當前數兆美元的 AI 資本支出，究竟有沒有真實回報，還是循環融資與泡沫？黑石總裁 以黑石集團的投資視角，從宏觀資料、歷史類比、現實案例、基礎設施瓶頸、風險與回報等層面，給出了一個偏樂觀但強調紀律的判斷。

9月20日，黑石集團（Blackstone）總裁兼首席營運官Jon Gray在面向100多位全球頂級投資者的閉門演示中，首次全方位披露了黑石內部關於人工智慧（AI）投資的專有資料與核心邏輯。

一、總體框架：四個問題與一個核心命題

講話開篇提出四個問題：

1. 過去一年發生了什麼？
2. 能從過去，尤其是遙遠的過去學到什麼？
3. 我們今天身處何方？
4. 未來將走向何方？

所有討論最終都聚焦到兩個字母：AI。地緣政治、通脹、赤字、長期利率當然重要，但真正決定投資組合價值和經濟走向的，是 AI 帶來的技術變革。

核心命題是：AI 應用正在激增，生產率正在提升，智能需求將指數級增長；真正的瓶頸在現實世界——晶片、電力、資料中心。而所有這些巨額投資，最終必須回到“投資回報”這個北極星。

二、過去一年的 AI 爆發：資料驗證

講話用大量資料說明 AI 的爆發速度：

• Google代幣交易量從 2024 年幾乎為零，增長到每月 480 兆枚；到 2026 年 5 月達到 3.2 千兆枚。
• Anthropic、OpenAI 等大型模型公司幾年前幾乎沒有收入，到 2025 年 7 月收入增長 100 倍，年化收入達 1050 億美元。
• 黑石投資組合中 14 家公司，去年 9 月年化收入 2500 萬美元，如今增長 21 倍至 5.25 億美元。
• 兩家被投模型公司去年 9 月估值 6830 億美元，如今合計超過 2.3 兆美元。

這些資料被用來說明：AI 不是概念，而是已經產生真實收入和估值增長。

三、基礎設施、資本支出與電力：AI 的物理底座

AI 的競爭不只是模型，而是基礎設施。

• 全球資本支出增長六倍，明年還會更大。
• 五家超大規模資料中心公司去年資本支出 4150 億美元，今年翻倍至 8200 億美元，相當於美國 GDP 的 2.5%。
• 資料中心租賃：2024 年 1 吉瓦，2025 年 2 吉瓦，今年預計至少 6 吉瓦，對應近 1000 億美元資本支出，租戶還將投入數千億美元晶片。
• 記憶體晶片公司股價大漲，美光、SK 海力士等漲幅達 500%—600%，但 SK 海力士市盈率僅 4 倍，與 2000 年思科 150 倍市盈率不同，市場仍存懷疑。
• 電力成為關鍵瓶頸：過去五年公用事業資本支出 8000 億美元，未來五年幾乎翻倍；渦輪機、冷卻裝置、電氣裝置公司股價一年上漲 44%—81%。
• 黑石在能源與基礎設施領域大量投資，包括 Sempra Infrastructure 液化天然氣項目、Enverus、Williams 的麥克萊恩項目、歐洲電氣裝置與可再生能源等。

結論：AI 投資已從晶片擴散到電力、冷卻、電網和資料中心租賃，形成龐大產業鏈。

四、歷史類比：1870—1900 與 1984 廣告

1. 1870—1900：重大工業革命

• 1870 年多數美國人住在農場，建築木製，騎馬出行，蠟燭閱讀。
• 1900 年鋼鐵建築、火車、汽車、電燈普及。
• 這 30 年間：年勞動生產率翻倍，GDP 增長四倍，實際製造業增長六倍，股市上漲七倍。
• 但繁榮中也有衰退：200 家鐵路公司破產或資不抵債，原因是高槓桿提前建設、供應遠超需求，類似後來的電信基礎設施。
• 今天的不同：需求遠超供應，能源和資料中心合同多與低槓桿公司簽訂。不是不會出問題，但結構更健康。

