整理 & 编译：深潮 TechFlow
嘉宾：Tom Lee，Fundstrat 联合创始人兼研究主管；Michael Lewis，《点球成金》、《大空头》、《弱点》和《无限未来》作者
主持人：Liz Thomas，SoFi 投资策略主管
播客源：SoFi
原标题：AI Boom or Bubble？ Michael Lewis, Tom Lee on the Risks and Rewards | The Important Part LIVE
播出日期：2026 年 2 月 19 日
要点总结 在《The Important Part》的特别现场录制中，SoFi 的投资策略主管 Liz Thomas 提出了一个许多投资者都在关注的问题：市场的快速上涨是否会放缓？或者说，这种上涨是否会持续？为了解答这些疑问，她邀请了两位金融界的顶尖思想家：Fundstrat 的联合创始人兼研究主管 Tom Lee，以及《纽约时报》畅销书《魔球》（Moneyball）、《大空头》（The Big Short）、《弱点》（The Blind Side）和《走向无限》（Going Infinite）的作者 Michael Lewis。三人共同探讨了 2026 年投资者面临的核心问题。
在这场引人入胜的对话中，他们深入分析了当前市场的几个热门话题：为什么散户投资者近年来的表现优于对冲基金？黄金是否已经触顶？比特币 40% 的大幅下跌是否意味着加密货币市场迎来了“加密寒冬”？Tom Lee 解释了，尽管近期 AI 驱动的软件股出现下跌，这可能实际上反映了企业生产力的提升。而 Michael Lewis 则分享了他对黄金的逆向押注，并解释了为何他“看好恐惧情绪”的投资策略。
此外，他们还探讨了当下金融市场的其他重大议题，包括：在 Kevin Warsh 被提名为美联储主席后，美联储的独立性是否会受到威胁？AI 技术的快速发展是否会导致大规模的就业流失？以及联邦政府是否可能接管陷入困境的 AI 公司。
最后，他们还将目光投向了加密货币领域，分析了潜在的“黑天鹅”事件，以及从冷冻食品行业的历史中可以学到的关于技术颠覆的宝贵经验。
精彩观点摘要
真正的泡沫是在所有人都觉得“这绝对不是泡沫”的时候才会出现。
大学毕业生的失业率甚至高于同龄的非大学学历人群……但如果换一个角度来看，这实际上可能是经济生产力提升的一个信号。生产力通常通过更少的人力资源创造更多的产出来衡量。
AI 或许真的像大家所说的那样具有革命性，但这并不代表它一定会为股市带来普遍的盈利，技术的变革性和市场收益之间并没有必然的因果关系。
散户能够选对股票，主要是因为他们的激励机制和机构投资者完全不同……他们投资的是自己的资金，因此他们更愿意长期持有某只股票两到三年。
当我持有黄金时，我其实是在投资“恐惧”。我买入黄金，是因为它能够对冲当前的不确定性……我买的是对未来不安和焦虑的保险。
回顾过去，只有三次黄金在单日内上涨超过 9%，而这三次都标志着黄金价格的顶点，如果历史可以作为参考的话，黄金可能已经见顶了。
有一句金融界的格言来自已故的 Art Cashion：“牛市不会死于年老，而是被美联储杀死。”
尽管操作方式发生了变化，但人性却没有改变。那种“我想比别人赚得更多、更快”的本能，依然是推动这个行业的核心动力。
在未来的十年里，谁控制了 AI 和相关生态系统，谁就可能成为全球的超级大国。如果 AI 的资金链真的开始断裂，我相信甚至国防部都已经在模拟如何应对这种情况。
1974 年以来，大约有 40,000 家公司上市或拆分。其中 90% 的股票价格下跌超过 50%，而这些跌幅超过 50% 的公司中，又有 90% 最终归零。换句话说，大多数股票最终都会变得一文不值。
AI 是危机还是机遇？生产力变革的两面性 Liz Young:
近年来，全球市场经历了持续的快速增长，虽然最近几周有所波动，但总体趋势仍然强劲。这种现象很大程度上得益于人工智能 （AI） 的发展。AI 推动了技术创新，催生了新产品，并带来了大量资金流入。然而，许多投资者开始感到不安，担心市场是否已经过热，发展是否过于迅猛。这种担忧情绪在全球范围内蔓延，也成为我们今天讨论的重点。
为了更好地理解这一现象，我们邀请了 Fundstrat 的联合创始人兼研究主管 Tom Lee。他长期以来对市场持乐观态度，被认为是“看多派”的代表人物。Tom，你为什么在当前环境下依然保持乐观？
Tom Lee:
有一句金融界的格言来自已故的 Art Cashion，他曾说：“牛市不会死于年老，而是被美联储杀死。” 换句话说，股票市场的良好表现并不意味着它无法继续表现良好。事实上，我认为我们正在迎来两个重要的推动因素：首先是 AI 的回报开始显现，它正在重新定义赢家和输家；其次是美联储政策的转向，这可能会为市场带来新的顺风因素。 因此，今年仍有许多理由支持投资者继续买入股票。
Liz Young:
让我们聊聊最近的市场变化吧，软件股大幅下跌，加密货币市场也出现了明显回调。这样的市场动荡会让你感到担忧吗？它是否会动摇你对市场的乐观观点？
Tom Lee:
我认为很多人都在关注这个现象，过去两年里，AI 的发展就像一股不可阻挡的力量，吸引了大量投资者的关注和资金流入。然而，正如你提到的，今年确实出现了一些不同的情况。我们看到许多股票和行业开始出现了萎缩，以软件行业为例，目前正面临需求下降和服务重新定价的局面。同时，许多研究报告指出，Agentic AI 和其他 AI 技术正在逐步取代传统软件解决方案。
