沃什的經濟理念与實踐

沃什的經濟策略可以用一個核心詞來概括：「實用貨幣主義」。他的策略邏輯是：通過「縮表」來為「降息」創造空間。

*策略邏輯*：他認為過去美聯儲資產負債表過於龐大（超過6萬億美元），導致了市場扭曲。他主張大刀闊斧地縮減資產負債表，通過減少對市場的干預來壓制通胀；同時，他認為只有糾正了這種「過度干預」，才能真正實現可持續的低利率 。

*改革方向*：沃什主張通過縮表，將銀行體系的準備金規模壓下來，逼迫銀行為了賺錢必須去發放貸款（回歸「稀缺準備金機制」） 。他認為這樣才能讓資金真正流向實體經濟，而不是在金融體系內空轉。

*劃清界綫*：他反對美聯儲為了幫政府壓低借貸成本而維持大規模資產負債表。他認為這變相鼓勵了國會無節制的支出。他主張財政部應該自己去面對債市，而不是指望美聯儲兜底 。

*AI推力*：沃什的策略有一個非常樂觀的假設前提，那就是AI 將帶來巨大的生產力提升 。他認為 AI 和去監管化將引發類似 1980 年代的生產力革命，這種效率的提升會自然帶來通縮效應，抵消掉供給端的通胀壓力 。

雖然這個策略聽起來很完美（既有低利率又有低通胀），但市場擔憂：

*操作難度高*：「降息+缩表」如果配合不好，可能會導致金融條件實際上變緊（因為縮表的收緊效應可能大於降息的放鬆效應），從而意外刺傷經濟 。

*債市反噬*：如果美聯儲不再買債（甚至賣債），而美國財政赤字又巨大，美債供給過剩可能導致長端利率（10年期國債）大幅飙升，反而抵消了降息的效果 。

沃什是新思維，看来是要打破固有的思想，但風險極高。改革派的號角吹响，但成功需要天地人的配合，新政得要能抗得住頂頭風，那就是：

*疑點未明* 

1 同門對新思維的接納？

2 市場的擔憂也有道理的

3 銀行的業績可能受傷，將如何反應？

4 AI供應鏈真的能穩健地獨自撐起整個美國經濟？

5 歐洲巳經開始拋美債了，沃什的計劃還有時間嗎？

特朗普選擇了他，就是要打一場硬仗，強推。這符合特朗普的行事作風：不計風險的前衝，用盡手段去壓制對手。後果如何，難以推測。

中國太平966.HK 股價分析

中國太平 966.HK 的股價變化,可分為以下三個方面

養老一盤棋

中國太平近年的策略性行動是在重资产投入方面，大力推行養老社區建設，成為長期持有的核心资産。

以上海“梧桐人家”为例，就是太平斥资 億元打造的旗舰项目 。 目前太平“自有+合作”的康養社區已有77家，覆蓋全國28省、63市 。

入住率（出租率) 以上海梧桐人家为例，持續超過90%，在高端養老市場“一床難求”。雖然内部收益率（IRR）未公開，但估計能鎖定 5%-8% 的長期稳定现金流回報，而且規模在擴大中，營運利潤亦上升。

如果看到這裏，我們只是看到太平在投資的一面。太平是利用養老資產引流，大量吸收養老保險，2025年新單有望沖刺￥200億元！要入住養老院就要購買保險，而該保險是長期性的留存，能很好比配保險公司的長期資金需求。

整個計劃推行順利，養老險巳佔太平10％的保費收入，養老院收益又拉高了保單的新業務價值，可謂相輔相成。太平亦成功站穩養老行業。

股權投資

太平是個管理1.8萬億資產的企業，穩字當頭，84.5％約1.5萬億是鎖定在固定收益類上，如債券、存款等。長期股權投資額為￥288億元，投資性物業￥252億元(2025年上半年數據) 都是穩健為主。

