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作为一家全球投资机构，我们一如既往在这里为大家带来最新的全球投资热点观察。本期呢，我们请到了TC（CIO）、研究员Tracy，和我们分享下最近热议的AI行业泡沫及相关产业话题。

话题1：美联储12月利率决议及2026年展望

Claire：聊AI之前，我们先聊一个这两天大家更关注的一个问题。美联储今天早上正好公布了利率决议和经济预期的摘要，我们想先听听TC的看法，因为TC平时在公众号上也会去更新我们在宏观这一块的观点。

TC：这次用一个词来讲，叫做hawkish cup（鹰派降息），它虽然是降息了，但是对于明年的利率曲线的指引来说，其实还是比较偏鹰派。现在指引就只是在降一次息，分歧非常大，特别是对于2026年各位有投票权的委员的意见（降息意见）有一个词来形容，叫糖葫芦，就是它是一串的，每一个点位都是有几个人，但是没有一个非常明确的共识。明年到底是要降多少，在美国现在经济状态和现在这个利率水平，未来到底要怎么弄呢，就是分歧还是比较大的。一方面呢，现在不管是经济的韧性、就业率这些是面临一些压力的，但同时通胀也无法马上就能回到（联储）目标的2%，再加上今年已经连续降息多次，所以这个（利率）位置是否要进一步降低的分歧是比较大，我觉得是完全可以理解的。因为如果再降息，美债10年期利率，有可能就会进一步低于这个通胀目标。但是，我觉得基本明年美联储加息降息不太会是成为一个非常主要影响市场预期的一个因素，即很有可能美联储利率决议不是处于一个关键节点的变量，会来回反复。总的来说，我们觉得对美国经济的韧性、还是有通胀的可能性，甚至你可以认为现在就进入一个相对平稳的一个阶段了。所以明年我觉得宏观的干扰不能说没有，但是我们可能更想把精力更多放在一些结构性的一些机会上，即这些投资机会本身而不太依赖于整个宏观流动性突然大水漫灌预期之上。这个是我初步的一个想法，Tracy你可以再补充一下。

Tracy：我非常同意啊，因为一说到进入到降息通道，大家很容易联想到的就是过去发生过的两次（降息）：一个是08年金融危机，还有一个是疫情。那两次都是出现了金融危机或者是其他方面的危机，所以降息同时叠加了（央行）较大的宽松流动性操作，所以大家很容易就一说到这个降息的时候，就联想到那两次，就觉得对投资会是一个重大的利好。但我觉得现在跟当时完全不一样。在危机时刻，你（指美联储）非常需要去把那个势头给扭转过来，当时是一个很大的冲击，但现在不一样，现在是有各种的掣肘，比如说通胀并没有说就一帆风顺的就下去；然后经济虽然放缓，但是它刚刚开始放缓，它还是从一个很强劲的水平开始走弱，再加上现在如果再去搞以前那种大水漫灌的话，其实面临的财政约束、美元走弱的一些风险，（大幅宽松降息）会有很多的副作用。所以在副作用很大的情况下，要去坚定的去做降息量宽（QE），幅度搞得很大，速度搞得很快，我觉得是不太合理的。美国又是一个多人委员会的一个决策逻辑，不是一个人拍板，所以我觉得大概率未来是一个相对温和的利率变化（决议）。

Claire：好的，我们可以听出来，BEDROCK（我们）还是会认为在明年美联储的货币政策，可能对我们的投资（决策而言），相对来说并不是一个首要的、有很大剧烈变化的一个因素。

话题2：中美摩擦下，如何投资两国芯片公司

Claire：TC其实已经开始提到特朗普了，我们今天也是要聊AI的话题，正好在昨天特朗普及其美国政府已经允许了，英伟达向中国出售H200的芯片。我们也想知道，现在中美关系的摩擦对两国的AI行业尤其是算力方面的这个投资的影响是怎么样呢？像大家可能以前更多的考虑的是，中美之间算力的一个技术的差距，但因为中美关系摩擦，作为投资人会怎么选择，比如是在A股还是去美国做AI、半导体投资呢？

