截至今天發稿前，SpaceX 的股價已經站上 170 美元。

幾天前，它以 135 美元發行，上市首日大漲，市值沖到 2 萬億美元以上。現在市場還在繼續給這個故事加價。火箭、Starlink、AI 數據中心、xAI、Grok、火星、馬斯克本人，全部被壓縮進同一只股票里。

這已經不是普通 IPO。它更像一次公開的未來定價實驗。

諾貝爾經濟學獎得主保羅·克魯格曼這兩天寫了一篇文章，標題非常狠：《Elon Musk, Human Ponzi Scheme》，說馬斯克是“人形龐氏騙局”。他的意思不是說 SpaceX 沒有真實業務，而是說馬斯克最強的產品，可能不是火箭、汽車或 AI，而是讓市場持續相信他的能力。

這句話非常“反動”，但它確實擊中了當下很多人的擔憂。

SpaceX 之后，OpenAI、Anthropic 也可能走向公開市場。AI、算力、數據中心、電力、私募信貸、超級 IPO、指數基金被動買入，這些東西正在綁成一條越來越粗的繩子。有人看到的是新工業革命，有人看到的是 2000 年互聯網泡沫，有人甚至看到了 1929 年的影子。

所以現在最流行的問題是：這是不是泡沫？

但這個問題可能太淺了。

普通人一聽到泡沫，第一反應通常是逃開。泡沫意味著狂熱，意味著高估值，意味著最后一批接盤者，意味著一地雞毛。這種恐懼當然有道理。歷史上大多數人在泡沫里不是發財，而是被教育。

可問題在于，技術革命從來不是在完全理性、完全審慎、完全可計算的環境里長大的。

鐵路、電力、汽車、廣播、互聯網、半導體、AI，每一次重大技術浪潮旁邊，幾乎都站著泡沫。泡沫會制造騙局，也會制造基礎設施；會燒掉無數人的錢，也會把資本、人才、注意力和制度資源短時間壓到一個方向上。沒有泡沫，很多未來根本不會被提前融資。

所以真正難的問題不是：泡沫是不是危險？

當然危險。

真正的問題是：為什么有些人能在泡沫中獲得機會、資源和上升通道，而多數普通人只能在泡沫破裂后記住教訓？

可能，是時候重新理解泡沫。

在某種意義上講，“泡沫”并非只是單純的市場狂熱或金錢游戲，它更是一種“以信念加速未來到來”的文化現象，是一場擁抱未來的信任實驗。

今天看到之前的兩份資料，一本新書《《Boom: Bubbles and the End of Stagnation》（《繁榮：泡沫與停滯的終結》），一份《金錢心理學》作者摩根·豪澤爾合作基金的投資復盤，都視角清奇，試著把它們結合在一起，探討一下新時代的泡沫和風險取向。

一、普通人可能“不夠泡沫”

在多數大眾認知里，“泡沫”往往與荷蘭郁金香狂熱、房產投機或龐氏騙局畫上等號，既荒誕又危險。

但是，美國科技投資公司Anomaly的兩位合伙人拜恩·霍巴特和托比亞斯·胡伯在他們的新書 《Boom: Bubbles and the End of Stagnation》（《繁榮：泡沫與停滯的終結》，以下簡稱為繁榮）中，提出了一個大膽的觀點：這些“近乎瘋狂”的曇花一現，實際上可能正是人類社會最需要的“試驗場”。

在他們看來，一些歷史上推動人類技術大跨步的關鍵節點（例如美國曼哈頓計劃、對互聯網與半導體的早期狂熱等），無一不是某種形式的“泡沫”驅動出來的。

兩位作者將“泡沫”視作一群志同道合者的“深度合作”：他們往往認為自己掌握了某個尚未被大眾認可的真理，因而抱團聚集，朝著那個充滿想象力的目標孤注一擲。

即便外界質疑，他們也能通過內部的“認知封閉”式自信迅速達成協作、投入大量資源，加速把未來拉近到眼前。一旦目標實現，他們便可徹底重塑行業格局；即便失敗，他們也往往為下一輪創新留下了經驗或技術積累。

