传奇投资人丹·洛布谈人工智能、信用投资与第三点资本的250亿美元战略

曾经你可以说：“我干脆不碰科技，只专注工业、消费之类的行业。”但我认为，今天你必须懂科技。科技已经成为经济中一个庞大、持续增长且不断复利的组成部分，并且会影响其他一切。系好安全带吧，因为接下来只会进一步加速。你必须找出真正重要、真正相关的事情。也许这正是人的作用所在：理解局面，并在基本面朝一个方向、股价却朝另一个方向时，做出艰难的交易决定。能够把你所能知道的、与世界有关的一切都纳入判断，这是多么了不起的机会。

Dan，我们为了做这期节目已经努力六年了。

是啊，终于来了。欢迎。

我一直很期待和你聊市场。现在是一个非常疯狂的时期。我进来时一直在想，关于你如何安排自己的生活，我最想知道什么。最简单的问题之一是：在信息量远超任何人阅读能力的时代，你的一天究竟是什么样的？为了跟上已经持有以及可能投资的项目，你今天如何决定读什么、和谁交流，又怎样应对扑面而来的信息洪流？

我真希望自己能说，我写了一套 Claude Code，把所有信息整理到一个地方，然后我可以全部读完。但实际情况是，我会看新闻，判断哪些内容与经济有关、哪些与我们的持仓有关。我尽量不沉迷于每一分钟的波动，因为那会把人逼疯。我会更偏向战术，而不是时时刻刻讨论宏大战略。

人们经常问我，宏观上什么最重要。通常大家说到宏观，会想到政府公布的那些经典指标：增长、失业、通胀、利率、汇率，或者黄金在哪里、加密货币在哪里。但我认为，眼下这些因素都被两件事压过了。

第一是油价，它会受到战争和地缘政治进展的支配；第二是人工智能，包括相关支出、基础设施建设，以及它最终会怎样影响社会和经济。这是我目前最关注、也最努力深入理解的两件事。

你怎样建立关于这两件事的思维模型？所有人每天都在讨论它们。你是否认为自己必须形成一个清晰、甚至差异化的观点？面对如此庞大的问题，而且可能没有任何一个人真正理解全貌，你会怎样处理？

我并不是天生的科技型投资者。但在今天这个世界里，过去你也许可以说：“我不碰科技，只做工业、消费、医疗之类的行业。”现在却不行了。今天你必须成为一个懂科技的人，因为科技是经济中庞大、持续增长、不断复利的一部分，而且会影响其他所有行业。

所以我会尽可能定期和聪明的人交流。Jensen Huang 把人工智能技术栈讲得很清楚：最底层是电力和能源，然后是芯片与基础设施，再往上是大语言模型、软件和应用，以及这些层次之间如何相互传导。我认为这是理解整个体系的好框架。我们也通过工业、基础设施、超大规模云服务商等不同环节参与了这个趋势。

但眼下半导体指数已经上涨约40%，我几乎没见过这样的行情。几年前，半导体还像被遗弃在路边一样，市场根本不愿关注。我认为转折点出现在三年前 Nvidia 公布那次三月季度业绩时。你当时在场当然很好；即使不在，也可以迅速追赶。那是一个重大事件。

现在要思考的是 Nvidia、Trainium 与 TPU 生态系统将怎样发展，它们的相对竞争力会怎样传导到不同的超大规模云服务商，当然还包括基础模型。我会沿着整条技术栈思考，同时也会关注当今可能最具影响力的三股力量：Nvidia、Anthropic，以及 Elon Musk 旗下所有公司的整体生态。观察这个世界有很多棱镜，但对我而言，这是一套有效的传导框架。

你会怎样描述自己的投资风格？职业生涯早期，你以极其精准、近乎法医式的分析能力和激进投资闻名；如今 Third Point 已经成为一家规模约250亿美元、范围更广、资产更多元的机构。你现在怎样定义自己？

Third Point 的根源来自我作为信用投资者的经历，以及我在 Jefferies 工作的那段时间。那里就像一个实验室，让我能够研究一些最优秀的投资者。我的客户包括后来创办 Appaloosa 的 David Tepper、当时负责 Goldman Sachs 交易台的 Eric Mindich，以及 Angelo Gordon、Farallon 这样的机构。我得以近距离观察当时最优秀的困境债、事件驱动和风险套利投资者如何工作。

因此，我天然的第一视角是信用。到了股票领域，我也会用一种层级化的思维模型来看问题，几乎完全从事件驱动投资出发。并购套利稍微独立一些，因为方向性较弱；非并购套利则更像一道数学题：你承担了什么风险，又能因此获得怎样的回报。

如果要用一本书概括这种基本面投资视角，我会选 Joel Greenblatt 的经典著作《你也可以成为股市天才》。我记得它原来的书名是《即使你没那么聪明，也可以成为股市天才》。

后来把书名缩短了一点。

对，他删掉了“即使你没那么聪明”，因为投资者不喜欢这样看待自己。但那是一本极其聪明的书，我认识的很多特殊情形投资者都用它作为框架。书里谈到分拆、互助制公司股份化、私有化、重组后的股票等机会，这也是我当时看投资的方式。

那时我几乎不关注企业质量、护城河或资本回报率，也很少考虑不同企业应该对应什么相对估值倍数。我只关心一件事：我是否在买一个极其便宜的资产，而且它具备某些特殊特征。

例如，一家大公司分拆子公司或某项业务时，会诞生一种新的证券。由于缺乏流动性，它往往会以很低的价格交易。原有股东，尤其是共同基金，可能因为它不属于自己的行业、没有做研究，或者其他限制，而机械性地卖出，于是出现流动性缺口。如果你能算清这家公司的价值，这通常就是很好的交易。

