Rajiv Jain 把整個 Mag7 砍光：管 1600 億美金的逆向投資老手，在賭 AI 經濟學是爛生意

TL;DR

• GQG Partners 創辦人 Rajiv Jain 過去十二個月幾乎清空 Mag7、半導體、科技股，重押能源、公用事業、鋼鐵、菸草跟新興市場，這在「Quality Growth」基金裡是異類中的異類。
• 他對 AI 的判斷很狠：所有 Mag 公司歷史上累計資本支出是一點五兆美金，現在要在三年內砸三兆，但 AI 真正的營收一年只有七、八百億。「技術很強，但經濟學真的很爛，時間不是它的朋友。」
• 他的「品質」定義只有一個核心：進入門檻。能源管線、歐洲鋼廠變成超高門檻，軟體跟半導體門檻反而在下降。
• 團隊一半是調查記者，工作就是專門唱反調，連薪酬都設計成不能跟老闆站同一邊。
• 過去一年他全線跑輸大盤，但沒虧錢。他說真正的危機不是跑輸，是在跌的時候把客戶的退休金燒掉。

這集是 Capital Allocators，主持人 Ted Seides 是機構投資圈的老法師，職涯起點在 Yale 投資辦公室跟著傳奇 CIO David Swensen，後來自己開過 Protégé Partners，2017 年起做這個 podcast，專訪各大基金的 CIO 跟資產配置者。這集來賓 Rajiv Jain 是 GQG Partners 的董事長兼投資長，2016 年跟 Tim Carver 共同創辦這家全球股票管理公司，十年做到管理超過一千五百億美金的規模。在這之前他是 Vontobel 資產管理的共同執行長兼投資長，在印度長大、靠打電話 cold call 闖進紐約金融圈，三十多年看過一個又一個金融危機。

一個在亞洲金融風暴裡學會做人的投資人

先講 Rajiv 的底色，因為這決定了他後面所有的判斷。

他在印度高中時就開始玩股票，那年代還是拿實體股票憑證、靠郵寄收股息支票的時代。大學唸到二十歲拿完碩士，跑去做出口公司的報關文件。這段聽起來無聊的經歷他講得很認真：填一張 bill of lading（提單）不能有任何錯誤，銀行隨便一個理由就退件。他說這是分析師最容易忘記的事，東西要精準到位，不是在 Excel 裡敲一個「未來五年成長 15%，然後大家從此過著幸福快樂的日子」。

到美國之後沒人脈,他翻著 CFA 名冊一個一個打電話，專挑最高層打，因為中階主管沒空理一個二十四歲的小孩。就這樣打進了業界。

真正塑造他的是危機。他 1994 年進 Vontobel 做新興市場,一個半月後墨西哥 tequila 危機爆發；1997 年當上新興市場基金經理人,半年後亞洲金融風暴。他說早期跑新興市場就是「一個災難接一個災難」,墨西哥、巴西、土耳其、俄羅斯崩盤、亞洲風暴,全給他碰上。2002 年他接任 CIO,結果 75% 的客戶馬上跑光,公司資產從十幾億掉到剩兩三億美金。

這種被逼到牆角的經驗,養出他兩個東西:一是被逼急了反而更想捲起袖子幹的拗脾氣,二是對「絕對報酬」的執念。他講得很白:「在多頭市場大家都看相對報酬,但長期要活下來,你得有絕對報酬導向。沒人用相對報酬付帳單。」

「品質」對他來說只有一件事:進入門檻

GQG 三個字母是 Global Quality Growth。但 Rajiv 對 quality 的定義跟一般人不太一樣。

他用辦公室外面那棟樓打比方:對街的餐廳隨時會被新的高樓取代,沒有門檻。但如果這棟樓蓋在海灘上、而那片海灘不準蓋商辦,它就變成超高門檻的資產。能不能在整個景氣循環裡賺到超額的資本報酬,門檻才是真正的分水嶺。

更關鍵的是第二層:他要的是「往前看的品質」,不是「往回看的品質」。同一個產業,門檻會變。能源管線現在要拿到審批,你孫子那輩搞不好才批得下來,門檻一路往上;反過來,軟體的門檻一直很低,三十年活下來的軟體公司,除了 Microsoft 跟 Oracle 你數得出幾家?半導體更是,中國從設備、記憶體到製造全線殺進來瘋狂擴產,門檻在崩。他有句話值得記住:「投資的一大教訓是,只要中國人是你的競爭對手,就要非常小心,因為他們會過度生產然後把你弄死。」

所以他的組合長得很反骨。能源、公用事業、鋼鐵、菸草、新興市場,這些「沒人會放進 Quality Growth 籃子」的東西,佔了重倉。他舉 Altria(菸草)為例:美國香菸銷量每年掉七、八個百分點,但過去五年 Altria 的報酬居然贏過 Meta、Microsoft、Amazon。因為現金生成能力才是王道。

