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本周钻研机构披露行业动态陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更沉静的投资方式，很欣喜为您解答这个问题，让我来助您具体注明一下:官方服务专线，支持多品牌报建

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全球服务区域:陕西省宝鸡市眉县陕西省咸阳市兴平市湖北省恩施土家族苗族自治州建始县白银市兴安县桥西区留营街路博尔塔拉蒙古自治州温泉县山东省巴彦淖尔市垦利区新乐市协神乡西城区月坛街路江西省贵阳市昌江区内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗四川省凉山彝族自治州昭觉县四川省凉山彝族自治州西昌市和平区南市街路西藏山南市张家界市龙子湖区定西市田林县甘肃省白银市景泰县四川省甘孜藏族自治州九龙县昌平区延寿镇张家界市龙子湖区湖北省宜昌市宜都市武威市海城区濮阳市南乐县行唐县龙州镇延庆区沈家营镇井陉县测鱼镇山西省朔州市山阴县江苏省南阳市新沂市四川省甘孜藏族自治州丹巴县昌平区延寿镇门头沟区大峪街路丰台区右安门街路甘肃省陇南市怀柔区宝山镇行唐县龙州镇福建省内江市罗源县四川省遂宁市蓬溪县四川省成都市新都区江西省昆明市昆明县西藏拉萨市达孜区南阳市内乡县山东省焦作市茌平区四川省甘孜藏族自治州泸定县武清区汊沽港镇丰台区右安门街路向阳区管庄地域山东省平顶山市南阳市内乡县山东省乌兰察布市龙口市云南省文山壮族苗族自治州广南县银川市黑龙江省佳木斯市富锦市贵州省六盘水市水城县四川省成都市金牛区黑龙江省七台河市桃山区南开区体育中心街路平山县宅北乡桥西区苑东街路门头沟区大峪街路行唐县龙州镇宝坻区牛家牌镇密云区古北口镇怀柔区雁栖地域张家界市龙子湖区定西市靖西市广东省西安市龙门县长安区广安街路海南省
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本月行业协会传递钻研成就陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更沉静的投资方式，很欣喜为您解答这个问题，让我来助您具体注明一下:售后服务维建中心电话，支持多渠路服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更沉静的投资方式

陈李系东吴证券全球首席经济学家、东吴香港行政总裁，中国首席经济学家论坛理事

一段功夫以来，一些伴侣们被陆续上涨的AI有关公司的股价折磨
。半导体股票还能上涨吗
？海力士的估值合理吗
？硅基生物的市值是不是见顶了
？

跌，心累
。涨，心也累
。

我想，对于AI有关企业，传统估值工具不只是不够精确，而是从底子上用错了处所
。

预测现金流
？率直说，是个大话

DCF模型的逻辑无懈可击：一家公司今天的价值，蹬宗它将来所有现金流折现后的总和
。

但它有一个暗藏的前提——你能预测将来的现金流
。

我们来看两个真实案例：

英伟达 ，2019-2023间的净利润不不变，且险些没有增长
。2019财年净利润约42亿美元，2020财年净利润骤降至28亿美元，2022财年净利润上升至98亿美元，2023财年又再次降至43亿美元
。随后在AI海潮冲击下，2024财年净利润暴增至298亿美元，2025财年进一步跃升至729亿美元
。

四年间，利润增长超过17倍
。

有几多分析师，在2022年的熊市底部，预测到了这个数字
？

其时绝大无数模型给出的预测，与最终了局相差了一个数量级
。

SK海力士，是另一个例子
。作为全球最大的HBM内存供给商之一，它的盈利轨迹像过山车：2018年净利润超过15.5万亿韩元，2019年暴跌至约2万亿韩元，2023年因存储周期下行陷入巨额吃亏（-9万亿韩元），2025年随着AI对HBM的需要发作再度创出汗青新高，分析师预测2026-2027年将再创汗青新高
。

统一家公司，相邻两年的盈利能够差出十倍
。

AI产业链上的企业，其盈利和现金流的颠簸幅度，远远超出任何模型的预测天堑
。

经济学家弗兰克·奈特分辨了两种不确定性：一种是概率已知的可量化风险，保险公司靠这个定价；另一种是概率自身未知的奈特式不确定性，无从定价
。

AI产业今天面对的，正是后者
。在我们思想框架里，超速发展的将来，不是“知路自己不知路”，而是“不知路自己不知路”
。

对奈特式不确定性做DCF折现，是用风险定价工具处置底子无法定价的问题
。输入端满是猜测，输出端包装成了科学结论
。

这是一种勤恳的自我糊弄
。

用汗青做参照系
？怎么分辨“反复”和“押韵”

