否突破1.54美元上方将决定下一轮反弹阶段的走向。
市值895亿美元,保持全球第四位XRP当前流通市值为895亿美元(约合124万亿韩元),占整个加密货币市场份额3.33%,稳居全球第四位。完全稀释市值(FDV)达到1,448亿美元。
24小时交易量为24.83亿美元,较前日减少32.86%。其中中心化交易所(CEX)交易量占据绝大部分,而去中心化交易所(DEX)交易量约为506万美元,相对微不足道。
关注与Solana、Chainlink的山寨币竞争格局根据海外市场分析,近期各山寨币普遍尝试突破阻力位,XRP同样在阻力区间面临回调压力。分析认为,与Solana(SOL)、Chainlink(LINK)等主要山寨币之间的资金轮动是加大短期波动性的因素。
在美国战略加密储备资产(US Strategic Crypto Reserve)讨论持续的背景下,也存在一种观点认为,机构投资者对归类为ISO 20022标准合规资产的XRP的兴趣在中长期内仍然有效。
鉴于XRP账本已证明了在实际金融交易中的可操作性,未来瑞波的官方路线图发布以及美国SEC监管环境的变化,预计将成为判断XRP下一阶段走向的关键变量。
文章摘要由 TokenPost.ai 提供🔎 市场解读
XRP目前在1.42至1.54美元区间进行技术性拉锯,尽管短期回调,但7日和30日基准的上升趋势依然存续。随着XRPL参与Ondo Finance、摩根大通和万事达卡合作的代币化资产实证交易,XRP超越单纯的支付代币,作为机构级金融基础设施重新估值的可能性正在增加。能否突破1.54美元阻力位,很可能成为下一上升周期的分水岭。
💡 策略要点
可将1.42美元支撑位的得失作为短期买入的基准线。对于中期投资者而言,有必要关注XRPL代币化资产增长(激增2,200%)和ISO 20022合规性这两个基本面因素。若美国战略加密储备资产讨论取得进展,XRP可能作为政策受益资产凸显,因此监控监管新闻至关重要。
📘 术语解释
代币化资产(RWA·Real World Asset): 将房地产、国债、私募基金等实物资产以数字代币形式在区块链上发行。机构金融领域正积极引入,旨在提高流动性和结算效率。
ISO 20022: 金融报文国际标准规范,已被全球银行间支付系统(包括下一代SWIFT)采用。XRP被归类为符合此标准的加密货币,被视为机构采用可能性较高的资产。
完全稀释市值(FDV·Fully Diluted Valuation): 并非基于当前流通量,而是基于最大可能发行总量计算的市值。用作衡量长期供应压力的指标。
TokenPost AI 注意事项
本摘要使用了基于TokenPost.ai的语言模型生成。可能遗漏了正文的主要内容或与事实存在出入。[机构Web3论坛] 坎顿总结 "摩根大通·汇丰·DTCC已投入实战运营…链上金融是现实"机构型区块链Canton Network公开了DTCC、摩根大通等实际运营案例,并判断"链上金融不再是实验"。
12日下午1时在首尔永登浦区Glad酒店举行的"机构Web3论坛"上,Canton Network亚太区增长总管Thomas Chu以"机构链上金融基础设施的新标准"为主题发表了演讲。
Chu总管表示:"区块链现在已成为金融基础设施的基本前提","在机构金融领域,验证区块链本身必要性的阶段实际上已经结束"。
他提到近几个月访问了韩国、日本、香港、新加坡等亚洲主要金融市场,与交易所、金融机构、监管机构进行了持续讨论,并表示:"机构现在已不再讨论链上金融是否可行,而是进入了实际讨论如何构建的阶段。"
Canton Network是由纽约数字资产公司( Digital Asset)构建的机构用区块链网络。该网络于2024年推出主网,目前与纽约梅隆银行、摩根大通、高盛、DTCC等全球金融机构相连。Canton Foundation是负责网络中立治理、协调角色及生态系统发展的非营利组织。
Chu总管提出了"机构级隐私"作为Canton Network的核心差异化优势。他指出,在一般公有区块链中,交易、持仓、对手方信息等全部公开,但在受监管的金融市场中,这种结构实际上难以运作。
他表示Canton提供按交易单位选择性公开(selective disclosure)功能,"交易对手方只能看到自己需要查看的信息,监管机构也只能确认其权限范围内的信息,除此之外任何人都无法访问。"
此外,他强调"机构金融市场所需的不是单纯的代币化,而是不同系统之间实际运作的结算和抵押品流动性(collateral mobility)",并强调Canton支持网络参与者之间的原子级(atomic level)结算。
作为Canton Network的实际机构应用案例,他分享了与DTCC、汇丰银行、摩根大通的合作内容。
据Chu总管介绍,DTCC已在Canton上运营股票和国债的当日结算多年,每月处理规模约9万亿美元。汇丰银行在香港金融管理局(HKMA)框架下在Canton上发行了绿色债券,摩根大通也在运营场外现金结算和规模超过1万亿美元的代币化回购(repo)。
另一方面,Canton亚太区增长总管表示,代币化市场仍面临系统之间无法相互连接的问题,亚洲金融机构提及最多的痛点是"碎片化(fragmentation)"。他解释说,资产代币化、流动性、合规及结算系统各自存在于不同层级,导致难以实现实时运用。
他强调,机构目前实际构建的是在不同系统之间运作的结算结构,因此"代币化的本质不是资产数字化,而是协调","代币化改变的是资产表达方式,但互操作性可以改变市场结构本身。"
不过他也指出,▲监管机构积极的制度设计 ▲市场运营机构的实际系统采购 ▲全球银行运营环境的构建正在带来变化,并表示"监管机构已不再是观察者,而是在制定框架;全球银行也在启动实际运营系统,而非试点项目。"
他还提及韩国的"汉江项目"及"资产基本法"讨论等,评价称"这是久违的政策环境与技术准备性同时趋同的时期。"
他提出的韩国市场核心领域包括:▲代币化货币市场基金(MMF) ▲代币化存款 ▲跨境清算。他解释说,代币化MMF可以解决现有T+1结算的局限性,实现实时抵押品运用。他还表示,"汉江项目"第二阶段推进中的韩元基础存款代币可以充当代币化证券交易的现金结算层。
Canton亚太区增长总管指出:"金融系统与区块链正在逐步融合为一体","问题不在于变化何时到来,而在于各机构是成为变化的一部分,还是继续作为使用他人所建系统的参与者。"
他表示:"机会不在于单纯的代币化本身,而在于不同系统之间的协调;金融系统越协调,其价值就越大。"接着他强调:"构建协调的市场(coordinated markets)而非孤立的网络——正在这样做的机构们将决定未来金融系统的方向。"
"机构Web3论坛"是由TokenPost与韩国金融科技产业协会(KORFIN)、开放区块链及人工智能协会(OBDIA)共同主办,并由Bithumb、Coinone、Korbit正式赞助的活动。该活动旨在为金融机构及机构投资者提供Web3投资洞察分享与交流机会,以事前邀请形式邀请了韩国国内商业银行、证券公司、保险公司、金融科技及数字资产行业相关人士约100人出席。
这场活动汇聚了关心并看好Web3的韩国国内机构,共同探讨稳定币、托管、链上金融基础设施等与制度圈金融接轨的核心议题,预计将成为引领韩国Web3产业实际潮流与动力的现场。三星电子,劳资冲突中业绩影响令人担忧……摩根大通维持"增持"意见摩根大通诊断三星电子劳资矛盾可能给公司业绩带来负担的同时,评价称中长期来看达成协议的可能性很大,对股价的影响将是有限的。该机构判断,若罢工成为现实,人工成本上升和生产受阻叠加,今年营业利润可能以两位数比率减少,但内存半导体行业形势改善的预期依然有效。
摩根大通研究员JAY KWON在2026年5月6日的报告中分析称,三星电子面临自创立以来最大规模的罢工风险。此次事态的核心并非单纯的劳资矛盾,而是根据谈判结果,成本结构和生产日程可能同时受到动摇。KWON研究员认为,若公司接受工会要求,劳动相关费用将增加,2026年预期营业利润可能减少7~12%。他补充道,若因罢工长期化导致生产受阻,半导体部门销售额也可能受到约1~2%的影响。
具体而言,工资和绩效奖金负担被指为最大变数。KWON研究员测算,若三星电子将营业利润的10~15%用于发放绩效奖金,并将基本工资上调5%,则相比现有估算值可能产生21万亿至39万亿韩元的额外人工成本。另外,若按工会预告,从5月21日到6月7日持续18天罢工,预计因生产受阻导致的销售额机会损失可能超过4万亿韩元。他特别警告,若晶圆处理量进一步减少或生产线陷入停滞,损失规模可能更大。晶圆是制造半导体的基板,其处理量减少将直接导致产量下降。