分拆管理层还会在路演中给出非常保守的预测，甚至有人会说他们故意压低数字。原因是人始终受到激励驱动：管理层的激励方案通常在分拆时确定，所以他们希望起点越保守越好。此外，这些业务在大型集团内部往往经营低效，利润率低于应有水平，销售潜力没有释放，管理团队也缺少优化业务的动力。

这是一个非常出色的投资模式。同样的逻辑适用于分拆、私有化、互助制公司股份化，也适用于 Visa、Mastercard 这类新成立或新上市的公司。它长期没有得到充分重视，因此能够创造超额回报。

后来我们把这套基本框架扩展到其他领域，例如大型并购后两家公司能够产生的协同效应，Union Pacific 与 Norfolk Southern 一类的铁路交易就是例子。从1995年基金成立，到大约2013年至2015年，这一直是我们的核心策略和思考投资的方式。

那个时期后来发生了什么变化？今天的市场环境与当时有何不同？Greenblatt 的书现在仍然像你第一次读到时那样有价值吗？类似机会还存在，还是对于你们这样的规模而言已经太小？

这些机会一直都存在。今天真正的机会，是把对特殊情形的理解与其他投资框架叠加起来。

我们开始寻找既包含特殊情形机会、又能叠加企业质量视角的投资。这也解释了我的业务和团队如何演化。过去十多年里，有些投资者表现不佳甚至退出市场，往往是因为死守“深度价值”和低估值倍数，对企业的看法过于固执，不愿灵活进入估值更高、但增长更快的公司。

我们开始研究增长更快、资本回报率更高、通常被称为“高质量企业”的公司。这为我们打开了一个全新的世界，也形成了今天业务的另一重要部分：质量投资与主题投资。团队组织方式也随之改变——我们更多围绕行业专家，而不是通才或单笔交易来配置研究力量。

有两本书对我影响很大。第一本是《局外人》（The Outsiders）。

对，William Thorndike 的书。那也是我们下一本要讨论的书。

它从管理者的视角，讲述怎样把卓越运营与资本配置结合起来，Danaher、TransDigm 等公司都是代表。另一本令我大开眼界的书是《质量投资》（Quality Investing）。它清楚阐述了一个观念：有些企业拥有很高的质量、良好的护城河和很高的资本回报率，值得持有很多年。

但去年以及今年年初发生了一件很有意思的事。许多看起来质量极高的公司，经历了可能是最糟糕的一年。人工智能造成的颠覆，使一些表面上的高质量企业在很短时间内变得没那么高质量了。

大多数软件公司希望你在应用里停留得越久越好，以此提高互动指标；Ramp 恰恰相反。它知道没有人愿意花数小时追发票、审查费用报告和检查政策违规，因此用人工智能自动完成85%的费用审核，准确率达到99%。Ramp 还称可以为企业节省5%的成本，Shopify、Stripe 以及本节目主持人的公司都在使用。详情可访问 ramp.com/invest。

Rogo 的 Felix 是一个金融智能体，可以根据一次提示，利用公司的模板、上下文和标准，直接生成可交付给客户的成果。你可以发邮件让它把评论整理成材料、根据邮件上下文更新跟踪表，或者为某个买方运行偿付能力测算；它会返回完成的 PowerPoint、Excel 模型和带来源的研究。Felix 按团队既有方式工作，并能全天候快速、准确地交付。详情可访问 rogo.ai/felix。

OpenAI、Cursor、Anthropic、Perplexity 和 Vercel 有一个共同点：它们都使用 WorkOS。企业级规模化采用需要单点登录、SCIM、基于角色的权限控制和审计日志等核心能力。与其用几个月自行开发，不如从第一天就通过 WorkOS API 获得这些功能。WorkOS 让团队更快达到企业级要求，把精力继续放在产品上。

你和 Third Point 最鲜明的特点之一，就是相较许多同行，你们多次改变风格、演进策略。我猜这种变化还必须继续，因为世界可能会以比过去更快的速度变化。过去30年里，你是怎样做到的？什么样的条件、文化触点或关键原则，使这种持续演进成为可能？

2013年，我参加过一次达沃斯晚宴——现在我已经不再去了。那是 Goldman Sachs 的晚宴，Eric Schmidt 在场并发表演讲。回头看，2013年的技术创新甚至显得有些质朴：Uber 应用大概刚出现，iPhone 开始快速普及，并出现一些真正有趣、逐渐被采用的应用；SaaS 革命也刚刚起步，Microsoft 这样的公司开始重新找到立足点。

从互联网泡沫到全球金融危机之后的那段时期，虽然技术一直在进步，但人们并不总觉得世界正在发生巨大变化。当时更“性感”的行业有时是自然资源、能源和金融服务。

Eric Schmidt 对在场的人说：你们会本能地认为，过去几年技术创新、颠覆和变化的加速只是异常，事情最终会回到更平稳的创新与增长轨道。可你们要系好安全带，因为接下来只会继续加速。他说得非常正确。2017年可以再说一次，2020年也可以再说一次，而今天更应该这样说。

变化一直在近似指数式地加速，而我们现在才站在人工智能时代的前端。我们只能学习与这种状态共存。从进化角度说，我甚至不确定人类大脑是否已经有能力处理社交媒体以及其他变化。作为一个物种，我们必须付出很大努力，才能在心理上准备好摄取如此巨量的信息。

