Arthur Hayes万字新文：AI浪潮何时冲顶？泡沫会碎吗？为什么我要狂买ETH？

本文来自：Arthur Hayes

编译｜Odaily 星球日报（@OdailyChina）；译者｜Azuma（@azuma_eth）

放眼望去，人类已经把地球的自然环境改造成了另一番模样。有些改变令人赞叹，有些则触目惊心，但无一例外，它们都始于一个或多个进化后的灵长类动物 —— 也就是人类 —— 脑海中的一个想法。

由于大脑每天需要处理海量信息，我们会不断通过构建各种叙事（Narrative）来让世界变得连贯、有意义。正因如此，叙事本身，最终会塑造现实。

对于投资者而言，若想预测市场未来价格的起伏，就必须理解市场参与者共同相信着哪些“集体幻觉”。同样一家公司，在未来现金流不变的情况下，仅仅因为市场相信了不同的故事，就可能获得截然不同的估值倍数。

而让一家原本沉闷、乏味的企业实现“估值重塑”（re-rate）最简单的方法，就是替它换一个符合当下市场热点的新叙事，让投资者愿意不计成本地追捧它。

AI 到底有没有泡沫？

这也引出了判断 AI 是否正处于泡沫中的核心问题。

不过，在讨论 AI 泡沫之前，更值得先回答一个更基础的问题 ，“我们究竟投资的是什么” —— 用恋爱关系里的话来说，就是“我们到底是什么关系”？

至少在我这个有些“卢德主义”（Luddite）倾向的人看来，关键在于市场究竟如何定义 AI 资本支出（AI CAPEX）—— 它究竟属于科技（Technology），还是房地产（Real Estate）？

如今市场的主流叙事认为，这场数万亿美元规模的 AI 基础设施建设属于“科技”，因此理应享受极高的成长性估值。

但我的看法恰恰相反。AI CAPEX 本质上，不过是又一场枯燥乏味的房地产投资。唯一不同的是，这一次数据中心里装着的不是办公楼，而是算力。这些算力最终将孕育出硅基生命（silicon-based lifeforms），推动人类文明的发展，其意义甚至可能超过当年的铁路革命。

之所以必须区分是“房地产”还是“算力”，是因为如今那些刚刚发育成熟的对冲基金经理、银行、私募信贷基金，乃至政府，都误以为自己是在向苹果（Apple）这样的科技巨头放贷，而不是在向雷曼兄弟（Lehman Brothers）提供房地产融资。

我认为，AI 泡沫最终破裂的原因，将在于金融中介机构会过度建设数据中心，以及所有围绕数据中心建设所需的配套基础设施，包括能源、电力以及承载 AI 芯片训练和推理所需的一切。

因此，AI 泡沫更像是一场 2008 年式的信用泡沫，而不是 2000 年互联网泡沫那样的盈利泡沫。

2000 年互联网泡沫时期，大多数上市的互联网公司几乎没有收入，更不用说盈利，例如 Pets.com，因此那场泡沫本质上是“盈利无法兑现”（earnings story）的问题。

而 2008 年金融危机则不同。真正引爆危机的，是美国房价上涨速度放缓，引发了银行和金融机构对抵押贷款资产偿付能力的担忧，因此那是一场信用危机（credit story）。

AI 泡沫也将遵循类似的逻辑。真正的转折点，并不是 AI 龙头公司停止赚钱，而是数据中心建设增速开始放缓，或者云计算巨头（Hyperscaler）下调未来数据中心建设指引。 

即便 AI 龙头企业依然能够赚取巨额利润，它们的远期估值倍数（Forward Multiple）仍然会因为增长预期下降而收缩。而最先倒下的，将是那些信用状况最脆弱、杠杆率最高的 AI 企业。

随后，这些风险会迅速传导至那些持有大量 AI 债务资产、杠杆同样很高的金融机构资产负债表上。最终，政府会再次以“国家安全”的名义出手，确保这些过度杠杆化的 AI 企业及其背后的金融机构不会倒闭。

而这些被错误配置的资本，最终也会流向加密市场……把比特币再次送上月球（to da moon）。

AI CAPEX 的信贷风险

每当有人提出“AI 正处于泡沫”时，AI 多头几乎都会搬出“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）作为反驳理由。杰文斯认为，当一种商品价格下降时，它的使用量会大幅增长，从而使整体市场规模继续扩大，甚至呈指数级增长。

如果你认为 AI 资本支出本身就代表着算力需求，那么根据杰文斯悖论，确实没有什么值得担心。随着算力成本不断下降，对 AI Token 消耗型应用和 AI Agent 的需求将呈指数增长，因此，向 AI 基础设施放贷自然也是稳赚不赔（money good）的生意。

