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澳大利亚一栋价值8000万的海景豪宅里，29岁的小李正在举办生日派对。
泳池边站着十几个年轻姑娘，香槟一瓶接一瓶地开。
有人问他：
“李少，你到底是做什么生意的？”
小李笑了。
“我不做生意，我爸做。”
没人知道，这场派对背后，藏着一笔高达一万亿元的秘密资金。
在这个虚构的世界里，小李的父亲曾负责管理一笔庞大的公共养老储备资金。
他利用层层嵌套的海外投资项目，把其中一部分资金违规转移到澳大利亚，再通过复杂的关联交易掩盖去向。
小李不用上班，不用交社保，甚至不知道国内普通人的退休年龄是多少。
他只知道，银行卡里的钱永远花不完。
同一年，湖南长沙。
38岁的外卖员王哥，凌晨五点半就起床了。
他每天送六七十单，刮风下雨都不敢休息。
妻子在超市上班，女儿刚上初中。
王哥没什么文化，却特别相信一句话：
“年轻时吃点苦，老了有保障。”
为了让自己的养老保险不断缴，他每个月都从生活费里挤出一笔钱。
有一年，妻子生病，家里实在周转不开。
王哥竟然借了两万元贷款。
朋友听说后骂他：
“你疯了？借钱交社保？”
王哥笑了。
“我就是怕老了以后，连口饭都没得吃。”
那一年，小李在墨尔本买下第二辆法拉利。
王哥则因为连续跑单，膝盖疼得上下楼都费劲。
五年后。
小李已经34岁。
他在悉尼买了一艘游艇，光维护费一年就要几百万元。
有朋友问他，万一父亲出事怎么办。
小李笑得直拍桌子。
“钱都出来了，还能长腿跑回去？”
同一天，王哥正在医院排队。
医生建议他减少长时间骑车。
王哥问：
“那我还能送外卖吗？”
医生说：
“最好换个工作。”
王哥沉默了。
他不是不想换。
是这个年纪，除了送外卖，实在不知道还能干什么。
又过了五年。
小李39岁生日那天，澳大利亚警方配合跨境调查，冻结了他名下多处资产。
父亲也因严重经济犯罪受到追究。
曾经围着他转的朋友，一夜之间全都失联。
豪宅被查封，游艇被扣押。
小李坐在律师办公室里，第一次认真问：
“我以后靠什么生活？”
律师看着他。
“你可以找份工作。”
小李愣住了。
“我从来没上过班。”
与此同时，王哥48岁了。
他还在送外卖。
头发白了一半，膝盖也越来越不好。
女儿已经大学毕业，劝他别那么拼命。
王哥说：
“再干几年吧，养老保险还得继续交。”
那天晚上，他刷到一条新闻。
某个涉及巨额公共资金的跨境腐败案件，终于进入追赃和司法处理程序。
王哥盯着手机看了半天。
妻子问他怎么了。
他说：
“没什么，就是突然想起，这十年我连一百块钱都舍不得乱花。”
妻子笑他：
“你这辈子就是太老实。”
王哥没有回答。
他想起自己借钱缴社保的那一年。
想起下雨天摔倒后，忍着膝盖疼继续送完的十几单。
又想起女儿小时候，想吃一顿肯德基，他说等下个月发工资。
十年过去了。
小李从29岁变成39岁，第一次知道赚钱有多难。
王哥从38岁变成48岁，早就知道赚钱有多难，却已经快跑不动了。
故事最后，小李在澳大利亚的一家餐厅应聘服务员。
经理问他：
“以前做过什么工作？”
小李答不上来。
而王哥接到一个外卖订单，配送费6块8。
他骑上电动车，慢慢驶进夜色。
这十年，有人拿着不属于自己的钱，过着普通人想象不到的生活。
有人为了将来能领到一份养老金，提前透支了自己的身体。
最讽刺的是：
小李被清算的时候，大家都说正义终于来了。
可王哥已经老了。
他失去的十年，又该找谁要回来？
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BREAKING: Citadel founder Ken Griffin says AI is "almost certainly" a bubble, noting that companies are struggling to turn AI spending into productivity gains.
