馬克斯談 AI：他自稱外行，用十一個問題把「不確定」拆開來看
2026-11-11・橡樹資本備忘錄《外行人想 AI》（A Layman Thinks About AI）・共同創辦人 Howard Marks 談 AI 的獲利歸誰、資料中心與信用市場的疑慮，以及他請 Claude 幫 AI 各環節打的「可預測度」分數｜本頁為本站中譯整理，以原文為準。
名家觀點・Howard Marks（橡樹資本共同創辦人）・立場：審慎
利益衝突揭露：橡樹資本是信用與另類資產管理業者，母公司體系為 Brookfield；AI 帶動的大量舉債與資料中心融資，可能同時是其放款業務的機會與風險來源。本篇正文未揭露橡樹或 Brookfield 在 AI 相關標的的部位，本站亦未查到，讀者請自行留意。另需留意，備忘錄頁面載明內容為教育用途、僅反映發表日的看法，且文中的可預測度評分出自 Claude 的判斷，不是統計量測。
一分鐘重點
- 他先講自己的立場：他說自己不是科技專家，但 AI 重要到投資人不能不面對。他用一個算術例子說明為何難下判斷：四個彼此獨立、各有六成把握的判斷同時成立，機率只剩約 13%；AI 牽涉的變數更多、彼此牽動，單一論點成立的機率更低。
- 「誰會賺錢」沒有定論：他引用巴菲特的觀察：改變世界的技術，不等於替投資人賺到錢。他列出的疑問包括價格競爭會不會讓產品商品化、效率提升的好處最後落在供應商還是使用者，以及數兆美元的基礎建設能不能賺回合理報酬。
- 經濟與股市都押得很集中：他指出 AI 在美國經濟裡占比不大，卻貢獻了大部分成長；並引用 FactSet 與摩根大通的數字說明，標普 500 的漲幅與獲利成長高度集中在少數科技與 AI 相關公司，他稱這是整個市場的一條「斷層線」。
- 信用市場的擔心：他引用高盛的統計：今年全球與 AI 相關的債務發行約 6,000 億美元，其中美國投資等級債約 4,000 億美元，占供給超過五分之一。他擔心的點包括：資金需求太大、債與股搶同一池資金、超大型雲端業者評等可能走弱、資料中心租約的解約條款，以及業者之間的循環交易。
- 他請 Claude 打可預測度：他請 Claude 以 1 到 10 分評估各環節的可預測度：AI 整體約 3 分、技術走向約 6 至 7 分、但「投資結果」（速度、獲利、誰留得住）只有約 2 分；受管制的電力公司約 6 分、超大型雲端業者約 5 分、晶片約 4 分、前沿模型公司約 2 分。他強調這是 Claude 的判斷，不是量測。
- 他的結論：承認不確定，仍要行動：他認為不確定不是不動的理由，建議的態度是「有分寸的謙遜」：在策略、部位大小與承擔風險上都留餘地，同時不放棄行動；價格是最關鍵的變數，不同工具（例如前沿模型公司的股權與資料中心的放款）要回答的問題也不同。
原文說了什麼（中英對照）
① 先承認不確定：十一個問題從「AI 怎麼運作」問到「該怎麼投」
他整篇用十一個問題的格式推進。第一題就先承認，連打造 AI 的人也只知道怎麼建、不完全知道它為何給出某個答案——他援引 Claude 的說法，這類系統比較像「養」出來的、不是逐行設計的。後面他陸續問到 AI 能做什麼、誰會賺錢、競爭格局如何，每一題都先列出該問的事，不急著給答案。
② 誰會賺錢：技術再重要，也不保證報酬
他回顧網路泡沫後的存活者與淘汰者：微軟、亞馬遜、蘋果、Google 撐過去，Napster、Yahoo、Netscape 沒有。他的用意是提醒讀者，OpenAI 與 Anthropic 幾年前還不為人知，領先者換得很快。他也提到輝達與台積電目前的高獲利，說明競爭地位強的公司確實賺得到錢，但這不代表整條產業鏈都如此。
③ 集中度與信用：同一個題材，股和債都在押
他引用的數據：七大科技股的獲利連續 14 季成長快於標普 500 其他成分股；摩根大通估計，42 家與 AI 相關的公司貢獻了 2024 年 1 月以來標普 500 約三分之二的漲幅。在信用面，他寫道 AI 往後平均每年可能需要約 1 兆美元的新資金，而過去十年有八年，美國傳統 IPO 籌資額不到 500 億美元。他因此提醒放款人要更仔細檢視借款人的信用與合約條款。
④ 怎麼面對：價格與風險，而非等到看清楚
他把 AI 是否為泡沫拆成三個檢驗：技術是否被過度炒作、投資是否過量、投資人是否為風險付出過高價格；他的看法是技術本身是真的，但報酬取決於用途、獲利與價值這幾個尚未解開的問題，最後多半變成信念問題。全文結尾，他引用巴菲特 1979 年的一句話，意思是不確定性對長期價值的買家反而是朋友。
“Uncertainty actually is the friend of the buyer of long-term values.”
原文引用的數字
| 項目 | 數值 | 說明 |
|---|---|---|
| 四個各有六成把握的獨立判斷同時成立 | 約 13% | 他用來說明多重不確定性會連乘 |
| 七大科技股獲利成長快於標普 500 其他成分股 | 連續 14 季 | 截至 6 月 30 日，他引用的數據 |
| 與 AI 相關的 42 家公司對標普 500 漲幅的貢獻 | 約三分之二 | 2024 年 1 月以來，摩根大通估計 |
| 今年全球與 AI 相關的債務發行 | 約 6,000 億美元 | 高盛統計；其中美國投資等級債約 4,000 億美元 |
| AI 相關債券占債券指數比重 | 投資等級約 12%、非投資等級約 6% | 分別對照彭博美元投資等級公司債指數與美國非投資等級債市場 |
| AI 每年可能需要的新資金 | 約 1 兆美元 | 備忘錄的說法（未註明出處），對照美國傳統 IPO 過去十年有八年籌資不到 500 億美元 |
| Claude 對 AI「整體」的可預測度評分 | 約 3 分（滿分 10） | 技術走向約 6 至 7 分、投資結果約 2 分 |
| Alphabet 與亞馬遜第二季的股權投資收益 | 合計 1,510 億美元 | FactSet 統計；多數來自對 Anthropic 與 SpaceX（已含 xAI）的投資，他用來說明獲利有多少來自投資評價 |
數字皆出自備忘錄原文所引用的統計；中譯與表格化為本站整理，原文另載有各項統計的完整脈絡。
延伸：文中提到的指標，站上這裡查
出處：橡樹資本備忘錄《A Layman Thinks About AI》（2026-11-11，官方全文）｜本頁為資訊整理與轉述（聚合不轉載、僅摘引關鍵句），非投資建議，不預測市場走向。