用 12 家 AI 公司的三季报，练一套周期思维，文章准备不易，也是自我学习沉淀的笔记，我愿意分享出来，也希望大家多多点赞分享、转发和关注。

这个财报季，我连续做了 12 份 AI 相关公司的研判。看完以后，最让我困惑的是三个画面：

海力士营业利润率 80%，是这家公司历史上最高的一个季度，首尔股价却从高点跌了将近一半。

中际旭创利润环比 +22%，毛利率创新高，财报出来第二天跌了 12.7%，市场只肯给它 2027 年 8.6 倍市盈率。

谷歌云收入翻倍，自由现金流却连续两个季度为负，公司停掉回购，开始发债、卖新股来盖数据中心。

生意最好的时候，市场在跑。于是"AI 是泡沫"又成了最热的话题。

但我越看越觉得，说它是泡沫的人和说它不是泡沫的人，看的其实是同一份财报，只是看的"时钟"不一样。

我的看法是这样的：AI 的渗透率一定会越来越高，这个趋势是对的；但 AI 的资本开支是有周期的，需求是会波动的，技术落地也有它的时间窗口。

所以如果只看资本开支，AI 现在一定是有泡沫的。可这个结论本身没有太大用处。

我们不需要去预测泡沫什么时候破，要做的是识别这轮周期走到了哪个阶段，然后做好风险应对。这才是周期投资思维。

我把 12 份研报挂到同一棵周期树上，读出来的位置是：树根（渗透率）还在长；需求在不同树枝上已经开始波动；资本开支这根主干正处在"繁荣"和"过度投资"之间，借钱建设、按周期顶定价的信号都出现了。

这篇文章分五步：先说我们对"长期投资"的误解，再讲清楚趋势、周期、钟摆三个词，然后拆开周期是怎么"造"出来的，接着用周期树把 12 家公司放在一起看、判断阶段并给出风险应对，最后说说这套思维怎么变成了我的习惯。

很多人说自己是长期投资者，问他什么是长期投资，回答通常落在两个层面。

第一个是动作层面：买入、拿住、别乱卖。第二个是时间层面：拿三年、五年、十年。

这两个答案都没错，但它们只回答了"拿多久"，没有回答"拿着的这段时间里，系统里在发生什么"。

结果就是两种情绪交易。涨的时候，用"长期"给自己壮胆："AI 是大趋势，跌了就加。"跌的时候，用"长期"给自己止痛："反正我是长期投资，不看短期。"嘴上是长期，手上是情绪。所谓长期，变成了一块遮住情绪的布。

我这季研判里有两个很典型的例子。

Palantir 从 6 月的 107 美元涨到 10 月的 209 美元，只用了三个半月。AppLovin 在一年里每股盈利涨了 74%，股价却跌了 60%，市盈率从 84 倍被压到 18 倍。同一个"AI 长期趋势"，一个让人追高，一个让人割肉。拿得再久，也躲不过中间那段剧烈的摆动。

图1｜两种长期投资：只看时长 vs 看系统

养过猪的人都懂这件事。猪价一高，大家都去补栏；可是小猪长到出栏要十个月左右，十个月后所有人的猪一起上市，猪价暴跌。养猪户没有看错"中国人要吃猪肉"这个长期趋势，他们亏在没看懂"补栏"到"出栏"之间那十个月里，系统会发生什么。

长期持有是一种行为；长期投资，应该建立在对"这家公司长期怎么创造价值、中间会经历什么"的理解之上。两者不能画等号。

长期投资真正的对象不是"时间"，而是"系统"。时间只是让系统的规律显现出来。

要看懂系统，先要把三个常被混用的词分清楚：趋势、周期、钟摆。

我先用三句话给它们定位。

趋势回答"世界最终往哪里走"。它改变的是中枢，也就是平均水平。比如过去二十年互联网渗透率一直在提高，中间经历过泡沫破裂、金融危机、疫情，可数字经济的占比一路往上抬。

周期回答"世界以什么路径走过去"。它是围绕中枢的完整一轮：扩张、过热、收缩、出清、复苏，再开始下一轮。

钟摆回答"人心现在偏到了哪一边"。这是霍华德·马克斯的比喻：市场很少停在"刚刚好"的中间，总是在恐惧和贪婪、低估和高估、信用紧缩和信用宽松之间来回摆。

图2｜趋势、周期、钟摆：一张图看三者的关系

如果只记一句话，我会这么记：趋势是坡，周期是坡上的浪，钟摆是冲浪的人心。

这季的研报里，正好有三家公司分别对应这三个词。

趋势：Reddit。Reddit 本季收入 +53%，财报却让股价一天跌了 29%。原因是 Google 的 AI 搜索不再把人送过来，管理层预告第四季度日活用户可能环比下降"低双位数"，大约从 1.3 亿降到 1.15 亿。这不是淡季，也不是周期性的回落，而是流量入口的中枢被 AI 搬走了一截。如果把它当成周期的低点等反弹，就会犯错。

