13F 新信号:AI 并未退潮,华尔街只是变得「挑剔」

marsbit發佈於 2026-08-19更新於 2026-08-19

文章摘要

13F持仓数据显示,AI投资并未退潮,但华尔街正变得更为“挑剔”,投资逻辑从普涨转向精选。机构整体对半导体板块仍偏多,但对“七巨头”等头部资产出现分化,显示共识内部松动。 多家明星基金操作各异,反映出不同的“赔率思维”:伯克希尔大手笔押注谷歌,看重其现金流与低估潜力;Tiger Global削减部分大科技仓位,转向AMD等次层机会,进行内部再平衡;Third Point清仓英伟达等第一阶段赢家,转而寻找媒体、金融等未充分定价的机会;德鲁肯米勒旗下基金则更关注预期差,进行半导体内部的调仓。 关键信号包括:谷歌成为分歧焦点;半导体投资需从行业Beta转向个股Alpha;非AI资产(如航空、建筑、媒体)重新进入组合,作为降低相关性的对冲。 总体而言,AI产业逻辑未变,但“闭眼买入”的阶段已结束。下一阶段比拼的是对个股增长、估值和仓位拥挤度的精细计算,即“算赔率”的能力。

作者:Jim,MSX 麦通

编辑:Frank,MSX 麦通

每个季度的 13F,最没有价值的看法,可能就是:

「大佬又买了哪只股票?」

因为 13F 天生是一份滞后的持仓快照。

按照 SEC 规则,机构季度末持仓最多可以在季度结束 45 天后才披露,最新一轮 2026 年二季度 13F,反映的是 6 月 30 日的持仓,而集中披露截止日已经到了 8 月 14 日,更重要的是,13F 主要覆盖符合条件的美国上市证券多头仓位,股票空头等头寸并不会完整反映出来。

所以,它并不适合实时「抄作业」。

但换一个角度,13F 的价值反而很高——过去三个月,真正的大资金,到底在买什么卖什么?

梳理之后,我们发现了一个关键性的信号:AI 没有退潮,但华尔街开始对 AI 变得「挑剔」了。

一、AI 共识还在,但「抱团共识」开始松动

如果只看几家明星基金,很容易被个别交易带偏。

真正值得关注的,是整个机构群体的变化,因此 Reuters 对 6371 家养老金、对冲基金、财富管理机构等提交的二季度 13F 进行统计后发现:

  • 接近 44% 的机构减持了「七巨头」,与此同时约 42% 的机构选择新建或增加仓位,两边几乎势均力敌;
  • 但到了半导体,方向仍然明显偏多:约 48% 的机构是净买方,净卖方只有 34.5%;
  • 软件则恰恰相反,在一组主要软件公司中,净卖方占 28.2%,略高于净买方的 26.3%;

这说明 AI 共识依然存在,但共识内部正在迅速分化。

毕竟如果华尔街真的开始系统性否定 AI,最先出现的应该是半导体、算力和数据中心链条的一致性撤退。

事实并非如此。

芯片依然是机构明显偏好的方向,AI 基础设施也没有遭遇系统性抛售,大资金们只是开始问一些过去两年没那么重要的问题:

这家公司未来两三年的增长,股价是不是已经提前反映了?AI CapEx 继续增长,究竟谁能够真正把资本开支转化成利润?如果市场出现调整,哪一类资产的机构仓位最拥挤、最容易成为第一批被兑现的筹码?

