“木頭姐”2026展望：“里根經濟學”升級版，美股繼續“黃金時代”，美元走高壓制黃金

ARK Invest創始人Cathie Wood（“木頭姐”）在最新的2026年新年致投資者信中發布宏觀展望，將未來三年比作“加強版里根經濟學”（Reaganomics on steroids）。

她指出，隨著放松管制、減稅、穩健的貨幣政策以及創新技術的融合，美國股市將迎來另一個“黃金時代”，而即將到來的美元飆升可能會為金價的上漲勢頭畫上句號。

具體來看，Cathie Wood認為，盡管過去三年實際GDP持續增長，但美國底層經濟實則經歷了一場滾動式衰退，目前正處于“蓄勢待發”（coiled spring）的狀態，有望在未來幾年強勁反彈。

她特別強調，隨著David Sacks出任首位AI和加密貨幣沙皇引領放松管制，以及企業有效稅率向10%邁進，美國經濟增長將獲得巨大的政策紅利。

在宏觀層面，Wood預測在生產力繁榮的推動下，通脹將進一步受控，甚至可能轉負。

她預計，未來幾年美國名義GDP增長率將維持在6%至8%的區間，主要由生產力提升驅動，而非通脹。

在市場影響方面，Wood預測美國投資回報率的相對優勢將推動美元匯率大幅走高，重演1980年代美元幾乎翻倍的行情。

她警告稱，盡管金價在過去幾年大幅上漲，但美元的走強將壓制金價，而比特幣因其供應機制和低資產相關性，將展現出與黃金不同的走勢。

對于投資者關注的市場估值問題，Wood并不認為AI泡沫已經形成。

她指出，雖然目前市盈率處于歷史高位，但隨著AI、機器人等技術推動生產力爆發，企業盈利增長將消化高估值，市場可能會在市盈率壓縮的同時實現正回報，類似于1990年代中后期的牛市路徑。

以下是致投資者信原文：

祝ARK的投資人和其他支持者新年快樂！我們非常感謝你們的支持。

正如我在這封信中所闡述的，我們確實相信，投資者有很多理由保持樂觀！希望你能享受我們的討論。從經濟史的角度來看，我們正處在一個重要的時刻。

蓄勢待發的彈簧

盡管在過去三年中，美國實際國內生產總值（GDP）持續增長，但美國經濟的底層結構卻經歷了一場滾動式衰退，并逐漸演變成一根被壓縮到極致的彈簧，在未來幾年中可能會強勁反彈。

為應對新冠疫情相關的供應沖擊，美聯儲在截至2023年7月的16個月內，將聯邦基金利率從2022年3月的0.25%大幅提高至5.5%，漲幅創紀錄地達到了22倍。

這一加息行動將住房、制造業、非人工智能相關的資本支出，以及美國的中低收入群體推入了衰退，如下圖所示。

以二手房銷售量衡量，住房市場從2021年1月年化590萬套的水平下降了40%，至2023年10月的350萬套。

這一水平上一次出現是在2010年11月，而在過去兩年中，二手房銷售一直圍繞這一水平波動。

這表明彈簧被壓縮得有多緊：當前的二手房銷售水平，已經與上世紀80年代初相當，而當時美國人口比現在少約35%。

以美國采購經理人指數（PMI）衡量，制造業已連續約三年處于收縮狀態。根據這一擴散指數，50是擴張與收縮的分界點，如下圖所示。

與此同時，以非國防資本品（不包括飛機）衡量的資本支出在2022年中期達到峰值，此后無論是否受到技術影響，該支出水平都已回升至該水平。

事實上，自科技和電信泡沫破裂以來，這一資本支出指標已掙扎了20多年才得以突破，直到2021年，新冠疫情相關的供應沖擊迫使數字和實體投資雙雙加速增長。

曾經的支出上限似乎已轉變為支出下限，因為人工智能、機器人、儲能、區塊鏈技術和多組學測序平臺已準備就緒，即將迎來黃金時代。

繼上世紀90年代的科技和電信泡沫之后，約700億美元的支出峰值持續了20年，如今，正如以下圖示所示，這可能是歷史上最強勁的資本支出周期。我們認為，人工智能泡沫的出現還遙遙無期！

