洪榕的微博 - 水晶球财经网

洪榕

AI智能体+人形机器人+智能汽车（或飞行器）=未来世界
还有更多的AI+，构成科技大时代

背后的支持：AI大模型（云、算力等）展开收起

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洪榕

纳斯达克连跌三天，道琼斯只跌了一天，后面两天还是涨的。再看A股，科创板连续三天上涨，上证指数只涨了一天，后面两天还是跌的。
这中美跷跷板简直了……不能说中国科技突围没给美国带来压力吧。展开收起

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洪榕

【瑞银：超配欧洲，我们有十个理由】感觉和看好中国资产的理由差不多，只是，欧洲股市持续历史新高，估值还是很低，欧洲企业业绩增长这么快吗？展开收起

赞(5) | 评论 02月25日 23:27 来自网站举报

洪榕

【关注两会政策超预期领域防范高估值板块的回调风险】
看了一下历史上两会行情的总结，我的结论是：没有大的参考价值。关于中国两会期间股市走势的历史规律，综合近15年数据可总结为以下阶段性特征：一、时间维度规律1. 会前阶段 - 前22个交易日：上证指数上涨概率65.22%，中小盘股表现占优（中证500上涨概率超50%） - 前... 展开全文

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关注两会政策超预期领域防范高估值板块的回调风险

看了一下历史上两会行情的总结，我的结论是：没有大的参考价值。

关于中国两会期间股市走势的历史规律，综合近15年数据可总结为以下阶段性特征：

一、时间维度规律
1. 会前阶段
- 前22个交易日：上证指数上涨概率65.22%，中小盘股表现占优（中证500上涨概率超50%）
- 前5-10个交易日：Wind全A指数上涨概率66.7%，外资和融资资金季节性流入明显，钢铁、环保、通信等行业平均涨幅超2%

2. 会中阶段
- 整体震荡为主：上证指数55%概率上涨但平均涨幅仅0.46%，75%年份涨跌幅在±3%以内
- 行业分化显著：食品饮料、美容护理等防御性板块上涨概率较高，科技成长板块波动加大

3. 会后阶段
- 短期（1个月内）：上证指数上涨概率升至72.7%，传统基建链（房地产、建筑装饰）和消费板块表现突出
- 中长期（3个月）：近20年平均涨幅5.67%，政策受益行业超额收益显著

二、风格轮动特征
- 市值风格：会前小盘股占优（中证1000超额收益明显），会后大盘价值股发力
- 行业轮动：从会前的政策博弈型行业（环保、军工）转向会后的稳增长板块（基建、消费）
- 波动率变化：会前30日波动率平均下降15%，会中波动率回升至正常水平

三、影响因素分析
1. 政策预期驱动：2015-2019年供给侧改革、2020年新基建、2023年数字经济等政策窗口期，相关概念股平均超额收益达8-12%
2. 资金行为特征：近5年两会前公募平均加仓幅度2.3%，北向资金净流入规模同比增长40%
3. 特殊年份规律：在GDP目标上调年份（如2016、2021），会后三个月上证指数平均涨幅达9.2%，显著高于目标维持年份

需注意：以上规律基于2010-2024年数据统计，实际投资需结合当年政策力度、市场估值（如2024年沪深300市盈率处于历史30%分位）及外部环境综合判断。两会政策超预期领域，同时防范高估值板块的回调风险。

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赞(21) | 评论 (12) 02月25日 19:31 来自网站举报

洪榕

好行情阶段的赢家，要么在正值班的主线板块上打乱仗，要么在休班的主线板块上埋伏。

主线板块：参考我年初说的调仓方向，或者看2025年度洪榕云私享会里面强调的。展开收起

赞(2) | 评论 02月25日 18:34 来自网站举报

洪榕

行情出现激烈波动时，我们需要思考的是主力会不会明修栈道暗度陈仓。即主力有没有可能趁乱换赛道。还有就是强势板块有没有可能趁势高位震荡换手后面开启新一次拉升。展开收起