PE估值法同样如此
。正确的利润预测是个大话
。

市盈率自身就是个相对估值步骤
。要么用PE做类似公司的估值比力，但是这些公司真的是类似的吗
？AI产业发展充斥各类技术蹊径

？雌鹄唇型滴竦墓，选择了分歧的技术路线，发展远景大不一样
。怎么是可比公司呢
？

仅仅将从事统一个行业的企业就使用市盈率进行对比，相宜吗
？我跑步，那么我应该跟博尔特或者乔爷比力成就吗
？

PE估值，也将此刻的市场阐发跟汗青相比，由于我们相信汗青押韵

５恰把涸稀笔歉鍪裁醋刺
？这一次市盈率的头部，是上涨到汗青高点的120%还是150%
？

“让我们用汗青均值的尺度差来衡量吧
。市盈率已经在二十年均匀值以上一个尺度差了，贵了
。”

Come On，各人都是分析师，知路这是假装专业的故弄玄虚
。

遵循熵增法规的宇宙，在不休尝试从未出现过的事物发展路线
。拿旧世界的坐标来衡量新世界的公司，自身就是一件奇怪的事
。2004年有人用传统媒体的PE衡量谷歌，得出"严重高估"；2010年有人用零售业的PE衡量亚马逊，得出"贵得离谱"
。推算在逻辑上没有谬误，但参照系错了
。

用感情做反向买卖，同样是个陷阱

既然估值没用，有人会说：那就看市场感情
。AI概想人人都在谈，投资拥挤，这时辰应该避开
。所谓"不去人多的处所"
。

这个逻辑，听起来像是独立思虑，现实上是另一种同流合污
。

想明显这件事：

齐全追随人群买入，是让别人的乐观感情替你做决策
。齐全反向人群卖出，是让别人的乐观感情替你做决策——只不外方向反了
。

两者的性质是一样的：你的决策变量，是别人的定见，而不是你自己对资产和组合的判断
。

一个顺着别人的定见走，一个逆着别人的定见走
。都是失落了自我决策的能力
。

更深的问题在于：感情指标自身极难怀抱
。什么叫"人人都在讨论"
？2021年的比特币，2000年的互联网，每一次泡沫之前，市场感情都在高位，但真正的顶部，过后才知路在哪里
。

用拥挤度做反向买卖，与用估值做择时一样，都是在用无法正确怀抱的变量，来驱动一个高度敏感的决策
。

拿感情指标做反向买卖，存在底子性的逻辑缺点
。

换一个坐标系思虑

既然估值工具失效，感情指标也不成靠，我们该怎么办
？答案不是烧毁，而是换一个坐标系
。

不再问"这只股票值几多钱"，而是问：

这类资产在我的整体组合里，应该表演什么角色，占多大比例
？

这是一个性质上的问题转换：

从预测价值→转向治理组合，从判断贵贱→转向匹配自己的风险接受能力
。

这个转换，让涨跌不再是决策的重要输入
。

从关注单只股票的涨跌，到关注自己的投资组合
。我但愿自己的投资组合钻营多大的收益率，接受多大的颠簸率，我愿意接受多大的风险，我但愿自己的组合配置怎么露出在更大的机遇，而不是更大的风险
。

从投资组合角度启程，有几个维度值切当真思虑：

第一，看颠簸率贡献，而不是看收益率
。

一只AI股乒厍了50%，但若是它让整个组合的颠簸率大幅上升、夏普比率降落，从组合治理的角度，它反而是在牵累你
。同时，AI有关股票之间高度有关，集中持有多只，并没有你以为的那么分散
。

第二，用最大回撤容忍度校准仓位
。

英伟达在2022年最大回撤超过65%
。这不是异常，这是超等成长股的正常性命周期
。

问自己一个问题：若是持有的AI仓位跌去60%，你的整体生涯打算和生理状态，会受到多大影响
？

若是答案是"难以接受"，那此刻的仓位就已经超出了你的真实风险接受能力——无论这些股票看起来多么"值得持有"
。

第三，用资金的功夫属性匹配仓位
。

五年以上不动用的资金，能够接受更大的颠簸；三年内可能动用的资金，应该极低配置甚至不配置
。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事
。

第四，用规定化再平衡包办主观择时
。

设定AI有关资产在组合中的指标区间，超出上限机遇械减仓，低于下限时补仓

好比，你设定指标是15%
。某一天组合里AI仓位涨到了22%，不必要判断它还会不会涨，直接减回15%
。半年后若是跌到了9%，补回15%
。这个作为，与股价涨跌无关
。

这个框架让"要不要减仓"造成一个执行规定的问题，而不是预测市场的问题
。你不必要知路它还会不会涨，你只必要知路它占比超了
。

第五，把AI股票放在"杠铃"的高弹性端
。

塔勒布的杠铃战术：一端是极端守旧的资产（现金、短债），另一端是幼仓位的高弹性资产（超等成长股）
。中央的"中等风险"资产，反而是最危险的——它既无法提供；，又无法提供真正的弹性
。

