最早看多AI硬體的「晶片網紅」Citrini，正在悄然離場

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原文來源：華爾街見聞

網紅晶片研究機構 Citrini Research 曾是 AI 硬體交易最早、最響亮的多頭之一。如今，Citrini 已大幅減倉半導體，甚至持有部分空頭。這一轉變背後，是他對 AI 基礎設施融資結構根本性變化的判斷：當增量資金從超大規模雲廠商的自有現金流切換為股權與債務市場，市場情緒本身就成了基本面的一部分。

10 月 21 日，Citrini 的創始人 James van Geelen 在 Monetary Matters 播客錄製了這場對話。彼時，半導體股票剛剛經歷九連跌——主持人 Jack 指出，這是自 2006 年以來最長的連跌紀錄。James 的判斷是：這還不足以動搖 AI 建設支出，但風險的性質已經改變。他說：「如果市場情緒急轉直下，那些增量資金就會枯竭——因為這不再是一家公司花自己的錢，而是由市場決定的。」

這場對話涵蓋了他為何轉出半導體、做多 Meta 做空谷歌的邏輯、DeepSeek 約 80%推理毛利率的含義，以及什麼信號會讓他重新做多晶片。與此同時，他披露，新藥研發瓶頸是「緊缺的猴子」而非算力，真正的投資機會在臨床外包，而非 AI 概念股。

巨頭現金流轉負，融資結構變了，情緒就能殺死基本面

理解 Citrini 為何減倉 AI 硬體，需要先理解他所說的「反身性」（reflexivity）風險——這是整個判斷的核心機制。

在 AI 交易的前三到四年，超大規模雲廠商用自有經營現金流為 AI 基礎設施買單。這意味著，無論市場情緒如何波動——無論是關稅衝擊、日元套利交易平倉，還是其他任何恐慌——只要 Meta、微軟這些公司繼續花錢，半導體公司的基本面就有一個「地板」托底。情緒可以壓低股價，但壓不垮收入。

現在這個機制已經失效，科技巨頭的現金流正在快速枯竭甚至轉為負數。Citrini James 的判斷是，當前每一筆 AI 基礎設施的增量投資，幾乎都來自股權融資（無論是風險投資還是公開市場）或債務融資。

這意味著，AI 可以變得更有用，使用量可以繼續擴張，但如果市場情緒急轉直下，那些增量資金就會枯竭——因為這不再是一家公司花自己的錢，而是由市場決定的。

這就是他所說的「反身性」：情緒下行可以直接切斷資金鏈，進而影響實際建設支出，而不僅僅是壓低估值。

他進一步量化了這個壓力點。支撐當前基礎設施估值，需要 AI 實驗室的年度經常性收入（ARR）在 2028 年底達到約 1 兆美元。以當前約 136 億美元的 ARR 基數計算，每個月需要新增約 500 億美元的淨新增 ARR。

如果你是靠（AI）實驗室合計 ARR 達到 5000 億美元，來支撐你對回流基建資金的假設，那麼最後如果是 3000 億，那就是災難。

James 列出了幾處拖累 ARR 的因素。

一是「消費端夠用了。」他自己用前沿模型時的感受是，日常需求被現有模型「覆蓋了 99%」，更強的能力很難再換來新的付費。

二是「降價沒有換來等比例的用量。」他引用 Anthropic 經濟指數的推算：「任務成本降低 10%，只對應使用量增加 3%。」

按他的理解，這條數據說明 Jevons 悖論（效率提升反而推高總消耗）在短期內未必適用於 token。企業用 AI 搭好一套夠用的流程之後，調用量還可能下降：也許你在它不好用的時候，token 需求反而更多，因為你得一直修改。

三是開源份額在漲。他提到開源模型在新增 ARR 中的份額，據他估計已從一年前的約 1%升到約 18%，買家按任務付費，只要最低能力夠用：他們不會開著戰鬥機去上班，他們開的是車。

他認為中美模型之間的能力差距依然存在，所以價格衝擊不是他最擔心的。他最看重的判斷標準是：這不是 AI 有沒有用、AI 會不會變得更好的問題，而是前沿支出到底是否經濟。他認為短期內「白領工作」必須成為那個殺手級應用，承擔未來幾年的絕大部分 token 需求。

「最便宜」恰恰是週期頂部的樣子

主持人指出，按盈利算，這些科技公司因為盈利大幅飆升現在看上去比 2023 年更便宜，為什麼反而減倉？Citrini James 套用了週期股的規律回答說：

這就是週期，週期性行業總是在按明年預期看起來最便宜的時候見頂。

換句話說，James 認為便宜是盈利暫時被推高造成的錯覺，週期股一向如此。週期股的盈利跟著景氣漲跌。景氣最好的時候，公司利潤衝到高點，分母變大，按「明年預期盈利」算出的市盈率就變得極低，看上去很便宜。但這個利潤是景氣頂點的利潤，景氣一回落，盈利下滑，股價隨之下跌。所以「看起來最便宜」的時刻，常常正是盈利最高、週期接近頂部的時刻。

主持人補了一個類比：沒人會在石油公司盈利最豐厚、市盈率只有 14 倍時去買。

這一邏輯解釋了他的調倉。他說，如果 4、5 月仍保持重倉基礎設施的組合，整體「大概要跌 50%」。而在 2023 年 9、10 月半導體經歷兩三個月回撤時，他並不著急找替代品，因為當時估值低，下行有限。現在不同了：