此外，根据一些报道，自从 ChatGPT 推出以来的三年里，技术行业的就业岗位数量有所减少。更令人惊讶的是，目前大学毕业生的失业率甚至高于同龄的非大学学历人群。 这些数据看起来像是“坏消息”，也正是目前许多头条新闻关注的焦点。但如果换一个角度来看，这实际上可能是经济生产力提升的一个信号， 生产力通常通过更少的人力资源创造更多的产出来衡量。
从这个角度看，AI 的应用正在显现出其提高生产力的潜力。 对于向企业提供服务的软件公司来说，如果企业在软件上的支出减少，这其实是一个利润率优化的过程。换句话说，AI 带来的效率提升正在逐步转化为实际收益。虽然这些变化可能会带来短期的阵痛，但从长远来看，这正是 AI 技术发挥生产力优势的有力证据。
市场过热的前兆与崩盘隐患 Liz Young: Michael，你在过去的作品中多次记录了市场从持续上涨到突然崩盘的时期，每次市场崩盘前都会出现一些信号，比如过度投机或冒险行为。在你研究过的这些市场案例中，有哪些共同的过度冒险特征？你认为这些迹象在现在的市场中也存在吗？
Michael Lewis:
这是一个很有意思的问题。坦率地说，我从没能在任何一次市场崩盘发生前准确预测到它的到来，我的工作更像是等到“风暴快要平息的时候”，再去“整理残局”。 回顾我的职业生涯，我的第一本书《华尔街肉食动物》（Liar’s Poker） 记录了 20 世纪 80 年代的金融市场；之后，我还写过关于互联网泡沫和 2008 年金融危机的故事。但说实话，我从来不知道这些事件具体什么时候会发生。更重要的是，我也不认为有人能真正准确预测这些崩盘的时间。市场中总是存在多种解读的可能性，而我的个人投资策略就是将资金投入指数基金。
不过，我确实发现，每次市场崩盘后，总会有人在事前看清问题所在，但有趣的是这些人往往无法在下一次危机中再次准确预测。 例如，Michael Burry 在次贷危机中做出了正确的判断，但这并不意味着他对未来的所有预测都会正确。他在推特上提到自己做空了 Nvidia 和 Palantir， 这也引发了市场的广泛关注。我采访过他，他的逻辑是基于资本支出周期（即企业在设备、技术等领域的投资周期），认为这两家公司目前的估值已经达到了泡沫的高点，不过他也坦承自己无法精确预测崩盘的时间。因此，他选择了一种较为保守的策略——购买两年的看跌期权 （Put Options） 。看跌期权的成本较低，即使判断失误，损失也有限。这种策略表明，即使是像 Burry 这样具有远见的人，也无法完全把握市场的短期变化。
至于你提到的过度冒险的共同特征，我认为最突出的就是 FOMO。以我最近写的《走向无限》（Going Infinite） 为例，这本书讲述了 Sam Bankman-Fried 和 FTX 的故事，FTX 的崩盘可以说是 FOMO 的典型案例 。180 家风险投资公司在没有深入调查的情况下，就一窝蜂地向 SBF 投资。他们甚至没有弄清楚他的业务到底在做什么，就投入了大量资金，这种“先行动，再了解”的心态正是过度冒险的显著特征之一。
另一个常见的特征是扭曲的激励机制。 在我写《大空头》（The Big Short） 时，采访了一些在次贷危机中做出错误决策的交易员。他们告诉我，之所以参与高风险投资，是因为“大家都在这样做”，如果他们不随大流，就会被视为落后者 。此外，他们还受到高额奖金的诱惑，即使这些投资最终失败，他们的奖金也不会被追回。这种错误的激励机制让人们在明知风险的情况下，仍然选择追逐短期利益。
如果让我大胆预测一下，我认为当前的市场确实存在一些泡沫迹象， 虽然 AI 确实是一项具有变革性的技术，但这并不意味着每个人都能从中获利。事实上，技术的进步有时甚至可能压缩企业的利润空间。AI 或许真的像大家所说的那样具有革命性，但这并不代表它一定会为股市带来普遍的盈利，技术的变革性和市场收益之间并没有必然的因果关系。
散户为何能够逆袭机构投资者 Liz Young: Tom，我知道你一定对这个话题有自己的独到见解。我想请你聊聊像 FOMO 和 HODL 这样的网络流行词，这些词实际上反映了散户与机构之间的博弈。
在这轮经济周期中，自 COVID 疫情以来，我们发现散户投资者多次成功预测了市场方向，而机构投资者在某些情况下却显得过于保守。你认为散户是如何做到这一点的？为什么他们的判断会更准确？此外，在当前的市场环境下，你觉得散户和机构，谁的胜算更大？
Tom Lee:
在 Fundstrat ，我们服务的客户主要分为两类。一类是我们的机构研究客户，包括大约 400 家对冲基金；另一类是通过 FS Insight 服务的家族办公室、投资顾问以及高净值个人投资者。我们每个月都会调查这些客户最看好的和最不看好的前五大股票。自 2019 年以来，我们一直在进行这样的分析，结果非常有趣：散户的选择往往是正确的，散户投资者最看好的前五大重仓股表现非常优秀。 我们甚至在考虑是否将这些数据转化为一个投资产品。
我认为散户能够选对股票，主要是因为他们的激励机制和机构投资者完全不同，散户的投资行为不会因为每日或每周的盈亏而直接影响生计。 他们投资的是自己的资金，也就是所谓的“永久资本”（即长期可用的投资资金），因此他们更愿意长期持有某只股票两到三年。
