在美联储将利率提高整整500个基点后，一众知名投资人们此前预测的经济衰退仍未出现，且不断超预期的经济数据似乎也表明，美国经济离衰退还远得很。当地时间6月7日，美国财政部长耶伦也表示，“在强劲的消费者支出中，美国经济表现强劲，但一些领域正在放缓，未来两年将继续在降低通胀方面取得进展。”然而当天，桥水基金创始人瑞•达利欧在纽约举行的一场投资会议上似乎唱起了反调，他认为“美国高通胀将居高不下、实际利率也将会上升。如果届时美国还存在政治分裂，可能还会引发更多的内部冲突。”今年二季度以来，达利欧一再提示债务风险，这次又再一次发出警告：“我们正处于一场典型的、晚期大周期债务危机的开端，此时会产生过多的债务，而买家却寥寥无几。”此次对话除了债务，还有内部冲突、气候问题、人工智能影响等等。他说，这一轮周期的最大输家并不是个人的资产负债表，持有政府债务者才是遭受损失的人。对于内部冲突，达利欧表示一个强大的两党“折中派”才是最好的结果；他谈到许多技术都取得了巨大的进步，但在解决气候问题时并不乐观，“这仍是一条漫长且代价高昂的路”。对于技术或发明，达利欧认为人工智能是一场比互联网革命更伟大的革命，再次强调“未来的5-10年的时间里，我们会看到一个完全不同的世界”。整场对话中，主持人戴维·威斯汀围绕这几个话题接连抛出了一连串的提问。我们精译了此次对话的重点内容，分享给大家。
我们将面临居高不下的通胀我们都知道瑞是桥水的创始人，也是一位受人尊敬的作者。我仔细翻阅了有关你的一些材料，尤其是你最近的书。你“穿越”至百年之前，寻找到能够解释很多经济史的五大因素，所以我在想这些因素可不可以运用到今天？第一个是与货币、信用、债务、经济相关，还有一些外部力量比如气候变化、科技等等……我们是否可以先谈谈货币、信用、债务、经济这个问题？现在最大的问题之一是长期利率，我想知道未来实际利率还会继续升高吗？从长远来看，我们将走向何方？ 瑞·达利欧 对我来说，重要的不是回答利率会“升高”还是“降低”，而是要搞清楚其中的机制，以及因果关系。我之所以做这个研究然后写成一本书，是因为发生了三件我从未经历过但历史上发生过多次的让我感到惊讶的事。第一个是大量的债务和债务货币化；第二个是巨大的贫富差距和内部冲突加剧了政治矛盾；第三个是大国之间冲突。回到你的问题，这其中的机制很简单，我们面临一个短期债务周期（差不多 7年时间）——经济衰退->通胀减弱利率降低->政策刺激->经济增长通胀加剧->政策收紧->经济放缓或衰退。此前共经历过12轮这样的周期，现在我们正经历第13轮，且现在已经完成了周期的一半，到了必须要提高利率的时候了。利率水平要能够满足债务人和债权人的要求，这就意味着利率必须要足够高，使债权人获得更高的实际回报。但即使这样，债券购买还是没有足够的需求，所以美联储必须印钞票去购买这些债券，然后重新进行财富分配。再想想通货膨胀。如果你去看TIPS收益率或者是短期利率，你会发现实际利率需要高个1-1.5%，所以现在大家关心的是“谁是赢家，谁是输家？”这是债务问题的另一种表达形式。为了以各种方式做大量的财富转移，政府借了很多钱，因为他们花的比赚的多得多。他们卖了很多债券，然后美联储购买债券，并对这些债券进行补贴。因此，这一轮周期的最大输家并不是个人的资产负债表，因为个人的资产负债表是在变好的，持有政府债务的人才是遭受损失的人，比如购买了大量债务的商业银行。所以当我们审视这些商业银行时，就会格外注重债务问题。如果债务收入比越高，平衡就会越难，所以我们现在在权衡，即利率对债权人来说要足够高，但对债务人来说又不能太高。如果利率增长了1%，对一个家庭来说可能不是什么问题，对那些债券持有人来说却可能是个大问题了。在这次衰退中，失业率并没有上升反而保持得相对较好，因为中间有财富转移，工资变高同时全球供应链效率却很低下。 戴维·威斯汀 你刚提到我们借的钱比赚的钱要多，这是否意味着我们已经陷入或即将陷入债务危机？ 瑞·达利欧 在我看来，我们正处在一个典型的、晚期的大周期债务危机的开端，供需差距变大，太多债务产生却没有买家。虽然我们说必须要卖掉所有这些债务，但现在哪有那么多买家？全球范围内的量级正在变化，各地的大型投资者在国债上都亏了不少钱。此外，地缘政治变化也产生了影响，一些国家担心被制裁，然后就有了地缘政治上的转变。所以当我在看供给需求问题时，实际上就是债务的供给需求问题，很多债券利率要足够高才行。但最大的危机是，如果未来5年10年我们继续沿着这条路走下去，平衡可能会变得非常困难。 戴维·威斯汀 我们怎么知道现在没有足够的买家？有什么证据吗？只要你去观察，你会发现买家的确严重短缺，但我们不知道在接下来的一两年里会发生什么。 戴维·威斯汀 鉴于你所描述的正在面临的财政挑战，我们需要政治手段来帮助我们走出困境。那对于内部冲突呢？ 瑞·达利欧 如果你回顾历史，你会发现过去接连发生了很多事——财务状况不佳、贫富差距很巨大、民粹主义开始出现，政党又很极端。