执笔 · 主持 Mr. Z（ @168MrZ ），168X
Frontier AI 正从卖 Subscription、API 和 Token，走向直接出售科研与商业结果；算力军备竞赛不会因为短期 ARR 放缓停止，但 Alpha 正从“所有 AI 都涨”收敛到 Storage、Fab、Equipment 与 Bio
2026 年 10 月 28 日，168X 再次邀请 Rick（ @rickawsb ），从 Anthropic IPO 开始，一路聊到 Frontier Model、AI for Science、Recursive Self-Improvement、Hyperscaler CapEx、半导体、Memory、Neocloud，以及 Crypto 正在面对的新风险。
Rick 这次最核心的判断，比单纯“继续 Long AI”更进一步： 市场正在用旧的软件估值框架，给一种可能完全不同的商品定价。 如果最强模型最终不再靠每月 $200 Subscription 或 API Token 赚钱，而是直接创造新药、新材料、芯片设计甚至科学发现，那么今天市场高度关注的 ARR，可能根本不是 Frontier AI 最终的核心价值。
这也改变了他的资产选择。Rick 已经减掉大部分 NVIDIA，更偏好拥有制造、认证、设备与不可压缩时间壁垒的公司；Storage 仍然是其最大仓位，之后是 Chip、Bio 与 Equipment。Crypto 则刚好相反，他长期比过去任何时候都更看好 Agentic Economy on Crypto，却因为 AI 对数学、Cryptography 与 Quantum 的加速，选择先把 BTC 基本清掉。
一、Anthropic IPO 严重低估：真正夸张的不是营收，而是 Capital Efficiency
Mr. Z：Anthropic 这次 IPO 出来以后，你最大的感受是什么？
Rick：我很看好 Anthropic。如果它真的是按现在市场讨论的这个估值上，我个人觉得是严重低估，我会买。
Rick：大家第一眼会看到它的营收增长很快，同时 GAAP 还是亏损，然后会觉得 Cost 很高。但这里面有相当一部分是过去融资、债转股以及 Equity Appreciation 带来的 Liability，并不完全等于它真实的 Operating Spending。
Rick：真正值得看的，是它实际投入的钱，相对于现在 Revenue、ARR 和增长速度到底有多大。从一个 Startup 的角度，我觉得这种 Capital Efficiency 的 Growth 是前所未见的。
Rick：所以我不会只看“它还亏多少钱”。真正的问题应该是： 为了创造 1 块钱新增智能、Revenue 和未来 Earnings，它到底需要烧掉多少钱？
二、ARR 可能开始失效：Frontier AI 下一步不是卖 Token，而是卖结果
Mr. Z：Anthropic 上市以后，市场终于可以看到真实营收、利润、现金流。你以后最看重什么指标？
Rick：我反而有一个比较暴论的看法。我从 8 月开始就在说，未来 ARR 可能没有大家想象中那么重要，甚至 Subscription 本身都可能没有那么重要。
Rick：原因很简单。当模型能力还不够强的时候，OpenAI、Anthropic 只能卖每月 20、200 的 Subscription，或者卖 API Token。但如果模型开始真正解决最前沿数学、物理、材料、生物问题，这些公司为什么还要在乎普通用户每个月那一点订阅费？
Rick：假设它真的能够做出新的抗癌药、延长寿命的新分子、新材料，甚至新的常温超导方案，你最后愿意为这些结果付的钱，根本不是 $200 一个月。
Rick：电力革命早期，电力公司真正卖给消费者的也不是“电流”，而是光明。AI 最终也一样。 它不会永远卖 Token，它会开始卖 Outcome。
Rick：可能再过半年、一年，最强的模型公司会越来越少讨论 Token Price，越来越多直接交付结果。新药配方卖给药厂，新材料卖给制造商，科学发现本身直接 Monetize。
Rick：如果这个方向成立，今天市场拿 SaaS ARR Multiple 给 Frontier Intelligence 定价，本身可能就是错的。
三、最强模型可能根本不会开放：Closed Source 与 Open Source 的差距正在拉大
Mr. Z：但另一方面，中国 Open Source 追得很快。Closed Source 的领先真的能持续吗？
Rick：我现在反而觉得，Frontier Closed Source 和 Open Source 的差距有可能是在拉大。