不过,报告同时也提出了金融市场无需对这种劳资变量过度反应的观点。KWON研究员说明,参考现代汽车过往案例,劳动罢工与股价走势的相关性并不大。实际上,相比于短期生产受阻,股市往往更大幅度地反映行业景气方向、需求复苏、企业长期盈利能力等因素。他预测,三星电子管理层和工会最终也很有可能在中期内达成协议,并且公司方面表现出圆满解决意愿这一点也被视为减少股价不确定性的因素。
基于这种判断,摩根大通维持对三星电子的投资意见为“比重扩大”,并提出目标股价为35万韩元。其背景是内存行业上升周期可能比预期持续更久的展望。内存半导体是左右三星电子业绩的核心业务,因此若价格反弹和需求复苏持续,将能够相当程度地吸收因劳资矛盾带来的短期冲击。预计这种趋势未来很可能随着劳资谈判进展和半导体行业形势改善速度相互交织而延续。最终,市场预计将不仅关注罢工本身,更会密切关注实际协议的水平、生产受阻的范围以及内存复苏趋势能够持续多久。瑞波,与摩根大通、万事达卡成功完成代币化国债实时回购首单```html
Ondo Finance、摩根大通的Kinexys、Mastercard以及Ripple已完成基于代币化美国国债的首批“准实时”跨境回购。此次交易的意义在于,它以公有区块链XRP Ledger (XRPL) 作为结算网络的核心,并与全球银行基础设施直接相连。
于6日公布的本次试点交易,处理时间不到5秒。这与通常需要1至3个工作日完成的跨境汇款和结算相比,速度差异显著。相关方说明,该交易在传统银行营业时间之外进行,展示了全天候运行的金融系统的可能性。
在XRP账本上回购,通过摩根大通基础设施进行美元结算
交易结构同样引人注目。Ripple直接在XRP账本上回购了Ondo Finance的部分短期美国国债基金“OUSG”。随后,Ondo Finance处理了回购,并通过Mastercard的多代币网络 (MTN) 传达了法定货币支付指令。
Mastercard的MTN将其路由至摩根大通的区块链基础设施Kinexys。Kinexys在扣除Ondo的区块链存款账户后,将美元汇至Ripple在新加坡的银行账户。关键点在于,交易的一端在公有区块链上进行,另一端在传统银行结算网络中完成,但整个过程如同单一流程般无缝衔接。
此次合作也提升了Ripple的存在感。RippleX高级副总裁Markus Infanger在官方声明中表示,XRPL实现了实时的资产转移,当其与全球银行基础设施结合时,机构能够将跨境交易作为单一集成流程进行处理。
代币化国债市场扩张,回购基础设施成为下一个关键
本次试点瞄准了快速增长的“代币化实物资产 (RWA)”市场的空白。代币化美国国债的规模于今年2月首次突破100亿美元,并于4月初增至约128.8亿美元。这相当于在15个月内增长了225%。整个代币化RWA市场也从2025年初的54.2亿美元,在2026年第一季度末飙升至193亿美元,增长了256.7%。
然而,尽管资产发行量增加,但回购和结算基础设施仍受限于传统的电汇、人工操作和银行营业时间。此次案例之所以吸引市场关注,正是因为它针对了这一痛点。因为这提供了一个测试平台,展示了数字资产在实际金融系统内能够多顺畅地流动。
最近,DTCC也宣布将于今年下半年推出自己的代币化服务,加入了相关竞争。随着各机构朝着同一方向前进,XRPL未来能否被更广泛地用作代币化资产的结算网络,将取决于更多实际案例、监管环境以及银行系统的处理速度。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
Ripple (XRP)、摩根大通和Mastercard合作,成功在5秒内完成代币化美国国债的回购,证明了区块链与传统金融系统实际连接的可能性。
特别是,公有区块链 (XRPL) 与银行基础设施的无缝运作,展示了“准实时全球金融”的初始模型。
💡 战略要点
代币化资产市场正在快速增长,未来的核心竞争力不在于“发行”而在于“回购及结算基础设施”。
XRPL作为实时结算网络,正在扩大其被机构采用的可能性,与银行和信用卡公司的合作是关键变量。
随着DTCC等传统金融巨头的进入,标准竞争和监管环境将决定未来普及的速度。
📘 术语整理
XRPL: Ripple开发的公有区块链,特点是快速结算和低费用。
代币化国债 (RWA): 将实际国债转换为基于区块链的数字资产。
Kinexys: 摩根大通的基于区块链的金融基础设施。
MTN: Mastercard的多代币网络,连接各种数字资产的系统。
💡 常见问题解答 (FAQ)
Q.
这次实验与现有的海外汇款有何不同?
现有的海外汇款需要1至3天,并受银行营业时间限制;而本次交易约在5秒内处理完毕,并且可以全天候执行。在速度和可及性上存在巨大差异。
Q.
为什么XRPL扮演了重要角色?
XRPL是一个能够实现实时支付和资产转移的公有区块链,在此次案例中,它作为核心网络快速处理了代币化国债的回购。通过与现有金融网络的连接,其应用性得到了验证。
Q.
这将对未来的金融市场产生什么影响?
如果代币化资产的实时回购和结算成为可能,机构投资者的参与将会增加,全球金融交易的速度将得到极大改善。长期来看,基于区块链的金融基础设施有可能成为标准。
TP AI 注意事项
使用基于TokenPost.ai的语言模型对文章进行了摘要。可能遗漏了正文的主要内容或与事实不符。
```万事达卡·瑞波·摩根大通,完成代币化国债结算试点…XRP账本作用凸显万事达卡、瑞波及摩根大通旗下Kinexys完成了利用代币化美国国债的区块链支付试点,瑞波(XRP)及XRP账本在机构金融中应用的可能性再次受到关注。此次实验被视为一个展示公共区块链与现有银行支付网络如何在真实交易环境中连接的案例。
6日(当地时间),万事达卡通过其在X平台发布的文章表示,已与Ondo Finance、瑞波及Kinexys共同完成了一笔“具有突破性的交易”。此次试点以Ondo Finance的代币化短期美国国债产品OUSG为中心展开,瑞波在XRP账本上处理了该资产的赎回。随后,万事达卡的多代币网络传递了交易指令,摩根大通的Kinexys将美元结算存入瑞波的新加坡银行账户,流程至此完成。
这一过程尽管涉及多家银行及跨境资金流动,但几乎实现了实时结算,并且是在银行营业时间之外完成的,这一点意义重大。万事达卡特别将此次尝试描述为“金融市场能够在无休市的情况下24小时运转的基础”。虽然传统金融基础设施仍然负责美元转账,但这实际上验证了区块链可以作为结算层发挥作用。
XRP账本:机构资金流动与代币化资产的连接纽带
业内更关注的部分在于XRP账本的角色。这是因为此次交易并非基于私有网络,而是基于公共区块链。支持者将此视为XRP账本的差异化优势。随着代币化资产与现有银行网络在单一交易中相互衔接的结构得到确认,市场对XRP可用于跨境支付和流动性转移的预期也随之增强。
Ondo Finance的OUSG据悉管理资产规模超过6.7亿美元,与贝莱德和富兰克林邓普顿旗下的产品一同被视为代表性的代币化国债产品。金融界认为,随着此类资产增多,“实物资产代币化”及基于区块链的结算需求也将同步扩大。考虑到Kinexys每天已处理数十亿美元规模的交易,且万事达卡深度连接全球支付网络,此次试点的潜在影响不容小觑。
对于瑞波和XRP而言,此次案例被解读为强化其在机构金融中应用逻辑的事件。尽管传统银行网络仍负责法定货币的转账,但区块链与现有金融体系可能以“连接”而非竞争的方式重组的趋势已愈发清晰。在代币化国债与24小时结算基础设施相结合的趋势下,XRP账本的实际应用案例可能会进一步增加。
文章摘要由TokenPost.ai提供
🔎 市场解读
万事达卡、瑞波和摩根大通参与的此次试点,证明了公共区块链(XRP账本)与传统银行支付网络能够在实际资金流动中结合。
特别是利用代币化国债(OUSG)实现的实时结算,展示了金融基础设施向24小时制转型的可能性。
💡 战略要点
XRP账本正扮演着“结算层”而非单纯支付工具的角色,从而扩大其进入机构金融的可能性。
随着代币化国债市场的增长,基于区块链的流动性转移需求很可能会增加。
“混合连接结构”而非与传统金融的竞争,正成为核心趋势。
📘 术语解释
代币化国债:将实际国债以基于区块链的代币形式发行的数字资产。
XRP账本:瑞波开发的公共区块链网络,以快速结算为特点。
结算层:交易完成后,最终确定资产转移的系统层级。
多代币网络:连接多种数字资产以处理支付的基础设施。
💡 常见问题 (FAQ)
问。
本次试点实验的核心意义是什么?
