6 月 30 日下午三点，A 股落下半年收官钟。创业板指年内涨幅 35.58%，定格在历史新高的位置，科创 50 半年飙了 64%，费城半导体指数刚刚交出+101%的半年答卷。那时候，空气里全是牛市的味。

7月2日下午收盘，科创50暴跌7.7%，创业板跌近5%。两市超3100 只个股下跌，半导体和算力板块资金出逃超800 亿。隔夜美股也没好到哪去。美光、闪迪双双暴跌超10%，英特尔-9%，迈威尔-8%，阿斯麦-7%，费城半导体指数一天蒸发5%以上。那个2008 年次贷危机里一战成名的大空头迈克尔·伯里高调宣布做空英伟达，他给投资人的信里写了一句话：AI 基建的狂欢，已经到了用信仰代替算账的阶段。空气里的牛市味，一夜间又变成了恐慌的焦糊味。

7月3日，市场探底回升。上证收 4043.64 点，涨0.37%。盘中走出一个 V 型，先跌再拉式洗筹码结构。一天暴跌，一天企稳，这个反转来得太快了。

有人在暴跌那天割了肉，在反弹那天拍断大腿。同一条 K 线，有人看到末日，有人看到黄金坑。

差距在哪？认知的对错决定你买不买，信仰的厚度决定你拿不拿得住。

认知的宽度与信仰的深度

新登和老登，说实话我并不是非常认可这种非黑即白的定义。但现在已经变成一种自嘲式的标签了。像我们这种在资本市场摸爬滚打三十年的老炮，确实很容易被贴上"老登"的标签。二者本质差异不在从业年限，而在分析框架是否适配硅基产业周期。

新还是老，不需要定义。今年而言，它扎扎实实体现在你的产品账户上。上半年，翼虎主观系列产品收益率接近 50%。上半年，你只要做对一件事：把 AI 当时代级变量，不当题材级脉冲，你的账户就不会难看。

所谓老登思想，最核心的特征是用旧框架套新变量。AI 是不是泡沫？这个问题的答案，取决于你用什么框架去看。

用 2015 年并购重组的框架看，AI 贵得离谱；用 2000 年互联网的框架看，AI像在吹泡泡。但如果用人类历史上最后一次大的产业革命的视角来看，也许一切都还刚刚开始。

6 月 15 日，微软 CEO 纳德拉发了一篇长文，浏览量破 2800 万，标题叫《没有生态系统的前沿是不稳定的》。文章的核心概念是 Token 资本：企业构建并拥有的 AI 能力。

每一次调用模型、每一次让 AI 在生产环境中跑起来，你都在积累 Token 资本。这个概念重新定义了企业的资产表：以后评估一家公司，不只看厂房专利现金流，还要看它积累了多少 Token 资本、学习循环跑得有多快。

纳德拉说了一句很关键的话：人力资本的价值不会因为 Token 资本的增长而降低，它只会变得更有价值，因为人类的主观能动性，是 Token 资本增长的驱动力。

Anthropic 的 ARR 突破 300亿美元，15个月增长30倍，估值站上9650亿美元；中际旭创一季报净利同比+262%，如你所见，Token 资本正在变成真金白银。

AI 投资最大的分歧在哪？说白了，就是很多人认为 AI 的落地有瓶颈。技术这么强了，为什么还没遍地开花？瓶颈在哪？不在算力，不在模型，不在数据，瓶颈在人。

今年Google I/O 大会上，Google Cloud AI 总监、Gemini Agents 负责人Eddie Osmani 抛出了一个概念：Orchestration Tax，编排税。

他说了一句特别扎心的话：我从来没觉得自己的工具这么强过，但我也从来没这么累过。为什么？因为你开一个agent几乎不要钱，一句话 prompt 它就跑起来了。但关掉这个agent的环一点都不便宜。agent 跑完把结果交回来，得有人判断它写得对不对，这件事没人能替你做。模型不能，另一个 agent 也不能，最后总要有人拍板。

