人工智能繁荣还是泡沫？投资者的三个信念

要点

• 人工智能2.0 = 从"构建它"到"证明它"：科技巨头对人工智能的投资已达数千亿美元，但货币化仍然有限。周期正在从投资能力转向提供生产力和收入影响。
• 基础设施是稀缺所在：内存芯片、封装、电网容量和数据中心空间是新的限制因素。对投资者而言，公用事业、电力基础设施和数据中心房地产投资信托可能比未经验证的软件投资提供更稳定的上升空间。
• 中国提供效率和估值套利：随着DeepSeek突显低成本创新，以及阿里巴巴、腾讯、百度和美团等巨头相比美国同行以折扣价交易，如果政策和地缘政治风险保持可控，中国科技可能吸引资金流入。

为何炒作周期遇到阻碍

自4月以来经历了非凡的涨势后，科技股近日遭遇挫折，提醒投资者市场可能在人工智能繁荣故事中过度超前。触发因素是一份直言不讳的麻省理工学院报告，揭示95%的企业在生成式人工智能上的支出几乎没有产生可衡量的回报——这对一个被完美定价的行业来说是一个令人清醒的统计数据。

增加谨慎的是，Sam Altman警告称，在投资者过度热情的情况下，估值已变得"疯狂"，进一步加剧了市场部分领域发展速度超过技术带来实际收益能力的担忧。

这次抛售凸显了人工智能叙事的脆弱性：虽然在芯片、模型和基础设施上的资本支出激增，但广泛货币化的证据仍然薄弱。投资者开始区分炒作和实际回报——将该行业推向更像是"证明它"阶段而非彻底泡沫破裂。

来源：彭博社

人工智能将何去何从？

1. 从资本支出到货币化

简单阶段，即在GPU和试点项目上的支出已经结束。人工智能周期的下一阶段将由证明而非承诺定义。科技巨头已向人工智能投入了大量资本支出，但货币化尚未跟上。

• 到2025年，科技巨头已在人工智能上花费约1550亿美元，随着公司建设数据中心并在整个生态系统中采购人工智能芯片，预计将超过4000亿美元。
• 仅微软今年就将在人工智能基础设施上花费约800亿美元；亚马逊、Alphabet和Meta各自的资本支出在600-1000亿美元范围内。

但回报远小于此：

• 微软表示，通过人工智能驱动的呼叫中心和开发工具节省了超过5亿美元的成本。
• Meta将其人工智能驱动的广告产品与强劲的收入增长联系起来——但对于更广泛的市场，投资回报率仍然难以捉摸，董事会可能很快从"快速构建"转向"证明或暂停"。

企业正从试点项目转向要求生产力提升或新的收入流。展示真实客户采用、定价能力或人工智能运营支出节省的公司将与那些仍在兜售叙事的公司区分开来。

没有可衡量的投资回报率，董事会可能开始紧缩预算。

2. 从模型到基础设施

虽然人工智能模型之间的竞争激烈，但瓶颈正在转向基础设施。内存芯片（HBM）、先进封装、数据中心空间，甚至电力供应变得越来越稀缺且越来越有价值。据估计，美国电网面临压力：到2028年，数据中心可能消耗高达12%的电力，预计到2030年将增加20GW的新负荷。

提供电网升级的公用事业和电力基础设施公司、数据中心房地产投资信托以及专注于冷却、电力分配和封装的硬件公司，可能在短期内比投机性人工智能软件获得更可持续的收益。

3. 美国与中国科技

美国仍主导人工智能领域，但中国科技故事正在重新浮现并迎头赶上。像DeepSeek这样的模型，以极低的成本训练（估计成本低于600万美元，而GPT-4超过1亿美元），引发了全球对人工智能利润率和货币化的重新思考。

中国还受益于强大的能源基础设施，包括水电和核能，为人工智能扩张创造了结构性优势。

美国人工智能交易仍占主导地位，由英伟达和超大规模公司引领，但随着估值拉伸，注意力可能转回中国更便宜但更高效的科技行业。中国科技巨头如阿里巴巴、腾讯、美团、百度和小米，常被称为"卓越十强"，提供估值套利并重获投资者关注。

如果美中紧张关系缓和，资本可能越来越多地向东流动，通过更便宜、国内扩张的名称寻求人工智能敞口。

接下来需关注什么

• 英伟达财报（8月27日）：关于Blackwell增长、中国需求和毛利率的指导将为整个行业定调。
• 企业投资回报率故事：在软件更新或财报电话会议中寻找人工智能货币化的具体案例研究。
• 基础设施信号：高带宽内存供应、封装能力和电力合同是新的预警指标。
• 中国政策和资金流动：任何关税休战或资本宽松的延续都可能重振外国对中国科技的兴趣。
• 宏观叠加：利率、能源价格和监管，都可能影响资本支出与投资回报率的平衡。

结论

人工智能交易尚未结束，但正进入"证明它"阶段。投资者将奖励具有明确货币化路径的优质基础设施和平台，同时惩罚"人工智能相关"的炒作。

对投资者而言，关键是区分完美定价的叙事和当前提供回报的业务。分散而非崩溃，是人工智能下一章的故事。

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