华尔街知名多头、Fundstrat Global Advisors联合创始人Tom Lee上调标普500年终目标至8000点，并将金融服务业列为AI生产力红利的最大短期受益者。他认为，盈利增长将继续主导市场，但下半年投资者须警惕多重风险。

在近日的一场播客节目中，Lee表示，进入2026年下半年，其维持乐观立场的核心逻辑在于盈利估算的持续上调：市场对2027年标普每股盈利的一致预期已从年初的350美元升至400美元，而对应的远期市盈率反而从19.4倍降至18.4倍。这意味着尽管指数年内已涨近9%，市场在估值层面实际上比年初更为"便宜"。他将8000点目标建立在2027年400美元每股盈利乘以20倍市盈率的基础之上。

然而，Lee同时警告，标普指数在秋季可能经历一次类似熊市的急剧回调，诱因包括美联储领导层更迭、大型IPO解禁供给压力、霍尔木兹海峡航运受阻以及历史高位的保证金杠杆水平。他维持"V型反弹"的基准判断，认为只要经济基本面未出现实质性恶化，任何回调都将迅速逆转。

盈利驱动依然扎实，但质量存疑

Lee将2026年潜在的"连续第四年两位数涨幅"归因于三条相互叠加的盈利增长主线：AI与能源基础设施建设、制造业回流，以及政府基建支出的延续效应。他指出，今年年内76%的大盘成长型基金经理跑输基准，主要是因为错过了半导体和DRAM内存板块的行情，这部分落后者在下半年的追涨行为将构成额外的上行动力。

不过，他也坦承盈利质量问题不容回避。大型科技公司将私募股权投资的估值增值计入盈利，半导体供应链中存在涨价驱动的"牛鞭效应"，超大规模云厂商通过公开市场增发和债务融资维持资本开支——这些因素均意味着，对当前盈利增长适用更高的估值折扣是合理的。他表示，信贷利差目前仍处于异常收窄水平，这是他目前观察股市是否出现裂痕的首要参考指标。

AI生产力红利：金融服务业是最大短期赢家

Lee认为，AI已在实践中证明了两件事：它让能力强的人变得更高效，同时也让此前"隐性闲置"的工作时间产生了真实产出。以知识密集型行业为例，一周40小时中真正产出价值的时间可能不超过6小时，AI正在填补这些空白、将其转化为实际产能。

基于这一逻辑，Lee将金融服务业列为AI生产力红利在近期最具确定性的受益方，此外还包括医疗健康和科技行业。他同时看好AI下游软件股（IGV）和科技七巨头（Mag 7）——理由是这些股票此前经历的估值降级已使风险回报比趋于合理，而它们作为AI下游受益者的复合增长潜力尚未被市场充分定价。

展望更长时间维度，他认为工业机器人将率先改变仓储物流，继而向住宅建筑业渗透——届来半导体需求将出现结构性跃升，因为单台机器人的芯片使用密度约为iPhone的50倍。亚马逊凭借约百万台工业机器人的先发规模，在他看来将是这一趋势的核心受益者之一。

OpenAI推迟上市：叙事出现裂痕还是策略考量？

Lee对OpenAI和Anthropic相继推迟IPO一事表示"耐人寻味"，但并不认为这与SpaceX的成功上市存在直接关联。他推测，美国政府收紧对新模型的审查可能是原因之一，但坦承并不掌握内情。

他认为，若上述两家公司选择上市，发行本身并不难——私募市场对其融资需求的满足一直相当顺畅。投资者在评估OpenAI和Anthropic时，不会简单套用订阅业务的估值框架，而是需要看到自由现金流的兑现路径。他以Meta的移动化转型和SpaceX将卫星频谱打造为核心资产为类比，认为这两家公司存在"本垒打"级别成功的非零概率——但这在本质上是对创始人个人判断力和执行力的押注，内含高度的关键人物风险。

下半年四大考验与V型反弹逻辑

Lee梳理了下半年市场面临的四项主要风险：其一，新任美联储主席沃什拟重构货币政策沟通机制，包括取消固定频次新闻发布会和前瞻指引，市场需要寻找替代性政策信号；其二，SpaceX等大型IPO锁定期将于秋季陆续到期，届时流通市值供给将大幅增加；其三，霍尔木兹海峡航运尚未恢复正常，全球石油产品供应缺口持续扩大；其四，保证金杠杆同比增幅高达55%，历史上处于近70年来第五高水平，与未来数月市场回调高度相关。

对于这些风险最终将导致"V型反弹"而非持续下行的判断，Lee的依据是：只要企业信用利差和收益率曲线未发出经济实质性恶化的信号，市场就具备快速修复的基础。他指出，今年早些时候与伊朗冲突相关的市场回调已验证了这一框架。

半导体：周期股还是结构性新故事？

Lee对半导体能否维持强势持相对乐观的态度。他指出，过去50年每一轮半导体周期，市场总规模本身并未出现跳跃式扩张，但这一次机器人的大规模应用将带来全新需求量级——单台自主机器人的芯片需求约为智能手机的50倍。太空应用场景对半导体的特殊性能要求，也将催生差异化需求。他认为，至少在2026年至2027年的可见周期内，"大周期"与"结构性转变"这两种叙事对市场走向的影响差异不大，近期能见度已相当清晰。