TC：我觉得中国的这些半导体公司，比如说最近刚上的摩尔线程也很火，寒武纪也涨了很多非常受热捧，他们在英伟达被禁的阶段填补这个市场空白吧，从这个角度说我们同意市场觉得他们的能力也很强。但是客观来讲呢，我觉得我们还是要认识到（他们）与美国的先进公司的技术上差距依然是存在的。现在美国策略跟台积电对中国大陆开放半导体的策略，其实挺类似的：把相对落后一代的这个产品开放给中国，但是落后这一代产品在中国依然有技术竞争力、有影响力，同时也不让最先进的这个卡流到中国。所以我觉得不能小看英伟达上一代的这个卡的竞争力。所以明年的格局，或者以后比较长时间的格局，只要中美不撕破脸，可能都是一个相对类似的局面：国际先进的这个上一代产品在中国打也但依然有竞争力，因为它可能有来自于软件上、生态上的一些竞争力，然后中国自己的芯片厂家在进步，彼此角力的局面。

Tracy：我补充一下，毕竟现在芯片是一个有国家战略意义的，就未来芯片行业格局走向就不完全是一个市场说了算的一个问题，还是要纳入很多国家利益层面的考量。虽然美国放开了英伟达部分芯片产品的出口到中国，但其实这个是一个巴掌拍不响的事情，还得看另外一个巴掌，就中国政府是什么态度，然后企业会最终在各种因素考量上面怎么去做出选择。比如在没有各种干扰下，英伟达的芯片即使是落后一代的，卖到中国来，可能大家还是会选择购买。但企业购买英伟达的芯片，如果有很多长期隐忧（比如参考中国政府的意见），企业的选择其实还是会发生一些变化的。在这种情况下，中国企业在芯片选择上也不会只依赖英伟达，还是（需要中国芯片产业）自我发展起来，所以某种程度上给了中国（芯片）公司发展的机会。即芯片不是一个纯粹市场竞争的产业，而且中国市场的需求在全球芯片需求的占比，还是会长期有一个比较显著的影响力。所以来自中国的市场需求，中国如果有芯片公司能够建立相对优势的话，不光是在内需，在这个全球芯片市场可能也还是不错的，那这块的机会也还是需要持续关注。从这个角度来看，也会影响投资人对英伟达的定价判断，如果在长期大家依然觉得英伟达的芯片卖到中国总会受到各种干扰的话，就会把未来英伟达收入里来自中国市场的占比打折。H200可以在中国售卖这个事件，对英伟达会有一个短期的比较显著的影响，但对英伟达长期定价上的影响就相对有限了。

话题3：怎么看AI泡沫的质疑来源、分歧？

Claire：我们刚刚相当于是把AI产业链上算力环节新变化，即英伟达、摩尔线程公司进展做了探讨。今天我们主要对AI行业热点的分析，那近期大家还一直在问“AI泡沫是否将破”，这个大问题，我们觉得可以拆成很多个小个问题，比如说：这个泡沫的含义是什么？如果有泡沫，泡沫在哪里？是什么因素去造成的？如果这个泡沫要破裂，是什么样的核心变量或者条件会造成泡沫的破灭？我们请TC先聊一下你的想法，然后Tracy也可以就里边的一些小问题再来讨论。

TC：我先讲我对泡沫的一些看法：AI，按照我自己理解，它在技术上解决一些现实问题的能力，已经到一个非常高的水平了，比如不管是智力测试，还是解答问题的测试，只要是不需要非常前瞻性、有创造性想象力的测试，都能看出来AI的解决问题水平不亚于一个研究生，一个很有经验的从业人员，它更多需要的是做工程化改造，与世界各行业做适配，这个过程我们认为是需要10年，甚至更长时间逐渐渗透到人们生活里，就像过去的互联网改进人们的生活一样，我们对此信心是很足的。所以从AI的长期的应用前景、市场空间来说，我们认为还完全谈不上泡沫，还处于行业发展早期阶段，毕竟现在AI在进入人们生活被大量利用才两年左右而已。但现在大家关注AI泡沫和争论比较大，是觉得AI行业的资本开支前置太多了，尤其是相对于现在行业的应用收入而言。所以对AI的泡沫讨论，我认为要分成对AI应用、AI的资本开支（CAPEX）两部分来讨论。