这也是二季度 13F 最重要的变化,华尔街开始肉眼可见地讨论「AI 里面谁的赔率更好」。

而伯克希尔、Tiger Global、Third Point 和德鲁肯米勒旗下 Duquesne,恰好给出了四种完全不同的答案。

二、四家机构,四种「赔率思维」

1.伯克希尔:开始动用现金,大手笔押注谷歌

这轮 13F 里,伯克希尔对 Alphabet 的动作尤其值得关注。

一季度末,伯克希尔披露的 Alphabet A、C 两类股票合计约 5784 万股;到了二季度末,这一数字已经升至约 1.06 亿股,增幅超过八成。

仅从季度末市值计算,Alphabet 已经跃居伯克希尔最重要的公开美股资产之一,与此同时伯克希尔还增加了 Delta Air Lines、Lennar 等航空和住宅建筑相关敞口。

要知道,Alphabet 可能是七巨头里最不像「纯 AI 交易」的公司之一。

过去几年,市场对它最大的担忧之一,就是生成式 AI 是否会改变搜索入口,甚至侵蚀 Google Search 长期以来最核心的商业护城河。

但另一方面,Alphabet 依然拥有 Search、YouTube、Google Cloud、广告业务以及庞大的现金流基础。

所以伯克希尔下重注,正是一家现金流依然强劲、核心业务尚未被证伪,却因为 AI 冲击而长期承受争议的公司,是否存在重新定价空间?

这和追逐最热门的 AI Winner,是完全不同的一笔交易。

2.Tiger Global:削减大科技,但仍聚焦科技仓位

Tiger Global 的组合,则提供了另一种非常典型的样本。

二季度,它把 Alphabet 从约 1,063 万股降至约 581 万股,降幅达到 45.4%;Broadcom 持仓也接近减半,台积电同样有所下降;微软、Meta 和 NVIDIA 也进行了不同程度的减持。

如果只看到这里,很容易得出「Tiger 开始撤离 AI」的结论。

但再看它买了什么,答案几乎完全相反。

Tiger 二季度新建 AMD、Applied Digital、Cerebras 等仓位,同时组合中还出现了 Cipher Digital、Core Scientific 等 AI 算力与数据中心相关资产;Intel 持股也从约 164 万股增加到约 425 万股。

所以这更像一次 AI 仓位内部的再平衡——减少已经极度拥挤的头部资产,把部分筹码移向市场预期还没有那么一致的下一层机会。

NVIDIA 就是最典型的例子。一家基金长期看好 AI 算力,并不意味着它必须永远提高 NVIDIA 的仓位。

只要持仓权重已经足够高,或者股价上涨速度阶段性快于盈利预期上修,减仓完全可能只是组合管理,而不是产业逻辑反转。

这也是未来美股越来越重要的一点,业绩继续增长,并不等于股价一定继续以过去两年的方式上涨。

因为决定股价的不只是「结果好不好」,还包括市场此前已经提前相信了多少。

3.Third Point:开始兑现收益,寻找 AI 下一波机会

Daniel Loeb 旗下 Third Point 的动作更加鲜明。

二季度,它直接清掉了 NVIDIA、Broadcom、KLA、Lam Research,以及 VanEck Semiconductor ETF(SMH)等一批 AI 资本开支周期中的核心受益资产,同时退出 Meta。

如果只看这一组交易,几乎可以把它理解成一次大规模「AI 减仓」。

但 Third Point 并没有离开科技。

它反而明显增加 Alphabet 和台积电,并建立 Keysight、Flex 等新仓位;与此同时,资金开始进入 Warner Bros. Discovery、Capital One、Norfolk Southern 等媒体、金融和工业方向。Warner Bros. Discovery 更直接成为其二季度末最大的公开美股持仓。

所以 Third Point 实际上是在兑现第一阶段最容易理解的赢家,寻找下一阶段还没有被市场完全定价的机会。

NVIDIA、Broadcom、KLA、Lam Research 为什么会成为第一阶段赢家?因为它们的逻辑太直接了:

模型规模扩大,需要 GPU;先进芯片扩产,需要半导体设备;AI 集群扩大,需要网络、ASIC 和越来越复杂的基础设施。

这些逻辑没有错。

问题是,当所有投资者都已经知道这些逻辑后,决定下一阶段收益率的,就变成了实际增长能不能继续超过已经很高的市场预期。

这也意味着,顶级投资机构们开始认为 AI 第一阶段最显而易见的 Alpha,正在越来越贵。

4.德鲁肯米勒:只交易预期差

如果要找一家最能解释这一轮机构思路的基金,Stanley Druckenmiller 旗下 Duquesne 可能是最典型的样本。

一季度末,它还持有 Broadcom 和美光,到了二季度,两者已经从 13F 中消失。

但与此同时,Duquesne 新建了 Alphabet、AMD、Palo Alto Networks 等科技仓位,并继续增加台积电和 STMicroelectronics 持股:台积电由约 49.5 万股增至约 59 万股,STMicroelectronics 则由约 261 万股升至约 310 万股。

乍一看甚至有些矛盾,都是半导体,为什么一边卖、一边买?

答案可能恰恰是这一轮 13F 最重要的关键词:预期差。

一家公司如果上涨太快,市场已经把未来两三年的增长提前计入价格,即使长期产业逻辑依然正确,也完全可以先兑现。

反过来,如果另一家公司盈利周期正在改善,而市场还没有形成一致预期,那么即使它不是最热门的 AI 龙头,也可能拥有更好的风险收益比。

行业判断正确,只是投资的第一步,买在什么估值、什么位置,以及当时市场已经相信了多少,才真正决定最终收益率。

三、从「买 AI」到「算赔率」,华尔街在交易什么?

把四家机构放到一起,真正有价值的信号才开始显现。

首先是 Alphabet 正在从共识龙头,变成「分歧资产」。

Alphabet 可能是这一轮最有意思的大型科技股。伯克希尔大幅加码,Third Point 和 Duquesne 也选择增加或重新建立仓位,另一边 Tiger Global 却把持股直接削减了接近一半。

同一家公司,顶级资金给出了完全不同的答案。

市场不确定 AI 最终会削弱 Google Search 的护城河,还是会让 Alphabet 庞大的流量、数据、云计算和算力基础进一步释放。

因此从这个角度看,买方看到的是现金流、估值,以及 AI 带来的潜在增量;卖方看到的则是搜索入口变化、持续扩大的资本开支,以及旧商业模式长期可能面临的结构性挑战。

这种资产反而往往比「所有人都知道它很好」的公司更值得研究,因为真正的超额收益,本来就来自市场存在分歧的地方。

其次是半导体共识仍在,但「闭眼买芯片」的阶段结束了。

从整体 13F 来看,芯片仍然是机构明确偏多的板块,净买方比例显著高于净卖方。

但单看几家明星基金,又能发现巨大的内部差异。Broadcom,有人在减;台积电,有人在加,也有人减;AMD,有机构重新建仓;NVIDIA,则已经从过去几乎没有争议的 AI 核心资产,逐渐变成需要重新计算仓位成本和拥挤度的标的。

这说明半导体已经不能再被当成一个完整的 Beta 去交易。

GPU、ASIC、晶圆代工、存储、半导体设备、网络、数据中心基础设施,看起来都属于 AI 硬件,但它们所处的盈利周期、供需位置和估值状态已经完全不同。

换句话说,AI 硬件正在从「买行业 Beta」,进入真正比拼「个股 Alpha」的阶段。

还有一个容易被忽视的变化,那就是非 AI 资产重新进入组合。

这倒不是否定 AI,反而更像降低相关性的对冲操作,譬如住宅建筑、航空、金融、医疗、媒体、铁路和工业资产,正在重新出现在一些顶级机构的重要调整中:

伯克希尔增加航空和住宅建筑敞口;Third Point 把大量资金投向媒体、金融和铁路;Duquesne 的组合本身也远远不只围绕 AI 展开。

某种意义上,恰恰是因为 AI 已经成为整个市场最显眼、最容易被理解的主线,大资金才越来越需要寻找与 AI 相关性更低的收益来源。

过去两年,判断 AI 大方向正确,本身就能贡献大量收益,而接下来,组合管理的重要性会越来越高。

这可能才是最新一轮 13F 最值得普通投资者关注的地方,让我们知道当一批最聪明、资源最丰富的资金面对同一条产业主线时,他们究竟开始为什么问题产生分歧。

写在最后

过去两年,美股最好理解的一笔交易,是找到 AI,然后买进去。

NVIDIA、Broadcom、Meta、微软、台积电,以及整个半导体产业链,都曾同时享受产业增长、盈利上修和估值扩张的多重红利。

但最新一轮 13F 正在释放一个越来越明确的信号——AI 没有结束,但「只要方向对,就可以一起涨」的阶段正在结束。

这才是 2026 年二季度 13F 最值得关注的变化:

AI 没有退潮,但抱团正在松动。

下一阶段比的,不是谁更敢追,而是谁更会算赔率。

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相關問答

Q根据文章,13F文件主要存在哪些局限性使其不适合实时“抄作业”?

A13F文件具有两个主要局限性:首先,它是一份滞后的持仓快照。根据SEC规则,机构季度末的持仓数据最多可在季度结束45天后才披露,文章提到的最新一轮2026年二季度13F反映的是6月30日的持仓,而集中披露截止日已到8月14日。其次,13F主要覆盖符合条件的美国上市证券多头仓位,股票空头等头寸并不会完整反映出来。

Q文章通过梳理众多机构的13F持仓,发现关于AI投资的一个关键性信号是什么?

A文章发现的关键性信号是:AI投资热潮并未退潮,但华尔街机构对AI投资的态度开始变得“挑剔”。这意味着机构投资者在整体上依然认可AI产业的长期趋势,但不再进行无差别的板块式买入,而是开始在AI领域内部进行精选,关注公司的具体增长前景、估值水平和拥挤程度,即开始计算“赔率”。

Q文章列举了哪四家顶级机构作为“赔率思维”的典型代表?它们各自的策略重点有何不同?

A文章列举了伯克希尔、Tiger Global、Third Point和德鲁肯米勒旗下的Duquesne基金。 1. **伯克希尔**:大幅增持Alphabet(谷歌),押注其因AI争议而出现重新定价机会,关注现金流和估值。 2. **Tiger Global**:削减部分热门AI龙头(如Alphabet、NVIDIA)仓位,将筹码向AMD等“下一层机会”再平衡,旨在调整组合拥挤度。 3. **Third Point**:清仓兑现了NVIDIA、Broadcom等第一阶段的明确赢家,转而寻找Alphabet、媒体、金融等市场预期尚未完全定价的下一阶段机会。 4. **德鲁肯米勒(Duquesne)**:交易核心是“预期差”,卖出预期已充分反映的半导体股(如Broadcom),同时增持预期改善但共识不强的公司(如台积电、意法半导体)。

Q文章指出,半导体板块的投资逻辑在机构眼中发生了怎样的转变?

A文章指出,半导体板块的投资逻辑正从“买行业Beta”转向“比拼个股Alpha”。尽管从整体13F数据看,芯片仍是机构偏多的板块,但明星基金的操作显示出巨大内部差异。这意味着半导体不能再被视为一个同质化的整体进行交易,GPU、ASIC、晶圆代工、设备等细分领域的盈利周期、供需位置和估值状态已各不相同,投资决策需要更精细地分析个股的特定风险和机会。

Q除了AI相关资产,文章还提到了机构持仓的什么新变化?这一变化背后反映了机构怎样的策略考量?

A文章提到,一些顶级机构(如伯克希尔、Third Point)的投资组合中,重新出现了非AI资产,例如航空、住宅建筑、媒体、金融、铁路和工业等。这一变化并非否定AI,而是反映了机构在进行降低相关性的对冲操作。由于AI已成为市场最显眼且拥挤的主线,大资金开始寻找与AI相关性更低的收益来源,以优化组合管理,降低整体风险。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

1.1k 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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