此次实验展示了区块链与现有银行系统能够在实际资金交易中协同运作的案例。特别是在几乎实时处理跨境交易的同时,证明了24小时金融基础设施的可能性,这一点至关重要。
问。
XRP账本发挥了什么作用?
XRP账本被用作处理代币化国债赎回(偿还)的结算层。它在基于公共区块链的实际金融交易中得到应用,展示了在机构金融中应用的可能性。
问。
代币化国债为何受到关注?
代币化国债使得现有国债能够在区块链上更快、更高效地交易。它可以缩短结算时间并提高流动性,因此市场正在以机构投资者为中心迅速增长。
TP AI 注意事项
使用基于TokenPost.ai的语言模型总结了文章。主要正文内容可能被遗漏或与事实不符。Ripple, XRP账本与摩根大通银行网络连接测试…直至代币化美国国债偿还瑞波(Ripple)、昂多金融(Ondo Finance)、万事达卡(Mastercard)、摩根大通的Kinexys(Kinexys by J.P. Morgan)已完成连接‘XRP账本(XRPL)’与银行间结算网络的试点交易。其重要意义在于,这是代币化实物资产在公共区块链与全球银行网络之间实现实际赎回的案例。昂多金融解释称,这笔交易是首个近乎实时处理‘代币化美国国债’跨境赎回的案例。
此次试点以赎回昂多金融的代币化美国短期国债产品‘OUSG’的方式进行。资产转移在XRPL上处理,法定货币结算的结构是万事达卡的多代币网络将结算指令传输至Kinexys。之后,Kinexys扣除昂多金融的区块链存款账户,并通过摩根大通的代理行网络将美元汇至瑞波的新加坡银行账户。
代币化资产,超越链上传输测试‘变现’
期间,代币化资产即使能在区块链内快速移动,但在赎回阶段仍需经过传统银行网络,导致速度和效率降低,这一点备受指责。本次测试聚焦于将公共链上的资产转移与银行基础设施上的法定货币结算整合为一个流程。
昂多金融在X平台发布的说明中强调:“这是首例代币化美国国债在传统银行营业时间之外,跨境跨银行近乎实时结算的案例。”瑞波也表示:“这是迈向全天候运行的全球金融市场有意义的一步”,并认为若将XRPL与全球银行基础设施相结合,机构便能以“单一整合流程”执行跨境交易。
据传,实际资产确认在不到5秒内处理完毕。XRP账本验证者兼社区人士Vet表示,已确认两笔近期与此次赎回相关的瑞波交易。他称交易“在几秒内完成,手续费极低”。
瑞波,将机构用结算基础设施置于测试台
此次试点对瑞波而言,也是展示XRPL在机构结算方面实用性的案例。因为公共区块链正被测试作为代币化货币市场基金、美国国债、实物资产的执行环境,而这展示了XRPL如何与传统金融网络连接。
瑞波X的高级副总裁马库斯·因凡格(Markus Infanger)表示:“这是有意义的一步,展示了代币化资产能够在公共区块链与全球金融系统之间无缝移动。”他接着说明:“XRPL支持实时资产转移,与全球银行基础设施结合,将使机构能以单一整合流程执行跨境交易。”
万事达卡和摩根大通的参与也引人注目。万事达卡的多代币网络传递了结算指令,而Kinexys则在摩根大通的区块链基础设施上执行了法定货币结算。这并非单纯的区块链转账,而是验证了公共链与受监管银行结算网络之间的‘互操作性’。
摩根大通Kinexys的扎克·切斯特纳特(Zack Chestnut)强调:“这是为创建机构级代币化资产市场框架迈出的重要一步”,并指出了全行业协作的必要性。万事达卡的拉杰·达莫达兰(Raj Dhamodharan)也表示:“随着机构对代币化资产需求的增长,实时结算基础设施将变得愈发重要。”
昂多金融表示,该结构旨在支持在包含XRPL在内的多个公共区块链上进行OUSG赎回。不过,OUSG是仅面向合格投资者和认证投资者提供的受限产品。
当日,XRP交易价格为1.4157美元。在代币化资产市场快速增长之际,此次测试被解读为展示了区块链与银行网络在超越‘快速传输’、实现‘实际赎回’方面能够结合到何种程度的案例。
文章摘要 by TokenPost.ai
🔎 市场解读
此次试点是将公共区块链(XRPL)与全球银行结算网络(万事达卡、摩根大通)连接到实际资产赎回的案例,证明了代币化资产能够整合超越‘转移’的‘变现’环节。
传统金融基础设施与区块链的互操作性成为现实,以机构为中心的数字资产市场扩大的可能性正在增加。
💡 战略要点
机构参与扩大:万事达卡、摩根大通等大型金融机构的参与可被解读为代币化市场纳入制度体系的信号
实时结算竞争:在构建全天候全球金融市场的趋势中,‘近乎实时赎回’正成为核心竞争力
XRPL角色凸显:基于快速处理速度(数秒内)和低手续费,重新确认了其作为机构用结算基础设施的可能性
代币化资产扩张:以美国国债为起点,存在扩展至货币市场基金、债券、实物资产的空间
📘 术语整理
XRPL(XRP账本):瑞波开发的公共区块链,以快速交易速度和低手续费为特点
代币化资产:将实物资产(如国债)在区块链上以数字代币形式发行
OUSG:昂多金融发行的代币化美国短期国债产品
Kinexys:摩根大通的基于区块链的结算及存款基础设施
多代币网络:万事达卡的数字资产结算连接系统
💡 常见问题 (FAQ)
Q.
这笔交易验证了什么?
不仅验证了在区块链上移动代币化资产,还验证了直至实际赎回为美元并汇入银行账户的‘完整金融流程’。这是展示公共链与传统金融系统能够实时连接的案例。
Q.
代币化美国国债(OUSG)普通投资者也能使用吗?
不可以。OUSG是面向合格投资者及认证投资者的受限产品。因此,一般个人投资者很难直接接触。
Q.
此案例对金融市场有何意义?
