美股高涨，制造业却八连缩！？;高盛掀桌！美元危机还没结束？ ;PLTR撑得起这天量估值吗? OpenAI微软数万亿的算力赌局！
2025-11-03
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美股高涨，制造业却八连缩！？高盛掀桌！美元危机还没结束？ PLTR撑得起这天量估值吗? OpenAI微软数万亿的算力赌局！
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文字稿
【收缩】
10月的ISM制造业PMI数据出来了，不太好看。48.7%，比9月下滑了0.4个百分点，这已经是制造业连续第八个月陷入收缩了。要知道，PMI指数低于50%就意味着制造业在萎缩，而这次不仅没有站上50%，反而离荣枯线越来越远。那么问题在哪里呢？
分项指数上，生产指数从9月的51%，快速下探到48.2%，一个月就掉了2.8%，这是所有分项数据中跌得最大的一项了。生产指数快速下跌，说明制造商正在大幅削减产出，工厂开工率明显下降。在最大的六个制造业行业中，只有运输设备一个行业报告生产增长，显示出需求不足迫使企业减产的困境。
接着新订单指数虽然微升0.5%，到49.4%，并且高于过去12月平均水平，但仍在收缩区间，并且已经连续两个月低于50%了。这说明需求端持续疲软，企业接到的新订单在减少。报告显示，在六大制造业中，每一条关于新订单的正面评论，就有1.7条负面评论，企业主要担忧关税成本和不确定性导致的近期需求下滑。新订单的持续收缩，预示着未来几个月生产动力仍然不足。
就业指数为46%，虽然比9月略有改善，但这已经是连续第九个月处在收缩区间了。如果从2022年5月开始算起，那么在这期间的42个月中，共有35个月处于收缩状态。这与连续疲软的就业市场形成呼应。报告数据显示，每一条关于招聘的评论就有3.4条关于缩减员工的评论。并且受访者表示，由于中短期需求的不确定性，企业会加速裁员和减少职位供给，反映出企业对中短期需求前景极度悲观。
供应链方面，供应商交付指数为54.2%，上升了1.6个百分点。不过这个指数是唯一一个反向指数，高于50%说明在收缩，交付速度在放缓。所以本月依然处于收缩区间。值得注意的是，在新订单持续收缩、需求明显不足的情况下，供应商交付继续放慢的原因并非需求旺盛导致的，而是供应链本身出现了问题。根据报告，在六大制造业中的五个都表示出现了交付变慢。这可能与关税导致的进口延迟、原材料短缺等因素有关，整体意味着供应链效率在恶化。
库存指数45.8%，下降了1.9%。库存收缩速度在加快，说明企业正在加速去库存，主动削减原材料和成品储备。结合生产下降和新订单疲软的背景，这反映出企业对未来需求预期非常悲观，不愿意持有过多库存。在全部18个制造业行业中，有11个行业报告库存下降，只有5个行业库存上升，显示出普遍的去库存趋势。
价格指数58%，比9月下降了3.9%，压力虽有释放，不过仍处在高位。这意味着原材料价格还在涨，只是涨得慢了一点。
积压订单指数为47.9%，比9月改善了1.7%，但已连续37个月处在收缩区间了。根据报告，在六大制造业中，只有计算机和运输设备两大制造业，报告了积压订单扩大的情况。这说明贸易问题和地缘政治紧张局势仍在发挥作用。
主要分项数据分析完了，再看看企业高管们怎么说的。
化工行业表示，全球经济不确定性和关税变化导致客户大量取消订单。
机械行业直言关税冲击巨大，本土回流尝试全部失败，产品价格普遍上涨，部分涨幅显著。
运输设备行业问题更复杂，商用车市场持续低迷，客户推迟购车，主要受中美贸易政策和海运限制拖累。
计算机行业的矛盾最典型：关税让定价和成本陷入混乱，但进口依然比本土采购便宜，生产设备关税更让产能扩张难以推进。
农业机械则遭遇连锁影响，关税战压低农产品出口和价格，农民收入缩水，购买新设备的意愿随之下降。
Jason认为，从企业高管的反馈来看，关税的不确定性无疑是制造业收缩的核心问题。不过随着中美关系趋缓，以及美联储的连续两次降息，我也相信制造业有机会在未来几个月迎来积极的变化。
另外需要明确的是，制造业PMI虽然处于收缩区间，但只要保持在42.3%以上，就对整体GDP有正向贡献。目前的情况是，制造业PMI已连续66个月为经济增长做出贡献，这说明美国经济在复杂的政策、贸易与就业压力下，仍然展现出了不错的韧性。