以下为访谈全文：

主持人：去年年底，有一位嘉宾在节目中对 2026 年做出了非常看涨的预测。时间快进到现在，美国股市确实表现不错，年内涨幅接近 9%，但市场上仍然存在不少悬而未决的问题。现在 2026 年上半年已经收官，我们想请这位嘉宾回来聊聊：他是否依然看涨？投资者当下低估了什么？下半年市场又将走向何方？
今天做客的是 Tom Lee，Fundstrat Global Advisors 的联合创始人、董事总经理兼研究主管。Tom，很高兴请你回到节目。
2026 上半年回顾：领涨与落后板块主持人：我们想先请你回顾一下上半年的市场表现，再谈谈对下半年的展望。标普指数上半年涨了近 9%，道琼斯涨了 8%，纳斯达克涨了 11%。板块之间的分化也很明显——今年"科技七巨头"（Mag 7）表现相对承压，稍后我们也会聊聊加密货币的情况。先说说你对上半年的整体感受吧。
Tom Lee：2026 年有望成为连续第四年实现两位数涨幅的一年。这可能会让观众有些意外，但历史经验表明，当市场连续三年出现强劲涨幅——就像我们看到的 2023、2024、2025 年——第四年往往表现依然稳健。这也是我们年初持乐观态度的原因之一。
年初的判断是，盈利增长将成为市场的主要驱动力，事实也确实如此。年初市场对 2027 年标普盈利的一致预期——和我们的预测也很接近——是 350 美元，现在已经上调到了 400 美元，涨了 50 美元。而 2027 年盈利对应的市盈率在年初是 19.4 倍，现在已经降到了 18.4 倍。
这可能会让大家意外：虽然指数涨了 9%，但股市实际上比 1 月份更"便宜"了。我认为现在保持乐观是有充分理由的，因为我确实认为美国企业的盈利还有进一步上调的空间。推动盈利增长的核心因素依然存在——一部分是 AI 和能源基础设施建设，一部分是制造业回流（onshoring）的趋势，此外政府的基建支出也还有一定的延续效应。这些都是支撑支出增长的顺风因素，而且总体来看，投资者情绪也还没有变得过度乐观。
不过现在到了年中，还有两个因素值得关注。第一，保证金杠杆（margin debt）水平比年初高出很多，同比增长了 55%,这大概是近 70 年历史上第五高的同比增幅。历史经验表明，这通常和那些靠借钱交易的投资群体"弹药耗尽"有关。
但另一方面，从今年基金经理的业绩表现来看，在大盘成长型基金中，有 76% 的基金经理跑输了基准，这个比例相当罕见；大盘平衡型基金中这一比例是 60%，虽然没那么极端，但也不低。也就是说，成长型基金经理今年很大程度上错过了半导体和 DRAM（内存）板块的这波行情，我认为他们在下半年会去追赶这波涨势，这也是我倾向于继续看多的原因之一。
主持人：我对目前的市场其实有不少担忧。比如看席勒市盈率（Shiller PE）这个指标，它现在已经处于极高的水平，基本已经逼近互联网泡沫时期的区间了。我逐渐感觉到，远期盈利和过往（trailing）盈利之间的区别开始变得很重要——我们现在看到的很多盈利，是建立在与这些 AI 公司签订的合同基础之上的，而这些 AI 公司未来是否真的有能力履约兑现这些合同，我认为这一点完全值得质疑。
比如 OpenAI 和 Anthropic 各自的支出计划，还有 SpaceX 等等。与此同时，我们也注意到高盛最近确认的一项研究：很多大科技公司公布的盈利，其中相当一部分实际上反映的是它们对 AI 公司私募股权投资估值的上升，而由于相关会计准则，这部分估值增长会被计入实际盈利数字中。
我想说的是，虽然盈利增长数字看起来很强劲，但我对此其实有些矛盾的感受，尤其是当他们说"未来 12 个月盈利将达到多少多少"的时候。我很想听听你对我这种怀疑态度的看法。
Tom Lee：我基本同意你的看法，因为你提出的其实是盈利质量的问题。我觉得有几个因素确实值得质疑盈利质量。第一，资产负债表上因投资估值上升带来的账面收益，和真正的经营性盈利是不一样的。
第二个差异在于，目前存在一定程度的"提价"因素——比如在芯片供应链中，有些公司因为晶圆厂产能无法扩大，或者扩产周期很长，所以他们转而通过提价来实现增长，这样一来更多的收益就会直接反映到利润端。但这会造成"牛鞭效应"（bullwhip effect），因为我们知道供应链最终会追上需求，价格也会回落。
同时我们也知道，超大规模云厂商（Hyperscaler）正在开出巨额支票投入建设，现在他们开始向股票市场募资来支撑这些支出——这就是为什么谷歌设立了 ATM 增发机制，Meta 可能也会采取类似做法，当然还有 SpaceX 的 IPO。这些都是试图从公开市场融资的努力。
最后一点是，目前还存在信贷消费的现象——也就是说，企业正在动用资本结构中的另一部分（债务）来为这些支出融资。所以我认为，基于这些原因，我们确实应该对盈利增长所适用的估值倍数提出更高的要求。
