Andreas Steno：對資本支出循環的誤解，人工智慧投資缺乏基本支撐，科技股或將迎來再度加速 | Raoul Pal

重點整理

• 目前的資本支出（capex）循環，正被主要金融機構誤讀成過度投資。
• 目前的獲利周期，與網路泡沫或石油危機等歷史性事件的規模並不相符。
• 市場上普遍存在由恐懼驅動的 AI 投資聚焦，但缺乏基本面支撐。
• 科技股可能已出現過度修正，且仍有機會重新加速。
• AI 公司的債務結構不同於過往循環，降低了發生信用事件的可能性。
• 國內製造業正加速推進，可能帶動看多的市場反彈。
• 經濟環境被描述為「教科書式的金髮女孩情境（goldilocks setup）」，通膨下滑、製造業上升。
• 大型藍籌公司在 AI 落地方面落後於較小型企業。
• 許多大型對沖基金尚未採用 AI 技術，顯示金融業存在滯後。
• 由於 AI 仍處於導入早期階段，對 AI 泡沫的擔憂可能為時過早。
• 目前的市場動態顯示，AI 可能帶來投資機會。
• 商業循環正顯示改善跡象，可能對科技股形成正面影響。
• 通膨正在下降，形成有利的經濟背景。
• 不同行業之間的 AI 採用落差，可能影響競爭格局。
• 目前的投資環境，可能更多是由恐懼而非扎實的基本面所驅動。

嘉賓介紹

Andreas Steno Larsen 是 Steno Research 的首席投資官。他先前曾擔任北歐最大銀行 Nordea Bank 的全球首席策略師。他也是 Real Vision 的資深編輯，並主持 Macro Trading Floor 播客。

