文章探討巴菲特及其公司伯克希爾對 AI 的態度與策略。從 2023 年的警惕到 2025 年的審慎應用，巴菲特認為 AI 無法替代人類在復雜決策中的判斷力，倡導有限、可控地應用 AI。

你知道巴菲特股東大會嗎？

可能聽說過，也可能對他有一些基本了解。每年這個時候，朋友圈里總會刷屏各種長文，講他的投資理念、人生哲學，甚至他喝什么可樂、吃什么漢堡。等等。

這個大會之所以這么火，是巴菲特投資眼光實在太準了，很多人都想聽聽他對市場的判斷，希望能從中得到一些啟發。

那今年有什么特別的呢？

巴菲特宣布了一個重磅消息：年底正式卸任CEO一職，接班人是格雷格?阿貝爾（Greg Abel），一位低調但經驗豐富的管理者。

大會上，他也聊到了不少話題，宏觀經濟方面，反對貿易保護主義、表達對美國財政赤字的擔憂；在投資策略上，他談到美股波動并不可怕、房地產和股票之間的選擇等等。

不過，這些宏觀話題，不是我特別關注的方向。相比之下，我更想聊聊他這幾年對人工智能（AI）領域的一些看法，以及一直堅持的那些投資哲學。

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2025年股東大會上，巴菲特對AI的核心態度是什么？我認為挺有意思，用一句話總結即：“冷靜觀望”和“有限應用”。

怎么理解呢？

巴菲特指出，盡管AI技術非常強大，但它無法替代人類在復雜決策中的判斷力。

他舉了一個例子來說明這一點：如果讓他選擇，在未來10年里花費1000億美元投資AI，還是保留保險業務負責人阿吉特?賈恩（Ajit Jain）的決策權，他會毫不猶豫地選擇后者。

