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深度解析比特币与AI产业链
>>本文仅限作者观点，点击上方视频收看！本期视频录制于2025年9月7日。
交易桌前看天下，付鹏说来评财经。本期付鹏说重点讲下比特币与美股AI产业链。
此前，我们已完成对稳定币的专题分析，而在当前市场环境下，比特币作为一项重要资产，备受关注 —— 其关注群体主要源自 “币圈”，且该群体在 2022 年显著扩大，新增了不少币圈粉丝。
事实上，在 2022 年之前，我与币圈人士的交集并不多。我们之所以能产生交集，核心原因在于此前探讨稳定币、全球传统金融体系与货币体系转型节点等议题时，恰好与币圈群体的关注方向形成了呼应。接下来，我们先来看一张比特币近十年的价格走势图：图中左侧采用绝对坐标，右侧则为对数坐标。从数据来看，我所接触的大部分币圈关注者，其关注起点集中在2022 年 —— 若观察绝对坐标可见，2022 年比特币经历了一轮大幅下跌，从约 6 万美元跌至 2 万美元，正是这一波行情吸引了大量新关注者。
后续与这些新关注者交流时，我了解到他们关注我的核心原因：在6万至2万的下跌过程中，许多人遭遇了爆仓，爆仓后他们开始反思 “下跌背后的逻辑是什么”？
值得注意的是，2022 年传统币圈中以 “炒币” 为主要行为的群体，不仅经历了行情动荡，也同样面临着认知困惑。从定位来看，我们所代表的视角更偏向传统金融领域，而这种传统视角与币圈群体的交集，恰好发生在行业认知迭代的关键历史节点，这一现象本身具有重要意义。
也正是在这一节点，我们对 “比特币究竟是什么” 的认知开始发生转变。具体而言，2020 年疫情之后，随着我们与币圈群体的交集增多，比特币的角色、特征与核心属性逐渐脱离早期定义，呈现出新的内涵。如今，我们已不能再沿用早期币圈对 Bitcoin 的认知框架 —— 无论是币圈内部对它的定义、行业外对它 “不靠谱”“泡沫资产”“洗钱工具” 的标签化认知，都已无法适配当前的市场现实。
客观来看，早期这些认知并非完全错误：在比特币发展初期，行业对其核心定位始终缺乏明确共识，直到它真正开始发挥功能性价值，其定义才逐渐清晰。若要理解当前比特币的价格波动，首要前提便是对其进行准确的定位界定，而这一界定的关键转折点，正是 2020 年之后。此外，2022 年币圈群体关注我，还有一个重要背景：2021-2022 年期间，我持续强调一个观点 —— 比特币与木头姐（Cathie Wood）旗下的 ARKK 基金所持仓资产类似，在传统金融框架中常被视为 “与利率高度相关的资产”，但彼时我认为，比特币除了 “洗钱、隐匿资金” 之外，尚未展现出更明确的核心用途，其价值定位始终处于模糊状态。
不过，这种 “价值模糊性” 在后续得到了改善，核心驱动力是 AI 产业链逻辑的逐步清晰。2022 年底，英伟达（NVIDIA）的发展轨迹出现关键转折 —— 在经历估值消化阶段后，其基本面开始得到业绩验证，这一变化标志着 AI 产业链的核心环节正式进入爆发期。而 AI 产业链的成熟，也为比特币的属性迭代提供了新的语境，关于这一点，我们后续可从多个维度展开分析。此前我曾在公开分享中提醒：疫情结束后，全球利率环境从 “低利率” 向 “大幅加息” 转变，这一过程可能会对以比特币、ARKK 基金为代表的 “高估值资产” 形成 “杀估值” 压力。从后续市场表现来看，这一判断得到了验证：2022 年确实出现了一轮集中的杀估值行情，英伟达股价跌幅超过 50%（这一数据可能未被多数人关注），ARKK 基金净值大幅下跌，比特币则从 6 万跌至 2 万，最终导致大量投资者爆仓。
在这一过程中，“认知” 的重要性愈发凸显：对资产的准确认知，是理解价格波动、把握逻辑主线的核心前提；若认知出现偏差，后续的逻辑分析与决策判断必然会偏离市场本质。回到比特币走势图，右侧的对数坐标需要特别说明：由于比特币早期绝对价格较低，价格波动的 “相对幅度” 看似更大；而当前虽然绝对价格较高，但通过对数坐标调整后可见，其波动率实际上比早期更为稳定。这一现象也引出一个关键问题 —— 何时该用绝对坐标、何时该用对数坐标分析，本质上取决于我们对资产 “定位” 的判断，只有明确定位，才能选择适配的分析工具。