话虽如此，我认为目前这些活动主要集中在四个国家或地区——所以我们必须认真思考这意味着什么。这四个国家或地区当然是美国和中国，另外我把韩国和中国台湾算作一组，也就是 AI 基础设施的合作伙伴，可能还要加上日本。所以，尽管我们可以保持一定的怀疑态度，但正在发生的故事其实是：AI 目前明显只让少数几个国家或地区受益。
市场是否过热？关于席勒市盈率的争论主持人：说到席勒市盈率，我觉得目前对我们来说真正的问题是：市场是不是过热了？而有意思的是，目前对这个问题似乎并没有太多共识——大家都在看不同的指标，都在试图判断市场到底是真正的泡沫，还是只是"过热"，抑或都不是。你对这个问题怎么看？我觉得盈利质量在这个讨论里也应该扮演一定的角色。
Tom Lee：我以前在摩根大通时就做过这样的分析，现在在 Fundstrat 我们也延续了这个做法——你可以按行业分别计算席勒市盈率，这样就能更"苹果对苹果"地进行比较。比如如果单独计算科技股的席勒市盈率，你就可以拿 1929 年和现在做对比。当然，那个年代所谓的"科技公司"和现在完全不是一回事——那时候的科技公司是收音机制造商，后来还包括微波炉厂商之类的。
但按这种方式衡量，目前的席勒市盈率其实并没有那么极端，因为现在盈利的构成中，科技板块的占比正在不断上升。科技板块——我手头没有精确数字，但大概占了全部盈利增长的 60% 到 70%，不过在盈利总量中的占比大概只有 40% 左右。而在 1999 年并非如此——当时科技股在盈利总量中的占比并不高，但它对估值倍数的贡献却很大。
所以我认为从盈利构成的角度看，这次不太一样。ISM 数据也反映出同样的趋势——如果你把制造业和服务业拆开看，过去 50 年里，我们已经从"制造业占经济活动主体"转变为制造业只占大约 30%。所以我认为，席勒市盈率其实还有进一步走高的空间。
不过我要补充一个公允的问题：信贷利差是不是在低估风险？因为十年期国债收益率一直在上升，我其实对高收益债和投资级债券利差维持在如此紧窄的水平感到意外。按理说，考虑到地缘政治风险以及高利率环境带来的资本成本压力，利差应该走阔才对，但事实上并没有。要我说，在观察股市是否会出现裂痕之前，我会先盯着信贷市场——但我认为信贷市场目前传递的信号其实是，市场上流动性依然过剩。
SpaceX 与超大型 IPO 的二阶效应主持人：关于这些大型 IPO 的影响或二阶效应，市场上似乎存在相互矛盾的说法——一种观点认为，这些超大型 IPO 会吸干市场上大量的 IPO 资金；另一种观点则认为，这反而会对 IPO 市场起到积极的推动作用，相当于宣告"IPO 窗口重新打开了"。你怎么看？对于接下来这些大型 IPO，你认为二阶效应会是什么？
Tom Lee：我认为受 IPO 影响的大致可以分为三类群体：一是发行方本身，二是这些公司上市前的私募股东，三是更广泛的整体市场。SpaceX 就是一个很好的例子——它的 IPO 规模只有 750 亿美元，而公司整体估值超过 1.5 万亿美元，所以目前的流通股（float）只占大约 900 亿美元。
从市值角度看，SpaceX 作为一只股票，其流通市值实际上比纳斯达克 100 指数里的大多数成分股都要小，大概能排进纳斯达克总市值前 50 名左右，这也是它交易表现良好的原因。但这些股份会分阶段解禁，到今年年底，解禁流通的市值总额应该会超过 1 万亿美元。我认为，对公开市场和整体市场而言，这是相当大的一笔供给增量。SpaceX 的这种供给压力效应，我预计会在今年年底逐渐显现。
但在此之前，这也创造了巨额的财富效应——因为 SpaceX 在整个发展历程中总共只融资了 180 亿美元，如今估值达到 1.5 万亿美元。所以那些在 SpaceX 私有化阶段就持有股份的股东，创造了巨大的财富，这实际上会带来真正的经济刺激效应，因为银行都会愿意以他们持有的股份作为抵押发放贷款，所以我认为这实际上会提振 GDP。
所以你说得对，Scott，这里确实存在相互制衡的力量。我的判断是，整体经济会从这些 IPO 中受益，因为这创造了巨额的账面财富和锁定资产；股市会在解禁之前表现良好，因为一旦解禁开始，市场就需要消化这些新增供给；而发行方本身会表现得非常好，因为他们现在有了从公开市场募资的渠道，可以借此加速支出。所以我认为发行方会从他们的 IPO 中充分获益。
AI 故事出现裂痕？OpenAI 和 Anthropic 的延期主持人：我们继续聊聊资本开支（capex）以及这些 AI 公司二阶效应的话题——这些公司在资本开支上做出了极其庞大的承诺，我认为这也是很多相关股票被推高的原因之一。我想提出一个假设：看起来 OpenAI 可能要搁置其 IPO 计划了，我不得不认为这意味着市场动能已经发生了转变，或者增长预期没能达到预期水平。
