过去一年多，橡树资本联合创始人霍华德·马克斯（Howard Marks）一直在反复谈论AI。
从《On Bubble Watch》《Is It a Bubble?》，到今年2月的《AI Hurtles Ahead》，马克斯在几篇投资备忘录里都写到，他对AI能力本身越来越乐观，但另一个问题始终没有得到答案：一项足以改变世界的技术，究竟应该值多少钱？
这其实也是马克斯25年前面对互联网泡沫时就开始思考的问题。
铁路、无线电、汽车、计算机、互联网，每一次真正改变世界的技术，都创造了巨大的社会价值；但几乎每一次，也都伴随着资本过度涌入、基础设施过度建设，以及一大批投资者最终亏钱。
技术的伟大，从来不自动等于投资回报的伟大。
6月12日，马克斯在斯科特·加洛韦（Scott Galloway）和埃德·埃尔森（Ed Elson）主持的播客Prof G Markets中，又把这个问题完整谈了一遍。
有意思的是，3个月后再看，这场对话并没有过时。
6月时的美股和AI交易都处在高位，马克斯开场就借用格林斯潘的那句话，说市场已经出现明显的“亢奋”。随后7月科技股经历了一轮不小的降温，纳指一度从6月高点回撤接近10%，半导体跌得更深，市场开始认真追问如此巨大的AI资本开支，最后究竟能不能兑现成利润。
但到了8月，美股的AI交易重新升温。截至9月4日，纳指已经收复了大部分跌幅，又回到6月12日之上；标普500今年以来也仍上涨近13%。
不同的是，10年期美债收益率如今已经逼近4.8%，资金成本重新成为估值绕不开的约束。
所以今天重看马克斯，反而多了一层意味。
他并没有判断说AI一定是泡沫。恰恰相反，他认为今天低估AI能力的可能性，甚至比高估更大。
但AI会不会伟大？谁会因为AI赚到钱？以及今天应该为一家AI公司付多少钱？是三个完全不同的问题。
从科技巨头、Anthropic、OpenAI，到初创公司的“彩票型”回报；从“效率提升不等于利润提升”，再到私募信贷过去17年的黄金时代，马克斯最终讲的还是那些最朴素的常识：未来永远看不清。
真正重要的，不是强迫自己预测得更准，而是在不知道答案的时候，仍然清楚自己为什么下注，又到底承担了什么风险。
他说，这种投资上的不确定性和模糊性，以及不断带来的智力上的挑战，“恰恰是投资最迷人的地方之一”。
正好有读者在后台问起这场之前没有整理的对话内容，于是聪明投资者（ID: Capital-nature）这次去掉原来的问答形式，把马克斯关于AI投资、估值和不确定性的思考单独分享出来。
01
现在市场明显处在一种“亢奋”状态
毫无疑问，借用艾伦·格林斯潘（Alan Greenspan）大约30年前那个著名的说法，现在市场明显处在一种“亢奋”状态。
这是我们唯一可以确定的事。
真正的问题是：今天这种亢奋，究竟是不是非理性的？
首先，我不认为任何人能够对此下定论。到现在为止，我还没听到有谁能确切告诉我，AI最终能做到什么、什么时候能做到、会为谁创造价值、能产生多少利润，以及这些利润最后会落到谁手里。
现在正在发生一场军备竞赛。
我们所说的那些科技巨头，在我看来，大多是我这辈子见过最优秀的公司，而现在它们全都卷进了这场竞争。
最后是不是只能有一个赢家？会不会赢家通吃？还是可以同时出现几个赢家？
没人知道。
所以我不认为，现在存在一种真正基于分析、或者用我们价值投资者的话说“基于价值”的方法，可以告诉你：到底该不该参与这些IPO？如果要参与，什么价格才算合理？
AI现在更像是一个概念。
我们甚至还无法清楚界定它的边界。
当然，这是一个极其了不起的概念。它很可能会成为我们这一代人一生中见过的最强大力量。
但我觉得，这差不多就是我们现在真正知道的全部。
至于要不要参与、以什么价格参与，说到底，我那些南非朋友有个说法，叫“thumb suck”——差不多就是拍脑袋估。
你没办法拿出一张纸，在上面列几个数字，然后算出这些东西到底值多少钱。