但我认为，这其实是对杰文斯悖论的一种误读。为了理解为什么杰文斯悖论并不意味着所有流向 AI CAPEX 的信贷都会得到回报，我们不妨看看一家云计算巨头（Hyperscaler）建设数据中心时究竟在做什么。

本质上，它首先是在进行一个房地产开发项目。它修建一座用于容纳服务器机柜的建筑，然后采购最新一代半导体芯片，用于 AI 模型训练和推理。而随着工业技术 —— 尤其是半导体制造 —— 不断进步，每千瓦时电力所能提供的浮点运算能力（FLOPs）将持续呈指数级增长。

几年之后，无论是英伟达（Nvidia）、AMD、英特尔（Intel）、华为还是中芯国际（SMIC），都会推出效率远超今天的新一代 AI 芯片。届时，同样一座数据中心，在消耗更少电力的情况下，就能够产出 1000 倍以上的智能（Intelligence）。

这意味着，两件事可以同时成立：一方面，AI 数据中心等物理基础设施的建设完全可能出现供给饱和；另一方面，AI Token 的消耗量却仍然能够呈指数级增长。

所以，真正值得思考的问题是，你究竟想持有的是房地产生意 —— 也就是今天云计算巨头正在做的事情；还是 AI 应用层（Application Layer）？

AI 多头接下来常见的反驳是，云计算巨头（Hyperscaler）既是房东，也是租客。它们依靠 Web2.0 时代“贩卖注意力”业务所产生的巨额现金流，为建设数据中心发行债务提供信用支持；与此同时，它们又利用自己掌握的 AI 能力，向全世界出售伊甸园里的“智慧苹果”。

如果你真的相信这个故事，那我希望你持有的是它们的股票，而不是债券。债券之所以叫固定收益（Fixed Income），是有原因的 —— 无论企业最终有多成功，债权人的最好结果也只是收回本金，再赚一点利息。

如果谷歌因为成功押注 AI，打造出足以改变人类文明进程的革命性产品，股价一飞冲天，那么股东当然值得欢呼雀跃；但债券持有人能得到的，依旧只是本金。

反过来，如果谷歌最终沦为一个出租大量已经折旧的英伟达 GPU 的“数据中心包租公”，却赚不到足够的收入来偿还债务和利息，那么债权人将损失惨重。而一座塞满已经落后芯片的数据中心，究竟还能值多少钱，也很值得怀疑。

云计算巨头的 CFO 和华尔街金融人士并不愚蠢。他们知道自己干的其实是房地产生意。因此，他们必须找到一些"接盘侠"，让这些人相信自己投资的是高科技，而不是地产。

这些接盘者，包括 Apollo 等另类资管巨头旗下的保险公司，也包括最终要为政府隐性担保 AI 信贷买单的各国纳税人。

如果你认真翻阅那些刻意写得晦涩难懂的财务报表，就会发现 —— 为 AI CAPEX 融资发行的大量债务，几乎都被放在资产负债表之外（off balance sheet），与支撑股票估值的核心盈利业务之间几乎没有明确联系。

我们如何定义 AI CAPEX，决定了我们如何理解整个 AI 投资周期。正是这种叙事，解释了为什么资本会发生严重错配，也解释了为什么这次泡沫的规模，可能会超过当年的铁路泡沫。

更重要的是，由于 AI 泡沫是一场信用泡沫，而非盈利泡沫，因此当危机爆发时，政府必然会出手拯救那些误把传统房地产债务当成新科技股权资产买入的最后接盘者。

不要因为最近 AI 板块，尤其是韩国这类高杠杆市场的调整，就认为 AI 牛市已经结束。恰恰相反。真正疯狂的“冲顶阶段”（blow-off top），或许才刚刚开始。

就在上周，美联储本有机会通过加息来应对各种统计口径下都仍高于趋势水平的通胀，但它没有这么做，而是选择继续按兵不动，就连前主席鲍威尔也投下了赞成维持利率不变的一票。

那么，对于那些被市场遗忘、只能在横盘熊市里苦苦挣扎的加密货币玩家来说，AI 信贷配置究竟是好是坏，又有什么关系？关系就在于，它决定了未来各国政府究竟会以什么方式、为什么、以及印多少钱，去填补由于 AI CAPEX 投资失控而产生的金融窟窿。

本文接下来的内容，将围绕这一理论展开，并解释为什么政府最终只能选择印钞救市。

随着 AI CAPEX 增速放缓，而信贷规模仍在不断扩张，比特币将完成筑底，并开启一轮长期上涨趋势。等到决策者终于意识到，他们寄予厚望的 AI GDP 增长，本质上不过又是一场普通的房地产泡沫时，他们将不得不启动规模甚至超过 2008 年全球金融危机（GFC）的货币宽松。

