近30年前，他曾準確預警1997年亞洲金融危機。如今，這位知名策略師再次發出警告：目前席捲全球的人工智慧(AI)投資熱潮，與當年引發亞洲經濟體連鎖金融危機的市場環境有著令人警覺的相似之處。在他看來，眼下的AI繁榮很可能是一場泡沫。
這位策略師就是法國興業銀行(Societe Generale)駐倫敦分析師阿爾伯特‧愛德華茲(Albert Edwards)。他一向以極度悲觀的市場觀點著稱，甚至自稱「超級大空頭」。
(截圖來源：MarketWatch)
促使愛德華茲將當前AI熱潮與亞洲金融危機相提並論的，是阿波羅全球管理公司(Apollo Global Management)首席經濟學家托斯滕·斯洛克(Torsten Slok)近期發布的研究報告。
斯洛克在報告中指出，一項名為「全要素生產力成長」(Total Factor Productivity Growth，簡稱TFP)的關鍵經濟指標表現令人失望。
這項指標衡量的是，在投入一定數量勞動力和資本的情況下，經濟體能夠創造多少產出。
斯洛克解釋說：“在剔除工作時間增加和機器設備投入增長所帶來的貢獻後，剩餘的經濟增長部分就是全要素生產率。當企業無需增加投入就能提高產出時，TFP便會上升，因此它是目前衡量技術進步最可靠的替代指標。”
AI投資火爆，但生產力提升遲遲不見蹤影
在仔細研究相關數據後，斯洛克得出了一個值得關注的結論：
儘管AI熱潮已經明顯反映在企業投資數據和股票估值之中，但其對生產力的實際推動作用，迄今仍未在統計數據中顯現。
這意味著，“AI帶來的生產力紅利，目前仍然只是一種預測，而不是已經得到數據證實的現實。”
圖表說明：目前的經濟數據尚未顯示AI帶來明顯的生產力提升圖表來源：Apollo
這個觀點讓愛德華茲想起了自己在1990年代中期看空亞洲經濟體的經歷。
當時，他讀到諾貝爾經濟學獎得主保羅‧克魯曼(Paul Krugman)的一篇文章。克魯曼指出，亞洲經濟體的全要素生產力成長疲軟，這與當時市場普遍相信的亞洲經濟高速成長敘事形成了鮮明反差。
這項發現，成為愛德華茲當年作出悲觀預測的重要依據。
同時，市場上充斥著大量讚頌亞洲經濟「奇蹟」的研究報告和出版品。
愛德華茲由此意識到，市場已經陷入一種危險的集體樂觀情緒。
他指出：“太多人相信了這個極具誘惑力的故事。”
結果，大量投資者和金融機構向這些經濟體提供了廉價且充裕的資本，而這些資金最終遭到了錯誤配置。
在愛德華茲看來，隨後席捲亞洲的金融危機及其蔓延效應「完全可以預見」。
同樣，1990年代末期美國網路泡沫的形成與破裂，在他看來並非不可預測。
正因如此，對於當前市場普遍認為「AI熱潮並非泡沫」的主流觀點，愛德華茲始終持懷疑態度。
另一個危險訊號：企業投資看似強勁，但實際成長卻可能有限
當然，愛德華茲也承認，目前可能確實還為時過早，AI帶來的經濟效益尚未充分反映在全要素生產力數據中。
不過，他進一步引用了另一位經濟學家羅布‧帕倫托(Rob Parenteau)的研究，來支持自己的懷疑。
曾任職於安聯集團(Allianz)的帕倫托指出，儘管美國企業的總投資正在快速成長，但企業淨投資卻基本上處於橫盤狀態。
這一差異值得關注。
總投資反映企業在設備、建築及其他資本資產上的整體支出，而淨投資則是在總投資中扣除現有資本折舊後的結果。
換句話說，企業表面上投入了越來越多的資金，但在扣除維持和更新現有資本所需的支出後，真正新增的資本累積可能遠不如想像中強勁。
圖表說明：美國企業投資（名目值，佔GDP百分比，分別顯示扣除折舊前與扣除折舊後的情況） 資料來源：Datastream
愛德華茲認為，如果美國企業投資的顯著成長主要體現在名目金額，而非實際投資規模上，那麼他對AI繁榮的懷疑就完全有理由。
這項判決也進一步加深了他對當前AI投資熱潮可持續性的擔憂。
科技股暴漲40%，晶片股近乎翻倍：市場是否過度樂觀？
值得注意的是，就在經濟學家對AI能否真正推動生產力成長提出質疑之際，金融市場對人工智慧的熱情卻持續高漲。
追蹤美國科技板塊表現的State Street Technology Sector SPDR ETF（XLK），今年以來已累積飆漲40%。
同時，半導體板塊的表現也更加驚人。以半導體ETF（SOXX）代表的晶片股，今年以來的漲幅更是接近100%，市值幾乎翻倍。
科技股與半導體股的強勁表現，凸顯了投資人對AI革命所寄予的巨大期待。
然而，愛德華茲的警告恰恰在於：當市場對某種技術或經濟成長故事形成高度一致的樂觀預期時，資金可能會大量湧入，而這些投資能否真正轉化為生產力提升和經濟回報，仍有待驗證。
從1997年亞洲金融危機，到20世紀末的網路泡沫，再到今天的AI投資狂潮，愛德華茲看到了一條值得警惕的共同線索：市場可能過度相信一個令人興奮的成長故事，卻忽視了支撐這一故事的基本經濟數據。
不過，目前AI投資熱潮是否最終會演變成泡沫，以及人工智慧對生產力的長期影響究竟有多大，目前仍存在不確定性。
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