However, Griffin says he is bullish on AI's long-term potential.
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理想的 AI 从业，加入前沿大模型公司，不断做算法工程，撰写震撼行业的文章，最终留名世间。
真正的 AI 从业，电脑前养上百、上千个 Claude、ChatGPT、Grok 账号，会各种逆向、抓包、解密推理过程，偶尔去东京、新加坡出个差，带一堆 Mac mini 部署到当地做物理中转。
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$IREN CEO Dan Roberts says "a wider spread barely moves the economics" because customer prepayments of ~50% combined with GPU-backed financing at ~8% have covered 96% to more than 100% of GPU costs on recent deals with paybacks of ~2 years.
And with 2026 capacity largely sold out, recent contracts priced at more than double last year's levels and 2027 demand already exceeding available supply several times over Roberts says "signing deals isn't the bottleneck in this market but bringing GPUs online is."
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Good morning.
Of note: French bond yields have been surging today (Bloomberg chart), pulling European peers higher and spilling over somewhat into the US.
As noted previously, this dynamic is worth monitoring: if it gains traction, and it's an IF, the resulting two-way feedback loop could easily become a headache for many countries.
#economy #markets #france #yields #bonds
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Goldman’s Risk Appetite Indicator* fell for a third week, now down to -0.1, the least since March, and down from 0.8 three weeks ago. The momentum index fell to -0.5, the least since April, this week’s decline led by drop in equities and strength in bonds.
*"Goldman Sachs Risk Appetite Indicator (RAI) aims to track the level of global market risk appetite and risk aversion based on various market variables. A sharp rise in the index can send a warning signal that investors have more risk appetite and are potentially exposed to a correction if consensus views are tested. Similarly, a sharp decline indicates a reduction in risk appetite, and at extreme levels it can indicate that markets may have overshot. RAI signals are most powerful when the level of risk appetite is very low below -1.5, with levels closer to -2.0 giving the clearest signal over longer time horizons, as at such levels the asymmetry of subsequent medium term equity return becomes very positively skewed. RAI momentum is designed to track short term shifts of market risk appetite, and subcomponents of the RAI.”
