作者:谢玉凤发布时间:2026-06-13 14:47:18 点击数:22903

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今日官方传递行业研究报告陈李:我不看 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)的估值 —— 一种不纠结、更平静的投资方式,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:官方服务专线,支持多品牌报修

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:陈李:我不看 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)的估值 —— 一种不纠结、更平静的投资方式

陈李系东吴证券全球首席经济学家、东吴香港行政总裁,中国首席经济学家论坛理事

一段时间以来,一些朋友们被连续上涨的AI相关华体汇电竞-华体汇(中国)的股价折磨。半导体股票还能上涨吗?海力士的估值合理吗?硅基生物的市值是不是见顶了?

跌,心累。涨,心也累。

我想,对于AI相关企业,传统估值工具不只是不够精确,而是从根本上用错了地方。

预测现金流?坦白说,是个谎言

DCF模型的逻辑无懈可击:一家华体汇电竞-华体汇(中国)今天的价值,等于它未来所有现金流折现后的总和。

但它有一个隐藏的前提——你能预测未来的现金流。

华体汇(中国)来看两个真实案例:

英伟达 ,2019-2023间的净利润不稳定,且几乎没有增长。2019财年净利润约42亿美元,2020财年净利润骤降至28亿美元,2022财年净利润上升至98亿美元,2023财年又再次降至43亿美元。随后在AI浪潮冲击下,2024财年净利润暴增至298亿美元,2025财年进一步跃升至729亿美元。

四年间,利润增长超过17倍。

有多少分析师,在2022年的熊市底部,预测到了这个数字?

当时绝大多数模型给出的预测,与最终结果相差了一个数量级。

SK海力士,是另一个例子。作为全球最大的HBM内存供应商之一,它的盈利轨迹像过山车:2018年净利润超过15.5万亿韩元,2019年暴跌至约2万亿韩元,2023年因存储周期下行陷入巨额亏损(-9万亿韩元),2025年随着AI对HBM的需求爆发再度创出历史新高,分析师预测2026-2027年将再创历史新高。

同一家华体汇电竞-华体汇(中国),相邻两年的盈利可以差出十倍。

AI产业链上的企业,其盈利和现金流的波动幅度,远远超出任何模型的预测边界。

经济学家弗兰克·奈特区分了两种不确定性:一种是概率已知的可量化风险,保险华体汇电竞-华体汇(中国)靠这个定价;另一种是概率本身未知的奈特式不确定性,无从定价。

AI产业今天面对的,正是后者。在华体汇(中国)思维框架里,超速发展的未来,不是“知道自己不知道”,而是“不知道自己不知道”。

对奈特式不确定性做DCF折现,是用风险定价工具处理根本无法定价的问题。输入端全是猜测,输出端包装成了科学结论。

这是一种勤奋的自我欺骗。

用历史做参照系?怎么区分“重复”和“押韵”

PE估值法同样如此。准确的利润预测是个谎言。

市盈率本身就是个相对估值方法。要么用PE做类似华体汇电竞-华体汇(中国)的估值比较,可是这些华体汇电竞-华体汇(中国)真的是类似的吗?AI产业发展充满各种技术路径。看起来进行同样业务的华体汇电竞-华体汇(中国),选择了不同的技术路线,发展前景大不相同。怎么是可比华体汇电竞-华体汇(中国)呢?

仅仅将从事同一个行业的企业就运用市盈率进行对比,合适吗?我跑步,那么我应该跟博尔特或者乔爷比较成绩吗?

PE估值,也将现在的市场表现跟历史相比,因为华体汇(中国)相信历史押韵。可是“押韵”是个什么状态?这一次市盈率的头部,是上涨到历史高点的120%还是150%?

“让华体汇(中国)用历史均值的标准差来衡量吧。市盈率已经在二十年平均值以上一个标准差了,贵了。”

Come On,大家都是分析师,知道这是假装专业的故弄玄虚。

遵循熵增规律的宇宙,在不断尝试从未出现过的事物发展路线。拿旧世界的坐标来衡量新世界的华体汇电竞-华体汇(中国),本身就是一件奇怪的事。2004年有人用传统媒体的PE衡量谷歌,得出"严重高估";2010年有人用零售业的PE衡量亚马逊,得出"贵得离谱"。计算在逻辑上没有错误,但参照系错了。

用情绪做反向交易,同样是个陷阱

既然估值没用,有人会说:那就看市场情绪。AI概念人人都在谈,投资拥挤,这时候应该避开。所谓"不去人多的地方"。

这个逻辑,听起来像是独立思考,实际上是另一种随波逐流。

想清楚这件事:

