随着道指突破4万大关，投资者开始意识到，似乎全球的股市都在狂欢。欧洲、加拿大、巴西、印度、日本和澳大利亚主要的股指都接近历史高位，但大机构却在偷偷买长债，这是不是一个值得警惕的现象呢？接着我们来聊聊小模型，大科技们似乎在押注这个方向，期待有大利润。最后就是特斯拉的消息，中国 FSD 传出大利好，允许特斯拉将数据转出去了，我们一起来看看最新的消息，那么就开始今天的节目吧。
美股是否被高估
今天的市场涨跌不一，道指下跌0.49%，纳指和标普百都上涨，纳指涨了0.65%。根据统计在全球二十大股市当中，已经有 14 个涨到了或者正在持续创历时新高。MS CI 的全球指数上周五再次刷新记录，标普 500 2024 年已经创新 24 个新高。如果按市值来算， 11 月底到现在美股已经增加了 12 万亿美元。而除了股市，其他的资产类别也都在大涨，黄金再创历史新高， 白银 也突破了 2013 年的高点，铜更是在过去 6 个月大涨31.7%。
华尔街日报就指出，似乎投资者正在点石成金，买什么都在涨，最近Meme股的狂潮更是让人开始思考投资者的情绪是否太过狂热。我们就重点来分析一下，从各个指标来看看目前市场处于一个什么位置，对于我们投资者又意味着什么呢？首先我们来看巴菲特指数，这是股神巴菲特之前用来衡量股市估值水平的一个指标，计算方式就是拿当前美股的市值比上GDP，根据这个指标，当前每股的市值是 GDP 的197%，也就是接近两倍的水平。美股的市值为 55.84 万亿，而 GDP 年化的话为 28.28 万亿。
网站 current market evaluation 的数据就显示， 197% 已经是严重高估，而且和历史上的平均估值水平差了两个标准差，也就是说只有 5% 的概率这个指标会这么高。不过巴菲特指标也有它的短处，那就是拿美国的 GDP 作为分母，可能不太准确，因为美国的企业，比如我们熟悉的大科技、沃尔玛、麦当劳等都有大量的海外营收，所以只有美国的 GDP 可能会夸大美股高估的程度。如果从市盈率来看，美股也同样高估。 current market valuation 拿的是经过周期调整后的市盈率CAPE，目前显示标普百的 CAPE 为 34.2 倍，高出历史估值水平 1.7 个标准差，历史平均估值的 CAPE为 20.3 倍，现在高出68.7%。用 CAPE 主要是为了剔除 08 年金融危机的超额影响。当时股票跌得太厉害了，导致市盈率暴涨。CAPE 用过去十年的平均盈利来计算，所以它其实描述的是标普500当前的估值水平和过去十年的盈利相比显著高估。但如果未来每股盈利能够显著增长，那么就能够降低未来市盈率的水平。根据Factset，当前标普百未来 12 个月的市盈率为 20.7 倍，高于过去五年 19.2 的平均和 10 年 17.8 的平均，依然高估，但幅度相对好一些。
上面两个都是关于美股的估值分析，但估值分析的问题就在于市场可以持续的处在高估的状态，而且它描述的是现状，并不能告诉我们未来是否还可以更高，但接下来这个指标就可以补一补这个短板，指标就是 margin debt，或者是投资者融资炒股的情况。图中显示当前投资者的融资变化可以看到，过去 12 个月，投资者的融资额度同比增加了整个股票市场的0.21%，属于一个中性的水平，甚至还没有达到一个标准差的程度。说明什么呢？说明虽然市场看起来很狂热，但投资者并不因此盲目乐观，开始大量借债炒股，也就说未来投资者还要推升美股上涨的空间，整体风险还属于一个可控的范围内。但另一边不少媒体就报道称，大机构们开始提前买入大量的长债，来对冲过来美股的风险。过去两个月，美国最大的 20 家共同基金经理就增加了长债配置。美国银行的策略师表示，现在除了债券以外的任何交易可能都已经结束了，长债预计会在下半年卷土重来。这是因为随着宏观经济形势走弱，长债在 2024 年下半年将迎来反弹。而受到打击的 30 年期美债是美国经济增长疲软的最佳对冲。
