AI is increasingly competing with traditional SaaS businesses for both customers and investors, says Saagar Bhavsar, partner at Begin Capital. For one thing, artificial intelligence has businesses wondering if it’s more viable to build software tools in-house with the aid of new coding assistants and other AI agents.But Michael Carmen, co-head of private investments at Wellington Management and the coauthor of a venture capital outlook report the firm released in December, says AI companies have recently be ...

行业与公司 * 报告主要涉及**人工智能（AI）创新周期**及其对相关行业的影响，特别是**AI/数据中心电力需求产业链** [1] * 报告将AI创新周期与**2003-2020年的美国页岩（Shale）创新周期**进行对比，以汲取投资启示 [1][21] * 报告持续看好**AI/数据中心电力供应产业链**的股票，并列举了覆盖全球的“赋能电网”生态系统公司，包括燃料/电力供应商、公用事业公司、发电设备商、专业电网基础设施承包商、输电相关公用事业公司、电池存储/备用电源、电气组件、冷却解决方案等领域的众多企业 [5][16][19] * 报告中明确提及的**超大规模企业（Hyperscalers）** 包括：Google、Microsoft、Meta、Amazon、Oracle、Baidu、Tencent和Alibaba [38] 核心观点与论据 * **当前阶段判断**：公司认为AI创新周期目前正处于**评估/希望与梦想阶段**，该阶段对基础设施投资和股票估值倍数最为利好 [5][23] * **周期转换催化剂**：基于页岩周期的经验，从评估阶段转向执行阶段需要三个催化剂：**企业回报率下降、财务灵活性受限以及供应过剩** [5][6] * 对于AI周期，目前**总体上尚未到达拐点**，但财务灵活性已开始成为投资者区分公司的因素 [5][6] * **当前状况分析**： * **供需**：目前数据中心空置率预计保持紧张，团队基本假设是低空置率将持续，但关于是否会过度建设的争论依然存在，预计2027年供需平衡将逐步宽松 [9][38] * **财务灵活性**：超大规模企业（主要是业务多元化的现有巨头）仍拥有充足的财务灵活性，预计2025-27年其资本支出占营业现金流的比例为76%-79%，这意味着仍有超过20%的现金流可回报股东或偿还债务，资产负债表依然强劲 [38][39] * **企业回报率**：超大规模企业当前的现金投资现金回报率仍处于24%-31%的历史区间高端，远高于行业平均水平，分析师预测未来两年仅有轻微而非实质性的恶化 [9][38] * **竞争威胁**：目前各行业管理层评论表明，AI仍被视为需要投资的竞争优势和竞争威胁，尚未出现因投资不足而丧失竞争地位的明显风险 [38] * **投资策略影响**： * 在当前的评估阶段，AI效率提升（如更高效的芯片/服务器和AI模型）并未导致客户预算降低，而是被积压需求所吸收，预算持平甚至增加 [5][47] * 一旦进入**执行阶段**，投资策略将发生重大转变，重点将转向基于**企业回报率、资产负债表和市场份额**的个股选择，AI效率提升更可能导致企业预算下调 [5] * **电力需求与可靠性主题**： * **电力需求增长**：在2015-19年持平后，数据中心电力需求在2021-23年加速增长，预计到本十年末将增长约**175%** [13] * **发电量增长**：公用事业研究团队预计，美国和欧盟27国的电力消费增速将加快至本十年末，达到**20多年未见的水平** [16] * **可靠性投资**：维持电力、水、劳动力、网络和供应链的可靠性需要在投资增加，这推动了“可靠性”主题的投资机会 [5][7] * **关键问题**：2026年及以后可靠性主题的前景取决于两个关键问题：1) 基础设施冗余是否足以提供可靠的未来电力、水、供应链、劳动力和网络？2) AI的影响和创新是否已得到充分界定？ [8][10] * 公司预计市场对这两个问题的共识答案将是“否”，这将推动可靠性主题相关公司的投资机会持续激增 [15] 其他重要内容 * **页岩周期历史与启示**： * 页岩周期经历了**勘探、评估（希望与梦想）和执行/效率**三个阶段 [25] * **评估阶段**以“页岩选择”（板块普涨）和显著的估值倍数扩张为特征，投资者更关注长期资源价值而非短期回报和执行 [27] * **执行阶段**以“个股选择”为特征，投资者更关注成本结构、资本回报率和自由现金流等财务指标分化 [27] * 页岩周期转换的具体表现包括：产品从供应不足转为过剩（天然气在2008-09年，石油在2014-15年）、创新被认为足以支持多年开发、创新者财务灵活性受限（资本支出占营业现金流比例超过100%）、创新者企业回报率开始恶化并变得不及格 [32] * 页岩创新者的股票估值（每美元现金投资对应的企业价值）在企业回报率高时上升，在回报率被确认下降时普遍下跌，估值倍数从2008年峰值的2.1倍跌至2019年底的约0.5倍 [34] * **效率提升的具体数据**：以NVIDIA服务器系统为例，DGX H100的最大功耗是DGX A100的约1.5倍，但计算速度是其约7倍；DGX B200的最大功耗是DGX H100的约2倍，但计算速度是其约15倍，这表明**计算速度的增长远快于功耗增长，单位算力功耗强度显著降低** [49][50] * **超大规模企业资本支出规模**：预计到2027年，八大超大规模企业的资本支出+研发支出将是2017年水平的**8-9倍** [46]

