橡樹資本共同創辦人 Howard Marks 發布最新備忘錄，針對 AI 熱潮提出 11 個核心提問。他直言，每年 1 兆美元的資本支出能否回收，目前高度依賴信仰。那投資人該如何自處？Marks 引用巴菲特 1979 年的名言給出答案，本文整理自 oaktreecapital.com 的分析。
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橡樹資本（Oaktree Capital）共同創辦人 Howard Marks 於 11 月 11 日發布最新投資備忘錄，針對當前 AI 熱潮提出 11 個核心提問。他在文中坦言，每年 1 兆美元等級的資本投入能否回收，目前高度依賴信仰，而非可驗證的財務模型。
Marks 強調，AI 是這個時代最重大的進展，投資人沒有置身事外的餘地，但必須正視其中巨大的不確定性。
AI 黑箱：我們造出了類人腦，卻無法解釋它
Marks 在備忘錄中坦言，自己並非科技背景出身，對 AI 的運作原理一竅不通，因此轉向 Anthropic 旗下的大型語言模型 Claude 請教。Claude 的回答讓他大吃一驚：人類幾乎完全掌握 AI 的構成與建造方式，但對它究竟如何實現功能卻知之甚少。
Claude 解釋，AI 的訓練配方是向它展示海量文本、讓它預測下一個詞，每次猜錯就對數十億個內部引數做微小調整，重複數兆次。但沒有任何工程師編寫過教它如何回答問題的明確規則，這些規則是從引數微調中自然湧現的，分散在數十億個單獨來看毫無意義的數字之中。
Marks 引述 Claude 的說法指出，這些系統是「生長」出來的，而非被「設計」出來的。可解釋性研究人員雖有進展，例如發現模型創作押韻詩歌時會先選定韻腳再寫前一行，但整體而言，研究者依然只能解釋模型內部運作的一小部分片段。這就像手握市場每一筆交易的完整紀錄，卻依然搞不清楚價格為什麼波動。
獲利者之謎：大宗商品化還是壟斷定價？
Marks 引用巴菲特在網路泡沫時期的觀察：具有變革意義的技術，未必會回報投資人。AI 確實會提升效率，但問題是——它會提升誰的盈利能力？倘若多家 AI 模型在特定領域都能變得一樣聰明，服務是否會淪為只能靠價格戰競爭的同質化大宗商品？果真如此，利潤率與投資報酬率將被磨平，經濟紅利更多流向使用者而非供應商。
但另一個可能性是，部分 AI 公司掌握獨特能力，形成壟斷格局，讓產品成為企業成功乃至生存的必需品，屆時將擁有驚人的定價權。Marks 點名輝達與台積電目前正在斬獲豐厚利潤，恰好印證了穩固競爭壁壘的價值。
他也提出一個少有人討論的問題：AI 是否該被課稅？如果 AI 取代人類員工，各國政府將流失薪資稅收，憑什麼認為 AI 不會被像人類一樣課稅？如今許多高收入族群的有效稅率高達 50%，未來的 AI 又該落在哪一檔稅率？
1 兆美元燒錢競賽：回本只能靠信仰
Marks 直言，當前 AI 基礎設施的資本支出規模已達每年 1 兆美元等級，但這筆錢能否回收，目前高度依賴信仰。他提出一連串尖銳問題：晶片的實際使用壽命有多久？資料中心的折舊費用需要以多快的速度提列？這場不計代價的燒錢競賽還會持續多久？未來賺取的利潤是否足以支撐當下的巨額投資？
他強調，價值投資者的基本邏輯是估算公司未來盈利或現金流，折現後與當前股價對比。但在 AI 領域，這套推演格外棘手：產品究竟能具備哪些能力？客戶會如何落實應用？產品最終會被當成大宗商品定價，還是成為不可替代的剛需核心品？這些問題目前都沒有可靠答案。
Marks 也警告，AI 資本支出的信貸風險不容忽視。他回顧歷史指出，鐵路、汽車、航空、網路等每一波技術革命，都曾吸引大量資本投入基礎設施，最終卻往往以債務違約與投資人鉅額虧損收場。AI 是否會重蹈覆轍，取決於這些投資最終能否產生足夠的現金流。
競爭格局：今日霸主五年後還在嗎？
Marks 指出，AI 最令人震驚的特質是它突飛猛進的發展速度。如今聲名顯赫的 OpenAI 與 Anthropic，在短短幾年前對大多數人而言還籍籍無名。如果一家公司能以如此驚人的速度異軍突起，是否也可能被後來者取代？
他回顧 20 至 25 年前的科技巨頭：微軟、亞馬遜、蘋果和谷歌穿越時代成為贏家，但 Napster、雅虎和網景卻紛紛掉隊出局。在日新月異的技術浪潮中守住領先優勢絕非易事，疊加 AI 本身的新穎特質與極速演進節奏，今日的 AI 領跑者五年或十年後依然穩坐頭把交椅的機率有多大？如果競爭格局隨時可能劇變，持有當今領軍企業的股權究竟值多少錢？
Marks 也向 Claude 請教了各產業的可預測性評分。結果顯示，前沿 AI 實驗室的前景最難判斷，而傳統產業如房地產的可預測性相對較高，但真正決定成敗的維度卻大相徑庭——包括租戶信用資質、租約條款、電力供應保障與資產殘值。
不確定的時代：巴菲特 1979 年的智慧
Marks 在備忘錄結尾引用了一段巴菲特在 1979 年 8 月發表於《富比士》雜誌的話：「有一種論調認為，近期的未來充滿太多未知問號，等到局勢稍微明朗再動手豈不是更穩妥？但在抓起這根心理柺杖之前，請先直面兩個事實：未來永遠不會完全明朗；在股票市場上，為了等到眾人一致樂觀的共識，你往往要付出極其高昂的代價。事實上，不確定性才是長期價值買家的真正朋友。」
Marks 強調，有句老話用在 AI 投資上格外貼切：「有兩種投資者會虧掉大錢：一種是什麼都不懂的人，另一種是自以為無所不知的人。」他認為面對 AI，坦然承認自己並非無所不知格外重要。AI 未來必將帶來意外與驚奇，但這些意外未必令人難以承受，真正值得反覆權衡的是：一筆 AI 投資令人失望的機率有多大，不負眾望的機率又有幾何？
他最後提醒，投資人應捫心自問：為了賺取可接受的報酬，有多少前提條件必須同時兌現？一旦核心假設被證明是錯的，最多會虧多少？在承擔的眾多風險中，哪些獲得合理對價補償，哪些是白白承擔？當前資產價格已計入多少樂觀預期？這筆投資將如何改變整體投資組合的風險影像？
