人工智能(AI)投资市场的中心正在从像英伟达(Nvidia)这样的半导体公司转向电力、发电和电网基础设施,这一信号正在显现。
如果说AI产业的第一个瓶颈是图形处理单元(GPU),那么现在市场开始关注为实际运转数十万台GPU所需的电力生产与输配、电数据中心连接、变压器、冷却设备。
尤其是硅谷的代表性投资者彼得·蒂尔(Peter Thiel)最近的投资组合变化象征性地展示了这一趋势。
根据美国机构投资者第二季度的13F披露,蒂尔管理的Thiel Macro建立了约4.18亿美元规模的美国上市股票投资组合,其中约72%集中在能源和公用事业领域。
投资对象包括维斯特拉(Vistra)、美国电力公司(AEP)、DTE能源、维斯塔能源(Vista Energy)、下一代核电企业X-energy等。
更值得注意的是,蒂尔在2025年底清理了对英伟达的投资。
这并不是说他结束了对AI增长的押注,而是对AI产业中最稀缺资源的判断发生了变化。
AI投资的第一幕是GPU...第二幕是电力
在过去几年中,AI投资市场的核心逻辑非常简单。
要开发更强大的AI模型,需要更多的计算能力,而要获得更多的计算能力,就需要GPU。
在这一结构中,英伟达实际上是最重要的供应商。随着AI模型竞争的加剧,GPU的获取本身成为了企业的竞争力,这使得英伟达成为AI投资热潮的最大受益者。
然而,随着大型科技公司向GPU和数据中心投入天文数字的资本,新问题开始出现。
即使获得了GPU,如果缺乏电力来运转,AI基础设施也无法扩展。
大型AI数据中心比现有互联网服务的数据中心需要更多的电力。仅仅建造数据中心是不够的。还需要在发电厂生产电力、扩展电网、安装变压器和输配设施,并将电力连接到数据中心。
冷却基础设施也是必不可少的。
最终,AI产业的瓶颈正在从半导体供应转向物理基础设施供应。
市场的关注也自然从GPU制造商扩展到发电公司、电网运营商、变压器和电力设备公司、现场发电解决方案公司。
这不是彼得·蒂尔的独特押注
这种趋势并不是彼得·蒂尔的独特策略。
大卫·泰珀(David Tepper)领导的Appaloosa正在投资发电公司维斯特拉和NRG。其他技术投资者也在增加对布隆能源(Bloom Energy)等发电和能源基础设施公司的投资。
投资者的共同判断相对明确。
这是一个投资于AI产业增长过程中必然短缺资源的策略,而不是单纯押注AI产业的增长。
这与投资格言相似:在淘金热时代,出售镐和牛仔裤的公司获得了稳定的收益。
如果AI时代的镐是GPU,那么现在发电厂和电网可能会接过这个角色。
在内存领域,投资者的判断分歧
另一方面,在AI半导体供应链的另一个核心领域——内存市场,投资者的判断存在很大分歧。
泰珀减少了对美光(Micron)的持股41%,而斯坦利·德鲁肯米勒(Stanley Druckenmiller)则清理了其头寸。
相反,Coatue和Atreides等一些投资者仍然保持对内存公司的高比例投资。
某些基金曾将超过60%的投资组合集中在美光和闪迪(SanDisk)上,结果遭遇了重大损失。
这意味着AI投资市场已经超越了单纯的“购买AI成长股”阶段。
在GPU和内存等已经大幅上涨的领域,价格压力加大,投资者开始寻找下一个增长区间。
而这个候选者正是电力。
“电力不足”和“购买公用事业”是两回事
然而,AI电力需求的增加并不意味着所有电力公司都是投资机会。
尤其是受监管的公用事业公司,即使在发电厂和电网上投入巨额资本,投资回报率也可能因监管结构而受到限制。
即使AI数据中心的建设爆炸性增长,也不能保证电力公司会完全获得经济利益。
一些公用事业公司可能已经反映了对AI电力需求的预期,股价大幅重新评估。
因此,投资者开始关注电力公司之下的基础设施。
变压器、输配设备、数据中心电力连接、现场发电、冷却系统等“瓶颈的瓶颈”。
每当再建一个AI数据中心,识别出必需的设备和服务是关键。
对加密货币产业也并不陌生的问题...最终竞争是“电力”
这种变化在加密货币产业中也并不陌生。
比特币挖矿产业早已演变为一个竞争力由电力价格和电力获取能力决定的行业,而非计算设备。
即使获得最新的挖矿机,如果无法获得廉价和稳定的电力,维持盈利能力将变得困难。
AI数据中心也正进入类似的阶段。
尽管GPU性能竞争仍在继续,但从长远来看,谁能以更便宜和更稳定的方式获得更多电力将可能决定AI基础设施的竞争力。
如果AI数据中心和比特币矿场在同一电力资源上竞争,电力价格、发电基础设施和电网接入的战略价值也将进一步提升。
这显示了AI和加密货币产业在意想不到的领域可能相互连接。
在AI投资中,最重要的问题是“下一个瓶颈在哪里”。
彼得·蒂尔的投资组合变化并不保证电力股的上涨。
13F披露仅显示特定时点的投资头寸,无法得知投资者是否在此后更改了头寸。投资者的对冲策略或未上市资产也未能全部显示。
尽管如此,多个大型投资者同时对发电和电力基础设施表现出兴趣,值得关注。
AI产业的资本支出正在迅速从GPU扩展到数据中心,再从数据中心扩展到发电和电网。
随着产业的增长,瓶颈也在转移。
在上一个AI投资周期中,最稀缺的资源是GPU。之后,高带宽内存(HBM)成为新的瓶颈。
现在市场提出了下一个问题。
数百万个AI芯片所需的电力将从何处获得?
AI投资市场的下一个赢家可能不是那些创造最华丽AI模型的公司,而是那些能够提供电力和基础设施以使这些模型24小时运行的公司。
投资者需要的不是盲目跟随知名投资者的投资组合。
而是要跟随瓶颈。
如果AI产业的下一个瓶颈是电力,那么AI投资第二幕的主角也可能不是GPU公司。
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