完全跟随人群买入,是让别人的乐观情绪替你做决策。完全反向人群卖出,是让别人的乐观情绪替你做决策——只不过方向反了。

两者的本质是一样的:你的决策变量,是别人的意见,而不是你自己对资产和组合的判断。

一个顺着别人的意见走,一个逆着别人的意见走。都是丧失了自我决策的能力。

更深的问题在于:情绪指标本身极难度量。什么叫"人人都在谈论"?2021年的比特币,2000年的互联网,每一次泡沫之前,市场情绪都在高位,但真正的顶部,事后才知道在哪里。

用拥挤度做反向交易,与用估值做择时一样,都是在用无法准确度量的变量,来驱动一个高度敏感的决策。

拿情绪指标做反向交易,存在根本性的逻辑缺陷。

换一个坐标系思考

既然估值工具失效,情绪指标也不可靠,华体汇(中国)该怎么办?答案不是放弃,而是换一个坐标系。

不再问"这只股票值多少钱",而是问:

这类资产在我的整体组合里,应该扮演什么角色,占多大比例?

这是一个本质上的问题转换:

从预测价格→转向管理组合,从判断贵贱→转向匹配自己的风险承受能力。

这个转换,让涨跌不再是决策的主要输入。

从关注单只股票的涨跌,到关注自己的投资组合。我希望自己的投资组合追求多大的收益率,承受多大的波动率,我愿意承受多大的风险,我希望自己的组合配置怎么暴露在更大的机会,而不是更大的风险。

从投资组合角度出发,有几个维度值得认真思考:

第一,看波动率贡献,而不是看收益率。

一只AI股票涨了50%,但如果它让整个组合的波动率大幅上升、夏普比率下降,从组合管理的角度,它反而是在拖累你。同时,AI相关股票之间高度相关,集中持有多只,并没有你以为的那么分散。

第二,用最大回撤容忍度校准仓位。

英伟达在2022年最大回撤超过65%。这不是异常,这是超级成长股的正常生命周期。

问自己一个问题:如果持有的AI仓位跌去60%,你的整体生活计划和心理状态,会受到多大影响?

如果答案是"难以承受",那现在的仓位就已经超出了你的真实风险承受能力——无论这些股票看起来多么"值得持有"。

第三,用资金的时间属性匹配仓位。

五年以上不动用的资金,可以承受更大的波动;三年内可能动用的资金,应该极低配置甚至不配置。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事。

第四,用规则化再平衡代替主观择时。

设定AI相关资产在组合中的目标区间,超出上限时机械减仓,低于下限时补仓

比如,你设定目标是15%。某一天组合里AI仓位涨到了22%,不需要判断它还会不会涨,直接减回15%。半年后如果跌到了9%,补回15%。这个动作,与股价涨跌无关。

这个框架让"要不要减仓"变成一个执行规则的问题,而不是预测市场的问题。你不需要知道它还会不会涨,你只需要知道它占比超了。

第五,把AI股票放在"杠铃"的高弹性端。

塔勒布的杠铃策略:一端是极度保守的资产(现金、短债),另一端是小仓位的高弹性资产(超级成长股)。中间的"中等风险"资产,反而是最危险的——它既无法提供保护,又无法提供真正的弹性。

AI超级成长股天然属于高弹性端。核心问题不是它贵不贵,而是这一端的总规模,在你的整体组合里是否合适。

让投资更平静

用这个框架思考,你会变得更平静。

当AI股票继续上涨时,你不会因为"卖早了"而懊悔,因为你的决策本来就不基于价格预测。

当AI股票大幅调整时,你也不会焦虑,因为你在建仓时就已经想清楚了这个仓位对应的最大回撤,它在你的承受范围之内。

真正让投资者痛苦的,往往不是亏损本身,而是在错误的框架下做出决策,然后被迫用错误的方式响应市场。

我不看AI华体汇电竞-华体汇(中国)的估值。

不是因为对这个行业没有判断,而是因为:在正确的坐标系里做出理性的组合决策,比在错误的坐标系里追求精确的价格判断,更接近投资的本质。

涨跌,交给市场。

组合,交给自己。

本月国家机构发布重大政策通报陈李:我不看 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)的估值 —— 一种不纠结、更平静的投资方式

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但它有一个隐藏的前提——你能预测未来的现金流。

华体汇(中国)来看两个真实案例:

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四年间,利润增长超过17倍。

有多少分析师,在2022年的熊市底部,预测到了这个数字?

