下半年美股布局！;闪迪暴涨目标3000？！;云大厂急招FDE何意味？副业改变人生！
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下半年美股布局！;闪迪暴涨目标3000？！;云大厂急招FDE何意味？副业改变人生！
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华尔街大佬的下半年美股布局！
第一篇新闻来看摩根士坦利著名策略师，Mike Wilson对当前美股和美国经济的最新研报观点和建议。我觉得对下半年布局很有参考价值，话不多说一起来听听。
Wilson在策略报告中，把当前半导体和今年早些时候的白银股做了一个类比。他说，白银股前面快速上涨，随后动能熄火。半导体的走势大约滞后了四个月，但正在走出类似节奏。也就是说，半导体有可能会经历类似年初白银那样的暴涨暴跌的阶段性走势，而最大受益者则是宽基股指，并且这个切换的阶段，似乎已经开始了。
首先，纳指最近五个交易日累计下跌4.6%，创今年以来的最长连跌记录。费城半导体指数上周下跌7.9%，而此前一周刚刚上涨了7.3%。一周大涨，一周大跌，这说明半导体不是没有买盘，而是持仓太重以后，波动加剧让投资者难以继续加仓。
Wilson特别提示到，云厂商是AI芯片需求的核心买家。只要市场相信微软、亚马逊、谷歌、Meta这些公司会持续加大资本开支，半导体盈利预期就能继续上修。但如果云厂商股价先走弱，可能说明市场开始怀疑，云厂商的资本开支增速要放缓了。对芯片股来说，这就是领先回撤信号。
注意，这里大摩Wilson和高盛策略师Rich的逻辑刚好相反。Wilson认为大科技股价走弱是市场在定价开支增速放缓，而放缓开支虽然意味着现金流回笼，但也同时意味着AI变现信心不足，所以股价才下跌。
而高盛策略师Rich的逻辑刚好相反，他认为当前大科技股价疲软，反而是市场在定价他们会继续保持开支增速，较大规模的开支会压制大科技的现金流，也才会体现出一个相对疲软的股价。反之，如果市场定价开支放缓，大科技现金流应该立即回暖，股价应该更有承托和上涨才对，而不是像现在这样疲软。
Jason在这个逻辑上更倾向于高盛，我的核心理由是，在过去四个季度里，当市场看到大科技持续上调资本开支后，股价反应往往是消极的，这点不像去年或者前年那样，当时市场比较买账花钱换增速的逻辑，但现在市场更买账的是确定性和现金流，无论是上游半导体的盈利，还是中游云大厂的现金，亦或者是下游模型和应用的收入，谁确定谁就更容易被买账。
因此我认为，当前大科技持续疲软，是市场在定价符合预期，或者略微超预期的资本开支增速，在定价大科技现金流持续承压，这点和大摩是相反的观点。
好，回到研报。Wilson继续说到，半导体板块的EPS修正广度，已经接近历史极值。意思是分析师已经大面积上调过盈利预期，继续上修的空间变小了。股价如果还要继续涨，就需要更强的新证据。否则，市场很容易从继续追半导体，切换到寻找还没被充分定价的板块。也就是资金向阻力更小的板块自然流动。
Wilson明确说到，这不代表半导体周期结束或者逻辑链崩掉。这更像是价格动能在退潮。但股票交易的是预期差。半导体过去吃到的是盈利激进上修和资金拥挤的双重红利，现在这两个红利都开始进入更难的阶段。
那么下一个问题是，资金会向哪里流动呢？大摩Wilson更看好可选消费、交通运输和地区银行。因为如果油价下行，消费者可支配收入会改善。如果关税相关通胀触顶，美联储加息预期会降温。如果中小企业开始两位数增长盈利，市场也就不需要靠少数科技支撑指数。
大摩数据显示，标普1500指数里，中位股盈利增速已经达到两位数，是疫情复苏以来的最快表现。中位股营收增速约为7%，接近三分之二的标普成分股营收增速超过5%。数据说明，美国企业盈利改善并不只发生在AI链条里。只是过去市场太专注半导体和大科技，反而忽略了这条更宽的盈利线索。