Rick：大家看到的公开模型，只是外面能用到的东西。OpenAI 内部解决前沿数学问题的模型，到现在市场连影子都没有看到。为什么一定要放出来？如果这个模型能直接创造极高价值，它完全没有必要开放 API，让竞争对手拿它蒸馏、学习。
Rick：Open Source 现在当然还是很强，但你会发现很多开源模型还在竞争 Benchmark、Coding、SWE-bench，而最强的闭源模型已经开始去碰数学、物理、材料和生命科学最前沿的问题。
Rick：所以所谓“Pacing the Frontier”，我甚至愿意做一个比较恶毒的解释：Frontier Labs 内部继续拼命往前跑，但大家形成某种默契， 真正最强的模型不一定对外开放。
Rick：如果未来最强模型连 API 都不卖，Open Source 对它的 Revenue Cannibalization 可能也没有大家想象得那么直接，因为两边卖的东西已经不是同一种产品。
四、RSI 真正的终局：模型迭代模型、芯片、Fab 与能源以后，领先者可能永远领先
Mr. Z：你最近一直讲 Recursive Self-Improvement。什么才算真正进入 RSI？
Rick：我的框架一直是 3 层。
Rick：第一， 模型吃应用。 模型能力越来越强以后，大量所谓 AI Application 最后可能直接变成 Model Feature。
Rick：第二， 算力吃模型。 没有足够算力的模型公司，很难持续留在 Frontier。因为模型要做 Recursive Self-Improvement，本身就需要越来越多 Compute。
Rick：第三才是最关键的，就是整个闭环形成：模型开始迭代下一代模型，同时模型开始帮助设计 Chip，再往下帮助优化 Fab、Energy Infrastructure。
Rick：一旦这个循环形成，就会出现非常可怕的正反馈。算力领先带来模型领先，模型领先又让你更快设计芯片、更快建设算力，新的算力继续拉开模型差距。 领先会制造更多领先。
Rick：在那个时间点以后，后来者可能不是“慢 12 个月”，而是几乎永远追不上。
Rick：马斯克现在拼命做 Compute、Chip、Energy、Model，本质上就是希望在这个完整闭环形成之前，先完成弯道超车。
五、微软为什么两年裁 6 次：Hyperscaler 正在砍一切成本，只为保住 AI Capacity
Mr. Z：但市场现在很担心 CapEx。微软这种公司一边裁员，一边继续烧算力，这件事你怎么看？
Rick：我反而觉得这件事特别值得看，微软过去两年已经反复做了多轮裁员。正常的大公司如果知道未来 3 年要裁 20%，一般会倾向一次性把事情做掉，因为少量多次裁员对士气的破坏其实更大。
Rick：为什么微软却反复裁？我的非专业理解是： Capacity 的需求增长，已经快到原来的 Budget 永远追不上变化。
Rick：所以 CFO 要做的事情就是砍员工、砍其他 Business Expense，把更多资源留给 AI Datacenter 和 Compute。
Rick：这也是为什么我不太担心短期 ARR 放缓，就会让 Hyperscaler 停止 CapEx。这是一场没有人敢输的军备竞赛。你可以全力以赴以后还是输，但如果不全力以赴，大概率直接出局。
Rick：接下来 Hyperscaler 真正的挑战，是怎么在 Debt、Equity Dilution、Cost Cutting 和 Capacity Expansion 之间维持 Balance，同时尽可能 Aggressive。
六、Anthropic 上市会吸血半导体吗？短期可能，长期 IPO 钱最后还是流回算力
Mr. Z：Anthropic 作为第一批真正意义上的 Pure-play Frontier Model 股票上市，会不会直接吸走 Semiconductor 的 AI Premium？
Rick：有可能。过去几年，为什么大家去买 Memory、Optical、GPU、Equipment？因为公开市场没有真正纯的 Frontier Model 股票，所以大家只能透过 Supply Chain 去买 AI Exposure。
Rick：Anthropic 如果上市以后，它可能变成最纯的 AI Asset，那短期确实可能吸走一部分 Hardware 的资金。
Rick：但另外一面也必须看。Anthropic IPO 融到的钱最后拿去干嘛？ 还是买算力。
Rick：所以这是一个很有意思的双向关系。一边可能吸走 Supply Chain 的 Valuation Premium，另一边它募集到的钱最后又重新变成 GPU、Memory、Networking、Datacenter 的订单。
Rick：短期资金怎么走我不知道，但从整个产业上下游来看，我不认为 Anthropic 上市是一个纯粹利空 Hardware 的事件。