那麽太平仍有￥2,500億的資金做股權投資。而隨著A股市場上升，太平的投資回報亦水漲船高。投資包括：中國移動，中國電建，中國核電，陝西煤業。除此之外，亦投入汽車零件拓普、伯特利、山東精密；周期股：魯西化工、平高电氣、許繼電氣；亦持有分衆傳媒約10億元搏其反彈及波動率大。

太平沒有直接投入新疆的水利工程，而是投資中國電建￥29億股權的間接投入。其影響在太平的整體資産上不是大頭，影響有限。

在穩定的前提下，太平仍撥出小部分資金投入風險較高的周期性股權，爭取較大的增長率，但風險也是有的。

税務政策（一次性利好）

2025年底，財政部和税務總局的新規定，允许保險公司因會計準則切换産生的税務差異進行一次性调整 。以前太平在税務處理上比较保守，計提比較多，現在政策允许“多退少補”或調整計税方式。公司此前“未確認的税项項虧损”得以釋放，相當于得到了一次性的百億港元级别的特珠利潤。

雖是一次性利好，但無論如何，今年的財務報表將會非常亮麗。投資者必緊慎。

總結

中國太平的保險屬性，令其股價自然與大市走勢相關。然而太平在養老産業領域成功開拓地盤，為企業提供長期穩定的增長動力。

未來的觀察：其他保險同業將如何來養老産業分杯羹，值得關注。

AI狂潮下的存儲芯片江湖

電腦有內存條，即是 DRAM，特色是關機後裡面的資料就消失。其作用是CPU/GPU 工作中很多資料暫存一下。

HBM 粉墨登場

現在AI時代，AI芯片要計算的數據量超級大，在計算中仍然要用上 DRAM，而且要更大的容量，但DRAM 的速度跟不上！於是HBM登場。HBM, High Bandwidth Memory 也；bandwidth 所指就是速度、是吞吐量，HBM本質都是DRAM，在存取上做了手腳，快快快。

為了快，英偉達的 GPU 直接把HBM 記憶體焊死在 GPU矽片的底座上，才去把GPU封裝起來成為一顆芯片。那就不用把數據往來外傳，省了很多很多搬運時間。

要把 HBM 堆在GPU 旁，就需要新的工藝，並要由颱積電在生產 GPU 時一拼安裝好，工兿名稱 CoWoS。英偉達的AI芯片越做越快，對內存要求亦越大，於是要在GPU 芯旁堆更多的HBM，唯有在3D上想法子去擠！HBM 的迭代更快，緊追需求。

再來看英偉達的GPU， 每一代的內置 HBM 都在增加。以下是各代GPU 內置的HBM 容量：

英偉達的 GB300是目前上市最強的AI芯片，下一代的Vera Rubin 將採用 HBM4。

HBM 本來就是 DRAM，為了Bandwidth 把DRAM 顆粒垂直疊加起來。把他們連接起來的結構叫做 TSV, Through Silicon Via矽通孔，效果比 DRAM 強多了。現在又有新的結構工藝要推出，這都是 HBM生産商在競爭下的努力創新。

生産HBM的主要厰家都是DRAM 大厰：三星(韓，005930.KS)、SK海力士（韓，000660.KS）、美光(.美國，MU) 。新事物的供應需要逐步上，但馬上就被搶購一空，甚至巳把今年産能全預定光了。任誰都愛生産HBM，把 DRAM 挪過來做 HBM等於減少了DRAM 供應，令DRAM 內存條價格也飛升。海力士在去年第二季的HBM 産量佔其DRAM 總量40％，到第三季昇至57％，是HBM市場供應王者。

根據去年Q3的市場報告，SK海力士奪得HBM市場的53％，三星35％，美光11％。在進入HBM4的當下，海力士仍然在開發速度上領先對手！三星是擁有生產芯片和生産HBM的能力，正在發展自己的一套追趕颱積電的 CoWoS ，亦得到英偉達的訂單。美光隻提供HBM，不構成對颱積電搶生意，芯片生産在日本和颱灣的，現在正在美國本土, Central New York, 興建超級大廠房，發揮本土優勢。

