Smart Money Hoards $40 Billion in Cash, Retail Bets $2.6 Trillion on Calls: The Critical Moment of the US Stock Market's AI Narrative

marsbitXuất bản vào 2026-05-09Cập nhật gần nhất vào 2026-05-09

Tóm tắt

Title: Smart Money Hoards $40 Billion in Cash, Retail Traders Bet $2.6 Trillion on Call Options: The Tipping Point for the AI Narrative in U.S. Stocks The U.S. stock market is experiencing a striking divergence. While the S&P 500 hits new highs, the financial sector is down 6% year-to-date, underperforming more than during the 2008 and COVID crises. In contrast, a record $2.6 trillion in S&P 500 call options traded in a single day, and the Philadelphia Semiconductor Index RSI is at its highest since 1999. This reflects a clear split: "smart money" is retreating while retail traders chase gains. Key data points highlight this critical juncture in the AI-driven rally: 1. SoftBank had to cut its $10 billion loan target against its OpenAI stake to $6 billion, as lenders questioned the valuation of the private AI giant, signaling primary market skepticism. 2. The explosive $2.6 trillion daily options volume, with 60% being calls, is described by a Goldman Sachs partner as a "semi-irrational chase," drawing parallels to the 1999 tech bubble. 3. The financial sector's severe underperformance relative to the S&P 500 is a classic technical warning signal, indicating potential underlying economic stress. 4. Apollo Global Management, despite strong earnings, is building a $40 billion cash buffer in its insurance business, preparing for what its CEO calls a 30-35% probability of an exogenous shock from geopolitics, inflation, and AI's economic disruption. 5. Consumer behavior mirr...

Author: Deep Tide TechFlow

The US stock market is staging an exceptionally unusual divergence: while the S&P 500 repeatedly hits new highs, the financial sector has fallen 6% year-to-date, underperforming the broader market more severely than during the 2008 financial crisis and the Covid shock; meanwhile, the single-day notional trading volume of S&P 500 call options has exceeded $2.6 trillion, a record high, and the RSI for the Philadelphia Semiconductor Index has risen to its highest level since 1999. In the primary market, SoftBank's financing plan, using OpenAI equity as collateral, was forced to cut its target size from $100 billion to $60 billion; on the institutional side, Apollo has hoarded roughly $40 billion in cash within its insurance business. Smart money is pulling back, retail is piling in.

The narrative around AI computing power scarcity continues to drive the accelerated rise of the US tech sector, but the capital flow, sentiment, technicals, and institutional behavior are sending conflicting signals. This divergence itself is more worthy of scrutiny than any single data point.

Lenders Skeptical of OpenAI Valuation, SoftBank Cuts Financing Target by 40%

According to Bloomberg citing sources familiar with the matter, SoftBank has reduced the target size of its margin loan, collateralized by OpenAI equity, from $100 billion to a minimum of $60 billion, a 40% cut. The core resistance lies in valuation, with some investors being courted to participate harboring doubts about how to reasonably value this non-public company, OpenAI. Potential lenders involved in the discussions include private credit institutions, financial institutions, and hedge funds, with related negotiations starting as early as mid-March.

OpenAI's own fundamentals are also under pressure. The company failed to meet its monthly sales targets multiple times in early 2026, with rival Anthropic steadily eroding its share in programming and enterprise markets, and the internal goal of reaching 1 billion weekly active users for ChatGPT by the end of last year was also missed. OpenAI CFO Sarah Friar refuted this, stating the company is meeting its goals and seeing product demand "rise vertically."

SoftBank's own financial leverage is also at historically high levels. The group recently committed an additional $30 billion to OpenAI, having already invested over $30 billion cumulatively; the $40 billion loan completed this March set a record for its US dollar loan size, with part of the funds used to support the latest follow-on investment in OpenAI.

Capital market judgment on SoftBank has shown significant divergence. SoftBank's stock has risen 39% year-to-date, significantly outperforming the 12.3% gain of Japan's benchmark Topix index; however, its credit default swap spreads have widened by about 61 basis points this year. In March, S&P Global Ratings downgraded SoftBank's credit outlook from "stable" to "negative," citing that the investment in OpenAI could harm the company's liquidity and asset credit quality.