• 从资本开支CAPEX角度来讲，现在投入的钱，要在未来才能收回来，那么投入一年好几千亿的钱，现在是不是投太多了，或者说投太早了，我认为这是争议的核心。拿资本开支和公司所产生的收入来进行比较，我们叫做Capex Intensity，就投资的强度来说，这个强度是相当高的，可以认为它是几倍于公司业务所产生的收入。虽然AI公司收入也在翻了翻的涨，比如说我们看OpenAI的收入也在翻翻的增长，但是它的公司收入依然是一个相对小的数，这个是争议比较大的一个点。我们认为，从长期来看，Capex Intensity一定会回归回到一个是所产生收入的一个比例数值，而不是好几倍于收入的规模啊，但到底是哪一年回归，还是说维持在一个高位、让收入能够通过翻倍或者不停增长来使得长期比例下降，目前还说不清楚。这取决于很多变量，比如取决于应用增长速度到底有没有更快，也有一些宏观因素，包括利率啊，这些影响方方面面都有。我们倾向于认为如果要在总量上（即AI行业资本开支总量）去下注，确定度相对是比较低，就像前面讲的，毕竟来说capex intensity高位是比较高的。

• 所以我们还是倾向于在保持对AI的应用发展充满信心的前提下，对总量相对谨慎，更多看在一年好几千亿这么这么大的总量之下，有没有一些结构性的机会。比如说随着AI的集群做得越来越大啊，里面的通信、存储、液冷等方方面面，有没有一些结构性成长的机会。把握这些结构性机会，找这里面有成长空间的部分公司机会，会比纯粹赌AI行业的beta更有意义。Tracy你可以做进一步补充。

Tracy：我补充一下，就是大家讨论泡沫问题的时候，比较容易拿出来说的事情，一个就是很火的Oracle、OpenAI、英伟达等公司“左脚踩右脚”的融资图，即这个图把目前大模型模型公司、芯片公司，还有一些市场上其他的资金提供方，他们彼此加杠杆的关系描绘出来了。所以大家很容易把这件事、这个图，联想到中国以前已经发生过的房地产行业加杠杆、后面又去杠杆的惨烈情况。

（1）大家把AI行业泡沫比喻成房地产泡沫时候，忽略了一点，就这个里面最为核心的一个外生的因子，即AI的应用以及它背后产生的收入到底是一个什么样的量级。现在每家模型公司的收入还很少，就是百亿级别、或者几百亿级别的收入；关键就是判断AI行业不管是加杠杆也好，互相支持融资也好，公司的收入最终能不能从现在几百亿的收入未来，做到一个上万亿收入级别，这个跟房地产是很不一样的。房地产是属于行业收入没有扩大，房价在跌，整体坍缩的模式。但是现在的AI是一个行业收入指数级增长的模式。刚刚TC也讲到了，就模型能力，还有产业化的前景，还是现在看不到什么明显的天花板的，我们如果有各种方式算账，很容易就算出来一个万亿级别的行业收入规模。AI行业有没有泡沫，从好的方面来讲呢，它的前景是一个万亿级别收入的一个行业。

（2）那么大家可以算一下，就是如果未来能产生万亿级别的收入，到底花多少钱是比较合理的？举个例子，现在随便一扳手指头就可见未来的多少年，大家会花出去3万亿的资本开支CAPEX，这3万亿的CAPEX，你要产生多少收入才合理呢？那算个账，大概如果CAPEX都是别人来投你，你把那个算力租过来，大概你要花每年1万亿。如果你能产生一万亿以上的收入，你在不赚钱的情况下，你可以把这一万亿用来买算力，大概这个账可以这么来算。以我们现在的观察，AI行业现在还是处于一个收入指数级增长的过程，然后可见的未来几年是有希望做到万亿级别收入的，那么它在未来几年里面花掉上万亿的钱可能也是合理的，但一个很重要的前提就是，到底AI行业能不能实现一个万亿级别的收入。

（2）Ray Dalio最近的一个访谈，提到讲AI投资有没有泡沫，他说站在CEO的角度，你怎么去做决策？对CEO来讲，过去几年每年都是10倍收入的增长，现在你肯定要为未来去做一些准备。即使未来你虽然不一定能延续10倍收入的增长，可能也是一个很快的增长。那你现在的基础设施是不够的，你怎么去规划投入？现在的基础设施投入，不是说你今天建数据中心，明天就建好了，你可能要花两年的时间才能建好。所以作为CEO一定要对未来的爆发性增长的收入，提前去做一些投入，所以提前投入是很必须的。

（3）现在算账，可能要投上万亿或者甚至小几万亿的累计资本开支，未来几年这个钱没有？如果掰掰手指头算的话，其实如果靠那些大的云厂，他们自己产生现金流的能力很强，以前负债是比较少的，它可以增加一些负债，所以光靠那些大厂，它可能可以支撑上万亿的未来几年的这个投入，再加上还有一些社会融资，算得比较满的情况下，小几万亿的资金来源还是有希望解决的。所以“泡沫”并不是说投到一定阶段、公司钱就断了的问题，就关键是对未来行业万亿级别的这个信仰还在不在，行业是不是往这个方面去发展。