你是否担心我们开始看到——我不想用"AI 泡沫"这个词——但至少是 AI 叙事出现了一些裂痕，而这种裂痕会波及整个市场？还是说你并不太担心这个问题？
Tom Lee：AI 这个叙事确实存在不少可能出错的地方，Scott。首先，正如你知道的，我们需要建设与之匹配的庞大电力和基础设施来支撑这一切，把这些都建起来本身就是一项巨大的工程。说实话，我们目前甚至都还不清楚这会对居民电价产生什么影响，也不清楚会带来多大的环境损害，或者说如果你恰好住在某个超大规模数据中心附近，生活质量会受到什么影响。
我认为我们其实并不完全清楚 Anthropic 和 OpenAI 为什么都推迟了各自的 IPO 计划，这一点我觉得相当耐人寻味，因为无论哪一方先上市，都能从"率先上市"中获益，没有谁想成为"最后一个上市"的那家。
我猜测这可能和美国政府正在收紧对新模型的审批有关——你也知道，比如 Mythos 模型此前经历了大量审查，Fable 模型也一度被下架。有没有可能是美国政府在说"我们现在得审查你们所有的模型"？然后可能因此要求他们收紧自己的计划？我也不确定，但对我来说这确实是个耐人寻味的现象。不过我认为 SpaceX 是一个巨大的成功案例，所以我不认为 SpaceX 的成功和 OpenAI、Anthropic 推迟 IPO 有什么直接关系。
为什么 OpenAI 还没有上市？主持人：我想再深挖一下这个问题——OpenAI 为什么还不上市？他们到底在担心什么、焦虑什么？我很想听听你的看法。
从财务角度看，OpenAI 目前的处境似乎不算太好。坦白说，从盈利能力角度看，去年他们亏损了将近 400 亿美元；如果看经营利润的话，去年大概亏损了 210 亿美元。目前我们对 AI 行业的认知是：营收增长非常迅猛，使用量也在持续增长，但运行和训练这些模型的成本极其高昂，我们还没有看到 AI 业务真正实现盈利，目前仍处于某种"试验阶段"。
所以我很好奇，是不是因为——我们最近看到他们的财务数据被泄露了，市场反应不算太好，我个人的直观感受是，这些财务数据从盈利能力角度看确实出乎意料地糟糕。我想知道，是不是投资者可能承受不了这样的财务状况，所以他们觉得需要先把商业模式理顺才能上市？我很想听听你觉得这个因素是否起了作用，以及你对这些企业本身的看法——这些公司承载着如此之高的期望，但商业模式却似乎还没有真正跑通。
Tom Lee：我先声明，我并没有掌握全部内情，只是发表一下个人看法。我认为如果 OpenAI 或者 Anthropic 上市，他们的 IPO 会非常成功，因为它们的故事其实相对容易理解——它们不是那种业务庞杂的综合企业集团。OpenAI 和 Anthropic 显然处于打造复杂推理模型的最前沿，这些模型最终将成为我们的智能体（Agent）。而目前公众完全无法参与投资，机构投资者其实也基本无法参与。
我认为他们在私募市场融资其实完全不成问题——事实上，他们融资几十亿、上百亿美元一直都很顺利。所以这可能是他们暂缓上市的原因之一，但对我来说这仍然是个耐人寻味的现象。不过我认为，投资者在看待 OpenAI、Anthropic 时，不会把它们当作一门订阅业务来看待，他们更需要看到自由现金流，需要看到公司愿意持续投入和招募人才以维持领先地位——因为这两家公司都是非常独特的存在。当然，我不是内部人士，所以并不确切了解真实情况。
Tom 本人真的看好 AI 这笔交易吗？主持人：作为投资者，你个人真的认同这个故事吗？这正是我想弄清楚的问题——因为我觉得我和你的想法差不多：AI 对市场来说无疑是一个极其重要的历史性时刻，而这两家公司正是这个领域的领跑者，如果机会摆在眼前，为什么不押注呢？但我确实认为，商业模式这个问题依然是一个悬而未决的巨大疑问。我很想听听你个人是怎么看的。
Tom Lee：这仍然是一个正在"用将来时"书写的故事，我们现在最多只是处在"第一章"，只能靠类比去做一些推测。
比如说——虽然有点跑题，但对我来说，SpaceX 最了不起的成就在于，他们把卫星频谱这种资源变成了现实——SpaceX（以及 Starlink）完全依赖卫星频谱运营，而这种频谱资源在他们进入之前，相比地面频谱几乎一文不值，他们却把它变成了全世界最有价值的频谱资源。马斯克几乎是"零成本"拿到了全球范围内的卫星频谱，而在今天的美国，如果你想获得 20 兆赫宽度的蜂窝频谱，每人大概要花费 200 美元。这真是天壤之别——他几乎白拿了卫星频谱，如今它却成了全世界最值钱的频谱资源。
Meta 也是类似的例子：他们最初拥有的是一项免费的、基于用户生成内容的业务——本质上最初就是一本"电子毕业纪念册"而已，但他们把它打造成了有史以来最大规模的变现业务之一。我还记得 Meta 刚推出移动业务的时候，很多人根本不看好，觉得 Facebook 在移动端能有什么优势，因为桌面版本已经有那么丰富的内容体验了。但事实证明，移动化正是他们"截胡"整个广告市场的关键所在。
