周期股總在「最便宜」時見頂——最早看多AI硬體的「芯片網紅」Citrini，為何正在悄然離場

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：當增量資金從超大型雲服務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。當時，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Google的邏輯、DeepSeek約80%推理毛利率的涵義，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，超大型雲服務商用自有經營現金流為AI基礎建設買單。這意味著，無論市場情緒如何波動——無論是關稅衝擊、日圓套利交易平倉，還是其他任何恐慌——只要Meta、微軟這些公司持續花錢，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1萬億美元。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，週期性產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"算出的本益比就變得很低，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、本益比只有14倍時去買。

這一邏輯解釋了他的調倉。他說，如果4、5月仍保持重倉基礎建設的組合，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Nvidia，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Google，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成長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Google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。搜索會不會被徹底取代？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Google"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成長率的二階導數重新加速，能夠真正支撐通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——他認為違約概率約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個子智能體，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，每筆新合同都能直接流入利潤。

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。"