30 年期美债自从 2020年7月触碰到高点之后就暴跌了45%，是过去 100 年都未曾见到的情况。野村证券在本周四的报告就指出，随着美国核心 CPI 在 4 月份放缓，还有越来越多表明经济放缓的证据。投资者对美联储在 7 月份降息的信心正在上升。一代美联储降息，对利率更敏感的偿债将更容易获得更大的涨幅。
美银策略师则进一步表示，除了货币政策将在未来变得更加宽松，未来12个月美国政府可能也会收紧支出，这对债事也有利新总统第一年的财政政策相比于第四年往往会收紧。这双重利好之下，机构们就开始买入更多的长债。阿吉认为，机构们买入长债的侧重点更多是基于未来更加确定的回报，而不是避险情绪的上升，所以我们投资者不必太担心。我也看好接下来美国偿债的表现，而接下来影响美股最重要的宏观风险还是未来经济放缓是否会持续演变成为衰退担忧，让企业们的未来盈利预期存疑。现在还没有，但一旦形成这些担忧，可能会抵消降息所带来的乐观情绪，值得注意。
AI下一个风口：小模型
接着我们来关注一下AI。今天金融时报报道称， AI 公司们正在押注小模型，认为这会给他们带来大钱。那么就来关注下最新的情况，这会是 AI 投资的下一个风口吗？今年来，苹果、微软、 Meta 和谷歌都发布了参数较少的 AI 新模型，像微软在上个月底的时候就宣布推出了 phi 3 Mini 这个模型只有 38 亿个参数，未来还打算推出 small 和 medium 版本，参数数量分别为 70 亿和 140 亿。 Meta 则在4月中推出了 LLAMA3 两款小模型，参数数量分别为 80 亿和 700 亿，而大模型的版本为 4, 000 亿，不过还在训练当中。
谷歌在推出 Gemini 的时候就公布了 Nano 的小模型，分别有 18 亿和 32.5 亿两个版本。最近旗下的 DeepMind 在2月的时候就宣布了开源小模型Gemma，分别为 20 亿和 70 亿。苹果也说要推出自己的小模型，但具体的参数还不清楚。一般来说，参数数量就代表模型的大小，参数越多，模型就越准确，任务处理也就越复杂和细致。
大语言模型的参数数量通常都是要千亿甚至万亿以上。比如 ChatGPT 4 就被认为有 1.7 万亿个参数，谷歌的 Gemini 1.5 Pro 也超过万亿。而最初掀起AI 狂潮的 ChatGPT 3.5 版本就已经超过了 1, 700 亿个参数。但大模型的问题就在于成本非常高，据估计， GPT 4 光训练就花掉了 7, 800 万， Gemini Ultra 则为 1.2 个亿。除了GPU，还有电力、冷却、存储等费用。模型越大，训练成本就越高。
另一个部分是运营成本，模型给回答涉及推理性芯片，也涉及基础建设如何应对不断变化的问答需求，当然还有维护成本，图中是金融时报总结的运行成本，每回答 100 万个字符需要多少钱？而小模型的优势就在于便宜，训练和运行的成本都会低很多，而且因为所需要的算力小，响应速度会更快，对硬件的要求也低一些，让模型可以在设备端运行或者被整合进一个工作流程当中。除此之外，小模型也在合规上更容易符合要求。
律所 AG 就表示，很多银行客户在应用和普及生成 AI 方面还有疑虑，主要是涉及敏感数据。如果要用大模型的话，就需要将这些敏感的数据传到背后的数据中心里面。但如果是本地可运行的小模型，就可以缓解这些公司们的担忧。小模型的质量也越来越好了。 Meta 全球事物的总裁就说， LLAMA 3 8亿参数的新模型已经可以和 GPT 4 媲美了。他认为在几乎每一项你能想到的评估当中，他都表现得更出色。微软则表示，拥有 70 亿参数的 phi 3 small 模型比 ChatGPT 3.5 版本表现更好。
