大非农，大惊喜！;现金流都被吃完了，高盛不太乐观！;OpenAI大忽悠？大摩上调美光！
1个月前
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大非农，大惊喜！现金流都被吃完了，高盛不太乐观！OpenAI大忽悠？大摩上调美光！
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【悄然声息】
13万！这个表头数据远超市场预期。美股早盘也在强劲就业数据下小幅上扬，市场把好消息就当成了好消息。但美国经济真就像表头数字那般亮眼吗？仔细看还真有些迹象值得挖掘。
报告显示，美国1月非农就业人数新增13万人，大幅超过市场预期的7万左右。失业率也同步显示劳动力市场在修复，它不仅没有延续此前4.4%或者4.5%的恶化趋势，反而还一步降到了4.3%，另外私营工资也环比增长了0.4%超预期，为消费支出提供了强力支撑。
所以这么看下来，就业在增加、失业率在降低、工资在支撑，看起来劳动力市场整体在积极改善，但事情真有这么简单吗？接着我们看看细分行业到底支不支持这个说法。
细分行业方面，1月最亮眼的行业仍是教育医疗，仅这一个行业就贡献了13.7万个新增就业岗位。排名二三的分别是专业服务和建筑业，他们分别贡献了约3.4万个新增就业。专业服务类包括法律咨询、会计审计、管理咨询以及部分技术支持服务。它在去年11月贡献了年度最高值5.6万后开始转冷，本以为在AI替代冲击下，它会在1月继续疲软，但没想到它展现出了意外的韧性，逆势录得反弹，显示出企业对专业脑力的需求依然存在刚性。
而建筑业存在极强的月度波动性，基本上是好一个月糟一个月，但从4月移动平均值来看，现在可以判断出建筑业已经脱离了疲软低位，可能意味着房地产市场正在筑底回暖，当然数据中心的兴起也是另一个回暖点。
在缩减就业的这一边，最奇怪的是金融业。它在本月缩减了2.2万个就业，是除政府外缩减最大的行业。要知道，金融业在疫情后就没出现过如此大幅的缩编，包括关税日和DeepSeek颠覆论，上一次比较显著的下滑还要追溯到去年8月，但当时也只有1.9万的缩减。那么为什么金融业在今年一开头就缩减了2.2万个就业呢？目前没有详细的说法，我个人估计可能和私募信贷的风险相关，具体我们放在下篇文章。
除了金融外，IT业也延续了疲软走势，1月的1.2万缩减听起来不多，但疲软已经延续了整整13个月，并且走势在逐渐恶化。IT行业缩减很可能是受到AI替代的冲击，但从另一个角度上说，这也代表AI的采用率在提升，虽然说起来有点扎心，但对投资却是一个好消息。它证明企业在加强AI降本增效的逻辑。
接着是最大拖累项政府，它在1月削减了4.2万个就业，可谓是深刻贯彻了共和党小政府的执政理念。如果从川普执政开始算起，美国政府在一年时间里累计削减了22.8万个就业岗位。这种力度的瘦身在现代美国行政史上都算罕见的，也直接对非农总数构成了持续的压制。
好了，主要几个行业都说完了，接下来我们思考一个问题，如果说最近美国就业都是由教育医疗这样的防御板块给撑起来的，那么在剔除掉它后其他更广泛的就业环境到底是好了还是更糟糕了呢？
我把2023年1月以来的所有细分数据都汇总了一下，在这张图中，蓝线代表当月就业人数剔除掉教育医疗后的四月移动平均值；红线是在这个基础上进一步剔除掉政府雇员的影响。
从图中可以看到，蓝红双线从23年1月开始就大幅下滑直到24年年底企稳，在25年初短暂回暖后再次恶化直到9月企稳。
这两个波动说明了什么呢？说明在剔除掉教育医疗和政府后，美国更广泛更真实的就业环境在持续走弱，这一趋势在23年前期就开始大幅恶化，在川普上台前后有了企稳迹象，但没过多久就又开始恶化。
但是拐点出现在了去年9月。我们可以看到蓝红两线在9月出现了明显分化，对于仅仅剔除掉教育医疗的蓝线而言，它基本延续了此前的恶化趋势；但对于剔除掉教育医疗以及政府后的红线而言，它则走出了反向上涨的势头。
