Oaktree Capital · Memos from Howard Marks

它是泡沫吗？ Is It a Bubble?

一项变革性技术正在崛起，支持者声称它将永远改变世界。
建设它需要公司投入人类记忆中前所未有的资金。
新闻报道充斥着对美国最大企业正在撑起一个即将破裂的泡沫的担忧。

Howard Marks · December 9, 2025

目录 · Contents

思想地图

01

泡沫的本质
Understanding Bubbles

02

泡沫的两种类型
Mean-reversion vs Inflection

03

泡沫的正面价值
What's Good About Bubbles?

04

AI现状评估
Assessing the Current Landscape

05

巨大的不确定性
What Are the Areas of Uncertainty?

06

债务的角色
A Word About the Use of Debt

07

历史的回响
Historical Parallels

08

结论与建议
Conclusions

01

理解泡沫

泡沫最有趣的一点是其规律性——不是时间上的规律，而是它们遵循的演进过程

Part 01 · 理解泡沫

泡沫的演进规律

每一个泡沫都遵循着惊人相似的轨迹：

阶段1

新事物出现 — 某种看似革命性的新事物出现，逐渐进入人们的脑海，捕获想象力，激发压倒性的兴奋

阶段2

早期参与者获利 — 先入场者获得巨额收益，旁观者感受到难以置信的嫉妒和后悔

阶段3

FOMO驱动涌入 — 出于对继续错过的恐惧(Fear Of Missing Out)，人们蜂拥而入

阶段4

理性消失 — 投资者不再关心未来会如何，不再考虑支付的价格能否产生合理回报与可承受的风险

阶段5

痛苦结局 — 中短期内投资者必然遭受痛苦，尽管足够多年后仍可能获利

核心洞察

记忆是短暂的，谨慎和天然的风险厌恶永远不是对手——当梦想是靠"人人都知道将改变世界"的革命性技术致富时

Part 01 · 理解泡沫

一个关键区分：两种泡沫可能性

当人们问"AI是否存在泡沫"时，这个问题本身就存在模糊性。Howard Marks认为需要区分两种不同但相互关联的泡沫可能性：

                            🏭
                            行业内公司的泡沫行为
                        
公司在AI领域的激进投入行为
数千亿美元的资本支出
数据中心建设的疯狂竞赛
尚未盈利就承诺万亿投资

                            Howard Marks承认自己无法判断这种激进行为是否合理
                        

                            📈
                            投资者行为的泡沫
                        
股票估值是否过高
投资者心理是否过度乐观
价格与内在价值的关系
是否存在非理性繁荣

                            这是价值投资者可以分析和判断的领域
                        

分析师的核心工作

研究资产、评估内在价值的水平和前景，然后基于价值做出投资决策。价格与价值的关系，本质上是投资者心理的结果。

Part 01 · 理解泡沫

"新事物"在泡沫中扮演的角色

过去的经验，即使还存在于记忆中，也会被当作那些无法欣赏当下不可思议奇迹的人的原始避难所而被轻视。

— John Kenneth Galbraith《金融狂热简史》

泡沫通常围绕两类事物形成：

新金融发展

1700年代的南海公司
2005-06年的次级住房抵押贷款证券

技术进步

1990年代末的光纤
1998-2000年的互联网

新事物的魔力

因为没有历史来约束想象，新事物的未来可以显得无限广阔。被认为无限的未来，可以证明估值超越过去任何标准——导致资产价格无法以可预测的盈利能力来证明其合理性。

02

两种泡沫类型

均值回归泡沫 vs 拐点泡沫

Part 02 · 两种泡沫类型

Hobart & Huber的泡沫分类学

《Boom: Bubbles and the End of Stagnation》一书提出了一个有价值的二分法：

                            ↩️
                            均值回归泡沫 (Mean-Reversion)
                        
本质：纯粹的金融狂热
特征：承诺无风险回报
预期：不期望推动人类进步
结果：泡沫破裂后世界回归原状
案例：南海公司、组合保险、次贷危机

                            金融狂热 → 崩盘 → 原点
                        

                            🚀
                            拐点泡沫 (Inflection)
                        