而在我刚入行时，机构投资者的持仓周期通常是一年，这已经算是“长线投资”了。但现在，大多数机构的持仓周期已经缩短到 30 天甚至更短。数据显示，每只股票的平均持有时间只有大约 40 秒，一些对冲基金甚至将持仓 1 秒或 5 秒视为“长期持有”。这种高频交易的模式决定了机构投资者只能选择流动性极高、能够迅速产生回报的股票，而散户投资者则更倾向于发掘那些具有长期增长潜力的投资机会。
Liz Young: 但你觉得这不会引发更多的 FOMO 吗？如果散户的选择是正确的，机构会不会为了追赶散户而被迫追高？这样一来，市场会不会因此变得更加过热？
Tom Lee:
确实会有这样的情况。市场中通常会出现一些热门股，这些股票既受到散户的追捧，同时又被机构大幅做空。举个例子，Palantir 就是一个很典型的战场股，再比如 2000 年代中期的 Netflix ，当时它的股价只有 2 到 4 美元，后来涨到了 20 美元。当时，Netflix 被许多机构投资者大量做空，但散户却始终坚定买入，另一个广为人知的例子是 GameStop 。像 Palantir 和特斯拉 这样的股票，也曾是典型的“战场股”，散户看好这些股票的长期潜力，而机构则倾向于将它们作为短期套利的工具。当这些股票的价格达到某个关键点时，其估值会被重新调整，股价也会随之迅速飙升。 比如在 2017 年，特斯拉 被纳入罗素 1000 指数后，股价就经历了类似的暴涨。
Michael Lewis：我能问一个问题吗？你提到过一个很有趣的想法：你打算把散户的投资选择开发成一个投资产品？
Tom Lee:
我们已经收集了 60 个月的相关数据，记录了散户投资者最看好的和最不看好的，此外我们还特别关注那些被散户看好但被机构做空的“战场股”（Battleground Stock）。我们正在计划推出一个 ETF ，这个基金会每个月自动买入散户认为最有潜力的股票。可以把它理解为一个“经过专业验证的 WallStreetBets ”。不同于 Reddit 上的随意讨论，我们的数据来自付费用户，他们是我们的真实客户，反映的是实际的投资想法。更重要的是，我们的数据经过了严格的筛选和验证，确保其来源真实可靠。这些数据不是来自机器人，也不是虚假的账户，而是来自真正的投资者。
黄金市场涌动背后的信任危机 Liz Young: 在你看来，机构和散户对黄金的投资偏好有何不同？此外，你如何看待黄金和白银等贵金属的未来表现？虽然我不想把它们称为 Meme 股，但它们确实已经成为投机资产的一部分。
我一直认为黄金的交易主要是由机构投资者和各国央行主导的，但令人意外的是黄金在过去几年表现非常亮眼，甚至连续几年跑赢了标普 500 指数。几年前，我还在大力推荐黄金投资，但很多人觉得我像个“抱着金条的老奶奶”。然而后来黄金价格真的大涨，吸引了大量散户蜂拥而至。
我记得有一次去纽约证券交易所录节目时，正好赶上 GLD（黄金 ETF）敲钟，交易所门外摆满了巨大的假金砖，周围还挂着金色的旗帜。当时我就想：“散户已经开始大举入场了。”
Tom Lee:
黄金的表现的确非常亮眼。 如果我们回顾过去 25 年的市场周期，会发现黄金的回报率甚至超过了标普 500 指数。这背后可能与人口结构的变化有关。在 Fundstrat，我们研究了许多与人口趋势相关的现象，发现消费偏好往往会跳过一代。比如房车（RV）的销量就是一个很好的例子，房车的销售每隔 50 年会迎来一个高峰。在 COVID-19 大流行期间，房车的销量达到了历史新高。
这种“跳代效应”的背后逻辑是，孩子们往往对父母喜欢的东西不感兴趣，但却会对祖父母的喜好产生浓厚兴趣。 举个例子，如果你的父亲骑摩托车，你可能会觉得这并不酷；但如果你的祖父骑摩托车，你可能会觉得这非常酷，尤其是看到老照片时，哈雷摩托车的流行也符合类似的规律。黄金对“婴儿潮一代”（Boomers）来说是一种重要的投资品，而 X 世代则更青睐对冲基金。如今，千禧一代和 Z 世代开始重新关注黄金，这实际上是一种世代间的交易现象。黄金的市场价值目前约为 35 万亿美元，而标普 500 指数（剔除科技七巨头）的总市值约为 40 万亿美元。黄金市场的规模几乎已经接近股市的规模。
Michael Lewis：你提到的 35 万亿美元是指现存所有黄金的总市值吗？
Tom Lee:
是的，地面上的所有黄金。大约有 70 亿盎司黄金，每盎司按 5000 美元的预测价格计算，总市值大约为 35 万亿美元。
关于黄金，有一些关键的点值得注意。作为一个对研究感兴趣的人，我一直很喜欢研究黄金，我也理解它的独特属性。黄金是一种具有林迪效应 （Lindy Effect ）的资产。所谓林迪效应，是指某样事物存在的时间越长，人们就越相信它的价值会持续下去。
黄金作为一种价值储存手段，已经有数百年的历史了，这种长期的认可使得它仍然被广泛接受。 黄金之所以被视为一种交换媒介，是因为它的稀缺性。然而，在我看来，黄金仍然面临一些潜在的“黑天鹅风险” 。
首先，黄金的地上储量有限，但地下还埋藏着比地面上多出几百万倍的黄金储备。 如果黄金价格变得过于昂贵，可能会吸引许多人进入黄金开采行业。比如，假如价格高到一定程度，有人人可能会直接转行去挖金矿，因为那时候挖掘黄金的价值可能会超过其他任何行业。
