杰里米·西格尔：人工智能带动的上涨并非泡沫

由于担心经济衰退，标准普尔 500 指数今年上涨了 14% 以上，人工智能 (AI) 股票的涨幅更是数倍以上。但杰里米·西格尔表示，市场并未陷入泡沫。

西格尔是宾夕法尼亚大学沃顿商学院金融学罗素·E·帕尔默名誉教授，也是 Wisdom Tree Funds 的高级投资策略顾问。他昨天在智慧树主办的网络研讨会上发表了讲话。

他演讲的重点是人工智能，但我先谈谈他对市场的看法。

西格尔表示，目前的估值与互联网泡沫时代的巅峰时期“相差甚远”。“这些是真正的公司，”他说，而不是互联网企业家的无产品梦想。

西格尔表示，纳斯达克指数的市盈率为 30，而在互联网泡沫时期达到了 100。当时标准普尔 500 指数科技板块的市盈率为 80，而现在约为 35。当时的利率要高得多，TIPS 收益率为 4%。

“我们太快地使用泡沫这个词了，”他说。他表示，该术语应适用于高于公允价值 200% 至 400% 的估值，这甚至可能不适用于 Nvidia。自去年底人工智能热潮开始流行以来，该股已上涨两倍。

“这种情况可能会持续更长时间，”西格尔说。市场动力非常强劲，可以长期持续。“但回调可能会非常快，”他说。

他说，动力需要一个故事加上一些具体的证据。后一种情况是去年年底发布的 ChatGPT。

作为动量力量的证据，西格尔引用了所谓的模因股票，他称其为无价值公司的“游戏”。但事实证明，通过做空这些股票来赚钱是很困难的。

西格尔表示：“影响最大的是动量，而不是估值。”

人工智能领域的资本投资猛增。10 年前，人工智能领域投入了大约 140 亿美元，但到 2021 年，这一数字达到了 2760 亿美元。美国占该支出的 54%，其次是中国，占 15%。

西格尔说他对“人工”这个形容词感到困惑。称之为机器智能（相对于人类智能）会更合适。他说，称其为人造的听起来很“假”。

事实证明，人工智能在很多方面都优于人类，例如执行计算以及玩国际象棋和围棋等游戏的能力。

人类智力的优势在于能够权衡决策中的判断，尽管我们并不总是正确的。但我们以同样的方式学习，他说。不同之处在于，人工智能能够获得更多的经验，并且处理案例的速度更快。

西格尔警告不要投资人工智能相关股票。

互联网时代的“先行者”已不再在我们身边：Netscape、Mosaic、Wordstar、WordPerfect、Lotus 123 和Harvard Graphics。作为芯片供应商，英特尔目前仅落后于英伟达。

“先行者并不总是能够生存，”他说。

他还警告不要进一步投资价值链下游的所谓镐铲公司（这个术语可以追溯到淘金热时期，当时金矿开采者取得了不成比例的成功）。他质疑英伟达是否能维持其高估值（市盈率超过 200）。英伟达要实现增长并增加收入，就需要成为从消费者那里获得更大“钱包份额”的产品和服务的一部分。西格尔对这种情况是否会发生表示怀疑。

就个股而言，西格尔称世界是“过山车”。亚马逊是最早的互联网公司之一，当时它只是销售书籍。它的价值飙升，并在2000年创下高价，然后下跌了50%，此时

“投资主题是周期的一部分，”西格尔说，你必须在正确的时间做出正确的选择。

西格尔承认人工智能的力量，但对其是否能代表工业革命或过去 50 年互联网和技术革命的突破持怀疑态度。

人工智能的核心问题是它是否会取代工作并颠覆行业。

西格尔对此表示怀疑。

他说，自动驾驶将是令人惊奇的，它可以取代卡车司机，使汽车运输更加高效，高速公路也不会那么拥挤。

但会有法律障碍。人类驾驶员的责任受到汽车保险的保护。但西格尔表示，有了自动驾驶，发生事故的人就会寻找“最有钱的人”。那将是特斯拉及其董事长埃隆·马斯克。

西格尔表示，人工智能将主要取代低薪工作。这些人可能是被自动驾驶取代的卡车或出租车司机，也可能是被机器人取代的医护人员。但高薪工人也可能会被取代。例如，外科医生可以使用人工智能来分析复杂的医疗状况，从而比现在更快地确定可能的行动方案。

人工智能将带来通货紧缩，就像一般技术进步的情况一样。

西格尔还表示，人工智能可能不会提高生产力，生产力在过去 50 年里略有下降。在这一点上，我不同意。生产率是用每单位劳动力的产出来衡量的，但传统的产出指标（GDP）并不准确。

正如伍迪·布洛克所说

西格尔在演讲中承认了其中的一些改进。他说他在文字处理机上写作，而不是在他的学术生涯开始时使用的打字机。但从打字机到文字处理的转变和产出的增加并没有体现在 GDP 数据中。

最后一个问题仍然是人工智能与人类智能的区别。什么是只有人类才能思考的领域？人工智能已经证明机器可以学习，主要是通过模式识别来学习，而模式识别又因其高速分析大量数据的能力而得到增强。

但创造力不同。人工智能能否创作一首与之前的音乐截然不同的音乐？或者创作一件代表新绘画流派的艺术品？真正的创造力不是渐进的改进或变化。这是一种全新的事物，无法根据经验来计算。这就是为什么我不期望人工智能在主动管理方面取得成功。要在一致的基础上击败被动投资组合，需要的不仅仅是人工智能所特有的算法、高速处理和大量数据。即使人工智能有这个优势，它也会很快被套利消失。要想在市场上获得优势，就需要极其罕见的创造力。

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