Baker 在富達投資（Fidelity）起家，經歷 2000 年週期，負責半導體領域，如今則營運 Atreides 公司。這場涵蓋範圍廣泛的對話，探討了 AI 建構的瓶頸何在、台積電的瓶頸、為何 AI 的崛起仰賴矽晶片，以及他對特斯拉（Tesla）和輝達（Nvidia）深信不疑背後的第一性原理論證。
[註：本集錄製於 2026 年 2 月下旬]
如果時間有限，以下是重點摘要：
- Baker 對於泡沫問題的解讀精準且不流於反射性反應。科技股的估值倍數與五、六年前大致相同，自 2025 年初以來倍數已有所壓縮，而現在科技股的交易價格甚至低於消費必需品類股，這種情況幾乎從未發生。他認為，就估值而言，目前沒有泡沫。
- 當前的風險在於資本支出，而非估值。他判斷過度建設是否會以崩盤收場的檢驗標準，在於其資金來源是債務還是現金流。到目前為止，AI 投資的報酬率（ROI）仍是正向的。
- 這個 ROI 出現了一個暫時性的「低谷」，因為 Blackwell 是一筆巨大的支出，且主要用於訓練，而訓練並不會立即產生回報。他引用了早期的代理（Agent）模型，如 GPT-5.2、Grok 4.20 和 Codex 5.3，認為 Blackwell 的投資回報將會很高。
- 他希望有兩股力量能阻止 2000 年式的過度建設：世界從根本上缺乏「電力和晶圓」，而網路泡沫破滅的傷痕（當時下跌 80-85%，相較於 2009 年的 60-65%）為科技股估值設下了永久性的上限。
- 晶圓的瓶頸在於台積電（TSMC）。Baker 將晶片製造比喻為烘焙，工具都是共用的 ASML 設備，勝負關鍵在於配方，因此領先者很難被追上。他認為台積電不會以足夠快的速度擴充產能來緩解短缺。
- 他對特斯拉的信念始於 2010 年一次與 Elon 的巴士之旅會面，當時市值約 15 億美元，其基礎在於一個通縮性投入的論點：電池能量密度持續複合增長，而汽車的其他所有投入成本都在膨脹。
- 談到 AI 與電玩遊戲，世界模型能將遊戲開發成本降低約 90%，這對平台有利，但對遊戲開發商來說則很嚴峻。不過，在未來五到七年內，遊戲仍將在本地 GPU 上渲染。像《Monopoly Go》這樣的即時遊戲，若透過影片模型來渲染，其成本將超過其收入的 100 倍以上。
- 他從一位富達的導師那裡學到一個受用無窮的教訓：作為投資人，你要嘛及早恐慌，要嘛後期加倍投入，幾乎沒有人能兩者兼具，而你的工作就是知道自己屬於哪一種人。
- 必看：第 56 集：Gavin Baker - Atreides Management 管理合夥人
- 追蹤 @firesidealpha 獲取科技與商業領域最佳對談的精華內容。
Gavin Baker 職業生涯的大部分時間都在回答同一個問題：眼前的事物是否是泡沫。他於 1999 年在富達投資開始職業生涯，負責半導體領域，當時正值網路泡沫達到頂峰並破裂之際。他後來晉升為管理 170 億美元旗艦 OTC 基金的經理人，並使富達成為輝達和特斯拉最早期的機構投資大戶之一。根據他自己的統計，從 2007 年到 2021 年，他在 90% 的客戶會議中被問及關於「泡沫」的問題，當時的泡沫指的是 Google、Meta、亞馬遜（Amazon）和蘋果（Apple）。現在，這個問題落在了 AI 上，所涉及的資金規模遠比以往更大，而 Baker 的回答比多頭或空頭所期望的都更為謹慎。他在德州長大，擁有無上限的購書預算和終身的歷史愛好，這使他形成了現在應用的分析框架：市場以前就多次進行過這樣的實驗，只要你願意去解讀，其模式是清晰可辨的。
