霍華德·馬克斯最新投資備忘錄：是泡沫嗎？

12月9日，傳奇投資人、橡樹資本（Oaktree Capital）聯合創始人霍華德·馬克斯（Howard Marks）更新了投資備忘錄（Memo），標題為《是泡沫嗎？》（Is It a Bubble？）。馬克斯曾因為準確預測2000年初的互聯網泡沫和2008年的金融危機而被熟知，而這份備忘錄也詳細地討論了當下AI大規模投資的“泡沫”是否存在，以及投資者應該如何理性地看待AI科技革命熱潮。

在備忘錄中馬克斯也提到，橡樹資本也已投資若干數據中心：“我們的母公司Brookfield正在籌集100億美元基金用于AI基礎設施投資。Brookfield自己也投入資金，并獲得主權財富基金和英偉達的股權承諾，計劃采用“審慎”債務融資。Brookfield的投資很可能主要流向數據中心尚不飽和的地區，以及為數據中心提供大量電力的基礎設施。”

橡樹資本目前的策略包括私募信貸、股權和房地產等三類資產。馬克斯此前長期專注于固定收益（債權）和私募信貸領域，對本輪AI基建投資中大量“債權融資”的應用，馬克斯認為，這不同于以往科技浪潮中的科技企業融資。

“對某些公司來說，這些投資和杠桿已可謂激進，”馬克斯指出，“甲骨文、Meta和谷歌已發行30年期債券用于AI投資。后兩者的債券收益率僅比同期限國債高100個基點以內。要承擔30年技術不確定性，只為獲得略高于無風險債務的固定收益，這是否明智？而用債務投資的芯片和數據中心，能否在30年內保持足夠生產力償還這些債務？”

在備忘錄的最后，馬克斯給出了他關于投資的“底線”判斷：

- 對于這場AI變革性技術總是引發過度熱情和投資，導致建設過度、資產價格過高。這些過度加速了技術的普及，否則不會發生。對這些過度的通用稱謂是“泡沫”。

- AI有潛力成為史上最偉大的變革性技術之一。

- 如上所述，AI目前正受到極大熱情關注。如果這種熱情未能產生符合歷史模式的泡沫，那將是第一次。

- 泡沫通常以投資者虧損告終。

- 虧損主要源于技術的新穎性（newness）使其影響的程度和時間不可預測。這也導致投資者在熱情高漲時容易對企業過度樂觀，難以判斷誰會最終勝出。

沒有任何方式能讓人既享受新技術全部潛在收益，又不承擔如果熱情過度、投資者行為失控而產生的損失風險。

- 這次過程中債權融資的使用——而在以往技術革命中高不確定性通常阻止了債權融資參與——有可能放大上述所有影響。

“既然沒人能確定這是不是泡沫，我建議沒人應該孤注一擲，否則若形勢不妙將面臨滅頂之災。但同樣，沒人應完全置身事外，否則會錯失一次偉大的技術進步。適度、精選（applied with selectivity）和審慎的立場似乎是最佳策略。”馬克斯在最后總結道。

以下為「明亮公司」編譯的備忘錄全文（加粗和劃線處與原文一致）：

我們的時代是世界歷史上一個非凡的時刻。一項變革性的技術正在崛起，其支持者聲稱它將永遠改變世界。要構建這項技術，企業需要投入一筆前所未有的巨額資金。新聞報道充斥著人們對美國最大企業正在支撐一個即將破裂的泡沫的廣泛擔憂。

在我上個月拜訪亞洲和中東客戶時，常被問及人工智能是否存在泡沫的可能性，這些討論促成了這份備忘錄。我想先作慣常的免責聲明：我并不活躍于股市，只是把它當作投資者心理的最佳晴雨表來觀察。我也不是技術專家，對人工智能的了解不比大多數普通投資者多，但我會盡力而為。

泡沫最有趣的方面之一是它們的規律性，不在于時間，而在于其發展進程。某種新穎且看似革命性的事物出現，慢慢滲入人們的意識，激發想象力，令人興奮不已。早期參與者獲得巨大收益，旁觀者則感到極度嫉妒和懊悔，在害怕繼續錯過的驅使下蜂擁而入。他們在不知未來會如何、也不關心所付價格能否帶來合理回報和可承受風險的情況下投資。最終，投資者在短中期內難免痛苦，盡管若干年后有可能反敗為勝。

我經歷過幾個泡沫，也讀過其他泡沫的歷史，它們都符合上述描述。人們或許認為過去泡沫破滅帶來的損失會阻止新泡沫的形成，但事實并非如此，我相信也永遠不會如此。人們的記憶很短，謹慎和天生的風險規避與“一夜暴富”的夢想根本無法抗衡，尤其是當這種技術“眾所周知”會改變世界時。

我引用這份備忘錄開頭的話，來自Derek Thompson于11月4日的通訊《AI可能是21世紀的鐵路，請做好準備》，探討了當下AI與19世紀60年代鐵路熱潮之間的相似之處。其內容對兩者都適用，清楚展現了馬克·吐溫廣為流傳的那句：“歷史總是押韻。”

理解泡沫

在深入主題之前——為此我做了大量閱讀——我想先澄清一點。大家都在問：“AI有泡沫嗎？”我認為這個問題本身就有歧義。我得出結論，應該考慮兩種不同但相關的泡沫可能性：一種是行業內企業的行為泡沫，另一種是投資者對該行業的行為泡沫。我完全無法判斷AI企業的激進行為是否合理，因此我將主要聚焦于金融領域是否存在AI泡沫這一問題。