其次，黄金的来源其实是“外星的”（extraterrestrial） 。设想一下，假如 SpaceX 开始探索火星，并在太空中发现了一颗充满黄金的小行星，到那时，如果 Elon Musk 能够开采这些资源，他可能会拥有所有的黄金，甚至成为全新的“中央银行”。而这颗小行星可能含有数百亿盎司的黄金，这将对全球黄金市场产生巨大的冲击。
最后，还有炼金术的风险。 假如有人发现了一种方法，可以通过改变原子结构将铅转化为黄金，他们可能不会公开这一技术，而是悄悄开始生产黄金。到那时候，全球市场可能会突然涌入大量的黄金供应，导致黄金的价值大幅缩水。
所以，黄金确实是一种出色的投资选择，但它也有自己的局限性。比如，当黄金价格达到 9000 美元时，它的市值可能会超过整个股市的总市值。
Liz Young: 那么，黄金是否会有一个价格点，让它不再具备投资价值？
Tom Lee:
对此，我们进行了深入研究，回顾了过去 100 年黄金与股市市值的对比数据。我们的研究发现，黄金市值可以达到股市总市值的 150%，但这几乎是它的极限。比如，1 月 30 日，黄金价格在一天内就下跌了 9% ，这说明其价格波动可能会非常剧烈。回顾过去，只有三次黄金在单日内上涨超过 9%，而这三次都标志着黄金价格的顶点，如果历史可以作为参考的话，黄金可能已经见顶了。
Liz Young: Michael，你之前提到你主要投资于 ETF 和一些被动投资的指数基金，比如 Vanguard 的指数基金。但你偶尔会尝试其他投资，对吧？
Michael Lewis:
是的，有时候我会失去理智。说到黄金，我得讲一个故事。小时候我每周都会和一群老朋友一起玩扑克，其中有一个 叫 Bobby Klein 的人总是比其他人更厉害，他天生就是为打扑克而生的。他是我最好的朋友之一。金融危机期间，他在华尔街有自己的基金，做空了次贷市场。原来他也是《大空头》（The Big Short ）故事中的一员，他通过做空次贷市场发了大财，后来还创立了自己的资产管理公司。
四年前，我去拜访他时，他向我展示了他收藏的罗马古钱币，他还给我讲解了罗马帝国的皇帝是如何通过逐渐减少硬币中的银含量，来偷偷削弱货币的实际价值，他用这些历史故事向我阐述了购买黄金的理由。虽然他的观点很有说服力，但当时我并没有完全被打动。我总觉得，买黄金听起来就像是一种疯狂的行为。
然而他的说辞一直在我脑海里挥之不去，大约三年前，我终于下定决心买了一些黄金，我买了不少，而它的价格从那以后就一直在涨。一个月前，我打电话给 Bobby Klein 告诉他我听了他的建议买了黄金，赚了很多钱。Bobby 对黄金市场的了解远胜于我，他的投资主要集中在黄金矿业股票上，这是一种更经济的投资黄金的方式。他也承认黄金存在一些“黑天鹅风险”，但他认为这些风险比比特币等资产要低得多。
让我最感兴趣的是，比特币刚出现时，大家都说它是黄金的竞争对手，甚至称它为数字黄金（Digital Gold ）。但后来我发现，比特币的价格走势开始与股市同步，而不像黄金那样独立。这让我觉得，比特币已经不再是数字黄金，而可能变成了另一种资产类别。
黄金是一种神奇的资产，但它的价值本质上是基于一种人类的共识。我们之所以认为黄金有价值，仅仅是因为我们共同相信它有价值。 当我持有黄金时 ，我其实是在投资“恐惧”，我买入黄金，是因为它能够对冲当前的不确定性，比如全球范围内的政治动荡、经济危机，甚至潜在的金融崩溃。换句话说，我买的是对未来不安和焦虑的保险。
当前的政治和经济局势依然充满不稳定性，我认为这种恐惧和焦虑短期内不会消失，所以即使黄金价格下跌 60%，我仍然觉得这是一笔成功的交易。但我必须提醒大家，这并不意味着这是一个值得推荐的投资策略。我当初只是因为一时冲动买了黄金，结果恰好赚到了钱。通常来说，这并不是一个理性的投资方式。
AI 浪潮带来社会冲击与技术变革 Liz Young: Tom，你之前提到过，现在的 AI 发展让你想起了 90 年代末和 2000 年代初的电信行业，你还说过我们现在可能还处在 AI 的早期阶段。如果这是事实的话，你觉得和当年的情况相比，有什么不同？
比如，现在的资本支出（CapEx）规模比 90 年代要大得多，占 GDP 的比例也更高。更重要的是，这些投资已经开始了，而 90 年代这个阶段可能还没有明显启动。你觉得我们是不是在资本支出上花得太多了？
Tom Lee:
我同意 Michael 的观点，最终 AI 会变成一个泡沫 。但有趣的是，当人们开始说某件事是泡沫时，它通常还不是泡沫，真正的泡沫是在所有人都觉得“这绝对不是泡沫”的时候才会出现。 我曾是 90 年代的技术分析师，亲眼见证了电信行业的过度扩张。当时像 Global Crossing 和 Quest 这样的公司疯狂铺设光纤网络。我当时在 Solomon Brothers 工作，Jack Rubman 是当时筹集资金的关键人物之一。
那时候，所有公司和分析师都在调整模型，以证明那些高得离谱的估值是合理的。资金成本几乎降到零，而退出估值倍数却飙升到 20 倍甚至 30 倍。最终当泡沫破裂时，所有相关行业都一起崩盘 ，无论是无线通信还是整个生态系统的其他部分，没有人能够幸免。
不过，泡沫破裂后，最好的投资机会通常从废墟中涌现。比如，在那次崩盘之后，通信塔公司成为了最大的赢家，它们的回报率是 S&P 500 的 10 倍。另一个意想不到的赢家是披萨公司，比如 Domino’s Pizza 。这说明，有时候那些银行家们深夜加班点的披萨，反而成了更好的投资。那些通信塔公司它们建造了用于悬挂无线设备的金属塔架，最终成为了最好的投资选择。