随着代币化资产与银行系统实现实时连接,为国际汇款、资产结算、流动性管理变得更加快速和高效奠定了基础。特别是,它被认为是机构为中心的数字资产市场扩张的重要转折点。
TP AI 注意事项
使用基于TokenPost.ai的语言模型对文章进行了摘要。可能遗漏了正文的主要内容或与事实有所出入。[加密货币交易平台] 3月第四周加密货币投资12.9亿美元……摩根大通、ICE等参与3月第四周加密货币投资市场呈现融资轮次增加但筹资规模缩小、资金分散的趋势。
据Cryptorank统计,3月第四周(23-29日)共通过24轮投资筹集了约12亿美元资金。
与前一周(28轮,33.9亿美元)相比,融资轮次从28轮减少至24轮,筹资额也从33.9亿美元降至12亿美元,显示出大型投资比重缩减的态势。
3月23日
PeakAI(200万美元/种子轮/ViaBTC Capital等)
Core Scientific(5亿美元/债务融资/摩根大通)
Origins Network(800万美元/未公开/Animoca Brands等)
Catapult(未公开/未公开/KuCoin Ventures)
IDEX(未公开/并购/Katana)
3月24日
Enrivex(2100万美元/债务融资/未定)
Lockchain Digital(未公开/并购/DV8)
Eureka Labs(670万美元/种子轮/Collider Ventures等)
Swapcult(300万美元/战略投资/未定)
3月25日
Torify Finance(未公开/种子轮/Delphi Ventures)
Watchfun(860万美元/未公开/Solana Ventures等)
Kairos Labs(240万美元/种子轮/6th Man Ventures等)
Unis AI(未公开/Pre-Seed/未定)
Unis AI(800万美元/种子轮/Speedinvest等)
PAYY(600万美元/种子轮/FirstMark等)
3月26日
Megapot(500万美元/Pre-Seed/Dragonfly等)
Startale(5000万美元/A轮/SBI集团)
Verse8(500万美元/种子轮/Neowiz等)
Posigex(未公开/并购/SonicSVM)
XFX(1700万美元/A轮/Castle Island Ventures等)
Tazapay(3600万美元/B轮扩展/Circle Ventures等)
3月27日
Polymarket(6亿美元/未公开/洲际交易所)
从近期月度投资趋势看,今年▲1月(74轮,18.4亿美元)▲2月(77轮,9.8661亿美元),截至3月目前共通过94轮投资筹集了约56.9亿美元资金。与上周统计基准(63轮·36.1亿美元)相比,投资数量和资金规模均呈现大幅扩大的趋势。
基于最近30日的投资活动指数较上月下降23%,处于"低(Low)"水平。随着投资数量和资金流入双双放缓,市场整体的投资情绪持续呈现萎缩态势。
该期间共统计到94轮投资,较上月增长10.8%。总投资募集规模约60亿美元,较上月扩大335.3%,显示整体投资规模大幅增长的趋势。
平均单轮融资规模统计为300万至1000万美元水平,投资阶段中以种子轮最为活跃。投资集中领域方面,支付板块占比最高,成为该期间资金流动的核心轴心。
基于过去6个月的数据,投资比重最高的领域是支付,占比29.54%,随后依次是▲人工智能(AI)(26.46%)▲Binance Alpha(15.38%)▲DEX(14.46%)▲RWA(14.15%)。近期VC资金正呈现出向AI·支付类应用领域及基础设施性质板块集中的态势。
同期投资活动最为活跃的主要投资机构包括Coinbase Ventures(35笔),随后依次是▲GSR(16笔)▲YZi Labs(15笔)▲Animoca Brands(15笔)▲Tether(14笔)▲a16z Crypto(13笔)▲Castrum Capital(13笔)。摩根大通“安全资产格局出现变化迹象……比特币较黄金、白银表现强势”摩根大通指出,3月前三周黄金ETF出现约110亿美元净流出,白银相关资金也呈现明显撤离。分析认为,利率上升、美元走强以及机构投资者去杠杆化共同对贵金属价格构成压力。
仓位指标也出现变化。以芝加哥商品交易所(CME)为基准,黄金和白银期货仓位自年初以来显著减少。而比特币期货未平仓合约整体保持稳定水平。
价格走势亦呈现分化。比特币在地缘冲突初期曾与其他风险资产一同跌至6万美元区间,但随后迅速恢复稳定。目前正在6.8万至7万美元区间波动。摩根大通解释称,恐慌阶段过后长期资金重新流入,对价格形成支撑。
趋势追踪资金的动向也形成对比。分析指出,黄金和白银从超买区间向中性以下移动,下跌压力扩大;而比特币从超卖区间恢复,抛售压力得到缓解。
流动性指标也显现变化。摩根大通评估认为,黄金市场的市场宽度已降至比比特币更低的水平,白银的流动性则进一步减弱。
不过摩根大通强调,比特币在短期冲击阶段会呈现与风险资产相似波动的“高贝塔宏观资产”特性。解释称其具有初期下跌后,在恢复阶段吸引资金流入的结构。
这一走势表明,在当前宏观经济与地缘政治环境下,比特币正以不同于传统安全资产的方式运行。是否会引致安全资产格局的变化,仍需通过后续资金流向与流动性指标进行观察。摩根大通:3 万至 7 万新增岗位为当前理想区间Techub News 消息,摩根大通市场情报团队称,每月 3 万至 7 万新增就业岗位为当前理想区间,并强调 CPI 报告对美联储决策的重要性高于非农就业数据。
该团队指出,若就业数据超出该区间,过强将推高债券收益率并打压股市,过弱则引发滞胀担忧。目前共识预期为新增 5.5 万岗位,处于该区间中段,而通胀数据将比单一就业报告更能影响美联储政策路径。(CryptoBriefing)GlobalFoundries 获摩根大通牵头 15 亿美元信贷额度,2031 年到期Techub News 消息,半导体制造商 GlobalFoundries 获得由摩根大通牵头的 15 亿美元信贷额度,该额度将于 2031 年到期,此举扩大了公司在半导体需求强劲背景下的借款能力。 (Crypto Briefing)摩根大通为 Volta 的 AI 数据中心寻求 50 亿美元债务融资Techub News 消息,摩根大通正在为 AI 基础设施公司 Volta 的数据中心项目寻求一笔 50 亿美元的债务融资。此举突显了金融机构对 AI 基础设施领域不断加码的战略投资和财务投入。
(Crypto Briefing)Ripple Prime 推出 Delta One 交易业务,进军高盛和摩根大通主导市场Techub News 消息,Ripple 在其主经纪业务部门 Ripple Prime 内部开设了 Delta One 交易台,允许机构投资者对美国上市股票、主要股指和加密货币的价格变动进行押注,而无需直接持有这些资产。此举使 Ripple 进入了由高盛和摩根大通等华尔街银行主导的业务领域。
该产品已上线,面向对冲基金和资产管理公司。客户只需面对一个交易对手,并可以全天候跨股票、外汇、债券、衍生品和加密货币进行保证金抵消。Ripple Prime 总裁 Noel Kimmel 表示,客户现在可以通过一个为未来金融构建的单一交易对手,获得跨资产、结构一致、全天候的股票、外汇、衍生品、固定收益和数字资产主经纪、清算和融资服务。
尽管 Ripple 有加密背景,但使用这项新服务并不要求使用 XRP。该业务的核心工具是总收益互换(TRS)。Ripple 在 2025 年以 12.5 亿美元收购主经纪商 Hidden Road,从而获得了进入该领域的席位。Ripple Prime 目前持有超过 10 亿美元的监管净资本,并在今年筹集了 4.75 亿美元的债务。(BeInCrypto)投行摩根大通探索发行自有稳定币Techub News 消息,投行摩根大通近期探索推出自有稳定币。