韓國海力士的股價巳經由去年初的￥200,000韓圜狂颷至￥756,000，是3.78倍。美光就由$100美元昇到$362，是3.62倍！昇幅相若。

國內存儲巨頭長鑫存儲（CXMT）已經成功交付了 HBM3 樣品，並計劃於 2026 年開始全麵量產。國內封測大廠（如深科技、長電科技）在 TSV 和 3D 堆疊技術上取得了良好進展。長鑫已經接戰！

NAND 蓬蓽生輝

HBM混戰，NAND Flash快閃記憶體同樣受到衝擊，與 DRAM 一様瘋狂漲價！Kingston 的數據中心 SSD 主管提出預警，NAND 的價格在去年巳升了246％，由於缺貨嚴重，估計加價繼續。全行業的庫存量大降了。Flash的特色是關機停電都不怕，內裡的資料不會丟，與 DRAM 各善勝場。記憶體大廠要把産能向HBM傾斜，做成快閃記憶生產的壓力。而因為AI需要龐大的數據，這些資料要存放在SSD 固體硬盤裡, 形成對SSD的需求上漲。微軟、亞馬遜、谷歌的雲服務商都在擴容，採用高階的 NAND flash 來應付需求。

NAND Flash 的價格上昇，推動行業內的玩家價格上漲，SanDisk (SNDK) , Western DIGITAL (WDC) , Seagate (STX) 都成了風囗的豬。最誇張的是 SNDK，股價由去年上半年的$40炒到現在的$413，10倍！最大的供應商三星在2025年3月宣佈將在2026年6月停産MLC NAND；鎧俠、SK海力士和美光也限製了MLC的產量，做成了供應收縮的壓力。當用戶回過神來才明白我國的長江存儲(YMTC) 憑着技術創新路徑，把三星推向牆角；現在就是要把産能追上去。

2025年Q3全球NAND Flash 市埸份額：

三星  32.3％

SK 海力士  19.0％

鎧俠 Kioxia  15.3％

美光 Micon   13.0％

西部數據 Western Digital   12.4％

長江存儲 YMTC   5~11%

而閃迪 SanDisk巳於2025年2月完成了與西部數據的業務分拆，重新作為一家獨立的半導體公司回歸市場，推出了兩項革命性技術,  來迎接AI數據洪流：

1 UltraQLC™ : 推出了驚人的 256TB NVMe SSD，這是目前業界容量最大的企業級 SSD 之一。

2  HBF : 就是把HBM裡的DRAM 換成NAND Flash，在與HBM相當的頻寬及相同的價位，郤能把記憶體的容量提高8至16倍。

一切緣於AI大潮

AI一石激起三層浪，把整個記憶體的市場搞得 天翻地覆。那些非AI的電子産品就吃到亂棒，成本上昇，供應緊張，一臉懵逼；趕忙call中國的存儲芯片供應商，如夢初醒。同樣，在存儲芯片的大時代，帶動了上下遊整個産業鏈的變化與發展。

HBM不斷迭代，HBF 已在路上，未來的PC電腦、手機又會否跟著升級？

AI算力的需求端

《孟子。離婁》的名句：滄浪之水清兮，可以濯我纓；滄浪之水濁兮，可以濯我足。這一年我們週旋於科技與高息的滄浪間。

高盛對美股2026年的策建議偏防禦，聚焦AI巨頭盈利質量；減持高估值成長，增配價值與週期，分散單一科技依賴。意思就是對AI科技要謹慎，分散風險就要入手傳統股。這貌似毫無新意的説法，暗地裡反射出高盛沒有把AI 股看成泡沫!

