經濟數據危險，但為什麼股市還是創新高？Mark Yusko【邦妮區塊鏈】

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发布时间：2026-10-05T13:30:37+00:00
视频时长：47:54

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Mark Yusko 认为 AI 本身不是泡沫，泡沫在食物链顶端的公司：OpenAI、Anthropic、SpaceX 三家的合计估值，已高于过去 45 年美国 IPO 的 3,365 家公司总和，而 SpaceX 年收入 200 亿美元、亏损 60 亿美元。
美联储三年来首次加息、CLARITY 法案未过参议院，比特币却上涨、纳斯达克创历史新高——原因之一是全球 M2 在上升，主要来自中国的刺激；同时市场宽度极差，跌破 52 周均线的股票数量创下纪录。
CLARITY 法案受阻的核心不是技术，而是银行不愿为存款付息：Brian Moynihan 称一旦通过，将有 10 万亿美元离开银行体系。
美国正走在英国走过的路上：靠 QE 自我消化债务，银行持有大量债券未实现亏损，2 万亿美元赤字在 5% 利率下利息成本急剧上升。
他给出的配置框架是"三个桶"：70% 守财桶，其中约 30%–40% 流动性、40%–50% 股票、至少 10%–20% 黄金与比特币且比例随时间上升；所有大财富都来自集中持仓，但不能永远集中。
在他看来，Kimi、DeepSeek 的估值（约 500 亿、600 亿美元）是合理的，而 OpenAI 1.2 万亿、Anthropic 2 万亿的说法是"妄想"；开源权重模型已占据 60% 以上的部署。

1. 加息、比特币新高与"口气不好"的市场

美联储三年来首次加息，CLARITY 法案未能在参议院推进，可是比特币在涨，纳斯达克还创了历史新高。Mark Yusko 把这称为"六十四万亿美元的问题"：每当一件事成为焦点，所有人就只盯那一件事——大家以为美联储降息就万事大吉，结果它不但没降息反而加息，市场看起来却更好了。

但把洋葱剥开一层，情况并没有那么美好：

跌破 52 周移动均线的股票数量创下纪录，市场"口气不太好"。
少数几只股票涨到让很多人无法理解的数字。
一部分原因来自全球市场的真实流动性，而不只是美国。人们习惯把注意力放在美国，相信"美国例外论"，但其他市场同样有聪明人和好公司。
关键在于，全球 M2 其实在上升，原因是中国。2016 年也有类似的情形：当时世界看起来要进入衰退，油价跌到 26 美元，大宗商品崩塌，市场一片恐慌，随后突然出现大反弹——中国印了 4 万亿美元新资本并注入体系，这些钱最终流进了资本市场。

2. 中国的长局：买黄金、造芯片、转向消费

Yusko 认为中国在玩一个很有意思的长期游戏。刺激的目的不只是短期增长，而是推动技术演进，让经济从工业强国转向更偏消费型的社会。这和美国当年的路径相似：美国曾是制造仓库、污染严重，然后把制造外包给中国；中国成为制造强国后清理了大部分污染，现在正转向消费与更大的全球影响力。

更值得注意的是两件事：

买黄金。 中国在把黄金运进来，为货币提供硬通货背书；与此同时，从日本到欧洲再到美国，西方国家在不停地发债。
技术推进。 中国持续产出大量 AI 研究引用，并且刚出现大型芯片公司 IPO——可以在没有 EUV 光刻机的情况下制造芯片，而 ASML 此前一直垄断这一环节。

3. 银行危机、债务成瘾与 CLARITY 法案

在 Yusko 看来，美国存在一场没人愿意谈的银行业危机。过去中国和日本大量购买美国国债，把它当作无风险利率，买得很开心；后来它们变得更自给自足、更聚焦消费而非制造与出口，也就不再那么需要美债。问题随之而来：谁来买我们的债券？ 赤字很大，而支出控制不住。