当然了，有韧性绝不意味着没问题，事实上，现在的美国经济确实是比较不稳定的。而且就在周末，财长贝森特自己都承认，美国经济部分领域出现了衰退的情况。虽然不排除这是在向美联储施压，但作为财政部长，他能做出这样的表态，说明他很可能掌握了相当充分的经济衰退的数据。
综合以上来看，我个人仍然对美国经济抱有谨慎乐观的态度。
【货币】
美元到底还能撑多久？高盛今天发布的外汇估值模型报告显示，美元现在被高估了大约15%！而且这个泡沫可能正在慢慢破裂。更有意思的是，高盛用了两个不同的模型来预测，这两个模型却给出了截然不同的答案。那么这背后到底藏着什么秘密？哪个国家的货币最被低估了呢？
在这份报告中，高盛采用了两套外汇估值工具，分别是GSDEER和GSFEER模型。为了方便，我们接下来就称之为长期模型和短期模型。高盛就是利用他们来判断一个货币现在是贵了还是便宜了。
先说长期模型，这个模型的核心逻辑很简单：因为长期来看，货币的价值应该回归到一个合理水平。这就像一根橡皮筋，拉得再远最终还是会弹回来。但这个合理水平不是固定的，它会受到三个因素影响：包括通胀差异、生产力差异和贸易条件。其中通胀的影响最直接，比如一个国家的通胀率比美国高1个百分点，这就代表了1%的差异。而这个差异会逐年累积，最终推动货币贬值。也因此，这个模型的特点是变化缓慢，因为它依赖的通胀、生产力这些数据不会在短期内大幅波动。
拿墨西哥比索举个例子。因为墨西哥央行的通胀目标是3%，而美联储是2%，这就代表了1%的长期通胀差异。所以根据模型结果，美元兑比索合理汇率从2014年的14以下，涨到了现在的20左右。而当前的汇率只有18.5左右。也就是说，模型认为墨西哥比索现在被高估了，还有进一步下跌的空间。
那么其他货币的表现如何呢？根据长期模型最新的数据，日元、挪威克朗、智利比索和人民币被低估的程度最大，而捷克克朗、英镑和墨西哥比索则是被高估最多的货币。
再看短期模型，它不看长期趋势，而是基于当下的经济失衡水平。特别是一个国家的经常账户，也就是体现贸易顺差或者逆差的这个账户，是不是偏离了正常水平。比如，一个国家的经常账户的正常水平应该是顺差100。但最近几年因为关税原因，出口被限制，进口则没有太多变化，这导致这经常账户从100变成了-100，赤字变大，偏离了正常水平。所以货币就可能需要贬值来帮助改善贸易平衡。
那么在短期模型下，结果是什么样的呢？很有意思，这两个模型给出的结果并不一致。比如巴西雷亚尔和加币，他们在长期模型中显示被低估，但短期模型中却是被高估了。不过想想看也正常，巴西前不久刚被川普制裁过，和美国的关系一直不稳定。而加拿大，作为美国最亲的邻居，却也没有受到更好的待遇，直到现在都还有25%的钢铁铝汽车关税，严重限制了加拿大的出口贸易。
那么哪个模型更靠谱呢？高盛的答案是：这取决于观测时间的长短。对于一年期的预测，最好把两个模型结合起来看，长期模型占70%权重，短期模型占30%。
但如果是十年的长期预测，长期模型的权重就应该升到79%，因为短期模型依赖的经常账户、产出缺口这些指标，他们太容易受短期经济影响，不适合看长期。
既然通过模型我们可以得出一个合理的价格，那么货币的回归速度应该多快呢？
高盛的分析发现，平均来说货币每年会向合理价格靠拢20%左右，这也是学术界的经验法则。但不同货币差异巨大。发达国家货币的回归速度，通常要比新兴市场更快。
对于被政府严格管理的货币，比如人民币、秘鲁索尔、捷克克朗等，他们的回归速度非常慢，甚至接近零。
从投资角度看，高盛特别点名了两个机会：澳元和韩元。这两个货币不仅在模型中显示被严重低估，而且在历史上，他们向合理价格靠拢的速度都高于平均水平。随着美元的高估逐渐消退，这两个货币可能有较大的升值空间。
对于人民币，虽然两个模型都显示它被低估，但由于中国实行有管理的浮动汇率制度，市场力量无法充分发挥作用，所以回归速度会比较慢。不过高盛仍然相信人民币会进一步升值。
Jason认为，高盛这篇研报是非常有分析意义的，我们通常只关注股票、债券、加密货币这些东西，而往往忽略了最直接的投资品货币。
我个人理解，从中长期看，美国是要振兴本土制造业，缩减逆差，降息，以及争取更多的外资流入。那么这个些行为和目的，都势必会让美元继续贬值。
当然了，投资外汇是极其专业的事，咱们普通投资者，既没有那种专业性，也没有足够的资金量。不过我们可以通过配置股票来间接获得一部分收益。
