Mou Yilings neueste Standpunkte: Logische Deduktion und zukünftige Entwicklungsrichtung der nächsten Marktbewegung

Die jüngsten Marktschwankungen haben zugenommen, wobei sich in- und ausländische Märkte gegenseitig beeinflussen und viel Aufmerksamkeit erregen. Vor kurzem hat der bekannte Stratege Mou Yiling auf einer institutionellen Roadshow seine Ansichten geäußert.

Wie ist diese Korrektur einzuordnen?

Ist der von KI dominierte Technologieaufschwung beendet?

Welche Form wird die nächste Erholung oder der nächste Anstieg nach dieser Korrektur höchstwahrscheinlich annehmen?

Wie soll man jetzt positionieren und aufstellen, um darauf zu reagieren?

Mou Yiling hat die Probleme schrittweise aufgelöst und seine Urteile abgegeben (der Artikel ist eine Aufzeichnung der Roadshow und wird in der ersten Person verfasst).

Kernsätze:

1. Anfang Juni dieses Jahres ist der Anteil der Kapitalausgaben globaler Cloud-Anbieter am globalen BIP auf fast 1 % gestiegen. Dies ist ein äußerst beeindruckendes makroökonomisches Datenwert, was bedeutet, dass auf der Welt plötzlich eine riesige Nachfrage auf nationaler Ebene entstanden ist.

2. Riesige Nachfrage führt zu massiven Investitionen, die wiederum massiven Kreditstützungen und enorme Schulden fördern. Dies wird zwangsläufig Inflation auf dem globalen Markt auslösen und die Zyklizität der Technologiebranche verdeutlichen.

3. In den Jahren 2006 bis 2007 waren Kohle, Stahl und Schifffahrt die absoluten „Stars am Markt“. Damals befasste sich der Markt mit dem globalen Schifffahrtsraum und der Fläche des Pazifischen Ozeans, genau so wie man heute die Rechenkapazitätsnachfrage der USA berechnet.

4. Heutzutage sind es Startups, die den Token-Verbrauch auf ausländischen Märkten stützen. Seit diesem Jahr sind ihre Aktienkurse fast wieder auf das Niveau zu Jahresbeginn gefallen, was auf schwerwiegende Meinungsverschiedenheiten am Finanzierungsmarkt hindeutet.

5. Der Mietpreis von globalen Rechenkapazitätsanlagen ist ein sehr wichtiger Beobachtungsindikator. Wenn er weiterhin stabil bleibt und steigt, gibt es keine Sorgen um den Rechenkapazitätsmarkt und die Branchennachfrage, sonst muss man vorsichtig sein.

6. In der aktuellen Phase der Aktieninvestitionen sollte man stabile Vermögenswerte (z. B. Dividendenwerte) als Basisposten halten und einen Teil des Bargelds behalten, um bei extrem starken Marktschwankungen angemessen an einigen Erholungen teilzunehmen.

Zwei Szenarien für die Marktentwicklung nach der Stabilisierung

Nach einer Korrekturphase gibt es normalerweise zwei Zustände für die Erholungsbewegung am Markt:

Der erste Fall geht mit einer Verbesserung der Fundamentaldaten einher. Wenn die Erholung auf dieser Logik basiert, muss man sehen, dass die Volatilität des Marktes ständig abnimmt.

Was bedeutet eine sinkende Volatilität? Das bedeutet, dass die frühere Panikstimmung verschwunden ist, das Kapital nicht mehr blind Kurse drückt oder Aufschwünge verfolgt, und alle beginnen, ruhig zu werden und sich an die tatsächlichen Fundamentaldaten zu halten. Dies ist eine milde und relativ solide Grundlage für die Erholung.

Im zweiten Fall gibt es keine Anzeichen für eine Verbesserung der Fundamentaldaten. In diesem Fall muss die Volatilität sogar zunehmen, damit der Markt den Tiefpunkt erreicht.

Warum? Weil eine steigende Volatilität bedeutet, dass die frühere Panikstimmung ihre letzte und extremste Entladung erfährt. Derzeit ist der Technologiesektor der erste Bereich, der korrigiert wird. Wenn die Marktstimmung sehr niedrig ist, Panikverkäufe auftreten und gleichzeitig Stützungskapital einströmt, kann diese heftige Kollision deutliche Erholungschancen mit sich bringen.