钟摆：AppLovin。一年里盈利涨了 74%，市盈率却从 84 倍压到 18 倍；这次财报后三天，股价又涨回来约 47%。生意本身变化不大，变化的是市场愿意为它付多少倍。

周期：海力士。这是最标准的周期案例。2026 年它的营业利润预计约 290 万亿韩元，是 2018 年上一轮高峰的 14 倍。可它的历史告诉我们，2018 年之后的第二年利润跌了 87%，2021 年之后的两年从盈利跌到亏损。

图3｜海力士 2017–2026E 营业利润：中枢在抬高，浪也一直都在

这张图同时有两件事：中枢在抬高（AI 让存储需要的量上了一个台阶），浪也一直都在。海力士的估值难题，本质就是"它到底属于趋势还是周期"。我在研判里写过一个对比：如果把它当周期股，合理市盈率是 3–5 倍；如果把它当 AI 基础设施股，是 12–15 倍。同一家公司，归到趋势还是周期，估值差了 3 倍。

三者的关系也要说清楚。

钟摆不是周期本身，而是周期里的放大器。它不只影响股价，还会一路传到实体：情绪乐观 → 估值变高 → 融资变容易 → 公司更敢花钱扩产 → 产能增加。人心最后会变成真金白银的工厂和数据中心。

趋势和周期最不能混为一谈。投资里两个最贵的错误，恰好都来自混淆：

（1）把周期性的繁荣，当成新趋势。也就是那句"这次不一样"。

（2）把周期性的衰退，当成趋势结束。也就是那句"AI 完了"。

那周期为什么一定会出现？不是因为世界上有一个准时的时钟，而是因为系统本身会"造"出周期。

1. 五个零件

研究周期的底层工具，叫系统动力学（System Dynamics）。名字听起来很学术，拆开只有五个零件，我都用最日常的话来说。

只有油门，世界会无限增长；只有刹车，世界会很快回到平衡。周期出现，是因为第五个零件：延迟。

参考资料里有一句我抄在了笔记本上：反馈决定方向，延迟制造过冲。

用一个假设的小例子算一遍就明白了。假设某种芯片的需求增速从 30% 逐年放慢，企业每年看到缺货，就按"当前需求再多 30%"去扩产，但新产能要两年后才到位：

（这是我编的示意数字，不代表任何公司。）

第 3 年的时候，缺口已经在缩小，可是企业眼里看到的仍然是"缺货、高价、高利润"，于是继续扩产。等前三年定下的产能陆续到位，需求增速却已经从 30% 降到了 5%。没有人做错决定，每个人都是根据眼前的真实信息做的；错就错在，眼前的信息是两年前的系统状态。

图4｜浴缸模型：存量、流量和延迟

我这季的研判里，处处能看到"存量在积累"。

中际旭创的存货到了 239 亿元，存货周转天数约 147 天；预付给上游的料款，从年初 2 亿涨到了 35 亿。它在用利润给上游垫钱，锁住紧缺的芯片和光源。只要需求在，这笔钱都会回来；需求一旦转弱，它就是最先暴露的那部分存量。

亚马逊三季度单季资本开支 759 亿美元，过去 12 个月自由现金流是 −424 亿。服务器按五到六年折旧，这一批钱要到 2027–28 年才会集中走进利润表。今天的流量，会变成明天的存量负担。

2. 两个飞轮：油门和刹车

写微软那篇文章时，我问过一个问题："AI 越成功，微软为什么反而越需要花钱？"

当时我画了两条链。一条是增长链：需求 → 资本开支 → 产能 → 收入。另一条是资本链：资本开支 → 投入资本 → 折旧 → 自由现金流 → ROIC。

现在回头看，我当时研究的其实就是两个回路的拉扯：增长链是油门，资本链是刹车。只是那时还没有给它这个名字。

图5｜AI 的油门和刹车：两个回路

用这一季的数字看，两只脚都踩得很重。

油门还在用力：Azure 增速从 39% 一路到 48%，下季度指引 49–50%；亚马逊 AWS 连续 6 个季度加速到 39%；谷歌云收入 +103%。三家的积压订单加起来约 1.8 万亿美元。