比如通过投资跨国公司来获得增强收益。因为这些公司的收入很多都是在境外确认的，所以当美元贬值时，这部分外币收入就可以确认为更多的美元收入。当然这里要避免选择业务在墨西哥、捷克、英国等文章中提到过的，当地货币被高估的上市公司。
第二是新兴市场股票，比如配置MSCI新兴市场ETF。因为当美元走弱时，全球资金会更愿意流向新兴市场这些高回报地区，再加上新兴市场货币升值，对美国投资者来说收益可能会更高。
【PLTR】
当一家公司的增长速度让分析师目瞪口呆，估值却高到让人心惊胆战时，投资者该相信奇迹还是泡沫？
PLTR本季度营收达到11.81亿美元，同比暴涨63%，环比增长18%。调整每股收益为0.21元，同比增长110%，双双超过分析师预期。并且公司实现了6.01亿美元的调整后营业利润，营业利润率高达51%。
这家公司到底做对了什么？能被市场如此关注？答案藏在一个叫AIP的产品里。PLTR的人工智能平台AIP自2023年4月推出以来，已经成为企业部署AI的应用软件层。这个平台让商业用户可以用自然语言与复杂数据系统对话，大大降低了技术门槛。
在业务板块上，PLTR分为美国和世界两个地域，商业和政府两大类型。
本季度，美国政府类别收入为4.86亿美元，同比增长52%。美国商业类别为3.97亿美元，同比大增121%。这里面尤其是美国商业类别的增速，在软件行业中非常罕见。配合这一增长的是客户数量和质量的提升。
比如美国商业客户在过去12个月内达到530家，同比增长65%。剩余合同价值（注意不是剩余履约义务）为36亿美元，同比增长了199%。当然，传统强项政府业务也没有掉队。除了创纪录的4.86亿美元收入外，今年8月Palantir拿下了一份价值100亿美元、为期10年的美国陆军合同。这些数据都是PLTR持续盈利能力的体现。
除了收入外，PLTR的现金流同样强劲。本季度调整后自由现金流为5.4亿美元，现金流占比高达46%。在过去12个月累计现金流达到了20亿美元。当然，这里PLTR把现金支付的股权激励税款给加了回来，因为这笔税款是不属于核心经营成本，因此我认为这个调整是比较合理的，其结果也更能反映企业真实的现金流状态。
除了现金流以外，PLTR还有一个特殊的指标，叫做Rule of 40指标，这个指标是一家公司的营收同比增速，再加上营业利润率。本季度PLTR的这项指标达到114，在全球市值前25大公司中仅次于英伟达，在年收入超10亿美元的企业软件公司中更是一骑绝尘。
在指引方面，PLTR给出了13.2亿左右的下季度收入预期中值，对全年的指引也落在44亿左右，这些都超出了预期，整体增长势头依然强劲。
Jason认为，从基本面上看，PLTR的营收在高速增长，盈利能力十分强劲，现金流也非常充裕，这些都是真金白银的业绩。而且难得的是，PLTR是当下市场中为数不多的，成功通过AI变现的应用层公司，且已经体现在业绩上很长一段时间了。这说明，AIP平台在商业领域的爆发增长，企业对AI软件应用的需求，都是实打实存在的。
PLTR的业绩绝对没得说，基本面也是非常强，但这家公司长期也有一些需要关注的风险点：
第一，PLTR政府合同仍占据更大收入份额，并且美国政府收入占总政府收入近80%，这种集中度带来了政策和预算变化的风险。此外，由于不同国家的数据隐私和监管规定，PLTR在国际业务上始终无法取得放量突破，这可能成为它全球扩张的绊脚石。
第二，美国商业客户环比增速出现了放缓态势。它从去年9月环比19%，一路放缓至现在的9%。同时，这也在未履约义务RPO上面有所反映。本季度的RPO增速出现同步放缓，尤其是一年以上的长期RPO，本季度只增加了6000万。因此这两组数据可能说明，美国客户基数出现了阶段性见顶，限制了整体市场规模。
第三，PLTR估值过高。目前PLTR的远期市盈率高达231倍，远期市销率达到83倍。这代表什么意思呢？按照当前83倍的市销率计算，PLTR需要连续四年保持50%以上的增长，估值才能回归到科技巨头的正常水平。历史上，维持如此高增速的公司屈指可数。一旦增速放缓，哪怕只是从120%降到80%，股价都可能面临剧烈调整。
综合来看，PLTR大概率会继续保持强劲增长，但投资者需要做好波动的心理准备。
【一条船】
周末，OpenAI的CEO奥特曼和微软的CEO纳德拉通过一场公开讨论回答了市场最关心的问题：那就是一家年收入仅有130亿美元的公司，凭什么支撑起1.4万亿美元的算力投资承诺？
