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如何看待全球AI投資估值分歧?

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簡介■蘇向杲近日,曾精準預測2008年次貸危機的“大空頭”邁克爾·伯里對人工智能AI)領域明星股的做空操作,在全球資本市場掀起波瀾。一邊是英偉達市值大幅飆升,科技巨頭動輒千億美元的資本開支計劃;另一邊則是 ...

  ■蘇向杲

  近日,待全曾精準預測2008年次貸危機的球A歧“大空頭”邁克爾·伯里對人工智能(AI)領域明星股的做空操作,在全球資本市場掀起波瀾。資估值分一邊是待全英偉達市值大幅飆升,科技巨頭動輒千億美元的球A歧資本開支計劃;另一邊則是部分明星AI企業營收與估值明顯脫節。這場關于AI投資的資估值分估值分歧,折射出技術革命浪潮與資本市場定價邏輯之間的待全激烈碰撞。

  在樂觀派看來,球A歧這場投資熱潮有著堅實的資估值分邏輯。一方面,待全本輪AI投資的球A歧主力是微軟、谷歌、資估值分亞馬遜等現金流充沛的待全科技巨頭,其巨額資本開支基于清晰的球A歧戰略規劃和健康的財務狀況。另一方面,資估值分技術滲透與回報已初見端倪。例如,微軟的AI投入正直接轉化為營收與利潤增長,形成良性循環。這些特征與互聯網泡沫時期大量虧損公司依賴融資炒作有著本質區別。

  然而,審慎派則指出了光環之下的隱憂。最核心的爭議在于部分頭部AI獨角獸企業的估值遠高于其營收規模,商業模式的可持續性存疑。此外,“循環投資”的嫌疑也難以忽視:芯片巨頭投資AI模型公司,模型公司又成為芯片巨頭的大客戶,云廠商則為各方提供算力支持——這種內部循環是否夸大了真實的外部需求,值得深思。

  估值分歧的根源在于技術革命周期與資本市場定價模型之間的摩擦。一方面,傳統估值模型面臨挑戰。經典的現金流折現(DCF)模型難以有效評估尚處于投入階段、但潛在天花板極高的顛覆性技術。在高度不確定的環境中,任何參數的微調都可能導致估值結果的巨大差異。另一方面,市場對“護城河”的判斷也存在分歧。樂觀者認為,領先的AI公司憑借算力優勢與頂尖人才,已構建起寬闊且持續的壁壘。審慎者則看到,大模型技術仍在快速迭代,開源模型不斷追趕,監管政策也存在變數,當前優勢能維持多久仍是未知數。企業價值究竟應立足于技術敘事,還是最終回歸盈利能力的兌現,市場觀點不一。

  筆者認為,面對深刻的分歧,產業機構與投資者需超越“泡沫與否”的二元判斷,轉而借助更細致的分析框架來把握這一復雜圖景。

  首先,關鍵在于區分“投資”與“投機”。真正的“投資”聚焦那些具備核心技術、商業模式清晰和執行力強的企業,這些企業致力于通過AI提升效率、創造新產品。而“投機”則追逐概念,依賴市場情緒接棒。當前市場中二者并存,鑒別能力尤為重要。

  其次,應關注商業落地的“里程碑”而非“故事線”。估值最終的錨點仍是實實在在的盈利。投資者需密切關注AI技術在各行業滲透的關鍵指標,例如AI帶來的實際降本增效幅度、AI新產品所貢獻的收入等。只有能夠持續將技術優勢轉化為財務業績的企業,才可能穿越周期。

  最后,需警惕基礎設施的“硬約束”。AI的爆發式增長受到能源供給、電網承載能力等條件的限制。這些瓶頸不僅可能延緩技術普及,也會直接影響數據中心的建設與運營成本,從而成為檢驗AI概念股成色的“試金石”。

  全球AI投資的估值分歧,是資本市場為一場方興未艾的技術革命尋找合理定價的必經階段。這種分歧與辯論本身具有積極意義,它推動市場進行更深入的思考,避免盲目跟風。這也提醒我們,偉大的技術突破從不承諾每一位參與者都能獲得短期回報。對投資者而言,在狂熱中保持一份冷靜,在分歧中堅持深度研究,在仰望技術星辰大海的同時腳踏實地關注商業現實,或許是應對當前AI投資估值分歧最穩健的姿態。AI的未來無疑是光明的,但通往未來的道路必然曲折,唯有識別并投資那些真正構建長期價值的企業,才能成為最后的贏家。

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