“防止非理性繁荣最好的办法，就是市场偶尔遭遇一些挫折。”

上周五（10月30日），美国科技股遭遇明显抛售，纳斯达克指数一度下跌近3%，标普500指数下跌近2%，英特尔更是重挫近30%。

就在这样的市场气氛中，橡树资本联合创始人霍华德·马克斯（Howard Marks）接受了CNBC凯莉·埃文斯（Kelly Evans）的现场采访。

主持人最关心的几个问题颇具现实意味：如何看待当天的市场大跌？美联储接下来还会不会加息？在通胀仍然存在压力的情况下，未来几年利率究竟会走向哪里？

马克斯一如往常的并没有简单的市场预测，但态度比较明确。

他认为，2009年至2021年那段超低利率时期本身就是一种异常，未来恐怕不会再回到那个时代。考虑到通胀仍然是一个值得担忧的问题，他相当确定，未来利率不会比现在低得多。

综合来看，他判断未来几年利率大体会维持在当前水平附近。

比利率判断更值得一听的，是他对市场波动的理解。

马克斯认为，市场总是倾向于放大一切。过去一年到一年半，市场已经经历了几次明显的波动，包括近期AI和科技股的调整。在他看来，这些挫折并不是坏事，反而是健康的。

真正危险的，恰恰是所有人都相信没有什么会失败的时候。当投资者开始认为任何投资都不会出错，最严重的泡沫和非理性繁荣往往也就形成了。

这也是他对当前AI热潮的一个重要观察。

马克斯承认，AI是自己整个投资生涯中遇到过的最难预测的事情，但他并不因此主张完全回避。他甚至用棒球比赛作比喻，认为AI产业周期可能才刚刚打到第三局。

只不过，面对如此巨大的不确定性，他更倾向于通过相对安全的方式参与，并特别提醒投资者关注数据中心建设背后的电力瓶颈。

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市场总是把一切都放大

 凯莉  你也看到了屏幕上那张挺吓人的市场走势图，你怎么看今天的市场大跌？

 马克斯  我自己写过很多篇备忘录，其中有一篇是我特别喜欢的，叫《市场究竟知道些什么？》（What Does the Market Know?）。

我们这些做投资的人，之所以有机会赚钱，就是因为有时候我们知道的东西比市场更多。所以，我们不应该反过来听市场告诉我们该怎么做。

市场总是把一切都放大。

 凯莉  所以，你认为市场并没有什么真正超出专业投资者认知的东西？

 马克斯  对，我觉得基本就是这样。

不过我得说，AI确实让我感到很棘手。AI是我整个投资生涯中遇到过的最难看清、也最难预测的事情。

你想想，面对任何一家AI公司，你怎么判断五年之后，它的产品会被怎样使用？能卖出多少？售价是多少？成本是多少？利润率是多少？哪些公司会赢，哪些公司会输？

这些问题，你怎么回答？我们现在面对的不确定性非同寻常。我从来没见过这样的情况。

 凯莉  但也有人会说，这意味着非同寻常的上涨潜力，对吧？

 马克斯  没错。

 凯莉  你们每天都要决定把资本投向哪些公司，支持经济中各个领域的企业。什么情况下，你会对一家公司的偿债能力有足够信心？又在什么情况下，比如面对某些软件公司，你会觉得这件事我们还真没有把握，最好退一步？

