a16z 图表周报：预测市场对选举存在政治偏见吗？

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本周早些时候，Flávio Bolsonaro 在巴西总统选举中出人意料地赢得了首轮胜利。或许这并不令人意外。Charts 对巴西政治几乎一无所知，所以我们真的无法判断。

然而，如果你看一眼预测市场，Bolsonaro 的胜利似乎至少有些出人意料，但并非过于出人意料：

在一年中的大部分时间里，他的胜算一直被视为冷门，但到了 8 月，赔率开始向有利于 Bolsonaro 的方向转变，到 9 月第二周，他已经成为热门。不出所料，在最近的首轮胜利之后，Bolsonaro 赢得总统职位的赔率自此飙升。

无论意外与否，预测市场在这件事上提前了约 3 周且判断正确。从MSCI 巴西 ETF 来看，选举结果显然对金融市场也有影响，该 ETF 在 Bolsonaro 首轮获胜的消息传出后上涨了约 15%。公平地说，该 ETF 在 8 月（当 Bolsonaro 的 Kalshi 赔率开始转变时）也开始攀升，但涨幅和一致性远不及此。换句话说，似乎可以公平地得出结论：预测市场在这件事上抢先了一步。

所有这些都算是一个略显冗长的铺垫，引向最近的一项研究，该研究声称预测市场在选举中实际上相当擅长，或者至少没有表现出太多党派偏见。

Zitzewitz 教授在一份 NBER 工作论文中发表了一些初步发现，该论文汇总了 100 多年的预测市场数据（尽管大部分样本来自近期），寻找在人口统计和政治派别等多个维度上定价过高的证据。该研究的前提是，任何偏见都会表现为预测市场系统性高估或低估的某个（些）属性的超额回报（正或负）。这说得通：例如，如果预测市场持续低估女性候选人，那么对女性候选人押注“高”将是一个获胜策略（表现为正系数）。

事实证明，偏见的证据几乎不存在：

这张图表总结了部分结果，在政治派别、性别、肤色或年龄中，没有任何一个维度的回报系数超出或低于零的程度超过了标准误差——唯一的例外是非美国选举，预测市场似乎反映出一些偏向右倾候选人的偏见（即系数为负，因为市场高估了他们的机会），尽管样本要小得多。然而，即使在那里，95% 置信区间也表明该偏见在统计上不显著。

在其他方面，结果表明存在对女性和非白人候选人的微小（统计上不显著的）偏见，以及对年长候选人的偏见，但就党派性而言，系数仅为 0.03。

信不信由你，但结果表明，在选举方面，预测市场相当擅长将偏见拒之门外。

40 法则已今非昔比

多年来，40法则被视为科技公司业绩的指路明灯。其理念是创建一个单一指标，以便在处于生命周期不同阶段的快速增长公司之间进行比较，这些公司早期预期会有非常快速且非常不盈利的增长，而随着公司成熟，预期增长会不那么快速，但更盈利。

[X]法则的部分由收入增长与利润率相加决定，如果数字达到40或更高，你就状况良好。因此，一家收入增长100%、利润率为-60%的公司仍然算赢，因为100 + (-60) = 40，即刚好达到40法则……而150%的增长伴随-150%的利润率，得分为0法则，则不那么令人印象深刻（尽管增长更快）。

鉴于40法则本应是一件好事，看到这两件事同时发生就很奇怪：上市软件公司正在提高其[X]法则，而倍数却在稳步下降：

尽管有些起伏，上市软件公司的[X]法则中位数在过去约3年里从约17%上升到约23%，最陡峭的上升拐点始于2025年初……恰好是收入倍数开始急剧下降的时候。

换一种方式来看：[X]法则与倍数之间的相关性（滚动基础上）急剧转负，并最终变为负值：

再次强调，这很奇怪。如果[X]法则是一件好事，那么改善的[X]法则应该对应更好的倍数，而不是反过来。

那么，发生了什么？[X]法则作为信号减弱的最可能解释与其组成部分有关：增长和盈利能力。正如市场状况中所述，上市（和私营）科技公司通过以增长换取盈利能力来应对后零利率政策时代的制度变化。这意味着[X]法则在上升，但利润率的提高起了主要作用，而增长的贡献相对较小。

但就倍数而言，投资者更看重后者而非前者，因此即使[X]法则数值很高，如果增长大幅放缓，倍数也会相应压缩。

如果将科技公司按[X]法则分桶，你可以看到收入增长比综合[X]法则得分是一个强得多的因素：

注意两个轴的不同缩放，但总体思路很清楚：高增长公司往往比同等[X]法则的低增长公司拥有更高的倍数。

事实上，从20法则一直到40法则，大多数公司都聚集在5-10倍EV/NTM销售额的同一范围内——只有增长最快的公司（实际上是那些被认为有顺风的公司，即网络安全和可观测性）才能获得溢价倍数。