公司的 Azure AI 副总裁对未来小模型的应用感到很兴奋，说通过更低的回报提供这么高质量的服务，你实际上让很多客户解锁了新的玩法，可以进行之前因为回报率不高而无法实现的应用。未来，一直到手机电脑端都会出现很多有趣的应用。从投资的角度，我们之前就分析过，如果对比互联网的发展，未来 AI 很有可能也遵循芯片到设备到服务这个路径，而且越到后面产生的价值越高，那么小模型就是让 AI 能够在设备端运行的基础。这里面也涉及了边缘计算的概念，也就是在设备端运行 AI。 科技媒体 Techspot 就估计在 AI 芯片市场，大约 15% 会用于训练， 45% 会用于数据中心，还有 40% 会用于边缘计算。只有在设备端能够有好的 AI 体验，才有可能诞生出好的 AI 服务，而 AI 服务是未来 AI 应用的最大价值，所以小模型一定是个非常重要的发展方向。但现在还不清楚的是，未来到底是会出现很多个不同专业领域的小模型，还是由一个学习能力最强的大模型压缩而来？ Sam Altman 就说过，自己虽然对小模型非常兴奋，但或许人们只是想要最好的模型，暗示后者的可能性更大。
从标的上看，目前确定性最强的依然是我们的大科技，大科技在技术、资金、渠道和用户数据上面都有无与伦比的优势，所以他们能够最先抓到 AI 应用的价值。至于未来是否会出现另外一家 AI 公司将目前的大科技给推翻，我认为不能排除，但难度不小。如果未来方向是多种不同专业的 AI 模型，那么有一些小的 AI 公司或许还有机会。但如果未来的方向是通过将一个学习能力极强的 AI 模型压缩，那么这个模型大概率是由大科技训练出来的。不过阿吉认为这些都属于 AI 早期的现象。随着 AI 的发展，我们一定会让模型性价比变得越来越高，最终模型不论大小都可能无法形成竞争壁垒，所以未来的 AI 投资分析模型优劣的比重也将会越来越小。
特斯拉FSD重大突破
最后来说特斯拉，根据路透社看到的一份政府文件显示，上海已经编制了一份不需要安全评估就可以向海外转移的数据清单，而这里面收益最大的就是特斯拉。名单当中包含 11 个领域，包括智能联网汽车、生物医药和共同基金数据。第一个就直指特斯拉，这就意味着特斯拉 FSD的训练问题取得了重大突破。周五的时候我们就说过公司的战略一直想要把中国的数据转出去到美国进行训练，也因此主要的努力方向就是获得监管层的同意。但那天路透社有报道称，特斯拉要在中国建立数据中心，这就让人有些疑问，不太清楚让数据转移出去的战略是否还持续推进。如果只能在中国建立数据中心，那么首先这个数据中心就大概率不会是独资的。另外，由于美国的出口限制，数据中心也会拿不到英伟达最先进的芯片。但今天这个消息就打消这个疑虑，或许特斯拉在中国的数据中心有其他用途。路透社就表示，这是中国试图吸引外资入华的重要举措。除了特斯拉，其他外企包括金融公司都想要官方放开数据管制。
2022 年的时候，中国就以国际安全为由，要求所有的重要数据都需要进行审核才能够转出境外，而这就造成了无限期的延误。根据最新的文件，这是一个为期一年的试点，注册在上海临港新片区的企业，也是上海工厂的所在地，就不需要进一步审核，就可以把数据转移到国外。临港芯片区也是中国自贸实验区，文件计划将这个区域打造成为跨境数据中心。周五下午，临港官网上就确认了消息，并宣布立即生效。阿吉认为最大障碍被扫清，这说明特斯拉 FSD 入华应该不会再有太多的变数，是我们投资者值得欣喜的消息。接下来就看什么时候特斯拉会宣布 FSD 正式入华的开放时间。还有这个举措对特斯拉销量的影响。
本周大事
最后我们再来提醒一下本周的大事，周二早上 9 点，美联储理事 Waller 讲话。晚上7点，克里弗兰，亚特兰大和波士顿联储主席同台讲话。周三早上 10 点成屋销售数据。下午 2 点美联储纪要。周四早上 8 点半初领失业金人数， 9: 45 S&P 美国制造业服务业初步数据， 10 点新屋销售数据，下午 3 点亚特兰大主席讲话。周五早上 8 点半耐用品数据， 9: 35 美联储理事waller讲话， 10 点密歇根消费者信心数据。值得关注的财报有周二盘前的Lowes、梅西百货autozone、周三盘前的target、拼多多，盘后的英伟达snowflake，周四盘后的 intuit。以上就是今天的全部内容，如果各位觉得我做的还不错，别忘了点个赞，谢谢各位。