赞(3) | 评论 02月25日 18:33 来自网站举报

洪榕

这走势估计有关部门很喜欢，韧性挺强的，指数挺慢牛的。展开收起

赞(4) | 评论 02月25日 13:32 来自网站举报

洪榕

银行不冒头才是大盘能止跌的底气。展开收起

赞 | 评论 02月25日 13:32 来自网站举报

洪榕

从上证指数看指数调整没太大空间，从板块看不知道，但不重要，我们用城门立木战法应对就好。展开收起

赞(4) | 评论 02月25日 13:31 来自网站举报

洪榕

人人都买到过后来发现很牛的牛股，只是敢重仓买的不多，重仓还能拿住的很少。买到牛股不难，难的是敢重仓还拿得住。洪攻略试图解决的就是这个难题。展开收起

赞(2) | 评论 02月24日 19:16 来自网站举报

洪榕

银行跌了4天，希望银行明天别冒头。展开收起

赞(2) | 评论 02月24日 19:16 来自网站举报

洪榕

#人民币涨超200点升破7.23#美国挥大棒的情况下人民币不跌反涨，中国资产短期高位依然买盘踊跃，看来世道真的变了，也不敢轻易舞动了。展开收起

赞(4) | 评论 02月24日 12:58 来自网站举报

洪榕

【阿里巴巴和微软未来发展潜力比较】
阿里巴巴与微软作为全球科技巨头，在AI、云计算等领域的战略布局和未来发展潜力各有侧重。以下从战略方向、技术投入、市场地位、生态系统及风险挑战等维度进行对比分析：1 战略方向与核心业务阿里巴巴：未来三年将围绕AI战略核心，重点投入三大领域：AI与云计算基础设施建设：计划未来三年在云... 展开全文

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阿里巴巴和微软未来发展潜力比较

阿里巴巴与微软作为全球科技巨头，在AI、云计算等领域的战略布局和未来发展潜力各有侧重。以下从战略方向、技术投入、市场地位、生态系统及风险挑战等维度进行对比分析：

1 战略方向与核心业务

阿里巴巴：
未来三年将围绕AI战略核心，重点投入三大领域：

AI与云计算基础设施建设：计划未来三年在云和AI基础设施的投入超过过去十年总和，强化数据中心和算力网络建设。

AI基础模型及原生应用：推动通义千问大模型的迭代（如Qwen2.5 - Max），并开源多模态模型，构建全球最大的开源模型族群。

现有业务AI转型：通过AI技术升级电商、物流（菜鸟）、本地生活（高德）等场景，提升用户价值。

核心业务仍以电商（淘天集团）和云服务（阿里云）为支柱，两者分别贡献了客户管理收入增长9%和云收入增长13%。

微软：
以Azure云服务为核心，结合与OpenAI的深度合作（如ChatGPT集成），推动生成式AI的商业化应用（如Copilot）。

战略重点包括：
企业级AI解决方案：通过Azure AI服务赋能企业客户，覆盖数据分析、自动化流程等领域。

软件生态整合：将AI嵌入Office、Teams等产品，提升生产力工具竞争力。

全球市场扩张：持续扩大在欧美及新兴市场的云服务份额，与AWS、谷歌云竞争。

2 技术投入与创新能力

阿里巴巴：
高强度资本开支：2025财年第三季度资本开支达318亿元，环比增长80%，主要用于云和AI基础设施建设。

开源生态优势：通义千问衍生模型已超9万个，开源社区活跃度全球领先，吸引开发者生态。

垂直场景应用：依托电商、物流等业务场景，快速验证AI技术商业化潜力（如智能推荐、供应链优化）。

微软：
研发投入聚焦商业化：通过Azure OpenAI服务提供GPT - 4等模型接口，降低企业AI应用门槛。

闭源与开源结合：既有闭源的深度模型（如Copilot），也支持开源框架（如PyTorch），平衡技术壁垒与生态开放性。
硬件协同：与英伟达合作优化AI芯片支持，提升算力效率。