（4）我觉得大家去讨论AI泡沫也是有合理性的，现在看它确实有一些很像泡沫的地方，比如在模型公司只有百亿收入或者几百亿收入级别的时候，已经喊出来要投入几万亿了，或者上万亿。他们的融资渠道是什么呢？刚刚我们算了，一个融资渠道是收入支撑，还有一个融资渠道去债券市场去融资。但对于债券投资人来说，他们看什么？他们看的是未来的现金流，能不能支付我的这个利息和我的本金。但是你现在是一个几百亿的收入级别，你要你要让债券投资人相信未来你有万亿的收入，你相当于要让债券投资人做一个VC的角色，觉得这个就是大家会质疑这个事情，我觉得也非常make sense。

（5）最后，从市场对AI大模型公司行业格局的态度反复，也可以来帮助理解市场对AI行业泡沫对态度反复，从AI大模型格局变化来推算AI行业整体投入多少合理。比如Google的gemini3.0前段时间问世后，大家就认为Google马上领先，OpenAI公司要挂了（倒闭），其实这些大模型公司的资本开支，与AI行业投资有没有泡沫也是有影响的。比如说现在有4家大模型公司都在投入资金角逐，比如Google、OpenAI、Anthropic、还有xAI，如果大模型的赢家已经非常清楚了，只剩Google一家，那Google一家去投入、和4家模型公司一起投入的资金规模肯定是不一样的。如果很极端的来说，OpenAI今天公司已经倒闭，那么这个行业根据不需要上万亿的资本开支投入，那泡沫就真的是泡沫来。既然这4家大模型公司还要很长时间才能分出胜负，所以持续的资本开支是很必须的，从这角度来看，可能AI行业就没有那么大的泡沫。

话题4：AI公司管理层现在需要游说更多投资人砸钱

Claire：谢谢Tracy，刚刚提前回答了我们本来后面要讨论一个问题，即大模型的格局是否已定，现在看还没有决出胜负。我来总结一下，首先我们觉得“泡沫”本质上是形容一个东西已经到了极限之后、要碎掉的状态。如果说，我们是从AI的渗透和应用未来带来的这个万亿的空间来看的话，因为现在还很是早期，还远没有达到这个已经到极限，所以我们觉得当前AI行业还谈不上是泡沫的。不过我理解，为什么会有很多人会担心泡沫问题，是因为在过去几年，像一些互联网的巨头，不管是美国的meta，还是国内腾讯这样老牌的互联网公司，在AI投入的资本开支过高的时候，会给价值投资人一些回购和派息，投资人是可接受的，现在市场会顾虑，未来这些互联网巨头是否还能延续对这种估值敏感的投资人不错的回报？所以，对于这部分更谨慎的投资人来说，AI行业可能现在就存在泡沫了？

TC：我顺着刚才Claire、Tracy所说的内容，补充一点，即从现在模型的能力看，其实AI大模型公司还有好多事没有做，比如长文本、多模态等这些事情可以做得更好。通过我们和大模型公司交流来看，如果能继续融到钱，他们其实有非常强烈的动机和意愿继续投入。只是依赖于自有的现金流，账上现在的现金，还有上一轮融资的剩余资金，已经远远不能支撑资本开支进一步膨胀。所以现在的问题呢，确实还牵扯到Claire、Tracy提到的其他投资人的问题，就是AI公司要游说别的人继续把这个钱继续砸下去。游说的过程中，这些人有可能新找的这些投资人，并不一定有这么就跟他们（AI大模型公司）一样，有这么根深蒂固的对未来的信念。如说我们看到Oracle（芯云）他们所遇到的困难，就是跟这个很相关，因为他们自有的现金流已经砸不出那么高的资本开支了，大家就质疑这帮人能不能持续投下去，我觉得这个质疑是非常reasonable的。在这方面AI公司确实是会面临很多挑战，这种质疑会有很多反复吧。有可能比如说过两天模型技术一进步，或者他们的ARR（Annual Recurring Revenue年度经常性收入）一涨，然后又有新的人又有信，对AI信念又足一些。如果对AI应用质疑又多，AI公司融资也会受到一些问题，那这个AI泡沫的声音又会起来。在这么高的Capex Intensity的情况下，要一巴掌拍死说AI有泡沫、没有泡沫都是很困难的，两边都有很多论据。一方面ARR涨的很快，一方面AI模型公司自己的现金流都不够用了，本来要求别人融资，新的投资人没有这么高的信念，也很正常的。所以对AI行业泡沫的争论会是一直持续的，但从这个角度看，也可以认为还没有到全民都对AI行业狂热的阶段吧。

