AI 周期态势基金 1.0

生成日期：2026-05-27 性质：研究模拟，不是真实基金，不是投资建议，不是交易指令。用途：把《Situational Awareness: The Decade Ahead》的实践方法，转化为文明周期论的 AI 线、交易线、验证飞轮与资源飞轮训练。

一、成立判断

我赞同“AI 周期态势基金 1.0”成立，但它首先是一个研究型影子基金。

它的使命不是短线追涨杀跌，而是训练一套能力：

用文明周期论识别 AI 的相、相位、位、势、错配、临界与跃迁；

用 100 万美元模拟仓位把判断压成现实载体；

用每周、每月、每季度复盘建立验证飞轮；

用持续记录和结果反馈，逐步形成资源飞轮。

二、当前总 thesis

截至 2026-05-27，AI 周期不再只是“模型发布相”，而是进入：

扩张后期 + 错配初期 + 临界前夜。

这意味着主趋势仍强，但不能再简单地“买 AI 一切”。真正要看的，是 AI 能否把巨大资本开支转化为持续现金流，以及电力、数据中心、网络、芯片、监管、估值和商业回报之间的错配是否扩大。

总 thesis：

做多 AI 现实瓶颈和真实货币化，回避纯叙事泡沫；保留对半导体拥挤交易的动态保护。

三、当前看到的相

1. AI 工厂相

NVIDIA 在 2026 年 5 月公布 FY2027 Q1 收入 816 亿美元，数据中心收入 752 亿美元，同比增 92%。这说明 AI 已经不是局部工具，而是进入 AI factory 的基础设施时代。

来源：NVIDIA FY2027 Q1 Results

2. 超级 CapEx 相

OpenAI、SoftBank、Oracle、MGX 宣布 Stargate，计划四年投入 5000 亿美元建设 AI 基础设施，并立即部署 1000 亿美元。这说明 AI 的下一阶段已经进入资本、算力、电力、土地、数据中心和供应链的现实动员。

来源：OpenAI Stargate

3. Agent 工作流相

Microsoft 在 FY2026 Q3 电话会上表示，agent 会成为 dominant workload，并披露 Microsoft Cloud 收入和 AI ARR 的持续增长。这说明 AI 的价值正在从模型能力转向工作流、企业系统和真实付费。

来源：Microsoft FY2026 Q3 Earnings

4. 资源瓶颈相

Microsoft、Meta 等大型平台继续提高 AI 基础设施资本开支，Meta 指出更高的基础设施硬件成本和数据中心成本。AI 的瓶颈正在从“有没有模型”转向“有没有电、机房、网络、芯片、散热、资本与回报率”。

来源：Meta Q1 2026 Results

5. 动态保护相

Situational Awareness LP 的 Q1 2026 13F 披露显示，其前几大可见仓位偏向 SMH、NVDA、ORCL、AVGO 的 put 保护。这不等于简单看空 AI，而是说明在 AI 主趋势极强时，也要承认半导体拥挤交易和阶段性错配风险。

来源：Situational Awareness LP 13F

四、100 万美元模拟仓位

初始净值：1,000,000 美元仓位日期：2026-05-27 记录方式：先记录美元名义金额，后续每周按真实价格更新模拟净值。

模块	权重	金额	核心逻辑
AI 核心算力	25%	250,000	AI factory 核心，但已拥挤，需要精选
云与 AI 平台	22%	220,000	谁把算力变成收入，谁进入第二阶段
电力与数据中心瓶颈	23%	230,000	2026-2028 年最硬的现实约束之一
网络、内存与光通信	15%	150,000	推理和集群扩张继续消耗网络、HBM、光模块
Agent 应用与安全	10%	100,000	从基建转向生产力验证
现金与保护预算	5%	50,000	防止相位误判和拥挤回撤

