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AI交易震荡剧烈澳洲股市意外成避风港

最近几个月人工智能（AI）交易导致的大幅波动席卷亚太股市，没想到澳洲股市成了新兴的避风港。

2小时前

黄子伦 | AI红利捞完了？

市场始终都忘记一个简单逻辑，那就是一项技术在未来越高效、越便宜，市场的需求就会越强，直到饱和。而AI的普及才刚起步，许多人都只是用着免费的AI对话框服务。我相信许多股民看到这篇文章时，都已经历了上个星期的股市大血洗。许多当初看起来坚不可摧的科技股，或者人工智能（AI）相关股票，都在短短在几天之内大跌，仿佛一记钟声，让大家如梦初醒。这一次的大调整，看涨和看跌阵营纷纷寻找自己想要看到的证据或者迹象，进一步加强自身观点。我想，那位破产了的 “富爸爸” 又会再次出来，说股市崩盘已到，虽然已经记不清这是他第几次出来喊话了。不久前我才写了一篇文章，说若尝试择时交易，一下子all in或者完全套现离场，这种大开大合的策略都不是最好的办法，因为很难判断。我也知道这种策略有一大好处，那就是不管押对了或者押错，你都是 “赢家” 。押对了，名利双收；反之，如果押错了，也不会太难受，因为你可以编一个 “市场迟早会迎来冲刺或崩盘，只是时机未到” 的精神胜利法。毕竟，人的精神可以凌驾判断力。而真正困难的一点是什么？就是承认自己并不知道市场走向。我觉得，投资很多时候都像在夜晚里开车。车灯的照明距离一般也就30至50米，如果是远光灯，可能也就100至150米。因此，你压根儿看不到更远的距离有什么，是坑洞？是车龙？是误闯公路的动物？还是危险横跨马路的行人？你都不知道。而我们需要驾驶的距离，动辄几公里，甚至是高速公路的绵连万里。即便如此，有限的车灯照明距离并不影响我们安全地抵达目的地。怎么办到的呢？边开边判断。你看不清就别开太快，并和前面的车子保持安全距离。看得清就可以加速一些。当然，有人会说，开车并不一样，你起码知道终点在哪儿，而股市里的终点是不可能找得到。那么，现在的股市信号指向哪儿？目前市场的主要变化，发生在6月3日的Broadcom（博通）公告给出的未来期许无法满足市场的高期待值。加上相近的时间点内，英伟达的Rubin架构会使用原定的50%储存量的传言流出，市场迅速解读为记忆体市场需求将大减。事实上，削减的是Rubin架构里的CPU记忆体，从原本的192GB下调至96GB，但这并不是市场需求减半，而是制造遇到瓶颈，因为来不及交货，只能暂时用96GB顶替，待供应量回升，用户就能够换成192GB。更重要的是，三星和SK海力士已经把2026年和2027年的HBM产能卖光了，这导致CPU用途的记忆体供货能力因为被HBM订单挤压，所以也面临交货紧张。各位若有在近期买电脑就会知道，又是涨价，又是迟交货。那么，为何股市还是暴跌呢？我大胆猜测是AI交易所导致。 [vip_content_start] 这并不是什么新鲜事，在AI产业爆发之前，许多大型投资机构就已经用着电脑操盘的方式来交易，著名的高频交易也是如此。而在AI爆火后，我相信有更多投资机构和个人投资者开始用这类AI帮自己操盘。由于这类操盘需要高速且大量，所以谁能够更快速地判断市场走势，谁就有优势。如果你有尝试利用AI来做这些部署，你大概已经猜到会面临什么瓶颈了。那就是——AI产出的判断要快，且正确，这在技术上很难实现。即便你用市面上最强大的AI，例如Claude，它们的Opus模型在面对一些复杂问题时，是能够比人类更快速的抉择，但还没到那种 “一眨眼” 的速度。它们还是需要时间搜索、验证，然后给出结论。如果你面对需要快速抉择的情况时，这些时间就会变得有点 “慢” 。加上并非每个人都用基本面分析，许多投资者还是会融入一些技术分析的指令。因此，整个市场变化真的是瞬息万变， “快” 就比 “准” 更重要。要达到快，那么AI就不能阅读完整的新闻稿，只能用摘取新闻头条来判断。但是，如此情况会导致AI的判断失准，何况不是全部人都用着最强大的AI，如果你的交易量不够大，你赚取的利润可能无法覆盖这些token成本，所以我相信有不少人是用着比较便宜，或者免费的开源LLM。你试试看用开源LLM来解读PDF文档或者新闻稿，那个搜检技术的调整工作就够你搞一阵子了。这么一来，当AI浏览了看似悲观的新闻头条，然后股价一开市就暴跌，AI就很容易得出 “危险，建议迅速清仓” 的结论。而投资者所使用的各种杠杆之类，也只是辅助而已。这是我的解读。当然，我整体上仍然抱着AI乐观的态度。回顾过去2至3年发生的重磅事件，我们看看AI和市场需求的变化。 2025年初有两项重大新闻。一个是美国前总统拜登卸任前颁布的芯片禁令，让市场担心英伟达营业额就此受挫，因为不能卖到中国市场去了。结果呢？中国买家通过多种管道购买英伟达产品，特朗普也暂缓这项禁令，加上黄仁勋的不断游说，英伟达还是能够逐鹿中国市场，只不过是较为低配的版本。不久后，中国幻方的DeepSeek模型被大肆报道，因其蒸馏技术和更强的MoE架构（mixture of expert）让大语言模型训练成本大幅下降，正式让许多中国企业拥抱AI技术。 2025年末，奥地利工程师Peter Steinberger开发的ClawBot于隔年1月大火，让 “养龙虾” 成为AI Agent的代名词，Peter本人也被OpenAI挖角。这一次，许多小型企业和个人都更容易使用AI了，大模型公司也乐于卖token了。而在2026年3月，谷歌推出的TurboQuant报告也让市场里的AI们 “震惊” 了，因为未来需要的记忆体更少了。不过，市场始终都忘记一个简单逻辑，那就是一项技术在未来越高效、越便宜，市场的需求就会越强，直到饱和。而AI的普及才刚起步，许多人都只是用着免费的AI对话框服务。 AI在未来的终点，还远着呢。

1月前

美股AI交易陷怀疑新时代

美国4大云端服务供应商（CSP）今年资本开销合计超过6700亿美元，再创新高，虽然可能同步追加对台湾AI伺服器代工厂的订单量，但这样破纪录的大手笔开销，也让投资者心生泡沫与投资难以回本的忧虑。

5月前

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