2. 1984 年超級碗廣告

• 蘋果 Macintosh 廣告象徵電腦普及化：不需要複雜命令，點選滑鼠即可獲得強大計算能力。
• 今天的比喻是：全世界每個人都能獲得智慧，即使身處最小村莊，也能接觸最傑出頭腦。
• 同一場比賽的“牛肉在那兒？”廣告，被用來提出核心質疑：數兆美元資本支出，回報到底在那裡？是否只是循環融資？

五、AI 落地與經濟效益：從辦公桌走向現實世界

講話用大量案例說明 AI 已在產生實際回報：

• IGI 鑽石分級、Phoenix Tower 租賃處理速度提高 5 倍，投資 400 萬美元，年收益 450 萬美元，軟體工程年回報率超 100%。
• Enverus 程式碼修復流程獲得 18 倍回報。
• Tricon 租賃住房申請處理速度提高 90%。
• Chamberlain 智能鎖年化收入 4050 萬美元，CEO 預計五年內達 5 億美元。
• 法律合規行銷審查效率提高 50%；CIO 與投資組合智能代理時間縮短 99%。

宏觀資料也支援：

• 美國年生產率增長率過去十年平均 1.5%，過去兩年半達 2.6%。
• 超大規模資料中心企業過去三年半員工人均收入增長 65%，利潤率上升。
• 標普 500 與黑石投資組合公司 EBITDA 利潤率四年提高 500—700 個基點。
• 過去 12 個月平均盈利增長 15%，剔除一次性收益後達 32%。

技術正從辦公桌走向機器人、自動駕駛、國家安全等現實場景。Waymo 過去兩年半行駛里程增長 250 倍，嚴重事故率降低 94%。資料中心公司 QTS 藍領崗位蓬勃發展，工地建築工人數量不到兩年增長兩倍。整體就業仍在增長，新商業應用數量十年翻番。

科學領域尤其令人興奮：AI 發現藥物提高一期臨床試驗成功率；麥肯錫研究顯示 AI 最佳化可將試驗時長縮短 40%；黑石被投公司 Vara 也在從事該領域。

六、未來信念與現實挑戰

講話提出三個基本信念，但文字主要展開第一點：應用場景將激增，極大提高生產率；生產率提高會推動 AI 使用增加，進而推動智能需求指數級增長。真正的障礙在現實世界：晶片、電力、資料中心。

現實挑戰包括：

1. 社區權益與誤解：資料中心幾乎不需要用水，可為社區帶來益處，但擔憂會拖慢項目，紐約州已出現項目暫停。
2. 電力建設難：從通用電氣 Vernova 獲得渦輪機需排隊到 2031 年。
3. 晶片供應短缺：超大規模資料中心五年內容量上限提高九倍，晶片公司產能甚至沒翻番；晶片行業周期性導致猶豫和短缺。
4. 巨額資金需求：每吉瓦電力需 550 億美元，涵蓋電力、資料中心和晶片。黑石憑藉規模優勢可調動資源。

七、顛覆風險與資產選擇

去年最令人夜不能寐的是：低估技術顛覆性創新的風險。

• 專業服務、軟體、資訊服務公司股價下跌，估值倍數被壓縮，儘管基本業務良好。
• 私募市場軟體交易下降 66%，大型交易跌幅更大。
• 但並非所有公司都會同樣結局。25 年前面對亞馬遜衝擊的六家零售商：Kmart、Sears、Toys R Us 被淘汰；沃爾瑪、Costco、TJ Maxx 憑藉獨特價值主張生存。
• 白領企業也會類似：擁有至關重要記錄系統、管理團隊從“席位”轉向“結果”的公司，最終表現更好；但不確定性期間估值倍數可能較低。