那么 OpenAI 和 Anthropic 呢？凭借他们打造复杂推理模型的能力，谁知道他们最终会颠覆哪个行业？也许我们以为他们只是在做广告业务，也许我们是在把他们真正的商业模式过度简化了。他们会不会打造未来的生物科技实验室？会不会打造未来的劳动力大军？我认为这仍然是一个正在被书写的故事，但如果参照 Meta 这样最有价值的公司所取得的成就，参照谷歌把搜索这项业务提升到了一个完全不同的量级，参照 SpaceX 把卫星频谱变成了核心资产——我认为这就是为什么我觉得这些公司的 IPO 有一定的非零概率成为真正的"本垒打"级别的成功案例。
主持人：我完全同意，也很高兴你提到了这一点。不过你是否也担心存在这样的风险——万一 OpenAI 这类公司没能成功，没能打出这个"本垒打"，出了什么岔子，比如 Sam Altman 做出了错误的战略决策，导致公司以某种方式崩盘？
我个人的看法是，这种非零概率的风险其实应该被定价进去——不仅仅是体现在 OpenAI 自身的估值里，也应该体现在整体市场的估值里，因为整个市场在很大程度上已经变得高度依赖于 OpenAI 的成功，也依赖于 OpenAI 持续投入巨资购买算力和芯片这件事本身能否顺利推进。
Tom Lee：这里面确实有一个有趣的悖论——OpenAI 越是成功，就越能说明两件事：第一，Sam Altman 这个人本身就变得越来越重要，因为归根结底，是他作为一个"人"在做出各种决策。我相信他不会真的在 ChatGPT 里打字问"我接下来该怎么办"——虽然他可能真的会这么做——但他战略层面的"自我实现"，其实高度依赖极其优秀的人才团队。所以这在很大程度上是一个"人的故事"，要打造出两家如此了不起的公司，靠的正是人。
你说得对，这本质上是在押注 Sam 本人和他的愿景，同时也是在押注 Anthropic 团队和他们的愿景——这实际上是一场"两匹马的赛跑"，而且两家公司完全有可能沿着不同的方向都各自取得成功。
主持人：正是这种"押注"让我对目前的市场感到担忧——有太多东西押在他个人身上，押在他的执行能力上，押在他能否真正把 AI 这个故事落地兑现上。如果最终没能实现，在我看来，标普指数今年将近 9% 的涨幅，其中大部分增长并非来自大型科技股本身，而是来自半导体和 DRAM 内存公司——也就是所有这些为 AI 热潮"卖铲子"的芯片相关股票。
如果这个故事最终没能兑现，如果事情没能按照大家期望的方向发展，市场很可能会出现非常剧烈、非常猛烈的向下转折。当然目前这一切还没有发生，这个故事仍在继续演绎，但我猜这应该也在你的关注范围之内。
Tom Lee：我认为有一点值得注意——我们某种程度上是在从叙事层面进行讨论。因为即便 OpenAI 和 Anthropic 真的举足轻重，假设它们真的遭遇了重大挫折，标普整体的盈利水平其实也不会因此大幅偏离那个 400 美元的预期太多。
但同时我们也要意识到，自上世纪 40 年代以来，历史上每个时期都有那么一个人——他的一举一动对市场而言至关重要，那就是美联储主席，这是一个单一个体，这本身就是巨大的"关键人物风险"（key man risk）。而值得庆幸的是，我们从未真正遇到过美联储主席突然因故无法履职的情况——我认为这某种程度上是资本主义的一个"奇迹"，因为可以说，Kevin Warsh（现任美联储主席）如今可能是全世界最举足轻重的人物之一。
主持人：我同意你的看法——市场确实存在脆弱性。标普指数现在大概在 7300 点左右，我还记得 2009 年市场触底时大概是在 600 多点。所以确实走过了很长一段路，但幸运的是，如今的估值倍数其实比 2009 年时更低。
Tom Lee：你说得对，不过很不一样的一点是，美国经济增速正在突然加快，这正是你刚才描述的这一切现象的根源——因为这一切基本上都是由 AI 驱动的。这也是我们既能感到一定安慰、又同时应该保持高度警惕的原因：一方面，这种繁荣主要集中在少数几个国家，让人稍感安心；但另一方面，你说得对，这也在少数几个人身上创造了极强的"路径依赖"。
主持人：这几乎变成了一个问题：面对这种脆弱性，你到底要怎么办？是因为它脆弱就选择"离场观望"，还是同时也意识到，正如你提到的，这里面确实存在"本垒打"级别的机会，你是否愿意错过？这大概就是核心问题所在。接下来我们请 Scott 聊聊你对下半年的一些预测。
AI 生产力繁荣：谁将受益主持人：Tom，你之前提到 AI 正在创造一场生产力繁荣，我们也确实看到了生产力的提升，而不仅仅是一场技术层面的繁荣。你认为哪些行业将从这波生产力提升中最为受益？