人工智能驱动算力需求 - 人工智能正在推动计算能力需求呈爆炸式增长 [1] - 各公司正投入巨资开发和部署人工智能模型 [1]

字节跳动资本支出计划 - 公司初步计划在2026年投入230亿美元（约合1600亿元人民币）的资本支出，以扩大其在人工智能领域的投入 [1] - 超过一半的总支出（即超过115亿美元或800亿元人民币）将用于采购先进半导体，以开发人工智能模型和应用 [1] - 2026年的计划支出相较于2025年在人工智能领域投入的1500亿元人民币有所增加 [1] 美国实体股权结构 - 根据一项定于1月22日完成的交易，甲骨文、银湖资本和阿布扎比的MGX将共同持有该美国实体45%的股份 [1] - 近三分之一的公司股份将由现有字节跳动投资者的关联方持有 [1] - 字节跳动自身将保留近20%的股份 [1] 相关上市公司 - 社交媒体领域的上市公司包括Meta Platforms、Pinterest、Reddit和Snap [1]

市场地位与竞争格局 - 谷歌母公司Alphabet现已成为领先的人工智能软件公司 并已超越微软[3] - 公司市值距离超越苹果成为全球第二大公司已不足2000亿美元[3] - 在LLMArena排名前十的人工智能模型中 谷歌占据四席 而OpenAI的最佳模型仅排名第八[7] - 在文本模型之外 谷歌最新的Nano Banana Pro图像模型表现远超OpenAI的GPT图像模型 并在文生视频模型领域处于领先地位[8] 业务发展驱动力 - 尽管微软将Bing搜索引擎与ChatGPT整合 但用户并未抛弃谷歌 因为ChatGPT无法提供与直接搜索相同的可靠性[6] - 公司初期推出的Bard模型虽令人失望 但此后取得了显著进展 其Gemini 3 Pro模型的发布使OpenAI进入“红色警戒”模式[7] - 谷歌不仅在软件领域领先 也已开始进军人工智能硬件行业并获得订单[4] 硬件业务进展 - Meta正在就价值数十亿美元的谷歌张量处理单元采购进行谈判[9] - Anthropic已从谷歌购买了100万颗张量处理单元 而非从英伟达购买[9]

收购交易概述 - Alphabet同意以47.5亿美元现金并承担债务的方式收购数据中心与清洁能源开发商Intersect Power [1] - 交易预计于明年上半年完成 [3] - 此次收购旨在帮助Alphabet在建设新数据中心的同时扩大发电能力，减少对难以满足AI公司需求的当地公用事业公司的依赖 [1] 交易背景与结构 - Alphabet此前已是Intersect Power的少数股东，去年12月谷歌与TPG Rise Climate共同领投了该公司8亿美元的战略融资轮 [2] - 当时的合作设定了到2030年总投资达200亿美元的目标 [2] - 收购包括Intersect未来的开发项目，但排除了其现有运营资产，现有资产将由其他投资者收购并作为独立公司管理 [2] 资产与战略价值 - 获取为数据中心供电的能源已成为训练AI模型的关键环节 [1] - Intersect的新型数据园区毗邻风能、太阳能和电池储能设施，预计明年晚些时候投入运营，2027年全面完工 [3] - 谷歌将是主要用户，但其园区设计为工业园模式，可容纳其他公司的AI芯片与谷歌的芯片并存 [3]

太平洋燃气电力公司 - 旧金山一座变电站发生严重火灾 导致大面积停电 截至周日早上仍有约21,000名用户断电 [2] - 公用事业公司表示损坏“严重且广泛” 修复工作复杂 无法提供全面恢复供电的准确时间表 [2] - 停电高峰期影响了约130,000户家庭和企业 约占该市客户的三分之一 [2] 数字资产行业 - 美国众议院正在进行一项两党努力 旨在为加密货币建立更清晰的税收框架 [3] - 一项新的草案提案旨在为小额稳定币支付提供税收安全港 并允许将加密货币质押奖励的税收递延长达五年 [3] - 此项立法推动旨在解决现有模糊性 并为快速发展的加密市场中的个人投资者和机构提供急需的明确性 [3] OpenAI公司 - 公司在企业业务方面表现出强劲的运营改善和财务业绩 [4] - 内部财务数据显示 公司在运行其AI模型方面效率更高 并且今年已成功从其企业部门“挤压出更好的利润率” [4] - 这一增长对于OpenAI在竞争激烈的人工智能领域保持领先地位至关重要 [4] 乌克兰与欧盟 - 乌克兰总统重申 从欧洲获得的贷款只能通过使用被冻结的俄罗斯资产来偿还 [6] - 欧盟领导人已同意在未来两年向乌克兰提供高达900亿欧元的巨额贷款 [6] - 由于一些成员国（特别是比利时）的担忧 尚未就立即使用2100亿欧元的被冻结俄罗斯资产进行偿还达成共识 [6] 几内亚矿业 - 作为全球最大的铝土矿出口国 几内亚宣布计划明年举办其首届大型矿业会议 [7] - 该国总统府确认的这一举措 突显了几内亚在全球铝生产供应链中的战略重要性及其进一步发展采矿业的努力 [7]