Brad Gerstner 经常谈到《精要主义》（Essentialism）这本书。我认为我们也必须接受精要主义：你不可能把所有事情都做完，必须找出对你的工作最重要、最相关的少数事情。

设想五年以后，或者任何你认为合适的时间点。我们似乎注定会进入一个世界：在信息摄取、模式识别、数据综合与分析方面，任何人都远不如机器。如果数据管道和数据本身足够好，这个世界可能已经到来。

在那种环境中，资本配置者还会扮演什么角色？你早期写给公司的信件，往往需要在数据集和零散信息中逐项追踪，像侦探一样寻找数据，因此能够获得大量超额收益。但未来只要一件事能被计算机访问，这种优势似乎就结束了。资本配置者剩下的工作会是什么？

老实说，我不知道。我甚至不知道六个月或一年后的样子。未来几年可能还没问题：公司仍然需要融资，新产生的证券总要以某种方式易手；人们想储蓄、想投资，也需要借款。

这些活动中间始终需要某种人的接口。至于它最终怎样演变，我认为出现一个完全由人工智能管理的资本系统，可能性仍然很低。

你觉得当前环境中仍有大量机会获得优异回报吗？半导体指数今年已经上涨约40%。所有人知道人工智能是大趋势已经有好几年了，但到第三、第四年，相关资产仍然大幅上涨。

我经常谈投资书籍，因为书中蕴含着大量对投资有用的智慧。其中一本对我影响很大的书是……

我最喜欢的投资书之一是《股票作手回忆录》。书中引用了《传道书》的一句话：“日光之下并无新事。”真正的问题是：人工智能会不会把人性以及人的情绪缺陷从投资过程中剔除？或者它也可能以风险管理、控制下行之类的名义，吸收并复制这些缺陷。

理论上，人工智能也许能够减少情绪影响。但它会检验“日光之下并无新事”这个命题，因为始终不变的东西，是狂热、泡沫、恐慌，以及人性在极度乐观和极度悲观之间的摆动。

就看今年：为什么半导体指数涨得这么多？因为几乎所有证据都表明，半导体、半导体设备、存储以及整个相关产业的基本面都非常强。可随后发生了什么？市场预期变得过高。三年前 Nvidia 公布第一季度惊人业绩后，所有人蜂拥而入，股价一路上涨；后来它连续几个季度交出稳健数据，甚至令人震惊的好数据，股价却反而大跌，并拖累整个板块。

大家会困惑：数字明明如此出色，为什么业绩继续上升，股价却一直下跌？Micron 也发生了同样的事。它公布了非常强劲的季度业绩，某些指标同比增长约80%，远超预期；股价最初只涨了一点，随后又下跌，因为此前的预期实在太高。

这种情况很常见。几年前 Meta 也经历过：公司交出不错的季度业绩，股价先上涨，但就像《乐一通》里的 Wile E. Coyote 跑出悬崖后才发现脚下没有地面——已经没有新的买家继续接力，股价随即重挫。

也许人的价值就体现在这里：当基本面朝一个方向、股价朝另一个方向时，理解发生了什么，并有能力做出艰难的交易决定，同时忍受短期亏损带来的痛苦。

像我这样不依靠计算机做交易决定的基本面投资者，仍然拥有优势。市场中有很多非常优秀的策略，但这些策略集合在一起，会制造不规则现象和异常。量化基金、CTA、多经理“Pod”平台，各自的策略对自己和投资人都很合理，却可能造成奇怪的市场行为。

基本面投资者会认同 Warren Buffett 的说法：如果一只股票下跌，你应该庆祝，因为可以用更低的价格买入更多。但有些机构受风险指标约束，价格越下跌越被迫卖出。这对它们的商业模式也许合理，却不符合长期投资者的逻辑。正是这类结构，会继续为基本面投资者创造机会。

这很有意思。超额回报的潜在来源，一部分是人类行为，另一部分是这些结构性机制。如果人工智能降低了人类行为对价格的影响，而结构性扭曲也消失，市场也许会变得没那么精彩。

但企业交易仍然会创造机会。市场似乎总会发生些什么：企业失败、信用周期、破产。很难想象计算机坐进债权人委员会，穿透资本结构、参与谈判并完成交易。

如果把公开市场证券和私募股权放在一条连续谱上，人工智能不会独自完成私募股权交易。做交易始终需要人。两者之间还有大量依赖谈判、人际互动和高接触服务的业务，例如私募信贷，或者重组过程。投资行业的这些部分，大概始终需要人类参与。

我们似乎也进入了一个公司治理变得极其重要的时期。OpenAI 的事件已经公开展示了这一点：治理结构和董事会成员能够极大影响结果。你长期研究、写作并投资于这一领域，许多最成功的案例也围绕公司治理展开。你最初为什么会对它感兴趣？

这其实来自我的父亲。他是一名证券律师，也是公司治理专家，还写过相关书籍，所以我从小在家里就经常听到这个话题。他也是我最早听到谈论“企业责任”的人。

他曾担任 Mattel 的董事，后来也担任 Williams-Sonoma 的董事。他会亲自去公司采购材料的工厂，确保原料来源符合伦理，工人得到良好对待。在这些问题上，他远远走在时代前面。

他是一个怎样的人？

他非常幽默、温暖、不拘一格，也极其聪明。他是两名欧洲移民的独生子。我的祖母，也就是他的母亲，1914年来自波兰；祖父大约在1898年从罗马尼亚来到美国。祖母最小的妹妹是家族中第一个出生在美国的人，而她后来创办了 Mattel Toys。