Tracy：是的。这个挺有趣的，不久之前，其实大家还觉得OpenAI是个王者，到处下大额订单，把整个大模型公司竞争从对用户的争夺、对模型能力的提升，扩散到了行业生态的建立。其实一度大家觉得OpenAI是很牛的，但是过了没几天，Google展现出强大的硬件能力、模型能力、跟生态联动的能力，并且看上去领先之后，舆论就一下子变成了OpenAI，这个公司要倒闭的。所以在这种情况下，你要让各种来源的投资人就是保持坚定的信念，投那么多钱进去，我觉得是挺难的，在各家竞争的过程中大概率就是有各种扰动、质疑声的。

话题5: AI行业现在更适合抓结构性机会

TC：所以我觉得如果有阿尔法的机会，还是会更好把握一些。我就随便说，比如说下一代的这个英伟达的卡，或者是下一代TPU方案，它的用量能增长个2倍、3倍，那像连接、存储还有各方面吧如果能找到这种机会，你就会减少对AI行业beta起伏的担忧。因为不论AI有无泡沫的这个争论有多大，有一点我还是比较有信心，那就是就算行业有波折，但一定不是现在的资金投下去，终端是没有人用的。因为现在投的每一分钱，每一张GPU都是完全充分的被利用的，甚至是不完全不够用，至少现状是完全不够用。所以，即使对未来的AI前景预估有一些波动，甚至有一些下滑啊，但它一定不是crash，一定不是一个归零的逻辑。AI不是一个终端需求没人用，然后所有的卡都闲置，只是一个纯粹概念上的泡沫，AI不是这种意义的概念泡沫。我们现在真正的泡沫只是说这个投资的节奏，是不是有点过快了，要不要停一停，要不要缓一缓，要不要增一点、减一点的问题，这个跟海市蜃楼一样的泡沫是完全不一样的。首先我们要把这个界定好，所以如果不是一个海市蜃楼一样的泡沫，只是节奏问题的话，我们可以把握结构性机会就多了。因为它总量盘子已经很大很大了，这个市场已经是个好几千亿美金的的规模了，甚至以后刚才Tracy说这几年还要投个3万亿，不管这个3万亿下修到2.5万亿还是2.7万亿，对于有些投资机会来说，已经没有那么重要，因为只要我们比较坚定相信这个3万亿不会归零，不会一夜之间就没有人投了。

Tracy：把AI行业用一个层次图来看的话，上面的是应用，然后中间可能有模型，底座的是基建，这是几个粗分类。光是看基建，刚刚我们讨论的，现在就是几千亿，以后可能是上万亿的，那这个里面你怎么去拆涉及的细分环节，就很多了。比如说ASIC芯片会不会起来，比如说存储会不会起来。比如说你建数据中心，你需要卡，还需要存储，你还需要连接网络连接，然后你需要散热，你需要电源、所以是有有很多东西的可以投资。

TC：然后比如说我们刚才说基建有很多争论，但是AI应用我觉得是没有争论的，一定还有很大的空间，只是说你搞不清楚，目前还没有那么确定到底是谁来capture，就谁来获得这个蛋糕而已，比如说现在大家争论很多，是不是Google啊，或者是OpenAI能获得这个蛋糕，那我觉得AI应用空间还是很大的。

Tracy：然后还有一点呢，现在大量的AI应用的变现都还是To C端，就是通过chat-box订阅收费。如果最终这是一个几万亿的应用大市场，我相信不可能只有用户与chat-box交互然后付订阅费这种商业模式，一定会有新的东西，比如包括比如说对企业端的服务，包括比如说其他形式的变现，那这个中间能不能长出很多新的机会，我觉得概率是非常大的。

