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來源：六里投資報
12月9日，橡樹資本聯合創始人霍華德·馬克斯，以「AI有泡沫嗎？」為題發表了最新備忘錄。
在備忘錄中，他指出當前市場的共識是，AI被視為「史上最重要的技術突破之一」，
其市場影響力已十分顯著：
AI相關股票貢獻了標普500指數「漲幅的75%，利潤的80%，資本開支的90%」，
龍頭英偉達在上市以來的26年間市值增長約8000倍；人們對AI的想象力被點燃。
霍華德表示，這種熱度也伴隨着巨大的不確定性：
技術發展方向、商業應用路徑、盈利模式，以及最終贏家均不明確。
當然市場中已出現估值達500億美元卻沒有產品的初創公司，以及被質疑的「循環交易」現象——
高盛估測英偉達明年15%的銷售額源於此。
霍華德特別強調，AI投資熱潮正與大規模債務孖展相結合。
摩根大通分析師粗略估算後認為，基礎設施建設的總成本將達到5萬億美元，
明年資本開支將接近5000億美元。
與此同時，截至第三季度末，五大巨頭（微軟、谷歌母公司Alphabet、亞馬遜、Meta和甲骨文）的銀行存款總額僅為約3500億美元。
霍華德指出，為此，多家科技巨頭已發行30年期債券進行孖展。
這種「用長期債務為快速迭代的技術提供資金」的做法，
在技術不確定性極高的背景下，可能顯著放大投資風險。
儘管如此，他也認為這次和互聯網泡沫時期存在明顯的區別，
AI擁有真實需求、成熟企業市盈率處於合理區間。
例如Anthropic，AI編程模型兩大領軍企業之一，
據稱在過去兩年中，每年收入翻十倍（即兩年內增長百倍），其今年年初推出的程序Claude Code，據報道年化收入已達10億美元；
另一家領軍企業Cursor 2023年收入為100萬美元，2024年躍升至1億美元，預計今年也將達到10億美元。
霍華德建議任何人都不應該孤注一擲，必須清醒認識到如果事態惡化，將面臨破產風險。
但同樣地，也不應完全置身事外，以免錯失這一重大技術進步所帶來的機遇。
適度的倉位，輔以甄選和謹慎，似乎是最佳策略。
投資報（liulishidian）精譯提煉了霍華德·馬克斯的精彩內容：
AI相關股票
已完全掌控標普500
首先，我目前還沒有碰到有人不相信AI有潛力成為史上最重要的技術突破之一，它將重塑日常生活和全球經濟格局。
我們還知道，近年來，經濟和市場對AI的依賴程度越來越高：
1、AI在企業總資本支出中佔比非常大。
2、用於建設AI產能的資本開支佔美國GDP增長的很大一部分。
3、AI股票貢獻了標普500指數絕大部分漲幅。
正如《財富》雜誌10月7日標題所說的那樣：
漲幅的75%，利潤的80%，資本開支的90%——AI對標普500指數的掌控已達到極致，
摩根士丹利首席分析師對此「非常擔憂」。
此外，我認為值得注意的是，儘管AI相關股票的漲幅佔所有股票總漲幅的比例過高，
但AI注入市場的興奮情緒，也必定極大地推動了非AI股票的升值。
AI相關股票表現驚人，
以AI計算機芯片的領先開發商英偉達為例，
自1993年創立到1999年首次公開募股（當時估值6.26億美元），英偉達曾一度成為全球首家市值達到5萬億美元的公司。
這相當於約8000倍的增值，或者說26年間年均增長率約40%。
難怪人們的想象力被徹底點燃。
AI仍然存在
很多不確定因素
可以說，儘管我們知道AI將帶來難以置信的變革，
但我們大多數人都無法確切地知道它未來能夠做什麼，
將如何在商業上應用，以及這些變革將何時發生？
當一項新技術被視為改變世界的力量時，人們總會理所當然地認為掌握該技術的領先企業將價值連城。
但這種預判究竟能準確到什麼程度？
正如沃倫·巴菲特在1999年指出的：
