本财报季值得关注的五大AI怪象与难题:麦基弗

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Oct 21
ROI-本财报季值得关注的五大AI怪象与难题:麦基弗

本文所表达的观点仅代表作者本人,作者系路透专栏作家。

Jamie McGeever

路透佛罗里达州奥兰多市10月21日 - 随着美国财报季 (link) 拉开帷幕,AI (link) 领域的多头和空头正愈发固守各自立场。市场中出现的若干怪象、奇闻和异常现象,进一步凸显了这种极端对立。

这并不令人意外,因为在人工智能领域,投资者和分析师大多是在“盲飞”。这项技术尚处于初级阶段,发展速度惊人,其潜在能力几乎难以估量。而推动这场革命所需的资金成本?同样难以估量。

这对整个市场的影响同样巨大。据摩根大通私人银行的迈克尔·森巴莱斯特(Michael Cembalest)称,自2022年11月ChatGPT推出以来,他筛选出的41只AI相关股票,贡献了标普500指数 .SPX 回报率的75%、盈利增长的80%以及资本支出增长的90%。

超大规模云服务商、“新云”企业、芯片制造商、软件供应商以及所有与人工智能相关的企业的业绩和前景,将决定华尔街及全球市场明年开年的走势。背景如下:

股债利差

俗话说,债券投资者因看跌而获利,股票投资者因看涨而获利。这或许能解释为何许多为美国创纪录的人工智能投资而发行的债券,其交易价格如此低迷,而与此同时,人工智能相关股票却大多持续走高。 在最新一轮市场动荡中,人们很容易忘记,仅仅两周前,标普500指数和纳斯达克指数 .IXIC 还曾创下历史新高。

当然,这种波动确实意义重大。费城半导体指数 .SOX 较6月峰值已下跌25%,而今年早些时候,标普500软件指数 .SPLRCIS 较历史高点也下跌了35%。但随着第三季度财报季的开启,芯片指数今年以来已上涨55%,软件股也已重回年内正增长区间。

尽管“新云”公司CoreWeave CRWV.O 的股价今年下跌了13%,但其2031年10月到期的债券 US21873SAG30=TE 自4月发行以来已暴跌逾20%,目前交易价格已跌破面值的80美分,处于困境区域。

与此同时,衡量债券违约保险成本的信用违约互换利差近期飙升至历史新高,涉及的AI借款方包括CoreWeave和甲骨文 ORCL.N,甚至还包括市值万亿美元的巨头亚马逊 AMZN.O、Alphabet GOOGL.O 和Meta META.O。

或许有人需要提醒投资者:债务的清偿优先级仍高于股权。

https://www.reuters.com/graphics/AI-CDS/znpngnmybvl/chart.png

CoreWeave:股票与惊叹?

CoreWeave (link) 正处于最新一轮市场风暴的中心。这家由英伟达支持的 NVDA.O 人工智能基础设施公司目前处于亏损状态,负债累累,且面临着飙升的借贷成本。但华尔街分析师对其前景的看法却大相径庭。

汇丰银行的分析师本周发布了一份极度悲观的报告,预测到2030年的平均回报率将低于CoreWeave的借款成本。

“在这样的回报率下,公司投资越多,价值损耗就越大,”他们写道。汇丰建议投资者减持该股,并将其目标价定为仅39美元,较周二约62美元的收盘价低约37%。

看起来似乎很明确,对吧?也许并非如此。基于相同的数据,高盛的股票策略师本周将该股评级从“中性”上调至“买入”。

他们预计,未来24个月内每兆瓦的年度经常性收入有望增长,并认为近期收益率的飙升并不代表该公司的真实借贷成本,因为其大部分融资都是以资产为抵押的。尽管他们将目标价从139美元下调至106美元,但这仍意味着约70%的上行空间。

https://www.reuters.com/graphics/COREWEAVE-BOND/mopardzezva/chart.png

象征性举措

代币支出的增长正在放缓,但代币使用量仍在持续飙升。代币是AI模型在训练和推理过程中处理的数据单位,本质上反映了对“算力”的需求强度。 阿波罗投资(Apollo)的托斯邓·斯洛克(Torsten Slok)指出,增长放缓或价格直接下跌表明,除非企业能将计算能力转化为“更高的营收增长、更大的利润率或显著的成本节约”,否则它们将不愿为此买单。这些效益尚未显现。

但代币使用量仍在强劲而稳定地增长。因此,需求依然存在。只是由于代币价格下跌,支出似乎已触顶,这提醒投资者,OpenAI和Anthropic (link) 等大型AI模型开发商的收入可能不会像预期那样持续大幅增长。AI股票对未来AI应用的预期以及——显然——对收入的预期极为敏感。投资者还能忽视这两者之间的差距多久?

冷存储

尽管正投入巨资解决算力短缺问题,但显然其中一部分算力根本无法启用——这绝非夸张。能源供应链中的瓶颈,包括电力不足和电网连接不畅,导致许多AI芯片只能闲置在仓库中,价值不断贬值。

就在本周,微软 MSFT.O 退出了一项 (link) 与英伟达支持的Nscale公司合作在英国建设旗舰数据中心的协议,此前电网官员表示,预计要到2030年代才能向该站点供电。摩根士丹利分析师目前预计,到2028年,美国数据中心开发商将面临30%至40%的电力短缺,相当于芯片总需求的34%。

电力需求正在上升,但供电能力却无法及时跟上。

营收困境

归根结底,人工智能投资的成败取决于为这项技术借贷和投入的巨额资金能否获得回报。第三季度的财报虽无法给出确切答案,但市场将密切关注其中的每一个信号和风向。这些金额之巨令人瞠目。

麦肯锡和标普全球估计,仅美国前六大超大规模云服务提供商,在2025年至2030年间就将在数据中心及其他与人工智能相关的资本支出上投入超过7万亿美元。

哥伦比亚大学的斯泰恩·范·纽韦伯格(Stijn Van Nieuwerburgh)估算,从去年到2032年,人工智能基础设施建设的融资成本将达到10.3万亿美元 (link)。这笔支出高度集中——据一项研究显示,仅2%的企业就占了总支出的50%以上 (link)。

如果这些企业希望从这笔投入中获得10%的保守回报率,范·尼乌韦尔堡估算,到2032年,年收入需达到约3.55万亿美元。一些分析师认为,要使这项投资获得回报,年收入需超过4万亿美元。这相当于2032年预期GDP的10%以上。这是一个非常、非常高的门槛。

(本文观点仅代表作者本人,作者系路透专栏作家)

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AI token usage vs spending - BCA Research https://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/mkt/lbpgxygqdvq/Quirk1.png

US data centers face potentially huge power shortfall - Morgan Stanley https://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/mkt/lgpdbgkrbpo/Quirk2.png

AI investment breaks all records https://fingfx.thomsonreuters.com/gfx/mkt/gkplekxxmvb/Quirk3.png

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