而这恰恰是像我这样的价值投资者过去一直习惯做的事情。
我们面对的是一次技术创新。
我亲身经历过好几次，也读过过去大约150年里更多类似的历史。这一次可能是最伟大的一次，也可能是影响力最大的一次。
但从很多角度来说，它也是最难把未来说清楚的一次。
比如1860年代的铁路、1920年代的无线电、汽车、1950年代和1960年代的计算机，再到2000年前后的互联网。
也许这是事后诸葛亮，但我觉得，对于这些技术最终能做什么，当时的人其实比我们今天面对AI时看得更清楚一些。
它们没有AI这种几乎无法想象、也很难看到上限的潜在空间；与此同时，在我看来，它们当时面对的不确定性也没有今天这么大。
不过，我刚才提到的每一次技术革命，都伴随着非常相似的事情。
人们会因为一种前所未有的新事物而异常兴奋，大量资金涌入，去建设相关基础设施；大家开始打一场赢家通吃式的战争。
市场兴奋起来，进入亢奋状态，资本像水一样涌进来。
而每一次，最后涌进来的钱都太多了。
可以说，每一次都有过度建设，投资者支付了过高的价格，而为这些泡沫提供资本的很多人，最后都亏了钱。
我认为，对刚才列举的那些历史案例来说，这些描述基本都成立。
02
真正让人陷入麻烦的是没意识到自己会错
所以今年早些时候，我在一篇备忘录里写过一句话，我现在仍然认为它是对的：如果这一次技术创新，以及围绕它产生的巨大亢奋，最后没有制造出一个让很多人亏钱的泡沫，那将是历史上的第一次。
当然，也完全可能真的就是第一次。这种可能性你不能排除。
这时候，也许该把乐观主义者的反驳搬出来了。
他们会怎么说？这次不一样。
他们会说，好吧，铁路是那样，无线电是那样，计算机和互联网也是那样，但这一次不同。这一次，我们面对的是一种价值无法计算、潜力几乎没有上限的技术突破。
所以这一次，“没有什么价格是太高的”这句话，可能真的成立。
问题在于，每一次泡沫里，人们都会说“这次不一样”。至少在我刚才提到的那些泡沫里，我认为都是如此。
所以，谁都不应该——包括我，斩钉截铁地说现在就是一个泡沫；也不应该断言，那些今天在AI早期阶段投入资金的人一定会亏钱，或者说，他们今天支付的这些价格以后永远都不可能再见到。
但你必须始终意识到，这种可能性是存在的。
真正让人陷入麻烦的，往往不是判断错了，而是你根本没有意识到自己可能会错。
我最喜欢的一张幸运饼干纸条上写过一句话：“谨慎的人很少犯错，也很少写出伟大的诗篇。”
所以，今天投资这些公司，可能会成为一个巨大的错误；但它也可能成为一首伟大的诗。
那些因为害怕犯错而拒绝参与的人，也可能因此错过人类历史上最伟大的机会。
这正是这些决策为什么如此困难。
今天，如果你投资的是传统行业，比如运输、分销、零售、房地产，大多数时候，你不太会面临那种犯下灾难性错误的风险。
但与此同时，你也就失去了参与那个可能是历史上最伟大机会的可能。
当你面对的是一个如此年轻的领域，而它的未来又几乎无法估计时，你其实只能决定：要么把它当成一个概念去参与，要么干脆不碰。
03
当前的投资不确定性是超级巨大
说到未来，大多数人处理未来的方法，就是先做一个预测。
但我一直非常强烈地认为，如果你真的想面对未来，你需要的不是一样东西，而是两样。第一，你需要一个预测；第二，你还要判断，这个预测正确的概率到底有多高。
所以，你当然可以对AI的未来做一个预测，也完全可以做出一个非常乐观的预测。
但如果你接着说：“这就是我对AI未来的判断，而且我非常确信自己是对的。”
那我觉得，你很可能正在犯一个大错。
我还从来没有遇到过一个人，能让我相信他真的知道5年或者10年以后，这个世界会变成什么样。
我们知道AI可能会非常伟大。
事实上，我也押注它大概率会非常伟大。我在上一封备忘录里还写过，从AI最基础的能力本身来说，我的猜测是，今天人们低估它的可能性，恐怕比高估它的可能性更大。
但我们现在讨论的，并不是AI到底会不会很伟大。