2000 年的判斷
Baker 對泡沫的解讀之所以有分量，是因為他在實際的最高點做出了判斷——當時他 23 歲，才剛開始負責半導體領域六個星期——運用的是他從職業生涯初期在商品行業中學到的供需分析框架。2000 年 2 月，他調閱了每家半導體公司及其客戶的庫存數據，情況完全一致。
- 客戶庫存和庫存天數處於歷史高點，成品庫存也處於歷史高點。
- 半導體公司自身的庫存也處於歷史高點。
- 股價的估值倍數是前所未見的。
他的報告指出，需求環境無法支撐這些估值，而這份報告的影響力超出他的預期。一位他稱為 Rajeev Kaul 的資深分析師印了 50 份，調降了自己關注的股票，然後當天就帶著年輕的 Baker 去見了每一位投資組合經理。在那場浩劫中，Baker 看好的兩家公司當時規模都很小，分別是 Integrated Circuit Systems 和輝達，這也開啟了他長達 25 年關注輝達的習慣。在那段時間，他還見到了年輕的黃仁勳（Jensen Huang），他現在稱黃仁勳是他見過的兩三位最傑出人物之一。他將這個觀點與一個無法在模型中體現的護城河聯繫起來：在他看來，只有少數幾位半導體領導者——黃仁勳、Hock Tan 和蘇姿丰（Lisa Su）——能夠可靠地留住他們最優秀的工程師，而這種人才留存能力是一種持久的競爭優勢。對於當前的啟示是，Baker 並非一個為漲勢找理由的永久多頭。他在職業生涯初期，根據大多數人沒有注意到的庫存數據，就曾預測過半導體行業的頂點。
每一次革命都會催生泡沫
Baker 的出發點是基於歷史，而非情緒。他借鑒了 Carlota Perez 及其著作《技術革命與金融資本》（Technological Revolutions and Financial Capital），以及三四個世紀的市場歷史，來論證一個真正具有革命性的新技術幾乎必然會產生泡沫，因為市場正在做一件理性的事情。
「每當你擁有一項真正革命性的新技術時，你總是會得到一個泡沫。金融市場會正確地對新技術感到興奮。金融市場在大多數時候是有效率的。所以它們會正確地將其識別為具有革命性、會改變世界的事物。然後你就會遇到 Michael Mauboussin 所說的『意見多樣性的崩潰』，而這正是泡沫的燃料。」Gavin Baker
他提出的順序在運河、鐵路、收音機、個人電腦和網際網路時代都是一樣的：正確的興奮感，接著是意見多樣性的崩潰，然後是對新技術的過度建設，隨後是需求暫停，最後是崩盤。他認為，對於 AI 來說，決定性的區別在於建設的資金來源。
- 以債務融資的過度建設是危險的類型，因為當需求停滯時，償債義務並不會停止。
- 以現金流融資的過度建設則可以存活，因為支出者可以在不引發償付能力危機的情況下削減開支。
對於一個在估值方面極度自律的人來說，他坦誠地表示，泡沫並不令人興奮，而是一場噩夢，因為它是所有長期投資者的敵人。這就是他審視現狀的視角，也是為什麼他對「我們是否處於泡沫中」這個問題的回答會分裂成兩個截然不同的問題。
不是估值泡沫
針對第一個問題，即估值，Baker 直言不諱地表示，泡沫論並未得到估值倍數的支持。
「任何說我們處於估值泡沫的人，根本沒有注意實際情況。科技股的估值與五、六年前相同。自 2025 年初以來，科技股的估值倍數已經壓縮。現在科技股的交易價格甚至低於消費必需品類股，這種情況非常罕見。從估值的角度來看，我們並非處於泡沫之中。」Gavin Baker
