AI资本开支已超“历史纪录”，百亿私募反思繁荣叙事下的估值困局
人工智能（AI）的大潮正在席卷全球经济社会的每个角落，但与此同时，面对这场史无前例的科技大潮，业界和投资界发出的冷静声音也不少。
继META内部曝出“AI智能体技术未如预期般加速”的判断后，百亿私募机构和谐汇一近日发出的最新市场观点，针对人工智能（AI）热潮展开冷静思考，他们认为当前全球资本向AI集聚的强度已逼近甚至超越2000年互联网泡沫时期，分化的市场行情或正孕育着未来的剧烈回调。
和谐汇一的投资经理们还指出，北美云服务提供商（CSP）的巨额AI基建投入正在快速消耗其现金流，未来需要通过资本市场融资来填补巨额的资本开支。
他们还认为，北美企业这种基于企业端错失恐惧（fomo）而产生的前置投入，与终端收入的实际增长预期可能之间存在巨大的缺口。
尽管长期依然看好AI的发展空间，但该机构的投资经理认为，不管未来AI 如何演变，现实很多股票的估值严重偏离理性甚至是极度乐观的预期，这种状态，历史上看都是在行情尾声才会出现。
和谐汇一拥有多位业内知名的资深权益基金经理，包括成长投资的代表林鹏，价值投资代表韩冬、以及王延飞、梁爽等。他们对行业和公司基本面的研究是认真且较有深度的。因此作为一家之言，值得投资者来审慎看待。
01
AI投入强度已超过2000年互联网泡沫
和谐汇一远见系列的投资经理韩冬在最新月报中提及了一个观点，即全球的投资向AI集聚的冲动，导致当前的投资强度已经处于一个很高的水平，甚至已经超过2000年的互联网泡沫时期。
韩冬提及，2024至2025年，北美几大CSP（Cloud Service Provider）厂商在AI基建上的投入将耗光其自由现金流，而在2025至2026年，这一支出将进一步消耗其经营现金流。预计到2026至2027年，这些厂商将面临超过7000亿美元的AI资本开支。
按资本开支与现金流或收入的比例衡量，当前的投资强度已接近甚至超过2000年的互联网泡沫时期。
02
高强度前置投入带来现金流压力
而这种高强度的前置投入，为科技巨头们带来了严峻的现金流压力。
韩冬预计，今年7000亿美元及明年超1万亿美元的投资额，相当于北美几家最大的CSP厂商收入总和的一半或其经营性现金流的全部，这已经逐渐超出他们自身能够负担的体量。
由此，这种现金流压力将推动海外几大CSP不得不借助向资本市场融资来平衡现金流。
这显然开启了一个更加有风险和压力的现金流平衡之路。
03
大模型厂商收入要翻20倍才能打平
既然开始从二级市场融资，当然要交出一个有吸引力的资产报表或未来的成长规划才行，而当下大模型厂商们似乎实现的可能性不大。
韩冬认为，按照大模型厂商合理的运营模型假设（60%-80%的毛利率，20%的折旧/收入比例），意味着要求未来终端要产生1万亿美金左右的年收入才能在5年内收回一年的投资成本。
如果长期保持当下的投资强度，需要终端收入在未来上升到5万亿美元。考虑到大模型厂商们2025年的终端收入为300亿美金体量，2026年底预计也才能达到2000-3000亿左右的年化收入体量。
所以，如果要维持当下的AI基建投入强度，未来大模型厂商的收入在目前的收入体量上还需要翻20倍。
04
FOMO情绪导致企业前置投入热潮
和谐汇一的投资经理还对微观的生态进行了分析，并得出结论，在收入结构方面，AI短期的商业化落地面临瓶颈。
他们认为，目前AI的支付方呈现企业端与个人消费者8:2的比例，大模型厂商的收入主要驱动力是帮助企业降本提效，而非催生新的需求。
未来如果海外大模型厂商要达到5万亿美元的收入体量，意味着北美企业需将其收入的10%用于购买token，而当前IT公司的token支出仅占其收入的1%至3%，短期内难以实现跨越。
和谐汇一分析认为，整个产业链目前的景气传导存在隐患。企业端对于AI的fomo情绪导致了不计成本的前置投入，这促使大模型厂商对收入进行线性外推，进而拉动了AI基建全产业链的真实订单。
而如果，这些真实订单来自于企业端的恐慌，而非可持续需求，那么当下，对于AI企业增长速度和业绩模型的前提假设，就值得仔细斟酌。
05
看好AI不代表认可相关个股估值
和谐汇一创始人、远见系列投资经理林鹏则表示，和谐汇一并非看空AI，相反，他个人非常看好AI 长期的发展空间。
但看好AI 行业不代表认可当前很多相关股票的估值。他认为，不管未来AI 如何演变，现实很多股票的估值严重偏离理性甚至是极度乐观的预期，更不要说很多上市公司现在是蹭AI 而行炒作自家公司股票之实。这种疯狂状态，历史上看都是在行情尾声才会出现。
和谐汇一远臻系列投资经理的王延飞指出，当下的AI行情本质上仍是一个周期，复盘1995至2000年的互联网投资阶段可以发现，尽管短期基本面强劲，但在未来的某个时刻，许多AI标的将不可避免地落入较长时间的周期下行。目前的问题是继续分化的时间会持续多久？在这段时间里能不能去做优化？如何去优化？是我们要考虑的。
韩冬则表示，虽然当前CSP厂商刚开始使用融资杠杆，似乎即使泡沫破裂也不至于产生很强的系统性风险（历史上大运河/铁路基建/互联网泡沫时的高点杠杆率都有一倍左右），但从负责任的角度出发，无法预判一个极端状态往更极端演绎的概率，来火中取栗。
本文来自微信公众号“资本深潜号”，作者：佳尔，编辑：袁畅，36氪经授权发布。