The pricing divergence for top AI assets in the primary market is manifesting in the most direct way: lenders are willing to lend 40% less than SoftBank wants to borrow.

Options Market Hits $2.6 Trillion in a Single Day, Goldman Sachs Partner Calls It "Semi-Irrational"

The secondary market presents another picture. On Thursday, the notional trading volume of S&P 500 index (SPX) call options broke through $2.6 trillion, setting a historical record, with nearly 60% of all SPX options that day being calls. Rich Privorotsky, head of Goldman Sachs's One-Delta trading desk, characterized the current US stock market as being in a "spot-up, vol-up chase mode."

The weekly RSI for the Philadelphia Semiconductor Index (SOX) has risen to its highest level since 1999. A Goldman Sachs partner stated bluntly: "It feels like we are in a semi-irrational chase mode." Privorotsky cited 1999 as a more fitting historical analogy, when numerous telecom equipment suppliers had overflowing order books, providing the "physical bottleneck narrative" supporting that rally, highly similar to the current logic around computing power scarcity and AI infrastructure deployment.

QQQ implied volatility has spiked sharply with the rally, with its spread over SPX volatility widening to over 6 volatility points. Goldman's volatility trading desk described this day as "one of the craziest trading days in the past few weeks." Notably, the number of S&P 500 constituent stocks experiencing single-day moves exceeding 3 standard deviations reached 35, the highest level since February 3rd this year.

Bank of America's global equity derivatives research team also pointed out that the S&P 500's latest record-breaking rally is reminiscent of the late 1920s and the 1990s internet bubble, but market pricing for "tail options" remains below the level implied by realized volatility. In layman's terms, the market is chasing the rally but unwilling to pay for downside risk.

Goldman Sachs warned that the dynamics of "spot-up, vol-up" have limited the room for systematic strategies to add further positions; Commodity Trading Advisors (CTAs) are already essentially back to full long positions, and as realized volatility in the upward direction rises, the marginal incremental demand from volatility control strategies is also waning. In other words, programmatic buying from the institutional side is nearing its limit, with subsequent upward momentum relying more on retail and sentiment-driven funds.

XLF Hits Weakest Relative to S&P 500 Since 1998, Financial Stocks Sound Alarm

If the options market is an extreme reading of sentiment, then the relative performance of the financial sector is a warning signal from the technical front.

The US financial sector has fallen about 6% year-to-date, while the S&P 500 index has risen 7% over the same period and closed at a record high 14 times in the past 17 trading days.

Related data was analyzed in The Crack Beneath the S&P's New High: Financial Sector Down 6% Year-to-Date, $2 Trillion Private Credit Undercurrent Spreading.

The financial sector is seen as a leading indicator due to its core role as a provider of economic liquidity. Concerns in the private credit market are believed to be a major reason for the pressure on the financial sector. Melissa Brown, Global Head of Investment Decision Research at SimCorp, noted that the financial system is highly interconnected, and related risks "have the potential to spread more widely than currently anticipated." He suggested investors might consider gradually "trimming chip stocks" rather than continuing to chase the rally, and certainly not injecting new funds into the market.

Apollo Hoards $40 Billion in Cash, Rowan Estimates 35% Probability of Exogenous Shock

Defensive moves have begun on the institutional side. Marc Rowan, CEO of Apollo Global Management, stated while announcing quarterly results that he estimates the probability of an exogenous shock occurring at 30% to 35%, far above the usual level.

Rowan attributed this risk to the convergence of three forces: a full-scale reset in geopolitics, inflationary pressures driven by trade tariffs and immigration policies, and the profound reshaping of the economic structure by AI. He characterized the current AI wave as "without question the biggest tech cycle" of his career and specifically highlighted the fragility of government finances—compared to corporations and consumers, government balance sheets are already under pressure.

Apollo has taken a series of defensive measures: shifting its fixed-income portfolio towards higher credit quality, reducing exposure to high-risk sectors like software, and hoarding about $40 billion in cash within its insurance business. "This means we are investing with an eye to protecting capital, making sure we can go through the cycle, and if there is an adjustment, we frankly expect it to happen."

Rowan saved his sharpest criticism for industry rivals. He warned that not all insurance companies are running their businesses as they should, with some relying on what he called "outrageous" practices, including Cayman Islands offshore structures, complex mortgage arrangements, and aggressive credit assumptions, making some balance sheets appear stronger than they actually are. "We are concerned about contagion," he said.

