Top fund Coatue's latest thoughts: How AI is changing investment?

当所有人都在追逐 ChatGPT、生成式 AI 这些显而易见的风口时，管理全球近 700 亿美元、专注科技和创新赛道的巨头投资机构 Coatue，正在思考一个更深层的问题：AI 将如何重塑整个投资行业的底层逻辑？在 Sourcery 播客与 Molly O'Shea 的对话中，Coatue 科技板块负责人 Michael Barton，结合自己穿越市场牛熊、见证 GameStop 事件波动和 AppLovin 百倍成长的亲历经验，深入探讨投资人在 AI 时代应如何重新思考 “真正的竞争优势”。

从数字广告行业的 AI 驱动变革，到对冲基金内部工作流程的 AI 原生化演进；从散户投资者正在改变的市场结构，到 OpenAI 估值逻辑背后的洞察——Barton 分享了 Coatue 如何在一级、二级市场之间打造信息壁垒，也提出了一个有力的观点：AI 最大红利未必属于新独角兽，更属于那些被 AI 赋能后变得更强的现有伟大公司。

这是一场关于投资方法论深度进化的对话，推荐给所有关注科技投资和 AI 产业的读者。

01. GameStop 之后：投资进入社交媒体时代

2021 年初的 GameStop 轧空事件，对整个华尔街来说都是一场地震。而对 Michael Barton 来说，这场地震来得格外猛烈——当时他供职于 Melvin Capital，正是那家因做空 GameStop 而在两周内损失 50% 资产的对冲基金。

"我们当时可能是全世界表现最好的对冲基金，但我们没有意识到，当散户投资者将所有精力集中在单一股票上时，他们的力量有多强大。"Barton 回忆起那段经历时语气平静，但这段经历显然深刻改变了他对市场的认知。

这不是传统意义上的"轧空"（short squeeze）。过去的轧空事件总有清晰的催化剂——比如大众汽车 - 保时捷案中的潜在收购。但 GameStop 完全不同，它的驱动力来自互联网论坛上的无数普通人，他们通过 Reddit、Twitter 等平台自发组织，决定集体买入某只股票，最终引发了股价的疯狂上涨。

这彻底改变了投资的风险框架。以前，投资者主要关注基本面、估值、行业趋势这些"传统变量"。现在，社交媒体情绪、散户参与度、网络热度本身就成了必须追踪的关键指标。"如果你现在去 Wall Street Bets（华尔街赌场论坛），你会发现人们在那里发布的是真正的研究工作。"Barton 说，"信息的传播方式已经完全改变了。"

这种改变带来的不仅是风险，更是机会。在新的市场结构中，想法可以来自任何地方——不再局限于季度财报、管理层电话会议和《华尔街日报》。现在，一个在 Reddit 上被热烈讨论的商业模式创新，一条被转发数万次的产品体验，都可能是发掘投资机会的线索。Coatue 现在会追踪股票在 Reddit 上的提及频率，会分析 Twitter 上的趋势，会关注互联网上的各种讨论——这些都已经成为投资决策流程的一部分。

02. 发现 AppLovin：AI 的第一个真实商业战场

真正让 Barton 在 Coatue 站稳脚跟的，是他发现并押注 AppLovin 的经历。这个故事很好地展示了在新的信息环境中，投资机会是如何被捕捉的。

AppLovin 这个名字听起来就像一个"梗"，很容易被当成某种玩笑性质的公司。但当时这家市值约 200 亿美元的公司，主要业务是在移动游戏中投放广告——当你在飞机上看到周围的人都在玩纸牌游戏或《糖果传奇》时，那些游戏里的广告很可能就是 AppLovin 提供的。

Barton 最初对这家公司一无所知，是一位朋友提醒他："你应该看看这家公司，虽然它还很小，但有些不寻常的事情正在发生，它的增长速度突然变得非常快。"

于是 Barton 邀请 AppLovin 的 CEO Adam Foroughi 来 Coatue 办公室。"我永远不会忘记那个时刻，"Barton 说，"在见到 Adam 的五分钟之内，我给当时的老板发信息说：'你必须马上过来见这个人。'他回复说：'我很忙。'我说：'相信我。'"

