富兰克林邓普顿CEO谈SpaceX、Anthropic、循环交易与市场现状

摘要

• Jenny Johnson 对市场持建设性看法，依据是盈利和现金流，同时也警惕杠杆与通胀黏性。 她认为约70%的公司业绩超过预期，市场行情正从超大规模云厂商扩散到更多板块。她认为，当前2%的生产率读数反映的是更早一轮技术进步；AI对盈利的实质性贡献仍在后面，因为落地需要数据整理和“变革管理”。
• Johnson 更倾向于期限较短的AI融资，她个人会避开与当下技术绑定的长期数据中心融资。 把当前芯片和能源需求外推20年或30年，忽略了需求本身会推动创新。如今的借款企业盈利能力很强，但循环融资和收入确认方式不明，仍需仔细审视：“投资之前，先把情况摸透。”
• 富兰克林邓普顿布局SpaceX和Anthropic，是通过后期投资尝试弥补传统IPO收益机会的流失。 随着公司上市时间越来越晚，投资组合经理错过了过去的“IPO红利”。Johnson表示，共同基金或ETF最多可持有15%的非流动性资产，但建议将比例控制在6%、7%或8%，为市场波动留出空间。
• Johnson 看好SpaceX的创新，提到Starlink的实用性，以及Musk在太空和机器人领域的投入。 她认为殖民火星完全有可能，同时强调“Elon身上存在很大的关键人物风险”。她没有直接认同Musk关于SpaceX将成为地球上盈利能力最强公司的另一项说法。
• 客户趋于集中、选择更少的管理人，是O’Shea提到6年完成17笔收购的背后逻辑。 45亿美元收购Legg Mason后，财富管理和机构渠道占比达到50/50；Johnson估算，Canvas约4年间从约25亿美元增长至300亿美元。她承认Lexington的收购“定价充分”，但二级市场私募股权业务的增长超过了公司模型预期。
• 在Johnson看来，代币化最明确的价值是降低服务成本，让客户更快拿到已赚取的现金。 富兰克林传统货币市场基金开户需500美元；区块链版本开户门槛为20美元，未来可能降至5美元。按秒计息、每日支付现金，正是她相信区块链“将取代金融服务底层轨道”的原因。
• AI智能体已初步带来销售增长，但对模型供应商收入的最终影响仍不确定。 一项由Microsoft支持的部署早期数据显示，客户拜访量增加23%，销售额提高11%。Johnson表示，企业需要考虑智能体的运行频率，以及部分查询能否交给免费模型；O’Shea则介绍了在不同模型间分流请求的治理机制，并提到有公司已转向99%使用开放权重或开源模型。

精读

1. AI提振生产率之前，企业盈利仍有韧性

• Johnson将AI、循环融资和收入确认问题带来的“噪音”，与整体经济状况区分开来。通胀“可能相当顽固”，利率大概会维持在较高水平；与过去25年相比，当前利率水平不寻常，但放到更长的历史中看并非如此。高杠杆企业承压，美国消费者仍然强劲。她认为“差不多70%”的公司业绩超过预期，市场行情正从超大规模云厂商扩散到更多板块。
• 她举的地缘政治例子是：一架价值2万美元的无人机，就能让油轮停摆、导致船舶难以投保，进而实质性阻断石油经霍尔木兹海峡运输。实际通过海峡的石油比预期多，但她看不到中东局势或俄乌冲突会很快解决。美中关系的势头更积极，不过她认为双方各走各的路，也都有不会逾越的红线。美国需要中国提供稀土，中国则需要美国消费者购买其制成品。
• Johnson称AI是自己眼中“最大的增长杠杆”，但她认为当前2%的生产率读数，反映的是更早一轮数字化和云计算普及。她从运营科技业务的经历中看到，真正的难点在于数据质量和数据组织，而非人们通常以为的系统集成；另一个难点是“变革管理”，因为“人不喜欢改变”。AI对盈利的实质性贡献还需要时间，而这部分尚未兑现的机会支撑着她的乐观判断。
• 她谈就业时回溯到1997年《BusinessWeek》的一期封面，当时预言互联网会让经纪人消失；如今，顾问提供的却是更全面的财务规划。效率提升之后，员工才能释放创造力。她戴着基础款Ray-Ban Meta眼镜打高尔夫时，想过眼镜为什么不能帮她找到球；她那位做程序员的儿子正在开发相关应用。“我们会发现起初根本想象不到的新事物。”