It's worth noting that Apollo's performance this quarter was stellar, with assets under management surpassing $1 trillion and fee-related earnings hitting a record high. Choosing its most significant defense at the peak of its own operational performance is, in itself, a judgment.

Consumer End's Tale of Two Cities, Confirming Macro Divergence

Consumer data provides micro-level evidence for the above macro judgment. Whirlpool (WHR) plunged 16% after hours on Thursday, with management describing the current environment as a "sharp deterioration in macroeconomic conditions" and announcing "decisive actions" like price increases and accelerated cost-cutting to restore profitability. The chill in the housing and major appliance sectors forms a stark contrast with the heat in the semiconductor sector.

In contrast, DoorDash stated the second quarter is "off to a good start," demand "remains quite strong," and its stock rose about 10%.

This divergence reflects the underlying logic of current consumer behavior: large expenditures (like renovation, appliances) feel like a recession, while small, immediate consumption (like food delivery) remains almost unaffected. Consumers haven't disappeared; they've just become highly selective, aligning perfectly with the corporate conclusion: AI infrastructure investment is accelerating, while traditional durable goods consumption is contracting.

Place these four sets of signals on the same chart: lenders unwilling to pay $100 billion for OpenAI, the options market betting $2.6 trillion on a single-day rally, the financial sector at its weakest relative level since 1998, and Apollo hoarding $40 billion in cash. This does not constitute a judgment of "imminent crash." Scott Brown himself also emphasized that similar warning signals sometimes persist for a long time before being digested by the market, or may not even materialize. But when the primary market, secondary market, leading sector, and top institutions simultaneously give conflicting readings, it at least means that the risk premium corresponding to current price levels has been compressed to a level worth vigilance.

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core reason for the 40% reduction in SoftBank's margin loan target, secured by OpenAI equity?

AThe core reason is valuation concerns. Some potential lenders are skeptical about how to determine a reasonable valuation for OpenAI as a private company, leading to reduced willingness to fund the full $100 billion target.

QAccording to the Goldman Sachs partner, what historical period does the current market rally closely resemble, and why?

AThe Goldman Sachs partner compares the current market to the 1999 period. The parallel is drawn because both eras are fueled by a narrative of physical bottlenecks — telecom equipment capacity back then and AI compute/scarcity today — providing a tangible, 'real' story to support the frenzy.

QWhat is the significance of the underperformance of the US financial sector (XLF) relative to the S&P 500, as highlighted in the article?

AThe financial sector's significant underperformance (down 6% vs. S&P 500 up 7%) is a leading indicator and a technical warning signal. As the primary provider of economic liquidity, its weakness, partly due to concerns in the private credit market, suggests underlying stress that contradicts the broader market's record highs.

QWhat defensive action has Apollo Global Management taken in its insurance business, and what probability does its CEO assign to an exogenous shock?

AApollo has accumulated approximately $40 billion in cash reserves within its insurance business as a defensive measure. CEO Marc Rowan estimates the probability of an exogenous shock occurring at 30-35%, which is significantly higher than the typical level.

QHow does the divergence in consumer spending between Whirlpool and DoorDash illustrate the current macroeconomic split?

AThe divergence shows that consumers are becoming highly selective. Large-ticket, durable goods spending (like Whirlpool appliances) is feeling recessionary pressures, while smaller, immediate consumption (like DoorDash delivery) remains strong. This mirrors the business split where AI infrastructure investment booms while traditional capital goods spending contracts.

Nội dung Liên quan

Richard Sutton, Cha đẻ của Học tăng cường 69 tuổi, khởi nghiệp: Xây dựng tác nhân thông minh 20W tương đương não người