 马克斯  有非常优秀的公司，也有没那么优秀的公司。

关于AI投资，有一件事特别重要。我在去年12月的一篇备忘录里也讲过，如果你想投资AI，那你可能应该去买股票。

至少买股票的话，如果一切顺利，你还有很大的上涨空间。

 凯莉  你指的是AI公司的股票吗？比如Anthropic和OpenAI？不过它们现在还没有上市。所以你指的是开发AI模型的公司，还是整个AI产业链里的其他公司？

 马克斯  我对这个领域了解得还不够深入，所以没办法具体告诉你应该买哪家公司。

但问题的关键是，当你买入债权时，你是没有上涨空间的。

最好的结果是什么？就是你拿到了当初约定的利息，本金也按时收回来了。除此之外，剩下的就只有程度不同的下行风险。

所以，只有当你对借款人能够偿还债务有很高的信心，而且所获得的收益率足以补偿你承担的不确定性时，你才应该把钱借出去。

但如果你要进入一个高度不确定的领域，连自己能不能收回钱都没有很大把握，那就不要借钱给他们。

如果你真的想参与，那就去买股票。至少买股票，你还有上涨的机会。

电力将成为AI发展真正的瓶颈之一

 凯莉  可这跟我对橡树资本的印象恰恰相反。在我看来，你们是一家做信贷投资的公司。

 马克斯  我们确实是一家信贷投资公司。

所以，我们只会参与一些特殊的投资机会，主要与AI基础设施有关，比如数据中心、AI工厂之类的项目。

 凯莉  你们现在还在投资AI数据中心吗？也会投资那些新型云服务商（Neocloud）的商业模式吗？

 马克斯  那是两回事。新型云服务商是租户，我们支持的是长期项目。

 凯莉  也就是投资建设数据中心？

 马克斯  对，而且我们尽量选择那些竞争没有那么拥挤、存在一定建设限制的地方，避免一个地区建起太多数据中心。

橡树现在已经是博枫资产（Brookfield）的一部分，而博枫在电力领域有很强的优势。

我觉得电力将成为AI发展真正的瓶颈之一。

大家都在说，未来几年要把数据中心等基础设施的规模扩大到现在的3倍至10倍。可问题是，他们上哪儿去找3倍至10倍的电力？

这就是一个很好的例子。

在投资行业里，无论你想做什么，都有相对安全的做法，也有风险更高的做法。

那些风险更高的做法，通常也意味着最大的上涨空间。而相对安全的投资，恰恰因为比较安全，就不需要提供那么高的潜在回报，也能吸引到资本。

这是一项非常根本的选择。

面对AI这样一个潜力巨大、但又充满不确定性的领域，我更倾向于选择相对安全的参与方式。

不觉得一些公司债便宜到了随便买都划算的程度

 凯莉  但你们毕竟还是参与了AI投资。这是不是意味着，你并不认为整个AI行业一定是泡沫，也不觉得基础设施建设的风险已经高到让橡树资本必须完全回避？

 马克斯  每当有人问我：“AI是不是泡沫？”我都会反问：“你具体指的是什么？你是说AI本身是一场幻觉吗？”

