华尔街资管CEO公开持仓：押注纳指和比特币

整理 & 编译：深潮 TechFlow嘉宾：Anthony Pompliano，Professional Capital Management 创始人兼 CEO主持人：John Pompliano，Pomp Investments Associate播客源：Anthony Pompliano原标题：I Just Revealed My Current Portfolio…播出日期：2026 年 6 月 24 日要点总结安东尼·庞普里亚诺（Anthony Pompliano）与约翰·庞普里亚诺（John Pompliano）本期再度合体，深度拆解美股科技七巨头（Mag 7）的惨烈踩踏、全网对 AI 资本支出（CapEx）的泡沫恐慌，以及为什么底层的通胀数据其实远比媒体头条煽动的要安全、受控得多。本期嘉宾是 Professional Capital Management 创始人兼 CEO Anthony Pompliano，长期活跃于加密投资领域，其播客是北美收听量最高的财经播客之一。此外，我们还将全量复盘安东尼目前的最新持仓组合，独家穿透新任美联储主席凯文·沃什（Kevin Warsh）在利率决议背后的真实政治大棋，并深度解构为什么在迈向下一个十年的长线远征中，比特币的"高波动性"非但不是风险，反而是它最核心的终极红利。精彩观点摘要MAG 7 回调背后的真正逻辑"MAG 7 被抛售，最核心的原因是它们本质上都属于久期很长的资产，所以对通胀非常敏感。""对 MAG 7 来说，这些 AI 公司不会突然大爆炸，不会归零""如果通胀在第三、第四季度回落，MAG 7 的估值倍数就很可能重新扩张。""Google 现在的估值比 Apple 更便宜，但增长更快。为什么会这样？核心原因就是市场对 AI 资本开支有顾虑。现在反而出现了一个很好的机会，让你能以更低的估值买到世界上最优秀的一批企业。""很多价值投资者这些年持续跑输，是因为他们太执着于拿过去的框架衡量今天的企业。你当然应该尊重历史，但你不能只是指着旧数据说‘这些公司太贵了’，然后连续说 15 年。""很可能的情况是，一家公司先说未来两年会花 100 亿美元做资本开支，结果最后真实支出只有 60 亿美元。60 亿美元仍然是极高的数字，但它比市场原先担心的少了 40%。现在市场过于纠结通胀走向，我认为这已经被错误定价了。"AI 资本开支与 ROI 的再定价"现在其实真正的问题在 Token 成本。去和一帮 CEO 聊天，发现所有人都在说同样的话：我们在 Token 上花了太多钱，但根本不知道 ROI 到底在哪里。""大家都开始转向同一个目标：用更少的 Token，得到同样的输出效果。""限制这种技术普及的瓶颈到底是什么？电力、数据中心、芯片。""我前两天还看到一条消息，有家公司把员工工作时间调整到凌晨 1 点到上午 10 点，其中一个原因就是他们认为，在这个时段调用模型更便宜、系统负载更低、回答也更准确。"投资方法：远离中间地带"如果你把投资方式概括一下，我觉得大致有两条路。第一条路，是买大型指数，投资大盘指数本身就是非常好的策略。第二条路，则是去投那些高度非对称的机会。我认为最糟糕的是中间地带。你不该把钱配到那些中等规模、只有中等增长、回报画像也很平庸的公司上。""今天全世界最有意思的两项技术就是 Bitcoin 和 AI。""我持有 Tesla。我相信，如果 Elon 在人形机器人和自动驾驶上形成垄断，那会是一件非常值钱的事。""一旦他能用人工智能、机器学习、计算机视觉让硬件具备这种能力，他就等于拿下了‘物理 AI’这个方向的具身化入口，我认为那会极其有价值。""我到底想暴露在哪些方向上？我会长期持有一定现金，也会持有 Bitcoin。""