这篇讲的是AI股票在2026年7月大跌（有的跌了40-60%），但Gavin Baker认为市场太悲观了，因为实际需求（比如GPU价格、token用量）反而在加速。他看好NVIDIA（远期市盈率是10年最低，他觉得市场低估了）、Meta（没砍资本开支，还发了新模型）和SpaceX（可能有大算力业务，但市场没算进去）。他提醒，最大的风险不是技术，而是监管和公众对数据中心的负面看法。
Gavin Baker在《Invest Like the Best》节目中讨论了AI市场近期动荡与硅谷实际需求之间的脱节。尽管7月AI板块遭遇剧烈抛售（被形容为“2022年浓缩在一个月”），但Baker指出，旧GPU现货价格反而上涨，Nvidia的远期市盈率已降至10年最低。他分析了开源模型（如Kimi、GLM 5.2）引发的恐慌、内存供应协议（LTA）的博弈论，以及Claude模型如何成为股市的“Walter Cronkite”。Baker认为，AI建设热潮不依赖信贷扩张，最大风险是监管而非需求。他看好推理云（Inference Clouds）在不烧钱的情况下增长，并提及SpaceX和轨道计
Gavin Baker 是 Atreides Management 的创始合伙人兼 CIO。本期讨论 2026 年 7 月 AI 板块剧烈抛售（"2022 浓缩在一个月"）与硅谷实际需求加速之间的脱节。Baker 的核心判断是：尽管 AI 股票暴跌 40-60%，但所有可量化的需求指标（GPU 价格、DRAM 现货、token 增长）均在加速，市场定价与基本面之间存在巨大鸿沟。
Baker 将 7 月的暴跌归因于一系列被市场负面解读的事件，但他认为这些叙事大多经不起推敲：
1. Meta 出租算力：市场解读为 Meta 有闲置产能、将削减资本开支。Baker 指出，Meta 实际并未削减资本开支，而是看到 SpaceX 以"巨大溢价"出售算力集群后，想先在小规模上证明 IRR 再融资扩张。Meta 随后发布了 Llama 1.1——"两年来最好的模型"。
2. Kimi 与 GLM 5.2 开源恐慌：开源模型能力跃升导致 Silicon Data token 指数"混合偏移"——从高利润前沿 token 转向开源 token。市场认为这是负面信号，但 Baker 解释："token 就是 token，生产一个 token 需要的 flops、内存、瓦特完全相同。开源只是把前沿模型的利润转移到基础设施层。"
3. 中国 DUV 光刻机突破：市场大幅抛售半导体设备股。Baker 认为这"可能被过度反应"，但确实是一次"相变"——中国从无到有，尽管技术落后约 25 年。
4. 信用市场恶化：实际利率上升、CDS 利差扩大、NVIDIA CDS 飙升。这是 Baker 认为唯一"不可否认"的负面信号。
| 市场担忧 | Baker 的回应 |
|---|---|
| 需要大量债务融资，信用条件恶化将导致资本周期崩溃 | 建设主要靠运营现金流，而非信贷 |
| 超大规模企业运营现金流不足以支撑 | 假设算力以 Ampere 级别（落后两代）定价，1.3-1.4 万亿美元；若以当前 Blackwell 折扣价定价，则达 2 万亿美元 |
| 信贷市场关闭将导致建设停滞 | 若算力重新定价，信用指标改善，融资反而更容易；即使需要信贷，"算力短缺本身就是解决方案" |
> 关键数据：NVIDIA 远期市盈率处于10 年最低，此前仅 DeepSeek 和解放日事件时更便宜。Baker 判断："市场 100% 认为 NVIDIA 严重超赚。"
Baker 指出，市场普遍预期 GPU 价格会温和下降，但现实截然相反：
这意味着所有超大规模企业都在低赚——他们的合同价格远低于当前现货市场。
Baker 将内存供应协议（LTA）比作"权力的游戏"：
> "如果你在 2027 年违约 LTA，然后两三年后杠杆重新回到内存厂商手中——你就出局了。游戏结束。"
关键玩家仅四家：Amazon（Trainium）、Google（TPU）、AMD、NVIDIA（远大于其他三家之和）。Baker 认为，在可预见的未来，市场份额将由供应链分配决定，而非价格竞争。违约 LTA 意味着失去未来分配权——"你可能毁掉整个业务和特许经营权。"
Baker 描述了一种被市场误解的 NVIDIA 策略：
> "他们推出了一个非常聪明的商业模式——我称之为信用担保加收入分成。如果 GPU 价格有底，这能让他们通过版税迅速拥有一个巨大的云业务。"
NVIDIA 不直接提供贷款，而是通过股权投资和收入分成协议帮助买家融资。Baker 指出，NVIDIA 几乎投资了所有 AI 公司（除内存厂商外），因为 Jensen 能看到所有实验室的进展——"他看到的一切让他看涨。"