摩根大通是全球最大的金融机构之一,此前已在区块链领域有所布局,曾于 2019 年推出用于机构间支付的 JPM Coin,主要用于优化跨境支付和流动性管理。(Cointelegraph)美国银行、富国银行等十余家银行计划联合推出加密稳定币Techub News 消息,美国银行、富国银行、桑坦德银行等十余家主要银行正推进联合推出加密稳定币的计划。据《华尔街日报》报道,由州银行家协会组成的联盟计划在 2027 年上半年推出支持稳定币的区块链平台 BankChain Alliance。
这些银行对推出自有稳定币的态度已转趋积极,部分原因是 Visa、BlackRock 等非银行公司进入该市场并取得成功。今年 6 月,Visa、万事达卡和 Stripe 据称已开始开发与美元挂钩的联合稳定币。上月,Visa 还推出了 Visa Stablecoin Platform,为金融机构和金融科技公司提供稳定币访问和管理的企业平台。
参与此次联合稳定币计划的银行中,部分在过去一年已启动自有稳定币项目。美国银行在今年夏季前已开始制定稳定币计划。摩根大通近期也评估了推出自有稳定币的可能性,该行已推出代币化存款 JPM Coin 并开展区块链业务。摩根大通发言人表示,目前虽无发行稳定币的计划,但未来会根据客户需求和监管环境变化评估所有选项。 (Watcher Guru)彭博与摩根大通:AI、基建、国防、太空与核能成2026年领先ETF主题Techub News 消息,彭博与摩根大通数据显示,人工智能、基础设施、国防、太空与核能已成为2026年领先的交易所交易基金(ETF)主题。这一趋势反映了市场对前沿科技与战略产业的投资偏好。
(@Cointelegraph)摩根大通考虑发行自有稳定币,美国银行等巨头推进跨境稳定币项目Techub News 消息,《华尔街日报》报道,摩根大通正在评估发行自有稳定币。与此同时,一个由美国银行、富国银行和西班牙桑坦德银行等巨头组成的集团正推进一项跨境稳定币项目。
该报道显示,传统大型金融机构正加速探索和布局数字资产,特别是与支付和跨境结算相关的稳定币应用。相关举措或将进一步推动稳定币市场的发展与主流采用。(CoinDesk)摩根大通考虑推出自有稳定币,已进行内部评估Techub News 消息,据《华尔街日报》报道,摩根大通(JPMorgan Chase)近期已内部评估推出自有稳定币的可能性。此举表明传统大型金融机构正积极布局数字资产领域。
(@Cointelegraph)SpaceX 将投资 1000 亿美元在路易斯安那州建设最大发射场Techub News 消息,SpaceX 将投资 1000 亿美元在路易斯安那州沿海建设其最大的发射设施。该设施计划于 2027 年动工,最早于 2029 年进行首次发射。建成后,该基地每年将支持数千次发射,并成为地球上最大的发射场。
路易斯安那州预计该项目将在未来 10 年创造 3000 个直接就业岗位,平均年薪为 92,600 美元。SpaceX 还与地方税务机构达成了替代性税收支付协议,将在 25 年内每年支付 2500 万美元,并预先支付 2000 万美元。
SpaceX 创始人埃隆·马斯克在 X 平台发文称,该基地最终将拥有超过十几个发射塔,每天支持超过 30 次星舰飞行。投资者对该消息反应积极,SpaceX 股价周二上涨约 2.9%。摩根大通维持其 240 美元的目标价,理由是看好其人工智能业务而非火箭业务。 (BeInCrypto)撰文:硅谷 Alan Walker 资本 · 算力 · 终局 从一块卡、一片封装、一根光纤、一度电,到模型、Agent、每个行业,再到一级市场和被做空的旧世界——这条链条上的每一环,都会在敲钟那一刻 被重新定价 一次。 硅谷 Alan Walker 看到 Anthropic 投资者会议的消息,把这件事从头到尾想了一遍。先把事实摆清楚。Anthropic 六月已经向 SEC 秘密递交招股书,高盛、摩根士丹利、摩根大通三家一起做,投行已经在安排投资者会议,时间窗口指向今年十月。股东端预期的定价在 两万亿美元 以上——如果成,这是 人类历史上最大的 IPO,超过今年六月的 SpaceX,超过之前所有纪录。 而更重要的是,它会在 OpenAI 之前完成。OpenAI 六月递交 S-1 的同时说"可能还要一段时间",随后传出倾向 2027 年上市,Altman 把一万亿以下视为不可接受。这意味着在未来至少一年里,Anthropic 是地球上 唯一可以直接买到的前沿 AI 资产。下面按这条产业链从下往上,一层一层拆。每一层都给出具体的公司和数字,以及 Alan 认为会发生什么。 筹码荒 第一个后果不是估值,是 没货。按两万亿定价,IPO 通常只释放 5%到 8%的流通股。也就是说,全世界真正能买到的 Anthropic,只有 1000 亿到 1600 亿美元的浮筹。而想配置纯 AI 资产的钱是多少?主权基金、养老金、共同基金、对冲基金、加上两代散户,量级在十万亿以上。供给和需求差两个数量级。在这种结构里,价格不由基本面决定,由边际买家的急切程度决定。首日翻倍 是常态,不是意外。说人话:一百个人抢一张票,票价就不是印在票面上的那个数了,是最想去的那个人愿意出的那个数。 而更要命的是,钱还会变多。美联储从 2025 年底至今按兵不动,联邦基金利率卡在3.50%到3.75%,今年市场甚至在给加息定价。但主流机构对明年的判断高度一致:高盛预计 2027 年 6 月和 12 月各降一次;美银预计 2027 年 7 月和 9 月;晨星更激进,预计 2027 年三次、2028 年再两次。说人话:今年的钱是紧的,明年开始松。而 Anthropic 大概率在今年十月上市——正好卡在最紧的时点定价,然后迎着放水的方向往上走。这个时序对持股人是最舒服的一种。 降息 意味着 无风险收益率下降,所有靠未来现金流折现估值的资产同时变贵,而 AI 是折现期最长、增长曲线最陡的那一类,杠杆 效应最大。2027 年的每一次降息,都会往这个已经过热的池子里再倒一桶水。这里有个细节几乎所有人都看错了。Anthropic 预计二季度收入 109 亿美元、经营利润5.59 亿美元,首次盈利。市场在讨论"这个盈利含金量够不够"——问错了问题。它的真正作用是指数纳入的资格门槛:标普 500 要求 最近四个季度 GAAP 盈利为正 且 最近一季度为正。Anthropic 现在踩上了这条线。 两万亿市值进标普,权重约 3%。光被动资金的机械性买盘就是数千亿美元。主动基金那边压力更大:基准里有 3%的 Anthropic,你不持有,等于对全球最强的 AI 资产净做空 3%。年底跑输同行,你去跟 LP 解释。然后是正反馈:被动买入推高股价 → 市值上升 → 权重上升 → 必须买得更多。这台机器一旦启动,靠基本面是停不下来的。 溢出效应 会比大多数人预期的更广。买不到 Anthropic 的钱不会回到银行账户里躺着,它会去买最接近的替代品——于是台积电、SK 海力士、三星、ASML、东京电子、爱德万、中际旭创、Vertiv、GE Vernova,这一整排全球供应链公司会被顺带抬起来。东京、首尔、台北、阿姆斯特丹的股市,会因为一家旧金山公司的敲钟而集体上涨。这是这轮 AI 牛市的第一波,也是最容易被误读成"基本面改善"的一波。 散户那一头更简单。SpaceX 六月上市当天的场面已经预演过一遍了。当一只股票同时具备"人类历史最大"、"AI"、"以前买不到"这三个标签,它在零售端的吸引力不需要任何分析支撑。 卡即通行证 往下一层。Anthropic 的招股书会做一件对整个行业影响最深远的事:把 算力合约的真实价格 公开。Anthropic 已公开的算力承诺(截至 2026 年 5 月)SpaceX(Colossus 1)每月 12.5 亿美元,三年近 450 亿 | 至 2029 年 5 月 Amazon最高 5 GW | 2026 年底近 1 GW 上线Google + 博通5 GW | 2027 年起上线Microsoft + NVIDIA300 亿美元 Azure 容量 | 已签署Fluidstack500 亿美元美国基建投资 | 多年期把这几行加起来你会发现一件事:做前沿模型的入场费,已经从"几亿美元种子轮"涨到了"每月十亿美元级别的固定支出"。Colossus 1 那一笔就是超过 300 兆瓦、22 万块英伟达 GPU。