本质：技术进步驱动
特征：投资者相信未来将与过去截然不同
预期：推动人类社会进步
结果：泡沫后世界不会回归原状
案例：铁路、电力、互联网

                            技术革命 → 崩盘 → 新世界
                        

关键重述

拐点泡沫加速技术进步、创造更繁荣未来的基础——同时也会摧毁财富。关键是不要成为那些在推动进步过程中财富被摧毁的投资者。

Part 02 · 两种泡沫类型

拐点泡沫如何推动进步

投机性狂热成就了Carlota Perez所称的"安装期"——那些必要但未必在财务上明智的投资，为"部署期"奠定了基础。标志着转向部署期的是泡沫的破裂；使部署期成为可能的，是那些亏损的投资。

— Ben Thompson, Stratechery

Hobart和Huber进一步描述了这个过程：

资本部署：泡沫创造机会部署大规模实验所需的资本——包括大量并行进行的试错
正反馈循环：通过产生热情和投资的正反馈循环，泡沫可以产生净收益
协调功能：泡沫可以是集体幻觉，也可以是集体愿景的表达——成为人员和资本协调的场所
并行创新：进步不是随时间线性发生，而是在不同领域同时爆发
FOMO的积极作用：错失恐惧吸引更多参与者、企业家和投机者，进一步强化正反馈

03

泡沫的正面价值

从技术进步角度看，泡沫为何是"必要之恶"

Part 03 · 泡沫的正面价值

为什么泡沫加速技术采用

核心认知

如果人们保持耐心、谨慎、分析性和坚持价值，新技术可能需要几年甚至几十年才能建成。相反，泡沫的狂热使这个过程被压缩到很短的时间——部分资金流入改变世界的赢家，但大量资金被焚毁。

技术进步的历史是一部泡沫史：

技术革命	泡沫期	崩盘后遗产
工业革命	18世纪末	现代工厂体系
铁路	1860年代	全国铁路网络
电力	19世纪末	电网基础设施
汽车	1920年代	公路系统
互联网/宽带	1998-2000	全球互联网基础设施

⚠️ 视角冲突

上述引用来自渴望技术进步、完全乐于看到投资者为其利益亏钱的人的视角。而"我们"则希望看到技术进步，但没有兴趣为了帮助实现进步而白白扔钱。

Part 03 · 泡沫的正面价值

一种健康的心态

这就是为什么我对谈论新技术感到兴奋，尽管其前景我并不知道。

— Ben Thompson

Howard Marks喜欢这种态度的原因：

✓ 对未来可能性感到兴奋
承认技术可能带来的巨大变革，保持开放和好奇

✓ 同时承认未来是未知的
在投资领域，我们可能会说"非常高风险"(very risky)

Howard Marks的两次最佳"判断"

2000年警告科技和互联网股票市场 | 2005-07年指出全球金融危机前世界中风险厌恶的缺乏

这两次，他都不具备泡沫标的（互联网、次贷证券）的专业知识。他所做的只是对周围发生的行为进行观察，并描述这些行为中的愚蠢之处——而非坚称这是泡沫。

💡 务实建议

纠结于是否贴上"泡沫"标签会让你陷入困境，干扰正确判断。仅仅通过评估周围正在发生的事情，并就适当行为得出推论，我们就能取得很大成就。

04

AI现状评估

我们知道什么？

Part 04 · AI现状评估

AI对经济和市场的主导地位

首先，Howard Marks说："我没有遇到任何人不相信AI有潜力成为有史以来最大的技术发展之一，将重塑日常生活和全球经济。"