Baker 详细拆解了路由器（Router）机制如何被市场误解：
> "公司设置路由器后，AI 支出可能下降——但这与 GPU 计算小时数完全无关。你只是把 token 从 90% 毛利率的前沿模型转移到 30% 毛利率的开源模型，但生产这些 token 需要的计算量完全相同。"
实际效果是：更便宜的 token 刺激更多使用。Baker 引用数据：
Baker 将开源比作宇宙中的暗物质——公开市场难以测量，但需求明显在加速。GLM 5.2 和 Kimi K3 带来的能力跃迁正在推动更多推理需求。Fireworks、Together、Modal、Base10 等推理云公司"几乎像早期前沿实验室一样快速增长，但烧钱极少"。
Baker 承认，如果持续学习和样本高效学习被解决，可能造成训练需求的"暂时不连续"——模型从训练 300 万亿 token 变为只需 10 万亿。但他强调："这对世界是好事，而且很难相信这会对 AI 基础设施需求产生负面影响。"
Baker 认为，AI 行业在公关上做得"糟糕透顶"：
> "纽约已经出台了数据中心暂停令。我们生活在一个后事实、后逻辑的政治世界。普通美国人的叙事是：数据中心会抬高电价、耗尽水资源、抢走工作。"
事实恰恰相反：Baker 指出，由于"表后交易"（behind-the-meter deals），数据中心入驻后当地电价通常下降；开发商现在承诺建医院、学校、警察局；数据中心是"我一生中蓝领工资最好的事情"。
Baker 呼吁行业主动讲述三个核心事实：
1. 数据中心降低当地电价
2. 创造持续的高薪蓝领工作
3. AI 正在拯救生命、治愈罕见疾病
> "如果你有一个生病的孩子、生病的父母、生病的亲人——AI 显著增加了他们康复的几率。每个人都需要讲述这些故事。"
Baker 指出，SpaceX 上市后市场似乎并未充分理解其 AI 算力业务：
Baker 谨慎表示："我不会赌 Elon 输，但 18 个月 8 吉瓦将是一个真正不可思议的壮举。"
Benchmark 投资了 Starcloud（轨道计算公司），使用 SpaceX 的 Starlink 激光技术。Baker 认为这是重要的"理智检查"——"Benchmark 的人相当聪明，他们选择投资一家没有内部发射成本的轨道计算公司。"
| 标的 | 嘉宾态度 | 关键数据 |
|---|---|---|
| NVIDIA | 看好（远期 PE 10 年最低，市场认为超赚但 Baker 认为未充分反映） | 远期 PE 为 10 年最低；B200 现货价格 7 个月涨 50-60% |
| Meta | 看好（未削减 CapEx，Llama 1.1 是两年来最好模型） | 未削减 CapEx；Llama 1.1 发布 |
| Microsoft | 看好（运营现金流加速） | 6 月上线大量算力未反映在 Q2 财报 |
| Amazon | 看好（运营现金流加速） | 运营现金流从 28% 加速至 32%（调整后 35%） |
| Anthropic | 中性偏谨慎（第三方数据显示曲线可能偏离轨迹，但股东争议） | 未明示 |
| OpenAI | 看好（加速增长，几乎肯定产生大量自由现金流） | 未明示 |
| SpaceX | 看好（被市场低估的算力巨头） | 共识 2027 年营收 730 亿美元；可能 18 个月上线 8 吉瓦 |
| Fireworks | 看好（推理云，高效增长） | 推出 Nexus 产品，三行代码即可定制模型 |
| Together / Modal / Base10 | 看好（推理云，烧钱极少但增长迅速） | 未明示 |
| Hynix | 中性（建议采取类似 NVIDIA 的信用担保策略） | 未明示 |
| Cognition | 看好（暗马） | Cognition Index 显示 AI 支出高的公司增长更快 |
| Starcloud | 看好（轨道计算，Benchmark 投资） | 使用 Starlink 激光技术 |
1. "token 就是 token"——Gavin Baker 认为市场误读了开源模型对算力需求的影响。开源 token 毛利率低但计算成本相同，实际效果是刺激更多需求，将利润从前沿模型转移到基础设施层。
2. "如果你在 2027 年违约 LTA，然后两三年后杠杆重新回到内存厂商手中——你就出局了。游戏结束。"——Baker 用博弈论解释为什么内存供应协议（LTA）在当前环境下几乎不可打破，这强化了 NVIDIA 的护城河。