夜雨聆风- AI 已经无法单独归类为“科技行业”。
从算力、能源、工业、金融到制造业，越来越多公司的收入、债务和资本开支都开始受到 AI 的影响，因此传统行业划分正在失去意义。 - AI 投资正在向实体经济扩散。
市场已经不仅仅是在交易 GPU、模型和云服务，而是在重新定价整个产业链。 - 机会与风险同时存在。
大规模资本开支意味着长期成长空间，但也意味着部分企业可能出现过度投资、回报兑现慢等问题。
AI 正在从一个行业，变成所有行业的基础设施。
“科技”一直都是一个毫无意义的投资类别。而且随着时间的推移，它变得越来越毫无意义。
以斯托克600指数中的科技板块为例。它将咨询和外包公司（凯捷、Sopra Steria、Indra Sistemas）与分类广告公司（Scout24、Autotrader、Vend）、媒体公司（RELX）、鼠标公司（罗技）以及其他杂项公司（Lagercrantz、Prosus）捆绑在一起。工业品制造商Mycronic和Hexagon位列其中，但Spectris和Trelleborg却被排除在外。各种软件公司都能入选，但游戏开发商却不在，育碧和Embracer无缘入选。斯托克指数在其分类规则手册中解释了这些选择，该手册可以概括为：“就是这样”。
人工智能（因为它含义广泛，既可以指代任何事物，也可以指代任何事物）给这一领域增添了新的复杂性。花旗集团信贷分析师丹尼尔·索里德写道：
随着人工智能产业的扩张，行业标签在描述人工智能风险方面的作用正在减弱。据我们估计，至少40%的投资级债券与人工智能收入挂钩。非科技类发行人因人工智能收入而基本面改善，但同时也越来越依赖于人工智能产业的持续扩张，这使得指数持有者所承担的人工智能风险敞口远远超出了其科技股的配置比例。
如今，债务市场正成为人们寻找泡沫破裂迹象的焦点。花旗银行的数据显示，自8月份以来，美国投资级科技公司已发行了3620亿美元的债券，原因是超大规模数据中心争相借贷。
因此，超大规模数据中心运营商在科技投资级债券中的份额（按面值计算）已从8月份的28%增长至40%。其投资回报的不确定性以及下游颠覆性变革的加速，导致投资者情绪在过去一年中转为负面：
新发行债券意味着，按照官方分类，科技行业目前约占美国投资级债券的 11.5%，而在过去十年的大部分时间里，这一比例一直稳定在 9% 左右。
然而，这并未涵盖新闻稿中提及的众多宏大人工智能计划。最显而易见的是，电力公司正在资助电网升级，此外还有大量传统企业正全力转型，涉足储能系统和数据中心建设保险等领域。
花旗银行将所谓的“人工智能赋能者和采用者”也纳入科技行业，以达到其40%的下限估计值。那些试图提高生产力或进行产品渐进式升级的公司并未计入总数。索里德承认这种方法的局限性，但表示这项工作仍然值得……
……旨在强调一个事实：彭博美国企业指数中完全没有人工智能应用的公司比例正在迅速下降，而且根据你对“人工智能”一词的定义，这部分公司可能已经成为少数。正如2000年代中期“互联网公司”不再是一个有意义的类别一样，当时几乎所有零售商都开展了电子商务，所有银行都提供了网上银行服务，所有媒体公司都拥有了自己的网站，人工智能的发展轨迹也与之类似。事实上，在某种程度上，每家公司都在成为人工智能的采用者。
迄今为止，人工智能领域的信贷市场和其他领域一样，呈现出赢家和输家并存的局面。芯片和硬件制造商的利差收窄，而几乎所有其他行业的利差都在扩大。
根据花旗银行的数据，超过一半的科技债务（按其官方分类）的交易价格比行业中位数高出或低出 30%，这是自 1998 年以来最高的特有分散程度。
它将扩展的人工智能领域划分为七个板块，如下图所示，图中显示了经期权调整后的价差。每个名称旁边的百分比表示最后一个价差与第 75 个百分位数之间的差异。
鉴于甲骨文（Oracle）也属于该子行业，超大规模数据中心运营商的利差波动最大也就不足为奇了。甲骨文和其他四家公司在短短10个月内发行了1880亿美元的美元债券，此外还有大量非美元债务以及许多复杂的表外融资活动。消化不良在所难免。
人工智能硬件位居榜首并不令人意外。相比之下，发电行业排名第二，其估值略高于半导体行业，则有些出人意料。
显而易见的风险在于，能源需求可能被高估了，这可能是由于人工智能需求低于预期，也可能是由于其他各种技术原因。公用事业公司发行混合债券来支付电厂的运营成本，而这些电厂的使用寿命比委托建造它们的首席执行官的寿命长一个数量级，这种做法或许会突然显得不那么明智了。
接下来会发生什么，我们不得而知。花旗银行的结论很简单：人工智能已不可避免。分散投资策略不再奏效。界限已不复存在。
投资级投资者必须做好准备，因为彭博美国企业指数的基本面将越来越依赖于人工智能的建设。新技术可以提高效率，但同时也为更灵活的竞争者提供了从大型现有企业手中夺取市场份额的机会。人工智能投资可能引发竞相压价的恶性竞争，企业被迫增加支出以改进产品和服务并维持市场份额，这不仅会削弱资产负债表，而且对利润率的提升也毫无实质性意义。正如电信行业建设5G网络时的情况一样，一项新技术可能会迫使大型企业快速升级庞大的基础设施，但未必能够提升市场份额或提高利润率。
我们目前仍处于人工智能领域非科技公司投入资金规模的早期阶段，这些公司或希望利用人工智能技术，或被迫跟上时代步伐。尽管软件行业因其旗舰模型强大的代码生成能力而成为最容易受到颠覆性影响的行业，并因此备受市场关注，但其他行业更广泛的变革潜力才刚刚开始显现。
- 未来两年真正受益的是谁？
是 GPU、存储、光模块这些基础设施，还是开始进入 AI 改造周期的工业、制造、能源企业？ - 哪些公司只是讲 AI 故事，哪些公司真的因为 AI 改变了盈利模式？
这是未来市场分化的重要依据。 - AI 会不会像互联网一样，最终成为所有公司的共同变量？
如果答案是肯定的，那么未来投资框架可能需要从"寻找 AI 公司"转向"寻找 AI 渗透率提升最快的行业"。