與此同時，密歇根大學的數據顯示，中低收入人群的信心已跌至上世紀八十年代初以來的最低點。

當時，兩位數的通貨膨脹和高利率嚴重削弱了購買力，并將美國經濟推入連續衰退。

此外，如下圖所示，近幾個月來，高收入人群的信心也出現了下滑。在我們看來，消費者信心是目前被壓縮得最緊、最具反彈潛力的“彈簧”之一。

放松監管，同時降低稅收、通脹和利率

得益于放松監管、降低稅收（包括關稅）、通脹和利率等多重因素的疊加，美國過去幾年所經歷的滾動式衰退，可能在未來一年及以后迅速而劇烈地逆轉。

放松監管正在各個領域釋放創新活力，其中在人工智能和數字資產領域，由首位“人工智能和加密貨幣沙皇”大衛·薩克斯（David Sacks）領銜。

與此同時，小費、加班費和社會保障稅的降低，將在本季度為美國消費者帶來可觀的退稅，這可能會推動實際可支配收入的年化增速從2025年下半年的約2%，躍升至本季度的約8.3%。

此外，隨著制造設施、設備、軟件以及國內研發支出享受加速折舊，企業的有效稅率將被壓低至接近10%（如下圖所示），企業退稅規模預計將大幅上升，而10%是全球最低的稅率之一。

例如，任何在2028年底之前在美國開工建設制造工廠的企業，都可以在建筑投入使用的第一年實現全額折舊，而不再像過去那樣分30到40年折舊。

設備、軟件以及國內研發支出同樣可以在第一年實現100%折舊。這一現金流優惠政策已在去年的預算案中被永久確立，并追溯適用于2025年1月1日。

在過去幾年里，以消費者價格指數（CPI）衡量的通脹一直頑固地徘徊在2%至3%的區間內，但在未來幾年，出于下圖所示的若干原因，通脹率很可能會下降到一個出人意料的低水平——甚至可能為負。

首先，西德克薩斯中質原油（WTI）價格自2022年3月8日新冠疫情后的高點約124美元/桶以來，已下跌約53%，目前同比下降約22%。

自2022年10月達到峰值以來，新建獨棟住宅的銷售價格已下降約15%；與此同時，現有獨棟住宅的價格通脹率——基于三個月移動平均——已從2021年6月新冠疫情后峰值時同比約24%，下降至約1.3%，如下圖所示。

第四季度，為了消化接近50萬套的新建獨棟住宅庫存（如下圖所示，這是自2007年10月全球金融危機爆發前夕以來的最高水平），三大住宅建筑商大幅下調了房價，同比降幅分別為：萊納（Lennar）-10%，KBHomes-7%，以及DRHorton-3%。

這些價格下跌的影響將在未來幾年內滯后反映在消費者物價指數（CPI）中。

最后，作為抑制通脹的最有力力量之一的非農生產率，在持續衰退的背景下逆勢增長，第三季度同比增長1.9%。

與每工時薪酬3.2%的增長形成鮮明對比的是，生產率的提高已將單位勞動力成本通脹率降低至1.2%，如下所示。這個數字中沒有出現上世紀七十年代那種成本推動型通脹！

這一改善也得到了驗證：根據 Truflation衡量的通脹率，最近已同比下降至1.7%，如下圖所示，比美國勞工統計局（BLS）基于CPI計算的通脹率低近100個基點（bps）。

生產力繁榮

事實上，如果我們對技術驅動型顛覆性創新的研究是正確的，那么在未來幾年，受周期性和長期性因素的影響，非農生產率增速應會加快至每年4-6%，從而進一步降低單位勞動力成本的通脹。