作为对照,Google 付给 SpaceX 的是每月9.2 亿美元、约 11 万块 GPU——只有 Anthropic 的一半。 说人话:每月 12.5 亿美元是什么概念?相当于每天睁开眼就要付掉四千万美元,一年下来比整个星巴克中国的营收还多,而这只是它五份算力合同里的一份。说人话以前判断一家模型公司行不行,看它招了几个大牛。现在只看一件事:它每月能不能稳定烧掉十亿美元,并且有人愿意继续给它十亿。全球能过这一关的公司,五个手指数得完。所以上市之后,对全球 AI 公司最直接的影响是:算力合约 成为公开可比的行业标尺。任何一家二线模型公司去融资,LP 第一个问题会变成"你们锁了多少 GW、月付多少"。答不上来的,一轮都过不去。 Alan 的判断:2027 年之前,全球宣称做通用前沿基础模型的公司会从今天的二十几家收敛到五家以内。不是技术淘汰,是付款能力淘汰。还有一件事会同时被公开:算力的地缘属性。Anthropic 今年六月经历过商务部对其顶级模型的临时禁令,直接拖慢了当月收入,七月初恢复。这段经历必须写进招股书的风险章节。一旦写进去,"美国政府可以随时关掉一家两万亿美元公司的一条产品线"这件事,就从行业内部的共识变成了全球投资者的定价变量。 对中国 AI 公司来说,这一页招股书的价值超过任何一份行业报告。它等于用最权威的形式确认了两件事:第一,算力供应是可以被 政治 中断的;第二,因此 自主算力路线的溢价 是真实存在的,不是口号。预计 Anthropic 上市后的三个月内,中国和中东的算力自主化投资会出现一次明显加速。 封装的瓶口 再往下。钱可以印,卡不能印。真正的物理天花板在 台积电的先进封装线 上。2026 年 CoWoS 的需求量估计接近 100 万片晶圆,而 2024 年只有约 37 万片。台积电 CoWoS-S 和 CoWoS-L 两条线全部订满,英伟达一家锁定约 60%,前三大客户合计锁掉 85%以上。HBM3E 在 2026 年基本售罄,HBM4 正在爬坡,SK 海力士拿下约 62%份额、供应英伟达约三分之二的 HBM4。 供给端 在拼命扩:SK 海力士刚在纳斯达克募了 265 亿美元——超过阿里巴巴 2014 年 250 亿的纪录——用于 P&T7 封装厂、M15X DRAM 厂和向 ASML 采购近 12 万亿韩元的 EUV 设备。但业内很清楚:实质性的 HBM 新增产能要等到 2028 年。说人话:CoWoS 就是把好几块芯片和内存拼装成一整块 AI 加速卡的那道工序,全世界能做的产线基本只有台积电那几条。芯片再多,没有这道工序也装不成卡。2026 年的产能已经被订光了,钱再多也插不进队。 Anthropic 上市会把这件事推向极端。手握两万亿市值和几千亿现金的公司,去跟台积电、SK 海力士签长约,出价能力和二线玩家完全不在一个维度。上市募资的第一用途不会是研发,是 锁产能。这对上游意味着什么?台积电、SK 海力士、美光、三星、Amkor、日月光、ASML 这一整排公司,会在 Anthropic 上市后的三个月内被系统性重估。逻辑很简单:市场刚刚给下游客户定了两万亿的价,那卡住这个客户咽喉的供应商,凭什么还按周期股的估值方法算? 顺带说一句:先进封装的紧张已经在把订单往外挤——联电、世界先进、英特尔、Amkor、日月光都在接溢出的活。英特尔的 EMIB-T 良率据称已到 90%,成本可能比 CoWoS 低四到五成,2027 年量产。这是英特尔十年来第一次有真实翻身机会,而这个机会是 Anthropic 这类客户的产能饥渴喂出来的。 还有一个连锁反应值得盯:内存。二季度三星 DRAM 均价涨了 44%到 46%、NAND 涨 67%到 69%,美光分别涨超 60%和 80%。当 DDR5 的利润率逼近 HBM,厂商的产能分配就会开始摇摆,而所有需要内存的行业——手机、PC、汽车、消费电子——会被迫为 AI 的胃口买单。2027 年全球消费电子的成本上涨,源头在这里,不在关税。 再往上看一层,这条链的地理分布是台湾、韩国、日本、荷兰四个点Anthropic 这样一家两万亿美元的美国公司,它的存续实际上取决于这四个地方的产线是否正常运转。招股书的风险章节会把这句话用法律语言写出来,然后全世界的资产管理人会同时读到它。台海和东亚的 地缘风险,会第一次以"最大市值公司的单点故障"的形式被主流资本市场定价。 铜换成光 第三层,是被中文媒体讨论得最不充分的一层:互联。模型越大、集群越大,芯片之间和机柜之间的通信量增长得比算力还快。铜缆在几米之外就撑不住了,所以整个行业在往硅光和1.6T 光模块迁移。台积电旗下的采钰已经在扩1.6T 硅光产能。这一层的玩家是中际旭创、新易盛、Coherent、Fabrinet、Astera Labs、Arista、博通。为什么 Anthropic 上市会引爆这一层?因为招股书里会写清楚一件今天大家只能猜的事:推理集群的实际拓扑和带宽配置。一旦公开,所有人会同时意识到,光模块的需求不是按算力线性增长的,是按集群规模的 平方级 增长的。 说人话一万块卡的集群,卡与卡之间的连接数不是一万,是接近五千万。集群翻一倍,连接数翻四倍。所以在 AI 这轮里,卖光的最终会比卖算的增长更快——只是没人写在幻灯片第一页。还有一层更远的东西已经写进合同了:Anthropic 在与 SpaceX 的协议里明确表示有兴趣合作开发数吉瓦级别的 轨道算力。今天听起来像科幻,但它出现在一份正式披露的商业协议里,就说明有人已经在算这笔账——地面上电力和散热的边际成本,正在逼近发射成本。 Alan 的预言:光互联 这一层会在 2027 年跑出下一个市值超过五千亿美元的公司。今天它还被归在"通信设备"这个死气沉沉的行业分类里,市盈率按周期股给。这是整条链上最大的一次错配。 电价即算力 第四层,也是 Alan 认为整个链条上最被低估的一层:电。大五家超大规模厂商 2026 年的资本开支超过 6000 亿美元,同比增长 36%。这些钱最终都要插到某个插座上。而美国的电网,从卡特政府之后就没有为这种量级的负荷做过准备。能源层的实时读数(2026 年)GE Vernova 总积压订单:1760 亿美元约为 2026 年预期收入 460 亿的近四倍 燃气轮机积压:Q2 单季 100 GW → 116 GW交付排到 2029 年之后Q1 有机订单:183 亿美元,同比+71%电气化板块数据中心订单 24 亿,超 2025 全年Constellation 收购 Calpine:164 亿美元(企业价值约 266 亿)成为美国最大电力生产商 Vistra 与 Meta 核电 PPA:约 2600 MW核电从"夕阳资产"变成稀缺资产说人话:GE Vernova 手里的订单是它一年收入的近四倍,意思是你今天下单,排队排到 2029 年之后。发电设备这种以前没人愿意碰的生意,现在成了比芯片还难抢的东西。Anthropic 自己已经做了一件很少人注意的事:它承诺覆盖因其数据中心导致的 美国居民电价上涨部分。这件事在招股书里会成为一条正式的或有负债披露。一旦披露,所有做数据中心的公司都会被问同一个问题:你打算怎么处理你推高的那部分电价? 顺着这条线看下去,中国 的位置会变得非常特别。全球约 60%的 变压器产能 在中国,而西方四大电气巨头——日立能源、西门子能源、ABB、GE Vernova——全部售罄到几年之后。美国要建 AI 数据中心,绕不开中国的电网设备;中国要建 AI 数据中心,绕不开台积电的封装线。这两条依赖各自都是死结,而市场目前只给其中一条定了价。 Alan 的判断:Anthropic 上市后六个月内,市场会把 GE Vernova、Vertiv、伊顿这类电气设备商,以及 Vistra、Constellation、Talen 这类独立发电商,从"公用事业/工业"重新归类到"AI 成长股"。估值方法一变,倍数就是两三倍的跳。这是这轮里最确定的一次板块迁移。 而更扎心的一层在下面:电力是有 政治 的。数据中心推高的电费最终要落到普通家庭的账单上。Anthropic 已经承诺覆盖这部分涨幅,说明它的团队看到了这个雷。2027 到 2028 年美国的中期选举周期里,"AI 数据中心推高了你家电费"会成为一个真实的竞选议题。