管理 1.8 兆美元的 Franklin Templeton 執行長談迴圈交易、SpaceX、Anthropic 與市場現況

富蘭克林坦伯頓（Franklin Templeton）執行長 Jenny Johnson 認為，AI 基礎建設的投資熱潮是真的，但若以 20 至 30 年的假設去融資，等於在賭創新不會發生；她更指出，對資產管理業來說，更大的結構性轉變是代幣化（tokenization）將取代後臺基礎設施。整場對談大部分時間都放在富蘭克林坦伯頓自身的策略上——包括收購 Legg Mason、六年內完成 17 樁併購、投資 SpaceX 與 Anthropic 的晚期創投部位，以及內部 AI 代理——AI 泡沫的疑問與一段 Ken Griffin 的簡短談話，只是用來鋪陳市場討論，並未主導全場。

Johnson 在這兩件事上都是極具參考價值的證人：她在接任執行長之前，曾主管技術與營運；過去六年，她的成長策略是「買能力」而非「自己建」。以下是這場對談的重點：她對市場的看法、併購邏輯與交割後的數字、代幣化的經濟效益，以及她認為 AI 在資產管理公司內部真正能創造回報的地方。

AI 泡沫的風險在融資期限，不在股票估值

Johnson 把雜訊與訊號分開來看。她認為迴圈融資與營收認列的質疑都只是「雜訊」，可以先擺一邊；真正的風險在於存續期間——任何人用今天的技術去融資能源與晶片產能，等於隱含假設未來 20 至 30 年什麼都不會改變，她說這「相當不尋常」。她的原則是：超大型雲端業者（hyperscaler）的短期融資可以接受——「這些不是當年沒有營收的網路泡沫公司」——但長天期的資料中心債券要避開。在這一點上，她認同 Ken Griffin 的懷疑態度。

她描繪的總體環境沒有泡沫論那麼戲劇化。通膨「大概相當黏」，利率維持在較高水準，但目前的利率水準只是相對於過去 25 年才顯得異常，放到歷史上並不奇怪。美國約 2% 的生產力成長，她完全歸因於數十年前就開始的數位化與雲端，而不是 AI。約 70% 的企業獲利優於預期，她也看到市場廣度正在超大型雲端業者之外擴散。逆風則來自地緣政治：中東戰爭不會很快結束（一架 2 萬美元的無人機就能讓一艘油輪停擺，保險成本一漲，石油運輸就中斷）、俄烏戰爭短期難解，而美中關係她形容為「亦敵亦友」——科技脫鉤，但在稀土與消費需求上互相依賴。

談到 AI 位於採用曲線的哪個位置，她借用 Gartner 的炒作週期概念，但沒有精確說出名字（「那個狂熱曲線還是什麼的」）：新技術先衝高，接著所有人幻滅，最後回到它該有的位置。她的採用論點是從營運經驗出發的，來自她在富蘭克林主管技術的經歷：難的是資料品質與變革管理，不是系統整合，因為「人不喜歡改變」。因此，AI 對獲利的貢獻還需要一段時間。

「我們今天有的 AI，還要一段時間，你才會真正看到它對公司獲利產生實質影響。」

晚期創投佈局，源自消失的 IPO 蜜月行情

富蘭克林坦伯頓總部在矽谷，成長股票團隊注意到，過去能賺到的 IPO 掛牌蜜月行情消失了，因為公司維持未上市的時間愈來愈長。解法就是直接在 pre-IPO 階段承作投資。在結構上，共同基金或 ETF 最多可持有 15% 的流動性較差資產；Johnson 說他們控制在 6–8%，以免市場波動時超限。客戶需求又把他們推得更遠：看過這些案子的投資人要求成立專屬工具，於是富蘭克林現在設有創投部門，其創投基金也經常與尋求晚期曝險的傳統基金經理人共同投資。