2. 长期AI融资押注当下技术

• O’Shea援引Ken Griffin提出的问题是：芯片供应、需求和淘汰速度，会不会动摇这轮建设热潮？Johnson记得Gartner有一条描述兴奋、幻灭和复苏的曲线，但不确定它的确切名称：“问题是，我们现在处在曲线的哪个位置？”她认为“有些领域确实有些过热”，但强调如今的大型借款企业能创造大量现金流，与互联网泡沫时期没有收入的公司不同。
• 她偏好期限较短的融资，个人不会选择期限较长的数据中心融资。把当前芯片和能源需求外推20年或30年，等于假设创新不足；但需求恰恰会推动突破。她认为Griffin“在这一点上可能是对的”。收入确认方式也让不同公司的业绩难以直接比较：“投资之前，先把情况摸透。”这也是她偏好主动管理的原因。

3. 上市周期拉长，带动对SpaceX和Anthropic的布局

• Johnson解释，公司上市时间越来越晚，投资组合经理因此错过了过去的“IPO红利”，促使富兰克林邓普顿转向后期投资，其中包括SpaceX和Anthropic。她表示，共同基金或ETF最多可持有15%的非流动性资产，但为了避免市场波动导致比例超限，可能会将仓位控制在6%、7%或8%。此后，客户兴趣推动公司成立风险投资团队，可与传统投资组合经理并肩投资。
• O’Shea问，SpaceX的Starlink、发射经济性和AI布局，是否能支撑Musk关于公司盈利能力的惊人预测。Johnson没有直接评价这个预测，而是先提醒不要追逐时髦标签：她提到，Franklin Resources这个名字来自上世纪70年代市场对黄金和“资源”的热捧。她的原则是守好本行、讲清自己是谁（“stick to your knitting and say what you are”）。她对产品的直接认可来自Starlink，称它让自己位于蒙大拿州的房产获得互联网接入，“彻底改变了局面”。
• Johnson认为，Musk挑战了太空投资领域的既有体系，也推动了成本效率提升。她说，Musk的火星计划或许不会按原定时间实现，但“他经常能兑现承诺”。她认为殖民火星完全有可能，并将机器人技术也视为这一愿景的一部分，同时强调“Elon身上存在很大的关键人物风险”。谈到最接近现代Benjamin Franklin的人选时，她选了Musk，但补充说“没有完全对应的人选”。
• Johnson将集合式基金的理念追溯到一个目标：让普通投资者通过专业建议、合理价格和分散投资，获得股票市场回报。她的父亲1955年接手Franklin Funds子公司时，该业务管理资产规模为250万美元、收入为1万美元；直到1983年或1984年，规模才达到10亿美元。她认为，私募市场也有类似机会，希望让投资者更公平地参与，同时承认这类产品“绝对属于非流动性工具”。