75%

S&P 500涨幅
来自AI股票

80%

S&P 500利润
由AI贡献

90%

资本支出
流向AI

8,000x

Nvidia市值增长
自1999年IPO以来

75%的涨幅、80%的利润、90%的资本支出——AI对S&P的控制是全面的，摩根士丹利首席分析师"非常担忧"。

— Fortune, October 7, 2025

值得注意的是：虽然AI相关股票占据了总涨幅的不成比例份额，AI注入市场的兴奋情绪必然也为非AI股票的升值增添了很多动力。

Part 04 · AI现状评估

Nvidia：点燃想象力的火焰

Nvidia的惊人旅程

1993年 — 公司成立

1999年 — IPO，估值6.26亿美元

2025年 — 短暂成为全球首家市值达5万亿美元的公司

增值倍数：约8,000倍

年化回报：约40%/年，持续26年以上

投资者心理效应
这样的回报点燃了所有人的想象力
创造了"下一个Nvidia"的幻想
驱动资金涌入任何与AI相关的标的

⚠️ 竞争威胁

Nvidia股价在一天内因担忧Google在AI领域取得进展而下跌，市值蒸发1150亿美元。动态变化创造了不可思议新技术的机会，但同样的动态也可能威胁领先公司的统治地位。

05

巨大的不确定性

我们知道AI将带来难以置信的变化，但大多数人不知道它到底能做什么、如何商业化应用、以及时间节奏

Part 05 · 巨大的不确定性

不确定性①：谁将成为赢家？

汽车可能是20世纪上半叶最重要的发明……如果你当时看到这个国家将如何因汽车而发展，你会说"这是我必须待的地方"。但在2000家公司中，几年前只剩下三家汽车公司存活。所以汽车对美国产生了巨大影响，但对投资者却是相反的方向。

— Warren Buffett, 1999 (Time, January 23, 2012)

当前格局

存在一些非常强大的领导者
包括世界上最强大、最富有的公司
它们拥有收入、利润和现金流

颠覆风险

新技术以颠覆性著称
今天的领导者会胜出还是让位于新秀？
军备竞赛将花费多少？谁会赢？

历史教训

搜索领域的早期领导者Lycos败给了后来出现的Google；社交媒体的早期领导者MySpace败给了后来出现的Facebook。如果你无法识别出赢家将从中产生的公司池，债务和股权之间的区别就无关紧要了——无论哪种方式你都会归零。

Part 05 · 巨大的不确定性

不确定性②：初创公司值多少？彩票思维

2024年6月，CNBC报道了一个由辍学大学生组成的团队融资1.2亿美元开发新AI芯片挑战Nvidia的故事。Etched CEO Gavin Uberti说：

如果transformer消失了，我们就死了。但如果它们继续存在，我们就是有史以来最大的公司。

— Gavin Uberti, CEO of Etched

Howard Marks称之为"彩票思维"(Lottery-Ticket Thinking)：

数学计算

                        假设投资1.2亿美元获得100%股权。如果成功能让估值达到Nvidia峰值的五分之一——仅仅1万亿美元——需要多大的成功概率才能证明这笔投资合理？

                        只需相信达到万亿美元价值的概率有千分之一，预期回报就超过8倍。谁能说Etched没有这个机会？既然如此，为什么不参与？

⚠️ 理性的边界

这样计算预期价值没有问题。领先的风险投资家每天都在这样做并取得巨大成功。但关于可能收益及其概率的假设必须合理。思考万亿美元的回报会使任何计算中的合理性失效。

Part 05 · 巨大的不确定性

不确定性③：AI会产生利润吗？给谁？

我们几乎一无所知的两件事是：AI将为供应商产生的利润，以及AI对非AI公司（主要是使用它的公司）的影响。

供应端的三种可能

垄断/双头垄断：一两家领先公司可以高价出售能力
高度竞争的自由市场：多家公司在价格上竞争用户AI服务支出，使其成为商品
混合模式：领先公司+专业玩家，有些价格竞争，有些拥有专有优势

需求端的悖论

AI显然将通过替代工人来提高用户生产力
但降低成本的能力会增加利润率吗？
还是仅仅引发价格战，节省的成本传递给客户？
AI可能提高效率却不提高盈利能力？

当前现实

据说ChatGPT和Gemini等服务目前每回答一个查询都在亏钱（当然，新行业参与者提供"亏本引流"一段时间并不罕见）。习惯于在赢家通吃市场取得成功的领先科技公司，会满足于在AI业务上亏损多年以获取份额吗？