此外，還有與科技無關的“稀缺資產”：

• 印度板球隊：14 億人口，板球最受歡迎，僅 10 支球隊，AI 無法取代。
• 7 Brew 咖啡連鎖：人們仍需要和喜歡這些產品。
• 海濱房產、羅馬機場等基礎設施：不可替代，體驗不會消失。

八、最大風險

講話列出四類最大風險：

1. 網路安全：金融機構關鍵基礎設施出問題，可能引發政治動盪，波及全球。
2. 監管減緩技術前沿：不會改變技術擴散趨勢，因為現有技術已非常強大；太空資料中心、手機邊緣計算都可能發生。但地面資料中心仍非常重要，類似電力需要核能、天然氣、可再生能源平行。
3. 地緣政治緊張局勢。
4. 估值過高：剛起步、無收入的公司估值高達 100 億美元，部分國防科技公司估值驚人，需密切關注。

因此，投資重點放在技術堆疊最底層——計算，因為對這部分最有信心。

九、核心結論：晶片、資料中心、電力，以及投資回報

真正的“核心”是：

• 晶片
• 資料中心
• 電力

而在這之上，真正的核心是 投資回報。

講話認為，應用場景會增加，需求會持續增長，這是巨額投資的合理性所在。最終用“北極星”幻燈片收束：一切都關乎回報。 公司自創立以來始終致力於為客戶創造價值，持續撰寫備忘錄、周末閱讀、思考世界走向。感恩是永恆的價值觀。

一句話深度總結

這是一篇以 AI 為中心的宏觀投資演講：它承認估值、地緣政治和顛覆風險，但用收入、生產率、資本支出、電力瓶頸和歷史類比論證，AI 帶來的不是單純泡沫，而是一場正在落地的工業革命；真正的投資機會在晶片、資料中心和電力等底層基礎設施，而最終檢驗一切的標準只有一個——投資回報。

黑石集團總裁兼首席營運官 Jon Gray 講話全文

一、開場

我很喜歡這段音樂。這是黑石集團2024年的假日視訊，2026年的視訊也即將發佈。很高興各位從世界各地蒞臨此處，非常感謝。若沒有在座各位的支援，我們也不會取得今天的成就。我們始終心懷感激。謝謝大家。

二、從最重要的問題談起

現在，我們想談談各位在考慮進行巨額投資時最關心的幾個問題。我認為最好先從最重要的問題入手——如何成為一名全球金融健身領域的意見領袖。

這對我來說非常重要。我這裡有五點建議。

第一，需要大量出汗。幸運的是，我天生就容易出汗，但這能讓人顯得非常真實。

第二，需要抬高鏡頭角度。我的女兒們總是提醒我，否則就會露出可怕的雙下巴。

第三，應毫不掩飾地展示品牌。若想感覺自己像一名納斯卡賽車手，那就展示一個標識，表明自己很重要。

第四，應具備“傻爸爸”式氣質。完美。再加上五個表情符號，這能展現滿滿的熱情，讓拍攝充滿樂趣。

以上鋪墊到此為止，下面進入正題。

三、今天上午要解答的四個問題

今天上午，我們打算嘗試解答四個問題。

第一，自從我們大多數人去年齊聚一堂以來，發生了什麼？

第二，我們能從過去，特別是遙遠的過去中學到什麼？

第三，我們今天身處何方？

第四，我們要去往何方，未來將會發生什麼？

四、從 AI 角度切入

我們當然要從人工智慧這兩個字母的角度來探討這個問題。這並不意味著我們不重視烏克蘭和中東的地緣政治局勢——這些局勢推高了大宗商品價格，導致通貨膨脹和短期利率上升，正如我們昨天所看到的。人們擔憂赤字、長期利率，所有這些對投資者來說都很重要。但是，當我們思考最終什麼會驅動投資組合價值、經濟正在發生什麼以及未來會發生什麼時，我們必須考慮這兩個字母。