七、AI 下一棒不是 Chatbot：Bio、Materials、Energy 才是 Earnings 真正爆发的地方
Mr. Z：如果下一轮 AI 股票不是再靠 Narrative，而是要靠 Earnings，利润最快会从哪里出来？
Rick：我觉得一个已经越来越明显的方向就是 Bio。
Rick：为什么 OpenAI、Anthropic 这些公司都开始跟生命科学公司合作？因为当模型进入数学、物理和科学研究以后，下游最直接的经济价值就不只是“帮你写 Email”，而是帮助设计蛋白质、药物、分子和实验。
Rick：过去两三个月很多 Bio 的成长股其实已经拉了一轮，这不是没有原因的。
Rick：AI for Science 的意义就在这里。你不是让一个人工作快 20%，而是开始创造以前不存在的发现。
Rick：而且这不会只停在 Bio。后面还有 Materials、Energy、Nuclear Fusion、Quantum、Superconductors。 AI 最终带来的不是一场产业革命，而是一台不断制造新产业革命的机器。
Rick：以前一个技术周期可能几十年，现在智能本身在加速以后，所有技术成熟曲线都会被压缩。市场未来会经历更多回调，但每一次下一轮技术革命重新启动时，上涨也可能比过去来得更快。
八、AI 最大副作用可能是利率：10Y 走向 6% 以上，房地产与新兴市场先承压
Mr. Z：你对未来利率的观点反而比市场更极端？
Rick：对。我觉得很多人只在讨论 AI 会创造多少 Earnings，但没有认真想 AI Infrastructure 到底需要多少钱。
Rick：Hyperscaler、Neocloud、Datacenter、Energy、Semiconductor 全部都需要大量融资。这是以前不存在的一块新增资本需求。
Rick：如果未来 AI 产业继续扩大 Debt Issuance，那长端利率可能不是简单 Higher for Longer，而是 Much Higher for Longer 。
Rick：我不会因为 10 年美债去到 6% 就惊讶，7%、8% 我也不会觉得完全不可能。当然这是一个非常极端的情景判断，但它背后的逻辑很简单：新增资金需求远远大于过去。
Rick：这会带来两个非常重要的结果。第一，新兴市场会承受巨大压力。当美国无风险资产本身就能给出极高收益，全球美元为什么还要留在风险更高的市场？历史上 10Y 在高位时，东南亚、拉美、欧洲外围市场都出现过巨大的资本压力。
Rick：第二， 房地产可能是最大的 Loser。 一边是高利率，一边未来 AI Agent 又可能冲击大量白领就业，高 Financing Cost 加高失业，对房地产是双重压力。
九、市场从 K 型进入 I 型：未来连 AI 内部都只有最强资产值得持有
Mr. Z：所以如果长端利率持续很高，股票到底还能买什么？
Rick：我之前一直讲 K 型市场，但我现在的观点可能比以前更 Extreme。 接下来可能不是 K 型，是 I 型。
Rick：什么意思？不是 AI 和非 AI 分化而已，而是连 AI 内部都继续分层。
Rick：真正最强的资产还可以拿，但如果一个 AI 公司本身的 Moat 不够强，那即使它挂着 AI 标签，我也不愿意碰。
Rick：未来你不能再用“只要 AI Supply Chain 都会涨”的逻辑买股票。
Rick：当智能越来越强，它开始吃 Software、吃 Application，之后还会开始吃 Chip Design。每一层价值链都要重新问一次： 你的护城河到底是不是 AI 本身无法快速复制的？
十、为什么 Rick 已经卖掉大半 NVIDIA：CUDA 护城河变窄，真正难替代的是 Fab 与设备
Mr. Z：连 NVIDIA 你现在都开始觉得护城河没过去那么宽？
Rick：我两个月前就已经卖掉大半 NVIDIA。剩下还有一些，很大原因只是部分正股持有还没到一年，税务上没有必要现在动。
Rick：我不是说 NVIDIA 不好，而是我觉得它已经不是最好的 Risk / Reward。
Rick：过去 NVIDIA 最大的 Moat 之一是 CUDA。但今天你会不断看到团队做 CUDA Alternative，Google、Amazon、OpenAI 甚至 Frontier Labs 自己都在做 Chip。
Rick：更重要的是，当模型可以开始帮助设计下一代芯片以后，Chip Design 本身的开发周期还会继续缩短。
Rick：所以我会问：如果未来 Frontier Model 公司自己都能越来越快设计芯片，那单纯 Chip Design Company 的 Moat 到底还有多宽？