Tom Lee：这其实是一个相当难以精确量化的问题。我认为 AI 已经证明了几件事——虽然我只能给出一些轶事性的例子，但第一点是，它确实让那些能力本来就很强的人变得更加高效——因为我在 Fundstrat Capital 和 Fundstrat 内部就亲眼见证了这一点，我们实质上部署了一支"研究员大军"，但这支大军其实就是我们的 Claude 智能体。
同时它也揭示了工作的本质。大多数人会说"这是一份每周 40 小时的工作"，从经济统计的角度，我们会说"你工作了 36 小时"，或者"每周工时是 40 小时"，因为打卡记录是这样的。但我们都知道，大多数人在这 40 小时里，真正高效工作的时间可能只占其中的一部分——真正投入产出的时间，会不会一周 40 小时里其实只有 6 个小时？很有可能，其余时间大家可能只是在浏览信息、吃午饭，或者做其他事情。
AI 所做的，其实是填补了这些原本"空白"的时间，创造出了更多实际产出——我想这就是生产力提升的体现。我认为很多白领工作，甚至医疗健康行业、金融服务行业和科技行业，都符合这个特征——AI 正在让所有这些从业者变得更加高效，即便他们在理论上仍然只是在原来那个"有效工时占比"内工作，但现在能完成的事情却远比以前多得多。
再过几年，我们应该很快就能看到——机器人将具备高度的技能和灵活性，很多人以为这只会出现在仓库和工厂这类场景，我认为这是对的，但我也认为再过几年，住宅建筑行业也将被彻底改变——比如未来的房屋可能会由具备精湛技艺的机器人来建造。我们完全可以像用石头雕刻卢浮宫一样雕刻你的房子，而价格和你现在的房子差不多，我们完全可以重现欧洲那些美轮美奂的建筑——这在今天的美国是根本造不出来的，但借助机器人技术就有可能实现。所以我认为，一旦机器人具备了足够强的能力，就会带来这种量级的生产力飞跃。
机器人、住宅建筑与亚马逊逻辑主持人：我想深入聊聊这个话题，因为我们每年都会尝试挑选一家我们认为会跑赢市场的大型科技公司——虽然这么做有一定风险，但今年我最感兴趣的一家公司是亚马逊，原因正是你刚才提到的这一点：我们的核心逻辑是，AI 真正能创造出与市场炒作预期相匹配的股东价值的领域，第一个是自动驾驶，尤其是 Waymo；第二个就是工业化机器人，而亚马逊目前拥有约一百万台工业化机器人，全美其余所有企业加起来大概只有 40 万台。你认为亚马逊会从你所设想的这场"机器人时代"大潮中受益吗？
Tom Lee：百分之百会。Scott，亚马逊——你可能比我更了解这家公司——本质上是一家物流公司，他们在各地都有仓库，有大量的商户资源。为什么亚马逊不会参与未来的住宅建筑领域呢？就像当年的 Sears Roebuck 一样，他们完全有能力"配送"房屋，然后让他们的机器人充当木匠和施工代理人，把整栋房子组装起来。一旦如此，他们的潜在市场规模（TAM）会瞬间翻倍，因为这将涵盖整个住宅和办公物业市场。作为一家物流公司，只要是涉及物流的领域，本质上都是他们的潜在市场。
主持人：我觉得这个逻辑相当合理。
标普 8000 点与年底前的四大考验主持人：我们接着聊聊你对下半年的一些预测。年初你上节目时给出的标普目标价是 7700 点，目前市场走势基本符合这个预期，但你在年中报告里做了调整，现在你预期标普指数到年底会涨到 8000 点，但有一个我觉得很有意思的前提条件——你认为标普指数在秋季会经历一次类似熊市的调整，然后又会迅速反弹回升。能不能具体说说你为什么这么判断？
Tom Lee：是的，我们确实把目标价上调到了 8000 点——这基本上是基于 2027 年 400 美元的每股盈利，按照 20 倍市盈率计算得出的结果。但从 6 月到 12 月，我认为市场还要经受不少考验。
第一个也是最明显的考验，是美联储即将迎来新任主席，Kevin Warsh 有一些相当有雄心的目标——他想要从根本上重新调整美联储的运作方式。他设立了五个专项工作组，其中一个是重新定义"通胀"的衡量方式，第二个是分析（美联储的）沟通机制，第三个是关于数据收集方式，此外还有其他几个方向。
在我看来，这些都是市场需要重新适应的新挑战，因为市场已经习惯了某种固定的沟通节奏——比如联邦公开市场委员会（FOMC）利率决议后召开新闻发布会。但在鲍威尔之前，利率决议后召开新闻发布会其实并不是常态。据说 Kevin Warsh 可能只会在他觉得"有话要说"的时候才召开发布会，他也不打算再提供前瞻指引（forward guidance）了，所以市场将不得不寻找其他替代性的指标来判断政策走向——也许最终会依赖预测市场（prediction markets）。而且他可能还想重新定义通胀的衡量标准，但这会很棘手，因为他自己也想先把通胀拉回到 2% 的目标——但问题是，"2%"到底是按哪种统计口径衡量的？