Jason这里不太赞同Wilson上半部份的观点，原因和第一条一样，我认为大科技开支不会突然放缓，上游半导体以及半导体的上游设备、材料、封装代工等更可能面临仓位问题阶段盘整，但大方向依然是持续确定性和持续受益。但是，后半部分，对于更广泛的盈利上修，以及资金阶段性向阻力更小的宽基、广泛股票流动这点我是比较认同的，核心理由是主线AI，尤其是半导体板块仓位拥挤、动能趋缓，且7月底财报季前缺乏催化剂。
好，回到研报，Wilson继续说道油价。WTI原油价格已经回落到每桶约70美元。油价下行会压低通胀，也会减轻消费者的成本压力。Wilson认为，能源价格下行、关税通胀见顶、服务业和住房通胀可控，这可能让美联储今年维持利率不变，而不是像市场担心的那样重新加息。如果这个判断成立，实际利率压力会下降，也会给宽基行情提供支撑。
不过Wilson也提醒到，短期最大风险在流动性。美联储在资产负债表和流动性供给上，可能不会像过去那样主动，而实体经济又因为资本开支需要资金，资本市场也因为股票和信用债发行需要资金。当资金需求上升时，当流动性供给偏谨慎时，两头挤压会压制对流动性最敏感的资产。
最后，在基准情景下，摩根士坦利对标普500的年底目标价为8300点，相比现在大约还有13%的上涨空间。
Jason认为，大摩说的通胀回落可能超预期这点，我在几天前的PCE分析中已经跟大家汇报过了，大概意思是说，核心通胀的核心指标出现了意外环比大幅降温，如果7月14日的CPI数据能交叉印证，那么之前对油价、通胀、加息逻辑的定价和担忧，可以下降一些。自然地，之前因为加息预期受影响的高估值、高杠杆、重负债类企业的压力，也应该释放一些。
对于流动性这点，在6月17日美联储FOMC的声明中，我也跟大家分享过了，FOMC特意增加了「在恰当时候」这个限定词，意思是美联储以前会买入短债维持准备金充裕，但现在只在必要时刻才买入。前后用词程度不一样。我的看法是，美联储不会在短期内突然切换风格实施QT，这个不需要担心。只是未来有可能按照沃什的政策路径，来渐进式的收紧流动性。「在恰当时候」这个限定词，可能是一个收紧现金流的前期信号。
行了，总的来说，我认为大摩研报很有参考意义，对我个人而言，我认为AI依然是绕不开的主线，在主线内，我会两头配置大科技和半导体，在半导体内，我更倾向上游的材料和设备。这是我的个人情况。观众们可以结合自身的风险偏好和仓位，也分享分享下半年的执行规则和布局方向，这样大家可以互相交流学习学习。如果有谁在去年年初就重仓了闪迪，那么请留言说出来，接受大家的膜拜吧。
闪迪大涨，目标价上调至3000！？
闪迪这只妖股我是真不敢乱说，它2000年互联网泡沫就是最妖的股票，后来被西部数据先收购后拆分，去年重新上市到现在已经涨了60倍，每当你觉得差不多了差不多了，它就还能涨给你看。这不，今天在美光疲软的背景下它又涨了10%，而核心催化是这一篇伯恩斯坦的激进研报。那么，伯恩斯坦到底发现了什么？这研报又究竟给出了什么方向？一起来听听。
今早伯恩斯坦的最新研报，把闪迪股价从1700大幅上调到了3000美元，上调幅度高达76%，这也是今天闪迪大涨的核心原因。至于理由其实就一个，伯恩斯坦押注存储已经彻底切换为了成长股。并且通过详细的压力测试模型得出，在最糟糕的情境下，时代已经一去不复还了。一起来听听。
伯恩斯坦表示，长期以来，存储行业一直被视为半导体领域周期性最强的赛道之一，但这一认知可能正在发生根本性变化。
报告认为，过去市场始终给予存储公司很低的估值，因为行业高度依赖存储颗粒的现货价格，一旦价格进入下行周期，现货价格下跌，公司的收入、利润乃至现金流都会迅速恶化。
但是，如今闪迪、美光等厂商正在推行的新型长期协议改变了这一规则。注意，存储公司曾经不是没有长期协议，但现在的新型协议和曾经完全不同。新协议更接近一种能够锁定未来盈利的商业合同，而非传统意义上的供货协议。那么这两类协议有什么区别呢？