Eddie 用了一个精确的类比：你就是你所有 AI agent 的那把 GIL（全局解释器锁）。Agent 可以并行，但只要哪个产出需要真正的判断，就必须排队排到你这把锁前面。锁只有一把，你拿着。这就是编排税。开口是零成本，收口是高成本。收口的那个人只有一个，就是你，碳基本身。

现在对 AI 的使用，大致分两种人。第一种，压根没用过，或者用得很浅。让 AI 写个周报、查个天气，然后下结论：AI 不过如此。这类人对 AI 没有真正的认知，他们的判断来自想象，不是来自体验。

第二种，用了，而且用得很深。基础效率明显提升，写代码、做研报、整理数据，以前一天的活现在一小时搞定。但这类人开始焦虑。为什么？因为 AI 的知识面太广了，什么领域都懂，什么问题都能答，但最终拍板的还是人。AI 可以给你十个方案，选哪个，是你的事。AI 可以帮你分析一百个数据，得出什么结论，是你的事。

Eddie把这种状态叫cognitive surrender：认知投降。你开始接受 agent 写的代码，不是因为它对，而是因为你已经没有注意力去形成自己的判断了。你不是在使用 AI，你是被 AI 的使用方式消耗了。人成了 AI 落地的唯一出口。所有的智能、所有的算力、所有的 Token 资本，最后都要经过人的决策才能变成行动。这个出口，就是瓶颈。

编排税不是 AI 的问题，恰恰是 AI 在真正落地才会遇到的问题，如果是泡沫，根本不存在落地瓶颈。正是因为 AI 真的在改造工作流，才会碰到人这个卡点。谁能率先突破这个卡点，把人的判断力从瓶颈变成杠杆，谁就能率先把 Token 资本变成竞争优势。

回到投资。对 AI 的认知，分三层。

第一层，对错。你有没有摒弃老登思想，真正去尝试 AI、投资 AI。这一层决定你上不上车。

第二层，宽度。你能不能驾驭多个智能体，能不能提出好问题、梳理目标、做出正确决策。宽度不是开 20 个 agent，是知道哪些该并行、哪些该串行，并行的部分交给 agent，串行的判断留给自己。这一层决定你在车上坐什么位置。

第三层，深度。深度就是信仰。7 月 2 日那天，科创 50-7.7%，你的第一反应是割还是加？这个反应，就是信仰厚度的试金石。信仰不是盲目，是你对底层逻辑的理解深到了什么程度，深到足以在暴跌面前不动摇，当然不动摇不是说死扛啊，必要的仓位管理手段还是要有的。

认知决定你买不买，信仰决定你拿不拿得住。

拥挤交易、认知切换与踩踏行情复盘

认知不是一夜之间形成的。它有一个传播曲线，就跟传染病差不多。

第一阶段，不认可。大部分人觉得 AI 是炒作，是题材，是脉冲。K 线涨了，他们说泡沫；K 线跌了，他们说你看我说什么来着。

第二阶段，认可。业绩出来了，财报炸了，指数创新高了。不认可的人开始动摇，开始承认 AI 可能真的是个东西。

第三阶段，震荡。认可了，但涨太多了。开始纠结：方向是对的，但这个位置还敢不敢追？每一次回调都像末日，每一次反弹又像重生。

第四阶段，咬定。认知彻底内化，AI 变成信仰。回调是买点，暴跌是黄金坑。

从一个阶段切换到下一个阶段，从来不是平滑的。每一次切换，都伴随着剧烈的市场波动。因为切换的本质是大量资金同时改变方向：从不信到信，几百亿同时涌入；从信到震荡，几百亿同时犹豫。这种同步行动，就是踩踏的根源。

7 月初发生的事，就是一次典型的阶段切换。

上半年科创 50 飙了 64%，费城半导体翻倍，联讯仪器三个月 27 倍。这么涨法，大量资金从第二阶段（认可）被推入第三阶段（震荡）。赚了钱的人开始犹豫：是不是该落袋了？没上车的人也在犹豫：这个位置还敢追吗？