而最终，这将推动比特币突破 100 万美元，甚至更高。

二阶导数决定一切

我总要不断提醒自己：“投资真正交易的，不是增长本身，而是增长的加速度。”

换句话说，我们关注的其实是二阶导数（Second Derivative）——增长是在加速，还是在减速。

这其实很符合直觉。当一项资产仍处于加速增长阶段时，人们总会不断编织关于它未来无限可能的故事。于是，市场上就会出现诸如“我宁愿拿到某家云计算巨头破产，也不愿错过打造 AGI（通用人工智能）的机会”这样的豪言壮语。

然而，任何增长最终都会进入减速阶段。问题在于，大多数资产价格的运行规律往往是：

• 增长加速阶段：价格持续创新高； 
• 增长减速阶段：价格横盘震荡； 
• 直到增长本身（即一阶导数）转为负值后，价格才真正开始下跌。

没有人能够准确预测，从增长开始减速，到真正进入负增长，中间究竟会持续多久，但包括我自己在内，许多投资者都会下意识地认为 —— 即使增长已经开始减速，资产价格依然可以无限上涨。

如果 AI 泡沫本质上是一场信用泡沫，那么二阶导数的重要性就更加突出。因为整个社会之所以愿意持续向 AI CAPEX 提供融资，是建立在一个假设之上 —— AI 投资规模将永远保持加速增长。

一旦这种加速度消失，继续增加债务就会变得越来越危险，但现实是，在真正挨上一拳之前，没有人知道什么时候该停下来。

要么等金融危机爆发；要么等“肯尼·G”（Odaily星球日报注：这里暗指最近低价接手了 AI 股神仓位的 Ken Griffin）在市场底部把你的资产全部收走。

因此，即便投资增速已经开始放缓，信贷规模往往仍会继续增长。只有当 AI CAPEX 预算真正开始下降时，市场才会迎来那个经典的“土狼威利”（Wile E. Coyote）时刻 —— 也就是角色早已冲出悬崖，却直到低头才意识到自己已经没有地面支撑，然后瞬间坠落。

届时，市场才会开始识别，到底是谁因为持有大量垃圾 AI CAPEX 债务，而陷入了过度杠杆。

让我们把这一逻辑放到美国次贷危机中看看。我大学期间最喜欢的一门课，就是研究美国住房政策及抵押贷款市场。授课老师曾担任克林顿政府时期的住房部副部长。巧的是，我修这门课是在 2008 年春天 —— 也就是贝尔斯登（Bear Stearns）轰然倒塌的时候，可谓再应景不过。

这门课传递的核心观点是，政府为了实现“居者有其屋”的社会公平目标，不断鼓励更多人买房，于是信贷持续扩张。然而，到 2006 年时，许多首次购房者实际上已经无力承担贷款利率重置后的月供。他们唯一能够继续还贷的前提，就是房价必须继续以越来越快的速度上涨。

当然了，我到现在还在等着政府兑现属于我的“四十英亩土地和一头骡子”（美国历史上的土地补偿承诺）。既然如此，不如直接印钱盖房子吧。

下面这张四联图展示了：

• 标普 500 指数； 
• 美国建筑贷款与建筑活动； 
• Case-Shiller 全美房价指数。 

到 2005 年底，美国房价涨幅已经开始放缓，而这也恰好对应了实际建筑投资支出的峰值（第一张图中的橙线）。然而，房地产信贷（紫线）却仍然持续流入市场，直到股市见顶并开始出现轻微回调。

2006 至 2007 年，可以说是整个危机爆发前的“无人区”，当时房价依然上涨，但涨幅已经不断放缓；随后，股市于 2007 年中见顶（图中的粉色虚线）；真正的“土狼威利时刻”发生在 2007 年 8 月 —— 法国巴黎银行（BNP Paribas）旗下三只信用对冲基金倒闭；随后危机不断蔓延，最终在 2008 年 9 月击垮了贝尔斯登和雷曼兄弟……而在那之前，标普 500 指数已经较高点下跌约 50%。

真正引发金融崩盘的，是投资者终于发现，到底是谁持有了那些有毒的“弗兰肯斯坦式”金融衍生品。最终，政府不得不同时接管这些机构的债务和股权，才避免了一场新的大萧条。

这一点非常重要，因为后文讨论政府如何拯救 AI 行业时，还会回到这一逻辑。

第二张图同样值得关注。它显示了资本错配的起点，恰恰就是房价涨幅开始放缓的时候。如果新增信贷仍然被用于建设更多住房，那么问题还不算严重，但如果整个系统开始依赖借新债还旧债，那么风险就开始累积。而建筑贷款相对于建筑投资支出的比率不断上升，正是这一过程的最好体现。