之所以說我們普通人“不夠泡沫”，是因為人類對于風險和失敗的恐懼，使得許多人寧可選擇將大量資金投向穩健的指數基金或低波動資產，而不愿進入高風險、高不確定性的領域。

霍巴特與胡伯認為，正是這種對冒險的畏縮，扼殺了不少“可能顛覆未來”的機會。他們呼吁，需要有人甘冒風險去推動“偉大事業”，因為哪怕只有極少數成功，一次成功就足以改變世界。

二、泡沫不是那么簡單就產生的

“泡沫”帶來的最大驅動力，在于形成一股極短期內的“資源匯聚”。

可以想象，一家早期創業公司，如果只是孤軍奮戰，往往很難在短時間內招攬足夠的專家、資金和社會關注度；但當一股“跟風熱潮”出現，資本和人才便可能蜂擁而至，一些看似瘋狂的產品就能在極短的時間里得到驗證或失敗。

這種“速成式”繁榮常常以泡沫破裂告終——市面上最常見的例子也多是此類。但在霍巴特和胡伯眼中，這些破裂也未必都是壞事。因為“崩盤”意味著過去的假設證明不可行，催生行業冷靜反思，為下一步的真正突破掃清障礙。

?摩爾定律的啟示

曾任仙童半導體和英特爾聯合創始人的戈登·摩爾（Gordon Moore），在 1965 年發現集成電路上的晶體管數量每隔一年半就翻一倍。最初，這只是基于對現象的歸納，但業內卻把它升格為“定律”，并且各方愿意信守——芯片制造商敢于大舉研發更高性能的芯片，而軟件開發商也提前布局需要更多硬件算力的新應用。

在這種“你做硬件，我做軟件；你越做越好，我就用得越多” 的互相拉動中，半導體行業才得以呈爆炸式成長?？梢哉f，這就是一次“泡沫式樂觀”與集體協作的成功案例。

?為什么現在缺乏這種“快速合力”

當我們回顧 2020 年全球新冠疫情時，不少人認為，整個世界其實急需一次“醫療與防疫技術的泡沫”——快速檢測試劑、可自檢多病毒的家用套件、空氣過濾系統乃至疫苗產能擴張，若能像半導體行業對待摩爾定律那樣大規模投入、深度協同，也許就不會出現之后的種種被動。

然而現實往往是，企業在真正擴產后，卻無法得到訂單支撐，甚至政府部門的審批與資源調度也沒能進入“泡沫模式”。結果是失去一次大力升級公共衛生防控能力的契機。

這說明，“泡沫”并非只關乎商業投機或初創企業的投融資，而是一種協同機制。如果沒有某種程度的“集體狂熱”，資源便難以短時間內集中，創新也便會一再延緩。

三、風險投資的“既要……又要”

風險投資行業似乎天生與“泡沫”緊密相連：許多初創企業的崛起恰恰需要外部資金大舉涌入，幫它們快速驗證技術和商業模式。但也正因為風險過高，許多VC傾向于“分散投資”，也就是以較小的單筆資金押注多個項目，以期在其中捕捉到某個“超級贏家”。

然而，如同霍巴特和胡伯所說，那些真正改變世界的突破，常常需要來自外部和內部的“雙重信仰”。一方面，創業者得自我催眠般地投入；另一方面，投資人也要拿出具備足夠分量的資本，才能“把不可能變成現實”。

怎樣的資金配置才最適合推動這一過程？這是VC領域永恒的難題。

?分散還是集中

從傳統角度看，分散投資可以降低風險，因為無論哪個項目失敗都不至于讓基金全軍覆沒；而集中投資，即“少數大額下注”，一旦踩中超高回報的爆款項目，回報率就會令人驚嘆。

對于不同的基金規模、不同階段的企業來說，這個抉擇也不一樣。早期天使投資往往單筆較小、數量偏多，因為信息不透明、失敗率高；成長階段投資則有更多投后跟進和盡調機會，可以考慮加大單筆下注，或者跟投某個表現極佳的項目。這些操作細節都需要基金管理者有靈活的策略。