我们讨论的是另外两个问题：它究竟应该吸收多少资本？一家从事这项业务的公司，今天到底值多少钱？
这是完全不同的两回事。
像我们这种价值投资者，或者说比较老派的投资者，过去是怎么做的？
我们先看一家公司今天赚多少钱，再看它正在建立怎样的未来盈利能力；然后努力估计它5年、10年以后能赚多少钱，再给那些未来利润一个我们认为合理的估值，而这个估值通常又取决于它之后几十年的盈利潜力。
最后，我们把这个价值和今天的价格放在一起，看今天的价格相对于未来盈利能力究竟是否合理。
但我不知道自己是不是见过任何一个行业、任何一批公司，比今天的AI更难用这种方法去估值。
比如如果有人告诉我，他知道Anthropic到2036年能赚多少钱，我愿意跟他打赌：他的预测和最后的真实结果，误差恐怕会超过50%。”
当然，我们得等10年以后才能知道谁对谁错。
但如果我是对的，那么你今天在Anthropic上市时买它的股票，就必须接受一个现实：你做的这件事，更接近投机，而不是分析型投资。
我这么说“投机”，并没有任何贬义。
投资本来就存在一条连续的光谱。
光谱的一端，是我所谓的分析型投资：投资那些普通、容易理解、未来相对可以分析的公司。
另一端，则是对未来型公司的投机性投资：这些公司的未来几乎无法描述，更不要说精确计算。
你首先要知道自己站在这条光谱的什么位置，然后据此调整自己的投资方式。
事情就是这么简单，但做起来非常难。
以我这些年的投资经历来看，今天这种程度的不确定性，可能是我见过最难应对的情况之一。
04
任何时候投资都要清楚自己到底在承担什么风险
大约30年前互联网出现以后，我们的投资世界里多了一个今天极其重要的概念：颠覆。
过去，你可能找到一家很普通的公司，处在一个很普通的行业，然后说：“这家公司没那么未来主义，我们大概可以判断它5年、10年以后是什么样。它也没有什么技术问题，会突然决定它是生还是死。”
但你再往下想一步，就会开始问：“等等，这个判断真的还成立吗？”
投资行业尤其是价值投资里，有一个大家很熟悉的词叫“护城河”。所谓护城河，就是一家企业周围那些能够保护它的东西，让它不那么容易受到攻击。
历史上，价值投资者或者那些比较谨慎、强调基本面分析的投资者，往往更愿意投资拥有护城河的公司。
但现在，整个世界已经变得比过去不确定得多。未来可能出现的结果，其范围比过去宽得多。我认为，这是一个非常重要的变化。
投资者必须意识到：今天我们生活和投资的这个世界，比过去更难预测了。
当然，我仍然认为，经济中有一些部分相对更容易预测。
大体来说，我猜那些“智力含量”更低、对知识劳动依赖更少的东西，被AI颠覆的可能性也会低一些。因为AI本质上是一种解决智力问题的工具，也是一种提高生产率的工具。
今天最可笑的事情之一大概就是有人站出来说，“我找到了一些永远不会改变的行业。”现在恐怕没人敢轻易说这种话了。
再说估值。我们通常还是会从一些传统指标看起，比如市盈率，不管是席勒CAPE，还是传统的标普500市盈率。
这些指标告诉我们的情况是——我大约一年前用过一个说法，今天的市场“很贵了，但还不算疯狂。”
普通市盈率现在大概是23倍，过去80年的平均水平大概是16倍。也就是说，今天大约比长期平均水平高出50%。
但在2000年，我记得这个数字大概到了32倍。
再往前看，1969年前后，花旗银行的研究部门以及华尔街很多机构，都非常热衷于所谓的“漂亮50”。
这些公司当时被认为是美国最好、增长最快的一批企业，包括施乐、IBM、柯达、宝丽来、默克、礼来、德州仪器、惠普、可口可乐、雅芳等等。
其中大多数股票，当时的市盈率都在60倍到90倍之间。
所以今天看“七巨头”，如果把特斯拉拿掉，它们的市盈率大体也就是30多倍。对我来说，这听起来并没有贵得离谱。
当然，这只是市盈率。你不能只靠市盈率判断一切，那样太简单了。
今天这些公司的性质和过去不一样。它们的资本密集度更低，边际盈利能力更高。