因此，我想回到一年前，也就是2025年9月17日，我們當時在這個房間裡。我們當時在想些什麼？

我們保持熱情的主要原因是什麼？最主要的，是人工智慧。我們的風格在過去一年變化不大。

五、回顧過去一年

當我們回顧過去一年或兩年的人工智慧發展歷程時，以Google代幣為例，其交易量從2024年幾乎為零，增長到如今每月480兆枚代幣。到了2026年5月，交易量已經達到3.2千兆枚代幣——這是我在準備本次演講時新接觸到的詞。到了9月份，這些數字顯然還會更高。

像Anthropic和OpenAI這樣的大型模型公司，幾年前幾乎沒有收入，到2025年7月，收入增長了100倍。截至7月，它們的年化收入已經達到1050億美元。這在人類歷史上是前所未有的。

黑石集團通過投資組合公司獲得了獨特視角。這些資料來自我們的投資組合公司、普通合夥人持股的投資組合公司以及我們的借款人。去年9月，這14家公司的年化收入為2500萬美元，如今增長了21倍，年化收入達到5.25億美元。這反映了市場現狀，因為這些公司獲得了非凡的投資回報。

這顯然會影響估值。我們有幸投資了這兩家公司，它們去年9月的估值為6830億美元，如今估計合計超過2.3兆美元。隨著它們開始上市，其強大的收入模式正在推動估值增長。

六、基礎設施、資本支出與電力

我們去年還討論了很多內容：不僅僅是模型和技術，還有實現這些模型和技術所需的基礎設施。全球資本支出增長了六倍，明年這些數字還會更大。去年，五家超大規模資料中心公司的資本支出為4150億美元，今年這個數字翻了一番，達到8200億美元，相當於美國GDP的2.5%。

不僅僅是超大規模資料中心，我們也積極參與資料中心租賃。我們擁有全球最大的平台，2024年租賃了1吉瓦，2025年租賃了2吉瓦，今年預計至少租賃6吉瓦，相當於近1000億美元的資本支出，租戶們還將投入數千億美元用於晶片。

遺憾的是，我們沒有投資記憶體晶片公司。該領域領軍企業如美光、SK海力士等，股價分別上漲了600%和500%。面對這樣的圖表，投資者的第一反應往往是：這看似泡沫。但SK海力士目前的市盈率僅為4倍，這可不是2000年思科市盈率高達150倍的時候。市場對當前形勢仍抱有較大懷疑。

去年，我們投入了大量資金用於GPU和TPU的融資，與輝達和博通建立了合作關係，在新型雲端運算領域大舉投資，並與Google成立了一家合資企業。通過Crux公司，我們與Firmus在澳大利亞、NASA和印度以及全球眾多資料中心公司進行了投資。我們認為，對計算能力的強勁需求將繼續帶來豐厚回報。

不僅僅是資料中心，電力也越來越重要。去年我們談到了電力對未來的關鍵作用。過去五年，公用事業資本支出高達8000億美元，預計未來五年將幾乎翻一番。我本周訪問加拿大，當地正在討論投入數千億美元擴建和升級電網；類似情況將在全球範圍內出現。

該領域股票反應不如記憶體晶片公司劇烈，但電力行業曾被視為乏味行業，而如今，生產渦輪機、冷卻裝置和電氣裝置的公司股價一年內上漲了44%到81%。幸運的是，我們在這個領域同樣投入了大量資金——我們向Sempra Infrastructure提供了巨額信貸，用於資助一個大型液化天然氣項目；投資了能源資料分析公司Enverus；投資了Williams，以建設公用事業公司、發電廠和資料中心，其正在建設麥克萊恩項目；還投資了歐洲電氣裝置、風能和太陽能技術公司以及可再生能源公司。在能源轉型和基礎設施業務方面，我們投入了巨資。

這些與人工智慧相關的投資帶來了怎樣的回報？我們分析了今年第二季度全公司收益最高的十項投資，其中九項都集中在人工智慧領域，包括一些行業標竿企業，只有印度的Aster Care醫院是例外。預計第三季度的情況會非常相似。