作為投資分析師的主要工作——尤其是我所信奉的“價值投資”流派——是：（a）研究企業及其他資產，評估其內在價值及前景；（b）基于這些價值做投資決策。分析師在短中期遇到的主要變化，集中在資產價格及其與內在價值的關系上。而這種關系，本質上是投資者心理的結果。

市場泡沫并非由技術或金融發展直接引發，而是源于對這些發展過度樂觀的態度。正如我在一月的備忘錄《泡沫觀察》中所寫，泡沫是暫時的狂熱現象，其中相關領域的發展成為美國前聯邦儲備主席艾倫·格林斯潘所說的“非理性繁榮”的對象。

泡沫通常圍繞新的金融創新（如18世紀初的南海公司或2005-06年的次級住房抵押貸款證券）或技術進步（如90年代末的光纖和98-00年的互聯網）形成。新穎性（newness）在其中起著巨大作用。因為沒有歷史約束想象力，未來對新事物來說似乎無限。而被認為無限的未來可支撐遠超以往的估值——導致資產價格無法以可預測的盈利能力為基礎合理化。

關于新穎性的作用，我最喜歡的一段話來自深刻影響我的一本書——約翰·肯尼斯·加爾布雷思的《金融狂熱簡史》。加爾布雷思談到所謂“金融記憶的極端短暫”，并指出在金融市場，“過去的經驗如果還留在記憶中，會被視為那些缺乏洞見、無法欣賞當下奇跡者的原始避難所。”換句話說，歷史可以對當下的敬畏和對未來的想象設限。而在缺乏歷史的情況下，一切似乎皆有可能。

這里需要注意的關鍵是，新事物理所當然地激發巨大熱情，但當熱情達到非理性程度時，就會產生泡沫。誰能識別理性的邊界？誰能判斷樂觀市場何時變成泡沫？這只是判斷力的問題。

過去一個月我意識到，我最好的兩次“預判”分別發生在2000年（我對科技和互聯網股市的警告）和2005-07年（我指出風險規避的匱乏及金融危機前瘋狂交易的泛濫）。

• 首先，這兩次我都對泡沫所涉及的事物（互聯網和次級抵押貸款證券）毫無專業知識。我的全部所為只是對周圍行為作出觀察。
• 其次，我的預判價值主要在于揭示這些行為的荒謬，而不是堅持它已形成泡沫。

糾結于是否貼上“泡沫”標簽會讓你陷入泥潭，妨礙正確判斷；我們只需評估周圍正在發生的事，并據此推斷適當的行為即可。

泡沫的積極意義

在繼續討論AI及其是否處于泡沫狀態之前，我想花點時間談一個對投資者來說可能略顯學術的話題：泡沫的積極面。你可能覺得我對此關注過多，但這是因為我對此深感興趣。

11月5日的Stratechery通訊題為《泡沫的益處》。作者Ben Thompson（與Derek無關）引用了一本名為《繁榮：泡沫與停滯的終結》的書，由Byrne Hobart和Tobias Huber撰寫，他們提出泡沫有兩種類型：

……“拐點泡沫”——好泡沫，與更具破壞性的“均值回歸泡沫”（如2000年代的次貸泡沫）相對。

我認為這種二分法很有用。

• 我所讀到或親歷的金融潮流——南海公司、投資組合保險、次級抵押貸款證券——都因承諾無風險回報而激發想象力，但沒人認為它們會推動人類整體進步。例如，沒人認為次貸運動會徹底改變住房，只是覺得支持新買家能賺錢。Hobart和Huber稱這些為“均值回歸泡沫”，因為沒人期望其基礎發展能推動世界進步。潮流只是起落而已。
• 而基于技術進步的泡沫——如鐵路和互聯網——被他們稱為“拐點泡沫”。拐點驅動的泡沫過后，世界不會回到從前。在這樣的泡沫中，“投資者認為未來將與過去有實質性不同，并據此交易。”正如Thompson所說：

關于泡沫的權威著作一直是Carlota Perez的《技術革命與金融資本》。泡沫——尤其在Perez出版該書的2002年時——被認為是負面的，應當規避。那時全球剛剛經歷了互聯網泡沫的破裂及隨后的經濟衰退。

Perez并未否認痛苦：事實上，她指出類似的崩盤也伴隨了工業革命、鐵路、電力和汽車等歷次革命。每一次泡沫都不是遺憾，而是必要的：投機狂熱促成了Perez所謂的“安裝階段”，在這一階段，必要但未必財務上明智的投資為“部署期”奠定了基礎。部署期的轉折點是泡沫破裂，而部署期的實現則依賴于那些虧損的投資。（以上均為強調）

這種區分對Hobart和Huber來說非常重要，我也贊同。他們說，“并非所有泡沫都會摧毀財富和價值。有些泡沫可以被視為科技進步的重要催化劑。”

但我會這樣表述：“均值回歸泡沫”——市場因某種新金融奇跡而飆升，隨后崩潰——摧毀財富。而基于革命性發展的“拐點泡沫”則加速技術進步，為更繁榮的未來奠定基礎，同時也摧毀財富。關鍵是不要成為那些在推動進步過程中財富被毀的投資者之一。

Hobart和Huber進一步深入描述了泡沫如何為新技術所需基礎設施的建設融資，從而加速其采用：

大多數新技術并非憑空出現、一次性完整地進入世界，而是建立在此前的失敗、嘗試、歷史路徑依賴之上。泡沫創造了部署資本的機會，為大規模實驗提供資金并加速進程——包括大量并行的試錯——從而加快潛在顛覆性技術和突破的速度。