因为它们卖的更多是一种知识型、数字型产品，而不是一块金属。多生产一个这样的产品，新增成本可能非常低。它们每增加一单位收入所带来的增量利润，可以高得多。
还有一点，我们从来没有见过公司像今天这样高速增长。
我不知道所有具体数字，所以不想讲得太细，但你会不断听到，有些公司每个月增长50%，或者一年增长100%，诸如此类。
过去我们没见过这种事情。
再看看AI过去4年的进步速度。问题也就来了，在我刚才说的这么多不确定性之下，你到底应该怎么投资？
历史告诉我们，你可能犯下的最大错误之一，就是不够乐观；另一个错误则是未来看不清，所以我不能投资。
这两件事并没有必然关系。
未来从来都是看不清的，也许今天确实比过去任何时候都更难看清，但这并不是不投资的理由，你只是需要投资得更谨慎、更清醒，你必须知道，自己到底在承担什么风险。
那么，AI到底应该怎么投？和任何投资一样，它仍然是一条光谱。
光谱的一端，是潜在回报极高，同时不确定性也极大的投资；另一端，则可能是潜在回报没那么夸张，但不确定性相对更低的投资。
当然，今天这整条光谱上的不确定性都比过去高。
但这条光谱仍然存在。
所以，你真正要做的，是决定自己愿意站在这条光谱的什么位置。
05
无论投资什么样的公司最终还是要回到盈利能力的判断
我举几个例子。
你可以投资我们所说的那些科技巨头，比如亚马逊、谷歌、Meta、微软。
这些公司已经拥有成熟的业务、真正的护城河，以及极其庞大的经营现金流。现在它们都在大举进入AI，也许它们觉得，面对这样一场可能赢家通吃的竞争，自己别无选择，只能全力投入。
但不管怎么说，它们已经有成熟的业务、有现金流，而且业务也相对多元。
所以，像我前面说的，这些可能是我这辈子见过最优秀的一批公司。从这个角度看，投资它们，也许是参与AI相对低风险的一种方式。
当然，代价也很明显。
如果AI真的迎来爆发式增长，比如未来3年规模扩大到今天的8倍，那么这些公司因为还有大量其他成熟业务，整体增速会被拉低。所以它们即使受益，也未必会成为这轮AI浪潮里上涨最多、赚钱最多的公司。
再往光谱另一端走，是那些更纯粹押注AI的头部公司。
这类公司的未来要难判断得多。我们未必知道它们最终能有多赚钱，财务状况也不像前面那些科技巨头那么清晰，而且从业务构成上来说，它们基本就是纯粹的AI公司。
所以，它们的未来更难估计。
但像Anthropic、OpenAI，还有英伟达，我个人觉得（当然，我不是技术专家）它们5年或者10年以后依然成功的概率应该相当高。
到那时，它们未必还像今天这样领先，也未必还是行业第一。但我觉得，它们在5年、10年以后彻底被淘汰的可能性并不高。
至于这类公司到底比其他科技巨头风险高多少，最终还是取决于你付出的价格，以及这个价格是否合理。
它们可能比其他科技巨头风险更高，但毕竟已经有了真实的业务，也已经真正跑起来了，不是那种还要赌自己能不能活下来的公司。
再往风险光谱更远的一端走，就是初创公司。
有些初创公司可能还没有收入；有些已经有收入，但还没有利润；甚至还有一些，你连它最后真正会做出什么产品都不确定。
可一旦你能在所谓的“最底层”、也就是非常早期的时候进去，而其中恰好有一家最后成了超级赢家，那么你可能赚到一笔难以估量的钱。
我最近在一篇备忘录里把这种投资形容成：买彩票。
到了风险光谱最激进的一端，你其实就是在做某种类似买彩票的事情。
想想彩票就知道了。绝大多数买彩票的人，会把投入的钱全部亏掉；但极少数人会因此变得极其富有。
我觉得，这大概就是风险光谱最激进那一端最终会呈现出来的收益分布。
所以，你可以自己决定站在光谱的什么位置，也可以把不同位置的投资组合起来。然后你还要再做一个决定：所有这些AI相关投资加在一起，到底应该占你整个投资组合的多大比例？
市场最热的时候，人在亢奋之中，总会听到一些话，比如利润不重要，重要的是未来。