3 市场地位与增长潜力

阿里巴巴：
中国市场主导地位：阿里云是中国最大公有云服务商，市占率超30%，AI相关收入连续六个季度三位数增长。

国际化布局：通过东南亚电商平台Lazada、阿里云海外数据中心拓展新兴市场，但主要收入仍依赖国内。

估值修复空间：摩根大通认为阿里云PS仅4倍，远低于微软（10.5倍），存在重估潜力。

微软：
全球云服务领导者：Azure市占率约22%，企业客户覆盖广，尤其在欧美市场优势显著。

生成式AI先发优势：ChatGPT的集成使其在B端市场快速落地，预计2025年AI软件市场规模中微软将占主导。

稳定现金流支撑：Windows、Office等传统业务提供稳定利润，支持长期AI投入。

4 生态系统与协同效应

阿里巴巴：
电商与云的闭环：电商业务为云服务提供数据和应用场景，AI技术反哺电商效率提升，形成“现金牛 + 成长业务”的协同。

生态矩阵联动：菜鸟、高德、支付宝等业务场景为AI技术提供落地试验场，加速技术迭代。

5 当前市值与估值水平

阿里巴巴：
市值：截至2025年2月，阿里巴巴港股总市值约2.63万亿港元（约合3360亿美元），美股总市值约3231亿美元。

估值逻辑：
电商业务：市盈率（PE）约15倍，处于历史低位，反映市场对其传统业务增速放缓的担忧。

阿里云：市销率（PS）仅4倍，显著低于微软Azure的10.5倍。摩根大通测算，若按微软的PS倍数，阿里云估值可达1850亿美元，推动阿里整体市值升至3910亿美元，潜在上涨空间约20%-39%。

微软：
市值：2025年2月，微软总市值约3万亿美元，稳居全球科技公司第二位。

估值逻辑：
Azure云服务：PS约10.5倍，反映市场对其AI商业化能力的溢价认可。

综合业务：PE约35倍，高于行业平均，但因其稳定的现金流（Windows、Office贡献超50%利润）和AI先发优势，估值仍具支撑。

微软：
企业服务全链条覆盖：从底层云服务（Azure）到应用层工具（Office、Dynamics 365），构建企业数字化转型的全栈解决方案。

开发者生态优势：GitHub、Azure平台的开发者社区规模庞大，助力AI工具普及。

6 风险与挑战

阿里巴巴：
国内竞争加剧：面临腾讯云、华为云等对手的价格战压力，可能影响利润率。

政策监管风险：反垄断审查、数据安全法规可能限制业务扩张速度。

国际化阻力：地缘政治因素可能制约海外市场拓展。

微软：
云服务增速放缓：Azure收入增速从30% + 逐步回落，需依赖AI新需求拉动。

伦理与合规争议：生成式AI的版权、隐私问题可能引发监管审查。

总结：未来潜力的关键分野

阿里巴巴：潜力在于中国市场的深度渗透、AI与电商的协同创新，以及通过开源生态构建技术壁垒。若能在AGI（通用人工智能）领域实现突破，可能重塑全球AI竞争格局。

微软：优势在于全球企业市场的统治力、生成式AI的快速商业化，以及跨产品线的生态协同。其挑战在于维持技术领先的同时平衡投入与盈利。

短期看，微软在全球化布局和成熟商业模式上更具确定性；长期看，阿里巴巴若能在AI基础设施和AGI研发中取得突破，或成为亚洲市场的AI领军者，并带动估值进一步修复。

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赞(1) | 评论 02月23日 20:42 来自网站举报

洪榕

巴菲特的“无风险套利”：1. 低成本融资：以0.5%利率借入日元（远低于美元利率）。 2. 投资高息资产：买入股息率5%的日本商社股票，利差净赚4.5%。4、股价上涨：日本商社股票股价上涨。 3. 汇率助攻：日元贬值进一步降低美元计价的债务成本，形成“利差+汇差”双重收益。 ...展开

巴菲特的“无风险套利”：
1. 低成本融资：以0.5%利率借入日元（远低于美元利率）。
2. 投资高息资产：买入股息率5%的日本商社股票，利差净赚4.5%。
4、股价上涨：日本商社股票股价上涨。
3. 汇率助攻：日元贬值进一步降低美元计价的债务成本，形成“利差+汇差”双重收益。