现在，把同样的分析框架套用到 AI 身上。这里对应的关键变量，就是各家公司的 CAPEX 支出计划。

当前市场相信，房地产（这里指 AI）就是科技；科技投入越多，未来利润就越高。因此，市场通过拉升股价，来奖励那些宣布增加资本支出预算的云巨头。

我预计，AI CAPEX 公布的增长速度将在 2027 年年中至下半年开始放缓，到 2028 年，市场将明显进入“增速放缓阶段”。

与此同时，一个看似矛盾的现象会发生，虽然 CAPEX 增速开始下降，但流向 AI 的信贷规模却仍会继续扩大。原因在于，放贷者相信自己投资的是科技，而不是房地产。再加上各国政府都不断强调，必须在全球 AI 竞争中占据主导地位，因此，继续向一切与 AI CAPEX 有关的项目提供融资，似乎成了最合理的选择。

于是，2027 年将成为类似 2006 至 2007 年的那个“无人区”。当前 AI 股票的大幅调整，不过只是牛市中的一次正常修正。真正的 AI 泡沫顶部，将出现在明年。

而在那之后，市场反而会开始奖励那些“率先退出军备竞赛”、主动削减 CAPEX 预算的云计算巨头。与 2022 年至 2026 年中泡沫初期不同的是，未来云计算巨头将越来越难依靠自身自由现金流来支持 AI 投资。它们不得不更多依赖发行债券和增发股票来筹集资金。

资产负债表所承受的压力，也会迫使管理层开始认真思考：“继续借钱建设更多的数据中心，仅仅为了容纳更多会不断贬值的芯片，这件事真的划算吗？”

至少对于美国的云计算巨头而言，中国前沿 AI 模型在价格更低、性能却相差无几的情况下，将会彻底浇灭它们“硅基神明”般的幻想。毕竟，如果两款产品质量相同，或者只是略逊一点点，绝大多数人都会选择更便宜的那一个。

随着 AI 芯片每千瓦时能够产生的智能持续呈指数级增长，同时在中国竞争压力下，每个 Token 的成本又不断下降，一个理性的云计算巨头 CFO 就不会继续恶化自己的资产负债表，仅仅为了修建更多的数据中心。

即便按照杰文斯悖论，AI Token 的需求最终会迎来爆发式增长，这种增长也来得不够快，无法抵消几年前发行的大量债务所带来的负面影响。最终，市场会率先惩罚信用最差的参与者。届时，人们才会真正意识到，这场 AI 投资浪潮究竟浪费了多少资本。

我无法预测，究竟是哪一家云计算巨头会最先玩过头，引发债券投资者集体喊出一句：“糟了（Oh shit）！”

不过，在讨论为什么银行明知 AI 投资风险巨大，却仍然不得不继续放贷之前，不妨先看看下面这张图。它展示的是，各大云计算巨头已经承诺的 CAPEX 投资规模，与它们账面现金之间的对比。

支撑整个 AI 牛市叙事的，其实是数万亿美元规模的杠杆。这些公司中，终究会有一家像当初被市场追捧的 AI 天才 Leopold Aschenbrenner 一样，从神坛跌落。不同的是，到时候出手救它们的，不会是华尔街那些贪婪又神经质的东海岸对冲基金经理，而将是沃什（Warsh）和美国财政部长贝森特（Bessent）手中的印钞机。

银行信贷的两难

很多人认为，AI CAPEX 增速即将放缓，意味着 AI 泡沫已经接近终点。如果真是这样，那么银行为什么还会继续放贷？

原因其实很简单：第一，因为有利可图；第二，因为政府希望它们这么做；第三，因为它们知道，即便贷款最终变成坏账，政府也会出手救助。

Gavekal Research 的 Louis-Vincent Gave 上周发表了一篇很有意思的文章。他认为，沃什的利率政策其实遵循着一个非常简单的逻辑 —— 主动让收益率曲线变得更陡峭（Steepen the Yield Curve）。

这样做有两个好处。第一，可以让银行放贷变得更加赚钱；第二，也可以借助通胀逐步稀释美国庞大的债务负担。

最终，银行会不断创造新的贷款，也就是创造新的货币。这些新增资金，将为美国制造业回流（Re-industrialization）提供融资，同时也将继续支撑 AI 的建设。这一思路，与财政部长贝森特近期不断提到的“汉密尔顿主义经济学”（Hamiltonian Economics）高度一致。

