苏世民：AI发展让一些投资血本无归

7月4日，2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）在上海开幕。国务院总理李强出席了开幕式并致辞。

大会开幕式公开的演讲部分以AI治理和一些学术讨论为主。其中比较有意思的是索奈顾问及投资公司董事长、首席执行官Joshua Ramo（乔舒亚·雷默）与黑石集团董事长、首席执行官兼联合创始人Stephen A. Schwarzman（苏世民）的对谈，讨论了AI产业爆发与全球投资趋势的关系。

苏世民更是提出了“AI发展可能让一些投资血本无归”的犀利观点。

投资界没有勇敢的老人

“投资界没有勇敢的老人”，苏世民在谈到与AI相关的投资时，提到了这句投资界的“谚语”，他认为，“投资久了胆子都小”。而在今天这个时代，“一旦AI发展起来，有可能会让你（的投资）血本无归。”

这句话在许多著名投资者的言论中都有体现，沃伦·巴菲特（Warren Buffett）和查理·芒格（Charlie Munger）等投资大师，都强调风险管理和长期投资的重要性，而不是追求短期的高风险高回报。

查尔斯·埃利斯（Charles D. Ellis）在其著作《赢得输家的游戏》（Winning the Loser's Game）中也曾强调，投资成功的关键在于避免错误而不是追求卓越的收益。

苏世民认为，黑石作为持有硬资产的投资公司，需要从5到10年的长周期视角评估资产的价值。这意味着投资者不仅要考虑当前AI技术的应用，还要预测其未来的发展趋势和可能带来的产业变革。这种长周期视角有助于避免短期波动带来的投资风险，确保在技术变革中稳步前行。

如今，AI技术使得一些原本被低估的公司获得了新的商业机会和市场价值。AI可以优化传统行业的运营效率，使得这些企业的价值迅速提升。那些没有及时跟上AI发展的公司，其市场价值则可能会受到打击。这种重新估值的过程，使得投资者需要重新审视传统的评估模型，考虑AI带来的潜在变革。

英伟达的暴涨与英特尔的危机，就是今天最好的例证。

PitchBook的数据显示，自2022年以来，有74家生成式AI公司获得了1亿美元或更高的估值，其中大多数这些公司年收入不到500万美元。

AI改变了很多公司的价值评估体系，对中国企业来说亦然。2023年的AI创业大潮推进到今天，已经有一些人被迫成为连续创业者，一些人似乎是看到了技术瓶颈，正在急流勇退，甚至开始回归学术圈。

投资界的残酷现实是，一直保持冒险精神的投资者，往往走不到最后。在市场波动和不确定性增加的今天，这种情况尤甚。

从本次2024 WAIC大会参展的展商中，亦会有此观感。

以下是WAIC开幕式现场Joshua Ramo与Stephen A. Schwarzman的对谈实录（经虎嗅整理）：

Joshua Ramo：你说人工智能不仅改变了你运营黑石的方式，而且还改变了很多公司的价值判定。原来大家觉得不值钱的公司一下子值了几十亿，值钱的公司却变得不值钱了。所以从商业的角度怎么样看AI跟你的投资方面的一些交集，你在这方面看到了什么洞察，人工智能怎么改变了黑石的内部监管。我更想问的问题就是AI对于现有价值现有企业的一个价值认定方面产生什么影响？

Stephen A. Schwarzman：我去年也说过，有一些企业在在融合方面做的很棒，但其他有一些企业好像不太适应AI。在进行一些潜在的投资机会分析的过程中，我们回考虑这一点。

在这个时代，每一个年轻人都很幸运的，你可以借助AI来帮助你来打造模型。我刚进入这一行的时候根本做不来模式，不擅长数字。所以我看到的这一类新的AI应用，这一方面机器都可以做，比如说起草投资委员会的会议备忘录等，让我感到很惊喜。我们也看到目前这项技术进展的已经非常的顺利，但我也始终让大家把你们的预期放低一点，把警惕性提高，你不能像鸵鸟一样把头再埋在沙子里，根本不关心外面发展的技术的一些风险。因为这一个技术深度发展以后，一定会产生一些非常深远的影响。