这表示，9月启动的降息在持续奏效，美国更广泛的就业环境非但没有恶化，反而在整体改善，当然，这里面不乏一些个别行业会有波动，也不乏一些行业在持续低迷，但作为一个整体，作为美国顺周期行业来一起探讨的话，它的确走出了一个更积极的路径。
这说明，虽然政府编制在收缩，教育医疗在扩张，但这两个行业可能掩盖了一部分就业真相，美国私营经济的内生动力，实际上正在降息周期下悄然修复。另外提一嘴，美投月度宏观报告快要发了，欢迎看官们免费注册观看。
【气氛都哄到这了】
当科技巨头们的资本开始吞噬掉全部经营性现金流时，市场也不用再纠结这钱花得值不值了，而是在担忧巨头老哥们还能不能撑得住，或者说，按照这个速度下去，它们还能撑多久？
高盛指出，若将甲骨文和CoreWeave计入在内，2026年超大规模云厂商的合计资本支出指引将飙升至7400亿美元。这是什么概念？它不仅比25年增长了70%，还是市场此前预期的两倍，更夸张的是，这个数字已经接近这些公司全年的经营性现金流总额，换句话说，巨头们现在的造血量基本等于耗血量，是一滴都没给股东留下。
美银的模型测算进一步证实了这一严峻现实：到了2026年，只有微软的经营现金流仍可覆盖资本开支；Meta的净债务甚至将转为正数。而其余公司即便完全停止回购，自由现金流也将告急。
为了填补这巨大的资金缺口，科技巨头们正被迫从现金奶牛转型为发债大户。 彭博社报道指出，AI相关的投资级债务目前已占到美国投资级债市的14%，这个规模超过了整个银行业，成为市场中最大的单一主题板块。
而巴克莱看到了更大的风险。巴克莱认为AI在吸干巨头现金流的同时，可能正在摧毁下游客户，比如软件行业的颠覆逻辑，它就正在让投资者担心SaaS产品将变得过时。更危险的是，这种担心会传导至信贷市场。软件行业是商业发展公司BDC的最大风险敞口。如果软件公司被AI替代而违约，那么持有它们大量债务的私人信贷市场将率先崩盘，进而引发信贷市场的连锁反应。
面对投入太多、收益太少的质疑，为何CEO们依然选择全速前进？ 高盛认为，这是一种典型的纳什均衡困境。对于巨头而言，不投意味着像当年的IBM错失云计算一样被淘汰。投了虽然会导致财报难看、回报周期拉长，但至少能留在牌桌上。因此，即便面临从净现金转为净债务的风险，巨头们也绝不会停下脚步。
高盛测算了一笔账：如果巨头们在未来几年保持年均5000到6000亿的资本开支和投资者习惯的投资回报率，那么科技巨头需要实现每年超过1万亿美元的利润。然而，目前市场对26年的利润共识仅为4500亿美元，这中间存在着巨大的缺口。
高盛给出了两种结局推演：要么像亚马逊AWS那样，在经历数年的亏损后迎来Cloud 2.0爆发，让投资者看到投资是可收回的。要么就重演光纤时代Global Crossing的悲剧，让这些巨头先行者死在沙滩上，又后来者渔翁得利。
但在胜负分出之前，债市的机构们或许会率先醒过来，一旦他们开始拒绝为这场豪赌买单，那这场由债务驱动的AI繁荣将戛然而止。
Jason本来以为微软是花钱最多的玩家，结果没想到它倒成了最谨慎的那一个。你看美银的模型，微软竟然是全场唯一一家靠自己造血的公司。
当然了，股市的定价可高可低，投资者自负盈亏，整体风险是相对显性且可控的。而让我真正担心的还是债市定价。
现在，投资级公司债的利差仍在历史最低位，这表示科技巨头现在拥有历史最低位的发债成本。那么接下来会发生什么呢？一方面是创纪录的资本开支需要钱，另一方面是极低的融资成本在诱惑发债。这就不难理解为什么谷歌和甲骨文等公司在迅速发债融资，谷歌甚至发了百年债券来锁定这种几乎不可复制的极低融资成本。
但是接下来会发生什么？按照过往的信用周期规律来看，利差触底后往往不会立刻反弹走阔，而是会经历一个长达1到3年的低位横盘震荡期。历史在这个阶段几乎无一例外地重演了。 这意味着，几年后正如高盛警告的那样，债市机构投资者将开始觉醒。届时，公司债收益率将报复性反弹，利差迅速走阔，这种风险将瞬间传导至包括美股在内的所有风险资产。