「[汽車]或許是20世紀上半葉最重要的發明……
如果你在當時汽車問世時，預見到這個國家將如何圍繞汽車發展，你會說，’我必須參與其中’。
然而在數年前的2000家汽車企業中，僅有三家存活至今。
所以，汽車雖然對美國產生了巨大影響，卻給投資者帶來了截然相反的結局。」 （《時代》週刊，2012年1月23日）
在AI領域，目前有一些非常強大的領軍者，包括一些世界上最有實力和最富有的企業。
但衆所周知，新技術向來具有顛覆性。
今天的領軍者會繼續領先還是會讓位於新秀？
這場軍備競賽將付出多大代價，誰又將最終勝出？
一家初創企業
其股票又價值幾何？
與價值數萬億美元的領跑者不同，
一些潛在的挑戰者，目前僅以數十億甚至——恕我冒昧——數百萬的企業價值就能投資。
2024年6月25日，CNBC報道如下：
一個由大學輟學生創立的團隊從以Primary Venture Partners領投的的投資者那裏籌集了1.2億美元，用於開發一種新的AI芯片以挑戰英偉達。
Etched公司的首席執行官加文·烏貝蒂表示，這家初創公司押注於AI發展過程中，大部分耗能巨大的計算需求將由被稱為ASIC的定製化硬連線芯片滿足。
「如果transformer架構過時了，我們就會走向消亡，」烏貝蒂告訴CNBC，
「但如果它們繼續存在，我們將成為有史以來最大的公司。」
誰能斷言Etched沒有這樣的機會呢？
既然如此，誰又會拒絕參與呢？
這正是我所說的「彩票思維」——
鉅額回報的夢想不僅能合理化，甚至能迫使人們參與這場失敗概率極高的冒險。
用這種方式計算預期值並沒有什麼不妥。
頂尖風險投資家每天都在這樣做，並且成效顯著。
但對潛在回報及其概率的假設必須合理，如果執着於萬億回報的幻想，任何計算都會喪失合理性。
AI能否創造利潤？
它又為誰創造？
我們知之甚少甚至一無所知的兩件事是：
AI將為供應商創造多少利潤？
以及它對非AI企業的影響——主要指那些採用AI技術的企業。
AI領域會形成一兩家龍頭企業憑藉技術能力收取高昂費用的壟斷或雙頭壟斷格局？
還是會演變為激烈競爭的混戰局面？
衆多企業通過價格戰爭奪用戶在AI服務上的支出，最終使該技術淪為大宗商品？
抑或最可能出現的情況——由龍頭企業與專業玩家共同構成市場生態，
部分企業以價格競爭，另一些則憑藉專有優勢展開角逐？
據稱當前響應AI查詢的服務，如ChatGPT和Gemini，每處理一次查詢就會虧損（當然新興行業參與者初期提供「虧本引流」服務並不罕見）。
那些習慣於贏家通喫市場的科技巨頭，是否願意為搶佔市場份額而長期承受AI業務的虧損？
數千億美元正湧入這場AI領導地位之爭。
誰會勝出？又將帶來怎樣的結局？
同樣的，AI將對使用它的企業產生什麼影響？
顯然，AI將成為提升用戶生產力的強大工具，其方式包括用計算機提供的勞動力和智能替代人工。
但這種削減成本的能力會增加採用它的企業的利潤空間嗎？
還是說它只會導致這些企業在爭奪客戶時陷入價格戰？
如果是這樣，節省的成本可能會轉移給客戶，而不是企業自身。
換句話說，AI是不是有可能在提升企業效率的同時，卻沒有增加其盈利能力？
我們是否該擔心
所謂的「循環交易」？
在20世紀90年代末的電信熱潮中，光纖建設出現過度擴張，
擁有光纖的公司之間開展了相互交易，使雙方都能報出利潤。
如果兩家公司各自擁有光纖，賬面上只是多了一項資產。
但如果彼此購買對方的光纖容量，雙方都能報出利潤……於是他們就這麼做了。
在其他案例中，製造商向網絡運營商提供貸款，使其在尚未擁有足夠客戶支撐網絡建設前就購買設備。
所有這些操作最終都催生了虛幻的利潤。
如今，人們不斷看到交易公告顯示資金在AI玩家之間循環往返。
那些認為AI存在泡沫的人，很容易對這些交易產生懷疑。