七、從遙遠過去學習：1870—1900

那麼，我們能從過去，特別是遙遠的過去學到什麼？讓我們把時間回溯至1870年9月17日。當時大多數美國人都生活在農場裡，這是美國內戰後的時期，幾乎所有的建築都是木製的。若前往鄰鎮探親，需騎馬；若夜間閱讀，則需點燃蠟燭。

僅僅30年後，一切就發生了翻天覆地的變化。到了1900年，許多建築已由鋼鐵建造；探親可以選擇乘坐火車，路上也開始出現汽車；多虧托馬斯·愛迪生，人們可以在燈光下閱讀。

我認為，我們今天所處的境況更接近1870年，一場重大的工業革命即將到來。從1870年到1900年這段時間，經濟上發生了什麼？年勞動生產率翻了一番，GDP增長了四倍，實際製造業增長了六倍，股市上漲了七倍。我並不是說今天也會發生同樣的事情，但這確實展現了技術變革和創新的力量，以及它們最終對經濟和投資的意義。

但即便在繁榮時期，也難免會有衰退。當時支撐這一切的關鍵基礎設施是鐵路，在那段時間裡，有200家鐵路公司破產或資不抵債。這是一個警示。當時，他們以高槓桿率提前建設供應，遠超需求，這與後來的電信基礎設施建設非常相似。而今天情況截然不同：無論是能源還是資料中心，需求都遠超供應，且大部分已簽訂合同的對像是槓桿率極低的公司。這並不意味著不會出現問題，但情況已經發生了變化。

八、1984年廣告與“牛肉在那兒”

現在將時間快進84年。1984年1月22日，我即將迎來14歲生日，在伊利諾伊州高地公園的榆樹廣場初中，觀看喬·泰斯曼執教的華盛頓紅皮隊對陣馬庫斯·艾倫率領的奧克蘭突襲者隊的比賽。比賽並不精彩，比分是38比9。不過亮點是兩則廣告。

第一則就是史蒂夫·賈伯斯1984年那則著名的廣告：“1月24日，蘋果公司將推出Macintosh電腦，屆時人們就會明白為什麼1984年不會再像《1984》那樣了。”

這則廣告極具預見性——它講的是電腦應該普及化。人們不應被迫使用Cobalt作業系統，也不應被迫使用MS-DOS和那些繁瑣命令；人們應該只需點選一下滑鼠，就能擁有觸手可及的強大計算能力。

若以今天作比，我們討論的是全世界每個人都能獲得智慧——即使身處世界上最小的村莊，也能接觸到世界上最傑出的頭腦，而無需身處英國劍橋或美國馬薩諸塞州劍橋。這是一個非常有力的資訊。

但我認為，本次討論中最相關的話題，是同一場超級碗比賽中克拉拉·佩勒提出的問題。這位81歲的老人看著一個巨大蓬鬆的面包，提出了一個非常重要的問題：“牛肉在那裡？”

這正是我們面臨的問題：我們正在投入數兆美元的資本支出，這究竟意味著什麼？它是否真正有意義？還是僅僅是循環融資，最終令人們損失所有資金？

九、當前狀況與 AI 應用

這就是我們試圖解答的問題。我想回到當前狀況，並說明我對這些投資充滿信心的原因。這一切都始於我們公司內部正在發生的事情：人工智慧的應用案例正在迅速擴展，幾乎無處不在。

例如，在流程改進方面，印度的IGI鑽石分級系統以及我們合作的移動通訊塔公司Phoenix Tower，後者目前處理租賃的速度提高了五倍。該公司投資400萬美元開發新的人工智慧流程，每年因此獲得450萬美元收益，軟體工程年回報率超過100%。我們合作的幾乎所有公司都從中受益。Enverus已建立新的程式碼修復流程，其在示範公司投入的資金獲得了18倍回報——這正是投資持續增長的原因。