也许今天的软件颠覆和BDC危机还不是导火索，时间和火候还差点意思，但谨慎一些没什么坏处，因为有债务泡沫。
到时候，谁发的债务越多，谁的估值就会被杀得最惨。
按过往的利差走势图可以判断出，利差在低位往往不会立刻反弹走阔，在互联网泡沫和金融危机时都震荡了2年到3年的时间，随后才迅速走括，导致企业融资成本和违约率急速拉升。
也就是说，如果美联储继续宽松，市场还在这样的低成本阶段融资的话，那么一两年后或许就像高盛所说的那样，利差会迅速走括，债市会率先醒悟并大幅所要更高的收益率，届时风险将传导至整个资产，到时候谁发的债越多，谁的估值就越承压。当然了，大家也不用太过悲观，今天的软件颠覆和BDC还不是那个导火索，现在时间和火候都还没哄到位，现在做到紧跟数据，紧跟事实，管理好尾部风险暂时足够了。
【甲骨文】
提到甲骨文，大摩就有话要说了，它认为OpenAI五年内收入翻40倍不可能，甲骨文云业务剑指千亿绝对不可能。这到底是怎么一回事？一起来看一下。
据大摩旗下Counterpoint Global的首席策略师莫布辛（Mauboussin）分析，他利用贝叶斯概率框架，对当前AI巨头的增长叙事进行了严密的历史压力测试。报告表示，在评估这些天价预测时，不能只听公司讲的故事，首先要看历史上处于同等规模的公司表现如何，也就是所谓的基准概率。
首先来看OpenAI的案例。大摩预计OpenAI的营收将从24年的37亿美元飙升至29年的1450亿美元，这意味着5年复合年均增长率高达108%。为了验证这一数字的可行性，莫布辛团队梳理了1950年至2024年间所有美股上市公司的数据，筛选出起始收入在20亿至50亿美元之间的样本。结果显示：在这个包含近1.9万个观察值的样本库中，没有任何一家公司曾实现过如此高的长期增速。换言之，OpenAI试图完成的是一件在统计学上史无前例的壮举。
同样的情况也发生在甲骨文身上。甲骨文管理层预测云业务营收将从25财年的100 亿美元增长至30财年的1660亿美元，对应75%的复合增速。报告指出，在过去75年里，起始收入达到100亿美元以上的成熟公司中，同样没有一家能跑出这种速度。哪怕把起始收入阈值降到56亿美元也仍然没有。即便甲骨文拥有大量已签署的客户协议作为支撑，但在如此巨大的体量下维持指数级增长，违背了基本的均值回归规律。
当然，历史数据并非绝对的判决书。报告承认，ChatGPT仅用2个月就达到1亿用户的扩散速度，确实为这一次不一样的说法提供了修正依据。然而，报告紧接着指出了硬币的另一面：AI基础设施建设属于典型的巨型工程。数据中心建设不仅涉及服务器采购，更受制于电力接入、冷却系统和复杂工程管理。历史数据显示，在过往的1.6万个大型项目中，能够同时满足预算内、按时完工、达到预期收益这三个条件的比例，仅为0.5%，对你没听错，是0.5%，一百个案例中连一个成功的都没有。这意味着，支撑高增长预期的物理基建，面临着极高的执行失败率。
除了工程风险，报告还特别警示了股东价值的稀释问题。高增长并不自动等于高回报。以OpenAI为例，它的25年自由现金流预计为负的90亿美元，26年现金流缺口将进一步扩大至负的170亿美元。为了填补这一黑洞，OpenAI必须持续依赖外部融资。这还没完，OpenAI的股权激励SBC支出在25年预计占到45%以上的收入，这意味着本就不多的股东权益，被大量的员工股权激励进一步蚕食稀释掉了。大摩认为即便营收奇迹般的达标了，但早期投资者手中的股份价值也可能被巨大的融资成本和员工期权严重侵蚀。
