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高盛合伙人示警:AI生态循环风险"已难以忽视"

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AI投资热潮正在积累系统性脆弱性。

高盛合伙人Rich Privorotsky发出警告,随着市场仓位、杠杆与AI资本支出深度绑定,这一生态的内在循环风险已愈发难以回避,一旦AI支出周期出现扰动,市场的脆弱性将一览无余。

触发市场警觉的直接导火索,是数据中心开发商Crusoe暂停了一个位于怀俄明州、规模达1.8吉瓦的数据中心项目——该项目系应其客户要求叫停,而该客户至今未予披露。Privorotsky指出,在一个几乎所有资产定价都与AI资本支出挂钩的市场中,即便是孤立的项目延迟或优先级调整,也足以迫使投资者重新审视对未来需求的预判。

与此同时,纳斯达克指数自上周四收盘以来已累计下跌约6%,股票相对债券和原油的表现明显落后。Privorotsky警告称,当前市场动量回报处于近五年的第90百分位,总敞口处于第99百分位,杠杆需求推动融资利差走阔,散户通过杠杆ETF的参与规模依然可观——这些因素叠加,使得市场对AI支出周期的任何风吹草动都高度敏感。


数据中心项目暂停,AI需求假设遭遇拷问

Crusoe暂停怀俄明州项目一事之所以引发关注,在于该项目的特殊设计初衷——通过900兆瓦的表后能源(behind the meter)绕开电网瓶颈,专门针对AI算力基础设施的供电痛点而设计。

项目开发尚处于起步阶段便遭叫停,客户身份亦未公开,Privorotsky明确表示,据此得出宏观结论将是一个错误。

然而,这一事件的象征意义不容忽视。

在当前市场叙事中,AI硬件与数据中心投资是支撑科技股估值的核心逻辑支柱。任何关于需求放缓、项目推迟或客户优先级转移的信号,都会被市场放大解读。

Privorotsky的判断是:孤立案例本身并不构成趋势,但在高度拥挤的仓位结构下,市场对此类信号的容忍度已大幅下降。

AI生态分化:前沿智能与本地模型的双轨并行

Privorotsky描绘了一个正在形成的"双模态世界":一端是通过中心化云端访问、成本高昂的前沿模型乃至未来的超级智能;另一端是基本免费、开放且日益强大的本地AI层,承担绝大多数日常任务。他预判的最终形态是:基础性工作在本地或开源模型上完成,复杂推理与难题求解则交由高端云端系统处理。

这一分化格局对AI投资周期的含义,目前仍存在根本性分歧。

乐观解读认为,整体蛋糕将持续扩大,边缘计算、数据中心、存储、电力与网络的需求将全面增长;悲观解读则认为,大多数具有经济价值的任务或许很快、甚至已经可以在现有硬件上运行,实际需求的拐点可能远比当前估值所隐含的时间线更为滞后。Privorotsky指出,这场争论的焦点已越来越不在于模型质量本身,而在于推理计算最终将在哪里发生。

循环风险积聚,杠杆敞口放大脆弱性

Privorotsky对当前市场结构的担忧集中于一个核心判断:AI支出已成为整个市场体系的"长腿"——它是硬件投资的主要驱动力,是GDP增长的重要贡献项,也是市场整体表现的关键支撑。这种高度集中的依赖关系,形成了一个自我强化的循环,而这一循环的脆弱性正变得越来越难以忽视。

他特别指出,杠杆产品所创造的大量嵌入式和合成敞口,使得市场对冲工具的价值被严重低估。在他看来,持有gamma(即期权的凸性敞口)在当前投资组合管理中的实用价值,远超多数投资者的认知。这一风险并非新生事物,但市场正在加速向其靠拢,而非主动规避。

AI投资驱动的经济正在"过热运行"

在宏观层面,Privorotsky将目光投向美国CPI数据。

美国劳工统计局周三公布数据显示,5月消费者价格指数(CPI)同比上涨4.2%,为2023年初以来最高水平,符合市场预期。

Privorotsky强调,官方数据的相对温和并不能掩盖现实中强劲的通胀压力:能源成本上升、近一万亿美元的AI相关企业投资,以及约占GDP 6%至7%的美国财政赤字,共同构成了通胀的结构性驱动力。

他的判断是:这是一个由投资驱动、正在过热运行的经济体,除非AI带来的生产率提升足够显著,否则通胀将作为副产品长期存在。

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