?風險與收益的冪律分布

風險投資中有一句流行的觀點：“VC 回報遵循冪律分布”——極少數投資往往貢獻了絕大部分的基金收益。也因此，找到那家潛在的超級黑馬，往往比多投幾家中規中矩的公司更能帶來指數級回報。

在理想情況下，如果投資人有強烈的信念（conviction）認為某家公司具備成為“獨角獸”或“十角獸”的潛質，那么集中砸下重金，也就更有可能收獲超預期的回報。

四、風險投資組合的數學與局限

在嘗試將風險投資這門“藝術”轉變為“科學”時，人們提出了許多數學工具來輔助決策，包括凱利準則、冪律模型和蒙特卡洛模擬等。它們確實能提供一定指導，但也存在各自的局限。

1.凱利準則（Kelly Criterion）

?核心思想：凱利準則能幫賭徒確定在每一次賭博中“最大化長期收益”的最佳下注比例。引入投資場景后，它似乎能告訴我們，對每個創業公司應在基金中分配多少資金。

局限性：

?它假設我們知道“成功的概率”和“回報率”，但實際中這些數據往往撲朔迷離；

?它還假設可以連續復利投入，但VC基金通常被鎖定 7~10 年，無法隨時調整。

2.冪律概率方法

?基本思路：給一個“可能帶來 20 倍回報的公司”設定 5% 的成功機會，假設不想錯過這種公司就必須投資足夠多的標的，否則錯過概率會隨著投資標的數目不足而直線上升。以此來推導需要投資多少家公司。

局限性：

?把退出結果簡化成“要么爆發要么歸零”過度理想化，忽略中間那些表現平平但可能會產生一定收益的項目；

?設定的失敗閾值往往相當主觀。

3.蒙特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）

?核心方法：基于成功率、退出倍數等假設，運行大量隨機場景模擬不同配置下的收益分布。

局限性：

?模擬結果依賴輸入假設；如果輸入的數據或參數有偏差，最終也會產生極大誤差；

?歷史回報并不能完全代表未來，比如只要加入對 Facebook、Uber、Google 等超級投資案例的數據，均值就會被極端拉高到一個看似“可怕”的數字。

這些方法的啟示是：數學能幫助我們獲取一些大方向上的指引，但無法絕對告訴你何時要 all in，或者何時要見好就收。 具體投資決策還取決于當下的市場環境、團隊信任、條款談判以及個人或機構的戰略考慮。

五、一筆把500萬美元變成1億美元的大膽賭注

談到高信念投資，最近看到一個經典案例：摩根豪澤爾的Collaborative Fund在2015年擁有一支2500萬美元的基金，卻做出了一個在行業內看來“異常大膽”的決定：

把其中 20%（也就是 500 萬美元）一口氣投給了一家初創公司。幾乎沒人預料到，這家公司在不到五年的時間里，就為基金帶來了超過 1 億美元的回報，相當于把基金本身的價值翻了四倍。

它是怎么做到的？

1.冪律結果：并不是每一次大賭注都會成功，但風險投資回報分布本來就極具極端性：那支基金成功捕捉到了“極少數的爆發性機會”。

2.信念驅動：Collaborative Fund 當時非?？春迷搱F隊的綜合素質和市場走向，認定它有潛力成就一番大業。正如書中所提到的，“泡沫”的一大特征是相信“未來被提前拉近”。有了這種強烈信念，才敢下重金。

3.專注度與資源投入： 較大的持股比例意味著你在公司董事會、戰略制定和人才招聘中更有話語權，可以傾注更多資源，與創始團隊深度綁定。這樣一來，你也更容易做出精準的后續投資決策。