Anduril 的模式是，让一批创业公司先把技术突破做出来，一旦技术被验证，它就下场收购这些无人机公司。它非常擅长并购，也有一支很强的 BD 团队，能把买回来的技术迅速推向商业合同。换句话说，它就是一个‘买技术，然后把技术商业化’的平台。"他的实际投资组合"在私募市场，我持有很多软件型 AI 公司，比如 Replit、Lovable、Micro One 这类在各自垂直领域非常强势的业务；在公开市场，我更集中押注物理 AI 和机器人。""无论公募还是私募，无论软件还是硬件，我都拥拥有一套相对完整的 AI 敞口。""我持有 Tesla 并不是因为汽车，而是因为我相信 Elon 在人形机器人和自动驾驶上如果形成垄断，会极其有价值。""他最终会把 SpaceX 和 Tesla 合并，而且很可能发生在 2030 年之前。一旦这件事发生，他就会把自己手上那些最重要的项目整合成一个巨型综合体。"Bitcoin 进入新阶段"不快乐本质上是预期和现实之间的落差。所以你不能给 Bitcoin 设定离谱的预期。如果你把预期设在 25% 到 30%，结果它做得更好，那你会很惊喜。""政府还是会继续印钱，Bitcoin 的核心投资逻辑并没有破坏。变化只在于它现在已经进入了不同的比赛阶段。""以前的 Bitcoin 像是在打高中篮球，你是场上少数几个最突出的球员。现在更像打大学篮球了。所有球员都更强了，差距也没以前那么夸张，但比赛质量更高了。""散户通常更情绪化，机构通常没那么情绪化。我知道互联网情绪不好，但从市场结构上看，这某种程度上也是见底过程中常见的一部分。"MAG 7 抛售与 AI 资本开支Anthony Pompliano: 很多人因为 Bitcoin 波动就开始担心，我觉得这完全想错了。我反而喜欢自己持有的东西会经历不被市场喜欢的阶段，我不想持有那些永远热门的资产，因为一旦一个资产一直处在市场宠儿的位置，就说明它已经太受欢迎、太拥挤，回报往往也已经被套利掉了。相反，那些会周期性失宠的资产，往往意味着它们还有更强的非对称性，未来潜在回报更高，所以波动本身很重要。今天这期节目里，John 会来采访我，我们会聊 Kevin Warsh、美联储、通胀预期、利率、AI 资本开支争议、MAG 7、标普 500、Bitcoin、SpaceX，以及很多其他话题。我也会把自己现在在公开市场和私募市场的投资框架讲清楚，并且具体说一些我已经配置进组合里的资产。John Pompliano：我们先从第一个话题开始。 最近 MAG 7 出现了一轮抛售，你觉得这是估值重估，还是市场开始重新思考整个 AI 交易逻辑？Anthony Pompliano: 我觉得 MAG 7 被抛售，最核心的原因是它们本质上都属于久期很长的资产，所以对通胀非常敏感。此前市场担心伊朗战争推高能源价格，也担心通胀重新上行，于是这些资产先被卖掉了。我在 2025 年已经反复讲过两件事。第一，关税不会带来持续性的通胀。第二，只要伊朗战争不是一场持续多年的长期冲突，它带来的就只是短期价格冲击。我们确实已经在能源端看到了这种短期上冲，但它不会演变成长期的通胀问题。更大的背景是，美国经济里还有很多结构性的通缩力量在起作用。当然，总会有人看到通胀重新站上 3% 就大喊"通胀又失控了"。我不这么看。很多人对通胀的理解已经被前几年那轮 9% 以上的极端情况带偏了，好像高通胀会不停反复出现一样。可如果你回头看历史，通胀冲上 9% 以上在一个人的一生里本来就是极少数事件。我没记错的话，上一次美国通胀超过 9% 还是在 20 世纪 70 年代，那甚至发生在我出生之前。也就是说，在我这一生里，只出现过一次。那次高通胀当然很严重，但也非常容易理解。2020 年美国大规模印钞、把利率压到零，出现高通胀几乎是必然结果。可那种人为操纵，和伊朗战争、关税带来的价格扰动，根本不是同一回事。如果你去看 MAG 7，市场现在其实有两层担忧。