奥特曼首先澄清了一个被外界广泛误解的问题。他表示，关于OpenAI重组后与微软的合作协议，只有”无状态API”会独家保留在Azure平台，直到2030年。至于ChatGPT等其他产品，OpenAI将在多个平台进行分发。这种安排既保证了微软的核心利益，也给了OpenAI更大的商业自由度。
面对算力需求这个核心议题，虽然两位CEO都认为算力过剩终将到来，但纳德拉指出，当下最大的问题并非算力过剩，而是电力瓶颈。他表示，如果不能在靠近电源的地方足够快地完成基础设施建设，可能会有一堆芯片积压在库存里却无法使用。
奥特曼则补充了算力过剩可能出现的具体时间和深层原因。他认为算力过剩可能在两到六年内出现，而且可能还会发生好几次。这既有人类心理和泡沫的因素，也有技术格局发生重大变化的可能性。比如说，如果很快有一种非常便宜的大规模能源上线，让能源成本突然下降40倍，或者技术不断突破，最后每个人都能在自己的笔记本电脑上运行类似AGI的程序，那现在的巨额基础设施投资，就会让很多人遭受巨大损失。就像每一轮新技术初期建设周期中的那样。
接着，主持人抛出了一个那个尖锐的问题，为什么一家收入130亿美元的公司，却支撑起了1.4万亿美元的支出时，奥特曼用一个简单的逻辑进行了回应。他透露，过去一年OpenAI的算力扩大了约10倍，而如果再增加10倍算力，虽然不确定收入能否同步增长10倍，但相差不会太远。这意味着，随着算力投入的增加，OpenAI的收入增长潜力远超外界想象。
纳德拉也从合作伙伴的角度为OpenAI背书。他表示，OpenAI的每一个商业计划不仅完成了，而且都超额完成，OpenAI的增长和业务执行力令人难以置信。更关键的是，纳德拉特别强调，微软对OpenAI的135亿美元投资全部用于训练，并未计入收入，而Azure的收入纯粹来自ChatGPT的消费和API使用量。这是真实市场需求驱动的结果，有力驳斥了泡沫论调。
谈到未来发展，奥特曼显得格外兴奋。他预计明年，他们的代码助手Codex就能完成需要几天才能完成的编程任务，这将以前所未有的速度改变软件开发。而他个人最期待的，是让AI真正参与科学研究。虽然2026年可能只能实现很小的科学发现，但一旦突破这个临界点，未来几年就能取得更大的成就。他甚至畅想，总有一天会做出令人难以置信的消费设备，可以在低功耗下完全在本地运行GPT-5或GPT-6级别的模型。
纳德拉的思路则更加务实。他认为真正重要的不是降低算力成本，而是提升”单位智能”的效率。微软的策略是同时建设两个”工厂”，一个负责底层算力体系的”Token工厂”，另一个负责上层软件生态的”Agent工厂”。他特别强调，高利润业务来自Copilot系列产品，包括安全Copilot、Github Copilot、医疗健康Copilot等。如果Azure不把算力分给研究的话，那么本季度Azure本来是可以增长到41%到42%的。
两位CEO都对彼此的合作表示了高度认可。奥特曼坦言，如果没有微软，特别是纳德拉早期的坚定信念，OpenAI根本做不到今天这样。而纳德拉则表示，与OpenAI的合作给微软带来了规模优势。当云上运行着最大的工作负载时，意味着微软会更快学习如何规模化运营，成本结构会比其他人下降得更快，这让微软在价格上更有竞争力。
Jason认为，历史经验告诉我们，每一次技术革命都伴随资本过度投入和泡沫破裂。一旦经济危机引发需求放缓，或算力成本骤降、电力瓶颈无法突破，或者就像奥特曼说的那样，本地算力压缩了云端规模，那么投资于AI的大量资本将遭受重创，这是新技术周期的必然规律。那么这种必然结果，离我们还有多远呢？
就在今天早上，OpenAI宣布与亚马逊AWS签署380亿美元、为期七年的算力采购协议。加上周末谷歌150亿举债计划、微软97亿投资IREN和152亿投资阿联酋建造数据中心，这些动作传递了一个信号：即便身处狂热的AI投资气氛中，即便刚度过了一个喜忧参半的财报周，科技巨头和顶级资本仍在疯狂地押注AI。他们显然掌握了市场尚未充分消化的确定性信息。
对我们普通投资者而言，信息和决策永远是滞后的。所以现在的策略很简单：要么在巨头停手前保持跟随，在巨头停手时坚决退出；要么现在就退出，等待更好的入场时机。
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