具体持仓

标的	权重	金额	角色
NVDA	8%	80,000	AI 工厂核心算力
AVGO	6%	60,000	定制芯片、网络、AI 基础设施
TSM	4%	40,000	先进制程瓶颈
AMD	3%	30,000	第二来源加速器与推理弹性
ASML	4%	40,000	先进节点背后的光刻约束
MSFT	7%	70,000	Azure、Copilot、企业 AI 分发
GOOGL	5%	50,000	TPU、Gemini、搜索与云 AI
AMZN	5%	50,000	AWS AI 基础设施
ORCL	5%	50,000	AI 云容量与基础设施需求
VRT	5%	50,000	数据中心电力、散热、关键系统
ETN	4%	40,000	电气设备与电网现代化
PWR	4%	40,000	电力基础设施建设
CEG	4%	40,000	核电与稳定清洁电力
VST	3%	30,000	电力负荷增长暴露
GEV	3%	30,000	电网、电力设备与电气化
ANET	4%	40,000	AI 集群网络
MRVL	3%	30,000	定制芯片与数据基础设施
MU	3%	30,000	HBM 与存储周期
COHR	3%	30,000	AI 数据中心光通信
LITE	2%	20,000	光通信弹性
NOW	2%	20,000	企业工作流与 Agent 层
CRWD	2%	20,000	AI 时代安全
DDOG	2%	20,000	AI 原生基础设施可观测性
PLTR	2%	20,000	企业和政府 AI 操作层
SNOW	2%	20,000	企业数据层
CASH/T-Bills	3%	30,000	干火药与回撤控制
SMH put 保护预算	2%	20,000	半导体拥挤交易保护，仅作为研究占位

五、动态跟踪机制

每周：读相

每周记录六类变量：

模型能力：coding、agent、多模态、推理成本、评测突破。
算力供需：GPU、ASIC、HBM、封装、网络。
云与收入：Azure、AWS、Google Cloud、Oracle AI 云。
电力与数据中心：项目开工、延迟、电价、电网接入、核电和燃气。
应用货币化：Copilot、Claude Code、Codex、企业 agent、AI 安全。
风险错配：估值、监管、出口限制、安全事故、CapEx ROI。

每周只做一个判断：

本周 AI 周期相位是增强、稳定、转弱，还是错配加重？

每月：定相位

每月更新模拟净值，并写一段复盘：

哪个模块验证了 thesis？
哪个模块只是噪音？
哪个标的出现错配？
哪个变量需要进入下月重点观察？
如果我错了，错在哪里？

每季度：对照 13F

每季度对照：

Situational Awareness LP。
其他 AI 相关基金和大型科技持仓。
云厂商财报。
NVIDIA、Broadcom、TSMC、ASML、AMD 等供应链财报。
电力、数据中心、网络、存储公司的订单和 backlog。

季度目标不是追随别人，而是回答：

市场最聪明的钱是否正在从一个相位迁移到另一个相位？

六、调仓规则

继续偏多 AI 基建的条件

NVIDIA 数据中心增长和毛利保持强势。
云厂商 AI 收入增速能解释 CapEx 扩张。
数据中心、电力、网络、HBM 订单继续超预期。
Agent 产品进入真实工作流，并出现高频付费。

降低半导体暴露的条件

CapEx 继续暴涨，但云收入或 AI ARR 不再加速。
半导体估值和仓位极端拥挤。
大客户延迟 GPU 采购。
数据中心项目因电力、土地、融资或监管被延迟。

向应用层切换的条件

Coding agent、企业 agent、AI 安全和数据层出现明确 ROI。
企业不再只买试点，而是进入核心流程替代。
应用公司收入增速开始超过基础设施公司。

增加现金和保护的条件

AI 主线成为无差别共识。
单一公司承载过多叙事和估值。
宏观利率、流动性或监管冲击增强。
半导体链条出现供需反转迹象。

七、文明周期论解释

这只模拟基金本质上不是为了“炒 AI”，而是为了训练文明周期论的现实使用。

它把理论变成三个飞轮：

理论飞轮：定义相、相位、位、势、错配、临界、跃迁。
验证飞轮：每周用仓位和变量接受现实反馈。
资源飞轮：用长期正确率、复盘和内容形成信用，未来再吸引人、资金、合作与产品机会。

一句话：

AI 周期态势基金 1.0，是文明周期论从“解释时代”走向“参与时代”的训练器。

八、第一条运行日志

2026-05-27：

基金模拟成立。
初始净值 1,000,000 美元。
当前相位判断：AI 扩张后期 + 错配初期 + 临界前夜。
初始策略：做多 AI 现实瓶颈和真实货币化，保留半导体保护预算。
下一次复盘：一周后更新主要新闻、价格变化、相位变化和模拟净值。

九、数据文件

模拟持仓数据文件：

[ai-cycle-situational-fund-v1-portfolio.json](/study/ai-cycle-situational-fund-v1-portfolio.json)

AI 周期态势基金 1.0：100 万美元模拟仓位与动态跟踪机制