这里的要点很直接：在科技公司的这个勇敢新世界里，40法则作为业绩基准已不再那么有用。SaaS-Prove-It制度对盈利能力可以接受，但它真正喜欢的是增长，如果你有很多前者，但后者不多，那么市场不会很买账，[X]法则见鬼去吧。如果你两者都有，那就更好了，但这样的公司并不多。

原子继续获胜，但其他所有人呢？

说到整体图景可能掩盖了部分底层情况的业绩指标，考虑一下近期正面盈利修正广度的下降：

当广度为正时（自25年7月以来一直如此），这意味着盈利修正相对广泛……而当其为负时，则意味着好消息仅限于较窄的一部分公司。

尽管修正广度仍为正，但近期已有所收窄，这意味着分析师的乐观情绪正更加集中火力，比以往更甚。

你可能会问，哪里还有更多的乐观情绪？实际上只有两个板块：能源和科技，但更具体地说是硬件，而非软件：

就全年而言，盈利修正全面为正（公用事业除外），但就第三季度而言，情况有所不同：能源改善，科技改善——几乎完全由半导体和硬件驱动，软件仅略有上升——金融板块也温和改善，但其他所有板块都遭遇了分析师的下调。2027年也是类似情况：能源、硬件和半导体是分析师明确的赢家，而市场其余部分则不然。

换句话说，预期是利润将继续流向原子，且程度远超过比特。

AI资本支出没有放缓的迹象——如果说有什么变化，那就是工业订单积压正日益广泛：

根据ISM的数据，报告订单积压增加的工业行业占比目前约为60%，为疫情以来最高水平。

在基础设施层支出持续堆积的同时，有证据表明其他所有领域的支出——尽管仍然很高——正开始放缓：

根据凯雷私募投资组合公司数据，AI硬件的出货量仍以指数级速度攀升，而“AI支出硬币的另一面”，即更广泛科技支出类别的增长，已稳定在约30%。

30%的增长相当高——且远高于以往——但增长似乎不再加速，而硬件方面则并非如此。这意味着，在几乎所有人都经历了一年好于预期的业绩之后，这种上行惊喜可能正在收窄。

换句话说，尽管AI建设不断膨胀，但这并未改变人们对这些收益如何传导至生态系统其余部分的预期——原子的史诗级行情正在加速，即便它已跑在队伍前面。那些对AI基础设施之外所有领域保持不变或下调的前瞻预期，也有一些硬数据支撑，因为更广泛的IT支出虽然仍在增长，但似乎并未加速。

当然，分析师在全年大部分时间里上调预期这一事实，意味着他们以前也“错”过，但就目前而言，共识信号表明AI建设仍将占据主导地位，甚至比以往更甚。

AI终究还是盯上了呼叫中心？

尽管AI就业末日论的更广泛证据仍然微弱甚至不存在——而且事实上，有证据表明AI增加了对技术和一线岗位的需求——但有些数据显示，至少有一个“AI暴露”类别正遭受重创：呼叫中心。

根据Revelio的数据，全球呼叫中心就业在经历了十多年相当稳定的增长后，已急剧转为负增长：

公平地说，增长在利率上升时就开始放缓，这略早于GPT发布……但自那以后，下降趋势大幅加剧，并在近期加速。

事实上，尽管中低收入国家在2024年大部分时间里相对免受经济低迷的影响，但即便在这些地方，增长也已转为负值：

高收入国家在2022年转为负增长，而中低收入国家又保持了约两年的正增长。但截至2025年第四季度，呼叫中心的就业增长在所有地方都已转为负值，甚至包括最贫穷的国家。

而且，不要以为这次低迷不是由AI驱动的（或者不是呼叫中心特有的），情况似乎也并非如此：

有趣的是，在中国以外，呼叫中心就业在每一个主要的非美国呼叫中心市场中，都落后于更广泛的白领服务工作类别。

除了AI之外，呼叫中心就业低于趋势水平是否还有其他原因？可能有，但呼叫中心一直被认为是可能被替代的目标，因此有理由得出结论：AI是这里的驱动因素。至少在美国，好消息是失业率相对稳定，这表明过去在呼叫中心工作的人似乎已在其他地方找到了工作……但变化无疑正在发生，而且预计还会有更多变化。

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