进一步结合 AI 产业链来看，2022 年之后我们对 AI 产业链的研究不断深入，此前我曾用 “传统工业中的高炉炼钢逻辑” 类比 AI 产业链的运作机制 —— 当 AI 产业链的上游、中游、下游环节形成完整闭环后，其产业逻辑便与传统工业的 “生产 - 加工 - 应用” 链条呈现出本质上的一致性。若将这一逻辑套用在比特币早期发展阶段，可清晰看到其产业结构的特点：比特币的 “上游” 是挖矿环节，“中游” 是加密算法与算力参与（按币圈术语，上游环节还包括矿场），但 “下游应用” 始终是其短板 —— 而 “应用端缺失”，正是早期比特币难以被传统金融体系接受的核心原因。
这一特征与 AI 产业早期的发展路径高度相似：2020 年之前，尤其是 ChatGPT 未推出时，AI 行业同样面临 “应用端模糊” 的问题。从资产属性来看，若一项资产在产业链中完全缺乏应用场景支撑，其价值便容易陷入 “泡沫化”—— 无论是面向真实世界的应用，还是面向 AI 数字世界的应用，资产必须具备 “实际用途”；即便作为金融资产，也需具备明确的价值锚点。以传统资产为例：黄金作为贵金属，兼具金融储备属性；白银则在具备金融属性的同时，还拥有工业用途。两者的共同特征是 “具备交换功能与储备功能”，而这正是金融资产的核心价值基础。
回到比特币的早期发展：为何行业最初会将其称为 “币”？这一命名与当前市场中的 “代币”（Token）概念类似，均试图向传统货币的功能靠拢，但本质上与传统货币的定义存在巨大差异。早期为了给比特币塑造 “应用端价值”，中本聪设计的加密算法、“总量有限” 的稀缺性设定，乃至市场中存在的 “洗钱” 用途，本质上都是为了赋予它 “价值支撑”—— 核心逻辑是将其塑造成 “类货币资产”，这也是 “币” 这一命名的由来。但现实是，比特币从未成为真正意义上的 “货币”；反倒是当前的稳定币，因其价值锚定机制明确，更接近 “货币” 的功能属性。
此外，关于比特币早期被推崇的 “完全去中心化” 理念，我始终持保留态度：从价值本质来看，世界无法实现真正的 “去中心化”—— 任何资产的价值都与权力结构（如国家主权、监管框架）紧密绑定，即便进入赛博朋克时代，这一逻辑也不会改变。正如 “网络不是法外之地”，资产的流通与价值实现，始终无法脱离现实世界的规则约束。而随着稳定币体系的完善，“交换功能” 从比特币的属性中剥离，稳定币承接了这一功能，比特币则逐渐转型为纯粹的 “金融资产”。
从当前定位来看，比特币的核心价值已聚焦于 “金融价值”，但这一金融价值的底层逻辑是什么？结合 AI 产业背景，我认为其金融价值的核心锚点是 “算力”—— 作为 AI 产业最核心的生产力要素，算力的稀缺性与价值增长，为比特币提供了新的价值支撑。也正因如此，传统金融体系与 AI 数字体系的逻辑线开始逐渐融合：AI 体系的 “生产能力应用” 对应现实世界的产业价值，而比特币则成为 “金融资产价值” 的载体，两者本质上是 “生产力” 与 “价值表现” 的对应关系。基于这一逻辑，我此前提出过一个观点：2020 年 AI 产业链成型后，比特币可被视为一个 “AI 算力综合指数”—— 这一表述虽沿用传统金融术语，但其核心是对 AI 产业生产力价值的映射。若进一步对标 AI 产业链，可发现清晰的对应关系：电力对应能源基础，GPU（含矿卡）对应算力硬件，算力中心对应传统矿场，算法则对应加密模型。
不同资产的价值赋予逻辑不同，决定了其底层算法的设计差异：AI 产业的算法服务于大模型研发与应用落地，比特币的加密算法则服务于稀缺性塑造；AI 产业的 “应用端” 是生产力转化（如 APP、模型、AI Agent），比特币的 “应用端” 则是金融资产价值的实现。理解这一逻辑，便能回答 “比特币当前的核心定位是什么”—— 它既是 AI 产业链生产力价值的金融映射，也是一项具备明确锚点的金融资产。