Joshua Ramo：多年来你让我牢记的一点就是你思考风险的方式，那么AI有没有改变你管理风险和在投资中对风险定价的方式呢？

Stephen A. Schwarzman：我们有一句说，投资界没有勇敢的老人，投资久了胆子都小。对可能出错的事情保持警惕总是好的，这给了我们双重视角，它既展示了什么可能会成功，真正让事情行得通，也告诉我们哪些商业领域是我们不想触碰的。因为一旦AI发展起来就可能会让你血本无归，而你其实是可以避免的。

我们是做投资的，（但）我们不像股票投资者，如果不喜欢就可以退出。我们退不掉，我们持有的是硬资产。我们要看一个资产的话，必须要从5到10年长周期视角来进行观察和评估。

我本想用“猜测Guess”这个词，但我还是更喜欢用“评估access”。评估如果AI以某种方式发展，这类业务会发生什么变化？会有大赢家，也会有输家。我们只是不希望意外地成为输家，这就是我们的看法，现在这已经是我们看待事物的一种方式。

我没有选AI，是AI选了我

算力和资源的分配不均，产业界对AI应用的强烈需求，使得AI领域的前沿研究正在向商业化公司倾斜。

商业公司，特别是那些科技巨头，如Google、Amazon、Facebook、Microsoft等，拥有巨大的财力和计算资源，能够投入巨资进行AI研究和开发。这使得他们在突破性技术的发展上占据了主导地位。而相较之下，传统的学术机构在资源上相对匮乏，难以与之抗衡。

与此同时，产业界对AI应用的需求也在不断增加。商业公司通过AI技术可以实现产品创新、提升生产效率、优化运营流程，从而获得巨大的经济利益。这种强烈的市场需求驱动了商业公司不断加大对AI研究的投入，并迅速将研究成果应用于实际业务中。

然而，商业公司的研究往往以短期经济利益为导向，可能忽视了一些基础性、长期性的研究。而学术研究的独立性和自由度也可能因为过度依赖商业资金而受到影响。这种倾斜可能导致研究方向的偏离，难以全面、客观地探索AI技术的潜力和风险。

苏世民提到，大学需要建立一种比“仅自主以为教授研究工作”更好的合作模式。这意味着未来大学和商业公司的合作将更加紧密。大学可以通过与企业合作，获取更多的资金和资源支持，同时将研究成果迅速转化为实际应用。这种合作模式将有助于弥补大学在算力和资源上的不足。

以下是WAIC开幕式现场Joshua Ramo与Stephen A. Schwarzman的对谈实录（经虎嗅整理）：

Joshua Ramo：苏世民先生我觉得你可能是人工智能领域在学术研究方面慈善捐赠规模最大的人了。你本身就是捐助资金非常大的慈善捐赠者。那你出于什么考虑选择AI这个领域？你在学术界所做的事情和在产业界所做的事情有什么不同呢？

Stephen A. Schwarzman：我想我没有选AI，是AI选了我。

我最早我资助的是牛津大学的一个AI伦理运营方面的新人文项目。我之所以这么做，是因为每个人都涌向STEM（科学、技术、工程和数学教育）时，我觉得有必要将其与所有这些发生在人类身上的事情相结合。因为这将改变人类10到20年后的行为，你必须考虑一些这样的问题。它还涉及监管等一系列的事情，我对全球性的（AI）监管机构很感兴趣，因为从事这项技术的人，对它可能出错的地方要有应有。

Joshua Ramo：你认为未来优秀大学的AI研究是什么样子？你正在做的事情与此有什么关系？传统大学环境如何适应当今世界？

Stephen A. Schwarzman：有趣的是，相较于商业世界，大学现在处于劣势。突破性进展实际上出现在商界领域，因为企业能负担的起开发所需的算力。所以结构性的变化正在发生，大学仍然有超级聪明的大脑，但大学在这场竞赛中却处于劣势，随着时间的推移，必须建立起来一种比“仅自主以为教授研究工作”更好的合作模式，这种变化将使大学能够发挥作用。坦白说，商业企业的大部分知识基础最初都来自大学，所以如果你让我猜测的话，我认为两者之间会有更多的融合。