讓這個比較具有分量的是，科技股的交易價格竟然低於消費必需品類股——一個防禦性的、低增長的族群——他說這種情況非常罕見。他認為，將一家優秀科技公司的利潤率、營收增長和投資資本回報率放到任何其他行業，其股票都應該享有巨大的溢價。因此，值得爭論的問題從估值倍數轉移到了支出上。考慮到建設的規模，我們是否正在以超過需求吸收速度的速度過度建設產能？他目前的答案是，到目前為止，所有這些投資的回報都是正向的，但有一個暫時的例外。
- 目前 ROI 的「低谷」來自 Blackwell，這是一筆巨大的支出，主要用於訓練，而訓練不會立即產生回報。
- 他指出的早期代理（Agent）檢查點，如 GPT-5.2、Grok 4.20 和 Codex 5.3，告訴他代理（Agent）式 AI 已經到來，而 Blackwell 的最終 ROI 將會非常高。
他還指出了潛伏在恐懼之下的悖論：市場同時擔心 AI 會讓所有人失業，卻又為那些最受 AI 影響的超大型股定出了有吸引力的估值。他提出的一種解釋是，市場對全球蕭條情景揮之不去的恐懼，他將此歸因於分析師 Citrini，並認為這種情況不太可能發生。在一個真正不尋常的題外話中，他表示自己希望有一個強勁的空頭來與之爭論。
「本著這種精神，我非常感激 Michael Burry。他的 Substack 是上天的恩賜，他是一個非常聰明、有智慧的人，每天都在提出一個非常可信的看空論點。我們需要這個。我們需要一個非常聰明的人可信地敲響看空的鼓聲。」Gavin Baker
希望有一個強勁的空頭存在，這本身就是一種紀律。一個存在可信、論證充分之空頭的市場，是一個意見多樣性尚未崩潰的市場，而這正是防止正確的興奮感惡化成泡沫的條件。
電力、晶圓與傷痕
Baker 不預期 2000 年重演的第二個原因是物理性的。經濟體缺乏兩樣東西，它們是整個建設的瓶頸，而他總是將它們並提。
「我們從根本上缺乏電力和晶圓。我認為這種短缺可能會阻止過度建設。但即使我們透過軌道資料中心解決了電力短缺問題，台積電仍然是一個瓶頸。」Gavin Baker
晶圓是更難解決的約束，而他對其原因的描述是這段內容中最具投資價值的一部分。他說，晶片製造就像烘焙。根據他的說法，業界購買的設備大致相同，雖然晶圓廠曾經在 Nikon 和 ASML 的掃描儀之間做選擇，但他說現在它們幾乎完全依賴 ASML。他認為，差異化來自於配方、步驟順序以及反覆試驗，因此，一個領先的製造商非常難以被追上。他將台積電的領先部分歸功於英特爾（Intel）犯了一個他認為源於傲慢的巨大錯誤，而他並不預期瓶頸會很快緩解，因為據他所說，這家龍頭企業的營運者都是強硬的經營者，他們曾將 Sam Altman 貶低為「播客老弟」，並且不會以足夠快的速度擴充產能來縮小差距。
傷痕是第二個限制因素。Baker 用清晰的数量級來區分兩次崩盤：2009 年科技股下跌約 60% 到 65%，而網路泡沫破滅則使其下跌了 80% 到 85%，這個差異並非四捨五入的誤差，而是完全不同的痛苦等級。
「那次泡沫留下的傷痕如此之深，以至於它本身就為科技股估值設下了上限。我認為這正是科技股自 Google 上市以來能以如此高的報酬率持續增長的原因之一。」Gavin Baker