刹车也开始起作用：谷歌本季多出来的 78 亿收入，几乎全部被硬件成本、折旧和研发吃掉，营业利润比上季度还少了 2 亿；微软折旧同比 +56%，远快于收入；四家大厂里有三家单季自由现金流是负的，只有微软还是正的。

3. 不是一个周期，而是多个周期叠加

真正高级的周期思维，不是看懂一个周期，而是看懂多个不同转速的齿轮同时在转。

技术的齿轮转得最慢，以几十年计；资本开支的齿轮是三到十年；库存和价格是一到四年；资金和估值以月和年计；情绪和仓位以天和月计。

图6｜AI 的六个齿轮：技术、产品、资本开支、半导体、商业化、金融

慢齿轮向上、快齿轮向下的时候，就会出现最让人迷惑的状态：长期故事没有错，股价却在暴跌。海力士今年 6 月到 10 月就是这样。

还有一个关键概念：相位差。AI 链条上的各环节并不同步。GPU 最先爆发，存储、光模块、电力随后，应用层的利润最后才出现。真正的研究能力，是判断这条链上每一个齿轮转到了哪里。

相位差里藏着一个"技术窗口"。大厂今天买的服务器，大约按五到六年折旧。也就是说，2026 年花下去的钱，要在 2031 年前后靠 AI 应用的收入赚回来。模型能力、推理成本、企业愿不愿意付费，这几件事必须在这个窗口里落地。落地早于窗口，资本开支就是投资；落地晚于窗口，资本开支就变成了过剩产能。更麻烦的是，技术进步本身会让上一代设备更快地失去经济性，所以真实的窗口可能比折旧年限还短。这也是为什么我说资本开支有周期：它不是在赌 AI 会不会成功，而是在赌 AI 什么时候成功。

齿轮之间还会互相挤压。瑞芯微是我这季看到最清楚的例子：AI 数据中心的扩张把上游的料抢走了，PCB 缺货、存储涨价，反过来挤压了消费电子这条周期。瑞芯微三季度收入环比下降 5.9%，存货天数从 158 天涨到 207 天，公司自己也写了"终端销售市场在调整消化"。可就在同一周，它的股价因为"端侧 AI"的消息连续涨停。

一家公司身上，同时有三个时钟：数据中心的周期在抢料，消费电子的周期在消化，情绪的钟摆在追高。

把这些零件、飞轮和齿轮组装起来，就是我说的周期树。

1. 周期树是什么

我把一个研究对象画成一棵树。根是趋势，比如 AI 的渗透率；主干是资本开支周期；树枝是各层周期，包括技术、硬件、云平台、应用、金融；叶子是每根树枝上的领先指标。

画这棵树，我每次都走同样的五步：

（1）根还在长吗？（趋势有没有变）

（2）每根枝上，什么在积累？（存量：产能、存货、债务、估值）

（3）流量往哪边走？（订单、资本开支、融资是在加速还是减速）

（4）哪个回路占上风？（油门还是刹车）

（5）最大的延迟在哪？（结果会在多久之后出现）

因为每次都是同样的五步，它慢慢就从一个方法，变成了一条固定的思维路径。

图7｜周期树：一条固定的思维路径

2. 领先指标是谁，怎么判断

领先指标为什么能领先？用前面的零件解释：领先指标通常是"流量"，结果通常是"存量"或者"存量的产出"，两者之间隔着延迟。所以订单领先收入，资本开支领先产能，价格涨幅的变化领先利润，融资条件领先投资。

图8｜一条链看懂领先和滞后：订单在前，利润在后

判断一个指标是不是真的领先，我用三条检验：

（1）它在因果链上是不是排在前面？

（2）历史上它有没有先拐过？比如 2018 年，海力士股价比利润早一个季度见顶。

（3）我看的是"水平"，还是"变化率"？很多时候真正领先的是涨幅有没有在收窄，而不是"还在不在涨"。

（4）它的质量靠不靠得住？订单可以取消、延期、改短，所以订单领先收入的前提，是订单本身是真的。

这季最好的教材是 Palantir。它的收入 +96%，连续四个季度加速，利润率和现金流都创新高。但新签订单 TCV 只增长了 6%，订单与收入之比从一年前的 3.3 降到 1.5，剩余合同只够约 6.6 个季度的收入，一年前还有 9.2 个季度。