值得注意的是，即便定位偏向 “数字金融资产”，比特币与传统金融体系的逻辑关联性并未断裂。传统金融与数字资产的核心差异，仅在于 “价值赋予的载体” 不同，但底层逻辑框架完全一致 —— 数字世界与传统世界不可能完全割裂，必然存在紧密的连接纽带。例如，在传统金融中，股市是连接实体产业与资本的纽带，AI 产业链的价值可通过英伟达等公司的股票价格体现；而比特币作为数字资产，其价值同样受底层利率环境的影响 —— 这一 “利率敏感性”，正是传统金融与数字资产的共性特征。
这一点在稳定币的发展中同样可见：我们此前分析稳定币时提到，传统金融与数字金融的切换并非 “一蹴而就”，而是 “权力结构与权重占比的渐进调整”，两者的连接点始终存在。若用传统金融的 “分子 - 分母模型” 分析比特币，可发现利率的双重作用：利率既影响资产估值的 “分母端”（折现率），也影响资产收益的 “分子端”（现金流预期）—— 这一传统分析框架，完全可适配当前作为金融资产的比特币。
为验证这一逻辑，小编整理了一张跨市场关联图：图中涵盖了美股（含英伟达）、比特币与美债收益率的联动关系。从 2020 年疫情结束后的走势可见，2022 年的 “杀估值” 行情中，美债利率抬升与比特币从 6 万跌至 2 万形成了明确的同步性；而在 2022 年之前，比特币与美债收益率的相关性呈现 “正向特征”（多数时间为正向关联）。这一现象背后的逻辑是：传统金融中的 “利率”，在 AI 产业链中同时扮演着 “估值锚” 与 “价值锚” 的角色 —— 当资产处于 “价值兑现阶段” 时，利率反映的是现金流预期；当资产处于 “估值扩张阶段” 时，利率反映的是折现率压力。
2020-2021 年低利率时期，市场对 AI 资产的 “估值预期” 远高于 “价值兑现”，利率对估值的影响占据主导；而 2022 年英伟达完成 “从估值到价值的切换” 后，利率与资产价值的关联逻辑发生调整 —— 此时分子端（价值）与分母端（估值）均与利率呈现正向关联，比特币也随之保持同步。不过，2021 年前后市场存在一个关键问题：部分资产的估值泡沫过度膨胀，最典型的便是 ARKK 基金 —— 当时市场将木头姐称为 “新女版巴菲特”，但实际上其投资逻辑与巴菲特的价值投资完全不同，本质是 “二级市场中的一级市场式创新投资”，核心依赖估值扩张而非业绩支撑，这也导致当时美股的 CAP Ratio（市值与现金流比率）处于历史高位。
2022 年的杀估值行情，本质上是对前期泡沫的修正：比特币从 6 万跌至 2 万、ARKK 基金净值暴跌，均是估值回归的表现；而当估值泡沫出清后，资产开始进入 “价值驱动” 阶段 —— 此时 ARKK 基金因持仓资产仍以 “高估值未兑现” 标的为主，净值回升乏力；而比特币与英伟达等资产，因价值锚点明确，开始呈现稳健上涨态势，且涨幅中 “价值贡献” 的占比远高于 “估值贡献”。
从当前市场走势来看，比特币与美债收益率的相关性已从 “负相关” 重新回归 “正向关联”，这一变化与我们此前讨论的 “市场逻辑切换” 完全一致。具体来看，美债收益率当前处于 “收敛三角形” 区间（中枢约 4.4%），比特币则处于 “向上收敛三角形” 区间（价格波动范围约 5 万 - 13 万美元）。正向关联意味着：若美债收益率向上突破收敛区间，将从 “分母端” 对包括比特币在内的资产形成估值冲击；若向下突破，则会从 “分子端” 强化价值预期 —— 这一逻辑对英伟达等 AI 资产同样适用。
市场中存在一个常见认知误区：不少币圈人士认为 “降息对 Bitcoin 利好”，但实际行情却呈现相反特征 —— 当市场释放强烈降息预期时，比特币价格反而下跌；当降息预期消退、经济与就业数据回暖时，比特币价格反而上行。这一现象的核心原因是：2022 年杀估值后，比特币的 “纯估值属性” 已大幅弱化，AI 产业链从 “估值驱动” 转向 “价值驱动”，资产价格中开始包含 “长期价值回报” 的斜率 —— 这一斜率的本质，是生产力增长带来的价值兑现，而非单纯的利率敏感型估值扩张。
对应到 AI 产业链中，这一斜率的典型案例便是英伟达：从早期 “讲故事、炒概念” 的估值阶段，过渡到 “盈利增长、分红落地” 的价值阶段，这一转型正是资产斜率形成的核心逻辑。而比特币作为 “AI 算力指数”，其斜率的形成同样依赖这一逻辑 —— 这也印证了它已成为 “标准金融资产”：即便当前估值已不便宜，但价格仍能持续上行，核心支撑便是 “价值端的持续兑现”。