對資本支出（capex）循環的誤讀

• 目前的 capex 循環，正被主要金融機構誤讀成過度投資。

  — Andreas Steno

• 像 Bank of America 這類主要金融機構，已將 capex 循環定義為過度投資。

• 我們當然已經看到，許多大型賣方研究機構對這輪「最多七年的 capex」週期一直都很悲觀。

  — Andreas Steno

• 理解資本支出循環，對投資策略至關重要。

• 分析出現分歧，可能會影響投資人如何看待市場。

• 金融市場中的主流敘事，可能尚未完整捕捉到經濟層面的含意。

• 這些大機構當然都對吧？他們到現在也都已經把這個 capex 循環標記為過度投資了。

  — Andreas Steno

• 這種觀點凸顯了對當前金融局勢的重要關鍵視角。

目前與歷史獲利周期的比較

• 目前的獲利周期，無法與像網路泡沫這樣的歷史 capex 循環相提並論。

• 如果你拿獲利展望來看，對照例如網路泡沫或石油危機，什麼都沒得比。

  — Andreas Steno

• 歷史脈絡對理解重大經濟事件期間的獲利非常重要。

• 目前的獲利周期在百分比層面上，與科技板塊的報酬相符。

• 用 msci it 指數做一個非常簡單的研究，你就會得到結論：目前的獲利周期大致能對上。

  — Andreas Steno

• 目前與歷史周期之間的落差，可能有助於制定投資策略。

• 在 2000 年之前，你曾經有一個報酬周期，可能是獲利周期的五倍。

  — Andreas Steno

• 這項洞見提供了清楚的對照：獲利周期與其對市場的影響。

AI 投資與市場觀感

• 對 AI 投資的關注並沒有在基本面上得到支持，反映出對改變的抗拒。

• 我有點覺得，我們現在被困在一台 AI 恐懼機器裡，這其實並沒有什麼真正的基本面支撐。

  — Andreas Steno

• 許多股票策略師與投資組合經理都對改變感到抗拒。

• 目前的投資環境可能是由恐懼驅動，而非由基本面驅動。

• 我有一種感覺：許多這些股票策略師、還有股票投資組合經理，他們就卡在一種抗拒改變的模式裡。

  — Andreas Steno

• 理解 AI 在塑造市場觀感中的角色至關重要。

• 這種看法是在批判市場上占主導的投資心態。

• 由恐懼驅動的對 AI 投資聚焦，可能會影響市場動態。

科技股與商業循環重新加速

• 科技股的修正很可能過度了，未來仍有可能重新加速。

• 你是在說，這波發生在 nasdaq，以及其他一些科技題材裡的修正，可能已經過頭了。

  — Andreas Steno

• 隨著商業循環改善，科技股可能出現復甦。

• 預期隨著商業循環，獲利趨勢會上升。

• 我們大概會隨著商業循環重新加速、獲利持續上升而再次加速。

  — Andreas Steno

• 理解經濟狀況，才是評估科技股表現的關鍵。

• 這份展望是基於循環，對市場行為做出的預測。

• 目前的經濟環境可能有利於科技股的復甦。

AI 公司的債務結構與市場穩定性

• AI 公司的債務結構與過往循環不同，因此降低了信用事件發生的可能性。

• 債務結構本身就和其他循環不一樣，所以你才會認為這次修正過度了。

  — Andreas Steno

• 在科技循環中，歷史上的債務走勢能提供市場穩定性的脈絡。

• 若能區分當前市場中的差異因素，可能帶來潛在的穩定性。

• 這種說明凸顯了當前循環與過去循環之間的關鍵差異。

• 理解債務結構，對評估市場風險至關重要。

• AI 公司的獨特債務結構，可能讓我們看出其財務健康狀況。

• 這項洞見提供了對潛在市場穩定性的寶貴觀點。

國內製造業循環與市場反彈

• 國內製造業循環正在加速，可能帶動市場反彈。

• 我認為他們會顯示出這一點，而當未來兩到三個季度這件事變得越來越清楚時，我們就會看到反彈。

  — Andreas Steno

• 經濟指標顯示，對市場表現可能帶來正面影響。

• 如果目前的趨勢持續，可能會出現看多的市場反彈。

• 理解製造業循環的角色，是進行市場預測的關鍵。

• 這項展望提供了清晰的預測：基於趨勢推斷市場行為。

• 製造業循環的動能，可能影響市場動態。

• 這項洞見把經濟指標連結到潛在的市場結果。

以「金髮女孩情境」看待經濟環境

• 目前的經濟環境是「教科書式的金髮女孩情境（goldilocks setup）」，通膨正在下降。

• 當通膨基本上一路下滑時，那是一個非常看多的背景。

  — Andreas Steno

• 不斷上升的國內製造業循環，讓整體條件更有利。

• 理解經濟循環與通膨指標，對市場分析至關重要。

• 這種說明把經濟指標連結到市場狀況。

• 「金髮女孩情境」意味著一個平衡的經濟環境。

• 目前的背景可能提供對市場機會的寶貴洞見。

• 這項洞見強調了經濟指標在市場分析中的重要性。

不同規模企業之間的 AI 採用落差

• 大型藍籌公司在 AI 落地方面，落後於較小型企業。

• 我仍然覺得，多數大型藍籌公司在 AI 方面還落後大概一到兩年。

  — Andreas Steno

• 較小型企業在 AI 採用上可能具備競爭優勢。

• 理解 AI 在各產業之間的採用情況，對市場動態至關重要。

• 這項洞見凸顯了 AI 採用存在顯著落差。

• AI 落地的落後，可能會影響各種產業中的競爭格局。

• 這種說法提供了對當前 AI 採用狀態的寶貴觀點。

• AI 採用的落差，可能會影響產業競爭力。

金融部門的 AI 採用滯後

• 許多大型對沖基金並未使用 AI 技術，顯示採用存在滯後。

• 這真的很驚人——你知道嗎，那些超大型對沖基金，他們到現在竟然還沒在用。

  — Andreas Steno

• 金融產業在科技採用方面，存在顯著落差。

• 理解金融領域的 AI 採用，對評估市場機會至關重要。

• 這項洞見突顯了在一個關鍵產業中的科技採用關鍵缺口。

• AI 採用的落後，可能意味著潛在的投資機會。

• 這種說法提供了對目前金融領域 AI 狀態的寶貴觀點。

• 金融部門在 AI 採用上的滯後，可能會影響市場動態。

AI 導入早期階段與對泡沫的疑慮

• 金融領域中 AI 導入處於早期階段，暗示對 AI 泡沫的擔憂可能為時過早。

• 你一旦意識到它會讓你在身為投資人時變得非常舒服。

  — Andreas Steno

• 當意識到 AI 尚處於導入早期階段時，對 AI 泡沫的擔憂就會被看法上的改變所消解。

• 理解市場對 AI 以及投資泡沫的情緒至關重要。

• 這份展望提供了對市場動態與投資人行為的觀點。

• AI 導入早期階段可能提供對市場機會的洞見。

• 這項洞見強調了理解科技採用各階段的重要性。

• 目前的市場動態顯示，AI 投資可能有成長空間。

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