黑石最新节目对话高盛：加息可能是好消息、AI不会造成大规模岗位摧毁！亚洲占人形机器人产量97%，预计2027年看到AI生产率释放

投资者内参丨寿紫薇

9月22日，在《Inside Blackstone》系列节目中，黑石全球企业事务主管克里斯汀·安德森主持了一场多环节讨论，内容从亚洲实体AI与国防无人机投资，延伸到美国经济与美联储政策，再到高盛总裁兼首席运营官约翰·沃尔德伦对AI、资本配置、私人信贷和人才的最新判断。

亚洲三项主要颠覆：实体AI、能源安全和国防无人机

节目中，黑石亚洲私募股权主管阿米特·迪克西特介绍了亚洲当前的三项主要颠覆：实体AI、能源安全和国防无人机，正在形成大规模投资机会。

迪克西特称，实体AI仍然渗透不足。无论是自动驾驶汽车、无人机还是数据中心，都需要物理组件，而这些组件来自亚洲。机器人领域尤其明显：2026年上半年，97%的人形机器人产自亚洲；全球任何机器人应用中，80%的物料清单成本来自亚洲。

国防方面，乌克兰战争和中东战争让各国政府意识到，相对廉价的无人机非常有效。举例来说，日本政府可以选择花5000万美元买一架飞机，也可以花5万美元买1000架无人机。每个政府都在做类似选择，这一趋势正在印度、日本、韩国等亚洲各地出现。

加息不一定是坏消息

节目中，黑石董事总经理温菲尔德·西克尔斯（Winfield Sickles）以问答形式讨论宏观市场。美联储上周加息25个基点，市场已充分定价。

他对此次会议给出两个积极点：第一，凯文·沃什在讲台上显得自信，决策以12票对0票一致通过，这有助于缓解外界对美联储被政治化的担忧；第二，他将更高利率与更强增长和资本竞争联系起来，而这源于当前资本开支周期。

他指出，通常人们听到更高利率会认为这是坏消息，但这次不同。增长强劲到足以加息，同时金融条件仍然宽松，股市和资本市场处于良好位置。

客户最关心的问题：AI部署、通胀与地缘政治

在主要对话环节，安德森采访了高盛总裁兼首席运营官约翰·沃尔德伦。沃尔德伦加入高盛26年，与大卫·所罗门共事超过30年，每年与所罗门合计参与约1000场客户会议。

沃尔德伦称，他接触的客户目前“非常失衡”：既有乐观，也有悲观。这是一个恐惧和不确定的时期，地缘政治危机较多，同时生成式AI也带来巨大风险，许多公司正在思考如何投资、投资何处以及如何处理劳动力动态。

他指出，客户和CEO最常问的问题依次是：如何部署AI、通胀、地缘政治。他们也会问是否处于泡沫中、融资和资本开支情况。但真正信号是：你们如何部署这项技术？是否有效？是否获得回报？如何考虑token支出？

关于AI的乐观情景，沃尔德伦称，如果全球出现生产率繁荣，财富积累将加速。他不认为会出现大规模岗位摧毁，而是会出现大量生产率收益，并惠及社会中上升的人群。问题在于，能否在此过程中提升更多人。

高盛进入2026年时并未预期大量生产率增益

安德森提到，Blackstone将AI称为“the main thing”，并问生产率何时会在数字中显现。

沃尔德伦称，高盛进入2026年时并未预期大量生产率增益，而是把这一年视为学习年：了解喜欢什么、不喜欢什么、什么昂贵、什么不昂贵、哪些模型适用于哪些目的。他预计2027年会开始看到真正的生产率释放。

关于英伟达牵头的5000亿美元联合财团，沃尔德伦称，其基本前提是看供需。从他所在机构以及与众多客户的交流看，当前对算力的需求大于供应。他不认为5000亿美元一定是供需失衡的临界点。他认为英伟达的聪明之处在于，试图建立一种为算力融资的新模式，类似汽车贷款或抵押贷款证券化等金融创新，为经济中的重要资产融资。

高盛和黑石都在与英伟达讨论如何设计这种结构。并非世界上所有企业都能负担购买算力，因此为算力融资是合理方向。挑战在于负责任地做，避免过度杠杆或保护不足。沃尔德伦称，英伟达是重要客户，机会巨大，资本需求将非常庞大。

在实体AI方面，沃尔德伦认为这是真实趋势，基础设施建设规模可观，包括能源和电力，也包括如何高效建设大型基础设施站点、数据中心等自主性技术。他称，创新和投资将围绕实体AI大量展开。技术速度尤其突出：模型自我改进的速度、新模型优于旧模型的速度，都是这一代人未曾见过的。他认为，市场可能没有像关注头条供需动态那样关注AI风险。

关于中国，沃尔德伦称，中国更关注部署、效率和生产率，而不是AGI竞赛。中国的使命是高质量、低价格。他的问题是：如果中国成为创新经济中的低成本赢家，对全球影响是什么？他表示自己也没有好答案。

最后，在AI与劳动力方面，沃尔德伦称高盛尚未确定答案，但正在花大量时间研究。其判断是，思考、分析性解决问题和智力好奇心等传统要素将重新变得重要，核心数学技能也很重要，但融合能力会更重要。他称自己为英语、历史和哲学等文科专业“加油”，高盛一直招聘不少文科生。他以自己为例：最初没有被高盛录用，原因可能是数学和会计不足，金融建模测试表现不佳，后来去了贝尔斯登，由导师教会如何做金融模型。

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