当然不是。AI是真实存在的东西，它一定会真正改变我们的生活，无论这种改变是好是坏。

那你是说，企业现在投入的资金规模已经形成泡沫了吗？

我不知道。因为我不知道它们未来能创造多少收入，也不知道这些收入对应的投资回报率是多少。

还是说，你指的是个人投资者现在能够买到的那些投资标的存在泡沫？它们的价格是不是太高了？投资者是不是太热情了？

我同样不知道。不过，你看今天这样的市场震荡，我认为它至少说明了一件事：此前市场上存在大量乐观情绪，而现在，其中一部分乐观情绪被打掉了。

 凯莉  那么，这些科技公司大规模进入债券市场融资，你怎么看？

这会不会给投资级债券和高收益债券市场带来问题？有没有导致信用利差扩大？你觉得未来会不会扩大？或者这反而是一次千载难逢的机会？

因为对于信贷投资者来说，现在可选择的投资标的比以往任何时候都多，其中还有一些公司，很多人都认为它们几乎不可能违约。

当然，另一方面，我们也看到了Meta这样的公司，为了这轮基础设施建设，押上了相当于其营收70%的资金。

所以，面对科技公司不断向信贷市场发行大量债务，你会怎么考虑？

 马克斯  这确实让投资者有了很多选择。

但问题是，那些偿债能力明显很强的公司，提供的回报通常并没有那么高。而且，这些投资仍然存在一定的技术风险。

所以，我不觉得这些公司的债券便宜到了随便买都划算的程度。

利率大体上会维持在目前这个水平附近

 凯莉  你对美联储接下来会如何调整利率，有没有自己的判断？你来参加今天这场会议之前，有没有形成什么看法？

因为沃什（Kevin Warsh）周三在回答一个问题时，大概是这么说的：“我们那次加息，我记得是在9月，发生在新型云服务商遭遇抛售之前。也许这次货币政策收紧，确实帮助挤掉了一些AI泡沫中的过度乐观情绪。”

所以，你觉得接下来还会继续加息吗？考虑到美国经济的情况，以及AI领域正在发生的事情，你觉得继续加息合适吗？

 马克斯  你知道我不做预测，也不相信预测，尤其不相信我自己的预测。

其实，我不太关心美联储会不会再加一次息或者具体加到什么水平，在我看来，真正重要的问题是：未来几年，利率会比现在低得多，还是大致维持在这个水平，或者比现在高得多？

我相当确定，利率不会比现在低得多，因为我认为通胀仍然是一个值得担心的问题。

而且，2009年至2021年那段时间的超低利率，本身就是一种异常现象，我们不会再回到那个时代。

过去四年，我一直坚持这个判断。

如果通胀压力持续存在，利率有可能比现在略高一些。

如果经济环境出现一些波动，降低了经济过热的风险，那么利率也可能就此稳定下来。

你想想，如果利率真的应该比现在高得多，那它现在大概早就已经高上去了。

对于利率走势，我实在没什么特别高明的话可说。我的判断是，利率大体上会维持在目前这个水平附近。

AI可能还处在周期比较早期的阶段

 凯莉  最近我们一直在回顾艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）当年对经济预测的态度。就像你刚才说的，你不是特别相信预测，他当年其实也不太相信。

但格林斯潘经常试图理解商业周期。而现在，我们显然正处在一个由AI推动的重大商业周期之中。

白宫也不断拿投资数据来说明美国经济正在发生什么变化。显然，现在的情况很不寻常。

 马克斯  当然。

 凯莉  假如有人问你：“霍华德，你觉得我们现在处于AI商业周期的哪个阶段？”你会怎么描述？你觉得我们现在走到哪一步了？

 马克斯  我觉得我们可能还处在这个周期比较早期的阶段，因为大家一直在为未来的需求建设基础设施，而这些未来的需求又在不断变成现实。

现在，市场对算力的需求仍然非常强劲，企业还有很多大规模建设的计划。

但与此同时，刚才那些问题依然没有答案，比如AI将来到底会被怎样使用？它能给使用AI的企业带来多大的利润提升？那些提供AI服务的公司，又能从中赚到多少钱？最后谁会赢，谁会输？

如果用大家熟悉的棒球比赛来打比方，我觉得我们现在可能才打到第三局。

 凯莉  你们橡树资本内部会使用Claude这样的AI工具吗？如果会，用到了什么程度？你的个人体验怎么样？

 马克斯  我自己一直在用。

今年2月，我写了一篇关于AI的备忘录。写完以后，我把它交给Claude，问它：“你怎么看？”

它给了我一些建议，还告诉我大部分内容写得都很好。所以，下一次我就对它说：“请你尽可能严厉地批评我。”结果它回了一句：“你是想让我特别挑剔，还是让我虚伪一点？”