Michael:
你说得对，当所有人都说“这不是泡沫”的时候，才是真正的泡沫。但现在大家都在讨论 AI 是不是泡沫，这反而让我觉得它还不是泡沫。因为我们已经在谨慎对待它了。
Liz Young: 很多人都说“这次不一样”，但我一直觉得，经济周期和商业周期其实从来没有什么本质不同。虽然推动它们的因素可能有所变化，但最终的结果大同小异。你觉得有没有哪次真的不一样？还是说你的经历让你更加确信，其实历史总是会重演？
Michael:
也许吧，但我觉得每次的波动似乎都变得更加极端 。大家对金融后果的关注太多了，而忽略了更大的社会后果。比如，AI 的影响可能远远超出金融市场。我和一些技术专家聊过，他们中有些人认为 AI 可能会导致人类灭绝。如果真是这样，那股市的表现还有什么意义呢？如果我们都不在了，投资组合再好又有什么用？
当然，我对这些极端预测是持保留态度的。但不可否认，AI 的发展会带来巨大的社会冲击，比如大量工作岗位的流失。更有趣的是，像 Google 和 OpenAI 的高管们，一方面会说，“我们必须非常小心，AI 可能会毁灭人类。”但另一方面，他们又会说，”再过 18 个月，AI 就能比人类做得更好。“这听起来真的很矛盾。
现在先不管 AI 会不会毁灭人类。假设 18 个月后，AI 能够把人类能做的事情全部做得更好，那这个国家会变成什么样？现在已经有很多人对经济现状感到愤怒，如果 AI 的发展真的如此迅猛，这种愤怒只会飙升到一个新高度，相比之下，股市的涨跌似乎就没那么重要了。
我其实不太相信 18 个月后 AI 就能取代所有人的工作。至少对我来说，我现在还没有感受到威胁。我试过让 AI 写一本关于 Sam Bankman-Fried 的书，或者其他类似的东西，但它只能从网络上抓取已有的信息，根本无法真正理解人类的思维， 它不会去采访，也无法还原故事的细节和感受，写出来的东西根本不行。
可以给你讲个小故事吗？当我写《走向无穷》（Going Infinite，一本关于 Sam Bankman-Fried 的书）时，我知道他和 Sam Altman 有过交集。于是我决定去拜访 Sam Altman，了解他对 Sam Bankman-Fried 的看法。我们在他家共进晚餐，他是个很有趣的人，和他聊天很愉快。不过我发现他其实有点小心思， 他告诉我，很多人想为他写传记，但他并不想让每个人都来写。他希望能挑一个合适的人，这样其他人就不会再来打扰他了。
我问他，“既然你的 AI 这么聪明，为什么不让它自己写你的传记呢？你可以把所有的聊天记录、资料都输入进去，让它自己写啊。” 他回答说，“它还不够聪明，写出来的书会很糟糕。”我说，“那什么时候能写出一本好书呢？”他说，也许再过几年吧。
于是我们达成了一个协议：等 AI 足够聪明，能写出一本好书时，我要挑战它。到时候，我写一本书，让 AI 也写一本书，我们来比一比谁写得更好。 不过说实话，现在还没有感觉到 AI 能取代所有人的工作 。
Liz Young: 每次有新技术出现时，人们总会说它会毁掉所有的工作，但实际上，技术进步往往会创造出更多的就业机会。你觉得这次会一样吗？
Tom Lee:
历史上确实有两个不同的技术变革对就业产生了完全不同的影响 。第一个例子是 1930 年代的速冻技术 。当时，美国有 30% 的劳动力从事农业工作，但速冻技术的出现彻底改变了食品行业。它减少了食物的腐败率，让食品开支从占家庭收入的 20% 降到了 5%，而农业就业比例也从 30% 降到了 5%。虽然 95% 的农民失去了工作，但这也释放了更多时间和资源，推动了经济的繁荣。
但另一个例子却是相反的。中国接管制造业 后，美国的很多州经济遭到重创。大量工人失业，而政策制定者却没有为这些人找到新的工作机会。
华尔街的变迁与量化时代的崛起 Liz Young: Michael，从你开始职业生涯到现在，你觉得华尔街有哪些让你感到意外的变化或不变的地方？你的女儿现在也进华尔街工作了，对吧？她读过《华尔街肉食动物》（Liar’s Poker）吗？
Michael:
没有。她甚至不愿意读我写的任何一本书。有一次，她的老板——一位非常资深的合伙人——把这本书拍在她的桌子上，并对她说：“如果你想真正了解这个行业的本质，你必须读一读这本书。”她回家后把这事告诉我。我问她：“那你读了吗？”她回答：“没有，我拿它当杯垫用了。”
不过，认真说，我观察她的工作后发现，现在的华尔街已经变得非常“量化”和“程序化” 。在我那个年代，交易员们会在交易大厅里大喊大叫，依靠的是胆量和人际关系。而现在，大家都坐在电脑前，盯着算法运行。尽管操作方式发生了变化，但人性却没有改变。那种“我想比别人赚得更多、更快”的本能，依然是推动这个行业的核心动力。不管是通过大声喊叫，还是通过运行 AI 算法，这种贪婪的本质始终如一。
想想看以前有人花那么多钱让我去做金融顾问，这真是不可思议，那是华尔街最疯狂的时期。让我感到惊讶的是，我曾经经历的那些故事，居然到现在还有相关性。现在市场其实已经发生了很大的变化，不仅仅是没有人再做我当时做的工作，债券市场也变了，很多东西都实现了自动化。现在的交易更多是依靠机器人操作，而不是人与人之间的互动，交易台上也没有像以前那样的喧嚣和热闹了，那些人际互动都不见了。