Part 05 · 巨大的不确定性

不确定性④：循环交易与终局之谜

循环交易的担忧

                            AI玩家之间的交易中，资金似乎在循环流动：

                            • OpenAI从科技公司获得数十亿，又向同一公司支付数十亿购买算力

                            • Nvidia宣布投资OpenAI 1000亿美元——这些钱用于购买Nvidia芯片

                            • Goldman Sachs估计Nvidia明年15%的销售来自"循环交易"

                            • OpenAI已向行业对手承诺1.4万亿美元投资——尽管尚未盈利
                        
                            这一切引发了一个问题：AI行业是否已经发明了一台永动机？

终局之谜
我们会建造这种通用智能系统，然后让它想出如何从中产生投资回报。
— Sam Altman, OpenAI CEO (转述)

                            许多公司证明其支出的理由是：他们不仅仅是在建造产品，而是在创造改变世界的东西——AGI。

                            问题是：他们都不太知道如何做到这一点。
                        
                            这应该让那些迄今完全理解所投资业务本质的人暂停思考。

关于"万亿"的认知挑战：100万美元是每秒1美元持续11.6天；10亿美元是每秒1美元持续31.7年；1万亿美元是每秒1美元持续31,700年。谁能理解31,700年的意义？

06

债务的角色

当高度不确定性遇上债务融资

Part 06 · 债务的角色

AI基础设施建设的债务化

AI数据中心繁荣永远不可能仅靠现金融资。这个项目太大了，无法自掏腰包支付。JPMorgan分析师粗略估计基础设施建设的账单将达到5万亿美元。

— Unhedged, Financial Times

$5T

JPM估计的
基础设施建设账单

~$500B

预计明年
支出规模

$350B

五大支出者
Q3末现金总和

30年

Oracle/Meta/Alphabet
债券期限

⚠️ 值得深思的问题

Meta和Alphabet的30年债券收益率仅比同期国债高100个基点或更少。
接受30年的技术不确定性来进行一项收益率仅略高于无风险债务的固定收益投资，这是审慎的吗？
用债务融资的投资——芯片和数据中心——能否保持足够长的生产力水平，使这些30年期债务得以偿还？

Part 06 · 债务的角色

Gil Luria的债务行为分类

D.A. Davidson技术研究主管Gil Luria区分了健康与不健康的债务行为：

健康行为
由理性、深思熟虑的商业领袖实践
如Microsoft、Amazon、Google
他们拥有所有客户
使用资产负债表上的现金
有巨大的现金流支撑
理解这是有风险的投资
保持平衡

不健康行为
一家初创公司借钱为另一家初创公司建数据中心
双方都在大量亏损现金
却能筹集债务资本来资助建设
没有客户
看不到投资回报的可见性

债务vs股权的基本原则

债务：当我有可预测的现金流和/或可以支撑贷款的资产时
股权：用于投资更投机的事物，当我们想要成长并拥有增长，但不确定现金流会是什么

当你开始混淆这两者时，你就会给自己找麻烦。

Part 06 · 债务的角色

Howard Marks关于债务的三条真理

我们确实知道关于债务使用的三件事：

放大损失：如果有损失，债务会放大损失（就像它在预期收益实现时放大收益一样）
增加失败概率：如果一个企业遇到困难时刻，债务会增加其失败的概率
威胁贷款人资本：尽管有股权层作为缓冲，如果困难时刻足够严重，贷款人的资本也会面临风险

大多数技术进步发展成赢家通吃或赢家拿大部分的竞争。"正确"的玩法是通过股权，而非债务。假设你能分散股权敞口以包含最终赢家，赢家的巨大收益将足以弥补输家的资本减值。这是风险投资家历久弥新的成功公式。

债务敞口池的情况恰恰相反。你只能从赢家那里赚到票息，这远远不足以弥补你在输家债务上经历的减值。

— Bob O'Leary, Oaktree联席CEO

Howard Marks的底线

• 可以为结果不确定的企业提供债务融资
• 不可以为结果纯粹是猜测的企业提供债务融资
• 理解差异的人仍然必须正确做出区分

07

历史的回响

铁路、广播、航空——和互联网

Part 07 · 历史的回响

AI最接近的历史类比

AI在技术泡沫历史中最接近的类比是航空和广播。两者都被高度不确定性包裹，都被令人难以置信的强大协调叙事炒作。

📻 广播电台 (RCA)

