城堡证券CEO格里芬：AI热潮与泡沫同行，那句“希望没卖亚马逊”道破了什么
2026年10月21日讯，城堡证券（Citadel Securities）首席执行官肯·格里芬（Ken Griffin）在当地时间周二的一次公开场合表示，投资者几乎可以肯定正身处一场AI泡沫之中。他给出的理由并非对技术本身的否定，而是一句颇具分寸的判断：“任何对经济产生根本性变革的技术，通常都与泡沫相伴而生。”
这句话把市场讨论的焦点从“是不是泡沫”移开，转向了一个更实际的问题——当一项技术的长期方向足够确定，而短期价格又明显偏离基本面时，市场参与者该如何理解这种错位。格里芬在发言中没有呼吁撤离，也没有唱衰技术，他谈的是他自己二十多年前的一次选择。
互联网泡沫的旧账：一个CEO的自我复盘
格里芬提到了互联网泡沫破裂前的市场环境。那段时间里，估值模型让位于叙事，投资者愿意为尚未成形的商业模式支付远超当期盈利的价格，一些被他自己形容为“异想天开”的商业逻辑，也能在公开市场上获得真金白银的支持。泡沫最终在2000年前后破裂，大量公司归零，但同样在那轮热潮中诞生的少数企业，此后二十余年重塑了整个经济结构。
正因如此，格里芬感慨道：“我真希望自己当时没有卖掉亚马逊的股票。”这句话的分量在于，它承认了两件事同时成立——泡沫是真的，被泡沫抬起来的部分资产也是真的。判断泡沫存在，与判断某家公司会归零，是两个完全不同的问题。
从“垃圾”到“沮丧”：一年之内的态度迁移
值得注意的是，格里芬对AI的公开表态并非一条直线。
- 今年年初，他在达沃斯发表讲话时，曾将AI称为“垃圾”；
- 到了5月，他在斯坦福商学院面向听众发表讲话时，又表示AI所能实现的一切令他感到沮丧；
- 10月的这次表态，则把关注点放在了泡沫这一周期性现象上。
三段发言连起来看，指向的其实是同一个观察角度：他质疑的并非AI能不能做成事，而是当下围绕AI展开的商业叙事、资本配置方式以及由此形成的价格水平。一位掌管大型做市机构的负责人，每天面对的是订单流、流动性和定价效率，他更容易注意到叙事与定价之间的缝隙。
“泡沫”这个词，经常被误读
市场对“泡沫”二字的理解往往偏窄，容易等同于“崩盘预警”。但从历史看，泡沫描述的是一种价格与基本面之间的偏离状态，它有三个特征值得区分：
- 偏离的广度：是某一类资产估值偏高，还是整个融资链条的定价标准被系统性抬高；
- 偏离的时长：偏离可以持续很久，久到让提前判断的人先承受代价；
- 出清的方式：泡沫的消化未必是暴跌，也可能是长时间横盘、盈利追赶估值。
格里芬用互联网泡沫作类比，恰恰注解了第三点。2000年之后，纳斯达克指数用了十余年才回到前期高点，但同期互联网对零售、广告、通信的改造从未停止。价格的回撤与产业的推进，可以并行发生。
对市场参与者而言，真正的问题在哪
把格里芬的判断放回实际操作层面，它带来的并不是一个“买或卖”的结论，而是几组需要分开回答的问题：
- 技术方向与资产价格是否一致：方向确定不等于任一标的的价格合理，两者需要分别评估；
- 你所持有的，是产业本身还是叙事溢价：同一赛道里，现金流结构与议价能力的差异会远大于概念的一致性；
- 时间维度是否匹配：能承受多长的等待期，决定了对偏离的容忍度；
- 仓位是否留有应对不确定性的余地：判断本身可能是对的，但时点往往不由判断决定。
格里芬那句关于亚马逊的感慨，本质上是在讲一个代价很高的教训：在技术变革中，过早离场的成本，有时并不低于留在泡沫里的成本。而这两种成本，都无法通过一句“是或不是泡沫”来规避。
Q&A：关于这次表态的几个常见疑问
Q：格里芬说“几乎可以肯定身处AI泡沫”，是否意味着他认为AI没有价值？
否。他的原话强调“对经济产生根本性变革的技术，通常都与泡沫相伴而生”，指向的是技术与资本市场的周期关系，而非技术本身的有效性。年初达沃斯与5月斯坦福的两次表态，批评的落点同样在商业化叙事层面。
Q：他为什么提到亚马逊？
用来说明泡沫期存在的机会成本。互联网泡沫破裂前，市场上大量商业模式被证伪，但同期也诞生了少数长期胜出的企业；卖出这些企业股票的机会成本，同样真实。
Q：泡沫一定会以急跌方式结束吗？
不一定。历史上有过急跌式出清，也有过估值长期停滞、由盈利逐步追赶的消化方式。出清形态取决于融资结构、利率环境与产业落地节奏。
Q：普通观察者可以从这条信息里得到什么？
一个更实用的提问方式：把“是不是泡沫”换成“我持有的部分对应的是产业进展，还是价格预期”。前者无法给出可执行答案，后者可以拆解、可以核对。
判断标准回顾
回到这次发言本身，可复核的要点有三：其一，格里芬的判断建立在技术与泡沫的历史共存关系上，而非对AI能力的否定；其二，他对AI的公开态度在一年内经历多次变化，说明分歧集中在商业化节奏而非技术方向；其三，互联网泡沫的类比同时提示了两种风险——高估的定价，以及过早退出的成本。当市场上出现“泡沫”这类强判断时，值得先拆开它指的是哪一层，再看它与自己所处的时间维度是否吻合。
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