那为什么我的故事至今还有人感兴趣呢？我能想到的一个原因是，这个世界依然被年轻人主导。 就像我刚进入这个行业的时候，或者你刚进入的时候，年轻人主宰了这个领域。刚从普林斯顿、哈佛或者耶鲁毕业的学生，工作几年就能拿到当时看起来天价的几十万美元的年薪，这种情况彻底改变了精英学府和金融系统之间的关系。
在我父亲那一代，成绩平平的人才会去华尔街工作，那时候华尔街是为那些擅长交际、会打交道的人准备的，而不是为最聪明的人设计的，聪明人会选择去做别的事情。那个年代，金融行业也没有多少钱可赚。
但后来一切发生了变化，金融系统的快速扩张和高额利润吸引了大批精英学生， 突然之间这些名校的毕业生一半都想去金融行业发展。这种现象直到今天仍然存在，只不过现在的焦点转移到了高频交易公司和私募股权领域 。
还有一点让我印象深刻的是，这种现象对人们生活的影响。因为金融行业的奖励机制非常倾向于年轻人，很多人还在大学时就开始规划自己的职业生涯。比如，现在的大学生甚至在大一的时候就开始为进入华尔街做准备，这种现象在我刚毕业时才刚刚开始，现在已经变得更加极端了。
Liz Young: 这难道没有结束吗？或者说它是不是转移了？Tom 你提到过，现在大学毕业生的失业率甚至比没有大学学历的人还要高。这是不是说明，如今的精英都更倾向于去科技行业，而不是华尔街了？
Tom Lee:
我的孩子们最近几年都从大学毕业了，当我的女儿刚上大学的时候，她想学艺术史，但后来她认识了一些人，发现这些聪明人都想去华尔街工作，于是她加入了一个商业兄弟会，开始接触这个圈子。
我觉得华尔街仍然吸引着某一类人 ，通常是那些竞争意识很强、渴望和最优秀的人共事的人 。也许正因为如此，这种文化才能延续下来。现在的竞争比以前更激烈了。比如，现在的高中生为了进入沃顿商学院，甚至需要参加商业活动，而在我那个年代，只要表现出对商业的兴趣就可以了。
Michael:
聪明人之间的竞争仍然存在，但他们的选择也变得更多了。比如在 Jane Street ，25 岁的年轻人就能年入数百万美元。如今的情况更加极端。我记得刚毕业时，我对金融一无所知，但有人愿意花大价钱雇我，这让我感到非常惊讶，难怪每个人都排队想进这个行业，因为即使你什么都不懂，他们也愿意给你钱。 不过，现在确实有很多聪明人选择去硅谷。但实际上，硅谷的大部分资金都来自金融，比如风险投资。
你说的变化和不变的地方让我想到量化分析师的崛起 。我刚入行时，量化分析师还是一种很稀有的角色，他们逐渐成为像 Solomon Brothers 这样的公司的核心力量，但当时他们还没有完全掌控局面，而现在量化分析师已经主导了一切。
不过我原以为金融行业在经济中的比例会逐渐缩小，但事实恰恰相反，金融行业的规模反而变得更大了 。想想互联网带来的技术变革吧，它本应该让我们摆脱中间环节，比如旅行社的消失，但奇怪的是这种去中介化的趋势似乎并没有对华尔街产生同样的影响。
Tom Lee:
从技术上讲，金融行业是实体经济的镜像， 每一个单位的实体经济都需要一个对应的金融单位，而数字化正在模糊这种界限。在过去 20 年里，50% 的 GDP 增长都来自数字化经济，这意味着金钱、服务和数字资产之间的界限正在消失。
未来，金钱的定义可能会更加模糊 ，比如奖励、创造价值和货币单位之间的界限会变得不再清晰。这也意味着，金融行业在经济中的占比可能会继续增长， 而量化分析师的角色也会变得更加重要，他们通过提供市场流动性来稳定市场，比如将不同资产（如美元、债券或数字资产）进行交换。这种趋势可能会让华尔街赚到更多钱，甚至让像摩根大通这样的公司逐渐变成类似科技股的企业，因为它们已经不再只是做贷款业务，而是成为了市场服务提供者。
美联储与 AI 时代：政策转变与国家竞争的博弈 Liz Young: 美联储仍然是新闻头条的主角，最近我们才刚刚听说了新任联储主席提名人 Kevin Warsh 的消息。我想问 Tom，假设他顺利通过提名并上任，你觉得这会改变美联储的干预政策吗？我不是在讨论独立性问题，而是想问，考虑到他被认为反对量化宽松（QE），这会不会对美联储的干预政策带来变化？
Tom Lee:
你提到了一个很好的问题。虽然我不是美联储方面的专家，但我试着了解了一些关于 Kevin Warsh 的信息。他过去曾公开表示过，他认为美联储在帮助经济方面的能力是有限的。很多人认为美联储能拯救经济，但他们实际上能做的只有调整利率，或者通过沟通来影响市场利率。
如果白宫真的想限制美联储的作用，那么 Warsh 确实是一个合适的人选。这样一来，财政部和财政政策可能会在经济中发挥更大的影响力，比如调控利率、缩小抵押贷款利率和政策利率之间的差距，甚至直接进行干预。不过股市似乎对他的提名并不太买账，市场反应并不积极。
Liz Young: 也许更大的问题是，如果美联储在市场中的作用减弱了，比如说 Kevin Warsh 上任后真的减少干预，那么相比 2008 年的金融危机，我们现在是否已经更加具备应对类似危机的能力了？
Michael:
你提到不讨论独立性，但其实这就是关键问题。特朗普显然并不希望美联储是独立的。他只是在市场的压力下才不得不放手，如果市场没有在他试图干预时崩溃，他早就控制美联储了。