是什么让 Barton 如此激动？答案是：他看到了 AI 在数字广告领域开始产生真实收入的早期证据，而 AppLovin 正站在这个转折点上。

要理解这一点，需要先理解数字广告的本质。像 Facebook、Google 这样的平台，它们的核心目标是"在正确的时间向正确的人展示正确的广告"。而过去几年 AI 的所有进展——大语言模型、机器学习优化——都在直接提升这种"精准匹配"的能力。

Barton 刚加入 Coatue 时，他需要论证为什么 Facebook 的广告收入可以增长 10% 以上。当时 Facebook 刚经历了苹果 IDFA（Identifier for Advertisers，广告商标识符）政策变化的冲击——苹果限制了应用追踪用户的能力，很多人质疑 Facebook 是否还能维持两位数增长。但两年后，Facebook 的广告收入增长达到了 25% 以上。

"这在当时几乎是不可想象的。"Barton 说，"但底层的广告引擎因为 AI 变得更好了。"

AppLovin 的情况更加戏剧化。Adam Foroughi 告诉 Barton，他们把 GPU（图形处理单元）应用到了广告业务中，原本增长 15% 的广告收入突然开始以 50%、70% 的速度增长。

"我记得当时听他讲完，如果你相信他说的是真的，然后把这些数字放进贴现现金流模型（DCF，Discounted Cash Flow）中，即使在最悲观的情况下，你也无法让估值低于当前市值的三倍。"Barton 说，"这是我职业生涯中见过的最不可思议的事情。"

这里需要解释一下 DCF 模型：这是估值分析中的核心工具，它通过预测公司未来的现金流，然后用一个"折现率"（反映资金的时间价值和风险）将这些未来现金流换算成今天的价值。如果一家公司在"最保守的假设"下，未来现金流的现值都是当前市值的三倍，这意味着股票被严重低估。

AppLovin 的故事揭示了 AI 创造真实收入的第一个主战场：数字广告。这不是生成式 AI，不是聊天机器人，而是利用 GPU 加速的机器学习，让广告投放变得更加精准。Meta、Google、AppLovin——所有这些公司的广告收入增速都在 AI 的推动下明显加速。

"AI 的第一个真正用例，就是推动这些广告业务的增长速度超出你的预期。"Barton 总结道。

03. AI 收入在哪里：从广告到代理商务

当人们担心"AI 泡沫"时，他们最常提出的质疑是：数千亿美元正在投入 AI 基础设施建设，但收入在哪里？ChatGPT 每月收费 100 美元，这怎么可能支撑起如此巨大的投资？

Barton 的回答很直接：如果你仔细看，会发现 AI 收入其实已经大量存在了，只是它们的表现形式和很多人预期的不同。

首先是广告，这是 AI 创造实际收入的最大来源。两年前，市场可能预期 Meta 的广告收入增长 15%，但实际增长达到 25%。那额外的 10 个百分点增长——每年数百亿美元的增量收入——就是 AI 带来的。Google 搜索广告原本预期增长不到 10%，现在增长达到 15% 以上。这不是理论上的未来收入，而是今天的财报数字。

其次是推荐引擎的改进。"你可能已经注意到，Instagram 上给你推荐的 Reels（短视频）变得更容易上瘾了，"Barton 说。数据显示，Instagram 用户的日均使用时长在过去 6 个月增长了 15%——从每天 40 分钟增加到 46 分钟。这是因为 Meta 把 GPU 算力用在了推荐系统上，让算法更准确地预测用户想看什么。更长的使用时长意味着更多的广告展示机会，这也是 AI 带来的直接收入。

但更具变革性的变化可能还在前面：代理商务（Agentic Commerce）。

在旧世界里，购物流程是这样的：你想买某样东西，在 Google 上搜索"红色滑板鞋"，Google 给你展示一系列结果。下一个阶段，你可能会去 Gemini 或 ChatGPT，输入同样的需求，但因为 AI 了解你的更多信息——你的风格偏好、购买历史、预算范围——它能推荐更合适的产品。在这个模式下，可能不会有传统意义上的"广告"。

