7000億美元，大多數投資者都在關注錯誤的公司

您可能從未聽説過的最聰明的技術分析師剛剛發佈了一篇重新構建整個人工智能投資論點的演講-如果您仍然將其視為一個軟件故事，那麼您已經落后了。

本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）--安德森·霍洛維茨（Andreessen Horowitz）前合夥人、技術和資本領域最清晰的思想家之一--闡述了人工智能熱潮不太像軟件革命，而更像是鐵路時代。僅四大科技公司預計到2026年將在基礎設施上花費約7000億美元。這幾乎是整個全球電信行業年度資本支出的三倍。就像鐵路一樣，修建鐵軌的公司可能比買票的公司重要得多。

這一認識指向了發電、電網基礎設施、半導體、數據中心和企業軟件領域的一系列特定公司，無論哪種人工智能模型「獲勝」，它們都能獲得報酬。鎬和鏟子的劇本經歷了歷史上每一次重大技術轉型。這就是它現在可能再次工作的原因，以及具體在哪里尋找。

我今年讀過的關於人工智能的最有用的文件之一併沒有預測將會發生什麼。它解釋了投資者應該問哪些問題。

該演示文稿名為「人工智能吃掉世界」，由本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）製作。

如果您對埃文斯不熟悉，那麼他在從事股票研究和電信策略職業后，曾在安德森·霍洛維茨（Andreessen Horowitz）擔任合夥人多年。與許多科技評論員不同的是，埃文斯既是投資者又是經濟學家來對待技術。他花很少的時間做出宏偉的預測，而是花大量的時間思考激勵措施、商業模式、資本配置以及如何真正捕獲價值。

最后一點很重要。

科技行業在創造巨大價值同時破壞股東資本的同時有着悠久的歷史。鐵路改變了美國。航空公司改變了世界。電信網絡連接全球。在這些革命中擁有錯誤公司的投資者經常發現，正確預測未來和賺錢是兩件截然不同的事情。

這可能最終成為當前人工智能熱潮中最重要的教訓。

現在，每個人都對人工智能着迷。每次財報電話會議都會提到這一點。每個風險投資家都在為其提供資金。每個公司高管都在試圖解釋它如何融入他們的商業模式。社交媒體上的每一位股票推銷員都發現，在公司描述中添加字母「AI」顯然可以讓股價額外上漲20%。

埃文斯退后一步，提出了一個簡單的問題：如果人工智能主要不是一個軟件故事怎麼辦？如果這是一個資本支出故事怎麼辦？

數字令人震驚。微軟、亞馬遜、Alphabet和Meta預計將在2026年花費約7000億美元用於資本支出。四大科技公司計劃在一年內花費近四分之三萬億美元建設基礎設施，是幾年前支出的兩倍多。

埃文斯指出，全球電信資本支出每年約為3000億美元。全球油氣資本支出約為1萬億美元。人工智能已經成為人類歷史上最大的基礎設施建設項目之一。

每個人都關注英偉達（NVDA），因為該股已成為人工智能時代的典範。埃文斯指出，英偉達無法以足夠快的速度從臺灣半導體制造公司（TSB）獲得足夠的產能來滿足需求。半導體制造商正在爭先恐后。內存供應商正在爭先恐后。數據中心開發商正在爭先恐后地。電力公司正在爭先恐后。建築公司都在爭先恐后。

這一觀察得出了第一個投資結論：如果人工智能確實改變了經濟，最大的贏家可能不是軟件公司。他們可能是銷售鎬、鏟子和電力的企業。

每個人仍然低估權力故事

每個人工智能查詢都需要電力。每一個推論都需要電力。每個數據中心都需要電力。你對人工智能熱潮研究得越多，你就會越清楚發電和輸電是市場上最被忽視的投資主題之一。

星座能源（紐約證券交易所代碼：CEG）可能是最純粹的公開交易人工智能電力故事。該公司運營着美國最大的核電站群，約佔該國無碳發電量的10%。人工智能數據中心需要大量可靠的基本負載電力。風能和太陽能可以做出貢獻，但超大規模運營商每天每秒都需要電力。核能解決了這個問題。