那时候,限制数据中心用电的州级立法会开始出现,而这才是 AI 基础设施建设真正的天花板——不是芯片,不是资本,是选票。 模型层清场 现在到 LLM 这一层。这里会发生的事最残酷。今天的格局:Counterpoint 的数据显示,2026 年一季度全球 LLM 收入份额,Anthropic 以31.4%略微超过 OpenAI 的 29%。而两家的财务状况完全不同——OpenAI 年化收入约 250 亿美元,每赚一美元亏1.22 美元;Anthropic 年化收入从二月的 140 亿冲到五月的 470 亿,二季度已经预计盈利。说人话:一家每收一块钱要倒贴一块二,一家已经开始赚钱。在私募市场这个差别可以用故事盖过去,在公开市场盖不住。 Anthropic 上市,等于给整个模型层安装了一把公开的尺子。以后每一家模型公司融资,投资人手里都会多出三个可比数据:每美元收入对应多少算力成本、毛利率多少、企业客户集中度多少。说人话以前融资讲的是"我们的模型在某某榜单上排第几"。以后要讲的是"我们每一美元 token 收入的毛利是多少"。前一个问题所有人都能讲得漂亮,后一个问题绝大多数公司答不出口。结果会是分层: 第一层,Anthropic、OpenAI、Google 三家,加上算力自给的 Meta 和 SpaceX,构成前沿俱乐部。第二层,中国的 DeepSeek、阿里 通义、字节,靠国家级算力和成本结构活着,走的是另一条曲线。第三层,欧洲和其他地区的模型公司,以及美国的二线玩家,在两年内会被迫转型做垂直或者被收购。第二层这条曲线值得单独说。中国模型公司走的是另一套经济学:算力受限,所以被迫在 效率 上做到极致,然后用价格把市场砸开。这条路在企业市场很难赢,但在全球南方、在中小开发者、在成本敏感的场景里,它会拿走相当大的份额。Anthropic 上市之后,这条曲线不会被消灭,反而会因为公开的价格对比而变得更锋利——因为所有人第一次能算出美国模型的成本结构到底是什么。 开源的位置也会变。当闭源模型公司变成上市公司,季度财报压力会让它们更快地把上一代模型开源出来打击对手——开源从理想主义变成 竞争工具。这对创业者是好消息:模型能力的地板每年会被免费抬高一次。但对那些商业模式就是"我们的模型比开源好一点"的公司,这是判决书。顺带一个不太好听的预言:2027 年会出现第一起 AI 模型公司的大型并购,收购方不是科技公司,是一家上市的 AI 巨头用高估值的股票去买。股票就是弹药,两万亿市值意味着 Anthropic 可以用不到 2%的股份买下今天任何一家二线模型公司。这是上市带来的、被严重低估的战略武器。 Agent 的收费站 这是 Alan 认为 Anthropic 收入十倍增长的真正来源,也是它区别于所有对手的地方。卖 token 是卖水,卖 Agent 是 卖结果。当 Claude Code、Cowork 这类产品直接完成一整份工作,客户付的不再是每月 20 美元的席位费,而是这份工作原本要付给人的钱。定价的锚从"软件许可"换成了"工资"。 这个换锚的杀伤力,你看 SaaS 股就知道了:2026 年一到二月,全球软件板块蒸发了约两万亿美元市值。Atlassian 跌 35%,Salesforce 跌 28%。1 月 29 日那一天,微软单日蒸发约 3600 亿美元,是 2020 年 3 月以来软件最惨的一天。Gartner 的预测是到 2030 年,35%的单点 SaaS 产品会被 Agent 取代或吸收。 说人话:以前软件卖的是"给你的员工每人配一个账号",一个账号一个月一百美元。现在 AI 直接把那个员工的活干了,客户愿意付的是那个员工的年薪。同一个客户,能收的钱多了一百倍,但前提是那个岗位真的没了。Anthropic 上市会把这场处决加速。因为招股书里会披露企业客户数和 ARPU——一旦市场看到"一个客户为 AI 付的钱已经超过它为全部 SaaS 付的钱",重估会在一个季度内完成。 而 Agent 层 的创业公司会集体受益:Cursor 已经到 293 亿美元估值,Sierra 100 亿,Glean 72 亿,Decagon 45 亿。这些数字在 Anthropic 上市后会显得便宜。原因不是它们变好了,是分母变了——当市场接受"一家 AI 公司值两万亿",所有下游的估值锚点都要往上平移一次。 这里有个更深的结构变化。按席位收费的时候,软件公司的收入上限是客户的 IT 预算,全球大约一万亿美元。按结果收费之后,上限变成客户的人力预算,全球五十万亿以上。同一批客户,同一批需求,可收费的池子大了五十倍。这才是 Anthropic 年化收入能在三个月里从 140 亿跳到 470 亿的真实机制,不是因为用户变多了,是因为 收费的口径 换了一层。 行业层的分蛋糕 再往上是各个 domain。这一层按可被替代的确定性从高到低排:最先倒下 编程已经发生。代码是有明确正确性判据的领域,验证成本极低,所以 AI 在这里的经济学最干净。Anthropic 收入结构里编程占比最高,不是偶然。正在进行 客服 / BPO 印度和菲律宾的外包产业面临的是结构性消失,不是效率提升。这一层的上市公司会在两年内被市场当成夕阳股定价。正在进行 法律流程合同审查、尽调、文档发现。律所的计时收费模型和 AI 的边际成本是正面冲突,初级律师岗位是第一批被消化的。2027 金融分析 卖方研究、财务建模、合规报告。数据结构化程度高、输出格式标准,是最适合 Agent 的中后台工作。2027–28 医疗影像判读、病历生成、临床决策支持。技术上早就可行,卡在监管和责任归属,所以慢,但方向没有悬念。最慢 制造 / 物理世界 需要机器人和真实世界的数据闭环。这一层的红利要到 2029 年之后,也是留给创业者时间最长的一层。创业者真正该看的是 垂直数据层:模型层的能力会被三家公司免费抬高,应用层的界面会被 Agent 直接吃掉,中间剩下的价值在那些"模型拿不到的数据"上——手术记录、机床参数、法院内部卷宗、供应链的真实履约数据。这轮里能守住的东西,一定是 数据的所有权,不是产品的功能。 一级市场沸腾 对做投资的人来说,Anthropic 敲钟最直接的作用是:退出通道被证明存在。过去三年 LP 最常问的问题是"AI 公司怎么退出"。没人能给出有说服力的答案。这个问题在敲钟那一刻永久消失。结果是 LP 重新开闸,而供给端——真正值得投的 AI 公司数量——一年之内不会变多。同样的钱去追同样多的项目,只能推高价格。Alan 的判断是 IPO 后六个月内,AI 种子轮的中位数估值会再上一个台阶,A 轮更夸张。没投到 Anthropic 的基金,会用两倍的价钱在"下一个 Anthropic"上找补。还有一件事会同时发生:主权基金 和 家族办公室 会绕过 VC 直接下场。今年已经有近千亿美元涌进 Anthropic,这些钱的持有人尝到甜头之后,不会再满足于付 2/20 给别人。这轮 AI 牛市会顺便完成一次风险投资行业的去中介化。 基金的形态也会变。过去两年已经出现了一批 加杠杆押注 AI 的对冲基金,接下来会更多——因为在一个只涨不跌的叙事里,不加杠杆就是主动放弃收益。这一步是这轮周期里最危险的一环,但它一定会发生,而且规模会大到出乎意料。杠杆永远是在最有把握的时候加上的,也永远是在那个时候最致命。还有一个具体的时间点值得记下来:锁定期解禁。IPO 后六个月,几千名员工和早期投资人的股份同时可以卖。这个日期会成为 2027 年上半年全球市场最重要的单一事件之一,也是这轮 AI 牛市的第一次真实压力测试。 造富与鸡毛 Anthropic 有几千名员工。上市那天,账面财富的分布会是这样:早期员工里会直接走出一批 身家十亿美元以上 的人,中层工程师普遍在 一亿美元 量级,而 千万美元 级别,会是这家公司里最普通的一档。说人话:在 AI 这一轮里,百万富翁已经是乞丐版,亿万富翁才刚够入门。过去在硅谷,一千万美元叫"财务自由";在 Anthropic 的期权表上,一千万美元叫"来得比较晚的那批"。 这不是修辞。做个算术:假设员工和早期投资人合计持有公司三成,两万亿市值对应六千亿美元。按几千人分,人均就是一到两亿美元。而期权是按加入时间和层级分布的,头部几十人会各自拿到几十亿。一次敲钟凭空造出的百亿富豪数量,可能超过过去十年硅谷的总和。