但 Barton 认为最具颠覆性的场景是："很多时候，你在 Instagram 上看到的产品广告，那些你点击购买的东西，其实不是'冲动消费'。"他引用 Shopify 创始人 Toby Lütke 的观点："这些其实是你一直暗暗想要的东西，只是从来没人展示给你看。你永远不会主动去 Google 搜索那把特别的牛排刀，但当它出现在你面前时，你就买了。"

现在想象一下：你在 ChatGPT 或 Gemini 中聊天，AI 不是被动等你提问，而是主动说："嘿，你要去滑雪旅行了，我觉得你可能需要一件新的滑雪服。"或者："根据我们之前在另一个对话中讨论的内容，我发现了这个你可能感兴趣的产品。"

这将大幅提升消费支出。从商家的角度看，他们过去可能把收入的 20% 花在营销上（大部分给了 Meta、Google），其中 2% 支付给 Shopify 这样的平台。在代理商务时代，这个利润池的分配会改变——更多会流向 Shopify 或者 AI 代理本身（OpenAI、Google），但总的营销支出可能会增加，因为转化效率更高了。

"这还很早期，"Barton 强调，"OpenAI 几周前宣布了与 Shopify 和 Etsy 的集成，但今天的产品还不够好用。不过你能看到它要去哪里。"

04. AI 时速：赢家和输家每天都在被重新定价

在 AI 时代投资科技股，最大的挑战不是判断长期趋势，而是适应变化的速度。

"我在 Coatue 工作了八 九年，从来没有见过像现在这样的时刻，"Barton 说，"少数几家私募公司正在影响如此巨大的公开市场市值。"

他提到，a16z 合伙人 Alfred Lin 在一次 AI 会议上说过："三个月前发生的事情已经不再相关。今天发生的事情在三个月后也不会相关。事情变化得太快了，你必须保持活跃，必须持续关注，必须收集尽可能多的数据点来相应调整。"

这种快速变化体现在日常投资决策中。股票价格每天都在波动，而在 AI 时代，任何关于"AI 赢家"或"AI 输家"的信号都会被极快地定价到股价中。

Barton 举了一个生动的例子：OpenAI 最近举办了开发者日（Dev Day）活动。如果你的公司在演讲中被提到，股价会瞬间上涨 5%。"最搞笑的是 Mattel（美泰，玩具公司）——一家甚至不是科技公司的公司。他们在演示中被提到，股价立刻涨了 6%。"

但这里有个悖论：被 OpenAI 集成进平台，对一家公司来说到底是好是坏？从某种意义上说，如果每个人都通过 ChatGPT 使用你的服务，你可能被"商品化"了——用户关系被 OpenAI 掌控，你只是众多供应商之一。但市场会先涨为敬，因为这至少证明你"与 AI 相关"。

这就是 Barton 所说的"赢家和输家每天都在被定价"。任何显示你是 AI 受益者或受害者的迹象，都会立即反映在股价上。这要求投资者必须实时理解技术变化的含义。

"这就是为什么我们花大量时间不仅与上市公司的 CEO 和管理层交流，还要与私募公司对话，与 OpenAI 和 Anthropic 交流，与研究人员交流——因为这些人每天都在接触这项技术，他们都有超级有趣的洞察。"Barton 说，"如果你只是坐在电脑前建模型、预测下个季度或未来五年，你会错过这些大的浪潮。"

05. Coatue 的独特优势：横跨公开市场与私募市场

Coatue 管理着约 700 亿美元资产，其中公开市场股票约 250 亿美元，其余分布在私募和信贷业务。这种结构在大型资产管理公司中并不常见，但它创造了一种独特的信息优势。

"Coatue 最成功的地方，在过去 20 年和今天都是如此，就是我们站在技术的最前沿，"Barton 解释道。"技术以不同形式涌现——Web 1.0、Web 2.0、移动互联网——每一波技术浪潮都会产生赢家和输家、新的市场。我们认为现在最大的浪潮是 AI。"

这不是什么独特见解——每个人都知道 AI 很重要。但 Coatue 的优势在于信息流动的方式。

当 Barton 需要理解 AI 如何影响公开市场的公司（比如 Google、Meta、Nvidia）时，他可以直接与私募团队交流，后者与 OpenAI、Anthropic 这些前沿实验室保持密切联系。反过来，当私募团队评估一个 AI 初创公司时，Barton 对数字广告市场、云计算市场的深入理解能提供关键视角。

