陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更清静的投资方式
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
一段时间以来，，，，，一些朋侪们被一连上涨的AI相关公司的股价折磨。。。 。。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，，，，，关于AI相关企业，，，，，古板估值工具不但是不敷准确，，，，，而是从基础上用错了地方。。。 。。
展望现金流？？？坦率说，，，，，是个假话
DCF模子的逻辑无懈可击：一家公司今天的价值，，，，，即是它未来所有现金流折现后的总和。。。 。。
但它有一个隐藏的条件——你能展望未来的现金流。。。 。。
我们来看两个真实案例：
英伟达 ，，，，，2019-2023间的净利润不稳固，，，，，且险些没有增添。。。 。。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浪潮攻击下，，，，，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，，，，，利润增添凌驾17倍。。。 。。
有几多剖析师，，，，，在2022年的熊市底部，，，，，展望到了这个数字？？？
其时绝大大都模子给出的展望，，，，，与最终效果相差了一个数目级。。。 。。
SK海力士，，，，，是另一个例子。。。 。。作为全球最大的HBM内存供应商之一，，，，，它的盈利轨迹像过山车：2018年净利润凌驾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亏损（-9万亿韩元），，，，，2025年随着AI对HBM的需求爆发再度创出历史新高，，，，，剖析师展望2026-2027年将再创历史新高。。。 。。
统一家公司，，，，，相邻两年的盈利可以差出十倍。。。 。。
AI工业链上的企业，，，，，其盈利和现金流的波动幅度，，，，，远远凌驾任何模子的展望界线。。。 。。
经济学家弗兰克·奈特区分了两种不确定性：一种是概率已知的可量化风险，，，，，包管公司靠这个定价；；另一种是概率自己未知的奈特式不确定性，，，，，无从定价。。。 。。
AI工业今天面临的，，，，，正是后者。。。 。。在我们头脑框架里，，，，，超速生长的未来，，，，，不是“知道自己不知道”，，，，，而是“不知道自己不知道”。。。 。。
对奈特式不确定性做DCF折现，，，，，是用风险定价工具处理基础无法定价的问题。。。 。。输入端全是推测，，，，，输出端包装成了科学结论。。。 。。
这是一种勤劳的自我诱骗。。。 。。
用历史做参照系？？？怎么区分“重复”和“押韵”
PE估值法同样云云。。。 。。准确的利润展望是个假话。。。 。。
市盈率自己就是个相对估值要领。。。 。。要么用PE做类似公司的估值较量，，，，，可是这些公司真的是类似的吗？？？AI工业生长充满种种手艺路径。。。 。？？？雌鹄淳傩型档墓，，，，，选择了差别的手艺蹊径，，，，，生长远景大不相同。。。 。。怎么是可比公司呢？？？
仅仅将从事统一个行业的企业就运用市盈率举行比照，，，，，合适吗？？？我跑步，，，，，那么我应该跟博尔特或者乔爷较量效果吗？？？
PE估值，，，，，也将现在的市场体现跟历史相比，，，，，由于我们相信历史押韵。。。 。？？？墒恰把涸稀笔歉鍪裁醋刺？？？这一次市盈率的头部，，，，，是上涨到历史高点的120%照旧150%？？？
“让我们用历史均值的标准差来权衡吧。。。 。。市盈率已经在二十年平均值以上一个标准差了，，，，，贵了。。。 。。”
Come On，，，，，各人都是剖析师，，，，，知道这是冒充专业的故弄玄虚。。。 。。
遵照熵增纪律的宇宙，，，，，在一直实验从未泛起过的事物生长蹊径。。。 。。拿旧天下的坐标来权衡新天下的公司，，，，，自己就是一件希奇的事。。。 。。2004年有人用古板媒体的PE权衡谷歌，，，，，得出"严重高估"；；2010年有人用零售业的PE权衡亚马逊，，，，，得出"贵得离谱"。。。 。。盘算在逻辑上没有过失，，，，，但参照系错了。。。 。。
用情绪做反向生意，，，，，同样是个陷阱
既然估值没用，，，，，有人会说：那就看市场情绪。。。 。。AI看法人人都在谈，，，，，投资拥挤，，，，，这时间应该避开。。。 。。所谓"不去人多的地方"。。。 。。
这个逻辑，，，，，听起来像是自力思索，，，，，现实上是另一种随波逐流。。。 。。
想清晰这件事：
完全追随人群买入，，，，，是让别人的乐观情绪替你做决议。。。 。。完全反向人群卖出，，，，，是让别人的乐观情绪替你做决议——只不过偏向反了。。。 。。
两者的实质是一样的：你的决议变量，，，，，是别人的意见，，，，，而不是你自己对资产和组合的判断。。。 。。