Claire：Tracy刚让我想到，AI最终在应用的时候相当于是有很多的场景，可能我们之前会看到有一些某一个垂类场景的AI agent这样的小公司，然后他可能建一个模型，然后去跑通商业模式获得C端收入。但现在大家会发现，就是像很多大的互联网平台，比如说阿里字节啊，百度就是这些本身就已经有很大的流量和变现小环节的互联网平台，他们自研模型，就是相当于他们这个直接去获得这种某个垂类agent的流量池的先天优势，Tracy你觉得现在还会有什么不错的垂类AI agent小公司出现吗？如果有，会是什么领域呢？如果没有，就我们提到的这些巨头，你认为是哪一家，或者怎么判断哪家会胜出呢？

Tracy：首先呢，我觉得如果这个市场是一个巨大的几万亿的一个市场，我也很难想象这个市场的每一分钱都是被那几个大公司都赚完了。这个涉及到投资里面有一个简单题和一个难题的区别，比如说现在相对简单的题，就是这些基做模型的公司，他们很多不仅有模型能力，而且他现在已经有大量的用户了，比如说OpenAI现在已经有10个亿的用户了，这个用户的规能很庞大，而且天天使用它有粘性，它确实优势已经非常明显了。再加上Google本来就已经有很强的生态了，这个生态既有海量的用户，还有很多的数据，甚至很多数据是独有的，那这个优势很明显。所以现在简单题就是在整个我们刚刚讲的AI应用基座，然后再到那个基建里面。你选出这几个很领先的模型公司，你说他以后会很牛，这个比较大概率是正确的，这是一个简单题。这个里面如果几万亿市场，这这些大公司可能吃掉，比如说小几万亿，那剩下那些一定还有很多的机会，可能就是一些难题，因为这些机会里的公司现在还没长出来，你不知道是谁，但是我相信这个里面产生一些这个大模型公司以外的，这些公司获得机会的概率也是非常高的。比如大部分数据虽然集中在这几个大公司手中，但是还有很多数据不在他们手中。，比如说企业的数据，有其他的考虑，比如说隐私性或者安全性各种的考量，所以这些数据可能不能交给模型公司，然后中间就会产生新的需求，这些新的需求有可能是由一些新的公司来把握，或者以一些现在服务这个企业端服务的很好的一些公司来抓住这个机会，只是说我觉得它现在是个难题，然后它可能还没冒出来，但以后就当企业级的应用啊这些起来的时候，那我们也可以去把握这种机会。

话题6: 怎么看当下热门的AI行业带来的电力投资机会？

Claire：总结一下，现在我们其实重点精力还是做AI行业投资中简单的题。刚刚不管是TC还是Tracy都一直在说把握一些更细分的机会，我想到前段时间微软的CEO纳德拉就发出了一个警告，他说了一句话，说的是“人工智能行业现在面临的问题并非是算力，而是电力”。所以，其实我们可以看到这阵子，像这个能源电力股，就是也有一些人可能认为是投资机会。想听听两位怎么看“AI电力带来的能源投资的机会？”或者说，你们有去关注过，考虑参与一下吗？

TC：电力，我们其实也有一直有看，不光是这个发电侧，还有用电侧，还有怎么样能够降低能耗。其实我觉得电力呢，是一个比较综合的话题，也是一个挺难的一个话题。因为我们公司的目标，是要找这种复利型公司（Compounder），所以就要求这个公司得持续地在用电侧有一些持续复利的表现。比如市场之前一直在炒的区块链挖矿的公司转型，它本质上是一个电力资源的一次性变现，这种类型的公司，我们就比较难完全放到我们公司的框架里。还有包括传统电力公司，说它有些火电、核电，他们也有很大的问题，这些公司的电力资源变现、业绩增长没问题，但是它很难扩张，因为它原来有几个火电站，然后它要变得有更多发电站也是很难的，所以他们现在很多都是转向那个燃气轮机、转向这个更灵活的方式。真的要在电力行业找到这个比较好的标的，我们也是在努力，可能比较难把握。毕竟用电的需求是很强烈，但这些需求又极其分散，很难出现一个AI时代垄断者的电力公司，不太像互联网能出大平台。

Claire：Tracy在AI电力投资机会上，还有什么想法吗？

Tracy：其实没有特别多要补充的，有个东西我可以分享一下。比如说同样是1G瓦的数据中心，它因为英伟达的卡的性能迭代，并且它的数据中心系统的别的层面不停在优化，比如说它的网络、散热啊，所以出现一个什么现象呢？就是每一代的数据中心比上一代可能它在处理token或者说处理任务的能力上面，它每一代可能都翻了1倍两倍。但是，它就是一个G瓦，如果你让它满负荷运转的话，它就是一个G瓦乘以时间然后乘以电价，就是它同样电力消耗的情况下，一个新的数据中心的处理任务的能力是在每一代都是翻倍翻两倍的这样去进步的。对我们来说，其实可能更好找到的是一些需求的增长某种程度上能超过卡的增长的价值量、提升能超过它的公司，这种情况是阿尔法的来源，结构性机会的来源。现在我们看下来，我们认为存储是这种有阿尔法的机会，电不好说是不是。