第一层担忧是，如果通胀继续上升，这类久期长、对利率敏感的资产就会遭遇估值压缩，于是股价回调。这个逻辑没问题。第二层担忧是，大家害怕 AI 资本开支太大，担心这些公司疯狂投入 CapEx 之后，自由现金流会下降，未来能分给股东的现金会变少，于是企业估值就该下降。但我认为，接下来会有两件事发生。第一，通胀不会像市场想象得那么严重。现在已经能看到迹象了。最近一轮通胀数据里，60% 的增量都来自能源，也就是说，主要是能源价格在推高数字。只要能源价格回落，通胀自然会跟着下来。现在油价已经跌到 80 美元以下，如果回到 60 美元，你觉得通胀会怎样？我现在还不敢百分之百断言"通胀已经见顶"，但我觉得已经非常接近了。无论是已经见顶，还是在 5 月、6 月的数据里见顶，我的判断都是，第三季度和第四季度的通胀会低于第二季度。如果这个判断成立，那 MAG 7 的估值倍数就会重新扩张。另一部分就是 AI 资本开支，这件事在我看来有两个关键问题。第一，未来我们以为会存在的需求，到底是不是真的存在？第二，这些资本开支最终能不能带来回报？如果需求存在，回报当然就可能存在，因为总有人会来使用这些基础设施。那需求到底在不在？很简单，你今天使用 AI 的频率是不是比一年前高？当然是更高了。但最近市场和媒体开始讨论另一件事：我们现在用 AI Token 的方式到底够不够高效？企业为了调用模型消耗的算力和能源，是否真的值得？这件事我自己感受很深。很多人知道，我们在做一个叫 CFO Sylvia 的产品。做这个产品的过程中，我们开始发现一个现实问题：成本在往上跑。因为用户自己可以生成查询请求，如果你没有一套足够聪明的 Token 管理机制，支出理论上是没有上限的。一开始做产品时，团队最关心的是"先把产品做出来"。等产品跑起来之后，你才发现真正的问题在 Token 成本。那怎么办？就得开始提高 Token 使用效率。我们当时做了很多很具体的调整。比如，有些页面用户一刷新就会重新打模型，这完全没必要，直接停掉，Token 消耗立刻就降下来了。还有一些功能会周期性持续调用模型，虽然看起来很酷，但它们恰恰是 Token 消耗的大头。于是我们直接把功能砍掉，然后观察用户会不会抱怨。结果没人抱怨，那就干脆不恢复了。这一下又省了大量 Token。后来我们又调整了一些架构，开始更认真地去看现金成本。当时我还以为这是我们自己的问题，想着先把自己公司的问题解决掉。结果我后来去和一群 CEO 聊天，发现所有人都在说同样的话：我们在 Token 上花了太多钱，但根本不知道 ROI 到底在哪里。所以，大家都开始转向同一个目标：用更少的 Token，得到同样的输出效果。这就是为什么我当时一直在推特上说，企业内部那种盲目追求 Token 用量、做"谁调用更多模型"的排行榜，这种阶段不会持续太久。世界最终一定会回到效率、有效性、ROI 这些真正能落地的指标上来。而这恰恰是我最看好 OpenAI、Anthropic、Grok 这类私营模型公司的地方。你会看到，像 CFO Sylvia 这样的客户，或者任何一家企业客户，都在要求"我想少用 Token，但要拿到同样的结果"。也就是说，单个客户在变得更高效；可与此同时，整体可服务市场在扩大，产品采用率在上升，所以这些模型公司的总收入依然可能非常高。对我来说，这正是产品找到产品市场契合度的信号。只要开源模型还没有把它们彻底吃掉，这些公司现在就是在做一门非常好的生意。接下来问题就变成了，限制这种技术普及的瓶颈到底是什么？电力、数据中心、芯片。你会发现，约束都在这些地方。我前两天还看到一条消息，有家公司把员工工作时间调整到凌晨 1 点到上午 10 点，其中一个原因就是他们认为，在这个时段调用模型更便宜、系统负载更低、回答也更准确。我不觉得大多数公司都会这么干，但这至少说明，大家已经开始非常认真地思考模型调用效率了。