一个顺着别人的意见走，，，，，一个逆着别人的意见走。。。 。。都是损失了自我决议的能力。。。 。。
更深的问题在于：情绪指标自己极难怀抱。。。 。。什么叫"人人都在谈论"？？？2021年的比特币，，，，，2000年的互联网，，，，，每一次泡沫之前，，，，，市场情绪都在高位，，，，，但真正的顶部，，，，，事后才知道在那里。。。 。。
用拥挤度做反向生意，，，，，与用估值做择时一样，，，，，都是在用无法准确怀抱的变量，，，，，来驱动一个高度敏感的决议。。。 。。
拿情绪指标做反向生意，，，，，保存根天性的逻辑缺陷。。。 。。
换一个坐标系思索
既然估值工具失效，，，，，情绪指标也不可靠，，，，，我们该怎么办？？？谜底不是放弃，，，，，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，，，，，应该饰演什么角色，，，，，占多大比例？？？
这是一个实质上的问题转换：
从展望价钱→转向治理组合，，，，，从判断贵贱→转向匹配自己的风险遭受能力。。。 。。
这个转换，，，，，让涨跌不再是决议的主要输入。。。 。。
从关注单只股票的涨跌，，，，，到关注自己的投资组合。。。 。。我希望自己的投资组合追求多大的收益率，，，，，遭受多大的波动率，，，，，我愿意遭受多大的风险，，，，，我希望自己的组合设置怎么袒露在更大的时机，，，，，而不是更大的风险。。。 。。
从投资组合角度出发，，，，，有几个维度值得认真思索：
第一，，，，，看波动率孝顺，，，，，而不是看收益率。。。 。。
一只AI股票涨了50%，，，，，但若是它让整个组合的波动率大幅上升、夏普比率下降，，，，，从组合治理的角度，，，，，它反而是在拖累你。。。 。。同时，，，，，AI相关股票之间高度相关，，，，，集中持有多只，，，，，并没有你以为的那么疏散。。。 。。
第二，，，，，用最大回撤容忍度校准仓位。。。 。。
英伟达在2022年最大回撤凌驾65%。。。 。。这不是异常，，，，，这是超等生长股的正常生命周期。。。 。。
问自己一个问题：若是持有的AI仓位跌去60%，，，，，你的整体生涯妄想和心理状态，，，，，会受到多大影响？？？
若是谜底是"难以遭受"，，，，，那现在的仓位就已经凌驾了你的真实风险遭受能力——无论这些股票看起来何等"值得持有"。。。 。。
第三，，，，，用资金的时间属性匹配仓位。。。 。。
五年以上不动用的资金，，，，，可以遭受更大的波动；；三年内可能动用的资金，，，，，应该极低设置甚至不设置。。。 。。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事。。。 。。
第四，，，，，用规则化再平衡取代主观择时。。。 。。
设定AI相关资产在组合中的目的区间，，，，，凌驾上限时机械减仓，，，，，低于下限时补仓
好比，，，，，你设定目的是15%。。。 。。某一天组合里AI仓位涨到了22%，，，，，不需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%。。。 。。这个行动，，，，，与股价涨跌无关。。。 。。
这个框架让"要不要减仓"酿成一个执行规则的问题，，，，，而不是展望市场的问题。。。 。。你不需要知道它还会不会涨，，，，，你只需要知道它占比超了。。。 。。
第五，，，，，把AI股票放在"杠铃"的高弹性端。。。 。。
塔勒布的杠铃战略：一端是极端守旧的资产（现金、短债），，，，，另一端是小仓位的高弹性资产（超等生长股）。。。 。。中心的"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超等生长股自然属于高弹性端。。。 。。焦点问题不是它贵不贵，，，，，而是这一端的总规模，，，，，在你的整体组合里是否合适。。。 。。
让投资更清静
用这个框架思索，，，，，你会变得更清静。。。 。。
当AI股票继续上涨时，，，，，你不会由于"卖早了"而怨恨，，，，，由于你的决议原来就不基于价钱展望。。。 。。
当AI股票大幅调解时，，，，，你也不会焦虑，，，，，由于你在建仓时就已经想清晰了这个仓位对应的最大回撤，，，，，它在你的遭受规模之内。。。 。。
真正让投资者痛苦的，，，，，往往不是亏损自己，，，，，而是在过失的框架下做出决议，，，，，然后被迫用过失的方式响应市场。。。 。。
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：在准确的坐标系里做出理性的组合决议，，，，，比在过失的坐标系里追求准确的价钱判断，，，，，更靠近投资的实质。。。 。。
涨跌，，，，，交给市场。。。 。。
组合，，，，，交给自己。。。 。。
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