最后，大摩对这轮投资热潮的动机还进行了拆解。报告认为，当前科技巨头们不计成本的资本开支，本质上是一种先发威慑策略。这与90年代末的电信泡沫极为相似，当时巨头们通过宣布大规模的产能扩张计划，试图向市场锁定未来份额，并威慑潜在的竞争对手。虽然目前全球生成式AI渗透率仅为16%，看似空间巨大，但这种博弈往往导致行业总供给远超总需求，最终留下一地鸡毛的产能过剩和破产重组。
Jason坦率地说，对于甲骨文，我个人的态度一直是偏向谨慎的。这家公司的管理层风格过于激进，给我一种大包大揽的印象，投资节奏也远远超出了它的负载能力，并且它将太多的筹码都押注在了OpenAI身上。而当OpenAI的增长预测在75年里，都找不到一个相似样本时，这就不仅仅是乐观与否的问题了，这是一个必须正视的风险。
不过，咱们也不能一切问题都唯历史数据论，需要用发展的眼光去思考问题。首先，过去的互联网没有现在发达，支付系统没有今天完善，全球化也是最近十多年才起来的，因此和过去相比，现在要想实现爆发性增长的难度要小得多。况且OpenAI也不是个一般的公司，它是过去三年里收入增长最快，最有价值的独角兽。因此即便大摩的这个数据确实加深了我对于OpenAI的怀疑，但我不会就草率地得出结论说，OpenAI一定做不到。
当然了，大部分人都不希望OpenAI出问题，因为它不仅是一家公司，更是目前支撑整个美股科技板块的一个重要的叙事逻辑。只是从投资的角度去看，在当前高胜率和高赔率不对等的博弈中，确定性也许是资金阻力更小的方向。因此我认为，甲骨文未来可能会超跌反弹，它的股价弹性确实很大。但作为一个风险厌恶者，我更倾向于聚焦那些确定性更强、护城河更清晰的标的。
【一波三折】
美光的目标价被大摩暴力上调到了450元，美光的目标价被高盛惨烈下调到了235元。美光的投资周期被Jason框定在了半年内。这咋回事？从大摩开始说起吧。
大摩指出，只要人工智能的需求维持强劲，市场此前担忧的HBM4量产进度、中国产能冲击以及资本开支过热等风险，实际上都被视为无关紧要的噪音。团队强调，存储芯片的供应短缺已经蔓延至每一个终端市场，定价权目前已完全掌握在卖方手中。
为了佐证这一判断，让我们先看定价与盈利端的具体数据。报告指出，市场严重低估了当前的紧张程度。虽然美光官方给出的指引暗示营收环比增长37%，但这背后隐含的平均销售价格涨幅仅约为30%。然而，从竞争对手的数据来看，实际情况要比这区区的30%好得多，比如闪迪刚刚发布的指引显示，闪迪的NAND产品平均售价环比暴涨了60%；而三星和海力士的模型预测也显示，一季度常规DRAM价格涨幅将在48%到55%之间。
这种全行业的激进涨价，将直接转化为美光利润的爆发。大摩预测，美光在2026日历年的每股收益将飙升至52.53美元。那么市场共识是多少呢？市场认为美光的盈利将在2027年见顶，每股收益差不多在12美元左右。换言之，大摩比市场共识高出了三倍有余。对此大摩认为，共识过于保守，美光的盈利能力可能会在未来一年半的时间里持续超出模型预期。
紧接着，我们来看这份报告中最具颠覆性的估值逻辑部分。报告指出，投资者目前最大的分歧在于估值倍数。但大摩认为用传统的周期性思维评估美光是错误的。目前股价对应48美元盈利预测的PE倍数仅为8倍，而当前毛利率已比上一个周期峰值高出10到15个百分点。因此，摩根士丹利调整了模型，将美光的跨周期EPS预估值从14美元上调至18美元，并基于AI带来的结构性利好，给予其25倍的市盈率。正是这18美元的跨周期盈利乘以25倍的估值，导向了450美元的新目标价。此外，美光每季度约100亿美元的现金生成能力，意味着它一年内能产生相当于当前企业价值10%的现金，这将极大地改善资产负债表。
结合英伟达、AMD、博通以及Marvell等巨头的数据中心业务增量，整个存储行业在未来12个月内需要应对接近2000亿美元的年化新增收入需求。这一数字甚至比2020年整个逻辑半导体市场还要大。