通過激發熱情和投資的正反饋循環，泡沫可以帶來凈益。樂觀有時會自我實現。投機為高風險探索性項目提供了所需的巨額融資；短期看來過度熱情或糟糕投資，實際上是啟動社會和技術創新所必需的……泡沫可以是集體幻想，也可以是集體愿景的表達。這種愿景成為人員、資本和創新并行化的協調場所。進步不再是逐步發生，而是在不同領域同時爆發。隨著熱情高漲……風險容忍度和強烈的網絡效應也隨之提升。錯失恐懼癥（FOMO）吸引更多參與者、企業家和投機者，進一步強化正反饋循環。像泡沫一樣，FOMO常被視為負面，但有時也是健康的本能。畢竟，誰愿意錯過一次一生僅有的建設未來的機會？

換句話說，基于技術進步的泡沫之所以好，是因為它讓投資者興奮地投入資金——其中很大一部分會被浪費——以地毯式轟炸新機會領域，從而啟動其開發。

關鍵認識在于，如果人們始終保持耐心、謹慎、分析和堅持價值，新技術的建設可能需要多年甚至數十年。而泡沫的狂熱則讓這一過程在極短時間內完成——部分資金投入到改變人生的贏家身上，但更多則被燒掉。

泡沫既有技術層面也有金融層面，但上述引文均從渴望技術進步的角度出發，并樂見投資者為此虧損。“我們”則希望看到技術進步，但并不愿為此白白損失資金。

Ben Thompson在討論最后說：“這就是我喜歡談論新技術的原因，盡管我不確定它們的前景。”我喜歡他對未來可能性充滿激情，同時也坦言未來形態未知（在我們看來，就是“非常高風險”）。

評估當前格局

現在讓我們回到現實。我們知道什么？首先，我還沒遇到不認為人工智能有潛力成為史上最重大技術變革之一的人，它正在重塑日常生活和全球經濟。

我們也知道，近年來經濟和市場越來越依賴AI：

• AI占據企業總資本支出的很大一部分。
• AI產能投資占美國GDP增長的很大份額。
• AI股票是標普500指數絕大多數漲幅的來源。

正如《財富》10月7日的標題所說：

75%的漲幅，80%的利潤，90%的資本支出——AI對標普的掌控是全面的，摩根士丹利首席分析師“非常擔憂”

此外，我認為值得注意的是，雖然AI相關股票的漲幅占所有股票總漲幅的比例過高，但AI帶來的市場興奮也必然推高了非AI股票的估值。

AI相關股票表現極為突出，以英偉達為首，它是AI芯片的領先開發商。自1993年成立、1999年IPO（市值約6.26億美元）以來，英偉達一度成為全球首家市值5萬億美元的公司。這是約8000倍的升值，或26年年均約40%。難怪人們想象力被點燃。

哪些領域存在不確定性？

我認為可以公平地說，盡管我們知道AI將帶來巨大變革，但大多數人對它究竟能做什么、如何商業化應用、何時實現一無所知。

誰會成為贏家，他們的價值幾何？如果一種新技術被認為將改變世界，往往假定掌握該技術的領先企業將極具價值。但這一假設會多準確呢？正如巴菲特1999年指出的，“汽車可能是20世紀上半葉最重要的發明……如果你在第一輛汽車出現時看到美國的發展，你會說‘這就是我要投的地方’。但2000家汽車公司中，幾年后只剩下三家。所以汽車對美國影響巨大，但對投資者卻適得其反。”（《時代》2012年1月23日）

在AI領域，目前有一些非常強大的領導者，包括全球最強大、最富有的公司。但新技術歷來具有顛覆性。現有領導者能否勝出，還是會被新秀取代？軍備競賽成本幾何，誰會勝出？

同樣，挑戰者的股份價值如何？與市值數萬億的領跑者相比，有些潛在競爭者的企業價值僅為數十億、甚至——敢說——數百萬。2024年6月25日，CNBC報道：

一個由大學輟學生創辦的團隊從Primary Venture Partners領投的投資者那里籌集了1.2億美元，旨在開發新型AI芯片挑戰英偉達。Etched CEO Gavin Uberti表示，隨著AI發展，大多數對算力要求極高的技術需求將由定制硬件芯片（ASIC）滿足。“如果transformers消失，我們就完了，”Uberti對CNBC說，“但如果它們繼續存在，我們將成為史上最大公司。”

即使Etched最終無法成為最大公司，如果成功后估值僅為英偉達巔峰市值的五分之一——也就是1萬億美元——那么要合理化1.2億美元投資需要多高的成功概率？假設投資獲得100%所有權，只需相信實現萬億美元估值的概率有千分之一，預期回報就能超過八倍。誰能說Etched沒有這個機會？在這種情況下，誰會不參與？這就是我所謂的“彩票思維”，巨額回報的夢想不只是合理化，而是強迫人們參與概率極低的冒險。