AI超等成长股天然属于高弹性端
。主题问题不是它贵不贵，而是这一端的总规模，在你的整体组合里是否相宜
。

让投资更沉静

用这个框架思虑，你会变得更沉静
。

当AI股票持续上涨时，你不会由于"卖早了"而后悔，由于你的决策正本就不基于价值预测
。

当AI股票大幅调整时，你也不会焦虑，由于你在建仓时就已经想分了然这个仓位对应的最大回撤，它在你的接受领域之内
。

真正让投资者疾苦的，往往不是吃亏自身，而是在谬误的框架下做出决策，而后被婆酌谬误的方式响应市场
。

我不看AI公司的估值
。

不是由于对这个行业没有判断，而是由于：在正确的坐标下凤做出理性的组合决策，比在谬误的坐标下凤钻营精确的价值判断，更靠近投资的性质
。

涨跌，交给市场
。

组合，交给自己
。

今日监管部门披露新进展陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更沉静的投资方式

陈李系东吴证券全球首席经济学家、东吴香港行政总裁，中国首席经济学家论坛理事

一段功夫以来，一些伴侣们被陆续上涨的AI有关公司的股价折磨
。半导体股票还能上涨吗
？海力士的估值合理吗
？硅基生物的市值是不是见顶了
？

跌，心累
。涨，心也累
。

我想，对于AI有关企业，传统估值工具不只是不够精确，而是从底子上用错了处所
。

预测现金流
？率直说，是个大话

DCF模型的逻辑无懈可击：一家公司今天的价值，蹬宗它将来所有现金流折现后的总和
。

但它有一个暗藏的前提——你能预测将来的现金流
。

我们来看两个真实案例：

英伟达 ，2019-2023间的净利润不不变，且险些没有增长
。2019财年净利润约42亿美元，2020财年净利润骤降至28亿美元，2022财年净利润上升至98亿美元，2023财年又再次降至43亿美元
。随后在AI海潮冲击下，2024财年净利润暴增至298亿美元，2025财年进一步跃升至729亿美元
。

四年间，利润增长超过17倍
。

有几多分析师，在2022年的熊市底部，预测到了这个数字
？

其时绝大无数模型给出的预测，与最终了局相差了一个数量级
。

SK海力士，是另一个例子
。作为全球最大的HBM内存供给商之一，它的盈利轨迹像过山车：2018年净利润超过15.5万亿韩元，2019年暴跌至约2万亿韩元，2023年因存储周期下行陷入巨额吃亏（-9万亿韩元），2025年随着AI对HBM的需要发作再度创出汗青新高，分析师预测2026-2027年将再创汗青新高
。

统一家公司，相邻两年的盈利能够差出十倍
。

AI产业链上的企业，其盈利和现金流的颠簸幅度，远远超出任何模型的预测天堑
。

经济学家弗兰克·奈特分辨了两种不确定性：一种是概率已知的可量化风险，保险公司靠这个定价；另一种是概率自身未知的奈特式不确定性，无从定价
。

AI产业今天面对的，正是后者
。在我们思想框架里，超速发展的将来，不是“知路自己不知路”，而是“不知路自己不知路”
。

对奈特式不确定性做DCF折现，是用风险定价工具处置底子无法定价的问题
。输入端满是猜测，输出端包装成了科学结论
。

这是一种勤恳的自我糊弄
。

用汗青做参照系
？怎么分辨“反复”和“押韵”

PE估值法同样如此
。正确的利润预测是个大话
。

市盈率自身就是个相对估值步骤
。要么用PE做类似公司的估值比力，但是这些公司真的是类似的吗
？AI产业发展充斥各类技术蹊径

？雌鹄唇型滴竦墓，选择了分歧的技术路线，发展远景大不一样
。怎么是可比公司呢
？

仅仅将从事统一个行业的企业就使用市盈率进行对比，相宜吗
？我跑步，那么我应该跟博尔特或者乔爷比力成就吗
？

PE估值，也将此刻的市场阐发跟汗青相比，由于我们相信汗青押韵

５恰把涸稀笔歉鍪裁醋刺
？这一次市盈率的头部，是上涨到汗青高点的120%还是150%
？

“让我们用汗青均值的尺度差来衡量吧
。市盈率已经在二十年均匀值以上一个尺度差了，贵了
。”

Come On，各人都是分析师，知路这是假装专业的故弄玄虚
。

遵循熵增法规的宇宙，在不休尝试从未出现过的事物发展路线
。拿旧世界的坐标来衡量新世界的公司，自身就是一件奇怪的事
。2004年有人用传统媒体的PE衡量谷歌，得出"严重高估"；2010年有人用零售业的PE衡量亚马逊，得出"贵得离谱"
。推算在逻辑上没有谬误，但参照系错了
。