Richard Sutton, cha đẻ của học tăng cường và là người đoạt giải Turing 2024, ở tuổi 69 đã cùng cựu sinh viên Khurram Javed rời Keen Technologies của John Carmack để thành lập Oak Lab. Động lực là ông tin rằng các phương pháp học sâu hiện tại thiếu hiệu quả và cần một tư duy nền tảng mới để tiến tới trí tuệ phổ quát (AGI). Mục tiêu tối thượng của Oak Lab là tạo ra một tác nhân thông minh quy mô nghìn tỷ tham số, có khả năng học tập và lập kế hoạch trong thời gian thực, với mức tiêu thụ năng lượng chỉ 20W – tương đương bộ não con người. Trọng tâm của họ là nguyên tắc "trí thông minh đến từ kinh nghiệm được tạo ra liên tục trong thời gian chạy", trái ngược với các mô hình lớn hiện nay chủ yếu được đào tạo ngoại tuyến trên dữ liệu tĩnh. Oak Lab sẽ phát triển kiến trúc "OaK" (Options and Knowledge), nhằm giúp tác nhân trích xuất các kỹ năng trừu tượng từ kinh nghiệm, cho phép học tập theo thời gian thực với batch size bằng 1 mà không cần lưu trữ hay phát lại dữ liệu cũ. Lý thuyết này dựa trên "Giả thuyết thế giới lớn" và là bước tiến hóa từ bài học trong tác phẩm "Bài học cay đắng" của Sutton, hướng tới kỷ nguyên AI học chủ yếu từ kinh nghiệm tự sinh thay vì dữ liệu do con người chuẩn bị. Hành trình này bắt đầu từ luận án tiến sĩ của Sutton về "phân bổ tín dụng thời gian" cách đây 40 năm và vẫn kiên định với câu hỏi cốt lõi: trí thông minh thực sự đến từ đâu. Ông sẽ trình bày chi tiết hơn về tầm nhìn này tại Diễn đàn Nhà tư tưởng WAIC ở Thượng Hải.

marsbit18 phút trước

Richard Sutton, Cha đẻ của Học tăng cường 69 tuổi, khởi nghiệp: Xây dựng tác nhân thông minh 20W tương đương não người

marsbit18 phút trước

Thêm 450 triệu USD giá vẫn giảm, STRC thiếu đâu phải tiền

Vào sáng thứ Hai, Michael Saylor tích cực quảng bá về việc có thêm tiền mặt để hỗ trợ cổ tức, nhưng giá STRC hầu như không phản ứng. Vấn đề cốt lõi không nằm ở dự trữ tiền mặt mà ở sự sụp đổ niềm tin của nhà đầu tư. Strategy, công ty nắm giữ Bitcoin lớn nhất trên sàn chứng khoán, vừa huy động thêm 450 triệu USD tiền mặt bằng cách pha loãng vốn chủ sở hữu, nâng tổng dự trữ tiền mặt lên 3 tỷ USD. Mặc dù về lý thuyết, khoản tiền này đủ để chi trả cổ tức trong 20 tháng và mang lại tỷ suất sinh lời cao, giá STRC vẫn giảm nhẹ 1% xuống 86,60 USD, chiết khấu 13% so với mệnh giá 100 USD. Nguyên nhân chính là thiếu sự tin tưởng vào ban lãnh đạo, đặc biệt là nhà sáng lập Michael Saylor. Ông đã nhiều lần thay đổi cam kết: từ hứa không bán Bitcoin sang bán 3.588 BTC; điều chỉnh điều khoản phát hành cổ phiếu; và cắt giảm mạnh hướng dẫn lợi nhuận. Những động thái này làm xói mòn niềm tin. STRC không phải tài khoản tiết kiệm có bảo hiểm hay quỹ thị trường tiền tệ. Nó không có tài sản Bitcoin được đảm bảo riêng biệt hay quyền mua lại. Nhà đầu tư muốn bán ở mức 100 USD phải tìm người mua khác, vì bản thân công ty không cam kết mua lại. Dù có thêm tiền mặt, lòng tin đã bị tổn hại nghiêm trọng khiến mọi nỗ lực ổn định giá đều không hiệu quả.