如果这种技术的需求是持续存在的，那就意味着我们今天仍然没有足够多的数据中心、电力和芯片，意味着这个方向的需求竞价会持续存在。所以，那些担心 AI 资本开支回报率的人，当然可以提出一个长期问题：未来会不会过度建设？会，任何周期最终都可能出现过度建设，这是历史规律，很难做到精确控制。但至少在短期内，我完全看不到这个问题。我看到的是，软件需求旺盛，专业化工作流的需求旺盛，数据中心、电力、芯片的需求也旺盛，甚至旺盛到已经有公司在讨论建设轨道数据中心了。所以我觉得，市场现在对这件事的焦虑有些错位。尤其回到 MAG 7，本来很多人盯着的是企业"预计要花多少钱"，但预计不是实际。就像预计收入不等于真正确认收入一样，预计资本开支也不等于最后真的花出去了。很可能的情况是，一家公司先说未来两年会花 100 亿美元做资本开支，结果最后真实支出只有 60 亿美元。60 亿美元仍然是极高的数字，但它比市场原先担心的少了 40%。现在市场过于纠结通胀走向，我认为这已经被错误定价了。更重要的是，大家同样过度相信了那些 AI 资本开支指引数字。我反而觉得，最后实际花出去的钱，大概率会低于今天市场担心的规模。所以你再去看 MAG 7 里的具体公司。比如 Google，最近股价跌了，这反而很有意思。Google 现在的估值比 Apple 更便宜，但增长更快。为什么会这样？核心原因就是市场对 AI 资本开支有顾虑。如果你真的去看数据、看企业基本面，我认为现在反而出现了一个很好的机会，让你能以更低的估值买到世界上最优秀的一批企业。你去看它们的市盈率和其他估值指标，过去几年里都已经明显回落，很多公司现在所在的估值区间，其实对很多投资者来说已经不算离谱了。只要 AI 资本开支最后没有演变成真正的问题，这些企业就很值得配置。所以我觉得，大家需要冷静一点，不要被吓到。至少对 MAG 7 来说，这些 AI 公司不会突然大爆炸，不会归零。更重要的是，你得问自己一个问题：你今天看到的公司，和 3 周前相比，真的发生了根本变化吗？MAG 7 过去一年依然上涨了 18%。如果你只看新闻标题，你完全感受不到这一点。媒体给人的感觉像是 MAG 7 故事已经结束了，好像整个逻辑都崩掉了。确实，今年以来它们落后了很多，标普 500 今年上涨 9%，另外 493 只股票大约上涨了 13%，而 MAG 7 基本持平或者略跌。听起来像是"MAG 7 不行了"。但如果 MAG 7 的长期价值还在，那你是不是反而应该更感兴趣？其他股票都已经涨起来了，而这些大公司过去 6 个月估值没怎么动。你相当于可以在又拿到 6 个月增长和盈利验证之后，仍然用 6 个月前的价格去买同一家企业。这其实正是 MAG 7 眼下提供给你的机会。当然，这不代表我要把整个组合都压进 MAG 7。我不是这个意思。但如果你是价值投资者、偏好大盘科技，或者本来就偏指数化思路，我根本不会担心 MAG 7。相反，我觉得它正在变得更有吸引力。我还觉得，现在很多担忧本质上是因为大家太无聊了。我们正处在一轮世代级牛市里，很多人觉得没什么新故事可讲，于是开始发明问题，开始不断设想各种可能出错的情形。做风险管理当然可以这样思考，但我更愿意聚焦那些已经存在、已经被验证的问题，而不是整天担心"万一下雨、松鼠钻出来、树上掉颗花生"这种事。AI 资本开支在当下就不是一个已经发生的问题。未来可能会变成问题，但今天它不是。John Pompliano：如果它现在还不是问题，那应该怎么衡量成败？是看用户增长、收入增长，还是利润率、自由现金流？企业应该用什么标准判断"这笔 AI 资本开支值不值"？Anthony Pompliano: 先把 AI 资本开支放一边，单看一个更基础的事实：标普 500 企业的利润率，自 2011 年以来已经提升了 58%。也就是说，十几年时间里，这些公司的盈利质量发生了非常大的跃迁。