我父亲完全靠自己奋斗。他就读 UCLA，成绩很好，之后进入 Harvard Law School，并在同一家律师事务所度过了职业生涯的大部分时间。

回顾你在公司治理领域做过的一切，如果要在最高层面概括，什么是好的治理，什么又是坏的治理？

首先，美国拥有一套了不起的制度。美国资本主义体系中有一件非常美好的事：它建立了董事会。董事会在资本主义和民主制度中都承担角色，最终对股东负责；它要监督管理层、制定或审视战略，并负责关键财务决策。

治理的问题通常出现在董事忘记自己的受托责任时；或者董事会的构成使其没有能力履行责任，例如缺乏深入知识，也缺少认知、经验和人才的多样性；又或者他们把大量精力放在股东责任以外的事情上。

这并不是说董事会没有其他责任。服务社区、保证产品质量、照顾员工、遵守适当行为规范，都非常重要，而且并不与创造股东价值冲突；事实上，它们本来就是创造股东价值的一部分。

几年前，Business Roundtable 大意是说，董事会的首要责任不再是推动股东价值，而是同时服务这个、那个以及其他目标。我认为这反而让人偏离了真正的职责，也没有认识到这些目标本来可以共同指向长期股东价值。

我见过的坏治理有几种。最主要的一种，是董事会因为对某位首席执行官的忠诚或私人关系，让一个已经不能胜任工作的 CEO 继续留任，从而把这种关系置于对股东的责任之上。

必须明白，董事会并不负责日常经营。董事会的角色是战略性的，不是战术性的。但如果公司资本配置很差、没有让管理团队承担责任，或者存在一些非常明显、应该改变的事情，我们就可能介入。多数时候，我们能够与原有董事会合作，帮助他们重新确定方向、提出解决方案；有时甚至不需要走到公开对抗那一步。

有时我们甚至不需要进入董事会，就能推动改变。媒体通常更关注那些极端案例——只有当公司必须被真正撼动时，我们才需要亲自进入董事会。

你从投资写作的力量中学到了什么？整个职业生涯里，你写给董事长和董事会的公开信非常有名。我也知道你本身就是一名写作者。你怎样定义优秀写作，又如何使用它？

所有优秀写作，本质上都来自清晰思考：先把自己的想法组织起来，再用清楚的方式传达给别人，以获得希望的结果。写作也可以用来施加影响。

在我们的案例中，写作有助于吸引其他股东的注意，有时也能直接唤醒董事会，让他们感受到压力，并把媒体注意力集中到公司治理问题上。

激进投资有不同杠杆。金融杠杆包括直接提出收购；法律杠杆包括委托书争夺、诉讼和信息请求；此外还有社会压力。对一家公司施加社会压力，最有效的方式之一就是写作，以及围绕公司开展公共关系工作。

回看你的激进投资案例，我看到一个有趣的共同点：你经常选择那些自认为地位很高、却没有持续配得上这种地位的机构或个人，例如 Sotheby's、日本大型企业集团，或者某些让家族成员占据董事席位的 CEO。身份和声望本来应该靠持续表现赢得，但企业没有做到。你是否也把这种落差视为机会？

这个观察很有意思，Sotheby's 的确如此。

能讲讲那个故事吗？那是一个特别精彩、也很有意思的案例。

先说一个更普遍的现象：董事会成员常常会因为进入某个董事会而获得身份感。但这种身份感本身就需要被打破。如果一个人加入董事会，首要原因是获得地位或收入，而不是代表股东，那么我们就会介入，试图打破这种关系，提高他们继续这样做的成本。

Sotheby's 是一家很有意思的公司。对我们来说，它规模不大，甚至算一个较小的目标。它虽然是上市公司，却没有真正按照股东利益经营，因为很多人把它视为一项高地位的事业。

公司长期管理不善，也没有真正从早年的反垄断违规及其引发的刑事指控中恢复过来。业务本身很好，但盈利能力差得令人难以置信。公司从18世纪就存在，一些经营方式似乎也从那个时代起就没有真正更新。

我们买入了公司9.9%的股份，并向董事会施压。我们的要求其实很基础：采用一些更合理的商业实践。原来的 CEO 是从公司内部升上来的，对艺术没有特别深的理解，我记得他来自地毯部门，与收藏家之间也没有深厚关系。

我们给了他大约一年时间，后来董事会也意识到他不是合适的人选。我们引入了来自 Madison Square Garden 的 Tad Smith。他非常出色，清理了运营问题，改善技术系统，之后公司被出售。

结果很好。

是的，是一个好结果。

今天还有很多这样的公司吗？一个年轻人能否只做这一类策略：寻找管理平庸或糟糕、但换成优秀管理后价值会显著提升的企业？

市值20亿美元以下的公司里，可能还有一些。管理层未必很差，也可能只是B+，没有把潜力发挥到极致。但我们现在发现，这有点像一种负向选择。

相比寻找“如果没有管理失误就能值更多”的公司，我们更愿意投资管理团队优秀、事情都做得正确的卓越企业，然后为它们加油。因为当你发现一家公司有几处明显管理不善时，水面之下可能还有十倍的问题，最终会陷入一片泥沼。

Third Point 另一个有意思的地方，是外界可能以为你们约60%的资产是信用投资。你创立公司时没有机构投资者，资金主要来自个人和家族。你似乎是在实践中逐步摸索出今天的策略。