Claire：确实和本身我们投资框架更相关，Tracy刚刚也提到了，可能比起电力机会，我可能我们更关注在存储还有网络连接这一块的机会。

话题7：大模型公司格局未定，各家优势？

Tracy：包括刚刚提到模型公司的竞争是不是已经有定论，我刚才一笔带过，就觉得没有定论，如果展开讲一下各家模型公司的优势的话，可以说得更细致。这个行业里，要么有的公司它的收入在飞快地增长，比如说Anthropic在to b的领域，在coding的领域，它能力非常强，明显领先，它的收入都是每年10倍的这种快速的增长过程当中，它虽然体量小，但它增长倍数很高，你说它会下牌桌吗？看不到。然后OpenAI大家诟病说它那个吹了一个很大的泡泡，把大家全都拉拢进来，但是它现在落后了，但是这个模型它是你追我赶的，现在Google发了一个模型，看上去领先了，那OpenAI难道就不采取任何行动吗？其实我相信OpenAI他也在快速迭代自己的模型能力。大模型公司的胜负，不仅仅是说我这个时候我的模型是领先还是落后来决定的，其实OpenAI他现在已经建立了一些护城河了，比如说他刚刚讲的，他已经有10个亿用户了，这些用户每周都在用，所以粘性是很高的。如果养成习惯以后，你说随便去问一个老百姓，他能很明确的告诉你，到底是Gemini好用还是Chatgpt好用吗？我觉得绝大部分人其实是没法分分清楚的。所以如果没法分清楚，那10个亿的用户里面，是不是大部分还是粘性很强的，那你说OpenAI今天就不行了吗？其实他收入虽然没有每年10倍的增长，但它也是倍数级的增长。然后再说到Google，有目共睹的看到它比较领先。然后包括里面就很小很小的一个起步最晚的大模型公司xAI，你说它就下牌桌了吗？我觉得不出这个结论，我相信在座我们几个人里面，Gork（xAI的模型）你从用户数据看也是很少的，收入看也是很少的，从这个角度你会觉得它不太行，但是如果你仔细去看一下，你就会发现很有意思的一点，就是Gork它定位跟其他几家模型公司很不一样，比如说它有X（社交媒体）的数据，X的数据虽然量不一定很大，但是它相比Google等其他模型公司获得的数据，X数据是有很强的独特性的、它是实时性的数据。如果你想第一时间了解到在发生什么，然后据此进行一些分析判断的话，那可能Gork反而会更好一些。然后，Elon Musk他追求的目标不是像这些其他大公司一样，我要追求政治正确，价值观正能量，他不是，他是追求极致的真理，如果在这种不同的价值观发展出的大模型，xAI是不是有机会获得一些独特的定位下的独特的场景、独特的用户需求呢？我觉得这个还不好说，包括xAI可以和Tesla联合起来，高度协同去发展它的物理的智能，然后你说进入到物理智能的时候，Google一定比OpenAI、比xAI强吗？我觉得也没法得出这个结论，所以现在我们现在数过来4家大模型公司，你都很难说谁就不行了。

Claire：Tracy刚刚在讲这个大模型格局未定定的时候，也把我们比较关注的头部几家，甚至是说大家可能相对不是很看好的模型公司，我们是怎么理解的、甚至看到了那些很独特的点的机会都阐释出来了，这也是我们其实可以体现我们BEDROCK在做这一块投资的时候，真的是拆解得非常细，我们的这个日常的研究工作做得很到位，也给我们自己打一个小广告。总结下来就来看的话，毕竟其实普通民众讨论这个AI这个行业，也就是从2022年底，到现在这也才三年（Tracy补充业界早很多年），我们觉得很多问题如果细究的话，还是没有到一个有一个确切的结论的时刻。

