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。人工智能浪潮將迫使科技投資者具備宏觀意識。
科技投資者正面臨一種新形式的顛覆。
未來幾年，老牌科技公司在人工智能基礎設施上擬議的巨額支出令人瞠目。僅在2025年，包括亞馬遜(AMZN.US)、微軟(MSFT.US)、Alphabet(GOOGL.US)、Meta(META.US)和蘋果(AAPL.US)在內的大型科技公司的資本支出預計將超過2000億美元，幾乎是它們在2021年(即生成式人工智能聊天機器人ChatGPT首次亮相的前一年)支出的兩倍。資本支出的增加幾乎完全是由於構建生成式人工智能產能的努力。
這凸顯了人工智能投資激增與前20年高科技繁榮之間的關鍵區別：今天的投資更多地集中在硬件上，而不是軟件上——而硬件顯然更加資本密集。
如果經濟放緩，這些科技公司的業務前景惡化，它們的高管可能會對這些雄心勃勃的、完全可自由支配的支出計劃三思而後行，這使得投資者難以計算這項新興技術可能帶來的回報。
硬件投資的崛起
在本世紀的頭二十年裏，軟件工程師用靈活、可擴展和低固定成本的商業模式顛覆了一個又一個行業。一小群精明的企業家白手起家，憑藉早期的原型產品迅速獲得成功，然後制定了一系列戰略支點——亞馬遜、奈飛(NFLX.US)和許多社交媒體公司。
快進到生成式人工智能時代，故事情節發生了巨大變化。新的商業模式通常圍繞非常智能、複雜和昂貴的機器展開，這些機器需要大量的能源來運行，而且通常需要很長時間才能製造出來。例如，台積電(TSM.US)在亞利桑那州的代工廠耗資400億美元，直到2025年才開始商業化生產，也就是開始建設的四年後。
重要的是，對人工智能的投資通常需要數年才能收回。與此同時，許多因素可能會對人工智能基礎設施的價值產生負面影響，包括與商業信心和成本通脹有關的擔憂，以及影響公司在哪裏開展業務的監管障礙和地緣政治緊張局勢。這意味着科技股投資者不能再輕易忽視自上而下的宏觀擔憂。
硬件投資依靠資本密集，資金成本對宏觀經濟敏感
與軟件領域的初創企業不同，人工智能初創企業往往是資本密集型企業，這使得它們對市場狀況和融資渠道高度敏感。這些年輕的公司大多依賴私人資本，近年來，許多風險資本家一直渴望提供私人資本。在2024年上半年，對人工智能和機器學習相關領域的投資佔美國所有風險投資的近一半。
這些投資往往是巨大的。今年10月，OpenAI從八家投資者那裏籌集了66億美元的股權資本，並從九家貸款機構那裏籌集了40億美元的債務融資。這些交易的平均金額超過5億美元。
在標普500指數創出新高、美國經濟增速高於趨勢水平、通脹率下降之際，可以開出如此規模的支票。但當經濟不可避免地走軟，上市股票價格下跌時，會發生什麼呢?或者，如果美國的資本成本繼續居高不下呢?
屆時，人工智能初創企業可能會發現，爲其雄心勃勃的願景提供資金變得更具挑戰性，這反過來可能會阻礙廣泛的人工智能生態系統的增長和創新步伐。當然，這可能會減少對大型科技公司已投資數千億美元的人工智能基礎設施的需求。
硬件投資週期性更明顯
硬件業務也比軟件業務表現出更多的週期性特徵。這是因爲他們不能依靠持續的調整來滿足客戶需求的變化，因爲創造新產品需要大量的投入和人力。這意味着這些公司受制於傳統的庫存週期：當需求超過當前供應時，庫存減少，價格上漲，反之亦然。因此，與靈活的軟件公司不同，硬件企業將努力在短時間內擴大或縮小產能。因此，硬件的數量和價格通常都會隨着經濟狀況而波動。
值得注意的是，幾十年來，半導體銷售一直與製造業採購經理人指數呈正相關。這種關係在2022年開始破裂，因爲人工智能的欣快感真正起飛了。如果歷史模式保持不變，這可能意味着全球半導體銷售的繁榮早該出現調整。這只是一個例子，說明爲什麼科技投資者可能需要像其他投資界人士一樣具有宏觀意識。