回到 2008 年，我认为很难否认当时美联储的干预对稳定金融系统和经济的作用。那些决策是极端的，但当时的决策者都是研究过 1929 年经济大萧条的人，他们吸取了当年美联储错误的教训。我相信，美联储的干预是必要的。
如果类似的危机在特朗普任期内发生，我很难相信他会对美联储说“什么都别做，别干预市场”，这根本不可能发生。
Liz Young: 如果我们假设类似的危机是 AI 引发的，比如某个关键的 AI 公司崩溃了，或者整个资金链断裂了，那么美联储会出手拯救 AI 公司吗？
Michael:
特朗普从来不介意使用政府资源来让情况看起来更好，我很难相信美联储会突然变成一个完全不干预的机构，那不是特朗普的风格。
Tom Lee:
我同意。面对经济崩溃的可能性，美联储一定会动用一切工具来稳定局势。我认为即使是一个偏向自由放任的美联储，也会同意这一点。
如果 AI 公司开始倒闭，我认为它们会被国有化 。因为这已经不再是普通的市场竞争问题，而是涉及到美国和中国之间的国家竞争。在未来的十年里，谁控制了 AI 和相关生态系统，谁就可能成为全球的超级大国。如果 AI 的资金链真的开始断裂，我相信甚至国防部都已经在模拟如何应对这种情况，比如如何收购 NVIDIA，或者如何从台湾撤出足够的人才以在美国本土重建台积电的生产能力。我认为这件事的重要性已经达到了这种程度，他们很可能会选择将这些资产国有化。
Michael:
现在的情况真的有点认知失调。一方面，特朗普政府一直在大肆宣扬“政府无用论” ，要削减政府规模，解散所谓的“深层政府”。但另一方面，他们却在用政府干预市场 ，以一种近代民主党人都不敢尝试的方式挑选赢家和输家。
加密货币寒冬与量子计算的威胁 Liz Young: 接下来我们聊一下加密货币，之前很多人认为比特币的价格走势和纳斯达克指数高度相关，所以比特币会跟着科技股的趋势走。但后来这种相关性被打破了，甚至比特币和黄金之间的关系也不再那么紧密了。现在到底发生了什么？这是加密货币的寒冬吗？这个寒冬会持续多久？
Tom Lee:
我已经写了大约 10 年的加密货币相关内容。比特币目前的价格比历史高点下跌了大约 40%，接近 50%，这已经是比特币第七次从一个近期高点下跌 50% 左右了 。其中有三次是真正的加密货币寒冬，导致了从高点下跌 90% 的熊市，所以如果你在加密货币领域待了很久，就会习惯这种价格暴跌带来的痛苦。
不过，这次和以往的熊市有所不同。加密货币的叙事正在发生变化，它正逐渐成为一种机构资产。 此外，现在还出现了量子计算的威胁，量子计算确实对比特币构成了真正的风险。如果量子霸权真的变得商业化，尤其是如果中国已经掌握了相关技术，那么大约有四分之一的比特币钱包可能会被盗，因为 Satoshi 的钱包还没有升级。
不过，我认为这次更像是加密货币的“风暴”而不是寒冬 。部分下跌是从 10 月 10 日开始的，那天特朗普提出了对中国的新关税政策，引发了加密货币行业的一系列去杠杆化反应，这次的去杠杆化甚至比 2022 年 11 月 FTX 崩盘的影响还要大。
我不认为我们现在处于加密货币寒冬，因为如果你看以太坊的每日交易活动，它实际上因为代币化的原因呈现出指数级增长。 此外，华尔街也开始在加密货币领域进行布局。从某种意义上说，加密货币的困境可能更多是因为黄金表现太好了，吸走了市场上对风险资产的需求。
Michael：我有个问题，我想知道加密货币的“黑天鹅事件”会是什么？
Tom Lee:
我觉得有几个可能性。第一个是量子计算打破了加密算法。 如果量子计算能够破解加密算法，那比特币将不再安全。也就是说，你的比特币可能永远都不再安全了。除非比特币能够对旧钱包进行升级，否则他们可能不得不将比特币分叉到一个量子抗性链上，而像 Satoshi 的钱包这样的旧钱包可能就会被废弃。这会破坏比特币的核心信仰，因为这意味着人们不得不放弃 Satoshi 的币。而 Satoshi 的身份本身也是一个谜题。
另一个风险是 AI 。现在的叙事是 AI 需要参与微交易，因为当机器人进入现实世界后，它们需要验证交易并收集资金，而区块链可以追踪这些交易，并为它们提供数字钱包。通过这些交易产生的税收收入甚至可能让政府不再需要依赖劳动者纳税，从而建立起某种经济安全网。
但问题在于，如果 AI 变得足够聪明，它们可能会自己运行区块链。那样的话公共区块链可能就没有必要了，因为 AI 可以自己开发验证交易的货币系统，甚至建立自己的货币语言。
Liz Young: 这些黑天鹅事件发生的可能性有多大？ Tom Lee:
这个问题的关键在于政府是否能够监管这些结构，并从中收税。如果政府能够有效地进行监管，或许可以避免这些“黑天鹅事件”的发生。过去，人们对加密货币的一个主要批评是，它可能被用来规避税收。我相信，这也是政策制定者努力的一个重点。
不过现在我们看到的加密货币领域实际上正在经历一场传统的竞争。华尔街这些既得利益者正在试图劫持加密货币的叙事，通过《清晰法案》（Clarity Act）等手段将一切向他们自己倾斜，试图打压新入局者，这种竞争模式其实在每次新技术出现时都会上演，这对公共区块链来说是个打击，因为华尔街试图控制话语权。
Michael:
我倒是很好奇，当 AI 开始因为需要缴税而感到愤怒时会是什么样子？它们会不会要求投票权？搞不好还会掀起一场“AI 茶党运动”？
Liz Young: 说到 Sam Bankman-Fried ，你觉得他现在在做什么？虽然大多数人可能不想听到他的名字。