以前，我们根据盈利来给股票估值。后来开始投资那些还没有盈利的公司，于是大家改成看收入，谈市销率。
再后来，连收入都没有的公司也开始有人投资了。
于是到了1999年、2000年前后，人们开始问一个用户值多少钱？一个点击值多少钱？
大家甚至会根据有多少人访问一家网站，来给互联网公司估值，哪怕这些人只是免费上去看看，一分钱都没有花。
但我始终相信，到最后，一切还是要回到价值。
总有一天，盈利能力一定会重新变得重要。
假设今天有一家技术上极其领先的公司，看起来拥有巨大的技术优势和顶尖的专业能力，但你告诉我，20年以后它依然赚不到钱。
那我的猜测是，今天那些在亢奋状态下付出高价买入它的人，最后大概率会失望。
因为等亢奋过去，人们重新冷静下来就会说，当然利润重要，我们投资一家公司，就是因为我们认为它以后能够赚钱，而这些利润最终也会让我们赚到钱。
所以，完全不考虑一家公司未来究竟能不能盈利，是说不过去的。
顺便说一句，沃伦·巴菲特大概在2000年前后谈到互联网时说过一句话：互联网毫无疑问会提高效率，但提高效率，并不等于提高盈利能力。
这句话放到今天同样适用。
AI肯定会改变世界。这一点我毫不怀疑。
但它最终会让谁赚到钱？这才是问题。
假如所有科技巨头，再加上Anthropic、OpenAI、特斯拉，以及一批初创公司，全都投入这场竞争，以极其高昂的成本彼此厮杀，那么最后这些公司到底能有多赚钱？
利润最终会落到谁手里？
如果AI主要是一种节省人工成本的工具——我觉得这样理解可能并不离谱，那么省下来的人工成本，最后又会归谁？
也许真正拿到好处的是客户。比如运输公司、零售商、仓储公司。
如果AI供应商之间打起价格战，那么最后可能是使用AI的企业因为成本下降而提高了利润，而提供AI服务的公司自己却没有赚到多少钱。
这种情况完全可能发生。
06
私募信贷当下的问题要从过去近20年的黄金发展期说起
过去40多年，我们经历了一个利率长期下降的时代。
这让很多投资策略变得非常成功，也让很多人赚到了非常多的钱。
尤其是在所谓的另类投资领域，包括私募股权、私募信贷等等，很多人建立起了非常赚钱的业务。
因为他们赶上了一个几乎完美的环境。特别是从2009年3月全球金融危机见底算起，到现在已经超过17年，整体环境一直非常有利。
很多人都赚了很多钱。
但真正的高下，通常只有到了坏时候才会分出来。
好时候，优秀的投资者会做得很好，差的投资者往往也能做得不错。到了坏时候，区别才会真正显现。
所以未来，这些相对年轻的投资领域里，也许会出现一些更艰难的时期。
拿私募信贷来说。
过去15年左右，橡树也发展出了这项业务。私募信贷其实是一个更宽泛的概念，其中包括我们所谓的“直接贷款”，也就是直接为中型并购交易提供私人贷款。
2010年的时候，这个市场几乎还不存在。今天，规模已经达到1.7万亿美元。
据我了解，现在大约有700家直接贷款管理机构。1.7万亿美元的资金供给，让大量机构进入这个行业，也让很多人取得了极大的成功。
与此同时，他们又赶上了非常好的经济环境，以及总体处在低位、或者长期下降的利率。所有这些条件都对他们非常有利。
所以过去这些年，几乎是一个理想环境。
今天大概有700家管理机构在这个行业里赚钱，但5年、10年以后会变成什么样？我们到时候就知道了。
据我听说，这700家机构当中，真正早在全球金融危机以前就已经存在的，大概只有3%。所以我们现在根本不知道，其中究竟有多少家真正具备应对恶劣环境的能力。
在一个非常有利的环境里赚到钱，几乎证明不了什么。
因为在好环境里赚钱，你可以靠判断力、勤奋和真正的能力；也可以靠更激进，然后刚好运气不错。
好时候，这两种人是分不出来的。
就像巴菲特说的，只有潮水退去，才知道谁一直在裸泳。
所以过去这段时期，尤其是从2009年到现在，真的是一段黄金岁月，但千万不要因为17年已经足够长，就认为既然持续了这么久，那这大概就是常态。
不是的。
这可能是整个投资行业能够想象出来的最好的一段时期，尤其是另类投资行业。