The Week Ahead – The Rotation Continues
AI worries are pressuring Tech and sending yields lower as we embark on a heavy earnings week including several names in the cross-hairs.
pro.thestreet.com/market-com…
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Big focus point for tech earnings this week: 1)whether Meta can begin to monetize Muse on top of the ad engine, 2) whether SpaceX can show Starlink’s cash funding an AI business that is starting to pay for itself, 3)whether Tesla can move autonomy from optionality to a fleet🏆🐂
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By cutting off the flow of fertilizer to the world's poorest countries, Trump's war in the Middle East will starve or stunt millions of people
GIFT LINK: tinyurl.com/mupmdrbe
@opinion
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一堆投资大佬都在发出泡沫警告，但霍华德·马克斯却不以为然，而恰恰马克斯的观点是我认为最值得关注的。聊下马克斯的核心观点：他目前并不认为市场已经达到真正意义上的泡沫状态。他的核心逻辑在于：泡沫的本质特征之一是投资者对风险的“浑然不觉”（obliviousness），而当华尔街上下都在警惕泡沫风险时，这种“浑然不觉”恰恰是缺席的。“如果足够多的人都在谨慎地追问某个领域是否存在泡沫，那么完全有理由认为，即便它是泡沫，市场也会表现得很克制，”霍华德·马克斯说。
马克斯把泡沫描述为“非理性繁荣（irrational exuberance）、轻率冒进（recklessness），以及浑然不觉（obliviousness）”。对照这一框架，霍华德·马克斯目前的评估是：投资者确实表现出对进一步上涨的“错失恐惧”（FOMO），但对泡沫风险的持续讨论本身，说明市场并未陷入“浑然不觉“的状态；而在另一个信号——投资者鲁莽行为方面，信号同样是混杂的。
为什么马克斯的观点值得关注？作为橡树资本的创始人，《周期》这本书的作者，他对基本面的理解还是市场情绪应该是顶级的。
更关键的是，过去20年里他辉煌的战绩：
1）2000年1月，马克斯发了他那篇后来被广为流传的《bubble.com》备忘录，当时纳斯达克尚未见顶，马克斯在文中将当时科技股狂热与历史上的南海泡沫（South Sea Bubble）等进行类比，警告市场存在明显的投机过热迹，00年3月纳指见顶；
2）2007年7月，马克斯发布《It’s All Good》备忘录，是他在全球金融危机爆发前最重要的预警备忘录。07年10月美股开启了为期一年半的暴跌；
3）2008年9月雷曼破产后，市场陷入末日叙事，认为金融体系可能崩溃。马克斯在08年9月的《Nobody Knows》）和10月《The Limits to Negativism》两篇备忘录中指出，悲观已过度。并且他的橡树资本动用此前准备110亿美元“储备基金”开始分批逐步减仓抄底；
4）2012年3月，2000–2011年标普500年化回报仅约0.55%，GFC后负面情绪浓厚，马克斯建议对股票采取更积极态度（相对当时极度负面的环境），不期待2000年式大涨，但认为正面情景不难想象；
5）2020年3月新冠爆发后市场快速下跌（标普500从2月高点到3月低点跌约1/3）。马克斯在20年3月中《Nobody Knows II》及3月19日客户更新中指出，未来充满未知，但无知不等于必须无所作为。橡树明确拒绝“等到底部再买”，而是在能以低价获得价值时买入。恐慌性抛售（包括被迫卖出）创造了机会，在市场最混乱时开始配置。
马克斯自己也承认，这五次大判断是他约50年职业生涯中的主要成功案例。
而他的《周期》那本书则是我认为可以被反复拿来细读的一本投资圣经，很早也在X上xitter.cf/qinbafrank/status/1837…有推荐过。
