美股涨得比 1999 年还疯,这次真要见顶了吗?

Foresight NewsDipublikasikan tanggal 2026-05-07Terakhir diperbarui pada 2026-05-07

Abstrak

纳斯达克 100 前十大成分股过去一年平均暴涨 784%,闪迪以 3960% 的涨幅超越 2000 年互联网泡沫时期高通的纪录。当「这次不一样」的论调再次响起,历史是否会以同样的韵脚重演?

撰文:BiyaMews

看着纳斯达克 100 指数前 10 大成分股过去一年平均涨了 784%,我脑海里浮现的是 2000 年互联网泡沫破裂前那些疯狂的日子。当时高通一年涨了 2600%,人们说这次不一样。现在,闪迪一年涨了 3960%,比高通当年还猛 1300 个百分点,而人们又说这次不一样。

历史从不会简单重复,但押韵得让人后背发凉。

这轮涨幅到底有多夸张?

先看一组让人窒息的数据。根据 BTIG 首席技术分析师 Jonathan Krinsky 的最新报告,过去一年纳斯达克 100 指数表现最好的前 10 只股票平均涨幅高达 784%。作为对比,1999 年这个数字是 559%,2000 年 3 月市场见顶前一年是 622%。

更扎心的是,1999 年表现最好的高通,52 周涨幅 2600%;2000 年见顶前最好的 Strategy,涨幅 1260%。而现在,闪迪以 3960% 的涨幅碾压了这两个纪录。

我曾在 2020 年 3 月美股熔断时抄底,当时觉得那是十年一遇的机会。但说实话,看到这种涨幅,我更多是恐惧而不是兴奋。因为上次见到这种级别的疯狂,还是在 2000 年 3 月,之后纳斯达克跌了 78%。

作为本轮上涨的核心引擎,费城半导体指数(SOX)的表现同样逼近历史极值。互联网泡沫时期,该指数最佳 52 周滚动回报率为 264%,而现在这个数字是 145%。虽然还没破纪录,但已经是过去 26 年来最接近极值的水平。

市场为什么不讲理地涨?

就在我写这篇文章时,中东局势出现缓和迹象,油价大跌,美债收益率跟着走低。市场对美联储年内加息的预期基本消失,AMD 等芯片巨头交出亮眼财报。这一切让股市环境显得「完美」。

但问题在于,这种「完美」让我想起 2018 年 1 月时的情况。当时所有人都觉得经济好、企业盈利强、减税利好,结果 2 月份市场突然暴跌,标普 500 单周跌了 10%。

彭博宏观策略师 Cameron Crise 说得对,这种宏观与微观层面的完美共振,让持怀疑态度的投资者感到背脊发凉。因为股市往往在好消息中见顶,而不是坏消息。

这次和 2000 年有什么不同?

最大的不同是基本面。2000 年互联网泡沫破裂时,很多公司根本没有盈利,全靠讲故事撑估值。而现在,AI 和半导体公司的业绩是实实在在的。英伟达、AMD 的财报数据摆在那里,营收和利润都在增长。

但这也正是我担心的。因为当所有人都用「基本面好」来论证市场不会跌的时候,往往就是调整的前兆。我记得 2021 年牛市时,所有人都在说「这次不一样,有基本面支撑」,结果 2022 年纳斯达克跌了 33%。

BTIG 预计,半导体板块可能会出现 25% 至 30% 的修正,这将使费城半导体指数回落至其 50 日移动平均线附近。这个判断和我观察到的技术指标基本一致。

投资者应该怎么办?

说实话,我无法预测市场何时见顶。但有几个信号值得关注:

第一,当所有人都觉得「这次不一样」时,往往就是最危险的时候。第二,当半导体板块内部,数据中心相关股票涨了 230%,存储芯片类股票涨了超过 450% 时,获利盘的压力会越来越大。

第三,也是最关键的,美联储的政策转向存在不确定性。虽然市场现在预期年内不会加息,但如果通胀数据意外走高,一切可能瞬间反转。

我的建议是:如果你已经赚了不少,可以考虑逐步锁定利润。如果你还在犹豫要不要追高,不妨等等回调。因为即使这次真的不一样,市场也会给你更好的买入机会。

记住,2000 年互联网泡沫破裂前,很多人也觉得「这次不一样」。结果呢?纳斯达克从 5048 点跌到 1114 点,用了整整两年半才见底。而当年表现最好的那些股票,跌幅往往最大。