數據中心運營商和核設施之間最近達成的協議表明，大型科技公司越來越願意為可靠的電力支付高價。鑑於監管障礙和建設成本，星座擁有的資產基礎在今天幾乎不可能複製。如果人工智能需求繼續以接近當前預測的速度增長，星座可能會發現自己處於令人羨慕的境地，擁有每個人突然需要的東西。

瑞致達（紐約證券交易所代碼：VST）提供更廣泛的電力需求增長風險。該公司在關鍵市場擁有天然氣、核能、太陽能和電池資產，其中包括德克薩斯州，德克薩斯州仍然是北美最重要的數據中心市場之一。雖然星座主要是一個核故事，但瑞致達提供了一種多元化的方式來參與不斷增長的電力需求。隨着人工智能工作量的擴大，ERCOT的電力需求增長可能仍遠高於歷史趨勢。

NRG Energy（紐約證券交易所代碼：NRG）歷來被視為周期性電力生產商，但人工智能的建設改變了這一局面。數據中心正在成為能夠在很長一段時間內消耗大量電力的錨客户。市場可能仍將NRG定價為傳統公用事業公司，而基本經濟學正在轉向供應世界上增長最快的工業需求類別之一。

沒有人談論的瓶頸

埃文斯最重要的觀察之一是，瓶頸不僅僅是發電。這是傳輸。你可以建立你想要的所有發電能力-如果你不能把電力從生產地轉移到需要的地方，整個系統就會崩潰。

Quanta Services（紐約證券交易所代碼：SWR）可能是美國質量最高的基礎設施企業之一。該公司設計、建造、升級和維護輸電和配電系統。如果美國打算花費數千億美元升級電網以支持人工智能、數據中心、電氣化和工業迴流，廣達可能會成為最大的受益者之一。這並不迷人。沒有人在雞尾酒會上談論它。但該公司在龐大的長期支出周期中佔據着關鍵地位。

MYR Group（紐約證券交易所代碼：MYRG）是同一基本主題的一個較小版本-一家建造和維護電力基礎設施和輸電系統的公司。與許多與人工智能相關的股票不同，MYR的估值在市場回調期間偶爾會變得合理，這使得尋找人工智能力量建設二級受益者的投資者值得關注。

數據中心是新的辦公樓

埃文斯強調了另一個值得更多關注的數據點：美國的數據中心建設支出現已超過了辦公室建設支出。幾十年來，辦公樓一直是知識經濟的實體基礎設施。如今，知識經濟正在建設服務器場。

這一轉變對數據中心房地產投資信託基金來説是樂觀的。

Digital Realty（NYSE：DLR）在全球擁有300多個數據中心，為許多全球最大的科技公司提供服務。它之所以有吸引力，是因為它並不是押注哪一個人工智能模型會獲勝。無論是OpenAI、谷歌、Meta、亞馬遜還是一些初創公司成為主導，它們都需要數據中心容量。這是一項經典的收費公路投資-作為一項房地產投資信託基金，Digital Realty還提供當前收入，使其比大多數人工智能股票更容易被收入導向的投資者獲得。

Equinix（紐約證券交易所代碼：EQIX）可以説是世界上質量最高的數據中心運營商。該公司建立了一個具有強大切換成本的全球互連生態系統：客户將設備放置在Equinix設施內，因為他們的合作伙伴、供應商、客户和網絡提供商已經在那里。這種網絡效應使得Equinix比裝滿服務器的簡單倉庫更難複製。

沒有人願意承認的大宗商品風險

這是埃文斯提出他最具爭議的論點，這是值得認真對待的論點。

大型語言模型看起來越來越相似。績效差異是存在的，但似乎正在縮小。沒有明顯的網絡效應。沒有明顯的轉換成本。無法保證當今的人工智能領導者能夠保持定價權。

聽起來應該很熟悉。電信公司花費數萬億美元建設網絡。消費者獲得了大部分利益。應用程序開發人員獲得了大部分利潤。網絡運營商的回報往往平庸。

如果人工智能模型成為商品，真正的贏家將是建立在這些模型之上的企業。歷史提供了有用的指南。互聯網創造了巨大的財富，而其中大部分財富並不是由光纖電纜製造商創造的。它們由亞馬遜、谷歌、Netflix、Meta和數千家使用基礎設施來解決特定客户問題的軟件企業製作。