第二个挑战将是所有这些 IPO 流动性的解禁——就 SpaceX 而言，解禁真正要到秋季才开始。第三个挑战是与伊朗的冲突，正在造成石油产品供应上持续累积、不断扩大的缺口，因为霍尔木兹海峡的航运还没有恢复正常。即便美国国内汽油供应充足，也不代表润滑油等其他石油产品在全球其他地区同样供应充裕——说得直白一点，石油是让整个经济机器正常运转的"润滑剂"，某个环节会不会出问题，这一点我认为高度不确定。
第四个挑战是保证金杠杆水平——历史上通常和未来六个月内某种形式的市场回调相关联。所以我认为，从现在到中期选举之间，可能还会出现第五个风险因素，或者说我们之前谈到的那种"脆弱性"，可能会进一步加剧市场回调。而且你也知道，一旦回调真正开始，行情往往会非常惨烈。所以我并不完全确定接下来会发生什么，我也不想把当前这个位置称为"顶部"。我们一直建议客户保持仓位、继续持有，因为我认为目前市场已经存在足够多的怀疑情绪，但即便如此，从无论我们在哪个点位见顶，我认为回调幅度都会相当可观。
为什么这次调整会呈"V型"反转主持人：你为什么认为市场会这么快速地反弹回来？因为你刚才提到的这些考验，正是我脑海中一直在想的问题——市场似乎理所应当会经历这些考验，当然这从来都不是看待市场或投资应有的思维方式。但这些考验看起来确实很重要，如果真的出现回调，你为什么认为市场会如此迅速地反弹？
Tom Lee：每当美国市场出现剧烈回调时，我们一贯的立场是，这些回调往往会呈现"V型"反转——而这种判断也一直伴随着大量的怀疑声音。就拿今年早些时候来说，我们当时就说，与那场冲突相关的市场回调会是"V型"反转。
主持人：你确实这么说过。
Tom Lee：是的，很多人不相信，因为他们会指出石油价格以及各种不确定性因素。但我意识到，市场往往会提前消化负面冲击，这也是为什么我认为即便可能出现非常剧烈的回调，但只要经济基本面没有真正走坏、没有陷入实质性的负向周期——收益率曲线和企业信用利差会给我们答案——只要经济没有真正崩坏，无论出现什么样的回调，最终都会呈现"V型"反转。我知道这话听起来有点机械化，当然这个判断最终也会经受市场的检验，但这仍然是我目前的默认判断。
主持人：而且从最近这几次反弹的速度来看，市场确实变得越来越倾向于"V型"反转。那场冲突就是一个很好的例子——你年初就说过，我们会看到类似熊市的回调，然后市场会剧烈反弹回来，而这正是我们最终看到的情况，只不过是以"与伊朗爆发冲突"这种意想不到的形式呈现出来的。
看看你目前最看好的板块，你提到了能源、小盘股、金融、工业——这些我都认同。另外你还提到了科技板块，尤其点名了"科技七巨头"（Mag 7）和软件股指数 IGV，也就是那些曾经历过"SaaS 末日"以及"SaaS 末日 2.0"重创的软件股。这一点我也认同，但为什么你会长期看好 Mag 7 和 IGV？
Tom Lee：我认为它们都是 AI 浪潮下游的受益者——就像 Scott 提到亚马逊是 AI 的巨大受益者一样，我也认为金融服务行业会是 AI 的巨大受益者。所以我认为，如今投资者更多是在买入那些"瓶颈环节"，因为这些环节的增长是显而易见的。但随着时间推移，那些处于 AI 下游的公司也会持续获得复合增长的红利——因为这些软件公司并不是铁板一块的单一实体，它们各自有董事会、有 CEO、有销售团队、有工程师，他们同样在见证我们所见证的一切变化，也有很多种方式可以从 AI 中受益。
所以对我们来说，正是这些股票此前经历的"估值降级"（de-rating），让我们觉得目前的风险回报比相当有吸引力。
Meta 和微软：抛售后的表现主持人：有两家规模巨大、盈利能力极强的公司，今年以来股价却遭到了重创。微软股价下跌了 24%，市盈率降到了 22 倍；Meta 下跌了 15%，市盈率降到了 20 倍。你怎么看这两家公司？
Tom Lee：我对这两家公司都非常有信心，我相信它们应对未来局势的能力，会远比市场目前预期的更加高明。这两家公司都有着长期的历史记录，证明它们理解并能够应对企业发展中那些关键的、事关存亡的战略转折点。
所以，虽然现在很容易简单地说"Meta 有问题，因为他们在超大规模计算基础设施上投入太多，已经不再是那种自由现金流充裕的公司了"，但我认为，这依然是一个极具人才实力的组织，扎克伯格也一再证明了他有能力做出非常精准的战略转向。所以我对他们能够很好地应对当前局面很有信心，即便目前的财务数据看起来正处于某种过渡阶段。
微软也是类似的情况——微软在 AI 领域做出了一些非常明智的投资，也正因如此，他们在云计算业务上取得了巨大的规模优势，这本身就很能说明他们的前瞻性。所以在我看来，这两家公司都拥有相当不错的"仪表盘"和"水晶球"，我对它们未来几年能够很好地应对当前局面很有信心。