这次会不会重演?我不知道。但历史告诉我们,当涨幅超越 1999 年时,谨慎永远不是坏事。

Bacaan Terkait

Sekelompok Insinyur Suzhou Mendapat Kebebasan Finansial Secara Tak Terduga

Kejutan spektakuler terjadi di pasar saham China. Perusahaan alat uji komunikasi optik, Lianxun Instruments, mengalami kenaikan harga saham 30 kali lipat hanya dalam dua bulan setelah IPO, menjadi saham termahal di A-Shares (melebihi 2.000 RMB). Hal ini membuat sekitar 100 insinyur dan karyawan inti di Suzhou meraih kebebasan finansial yang luar biasa. Untuk mempertahankan talenta teknis, perusahaan telah mempersiapkan platform kepemilikan saham karyawan sejak lama. Melalui tiga platform tersebut, para karyawan kini menguasai 15.91% saham perusahaan, senilai lebih dari 36 miliar RMB. Hampir 40 karyawan menjadi miliarder, dan yang memiliki saham terkecil pun nilainya melebihi 5 juta RMB. Pendiri perusahaan, Hu Haiyang, Huang Jianjun, dan Yang Jian, masing-masing menjadi miliarder baru di Suzhou. Kesuksesan ini didorong oleh ledakan permintaan daya komputasi AI. Pendapatan Lianxun melonjak dari 276 juta RMB (2023) menjadi 1,194 miliar RMB (2025). Investor awal, termasuk modal negara bagian Suzhou, menikmati imbal hasil ratusan kali lipat. Fenomena ini menandai era baru di mana kekayaan diciptakan oleh teknologi. Berbeda dengan era internet dan properti sebelumnya, kini insinyur dan tenaga teknis mulai menjadi pemeran utama dalam kisah sukses finansial. Perusahaan-perusahaan di bidang komunikasi optik, AI, chip, dan semikonduktor lainnya juga melahirkan kisah serupa, memberi imbalan pada para talenta teknis yang selama ini menjadi tulang punggung inovasi China.

marsbit11m yang lalu

Sekelompok Insinyur Suzhou Mendapat Kebebasan Finansial Secara Tak Terduga

marsbit11m yang lalu

Makalah Paling 'Berbahaya' Tahun Ini dari Nvidia: AI Mereproduksi Kode Sendiri, Berevolusi Tanpa Batas

**Ringkasan: Makalah NVIDIA yang Mengkhawatirkan tentang AI yang Berkembang Biak Sendiri dan Berevolusi Tanpa Henti** Sebuah makalah penelitian baru yang ditulis bersama oleh Universitas Cambridge, NVIDIA, dan lembaga lainnya, berjudul **"Red Queen Gödel Machine (RQGM)"**, telah memicu perdebatan serius. Makalah ini menggambarkan sistem AI yang dapat **menulis dan memutasi kode algoritma belajarnya sendiri** secara mandiri. Mekanismenya menyerupai permainan evolusi yang kejam: 1. AI menghasilkan varian kode baru (keturunan dengan mutasi). 2. Varian ini diuji dalam lingkungan terbatas (sandbox). 3. Varian yang gagal dihapus, yang berhasil dipertahankan untuk reproduksi dan evolusi lebih lanjut. Yang paling mengkhawatirkan adalah langkah selanjutnya: AI kemudian **secara aktif mengembangkan "penguji" atau "wasit"-nya sendiri**. Ia menciptakan standar evaluasi yang lebih ketat untuk menilai kode yang lebih maju yang dihasilkannya. Hal ini menciptakan **lingkaran rekursif tanpa akhir** di mana baik "peserta" (agen AI) maupun "penguji" secara bersama-sama berevolusi dan saling mendorong menuju kemampuan yang semakin tinggi—seperti dalam **"Hipotesis Ratu Merah"** di biologi: "Kita harus terus berlari secepat mungkin hanya untuk tetap di tempat yang sama." Dalam eksperimen, RQGM menunjukkan peningkatan kinerja dalam beberapa tugas: * **Penulisan Kode:** Meningkatkan tingkat kelulusan pada kumpulan tes. * **Penulisan Makalah Akademik:** Meningkatkan tingkat "penerimaan" makalah yang dihasilkan AI oleh panel peninjau. * **Pembuktian Matematika:** Menghasilkan sistem penilaian yang lebih akurat dan agen pembuktian yang berkinerja lebih baik. Makalah ini dilihat sebagai langkah signifikan menuju **Recursive Self-Improvement (RSI)**, di mana AI dapat meningkatkan dirinya sendiri secara berulang. Beberapa ahli, seperti Jack Clark dari Anthropic, memprediksi kemungkinan 60% bahwa AI dengan kemampuan evolusi mandiri yang tinggi akan muncul pada akhir tahun 2028. Karya RQGM dianggap sebagai langkah konkret yang memperpendek jarak menuju skenario semacam itu, menimbulkan pertanyaan mendalam tentang masa depan dan potensi kemunculan Kecerdasan Buatan Super (ASI).