相比之下，供应端的响应却极其迟缓。报告预计，到2026年底，包括合肥长鑫、海力士和三星在内的晶圆投片量同比增速仅为7%。高带宽内存HBM的资本密集度进一步限制了厂商的扩产速度。因此，大摩认为仅仅因为担心2027年下半年供应增长而现在卖出股票，显然为时过早。
最后，针对市场的看空叙事，大摩也逐一进行了反驳。首先是关于中国存储芯片产能的冲击，大摩认为中国的产能上限速度和国际替代率都被夸大了。其次是市场对HBM4进度的担忧，大摩指出美光早在12月就获得了资格认证，预计在2026年第二季度量产出货HBM4的时间表没有变化。即便出现未预见的困难，次一级HBM3e仍占据市场主流且拥有广泛客户基础，不会对基本面构成利空。
接着来听听大摩的老对手高盛，它就在前不久给出了截然相反的判断。
高盛将美光评级下调至中性，目标价仅给到了235美元，这比当前股价低了整整44%。高盛虽然认可HBM的增长逻辑，但它也认为现在的风险回报已趋于平衡，特别是随着三星在2026年的入局，HBM的定价权可能会遭到挑战，因此大部分利好已经被价格提前消化了。
Jason认为，存储芯片的周期性并没有真正消失，它就像铜一样，只是被AI的强劲需求暂时得压制，或者拉长了，这种周期之力终将在更长的时间维度里回归。因此短期内，我倾向于支持大摩的观点，尤其是在4月初下次财报发布时，我们很可能会再次看到一个炸裂的增长数据。
但在那之后，随着预期兑现，更谨慎的做法是提前离场，不要去赌2027年的峰值业绩，提前半年收手会更安全一些，这也与我去年强调的半年投资期是一致的。
下面是今天的彭博五佳球：
第五：苹果原定于2026年3月随iOS 26.4推出的Siri重大升级遭遇测试瓶颈，部分核心功能如访问个人数据和应用内控制可能推迟至5月甚至9月发布。内部测试显示新Siri存在反应迟缓、Bug频发及准确性问题。尽管面临挑战，苹果仍在开发基于谷歌Gemini技术的聊天机器人Siri，并测试网页搜索和图像生成等新功能，试图在保护隐私的前提下提升AI体验 。
第四：思科发布了低于预期的季度盈利展望，预计毛利率为65.5%至66.5%，低于分析师预期的68.2%，主要受存储芯片价格上涨拖累，导致股价盘后下跌约7% 。尽管利润率承压，思科的销售前景依然乐观，主要得益于人工智能需求的激增，上一季度来自超大规模数据中心的AI订单总额达21亿美元 。CEO Chuck Robbins表示，公司正通过提价和重新谈判合同来应对成本压力，并上调了2026财年的销售预期 。
第三：在多位联合创始人离职后，马斯克对xAI进行了架构重组，设立了Grok聊天机器人、编程、视频生成及"Macrohard"四个核心部门，旨在提高开发速度。此前xAI与SpaceX合并缓解了巨额算力投入带来的资金压力。马斯克计划投入超200亿美元扩建数据中心，同时透露社交平台X用户已达10亿，并即将推出支付功能X Money，试图构建全方位的科技生态 。
第二：Waymo联席CEO宣布，计划在2026年底前将美国市场的每周付费无人驾驶行程提升至100万次以上，远超目前的每周40万次 。在近期以1260亿美元估值完成160亿美元融资后，Waymo正加速在纳什维尔、华盛顿特区等地及国际市场的扩张 。尽管面临监管机构关于安全事故的调查，Waymo坚持认为其自动驾驶系统比人类驾驶更安全，并致力于通过扩大服务规模来证明技术的商业可行性 。
第一：硅谷风险投资家打破了不投资竞争对手的传统行业禁忌，开始同时向OpenAI和Anthropic注资 。红杉资本、Altimeter等知名机构在持有OpenAI股份的同时，也参与了Anthropic最新的融资。尽管这带来了信息泄露和利益冲突的法律风险，但投资者认为这两家是不可错过的世代性公司 。随着AI初创公司估值飙升，这种双重下注已成为新常态，部分投资者辩称两者市场定位不同以规避冲突 。
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