黄金不香了?洪灝、李蓓、付鹏同时喊:卖!

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三位大佬同时喊:卖!

来源:ETF进化论

黄金又涨了!在美联储12月降息概率走高后,黄金开始持续反弹,一度重返4200美元关口,纽约黄金期货主力合约价格本周累计上涨4.3%,11月涨近6.5%,为连续第四个月上涨。

ETF资金本周也在买入,华安黄金ETF、黄金ETF华夏本周分别净流入9.62亿元、3.38亿元。

当下的黄金,突然不香了?

周末,洪灝、李蓓、付鹏三位投资大佬同台发声,不约而同看空黄金?

其实,三位投资界大佬并非都不看好黄金,当中观点存在明显差异,特别是在短期和长期维度上。

1

三位大佬同时看空黄金?

洪灏对黄金持短期谨慎,长期看好的观点:

短期态度:在黄金价格达到4500美元/盎司时已全部卖出,认为 “黄金是一个巨大的价格势能泡沫,必然破裂”,不建议在如此高位(现约4100多)急于冲回去,因为价格动能泡沫刚破裂,需要时间消化。

他10月黄金高点就警告当前黄金处于 “人类历史上最超买的状态”,风险大于收益,不会在当时的点位加仓。

尽管短期看空,洪灏仍坚定看好黄金的长期价值,认为 “未来 5~7年美元会大幅贬值,金银上涨将超越市场认知”(9月的观点)。

李蓓明确看空黄金,已清仓:

李蓓已在近期全部卖出黄金持仓,直言 “黄金最好的阶段已经过去”,认为金价已明显高估,并将俄罗斯央行近期出售黄金视为 “重要的警示信号”,不建议增加黄金配置。

她分析认为:

1、黄金并非只涨不跌。1980年前后到2000年前后,黄金经历了20年长期熊市,原因是有两轮央行大规模出售黄金的浪潮,所以央行对黄金的买卖是解释长期金价的主要变量。

2、俄罗斯央行最近出售黄金是一个重要提醒和信号,因为这个消息选择清仓黄金。

3、未来国际上很可能逐步增加人民币储备,以部分替代黄金和美元储备。这意味着,类似于上一轮黄金熊市初期的情形有可能重演。

4、美元计价的黄金大概率不会跌,但人民币计价的黄金可能会跌。

付鹏 (知名经济学家) 对黄金持结构性看空观点,但未完全否定,指出 “过去几年支撑黄金的制度性因素近期正在逐渐消退”,这是黄金面临的主要风险。

他认为黄金已进入高波动率阶段,可能出现大幅波动,但并未完全否定黄金价值,而是从更宏观角度将黄金定位为 “信用标尺”。

付鹏指出:

1、黄金牛市本质靠的是地缘政治紧张、世界秩序不稳定这些制度性因素。

2、在过去几年,中国央行是黄金价格上涨的最主要变量,除了央行购金数据外,伦敦市场上大量的转运目的地很大一部分到了国内。

3、最近一两个月的变化,正是过去支撑黄金几年的制度性因素在消退。俄乌冲突没再升级,中美在韩国也见了面,地缘政治还会升级吗?

2

AI如何投资?

讨论完黄金,三位大佬也讨论了近期热度居高不下的“AI泡沫”。

洪灏属于泡沫清醒派,不投AI不行,核心判断:AI是 “巨大泡沫,与2000年互联网泡沫相比,只是癌症晚期与中晚期的区别。”

1、泡沫阶段判断:市场往往高估短期效应,低估AI对社会的长期影响,AI泡沫破裂但未破灭,调整是估值纠偏的必然过程。

2、“泡沫最美妙是最后阶段,但并非每个人都能在顶峰抽身”。

李蓓:谨慎质疑派,警惕资本陷阱,认为AI投资海量资本开支难以为继,可能从 “向上推动力转为向下拖累”,尤其在硅谷已裁员、硅谷房价下跌时。

她建议关注 “寒冬中开出的花朵”:低PE、低PB、高分红的龙头企业,视为乱世“小确幸”,不应追逐“浪花上的泡沫资产“。

付鹏属于战略乐观派,建议“左手抓生产力 (AI),右手应对宏观经济(防御资产)”哑铃配置,认为AI存在泡沫,但 “不影响大方向”,是全球科技主线。

3

AI分化交易继续

当AI信仰遭遇流动性边际紧缩,市场不得不在重新寻找定价平衡,这一过程注定伴随高波动与结构分化。

AI的分化交易还在继续,周末市场关于GPU与TPU又吵起来了。

二级市场上,高位市值蒸发1万亿美元的英伟达11月26日止跌反弹1.37%,休市一日再度下跌1.8%,市值逼近4万亿美元的谷歌走平,反而是传言出货苹果最低阶M处理器的英特尔大涨10%。

从英伟达反弹失利、谷歌逼近4万亿美元上涨乏力到股价萎靡的英特尔突然发力,市场对AI的重新定价的关键似乎还是估值。

此前发起“OpenAI逼宫”的llya时隔9个月终于有最新动态了。他在播客采访提到:

1、目前的大模型就像是一本百科全书,缺乏泛化能力。Scaling时代可能结束了,过去靠堆算力、堆数据、把模型拉大几十倍的增长路径,边际消弱已经明显减弱。接下来行业要走的路可能要回归研究时代。

2、AI应用会继续开花结果,模型也会继续变好,但AI智力的提升,真的会进入一段漫长的瓶颈期。

llya关于Sacling Law到达瓶颈的技术焦虑的观点,导致资本市场冷静下来之后开始感到害怕,尤其是AI应用场景的缺乏。

周末,llya针对他的访谈内容做了澄清和补充,称继续按现在的方法scale——堆算力、堆数据、堆训练环境,会继续变好,但总会缺点什么重要东西。

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