AI基建工程在美國大張旗鼓，OpenAI 的瘋狂我們就介紹過，但並不等於他們就要敗下陣來。成敗在於AI的應用上，然而美國巨企的信唸是：沒有足夠的算力，就無法快速提供有效應用！

雲端應用

Token 是語言大模型的最基礎字符，影響 AI 內容生成的速度與成本，因為 AI 是按照 Token 來計算處理的。那麼模型的 Token 使用量就是個對了解模型使用情況的重要指標。各大企業的 月度/週度Token 使用量 (估算)最新情報 ：

看到這龐大的 Token 數量，可想見對Al數據中心的宏大需求。

我們來看看一個例子，做自動編程的Claude。支撐 Claude 的算力投入基本上是每年增長 3 倍，這是非常驚人的速度，因為Claude極期渴求算力。而 Claude 的不斷迭代正在把軟件工程師殺下馬，這個AI編程繫統正在邁向成熟，未來不再需要人來寫軟件 software 了，非常恐怖吧！他的創始人曾言，其算力投入規模在2025年就可能會超過阿波羅登月和曼哈頓計劃。Claude 本身就是一個超大型軟件，現在 Claude 正在用Claude 來自我改進！真是服了。我們可以把 Claude看成全球最頂級的工程師，而且不眠不休。

Claude Pro 個人訂戶每月US$20， 可以解鎖全部功能。免費版就隻有基本的來練習一下。企業客戶數量在短短兩年內由不足 1000 家暴漲至 30 萬家。年化營收在一年多的時間裡從 8700 萬美元飆昇至 50 億美元，增長驚人。Claude 的國際化程度很高，80% 的用戶來自美國以外的地區。

邊緣AI

對於自動駕駛來說，把算力放在車上直接處理該輛車的行駛控製，比依賴雲端AI更合理。於是各車企紛紛在自己的品牌車上用AI芯片堆算力！一輛Robotaxi通常配有10+攝像頭 、3-5個激光雷達、多個毫米波雷達。這些傳感器每秒産巨量的原始數，需要消耗大量算力進行障礙物識別等。這就是所謂的邊緣計算edge computing 。但是自動駕駛不能完全依靠雲端AI，擔不起在路上失聯時的不知所措。

大體上AI算力正朝著這兩個方向推進：雲端運算及邊緣運算。但是邊緣計算有需要後備應急方案，於是聯網又成為一個有用的後手。

遊刅江海

再來看一眼那個具身智能機器人，邊緣計算能力無法滿足它的工作需要，它還是要連上雲上的AI 數據中心，才能做更多複雜的事情，實時處理好它與週邊的人與物的互動。

現在大家都在玩視頻，如果我們只是P個圖、把圖片轉成視頻然後配上音，這個只要有普通GPU的顯卡就能搞定。但是最頂尖的生成式 AI 如 OpenAI 的 Sora、Google 的 Veo，能夠生成長達 60 秒、電影級畫質、複雜物理運動的影片, 算力需求就是指數級增長。這類模型的參數量通常在數十億到數千億級別。訓練階段需要數萬張頂級 GPU（如 NVIDIA A100 或 H100）組成的集群，連續訓練數月。單次推理的計算量（FLOPs）比一般圖像生成亦高出數百倍。

除此之外，製藥研發、量化投資、建築/設計的3D渲染、天氣預測....都對算力有要求。而隨著AI模型的能力提昇，效果越做越好，對算力要求亦水漲船高。總結下來： 要處理多模態融合（影像+文字+語音）、超高清/3D數據、毫秒級實時響應、海量參數訓練數的任務，就需要大算力的支持。簡單的文本分類或邊緣端處理，小模型和低算力設備會更好使。

算法實驗

我們再回到核心問題，科技公司如此積極地推動AI數據中心的建設瘋狂地擴大算力，他們是如何看待算力需求的呢？ 他們不滿足大語言模型，夢想著AGI 『通用人工智能』一個上知天文下知地理，能自主推理、有常識理解力、能設定目標、甚至有跨領域的領會能力的AI。這場人類的征途前路茫茫，然而在新的人工智能手段橫空出世之前，吃數據、掛 token 這條路仍得走下去。