而这只是一家公司。OpenAI 在后面,SpaceX 已经上了,再往下还有 Cursor、Sierra、Glean 这一整排。2027 到 2028 年,全球超高净值人群的数量和构成会被重写一遍,而且这批人的 平均年龄比上一轮低十岁。 这些钱会去哪里?第一站已经很清楚了:房子。Atherton 这个只有七千人的小镇,2026 年上半年房价中位数涨了 20%,从去年的 833 万美元涨到 993 万,一举超过迈阿密的 Fisher Island,重新拿回全美最贵邮编。今年到目前为止已经成交五笔三千万美元以上的房子,而 2025 年全年的纪录才六笔。两千万到三千万区间的房子普遍收到多份报价,还要加价成交。 Palo Alto 这边,独栋中位数在 410 万左右横盘,但五百万以上那一档在飞。Old Palo Alto 已经有好几套刷新纪录成交。整个城市的均价比中位数高出近一百万美元——历史上最大的一次背离。这个背离就是 AI 造富效应的形状:中间没动,顶部起飞。说人话:一个镇子的房价中位数一年涨两成、逼近一千万美元,说明买家根本不看价格,只看有没有货。他们不是在按揭买房,是拿刚变现的股票现金全款抢。 顺着房子往外扩散:私人飞机、游艇、艺术品、Napa 的酒庄、私立学校的入学名额、旧金山和纽约的顶层公寓。凡是供给固定、无法量产的东西,价格都会被这波流动性推到新的台阶。而 Anthropic 上市之后六个月的锁定期一到,这波 购买力 才真正落地——那正好是 2027 年上半年,也正好撞上 美联储恢复降息。钱变多和利率变低,同时发生。 还有一件不那么愉快的事在同步发酵:加州十一月要就一项公投表决,对亿万富翁一次性征收 5%的财富税用于医疗。已经有人在讨论超高净值人群外流,Google 两位创始人都在增加与其他州的联系。财富积累的速度和政治反应的速度,正在拉开一个越来越危险的差距。这条线会在 2028 年前后变成 美国政治 的主战场之一。 然后是创业。历史规律非常稳定:Google 2004 年上市,18 个月后走出第一批创业者;Facebook 2012 年上市,两年后硅谷冒出一整代消费和社交公司。Anthropic 的员工创业潮会在 2027 年下半年开始,2028 年到高峰。这批人手里有钱、有前沿工程经验、有分销人脉,是这轮里质量最高的创业者供给。而且他们的起步条件和上一代完全不同——不需要融种子轮,自己就是 LP。 但更大的一波是外部模仿者,而这一波的结局 Alan 已经能看见了。我们刚刚看过一模一样的剧本:英伟达一路涨到5.3 万亿美元,直接催生了一大批 AI 芯片创业公司——Groq、Cerebras、Etched、Tenstorrent,加上国内数不清的名字。今天回头看,绝大多数是在陪跑。原因在第一性上很清楚:这条赛道的门槛不是聪明人,是 资本开支 和 分销渠道。Anthropic 一家三年就要付给 SpaceX 近 450 亿美元,加上亚马逊、谷歌、微软、Fluidstack 那一串——这不是拿两亿美元种子轮能挤进去的游戏。所以 2027 到 2029 年会重演一遍:一大批"我们也做基础模型"的公司拿到钱,两年后发现自己既买不起算力,也进不了企业采购名单,最终以人才收购的方式消失。这一次的差别只在于,因为钱更多,尸体会更大。 更值得警惕的是第二类模仿者:看到能源和电力涨了,去创业做数据中心的。这一类在 2027 年会非常热闹,而它的风险比芯片还大——数据中心是重资产、长周期、依赖单一客户的生意,而客户的算力合同大多可以提前 90 天终止。Anthropic 和 SpaceX 那份 450 亿美元的合同就是这样写的,Google 那份也是。 说人话:你借了二十年的钱盖楼,租客的合同上写着"提前三个月通知就能走"。这就是 2027 年那一批数据中心创业公司资产负债表的样子。三十年下来 Alan 总结出一条:造富效应 传导到 创业决策 的时候,信息已经损耗了两轮。你看到的是市值,看不到的是 产能配额、是 分销合同、是 十年积累的客户关系。追着市值创业的人,追的是别人已经吃完的那顿饭的照片。 做空名单 新钱会涌进来,老钱会搬家。搬家意味着有人被卖。这份名单会是这样:被抽血的六类资产AI 影子股 | Amazon、Alphabet过去买这两家有相当部分是在买 Anthropic 的间接敞口。正主上市,代理溢价消失。Alphabet 还叠加了 AI 领导层动荡的估值折价。按席位收费的软件 | Salesforce、Workday、Atlassian、Monday Agent 直接减少席位数。收入模型和技术趋势正面对撞,越增长越被怀疑。IT 外包与 BPO | 印度三大 IT、菲律宾呼叫中心人头计费的生意,客户改用 Agent 之后,需求消失而不是转移。二线模型公司 | 欧美中型模型创业公司 有了公开可比公司之后,估值不再靠叙事,靠折算。折算的结果通常很难看。防御性资产 | 公用事业、必需消费、长久期债券牛市初期的经典搬家:钱从安全的地方往刺激的地方跑。短期的英伟达 | NVDA不是变差,是资金从"卖铲子的"往"淘到金的"迁移一部分。长期仍是受益方,但会有一次明显的相对跑输。最反直觉的是最后一条。英伟达今天5.3 万亿美元,是全球第一大公司。但当市场第一次可以直接买到应用层的最终受益者,"我买英伟达来代表 AI"这个持有理由就弱了一截。这个切换会发生在 Anthropic 上市后的头两个季度。 比这份名单更远的,是传统产业里那些还没被市场认真做空的东西。我列三个:教育培训。凡是收费教"一项将被自动化的技能"的机构,商业模式已经被判了死刑,只是账面还没反映。编程培训是第一个,会计和法律职前教育是第二批。这个行业的问题在于,它的客户是在为一个已经消失的就业市场付学费。商业地产里的写字楼。远程办公只是把这件事推迟了几年,真正的杀伤在于席位本身在减少。当一家公司的知识工作岗位缩减三成,它不需要重新装修,它需要退租。这一波会在 2028 年前后集中体现在 REITs 的财报上。市场调研、内容生产、初级设计。这三类的共同特征是:输出是文档、交付是文件、质量判据模糊。恰恰是模糊的判据让人以为 AI 替代不了——但客户从来不是在买质量,是在买"有人交了活"。 十万亿 最后说结论。个人判断:Anthropic 会成为 人类历史上第一家市值十万亿美元 的公司,而且这个数字最终会被证明保守了。先看数量级规律。每一代主导技术的头部公司,市值比上一代高一个数量级。PC 时代的微软在 2000 年峰值约 6000 亿美元;互联网和移动时代,Alphabet 今天约4.2 万亿,苹果和英伟达在4.5 到5.4 万亿之间。按这个节奏,AI 时代的头部就该落在五十万亿到一百万亿这个区间。但真正硬的论证不在类比,在可寻址市场的性质变了。第一性推导 互联网公司赚的是广告和交易抽成的钱。全球广告市场一年约一万亿美元,Google 把这个池子做到极致,得到 4.2 万亿市值。AI 公司卖的是认知劳动的替代品。全球人类薪酬总额一年约五十到六十万亿美元,其中知识工作占相当大的比重。池子大了几十倍。哪怕 AI 最终只拿到全球薪酬支出的 5%,那就是每年两万五到三万亿美元的收入规模。按软件行业二十到三十倍的市销率,对应五十到九十万亿市值。Anthropic 在其中占一到两成,就是十万亿。再看时间。Anthropic 的年化收入二月 140 亿、五月 470 亿,投资人预期年底到 1000 至 1200 亿。从这里走到十万亿市值所需要的年收入约 5000 亿——按二十倍市销率——不需要奇迹,只需要现在的增速再维持两到三年。 说人话:互联网公司抢的是广告预算,AI 公司抢的是工资单。广告预算全球一年一万亿,工资单一年五十万亿。同样一家公司,站在哪个池子边上,决定了它最后能有多大。这条规律从蒸汽机到铁路、从铁路到电力、从电力到半导体、从半导体到互联网,没有失效过一次。每一个新产业都比它取代的旧产业大至少一个数量级。AI 不会是第一个例外。 Anthropic 敲钟的那一刻,标志的不是一家公司的成年礼。它是 全球资本第一次被允许直接购买人类认知能力的替代品。在这之前,你只能买卖铲子的、买搭着旧业务的、买影子。在这之后,池子里有了真东西。而池子里的水,比现在所有人算的都要多。