以這種方式計算期望值并無不妥。頂級風險投資家每天都在這樣做，且效果顯著。但對可能回報及其概率的假設必須合理。只要想到萬億美元回報，任何計算中的理性就會被壓倒。

AI會產生利潤嗎？為誰而生？兩件事，我們對AI為供應商帶來的利潤以及對非AI公司（主要是使用AI的公司）的影響知之甚少。

AI會成為壟斷或雙寡頭市場嗎？一兩家領先企業能否高價出售AI能力？還是會變成高度競爭的自由市場，多家公司為用戶AI服務支出展開價格戰，使其淪為商品？或許最可能的是，既有領先企業又有專業玩家，一些靠價格競爭，另一些憑專有優勢競爭。據說目前響應AI查詢的服務（如ChatGPT和Gemini）每次查詢都在虧損（當然，新行業參與者暫時虧本吸引用戶并不罕見）。領先科技公司——習慣于贏者通吃市場——會否甘愿在AI業務多年虧損以爭奪市場份額？數千億美元正被投入到AI領導權的競賽中。誰會勝出，結果將會如何？

同樣，AI對使用它的公司的影響又會怎樣？顯然，AI將成為提升用戶生產力的強大工具，比如通過用計算機替代勞動力和智能。但這種降本能力會增加企業利潤率嗎？還是只會讓這些企業為爭奪客戶而展開價格戰？如果是后者，節省下來的成本可能會讓利給消費者，而不是被企業獲得。換句話說，AI有可能提升企業效率卻不提升盈利能力嗎？

我們是否應該擔心所謂的“循環交易”？在90年代末電信熱潮中，光纖過度建設，光纖公司之間相互交易以便在賬面上錄得利潤。如果兩家公司都擁有光纖，只是資產賬面體現。但如果彼此購買容量，就都能記利潤……于是他們就這么做了。還有制造商向網絡運營商貸款，讓他們購買設備，但運營商還沒有足夠客戶來支撐擴建。所有這些都導致了虛假的利潤。

如今，AI領域也出現了資金在玩家之間“兜圈子”的交易。認為AI有泡沫的人很容易對這些交易心生疑慮。這些交易是為了實現真實業務目標，還是為了夸大行業進展？

更令人擔憂的是，批評者稱OpenAI與芯片制造商、云計算公司等的某些交易非常循環。OpenAI將從科技公司獲得數十億美元，但也會將數十億美元回流給這些公司，用于購買算力和其他服務……

英偉達也做過一些引發質疑的交易，比如宣布將向OpenAI投資1000億美元。創業公司收到這筆錢后，用于購買或租賃英偉達的芯片……

高盛估算，英偉達明年15%的銷售額來自所謂的循環交易。（《紐約時報》，11月20日）

值得注意的是，OpenAI已向行業伙伴承諾投資總額達1.4萬億美元，盡管公司尚未盈利。OpenAI明確表示，這些投資將從同一方獲得的收入中支付，并有退出承諾的方式。但這一切都引發了AI行業是否已形成“永動機”的疑問。

（關于這個話題，我很喜歡一些文章質疑人們是否真的能理解“萬億”這個詞的含義，這種觀點非常到位。一百萬美元等于每秒一美元，持續11.6天。十億美元等于每秒一美元，持續31.7年。我們能理解這個量級。但一萬億美元等于每秒一美元，持續31,700年。誰能真正理解這3萬多年的意義？）

AI資產的使用壽命會有多長？我們不得不懷疑，在AI領域，資產報廢問題是否得到正確處理。AI芯片的壽命會有多長？在為AI相關股票分配市盈率時，應預期多少年的盈利增長？芯片和其他AI基礎設施能否足夠長時間保持生產力，以償還為購買它們而承擔的債務？人工通用智能（即能做任何人腦能做的事情的機器）會實現嗎？那會是進步的終點，還是會有新的革命，哪些公司會贏得這些革命？企業能否達到技術穩定并從中提取經濟價值的階段？還是新技術會不斷威脅取代舊技術，成為成功的途徑？

在這方面，《金融時報》的一期通訊簡要提到兩項發展，暗示競爭格局的流動性：

• 麻省理工學院與開源AI初創企業Hugging Face的一項研究發現，過去一年中國新開源模型的下載總量已升至17%，超過了美國開發者（如谷歌、Meta和OpenAI）的15.8%——這是中國團隊首次超越美國同行……
• 英偉達股價昨日因市場擔心谷歌在人工智能領域取得進展而大幅下跌，使AI芯片制造商市值蒸發了1150億美元。（FirstFT Americas，11月26日）

動態變化帶來了令人難以置信的新技術機會，但同樣的動態也可能威脅領先企業的地位。在所有這些不確定性中，投資者必須問，當前價格所包含的持續成功假設是否真的合理。

狂熱是否導致了投機行為？舉個極端例子，就是風險投資對初創企業進行10億美元“種子輪”投資。比如：

Thinking Machines，一家由前OpenAI高管Mira Murati領導的AI初創公司，剛剛完成了史上最大規模的種子輪融資：20億美元，估值達100億美元。該公司尚未發布產品，也拒絕透露他們到底在做什么。“這是我見過最荒謬的路演，”一位投資人說，“她說‘我們在做AI公司，有最好的AI人才，但什么都不能回答。’”（“這就是AI泡沫如何破裂”，Derek Thompson Substack，10月2日）

但那已經是“古老歷史”了……僅僅兩個月前。最新進展如下：

Thinking Machines Lab，由前OpenAI高管Mira Murati創辦的AI初創公司，正與投資人初步洽談新一輪融資，估值約為500億美元，彭博社報道。該公司7月剛完成20億美元融資，估值120億美元。（路透社，11月13日）

而Thinking Machines Lab并非孤例：

在AI軍備競賽中最激進的賭注之一，Safe Superintelligence（SSI），由前OpenAI首席科學家Ilya Sutskever創立的隱秘初創公司，已完成20億美元融資，估值達320億美元——盡管尚無公開產品或服務。（CTech by Calcalist，4月13日）