大牛們都在努力，改良算化，優化效能及效率。大緻上有以下各個方向：

投資展望

AI 模型的演變一日千裡，進化之快難以想像。未來還有甚麼行業會如software編程同一命運麵對AI無底線的狙擊？迅速發展的當下，風險隨之增大，不知道明天有個甚麼idea 登場把對手祭天，而且每個AI應用由市場化到盈利都要探索和時間， 投資者押注在那家都要做好風險管理。

英偉達有齊雲端與邊緣計算用的芯片，只是在財報未有分項列出來，估計邊緣芯片銷售也不錯。我國的GPU厰家，比較容易在邊緣應用上與英偉達爭一日之長短。IBM 預測2026年硬件需求仍然是英偉達的天下。

2026年高息與科技的週旋，仍將糾纏不清。 

瘋狂的Stargate星門計劃

 美國的Stargate 星門計劃其實是一個私營公司，由特朗普政府背書，為推動美國AI建設而成立，目標是要搶佔全球AI製高點。根據華盛頓郵報的報導，這個項目早在特朗普勝選前已經展開計劃，可見 OpenAI 的野心。

星門的結構

星門的股東：

軟銀 Softbank ：財務支柱

OpenAI :  營運核心

甲骨文 Orcale：數據中心建設

MGX：阿聯酋資本

技術合作聯盟：英偉達，微軟，博通，AMD, Arm。

以往美國企業在芯片及光刻機上都有組成聯盟，以製定業內規則及加強合作。今次的超級聯盟全部是美國AI相關企業，由軟銀和MGX兩家提供資本來配合。

這盤大棋就是軟銀與OpenAI 的大戰略，旨在不花政府的錢，隻要政府在政策支持一路開綠燈就是。他們寄望能夠在這場科技革新上牢牢掌控話語權，成為王者。他們要打造一個AI基建，就如水電煤或者高速公路一般，在未來的社會上所有人，所有生產都依靠這個繫統。

軟銀承諾出資$1,000億美元，其實是$190億元現金投入，其餘由發債和銀行貸款來湊。而那$190億因各種進度和原因，還未完全到位。

OpenAI 亦説出資$190億，囗頭上認投$1,000億。但他還是在燒錢中，於是找英偉達來給他投這筆錢，這樣Stargate 的項目就有資金去採購英偉達的AI芯片，一舉兩得。英偉達是技術合作夥伴，當然樂見自家芯片在星門項目中成為主力，生意興隆。然而英偉達當然曉得自我保護，$1,000億分批投，先設定裡程碑要求每建成1吉瓦的算力才支付$100億元。現在雙方還在敲定協議細節。

而甲骨文既沒有AI大模型，也沒有芯片，卻有建設及營運數據中心的豐富經驗，是星門的理想夥伴。而甲骨文肯定不想錯過這人類歷史上的第五波，不惜舉債全程投入。

美國的數據中心建設

星門的第一個在美國的AI基建，德州的阿比林Abilene 是星門的"0號基地" ，Sam Altman 曾親自解釋過那裡，核心就是三個詞：空間、電力、阻力小。這個有示範性的項目得到在地政府全力支持，能源價格比加州低3成至5成，而且土地麵積足夠大。項目2024年6月動工，第一棟樓巳建成，據悉巳安裝1.6萬塊英偉達芯片，後麵逐步增加至6.4萬塊。OpenAI 定了將來GPT6. 0的數據訓練放在阿林比數f據中心進行。

阿比林項目是由一家初創企業Crusoe 作為實際開發商（Developer）和擁有者（Owner）， 他聯合投資機構 Blue Owl Capital，通過債務和股權融資籌集了約 150億美元，⽤來買地、蓋建築、鋪設電⼒和冷卻繫統。於是數據中心的⼟地和建築物產權，目前主要掌握在 Crusoe 和 Blue Owl 手中。

甲骨文並沒有直接像 Crusoe 那樣去買地、蓋樓，它出資主要⽤於購買核⼼設備和⽀付租⾦：

他斥資約 400億美元，向英偉達（Nvidia）購買約 40 萬塊 GB200 AI 芯片；並與 Crusoe（及其合作夥伴 Blue Owl）簽署了為期 15 年的租約，支付巨額的租金來使用 Crusoe 蓋好的數據中心園區。

