科技投资者正面临一种新形式的颠覆。

未来几年，老牌科技公司在人工智能基础设施上拟议的巨额支出令人瞠目。仅在2025年，包括$亚马逊 (AMZN.US)$、$微软 (MSFT.US)$、 $谷歌-C (GOOG.US)$ 、 $Meta Platforms (META.US)$ 和 $苹果 (AAPL.US)$ 在内的大型科技公司的资本支出预计将超过2000亿美元，几乎是它们在2021年(即生成式人工智能聊天机器人ChatGPT首次亮相的前一年)支出的两倍。资本支出的增加几乎完全是由于构建生成式人工智能产能的努力。

这凸显了人工智能投资激增与前20年高科技繁荣之间的关键区别：今天的投资更多地集中在硬件上，而不是软件上——而硬件显然更加资本密集。

如果经济放缓，这些科技公司的业务前景恶化，它们的高管可能会对这些雄心勃勃的、完全可自由支配的支出计划三思而后行，这使得投资者难以计算这项新兴技术可能带来的回报。

硬件投资的崛起

在本世纪的头二十年里，软件工程师用灵活、可扩展和低固定成本的商业模式颠覆了一个又一个行业。一小群精明的企业家白手起家，凭借早期的原型产品迅速获得成功，然后制定了一系列战略支点—— $亚马逊 (AMZN.US)$ 、$奈飞 (NFLX.US)$和许多社交媒体公司。

快进到生成式人工智能时代，故事情节发生了巨大变化。新的商业模式通常围绕非常智能、复杂和昂贵的机器展开，这些机器需要大量的能源来运行，而且通常需要很长时间才能制造出来。例如，$台积电 (TSM.US)$在亚利桑那州的代工厂耗资400亿美元，直到2025年才开始商业化生产，也就是开始建设的四年后。

重要的是，对人工智能的投资通常需要数年才能收回。与此同时，许多因素可能会对人工智能基础设施的价值产生负面影响，包括与商业信心和成本通胀有关的担忧，以及影响公司在哪里开展业务的监管障碍和地缘政治紧张局势。这意味着科技股投资者不能再轻易忽视自上而下的宏观担忧。

硬件投资依靠资本密集，资金成本对宏观经济敏感

与软件领域的初创企业不同，人工智能初创企业往往是资本密集型企业，这使得它们对市场状况和融资渠道高度敏感。这些年轻的公司大多依赖私人资本，近年来，许多风险资本家一直渴望提供私人资本。在2024年上半年，对人工智能和机器学习相关领域的投资占美国所有风险投资的近一半。

这些投资往往是巨大的。今年10月，OpenAI从八家投资者那里筹集了66亿美元的股权资本，并从九家贷款机构那里筹集了40亿美元的债务融资。这些交易的平均金额超过5亿美元。

在$标普500指数 (.SPX.US)$创出新高、美国经济增速高于趋势水平、通胀率下降之际，可以开出如此规模的支票。但当经济不可避免地走软，上市股票价格下跌时，会发生什么呢?或者，如果美国的资本成本继续居高不下呢?

届时，人工智能初创企业可能会发现，为其雄心勃勃的愿景提供资金变得更具挑战性，这反过来可能会阻碍广泛的人工智能生态系统的增长和创新步伐。当然，这可能会减少对大型科技公司已投资数千亿美元的人工智能基础设施的需求。

硬件投资周期性更明显

硬件业务也比软件业务表现出更多的周期性特征。这是因为他们不能依靠持续的调整来满足客户需求的变化，因为创造新产品需要大量的投入和人力。这意味着这些公司受制于传统的库存周期：当需求超过当前供应时，库存减少，价格上涨，反之亦然。因此，与灵活的软件公司不同，硬件企业将努力在短时间内扩大或缩小产能。因此，硬件的数量和价格通常都会随着经济状况而波动。

值得注意的是，几十年来，半导体销售一直与制造业采购经理人指数呈正相关。这种关系在2022年开始破裂，因为人工智能的欣快感真正起飞了。如果历史模式保持不变，这可能意味着全球半导体销售的繁荣早该出现调整。这只是一个例子，说明为什么科技投资者可能需要像其他投资界人士一样具有宏观意识。

编辑/rice