這兩次崩盤就是他認為自 Google 和 Salesforce 在 2004 年左右同年上市以來，科技股能表現如此出色的原因，因為對另一個泡沫的恐懼為估值設下了永久性的上限，留下了成長的空間。在「電力和晶圓」這個觀點之下，是他從第一性原理出發，對 AI 為何如此渴望這兩者的解讀。AI 是機率性的，每次都會重新計算答案，即使有框架、思維鏈或多個代理（Agent）也是如此，這使它能夠完成由人類編寫的確定性軟體所無法做到的、超越人類的事情，同時這也解釋了它為何極度耗費運算資源。用他的話說，如果 AI 吞噬世界，那麼矽晶片就吞噬了世界。
特斯拉的第一性原理論證
Baker 對特斯拉的信念由來已久且非常具體。他錯過了 IPO，然後在鎖定期即將到期前參加了一次矽谷巴士之旅，並在晚上 6 點與 Elon 會面，當時市值約為 15 億美元，大多數人都跳過了這次會議。打動他的是關於投入要素的第一性原理論證。
「這是唯一一種核心投入要素是通縮性的汽車或交通工具。隨著時間推移，汽車的引擎和一切東西在某種程度上都是通膨性的，因為我們處於一個資源受限的世界。但電池的價格、電池的能量密度，長期以來一直以中到高個位數的百分比複合增長，可能比太陽能光電轉換效率的增長率低 200 個基點。」Gavin Baker
其餘的論證源自於電池放置位置的物理原理。由於電池組平放在地板上，汽車的重心更低，極轉動慣量也更低，因此操控性比內燃機汽車更好，而電動馬達可以毫秒級地控制牽引力，使其加速更快。由於沒有重達 800 磅的引擎塊需要放在乘客前方或後方，你可以設計前後潰縮區，他認為這從根本上使特斯拉更安全，在時速超過 80 英里的高速碰撞中存活率更高。隨著時間推移更便宜、更快、操控更好、更安全、更安靜、儲物空間更大——這一切同時對他來說都說得通。這個持倉背後的方法論與持倉本身同等重要：他說他從未錯過特斯拉或輝達的任何一場公開電話會議，他的原則是，一旦你識別出一家卓越的公司，就應該保持密切關注，這正是他跟蹤輝達 25 年、特斯拉 15 年的方式。
伊隆的時代
關於 Elon 的部分是整場對話中最公開讚賞的段落，但 Baker 將其框定為對一個商業事實的解釋，而非粉絲的致敬。這個商業事實就是人才留存。他認為，Elon 的公司之所以能吸引卓越的工程師，是因為其使命是真實的，而這是成功中一個未被充分解釋的部分。
「如果你是一個非常有才華的工程師，長期以來你的選擇是：你可以去工作，讓人們更可能點擊 Google 搜尋的這個藍色連結，或者點擊 Meta 的這個廣告，或者在 Instagram 上展示這個在伊比薩島的帥哥美女。或者，你也可以專注於讓世界脫碳，也就是特斯拉。」Gavin Baker
這種讚賞背後的主張，是關於加速的特定論點。Baker 認為特斯拉和 Elon 在讓世界脫碳方面的貢獻，超過了所有環保活動人士的總和，並估計 Elon 將電動車的普及提前了 20 到 30 年，而美國人均碳排放現在大約回到了 1925 年的水平。他還特別指出 Antonio Gracias 是特斯拉成果的真正貢獻者，提到了 Walter Isaacson 傳記中的「Antonio 與 Tim」章節，並將這一系列使命——Starlink、一個能夠在小行星撞擊中存活的多行星文明、X、xAI——聯繫起來，認為歷史學家將會稱之為伊隆的時代。其中具有投資價值的殘留物是人才觀點。一家能夠可靠地吸引最優秀的工程師並讓他們致力於解決困難物理問題的公司，擁有無法在估值倍數上體現的護城河，而這正是他先前歸功於黃仁勳、Hock Tan 和蘇姿丰的相同特質，即那些能夠留住傑出人才的罕見半導體領導者。
AI、遊戲與運算瓶頸