但总有一天，我认为潮水会退去。到了那个时候，很多事情自然会见分晓。
不过，直接贷款这门生意本身并不是什么新发明。它只是过去用了不同的名字，实际上从1977年、1978年前后就已经存在了。
我很幸运，1978年花旗让我去建立高收益债券业务。此后48年里，我们一直在向信用资质没那么高的公司提供资本，而且总体做得不错。
所以这项业务本身并没有什么特别神秘的地方。做得不好的人，最终当然不会有很好的结果。但大多数贷款最终还是会得到偿还。
所以，现在有些人一谈到私募信贷，就好像整个行业要出大问题，我觉得可能把风险说得过头了。
他们也可能把现在围绕软件行业的一些担忧，直接外推到了整个私募信贷市场，而这些担忧本身或许就已经有些夸张。
不过话说回来，确实有不少散户和个人投资者买了这类产品。而这些底层资产是私人贷款，它们没有一个随时可以买卖的公开市场，你不可能今天想退出，明天就把钱全部拿回来。
所以现在围绕私募信贷（也就是我说的直接贷款）出现的很多不安，我认为其实来自一个很简单的问题，就是有些人突然要赎回，但如果你买的是非上市BDC，也就是非上市商业发展公司，产品条款可能规定，每个季度最多只能满足大约5%的赎回。
于是有人就会问：“什么意思？我的钱投进去了，现在居然拿不出来？”
可问题是，这从第一天起就是产品条款的一部分。如果你真的读过招募说明书——当然，我承认，大多数人都不会读，里面一直写得很清楚。
所以这并不是什么突然冒出来的新情况。
只不过人在好时候、什么痛苦都感觉不到的时候，往往会做一些决定，而当时并没有做足够的研究，也没有保持足够的谨慎。
到了坏时候，他们就开始后悔。
现在确实有一部分这种情况正在发生。
但我不认为这里存在什么误导。投资者不应该突然惊讶地发现，原来自己不能每个季度把所有钱全部赎回来。
投资世界里最强大的力量之一，就是幻灭。
以前大家什么都不担心，现在却突然觉得“这艘船要沉了” 。这样的转变当然很痛苦。
但以前那种完全不担心的状态，本来就是错的；而现在这种觉得整艘船已经无可救药、一定会沉下去的想法，大概也是错的。
投资真的是一个非常迷人的领域。
你回头看看今天这场对话，我已经说了多少次“我不知道”。我们每天做的事情，其实就像一层一层剥洋葱。我们面对的是不确定性，然后不断作出判断。
我们所能做的，就是在一个充满不确定性的世界里，尽可能作出最好的判断。
纳西姆·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）在《随机漫步的傻瓜》（Fooled by Randomness）里，曾经拿投资和牙医做过一个比较。
他说，如果你去牙科学院学会了怎么补蛀牙，掌握了正确的方法，那么以后每次按照这个方法去做，基本都能成功。
投资不是这样。
所以，如果你是那种希望自己每一次都必须成功的人，那就别做投资。
去当牙医，或者当工程师，或者从事那些背后有可靠物理规律的职业。
投资里不存在一套物理定律，可以保证你每一次都成功。
07
投资最迷人的地方
沃伦·巴菲特可能是有史以来最成功的投资者。
但他自己把过去60年、70年的巨大成功，归结为大约12笔真正出色的投资。
当然，他并没有犯过太多灾难性的错误。
但他做过的大量投资，也只是取得了中等程度的成功。真正特别伟大的，大概就是那12笔。
所以，你得问问自己：你喜欢面对不确定性和模糊性吗？你能不能接受自己的“打击率”远远达不到100%？
如果不能，投资可能并不适合你。
过去50年，对我们这些身处其中的人来说，投资一直是一个非常赚钱的行业。
但你不应该仅仅因为这个行业收入高，就决定来做投资。
可如果你的性格确实符合我刚才描述的这些特点，那么我觉得，这是一个非常棒的职业。
它令人兴奋，也会不断给你智力上的挑战。你永远不会有一天坐在那里说：“好了，这件事我已经彻底搞懂了。”
而对我来说，这恰恰是投资最迷人的地方之一。