这套剧本并不新鲜。回到 1930 年代，美国像一个由帮派管理的新兴市场，没人愿意买它的债，于是它自己买，并发明了 QE。日本在 15 年前做过类似的事，叫 QQE。Scott Bessent 的说法是："我们就是庄家，放马过来。"

具体的传导机制是：

没人买债，就让银行买；为了让银行愿意，把短期利率降到零。
银行以接近零的成本从美联储借钱，去买收益率 3%–4% 的债券，还可以加 10 到 11 倍杠杆。
随后利率上升，债券出现亏损，TLT 等债券指数大幅下跌，银行积累了巨额未实现亏损。
于是政策转向提高短期利率，让银行能在存款上赚利息。

这也解释了 CLARITY 法案为什么过不了：没有人喜欢给储户付利息。 Coinbase 等平台最初想付息，后来在银行反对下让了步。逻辑很直接——如果不给稳定币存款人付息，平台可以拿这些钱去做质押赚 5%，这正是银行的生意模式：付你 0.5%，放贷收 4%–5%。

美国还有 2 万亿美元的赤字：利率为零时利息成本很低，利率到 5% 时利息成本就非常高。这条路的终点，英国已经走过——1913 年英国入侵美索不达米亚，背上大量债务，英镑崩溃，美元上位；从 1913 年到 1944 年布雷顿森林体系建立，用了 30 年。历史上每个帝国都以同样的方式倒下：先陷入巨额债务。

4. 从"信任"到"真相"：区块链为何让银行恐惧

比特币白皮书的脚注里列出了 Scott Stornetta 和 Stuart Haber 两位斯坦福教授，他们创造了 "blockchain" 这个词。逻辑是：任何需要信任的交易都需要一个裁判，而裁判又需要被裁判……一层套一层，这就是链式区块。

Yusko 的表述是：信任运行了八百多年，它没问题，但真相更好。如果他在链上持有一个比特币并转给别人，双方都不需要银行账户，不需要付银行手续费，也不需要去网点办电汇。网络确认三件事：Mark 有一个比特币；Mark 把它发给了 Bonnie；Bonnie 收到了，现在它属于她——Mark 不能再主张。

这也是银行为什么讨厌它。Brian Moynihan 说 CLARITY 不能过，因为会有 10 万亿美元离开银行体系——"是的，它会。"J.P. Morgan 是全球市值第 11 大公司，这在他看来很荒唐：钱应该由我们自己赚，而不是由银行替我们赚。Jamie Dimon 称加密货币是骗局或欺诈，"他当然会这么说"。

法案的历程也说明了问题：参议员 Lummis 推动该法案时，各方都表示支持，银行强烈反对，理由是不能给稳定币付息，否则资金会逃离银行体系。最终 CLARITY 没能通过，一部分是党争、缺少两党共识，另一部分是法案文本从最初版本到最终版本，已经变得与初衷相悖。

那比特币为什么还涨？有一篇他觉得很好的帖子说得很清楚：2009 年、2013 年、2017 年、2022 年都没有 clarity，现在也没有，比特币照样 tick tock, next block。

他还提到另一层心理：当你害怕某样东西时，你会把它塞进自认为能控制的金融角落——黄金就是这样的资产，5000 年来一直如此。

真正让他兴奋的是"无许可"的体验：第一次在周日穿着睡衣用稳定币买东西——市场没开，但那是你的钱，你不需要任何人许可。他推荐 Eric Voorhees 那段 13 分钟的演讲，讲的就是生活在无许可的世界里意味着什么。

5. 货币、法币乱局与货币体系重设

在 Yusko 的定义里，货币（money）与通货（currency）不是一回事。日元是通货，美元是通货，欧元是通货；而货币是一种在没有对应负债的情况下存在的资产。他引用了 J.P. Morgan 的话："黄金是货币，其他一切都是信用。"

