文章核心观点 - 贝莱德首席执行官拉里·芬克认为，人工智能在算力、芯片、内存和电力方面的基础设施短缺，可能催生一个以“算力期货”为中心的万亿美元资产类别[4][6] - 人工智能正在将算力转变为一种可交易的商品，其发展路径可能类似于石油和电力演变为大规模期货市场的过程[2][5][11] - 人工智能的下一个阶段不仅关乎软件公司，更将惠及控制芯片、电力、冷却、网络和数据中心等底层基础设施的公司[21] 人工智能基础设施投资趋势 - 高盛估计，未来几年全球人工智能相关基础设施支出可能接近1万亿美元[9] - 微软、亚马逊、Alphabet和Meta Platforms今年仅资本支出合计预计将达7100亿美元或更多，其中大部分与人工智能基础设施相关[9] - 超大规模公司正在美国各地花费数千亿美元建设数据中心[3] 关键基础设施领域与代表公司 - 半导体与芯片：英伟达在人工智能GPU领域占据主导地位，其Blackwell AI芯片的需求在多个季度内超过供应[1][12] 博通在人工智能网络和定制芯片领域有业务[1][13] 超微电脑提供服务器基础设施[14] - 电力与能源：高盛估计，到本十年末，人工智能相关数据中心的耗电量可能占美国总用电需求的8%，而目前约为3%[1][18] 美国能源信息管理局预测，到2030年，数据中心的电力需求可能增加一倍以上[18] 星座能源、Vistra和NextEra Energy等公用事业公司因投资者对满足未来人工智能电力需求的兴趣而受益[19] - 数据中心与配套：Vertiv Holdings专注于数据中心冷却和电源解决方案[13] Digital Realty Trust是数据中心房地产投资信托基金[16] 市场估值与投资逻辑转变 - 市场不再仅将人工智能视为软件故事，基础设施所有者正获得估值溢价，因为投资者日益将算力视为战略性资源[16] - 与人工智能/数据中心相关的公司估值示例如下：英伟达远期市盈率为19[13]，博通为23[13]，Vertiv Holdings为40[13]，星座能源为23[16]，Digital Realty Trust的营运资金倍数为23[16] - 人工智能可能是一场伪装成技术革命的能源故事[17] “算力期货”资产类别的构想 - 拉里·芬克提出的“算力期货”是指保证未来获得人工智能计算能力的合约，类似于航空公司提前锁定燃油价格的石油期货合约[2][10] - 这种合约可能具体化为GPU小时数、人工智能推理能力、数据中心电力分配或预留的云处理容量等形式[15] - 金融市场的繁荣依赖于稀缺性和可预测性，而人工智能算力正同时具备这两种特性[12] 电力期货、碳信用市场、铀基金和带宽定价合约已经存在，算力可能成为下一个金融化的领域[13]