由於 Baker 是一名遊戲玩家，他對 AI 短期限制最敏銳的解讀是透過電玩遊戲來體現的，這同時也作為對直線推斷技術發展的警告。他認為，人們對 AI 對遊戲的影響在兩個方向上都存在誤解。
「AI 世界模型將使遊戲開發成本降低 90%。如果開發一款像《決勝時刻》這樣的 3A 大作過去需要花費 3 億美元，那麼現在成本會下降 90%。因此，這對於製作電玩遊戲的公司來說可能非常糟糕，因為你將會面臨更多競爭。但如果你是電玩遊戲平台，這對你來說將會非常有利，因為將會出現內容的大爆發。」Gavin Baker
支撐這個警告的是一個成本比較數字。他認為，遊戲很快將由手機上的 AI 渲染，而不是由已經存在於每部手機、iPad 和 PC 中的 GPU 渲染，這種想法在未來五到七年內是荒謬的，他並為此算了一筆帳：使用像 Veo 3 這樣的模型，按列表價格渲染像《Monopoly Go》這樣的即時遊戲，其成本將超過該遊戲實際收入的兩個數量級以上。運算不是免費的，而且在本土 GPU 消失的時間表上，最激進的預測也是錯的。同樣的運算現實也構成了他關於人類價值尾聲的框架。人腦僅需 20 到 30 瓦的功率就能運作，而訓練一個前沿模型則需要數百兆瓦，在一個能源受限的世界中，他樂觀地認為人類的思維在很長一段時間內仍將保持其價值，這部分解釋了他為何對 Neuralink 感興趣，認為這是解決他所謂的人類輸入輸出問題的一種嘗試。關於人類創造力是否真的不可替代，他不會過度聲稱，而是給出了一個誠實的答案，他認為這幾乎適用於所有關於 AI 的問題，那就是「也許」。
在製藥業的失敗
這次訪談中最具可轉移性的內容與 AI 完全無關，而是關於如何在錯誤中生存下來，這來自 Baker 職業生涯中最糟糕的一段時期。在憑藉半導體領域迅速崛起後，他在 25 歲時被交辦負責大型製藥股，但他對該行業的判斷錯誤，從富達評級最高的分析師之一跌到了谷底。他認為，在職業生涯早期經歷這一切，是可能發生在他身上最幸運的事。
「作為公開股票投資者，成功的很大一部分在於韌性、毅力以及對這項遊戲的熱愛。更不用說成功了，如果你不熱愛這項遊戲，你根本無法成為成功的投資者，因為你正在與那些熱愛它的人競爭。如果你不熱愛這項遊戲，你就無法生存，因為對遊戲的熱愛必須是讓你繼續前進的東西。」Gavin Baker
他之所以如此描述公開股票市場，是因為其競爭性。與創投或私募股權不同，在那裡你可能只需要與大約十個人競價一筆交易，而在公開市場，你要與地球上每個人競爭，包括許多非常聰明但不修邊幅的人，這使得它成為最大的競爭集合，一個真正困難的遊戲。他應對資產縮水的方式後來成為他的模板。他重新閱讀了一本基石之作——《地海巫師》（A Wizard of Earthsea），一個關於因傲慢而失敗並重新爬起來的故事，並建立了一個身體上的發洩管道，理論基礎是你需要一個可以透過努力來改善的數字——在壓力重塑他的過程中，他不知不覺地減掉了約 30 磅。在同一時期，他花了一年時間，每天花一兩個小時與富達新成立的量化團隊（被懷疑的資深 PM 們稱為「綠眼罩傢伙」）相處，學習量化風險管理以及那些你認為不相關的股票之間的共同因子，這是他強迫自己走出失敗所養成的幾個習慣之一，與他後來在菸草訴訟中進行的深入研究同樣重要。
及早恐慌或後期加倍
Baker 在那次資產縮水中學到的一切，濃縮成一句來自導師的話，這是整場對話中對任何經歷市場低迷的資金管理者來說最有用的一句。他從一個嚴峻的前提開始，即處於資產縮水中意味著你錯了，就是這樣，他引用富達的投資組合經理 George Vanderheiden 的話說，過早行動與犯錯是一回事。