Michael:
他确实创造了一个非常强大的加密货币交易所，吸引了像 Jane Street 和 Jump Trading 这样的高频交易公司来使用，他打造了一个工业级的加密货币交易所，甚至他的投资者也从未质疑这个交易所的运作能力。正是因为这个交易所如此成功，才让人很难想象他会冒险去危及自己的事业。
因为他本身就是一名高频交易员 ，从 Jane Street 出身，后来进入了加密货币市场，他发现当时的交易所系统非常糟糕，于是他创建了一个更好的交易所。当 FTX 崩盘时，我还以为这个品牌会被人收购并重新启动。毕竟，FTX 已经成为了全球最知名的交易所品牌之一，尽管当时是以负面新闻的形式出名。
另外，我觉得他对“有效利他主义”（Effective Altruism） 运动是真心的。他和这个运动的其他人一直在讨论如何通过高效的方式赚钱并将这些钱捐赠出去。这虽然听起来有点奇怪，但确实是一个有趣的现象。甚至 Jane Street 也开始担心雇佣了太多的“有效利他主义者”，因为这些人对金钱的欲望较低，不像传统员工那样追求在汉普顿拥有三栋别墅，这让公司很难通过物质奖励来激励他们。
我觉得我们不会就此听到 Sam Bankman-Fried 的最后消息。不管他在哪里，他都会让事情变得更有趣。甚至连监狱都因为有他而变得有趣了。他和 P。 Diddy、洪都拉斯前总统以及其他名人曾在同一个牢房里待过一天，简直就像一部情景喜剧。听说监狱里的狱警向他请教加密货币投资，而其他囚犯则想让他帮忙筹集资金。
我还去过布鲁克林的监狱探望他，顺便说一句，那是我第一次去布鲁克林。他并不是一个特别友好的人，我不太明白别人为什么会对他如此着迷。他每天都会写日记，监狱里有一个电子邮件系统，你可以通过这个系统订阅他的日记。我读过他的日记，里面记录了他在监狱里的日常生活。
预测市场的投机行为如何重塑金融与社会 Liz Young: 有人认为，体育博彩、预测市场的兴起，以及像加密货币这样的新资产类别的出现，为投机提供了新的出口，这些投机行为本来可能发生在股票市场。这是否意味着股市的泡沫风险会降低？Tom，你怎么看？
Tom Lee:
我觉得这确实有一定道理。首先，预测市场其实非常有用 ，因为它是离“水晶球”最近的东西。我们在 Fundstrat 使用聚合数据，比如 Polymarket ，来跟踪选举的结果。2024 年的时候，我们甚至更依赖 Polymarket 的数据，而不是像 Nate Silver 这样的预测专家。Polymarket 准确预测了美国 50 个州的选举结果，因此从数据角度来看，预测市场确实很有价值。
不过对用户来说，预测市场更多是一种赌博形式，我认为这确实会带来一些社会后果。但无论是预测市场还是加密货币，它们正在帮助我们重新定义什么是股票，这对金融行业来说是一项巨大的创新。
比如，将来如果你想购买特斯拉的股票，现在你需要花 400 美元买一股。但是理论上，特斯拉的股票可以被分解成不同的收益流，比如按未来某一年的收益进行代币化。如果有人只想买 2036 年的收益流，他就可以单独购买。这不仅让管理层能够知道市场如何定价他们的收益，对投资者来说，这也是一个类似彩票的选择。如果公司表现超预期，这种代币化的收益会比购买整只股票赚得更多。
当然，随着这种创新的出现，投机活动也会随之增加，带来赢家和输家，但这就是资本主义的本质。自 1974 年以来，大约有 40,000 家公司通过上市或拆分进入股票市场。其中，90% 的股票价格下跌超过 50%，而这些跌幅超过 50% 的公司中，又有 90% 最终归零。换句话说，大多数股票最终都会变得一文不值。
Michael:
刚才的问题是，这些是否让股票市场变得更加理性？这显然不是真的。 虽然听起来像是个好事，但在我看来股票市场并没有因为体育博彩合法化而变得更理性。
我们之前做过一个关于体育博彩的播客系列，研究它的历史真的很有趣。整个国家对这个话题的态度发生了翻天覆地的变化。以前，体育联盟认为体育博彩是“魔鬼的工作”，而现在它却成了他们增长的主要引擎。
然而体育博彩正在腐蚀体育运动，它带来了许多糟糕的激励机制。我们曾经预测过问题会出在哪里，而事实证明我们是对的。比如大学篮球比赛，参与比赛的学生球员没有收入，但比赛本身却有巨额赌注，一个球员的表现就可能改变比赛的结果，于是各种丑闻接踵而至。如果不禁止大学体育的道具投注（prop betting），这样的情况还会继续发生。我预计政府最终会介入，但我们回头看这段时间时，会发现它对社会其实并不好。
这种言论可能不太受欢迎，尤其是对于年轻男性来说，体育博彩的诱惑是非常大的。我的儿子刚从高中毕业，他的许多朋友在加州上学。尽管加州是少数几个体育博彩仍然非法的州之一，但这些未成年人通过各种方式开设了体育博彩账户，你可以预见到这样的行为会导致一部分人陷入现实生活中的问题。
自从我们做了那个播客后，看到 FanDuel 和 DraftKings 这些曾经主导市场的公司现在面临困境，这让我觉得有些讽刺。预测市场正在逐步取代它们的业务，预测市场的运营平台被归类为商品交易所，因此不受州政府的监管。 我并不认为这是件好事。
预测市场本身是个很有趣的创新。 我喜欢人们可以用它来对政治下注，但我认为体育博彩的问题在于它的规模太大了，已经失控了。它会毁掉体育运动，也会毁掉很多年轻男性的生活。