Rick：相较之下，我更喜欢 Fab、核心设备与制造环节。
Rick：TSMC、Intel、ASML，以及生产、测试设备里面很多公司的护城河，不只是技术，而是 不可压缩的时间 。
Rick：你进入一条量产线的认证以后，客户不会因为明天有人便宜 5% 就把你换掉，因为重新认证、重新验证的成本和潜在损失太高。 AI 可以压缩 Software 时间，但暂时压缩不了 Fab Qualification 的时间， 这就是我觉得更可靠的 Moat。
十一、Optical / Equipment 怎么买：COHR、VECO、AMAT、KLAC、FORM、TER 开始进入 Watchlist
Mr. Z：如果从 Fab 再往上下游拆，你现在具体还看哪些？
Rick：Optical 我这段时间有买 Coherent（COHR）。
Rick：我也买了 Veeco（VECO），它做 MOCVD 等设备，可以理解成 Optical 上游生产设备的一环。我看这类公司的逻辑不是明天突然爆 50%，而是产能不足、供应商数量有限，而且客户一旦导入设备，不会轻易换。
Rick：Testing、Packaging、Semicap 这一块，我自己会看 Applied Materials、KLA、Amkor、FormFactor、Teradyne 这些。
Rick：这些公司最大的好处，是很多 Process、Qualification、Equipment 本身需要长期验证。模型再聪明，也不是今天设计出来，明天就可以直接替换正在跑的生产线。
Rick：所以现在我越来越喜欢这种 Time Moat 。市场都在找“AI 能做什么”，我反而更想找“AI 暂时没办法把时间压缩掉什么”。
十二、Storage 仍然是最大仓位：MU、SK Hynix、Samsung 是 Rick 眼里最不对称的 Bet
Mr. Z：你这轮 Storage 跌下来亏了不少，但你还是没动？
Rick：Storage 一直是我最大仓位，正股基本没有动，期权这一轮确实亏了不少，现在我反而在慢慢重新找机会。
Rick：我的核心判断没变。Micron、SK Hynix、Samsung 我都有。
Rick：市场现在最常见的 Bear Case 就是“Memory 是 Cycle，涨多了以后一定会下去”。但问题是，今天的 Demand Curve 跟过去并不一样。
Rick：你现在看到的是很多 2028、2029 年的 Capacity 已经被提前锁掉，市场上的 Memory、GPU 实际价格也还在往上。
Rick：更重要的是，模型能力提升以后， 同样一单位 Compute 可以创造更多 Intelligence，而更多 Intelligence 可以创造更多经济价值。
Rick：如果同一张卡因为模型升级以后，可以帮你做更多 Coding、更多 Video、更多 Drug Discovery，那这张卡为什么一定应该变便宜？
Rick：所以我觉得市场现在把 Memory 当成传统 Commodity Cycle 去估值，可能犯了一个很大的错误。
Rick：对我来说，这是非常不对称的 Bet。市场如果对，我亏的是仓位；如果市场错、智能价值继续加速，我赚的可能远远更多。
十三、Neocloud 被错杀了吗？市场只看债务，却没有给 Power Contract 定价
Mr. Z：Neocloud 最近最被担心的是高 Debt、高利率，甚至有人开始讨论破产。你怎么看？
Rick：我觉得市场对这一块的 FUD 也可能过度了。
Rick：大家只看资产负债表，说这些公司 Debt 很高、融资利率越来越贵。但很多已经借下来的债，利率本身是 Locked，收入合同、电费 Pass-through 也已经锁定。
Rick：真正的问题不是旧债，而是它未来还想不想继续以很贵的资金扩张。如果一家管理层在 15% 的融资成本下，明知道项目回报做不到足够高还硬借，那当然应该破产。但我不觉得正常管理层会这么做。
Rick：更容易被忽略的是 Power Contract，这些公司手上已经签下来、但还没有投产的 Power Pipeline，本身可能就是一块没有充分反映在会计资产里的稀缺资源，而且 Datacenter Power 的价格还在持续上涨。
Rick：所以市场只盯 Debt，却不给 Power Pipeline 定价，我觉得可能是错的， Neocloud 最重要的资产，未必是 GPU，可能是它提前锁下来的电。
十四、长期最 Bullish Crypto，为什么现在却清仓 BTC：AI、P vs NP、Quantum 与 Q-Day
Mr. Z：Crypto 这边你这次变化非常大，你现在怎么配？
Rick：长期来说，我对 Crypto 的看法其实比过去任何时候都 Bullish。