如果今天从零成立一家公司，很难在一份简洁的募资演示中推销你们现在这种组合：信用、股票以及其他业务混合在一起。我很想了解这套模式怎样演化出来，以及这种演化相较于一开始就预测“我们将严格做什么”有什么价值。

首先，Third Point 是一组业务的集合。我的主要精力仍放在对冲基金策略上。它最初只有300万美元，如今规模约90亿美元。

这只基金本身目前信用资产大约占30%，而不是60%；其余主要是股票。股票账簿通常大约是110%的多头和30%至40%的空头，但会随环境大幅变化。战争开始前，我们显著降低风险；自2009年以来第一次，信用敞口一度超过股票，不过之后我们很快又把股票风险加了回来。总体而言，对冲基金仍然是股票多于信用。

放眼 Third Point 整个平台，我们还有规模约70亿美元的 CLO 业务。对冲基金内部约30%的信用资产，接近30亿美元，包含结构化信用和公司信用。我们还为一家保险公司管理约10亿美元的信用资产，另有一个独立资金池管理数十亿美元的石棉负债，并刚刚启动一个规模仍较小的私募信贷业务。

石棉负债、私募信贷、公司信用，这些看起来分布很散。把它们连接起来的主线是什么？

我们甚至还没谈到风险投资业务。我做过风险投资、风险套利、信用和股票。贯穿这些工作的，是形成对价值的判断：无论企业处于早期、中期还是成熟阶段，都要估值整个企业，再寻找其中风险回报最好的“支点证券”（fulcrum security）。

对早期公司来说，唯一的支点通常就是股权。

“支点”具体是什么意思？

就是资本结构中风险回报最好的那种证券。

这个词通常用于同时拥有债务和股权、正在经历某种重组的公司。你需要判断应该持有股权、次级债还是优先债。Credit Suisse 遭遇危机并被 UBS 收购时，投资者可以购买优先股、控股公司债券，或者资本结构中更优先的运营公司债券。

当时真正的支点是控股公司债券，它拥有最大的上行空间；运营公司债券表现也不错，而优先股被全部减记，处在那个位置就是错误的。资本结构中总有不同、且有趣的参与位置。对企业形成全面视角，会给你一个非常好的制高点，用来作出能够创造超额收益的投资决定。

举两个例子。我们对 Twitter 和 xAI 有足够的了解，可以评估两家公司的股权价值。我们并没有参与 Twitter 的收购交易，也不一定已经决定要不要持有 xAI 股权，但后来两家公司各自出现了一笔债务融资机会。

Twitter 的债务，是 Elon 收购公司时形成的融资债务被重新出售。Morgan Stanley 持有了很长时间，一度深度浮亏；当价格回到接近面值时，他们决定出售。

即使价格已经达到每一美元面值约96至97美分、收益率约12%，很多信用投资者仍然非常害怕，不敢买入。我们对底层业务价值和基本面足够有信心，于是把它做成了当时最大的信用头寸。

xAI 进行债务融资时，也几乎没有信用投资者愿意参与，因为公司没有现金流；字幕中提到其收入规模约20亿美元、企业价值约200亿美元。我们却相信这是一项真实、具有价值的业务。我们以信用投资者的方式分析它，同时调用了私募投资团队对企业和技术的理解。

这是一个很好的例子，说明看懂整个生态，并能选择任何资本工具进行投资，会带来怎样的价值。据我理解，你仍是覆盖这些不同资产和业务的单一总投资组合经理，最终由你决定买入或卖出什么。

这里我要纠正一下：我是对冲基金的投资组合经理。

私募信贷、CLO、运营型结构化信用和高收益业务，都有各自的投资组合经理。只有当出现特别有吸引力的机会时，我才会介入。Twitter 和 xAI 的头寸之所以被放大，就是因为我参与了判断；但我甚至不在这些业务的投资委员会里。

那我们只聚焦你亲自担任投资组合经理的对冲基金。你刚才提到，过去可以像 Warren Buffett 那样成为伟大投资者，却几乎不碰科技；今天按某些口径，市场可能有70%都与科技有关。与过去十年相比，你怎样看 Amazon、Microsoft、Google 以及其他大型科技公司的当前配置？

我认为当前配置非常好。Nvidia 仍然可以买，虽然此刻估值倍数可能略高。此前它一度以相当低的远期倍数交易，而这却是同体量公司中最具主导地位、增长最快的一批企业之一。

我重新审视了整个半导体、半导体设备和超大规模云服务商组合。本能上我原以为应该获利了结，但真正看过估值和增长率之后，除非你极端悲观，认为人工智能产业会在2031或2032年前后突然逆转，否则这些资产仍是市场上最有吸引力的领域之一。

目前我们最大的一部分资本就投在这个板块。

你来自价值投资传统，并曾靠这种方法赚到很多钱。那些没有像你一样演化的价值投资者，可能会说今天正是又一个巨大泡沫的形成阶段。你是否看到这种苗头？市场还有哪些地方显得过度亢奋或异常？

如果你不相信这些资本开支最终能产生回报，那就等于认为这些公司只是在把钱冲进下水道。但它们的盈利非常强，相关估值也并不离谱。有人会说，扣除资本开支后的现金流受到压制；可这些公司大多用自己的资产负债表投资，同时仍产生巨额现金。