最終狀態會是什么？AI的特殊之處在于，這不是傳統意義上的企業設計并銷售產品，只有售價高于成本才能盈利。而是企業一邊“造飛機一邊飛”，等造完了才知道它能做什么，以及是否有人愿意為其服務買單。

許多公司為其支出辯護，因為他們不僅在造產品，而是在創造能改變世界的東西：人工通用智能（AGI）……問題是沒有人確切知道該怎么做。

但弗吉尼亞大學經濟學家Anton Korinek說，如果硅谷實現目標，所有花費都合理。他對實現AGI很樂觀。

“這是對AGI的豪賭，要么成功，要么一切歸零。”Korinek說。（《紐約時報》，11月20日，強調）

行業尚未確定的本質，最能體現在OpenAI CEO Sam Altman的說法（被轉述）：“我們會造出這種通用智能系統，然后讓它自己想辦法為我們創造投資回報。”

這應該讓那些一直完全理解所投資企業本質的人停下來思考。顯然，等同甚至超越人腦的技術價值應該非常巨大，但這是否早已超出可計算范圍？

關于使用債權（融資）的說明

迄今為止，AI及其支撐基礎設施的大部分投資都來自運營現金流的股本資金。但現在，企業開始投入需要債權融資的金額，對某些公司來說，這些投資和杠桿已可謂激進。

AI數據中心熱潮不可能僅靠現金融資。項目規模太大，無法自掏腰包支付。摩根大通分析師粗略估算，基礎設施建設賬單將達5萬億美元（不含小費）。誰知道這個數字準不準，但我們有充分理由預計明年支出接近半萬億美元。與此同時，最大金主（微軟、谷歌、亞馬遜、Meta和甲骨文）截至第三季度末合計賬面資金僅約3500億美元。（《Unhedged》，《金融時報》，11月13日）

上述公司主要通過其強大的非AI業務獲得可觀現金流。但AI領域的贏家通吃競賽正迫使部分企業承擔債務。事實上，他們大手筆投資的一個原因，可能就是讓小公司難以跟上。

甲骨文、Meta和谷歌已發行30年期債券用于AI投資。后兩者的債券收益率僅比同期限國債高100個基點以內。要承擔30年技術不確定性，只為獲得略高于無風險債務的固定收益，這是否明智？而用債務投資的芯片和數據中心，能否在30年內保持足夠生產力償還這些債務？

11月14日，Alex Kantrowitz的Big Technology Podcast與D.A. Davidson科技研究主管Gil Luria對AI領域債務使用進行了討論。Luria的觀點包括：

• 健康行為——“微軟、亞馬遜、谷歌等理性、深思熟慮的企業領導者正做出明智投資，擴展AI服務能力。他們能做出明智投資，因為擁有所有客戶……投資用的是資產負債表上的現金，有強勁現金流支撐，他們知道這是高風險投資，并加以平衡。”
• 不健康行為——“有些初創公司借錢為另一家初創公司建數據中心，兩家都在虧損，卻能籌到債務資本擴建，且沒有客戶或投資回報的可見性。”
• “健康與不健康之間有很多行為，我們需要理清，以免重蹈覆轍。”
• “有些東西我們用股權、所有權融資；有些用債務融資，未來償還利息的義務。長期以來，社會一直把這兩者放在正確的位置。債務適用于有可預測現金流和/或能作為貸款擔保的資產，合理交換現在的資本換未來現金流……股權則用于更具投機性的投資，想要增長但不確定現金流。正常經濟就是這樣運行。混淆兩者就會出問題。”

Luria還指出了幾個值得擔憂的因素：

• “投機性資產（speculative asset）……我們不知道未來2到5年到底需要多少。”
• 貸款人員有做貸款的激勵，卻不承擔長期后果
• AI產能供給趕上甚至超過需求的可能性
• 未來AI芯片更強大，現有資產貶值或不能作為債務擔保
• 強大競爭者通過降價爭奪市場份額并虧損運營
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Azeem Azhar在10月18日的Exponential View中有如下重要論述：

AI熱潮何時變成泡沫？投資人兼工程師Paul Kedrosky指出“明斯基時刻”——信貸擴張耗盡優質項目，開始追逐劣質項目，用供應商融資和可疑覆蓋率資助邊緣交易。對AI基礎設施來說，這一轉折或已出現，典型跡象包括超大規模企業資本支出超過收入增速，貸款人不斷放寬條件維持熱潮。

Paul的觀點很有說服力。我們已進入投機性融資階段——或許已超越試探期——近期交易將樹立危險先例。正如Paul警告，這種融資將“為未來類似交易創造模板”，促使超大規模企業為爭奪主導地位不惜代價快速擴張垃圾債券和SPV……

AI基礎設施的警示信號已亮起：供應商融資泛濫，覆蓋率變薄，超大規模企業為維持資本支出速度杠桿資產負債表，盡管收入增速滯后。我們看到兩面——真實的基礎設施擴展和融資技巧并存，令人聯想到2000年電信泡沫破滅。熱潮或許仍有成效，但前提是收入能趕上信貸收緊之前。健康壓力何時變成系統性風險？這是我們必須在市場之前回答的問題。（強調）