犹豫一旦形成共识，就是踩踏。7 月 2 日，科创 50-7.7%，半导体和算力板块资金出逃超 800亿。不需要什么利空，获利盘本身就是最好的卖出理由。拥挤度到了极致，一个浪打过来，大家第一选择不是划水，而是在相互踩，踩着别人的筹码上岸。

不管是 3 号还是 6 号，盘面都很纠结，各种 V 型走势，筹码结构在极限拉扯。

为什么跌得猛，弹得也快？因为底层认知没有动摇。那些已经走到第四阶段（咬定）的人，不但没跑，还在抄底。他们不认为 AI 的逻辑变了，他们认为这是正常的获利回吐。这批人的存在，就是市场的底盘。底盘在，调整就是调整，不是反转。

这就是结构牛的特征：调整凶猛，因为拥挤；修复也快，因为信仰的底盘还在。你如果理解了认知形成曲线，就能理解为什么跌的时候像末日、弹的时候像重生，因为市场里有四波人，处于不同阶段，他们的行为互相冲突，制造波动。

同样的剧本，美股也在演。而且更精彩。

2022 年，是 MAG7（）苹果、微软、谷歌、亚马逊、英伟达、Meta、特斯拉）带着美股走出了泥潭。那时它们是英雄，是全村的希望。

美银分析师 Michael Hartnett 在 2023 年首创了 MAG7这个说法，此后这七只股票连续跑赢标普 500 一直到 2025 年。做多 MAG7，是全球最拥挤的交易。

2026 年上半年，英雄变成了拖累。6 月单周，MAG7 集体重挫 6%，七只股票跌幅均在 3%至 8%之间，拖累纳斯达克当周下跌约 4%。与此同时，道指和罗素 2000 小盘股指数却双双跑赢——这是纳斯达克相对小盘股自 2024 年 7 月以来表现最差的一周。6 月全月，MAG7 合计市值蒸发约3万亿美元。

有意思的是，当周的宏观数据全是利好。霍尔木兹海峡重新开放，油价单周跌 10%；核心 PCE 符合预期；美光发完强财报股价逆势涨 4%；10 年期美债收益率下行超 10 个基点。五项积极因素同时出现，MAG7 却照跌不误。

为什么？因为这不是宏观问题，是结构问题。

MAG7 的困境，本质是拥挤交易松动。过去三年，做多 MAG7 是市场最拥挤的交易。但 2026年，随着 AI 产业链上游的芯片和硬件供应商强势崛起，美光市值已接近 Meta，应用材料和博通跻身对冲基金最拥挤多头头寸的第二、三位。AI 生态内部出现明显分化：AI 出钱方（超大规模云计算厂商）与 AI 收钱方（芯片和算力供应商）走势大幅背离。

这跟 A 股 7 月初的事一模一样。不是 AI 退潮了，是 AI 内部在换挡。就像我在朋友圈留下的那句话：破旧的泡沫，抱新的团。

1970 年代的漂亮 50，同样是当时市场最拥挤的一键决策股票。但漂亮 50 在 70 年代中期大幅跑输市场后，直到 1997 年才完全收复失地，整整 25 年。思科在 2000 年成为全球市值最大公司，拥有出色的 CEO、主导市场、销售持续增长，但其股价直到去年才重回峰值，距离高点过去了四分之一个世纪。

但这里有个关键区别：漂亮 50 和思科掉队，是因为行业逻辑变了。MAG7 掉队，不是因为 AI 逻辑变了，恰恰是因为 AI 逻辑太强了，强到市场要重新选择谁才是 AI 最大的受益者。

市场不再为AI 这个标签买单。它只认一件事：你手里有没有算力的产能，有没有 Token 资本的积累。这跟我们在第一章说的一模一样。

AI 有没有泡沫，算力有没有过剩

这个问题虎见 36 讨论过。答案没变。

先承认一个事实：这轮 AI 行情的拥挤程度，确实前所未有。

台积电在台湾加权指数里的权重，今年一路攀升到接近 43%。台湾股市市值一度超过印度，跃升全球第五，相当于一家公司撑起了一个市场。

韩国更夸张，三星电子和 SK 海力士合计占 KOSPI权重 40%至 52%，两家公司合计市值突破 2 万亿美元，超过韩国全年 GDP，不是传闻因为这两家大厂发天价的奖金，连带着韩国的房价都涨了。