这与互联网泡沫非常不同。互联网泡沫形成时我们做空过，而且那些年业绩很好。今天这些公司的估值，并没有达到当年那种泡沫水平。

再看 Anthropic 的收入增长、产品采用速度和实际用途，以及人们对下一代模型能力的描述，完全可以得出一个合理结论：我们甚至还只是在触及表面。许多企业层级才刚刚开始采用人工智能。因此我属于乐观阵营，相信这个趋势还会长期展开。

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美国之外的世界呢？我很想听你讲 Sony 的故事：你去日本、在那里投入大量时间，以及整个过程中学到了什么。它本身就是一个很生动的故事，也可以借此讨论美国以外的机会。如今市场注意力几乎都集中在美国公司身上，但你愿意在任何地方投资。

Israel 是一个很有意思、但更小众的市场。尽管处于战争期间，我们在那里的一项主要投资仍是组合中表现最好的股票之一。

如果看大型市场，Korea、Taiwan 和 Japan 都有很多事情发生。把它们视为寻找优秀公司的“猎场”，我可能更加看多。European 市场目前则比较艰难，主要因为监管环境以及对商业和资本主义的态度不同。

我们在欧洲也投资了一些公司，例如 Rolls-Royce、ASM 和 ASML；但如果一家欧洲公司高度依赖当地经济，面临的挑战通常会更大。

能讲讲 Sony 的投资故事，以及你在那个过程中做了什么、学到了什么吗？

我们一度持有 Sony 约7%的股份。我的职业生涯里有一长串类似公司：如果当年没有卖掉那些重要持仓，今天价值可能达到数十亿美元，甚至接近百亿美元。

我感觉投资者总会说到这种遗憾。

每个人都有。我们前后两次投资 Sony。第一次投资时，它基本上是一个大型企业集团：有 Sony Pictures，有半导体业务、寿险业务，以及所有消费电子业务。

我们建议公司拆分这些业务，最低限度也应该剥离与其他板块没有逻辑联系的保险业务。我们与管理层会面，准备了一套很长的演示材料，逐项说明投资逻辑。

会议结束时，出于透明原则，我们告诉他们已经把投资观点分享给《New York Times》。Andrew Ross Sorkin 写了报道。管理层听到后非常紧张，不过 Andrew 同意把报道推迟到日本市场收盘后发布。

公司原本安排我们参观创新中心。出发前，我们告诉时任 CEO Kazuo Hirai 报道即将发布。他问：“你告诉《New York Times》了？”我说：“对，但只告诉了《New York Times》，没有别人。”他说：“好，只是《New York Times》。”整个场面很疯狂。

我们在创新中心参观时，手里还拿着当时的 BlackBerry，眼看那篇报道迅速传遍各处。最终这是一笔很好的投资。公司起初反对我们的所有建议，但大约五年之后，许多建议被逐项实施：半导体业务被进一步独立，金融服务业务也部分拆出或计划拆出。

我从中学到的一件事是，在日本做激进投资非常困难。

但日本激进投资有一个很有意思的地方。早期去日本时，我们见过首相，也见过他的得力助手 Suga。我告诉他们，我会写一篇文章，解释为什么激进投资对日本这个国家有好处。

当时日本推出了所谓“三支箭”，分别涉及财政、货币和结构改革。我的建议是，在这套战略中加入公司治理，尤其把投入资本回报率作为重点。

回到 New York 后，我与 Larry Lindsey、Niall Ferguson 合作写了一篇三人论文，主要文字由他们完成。论文为 American Enterprise Institute 撰写，后来又被《Wall Street Journal》作为社论采用。日本随后接受了其中一些主张，这件事很酷。

日本政府其实非常希望企业改革。真正更顽固的是部分管理团队，因为股东和政府总体上都支持改变。自我们最初进入日本以来，进展已经非常明显：交叉持股正在被拆解，低于账面价值交易的公司也受到更多压力，还有其他一系列改革。日本确实在朝正确方向前进。

在你所有投资中，有没有哪一笔最能教会你这个世界如何运作？阅读《局外人》或 Greenblatt 的书当然很有帮助，但投资似乎总要亲自挨一拳、经历真实事件，才能真正吸收教训。

对我而言，投资 Danaher 最具教育意义。它确实是经营最出色的企业之一，也是我最早投资超高质量公司的经历之一。它把许多创造企业价值的最佳实践真正内化到了系统之中。

Danaher 把建立企业运营系统的许多最佳实践都制度化了。当时我的合伙人 Munie 和我去了 Danaher，请他们把为期五天的 Danaher Business System（DBS）培训，压缩成一天专门讲给我们听。这次学习非常有启发。

在大约四年里，它也是一笔非常好的投资。我们观察公司逐步提升业务质量：出售较低质量业务，收购资本回报率更高、质量更好、利润率更高的公司，并从传统综合工业逐渐转向医疗健康。我从中学到了很多。

后来这笔投资不再有效。疫情造成了各种不规则现象：订单激增、库存上升，随后又发生修正。需求激增曾经带来的顺风，后来变成逆风，公司至今还没有完全走出来。未来几年它怎样应对人工智能，会很值得观察。我们一度卖掉持仓，最近价格回落后又以较小规模重新买入。

我学到，真正深思熟虑的企业会从哲学和制度层面思考运营系统，思考怎样优化、激励并鼓舞团队。仅仅拥有一套系统就很重要；同时，观察从 Danaher 走出去的管理者群体也非常有启发。