他把当下的局面称为"法币乱局"（fiat fiasco），全球货币正在断裂。日本走在前列：老年人口比例最高，人一旦变老，生产力会下降，最终成为社会成本，于是必须承受巨额赤字，最终导致货币贬值。

在他看来，问题的核心是福利承诺（entitlements）：那是你做出承诺却不提供资金，让孩子来买单的东西。社保本身是好主意——照顾那些没能成功的人——但它应该像保险一样运作：我为房子买保险，房子没烧掉，我不会要求把保费全退回来。一个没有资金的福利体系是行不通的。

如果让他重新设计整个体系，他会分三步走：

重建黄金作为货币体系的基础。美国 1971 年脱离金本位，此后通胀问题变得极其严重。
从黄金逐步过渡到"数字黄金"——更可分、更便携，是更好的黄金形态。
缓慢转向以比特币为基础的货币体系，把坏钱变成好钱。

他用 Jimmy Song 的说法解释这套逻辑：你工作、拿工资，你就是法币体系的奴隶，因为通胀每天都在偷走你一部分财富。想象一种通缩货币：17 年里，一个比特币始终是一个比特币，从未改变；变的是你需要用来交换它的纸片数量——从 0.003 美分到 86,000 美元。想象你以比特币领工资，你的时间就被解放出来，可以去做世界上最强大的事：人类创造力。

6. 创新周期与 AI：被误解的工具

Yusko 的投资信条写在置顶推文里：最大的财富来自投资创新。 要这么做，你必须在别人还没理解之前就相信某样东西，会因为非共识的行动被嘲笑和讥讽，但这完全值得。互联网对媒体和商业做过的事，区块链正在对金融服务做。

Morgan Creek 的基金演进也沿着这条线：早期基金围绕金融服务——交易所、软件工具、一切与金融服务相关的公司；2020 年的第三期基金开始看 AI，并提出 "blockchain intelligence"，投资区块链与 AI 的交叉点；去年募集的第四期基金，则把主题定为"数字时代的基础"。

他强调 AI 是"71 年的一夜成名"：这个词 1955 年被创造出来；1980 年《时代》杂志用火箭封面称那一年是 AI 之年；2000 年之前的十年里，英特尔股价涨了 20 倍，看起来就像今天的英伟达，因为它的芯片将彻底改变 AI——结果人们只等来了 Clippy 那个小回形针，然后 AI 就死了。

他对 LLM 的判断很直接：它们是很好的工具，但它们是计算机应用。 你输入内容，它计算下一个词的概率，给出答案；训练数据好就给好答案，训练数据差就产生幻觉。

他举了自己投的 Blitzy 为例：

团队来自 MIT，做的是 agentic 工具，替金融、政府、军方重写已有 70 年历史的 COBOL 代码库。
这些机构的痛点是"不能一边飞一边修飞机"——不能让银行停摆来换系统。
这个 agent 可以独立工作约三周写新代码，而代码的好处是可以测试、可以验证是否有效。

但工具并不完美。他问 LLM"Blitzy 的收入是多少"，得到的答案是 10 亿美元——那其实是上一轮的估值，而那一轮正是他投的。完美的工具是计算器：输入 2×2 得到 4，连量子计算机都只能"大多数时候"给你 4。

他指出智能有四种定义，LLM 一种都不满足，最近还有论文称数学上 LLM 不可能真正创造任何东西——因为模型只能拿已有数据，对你给的提示做概率估计，它没法坐下来思考大问题。而"它会让我们灭绝"这类叙事，每隔 20 年就换一个主题（气候、俄罗斯），最后产出的往往是一套保护现有玩家的监管机器。

7. 泡沫在顶端：SpaceX、OpenAI 与被动指数

Yusko 认为泡沫不在于 AI，而在于食物链顶端的公司——不只是 OpenAI、Anthropic、XAI，也包括英伟达和存储芯片公司。

他的核心判断是估值与利润的脱钩。90 年代第一次出现脱钩，于是有了科技泡沫：思科、微软、英特尔都被严重高估，最终崩盘。崩盘的原因包括大量会计花招——思科做账、JDS Uniphase 一类的循环融资，还有 Enron 和 WorldCom。市场花了两年多消化这些坏账，之后又用 20 年走到下一波创新。