Azhar提到通過SPV進行表外融資，這正是安然公司陷入困境并最終崩潰的主要原因之一。公司與合作伙伴設立SPV，提供股本資金。母公司可能有經營控制權，但因未持多數股權，SPV不并入母公司財報。SPV承擔債務，但債務不反映在母公司賬上。母公司可能是投資級借款人，但債務既不是母公司的義務，也未由其擔保。如今債務可能由數據中心租戶（有時是股權伙伴）承諾的租金擔保，但債務并非由股權伙伴直接承擔。基本上，SPV讓公司看起來沒做SPV所做的事，也沒有SPV的債務。（私募股權和私募信貸基金很可能是這些實體的合作伙伴和貸款方。）

正如我前面引用Perez（互聯網泡沫后著書）的話，“部署期的實現依賴于那些虧損的投資。”早期投資在“明斯基時刻”損失殆盡，長期上漲周期中的不理智承諾在修正中遭遇價值毀滅。關于債務使用，我們有三點確定無疑：

• 如果出現虧損，債務會放大損失（正如它會放大預期收益）。
• 如果項目遭遇困境，債務會提高失敗概率。
• 盡管有股權層保護，但如果困境嚴重，債權人資本也會受損。

一個關鍵風險是數據中心建設熱潮可能導致過剩。一些數據中心可能變得無經濟效益，部分業主可能破產。屆時，新一代業主可能以極低價格從被收回的債權人手中買下中心，行業穩定后獲利。這就是“創造性毀滅”讓市場回歸均衡、成本降至合理水平的過程。

債務本身無所謂好壞。同樣，AI行業杠桿的使用也不應被一味贊揚或恐懼。一切歸結于資本結構中的債務比例；你所抵押的資產或現金流質量；借款人償還的其他流動性來源；以及貸款人獲得安全邊際的充足性。我們將看到哪些貸款人在當下狂熱環境中保持了紀律。

值得一提的是，Oaktree已投資若干數據中心，我們的母公司Brookfield正在籌集100億美元基金用于AI基礎設施投資。Brookfield自己也投入資金，并獲得主權財富基金和英偉達的股權承諾，計劃采用“審慎”債務。Brookfield的投資很可能主要流向數據中心尚不飽和的地區，以及為數據中心提供大量電力的基礎設施。當然，我們都是基于自認為審慎的決策在做這些事。

我知道自己對AI了解不夠，無法發表意見。但我對債務有些認識：

• 為結果不確定的項目提供債務融資是可以的。
• 但如果結果純屬猜測，則不可取。
• 理解兩者區別的人還需正確區分實際情況。
• 《金融時報》Unhedged引述摩根大通CMBS研究首席分析師Chong Sin的話：“……與投資級ABS和CMBS投資者交流時，一個經常被提及的擔憂是，債券到期時他們是否愿意承擔數據中心的殘值風險。”我很高興潛在貸款人提出了他們應有的問題。

Oaktree聯合CEO兼機會基金聯合投資經理Bob O’Leary對債務與AI的交集有如下看法：

大多數技術進步最終發展為贏者通吃或贏者通吃為主的競爭。“正確”的參與方式是通過股權，而不是債務。只要你能分散股權投資，涵蓋最終贏家，贏家帶來的巨額收益足以彌補輸家的資本損失。這是風險投資家歷久不衰的成功公式。

而債務投資池則完全相反。你只能在贏家那里拿到利息，這遠不足以補償在輸家那里遭遇的損失。

當然，如果你無法識別贏家會出自哪些公司，無論是債務還是股權投資都沒有區別——結果都是零。我之所以提到這一點，是因為這正是搜索和社交媒體領域發生的事：早期領導者（搜索領域的Lycos和社交領域的MySpace）最終被后來者（搜索領域的谷歌和社交領域的Facebook）徹底擊敗。

試圖得出結論

毫無疑問，如今的行為是“投機性的”，即基于對未來的猜測。同樣毫無疑問的是，沒人知道未來會怎樣，但投資者正在為此下注巨額資金。

在這方面，我想談談AI的獨特性。AI革命與以往技術革命有著不同之處，既令人驚嘆又令人擔憂。在我看來，就像放出了一個精靈，且再也關不回瓶子里：

AI可能不僅是人類的工具，而是某種替代品。它可能接管人類一直獨占的認知能力。因此，它很可能不僅是程度上的不同，而是性質上的不同。（詳見后記）

AI技術進步速度極快，可能幾乎不給人類適應的時間。我舉兩個例子：

• Coding，也就是60年前所謂的“計算機編程”，是AI影響的煤礦金絲雀。在許多先進的軟件團隊中，開發者已不再手敲代碼，而是輸入需求，AI系統自動生成代碼。AI編寫的代碼已達世界一流水平，這在一年前還不曾出現。據我的顧問說，“在這個領域，是否會被人類替代已無懸念。”
• 數字廣告領域，當用戶登錄應用時，AI會進行“廣告匹配”，根據其以往瀏覽偏好推送定制廣告。無需人工參與。

也許最重要的是，AI需求的增長完全不可預測。正如我的一位年輕顧問所說，“AI改進的速度和規模讓人極難預測需求。今天的采用情況與明天可能毫無關系，因為一兩年后AI可能能做現在的十倍、百倍。那么誰能說需要多少數據中心？即使是成功企業也無法判斷應簽多少算力合同。”

