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【央视新闻客户端】

专题：对话奥马哈·第十一届中美投资人酒会

　　由新浪财经主办的“对话奥马哈·第十一届中美投资人酒会
”于当地时间5月2日在美国内布拉斯加·奥马哈市举办。　

　　摩根士丹利另类投资总监，国际客户顾问 ，财务顾问Sana Bao在分析美股高位运行的驱动因素时表示
，“对于AI和AI基建，我们认为对于资本周期的这样一个投入是重要的动因之一 。”

　　她指出：AI的资本投入可能已经远远超过了大家的想象 ，比如说在2022年
，Generated AI大语言刚刚开始新兴的时候，那个时候全球的顶级云服务商总共的CAPEX投资大概在1000亿美金左右。“到2026年 ，预计这个数字将达到多少呢？头部的这几家将达到6000亿美金， ”而如此巨大投入的核心原因
，正是AI算力的爆发式增长
。

　　Sana Bao还谈到：“2025年年中的时候最先进的AI模型只能完成24%的人类专家任务。到5个月之前，这个数字达到了71% 。截止到上月为止的时候 ，这个数字已经冲到了83%
，所以AI的发展我们叫做是非线性的long non-linear，它是一个加速增长的过程
。
”

　　但她同时指出 ，AI高速发展背后已出现明显瓶颈
，且瓶颈正在发生转移：“在这样一个巨大的增速过程中，肯定会出现一定的瓶颈。每一次这样的跃迁都需要什么呢？需要巨大的算力 。算力由什么来支持呢？能源和电力？所以我们看到也许这个瓶颈正在出现 ，已经不是AI芯片的瓶颈
，而是对于能源和算力的瓶颈，尤其对于美国现在的情况来说
。”她补充道 ，“我们刚才说到了这些顶级的云服务商可能要投资6000亿美金
，那这6000亿美金的其中的60%预计都将投入在AI的基础设施建设，包括数据中心 ，包括电力等等，可能已经不再是芯片了。 ”

　　关于AI基建对能源的需求
，Sana Bao分享了一组令人关注的数据：“2024年的时候AI的算力，比如说数据中心的耗电量占全美总耗电量的6% 。我们预计在2030年 ，也就是不久的4年之后
，这个数字将达到惊人的18%，也就是说整个全美的总电力将近1/5都会由AI相关的基础设施建设有这样的需求
。”她直言 ，“美国现在的电网准备好了吗？远远没有准备好。
”

　　基于这一现状
，Sana Bao提出了明确的投资洞察：“如何能缓解这样的瓶颈，如何解决这个问题 ，可能已经不是AI软件公司本身
，或者很多AI公司本身了，而是那些大家看不到的 ，没有那么性感的
，但是反而能支持AI产业扩张的基础建设，比如说核能 、天然气
、储能、电网设备 、数据中心开发商等等AI基础建设当中 。”她透露 ，“市场对于这一类的资产的成长性普遍认为在2027年的增速能达到5.6%，我们认为能达到22%
。这说明什么呢？如果这个假设成立的话
，市场远远没有充分定价这一类资产。 ”

　　作为巴菲特的校友，Sana Bao分享了自己对价值投资的理解：“我们今天在座的所有在这边 ，我们齐聚在奥马哈
，齐聚在新浪的酒会，我们探讨AI
、探讨能源、探讨基建 ，但是我想探讨的实际就是一个核心的内容
，就是价值投资 。
”她表示，“巴老一生都在不断反复验证的一件事情 ，就是在不确定当中寻找确定性
，有的时候在投资当中我们看到真正重要的也许不是追逐浪潮，而是理解这个浪潮背后不可替代的结构新需求在哪里。”

　　为了更生动地诠释这一理念 ，Sana Bao以百年前的淘金热为例：“比如说我们看百年前的淘金热
，能淘到金的一定是少数者，或者说能不能淘到金 ，它是一个很不确定的事件，但是淘金过程中的所谓的卖铲子的人 、卖牛仔裤的人以及修造铁路的人
，那这一部分的回报的确定性相对来说是高很多的
。 ”她还结合巴菲特的投资案例补充道：“比如说巴老这么多年投资的可口可乐，还有他今天早上提到的铁路项目 ，这个CEO也跟我们进行了分享
，所以他的投资逻辑实际就是一个价值投资，不是在短期内押注某个技术会赢 ，而是要寻找这个时代的变化中
，不断的变化中，始终可以有定价权
、有现金流的宝贵资产 ，或者说有价值资产。
”

　　针对现场嘉宾普遍关心的“AI是否出现泡沫”“推荐哪只AI股票 ”等问题
，Sana Bao坦诚回应：“我们的答案是‘不知道’，因为我们不知道这一场AI的浪潮的当中谁会是赢家 ，因为哪一家是赢家会有非常大的确定性
，哪一个模型会真正的主导整个AI的浪潮？也有很多的不确定，这些都充满了变数 。但是他们所需要的能源、算力和数据中心的长期需求已经变得越来越清晰了
。
”

　　最后 ，Sana Bao总结了自己的核心观点：“我想跟大家分享的就是在不确定当中寻找确定性，我认为真正的一个好的投资能力就是如何在这种非常波动的时代当中识别那些更具长期价值的长期变量。”

　　新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理
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