创新浪潮大约每 14 年一次——恰好是半代人：

时间	创新浪潮
1954	大型机
1968	微芯片
1982	个人电脑（西雅图）
1996	互联网
2010	移动网络
2024	区块链

他提醒，2007 年 iPhone 发布时苹果股价反而下跌了 40%，因为人们觉得"我不会花 1000 美元买一部手机"——结果不但会买，还会买两部，而且买得很开心。2024 年这一波才刚刚开始。

具体到 SpaceX：他认为这是一家好公司，Starlink 是好产品，但发射火箭其实不是好生意——亏钱、还会炸；AI 业务好不好还不知道。而今天这家公司收入 200 亿美元、亏损 60 亿美元，"包括火星在内，没有哪个星球能让它值 2 万亿美元"。价值和价格是两回事。

他把矛头指向被动投资和市值加权：

市值加权是规则驱动、不会思考的机制。新钱进入指数基金，就必须按当前市值买入。
WeWork 是典型例子：拆楼分租这门生意已经存在几百年，有漂亮的 UI/UX 不等于它是科技公司；房地产本来该拿低估值，它却拿了科技倍数。
会思考的人本该做空它，但思考的人被挤出了市场——坏钱驱逐好钱，坏模型、坏被动策略驱逐好的。如今被动资金已经超过主动资金，做空会被对手方逼空。
结果是一个自我强化的动量策略：成功滋生成功。而它"一直有效，直到不再有效"。

历史上所有这类曲线，最终都是上去再下来，没有走平或持续向上的。左边还能涨多少（"埃菲尔铁塔的左半边"）没人知道，但某个时点，良性循环会变成恶性循环：市值下跌，指数被迫卖出。与此同时，人口正从储蓄者变成消费者——年满 71 岁半就必须从退休账户中取钱。婴儿潮一代大约还有一半在 71 岁以下，所以还没走到那一步。

8. 三个桶：发财、守财与配置框架

面对"知道有泡沫但不敢不参与"的经典两难，Yusko 承认 FOMO 的力量：2000 年《新闻周刊》的封面上是个头发着火的男人，喊着"我邻居在发财"。没有什么比邻居或朋友发财更让人抓狂。

他最有价值的一条建议来自导师、知名对冲基金经理 Julian Robinson：永远不要加倍下注，活下来才能再战。 你不是对的、市场是错的——你就是错的；也许有一天你会对，但现在你错了。但同一套逻辑的另一面是：当一个东西在发挥作用时，他会加码并持有，让赢家奔跑。彼得·林奇说过同样的话：给花浇水，拔掉杂草；大多数人反过来做，因为他们害怕赢。他的折中建议是：按季度或年度再平衡，从盈利里拿走一点。

他把个人财务分成三个桶：

桶	占比	用途
生活方式桶	10%–15%	日常支出，桶底有洞，洞的大小取决于你花多少
发财桶	10%–15%	小舅子的公寓项目、朋友的创业项目，假设会全亏，所以保持小额
守财桶	70%	接收发财桶与收入流入，必须分散

关于守财桶，他说了一句很关键的话：所有巨大的财富都来自集中持仓——集中的股票、集中的房地产、企业所有权；但所有小财富也来自集中——"如何制造一笔小财富？先有一笔大财富，然后保持集中。"然而 30 年里标普 500 中 85% 的公司会消失，自然选择会起作用，所以不能永远骑下去，要跟着创新走。比特币和黄金是例外，可以长期持有。