對 AI 的判斷:技術是真的,經濟學是爛的

這是整集最辣的部分,也是他過去一年跑輸大盤的主因。

GQG 歷史上賺最多絕對利潤的就是 Mag7,但過去十二個月他幾乎清光。理由是他算了一筆帳:所有 Mag 公司從成立到現在,累計資本支出是一點五兆美金;現在它們講的是三年內砸三兆。這些本來是不太需要燒錢就能印鈔的生意,現在一年要花一兆美金,而 AI 真正的營收一年大概只有七、八百億。

他接著拆:Google 上一季的乾淨自由現金流是一百億美金,但光買回庫藏股就要五、六百億,等於沒有現金可買了,因為資本支出跑得比雲端營收還快。雲端本身也在變爛生意,他自己當企業主去比過價,發現換到別家公有雲更便宜,大型企業的公有雲滲透率早就九成以上,Amazon 講的 17、18% 他根本看不懂在算什麼。NVIDIA 那一季乾淨自由現金流只剩兩百五十億,因為它過去半年投資了超過五十家自己的客戶,等於把資本支出藏在投資裡。

最狠的一刀砍在循環論證上:雲端 backlog 有一半以上來自 OpenAI 跟 Anthropic,而這兩家又是用各大雲廠給的「算力 credit」去消費的。「OpenAI 營收大概兩百億,怎麼有辦法投一兆?」這套你燒越多、虧越多的算術,我在之前整理Michael Nadeau 拆解 AI 還能撐多久那篇也聊過類似的擔憂,角度不同但結論很像:估值已經把太多東西定價進去了。

他也不是 AI 末日論者。他認為 enterprise software 反而被錯殺,因為幻覺(hallucination)問題在企業端是致命的,「這些是機率系統,在企業世界你不能用機率系統」。架構師非用 Autodesk 不可,沒人能 vibe code 一個出來放公開網路上取代它。Adobe 從五十倍本益比掉到乾淨的十倍、生意還在雙位數成長,他覺得這種被當成「即將倒閉」的成熟軟體公司,才是真正的肥肉。這個 SaaS 被 AI 重新定價的拉扯,跟AI 把 B2B SaaS 地盤一圈圈縮小該怎麼投那篇講的是同一場戰爭的兩面。

半個團隊是記者,工作就是來罵你的

我覺得 GQG 最值得抄的不是選股,是它的組織設計。

2008 年的教訓是,房貸危機爆發前一年半,Business Week 封面就在問「房貸有多毒」,媒體一堆人在預警,華爾街卻活在平行時空。Rajiv 的結論是:那就去雇那些預測對的記者。現在 GQG 一半的研究團隊是調查記者出身的非傳統分析師,工作就是預設立場唱反調,連薪酬都設計成「不能跟你同意」,不然你把 comp 設成同意你就賺,他們當然會同意。他說這讓所有人到今天都還很不舒服,但這就是重點。

其他幾條也很硬:全公司不準個人買單一股票,所有人的身家都跟客戶買同樣的基金;費用刻意壓在中位數以下,走 Costco 模式;團隊保持小而精,他明說「alpha 來自小團隊,別把判斷外包給超級專家,專家在重大轉折點通常是錯的」。四個 PM 一人一票,他有否決權但幾乎不用。

部位大小怎麼抓?他用信評分析師的腦袋想:S&P 不可能給一家單一業務的 E&P 公司 AAA,但 Exxon 可以。所以越是單線、越窄的生意,部位越不能大,跟你多有信心無關,只跟生意的穩定度有關。一切的核心就是一句:別爆掉。

寫在最後

Rajiv 講了一句我很喜歡的話:這是唯一一個你不需要「平均」的行業。手機可以買平均的、車可以開平均的,但沒人需要平均的基金經理人,因為 Vanguard 用兩個基點就幫你搞定平均了。交付不了超額報酬,你就沒有存在的理由。

他也很坦白現在的處境:全線跑輸,壓力是真的在累積,但沒虧錢、還在用中段雙位數複利。他區分得很清楚,跑輸不是大問題,在跌的時候把客戶襯衫輸光才是。他講了個故事,2003 年去拜訪一家公司,五樓有持槍警衛,因為 dot-com 時期虧太多客戶寄死亡威脅。他說只要守住「不爆掉別人退休金」這條線,資金進出都只是潮起潮落。

對我自己最大的提醒是那句「避免深層的意識形態」。成長股永遠對、便宜永遠對,這種人最危險,因為他們知道所有事實、能用事實把你說服。GQG 年終 review 一定問:你今年在哪裡改變了想法?能說出「這裡我錯了、我改了」反而是好事。在 AI 這種人人 all in 同一套敘事的時刻,這句話的重量不太一樣。

我自己沒打算跟著 all in 也沒打算 all out,但這種「對數學死忠、對自己的觀點別死忠」的態度,大概是這集最值得收下的東西。後續這類產業老手的訪談我會持續整理,訂閱 wilsonhuang.xyz 就不會漏掉。