"我永远不会忘记 2024 年夏天的一次对话，"Barton 说。当时市场陷入"AI 恐慌"——数千亿美元投入基础设施建设，但除了 ChatGPT，人们找不到其他明确的收入来源。相关股票暴跌，电力公司、基础设施公司、很多科技股在三周内下跌 15-20%。

就在那个时刻，Barton 与 xAI（Elon Musk 的 AI 公司）的一位首席工程师进行了对话。那位工程师说："让我告诉你我如何看待这个问题。今天的技术——2024 年 7 月的模型——已经足够好，可以支撑很多能够产生收入的应用。"

他用了一个比喻：每个 AI 模型就像一个孩子，每次模型架构的突破、每次用更多 GPU 训练，这个"孩子"的智商就会提高。"当时他说，我认为今天的智商大概是 100。"Barton 回忆道，"智商 100 在这个经济体中能做很多工作。但记住，它是个孩子，孩子不能立刻工作。你需要时间让孩子'长大'，学会如何使用这些能力。"

这个洞察的核心是：技术已经足够好了，但从技术成熟到应用落地有一个时间差。一年后，这个预测被证明是正确的——编程辅助工具（Cursor、GitHub Copilot、Cognition 等）开始产生大量收入，其他领域的应用也在涌现。

这种跨市场的信息流动，让 Coatue 能够比纯粹的公开市场投资者更早地看到技术趋势，又比纯粹的私募投资者更清楚这些技术如何在规模化公司中创造价值。

06. Coatue 如何在 AI 时代定价股票

对于一家专注于科技投资的对冲基金，估值方法论至关重要。Barton 解释了 Coatue 如何在快速变化的 AI 时代为股票定价。

"Coatue 的核心关注点是挑选长期赢家，"Barton 说，"这意味着在多年时间维度上进行投资。比如 Meta，我现在有一个模型预测它到 2031 年的收入、EBIT(息税前利润)、利润、自由现金流。我在预测它的长期表现，以及那时市场会给它什么样的估值倍数，股价会是多少，回报率会是多少。"

他们也会使用 DCF 分析——将公司未来产生的自由现金流折现到今天，计算出"内在价值"。

但仅有长期观点是不够的："股价每时每刻都在变动。所以你必须对一家企业有长期看法——这个行业会发生什么，它们是否在获取市场份额，利润率如何演变，收益状况如何变化。但你也最好对下个季度的情况有准确判断。"

对冲基金行业的演变很有意思。早期，Julian Robertson(老虎基金创始人) 和 Phipe 这样的投资人发明了"基本面分析 + 多年投资周期"的方法——做深入研究，长期持有，最终会被证明正确。

然后出现了更短期导向的策略，利用信用卡数据等新数据源专注于季度表现。接着是多管理人模式——每个经理专注于自己的板块，挖掘超额收益 (alpha)，而基金层面控制其他风险因素，保持市场中性。

"现在，我认为获胜策略是：你既要对谁是长期赢家和输家有清晰判断，又要对短期高度关注。"Barton 说，"我花大量时间在短期上，因为我认为长期只是一系列季度的集合。"

理解从现在到长期目标的路径很重要，这也创造了交易机会。Barton 举了 Netflix 的例子："你知道 Netflix 的终局会是什么，但每次遇到小挫折，股价可能跌 20%。你要确保在股价下跌前没有重仓——即使你是长期投资者，那也会是办公室里非常糟糕的一天。但你也要知道什么时候这些下跌是过度反应，能够在回调时加大仓位。"

这种方法要求对行业动态有持续的实时理解，而不仅仅是建立一个五年模型然后等待。

07. OpenAI 的 5000 亿美元估值合理吗？

谈到 AI 投资，绕不开的话题是 OpenAI。这家公司最近完成了新一轮融资，估值约 5000 亿美元。很多人质疑这个估值是否合理。

"我们是 OpenAI 的投资者，"Barton 直接说明立场，"5000 亿美元的估值对我来说是合理的。"