传统长协几乎完全偏向客户，客户拥有采购选择权，而供应商承担供货义务。当市场价格下跌时，客户可以放弃采购，供应商却几乎没有任何保障，因此传统长协并不能真正平滑行业周期。
而如今的新模式出现了三项根本变化。第一，价格不再完全随现货市场波动，而是采用固定价格或上下限区间来定价。第二，客户需要提前支付大额预付款或金融担保，违约成本显著提高。第三，合同期限从过去的一两年，延长至现在的三年，部分协议甚至长达五年。
伯恩斯坦认为，新模式意味着长协首次真正成为双向约束的合同，供应商不再单方面承担周期风险。
更重要的是，市场普遍低估了金融担保机制的保护作用。很多投资者将闪迪超过110亿美元、美光220亿美元的资金承诺，简单的理解为合同金额中的固定比例。但伯恩斯坦指出，预付款不是按照现行比例关系摊销的，相反，它不再前期摊销，而是更多的在合同中后期开始摊销。也就是说，随着合同不断履约，随着剩余合同金额的持续下降，担保金额则会保持相对不变，因此担保覆盖比例反而会不断提高，而越接近合同后期，客户违约的经济成本就越高，供应商获得的价格保护反而越强。
接着，为了验证这一商业模式是否真的能够削弱周期性，伯恩斯坦搭建了一套压力测试模型。
模型分别测试了不同的长协覆盖率、不同价格跌幅，以及合同执行阶段对盈利的影响。并且还假设了一个极端悲观情景，就是只要市场现货价格，比合同价低1美元，客户就违约放弃合同，然后转向现货市场采购这个情景。
在极端假设下，结果依然显示长期协议显著降低了盈利下行风险。伯恩斯坦估算，当闪迪60%的出货量受到长协覆盖时，即使NAND价格较峰值暴跌72%，也就是跌到每GB 0.11美元，那么闪迪2030财年EPS仍然可达到214美元。如果没有LTA保护，同样情景下EPS仅约81美元。
报告预计，到2030财年，如果长协覆盖率达到60%至80%，在市场现货价跌到仅六分钱每GB的极端情景中，闪迪仍可维持2毛钱每GB的价格，相当于极端情景现货价的3倍之多，同期毛利率仍可保持80%以上，远高于传统存储周期水平。
伯恩斯坦表示，未来价格仍然会进入到下行阶段，公司盈利也仍然会受到影响，所以新型长协也不能完全消除存储行业的周期性。但是，下行幅度将明显小于历史周期。市场不应再以传统商品周期股的估值方式来看待闪迪。
基于此，伯恩斯坦预计2028财年闪迪每股收益达272美元，较此前上调34%。并基于盈利可持续性的改善，不再采用传统周期顶部估值，而是给予11倍预期市盈率，或14倍5年的平均周期盈利，对应目标价3000美元。
最后报告提到，随着越来越多的存储新型长期协议，存储未来收入可预测性不断增强，存储行业有望逐步摆脱高波动、低估值的传统标签。这意味着，市场真正需要重新定价的，不只是闪迪的盈利能力，更是整个存储行业的周期属性。
Jason认为，伯恩斯坦基于两个基本假设。第一个假设是AI对存储的需求刚性，不会在短时间内快速降温。这点我认为大概率成立，即便需求降温也不太可能是短期且快速的降温。
第二个是新型长协在未来数年里，始终能覆盖到50%或以上的比例，即便有扩产，增量长协也能维持相当水平。这点我觉得变数比较多，一个是闪迪现在有多少长协覆盖不知道，需要公司给出明确的数据才行。另一个是扩产、需求和覆盖的动态变化关系也不确定，真到了大幅度扩产，需求也在大幅下跌的时候，企业还会愿意和闪迪签这么多长协吗？毕竟现在的闪迪议价权可是相当高，可到了那时候就不一定了。而这个，只能走一步看一步。
可能也是因为这个原因吧，伯恩斯坦虽然大幅上调目标价，但估值倍数却给的相对保守（11倍），不是英伟达台积电的20倍，也不是半导体中位数的15倍，这说明存储周期性确实被大幅削弱了，但相对盈利更可见的其他半导体公司，仍然要赋予一个折扣系数来反映不确定性，这点要分开看待。
逐渐模糊的云和大模型公司
说完闪迪，我们来看看云大厂和模型公司最近的招聘行为。这里面，可能暗含了一场未来十年的激烈竞争。