Foresight News45 phút trước

Thêm 450 triệu USD giá vẫn giảm, STRC thiếu đâu phải tiền

Foresight News45 phút trước

Mua lại và tiêu huỷ chỉ là lời hứa suông? Khoảng cách quyền lợi khó lấp đầy giữa Token và Cổ phần

Tác giả: Prathik Desai Khi nắm giữ cổ phiếu của một công ty, bạn có quyền đòi phần tài sản còn lại sau khi công ty thanh toán cho tất cả các chủ nợ khác. Quyền sở hữu này đi kèm với các đặc quyền như bỏ phiếu, nhận cổ tức và chia sẻ tài sản còn lại trong trường hợp công ty bị bán hoặc thanh lý. Trong lĩnh vực tiền mã hóa, các giao thức thường hứa hẹn với chủ sở hữu token một viễn cảnh tương tự về quyền quản trị và chia sẻ lợi nhuận. Tuy nhiên, trên thực tế, có một khoảng cách quyền lợi rất lớn giữa cổ đông (người nắm giữ vốn cổ phần) và chủ sở hữu token. Trong khi cổ đông có quyền đòi tài sản còn lại được bảo vệ bởi pháp luật, thì chủ sở hữu token lại không có quyền pháp lý tương tự đối với doanh thu, lợi nhuận hay tài sản của giao thức. Cơ chế phổ biến mà các dự án sử dụng để hỗ trợ giá token là mua lại và đốt token bằng một phần doanh thu. Tuy nhiên, cơ chế này không bị ràng buộc bởi bất kỳ hợp đồng pháp lý bắt buộc nào. Giao thức có thể tự do thay đổi, tạm dừng hoặc chấm dứt chính sách mua lại mà chủ sở hữu token không có cơ sở pháp lý để khiếu nại. Sự khác biệt này trở nên rõ ràng hơn khi các giao thức tiền mã hóa trưởng thành bắt đầu huy động vốn từ các nhà đầu tư truyền thống, tạo ra hai nhóm người nắm giữ khác biệt: cổ đông (có quyền lợi pháp lý rõ ràng) và chủ sở hữu token (phụ thuộc vào các cam kết tự nguyện của nhóm phát triển). Ví dụ điển hình là vòng gọi vốn 65 triệu USD của Venice AI, nơi các nhà đầu tư nhận được cổ phần và token, làm nổi bật sự thiếu hụt quyền lợi của nhóm thứ hai. Dự luật CLARITY Act (nếu được thông qua) dự kiến sẽ làm trầm trọng thêm vấn đề này bằng cách phân loại token thành "hàng hóa số" hoặc "tài sản hợp đồng đầu tư (chứng khoán)". Token được phân loại là hàng hóa số sẽ không thể mang lại cho chủ sở hữu bất kỳ quyền đòi tài sản pháp lý nào đối với doanh thu hoặc lợi nhuận của công ty phát hành. Điều này đặt các cơ chế như mua lại và đốt token vào vùng xám pháp lý. Các dự án như Aave đã thử nghiệm các cơ chế tự động, không thể can thiệp trên chuỗi để cam kết mua lại token, nhưng ngay cả những cơ chế này cũng có thể bị thay đổi thông qua bỏ phiếu quản trị. Trường hợp Houdini Swap bị mua lại mà chủ sở hữu token không nhận được gì cho thấy rủi ro thực tế. Bài viết kết luận rằng các giao thức tiền mã hóa đứng trước hai lựa chọn: công nhận token là hàng hóa số và ngừng quảng cáo chúng như một công cụ chia sẻ lợi nhuận doanh nghiệp; hoặc đăng ký token dưới dạng chứng khoán nếu muốn trao cho chủ sở hữu quyền lợi kinh tế thực sự. Sự xuất hiện của các nhà đầu tư vốn cổ phần với hợp đồng pháp lý chính thức đang làm sáng tỏ sự khác biệt cơ bản và thách thức mô hình "token như quyền sở hữu" đã tồn tại trong thập kỷ qua.

Foresight News1 giờ trước

Mua lại và tiêu huỷ chỉ là lời hứa suông? Khoảng cách quyền lợi khó lấp đầy giữa Token và Cổ phần

Foresight News1 giờ trước

Thống đốc New Hampshire Kelly Ayotte ký ‘Luật Cơ bản về Blockchain’ – HB 639 nói về điều gì?