Larry Culp 曾经在那里，对吗？

对。还有很多其他优秀管理者，例如后来领导 Ingersoll Rand 的管理者，那也是一家经营良好的企业。

如果把那一天的培训压缩成一句话，你最核心的收获是不是：建立一套持续改善的系统？

用“教派”来形容太强烈了，但 Danaher 的确拥有非常强的企业身份和文化。说“我们是一家 Kaizen 企业、致力于持续改善”很容易，真正难的是建立一整套能把改善落实到整个组织的系统。

他们会让每个人承担非常明确的责任，也会逐一展示谁的表现落后。有意思的是，因为发现的问题通常可以处理、可以修复，所以识别出表现不佳的人或环节，不会被当作羞辱，反而会被当作值得庆祝的机会：看，我们已经找到这些错误，现在可以把它们修好。

他们一次又一次重复这个过程，覆盖运营、营运资本等各个方面。走在公司内部，你会发现所有人都处于同一个频道，都在努力实现相同目标，那种状态非常惊人。

能谈谈你建立的保险业务和进行的收购吗？投资行业总在谈把钱投到哪里，却较少谈资金从哪里来。Apollo 通过 Athene 在负债端做了很多创新。你是怎样思考这件事的？

2010年，我们从零开始创办了一家保险公司。

公司由我、Kelso 和 Pine Brook 支持，是一家位于 Bermuda 的再保险公司。最初的设想是：由保险管理团队承做再保险交易，把浮存金以“杠铃”方式投资于 Third Point 对冲基金和美国国债。这样既可以递延税款，也能对资本加杠杆。当时 Greenlight Re 的交易价格约为账面价值的140%，我以为这会是未来：不断为这个载体募集资金。

问题在于，再保险行业随后急剧恶化。Third Point 有过一些好年份，但我们不得不拼命用投资收益弥补保险承保损失。大约三年前，我意识到：最初的思路是对的，但保险载体选错了。

我们做的是财产与意外险，更合适的其实是标准年金。可年金业务不能把资产投进对冲基金，只能投资信用资产。

好消息是，在保险公司停止投资我的对冲基金之后，我们已经积累了大约五年的经验，开始为它投资结构化信用、公司信用和其他有评级、或更适合保险公司的资产。

此后我们做了两件事。第一，把再保险公司与英国的一只封闭式基金 Third Point Offshore Investors 合并；第二，把该实体的注册地从 Guernsey 迁到 Cayman，并把它从投资对冲基金的封闭式载体，重新定位成保险公司。它仍保留一部分对冲基金投资，但现在也持有我们的再保险公司。

这个平台未来可以承做更多再保险交易，发行原生年金；Third Point 则负责管理相关资金，投资私募信贷、结构化信用、整笔抵押贷款、房地产直接贷款、部分投资级公司债和私募投资级债务。

业务的股权资本还可以投资结构化融资的次级分层，也可以用于成长型股权投资。

你学到过的最痛苦的投资教训是什么？

我必须说是 FTX。它当时看起来非常好，公司增长迅速，而且很多业务数据似乎能在区块链上得到验证。股东名单上也有不少我们认为很可靠的共同投资者，所以我们投了。

结果证明，它根本不是我们以为的那家公司。这件事很痛苦。资本主义体系以及风险投资支持的企业，有一种很了不起的能力：能够为有趣的想法募集资本。绝大多数人都是善意、诚实的参与者，我们也很少遇到这种事故。

但这并不意味着可以省略严格尽职调查。如今我们的流程会直接核查银行余额，并执行最基础、最实际的验证。这些步骤当时很可能就能暴露问题。

具有讽刺意味的是，如果 Sam Bankman-Fried 没有成为罪犯，或者没有以极端草率的方式经营，他所做的一些风险投资可能会让他成为这个时代最优秀的风险投资者之一。他投中了 Anthropic、Solana 等项目，确实有很强的价值嗅觉。但 FTX 仍是我们近几年最严重、最痛苦的错误。

最近一两年另一类错误来自人工智能颠覆。我们寻找并做空了一些会被人工智能替代的公司，其中有些非常成功；但我们也曾在有争议的标的上自以为比市场更懂，认为人工智能不会真正影响某类信息服务业务，或者认为企业拥有不可替代的专有信息，结果判断错误。

这个领域还会经历洗牌，也可能有一些企业像凤凰一样从灰烬中重生。但这就是过去一年左右最重要的投资教训之一。

在这种巨大不确定性中，你怎样带领团队？你拥有一群非常聪明、有野心、也很饥渴的分析师和投资者。你会告诉他们什么？

第一件事就是开始使用人工智能。只有真正使用，才可能变得擅长。团队里有不同层次的人：我们引入了原生计算机科学背景的专家，他们以人工智能专家身份负责具体项目，也会指导其他成员。

同时，我们鼓励所有人使用人工智能，尽可能寻找应用场景，也会聘请系统集成商。我们正在创办一家新的保险公司，就有系统集成商与我们合作。

我非常着迷于持续改善，无论个人还是组织层面。Claude 是一个非常强的个人自我改善工具，它让人变得更自主。你投入多少时间、精力和努力，它就会回馈多少。因此我鼓励所有人认真使用。

团队会共同分享最佳实践。有些人让智能体整夜运行，消耗大量 token；另一些人更像我，主要用它查询和处理具体问题。但所有人都已经深度参与。

今天 Third Point 的观点在哪些方面最不同于同行？你与这个时代许多优秀基金经理都很熟，所有人都在尽力应对变化。你在哪个问题上最感到自己与众不同？

我们可能更乐观，或者说没那么悲观。我们不认为人工智能一定会带来某种末日。我仍然相信它会创造机会、创造工作，并在净意义上增加就业；当然，有些地方会失去岗位，另一些地方会增加。

