大佬：不要让情绪影响对战争的判断

近日，橡树资本创办人霍华德·马克斯发布了2026年2月最新备忘录，题为《人工智能高歌猛进》，进一步聚焦人工智能领域的进展与深刻影响。

在备忘录中，马克斯分享了他与AI模型Claude互动的体验感受，并阐述了对AI本质的深刻理解，并就AI的局限、泡沫风险以及投资前景等多个市场关注话题给出了自己的研判。

另外，马克斯最新还就战争分享了自己的看法，他强调战争结果不可预测——既然我们不知道这意味着什么，那么可能没有什么聪明的事情可做。

这里，证星研究院概括了其中的一些内容，分享给大家：

以下为概括内容：

1.关于战争：不要让情绪影响对战争的判断

霍华德·马克斯在一场线上连线时，提及了自己对战争最新的看法，文章这里先行分享。

马克斯表示，投资者在因中东冲突而做出风险敞口决策时，需要避免情绪高涨。

马克斯强调，面对当前局势，最重要的是认识到未知因素的庞大。他指出，冲突的持续时间、规模以及最终结果均无法预测。

他在讲话中直言不讳地指出了情绪化决策的危害。“很容易让它影响你的情绪，但这可能不是很有帮助，”他强调，“结果是不可预测的。”进而表示，“既然我们不知道这意味着什么，那么可能没有什么聪明的事情可做。”

2.谈AI本质：不应被视为搜索引擎

在话题开始之前，马克斯首先分享了一些他对于AI本质理解一些洞见。

在他看来，AI不应被视为搜索引擎，相反，它是一套能够综合数据并据此进行推理的计算机系统。

马克斯反思，人工智能模型的生命周期包含两个阶段。第一阶段是通过阅读海量文本进行“训练”。

此阶段绝非只是向模型填充信息，这点是他此前一直以来的误解，其远不止于此。训练的核心，在于教会模型如何思考。

通过吸收文本，模型能够学会：

理解推理的模式；

构建论证框架；

生成新的观点组合；

将学到的推理模式应用于新情景。

马克斯表示，理解训练阶段最好的方式，是把它类比成一个人智力能力的成长过程。

婴儿出生时有大脑，但必须通过外界刺激，逐渐发展出思考、推理、综合、评估、类比、组合想法、创造概念、构建论证等能力。婴儿并不是与生俱来就具备这些能力，而是通过不断吸收环境输入并使用它们，才慢慢长出来。AI模型也一样。

此外， AI模型生命的第二阶段是“推理”。模型一旦完成构建与训练，此后余下的全部工作就是推理，运用自身能力满足用户需求。

当然，现阶段的模型无法自行布置任务，它必须通过用户输入的“提示词”获得指令。提示词越清晰、越全面，人工智能能发挥的作用就越大。

但，如今许多人尚未意识到提示词的重要性，也缺乏组织有效提示词的能力，因此人工智能的潜力很可能被低估了。但值得注意的是，这一局限性在于用户层面，而非模型本身。

3.谈AI思考：只要能完成工作，价值就是真的

关于AI是否会思考的问题，马克斯借助Claude，探讨了AI是在“思考”还是仅进行“模式匹配”。

·怀疑论观点：(AI只是重组人类已有知识)，来源为Claude：

Claude所学到的一切都来自人类撰写的文本。它没有经历，没有对世界的具象化理解，也没有真正的认知能力。它所生成的一切，本质上都是对源自人类现有成果中吸收的模式进行某种复杂的重构...

...这只是统计层面的重组。若果真如此，那么人工智能的能力便存在上限。它可以对人类已有的认知进行重新组合，却无法实现突破。

·反驳者的观点：(人类学习过程本质也是吸收并重组他人思想)

霍华德，你关于投资知道的一切，也都来自别人。格雷厄姆教你安全边际。巴菲特教你质量。芒格教你跨学科的思维模型。加尔布雷思教你金融狂热的心理学。

五十年来你读了成千上万本书、备忘录、案例研究和年报。你获得的每一个输入，都是别人的思考……你把不同学科的框架拿来，用在新的情境里，产出了真正新的东西……原材料来自别人，综合与锻造是你自己的。

最后，Claude还给出了一个很有说服力的现实论点：

即使你完全认同怀疑论者的观点——即使从哲学层面来说，你认可我所做的‘仅仅’是模式匹配，而非‘真正’思考——其经济影响也是相同的。

Claude直截了当地说：如果我能产出一个年薪20万美元的研究助理的分析成果，那么对于支付薪酬的人来说，我是‘真正’思考还是仅仅进行模式匹配并不重要。关键在于工作成果是否足够可靠从而具备实用价值。

随后，马克斯回顾了AI的过去一段时间以来的重大进展，从比较基础的聊天人工智能，再到工具箱智能，最后到自主智能体等，马克斯欣喜的表示：

“人工智能与其他技术创新不仅在程度上有所不同，本质上也存在差异。除了其非凡的能力和发展速度外，人工智能还具备一种其他技术从未有过的自主性。

其他创新归根结底都是节省劳动力的工具。人们设计这些工具是为了执行原本已经在执行的任务，只是提高了效率而已。而人工智能将承担我们未曾设想它能完成的任务，甚至可能完成那些在人工智能自己“构想”出来之前本不存在的任务。虽然人工智能仍存在局限和尚未解决的问题。”

4.再谈AI泡沫(投资)：不应完全置身事外

针对市场高度关注的“AI泡沫”问题，马克斯在备忘录中进行了多维度的拆解。他首先明确表示：

“人工智能这项技术真实存在，且具备重塑商业世界和改写我们已知的生活方式的潜力...对其潜力的评估更可能是低估而非夸大。 ”

但是，谈到到泡沫及风险时，他表示：

1.在每一次颠覆性技术创新的浪潮中，对基础设施建设的盲目投入都极大地加速了创新的普及，同时导致大量资本被“错误配置”并损失殆尽。没有理由认为这次会有所不同。

2.尚未完全掌握人工智能的商业潜力及其对盈利能力的影响，这个问题无法回答。人们对人工智能企业确实热情高涨。十年后我们才会知道，这种热情可否被后续利润所证明。

3.像微软(Microsoft)、亚马逊(Amazon)和谷歌(Google)这样盈利丰厚的公司，当前股价被证明是灾难性过高的可能性微乎其微。像OpenAI和Anthropic这样成熟的纯人工智能公司尚未公开上市；其IPO估值水平如何尚待观察。

那些被赋予数十亿美元估值的初创企业——其中部分甚至尚未阐明其战略或发布产品——只能被视为彩票。参与彩票者大多最终一无所获，但少数中奖者却能一夜暴富。

4.当前部分人工智能收入具有“循环”性质，源于人工智能公司之间的相互采购。收入链条最终必须建立在终端用户为真实经济价值付费的基础上。尽管这种情况有所增多，但究竟有多少收入属于循环性质，仍是悬而未决的问题。

......

马克斯强调，尽管他判断人工智能真实存在，潜力更可能被低估而非高估。但这并不意味着人工智能投资处于低价区甚至估值合理。

任何人都不应孤注一掷，必须认识到若事态恶化，将面临破产风险。但同样地，也不应完全置身事外，以免错失这一史上重大技术进步所带来的机遇。适度的仓位，辅以甄选和谨慎，是最佳之道。

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