马克斯备忘录：AI对股市和债市的集中依赖正在瓦解分散化假设

霍华德·马克斯在2026年11月11日发表的备忘录中提出了一个不同于常见AI投资讨论的论点：问题不在于AI本身是否被高估，而在于AI已经同时成为股票市场和债券市场的单一依赖因素，这种集中程度在历史上没有先例，而它所侵蚀的恰恰是投资者赖以管理风险的基本前提。

在股权端，马克斯引用摩根大通的数据指出，自2024年1月以来，42家AI相关公司贡献了标普500约三分之二的价格涨幅。FactSet报告则显示，Alphabet和Amazon仅在第二季度就因对Anthropic和SpaceX（现已包含xAI）的股权投资的账面收益合计达1510亿美元，成为标普500盈利的主要贡献者。连续14个季度，以超大规模云服务商为主的“七巨头”盈利增速超过了标普500其余成分股。

在信用端，据高盛统计，今年全球与AI相关的债务发行总额已接近6000亿美元，其中约4000亿美元进入美国投资级债券市场，占该市场总供应量的五分之一以上，使彭博美元投资级公司债券指数中AI相关债券的占比升至约12%。马克斯指出，AI行业未来每年可能需要平均1万亿美元的新资本，其中数千亿将通过债务融资筹集。

这种集中趋势与分散化原则形成了鲜明对比。马克斯以迈克尔·米尔肯在1977-78年开创次投资级债务市场为例，指出该市场接受风险的前提是足够的分散化，以确保少数违约不会破坏整体投资组合的表现。然而，当前的股票和债券市场却高度依赖单一因素：AI的成功。

马克斯进一步质疑了AI的可预测性。他引用Claude的评估指出，AI作为整体的可预测性评分仅为3分（满分10分），其中投资者关注的核心变量——利润规模、分配格局和实现速度——的可预测性甚至低至2分。他特别提到，尽管前沿AI实验室如OpenAI和Anthropic被视为行业领导者，但其可预测性评分与早期风险投资相当，属于“几乎不可知”的范畴。

马克斯认为，这种集中依赖构成了一条贯穿投资组合的“断层线”，其潜在影响远超AI板块本身。他提醒投资者，在不确定性极高的领域，接受“自己不知道一切”是必要的。他引用沃伦·巴菲特1979年的观点作结：未来从来都不明朗，而不确定性实际上是长期价值买家的朋友。