Thống đốc New Hampshire Kelly Ayotte đã ký ban hành Đạo luật Cơ bản về Blockchain, hay HB 639. Luật này nhằm đảm bảo quyền "tự lưu giữ" tài sản kỹ thuật số của người dân, cho phép họ nắm giữ tiền mã hóa trong ví cá nhân thay vì phụ thuộc vào ngân hàng hay sàn giao dịch. Nó cũng bảo vệ quyền tự do sử dụng tiền mã hóa để thanh toán cho hàng hóa và dịch vụ hợp pháp. HB 639 bảo vệ các cá nhân vận hành cơ sở hạ tầng blockchain (như khai thác, stake, vận hành node) khỏi bị áp dụng các quy định không phù hợp dành cho tổ chức tài chính truyền thống. Đặc biệt, luật ngăn các hoạt động này bị tự động xếp vào loại hình "chuyển tiền" hoặc "chứng khoán". Luật cũng miễn trừ trách nhiệm pháp lý cho các "validator" và thiết lập một "Phiên tòa Giải quyết Tranh chấp Blockchain" chuyên biệt. Đạo luật này mở rộng chính sách thân thiện với tiền mã hóa của New Hampshire, sau khi bang này trước đó đã thông qua luật cho phép đầu tư tối đa 5% quỹ công vào Bitcoin. Chủ tịch Hội đồng Blockchain New Hampshire, Keith Ammon, nhấn mạnh rằng bang này đang dẫn đầu về đổi mới blockchain và chào đón các doanh nhân, nhà đầu tư trong lĩnh vực này.

ambcrypto1 giờ trước

Thống đốc New Hampshire Kelly Ayotte ký ‘Luật Cơ bản về Blockchain’ – HB 639 nói về điều gì?

ambcrypto1 giờ trước

Dẫn Lối Vào Thế Giới Giao Dịch Sự Kiện: Top 5 Thị Trường Dự Đoán Cho Mọi Phân Khúc Người Dùng

Thị trường dự đoán đang phát triển nhanh chóng, thu hút khối lượng giao dịch hàng tháng hàng tỷ USD và phục vụ nhiều đối tượng người dùng khác nhau. Dưới đây là tóm tắt 5 nền tảng hàng đầu: 1. **Polymarket:** Nền tảng phi tập trung (on-chain) lớn, sử dụng stablecoin, tập trung vào tính thanh khoản cao và phạm vi sự kiện toàn cầu. Phí biến đổi theo xác suất. 2. **Kalshi:** Sàn giao dịch được CFTC quản lý tại Mỹ, phục vụ tổ chức và nhà giao dịch tuân thủ. Cho phép giao dịch bằng USD, tập trung vào thể thao, kinh tế vĩ mô và chính trị. 3. **Outpoll:** Nổi bật với kiến trúc CeDeFi và các công cụ quản lý rủi ro chuyên nghiệp như lệnh Chốt lời (TP) và Dừng lỗ (SL). Phí giao dịch cạnh tranh (~0.1%), hỗ trợ API đầy đủ cho giao dịch thuật toán. 4. **OG Predictive:** Sàn tập trung vào thể thao, được CFTC quản lý, cung cấp nhiều loại hình cược tỷ lệ (props) và giao dịch ký quỹ. Áp dụng phí phẳng theo hợp đồng. 5. **Manifold Markets:** Hệ sinh thái tiền ảo (play-money), cho phép người dùng tự tạo thị trường về mọi chủ đề. Không có phí giao dịch, là môi trường lý tưởng để thử nghiệm chiến lược. **Khả năng kỹ thuật:** Các nền tảng khác nhau về loại lệnh, công cụ quản lý rủi ro (chỉ Outpoll có TP/SL tích hợp) và hỗ trợ API. **Điểm khác biệt:** Từ tính thanh khoản toàn cầu (Polymarket), an toàn theo quy định (Kalshi), công cụ cho nhà giao dịch chủ động (Outpoll), tỷ lệ cược thể thao chi tiết (OG Predictive) đến tính linh hoạt và thử nghiệm (Manifold). **Kết luận:** Lợi nhuận trong giao dịch sự kiện không chỉ đến từ dự đoán chính xác mà còn phụ thuộc vào việc lựa chọn nền tảng phù hợp với nhu cầu về thanh khoản, phí, công cụ quản lý rủi ro và mô hình tuân thủ.

TheNewsCrypto2 giờ trước

Dẫn Lối Vào Thế Giới Giao Dịch Sự Kiện: Top 5 Thị Trường Dự Đoán Cho Mọi Phân Khúc Người Dùng

TheNewsCrypto2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片