公司概况 - 公司是一家全球性的金融新闻和在线广播提供商 为全球投资受众提供快速、易懂、信息丰富且可操作的商业和金融新闻内容 [2] - 公司的新闻团队遍布全球主要金融和投资中心 在伦敦、纽约、多伦多、温哥华、悉尼和珀斯设有分社和演播室 [2] - 所有内容均由经验丰富且合格的新闻记者团队独立制作 [2] 内容与专业领域 - 公司在中小型股票市场领域是专家 同时也向用户群体更新蓝筹股公司、大宗商品和更广泛投资领域的信息 [3] - 团队提供的新闻和独特见解涵盖多个市场 包括但不限于生物技术与制药、采矿与自然资源、电池金属、石油与天然气、加密货币以及新兴的数字和电动汽车技术 [3] 技术与内容制作 - 公司始终是前瞻性的技术热衷采用者 [4] - 人类内容创作者拥有数十年的宝贵专业知识和经验 [4] - 团队也会使用技术来协助和增强工作流程 [4] - 公司偶尔会使用自动化和软件工具 包括生成式人工智能 [5] - 尽管如此 公司发布的所有内容均由人类编辑和撰写 遵循内容制作和搜索引擎优化的最佳实践 [5]

公司与项目合作 - OpenAI与澳大利亚数据中心运营商NextDC Ltd合作 在悉尼建设一个价值70亿澳元（46亿美元）的大规模计算集群 [1] - 双方将合作规划、开发和运营一个位于悉尼Eastern Creek的“下一代超大规模AI园区和大规模GPU超级集群” 该设施距离市中心约45公里 [5] - 该数据中心预计将于2027年下半年投入运行 [2] - 该设施将为OpenAI的客户提供服务 包括澳大利亚联邦银行、Wesfarmers Ltd、Canva和维珍澳大利亚航空 [5] 市场与战略影响 - 此次合作是两家公司更广泛AI基础设施合作伙伴关系的一部分 [2] - OpenAI首席战略官Jason Kwon表示 “澳大利亚在AI方面的势头”推动了公司的投资决策 该中心将拥有“整个亚太地区一些最复杂的AI模型架构和基础设施” [4] - 此举加速了OpenAI在亚太地区的扩张 正值其在澳大利亚开设首个办事处以及该国推进其主权人工智能努力之际 [2] - OpenAI首席执行官Sam Altman正在扩大公司的全球覆盖范围 瞄准全球企业和政府 其与Alphabet的谷歌、Meta Platforms等的竞争正在加剧 [3] 资本市场反应 - 合作消息宣布后 NextDC股价一度飙升11% [2] - NextDC股价在悉尼交易中收盘上涨3.1% 公司估值约为90亿澳元 [4] 行业与区域投资趋势 - 澳大利亚正成为数据中心区域热点 随着AI服务采用率的增长 吸引了大量投资 [3] - 其他全球竞争者也在向澳大利亚进行AI投资 例如Blackstone Inc去年以240亿澳元收购了悉尼数据中心运营商AirTrunk [7] - Amazon.com Inc宣布计划到2029年投资200亿澳元扩大其在澳大利亚的基础设施 [7] - 微软在2023年表示计划投资50亿澳元扩大其在澳大利亚的数据中心组合 [7] 经济与社会效益 - 澳大利亚政府对该项目表示欢迎 预计在开发期间将创造数千个直接和间接就业岗位 以及持续的技术、制造、工程和运营职位 [6] - NextDC首席执行官Craig Scroggie表示 该数据中心“将证明澳大利亚可以成为数字基础设施和人工智能领域的领导者” [6]

文章核心观点 - 中国顶级科技公司为获取英伟达芯片并规避美国出口限制，正将人工智能模型训练转移至海外进行[1] - 阿里巴巴和字节跳动等公司利用东南亚数据中心训练其最新的大语言模型[1] - 自美国4月限制H20芯片销售后，海外训练活动稳步增加[2] 公司具体行动 - 阿里巴巴和字节跳动在东南亚数据中心训练其最新的大语言模型[1] - 中国公司依赖非中国实体拥有和运营的海外数据中心的租赁协议[3] - DeepSeek因在美国出口禁令前已储备大量英伟达芯片，其模型在国内训练属于例外[3] 行业合作与应对策略 - DeepSeek与以华为为首的国内芯片制造商合作，优化和开发下一代中国AI芯片[3] - 行业通过海外数据中心租赁方式获取英伟达芯片的计算能力[3]