他的逻辑来自公开市场的对比："OpenAI 有大约 8 亿周活跃用户，用户在上面花费的时间——根据我的估算——接近他们在 Instagram 上花费的时间。Facebook(Meta) 是一家 2 万亿美元市值的公司。OpenAI 估值 5000 亿美元。"

"OpenAI 能否从 5000 亿美元成长为 2 万亿美元，达到 Facebook 今天的水平？顺便说一句，我认为 Facebook 五年后会 3 倍，达到 6 万亿。那么如果 2 万亿变成 6 万亿，5000 亿能变成多少？"

这个估值的基础是：

1. 已经有巨大的用户基数和使用频次
2. 正在实时建立护城河——用户使用越多，ChatGPT 对用户了解越深，就越能更好地服务用户
3. 有巨大的选择权价值 (optionality)——他们可能开发社交功能 (比如 Sora 视频生成)，可能建立云服务，有很多模型没有包含的可能性。

"即使基础模型能够运转，就已经合理了。如果加上这些额外机会，再加上你拥有这样的人才密度，你有一位 CEO 在积极地获取算力和基础设施，实时构建数据，而且他们有这种文化 zeitgeist(时代精神)——这就说得通了。"

但 Barton 也承认，在 AI 领域投资变得更加困难："有了 AI，创办公司从未如此容易。仅凭编程代理，两个人在宿舍里就能构建以前无法构建的软件。所以你看到新公司的激增。"

TAM(可寻址市场总量) 确实巨大：全球劳动力支出约 20 万亿美元，软件行业约 1 万亿美元。"所以那 20 万亿都有可能被 AI 影响——市场机会是巨大的。但在这个领域挑选赢家和输家真的很难。"

最大的风险是被"Sherlock 化"——你投资一家初创公司，然后在 OpenAI 的开发者日上，他们发布了同样功能的集成版本，你的投资标的瞬间就被商品化了。

08. 押注 Reddit：被误解的 AI 数据金矿

Barton 强调，在 AI 时代，差异化的数据分析能力变得更加重要。他分享了 Coatue 对 Reddit 的投资案例，展示了如何通过数据科学获得独特洞察。

Coatue 是 Reddit 的投资者。"我们喜欢 CEO Steve Huffman，喜欢这个团队。我们认为 Reddit 会成为一个更大的业务，会成为一个伟大的广告平台。在 AI 时代，实际上只有一个地方存在真正的人类生成内容——而这些内容的价值非常高，因为它可以帮助训练模型。"

思考一个场景：如果 OpenAI 想要构建购物助手，世界上所有的产品评论都在哪里？在 Google 上。今天不在 ChatGPT 上。那他们必须去哪里？去 Reddit。"他们愿意支付多少钱给 Reddit 来使用这些数据，最终构建将主导市场的购物助手？答案是：可能很多。"

但在某个时刻，Reddit 遇到了一个小挫折。用户增长出现了停滞，原因与 AI 总览 (AI Overviews) 有关。在过去，当你在 Google 搜索某个问题，Reddit 链接经常出现在前几个结果中。但现在 Google 推出了 AI 总览——在搜索结果页面顶部用 AI 生成一个答案摘要，占据了大量屏幕空间，Reddit 的链接被挤到了下面。

"市场的反应是恐慌，"Barton 说，"因为很容易得出这样的结论:Reddit 的增长只是因为 Google 引流，现在 AI 总览抢走了它们的位置，这家公司永远不会再增长了。就是这样——股价暴跌。"

但 Coatue 的数据团队进行了深入分析。他们发现：

• 在旧的 Google 搜索中，Reddit 链接出现的频率大约是 10%(这里是示意性的数字)
• 当 AI 总览刚推出时，只覆盖 5% 的搜索，在这 5% 中 Reddit 被引用的比例是 2%——确实比 10% 低
• 但两个月后，AI 总览覆盖了 50% 的搜索，而在这些总览中，Reddit 被引用的比例上升到 15%——实际上比旧世界的 10% 还高。

"我们看到这个数据的那一刻，我们的结论是：第一，这些问题会被修复。第二，这证明了 Reddit 在 AI 世界中实际上更有价值，因为它们被展示得更频繁——因为用户想看到 Reddit 的答案和引用。"