守财桶内部按时间跨度分三层：

未来 5 年：免疫这些负债——买车、养孩子、长途旅行、买房。这部分需要流动性，可以是债券、可转债等收益有保障的工具。
5 到 20 年：必须承担股票风险，可以是私募股权、普通股、房地产股权。
30 年：最大的敌人是货币贬值，因此必须持有黄金和比特币。收藏级汽车、艺术品、名酒、部分房地产等稀缺资产也可以，但核心是黄金和比特币。

赚钱的方式本质上只有几种，而且都需要承担风险：

风险类型	长期回报	说明
无风险	约 4%	大致等于通胀，钱放现金基本原地踏步（近期还因货币贬值而受损）
信用风险	无风险利率之上 2%–4%，更高收益的信用产品可能到 +8%	买债券、买信用产品
股票风险	无风险利率之上 7%，长期即 10%–11%	股票是或有索取权，只有债权人先拿回钱，股东才拿得到

他用 Oracle 说明股票的风险属性：债券价格崩跌、收益率飙升，因为人们担心公司没有足够的钱还债；如果债都还不上，股票应该更不值钱——而股价还在继续下跌。

最后的配置回顾：70% 放在守财桶，其中约 30%–40% 做流动性，40%–50% 配置股票（越年轻比例越高），至少 10%–20% 配置黄金和比特币，而且这个比例应该随时间增长。

9. 中国资产与全球资本流动的转向

访谈最后落到估值鸿沟：Anthropic 在谈 2 万亿美元估值，OpenAI 1.2 万亿；而 Kimi 背后的 Moonshot 约 500 亿美元，DeepSeek 约 600 亿美元。中国领先的模型只落后美国前沿几个月，某些基准上 Kimi 甚至已经领先。20 到 40 倍的差距怎么解释？他的回答是《大众妄想与群体疯狂》——就是妄想。

他的判断很鲜明：

Kimi 和 DeepSeek 的估值"非常准确"，它们是了不起的生意。他自己用这两个产品，不用任何美国模型。
开源权重模型更好、更便宜，这是事实判断。原因还是创新：DeepSeek 和 Moonshot 的团队拿不到 GPU，只能在软件、采样等方面想办法解决。
OpenAI、Anthropic 报出的数字和 SpaceX 一样属于妄想；这三家公司的总价值，高于过去 45 年美国 IPO 的 3,365 家公司总和。"结局会很糟。"
思想与市场脱钩，根源是被动指数化。正常情况下一家亏损公司不该进入指数——那是"孤儿寡妇的钱"——但 Elon 让公司改写了规则。目前 60% 以上的部署已经在开源权重模型上。

他也坦承自己的处境矛盾：做中国投资很久，有过好时期，过去一年却很艰难——公司治理更好、创新更多、产品更好、利润更好、估值更好，股价却天天下跌。这其中有政治、有媒体，也有系统本身更有利于赢家的结构。

定价权也变了：过去上市要找承销商、由市场定价；现在公司自己报价格。有公司报出的数字之大，令人想到美国 GDP 也不过 31 万亿美元。黄仁勋说一个千兆瓦数据中心可以产生 6,000 亿美元收入，但标普 500 全部 500 家公司的利润合计只有 2.1 万亿美元，而还有 184 千兆瓦的数据中心在建。"这不会发生。我不会把 30% 的利润花在前沿模型上，我花 0。"

至于下一个大机会是否在中国或亚洲市场，他的回答是：全球资本流动很重要，日本和中国都重要。所有钱都流向了美国公司，而他认为这会发生转移，只是不知道是明天、下个季度还是再下个季度。他引用 Howard Marks 最新信中的观点：你不能在底部买入，必须在下跌途中买，因为底部停留的时间很短——比特币在 58,000 到 60,000 待了一阵，几乎没人买，然后一下到了 86,000，一旦反弹就是暴力的。

他预计中国会经历日本式的"渡边太太"路径，也就是"嘉信理财化"：中国已经有大量日内交易者，接下来普通中产家庭会逐渐转向 401k、储蓄、退休计划和股票，而不是交易账户。