因為阿吉特憑借多年的行業經驗，在處理復雜案件（比如巨災保險定價）時，那種精準度是目前的AI做不到的。

這表明，對于涉及高度專業性和復雜性的任務，人類的經驗和直覺仍然是不可替代。

伯克希爾（公司）對AI的策略也很有意思。他們分成了三個階段：先觀察，再準備，最后才投入。

具體來說，保險業務里已經開始小范圍試點AI工具，比如GEICO用地理標簽、物聯網數據來評估房屋洪水風險。

但復雜案件還是得靠人工審核，AI只在小額理賠場景里用用，像72小時自動定損的準確率能達到92%，這已經很不錯了。

而且，巴菲特明確說，他們不會投資純算法供應商或數據標注企業，更關注如何通過AI提升現有業務的效率。例如，優化鐵路運輸、提高客戶留存率等實際應用場景。

他認為，當前AI領域過于火熱，許多技術尚未證明其長期盈利能力。因此，伯克希爾會選擇等待泡沫消退后再采取行動。

02

至于保險業務，為什么成為AI試點的突破口？

主要有三個原因：

一，保險業務數據非常結構化，像理賠記錄、風險模型對AI來說，訓練起來相對容易，試錯成本也低；

二，業務中存在大量重復性工作，定損、核保等流程，這些正是AI自動化可以顯著提升效率的地方。

第三點是，浮存金管理。這是這家公司，重要的資金來源之一，用AI驅動風險控制，反而能使資金更加穩定。

巴菲特還說了幾句很有代表性的金句：

AI能讓鐵路效率提升5%才有意義，否則對伯克希爾毫無價值；技術革新不會改變企業的本質，只會改變實現價值的方式。

結合他的思考，這讓我想到一個更深層次的問題：中國市場做AI，到底是在做“AI+行業”，還是“行業+AI”？

換句話說，我們是先有了AI技術，然后試圖把它套用到各個行業里去？還是從行業的實際需求出發，把AI當作一種工具來輔助升級？

從伯克希爾的做法來看，顯然是后者：行業+AI才是更有價值的方向，基于業務本身痛點和場景，找到AI能真正發揮作用的地方。

那么，在這家公司內部，是如何平衡AI與人類智慧的呢？說白了，就是一句話：讓AI當工具，人類的經驗說了算。

他們在保險業務里搞了個“場景分級”，把案子分成兩類：小案子交給AI，大案子還得靠人。

什么是小案子交給AI ？車險的小額碰撞，這種案子又多又簡單，AI處理起來效率超高，通過圖像識別和自動化定損系統，72小時內就能搞定，準確率還高達92%。

那些涉及巨額賠付或者法律爭議的案子，比如巨災保險、石棉索賠這種復雜的，還得靠阿吉特?賈恩（Ajit Jain）和他的團隊。

賈恩有40年經驗，他的“風險直覺模型”在勞合社石棉索賠危機里，展現出了AI學不會的精準判斷力。所以，這就是大案靠個人。

至于AI如何輔助人類決策，體現在數據密集型領域。

比如：氣候風險預測。AI模型可以分析歷史災害數據（如颶風路徑、洪水頻率），為再保險定價提供參考建議。但最終的決策，仍然需要人工審核。

2025年的數據顯示，AI模型的引入使再保險組合的資本回報率提升了1.8個百分點，雖然不算高，但也說明AI已經開始產生實際價值。

這也是巴菲特堅持“人類優先”的核心邏輯：

AI擅長處理規則明確、數據量大的任務；面對道德困境（比如疫情期間是否放寬理賠標準）、法律模糊地帶（比如石棉責任追溯）時，人類的判斷更靈活，也更符合商業倫理。

所以，他說得很直白：如果未來10年必須在1000億美元的AI投資和阿吉特的決策權之間做出選擇，我會毫不猶豫地選擇后者。

03

發現了嗎？從2023年他第一次公開談論AI開始，到今年（2025年），我們可以看到，巴菲特對AI的態度在慢慢變化。

如果讓我來總結一下這個過程，用一句話表示即：從“警惕失控”走向“審慎應用”。

為什么這么說？

先看2023年。那一年，巴菲特第一次在公開場合表達了他對AI的擔憂。他說，AI就像核武器一樣——一旦釋放出來，就再也收不回去了。

他在股東大會上說：AI可以改變世界上的一切，但它改變不了人類的思維和行為方式。”他當時特別擔心兩件事：

一是技術失控。他認為AI可能會被用來傳播假消息、進行詐騙，這些風險很難完全控制；

二是倫理困境。他強調，AI無法替代人類在復雜決策中的道德判斷。

所以，在那個時候，伯克希爾并沒有直接投資任何AI企業，只是通過持有蘋果等科技股的方式間接參與。而蘋果在他們投資組合中占到了46%，是他們接觸科技行業的主要窗口。

到了2024年，巴菲特對AI的擔憂進一步加深。

他說，AI可能會成為“有史以來增長最快的詐騙工具”，甚至形容它像是“跳出魔盒的精靈”，一旦放出來，就再也關不回去。

他也開始具體分析AI可能帶來的行業沖擊。比如：勞動密集型行業，像保險核保、制造業，很可能是最先被AI影響的領域。

不過有意思的是，在嘴上保持謹慎的同時，伯克希爾的投資動作悄悄發生了變化。他們開始隱性布局AI相關領域，向8家與AI相關的公司投資了超過1590億美元，包括微軟、谷歌等。

雖然投資不是沖著“AI概念”去的，但它們的底層邏輯依然是看企業的基本面是否穩健。到這個時候，伯克希爾的投資組合中已經有58.4%的持倉，或多或少都跟AI沾了邊。

再來看2025年，這是最有意思的一年。

巴菲特開始理性接納AI，但他依然堅持一個原則：應用必須有限、落地必須可控。

他承認AI是“改變游戲規則的因素”，但也強調，AI不會顛覆一家企業的本質價值。換句話說，就算你用上了最先進的人工智能系統，如果企業沒有護城河、沒有穩定的盈利模式，那也沒用。