其目的究竟是實現正當商業目標，還是誇大技術進展？
批評人士指出，更令人擔憂的是，
Open AI和芯片製造商、雲計算公司等達成的部分協議存在奇怪的循環往返。
Open AI將從科技公司獲得數十億美元資金，卻又向這些公司返還數十億美元以獲取計算能力及其他服務……
英偉達也達成了一些引發質疑的交易，
人們質疑該公司是否在為自身謀取私利，該公司宣佈將向Open AI投資1000億美元，
而這家初創公司通過購買或租賃英偉達的芯片來獲取這筆資金……
高盛估測，英偉達明年將有15%的銷售額來自批評者所說的「循環交易」。（《紐約時報》，11月20日）
值得注意的是，Open AI已承諾總額達1.4萬億美元的投資，儘管該公司尚未盈利。
該公司明確表示，這些投資將從向同一方收取的收入中支付，
但這一切不禁令人質疑：AI行業是否已經打造出了永動機？
AI資產
有效壽命將有多長？
AI芯片的使用壽命有多長？
為AI相關股票確定市盈率時，應計入多少年的盈利增長？
芯片及其他AI基礎設施能否持續運轉足夠長的時間，以償還購置它們所承擔的債務？
通用AI（即具備人類大腦全部功能的機器）能否實現？
那會是技術進步的終點，還是將引發新一輪革命？
哪些企業能在這場變革中勝出？
企業是否能達到技術穩定、並能從中提取經濟價值的階段？
還是說新技術不斷威脅取代舊技術，將成為通往成功的路徑？
動態變化催生了令人驚歎的新技術機遇，但這種動態變化也可能威脅到領先企業的統治地位。
在所有這些不確定性之中，投資者必須質疑：
當前股價所蘊含的持續成功的預期，是否完全名副其實。
最終狀態是什麼？
AI面臨的部分問題在於其作為新興事物的特殊性。
這不同於設計、銷售產品的企業——後者只需要確保售價高於投入成本即可盈利。
相反，這更像是企業在飛行途中建造飛機，
而且只有等飛機建成之後，他們纔會知道這架飛機能做什麼，以及是否會有人願意為其服務買單。
很多公司為其支出辯解稱，
它們不僅僅在打造產品，更在創造改變世界的東西：
問題在於，沒有任何一家公司真正知道如何實現這一目標。
這個正在構建中的行業，本質尚未確定，Open AI的CEO薩姆·奧爾特曼的言論最能體現這一點，
其大意如下：「我們將構建這樣一個通用智能系統，然後讓它自己想辦法獲取投資回報。」
對於那些習慣於全面瞭解所投資企業的人來說，這番話值得深思。
顯然，一項能匹敵甚至超越人類大腦的技術價值必然巨大，但這種價值是否早已超出了可計算的範疇？
關於債務的使用
迄今為止，AI及其配套基礎設施的大部分投資都來自經營現金流產生的股權資本。
但如今，企業投入的資金規模，已達到需要進行債務孖展的程度，
其中，部分企業的投資力度和槓桿率堪稱激進。
AI數據中心的建設熱潮絕不可能僅靠現金支撐。
這個項目規模過於龐大，無法僅憑自有資金實現。
摩根大通分析師在餐巾紙上粗略估算後認為，基礎設施建設的總成本將達到5萬億美元。
這個數字是否準確尚無定論，但我們有充分的理由預計，明年資本開支將接近5000億美元。
與此同時，截至第三季度末，五大巨頭（微軟、谷歌母公司Alphabet、亞馬遜、Meta和甲骨文）的銀行存款總額僅為約3500億美元。（《金融時報》Unhedged專欄，11月13日）
上述公司都憑藉其強大的非AI業務獲得豐厚的現金流。
但是，AI這場規模巨大、贏家通喫的「軍備競賽」使得一些公司不得不揹負債務。
事實上，我們有理由認為，他們斥巨資的原因之一，是為了讓實力較弱的競爭對手無法跟上步伐。
甲骨文、Meta和Alphabet已發行30年期債券用於AI領域的投資。
其中，Meta和Alphabet發行的債券收益率比相同期限的美國國債高出100個基點或更少。
接受30年的技術不確定性，以換取幾乎與無風險債務相差無幾的固定收益投資，
