“人工智能是泡沫吗？”——这个问题问错了

如果每个人都在问人工智能（AI）是否存在泡沫，那么这个问题很可能问错了。纠结于AI是否被过度炒作，会让我们忽略一个更宏大、更关键的问题——资本的错配以及限制其增长的物理性制约因素。

利率是社会配置资本和资源的机制。每一项金融决策都必须先跨过无风险利率这道门槛。当资本的配置没有依据其经济效用时，便会产生效率低下的问题，导致经济和金融市场扭曲，并最终以泡沫的形式显现。

始于2010年代初的人为压低资本成本的做法，加速了资本从实体经济向“纸面经济”（例如，股票回购和金融工程）的转移。

尽管外包制造业和不断下降的固定投资为资本所有者创造了巨额财富，但它们的实际经济效用却微乎其微。由此带来的代价如今显而易见：美国住房存量不足，同时缺乏建设AI革命所需的基础设施所必需的商品和熟练劳动力。

冰火两重天的经济

AI基础设施的建设正以惊人的速度推进，但宏观经济大环境却呈现出衰退迹象。为应对疲软的劳动力市场，美联储正在降息。信贷市场的疲软在信用卡、汽车贷款和私人债务领域显而易见。作为衡量经济增长常用指标的石油价格，年初至今已录得双位数百分比的跌幅，这表明经济存在产能过剩。

然而，AI行业的情况却截然不同，它面临着严重的产能限制。高带宽内存芯片、先进燃气轮机、超大型电力变压器和电网互联设备等关键任务组件的制造商产品已售罄，交付周期长达数年，导致了建设延误。

变化的融资动态与盈利之路

直到最近，人工智能领域的投资主要来自两大渠道：超大规模云服务提供商（如Alphabet、Amazon和Microsoft）的巨额现金流，以及支持模型提供商和新兴云服务商的私人资本。

然而，融资格局已发生明显转变，正朝着公开债务市场、资产支持证券工具和供应商融资等方向发展。其中，供应商融资是指供应商同时扮演销售方和贷款方的角色，为客户采购提供资金，这种方式有时会掩盖企业的真实财务健康状况和违约风险。

这些变化凸显了关于AI范式的两个关键点：

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1. AI投资的规模超出了预期。即便是最大的超大规模云服务提供商，其自由现金流也因投入巨额资本以满足AI发展的需求而出现下滑。他们有意转向债务融资，可能是一种战略举措，旨在减缓现金流的下滑速度，并减轻其股票估值面临的压力。

2. AI的采用率在上升，但价格在下降。正如过去在其他通用技术上所观察到的那样，AI正遵循一种竞争模式，这种模式与航空、汽车和个人电脑等行业曾出现的历史趋势如出一辙。

随着技术为用户提供日益增长且可证明的价值，AI的收入和利润也将随之而来。

然而，由于基础设施瓶颈的存在，实现盈利的时间线可能比当前估值所隐含的要长。所谓的AI泡沫，可能只是一个关于预期和时间的泡沫，而这通常是典型情况。

此外，或许更重要的一点是，许多市场参与者似乎没有认识到一个关键挑战：AI模型存在负规模经济效应。

每一次复杂的客户查询都会触发昂贵的计算过程，其初始运营成本往往会超过单次互动所产生的收入。

这与互联网2.0时代的巨头们形成了鲜明对比，后者利用强大的网络效应取得了垄断地位和历史性的高利润率。而AI服务在基础效用层高度同质化，可能缺乏这种内在的网络效应，其利润曲线的凸性也不如前一代科技巨头，因此需要更多的资本、资本支出和投资者信任。

制约中的机遇

尽管存在这些挑战，我们相信AI热潮仍为投资者带来了重大机遇。实体经济中的瓶颈，可能会为那些向这些受限领域供货的供应商创造出未被充分认识的盈利潜力。

我们对电气设备、机械与工具、特种化学品、半导体资本设备和网络设备、电源管理解决方案等领域中一流运营商的潜在机会感到兴奋。

考虑到AI的快速发展和资本密集型性质，我们必须审视物理和金融方面的制约将如何为投资者同时带来风险与机遇。

我们认为，投资重点应放在那些为AI提供所需物理基础设施、并拥有持久竞争优势的公司上。当然，也要避免投资那些产品差异化程度低、快速过时风险高的企业。

 本文作者是MFS Investment Management的投资组合经理兼全球投资策略师