你看，它居然开始拿我开玩笑了。

不过，我觉得这东西真的很棒。我很喜欢这样跟它一轮又一轮地交流、修改。

 凯莉  能不能再具体讲讲？比如，你们使用AI的规模是否已经大到，你会关注整个公司的Token消耗量之类的数据？还是说，目前更多只是一些零星的尝试？

 马克斯  不，不，我们整个公司都在使用AI。

你想想，现在谁还会不用AI来整理数据呢？还有很多工作，比如写代码，你已经不必自己去做了。

关键不在于你能不能把代码写得更好，真正重要的，是你能不能根据电子表格里的数据，得出更好的结论。

而这一部分，我们不会交给任何人来替我们完成。

 凯莉  所以，你仍然需要人的参与，来理解这些数据，然后……

 马克斯  你想想，未来几年，如果你希望自己在任何一个领域比别人更出色，这种优势究竟从哪里来？

就我目前的理解，大家最终都能用上能力差不多的AI模型。问题仍然是，谁能够利用这些模型，做出最好的事情？

 凯莉  也就是说，谁拥有最好的人才。

 马克斯  没错。

 凯莉  你们公司或者说美国其他企业，是不是也出现了这样的情况，越来越多的预算转向AI，就像微软这样的大型科技公司正在做的那样。

这是不是意味着，企业会因此减少员工数量？

 马克斯  我觉得这件事才刚刚开始。据我了解，现在算力的使用还高度集中在少数几家公司。

前几天有人告诉我，如果把标普500指数里的公司全部加起来，它们在这方面的支出大概只占总营收的0.1%。

所以，AI还没有在整个企业界形成特别大规模的普遍应用。

而且，大公司内部本身就存在很多阻碍创新的因素。

我们现在讨论的恰恰都是大公司。

它们会比较谨慎地推进，要真正大规模使用AI，它们还需要在很多方面做出调整。

我认为未来AI的使用一定会大幅增加，但究竟会增加多少，我不知道。

而且，这还取决于另一个问题。

我们知道，使用AI会花很多钱，那企业能不能从这些投入中，获得清晰可见的收益？这才是关键。

市场的大波动其实是健康的

 凯莉  我很好奇，你亲身经历过1990年代的科技繁荣与泡沫破裂。你会怎样比较今天和当年？

当然，一个很明显的区别是，当年有很多初创公司估值极高，却几乎没有利润。

但我更想问的是整个周期的演变。我们有没有可能阻止今天的AI热潮演变成泡沫？有没有办法避免最终的崩溃？美联储是否应该在这方面发挥某种作用？

 马克斯  我不认为美联储的工作是保护人们不犯错误。

如果我们把泡沫定义为“非理性繁荣”，我倒觉得这是一个挺有用的定义。那你怎么阻止人们陷入非理性繁荣呢？防止非理性繁荣最好的办法，就是市场偶尔遭遇一些挫折。

就像我们最近看到的这样。

过去一年到一年半左右，市场已经经历过几次这样的波动。今年早些时候那场所谓的“SaaS末日”，就是一个例子；两周前的那轮市场波动也是一个例子；这周正在发生的事情，又是一个例子。

这些波动其实是健康的。

因为你会发现，最严重的泡沫和最极端的非理性繁荣，往往都是在人们开始相信一件事的时候形成的，那就是“反正怎么做都不会失败”。

 凯莉  没什么可担心的。

 马克斯  对，没什么可担心的。

 凯莉  最后一个问题。有没有哪个具体领域，或者哪家公司，你的看法与市场明显不同？比如电信公司、软件公司、电力公司，或者其他任何你觉得有意思的地方。

马克斯  马克·吐温有一句话，“让你陷入麻烦的，不是那些你不知道的事情，而是那些你确信自己知道、实际上却根本不对的事情。”

对于AI这个问题，我没有任何一件事是敢说自己百分之百确定的。

而且说实话，我知道的东西也非常有限。

所以，我不认为自己了解得足够多，能够理直气壮地说，别人都错了，只有我对。

 凯莉  所以在掌握更多信息之前，你不会做出什么大胆的押注？

 马克斯  不会。

 凯莉  要等到有更多信息。

 马克斯  对头。

—— /Cong Ming Tou Zi Zhe/ ——

排版：关鹤九

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