如果按照所有客观经济指标来看，美联储在最近一次议息会议上，其实应该加息，但事实是它没有。相反，长期国债收益率随后迅速飙升。

• Odaily注：30 年期美国国债收益率，在美联储按兵不动之后快速上行。

很多人认为，这是美联储犯下了一次政策错误，但如果站在银行的角度来看，这简直是一份天赐大礼。

原因很简单。银行几乎可以按照联邦基金利率（Fed Funds Rate）的成本融资，而美联储又刻意将这一利率维持在低于名义经济增速、甚至低于实际通胀率的水平。

随后，银行再把资金以长期贷款的形式借给 AI 数据中心开发商、稀土矿企业、军工制造商等等。 收益率曲线越陡峭，银行能够赚取的利差（Net Interest Margin）就越高。

而正如下图商业和工业贷款规模所展示的那样，银行也就越有动力继续通过放贷来创造新的货币。

• Odaily注：白线为 10 年期美债收益率减去联邦基金有效利率（反映收益率曲线陡峭程度）；黄线为美国商业银行商业与工业贷款余额。

从政治角度来看，这是一项具有持续性的美联储政策。即便特朗普政府的司法部曾调查甚至起诉过部分美联储理事（如 Lisa Cook 和鲍威尔），这些拥有投票权的委员依然支持维持短端利率处于负实际水平。

也就是说，沃什（Warsh）实际上已经拥有了一个“志愿者联盟”，既包括特朗普阵营的人，也包括那些曾深受“特朗普精神创伤综合征”（TDS）影响、如今仍留在体制内的人。

从货币政策角度来看，美联储近期的做法，也让财政部长贝森特能够以低于名义经济增长率的收益率发行短期国债（T-Bills）。如果市场消化不了每周庞大的国库券发行量，那么 RMP（Reserve Management Program）就会通过印钞来填补需求缺口。

为了压低那些“不听话”、持续上涨的长期国债收益率，贝森特还可以实施国债回购（Buyback） —— 先发行由美联储货币化（Monetize）的短期国债，再用这些资金回购 10 年期或 30 年期国债，从而压低长期利率。

值得注意的是，向来以主张缩减美联储资产负债表著称的沃什，如今却丝毫没有限制、甚至停止 RMP 项目扩表的意思。这一切，不过是在白宫草坪上演的一场歌舞伎式 UFC 表演罢了。

如果你是一家“大而不倒”（TBTF）银行的信贷审批官，又希望未来升职加薪，那么你几乎一定会批准那些属于"关键产业"的贷款申请，比如 AI、军工等等。 

原因很简单。这样既能提高银行利润，又符合美联储和财政部的政策导向。即便最后贷款真的爆雷 —— 而从数学上看，这种可能性其实很高 —— 政府也一定会迅速祭出“火箭筒级”（Bazooka-sized）的救助方案。

这里几乎没有任何下行风险。这就是所谓的“窗口指导”（Window Guidance）在美国的真实运作方式。

我认为，2026 年版的"财政部—美联储协议（Treasury-Fed Accord）"其实早已悄然发生，只是没有正式宣布而已。否则，你还能如何定义当前的这种局面？

• 美联储维持负实际利率； 
• 美联储印钞购买财政部发行的国库券； 
• 财政部鼓励银行向关键产业放贷； 
• 一旦贷款出问题，执政政府又会通过隐性担保负责兜底。 

如果这还不算财政与货币政策协同，我不知道还能叫什么。所以，我现在对市场极度看多，真正的大规模印钞，还远没有结束。

美国主权财富基金

现在，让我们再大胆发挥一下想象力。假设美国政府不仅会在危机发生后救助银行，而是在危机出现苗头时就主动出手买入 AI 公司股票，会怎样？毕竟脑洞大开的思想实验，总是很有意思。

事实上，特朗普时代对 AI 的救助已经开始了。打着“国家安全”和“中美竞争”的旗号，美国政府已经开始借钱，并直接购买稀土、半导体等所谓“关键产业”公司的股权。

这本质上就是一种增加美元流动性的操作，也可以理解为股权版 QE（Equity QE）。因为这些原本躺在政府账户里的美元，被直接投入到了金融市场。

下面列举了一些案例，美国政府利用《CARES Act》《CHIPS Act》以及国防部预算中借来的资金，直接持有相关企业股权。

遗憾的是，对于我们这些财富完全依赖印钞规模变化的加密投资者而言，目前现有法律框架下，政府能够继续进行类似股权投资的空间已经所剩无几。

不过，特朗普政府以及财政部长贝森特已经明确展现出一种态度，只要法律允许，他们绝不会犹豫动用借来的钱去抄底 AI 股票。

于是，一个新的问题出现了，有没有一种办法，不等危机爆发，就可以提前印钞买入 AI 股票，而且无需经过国会批准？

答案是，有的！而且这恰恰是最有意思的地方。

根据《联邦储备法》（Federal Reserve Act），在所谓“紧急和特殊情况”（Emergency and Exigent Circumstances）下，美联储可以直接印钞，并向美国财政部设立的特殊目的实体（SPV）提供无限流动性贷款。