总收益 ≈ 股息利差 + 汇兑收益 + 股价上涨。收起

赞(3) | 评论 02月23日 13:16 来自网站举报

洪榕

【中美两国GDP存在结构性差异，具体分析如下：】
中美两国GDP存在结构性差异，具体分析如下：一、美国GDP可能高估的领域1. 虚拟经济泡沫 - 虚拟房租：美国将住房虚拟租金按市场租金法计入GDP，占GDP约10%。但房屋实际折旧率仅2%-3%，导致该部分估值虚高。 - 金融交易：美国将股票、债券等金融衍生品交易... 展开全文

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中美两国GDP存在结构性差异，具体分析如下：

中美两国GDP存在结构性差异，具体分析如下：

一、美国GDP可能高估的领域
1. 虚拟经济泡沫
- 虚拟房租：美国将住房虚拟租金按市场租金法计入GDP，占GDP约10%。但房屋实际折旧率仅2%-3%，导致该部分估值虚高。
- 金融交易：美国将股票、债券等金融衍生品交易额计入GDP，2023年仅证券交易额就达56.3万亿美元，远超实体经济规模。
- 医疗支出：美国医疗费用占GDP的17%（欧洲约10%），但过度医疗并未显著提升健康水平，导致GDP虚增。

2. 通胀驱动的名义增长
2021-2023年美国年均通胀率超7%，远高于中国（低于2%），高通胀直接推高名义GDP。若扣除通胀，美国实际GDP增速仅1.2%-1.5%。

3. 存量资产重复计算
二手车、二手房交易等存量资产转移被计入GDP，而这类交易未创造新价值。例如美国二手车交易额占GDP的1.5%（约4150亿美元）。

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二、中国GDP可能高估的领域
1. 投资泡沫与重复统计
- 基建投资浪费：部分政府投资项目存在虚高报价，例如LED灯带项目预算200万元，实际成本仅10万元，导致GDP虚增。
- 制造业重复计算：原材料在产业链中多次流转，导致重复统计。例如中国工业总产值120万亿元，但实际工业增加值仅40万亿元。

2. 统计覆盖不足与服务低估
- 小微企业及个体经济（如3亿灵活就业人口）统计覆盖率不足。
- 非市场化服务（公立医疗、教育）未完全计入GDP，例如中国医疗服务统计覆盖率仅为美国的60%。

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三、国际比较视角下的争议
1. 汇率法与PPP法的分歧
- 按汇率法，2023年中国GDP为美国的60%；但按PPP法，中国GDP已达美国的120%。
- 美元升值与人民币贬值导致汇率法差距扩大。若按固定汇率计算，2023年中国GDP对美占比应为73%。

2. 统计方法差异的直接影响
美国将研发支出按资本形成分摊（增加GDP 2.5%），中国则一次性计入政府支出，导致美国GDP统计更易虚增。

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结论：结构性高估与“虚胖”差异
- 美国高估源于虚拟经济与通胀：金融、医疗等服务业泡沫和名义GDP虚增是主因，高估幅度约15%。
- 中国高估源于投资与统计方法：基建浪费和制造业重复统计导致局部虚高，但整体低估了服务业规模。
- 综合视角：若剔除双方虚高部分，按实际购买力计算，中国经济规模已超越美国；但按市场汇率衡量，美国仍保有短期优势。

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洪榕

【AI时代的财富增长特征】
从蒸汽机、电力、互联网到人工智能（AI），每一次技术革命都深刻重构了生产力与财富分配逻辑。以下结合历史脉络与当前趋势，分析四个时代的财富增长特征及差异：蒸汽机时代（18世纪末 - 19世纪）- 技术特征：蒸汽机推动机械化生产，突破人力与自然力的限制，开启第一次工业革命。- 财富增... 展开全文