Rick：我认为未来 Agentic Economy 很难建立在今天的法币体系上，它最终大概率需要 Crypto-native Settlement、Ownership 和 Machine-to-machine Economy。从这个角度，我甚至觉得长期受益者更可能是 Ethereum，而不一定是 Bitcoin。
Rick：但问题在于，短期我现在看到的风险太大，所以我已经把大部分 BTC 清掉了。最大的风险不是 Fed，而是 AI 对数学和 Cryptography 的加速。
Rick：很多现代加密系统的安全，本质上建立在某些数学问题“计算上非常困难”的假设之上。如果 AI 开始高速推进 Complexity Theory、P vs NP 相关问题，甚至进一步加速 Quantum Computing，这些过去大家觉得还很遥远的安全假设，时间表可能突然被压缩。
Rick：我不是说 Bitcoin 明天一定被破解。 真正危险的是市场开始相信它“可能被破解”。 BTC 的市值很大，但相对市值而言真正可以交易的流动性没有那么大。只要一小部分长期 Holder 因为 Q-Day、Quantum 或 Cryptography FUD 开始卖，就足以制造非常大的 Drawdown。
Rick：所以我的逻辑是，长期我依然非常看好 Crypto，但我要先避开这段 Highly Uncertain 的时间。未来前景可以非常光明，但在起跳之前，它可能先蹲得很深。
十五、2026 Q4 到 2027 Q1：别猜 V、U 还是 W，最大的风险是反转时你不在车上
Mr. Z：最后直接一点，2026 Q4 到 2027 Q1 市场怎么走？
Rick：我的短期判断一直错得很离谱。上次我还在猜 Semiconductor 是 V 反还是 U 反，现在看可能是 W，甚至再多几个 W 都有可能。
Rick：但这对我来说不重要，我的策略一直是 Time in the Market，不是 Timing the Market。
Rick：只要基本 Thesis 没有反转，我宁愿承受 20%、30% 的 Drawdown，也不愿意为了多赚那 10%、20% 的波段，最后真正反转的时候我不在车上。
Rick：去年年底其实已经发生过类似的事情。当时大家也觉得 Hyperscaler CapEx 太高，AI 除了 Prompt 没有应用，结果 Coding Agent 出来以后，整个市场重新加速。
Rick：现在市场又说除了 Coding 没有第二个 Use Case，但我们已经开始看到 AI for Science。模型能力这一次增长的速度甚至比去年更快，所以我更不愿意赌自己能精准 Timing Bottom。
Rick：你如果错过一只 Semiconductor 最暴力的 1 个月，可能就错过 70% 的涨幅。Storage 也是一样，最疯的两个月没在车上，全年大部分收益可能就没了。
Rick：所以我会拿出以前持币的精神来拿 AI，现在我的仓位顺序很简单： 第一是 Storage，第二是 Chip，第三是 Bio，第四是 Equipment。
Rick：市场可能继续跌，可能 V、U、W，都无所谓。 我更怕的不是再跌 30%，而是 Singularity Curve 再次加速的时候，我手上没有仓位。
Mr. Z：这一集最后，我把 Rick 的框架收敛成 5 个判断。第一，Anthropic IPO 最大的意义不是多了一只 AI 股票，而是市场第一次可以直接给 Frontier Intelligence 定价，但今天用 ARR、Subscription 和 Token Revenue 衡量它，可能仍然严重低估最终价值；第二，真正的 RSI 不是模型自己写几行代码，而是 Model → Chip → Fab → Energy 完成闭环以后，领先开始不断制造更多领先；第三，AI Trade 已经进入 I 型分化，Rick 减持 NVIDIA，更偏向 Storage、Fab、Equipment、Optical 与 Bio 这些拥有真实 Capacity、认证和 Time Moat 的资产；第四，AI Infrastructure 的巨大融资需求可能把长端利率推向 Much Higher for Longer，房地产、新兴市场与弱资产会承受更大压力；第五，Rick 长期极度看好 Crypto 与 Agentic Economy，却因为 AI 正在加速数学、Cryptography 与 Quantum，选择短期清掉 BTC，先躲过 Q-Day 这一轮不确定性。到了 2026 Q4 与 2027 Q1，他不准备猜 V、U 还是 W，而是继续 Time in the Market，等待下一轮智能加速重新把 Earnings 和估值一起推上去。感谢 Rick 再次来到 168X！