marsbit37m yang lalu

Makalah Paling 'Berbahaya' Tahun Ini dari Nvidia: AI Mereproduksi Kode Sendiri, Berevolusi Tanpa Batas

marsbit37m yang lalu

Keseimbangan Kekuatan Kembali Apple dan "Micron cs": Membongkar Struktur Profit di Balik iPhone

Pernahkah Anda mempertanyakan bagaimana keuntungan dari penjualan iPhone didistribusikan di antara berbagai pemasok komponen? Sebuah analisis menunjukkan pergeseran kekuatan dalam rantai pasokan Apple. Dulu, pemasok memori seperti Micron (MU) hanya menerima bagian kecil, sekitar 1.6%-2.3% dari harga iPhone X. Laporan dari akun media sosial @BluthCapital menyoroti ketidakseimbangan ini, dengan menyebut Apple membeli chip seharga $5 dan menjualnya kembali seharga $99 kepada konsumen. Data terbaru menunjukkan, dari total keuntungan satu unit iPhone, Apple mengambil porsi terbesar sekitar 25%, sedangkan raksasa memori seperti Micon hanya memperoleh kurang dari 3%. Laporan keuangan Apple Q2 2026 mengungkapkan, laba bersih per unit iPhone sekitar $320-340, dengan margin bersih mencapai 33%-36%. Sementara itu, biaya memori telah meningkat secara signifikan. Pada era iPhone X (2017), biaya memori hanya sekitar 2% dari Biaya Material (BOM). Namun, pada iPhone 17 (2026), proporsi ini melonjak menjadi 12%-15% dari BOM, sekitar $60-80, didorong oleh kenaikan harga memori secara global. Peningkatan tajam harga memori ini, yang disebut CEO Apple Tim Cook sebagai fenomena "sekali dalam 40 tahun", utamanya dipicu oleh permintaan yang sangat besar dari industri AI. Server AI membutuhkan DRAM 8-10 kali lebih banyak dibandingkan server tradisional, menyebabkan pemasok seperti Samsung, SK Hynix, dan Micon mengalihkan produksi ke produk berpenghasilan tinggi seperti HBM (High Bandwidth Memory), yang mengurangi pasokan untuk elektronik konsumen seperti iPhone. Ketimpangan pasokan ini mengubah dinamika kekuatan, memberikan leverage negosiasi yang lebih besar kepada produsen memori. Bahkan, dikabarkan Apple sedang mencoba mendiversifikasi pasokannya dengan mengajukan izin untuk membeli chip memori dari perusahaan China, CXMT. Singkatnya, era di mana Apple mendominasi dengan menekan harga pemasok komponen seperti memori sedang mengalami perubahan. Kekuatan kini bergeser seiring dengan melonjaknya permintaan memori dari sektor AI, memaksa perusahaan seperti Apple untuk menyesuaikan strategi dan menghadapi kenaikan biaya yang signifikan.

Odaily星球日报2j yang lalu

Keseimbangan Kekuatan Kembali Apple dan "Micron cs": Membongkar Struktur Profit di Balik iPhone

Odaily星球日报2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片