这就是数据科学创造投资优势的方式：不是简单地追踪销售数据或用户数，而是理解技术变化的机制，量化其影响，并比市场更快地得出正确结论。

"有了这些数据的信心，你就能说：我搞清楚了技术变化，现在我们更看好这只股票，而且我们知道用户数据会恢复。然后叙事会改变——从'不确定是 AI 赢家还是输家'，变成'它们将是 AI 赢家'。这意味着估值倍数会提高，当市场意识到这一点时，股价大幅上涨。"

09. AI 将如何改变就业：不是裁员，而是停止招聘

关于 AI 对就业的影响，Barton 有一个鲜明的观点："任何在美国需要在电脑前工作的职业，最终都可能被自动化——包括我的工作。"

但他的观点并不是那种末日论式的"AI 将导致大规模失业"。相反，他认为变化会以一种更微妙但同样深刻的方式发生。

"现在有两个阵营，"Barton 说。"一个阵营认为 AI 会让工人效率提升 10 倍，因此公司会希望雇用更多工人——如果你的员工是竞争对手的 10 倍高效，你当然想雇更多人。另一个阵营认为，效率提升会远远超过 10 倍，公司会选择不增加人力。"

Barton 站在第二个阵营。"我的梦想是，与其有几个分析师为我工作，我有 20 个 AI 代理分析师，那两个真人分析师每个人也有 20-30 个代理在全天候工作。"

但关键的变化不是"裁员"，而是"停止招聘"。从宏观数据可以看到这个趋势：过去，大型科技公司的收入和人员规模基本同步增长——收入增长 20%，员工数量也增长 20%。现在，如果一家公司的收入继续增长 20%，但员工数量持平，会发生什么？

利润率会大幅提升，每股收益会加速增长，股价会大涨。

"对股市来说，这是好事，"Barton 直言不讳。"我认为这将在所有行业发生。"

但他也意识到更深层的问题:"如果很多行业的工作岗位被替代，第一，这些人要做什么？会不会出现新的行业让他们工作？第二，如果不是这样，亚马逊的股价可能涨了很多，但如果失业率很高，谁来买亚马逊上的商品？"

Barton 相对乐观地认为变化会比恐慌派预期的更慢，也会有新的行业出现。但他强调了一点:"这是普通美国人现在就应该投资股市的重要原因之一。因为 AI 会让这些公司受益，股市会上涨，我们可能正处于一个多年牛市的前端——这些公司的收入会增长得更快，成本不会像你预期的那么高，利润率会提升，市场会上涨。"

换句话说，在 AI 时代，拥有资本比拥有劳动力更有优势——这对社会分配的影响值得深思。

10. 对冲基金的 AI 原生化改造

如果 AI 要改变所有行业，对冲基金也不例外。而 Barton 正在推动 Coatue 经历一场深刻的工作流程改造。

"Coatue 的一个重要主题是，我们会把从公开和私募公司那里学到的技术实践应用到自己身上，"Barton 说。"Phipe(Coatue 创始人) 和 Thomas 是云转型的早期投资者，所以 Coatue 自己也变成了云原生公司。当最好的公司开始谈论如何利用所有这些数据并进行数据科学分析时，我们就建立了自己的数据科学平台——这在过去几年非常有用。"

现在，同样的逻辑正在应用于 AI。"我的信念，也是我花大量时间思考的事情，是我们如何在内部使用 AI，如何建立面向未来的工作流程，尤其是在金融服务公司——无论是对冲基金还是银行——通常是最后采用技术的那批人。所以我们认为有巨大的机会创造'未来的投资基金'，而这正在发生。"

Barton 对朋友说过一句话，虽然听起来像玩笑，但他是认真的："今天我做的工作，85% 可以由 AI 完成。这不是技术准备好的问题，而是我们如何实施技术的问题。"

