前两天在新火 @_BitfireGroup月度VIP私享会上和一些老朋友交流，大家最关心的依然是 AI 赛道的下一阶段。在金融市场上，同一事情放在不同阶段，答案可能完全相反。前两年只要大厂愿意加码资本性支出（CapEx）砸钱做基建，市场就给高估值；但到了今年二季度，市场开始严苛拷问“自由现金流”（FCF）。 从大厂财报看得很清楚，当巨头们的自由现金流趋向归零，靠自己账上现金无成本做资本支出的时代就结束了。接下来如果要继续扩 CapEx，就必须向外部借钱或融资，而现在的利率成本是 6%-7%。资本市场不再盲目认可“左手倒右手”的资本循环，而是开始逼问：砸了这么多基础设施，下游到底有没有业务流量和真实利润来回本？ 这就像当年传统大基建：2003年修路、建桥，上游的水泥、钢筋、工程机械订单爆表、业绩大涨；但路修好之后，必须得有“车”跑。现在的 AI 赛道正处在这个关键窗口期：基建层（GPU/HBM/算力）第一阶段高潮走完，但真正的终端应用（比如医疗AI、无人驾驶、企业级垂直模型等）还没全面兑现。 很多人做交易最大的误区就是“把可能性当成确定性”，且“在极致确定性里盲目加杠杆”。存储（DRAM/HBM）归根结底也是商品，逃不出商品周期律。当行业基本面极其确定、波动率降至极低时，场外金融杠杆的过度堆积往往才是引发暴跌和闪崩的隐形杀手。去杠杆发生时，即使公司基本面没问题，价格也会剧烈波动。 在流动性收紧与信用分化的宏观大环境下，市场必然走“缩圈”逻辑：资金会率先清掉外围、高弹性、缺乏现金流支撑的投机资产，持续向最核心、确定性最高的标的集中。这也是为什么比特币等纯“分母端”（纯流动性资产）资产，往往会先于传统股票市场消化完估值压力。 AI产业当前处于"中游到下游的过渡期"——以英伟达为代表的基建层已进入成熟阶段（"老登股"特征），但下游应用层尚未出现类似ChatGPT的里程碑式突破。未来 10-18 个月是产业周期的切换过渡期。AI 的下半场绝不是再重复讲一遍“烧钱基建”的故事，而是看 AI 作为效率工具进入真实行业后，能否产生稳定的“付费、利润与扩散”。通用大模型最终会成为普适性工具，真正能筑起护城河的，必然是深耕垂直领域的应用与商业化闭环。

今天很荣幸作为新火集团首席经济学家受邀参与由 @Wikiexpo_global举办的 #WikiEXPOHongKong2026 ，我将今天讲的几个核心观点归纳发布如下： 一、流动性：全球资产的底层逻辑 首先第一块，先跟大家讲流动性层面。不管是哪一类资产，到今天为止，包括主流加密资产，本质全都和全球核心流动性挂钩。 2008年金融危机之后，全球流动性在2008到2021年走到阶段性顶峰。 流动性不能只看新闻里的加息、降息，它分三个维度，大家一定要记牢。加息降息只是利率曲线端的变化，不能代表完整流动性环境。我这边简单放了一张图表。 观察流动性可以拆成三件事：水池里的水量、水池水温、池内资金压力分布。底层逻辑可以简单理解成P/Q×G。 这点很关键，专业视角看流动性，可以从利率端、利率曲线、美联储资产负债表、公开市场操作等角度跟踪。 但还有更简易的观察方式：当前传统交易里，大家普遍把比特币这类主流加密资产，当作流动性强弱的先行指标。