话题8: 展望2026年，科技还值得配置吗？

Claire：我们基本上把今天主题聊完了，AI是科技的行业，我们公司也是一直比较擅长做全球科技投资，到2025年底了，大家都在思考2026年的投资机会，我想问问先问TC，站在一个擅长做科技投资、尤其是有全球视野的这样的一个投资人的视角，你觉得在明年会不会有比科技更好的投资机会出现呢？或者是说如果我们继续在科技配置，会有一些细分行业的切换吗？可以跟大家做这样的一个延伸的分享吧。

TC：首先，对于我们公司来说，叫做单一策略基金，就是我们主要就是投一种类型的公司，我们叫复利型成长，那这种公司我们花了很长时间找来找去，觉得大概率还是在科技消费里面居多，特别是科技，可能占八成。这个情况呢，倒不会说今年明年就有什么特别大的变化啊，我们的投资的期限也不是按年来定义的，特别是现在就是说刚才讨论就AI还有很大的发展潜力。然后，我们投的一些其他科技领域也有很大潜力，所以我并不会觉得2026年有什么不一样，甚至有些科技领域新的发展还有可能会超出我们的预期。我觉得投资主线，科技消费肯定是我们呃会很重点继续去看的，至于别的其他领域呢，我觉得不符合我们公司投资的框架呢，我很难界定说它是不是说投资的机会就会超过科技，或者不会超过科技。好比说今年大家都知道这个黄金涨了很多，那么我回到2024年底，你如果让我判断说今年黄金到底要涨跌，这个我是完全没有任何概念的，也很难得出这么一个结论，所以我很难得出说说科技明年就一定是最好，或者一定不是最好。我只是按照如果要去找一些复利成长性的公司、更加符合未来长期收益的，我们还是觉得在科技和消费里面是应该是最多，就是更有更多鱼的地方。但是大家也知道，每年的这种各种行业的波动，也是很多的，奇奇怪怪的机会也是很多的，所以这方面我觉得没有办法给大家一个明确的建议。

Tracy：要补充一下的话，就是我们比较聚焦科技和消费。其实消费今年是相对没有什么太多表现的，因为消费现在笼罩在大家会因为AI失业的大的阴影下面，特别是失业的人群的潜在主力，就是中产。这批人，正好就是过去我们投消费里面很大的一个结构性机会，即找的公司是——谁服务好了中产的一些细分的新兴的需求。中产在至少在今年，大家总是担心他们工作会有问题，收入会有问题，所以他的长期的消费能力会有问题，对消费投资的影响还是比较大的。不过往2026年看，有很多东西可能会逐渐落地，到底对消费有什么样的冲击，可能会看得更加清楚。2025年这一年这么强的负面预期下，很多公司消费也跌了不少，可能会有一个比较低的起点，这方面我觉得搬搬石头明年可能还是会有一些机会的。

TC：还有我一直想说，我们也挺关心各种新兴市场的互联网、科技的机会。过去几年因为美元一直特别强、美国利率也很高，所有的全球资金都往美国涌，美国也有很多科技像AI啊什么的，吸走了全球大部分的钱。这一块明年会不会有一些变数呢？这个我不知道，但是我想说，有很多公司基本面还是很不错的，但是因为刚才所描述的美股过去几年吸走全球大部分资金这种情况，估值上一直处于一个相对比较低的位置，从这个角度看，也能找到一些很有潜力的领域。

Claire：我帮就是听众总结一下，站在多元化配置的角度来说的话，可能明年会有一些别的这个机会，但是因为我们的主要的投资方法、研究的视角来说的话，我们不是去看单一某一年、哪个领域它有一个比较级更好的机会，我们就直接去做行业配置的切换。我们还是相信科技和消费这两个领域，是有非常多有长期竞争优势、能够有成长的前景带来复利的公司，所以我们还是会坚持在这样的一个框架下去挖掘一些好的公司，来做我们的这个投资。

TC：简单来说，这个世界未来还是由科技推动，再加上科技行业天然容易形成一些垄断公司，所以从过去二三十年来看，很多复利型特别牛的公司都来自于科技消费，也不是没有道理的啊。我觉得有很多趋势在未来也依然会重复，这些趋势会形成垄断公司、带来更多增长。很多判断的要素并没有什么特别的变化，我认为聚焦于这些趋势也是很重要的。别的地方，我很难说有没有机会，也许有、也许没有。

Claire：嗯，谢谢TC的补充，再次强化了我们就是对未来科技投资的信心。我们的今天这期播客就到此结束，感谢大家的收听！也欢迎未来继续关注我们BEDROCK本拾投资，能够给大家带来更多的有趣的、新鲜的、有深度的投资资讯！拜拜！