这次他从市场反身性的角度来看市场并没有到泡沫状态，昨晚的推文也聊到对这次美股调整的定性是：是高速增长叙事下的正常市场波动，而非泡沫破裂的序曲。殊途同归
之前Grok说我有马克斯的周期概率的痕迹，那可太荣幸了，xitter.cf/qinbafrank/status/2092…
过去七个交易日内美股的这一波抛售是如何发生的？10月8日前后开始，市场对AI高增长叙事和资本开支可持续性的质疑逐步升温，多个事件叠加形成共振：
1）10月8日左右：OpenAI营收口径差引发第一波抛售
OpenAI向投资者披露，截至9月底年化营收约500亿美元，低于市场此前流传的约700亿美元水平。口径差直接打压了“AI变现超预期”的乐观预期，科技股高成交量下行，纳指与标普出现明显回撤；
2）紧接着就是产业端“资本是瓶颈”表态
英伟达、博通等CEO在公开场合强调，AI发展瓶颈不仅是产能，更是资本（融资能力与资本开支节奏）。博通被报为Anthropic和OpenAI提供近千亿美元融资担保，叠加SpaceX等巨额芯片采购计划，市场开始担心AI基建的债务与现金流错配；
3）10月13
9月CPI同比升至3.7%（汽油价格大幅上涨贡献过半），核心也偏强，市场对年内加息概率短暂飙升，科技股进一步承压；
4）同一天
Anthropic投资者日披露三季度营收，增速明显放缓。公司称调整后盈利、现金流为正、计算效率改善，但ARR推算低于部分投资者此前年底逾1000亿美元的乐观预期，IPO估值讨论从约2万亿美元向1.5万亿美元附近下修。亚洲芯片股与美股AI/半导体板块同步重挫。
5）10月14号
9月PPI大幅超预期，能源是主因，但核心也偏高，显示通胀有扩散迹象。这加剧了“滞胀”或通胀顽固、央行被迫更紧的担忧。
6）也是当天 同步的AI信用/融资担忧进一步加重
CoreWeave等债务沉重的AI基础设施公司CDS（信用违约互换）大幅走阔至1100基点以上（隐含较高违约风险），债券收益率一度冲到14%-16%。甲骨文CDS也升至约300基点附近，创纪录水平。科技板块CDS整体走阔，反映市场质疑巨额AI资本开支的回报与融资可持续性。
7）而10月13之后几天
霍尔木兹海峡油轮/商船攻击明显增多（伊朗相关导弹、水雷等），油流量受扰。布伦特原油一度触及110美元附近（为5月以来首次），进一步推升通胀担忧并压制风险资产。这又成了市场额外的避险与成本压力。
这些因素并非孤立：
1）OpenAI收入口径问题 + CEO资本瓶颈警示 +Athropic的营收增速放缓 →质疑AI回报与融资；
2）叠加CPI/PPI超预期（能源驱动+扩散）与霍尔木兹攻击推升油价 → 强化通胀与利率担忧；
3）但最近两个交易日Coreweave的债券被抛售、市场对AI资本开支的可持续性担忧情绪暴增。
这是“营收口径差 + 增速放缓信号 + 资本/债务担忧 + 通胀与油价冲击”的共振，市场从“AI高增长无限持续”的定价，转向对变现速度、融资成本和资本开支回报周期的重新审视。结果就是对高估值、高资本开支的AI相关股票的集中抛售。
9号推文xitter.cf/qinbafrank/status/2109…聊到认为近期高Beta容易📉的风险、算是比较早有预警，
而这两天crwv债务问题无疑成了市场对阵眼，昨天这里xitter.cf/qinbafrank/status/2111…有聊过crwv的真实压力和经营状况，不得不去思考13-15号crwv的债券收益率暴涨也一丝操纵的味道xitter.cf/qinbafrank/status/2111…。
但毕竟抛售已经发生。
对此次的抛售的定性是什么？
个人角度此轮波动是高速增长叙事下的正常市场波动，而非泡沫破裂的序曲。
核心是什么？
1）核心是产业最终要回到巨大的资本开支未来能不能赚回来？多快赚回来？高债务公司能不能扛到现金流为正的时候？
其实二季度云厂商的财报季已经显现了AI商业化是在加速的迹象，看微软、谷歌和亚马逊的财报就能看出来。这本质是上是一个时间差xitter.cf/qinbafrank/status/2081…资本开支先花钱，商业化逐步跟上
2）但有一点，市场还没转过来，闭源大模型厂商的营收已经不能代表AI商业化的全部了，最早7月就有聊到超大云厂商更能衡量AI商业化的全部。前两天这里xitter.cf/qinbafrank/status/2110…又再聊一次，可以看到详细逻辑。
3）所以之前一直聊到产业上的关键就是几家超大云厂商的财报，但现在市场要看的已经远不是收入增速。
二季度微软、亚马逊和谷歌财报数据有力支持商业化和云需求正在扩张。但
也提高了市场预期门槛：投资者已经看到加速，接下来要求更强的持续性和现金回报证据。
如果云巨头的云收入、客户token消耗量快速增长且大幅度超预期，营收增速开始超过capex增速，继续增本开支，现金流没有超预期恶化。这种情境下市场情绪才能得到真正修复。
如果投入继续增加、回报却开始滞后，市场就会从“增长叙事”转向“更严苛的资本回报审查”。
当然个人认为前者是大概率的
4）短期来看市场可能还没稳住、17、18号周末两天中东局面并不稳定、伊朗继续袭击油轮的力度在加大。再加上悲观的情绪的发酵，也会引发市场的进一步担忧。19号开始新一周的前半周市场可能还是不稳。
