AI浪潮之下：被忽視的實質資產與基建機遇

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（來源：宏利基金）

近期，市場對人工智能（AI）的關注點正逐步從模型、應用，向數據中心、電力能源、關鍵原材料等AI配套基建延伸。

近期，宏利投資發佈最新投研觀察，其認為，隨着結構性因素重塑投資格局，實質資產逐漸成為推動人工智能建設的支柱。

宏利投資關注五個重點：

第一，在當前通脹高企、AI相關基建需求增加及地緣政治緊張的宏觀環境下，或會為個別實質資產帶來支撐。

第二，基礎設施及能源是支持AI發展的重要元素。

第三，部分實質資產具備若干特性，或可帶來與通脹掛鉤的回報潛力。

第四，去全球化、能源及原材料安全、電氣化及資源稀缺等結構性因素，均促使實質資產重新受到關注。

第五，數據中心增長或將帶動發電及個別關鍵礦產的需求。

以下是宏利投資的詳細產業洞察和投研觀點，以饗讀者。

人工智能（AI）的討論往往圍繞模型與應用方面，但其發展很大程度上依賴於更為實在的要素。數據中心、電網及原材料等實質資產構成支撐AI發展的實體基礎。隨着結構性因素重塑投資格局，實質資產逐漸成為推動AI建設的支柱。

三大宏觀趨勢

我們認為三大趨勢正影響目前的投資環境，並可能影響個別實質資產的前景：

1、持續高通脹：鑑於實質資產具有實體形態，加上在某些情況下或能夠將成本上漲轉嫁出去，持續通脹可能會為若干實質資產提供支撐。

2、人工智能：人工智能的擴展需要大量電力及基礎設施，這可能會為個別實質資產帶來長期需求。

3、地緣政治風險：地緣政治不確定性升溫，影響供應鏈，並令市場更加關注實體資產及資源安全。

在這些主題中，人工智能相關基建及能源需求正好説明實質資產在智能時代可能發揮的作用。

實質資產與人工智能的交匯

人工智能堆棧有時被形容為五層結構：能源、半導體、基礎設施、模型及應用。實質資產涵蓋其中兩個關鍵層面：能源及基礎設施。

經濟增長本質上可從能源使用的角度來審視，這一原則有助於解釋為何人工智能的發展離不開能源。與此同時，基礎設施層面代表支持人工智能發展所需的實體建設，包括數據中心、建築工程及電力系統。

上述各層面共同構成支撐人工智能生態系統的重要基礎。

實質資產的主要特點及類別

部分實質資產可能具有一些共同特徵，例如需求相對缺乏彈性、新供應交付周期長、市場門檻高，以及屬於基礎服務的特點。這些資產可分為四大類別，有望提供實質回報潛力及潛在收益來源：

自然資源：支持經濟活動的原材料，包括從事能源及其他原材料開採、生產、加工及分銷的公司。

基礎設施：隨着人工智能相關需求增長，市場準入門檻高的基礎服務或將顯得日益重要，例如公用事業。

房地產投資信託（REITs）：涵蓋住宅、辦公樓、醫療保健及工業等多個範疇的房地產，可能帶來租金收入，在某些情況下也可提供與通脹掛鉤的現金流潛力。

抗通脹固定收益：部分固定收益產品或可通過調整本金提供抗通脹保障機會。

支持實質資產的結構性動力

除通脹外，我們認為多個更廣泛的主題也可為個別實質資產提供支撐：

1、去全球化及供應鏈韌性：新冠疫情等事件促使不少國家通過產業迴流、近岸生產及友岸生產，加強區域化佈局，並重塑全球供應鏈。

2、保障電力、原材料及能源安全：近期的地緣政治衝擊，突顯戰略儲備及庫存在協助應對供應中斷方面的重要性。

3、人工智能、電氣化及工業重建：全球人工智能發展及電氣化程度提升，需要大量電力消耗及基建資本投資。

4、供應短缺及投資不足：部分能源及原材料生產商在若干時期投資不足，導致若干領域供應受限，或為個別實質資產提供支撐。

數據中心蓬勃發展

及其潛在受益者

隨着人工智能發展，數據及運算能力需求持續增加。麥肯錫估計，在2023年至2030年期間，全球數據中心容量需求的年增長率可達19%至22%；到2030年，每年需求將達171至219千兆瓦。

參與支持這一增長的基礎設施層面公司（包括工程及建築公司）或可受益於需求增加，但相關機遇出現的時間及規模將各不相同。

此外，國際能源署預計到2030年，全球數據中心電力需求將增加一倍以上，而人工智能將是推動電力增長的重要因素。該機構也指出，未來可能需要多元能源供應，其中可再生能源及天然氣預計將在主要市場發揮主導作用。同樣地，數據中心也有望在未來數年帶動銅需求。

雖然人工智能基礎設施建設可能會伴隨波動，但我們認為這一主題屬於多年投資機遇，應連同估值、執行、政策及商品周期風險一併評估。實質資產或可提供對通脹敏感的收益來源，以及參與個別長期結構性增長領域的機會。

估計全球數據中心容量需求（千兆瓦）

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