【导读】中外资机构热议AI投资，AI基础设施投资，将超3万亿美元

当前，人工智能（885728）（AI），尤其是代理式AI（Agentic AI）正在快速迭代，应用范围持续扩大，这将令哪些领域率先受益？需要关注哪些风险？就此，中外资机构展开了热烈讨论。

基础设施投资将超3万亿美元

摩根士丹利（MS）全球首席经济学家兼宏观研究主管Seth Carpenter近日表示，在2025年至2028年期间，预计数据中心及相关基础设施的资本支出将超过3万亿美元，而到目前为止，其中只有约四分之一投入使用。

高盛（GS）发布的报告显示，未来5年AI基础设施建设的成本将达到4万亿至8万亿美元。

高盛（GS）全球研究所George Lee和Lucas Greenbaum在一篇研报中指出，AI基础设施建设投资存在诸多不确定性。一是芯片的使用寿命：硅芯片的使用寿命约为5年，若延长至6年，总支出将减少数千亿美元。二是新一代数据中心的成本：数据中心以更高的密度运行，需要先进的冷却解决方案、工业规模的电力和更大的冗余，成本的微小变化都会被显著放大。三是芯片架构组合：目前的问题是有多少AI工作负载能够从图形处理器转移到其他类型的硅芯片上。当计算变得更便宜时，买家是减少支出，还是使用更多的计算资源？四是发展瓶颈：电网排队、劳动力短缺和设备交付周期（883436）可能将市场的注意力转向需求侧，终端市场需要证明所承担的风险是否合理。

将带动多个行业蓬勃发展

加拿大宏利投资高级投资组合经理Ryan Davies表示，AI基建持续扩张，带动的投资不限于高性能运算芯片，还包括支撑现代数据中心运作所需的网络与供电相关技术，而AI以外的部分产业已开始出现初步的稳定及复苏迹象。

Ryan Davies指出，半导体（881121）是今年以来推动全球股票回报的最强力量之一，且其强势并非只集中在产业的某一角落，AI运算与图形处理器（GPU）、存储、模拟与功率半导体（881121）等多个领域均有明显增长。

南方东英CIO王毅指出，AI技术对于行业的影响是多方面的，并不局限于某一个领域。除半导体（881121）高端芯片的需求直接受到算力中心的投资驱动外，处于AI投资产业链上的行业都会受益，电力、通信、光纤、冷却等诸多领域都面临产业投资驱动需求大幅上升带来的供货短缺状态，处于价格上涨趋势之中。

代理式AI带来哪些新变化？

当前，ai应用（886108）正从生成式AI（GenAI）转向代理式AI，摩根士丹利（MS）欧洲和亚洲科技团队主管Shawn Kim认为，这一转变或使CPU成为新的瓶颈。

Shawn Kim解释道，在生成式AI中，大语言模型和GPU处理大部分的“思考”，GPU能够并行处理大量计算，成为现代AI模型的核心。而在代理式AI中，CPU更加重要——负责协调任务并将系统连接到更广泛的数字基础设施。

王毅指出，当前，是否要投资算力的质疑已被市场抛诸脑后。AI的使用门槛降低，应用得到广泛普及。同时，Token消耗量呈指数级别上升，算力仍然非常短缺，云厂商业务拥有较强的支撑。

在投资策略上，王毅认为，应聚焦实际投资现金流流向的标的，比如芯片、存储等确定性较高的领域。

是否存在泡沫？

2026年以来，在大幅波动的市场中，AI一枝独秀，成为驱动全球股市上涨的主要动力。受益于AI基础设施投资的增加，费城半导体（SOX）指数年初至今累计涨幅已达66.25%。那么，AI相关投资中是否存在泡沫？

王毅认为，目前看，绝大部分涨幅来自业绩驱动，而非估值驱动，因此本轮AI主导的半导体（881121）涨幅很难说已经出现泡沫。

王毅同时指出，短时间内供需的极度失衡仍然存在，如果芯片厂商供货量上升或AI基础设施的投资需求下降，市场一定会给予反馈。目前来看，高端芯片因受制于设备周期（883436）较长，很难立刻扩展，且AI基础设施建设需求依然强劲。“AI科技变革还处于初级阶段，泡沫理论很难成立，但可能有过度投资的风险。从历史上看，任何一次科技迭代都伴随着过度投资，这是不可避免的。”

Ryan Davies认为，半导体（881121）行业短期面临的风险在于PC与手机等消费（883434）端疲弱。即使信心有所改善，若终端需求、价格或资本开支的假设发生变化，半导体（881121）周期（883436）仍有可能迅速转向。此外，虽然出口管制风险较一年前有所降低，但政策仍可能变化；而供应链纵使更趋稳健，也并不能够完全免受冲击。