埃文斯認為，同樣的動態也可能出現在人工智能中。真正的機會可能會出現在垂直軟件、工作流程自動化、醫療保健管理、法律技術、客户服務自動化和業務流程管理方面。

ServiceNow（紐約證券交易所代碼：NOW）可能是當今最強大的人工智能應用故事之一。該公司已經處於企業工作流程的中心。人工智能使其能夠自動化更多任務並增加客户價值，而無需客户徹底改革其整個技術棧。

Salesforce（紐約證券交易所代碼：CRM）花了數年時間構建客户關係軟件。人工智能使其能夠通過自動化和預測能力增強這些工作流程。該公司龐大的安裝基礎提供了大多數人工智能初創公司無法比擬的優勢。

Palantir Technologies（紐約證券交易所代碼：PLTR）可能是企業人工智能採用的最直接受益者。與專注於通用模型的公司不同，Palantir幫助組織將人工智能應用於特定的運營決策-隨着企業從實驗轉向生產部署，這一區別可能變得越來越重要。

顧問和設備製造商

演示文稿中的一張圖表值得暫停：儘管ChatGPT令人興奮，但只有一小部分用户真正為該服務付費。很多人使用它，依賴它的人要少得多。

技術採用通常遵循可預測的路徑。人們進行實驗。企業測試。顧問被僱用。試點項目激增。多年后，任務關鍵型應用程序出現了。我們仍處於這個過程的早期階段--這創造了真正的機會。

美國的每家公司都想實施人工智能。大多數人完全不知道如何做到這一點。這種差距為顧問和系統集成商創造了重要的機會。埃森哲（紐約證券交易所代碼：ACN）、印孚瑟斯（紐約證券交易所代碼：INFY）和Cognizant Technology Solutions（紐約證券交易所代碼：CTSH）等公司最終可能會佔據人工智能淘金熱的很大一部分，因為必須有人幫助企業部署這些系統。從歷史上看，實施技術比發明技術更困難。

出於同樣的結構原因，半導體設備公司也同樣引人注目。應用材料公司（紐約證券交易所代碼：AMAT）是芯片製造中最大的設備供應商之一。無論Nvidia、AMD（紐約證券交易所代碼：AMD）、Broadcom（紐約證券交易所代碼：AVGO）還是未來的競爭對手主導人工智能芯片，都必須有人購買應用材料設備來製造它們。

Lam Research（紐約證券交易所代碼：LRCX）專門研究對先進芯片製造至關重要的蝕刻和沉積技術。隨着芯片變得越來越複雜並需要更多的處理步驟，Lam的設備變得越來越重要。KLA Corporation（紐約證券交易所代碼：KLAC）提供檢查和過程控制系統-半導體越複雜，質量控制就越重要。KLA很容易被忽視，因為檢測設備並不令人興奮，但它在半導體生態系統中佔據着關鍵地位，並持續產生令人印象深刻的盈利能力。

唯一誠實的結論

埃文斯演講的最后一課可能是最有價值的：沒有人知道這會如何結束。沒人我

每一個平臺的轉變在事后看來都是顯而易見的。個人電腦、互聯網、智能手機--每一個都在事后看起來是不可避免的。當時，每次轉型都充滿了失敗的商業模式、破產、錯誤的開始和極其錯誤的預測。人工智能也不會有什麼不同。今天的一些明星將會消失。一些今天被遺忘的公司將成為明天的巨頭。

作為投資者，工作不是確定性地預測未來。它是爲了識別如果你是對的，回報是有吸引力的，而如果你是錯的，缺點是可以控制的。

這就是為什麼擁有真實客户和真實現金流的電力基礎設施、數據中心、半導體設備和軟件業務不斷成為最具防禦性的職位。人工智能的未來可能不確定。對電力、計算能力和業務生產力改進的需求並非如此。

埃文斯在演講結束時表示，每個人工智能問題最終都有兩個答案之一：「沒有人知道」或「上次一切都改變時發生了什麼？」

對於投資者來説，這可能正是正確的框架。歷史不會重演--但它通常押韻。最明智的舉動不是試圖預測未來的確切形狀。無論未來如何發展，它都擁有最有可能獲得報酬的企業。當不確定性很高時，事實證明，擁有銷售鎬和鏟子的企業比猜測哪位探礦者開採黃金更可靠。這種方法貫穿了金融歷史上的每一次重大技術轉型。沒有理由認為人工智能時代會有任何不同。