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BCA 当资本支出繁荣转为萧条:历史教训
2025-11-19 09:50
行业与公司 * 报告主要涉及人工智能行业 以及历史上多个资本支出繁荣-萧条周期的行业 包括19世纪英国和美国的铁路业 1920年代的电气化行业 1990年代末的互联网行业 以及多次石油业繁荣[8][7] * 报告提及多家公司 包括Meta(宣布270亿美元数据中心融资交易) Oracle(通过债券市场融资180亿美元 持有近960亿美元债务) CoreWeave(CDS利差升至532个基点)以及谷歌和亚马逊等超大规模云计算公司[59][60][68] 核心观点与论据 **对AI繁荣的悲观展望** * 预计AI繁荣将在未来6至12个月内结束 并警惕"元宇宙时刻"作为转向最大程度防御性的信号[6][72] * 认为AI正遵循历史上不幸的繁荣相同的发展路径 投资支出常常会超越自身发展[4][29] **从历史资本支出繁荣中总结的五条教训** * **教训一:投资者未能认识到技术采用的S型曲线性质** 技术采用通常经历三个阶段 股票通常在第一个阶段上涨 在第二个阶段中期当采用率的二阶导数由正转负时见顶 而AI的实际采用率似乎正在趋于平稳 甚至在某些指标上近几个月有所下降[40][41] * **教训二:收入预测低估了价格下跌的程度** 价格通缩是繁荣转向萧条的重要原因 互联网流量在1998年至2015年间年均增长67% 但传输每比特信息的价格下降速度同样快 自2007年以来太阳能电池板价格下降了95% 自2023年以来AI代币价格下降了超过99%[42][44][49][53] * **教训三:债务成为越来越重要的融资来源** 债务正日益被用于为AI资本支出融资 Meta的270亿美元数据中心融资交易 Oracle的180亿美元债券融资和380亿美元贷款 CoreWeave等"新云"公司承担了大量债务进行扩张[58][59][60] * **教训四:资产价格在投资下降之前见顶** 在过去资本支出繁荣期间 股价通常在投资下降之前见顶 投资者不应等待AI资本支出回落的确凿证据 因为到那时AI股票将已大幅下跌 应监测分析师资本支出预估修正 GPU租赁成本 超大规模公司自由现金流以及"元宇宙时刻"[61][63][67][68] * **教训五:资本支出萧条拖累经济 进而进一步损害资产价格** 科技萧条通常涉及两个阶段 第一阶段是技术炒作消散和产能过剩证据出现 第二阶段是随之而来的资本支出萧条拖累经济 进而打击盈利和股价 2001年衰退就是例证 当前职位空缺已降至五年低点 裁员增加 尽管有AI资本支出繁荣和股价上涨的顺风 这表明如果AI交易恶化 经济将陷入困境[71][72][73] **当前投资策略** * 目前建议在12个月周期基础上对股票保持适度低配 但在3个月战术基础上保持中性 预计在未来几个月转向更具防御性[75] * FullView投资组合目前建议全球股票配置权重为57% 低于60%的基准配置[80] 其他重要内容 **历史案例的具体细节** * **19世纪铁路繁荣** 英国铁路股票在1843年至1845年间几乎翻倍 但到19世纪末 铁路指数从峰值下跌了65% 美国铁路建设在内战后爆发 随后在1873年恐慌中 公司债券违约飙升 1873年至1875年间损失总额达到面值的36% 美国铺设的铁路里程数在1887年达到略超过13,000英里的峰值 随后过剩导致运输价格崩溃 到1894年 约20%的美国铁路里程处于破产管理状态[9][10][11][16] * **1920年代电气化繁荣** 美国家庭用电比例从1907年的8%上升到1920年的约35% 再到1930年的68% 美国电力公用事业建设支出在1930年达到约9.19亿美元的峰值 随后在1933年暴跌至1.29亿美元[17][23] * **1990年代末互联网繁荣** 科技相关资本支出占GDP比例从1992年的2.9%上升到2000年4.5%的峰值 电信公司的自由现金流在1997年末见顶 然后连续两年下降 并在2000年暴跌 纳斯达克综合指数在1995年至2000年间上涨了六倍 但在接下来的两年半里下跌了78%[30][32] * **石油繁荣** 1930年德克萨斯东部发现巨大储量引发钻探狂潮 油价暴跌至每桶10美分 1970年代的石油繁荣由OPEC限制供应和地缘政治风险推动 但最终导致沙特阿拉伯在1985年放弃产量限制 油价短暂跌至10美元/桶 美国页岩油繁荣期间 美国原油产量从2008年约500万桶/日上升到2015年940万桶/日 油价从2014年中约115美元/桶跌至当年底57美元/桶[34][35][36][38] **具体数据与图表参考** * 报告引用了大量图表支持其论点 包括英国铁路股票与建设活动峰值 美国铁路建设的繁荣-萧条性质 美国经济电气化 华尔街在电气化繁荣中的投资 互联网繁荣提高生产力 AI采用率 GPU租赁成本 超大规模公司现金流 就业市场状况以及代币价格下跌等[12][14][18][21][24][27][45][50][55][69][72][77]