当时绝大多数模型给出的预测,与最终结果相差了一个数量级。

SK海力士,是另一个例子。作为全球最大的HBM内存供应商之一,它的盈利轨迹像过山车:2018年净利润超过15.5万亿韩元,2019年暴跌至约2万亿韩元,2023年因存储周期下行陷入巨额亏损(-9万亿韩元),2025年随着AI对HBM的需求爆发再度创出历史新高,分析师预测2026-2027年将再创历史新高。

同一家华体汇电竞-华体汇(中国),相邻两年的盈利可以差出十倍。

AI产业链上的企业,其盈利和现金流的波动幅度,远远超出任何模型的预测边界。

经济学家弗兰克·奈特区分了两种不确定性:一种是概率已知的可量化风险,保险华体汇电竞-华体汇(中国)靠这个定价;另一种是概率本身未知的奈特式不确定性,无从定价。

AI产业今天面对的,正是后者。在华体汇(中国)思维框架里,超速发展的未来,不是“知道自己不知道”,而是“不知道自己不知道”。

对奈特式不确定性做DCF折现,是用风险定价工具处理根本无法定价的问题。输入端全是猜测,输出端包装成了科学结论。

这是一种勤奋的自我欺骗。

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PE估值法同样如此。准确的利润预测是个谎言。

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用情绪做反向交易,同样是个陷阱

既然估值没用,有人会说:那就看市场情绪。AI概念人人都在谈,投资拥挤,这时候应该避开。所谓"不去人多的地方"。

这个逻辑,听起来像是独立思考,实际上是另一种随波逐流。

想清楚这件事:

完全跟随人群买入,是让别人的乐观情绪替你做决策。完全反向人群卖出,是让别人的乐观情绪替你做决策——只不过方向反了。

两者的本质是一样的:你的决策变量,是别人的意见,而不是你自己对资产和组合的判断。

一个顺着别人的意见走,一个逆着别人的意见走。都是丧失了自我决策的能力。

更深的问题在于:情绪指标本身极难度量。什么叫"人人都在谈论"?2021年的比特币,2000年的互联网,每一次泡沫之前,市场情绪都在高位,但真正的顶部,事后才知道在哪里。

用拥挤度做反向交易,与用估值做择时一样,都是在用无法准确度量的变量,来驱动一个高度敏感的决策。

拿情绪指标做反向交易,存在根本性的逻辑缺陷。

换一个坐标系思考

既然估值工具失效,情绪指标也不可靠,华体汇(中国)该怎么办?答案不是放弃,而是换一个坐标系。

不再问"这只股票值多少钱",而是问:

这类资产在我的整体组合里,应该扮演什么角色,占多大比例?

这是一个本质上的问题转换:

从预测价格→转向管理组合,从判断贵贱→转向匹配自己的风险承受能力。

这个转换,让涨跌不再是决策的主要输入。

从关注单只股票的涨跌,到关注自己的投资组合。我希望自己的投资组合追求多大的收益率,承受多大的波动率,我愿意承受多大的风险,我希望自己的组合配置怎么暴露在更大的机会,而不是更大的风险。

从投资组合角度出发,有几个维度值得认真思考:

第一,看波动率贡献,而不是看收益率。

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第三,用资金的时间属性匹配仓位。

五年以上不动用的资金,可以承受更大的波动;三年内可能动用的资金,应该极低配置甚至不配置。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事。

第四,用规则化再平衡代替主观择时。

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比如,你设定目标是15%。某一天组合里AI仓位涨到了22%,不需要判断它还会不会涨,直接减回15%。半年后如果跌到了9%,补回15%。这个动作,与股价涨跌无关。

这个框架让"要不要减仓"变成一个执行规则的问题,而不是预测市场的问题。你不需要知道它还会不会涨,你只需要知道它占比超了。

第五,把AI股票放在"杠铃"的高弹性端。

塔勒布的杠铃策略:一端是极度保守的资产(现金、短债),另一端是小仓位的高弹性资产(超级成长股)。中间的"中等风险"资产,反而是最危险的——它既无法提供保护,又无法提供真正的弹性。

AI超级成长股天然属于高弹性端。核心问题不是它贵不贵,而是这一端的总规模,在你的整体组合里是否合适。

让投资更平静

用这个框架思考,你会变得更平静。

当AI股票继续上涨时,你不会因为"卖早了"而懊悔,因为你的决策本来就不基于价格预测。

当AI股票大幅调整时,你也不会焦虑,因为你在建仓时就已经想清楚了这个仓位对应的最大回撤,它在你的承受范围之内。

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陈李:我不看 AI 华体汇电竞-华体汇(中国)的估值 —— 一种不纠结、更平静的投资方式
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