年化報酬 66% 避險基金的系統打造者：AI 泡沫是網路泡沫的 50 倍，OpenAI 是龐氏騙局

本文整理自 Invested by Aleph Podcast 2026 年 1 月播出的單集。

David Magerman 打造了史上報酬率最高避險基金的交易系統。

Renaissance Technologies 的 Medallion Fund 年化報酬達 66%，從 1988 年至今幾乎沒有虧損的年份。Magerman 在 1990 年代加入後，親手將公司股票交易系統的管理資產從 5 億美元推升至 100 億美元。

但他的背景不只是量化交易。1980 年代他在 Stanford 讀博士時就在研究語言模型，之後加入 IBM 語音辨識團隊——比 ChatGPT 早了將近 40 年。

這個同時見證兩波 AI 浪潮、又在華爾街最神秘基金待過 20 年的人，現在卻是 AI 產業最尖銳的批評者之一。

「AI 是自動機槍，我們卻把它交給孩子」

Magerman 對當前 AI 熱潮的評價毫不客氣：

「AI 是自動機槍，而我們把它交給孩子。我們做的事情太不負責任了。歷史上我們一直在犯這種錯誤——先殺死一大堆人，然後才學到教訓。二戰時我們炸毀整座城市，然後才意識到也許不該用核武。我們會承受巨大的後果，然後，但願我們還在的話，我們會學到教訓。」

這番話出自一個 40 年前就在做自然語言處理的人，格外有份量。

AI 泡沫比網路泡沫大 10 到 50 倍

為什麼這次泡沫特別嚴重？Magerman 的分析切中要害：

「網路泡沫是新創公司在膨脹，像氣球一樣。但現在是兆元級公司變成四兆元公司。而且這些錢根本是大富翁遊戲的假鈔——大概就那 10 家公司互相給對方幾十億美元。當 NVIDIA 賣給你 100 億美元的設備，而你又投資 NVIDIA，你基本上就是在付錢給自己買設備。所以你可以多付給自己，然後一切都抵消掉了。」

這個「兆元公司互相灌水」的觀察，比起一般的泡沫論述更加具體。

OpenAI 的商業模式「明顯是龐氏騙局」

被問到 OpenAI 是否需要政府紓困時，Magerman 更加直接：

「OpenAI 根本不是一個正常運作的企業。它的商業模式明顯是龐氏騙局，我不知道什麼時候會結束。他們現在正在請求政府給他們一兆美元——不是投資，而是說他們是國家級的重要資產，需要全體美國人民用稅金來投資拯救美國。」

Copilot 讓工程師反而更慢

對於 AI 編程助手，Magerman 有第一手的投資組合數據：

「我投資的公司發現，他們原本以為在節省時間，但幾個月後才發現產出的程式碼根本無法管理，必須重寫。所以他們實際上是浪費了時間。更糟的是，因為他們以為問題已經解決了，結果錯過了客戶的交付期限。」

從文藝復興學到的真正教訓

比起對 AI 的批評，Magerman 從 Jim Simons 身上學到的投資智慧更值得深思：

「你必須知道你的優勢是什麼，然後你必須有瘋狂的信念。當出問題但沒有動搖你對核心論點的信心時，你就得找出問題在哪裡並修復它。有好幾次我們連續虧損，Jim 只問一句：『數學對嗎？』如果數學對，那就是運氣不好；如果不是運氣不好，那數學就錯了。」

而關於真正成功的 AI 應用，他的見解反映了 Renaissance 的數據哲學：

「成功是看你有什麼資料集，搞清楚你有多少資訊、哪些資訊跟解決真實世界的問題相關，然後找到複雜度和成本都恰當的工具來萃取那些資訊。觀測星星需要非常高深的數學和大量運算能力。但如果你是麥當勞，想搞清楚薯條和汽水怎麼定價，你大概不需要一兆參數的大型語言模型。」

關於成功與代價的反思

離開 Renaissance 後，Magerman 也反思了追求極致成功的代價：

「當我跟同事之間不再有財務或專業上的關聯時，我對他們來說就不存在了。這是我自己造成的。我是個嚴厲的監工，我學到的是，這會帶來長期的敵意。其實你可以用更和善的方式完成幾乎同樣多的事情。」

他也坦承當年在 Renaissance 只想著賺錢，911 事件後曾建議公司派團隊去幫助 NSA 和 CIA 建立偵測系統，但被高層直接打槍：「我們不是來幫助美國的。你想做可以用自己的時間去做。我們是來賺錢的。」

Magerman 現在經營 Differential Ventures，專注於「對人類無害」的資料應用——幫助企業用工作流程資料做更好的決策，而不是用行為數據來操控消費者。

這位從 AI 先驅到量化交易傳奇、再到 AI 批評者的人，他的觀點或許不是市場主流，但至少值得認真思考：當一個領域最資深的實踐者說這是泡沫時，也許我們該聽聽他的理由。