如果你想找一个能同时让AI多头和空头都不太舒服的人，霍华德·马克斯大概是最合适的人选。

在最近这场被许多人反复回看的深度访谈里，这位橡树资本的联合创始人几乎没有正面“唱衰”AI，也没有跟着市场高喊“这是一次注定改变一切的革命”。他把AI，放进了历史中，放进几十年资本周期、技术浪潮、投资失败样本构成的那本厚厚的账簿里。账簿翻到最后，结论往往不太好看。

马克斯的核心判断并不复杂：一项技术是否伟大，和围绕它诞生的公司是否值得投资，是两回事；而在大多数技术革命中，真正能长期存活、并持续创造超额回报的公司，数量远低于人们在高潮期的想象。

他说“多数AI公司最终可能一文不值”，并不是因为AI没用，恰恰相反，是因为它太有用了。在投资史上，这种例子多到数不胜数。

19世纪末，电力改变了一切；20世纪初，汽车重塑了社会；90年代，互联网吞噬了信息世界。每一次都是真正的效率革命，每一次也都伴随着大量资本的集体误判。技术赢了，产业赢了，社会赢了，但大多数押注具体公司的人，输得并不体面。

马克斯反复强调的一点是：资本市场并不会因为一项技术“重要”，就慷慨地奖励所有参与者。恰恰相反，当所有人都确信“这次不一样”的时候，竞争会迅速把利润压平，把想象空间变成财务报表上的幻觉。

AI当前的处境，在他看来，正站在这个危险区间的入口。

这并不是一个“流量故事”。芯片的出货量是真实的，算力的需求是真实的，企业在客服、营销、代码、设计、工业调度中获得的效率提升也是真实的。很多公司已经在财报里展示了成本下降、产出提高、现金流改善。AI不是PPT里的未来，而是已经进了成本项和利润表。

问题不在这里。问题在于，当一个行业被所有人同时认定为“确定的未来”，它就很难再成为一个“好买卖”。

马克斯对这种状态并不陌生。1999年，几乎所有理性的人都知道互联网会改变世界，但这并没有阻止纳斯达克在随后的两年里跌去近八成。原因并不是互联网失败了，而是当年的估值，已经提前把未来十几年、甚至几十年的成功，一次性预支完了。

AI的危险性，恰恰在于它比当年的互联网更“显而易见”。

当年很多公司还需要教育市场、铺设基础设施、等待用户行为的转变；而今天，AI模型上线即用，企业ROI可以在一个季度内看到变化。这种“立竿见影”的效果，极容易诱发一种集体错觉：既然效果这么快，那增长就会一直这么快。

资本最喜欢的，就是这种逻辑跳跃。

马克斯并不否认AI的长期价值，但他非常警惕一个被反复忽视的问题：竞争结构。AI不是一种稀缺资源，而是一种高度可复制、边际成本持续下降的能力。模型会迭代，算力会扩散，工具会商品化。真正稀缺的，从来不是“能不能用AI”，而是“你是否因此拥有了别人无法复制的优势”。

历史告诉他，在这种环境里，大多数公司会经历一个残酷的过程：技术能力快速普及，价格战不可避免，利润率被不断压缩，最后只剩下极少数具备规模、生态、数据或渠道壁垒的玩家，勉强站在赢家一侧。

而资本市场，在高潮期，往往会把“行业的成功”错误地等同为“企业的成功”。这是马克斯最反复强调的认知陷阱。

他并不热衷预测具体的时间点，也不会告诉你“泡沫什么时候破”。相反，他习惯用概率语言说话。他关心的不是结果，而是此刻，胜率站在哪一边。

从这个角度看，他对AI的态度，明显比市场冷静得多。

他看到的不是单点突破，而是一条熟悉的路径：资本蜂拥而至，估值迅速拔高，叙事不断自我强化，直到某一天，回报开始低于预期，竞争开始侵蚀利润，情绪反转，故事崩塌。

这并不意味着AI板块会马上崩盘，也不意味着现在持有相关资产一定是错误的选择。马克斯从不这样下结论。他更关心另一件事：你是否意识到，自己正在参与的是一场“失败者众多”的游戏。

在他的世界里，最重要的一件事，从来不是“选中那个最伟大的故事”，而是“尽量别站在那些注定会失败的位置上”。

这也是为什么，他在谈论AI时，反而不断回到债券、周期和风险控制这些看似“无聊”的话题。因为在技术浪潮中，真正决定投资结局的，往往不是你对未来想象得有多宏大，而是你能否在情绪最亢奋的时候，仍然清楚自己承担了什么风险。

马克斯并不反对押注未来，但他极度反对在没有概率优势的情况下重仓下注。他反复提醒，历史上那些真正改变世界的技术，并没有给所有参与者带来财富；相反，它们往往加速了竞争，摧毁了旧利润结构，也淘汰了大量“看起来站在风口上”的公司。

AI很可能也是如此。技术会扩散，能力会平权，回报会集中。

用马克斯的话来说：更明智的做法是在自己的能力范围内比赛。不去做那些脱离能力圈的动作，不去承担不必要的巨大风险，而是专注于一致性和长期的专业能力。

一切，都没有所谓的标准答案。