失敗會怎樣？

? 專注式投資的痛處： 萬一公司最終走向失敗，那么占了基金 20% 的押注可能直接拖垮整個基金，傷害到 VC 機構的聲譽和未來募資能力。

? 應對策略： 在極度信念的基礎上，依然要有完善的盡調機制與風控措施，對企業發展節點進行評估和跟蹤。 Collaborative Fund 之所以敢做這個決定，顯然已對項目前景、團隊執行力和市場需求做了深入調研，也留出必要的后續跟投或止損預案。

對比常見的“廣撒網”模式，高信念、大額下注的做法在風投圈并不多見，卻往往在冪律分布中誕生出耀眼的收益。而在霍巴特和胡伯的語境里，這種做法也正是對“泡沫思維”的某種實踐：你要有足夠的“瘋勁”去相信這個目標，并愿意為之投入超越常規的資源。

六、讓“泡沫”與理性投資并存

回顧這兩條看似不相干的線索——一個是關于“泡沫”的熱情洋溢與協同創新，另一個是風險投資領域對集中押注與分散策略的討論——我們不難發現，它們其實都有一個共同核心：“高風險、高回報的極端下注究竟值不值得？如何在其中平衡理性、信念與協同？”

霍巴特和胡伯在 《繁榮》 中期待更多人能“甘愿受騙”，即愿意投入到某個“明知風險巨大但可能帶來驚喜”的冒險過程。

這種呼吁并非鼓勵盲目吹?；蚪鹑谄墼p，而是呼吁更多人能突破對失敗的恐懼、對未知的排斥，去創造那些只有“集體信念”才能完成的巨大工程與技術革命。就像戈登·摩爾發現的那道“晶體管翻倍曲線”，正是這股“看似瘋狂”的信任與協同，才把預言變成了自我實現的產業定律。

另一方面，豪澤爾基金所表達的風投觀點則提醒我們，無論怎樣的狂熱都得有一定的專業度與科學性輔助。凱利準則、冪律模型、蒙特卡洛模擬等方法雖然各有不足，但至少告訴我們，“賭注”應當建立在相對理性的評估基礎上；在選擇專注投資還是分散投資時，也要考慮到基金的規模、LP（有限合伙人）的容忍度以及團隊自身的投資能力。過度冒險會危及生存，而過度保守則往往錯過真正的超級機會。

綜上所述，在這個競爭愈演愈烈、技術更迭越發迅速的時代，“泡沫式”的快速匯聚與冒險可能依然是催生重大突破的關鍵機制。正如 Collaborative Fund 的那筆 500 萬美元大額下注所顯示——當你足夠看好一個項目，并有能力沉下心來為之護航，便能在冪律世界中收獲驚喜。

更重要的是，我們也不能將一切都寄托在數學模型或宏大敘事上；大膽的行動需要真切的信念，也需要在關鍵時刻拉下理性的剎車，把盲目的激進與嚴謹的判斷相結合，方能把一次“泡沫”鍛造成真正的創新浪潮。

也許，下一次影響全球的重大進展，就會誕生于一場我們尚不知曉的“泡沫”中：一群人認定了一種尚未被普遍認可的未來，并彼此深信不疑。有人拿出了超越常規的資金，有人拿出了全部的時間與才華。他們放棄了對外界的無休止解釋，把注意力全部投向了自己所堅信的那個終局。在外人看來自負又愚蠢，但在他們內部，這就是用雙手把“可能”變成“現實”的過程。

從這個意義上講，“泡沫”并非只是單純的市場狂熱或金錢游戲，它更是一種“以信念加速未來到來”的文化現象。風險投資人或其他資金方，則在其中扮演類似催化劑的角色：當理性的可行性研究與非理性的熱情交融到位，彼此激發，或許就能迸發出影響幾代人的強大動力。

當然，這個過程隨時可能失控，甚至釀成巨大失敗，但回顧人類的技術史，許多里程碑往往正是從一次又一次的冒險與挫敗中淬煉出來。正如霍巴特和胡伯所說：真正值得的“泡沫”，從來都不是簡單的金錢游戲，而是一場擁抱未來的信任實驗。【懂】

PS；本文不構成任何投資建議。

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