案源優勢來自地緣與社交網路——與創辦人及創投圈的距離、學校、社群。已揭露的持股包括 SpaceX 與 Anthropic，另外還有「一堆」。

談到 SpaceX，Johnson 對關鍵人物風險與「貼標籤」問題都很坦白。她提到公司圍繞當紅題材改名的反覆模式——包括她自己公司從 Franklin Resources 改名為 Franklin Templeton，她用父親的話解釋：1970 年代「你什麼都賣不動，但可以做黃金投資」，所以名字裡有「resources」對股票市場有幫助。對於馬斯克聲稱 SpaceX 將成為地球上獲利最高的公司、而且領先一個數量級，她的評價是「很有可能」，但附帶條件是「你只能祈禱他保持健康」。她自己是 Starlink 使用者——蒙大拿州一個沒有良好高速網路替代方案的地方——並稱這臺可攜式裝置「徹底改變了遊戲規則」。

Legg Mason 案提前 60 天交割，卻撞上 COVID 崩盤

Legg Mason 這樁約 45 億美元的併購，在 Johnson 接任執行長五天後宣佈，事前準備了一年，三週後疫情就讓一切停擺。她解釋這樁交易為何能站得住腳：策略契合，而且資產管理業在市場下跌時不會交易，因為現金流會隨市場回升——所以根本沒有想退出的理由。麻煩的是無法出差還要完成整合。人才挑選只能透過視訊進行，她點出收購方常見的錯誤：假設自己的團隊就是最好的團隊，而不是「全面挑選最強的選手」。富蘭克林原本就採行視訊優先的全球營運模式（當時還不常見），因此得以提前 60 天完成交割。

策略邏輯在於補足缺口、平衡客戶結構：

六年間 17 樁併購，Johnson 給出兩個動機：能力廣度（客戶想要更少的經理人，所以每個經理人必須提供更多）與通路。她說目前唯一還缺的能力是不動產基礎建設；除此之外，她聲稱自家能力廣度是資產管理業之最。她引用的交割後成長數字如下：

交易結構多為現金，有時現金加負債；Putnam 案（賣方為 Great West Life）則使用富蘭克林股票，因為賣方希望分散到規模更大的經理人，而不是隻持有一家規模不足的 Putnam。Johnson 說，把高績效團隊放上它過去因規模太小而無法觸及的平臺後，Putnam 的資產從約 1,360 億美元成長到超過 2,200 億美元。談到私募市場的人才留任，她的機制論點是 carry：遞延報酬繫結多年，形成「好得難以置信的自然留任效果」，這是傳統資產管理公司併購所沒有的。她也反駁「私募信貸是單一資產類別」的說法——它需要在非投資等級、房貸擔保證券、資產擔保證券與投資等級各領域都能夠自主開發案源，這也是最近一樁交易買下資產擔保證券團隊的原因。

代幣化先是後臺成本的故事，才是投資的故事

Johnson 對區塊鏈的論述是營運導向，而非投機。她看重三個特性：單一真實來源、即時更新（相對於大型主機批次處理與每晚與交易對手對帳）、可程式化的智慧合約能自動提撥擔保品，而不是躺在檔案裡等人追，以及原生支付。她說富蘭克林是當時僅有的兩家仍自行營運過戶代理系統的公司之一，因此能在 SEC 核准、原生上鏈的代幣化貨幣市場基金上，與舊系統平行處理——而上鏈成本「低得驚人」。

最低申購門檻是最清楚的例子：傳統貨幣市場基金是 500 美元，因為低於這個金額，其他股東等於在補貼服務成本；上鏈則只要 20 美元，甚至 5 美元都可行。這檔基金每秒計息；避險基金拿它作擔保品 4 小時 22 分 32 秒，就精確收到這段時間的利息，現金當天可用，而不是整個月掛帳、月底前都動不了。她預期接下來會出現 24/7 交易、原子結算，以及可程式化的交易邏輯——現在還可以由 AI 來寫這些邏輯。