OpenAI 利用獨佔的算力優勢，更快地推出產品並佔領市場，ChatGPT、API 服務直接轉化為 OpenAI 的訂閱收入和企業服務費。 同時鎖定低價算力，降低模型訓練開支，更擺脫了微軟Azure 的限製。當然作爲股東，還能享受基建資產增值。

軟銀（SoftBank）的投資邏輯是：如果 OpenAI 成功開發出 AGI（通用人工智能），軟銀將獲得優先合作權和巨額回報。

分工明確，Crusoe 蓋房子搭能源，甲骨文買設備，OpenAI 投入模型用來起。然後大家一起等著賺錢。

2025年9月，OpenAI 公佈了五個新的數據中心，分別是在德州克爾福德縣（Shackelford County）和米拉姆縣（Milam County）、新墨西哥州的多娜安娜縣（Doña Ana County）、俄亥俄州洛茲敦（Loudon）密歇根州的薩林鎮（Saline Township）。這一路開展下去，都是英偉達的芯片，把星門計劃的總算力推到7吉安以上，總投資額達到$4,000億元！

掌握國際市場

美國總統特朗普與阿聯酋簽署了政府間協議（IGAA），在阿佈紥比建設名為「星際之門」（Stargate UAE）的AI超算園區，規劃算力高達5吉瓦（GW），被稱為美國本土以外最大的AI中心。星門計劃妥妥的一個“披着企業外衣”的國家級戰略工程。MGx能成為星門的股東，不言而喻。

英偉達又與沙特國家級公司Humain合作，計劃部署數十萬顆高端芯片，建設「AI工廠」網絡。背後少不了特朗普政府的影子。

OpenAI 可謂雄心萬丈，繼而發起了 Stargate Country，又有稱為 OpenAI for Countries，九月就去打英國的主意，要辦個 Stargate UK ，在12月還聘請前英國財相奧斯本出任總經理。Stargate 挪威而然落實；韓國，日本等，都在談判合作之列。

那裡會出問題？

OpenAI 是星門計劃的主力也是主要的受益者，通過星門項目，他的大模型直接卡位，用算力套利，並影響下遊生態。就在如此強大的開拓上，卻引起市場對數中心能否填滿實際應用的擔憂。

先建路後緻富的邏輯是基於緻富有手段有方法，但目前的AI可以嗎？能帶動足夠的應用嗎？換一個角度，要多久之後才有足夠多的應用讓這些數據中心吃飽？這就是星門項目的近憂。

Blue Owl 這個出資方，在12月中退出了星門在密歇根的$100億合作。英國金融時報爆料Blue Owl 要提高藉款的條件，理由是甲骨文的負債大漲了，推高了藉貸成本損害了項目的吸引力。(Blue Owl 是做另類資産投資Alternative Assets，管理$2,840 億元的資産。)

谷歌，Meta，xAI ，亞馬遜、微軟都不會坐以待斃啊！大模型的比拼最後可能都非常接近，無論怎樣設計電飯煲，它最終都會做出飯來。長期來看，大家終極拼的是算力成本與速度；這是為何Deepseek及谷歌能把星門股東搞得頭痛不巳！當AI數據中心普及化後，情況會如何可想而知。

前路注定不平凡

風險能化解嗎？為了國家安全與科技領先，美國政府可以入股英特爾 Intel， 那麽在有需要時侯投資星門，為星門站枱也是有可能的。

若然OpenAI 的研發落伍，星門的其他股東也不會閒著，必定會去找強者進駐數據中心。英偉達就曾經做出回購CoreWeave剩餘算力的協議，巨頭們總會靈活應對。

風險存在，但目前預判星門計劃失敗言之過早。關鍵都壓寶於 AI模型、推理、物理、多模態應用、及應用場景拓展等，未來仍然充滿不確定性。

故事未結束，隻是剛剛開始.....  