Zurück zu den Reaktionsstrategien und der Positionierungsquote: Ich bin der Meinung, dass man in der aktuellen Phase der Aktieninvestitionen stabile Vermögenswerte (z. B. Dividendenwerte) als Basisposten halten sollte. Wenn der Markt sehr panisch ist und die Volatilität extrem hoch ist, kann man angemessen an einigen Erholungen teilnehmen, um die Erträge zu steigern.

Darüber hinaus sollte man in der aktuellen Phase mit starken Schwankungen immer einen Teil des Bargelds behalten (z. B. 10 % bis 20 % in Geldmarktfonds). Das ist kein Pessimismus gegenüber dem Markt, sondern dient dazu, mit der hohen Marktvolatilität umzugehen. Wenn die Fundamentaldaten nicht vollständig verschlechtert sind und der Markt irrational stark fällt, ist die Effizienz dieses Bargelds für den Einstieg am Tiefpunkt sehr hoch.

Die zyklischen Merkmale des Technologieaufschwungs dürfen nicht unterschätzt werden

Nach diesem von KI angetriebenen Technologieaufschwung diskutieren alle, ob er bereits im Stadium des „Fischschwanzes“ (späte Phase des Aufschwungs) angekommen ist. Auf der Strategiekonferenz Anfang Juni dieses Jahres hat unser Team viele Reflexionen durchgeführt, und damals haben wir bereits die zyklischen Merkmale des Technologieaufschwungs erkannt.

Warum spricht man von Zyklizität?

Denn wir haben ein äußerst makroökonomisches und beeindruckendes Datenwert beobachtet: Der Anteil der Kapitalausgaben globaler Cloud-Anbieter am globalen BIP ist plötzlich von fast 0 % auf fast 1 % gestiegen.

In der Geschichte gibt es vermutlich nur einen vergleichbaren Fall: den Investitionsimpuls der verarbeitenden Industrie nach dem Beitritt Chinas zur WTO in den Jahren 2006 bis 2007. Das bedeutet, dass auf der Welt plötzlich eine riesige Nachfrage auf nationaler Ebene entstanden ist, und eine Nachfrage dieser Größenordnung wird zwangsläufig Inflation auf dem globalen Markt auslösen.

Denn massive Investitionen erfordern eine riesige Kreditstützung, erzeugen auch enorme Schulden und gehen mit einer extremen Abhängigkeit vom Cashflow einher.

Nach dem Preisanstieg im oberen Bereich der Lieferkette wird zudem das Problem der Gewinnumverteilung zwischen allen Gliedern der Industriekette berührt.

Denken Sie an die zyklischen Aktien von damals – Kohle, Stahl, Schifffahrt. Heute halten Sie sie für alte und traditionelle Branchen, aber in den Jahren 2006 bis 2007 waren sie die absoluten „Stars am Markt“ mit ausgezeichnetem Wachstumspotenzial und riesigen Vorstellungsräumen.

Auf welche Aspekte der Kernvermögenswerte hat der Markt damals geachtet?

Damals befasste sich der Markt in dem Maße mit dem globalen Schifffahrtsraum und der Fläche des Pazifischen Ozeans, wie man heute berechnet, wie viele Büroangestellte in den USA durch KI ersetzt werden und wie groß die Rechenkapazitätsnachfrage ist. Im Wesentlichen handelt es sich um dasselbe Phänomen.

Damals war das Wachstumspotenzial dieser Vermögenswerte unbestritten, aber wann hat sich ihre Zyklizität gezeigt und zu Kursrückgängen geführt?

Wir können beobachten, dass im Oktober 2007, als die Kurse chinesischer Kohleaktien nach unten drehten, die Angebots- und Nachfragefundamentaldaten der Branche keine Gefahrensignale zeigten – die Nachfrage überstieg nach wie vor das Angebot. Das einzige Signal war, dass die Nachfragewachstumsrate im mittleren und unteren Bereich der Lieferkette abnahm und gleichzeitig das Kreditvolumen in China zu sinken begann.

Ausgehend von diesen historischen Erfahrungen haben wir mehrere Kernindikatoren für die Beobachtung des aktuellen Technologieaufschwungs vorgeschlagen:

Erstens die aktuelle Inflationsstufe und ihre Sensitivität gegenüber der Technologiebranche;

Zweitens das Verhältnis der zukünftigen Einnahmen aus aktuellen Investitionen zu den Schulden, um zu prüfen, ob es steigt.