据CNBC报道，亚马逊AWS周二宣布，将投资10亿美元成立新FDE部门，也就是前线部署工程师部门。这个部门会配置数千名工程师，工作是进入客户现场，和客户的业务、工程、安全团队一起工作，同时配合AI agent，把AI系统部署到真实商业环境里。
前线部署工程师这个概念，最早是Palantir十多年前带火的。它和传统咨询不完全一样。传统咨询更多是做方案、做项目、按人头和天数收费。而前线部署工程师更像是把产品工程师派到客户现场，现场发现问题、改系统、接数据、调试等等，目标是在几周内让客户具备自运转能力。
那么这件事为什么重要？因为企业用AI最困难的地方，是如何让新模型进入旧系统？客户的数据分散在CRM、ERP、财务、法务、客服等等权限系统里。AI如果不能读到正确数据，就不能被权限和审计管理，也不能嵌进员工工作流里，自然地，模型再强也很难变成生产力。
但对AWS来说，CNBC认为这是在防守自己的云入口。企业如果让OpenAI、Anthropic或者咨询公司主导AI部署，那么未来的数据层、应用层和云消费可能会被别人抢走。
这也解释了为什么AWS强调高度监管行业和复杂数据环境。包括金融、医疗、大型制造、政府相关客户，它们不缺AI兴趣，但需要保障安全路径。
不过，CNBC也认为这个模式有挑战。前线部署工程师资产很重，它靠的是高质量人才和深度客户服务。AWS如果派出几千名工程师，成本不会低。并且每个客户的流程都不一样，项目如果太定制化，就会变成低毛利的咨询生意。AWS必须证明，前线部署工程师不是只帮客户做一次项目，而是能带来更多Bedrock、数据库、算力、安全和agent平台消费。
美投最近在对谷歌B端业务的进展做研究，今天正好采访了一位在谷歌工作的，对FDE问题有深入了解的粉丝，他给了我们很多洞察，这里就分享给大家。
首先，包括谷歌在内的大厂，确实正在大规模招聘FDE，这些FDE是去帮助客户梳理业务流程、定制AI应用场景。很多企业他们是在有用AI。但具体怎么来改善业务，怎么去打通企业内部的数据，从而最大化AI的效果，其实企业们仍举步维艰。而FDE的角色，就是去弥补技术与业务间的鸿沟，以此来吸引用户更好地发挥AI效果。
所以，他认为谁能够更快地、更大规模地把FDE深入到企业内部去，谁就有可能更快地把自家大模型和相关的云推广出去，也就能占据到更多AI to B的市场份额。这就是为什么包括谷歌、微软、亚马逊、和两家大模型，都在快速布局FDE。
不过现阶段，这个模式面临着很多问题，包括CNBC说的人才稀缺，成本过高，和规模化的难题等。如何正确地打通数据，如何能把AI工具真正变成解决方案，现在还都只是在摸索阶段，这几家公司都还没看到太多成功案例。也就是说，它到底能有多少成效，是否真的可以以此把AI模型给推出去，都还有待观察。
但仅从这些公司的行为来看，也至少说明了一点，云大厂和模型公司之间的竞争在加剧，但界限在模糊。
如何开启自己的副业？
美国梦是什么？是好好工作、升职加薪、买房积累资产吗？不是，这个是东方某神秘大国的梦想，真正的美国梦是让工作变成可选项，通过AI和副业来赚钱。然后自己留出大把大把的时间去搞搞小花园，折腾折腾改装车，或者买个精英手柄等着GTA6发布。
华尔街日报用了个例子开头。说住在德州奥斯汀的Greg Keogh。他原来受不了通勤、办公室着装要求，也受不了下班后的疲惫感，于是想找一条离开朝九晚五的工作。后来他从一个养狗人士那里得到灵感，设计出了一款接近厨房纸的大号粘毛滚筒，并在亚马逊上卖了起来。
这个产品起来以后，Greg Keogh没有继续扩张成一个大品牌。而是选择控制规模。七年后，他每个月只花两个小时管理生意，每年净收入大约5万到11.5万美元。对Greg Keogh来说，更大的收益不是钱本身，而是他可以决定把时间和精力花在哪里。
