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股价在数学上是不可能的

外来客 • 2026-08-13 02:22:00

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（原标题：Stock Prices are Mathematically Impossible.）

📉 AI IPO 狂热与估值泡沫：霍华德·马克斯的理性视角

💡 核心观点：IPO 本质是投机而非投资

当前围绕 SpaceX、Anthropic 和 OpenAI 等公司的 IPO 热潮，本质上更接近于投机（Speculating）而非基于分析的价值投资（Analytical Investing）。

  • 时机选择偏差：公司通常选择在市场情绪最狂热、最具投机性的时刻上市，以便更容易筹集资金。
  • 估值脱离现实：以 SpaceX 为例，其运营现金流仅为 68 亿美元，却融资了 857 亿美元，整体估值高达约 2.5 万亿美元。这种估值缺乏基于当前盈利能力和未来潜在收益的合理基础。
  • 预测的不确定性：对于 AI 公司而言，不仅难以准确预测未来的现金流（如 Anthropic 在 2036 年的净收入），更难以判断该预测正确的概率。霍华德·马克斯指出，面对未来需要两样东西：预测以及对预测正确性的概率判断。而在 AI 领域，后者几乎无法把握。

📊 关键事实与论据：历史教训与财务模型

1. 现金流折现分析的局限性

视频作者通过极度乐观的假设对 SpaceX 进行了内在价值测算：

  • 假设条件：每年 20% 的高增长率持续 10 年；10 年后以 20 倍自由现金流出售业务；仅要求 10% 的年回报率；完全忽略资本支出（Capex），将运营现金流视为自由现金流。
  • 测算结果：即使如此慷慨的假设，SpaceX 的内在价值仅为 4400 亿美元。
  • 现实对比：当前估值约为该内在价值的 6 倍，且毫无安全边际。

2. 历史技术泡沫的重演

霍华德·马克斯将当前的 AI 热潮与过去的技术革命（1860 年代的铁路、1920 年代的无线电、1950-60 年代的计算机、2000 年的互联网）进行对比：

  • 共同特征：所有重大技术创新都伴随着泡沫。人们因前所未有的发展而兴奋，投入过多资本建设基础设施，导致价格过高。
  • 最终结果：在每一个案例中，提供资本的投资者最终都损失了金钱。马克斯断言：“如果这种伴随狂热的技术创新不产生亏损的泡沫，那将是第一次。”
  • AI 的特殊性：相比以往的技术，AI 的可预测性和边界更加模糊，不确定性更高。

3. 巨头的巨额资本支出

  • Mag 7 公司策略：即使像 Meta、微软、亚马逊和 Alphabet 这样的巨头，也不确定 AI 投资的最终形态，只是为了不被淘汰而建设基础设施。
  • 具体数据：高盛预计，从 2025 财年到 2030 财年，这四家公司在资本支出上的总花费将达到 5.3 万亿美元。仅 2026 年，它们的集体资本支出计划就高达 7250 亿美元，较上年增长 77%。

🛡️ 结论与策略：风险光谱与替代选择

1. AI 投资的风险光谱

投资者应根据自身风险承受能力，在以下三个层级中进行配置：

  • 低风险端（超大规模云服务商/Hyperscalers）：如 Google、Microsoft、Amazon。拥有成熟的业务护城河、巨大的运营现金流和业务多样性。虽然估值可能偏高，但相比纯 AI 公司风险较低。
  • 中等风险端（已建立的 AI 公司）：如 NVIDIA、Anthropic、OpenAI。虽无明确盈利模式或为单一产品公司，但成功概率较高，并非“不成功便成仁”。
  • 高风险端（初创企业/彩票型投资）：可能没有收入或利润，甚至产品未定型。这类似于购买彩票，大多数人会损失全部资金，少数人获得巨额回报。此类资产在投资组合中的占比应极低。

2. 寻找可预测的价值领域

并非所有行业都受 AI 颠覆影响。霍华德·马克斯建议关注那些智力含量较低、不易被 AI 替代的行业：

  • 能源：石油和天然气业务短期内难以被完全取代。
  • 基础物资：食品、木材、家居建筑、金属采矿、造纸、化工等。
  • 传统服务：殡葬业、垃圾收集、制造业等“无聊”但稳定的业务。

3. 投资建议总结

  • 不要盲目跟风：承认 IPO 的投机性质，区分预测与概率判断。
  • 分散配置：在风险光谱上混合持仓，高风险资产占比应随风险增加而降低。
  • 放眼科技之外：AI 并非唯一选择，许多被忽视的传统行业仍提供可预测的投资机会。

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