而20-21spacex、meta的财报就是本周的关键事件。28-29号微软、谷歌和亚马逊财报是此次核心
cnn恐慌贪婪已经跌到了17了xitter.cf/qinbafrank/status/2111…，个位数恐惧极值一步之遥，如果再往下杀杀市场情绪恐惧到极值、那么我们就不应该再恐惧了。
正如16号推文xitter.cf/qinbafrank/status/2110…聊到、已经能看到低买的机会了。
本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易
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这大概是今年全网关于 AI 泡沫最反直觉、但也最硬核的一篇当头棒喝。
硅谷顶级投资人 Gavin Baker 刚在访谈里甩出了一个很多人根本不知道的历史真相。
全网都在拿 2000 年互联网泡沫来预言今天的 AI 崩盘，但当年亲手在那个时代做投资的他只说了一句致命的反差：
2000 年泡沫顶峰时，全美铺在地下没人用的暗光纤高达整整 97%；而今天全世界的机房里，你根本找不到一块闲置的顶级 GPU，所有芯片都在高负荷运转甚至跑到发烫熔化。
最先被击穿的，是那些偷懒的刻舟求剑式类比。
当年的电信崩盘，本质上是人类造出了几万倍于当时软件所能消耗的过剩管道，资本在地下埋了上千万公里的光纤，结果九成以上连电都没通就直接烂在了泥土里；而今天任何一个读过大模型论文的人都知道，现在的算力中心根本不是在空转，全球最聪明的工程师每天最头疼的瓶颈，是如何在千万张芯片被高强度训练彻底榨干前解决散热和供电。
这就是两场技术繁荣之间最根本的物理分野。
空心泡沫的特征，是资产在仓库和地下疯狂吃灰，需求只是PPT上的虚构故事；而真实工业革命的特征，是全世界的需求像海啸一样冲垮现有的产能，每一块造出来的硬件都在全天候不眠不休地折旧。
我们当然需要对资本市场的过热保持敬畏，但千万不要把对未来的敬畏，变成对眼前真实技术负载的视而不见。
以前是管道造好了却等不来水，从今天起是奔腾的洪流正在把所有的水管撑到爆裂。
只要底层的核心资产还在以百分之百的负荷运转，这个时代最危险的动作，就永远不是跟上它，而是过早地宣布它退场。
大家在自己的业务里，感受到的是对算力和智能的真实饥渴，还是觉得很多需求纯粹是被概念炒出来的？
比如说我光是我们内部每天跑自动化脚本和知识库消耗的调用量，每个月都在以肉眼可见的速度往上翻倍。
硅谷顶级教父 Ben Horowitz 刚翻出了一段尘封二十多年的血泪史，喵个咪这段历史足以把今天所有把算力当成印钞机的人看出一身冷汗，
这大概是目前全网关于 AI 基础设施最透彻、也最反直觉的一篇商业复盘，强力推荐！！
1999 年他创办 Loudcloud 时，全网带宽每兆位高达 1500 美元而且有钱都买不到，他们被迫签了三年高价长约，结果仅仅两年后，带宽暴跌到了 50 美元，那些借钱囤带宽的公司一夜之间全被周期压得粉身碎骨。
二十五年后的今天，全行业的算力新贵们看似正在经历相反的狂欢，但背后那个致命的套利陷阱其实从来没有消失过。
最值得玩味的反差，正发生在我们眼皮底下。
现在的 AI 市场呈现出一种极度撕裂的冰火两重天：在应用层，各大模型的调用价格为了抢夺市场已经降到了当年的零头，每一百万个 Token 的价格都在疯狂跳水；但在物理基础设施层，高算力显卡的价格依然居高不下，数据中心的地皮、机房的电力指标，甚至连能去工地搭机房的熟练工人都在全面涨价。
表面上看，现在的算力云厂商赶上了好时候，因为供给短缺依然严重，他们还能享受到极高的租金溢价；但只要把时间拉长，这种依靠上游垄断和下游饥饿建立起来的套利空间，本质上极其脆弱。
在物理世界里，你借来的债务利息是刚性的，签下的机房租约是刚性的；但在数字世界里，技术迭代和降价的刀刃一旦落下来，从来都不会提前和你打招呼。
这就是商业历史上最残酷的一条铁律：
卖铲子的人并不总是赢家，如果你是在铲子最贵的时候借巨资去囤货，只要风向稍微一变，最先被埋葬的反而是中间那个转手铲子的人。
当所有人都以为物理短缺永远不会结束的时候，往往正是风险在暗处悄悄蓄水的时候。
大家觉得目前这波看似永无止境的算力短缺，未来三年内最可能因为什么原因突然迎来拐点？我先说，当更小、更精简的端侧小模型性能彻底追上大模型的时候，全网对云端千卡万卡集群的盲目崇拜很可能会在几个月内迅速退烧。
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Honestly, I can’t help but laugh whenever I see this kind of modeling. How many people can actually predict what will happen beyond 2027 with any accuracy? Is there even any point in building these models in the first place? Especially the idea of “forecasting” demand… I think it’s utterly absurd.