当一个不惜一切代价赢得胜利的政治人物成为领袖，那么游戏规则就会变得非常重要，政治制度和政党往往会两极分化。但我们都清楚地知道，一个强大的两党“折中派”才是最好的结果，因为任何一个极端党派都不应该占主导地位。从地理上看，你会看到人们搬到不同的地区，不仅仅是因为税收，还因为价值观等方面的差异。我认为在接下来的两年里，真正的问题是，我们能否保持、能否拥有一个强大的两党中间派？我们真的会产生那样的分裂吗？在当前这个短期债务周期中（我称之为7年债务周期，当下我们已经完成了一半），我们需要去应对两件事情——经济衰退与内部冲突。利率不会在当前基础上再大幅上升，但美国经济将恶化。若届时美国还存在政治分裂，经济恶化可能导致更多的内部冲突。特别是当我们处理有关的地缘政治冲突时，会对供应链、生产以及生产线产生影响。 戴维·威斯汀 人们希望国与国之间在气候问题上进行一些根本性的合作。在这个问题上，我们应该做什么？ 瑞·达利欧 事实上，气候问题是一项非常有趣的问题。当我在做这项研究时，我发现了大自然的力量。干旱、流行病会推翻更多的文明，它们造成的死亡比我之前提到的任何事情都多。所以气候理所当然是我们需要去面临的一个问题。虽然伟大的技术即将到来，但它并不会给我们带来什么惊喜。更糟糕的情况还在前面等着我们，这并不是一个容易处理的事情。 戴维·威斯汀 实际上，想让我们所有人都同意处理气候这个问题，也并不是一件简单的事。我们现在可以看到，有17个州正在调整立法来限制他们的养老金计划，以此来进行基于ESG的投资。那么，在当前我们国家内部分歧仍然存在的情况下，我们能统一去解决气候问题吗？ 瑞·达利欧 说实话，我并不感到乐观，尤其是解决这个问题很费钱。我给你们举一个康涅狄格州的例子，它一直是美国最富有的一个洲，但22%的高中生要么辍学，要么因缺勤率超过25%导致成绩不及格。而我们有这么多的必需品与开支等问题，无法就如何处理这些问题达成一致。这其中有气候因素，但更多的是一些基本因素，这就是为什么我希望我们能看到一个强大的、两党合作的中间党派在政治局势中击败极端分子，因为这很难。 戴维·威斯汀 让我们试着以一个充满希望的音符结束，然后进入到你的第五个问题，也就是技术或发明。在我读到的所有关于桥水的内容中，你都十分强调所涉及的系统、机制和引擎。在我看来，AI可能很容易适用于这一点。你是否也有同感呢？我们该如何发挥人力？ 瑞·达利欧 25年来，我总是试图写下我所有的投资原则，然后将它们转换成算法，再将它们变成决策规则，最后变成系统。他们会设置一个电脑象棋游戏，我会在它旁边玩。然后我们将调和分歧，再从中共同学习。现在，我们可以把所有的知识都放在生成式人工智能之中，然后超越它，把它作为一个思想伙伴，因为智能拥有着人类大脑没有的通道。我认为这是一场比互联网革命更伟大的革命，但就像技术一样，这也要视情况而论。问题并不在于技术，而是出在使用这项技术的人身上。这项技术可被用来提高人类的生活水平，但也可被用于战争，在某种意义上实现互相伤害。但无论如何，在未来的5-10年的时间里，你会看到一个完全不同的世界。公众号后台回复关键词“达利欧”，解锁更多相关内容~—— / Cong Ming Tou Zi Zhe / ——
- 小彩蛋 -
毕业季来临？我们该如何应对当下这个多变的世界？或许，巴菲特芒格两位投资大师的智慧可以给你启发，那些关于工作、生活、成功的普世智慧，聪投陪你一起重温，点击下方按钮，立即预约~
聪投组建了媒体转载群，如有转载需要，请添加小编微信【fanxiaocom】，入群前请【备注新媒体名和姓名】
商务合作，请联系聪明牛牛（微信congmingtzz1/手机 13262200706 ）具体商议。
喜欢文章，顺手“三连”吧 
本篇文章来源于微信公众号: 聪明投资者
本文链接：http://17quant.com/post/%E7%BE%8E%E5%9B%BD%E9%80%9A%E8%83%80%E5%B0%86%E5%B1%85%E9%AB%98%E4%B8%8D%E4%B8%8B%EF%BC%81%E8%BE%BE%E5%88%A9%E6%AC%A7%E6%9C%80%E6%96%B0%E8%AD%A6%E5%91%8A%EF%BC%9A%E5%BD%93%E5%89%8D%E7%9A%84%E5%91%A8%E6%9C%9F%E9%98%B6%E6%AE%B5%EF%BC%8C%E4%BA%A7%E7%94%9F%E4%BA%86%E8%BF%87%E5%A4%9A%E7%9A%84%E5%80%BA%E5%8A%A1%EF%BC%8C%E8%80%8C%E4%B9%B0%E5%AE%B6%E5%8D%B4%E5%AF%A5%E5%AF%A5%E6%97%A0%E5%87%A0%E2%80%A6%E2%80%A6.html 转载需授权！