德州阿比林的AI數據中心

貿易順差解析

今年前11個月我國出囗3.4萬億美元，進囗2.3萬億元，貿易順差達1.1萬億美元！

在這3.4萬億元的出囗中，外資在華企業出口就有1萬億美元，佔整體29.4％。從另一個分類法(統計囗徑) 來看，外資企業與本土企業都有做加工貿易，出囗1.08萬億美元，佔出囗總額的31.7％。雖然未有統計數字，大概來說，外資及加工貿易的出囗不重疊的部分，約佔到整體出囗一半！

貿易順差不是利潤，只是貨流總額。有一半的順差是由外國企業用來賺錢。而他們之所以在中國生産，是考慮到中國生産要素的優勢：能源成本，能源穩定，人力成本，人材質素，土地成本，物流服務，稅務優惠，營商環境等等。

如果我們翻開歷史回到2010年，當年的加工貿易出囗佔出囗總額的48.8％。而全國出囗總額中，外資企業就佔了56.3％。可見當時我們主要都是為外國打工。到今天，我國的自主品牌出囗巳經拱起半壁江山。

再看看我們的民營企業，2010年出囗0.42萬億元；而現在則是1.9萬億元，大大增加了1.48萬億美元，是3.5倍的增長！這是翻天覆地的變化是新能源、高科技、新材料等等所帶動的。這些出口的數據正紀錄著中國經濟的轉型升級。

外資企業出囗額由2010年的0.85萬億增加到今年前11月的1萬億，增加了0.15萬億元，十五年 +17%。同期加工貿易出囗增加了0.35萬億元，+47.5％。外資企業在過去十五年的增長較少，首先是我國的生產成本上升，低端生産逐步移去東南亞及其他地區；另外貿易磨擦中被動地搬離中國；當然有部份不敵本土民企的競爭而退卻。

未來趨勢大致延續順差，國內企業繼續發力高新産業出囗；外商繼續尋求如何利用中國生産因素優勢。而競爭失利的西方企業會面對倒閉、賣盤的情況相對增加。

阿里9988的估值

阿里（9988）、美團（3690）、京東正在即時零售業務（外賣平台、閃購）上演燒錢大戲！阿里的淨現金流減少，但同時阿里又要大力投資於 AI 和 雲業務，這些投資被稱為資本開支 Capex，是為了未來産生營運的現金流的努力。

由營運上所產生的淨現金流 - 資本開支 = 自由現金流。阿里的自由現金流逐季下降，而且下降的幅度很大！今年第三季自由現金流巳經是淨流出￥218億元，即投資額高於營運淨現金收入。

但是阿里宣稱還要大力投建AI數據中心，以爭奪市場，未來三年要投入￥3,800億元，簡單的說法是每年要花￥1,260億元！高強度的資本支出，阿里可能步美國同行的後塵要發債融資？阿里的現金及流動資產高達￥5,739億元，完全有能力在未來三年為發展AI業務做投資。

無論如何，阿里面對的前景:

a 燒錢之爭何時停止？

b AI及雲業務的巨額投資能産生多少現金流收入？

情境1：假設外賣燒錢停止了，阿里的投資也有些回報，綜合短期五年內年均增長2％，長期5年後則是3％，把這些扔給AI，算出估值每股$135港元。這是一個保守的估計，較現價低11％！

情境2：假設阿里在外賣補貼上打退了對手，AI投資繼續沖次；從而得到良好的回報。短期增長5％，長期增長3.5％。AI算出估值在$161港元，現價有6.6％的上望空間。

目前股價$151，正在情境1、2之間。若然估值要達到$200，短期增長要調至每年有8％，長期維持3.5％。這在競爭激烈的環境下，是非常不容易達到的，其出現的概率不高。出現$200或以上的股價，極可能是情緒推動。

AI 巳經可以為我们效力做估值計算，只要把短期和長期的增長預測告訴AI便可以。但是我們必須認識估值模型的特色和優缺點，把結果作為參考。本文採用的DCF 二級模型，並不追求精確的估值。