2008 年金融危机，以及 2020 年疫情期间，财政部就曾利用“汇率稳定基金”（ESF）支持第一资本损失（First-loss）的股权，随后由美联储向该 SPV 提供贷款，用于购买各类金融资产，以稳定市场。

目前，ESF 账户中仍有约 280 亿美元。贝森特完全可以把这笔资金作为新的 SPV 初始资本，理由依然是维护国家 AI 安全。

按照过去的惯例，美联储通常愿意为 SPV 提供最高 10 倍杠杆。也就是说，贝森特理论上可以撬动约 2800 亿美元，投入那些尚未盈利的 AI 企业。当然，相较于如今那些市值动辄数万亿美元的 AI 公司，2800 亿美元其实远远算不上什么“重型火力”。

那么，是否可以进一步扩大规模？例如，财政部干脆设立一个没有任何第一损失资本缓冲的 SPV，让美联储直接无限放贷？技术上是可以做到的，但这么做意味着，美联储必须承受巨大的政治压力 —— 因为外界会认为，它实际上是在偷偷进行无限规模的股权量化宽松（Equity QE）。

那么，美联储真的在乎政治压力吗？

答案是，既在乎，也不在乎。新任主席沃什一直强调，AI 很快就会成为提升美国生产率的奇迹。也就是说，从理念上，他本身就相信 AI 创业者描绘的那套宏大叙事。

如果特朗普告诉他，为了拯救 Sam Altman 和 OpenAI，必须由政府直接入场买股票。原因是，市场上已经没有足够多的散户愿意掏出真金白银，去购买一家尚未盈利的前沿 AI 公司；而与此同时，Dario Amodei 创办的 Anthropic 不仅已经盈利，模型表现还更强。

那么，沃什大概率会毫不犹豫地照做。当然了，根据程序，批准 SPV 贷款仍需要另外三位美联储理事投赞成票。但考虑到在最近一次议息会议上，包括 Cook、鲍威尔等人在内都已经和沃什站在同一阵线（支持维持利率不变），如果沃什真的推动美联储走向这条道路，我几乎看不到会遇到什么实质性阻力。

毕竟，相比那些关于是否应该印钞的理论顾虑，个人股票账户里的投资收益，总是更有说服力。

如果财政部利用印出来的钱，去支持那些即将上市的 AI 明星公司发行新股，那么它实际上是在提前兑现早期投资人和员工账面上的未实现利润。这是“流动性创造”（Liquidity Creation）最纯粹的形式。

因为在政府下场托底之前，这部分资本根本不存在。正是政府愿意为那些本就缺乏合理性的一级市场估值提供买盘，才让这些账面财富真正"变现"。

从会计角度来看，政府能够获得两项好处。

第一，只要一家 AI 公司有政府站台，投资者就会蜂拥而至。毕竟，跟着拥有印钞权的人一起炒股票，至少在最初阶段，几乎总能赚钱。于是，这个 SPV 账面上便会迅速积累巨额未实现收益（Unrealized Gain）。特朗普完全可以把这些账面收益包装成政府“盈利”，甚至宣称它们理论上可以冲抵财政赤字。如果 AI 真的是人类历史上最重要的技术革命，那么仅凭股市上的账面浮盈，从会计意义上讲，甚至足以“消灭”整个美国财政赤字。

第二，那些因此诞生的百万富翁、亿万富翁乃至万亿富翁，在出售股票时都必须缴纳联邦和州资本利得税。这些新增税收同样能够减少财政赤字，让政府减少借债，并进一步宣称，美国债务占 GDP 的比例已经下降。至少在最开始，债券市场会相信这一套故事，于是国债收益率会下降，市场也会奖励政府这一套“会计魔术”。

不过，我必须强调，特朗普并没有发明“点石成金”的炼金术（Philosopher's Stone）。他只是把问题继续往后拖，希望最终由下一届 —— 最好还是共和党政府 —— 来接盘。

为什么这种模式最终一定会酿成灾难？我们可以做一个简单的思想实验。假设你想一夜之间成为亿万富翁，而且什么工作都不想做。于是，你花几千美元注册了一家公司，总共发行 10 亿零 1 股股票。

然后，你把其中 1 股卖给自己的母亲，价格 1 美元。由于最新成交价就是 1 美元，因此，从账面上看，你手里的另外 10 亿股便价值 10 亿美元。接下来，你拿着这份“财富”跑去银行，希望贷款 1 亿美元，买豪宅、兰博基尼以及各种奢侈品。银行会直接告诉你：“想都别想。”