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AI时代的财富增长特征

从蒸汽机、电力、互联网到人工智能（AI），每一次技术革命都深刻重构了生产力与财富分配逻辑。以下结合历史脉络与当前趋势，分析四个时代的财富增长特征及差异：

蒸汽机时代（18世纪末 - 19世纪）

- 技术特征：蒸汽机推动机械化生产，突破人力与自然力的限制，开启第一次工业革命。

- 财富增长：以英国为核心，工业化国家GDP年均增速从0.3%提升至1%-2%，财富集中于工厂主和资本所有者。纺织、煤炭、铁路等行业崛起，催生了洛克菲勒、卡内基等工业巨头。

- 社会影响：城市化加速，但贫富差距扩大，劳动密集型产业主导，财富分配高度集中。

电力时代（19世纪末 - 20世纪中叶）

- 技术特征：电力普及与内燃机应用，推动第二次工业革命，实现能源传输标准化和流水线生产。

- 财富增长：全球GDP年均增速突破3%，美国成为经济中心。通用电气、福特等企业通过规模化生产降低成本，财富向电气化设备、汽车、化工等领域集中。例如，福特汽车通过流水线将汽车价格降低60%，推动大众消费市场形成。

- 社会影响：中产阶级兴起，消费社会雏形显现，但资本与技术的结合进一步巩固了垄断财团的地位。

互联网时代（20世纪末 - 21世纪初）

- 技术特征：信息技术革命，全球网络连接与数据自由流动，催生数字经济。

- 财富增长：全球互联网经济规模从零增长至数万亿美元，硅谷成为创新中心。微软、亚马逊、谷歌等公司通过平台经济与网络效应迅速积累财富。例如，亚马逊市值在20年内从4.38亿美元飙升至超1万亿美元，年均复合增长率达30%以上。

- 社会影响：

- 财富分配：技术精英与风险投资成为新贵，但“赢者通吃”效应加剧不平等。

- 产业变革：电子商务、社交媒体、云计算重塑传统行业，轻资产模式主导增长。

AI时代（2020年代起）

- 技术特征：AI大模型、算力爆发与多模态应用，推动生产函数智能化重构。

- 财富增长：

- 规模与速度：AI仅用5年时间超越400年工业文明的市值贡献（如英伟达市值从2020年1500亿美元增至2025年2.5万亿美元）。

- 核心领域：

- AI终端：AI手机、机器人、自动驾驶重塑硬件生态（如苹果AI手机依赖OpenAI技术实现突破）。

- 算力基建：AI服务器市场规模预计2026年达237万台，CAGR 26%。

- 医疗与生命科学：AI病理解构或使人类寿命延长至150岁，医疗产业价值重构。

- 财富分配：创始人、早期投资者与AI技术公司主导财富分配（如马斯克、黄仁勋身价超千亿美元），风险资本通过AI项目获得万倍回报。

- 社会影响：

- 就业结构：低技能岗位被AI代理替代，高技能人才需求激增。

- 金融逻辑：AI资产成为“时代主题资产”，传统工业资产加速贬值。

对比与趋势

增长加速度：从线性（蒸汽机）到指数级（AI），技术迭代周期缩短（AI五年超越工业文明四百年）。

财富集中度：AI时代更依赖技术垄断与资本杠杆，创始人通过差异投票权保持控制（如黄仁勋持股不足8%但主导决策）。

全球化差异：蒸汽机与电力时代以欧美为中心，AI时代中美竞争主导（两国占全球AI大模型数量的80%）。

经济范式：AI推动“生产工具智能化”，直接介入决策与创造（如生成式AI替代内容生产），而此前技术仅优化流程。

结语
每一次技术革命都通过重构生产要素分配财富，而AI因其通用性、渗透速度与资本密集特性，正在创造史上最剧烈的财富裂变。未来十年，AI或将推动全球GDP增长跃迁至新的能级，但同时也需警惕技术垄断与伦理风险。正如王忠民所言，“AI资产是时代的‘金貔貅’”，其财富叙事既关乎个体机遇，更关乎国家竞争格局。

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赞(35) | 评论 (16) 02月22日 19:25 来自网站举报