Verdrängungseffekt der K-förmigen Differenzierung

Im Zuge der rasanten Entwicklung der KI haben wir zudem eine schwere K-förmige Differenzierung in der Wirtschaft beobachtet, die sich nicht nur an der Börse, sondern auch in makroökonomischen Daten widerspiegelt.

Zum Beispiel haben unsere Exportdaten ein historisches Hoch erreicht, aber die Aktienkurse vieler Nicht-KI-Exportunternehmen haben keine positive Entwicklung gezeigt, und die Ergebnisse der Quartalsberichte für das dritte Quartal stehen sogar unter Druck. Warum ist das so?

Zuerst: Wenn man KI-Hardware (z. B. optische Module usw.) ausschließt, sind die Exporte im Nicht-KI-Bereich nach Juni dieses Jahres insgesamt rückläufig (mit Ausnahme einer leichten Erholung im September).

Zweitens wird der Nicht-KI-Bereich von einem weiteren Faktor beeinflusst: dem Wechselkurs. Wenn globales Kapital in die USA fließt, sehen sich unsere Unternehmen bei der Devisenabrechnung einer Situation gegenüber, in der sowohl der Renminbi als auch der US-Dollar aufwerten. Das führt zu deutlichen Wechselkursgewinnen oder -verlusten bei Nicht-KI-Exportunternehmen.

Warum wertet der Renminbi auf, obwohl der US-Dollar stark ist?

Denn für Unternehmen, die hohe Gewinne mit KI-Hardware erzielen, hat die Aufwertung des Renminbi kaum Auswirkungen auf ihre Gewinne. Ihre Gewinnpuffer sind sehr dick und können Wechselkursschwankungen vollständig abfedern. Dies verdrängt aber umgekehrt die Gewinne anderer traditioneller Exportunternehmen.

Das ist der Verdrängungseffekt der KI. Während das obere Ende der K-Kurve (KI-Hardware) darüber diskutiert, wann der Höhepunkt erreicht ist, hat das untere Ende (traditionelle verarbeitende Industrie, Exportunternehmen) den Tiefpunkt möglicherweise noch nicht erreicht.

Ein heute als Referenz geeigneter Fall: der Aufschwung der Bankaktien im Jahr 2020

Mehrere große in- und ausländische Technologiekonzerne, die derzeit im KI-Bereich führend sind, haben in ihren kürzlich veröffentlichten Quartalsberichten für das dritte Quartal eine Tatsache bestätigt:

Die Technologiegiganten kaufen nach wie vor um jeden Preis Rechenkapazität – selbst wenn die Hardwarepreise steigen. Das ist der absolute Vorteil der Hardware-Lieferkette bei der Gewinnverteilung. Die jährliche Wachstumsrate der Kapitalausgaben der großen Cloud-Anbieter liegt alle über 100 %, sie können nicht umkehren, sondern müssen weiter voranschreiten.

Was man aber wirklich beachten muss, sind nicht diese finanzkräftigen Cloud-Anbieter, sondern die Finanzierungskapazität der Mieter von Rechenkapazität (z. B. Startups, die GPUs kaufen oder mieten).

Derzeit wird ein großer Teil des Token-Verbrauchs von diesen Startups erzeugt, die von Finanzinstituten oder Venture-Capital-Fonds finanziert werden. Die Aktienkurse dieser Unternehmen haben vor 2024 den S&P 500 deutlich übertroffen.

Aber seit diesem Jahr sind die Kurse dieser Unternehmen fast wieder auf das Niveau zu Jahresbeginn gefallen, was auf schwerwiegende Meinungsverschiedenheiten am Finanzierungsmarkt hindeutet.

Das erinnert ein wenig an die A-Aktien-Bankaktien vor 2020. Damals wurden die Bewertungen von Bankaktien ständig gedrückt. Obwohl Baumaterialien und Spirituosen noch stiegen, spiegelte der Rückgang der Bankaktien die tiefe Sorge des Marktes um Immobilien- und Stadtfinanzschulden wider – er hat die Alarmglocke für den Immobilienzyklus geläutet.