4. 客户集中，收购用来补齐分销能力

• O’Shea表示，45亿美元收购Legg Mason让管理资产规模翻倍，也补齐了核心固定收益和私募市场领域的能力，包括通过Clarion Partners进入相关业务。交易前，富兰克林邓普顿的渠道结构是财富管理占75%、机构占25%；Legg Mason的结构恰好相反，合并后形成50/50的平衡。交易在Johnson就任CEO后5天宣布，此前已筹备1年；3周后，新冠疫情封锁措施接踵而至。市场下跌期间，她仍坚持交易的战略逻辑。跨团队挑选“最优秀的人才”在线上完成，交易还提前60天交割。
• O’Shea提到，公司6年完成17笔收购；Johnson表示，收购逻辑在于补足能力和分销渠道，因为客户正在减少合作的管理人数量。她认为基础设施能力仍未补齐。收购O’Shaughnessy Asset Management后，Canvas平台增加了税务效率更高的独立管理账户，以及可应用于主动策略的技术。她估算，Canvas在收购时的规模约为25亿美元，约4年后已达到300亿美元。
• Lexington Partners和Clarion Partners的规模自收购以来均增长逾一倍。Johnson回忆，收购Benefit Street Partners时，其管理资产规模约为260亿美元；计入后续收购后，公司私募信贷规模如今略低于1000亿美元。私募信贷包含多个不同细分领域，需要具备相应的资产发起能力。最近收购的资产支持型信贷团队，补上了一个客户有需求、利差也颇具吸引力的业务缺口。
• 收购通常使用现金，有时也会借债；收购Putnam时，部分交易对价以富兰克林邓普顿股票支付，因为Great-West Life希望扩大资产管理行业的敞口。Johnson估算，Putnam的规模从约1360亿美元增至超过2200亿美元，原因是富兰克林邓普顿帮助其进入此前无法触达的平台。Lexington“定价充分”，但二级市场私募股权业务的增长超过了模型预期。私募市场的业绩报酬会在数年后分期兑现，自然有助于留住团队；富兰克林邓普顿的财富管理分销渠道，也能帮助被收购团队触达不同类型的买家。

5. 代币化降低服务成本、加快现金到账

• Johnson相信区块链“将取代金融服务底层轨道”（“will replace the rails in financial services”），但这一过程会比较缓慢，因为它改变了商业模式和交易手续费的经济逻辑。她列出3项支撑这一判断的功能：单一且实时更新的事实来源减少对账；智能合约将约定条款写入交易；系统可以直接完成支付。她举例说，抵押品应按文件中的条款支付，把这些条款编入交易后，就能立即付款。
• 富兰克林的货币市场基金获得SEC批准，并以原生链上形式发行；初期与传统股东登记系统并行，以便直接比较成本。传统账户至少需要500美元，才能避免服务成本由其他股东分摊；区块链版本开户门槛为20美元，未来可能降至5美元。Johnson预计，24/7交易、原子结算以及可编程交易将推动创新，也可能与AI结合。
• 利息按秒计算：对冲基金将基金份额用作抵押品，持有4小时22分32秒，就能按这段持有时间获得利息。现金每日支付，而传统货币市场基金通常要到每月才能取用。对企业财资团队和投资组合经理来说，关键价值在于能及时拿到已赚取的现金，并重新投入使用。

6. AI智能体带动销售，治理机制或压低模型收入

• O’Shea提到，公司已部署1000多个智能体，服务800多名投资专业人士。Johnson将目标分开来看：投资端提升研究质量和投资表现，分销端拉动增长，运营端提高效率。相较于投资表现的提升，投资端节省的成本“微不足道”。编码辅助能让团队从积压任务中完成更多项目；产能提升不必然意味着员工人数大幅减少。“我认为你只是能做得更多。”
• 富兰克林与Microsoft合作搭建协调型智能体，整合顾问持仓、产品数据、评级和客户背景，帮助销售人员“找到合适的客户，进行合适的沟通”。由于技术挑战较大，Microsoft提供了免费的资源支持。早期结果显示，一名市场领先销售人员的客户拜访量增加23%，销售额提高11%。
• 收入端的不确定性在试验之后浮现：Johnson认为，企业需要考虑智能体是否需要运行、运行频率如何，以及部分查询能否交给免费模型处理。O’Shea介绍了一层治理机制，可在顶级模型和免费模型之间分配请求；他还提到，一些新兴公司在处理了14万亿tokens后不堪重负，随后转向99%使用开放权重或开源模型。他认为，在生物科学和其他前沿项目中，企业可能仍会使用前沿模型。