在客戶服務方面，Tricon是一家租賃住房公司，它可以將申請處理速度提高90%。內容創作、廣告、設計、效果圖製作等領域同樣如此。

但這不僅僅關乎生產力。我們投資組合公司Chamberlain是一家車庫門開啟裝置公司，他們發佈了支援人臉識別的Myq Secure View三合一智能鎖。幾年前，他們發現可以利用人工智慧可視化技術，將業務拓展到前門以及用於亞馬遜包裹的車庫門。如今，他們的年化收入已達4050萬美元，CEO預計未來五年內年化收入將達到5億美元。隨著時間推移，我們將看到越來越多類似案例。

在法律和合規領域，行銷審查的效率提高了50%。在軟體開發領域，我個人最欣賞的是首席資訊官和投資組合智能代理，其將時間縮短了99%。

現在，這些優勢也開始體現在資料上。美國年生產率增長率過去十年平均為1.5%，而過去兩年半已達到2.6%。超大規模資料中心企業是這一趨勢的先鋒，過去三年半他們的員工人均收入增長了65%，利潤率也在上升。標普500指數成分股公司和我們投資組合公司的EBITDA利潤率在過去四年中分別提高了500到700個基點。

這帶來了非常強勁的盈利增長。過去12個月的平均增長率為15%，即使剔除一次性收益，也達到了32%。毫無疑問，隨著這項技術在經濟中的普及，它將產生巨大的影響。

十、技術走向現實世界

現在，一切都將發生改變。目前，這些技術大多仍停留在辦公桌上。但隨著這些技術離開辦公桌，應用於機器人、自動駕駛汽車、國家安全等各種實際場景，對計算能力的需求將越來越大，生產力也將不斷提升。

以無人駕駛汽車公司Waymo為例，過去兩年半，其行駛里程增長了250倍，而嚴重事故率降低了94%。這種趨勢將會持續下去，並產生深遠影響。

關於人工智慧對我們生活的影響，挑戰在所難免，社會也必將經歷轉型。但探討一些真正的積極影響同樣有意義。

其中之一就是就業增長。在我們的資料中心公司QTS，藍領工作崗位正在蓬勃發展，不到兩年時間，工地的建築工人數量就增長了兩倍。儘管人工智慧提高了生產力，但我們公司的整體就業人數仍在增長。過去十年裡，新的商業應用數量翻了一番，現在創辦公司也容易多了。

十一、科學與健康

這項技術最令人興奮的地方在於科學。發表在《自然》雜誌上的一項研究表明，由於人工智慧發現的藥物，一期臨床試驗的成功率顯著提高。人工智慧在化學領域無疑更勝一籌；在生物學方面仍需改進，但前景可期。麥肯錫最近的一項研究顯示，通過人工智慧最佳化，可將一項試驗的時長縮短40%。我們投資組合公司Vara也在這個領域做著同樣的事情。對所有人而言，最令人興奮的莫過於：人工智慧將如何長期改善我們的健康。

十二、未來三大基本信念

鑑於這一切正在發生，我們該何去何從？我們有三個基本信念。

第一，這些應用場景將會激增，這將極大地提高生產力——不僅發生在醫療和法律領域，也發生在現實世界。隨著生產力提高，人們會越來越多地使用人工智慧，這將推動智能需求的指數級增長。我們認為這種情況還會繼續下去。而真正的障礙在於現實世界，在於晶片、電力和資料中心。

十三、現實挑戰

為何會面臨這些挑戰？我現在正站在一個資料中心、即人工智慧工廠的工地上，這裡面臨一系列切實挑戰。

首先是權益問題，社區對此感到擔憂。不幸的是，存在許多誤解：建造資料中心幾乎不需要用水，可為社區帶來益處，並利用新能源降低電力成本。但人們的擔憂仍然會拖慢項目進度，比如項目暫停，我們在紐約州就看到了這種情況。