Heute läuten die Aktienkurse dieser US-Finanzunternehmen, die KI-Startups finanzieren, ebenfalls die Alarmglocke für Investoren.

Der Kernpfandwert, der die zukünftige Entwicklung bestimmt, ist der Mietpreis verschiedener Rechenkarten (GPUs). Solange die Mietpreise stabil sind, sind die Bilanzen der Startups gesund und es gibt keine Probleme auf der Finanzierungsseite. Aber wenn die Mietpreise nach unten drehen, muss man sehr vorsichtig sein. Genau wie bei der Subprime-Krise früher führt der Preisrückgang der zugrundeliegenden Vermögenswerte (Häuser / Rechenkarten) zu Kettenreaktionen von Zahlungsausfällen und Verkäufen.

Deshalb ist der Mietpreis von Rechenkapazität ein sehr wichtiger Beobachtungsindikator. Man kann zudem den Token-Verbrauch und die Preisentwicklung als Hilfsindikatoren beobachten. Derzeit sinken die Preise für die Token-Inferenz insgesamt. Entscheidend ist, ob das Mengenwachstum den Preisrückgang ausgleichen kann.

Verborgene Sorgen der US-Wirtschaft: innere Spaltung unter dem Investitionsimpuls

Die US-Börse hat unter Führung der KI eine gute Performance gezeigt, aber die makroökonomischen Fundamentaldaten der USA scheinen immer noch verborgene Sorgen zu haben. Der aktuelle Zustand der US-Börse ist sehr interessant: Betrachtet man nur die Ergebnisse der Konsumgüteraktien der Mittelschicht, wirkt die Lage nicht gut; aber bei Unternehmen wie Luxus-Kreuzfahrtlinien oder Nucor Steel liegen die Ergebnisse über den Erwartungen.

Seit dem dritten Quartal letzten Jahres entwickeln sich andere Bereiche der US-Wirtschaft außerhalb der Informationstechnologie und der Immobilienbranche langsam nach oben. Das liegt daran, dass der Investitionsimpuls der KI, der mehr als 2,5 % des US-BIP ausmacht, seine ziehende Wirkung auf andere Branchen ausweitet.

Zum Beispiel sind Bauarbeiter in Manhattan zu Rechenzentren gewechselt, um Kühlprojekte durchzuführen, und Stahlwerke haben eine große Anzahl von Bestellungen aus dem Rechenzentrumsbau erhalten.

Statisch betrachtet wächst die Gesamtgröße der US-Wirtschaft, und KI-Investitionen ziehen globales Kapital in die USA. Aber die innere Struktur weist eine schwere Differenzierung auf, und die Konflikte zwischen den sozialen Schichten verschärfen sich.

Die Verbreitung der KI zielt im Wesentlichen auf extrem hohe Effizienz ab, aber das kann zu Konflikten mit der Gewinnverteilung der breiten Öffentlichkeit führen. Wenn in dieser Technologiewelle die Verteilungsbeziehungen zwischen den Menschen nicht gut gehandhabt werden und die unteren und mittleren Schichten keine Vorteile aus der KI ziehen, sondern stattdessen mit Arbeitslosigkeit bedroht sind, können mittelfristige politische Auseinandersetzungen zu Unwägbarkeiten führen und die Wirtschaft möglicherweise an Geschwindigkeit verlieren. Mittelfristig braucht die US-Wirtschaft auch einen Prozess der K-förmigen Konvergenz.

Die Zukunft der KI-Anwendungen: Warten auf das „Zurücksetzen“ der Kosten

Wir haben viel Zeit damit verbracht, über den „dunkelsten Moment“ der KI-Hardware und den „späten Aufschwung“ zu sprechen. Wann wird der Aufschwung der nachgelagerten KI-Anwendungen kommen?

Gestern habe ich tatsächlich eine von KI generierte Zeitreise-Kurzserie gesehen. Die Beteiligung von KI hilft Drehbuchautoren dabei, viele Lücken im historischen Wissen zu schließen und logische Fehler und Mängel zu vermeiden. Aber zurück zur Branchenlogik:

Ich bin der Meinung, dass der echte Durchbruch der KI-Anwendungen eine absolute Voraussetzung braucht: Die Kosten der Rechenkapazität im oberen Bereich der Lieferkette müssen systematisch sinken.

Ein Beispiel: Früher haben die Analysten unser