它们本来就应该配得上更高估值，因为它们已经变成了更好的公司。很多人忽视了一个巨大的时代切换，那就是商业世界已经从模拟时代走向数字时代。这些公司拥有知识产权，卖的是数字产品，运营效率更高，商业模式也更优质，所以企业价值本来就应该更高。可很多人还是拿历史估值来吓唬自己，动不动就说"快看历史区间""快看互联网泡沫"。可互联网泡沫那个时代，你想从城市一边开到另一边，还得先把 MapQuest 的路线打印在纸上带着。那是一个没有 iPhone、没有 AI 的世界。你拿 2026 年的估值去和 1992 年相比，本来就不合理。我前阵子去旧金山办公室，和 Sylvia 的工程师们坐在一起。我提了一个需求，他们直接把问题输入 Claude。工程师当然知道底层架构、数据库、文件系统，也知道哪里坏了该怎么修，但说到底，他们现在像是有了魔法。这个世界和以前根本不是一回事。所以我才说，很多价值投资者这些年持续跑输，是因为他们太执着于拿过去的框架衡量今天的企业。你当然应该尊重历史，但你不能只是指着旧数据说"这些公司太贵了"，然后连续说 15 年。所以问题就来了。你是准备等市场哪天跌 20%，再跳出来说"你看，我早说过它高估了"，还是干脆上车，参与这轮世代级牛市？我观察到的是，世界上最好的投资者都在参与。无论是 Warren Buffett，还是你能想到的其他顶级投资人，他们都意识到，这些是真实解决问题、真实赚钱、真实还能继续增长的企业，因此就该配置。衡量成功的方法其实很简单：企业有没有持续创造利润？答案是有，而且很多。这也是它们值钱的原因。大家现在老在担心自由现金流，但别忘了，标普 500 的利润率自 2011 年以来已经提升了 58%。它会不会继续提升？我认为会，百分之百会。这些企业在变得越来越好，像陈年好酒一样越放越值钱。所以，与其站在场外评头论足，不如承认这些企业正在持续进化。你没必要一天到晚去批评 Mark Zuckerberg、Jeff Bezos、Andy Jassy 或 Sergey，说他们都做错了。现实是，他们做对了很多事。大盘股与非对称性机会John Pompliano：说得很好。那当你看这些 MAG 7 公司时，我觉得大多数投资者都默认，10 年后它们大概率会比今天更值钱。可现实里，市场上还有加密资产、还有其他很多方向。你怎么处理短期和长期之间的配置关系？Anthony Pompliano: 我并不太在意短期波动。所谓短期，不只是按天看、按周看，我甚至连按月都不太看。我更喜欢买入之后告诉自己，这个东西我要拿 10 年。那是我的基本时间框架。在这个时间框架下，我更愿意把主要精力放在一件事上：怎么赚更多的钱、拿到更多可配置资本。只要我买了一项资产，而且愿意长期拿着，那我就继续去赚钱。等我赚到新钱，再决定要不要把新钱配置到新的机会里。当然，这不代表我真的每个标的都会一动不动拿满 10 年。如果核心逻辑变了，或者投资假设出了问题，我也会调整组合。但总体上，我的交易动作并不多。如果把投资方式概括一下，我觉得大致有两条路。第一条路，是买大型指数。具体数字我记不住了，但我印象里，过去 10 年 Nasdaq 的年化回报大概在 18% 左右，可能更高一点。这个回报已经很夸张了。一个十年期复利 18% 到 20% 的资产，世界上能长期跑赢它的人其实并不多。所以，投资大盘指数本身就是非常好的策略。第二条路，则是去投那些高度非对称的机会。我认为最糟糕的是中间地带。你不该把钱配到那些中等规模、只有中等增长、回报画像也很平庸的公司上。因为这类资产既没有大盘龙头那种现金流、韧性和商业耐久性，也没有小型机会那种从脆弱到爆发的非对称回报。所以我喜欢"杠铃式"配置，不喜欢待在中间。

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