AI不是未來，它正在吃掉你的工作
「有一個頂著你名字的機器人，正在你背後注視著你每天在做的事。」
紐約大學金融學教授Aswath Damodaran在最新訪談中發出這個令人背脊發涼的警告。他不是在嚇唬人——他的「數字雙胞胎」已經在和他的學生進行估值比賽，而且表現穩定得可怕。
「它能得到穩固的B+，」Damodaran坦言，「而我班上85%的學生永遠不會超過B+。」
更殘酷的是：「華爾街90%的股票研究報告，如果運氣好，永遠不會高於B+。」
誰會被AI取代？
Damodaran的答案直接得殘忍：「所有的主動投資，從共同基金管理到另類資產管理，90%是機械化和懶惰的。」
「你知道嗎？AI將會取代你的工作，當這發生時，沒有人應該掉一滴眼淚。」
為什麼？因為這些工作太容易被複製了：
重複性的數據收集和分析
帶有預設立場的估值報告（比如「必須證明這家公司值得收購」）
機械化的投資決策流程
「如果你做的工作是機械化的、規則驅動的，並且帶有偏見——機器人會做得比你好。」
投資業的未來長什麼樣？
「富達在波士頓夏日街上那20多層樓，將會變成兩層樓。」
Damodaran預測，主動投資的規模將會是今天的三分之一。這不是明年就會發生，但會在未來10年內逐漸成真。
ESG：穿著羊皮的狼？
如果Damodaran對AI的看法讓你震驚，那他對ESG的評價可能會讓你從椅子上跳起來：
「這是我一生中見過的，施加在投資和商業社群上的最大騙局。」
四個理由，徹底拆穿ESG神話
1. 「你們根本不知道自己在量什麼」
「如果我問你ESG衡量什麼，你會給我一個答案——基於你的偏見。」
Damodaran舉了個炸彈級的例子：根據Sustainalytics的數據，英國石油公司（BP）是ESG評分最高的公司之一。
「當俄羅斯入侵烏克蘭時，突然之間，歐洲的武器製造商變成了好公司。這是怎麼發生的？」
答案很簡單：ESG的定義隨著社會情緒不斷變化。「我們對好與壞的定義會隨著時間而改變。」
2. 「它根本不會增加企業價值」
要增加價值，必須做到三件事之一：更高現金流、更高成長、更低風險。
ESG做到了哪個？
現金流？ 「做好事需要犧牲。在高成本的地方建廠，而不是在低成本的地方。」
成長？ 「ESG似乎限制了成長。」看看Patagonia——好公司，但註定是利基市場。
風險？ 所有故事都是關於「不要做壞事」，而不是「積極做好事」。
3. 「所謂的『超額回報』是個偶然」
早期ESG投資表現好，是因為它剛好重倉了科技股，而不是ESG本身有多厲害。
「當俄羅斯入侵烏克蘭，化石燃料公司開始上漲時，你的『阿爾法收益』就消失了。」
4. 「對社會根本沒幫助」
「我們在影響力投資上花費了數萬億美元，但目的何在？我們現在對化石燃料能源的依賴程度和30年前一樣。」
「這就像那個漢堡王的廣告：牛肉在哪裡？影響力投資的『影響』在哪裡？」
科技七巨頭：我們在泡沫中嗎？
「存在一個AI泡沫。存在一個AI泡沫，因為它是重大變革的一個特徵，而不是缺陷。」
Damodaran承認自己持有七巨頭中的五家，但都是在多年前買入（微軟2014年，Nvidia2018年）。「它們今天估值過高嗎？是的。」
泡沫何時會破？
「這次的痛苦將比網路泡沫時期更嚴重。」
為什麼？因為現在的基礎設施投資規模太大了——數據中心、晶片、電力。「我們正在討論數千億美元投資於基礎設施，期望一個價值數萬億美元的AI產品或服務業務。」
「現在，這個業務規模還很小。如果你幸運的話，來自實際AI產品和服務的總收入可能達到1000億美元。」
現在該怎麼辦？
Damodaran的建議很務實：
降低回報預期：承諾20%回報？「這是妄想」
不要追逐「新資產類別」：「沒有新的資產類別，只有呈現舊資產類別的新方式」
少讀多思考：「我鼓勵我的學生少讀多思。就散步30分鐘，最好帶著狗，因為那能讓你分心。」
比特幣：不是黃金，也不是貨幣
「比特幣不是一種好的貨幣，我也不認為它是一件偉大的收藏品。」
Damodaran的批評點到要害：
作為貨幣：「如果我試圖用比特幣買咖啡，烏克蘭的一個礦工必須猜一個九位數的數字——這不是建立貨幣的方式」
作為收藏品：「好的收藏品能在危機中保持價值。每次危機，比特幣都像高風險股票一樣暴跌」
給投資者的最後忠告
在一個估值高企、AI顛覆一切、傳統智慧不斷被挑戰的世界，Damodaran的建議很簡單：
「不要過度擴張。不要因為你的股票只能賺7%，就去追逐承諾20%的東西。」
對於私募股權和風險投資的華麗承諾，他的評價一針見血：
「兩者要麼是謊言，要麼已經變成了謊言。」
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