AI 代理的效益在通路與程式碼產能，不在裁員

Johnson 按職能區分 AI 的用途。投資端目標是讓投資人更強——分析師少花時間在行政事務，多花時間在公司與研究上——那裡省下的成本，相對於投資績效「微不足道」。通路端則是成長：與微軟的合作（微軟免費提供資源，因為技術問題很複雜）打造出多個協同運作的代理，會整合產品資料、顧問持股資料、社群媒體，以及 Morningstar 之類的評等機構資料。初步成果：某位市場領導者拜訪的客戶數提升 23%，銷售增加 11%。她提到，800 多位投資專業人員配置了超過 1,000 個 AI 代理。

成本節省發生在後臺，但她重新定義了這件事：「這不一定代表你的人少很多。我認為你只是做更多事。」有了 AI 寫程式，瓶頸變成開發管線的吞吐量——她從沒遇過哪個資訊長把業務部門想要的所有專案都做完。

她也點出超大型雲端業者營收兩個被低估的壓力。第一，代理治理：員工自己建了代理之後，公司會問哪些需要執行、多久執行一次，而這種紀律目前沒有被納入模型。第二，模型路由：許多查詢可以交給免費模型，而一層治理機制決定「這個請求值得付費給頂尖模型、那個送去免費模型」，將重塑營收結構。主持人補充，一些新興公司因為 Token 用量過載，已從前沿模型轉為 99% 跑在開源權重模型上，只把前沿模型留給生物科學這類真正需要前沿能力的工作。

1947 年創立、一年獲利 5,000 美元，以及一個班傑明·富蘭克林的答案

根據 Johnson 的說法，公司的發展軌跡是這樣：她的祖父經營券商，出於對班傑明·富蘭克林的欽佩，成立了一家以 Franklin 為名的基金子公司；她的父親在 1955 年接手，當時 AUM（資產管理規模）250 萬美元、營收 1 萬美元，月薪 200 至 300 美元。1973 年富蘭克林 AUM 約 6,000 萬美元，買下一家約 1.2 億美元的加州公司，隨後市場崩盤，合併後的公司那年「勉強擠出」5,000 美元獲利。Johnson 參加了 1983 至 1984 年間第一場「十億美元派對」——從創立到第一個十億美元花了約三十年，對照今天的 1.8 兆美元。她反覆回到的創立初衷是：一般人無法參與股票市場的超額報酬，所以用合理價格把資金集合起來、搭配專家建議，能提供個人得不到的分散效果——她認為私募市場正處於類似的民主化時刻，但附帶條件是這些是「絕對不流動的工具」，超額報酬正是在補償流動性不足。

被問到當代的班傑明·富蘭克林是誰，她點名伊隆·馬斯克——發明家、表演者、「法國的女人都愛他」——她承認在慈善方面並不完美，但主張「在真正決定我們今日科技進展這件事情上，沒有人產生過更大的影響」。主持人提到馬斯克承諾給每個美國小孩一股 SpaceX 股票；Johnson 的回答是：「班傑明·富蘭克林大概也得先賺到錢，才有辦法做慈善那一塊。」

值得觀察的重點

尚未化解的張力，在於 Johnson 的兩個時間軸。代幣化被描述為緩慢但確定的金融基礎設施替換，主要阻力來自靠交易手續費吃飯的既得利益者。AI 則被描述為模型層快速演進、企業層緩慢落地，資料品質與變革管理卡住採用速度。如果她說得對——超大型雲端業者的營收會因代理治理與免費模型路由而被重新定價——那麼她偏好的短天期融資依然安全，而長天期資料中心交易才是暴露風險的一方，這與 Griffin 從不同角度得到的結論一致。兩件事值得追蹤：富蘭克林是否透過併購補上她點名的那個缺口（不動產基礎建設），以及微軟打造的通路代理系統擴充套件到單一市場領導者之外後，23%／11% 的成果能否維持。