他们正在招聘一批新的分析师，专门帮助解决这个问题——重新想象投资流程的每一个环节：

• 早上查邮件，阅读所有卖方分析师的研究报告——过去需要两小时，因为你必须全部看完，但其中只有少数几份真正重要。能否让 AI 筛选并突出关键内容？
• 构建财务模型——能否点击一个按钮就生成完整模型？
• 整合不同的数据集——能否自动化这个过程？
• 投资流程的每一个步骤——能否用 AI 几乎完全自动化？

"如果你能做到这一点，我们招聘的六个新分析师，三年后就会成为拥有 25 个全天候工作代理的板块负责人。"Barton 说。

他对自己的工作很有信心："对冲基金行业的好处是它不是人力密集型的，所以我们不需要削减人力成本。我们要做的是成倍地提升能力——我们要寻找投资想法，而限制因素是时间和精力。我只有这么多时间去探索不同的领域。但如果我有 25 个代理全天候工作，我根本相信我们能够更快地找到更好的想法。"

更重要的是，他认为这会创造竞争优势："我不认为其他公司会这么快采用这些技术，我们会遥遥领先。"

这也是 Coatue 对新分析师的招聘理念："我们会教你投资流程，但我们会一起重新想象如何用 AI 来做这件事。三年后，当你成为全职分析师时，你会比竞争对手高效得多，因为他们才刚刚开始接触这些东西。"

11. 给投资者的建议：在 AI 浪潮中的定位

在对话接近尾声时，Barton 对 AI 时代的投资机会做了总结。

"我认为现在是活着的最好时代，"他说，"这是投资公开市场最激动人心的时刻。"

原因很简单:AI 会让伟大的公司变得更伟大，而且速度可能比大多数人预期的更快。

"如果这些公司的收入增长加速，成本没有你预期的那么高，利润率提升，市场就会上涨。我们可能正处于一个多年惊人牛市的前端。"

但他也强调，在高度集中于科技的投资组合中，风险管理至关重要。这里他特别提到了 Coatue 创始人 Phipe Laffont 的一项核心能力:"Phipe 最惊人的品质之一是他的风险管理能力。他有一种感知——能感觉到什么时候事情要出问题。这真的很不可思议。"

在市场波动时，Phipe 能够迅速"削减总敞口"——从 100% 仓位降到 50%，持有 50% 现金，而且时机往往把握得很准。"当特朗普拿出那块写满关税价格的板子时，我记得坐在那里想:'天哪。'"Barton 回忆道。在那样的时刻，快速降低风险暴露至关重要。

另一个建议是关于如何说服决策者。"很多人能够选股，但在 Coatue 真正重要的是：你能否做好分析，能否选出会上涨的多头和会下跌的空头，然后——关键是——你能否说服 Phipe、Thomas 和团队其他人相信你是对的，最终把这个标的放进组合，并且让它实现。"

Barton 见过很多聪明人，他们擅长选股，有很好的想法，但从来无法说服上级把想法放进组合。"我认为最重要的是：你花 95% 的时间做深入工作和分析，但你能否把那个千行 Excel 模型，所有的专家访谈，所有关于利润率和增长率的细节，浓缩成三句话的投资论述——当他听到这个论述时，他几乎在打开模型之前就准备买这只股票，因为这个论述太好了。"

"那是一种技能，我还在不断学习，"Barton 坦诚地说，"Thomas(Phipe 的弟弟) 可能是我见过在这方面最出色的人。他能把极其复杂的东西提炼成三句话，当你听到时，你会想:'这是个好主意。'然后你再深入模型和细节，展示为什么会发生。但你必须花大量时间思考如何让投资论述变得非常简单，然后把它放进组合。"

结语：

这场对话揭示了 AI 时代投资的核心真 相：真正的商业化不是 ChatGPT 订阅费，而是数字广告提效、算法优化与利润率扩张；信息优势不再来自静态分析，而来自横跨公开与私募市场的实时认知流动；变革不是裁员，而是通过停止招聘重塑利润分配。在技术迭代以"三个月"为周期的时代，投资的本质正在改变——它不再是预测十年后的未来，而是以更快的速度洞察当下，用更精准的表达让市场理解你的判断。投资，从未如此接近技术与行动本身。这是一个属于行动者的时代。

原文来源：FuturePlause，原文标题：《顶级基金 Coatue 的最新思考：AI 如何改变投资？》

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