TL;DR

·Citrini 判斷，AI 基礎設施交易的預期高點可能已經過去，資本開支增速面臨放緩，但 AI 使用量、支出和滲透率仍將增長。

·按其估算，超大規模雲廠商年化資本開支即將達到 1 萬億美元，而 AI 生態年化收入規模至少約 2000 億美元，現有收入增長尚不足以輕鬆支撐下一輪投入翻倍。

·當項目資金越來越依賴債券和股權融資，投資邏輯便需要同時接受資本市場的檢驗，融資需求上升與投資者承接意願減弱可能相互強化。

·電力、併網、勞動力和審批瓶頸正從供應鏈漲價的催化劑，轉化為建設延期、成本超支與再融資風險。

·模型價格競爭說明，調用量增長未必能等比例轉化為收入和利潤增長，客戶切換成本偏低也會削弱模型公司的定價權。

·AI 交易降溫與實體經濟擴張可以並存；但通脹、勞動力供給約束和實際利率，可能繼續壓制高估值資產。

Citrini 正重構模型組合，在保留大部分核心主題的同時，增加反轉、配對交易和被市場忽視的投資方向。

2023 年，AI 投資的核心問題是：市場究竟低估了多少即將到來的支出？如今，Citrini 認為，問題已經變成：收入需要增長到什麼程度，才能支撐已經承諾的投入，以及誰願意繼續為這些投入融資？

這也是其在第十期《State of the Themes》中重構模型組合 Citrindex 的出發點。AI 仍在創造真實需求，但技術進步、企業收入增長與股票回報之間，需要經過估值、融資和執行能力的多重檢驗。過去幾年依靠識別結構性趨勢、買入一籃子受益公司的方式，正在面臨更高門檻。

從低估投資規模，到透支增長預期

Citrini 在 2023 年啟動主題研究時，市場具備幾個有利條件：股票估值偏低，投資情緒低迷，一場技術變革剛剛開始被納入盈利預期。

ChatGPT 於 2022 年底推出後，投資者開始相信，生成式 AI 的商業用途可以超出寫詩和郵件。隨後，英偉達的強勁業績為算力投資提供了更明確的證據。即便最終應用的商業模式尚未完全清晰，晶片採購和基礎設施建設已經成為可見的需求。

彼時，經歷大幅回撤的優質科技公司具有相對合理的估值，而市場仍在低估未來投資規模。科技企業盈利恢復、通脹回落和貨幣政策轉向預期，為主題投資提供了進一步支持。此後，財政支出的流向、監管環境和市場風險偏好，又推動資金擴散至國防、能源、機器人和醫療等方向。

據 Citrini 披露，自 2023 年 5 月 31 日設立以來，Citrindex 的累計總回報超過標普 500 指數同期累計總回報的 2.5 倍。但過去 12 個月，主題投資的難度明顯上升。

隨著潛在增長不斷進入股價，市場尋找的新標的逐步從已經證明競爭力、估值尚可的企業，轉向依靠 2030 年潛在市場規模支撐估值、當下仍未盈利的公司。總潛在市場（TAM）描繪的是行業可能達到的規模，並不能直接說明單個企業最終能獲得多少利潤。

被低估的機會仍然存在，Citrini 將夏季生命科學板塊的拐點視為例子。但在部分熱門主題中，為上漲尋找新解釋的壓力，已經開始超過基本面提供新證據的速度。

AI 收入的變化尤其具有代表性。最初，數十億美元的新增收入意味著市場沒有充分理解的上行空間；當行業承諾投入數萬億美元後，強勁收入增長逐漸成為證明現有估值和支出合理性的基本條件。Citrini 據此判斷，風險收益結構已經發生變化，下行風險開始更值得重視。

資本開支與收入之間，誰來填補缺口？

按 Citrini 的估算，超大規模雲廠商的年化資本開支即將達到 1 萬億美元，這一口径仍未涵蓋整個 AI 生態的支出。與此同時，AI 生態的年化收入規模預計至少達到 2000 億美元，已遠超 2023 年多數人的預期。

這兩項數字的統計範圍和經濟含義並不相同：資本開支形成的資產可以服務多年，年化收入也不等同於可用於投資的現金流。但在 Citrini 的分析中，它們揭示了同一個約束：維持當前投入擴張速度，需要收入和融資能力持續跟上。

縮小缺口主要有兩條路徑：收入再上一個數量級，或資本開支增長放緩。Citrini 認為，兩者可能同時發生，但繼續將投入翻倍所要求的萬億美元級收入，很難按照市場此前期待的速度實現。