我们的另一个差异，是随时可以回到信用投资。当环境真正紧张时，我非常适应困境投资。自2020年以来，我们还没有经历真正完整的信用周期。疫情期间我们做对的一件事，并不是大举买股票，而是在投资级信用极度便宜时大量买入，因此那一年表现很好。

为什么更多机构没有建立这种能力？

为什么更多机构不这样做？拥有更多资产类别和表达观点的工具，似乎显然能带来优势。

因为这些业务非常不同。我是在信用市场长大的，也在交易台工作过。债券并不是点一下按钮就能完成的电子交易，你必须与交易对手建立长期关系。

我们扩展到 CLO 业务，部分原因是已经深度连接了规模约1.5万亿美元的高收益债市场。我们也在参与另一个约1.5万亿美元的广泛银团贷款市场，同时还关注规模约6万亿美元的结构化信用市场。

当真正的机会出现时，这些市场并不欢迎临时游客。你必须早已在场，拥有关系、经验，也理解相关公司和证券。

今天的优秀分析师，与20年前的优秀分析师相比，最显著的差异是什么？设想 Third Point 当前最有才华的分析师，他会是什么样的人？

20年前，优秀分析师可能是能够迅速建立模型，并理解极其复杂重组的人。我可以用自己这个“古老的分析师恐龙”举例。

我在 Jefferies 工作时，Drexel Burnham 破产了。公司披露文件厚达三四英寸，在市场参与者之间传来传去，却没有人真正破解其中逻辑。我当时资历很浅，知道自己必须建立差异化，于是用整个周末研究这些材料。

最终，Drexel 的债权成为破产投资史上最成功的机会之一。市场没有理解不同价值池、清算过程和债权之间的复杂关系：申报债权被高估，资产则被低估。但整个结构极其复杂。20世纪90年代乃至21世纪初，能够破解这类问题，就是优秀分析师的差异化来源。

今天，更重要的可能是成为 Gavin Baker 那一类投资者的年轻版本：真正理解一家企业或一个行业，并理解某项技术的细微之处。

也不一定非要谈科技。看看 Casey's General Stores，为什么它会成为表现最好的股票之一，涨起来像科技股？因为它并不只是一家便利店连锁。

它其实是一家伪装成便利店的披萨连锁。

对。我们有分析师亲自去 Texas、吃那里的披萨、观察业务。今天真正优秀的分析师，需要发现这种表面分类与真实经济引擎之间的差异。

展望未来十年，身处市场变化如此剧烈的时代，我们都很幸运。你拥有资源，可以投资信用、股票或任何资产。未来十年最令你兴奋的是什么，最令你担忧的又是什么？

我最担心的不是业务，而是没有足够时间做自己真正关心的事：陪伴家人、去冲浪，以及阅读想读的书。如果流程良好，并以合理价值投资，业务本身并不是我最担忧的部分。

令我兴奋的，仍然是那些一直推动我前进的事情。能够把你所能知道、与世界有关的一切都纳入投资判断，是多么了不起的机会：研究行业、研究技术、研究消费者行为，观察美国经济和政治，也可以去 Middle East 旅行。我认为那里可能是世界上最有活力、最有意思的区域。

谁能想到，20年前——甚至三年前——Bahrain、United Arab Emirates、Saudi Arabia、Morocco 和 Azerbaijan 会在某些方面成为比 NATO 成员更可靠的美国盟友？谁又能想到，它们的增长率会远远更高，并如此积极地拥抱科技？

这些变化让我保持动力。我可以把不同领域连接起来，也能与正在做有趣事情的人建立关系：与创办 PsiQuantum 的 Jeremy O'Brien 谈量子计算，与创办 NextSilicon 的 Elad Raz 交流，或者认识我们投资公司的 CEO。我也因此认识了 Danaher 的 Mitch Rales。

能终于直接听你讲这些，并和你完成这次对话，实在太好了。我会用同一个传统问题结束每一期节目：别人为你做过最善良的事情是什么？

我知道这个问题会来，也想过很多种回答方式。但回答之前，我想先谈善良本身的重要性。你每次采访都会问这个问题，说明你也知道它很重要。

当你把善良提升为自己价值层级中的重要品质——与诚实、真实、聪明、机敏、创新等品质并列——它会产生很多影响。善良帮助人建立深厚关系，也让你更有同理心；同理心又使你能与人连接、向他们学习，并成为更好的人。

我不想说得太功利，但最终它也会帮助你的事业。重要的是，不要只对那些能够回报你的人友善。也要善待那些你完全不知道将来会怎样回报你的人。有时它会带来回报，有时不会；有时只是让你与另一个人建立连接，让他觉得你是一个更好的人。

善良本身就是目的。

对。最后我想到的是朋友 Carter。在进入 Jefferies 之前，我有六到九个月没有工作，他让我睡在自己家的沙发上。

后来我在 Jefferies 找到工作，向他推荐了几笔困境债机会。他信任我，把几十万美元交给我管理，后来增长到100多万美元；之后他又把这些资金转投到我创办的基金里。这真正帮助我把自己的事业启动起来，是别人为我做过最善良的事情之一。

关于善良我还想说一句。Gavin 曾引用 Palmer Luckey 的话：“金钱唯一买不到的，是那些在你一无所有时就相信你的朋友。”

这句话非常好。

阿门。向 Carter 致敬。

Dan，非常感谢你抽出时间。

好的，非常感谢。

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