有了這些不同，誰能正確判斷AI對未來意味著什么？

目前許多觀察者（包括我自己）都在尋找與過去泡沫的相似之處。以下是《連線》雜志最近一篇文章的歷史視角：

AI最接近的歷史類比或許不是電燈，而是廣播。1919年RCA開始廣播時，強大的信息技術已顯而易見。但如何轉化為商業卻不清楚。“廣播會成為百貨公司的虧損營銷嗎？成為播講主日布道的公共服務嗎？成為娛樂的廣告支持媒介嗎？”[馬里蘭大學的Brent Goldfarb和David A. Kirsch]寫道，“所有可能性都存在，所有都是技術敘事的主題。”因此，廣播變成了歷史上最大的泡沫之一——1929年達到頂峰，隨后在崩盤中損失了97%的價值。這不是無關緊要的行業；RCA與福特汽車公司并列為市場上最活躍的股票。正如《紐約客》最近所說，“它是當時的英偉達”……

1927年，查爾斯·林德伯格完成了紐約到巴黎的首次單人不間斷跨洋飛行……這是當時最大的科技展示，成為一個巨大的、類似ChatGPT發布級別的協調事件——向投資者發出了涌入行業的信號。

“專業投資者正確認識到飛機和航空旅行的重要性，”Goldfarb和Kirsch寫道，“但‘必然性敘事’很大程度上淹沒了他們的謹慎。技術不確定性被視為機會，而不是風險。市場高估了行業實現技術可行性和盈利能力的速度。”

結果，1929年泡沫破裂——從5月頂峰到1932年5月，航空股下跌了96%……

值得重申的是，AI在科技泡沫史上最接近的兩個類比是航空和廣播。兩者都高度不確定，都被極其強烈的協調敘事所炒作。兩者都被純粹的公司抓住，試圖利用新顛覆性技術，兩者都對當時的散戶投資者開放。兩者都助推了如此巨大的泡沫，最終在1929年破裂，導致了大蕭條。（“AI是終極泡沫”，Brian Merchant，《連線》10月27日，強調。注：大蕭條有許多原因，不僅僅是廣播/航空泡沫破裂。）

Derek Thompson為我開篇引用的通訊結尾也有很好的歷史視角：

鐵路是泡沫，但改變了美國。電力是泡沫，也改變了美國。90年代末寬帶建設是泡沫，也改變了美國。我并不希望出現泡沫，相反，我希望美國經濟多年不再衰退。但考慮到現在流入AI數據中心建設的債務規模，我認為AI不太可能成為第一個沒有過度建設、沒有短暫痛苦修正的變革性技術。（“AI可能是21世紀的鐵路，請做好準備。”11月4日，強調）

懷疑者很容易指出當前與互聯網泡沫的相似之處：

• 改變世界的技術
• 狂熱投機行為
• FOMO（錯失恐懼癥）的作用
• 可疑的循環交易
• SPV的使用
• 10億美元種子輪融資

支持者則認為這種類比不恰當：

• 現有產品需求強勁
• 已有十億用戶（遠超互聯網泡沫頂峰時的用戶數）
• 主流參與者收入、利潤、現金流均穩健
• 沒有IPO狂潮、股價一天翻倍
• 主流參與者市盈率合理

我將對第一個非類比因素展開說明。與互聯網泡沫不同，AI產品已大規模存在，需求爆炸式增長，收入也在迅速增加。例如，Anthropic是AI編碼模型領域的兩大領導者之一，據稱過去兩年收入都增長了10倍（即兩年增長100倍）。其今年推出的Claude Code編碼程序，年收入已達10億美元。另一家領導者Cursor，2023年收入100萬美元，2024年達1億美元，也有望今年突破10億美元。

至于最后一點，見下表，來自高盛經Derek Thompson轉述。你會發現，1998-2000年互聯網泡沫期間，微軟、思科和甲骨文的市盈率遠高于今天最大的AI玩家——英偉達、微軟、谷歌、亞馬遜和Meta（OpenAI無盈利）。事實上，微軟當前市盈率僅為26年前的一半！我經歷的第一個泡沫——1969-72年Nifty-Fifty——主流公司市盈率甚至高于98-00年。

結論

最后引用OpenAI的Sam Altman的話。他的評論很能概括當前狀況：

“泡沫出現時，聰明人會因某個真實內核而過度興奮，”Altman今年對記者說，“投資者整體是否對AI過度興奮？我認為是的。AI是否是很久以來最重要的事？我也認為是的。”（《紐約時報》，11月20日）

那么我的底線是什么？是的，Alan Greenspan的那句“非理性繁榮”非常適合總結股市泡沫。毫無疑問，投資者對AI充滿熱情。問題在于，這種熱情是否非理性。鑒于AI的巨大潛力和大量未知，我認為幾乎沒人能確定。我們可以理論上探討當前熱情是否過度，但只有多年后才能知道。泡沫往往只能事后識別。

雖然與過去泡沫的相似之處不可避免，但技術信仰者會說“這次不同”。這四個字幾乎在每一個泡沫中都出現，用來解釋為什么現在不是泡沫，而與以往不同。另一方面，John Templeton在1987年提醒我這四個字，但他也指出，20%的時候事情確實不同。但第三點要記住的是，正是基于“這次不同”信念的行為才導致結果并無不同！

今天的狀況讓我想起美國經濟學家Stuart Chase關于信仰的評論。我認為這同樣適用于AI（也適用于黃金和加密貨幣）：

信者無需證明，不信者無法證明。

我的真實底線（bottom line）如下：

• 變革性技術總是引發過度熱情和投資，導致建設過度、資產價格過高。這些過度加速了技術的普及，否則不會發生。對這些過度的通用稱謂是“泡沫”。
• AI有潛力成為史上最偉大的變革性技術之一。
• 如上所述，AI目前正受到極大熱情關注。如果這種熱情未能產生符合歷史模式的泡沫，那將是第一次。
• 泡沫通常以投資者虧損告終。
• 虧損主要源于技術的新穎性使其影響的程度和時間不可預測。這也導致投資者在熱情高漲時容易對企業過度樂觀，難以判斷誰會最終勝出。
• 沒有任何方式能讓人既享受新技術全部潛在收益，又不承擔如果熱情過度、投資者行為失控而產生的損失風險。
• 這次過程中債務的使用——而在以往技術革命中高不確定性通常阻止了債務參與——有可能放大上述所有影響。