美股也一样。标普 500 市值最大的 10 家公司，占指数总市值 43%。2000 年互联网泡沫顶峰时，这个比例大约是 33%。

当前的集中度，已经超过了互联网泡沫顶峰时的水平。摩根大通定义的 AI 30 一篮子股票，占标普 500 市值的 43%，而2022 年末 ChatGPT 刚发布时只有 26%（数据来源：摩根大通）。

拥挤是真的。但健康也是真的。当前美股科技行业整体 ROE 高达 35%，2000 年 3 月互联网泡沫顶峰时只有 21%，2001 年 ROE一度掉到负数。英伟达目前的远期市盈率大约 20 倍，思科在 2000 年顶峰时一度高达 127 倍。

头部科技企业大举投入 AI 基建的资本开支，相当一部分靠自身充裕的自由现金流支撑，这和 90 年代末靠烧钱、靠融资续命的互联网公司，有本质区别（数据来源：Bloomberg）。

可以看的出，账面比当年健康得多，这是不争的事实。

伯里做空英伟达，核心逻辑是：全球半导体的疯狂，和2000年初互联网泡沫太像了。伯里没说错，价格形态确实像。但他漏了三个本质区别。

第一，AI 替代的是大脑，不是连接。互联网泡沫，本质上是在搭建一套连接的管道——把人和人、人和信息、人和交易连起来。管道一旦建好，边际成本极低，但天花板也被连接这件事的规模限定了。

AI 瞄准的不是连接，而是认知和智力活动本身——分析、写作、编程、决策。全球上百万亿美元的 GDP 里，认知和智力活动产生的产值占相当大的比重。若 AI 大规模替代这部分工作，它面对的市场规模，根本不是互联网当年那个量级。

还有一点，互联网随着规模的攀升，边际的成本为零，但是 AI 产业却更像一个高端制造业的逻辑，所以用户规模的攀升，算力，存储这些软硬件的需求更加需要持续不断地投入，这也就是持续高额资本开支投入的重点前提，某些程度上你需要用制造业的逻辑来看待 AI 这件宏大的叙事。

第二，下游正在兑现。还是我们虎见 36 中所述，从算力厂商、云厂商、模型厂商到生态应用，每一环都在赚钱，形成闭环正反馈，全球 AI 资本开支从年初 4500 亿美元上调至 1 万亿美元，2027 年仍将继续上修，这个增长曲线，跟 2000 年互联网泡沫时的“花钱买流量”完全不一样，那时候没有业绩，而现在有了。2000 年的互联网公司连收入模型都没跑通，2026 年的 AI 公司已经在赚钱了。

第三，国产替代的增量。国产 AI 算力渗透率已经从年初的 35%干到了 41%（数据来源：行业研报）。H200 禁运一旦落地，国产替代的空间还会加速释放。这个增量，是纯美股投资者看不到的，伯里的模型里，根本也没有中国国产替代这个关键的因子。

还有一个更深层的逻辑，是大多数分析师没有算进去的，就是主权 AI。

今年 6 月，美国政府向 Anthropic 发出指令，要求暂停所有外国国民对 Fable 5 和 Mythos 5 的访问，范围之广甚至包括了 Anthropic 自己的非美籍员工。事后来看，这更像一次仓促的安全应激，而不是精心计算的战略动作。但它证明了一件事：一个国家的 AI 能力，可以在没有任何提前通知的情况下，被另一个国家单方面切断。你很难相信，这个开关真实存在，并且按下它的门槛比所有人以为的都低。

这种认知一旦被验证，影响不会局限在这一次事件。全球 AI 产业链会越来越清晰地分裂成两条主线：一条围绕美国，一条围绕中国，从能源、芯片到基础设施、模型、应用，各自成一套体系。