This quoted post is unavailable.
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This chart is from The Economist's article on "the fast-growing stock of AI-related debt."
Without a matching rise in loanable funds, persistent rate pressure will likely crowd out rate-sensitive, non-tech sectors.
#economy #markets #bonds #yields @TheEconomist
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🚨 🇺🇲 The US bond market is starting to say the trillions of dollars promised to build its infrastructure could become impossible to finance under current conditions and I think we are witnessing a genuine regime shift.
📊 For three years, markets have rewarded companies announcing the most spectacular investment plans, but now investors are finally starting to ask the right questions. Who is financing these projects? At what cost? With what guarantees? For what return? 47 major data center projects have been delayed, canceled, or blocked in 2026, while only 35% of the US data center pipeline is actually credible according to Bernstein. We are talking about a potential investment wave exceeding $10 trillion between 2025 and 2032 - FT
📉 Companies developing these infrastructures must spend billions upfront to purchase GPUs, build data centers and secure electricity supplies, while the associated revenues may not materialize for several years. Their entire business model depends on their ability to keep raising capital at reasonable costs, but that assumption is currently being challenged. CoreWeave lost 25% last week while some of its bonds suffered a sharp sell-off as the market is wondering whether these projects are financially viable at all.
➡️ Few other examples to understand. Cipher agreed to absorb the first $359 million in cost overruns on one project, creating an additional equity requirement of $750 million. Nscale has a contract potentially worth $45 billion with Anthropic but Anthropic can walk away if certain financing or delivery commitments are not met. Meanwhile, SB Energy needs around $174 billion in capital to fulfill contracts representing $430 billion in future revenue, despite not having completed a single data center. Some companies are being valued on enormous contracts without having demonstrated that they can actually finance and deliver the infrastructure behind them.
⚠️ We also need to revisit the circular financing structure of this industry which I have discussed before. Nvidia invests in companies that buy its chips, AI labs sign contracts that allow developers to raise debt, and SPVs or private credit funds finance infrastructure based on expected future revenues. As long as capital keeps flowing, the system works, but if investors suddenly demand much higher yields, the entire mechanism can start breaking down. Projects get delayed, GPU orders are postponed, developers face financial difficulties, and creditors reassess their exposure. A financing crisis can trigger an investment crisis before demand for AI even starts slowing down and many people tend to forget that. Moreover, that risk is concerning given how important AI-related investment has become as a driver of US economic growth.
📈 I do not think we are witnessing the collapse of the entire industry. Instead, we may be entering a much more brutal selection process between financially viable projects and those built on unrealistic assumptions. Lower Fed rates will not solve the problem as if credit spreads widen faster than risk-free rates decline, the overall cost of financing will continue to rise.
💸 I maintain that we need to return to a cost of capital and valuation levels that are consistent with the actual economic profitability of these projects. The technological success of AI does not guarantee financial success for the companies funding its infrastructure. History has already taught us this through railroads, telecommunications, and the internet. A technology can revolutionize the economy while destroying enormous amounts of investor capital.
The current tensions in the bond market are a serious warning sign ⚠️
*FT link: ft.com/content/9ea5a37d-15c9…
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From the @FT: "Cracks are appearing in America’s debt-laden $10tn AI infrastructure boom as project delays, public backlash and shaky investor confidence bring a reckoning for the data centre build-out underpinning the US economy."
IMO, what makes all these issues even more interesting is that no matter how they evolve, there are significant economic, financial, social, and geopolitical implications
#economy #markets #tech #ai