因此，其提出的核心判斷是，資本開支的增長速度可能已經見頂。這一判斷涉及增速和預期，並不意味著資本開支總額立即下降，也不意味著 AI 需求停止擴張。

Citrini 指出，巨額投資承諾最密集的階段已經過去，剩餘履約義務（RPO）的季度增長也已明顯放緩。RPO 指已經簽約、尚待履約確認收入的合同金額，是觀察未來業務的一項指標，但並非當期收入或現金到賬。

過去，宣布 5000 億美元的投資承諾就足以提振市場。現在，投資者對承諾的敏感度正在下降。市場經常援引傑文斯悖論，認為效率提升、單位成本下降會帶動總使用量增加，但總需求增加並不能自動解決每一家企業的融資和回報問題。模型公司對新增算力承諾的變化，也值得與使用量數據一起觀察。

收入與投入的缺口並非新問題。Citrini 回顧了紅杉此前提出的 2000 億美元和 6000 億美元問題：隨著產業擴張，當年的數字已經顯得很小。但這一質疑過去始終沒有真正打斷行情，原因在於，只要市場仍有信心、動量和資金，建設就可以繼續。

現在，資金這一條件正在變得更重要。Citrini 認為，部分企業依靠內部現金流支撐新增項目的能力，已難以匹配投資計劃，外部債券和股權融資的重要性上升。每一輪融資都需要新增買家承接，股權融資還會稀釋原有股東權益。當融資規模持續擴大，投資者要求的回報也可能提高。

一旦融資意願下降，項目便更難按原定條件籌資；融資成本上升，又會降低項目的預期回報。僅憑行業長期需求旺盛，已經難以充分回答這一問題。

瓶頸從漲價題材，變成項目風險

AI 建設早期，電力、設備與供應鏈短缺，主要被市場理解為供應商的定價權和訂單機會。如今，同樣的短缺開始暴露另一面：它們會拖慢建設，延遲現金流，並放大債務期限與項目進度之間的錯配。

Citrini 將這些約束概括為電力、接入和政策。電網併網、施工勞動力、設備交付與各類許可，都可能推遲數據中心投運。即使需求真實存在，建設執行層面的障礙也足以令支出節奏放緩。

如果燃氣輪機訂單遲遲不能交付，投入成本繼續上漲，投資者就必須把不斷延後的完工時間，與已經確定的債務到期日放在一起比較。建設期貸款能否由長期融資接續，項目能否按融資協議要求完工，都會成為具體的信用風險。

這些瓶頸也可能為企業調整投資計劃提供理由：通過延後項目或修改交付預期，逐步下調過於激進的擴張安排。

政策則進一步影響成本和時間。Citrini 認為，得克薩斯州、俄亥俄州和佐治亞州等數據中心重要地區的州長選舉，反映了當地對建設擴張的爭議。其預計，新政府未必全面叫停數據中心，但地方社區補償、清潔能源要求、電費用戶保護和許可審批，都可能提高項目成本。

材料還援引一項得州案例稱，一個獲得 Anthropic 支持的數據中心項目因建設暫停措施而停滯，使銀行承接的 150 億美元過橋貸款難以按原計劃轉出。對銀行而言，無法分銷或置換的風險敞口，會直接降低繼續提供同類融資的意願。

Citrini 據此對缺乏大型雲廠商信用支持的融資鏈條更加謹慎，包括新興 GPU 雲服務商（Neocloud）、高收益私募信貸，以及向企業提供融資的商業發展公司（BDC）。其擔憂在於，融資條件收緊會首先影響那些對外部資本依賴更高、緩衝能力更弱的參與者。

使用量增長，還要經受價格競爭檢驗

資金約束之外，模型公司的收入質量與定價能力同樣重要。

Citrini 對 Anthropic 的評價並不悲觀。材料稱，其招股文件所呈現的財務狀況優於部分市場預期：公司保留了較多現金，讓合作夥伴承擔相當部分資本密集型建設風險，並較早實現正現金流。

但模型服務仍然面對價格競爭。當產品能力接近、客戶遷移成本較低，甚至可以通過自動化方式即時切換供應商時，價格變化就可能迅速改變收入和市場份額。

材料以 7 月 30 日 OpenAI 下調模型 token 價格為例，認為降價幫助其爭奪份額，同時衝擊了 Anthropic 此前的高速增長。token 是模型處理和生成文本的基本計量單位，也是模型服務常用的計費單位，此處指模型調用價格，與加密代幣無關。

這一機制對資本開支回報具有直接影響：調用量增加，並不保證收入按照同樣的比例增長。只要單位價格下降得足夠快，使用量增長帶來的收益就可能被部分抵消，利潤率也會受到壓力。

