索羅斯預言AI的泡沫：我們活在一個自我實現的市場裡

金融市場如何反過來塑造它本應衡量的現實？

理性上的「知道」和切身體會的「理解」之間，有天壤之別。這就像讀物理教科書，和看《流言終結者》把熱水器炸飛的區別。

教科書會告訴你：在密閉系統中加熱水，會因水體膨脹而產生液壓。

你讀懂了文字，理解了相變物理的理論。

但《流言終結者》展示了：壓力如何能把一個熱水器變成火箭，射到 500 英尺的高空。

你看了影片，才真正理解了什麼叫災難性的蒸汽爆炸。

展示，往往比講述更有力。

上週，Brian Armstrong 就為我們實地演示了喬治·索羅斯的「反身性理論」，其效果足以讓《流言終結者》團隊感到自豪。

在 Coinbase 的財報電話會議上，回答完分析師的提問後，Brian Armstrong 念出了一串額外的詞。這些詞是預測市場的玩家們押注他可能會說的。

他在會議最後說：「我一直在關注預測市場對我們這次財報會議的押注。現在，我只想補充以下幾個詞：比特幣、以太坊、區塊鏈、質押，和 Web3。」

在我看來，這生動地演示了大多數金融市場的運作方式，正如喬治·索羅斯的理論所言：市場價格會影響它們正在定價資產本身的價值。

索羅斯在成為億萬富翁對沖基金經理之前，曾立志成為哲學家。他將自己的成功歸功於發現了「有效市場理論」的一個缺陷：「市場價格總是會扭曲基本面。」

金融市場並非像傳統認知那樣，只是被動反映資產的基本面，它們會主動地塑造它們本應衡量的現實。

索羅斯舉了 1960 年代企業集團熱潮的例子：投資者相信這些公司能通過收購小而精的公司來創造價值，於是推高了它們的股價，這反過來讓這些集團真的能用虛高的股價去收購這些公司，從而「實現」價值。

簡而言之，這形成了一個「持續且循環」的反饋回路：參與者的想法影響了他們押注的事件，而這些事件又反過來影響了他們的想法。

放到今天，索羅斯可能會舉像 MicroStrategy 這樣的公司為例。其 CEO 邁克爾·塞勒向投資者推銷的正是這種循環邏輯：你們應該用高於淨資產價值的溢價給 MicroStrategy 股票估值，因為交易在溢價狀態本身，就使得其股票更有價值。

索羅斯在 2009 年寫道，他用反身性理論分析指出，金融危機的根本原因是一種基本誤判，即認為「（房地產）抵押品的價值與信貸的可獲得性無關」。

主流觀點認為，銀行只是高估了作為貸款抵押的房地產價值，而投資者則為這些貸款支持的衍生品付出了過高價格。

有時情況確實如此，只是簡單的資產錯誤定價。

但索羅斯認為，2008 年金融危機的巨大規模，必須用「反饋回路」才能解釋：投資者高價購買信貸產品，推高了背後抵押品（房地產）的價值。「當信貸變得更便宜、更易得，經濟活動就會升溫，房地產價值隨之上漲。」

而上漲的房地產價值，反過來又鼓勵信貸投資者付出更高的價格。

理論上，像 CDO 這樣的信貸衍生品價格應反映房地產價值。但實際上，它們也在幫助創造這些價值。

這，至少是教科書對索羅斯金融反身性理論的解釋。

但 Brian Armstrong 不止於解釋，他實地演示了它，用的是《流言終結者》的方式。

通過說出人們押注他會說的詞，他證明了參與者的觀點（預測市場）能直接塑造結果（他實際說的話），這正是索羅斯所說的「市場價格會扭曲基本面」的含義。

眼下的人工智慧泡沫，正是 Brian Armstrong 實驗的萬億美元升級版，這讓我們能及時領悟到這個道理：人們認為 AGI 將會實現，於是投資 OpenAI、Nvidia、數據中心等。這些投資讓 AGI 更可能成真，而這又吸引更多人投資 OpenAI……

這完美詮釋了索羅斯關於泡沫的著名論斷：他之所以衝進去買入，是因為買入行為會推高價格，而更高的價格會改善基本面，這又會吸引更多買家。

但索羅斯也會警告投資者，不要迷信這種自我實現的預言。因為在泡沫的極端情況下，投資者推高價格的速度，會遠超過價格能改善基本面的速度。

索羅斯在反思金融危機時寫道：「一個運行完整的正向反饋過程，在初期是自我強化的，但最終它必然達到一個頂峰或逆轉點，此後，它將在相反方向上自我強化。」

換句話說，樹不會長到天上去，泡沫也不會永遠膨脹。

不幸的是，還沒有《流言終結者》式的實驗能實地演示這一點。

但至少，我們現在知道了，市場價格能促成事情發生，就像財報電話裡說出的幾個詞一樣。

那麼，AGI（通用人工智慧）又何嘗不會如此呢？