下行空間，在真正出現負面結果或負面情緒的時候，是很大的。

他把自己的操作定位為組合調整，不是看空整個 AI：他仍看好英偉達，認為更具不對稱性的機會在他所說的「agentic utilities」（即真正使用 AI、受益於 AI 落地的行業）中。他還表示，目前需求仍然超過供給，問題在於未來。

做多 Meta，做空谷歌，等待重返晶片的信號

在具體持倉上，Citrini James 的邏輯同樣清晰。

做多 Meta 的核心論點是 Muse（Meta 的 AI 助手產品）的潛在變現空間。他的計算框架是：Meta 目前每用戶平均收入（ARPU）約 20 美元出頭，數據資產覆蓋 Instagram、WhatsApp、Facebook。「如果 Muse 獲得任何有意義的採用率，你可以從這些數據直接畫一條線，到 2030 年 ARPU 增長 4 倍。」他表示，今年夏天已轉為強烈看多，Muse 的發布印證了這一判斷。

做空谷歌的邏輯則來自他對 DeepMind 人才流失的擔憂。他認為市場低估了這波人才出走的負面影響，而這恰恰發生在搜尋業務仍面臨結構性威脅的時間窗口。「我自己現在用 Google 搜尋少多了。搜尋會不會被徹底幹掉？我不知道，也許不會。但風險還在，同時他們還在經歷人才流失。」他表示持有止損，但目前維持「做多 Meta、做空谷歌」的配對交易。

關於何時重返半導體，他給出了明確的觸發條件：看到付費使用量的持續增長，以及 ARR 增速的二階導數重新加速，能夠真正支撐透過客戶現金流來為建設融資。如果眼下的需求其實仍被供給卡住，當前只是模型能力躍升與新產品發布之間的空檔，等產品上線後用戶更容易為新能力付費，那麼他的擔憂就不成立，基建股的這次回調反而是買入機會。

他對 CoreWeave 的判斷相對溫和——他認為違約機率約 60%，但並不預期真的會違約。他對 AI 週期下行路徑的判斷是「以嗚咽而非爆炸收場」：不是某家公司違約引發崩盤，而是實驗室 ARR 預期從 4000 億下修到 3600 億，這個增量差異因為已被充分定價而向外擴散，把整個板塊拖低。

對於 DeepSeek，他援引 DeepInfer（DeepSeek 內部推理框架）的數據：每天服務 155 兆 token，每 GPU 小時收入約 38 美元，而市場上 GPU 小時的租用成本約為 5 到 8 美元，隱含推理毛利率約 80%，GPU 投資回收期約 81 天。「這意味著 token 定價可能還有進一步下行空間，尤其是在非前沿模型領域。」

用 Claude 設計蠍毒抗體：AI 壓縮了什麼，壓縮不了什麼

Citrini James 同時披露了一項罕見的實驗：他的團隊與 Anthropic 合作，用 Claude 在 64 小時內設計出 211 個蠍毒抗體候選分子，其中 17 個在實驗室中成功結合靶點。這個結果既令人震驚，也讓他得出了一個對 AI 多頭並不友好的結論：AI 正在將藥物設計「商品化」，但真正的瓶頸在實驗室裡，在猴子身上，而不在算力上。

為了搞清楚 AI 在藥物發現領域究竟能做什麼、不能做什麼，Citrini James 的團隊做了一件不尋常的事：他們聯繫了 Anthropic 生命科學團隊（Nathan Frey、Amir Chennisa 和 Steven Molina），在 Anthropic 辦公室內，用其內部研究模型，花 64 小時設計蠍毒抗體。

整個過程中，Claude 調用了約 300 個子智慧體，生成了 180 個設計方案，最終送檢 211 個候選分子。實驗室結果顯示，17 個分子成功與靶點結合，其中 7 個針對墨西哥特定蠍毒 CN2，最優候選分子 CN2B1 還與一個已知中和抗體在預期區域形成競爭性結合。

「AI 生成了這些分子，其中 17 個在實驗室裡結合了——這相當令人震驚。」

但 James 隨即給出了他認為更重要的另一面。AI 壓縮的，是從想法到實驗方案的時間——這個過程原本需要數月，現在只需數天。但合成、測試、獲取對照數據，依然花了 39 天。「如果數據以生命的速度運轉，AI 的到來並不能讓培養皿裡的細胞長得更快。這就是瓶頸所在。」

他估算，在整個從藥物設計到臨床試驗的流程中，AI 大約能壓縮 20%的時間，另外 80%是不可壓縮的。這個判斷直接指向了他的投資結論：做多實驗，做多能讓實驗更快的公司，而不是做多 AI 藥物發現概念股。

他明確點名了 Charles River Laboratories（CRL）作為最高確信度的多頭標的。CRL 約 60%的收入來自早期發現與安全評估，正處於週期性復甦的低谷，且有充足產能承接新訂單，每筆新合約都能直接流入利潤。

他同時指出了一個市場尚未充分定價的瓶頸：猴子短缺。非人靈長類動物是臨床前測試中最接近人類的不可替代資源，繁殖週期約四年，供給擴張極為困難。「這可能是臨床前測試中最重要的供給約束。」