从衍生品市场来看，比特币的金融资产属性进一步得到验证。2021-2022 年，比特币衍生品市场已初步成型，而传统金融中 “衍生品结构需对应资产基本面” 的逻辑，在此同样适用：若比特币是纯粹的金融资产，其衍生品价格必然反映底层的 “价值锚”（即我们前文提到的 “毛”）。从数据来看，比特币期货的 “持有无风险收益” 从高位回落，本质上是其估值与价值的同步收缩，这一过程与 2022 年的杀估值行情完全对应。当前，比特币期货的持有收益仍处于下行通道，若未来出现 “持有收益大幅下降”，则可能预示美股将迎来新一轮杀估值，进而引发比特币波动率上升；但需注意，由于比特币已具备 “价值斜率”，即便面临冲击，其跌幅也可能小于早期 —— 类似 2018 年关税冲击时 “跌幅有限、估值快速修复” 的特征。
基于这一判断，未来比特币的波动区间可能不会再出现 “从几千美元到 10 万美元” 的极端情况，更可能维持在 “5 万 - 13 万美元” 的范围内 —— 但这一前提是 AI 产业链能持续释放生产力，确保估值稳定、价值稳步提升；若 AI 产业价值增长超预期，比特币的 “价值与估值” 甚至可能出现进一步分化。
若将比特币视为 “AI 资产指数”，其与 AI 产业链核心资产 —— 英伟达的关联度便一目了然。回顾英伟达的走势：2020-2022 年，其股价随 AI 产业热度上涨，2022 年又随杀估值行情下跌；2022 年后，英伟达进入 “价值 + 估值” 双驱动阶段（区别于早期的 “纯估值驱动”）。值得注意的是，2022 年杀估值后，木头姐 ARKK 基金因持仓标的仍以 “未兑现估值” 资产为主，净值始终难以回升；而英伟达与比特币则同步上涨，这一差异恰恰说明 AI 产业链已从 “早期探索” 进入 “中期成熟” 阶段 —— 产业价值开始向核心资产集中，非核心资产则逐渐被市场淘汰。
从关联度来看，当前英伟达（传统金融资产）与比特币（数字金融资产）的价格波动呈现高度同步性，这一现象倒逼我们思考：两者的共同价值锚点是什么？答案正是 “AI 生产力”—— 这也引出了当前市场的 “新钱（New Money）与老钱（Old Money）资产组合分化”：在传统美股市场中，New Money 倾向于配置英伟达、特斯拉、PLTR、Coinbase、Robinhood 等与 AI、数字经济相关的资产；而 Old Money 则仍偏好巴菲特式的传统价值股（如消费、金融、能源等），对数字资产与 AI 成长股则保持排斥。
这种 “新老资产分化” 本质上是 “传统体系与数字体系的碰撞”：传统金融人士可能始终不会配置比特币、以太坊，甚至对稳定币保持质疑；但 New Money 体系已在逐步建立，其核心是围绕 AI 与数字经济重构资产组合。对我们而言，这一趋势要求我们必须更新认知 —— 将传统金融框架与 New Money 资产逻辑相结合，因为当前的制度、体系与框架都在发生结构性变化，唯有适应变化才能把握趋势。
从具体行情来看，这种 “新老资产关联” 在多个关键节点均有体现：2025 年初，PLTR 因 AI 产业杀估值下跌、关税政策冲击、英伟达闪崩等事件，均引发了比特币的横盘震荡；而当前，两者的关联已从 “事件性同步” 转向 “趋势性同步”，这进一步验证了 “比特币作为 AI 资产指数” 的合理性。
将视角扩展到 “比特币、英伟达、美债收益率” 三者的联动，可发现更多关键规律：以 2024 年 7 月、2025 年 4 月两个 “降息预期高峰” 为例，当市场释放强烈降息预期时，英伟达与比特币均出现下跌；而当隔夜指数掉期（OIS）显示经济与就业数据回暖、降息预期消退时，两者又同步上涨。从绝对涨幅来看，比特币从 6.5 万美元涨至 10 万美元，英伟达从 900 美元涨至 1900 美元，涨幅规模相近；但从技术形态来看，美债收益率处于 “水平收敛三角形”，英伟达处于 “扩散三角形”，比特币则处于 “向上收敛三角形”......
感谢各位的聆听，希望对大家有帮助，我们下期再见。
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