Citrini 認為，當時 token 價格已暫時趨穩，Anthropic 的 Opus 5.5 表現也不錯，兩家主要模型公司均可能具備可觀的長期價值。但要在此基礎上持續支撐高強度資本開支增長，仍然需要更高的收入兌現能力。

當數萬億美元投資和資產價值，建立在少數公司未來幾年收入增長十倍的假設之上，審視標準自然應當提高。

與此同時，AI 對傳統商業模式的衝擊也開始變得更具體。Citrini 認為，軟件即服務（SaaS）與搜索領域的部分破壞性影響，已經逐步體現在經營數據中。AI 創造的新收入，需要與既有企業可能流失的收入和利潤一起考察。

因此，接下來最值得觀察的變量，是模型公司明年的年化收入增速會高於還是低於今年，2027 至 2028 年數據中心交付會加快還是延遲，以及金融市場提供新增融資的意願會增強還是減弱。

AI 交易降溫，經濟仍可能擴張

AI 基礎設施交易的預期見頂，並不意味着股市和經濟立即進入全面下行。

Citrini 更傾向於將當前階段理解為過渡期：AI 使用量、相關支出和應用滲透率繼續提高，但過去獲得大部分投資收益的企業，未必還能以同樣方式提供回報。不同環節的表現將更明顯地分化。

其對實體經濟的觀察，仍包含廣泛擴張的跡象。材料指出，整體職位空缺出現回升，週期性製造業就業改善，服務業和製造業調查的總體讀數處於多年高位，價格壓力也在上升。

AI 投資是其中一個推動因素。此外，減稅、關稅壓力緩解與生產回流，也可能提供支持。Citrini 承認真正的 AI 投資崩塌會對經濟構成較大衝擊，但增長放緩與全面崩塌之間，仍有很大距離。

勞動力供給尤其需要單獨觀察。材料援引美聯儲研究人員的估算稱，維持勞動力市場平衡所需的每月新增就業人數，從 2023 至 2024 年移民激增時期的 15.5 萬人，下降至 2025 年的 8.5 萬人；隨着淨移民轉負，到 2026 年底可能進一步降至 5000 至 1 萬人。

按材料列示的數據，非農就業最近三個月月均增加約 5.1 萬人，年初至今月均增加約 6.8 萬人。如果勞動力供給增長已經明顯放慢，這樣的新增就業規模仍可能足以吸收新增勞動力。低於過去週期的就業增長，未必意味著工資壓力同步消失。

現有數據中心項目還需要多年才能完成。存儲和電力的供給可以通過擴大產能逐步改善，但熟練電工等施工人員無法迅速培養。只要沒有全面崩塌，勞動力瓶頸就可能延續，並繼續支撐工資與建設成本。

市場可以因為 2029 年的存儲價格預期下調而提前壓低股票估值，距離數據中心工地真正停工卻仍可能很遠。金融資產會提前交易未來變化，實體投資則按照更緩慢的進度展開。

這也形成了更複雜的估值環境。Citrini 認為，經濟正在呈現週期後段擴張的特徵；其宏觀模型追蹤的 14 組資產配對中，有 9 組帶有滯脹傾向，即市場開始擔憂增長相對走弱與通脹壓力並存。

其中，可選消費、工業和材料等週期板塊，相對於必需消費、公用事業和醫療保健等防禦板塊，過去一個月、三個月和六個月分別下跌 2.4%、2.9% 和 6.9%。雖然增長與通脹數據仍指向伴隨通脹的擴張，資產價格表現與 10 年期實際收益率，已經將模型判斷推向更偏滯脹的方向。實際收益率是扣除通脹預期後的收益率，其上升通常會提高遠期盈利的折現門檻。

但防禦板塊的輪動已經持續數月，部分必需消費股的估值也已明顯上升。此時繼續追逐防禦資產，同樣需要考慮價格；而 AI 和動量股在調整後，也可能出現階段性反彈。

對投資組合而言，難點在於，高彈性資產繼續上漲需要更強的增長和融資條件支撐，低增長防禦資產又可能已經十分昂貴。Citrini 因此轉向更細緻的個股篩選、反轉與配對交易。配對交易通常通過同時持有相對看好的資產、做空相對看弱的資產，表達兩者之間的表現差異。

其計劃保留大部分核心主題，同時改變持倉方式，並加入被市場忽視的新方向。此次調整針對的是積累數年的週期變化，以及主觀觀察和量化信號逐漸趨同的判斷。高貝塔股票對市場漲跌更敏感，在上漲階段能放大收益，風險偏好回落時也會放大損失。下一階段，判斷趨勢仍然重要，買入價格、資金來源和兌現路徑也將更直接地決定回報。

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