结果变量全部满分，领先变量第一次出现裂缝。公司的解释是"新合同期限变短了"。这是一个可以检验的说法：如果属实，接下来一两个季度新签订单会快速回升。

第二个例子是中际旭创。客户已经给了 2027 年的确定订单，所以 2027 年看得比较清楚。真正的领先指标，是"2028 年大客户给不给增长指引"，会在今年底到明年一季度陆续出来。领先指标不一定是一个数字，也可能是下一年订单的能见度。

3. 把 12 份研报挂到同一棵树上

现在回到开头的命题：AI 到底有没有泡沫？

我把 12 家公司按产业链从上游到下游挂到树上，每根树枝只问一个问题：这里的钱，是已经到手了，还是还在路上？

图9｜AI 周期树：12 家公司挂在各自的树枝上

把每根枝的领先指标和读数列出来，是这样一张表：

图10｜AI 周期树读数表

这张表读下来，最反直觉的一点是：泡沫论把 AI 当成一个整体，可是钟摆在不同树枝上摆向了相反的两端。市场对"利润已经到手"的硬件环节，按周期顶给低倍数；对"利润还在未来"的应用环节，按趋势给高倍数。

所以这棵树给出的回答是四句话：

趋势是对的。渗透率在提高，需求和收入是真的，台积电和三朵云的收入还在加速。

需求已经开始波动。Palantir 的新签订单跟不上收入，瑞芯微的终端在消化库存，Reddit 的流量被 AI 搜索搬走。同样是"AI 需求"，不同树枝上的方向已经不一样了。

资本开支一定有泡沫成分。投入的速度远快于收入能证明的速度：四大厂有三家自由现金流为负，谷歌停回购去发债卖股，Meta 为融资新设 C 类股，2027 年合计预期还要再加到 1 万亿美元以上。硬件那几根枝的利润是真实的，但市场已经在按周期顶给它们定价（海力士 4.8 倍、中际旭创 8.6 倍）。

说得再准确一点，"AI 有没有泡沫"其实是三个不同的问题：

（1）需求有没有泡沫？从这 12 份研报看，没有。云收入、芯片代工收入、模型公司收入都是真金白银的交易。

（2）资本开支有没有泡沫？有。投入跑在回报前面，大厂开始借钱建设，硬件环节的利润已经被市场按周期顶定价。

（3）股价有没有泡沫？分化。同样挂着 AI 的标签，有的给到 131 倍，有的只有 4.8 倍，要一家一家看价格里已经算进了什么。

所以，承认资本开支有泡沫，不等于要去猜它哪天破。真正有用的问题是：这轮周期走到了哪个阶段，以及在这个阶段我该怎么应对风险。

对照参考资料里的八个阶段（早期 → 扩张 → 繁荣 → 过度投资 → 顶部 → 收缩 → 投降 → 新一轮），我会把 AI 资本开支周期放在"繁荣"和"过度投资"之间：绝对投入还在加速，但还没有出现"供给大于需求"的证据。台积电 10 月营收还在加速，海力士说 HBM 的要货量仍然是供给的两倍以上。

图11｜AI 各树枝在八阶段图上的位置

4. 识别阶段之后，怎么应对风险

识别阶段，是为了知道每个阶段该做什么、不该做什么。我把八个阶段压成四段，每段对应一套应对思路（这是思维上的准备，不是买卖建议）：

图12｜四个阶段和对应的风险应对

现在处在第三段。这一段最危险的，不是"泡沫明天会不会破"，而是拿顶部的利润去套正常的倍数，以及用趋势的故事去给还没落地的收入付钱。前者让人在海力士、中际旭创这样的硬件股上觉得"很便宜"，后者让人在树梢上觉得"还能涨"。

5. 判断位置，不是预测拐点

马克斯说过，不知道市场什么时候转向，但可以知道钟摆现在偏到了哪一边。我以前以为这是一句谦虚的话，现在才明白它是一句很实用的话：位置变了，赔率就变了。

中际旭创是一个很好的算账例子。现价 480 元，如果市场给它 15 倍市盈率，相当于假设 2027 年收入只比现在的季度水平多 8%；如果给 8 倍，相当于假设收入翻一倍。高盛只把它 2027 年的利润预测下调了 6%，所以市场不是在怀疑它能赚多少，而是不愿为周期顶部的利润付高倍数。这种跌法最难找到底，因为倍数可以一直往下压。