「最終，作為投資者，你要嘛必須及早恐慌，要嘛後期加倍投入。基本上沒有人能兩者兼具。要了解自己。我不是一個會及早恐慌的人，我是一個後期會加倍投入的人。我認為了解這一點有助於我度過資產縮水或表現不佳的時期。」Gavin Baker
這句話的價值在於，它將一個人格特質轉化為一個決策規則。他將其歸功於一位名叫 Jennifer 的導師，並搭配了一位他稱為 Wymer 的同事——很可能是富達的 Steve Wymer——的提醒，那就是要落在倒數十分之一和頂尖十分之一在統計學上同樣困難，因為這個遊戲是基於機率的，所以一段糟糕的時期並不能證明你愚蠢。他說，經歷過幾次這樣的情況後，回報是在困難時期你的決策品質最終會提高，而不是惡化，因為你有過先例，證明自己以前經歷過並做出了正確的選擇，因此你會以最自信而非最畏縮的狀態來應對。這與他訪談開頭提出的觀點相同：整份工作的核心，是找到一個足夠適合你自身情感結構的哲學和流程，以便在市場與你為敵時保持理性。
待人友善，保持機靈，尋求磨難
被問到給一個 16 歲孩子的建議時，Baker 給出了他多年來在家庭畢業晚宴上反覆提到的答案。
「待人友善，保持機靈。很多友善的人並不機靈，很多機靈的人並不友善。待人友善非常強大。世界上有因果報應。如果你對人友善，很多人會回報你。」Gavin Baker
他之所以將友善視為一種策略，是因為在他看來，投資是一個正和遊戲，而不是零和遊戲。他借用 Steve Schwarzman 傳記中的一個教訓：你在二十多歲早期和中期建立的聲譽，其重要程度遠超你的理解，而你的培訓班同學會記得的，不是你表現得是否最好，而是你如何對待他們，這正是你幾十年後會打電話求助的人脈網絡。他自己的版本是一個關於互惠的規則：他會對任何人拋出一次橄欖枝，如果對方沒有回應，他會再拋一次，然後就再也不會有第三次，這會將你篩選進一個由合作、志同道合的人組成的群體，一個企業聯盟（keiretsu），他將 Antonio Gracias 視為其中一員。他以一個更嚴峻的註解作為結尾，這個註解來自科幻系列小說《太陽吞噬者》（Sun Eater）中的一句口頭禪：「尋求磨難」，因為無論你有多優秀，你都會遇到它。他引用 Alpha Architect 的論文，指出即使是上帝，如果擔任主動型基金經理，也會被解僱，他認為你在那些艱難時期做出的決定，定義了你的職業生涯。
結論
Baker 對泡沫問題的回答，實際上是刻意分開的兩個答案。沒有估值泡沫，因為估值倍數顯示恰恰相反，科技股的交易價格低於消費必需品類股。可能存在也可能不存在資本支出泡沫，而決定因素在於建設的資金是來自現金流還是債務，以及電力和晶圓的短缺是否能在需求停滯之前抑制住過度建設。他實際上正在關注的前瞻變量是，隨著 Blackwell 從訓練轉向推理，以及代理（Agent）模型開始產生回報，ROI 的「低谷」何時能夠被填補，同時也要面對資金來源變得脆弱或需求先行停滯的風險。但難以反駁的是他樂觀態度背後的紀律。一個希望每天都有可信的空頭與他爭論，並將處於資產縮水視為自己犯錯的定義性證據的人，不像是一個陷入狂熱的人。他留下的問題，也是值得我們繼續思考的問題是：電力和晶圓的短缺是否會持續足夠長的時間，來拯救這個週期，使其免於他自己歷史書中所描述的那種結局。
感謝閱讀！如果您想閱讀更多內容，請追蹤 @firesidealpha 或訂閱 firesidealpha.substack.com。