用感情做反向买卖，同样是个陷阱

既然估值没用，有人会说：那就看市场感情
。AI概想人人都在谈，投资拥挤，这时辰应该避开
。所谓"不去人多的处所"
。

这个逻辑，听起来像是独立思虑，现实上是另一种同流合污
。

想明显这件事：

齐全追随人群买入，是让别人的乐观感情替你做决策
。齐全反向人群卖出，是让别人的乐观感情替你做决策——只不外方向反了
。

两者的性质是一样的：你的决策变量，是别人的定见，而不是你自己对资产和组合的判断
。

一个顺着别人的定见走，一个逆着别人的定见走
。都是失落了自我决策的能力
。

更深的问题在于：感情指标自身极难怀抱
。什么叫"人人都在讨论"
？2021年的比特币，2000年的互联网，每一次泡沫之前，市场感情都在高位，但真正的顶部，过后才知路在哪里
。

用拥挤度做反向买卖，与用估值做择时一样，都是在用无法正确怀抱的变量，来驱动一个高度敏感的决策
。

拿感情指标做反向买卖，存在底子性的逻辑缺点
。

换一个坐标系思虑

既然估值工具失效，感情指标也不成靠，我们该怎么办
？答案不是烧毁，而是换一个坐标系
。

不再问"这只股票值几多钱"，而是问：

这类资产在我的整体组合里，应该表演什么角色，占多大比例
？

这是一个性质上的问题转换：

从预测价值→转向治理组合，从判断贵贱→转向匹配自己的风险接受能力
。

这个转换，让涨跌不再是决策的重要输入
。

从关注单只股票的涨跌，到关注自己的投资组合
。我但愿自己的投资组合钻营多大的收益率，接受多大的颠簸率，我愿意接受多大的风险，我但愿自己的组合配置怎么露出在更大的机遇，而不是更大的风险
。

从投资组合角度启程，有几个维度值切当真思虑：

第一，看颠簸率贡献，而不是看收益率
。

一只AI股乒厍了50%，但若是它让整个组合的颠簸率大幅上升、夏普比率降落，从组合治理的角度，它反而是在牵累你
。同时，AI有关股票之间高度有关，集中持有多只，并没有你以为的那么分散
。

第二，用最大回撤容忍度校准仓位
。

英伟达在2022年最大回撤超过65%
。这不是异常，这是超等成长股的正常性命周期
。

问自己一个问题：若是持有的AI仓位跌去60%，你的整体生涯打算和生理状态，会受到多大影响
？

若是答案是"难以接受"，那此刻的仓位就已经超出了你的真实风险接受能力——无论这些股票看起来多么"值得持有"
。

第三，用资金的功夫属性匹配仓位
。

五年以上不动用的资金，能够接受更大的颠簸；三年内可能动用的资金，应该极低配置甚至不配置
。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事
。

第四，用规定化再平衡包办主观择时
。

设定AI有关资产在组合中的指标区间，超出上限机遇械减仓，低于下限时补仓

好比，你设定指标是15%
。某一天组合里AI仓位涨到了22%，不必要判断它还会不会涨，直接减回15%
。半年后若是跌到了9%，补回15%
。这个作为，与股价涨跌无关
。

这个框架让"要不要减仓"造成一个执行规定的问题，而不是预测市场的问题
。你不必要知路它还会不会涨，你只必要知路它占比超了
。

第五，把AI股票放在"杠铃"的高弹性端
。

塔勒布的杠铃战术：一端是极端守旧的资产（现金、短债），另一端是幼仓位的高弹性资产（超等成长股）
。中央的"中等风险"资产，反而是最危险的——它既无法提供；，又无法提供真正的弹性
。

AI超等成长股天然属于高弹性端
。主题问题不是它贵不贵，而是这一端的总规模，在你的整体组合里是否相宜
。

让投资更沉静

用这个框架思虑，你会变得更沉静
。

当AI股票持续上涨时，你不会由于"卖早了"而后悔，由于你的决策正本就不基于价值预测
。

当AI股票大幅调整时，你也不会焦虑，由于你在建仓时就已经想分了然这个仓位对应的最大回撤，它在你的接受领域之内
。

真正让投资者疾苦的，往往不是吃亏自身，而是在谬误的框架下做出决策，而后被婆酌谬误的方式响应市场
。

我不看AI公司的估值
。

不是由于对这个行业没有判断，而是由于：在正确的坐标下凤做出理性的组合决策，比在谬误的坐标下凤钻营精确的价值判断，更靠近投资的性质
。

涨跌，交给市场
。

组合，交给自己
。

中新网乐山5月3日电 (林永传 郑素描)5月2日至3日，2026年乐山“同安古城杯”龙舟约请赛暨福建省水上活动联赛(同安站)在乐山同安苏颂公园西溪进行，初次组队参赛的台胞代表队格表引人关注
。

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