當前正在發展的主要創新平臺——人工智能、機器人、儲能、公共區塊鏈技術和多組學技術——之間的融合，不僅有望推動生產率增長達到可持續的新高，而且有望創造巨大的財富。

生產率的提升還可能糾正全球經濟中顯著的地緣經濟失衡。

企業可以將生產率提升帶來的收益引導至以下四個戰略方向中的一個或多個：擴大利潤率、增加研發及其他投資、提高薪酬和/或降低價格。

在中國，提高更高生產率員工的薪酬和/或提高利潤率，有助于經濟擺脫過度投資的結構性問題。

自2001年加入世界貿易組織（WTO）以來，中國的投資占GDP的比例平均約為40%，幾乎是美國的兩倍，如下圖所示。提高薪酬將推動中國經濟向消費導向轉型，擺脫商品化路徑。

不過，在短期內，技術驅動的生產率提升可能會繼續放緩美國的就業增長，導致失業率從4.4%上升至5.0%以上，并促使美聯儲繼續降息。

隨后，放松監管和其他財政刺激措施應會放大低利率的影響，并在2026年下半年加速GDP增長。

與此同時，通脹可能會繼續放緩，這不僅源于油價、房價和關稅的下降，也得益于推動生產率上升、單位勞動力成本下降的技術進步。

令人驚訝的是，人工智能訓練成本每年下降75%，而人工智能推理成本（即運行人工智能應用模型的成本）每年下降幅度高達99%（根據一些基準數據）。

各種技術成本前所未有的下降應該會推動其單位增長的激增。

因此，我們預計未來幾年美國名義GDP增長率將維持在6%至8%的區間，這主要得益于生產率5%至7%的增長、勞動力1%的增長以及-2%至+1%的通貨膨脹率。

人工智能及其他四大創新平臺所帶來的通縮效應將不斷累積，并塑造出一種經濟環境，類似于截至1929年的50年間，由內燃機、電力和電話引發的上一次重大技術革命時期。

在那一時期，短期利率與名義GDP增速同步，而長期利率則對技術繁榮所伴隨的通縮暗流作出反應，使收益率曲線平均倒掛約100個基點，如下圖所示。

其他新年思考

黃金價格上漲與比特幣價格下跌

2025年期間，黃金價格上漲了65%，而比特幣價格下跌了6%。

許多觀察人士將自2022年10月美國股市熊市結束以來，黃金價格從每盎司1600美元飆升至4300美元，漲幅高達166%，歸因于通脹風險。

然而，另一種解釋是，全球財富增長（以MSCI全球股票指數93%的漲幅為例證）超過了全球黃金供應量約1.8%的年化增長率。

換句話說，黃金需求的增量可能超過了其供應增長。有趣的是，同期比特幣價格上漲了360%，而其供應量年化增長率僅為約1.3%。

值得注意的是，黃金和比特幣礦工對這些價格信號的反應可能截然不同：黃金礦工會通過增加黃金產量來應對，而比特幣則無法做到這一點。

根據數學計算，比特幣在未來兩年內每年將增長約0.82%，之后其增長速度將放緩至每年約0.41%。

從長遠視角看黃金價格

以市值與M2貨幣供應量之比衡量，黃金價格在過去125年中僅有一次高于此水平，即20世紀30年代初的大蕭條時期。當時金價被固定在每盎司20.67美元，而M2貨幣供應量暴跌約30%（如下圖所示）。

近期，黃金與M2的比率已超過此前的峰值，該峰值出現在1980年，當時通貨膨脹率和利率飆升至兩位數。換言之，從歷史角度來看，黃金價格已達到極高水平。

從下圖還可以看出，該比率的長期下降與股票市場的穩健回報密切相關。據Ibbotson和Sinquefield的研究，自1926年以來，股票的復合年化收益率約為10%。

在該比率分別于1934年和1980年達到兩個主要長期峰值之后，以道瓊斯工業平均指數(DJIA)衡量的股票價格在截至1969年和2001年的35年和21年間分別實現了670%和1015%的回報率，即年化收益率分別為6%和12%。