1919年：RCA开始广播
立即清楚拥有强大的信息技术
但如何转化为商业不清楚
百货商店亏本营销？公共服务？广告媒体？
成为历史上最大的泡沫之一
1929年峰值：与福特并列最热门股票
崩盘后：市值损失97%

"它是那个时代的Nvidia。"
— The New Yorker

✈️ 航空业

1927年：林德伯格首次单人不着陆跨大西洋飞行
成为当时最大的技术演示
一个巨大的、如ChatGPT发布级别的协调事件
向投资者发出信号：把钱投入这个行业
专家投资者正确认识到飞机和航空旅行的重要性
但：必然性的叙事淹没了他们的谨慎
1929年5月至1932年5月：航空股下跌96%

Wired杂志的警示

技术不确定性被框架为机会而非风险。市场高估了行业实现技术可行性和盈利能力的速度。两者都帮助吹大了一个泡沫，当它在1929年破裂时，给我们留下了大萧条。

Part 07 · 历史的回响

与互联网泡沫的对比：这次不同？

怀疑者的论据：相似之处
改变世界的技术
狂热、投机的行为
FOMO的角色
可疑的循环交易
SPV的使用
10亿美元的种子轮（Thinking Machines以20亿美元种子轮起步，2个月后谈判500亿估值）

支持者的论据：差异之处
已有规模化的现有产品，需求强劲
已有10亿用户（远超互联网泡沫高峰时的用户数）
成熟的主要玩家拥有收入、利润和现金流
没有IPO狂潮和首日翻倍的价格
成熟参与者的市盈率合理

公司	1998-2000年市盈率	2024-25年市盈率
Microsoft	~70x	~35x
Cisco	~130x	—
Nvidia	—	~50x

事实上，Microsoft相对于26年前的市盈率打了五折！在1969-72年的Nifty-Fifty泡沫中，领先公司的市盈率甚至比1998-2000年更高。

08

结论与建议

在不确定中寻找确定的行动指南

Part 08 · 结论与建议

Sam Altman的精辟总结

当泡沫发生时，聪明人会对一个真理的内核过度兴奋。

投资者整体上对AI过度兴奋了吗？我的观点是：是的。

AI是很长时间以来发生的最重要的事情吗？我的观点也是：是的。

— Sam Altman, OpenAI CEO (The New York Times, November 20)

Howard Marks的核心判断

Alan Greenspan的短语"非理性繁荣"是总结股市泡沫的绝佳方式。

毫无疑问，投资者正在对AI表现出繁荣。问题是它是否是非理性的。

鉴于AI的巨大潜力，但也有大量巨大的未知数，我认为几乎没有人能确定地说。我们可以理论化当前的热情是否过度，但要到多年以后我们才会知道它是否过度。

泡沫最好是在事后才能识别的。

Part 08 · 结论与建议

"这次不同"的悖论

与过去泡沫的相似之处是无法回避的，技术信徒会争辩说"这次不同"(This time it's different)。

这四个字几乎在每一个泡沫中都会听到，用来解释为什么当前情况不是泡沫，与之前类似的情况不同。

— Howard Marks

Sir John Templeton的洞察 (1987)