而在两条主线之外，欧盟这样的经济体也被迫投入资源建设自己的 AI 基础设施，哪怕这意味着在已经存在的、更高效的体系之外重新搭一套。

这种冗余投资性价比很低，同样的能源、芯片、基础设施，可能要在不同主线上重复投建好几遍。但驱动它的不是商业计算，更多的是安全焦虑。没有人敢不参与，因为一旦落后，付出的代价可能不只是商业上的，而是事关命脉。

这意味着现在市场上对 AI 基建总规模的测算，大多建立在一个理性假设上：全球算力投资最终会向商业回报最优的方向收敛。但如果真实驱动力不只是商业回报，还有不得不交的安全冗余投资，那真实需求规模很可能远大于单纯商业逻辑算出来的数字。

主权 AI，在强化冗余投资的概念，也在强化国产替代的概念。

所以综上，我们的答案还是跟虎见 36 一样：没有泡沫，下半年主线还是科技。

但没有泡沫不等于没有波动，波动是认知阶段切换的代价，从认可到震荡，从震荡到咬定，每一次切换多少总有人要付出点学费。牛还在，不等于你坐得稳。下半年的波动，一定比上半年凶狠得多。

操作策略：三变三不变

第一，AI 是主线。全球科技巨头在 AI 基建上的投入没有收缩迹象，算力交付周期还在拉长。做光模块的、做 GPU 的、做 HBM 的、做先进封装的，需求依然爆发式。安全焦虑驱动的冗余投资，只会让这个需求更刚性。

第二，国产替代在加速。H200 禁运从风声变成决策，国产 AI 芯片和存储的市场份额还在爬坡。中芯、华虹、长鑫，这些名字下半年会高频出现在 A 股交易中。

第三，A 股科技板块的定价权重在往上移。创业板指 H1 涨 35.58%创历史新高，这不是孤立事件，是国家战略、产业趋势、资金共识三重共振的结果，一根阴线改变不了这个趋势。

第一，波动率大幅上升。半年涨了六成的指数，阶段性调整 10%至 15%是正常修正。别看到下影线就手抖，也别看到上影线就追高。下半年的交易需要更强的定力。

第二，选股变得比选赛道重要。上半年闭着眼买半导体 ETF 都赚钱。下半年，同一个赛道里，做光模块的龙头和三线小厂，收益差会拉到让你怀疑人生。赛道不再兜底，个股基本面才是盾牌。

第三，仓位管理是超额收益的来源。满仓躺赢的时代在 6 月 30 日就结束了。7 月 2 日是给所有人的闹钟。下半年能不能赚到钱，不取决于你买了什么，取决于你什么时候买了多少、什么时候减了多少。

信号一：存储芯片价格。美光和闪迪的暴跌如果只是恐慌性踩踏，那反而是买点。但如果存储价格在 Q2 至 Q3 出现趋势性拐头，整个 AI 硬件链的估值逻辑需要重新评估。

信号二：科创 50 的 60 日线。半年飙了 64%的指数，回踩 60 日线是健康换手。跌破并连续三日收不回来，节奏要重新评，不是说牛市结束，但仓位必须往回收。

信号三：四巨头的二季报。微软、谷歌、Meta、亚马逊的 Q2 财报 7 月下旬陆续公布。AI 资本开支的指引数据，是下半年最硬的锚。资本开支展望一旦缩减，那是真的需要重视。

信号四：政策节奏。大基金持仓动向、创业板改革后续进展、监管部门对科技估值的态度——A股从来不是纯市场驱动的，政策变量永远占入场券。

写到最后：

本轮行情最大矛盾：泡沫论持有者全程踏空，坚守算力主线者承受剧烈震荡。一句朴素投资哲学贯穿全年：在具备长期增长的泡沫主线布局，在通缩弱周期消费板块消费。

泡沫里有增长，通缩里有便宜。你该做的，是在增长的地方下注，在便宜的地方生活。

认知定对错，信仰定仓位。短期涨跌只是情绪扰动，持仓标的长期产业价值，才是穿越波动的核心底气。