值得注意的是，小盤股的年化收益率分別為12%和13%。

對于資產配置者而言，另一個重要的考量因素是比特幣收益相對于黃金收益以及自2020年以來與其他主要資產類別收益的相關性較低，如下表所示。

值得注意的是，比特幣與黃金的相關性甚至低于標普500指數與債券的相關性。換言之，對于尋求在未來幾年內獲得更高風險回報的資產配置者來說，比特幣應該是一個不錯的多元化投資選擇。

美元前景

過去幾年，一種流行的說法是美國例外論的終結，美元上半年跌幅創下1973年以來最大，全年跌幅創2017年以來最大。

去年，以貿易加權美元指數（DXY）衡量，美元上半年下跌11%，全年下跌9%。如果我們對財政政策、貨幣政策、放松管制以及美國主導的技術突破的預測正確，那么美國的投資回報率將相對于世界其他地區有所提高，從而推高美元匯率。

特朗普政府的政策與上世紀80年代初里根經濟學時期的情況如出一轍，當時美元匯率幾乎翻了一番，如下圖所示。

人工智能炒作

如下所示，人工智能的蓬勃發展正推動資本支出達到自上世紀九十年代末以來的最高水平。

2025年，數據中心系統（包括計算、網絡和存儲設備）的投資增長了47%，達到近5000億美元，預計2026年還將增長20%，達到約6000億美元，遠高于ChatGPT推出前十年每年1500億至2000億美元的長期趨勢。

如此巨大的投資規模不禁讓人發問：“這項投資的回報是什么？又將在哪里體現？”

除了半導體和上市的大型云公司之外，尚未上市的AI原生企業也受益于增長和投資回報。

AI公司是歷史上增長最快的企業之一。我們的研究表明，消費者接受AI的速度是上世紀90年代接受互聯網速度的兩倍，如下所示。

據報道，到2025年底，OpenAI和Anthropic的年化營收將分別達到200億美元和90億美元，較上年同期的16億美元和1億美元分別增長了12.5倍和90倍！

有傳言稱，兩家公司都在考慮在未來一兩年內進行首次公開募股（IPO），以籌集資金用于支持其產品模型所需的大規模投資。

正如OpenAI應用部門首席執行官FidjiSimo所說：“人工智能模型的能力遠超大多數人日常體驗到的水平，而2026年正是彌合這一差距的一年。人工智能領域的領導者將是那些能夠將前沿研究轉化為對個人、企業和開發者都切實有用的產品的公司。”

今年，隨著用戶體驗更加人性化、直觀和集成化，我們有望在這一領域取得實質性進展。

ChatGPTHealth就是一個早期案例，它是ChatGPT平臺內的一個專區，致力于根據用戶的個人健康數據，幫助他們提升健康水平。

在企業中，許多人工智能應用仍處于早期階段，受制于官僚主義、慣性思維，以及/或重組和構建數據基礎設施等前提條件，導致進展緩慢。

到2026年，各組織可能會意識到，他們需要利用自身數據訓練模型并快速迭代，否則就有可能被更具進取心的競爭對手甩在身后。

人工智能驅動的應用案例應該能夠提供即時且卓越的客戶服務、更快的產品發布速度，并幫助初創公司以更少的資源創造更多價值。

市場估值過高

許多投資者擔憂股市估值過高，目前已處于歷史高位，如下圖所示。

我們自身的估值假設是，市盈率（P/E）將回落至過去35年平均水平的20倍左右。一些最顯著的牛市都伴隨著市盈率的壓縮而出現。

例如，從1993年10月中旬到1997年11月中旬，標普500指數的年化收益率為21%，其市盈率從36倍降至10倍。

同樣，從2002年7月到2007年10月，標普500指數的年化收益率為14%，其市盈率從21倍降至17倍。鑒于我們對實際GDP增長將由生產率提升驅動、通脹放緩的預期，同樣的動態在本輪市場周期中也應會重現，甚至可能更加顯著。

一如既往，非常感謝ARK的投資者和其他支持者，還要感謝Dan、Will、Katie和Keith幫助我撰寫了這篇篇幅很長的新年賀詞！

凱茜

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