在他的保險業務里，AI開始進入實際場景，但始終作為輔助工具存在。他的投資邊界也依舊遵循“能力圈”原則——只參與他能理解的AI相關企業。

所以你看，巴菲特對AI的看法經歷了這樣的變化：

2023年，一種模糊的“不可控”的擔憂，2024年，具體分析AI對行業的影響，并逐步布局；2025年，理性接納、謹慎應用，把AI真正帶入業務場景中。

整個過程中，他始終堅持自己的投資哲學：不追風口、不盲從技術，而是看企業有沒有長期賺錢的能力。

04

說到這兒，你會發現巴菲特不追風口，但他早通過投資蘋果搭上了科技發展的順風車。那么，在2025年的股東大會上，他又是如何評價這家他重倉多年的大公司？

他對蘋果的看法，又透露出哪些關于科技和消費市場的深層思考呢？

說出來可能有點意外，巴菲特對蘋果的評價挺高。他說蒂姆?庫克是“我們見過最棒的管理人才”，覺得他的貢獻超過了喬布斯。

我認為，這話聽著有點顛覆認知，但背后有兩層意思：

一，庫克不僅繼承了喬布斯的創新基因，還在商業上做了突破。他把蘋果從“硬件驅動”變成了“軟硬協同”的生態體系。

比如：Apple Music、iCloud這些服務業務，讓蘋果不再只是靠賣手機賺錢，而是有了持續性的收入來源。

到2025年，蘋果的服務收入已經占到了總收入的28%。這說明庫克不僅繼承了喬布斯的創新精神，還做了一些更務實、更能落地的調整。

第二點是，庫克的務實主義得到了巴菲特的認可。

相比喬布斯那種“顛覆性創新”，庫克更像是一個穩扎穩打的實干派。他特別注重供應鏈管理和成本控制。

舉個例子，在全球芯片短缺的時候，庫克能確保iPhone的產能不受太大影響，這讓蘋果的凈利潤率從2011年的23%，一路提升到了2025年的26%。

巴菲特自己也說，從2016年開始投資蘋果以來，伯克希爾已經從中賺了超過900億美元。而蘋果的市值，在庫克的帶領下也漲了3倍多。

不過，雖然巴菲特這么看好蘋果，但伯克希爾在2024年卻減持了蘋果股票，從9.05億股減到了3億股。這是為啥？

第一，稅務上的優化考慮。蘋果股價在2025年2月一度沖高到250美元，之后回落。巴菲特選擇在這個時候減持，是為了提前鎖定收益，避免未來可能面臨的高額資本利得稅。

二，蘋果的估值確實有點高了。

它的市盈率從2023年的25倍，漲到了2025年的30倍。巴菲特說：當一家偉大的企業變得過于昂貴時，我們不得不做出調整?！?/p>

聽起來有點矛盾吧？其實并不。因為他并沒有完全清倉，減持后蘋果仍然占伯克希爾股票持倉的38%。他還特別強調：除非發生戲劇性的變化，否則蘋果將長期是我們核心投資的一部分。

還有一個值得留意的地方是：

巴菲特在大會上沒有直接談到蘋果的AI戰略，但他對庫克的高度評價和對蘋果生態的認可，其實也間接表達了他對AI風險的態度。

你看，蘋果的硬件設備（像iPhone、Apple Watch）積累了超過10億活躍用戶的數據，這為它發展AI服務（比如Siri、健康監測）提供了天然的優勢，形成了一個“數據-硬件-服務”的閉環。

而且，蘋果的用戶忠誠度非常高，保留率高達95%。即使AI技術帶來巨大沖擊，蘋果的生態粘性也能讓它站穩腳跟。

可以見得：巴菲特不是沒參與AI，他是通過投資蘋果這種穩健又有能力的企業，來分享AI帶來的紅利，同時避開了純AI企業的泡沫風險。

巴菲特和芒格要退休了，那他們的投資智慧能傳下去嗎？我們普通人又能從中吸取哪些真正有用的教訓？

看完整個演講，我總結出來了三點：

一是，深耕能力圈，巴菲特常說“不懂不投”，我覺得，在AI浪潮中也要明確自己的能力邊界。如果你擅長數據分析，就專注用AI工具解決實際問題，而不是盲目搞算法研發。

二是，構建長期思維 ：新任CEO阿貝爾從基層做起，用了十幾年才走到今天，這說明成長需要時間，避免快速成功的取巧。

最后一點是，AI替代不了創造力和共情力。我們要學會“人機協同”，用AI提升效率，讓它為我所用。