海力士也一样。按 10 月 28 日的价格倒推，市场假设它高峰过后每年营业利润只剩约 91 万亿韩元，大约等于今年一个季度。我的三个情景，悲观、基准、乐观分别对应每股约 75 万、147 万、233 万韩元，现价 148.7 万几乎就等于基准。生意是 A+，赔率只有约 1.1 比 1。

图13｜位置决定赔率：中际旭创的隐含倍数和海力士的三情景

周期研究的目的不是猜顶，是知道自己站在哪；知道站在哪，是为了调整赔率，而不是调整情绪。

6. 接下来盯的三个领先指标

把周期树变成可以检验的判断，我接下来会盯三个领先指标：

（1）通用 DRAM 合约价。如果季度环比转跌，同时 HBM 仍然售罄，说明存储这根枝从高峰进入收缩。

（2）大厂 2027 年资本开支指引（明年 1–2 月的四季报）。如果资本开支增速降到 20% 以下，而云收入增速仍在 40% 左右，说明刹车在起作用，系统在自我修正，这是"健康的周期"；如果资本开支还在加速，而云收入增速掉头，说明过冲在加大。

（3）融资条件。大厂发债和增发是否继续放大，AI 相关公司的信用利差是否走阔，Anthropic 这样的大型上市定价在什么位置。它们告诉我钟摆是否已经摆到"融资极其容易"的那一端。

这三个指标组合起来，对应三种情景：

情景一，需求消化产能。客户用量和续约持续改善，产能利用率保持高位，新增投资最终赚回高于资本成本的回报。那么今天的高资本开支，只是快速扩张的代价。

情景二，需求是真的，但投入暂时跑在回报前面。云收入还在涨，可资本开支、折旧和投入资本涨得更快，自由现金流持续承压。这是我认为现在最接近的情景。

情景三，投资超过了最终需求。新增订单放缓、利用率下降、价格承压、客户削减承诺，同时自由现金流和 ROIC 继续往下。这时就要认真对待周期反转。

区分这三种情景的，不是日历上的某一天，而是指标的组合。

我什么时候承认"趋势还在"判断错了？如果云收入增速连续两个季度掉到 25% 以下，同时积压订单不再增长，那就不是周期，而是根出了问题。

图14｜三个领先指标和认错线

趋势我相信，周期我尊重。资本开支有泡沫，但我不去预测它哪天破；我去识别这轮周期走到了哪一段，再决定怎么应对风险。

让我真正开始用周期视角看投资的，是中国房地产。

很长一段时间里，"房价只涨不跌"几乎是所有人的共识。城镇化是真实的趋势，这一点没有错。可是今天回头看，支撑房价的不只是趋势，还有一整套强化回路：房价上涨 → 抵押品更值钱 → 能借到更多钱 → 买更多地、盖更多房 → 房价继续上涨。预售制度让房企用明天的房款盖今天的楼，土地收入又让地方更有动力供地。油门踩得越久，大家越把它当成趋势本身。

2020 年下半年"三道红线"出来以后，刹车开始起作用：融资变难 → 房企拿不到钱 → 停工和违约 → 买房的人开始担心交付 → 销售下滑 → 房企更缺钱。同一套系统，方向一反，跑得一样快。全国新建商品房销售额从 2021 年约 18.2 万亿元，降到 2024 年约 9.7 万亿元，三年差不多腰斩。

这件事让我第一次意识到：趋势没有错的时候，周期一样可以伤人。城镇化还在继续，可是建立在高杠杆和预售上的那一轮周期，已经走完了。也是从那以后，我看任何一个"只涨不跌"的故事，都会先去找它背后的强化回路是什么、刹车在哪里、钱是从哪里来的。

后来我发现，周期思维没法靠看一本书学会，只能靠一遍遍重复同样的动作，直到它变成习惯。我现在做研判，固定会做四件事：

（1）先写下问题，再看数据。比如看海力士之前，我先问自己："你把它当周期股，还是 AI 基础设施股？如果是后者，哪个数据能证明它不再是周期股？"问题写在前面，数据出来时就不会被情绪带着走。

（2）每家公司都用同一张"五问体检卡"：赚了多少，钱到手了吗，用了多少本钱，未来能赚多少，我买贵了吗。它逼着我去看现金和本钱，而不只看收入增速。

（3）每个判断都写认错线，记进判断账本。我会把一个判断拆成三层：已经验证的事实、合理但还没验证的推断、需要继续观察的风险。财报出来，回头打勾或者打叉。

（4）现在又加了一步：每份研判后面挂一棵周期树，标出它在哪根枝上、那根枝的领先指标在哪里。

（5）看到新闻，先翻译成周期变量。比如谷歌又上调资本开支，我不急着得出"利好算力"或者"泡沫更大"的结论，先问：它改变的是哪个流量？这笔钱什么时候变成产能、什么时候变成收入？同一条新闻，可能同时支持需求的判断，也加重资本回报的担心。