他提醒Howard Marks注意这四个词，但也快速指出：

20%的时候，事情真的不同。

第三只手

                            必须牢记：

                            基于"这次不同"的信念而采取的行为，正是导致它"不不同"的原因！

Stuart Chase关于信仰的评论（同样适用于AI、黄金和加密货币）

对于相信的人，不需要证明。
对于不相信的人，没有证明是可能的。

Part 08 · 结论与建议

Howard Marks的实际底线

变革性技术产生过度热情和投资是一贯的历史，导致基础设施过剩和资产价格过高。这些过度加速了技术的采用。这种过度的常见词汇是"泡沫"。
AI有潜力成为有史以来最伟大的变革性技术之一。
AI目前是巨大热情的对象。如果这种热情没有产生符合历史模式的泡沫，那将是第一次。
在这个过程中产生的泡沫通常以为其提供燃料的人的损失告终。
这些损失主要源于技术的新颖性使其影响的程度和时间无法预测——使得在所有热情中过于积极地判断公司变得容易，也难以知道谁将在尘埃落定后脱颖而出。
没有办法完全参与新技术的潜在收益，而不承受如果热情和投资者行为被证明过度时会产生的损失风险。
债务的使用——高度不确定性通常在过去的技术革命中排除了这种做法——有可能在这一次放大上述所有情况。

Part 08 · 结论与建议

投资者的行动建议

Howard Marks的核心建议

既然没有人能确定地说这是否是泡沫：

• 任何人都不应该全押(all-in)，而不承认如果事情变糟他们面临毁灭的风险

• 同样，任何人都不应该完全离场(all-out)，冒着错过最伟大的技术进步之一的风险

一个适度的立场，配合选择性和审慎，似乎是最好的方法。

最后的提醒

投资中没有魔法词汇。如今，推销房地产基金的人说"办公楼是昨日黄花，但我们通过数据中心投资未来"，于是每个人都点头同意。

但数据中心可以短缺或过剩，租金可以出人意料地上升或下降。因此，它们可以盈利……也可以不盈利。

对数据中心的智能投资，对AI的智能投资——像其他一切一样——需要冷静、有洞察力的判断和熟练的执行。

后记 · Postscript

Howard Marks的担忧：AI与就业

以下内容与金融市场或AI是否是泡沫的问题无关。它关乎AI通过失业和无目的感对社会的影响。

对于大多数工作——可能五分之四——AI的影响将是创新和自动化的混合，可能节省人们目前花费在工作任务上约43%的时间。

— Joe Davis, Vanguard全球首席经济学家

Howard Marks的担忧
我发现由此产生的就业前景令人恐惧
乐观者说"过去技术进步后总会出现新工作"
但希望不是什么可以依靠的东西
我很难想象这些工作会从哪里来
AI可能取代入门级员工、文书处理人员、初级律师、初级分析师、影像诊断
驾驶是美国最大的职业之一，无人驾驶车辆已经到来

工作的意义超越薪水
一个早上起床的理由
给一天带来结构
在社会中的生产性角色和自尊
挑战，克服挑战带来的满足感
这些如何被替代？
我担心大量人领取生存支票整天无所事事
矿业和制造业工作流失与阿片类药物成瘾、寿命缩短的相关性

后记 · Postscript

更深层的社会担忧

我担心少数住在沿海地区的高学历亿万富翁将被视为创造了使数百万人失业的技术。

⚠️ 社会分裂风险

这预示着比我们现在更多的社会和政治分裂，使世界更容易受到民粹主义煽动的影响。

什么工作不会被消除？我们的孩子应该为什么职业做准备？

机器无法执行的工作

水管工、电工、按摩师——物理性任务
也许护士会比医生赚得更多，因为他们提供亲身护理
最好的艺术家、运动员、医生、律师、投资者的区别是什么？
我认为是某种叫做天赋或洞察力的东西，AI可能复制也可能不能复制
但这些职业顶端需要多少人？

我一生中见证了令人难以置信的进步，但在许多方面我怀念我成长的那个更简单的世界。我担心这将是又一个大变化。我从这番陈述中没有获得任何乐趣。

乐观主义者们，请解释为什么我是错的？

— Howard Marks

一个乐观的视角：Vanguard的Joe Davis指出，2025年达到65岁的美国人比以往任何一年都多，从现在到2035年将有约1600万婴儿潮一代退休。AI可能只是弥补这一缺口？

Oaktree Capital · Memos from Howard Marks

在不确定中保持清醒 "一个适度的立场，配合选择性和审慎，
似乎是最好的方法。"

泡沫最好是在事后才能识别的。
但我们可以通过评估周围正在发生的事情，
就适当行为得出推论。

讲义重构 · 基于Howard Marks备忘录
December 9, 2025