主持人：这一点我也认同。再来看看今年表现最亮眼的板块——基本上就是半导体。Apollo 的 Torsten Slok 提供的一组数据很有意思：目前半导体股票已经占到标普指数总市值的 19%，也就是说，整个市场差不多有五分之一是半导体股票，而在 2025 年这个比例还不到 10%。
半导体已占标普指数的五分之一主持人：我很想听听你对半导体这个故事接下来会如何演绎的看法，因为这确实是目前推动市场的核心力量。我们甚至可以看看小盘股，比如罗素 2000 指数——其中很大一部分涨幅其实也来自这些偏小众的 AI 相关标的，而不是大家印象中小盘股应该代表的那种传统价值股。可以说整个市场目前基本都是围绕半导体在转。你认为这个趋势会怎么演绎？你觉得还有上涨空间吗？为什么这一轮上涨会如此猛烈？
Tom Lee：半导体历史上一直是一个非常典型的周期性板块，过去大家通常按照"订单出货比"（book-to-bill ratio）来交易这类股票。但过去几个轮周期以来，这种周期性逻辑已经不再那么适用了。你提出的问题其实正是核心所在：这到底是一个长周期，还是说有什么根本性的东西发生了变化？
主持人：没错，正是这个问题。
Tom Lee：至少就眼下而言，对 2026 年、甚至可能 2027 年来说，这两种解释其实都不那么重要，因为短期内的能见度已经非常清晰了。
我猜测半导体可能正在进入一个全新的周期、一个全新的故事，原因在于——如果我们回顾过去 50 年，每一轮半导体周期其实市场总规模（TAM）本身并没有发生根本性变化，买家群体也基本相同，只是可能有资本涌入，然后出现"牛鞭效应"，从半导体设备一路影响到半导体本身。
但这一次不一样，我们现在面对的是机器人——机器人对半导体的需求密度极高，远超一部 iPhone。你需要投入到一台机器人里的半导体数量——我不知道确切数字，但我猜大概是 iPhone 的 50 倍左右。所以一旦你开始部署每一台新的自主机器人（这本身能帮你节省人力成本），这背后都是极其依赖半导体的产业链。当然，未来如果半导体要被送入太空使用，它们还需要满足非常独特的极端环境适应条件。所以我认为，半导体这次很有可能真的是在讲一个全新的故事。
主持人：确实如你所说，问题就是——这到底是一个大周期，还是说真的有什么发生了根本性变化？
Tom Lee：我认为这两种结果其实都相当合理，这确实是一个很难判断的问题。
美国 vs 新兴市场主持人：新兴市场今年迄今上涨了 25%，涨幅是标普指数的两倍还多，而且这是在去年已经上涨 34% 的基础上实现的。我们此前的一个重要判断是，我们看到资金流向出现了近二十年来的首次逆转——重新回流新兴市场。你怎么看美国市场相对于新兴市场的表现？
Tom Lee：我认同新兴市场跑赢美股这个论点，虽然我个人主要专注在美国市场。但在我看来，AI 是一整套全新的基础设施建设，这个过程中一定会有相应的基础设施合作伙伴——韩国已经证明了自己是其中之一。所以在我看来，每一次 AI 故事的进展，韩国都会有相应的"贝塔"（beta）联动效应，我相信还有很多其他新兴市场也是这样。
所以从结构性角度看，某些国家理应表现更好，这是完全合理的，因为它们对这个结构性大趋势有更高的"贝塔"敏感度，因此它们的经济也会表现更好，相应的股市也会表现更好。
主持人：Tom，我们一直都很喜欢请你来做客，也很感谢你分享了这么多看涨的观点——虽然你也提出了一个前提，就是你认为下半年会出现回调，但会是"V型"反转，市场会很快恢复。
Tom Lee 如何保持乐观Tom Lee：我在华尔街最初的从业经历中学到的一件事——今年是我做研究分析师的第 35 个年头——是我确实认为美国的创新能力有一种独特之处。我认为美国这种为创新构建激励机制的制度结构，加上相对积极的监管环境，以及企业能够持续创新、并且确实在不断创新的能力，正是我一直保持乐观的根本原因。
我认为新冠疫情就是一个很好的例证——当时全世界都陷入停摆，全球范围内很多公司的盈利都出现了断崖式下滑，但在美国，通过包括政府支出在内的一系列举措，标普整体盈利实际上是在增长的——当然这也离不开很多优秀的公司做出了正确的决策。
所以我认为，只要美国依然保有这种活力和动态创新能力，我就能继续保持建设性的乐观态度。但你说得对，商业周期终将走完一轮，创新当然也有可能停滞——如果美国患上了我们所说的"荷兰病"（Dutch disease），不再追求创新，那么另一个国家就会取而代之，成为新的引领者。
主持人：Tom Lee 是 Fundstrap Global Advisers 的联合创始人、董事总经理兼研究主管，这是一家领先的独立研究机构。他拥有超过 25 年的股票研究经验，自 1998 年以来每年都被机构投资者杂志评为顶级分析师。在联合创立 Fundstrap 之前，他曾于 2007 年至 2014 年担任摩根大通首席股票策略师。
Tom，非常感谢你，今天的对话真的很精彩，感谢你抽出时间。