这套习惯对我最大的改变，是在别人都在问"会不会跌"的时候，我开始问"周期接下来会走到哪一层"。

今年上半年对微软的判断就是这样。那时候市场担心的是：AI 的钱都流向了算力和芯片，软件公司会不会被模型替代？我当时用的是相位差的思路：AI 这轮周期先走完基础设施，接下来一定会走到应用层，也就是 AI 真正进入企业日常运营的那一层。而在应用层，微软同时有三样东西：有云（Azure），有算力，还有企业的工作流和开发者生态。基础设施的钱花完以后，企业要把 AI 用起来，开发者一定会回到这套体系上来。

半年后的三季报，部分验证了这个判断：Azure 增速从 39% 一路到 48%，下季度指引 49–50%，商业剩余履约义务 6,770 亿美元，同比 +73%。但我也要对自己诚实：应用层还没有完全证明自己，M365 付费席位只增长了 5%，Copilot 的席位数这一季不再披露。所以这个判断现在只能算"走在路上"，它在我的判断账本里，下一次检验是明年 1 月下旬的财报。

周期思维没有让我更会猜涨跌，它让我知道该等什么、该盯什么。

如果概括成几句话：

（1）我不再问"会不会涨"，而是问"现在在哪"。

（2）我不再用"长期"给情绪找理由。听到有人喊"泡沫"，或者喊"这次不一样"，我先去看领先指标。

（3）对 AI，资本开支有泡沫，我承认；但我不去预测它哪天破，我去识别它走到了哪一段，再决定怎么应对。

新闻告诉我发生了什么，周期告诉我为什么是现在，趋势告诉我最终会去哪里。

所以长期主义，不是持有得足够久，而是在漫长的周期波动里，始终知道自己为什么持有，以及什么情况下应该改变判断。

本文为个人研究笔记，不构成投资建议。文中数据来自公司公告和我的财报研判，情景和推算为个人假设。

附录

A. 术语对照

中文英文一句话存量Stock到某一刻为止积累了多少（存货、产能、债务）流量Flow每段时间流进流出多少（订单、资本开支、融资）强化回路Reinforcing Loop油门，变化会自我加强，飞轮就是强化回路平衡回路Balancing Loop刹车，涨多了会产生把自己拉回来的力量延迟Delay决策今天发生，结果很久以后才出现相位差Phase Difference产业链上不同环节的周期不同步。

B. 数据来源

全部来自我的投委会研判（基准日见括号），单位以原文为准：海力士 3Q26（10/28）、微软 FY27 Q1（10/28）、谷歌 3Q26（10/28）、亚马逊 3Q26（10/30）、Meta 3Q26（10/29）、台积电 3Q26（10/21）、Anthropic 招股书（10/26）、中际旭创 3Q26（11/03）、Palantir 3Q26（11/02）、AppLovin 3Q26（11/04）、Reddit 3Q26（10/29–11/03）、瑞芯微 3Q26（11/05）。

全国新建商品房销售额：2021 年 181,930 亿元（国家统计局 2021 年数据），2024 年 96,750 亿元、同比 −17.1%（国家统计局 2025-01-17 发布）。

台积电 10 月营收：新台币 5,868.9 亿元，环比 +14.7%，同比 +59.7%（台积电 2026-11-10 月营收公告，Form 6-K）。

C. 待核

四大厂 2026 年资本开支合计约 7,000 亿美元以上、2027 年预期 1 万亿美元以上：媒体汇总口径（tech-insider 2026-11-02，转引 Fortune、TechCrunch），未经公司确认。

三家积压订单约 1.8 万亿美元 = 微软商业剩余履约义务 6,770 亿 + 亚马逊 5,780 亿 + 谷歌 5,610 亿，口径不完全一致，只作量级参考。

中际旭创的高盛下调幅度来自新闻转述，原报告未取得。

D. 参考

《周期、趋势、钟摆》（我的学习笔记）

霍华德·马克斯《周期》

作者：徐大浪投研笔记

链接：https://www.xueqiu.com/2467303324/416483354

来源：雪球

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