這是否明智？
而且，那些以負債形式籌措資金的投資——用於芯片和數據中心——
能否保持足夠高的生產效率，從而足以在30年內還清這些債務？
債務本身既非好事也非壞事。
同樣，AI行業使用槓桿也不應該被盲目讚揚或過度恐懼。
關鍵在於債務在資本結構中的比例、抵押資產或現金流的質量、借款人用於償還的替代性流動資產來源，
以及放貸人獲得的安全邊際是否充足。
在當前狂熱的環境中，我們將見證哪些放貸人能保持紀律性。
值得一提的是，橡樹資本已在數據中心領域進行數項投資，
我們的母公司博楓（Brookfield）正籌集100億美元的基金，用於投資AI基礎設施。
博楓不僅投入自有資金，還獲得了主權財富基金和英偉達的股權承諾，並計劃採用「審慎」的債務策略。
博楓的投資可能主要流向數據中心覆蓋率較低的地區，以及為數據中心提供大量電力所需的基礎設施。
當然，我們兩家機構都基於審慎決策的原則開展這些業務。
AI或許並非工具
而是某種替代品
毫無疑問，當下的行為具有「投機性」，
即基於對未來的猜測而行動。
同樣毋庸置疑的是，無人知曉未來會如何，但投資者卻在為這個未知的未來押上鉅額賭注。
就此，我想簡單談談AI的特質。
這場AI革命與以往的技術革命存在着既令人振奮又令人憂慮的差異。
在我看來，這就像瓶中的精靈被放了出來，且不會再回去了：
AI或許並非人類的工具，而是某種替代品。
它可能具備接管認知的能力，而這項能力迄今為止一直由人類壟斷。
正因如此，它與以往的技術發展不僅存在程度差異，更可能具有本質的區別。
AI技術正以驚人的速度發展，人類可能幾乎沒有時間適應。
舉兩個例子：
1、編程，60年前我們稱之為「計算機編程」，
從AI的影響來看，已經成為「礦井中的金絲雀」。
在許多頂尖軟件團隊中，開發者不再親自編寫代碼：他們只需要輸入需求，AI系統便能自動生成代碼。
AI編寫的代碼已達到世界級水平，而這在一年前還難以想象。
據我拿到的指南：「在這個領域，人類被替代已無需猜測。」
2、在數字廣告領域，
當用戶登入應用時，AI會進行「廣告匹配」，
根據其過往瀏覽偏好展示定製化廣告，這項工作已經完全無需人類介入。
或許最重要的是，AI需求的增長似乎完全無法預測。
正如我的一位年輕顧問所解釋的：「技術進步的速度和規模意味着預測AI需求極其困難。
當前的應用規模與未來可能相差甚遠，因為一兩年後，AI的能力可能達到今天的十倍甚至百倍。
因此，誰又能斷言未來需要多少數據中心？
即便是成功企業，又如何預知需要預訂多少計算能力？」
面對如此巨大的變數，我們又如何能準確判斷AI對未來意味着什麼？
鐵路電力互聯網
都是泡沫但卻重塑了美國
當前許多觀察者，包括我在內，都在尋找與當前情況相對應的歷史泡沫事件。
當年鐵路是泡沫，卻重塑了美國。
電力是泡沫，也重塑了美國。
上世紀90年代末的寬帶建設是泡沫，同樣重塑了美國。
我並不是鼓吹泡沫，恰恰相反，我希望美國經濟在未來多年內不再陷入衰退。
但鑑於當前湧入AI數據中心建設的債務規模，
我認為，AI不太可能成為首個既不存在過度建設、又無需經歷短期痛苦調整的顛覆性技術。
質疑者很容易指出當下與互聯網泡沫的相似之處：
1、一項顛覆世界的技術
2、狂熱的投機行為
3、錯失恐懼症（FOMO）在發揮作用
4、可疑的循環交易
5、特殊目的實體的使用
6、10億美元的種子輪孖展
支持者則認為這種比較並不恰當，理由如下：
1、現有產品存在強勁需求
2、已擁有十億用戶（是互聯網泡沫高峯時期用戶數量的數倍）
3、主要參與者已發展成熟，具備收入、利潤和現金流
4、未出現IPO狂潮，股價未曾一日翻倍
5、成熟企業的市盈率處於合理區間
與互聯網泡沫時期不同，AI產品已實現大規模應用，需求呈爆發式增長，收入也在加速增長。