既然沒人能確定這是不是泡沫，我建議沒人應該孤注一擲，否則若形勢不妙將面臨滅頂之災。但同樣，沒人應完全置身事外，否則會錯失一次偉大的技術進步。適度、精選（applied with selectivity）和審慎的立場似乎是最佳策略。

最后要牢記，投資沒有魔法詞。如今，宣傳房地產基金的人會說：“寫字樓已是昨日黃花，我們投資的是數據中心，代表未來。”大家都點頭贊同。但數據中心既可能短缺也可能過剩，租金既可能超預期也可能低于預期。結果就是，它們可能有利可圖……也可能沒有。對數據中心乃至AI的明智投資——和其它投資一樣——需要冷靜、深刻的判斷和高超的執行力。

2025年12月9日

后記：以下內容與金融市場或AI是否泡沫無關。我的主題是AI通過失業和失去目標對社會的影響。你無需閱讀——這就是后記的意義——但對我來說很重要，我一直在尋找機會說幾句話。

11月18日，巴克萊的一份研究報告稱美聯儲理事Christopher Waller“強調最近圍繞AI的股市熱情尚未轉化為就業增長”。這讓我覺得很矛盾，因為我認為AI的主要影響之一就是提升生產力、消滅大量工作崗位。這正是我擔憂的來源。

我主要把AI看作一種極其強大的節省勞動力工具。先鋒集團全球首席經濟學家兼投資戰略集團負責人Joe Davis說，“對大多數工作——可能五分之四——AI的影響將帶來創新與自動化結合，能節省人們目前約43%的工作時間。”（Exponential View，9月3日）

我對就業前景感到恐懼。我極度擔心那些被AI淘汰的員工，或者因AI找不到工作的人的未來。樂觀者辯稱“過去技術進步后總會出現新崗位”。我希望這次也如此，但希望并不可靠，我也很難想象這些新工作會在哪里。當然，我不是未來學家，也不是金融樂觀主義者，這也是我1978年從股票轉向債券的原因。

樂觀者還說“AI提升生產力將大幅加速GDP增長”。這里我有具體質疑：

• GDP變化可視為工作小時變化乘以每小時產出（即‘生產力’）。AI提升生產力意味著所需工作小時減少——即工人數量減少——即可滿足需求。
• 或者反過來看，也許生產力爆發意味著用同樣的勞動力能生產更多商品。但如果AI讓大量人失業，這些人如何有能力購買AI生產的更多商品？

我很難想象一個AI與現有所有就業者并肩工作的世界。就業率怎么可能不下降？AI很可能會替代大量入門級員工、只處理文件不作判斷的人、以及查閱案例的初級律師。甚至可能替代創建表格和匯報材料的初級投資分析師。據說AI讀MRI比平均醫生更準。駕駛是美國最多的職業之一，而無人駕駛車輛已在路上；那么現在開出租、專車、公交和卡車的人將何去何從？

我能想到政府的應對是“全民基本收入”。政府向數百萬無業者發放支票。但我對此也很擔憂：

• 這些錢從哪里來？我預期的失業意味著所得稅減少、福利支出增加。這會進一步加重仍在工作的群體負擔，也意味著更大財政赤字。新世界里，政府能否為不斷擴大的赤字買單？
• 更重要的是，工作不僅僅帶來薪水。工作讓人每天有理由起床，賦予生活結構，讓人有社會角色和自尊，還帶來挑戰和克服挑戰的滿足感。這些如何替代？我擔心大量人靠救濟金度日、整天無所事事。我擔心礦業和制造業失業與阿片類藥物成癮和壽命縮短之間的關聯。

順便說一句，如果我們淘汰大量初級律師、分析師和醫生，將來誰來成為經驗豐富、能解決復雜問題的專家？這些判斷力和幾十年積累的模式識別能力又如何培養？

什么工作不會被淘汰？我們的孩子和孫子該選擇什么職業？想想機器無法完成的工作。我想到的有水管工、電工和按摩師——身體勞動。也許護士會比醫生賺得更多，因為他們提供的是親身服務。而最優秀的藝術家、運動員、醫生、律師和投資者的區別是什么？我認為是天賦或洞察力，這AI未必能復制。但這些頂尖職業到底需要多少人？有位總統候選人說要給所有因外包失業的人配筆記本電腦。我們到底需要多少筆記本電腦操作員？

最后，我擔心少數受過高等教育的億萬富翁會被視為創造了讓數百萬人失業的技術。這只會加深社會和政治分裂，讓世界更容易陷入民粹主義煽動。

我一生見證了令人難以置信的進步，但很多方面我懷念自己成長的那個簡單世界。我擔心這次影響會更大。寫這些讓我并不愉快。樂觀者能否解釋我哪里錯了？

有意思的是，先鋒集團的Joe Davis指出，2025年美國將有史以來最多的人步入65歲，未來十年約有1600萬嬰兒潮一代退休。AI會不會只是填補這個缺口？這倒是一個樂觀的看法。

HM

作者：MD

出品：明亮公司