你会觉得很困惑。因为在你看来，这笔贷款的贷款价值比（LTV）只有 10%，风险明明很低，但银行的回答很简单：

“如果未来需要卖掉这些股票来偿还贷款，市场根本没有流动性。”

把这个逻辑放回 AI SPV 身上，也是一样的。如果 SPV 已经成为一家 AI 公司最大的单一股东，而其他投资人买入股票，也只是因为政府在里面，那么一旦政府准备退出，市场根本不会存在真正的接盘者。不仅如此，等到那些政客 —— 比如 Ro Khanna、Nancy Pelosi 等人 —— 开始卖股票时，所有投资者都会争先恐后地赶在政府之前卖出，于是那些原本用于“冲抵国家债务”的账面收益，将瞬间化为乌有。它们不仅会变成实际亏损，还会进一步增加政府债务。

更糟糕的是，财政部未来仍然必须偿还当初向美联储借来的钱。因此对于这个 SPV 来说，这实际上是一笔只能买、不能卖的投资。美联储也只能不断为 SPV 的贷款续期（Roll Over），确保永远不会触发追加保证金（Margin Call）。

最终，为了维持整个体系，美联储资产负债表的扩张将成为永久性的。

不过，这并不是特朗普需要担心的问题。因为在政治上，他已经两头获利 —— 一方面，那些尚未盈利的美国 AI 公司获得了资金，可以继续与中国竞争；另一方面，AI 创造出来的账面“财富”，带动了税收增长，也刺激了当下的经济活动。

与此同时，未实现收益加上新增税收，共同制造出一种“美国债务占 GDP 的比例正在下降”的幻觉。于是，市场便愿意继续以更低的利率借钱给美国政府。

美国政府完全可以现在就这么做，提前阻止 AI 泡沫破裂。当然，也可以等到 AI CAPEX 增速放缓、市场开始全面抛售 AI 股票之后，再出手救市。

既然美国政府已经开始直接购买企业股权，那为什么不买得更多呢？只要把“银行窗口指导式放贷”和“政府直接买入 AI 股票”结合起来，理论上就可以确保AI 信用危机永远不会发生。至少不会发生在 2028 年美国总统大选之前。

有人可能会问，说了这么多，如果从 2022 年到现在已经印了这么多钱，为什么比特币还没有突破 12.6 万美元？别急，下一部分告诉你答案。

比特币何时触底？

上一轮周期的底部，出现在市场发现那个白人男孩 Sam Bankman-Fried 窃取 FTX 客户资金之后，CZ 帮助并促成了这一发现。

与此同时，ChatGPT 商业化上线，AI 浪潮开始。

从 2023 年 10 月开始，美国流动性环境发生变化，由于隔夜逆回购工具（RRP）的资金持续流出，美元流动性开始增加。随后，银行信贷和政府借款也开始增长。比特币因此上涨，并在 2025 年 10 月达到峰值；但比特币没有继续上涨，它相较此前历史高点仅上涨了约 2 倍，因为 AI 信贷和 AI 股票吸收了新增的法币流动性。

随着 AI 资本开支（CAPEX）扩张加速，吞噬了所有可用的法币流动性，比特币 —— 这一点事后看起来显而易见 —— 下跌了 50%。

2026 年年中，流动性环境发生逆转。未来 18 个月已公布的 AI 资本开支增长速度将开始放缓，但银行和政府信贷渠道才刚刚开始创造美元，并将其输送给 AI 行业。

如果银行无法履行其“爱国职责”继续提供信贷，政府将会强力推动它们向 AI 提供贷款。如果仍然失败，政府将通过向特定 AI 公司提供股权支持，以及类似 Intel、IBM 那样的采购承诺（offtake agreements），来降低银行向 AI 行业放贷的风险。

比特币将在这一轮信贷错配的早期阶段触底，AI 的金融化过程 —— 即市场中追逐优质 AI 项目的美元和人民币数量超过真正优质项目本身的规模 —— 最终会造成资本错配。

在 2026 年 7 月下旬写下这篇文章时，我不知道比特币最终会在哪个价格触底；也许底部已经出现。

市场需要时间消化 Strategy（原 MicroStrategy）卖出比特币带来的担忧。同时，市场也需要找到一个新的叙事，如果 Strategy 无法继续发行股票，或者找不到投资者购买其优先股，并利用这些资金继续买入比特币，那么比特币为什么还能上涨？