例如Anthropic，AI編程模型兩大領軍企業之一，據稱在過去兩年中，每年收入翻十倍（即兩年內增長百倍）。
其今年年初推出的程序Claude Code，據報道年化收入已達10億美元。
另一家領軍企業Cursor 2023年收入為100萬美元，2024年躍升至1億美元，預計今年也將達到10億美元。
至於最後一點，請參閱下表（數據來自高盛，由德里克·湯普森整理）。
你會發現，在1998年至2000年互聯網泡沫期間，
微軟、思科和甲骨文的市盈率，遠高於當前AI巨頭——英偉達、微軟、谷歌母公司Alphabet、亞馬遜和Meta（Open AI尚未盈利）。
事實上，微軟當前市盈率較26年前折價五成！
Liulishidian）
任何人都不應孤注一擲
但也不應完全置身事外
最後，我將引用Open AI創始人薩姆·奧爾特曼的觀點。
他的觀點似乎抓住了當前局勢的核心：
「泡沫形成時，聰明人往往會對一絲真理過度興奮，」奧爾特曼今年對記者表示，
「當前投資者整體是否對AI過度狂熱？
我認為答案是肯定的。
AI是否是長期以來最重要的事件？
我的答案同樣是肯定的。」（《紐約時報》（The New York Times），11月20日）
我有最終結論嗎？
確實有。
艾倫·格林斯潘提出的「非理性繁榮」，堪稱股市泡沫的經典概括。
毋庸置疑，投資者正對AI展現出狂熱追捧。
問題在於這種狂熱是否非理性？
鑑於AI蘊含的巨大潛力和大量未知，我認為幾乎沒有人能給出確切答案。
我們或許可以基於理論推測當前的熱潮是否過度，但只有數年後才能驗證。
泡沫往往只能在事後被識別。
儘管與以往泡沫的相似之處顯而易見，但技術信仰者總會辯稱「這次不一樣」。
這四個字幾乎在每次泡沫事件中都會出現，用來解釋當前情況並非泡沫，不同於以往。
不過，最早讓我注意到這幾個字的約翰·鄧普頓爵士，曾在1987年敏銳地指出：
有20%的情況確實不一樣。
當下局勢令人想起美國經濟學家斯圖爾特·切斯關於信仰的名言，我認為它同樣適用於AI（以及黃金和加密貨幣）：
信者自信，無需證明；疑者自疑，無證可循。
以下是我的最終結論：
1、變革性技術歷來會引發過度熱情和投資，導致基礎設施建設過剩，資產價格虛高。
這些過度行為加速了技術普及進程，如果沒有此類現象則難以實現。
這些過度現象通常被稱為「泡沫」。
2、AI有望成為有史以來最偉大的變革性技術之一。
3、正如前文所述，AI正引發巨大熱潮。
如果這股熱潮最終沒有遵循歷史規律催生出泡沫，那將是史無前例的。
4、此類過程中形成的泡沫，通常會讓其助推者蒙受損失。
5、損失主要源於技術的新穎性，以致於對其影響的範圍和時機難以預測。
這種不確定性易使企業在熱潮中被過度看好，讓人難以預判塵埃落定後誰將成為贏家。
6、如果想充分分享新技術的潛在紅利，就無法完全避免因過度追捧可能引發的損失。
7、在此過程中債務的運用——這種在以往技術革命中常因高度不確定性而被避免的做法——此次或將放大上述所有風險。
鑑於無人能斷言這是否為泡沫，我建議任何人都不應該孤注一擲，
必須清醒認識到如果事態惡化，將面臨破產風險。
但同樣地，也不應完全置身事外，以免錯失這一重大技術進步所帶來的機遇。
適度的倉位，輔以甄選和謹慎，似乎是最佳策略。
最後必須牢記：投資領域不存在萬能法則。
如今房地產基金推銷者宣稱，寫字樓已成昨日黃花，而我們正通過數據中心投資未來，聽者便紛紛點頭稱是。
但數據中心可能供不應求，也可能供過於求；
租金水平可能超預期上漲，也可能意外下跌。
因此，它們可能盈利……也可能虧損。
對數據中心以及AI領域的明智投資，像其他領域一樣，都需要清醒的洞察力、精準的判斷力以及嫺熟的執行力。
2025年11月9日
責任編輯：何俊熹