像Greg这样的人不在少数。投资平台dub在2025年委托的调查数据显示，超过一半的美国人，包括60%的Z世代成年人认为，普通全职工作不足以帮他们实现财务目标。Bankrate在2025年的民调显示，大约四分之一的美国人有副业。Cash App在2026年3月的调查还发现，18到28岁成年人中，44%有副业收入来源。
当然，副业不等于被动收入，被动收入也不等于不用劳动。它们的区别可能更偏向于爱好、时间和回报的再平衡。
波士顿联储的一篇工作论文提到，2022年，大约10%的美国劳动者会通过劳动强度较低的活动赚钱，比如在eBay上卖东西。税务数据也有类似信号。2023纳税年度，大约6%的美国税表申报了租金净收入或亏损，而大约1%居民申报了版税收入。
平台经济也把这种想象进一步放大。Airbnb全球有超过550万房东。Turo在2024年有大约14万人把车放到平台出租。类似平台还可以让人出租船、房车、泳池，甚至车库。对普通人来说，这些平台给了一个感觉：只要你有一点闲置资产，就可能把资产变成现金流。
而AI又把这件事推到了下一个阶段。过去做副业至少要写文案、做图、录音等等。现在很多人用AI找赚钱点子，用内容生成工具快速生产视频、电子书就有机会变现。
Matt Ebso的例子更像AI时代的版权收入。他把自己的声音录下来，在ElevenLabs上创建声音克隆，授权给有声书、视频和其他AI语音内容使用。他现在靠这些声音克隆，每个月赚大约3000美元。ElevenLabs从2024年初开始授权个人声音，公司说已经向超过1万个上传者支付了2200万美元，其中包括很多专业配音演员。
而在过去，一个人要花几天甚至几周做一个产品，现在可能几分钟就能生成第一版。这虽然会带来门槛下降竞争激烈的问题，但至少AI降低了试错成本。
文章最后又回到了Greg Keogh的例子上。他说自己的粘毛滚筒业务一开始并不轻松。第一批产品手柄有问题，他在车库里替换了1600个手柄。后来产品启动顺利，他也考虑过扩产，甚至进入Target和Costco这样的零售渠道。但他算了算时间回报，觉得不值得。最后他选择保持小而稳，把更多精力放到自己相信的项目上，比如创建一个叫Curios的平台，帮助创作者直接出售作品。
Jason总是是告诉自己没时间、没精力，想做什么不急，以后有的是机会。但说白了这些都是借口，真正的问题还是一个字，我太懒了。但在看完这篇文章后，我觉得我的动力又回来了，我想从摄影开始，通过AI制作一份宣传材料，表明我可以拍摄证件照、肖像照，然后把材料发给社区的邻居，平时我就研究一下工作流，周一到周五还是给大家认认真真地写新闻（狗头保命），到了周末我就可以上门拍摄。粗算一下，一个月应该能有个千八百块的收入吧，虽然不多，但至少能压制一下那昂贵的器材折旧费用。
不知道大家有没有副业呢？如果没有，不妨结合自己的兴趣爱好和AI工具，在车库和地下室里迈起这成功的第一步吧。
好了，接下来是彭博五大科技新闻：
第五：受韩台AI科技股提振，MSCI新兴市场指数本季度上涨23%，创2009年以来最佳表现，韩国同期宣布投资8800亿美元建设芯片厂，拉美及南非市场则相对落后。
第四：中情局局长Ratcliffe誓言加速AI与量子计算部署，将AI定性为"数字核武器"，过去六个月已完成约400项技术采购合同，并推动内部改革大幅压缩审批周期。
第三：AI芯片创业公司Etched披露完成8亿美元融资，投资方包括Jane Street及台积电关联风投，已签署10亿美元销售合同，计划今夏交付芯片，目标英伟达推理市场。
第二：SAP进行今年第二次高层重组，首席产品官Alam明年3月离职后职责由CEO 和COO分担，公司全力押注AI研发以应对竞争压力，股价年内已累跌约36%。
第一：TikTok正就未成年人成瘾诉讼达成保密和解，规避7月洛杉矶陪审团审判，Meta及Snap仍为被告，此类诉讼逾3000件，早前首案陪审团已裁定Meta和谷歌须承担赔偿责任。
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