也许比特币会在 6 万至 7 万美元之间震荡一段时间，并可能下探至 5 万美元。然而，在这一切发生的过程中，AI 资本浪费仍会加速，而这将为比特币筑底以及之后缓慢上涨奠定基础。

如果我的观点正确 —— 即真正有价值的 AI 资本开支项目规模，小于流向“AI”的信贷规模 —— 那么比特币价格最终会反映这种过剩流动性。这将帮助比特币筑底，即使像 Strategy 这样的数字资产财库公司（DAT）无法再通过股票和企业债市场，以增加每股比特币价值（Bitcoin-per-share accretive）的方式购买比特币。

我会持续观察几个指标来验证这一逻辑：

• AI 资本开支增长是否放缓； 
• AI 贷款规模是否增加； 
• 超大规模云计算企业（hyperscalers）是否增加表外承诺。 

如果我们进入这轮 AI 信贷繁荣的资本浪费阶段，那么下一个问题是：监管机构和政府会怎么做？他们会提前印钞？还是因为缺乏政治空间，而等待最终危机爆发，再通过救助方案介入？

幸运的是，只要我们是以非杠杆的形式持有比特币，我们并不关心救助什么时候到来。因为我们知道，由于政府激励机制的扭曲，他们最终总会选择印钱拯救系统。AI 资本开支信贷狂潮，目前规模已经相当于铁路建设时期占 GDP 的比例。这意味着资本错配规模已经超过美国次贷危机。

因此，未来的救助规模将超过 2009 年至 2013 年间美联储和全球主要央行印出的数万亿美元。比特币正是在对次贷危机中“不负责任救助银行家”的回应中诞生的。如果仔细想想，这是一件非常惊人的事情。而这一次，比特币已经存在，它可能实现许多人的梦想 —— 上涨至 100 万美元甚至更高。

考虑到当前加密资本市场的惨淡状态，要想象这样的未来并不容易。但在我看来，这正创造了有趣的不对称机会。Maelstrom 已经长期持有大量比特币。

除了比特币外，未来六个月，能够推动一个大市值代币上涨的新叙事会是什么？以太坊是目前市场上最被憎恨、最被遗忘的大市值“垃圾币”。它甚至还没有突破 2021 年 5000 美元的历史高点，而市值排名前十的大多数垃圾币已经突破过。

在我看来，下一个叙事是像 Robinhood 这样的企业 RWA（现实世界资产）链，将使用类似 Arbitrum 的可定制以太坊 Layer2。以太坊将成为这些链的证券结算层。因此，即便真正流向以太坊的 Gas 收入占整个体系比例很小，ETH 仍然是推动“万物代币化”的那个垃圾币。

我是 RWA 的批评者。Maelstrom 经常收到大量垃圾项目融资推介，团队声称自己将搭上资产代币化浪潮，但另一方面，传统金融（TradFi）却非常喜欢讨论：“未来所有资产都会被代币化，并运行在某个私有链或公链上。”

我强烈相信，如果这一未来真的到来，那么这些 TradFi RWA 项目必须运行在公共区块链上。而 Robinhood 使用 Arbitrum 推出自己的链，将降低 TradFi 从业者的职业风险 —— 他们可以复制同样的模式，最终构建基于以太坊的解决方案。

这个叙事非常强。而 ETH 作为一个垃圾币，是市值第二大的加密资产，自 2015 年以来一直存在，因此它拥有仅次于比特币的 Lindy 效应（即存在时间越长，未来继续存在的概率越高）。再加上 Bitmine 的 Tom Lee 为机构投资者配置 ETH 提供了背书，使基金经理能够借此押注资本市场代币化趋势。

我对 ETH 2026 年年底的粗略目标价是 5000 美元，相比当前价格，大约上涨 2.6 倍。我喜欢这笔交易，因为我可以投入相当大的名义仓位，同时能够接受某一天 ETH 因为某种技术漏洞暴跌 75%的风险，这种风险非常低。

此外，ETH 流动性极强。因此，即便它在 Maelstrom 投资组合中占据较大比例，我仍然可以在几分钟内退出。最后，我也会卖出虚值看跌期权（out-of-the-money puts）来赚取额外收益，同时接受 ETH 跌破执行价后，以折扣价格买入 ETH 的风险。

AI 泡沫曾经吸走了加密市场的流动性，但这种情况已经结束。随着市场叙事逐渐从“无论成本多高都要投资 AI”转向“我的投资回报是多少”，最终再转向“什么时候收回本金”……那些将整个经济政策押注于 AI 的政府将开始担心 —— 也许，这个泡沫真的可能破裂。

为了避免承认自己的错误，并阻止这种结果发生，他们将进行大规模资本错配，而这种规模的资本错配，最终将创造一轮自 2021 年以来我们从未见过的加密货币牛市。