其次是電力建設的難度，比如從通用電氣Vernova公司獲得一台渦輪機，需要排隊等到2031年。

在晶片供應方面，超大規模資料中心在五年內將其容量上限提高了九倍，而晶片公司的產能甚至沒有翻一番。晶片行業本身具有周期性，相關公司一直猶豫不決，導致晶片嚴重短缺。

還有一個真正與我們息息相關的問題：這些人工智慧工廠，包括電力、資料中心和晶片本身，都需要巨額資金——每吉瓦電力需要550億美元。黑石集團擁有獨特的規模優勢，能夠瞭解現狀並調動所需資源。

現在回顧去年最令我們擔憂的問題：低估技術顛覆性創新的風險。

去年，這種情況體現在股市上——專業服務、軟體和資訊服務公司的股價下跌。在很多情況下，它們的基本業務狀況良好，但由於市場參與者擔心這些公司未來的發展前景，不確定性大大增加，估值倍數被壓縮。這種情況也發生在私募市場，軟體交易下降了66%，大型交易的跌幅還會更大。

但並非所有公司都會面臨同樣的結果。25年前面臨亞馬遜衝擊的六家零售商便是很好的例證：Kmart、Sears和Toys R Us最終被歷史淘汰，而沃爾瑪、Costco和TJ Maxx則成功生存了下來。它們擁有獨特的價值主張，成功渡過了這場風暴。

在白領企業中也會出現類似動態。有些公司擁有至關重要的記錄系統，管理團隊將關注點從席位轉向結果，最終取得了更好的業績。而在此期間，由於不確定性，部分公司的估值倍數可能會較低。

十四、稀缺資產

這個世界上還有一些與科技無關的贏家，我們姑且稱之為稀缺資產。我們投資了印度的一支板球隊。印度有14億人口，板球是最受歡迎的運動，目前僅有10支球隊，人工智慧也無法取代板球。我們還投資了一家優秀的咖啡連鎖店7 Brew，其招牌飲品是金發女郎咖啡。人們仍然需要並喜愛這些產品。

海濱房產可能是最佳投資領域之一。儘管房地產不受青睞且估值倍數較低，但這些體驗不會消失，相關資產不可替代。或者像羅馬機場那樣的基礎設施，同樣至關重要。

十五、最大風險

那麼，最大的風險是什麼？

首先是網路安全。金融機構的關鍵基礎設施一旦出現問題，很可能會引發政治動盪，不僅在美國，也會波及全球。

其次，如果監管措施減緩了技術前沿的發展，並不會改變技術擴散的必然趨勢，因為如今的技術已經非常強大。技術持續發展本身也是一項重要風險。比如太空資料中心以及手機上的邊緣計算，這些都有可能發生。但考慮到需求曲線，這有些像電力：需要核能、天然氣和可再生能源平行發展。目前地面資料中心仍然非常重要。

第三是地緣政治緊張局勢。第四是估值過高的問題。那些剛剛起步、沒有收入的公司估值卻高達100億美元，一些國防科技公司的估值也高得驚人，這些都需要密切關注。

這些是我們每天投資討論中的問題，也是我們專注於技術堆疊最底層——計算——的原因之一，因為我們對這一部分最有信心。

十六、核心與回報

那麼，真正的“核心”是什麼？就是晶片、資料中心和電力。而在這之上，真正的核心是投資回報。我們將繼續看到應用場景增加、需求持續增長，而這正是這項巨額投資的合理性所在。

最後，我們仍以那張“北極星”幻燈片結束，即我們常說的“一切都關乎回報”。自從Pete和Steve 40年前創立這家公司以來，我們始終致力於為客戶創造價值。Steve每天都在提醒我們這一點。這正是我們撰寫備忘錄、周末閱讀備忘錄，並花費大量時間思考世界走向的原因。

感恩是永恆的價值觀。我們對在座各位都充滿感激。祝各位今天餘下時間愉快。再次感謝。(invest wallstreet)