#数据中心

很多人把今天的AI基建类比成2000年左右的互联网泡沫光纤大基建,他们有很多相似之处,但也有一些不同 相似之处就不必多说了,最大的相同在于在应用层出现killer app大范围盈利之前,就花了大笔资金投资基础设施的建设。当时是光纤,现在是数据中心 但不同之处也有很多,这里举几个比较明显的地方 第一:光纤的技术含量不如GPU,特别是GB300以及下一代AI芯片,全世界只有一两家公司能做。硬件的集中度特别高 第二:数据中心不仅需要GPU,还需要电能。因此连带将泡沫扩散到了和2000相比的更多领域 第三:即便在应用层,2000年的互联网泡沫催生了无数没有营收的.com公司,但2025年的AI基建泡沫却紧紧围绕在OpenAI等少数三家模型公司周围,软件集中度也特别高 第四:数据中心投资特别大,周期特别长。为了避免账面债务甚至以后的烂尾风险,大科技公司逐渐把建设数据中心的任务外包给第三方(也就是NeoCloud)。这在互联网泡沫中是没有出现过的事情。 因为这些特点,本次AI泡沫出现了上涨幅度巨大,但收益股票特别少的特点。延续了疫情以来Mag 7一枝独秀的趋势 可以说,也正因仅在几家大科技公司之间膨胀,AI泡沫破裂的条件更高,也更容易通过财务措施控制——只要大科技公司的盈利能力不出问题,这种泡沫持续的时间可能会超过2000年。 而且一旦破裂,也不会和2000年一样,影响几千家互联网公司——因为本来也就没有几家AI上市公司 谢谢大家
最糟糕的经济场景是:人工智能领域史无前例的支出无法在短期内(甚至永远无法)产生利润,而数据中心正是这种担忧的核心。历史上的基础设施热潮都曾遭遇过此类崩溃:运河、铁路的快速建设,以及互联网泡沫时期铺设的光纤电缆,都曾引发炒作、投资和金融投机狂潮,最终导致市场崩盘。当然,这些基础设施建设最终都改变了世界;无论是否存在泡沫,生成式人工智能或许也会产生同样的影响。 这正是OpenAI、谷歌、微软、亚马逊和Meta愿意不惜一切代价、尽快投入资金,以争取哪怕最微小优势的原因。即便泡沫破裂,也会有赢家——每家公司都希望成为首个打造出超级智能机器的企业。目前,许多科技公司仍有其他业务产生的现金可供消耗:字母表公司和微软上一财年的利润均超过1000亿美元,Meta和亚马逊的利润也均超过500亿美元。但在不久的将来,数据中心支出可能会超过这些巨额现金流,导致大型科技公司的流动性下降,引发投资者担忧。因此,随着人工智能军备竞赛不断升级,这些公司开始寻求外部资金——换句话说,就是举债。 泡沫的复杂性正体现在这一点上。投资者兼财务顾问保罗·凯德罗斯基向我们透露,科技公司不愿正式举债(即直接向投资者借款),因为债务会对资产负债表产生负面影响,并可能降低股东回报。为规避这一问题,部分公司正与私募股权巨头合作,开展复杂的金融操作。这些私募股权公司出资或募集资金建设数据中心,科技公司则通过支付租金来偿还。例如,Meta的数据中心租赁协议可被重新打包成一种可买卖的金融工具——本质上就是债券。 Meta最近就采取了这种做法:Blue Owl资本公司通过发行以Meta租金为担保的债券,为Meta在路易斯安那州的一座大型数据中心募集资金。多份数据中心租赁协议还可整合为一种证券,并根据违约风险划分为不同的“层级”。仅到2028年,数据中心就将为私募股权公司创造一个价值8000亿美元的市场。(Meta在谈及与Blue Owl的合作时表示:“这种创新合作模式旨在为Meta的数据中心项目提供所需的速度和灵活性。”) 通过这种方式,数据中心融资既属于人工智能交易,也相当于房地产交易。这种模式听起来复杂,实则刻意为之:其复杂性、投资结构和打包方式,使得外界难以清晰了解实际情况。而这种模式之所以听起来似曾相识,是因为不到20年前,正是银行将高风险抵押贷款打包成证券层级,并虚假宣传为高质量资产,最终引发了大衰退。到2008年,这一空中楼阁彻底崩塌。