Coatue親述AI投資方法論：AI Infra、Edge AI、核能供電

Coatue ，這家總部位於紐約的對沖基金向來以低調著稱，其官網高冷到只有一個聯絡郵箱，合夥人也從不接受採訪。

但這依然難掩其業績的鋒芒，從1999年成立至今，Coatue的管理規模從1500萬美金躍升到486億美金。

憑藉著強大的科技敏銳度和人脈關係網，Coatue捕捉了SpaceX、DoorDash、Zoom、Databricks等投資機會。

在美國本土攻城略地的同時，Coatue還敏銳的捕捉到了中國移動互聯網的紅利，並在騰訊、美團、字節跳動、滴滴等中國超級獨角獸上下重註，取得了豐碩的回報。

隨著Web 3 的興起，這位巨人又切入了加密領域，迅速主導了NFT交易平台OpenSea、支付公司Silverflow、Web 3人才網絡Braintrust以及寶可夢背後AR公司Niantic等一系列頭部企業的融資。

縱觀歷史，當Coatue決定參與遊戲時，他瞄準的永遠是最大的那條魚。

如此高冷神秘的Coatue，最近發布了一份重要報告《Build Index of the Future》，詳細剖析了Coatue構建AI投資組合的方法論，並給出了下一步的配置建議（Edge AI + Power Shortage），具有極高的參考價值。

下面我來跟大家解讀一下這篇大報告。報告連結放在文末，歡迎有興趣的朋友去看原文。

（1）AI的應用價值正快速湧現

生成式AI正快速從單純的Chatbot變成具備實際經濟價值的工具和服務，例如：

- 線上廣告：透過AI賦能，線上廣告能達到更好的個人化，提升40%的點擊率。

-推薦引擎：Meta更新了AI推薦引擎後，用戶使用長度提升了8-10% 。

- 程式設計助理：在部分程式設計任務中可以提升55%的效率，企業主開始減少工程師的僱用。

- A I客服：Klarna & Cloudwalk回饋客服效率提升至少5倍，利潤顯著上升。

- 自動駕駛：特斯拉的FSD v12相比上一代性能顯著提升，幹預度降低100倍。

（2）算力成本正在指數級下降

以英偉達為例，2017年英偉達的旗艦顯示卡是V100，1 TFLOP的計算成本是40美金。

隨著最近Jensen在GTC大會上正式推出基於Blackwell架構的GB200，1 TFLOP的計算成本降到了2美金，足足下降了95%。

隨著晶片製程、封裝製程的提升，算力成本仍將繼續快速下降。

（3）「智能」將變得像空氣一樣無所不在

正如Sam Altman所言，如果「智慧」夠便宜，我會讓AI幫我閱讀每一份郵件並給予建議。但如果「智能」非常昂貴，我們可能只會用AI來治療癌症。

算力成本的下降，將使得「智慧」在未來像空氣一樣隨處可得，嵌入我們工作生活的每個角落。

KK最近在交大高金的分享會上提到了一個觀點：最好的技術都是「隱形」的。我們每天都在接觸大量科技產品，無論是電燈、風扇、或手機、導航。我們意識不到這些科技的存在，這正是意味著這些技術已經成功了。

未來AI也將經歷從「顯形」技術逐漸走向「隱形」的過程，變得無所不在，成為每個人生活中的一部分。

（4）AI Infra的核心主題是“互聯”

AI對算力的需求不斷膨脹，而人們已經愈發接近電晶體尺寸的物理極限，要製造更小晶片的難度與日俱增，摩爾定律走向終結。

但Nvidia敏銳的意識到，奈米尺度的規律同樣適用於機櫃尺度。透過在機櫃中將電纜和邏輯晶片整合得更緊密，也能提升系統的綜合性能。

業界將此總結為摩爾定律的數學分形，那些微觀尺度適用的規律，在宏觀尺度依然生效。

未來我們將集群的能力壓縮進機櫃，將機櫃的能力壓縮進晶片，從系統尺度延續摩爾定律。

在這個過程中，晶片與晶片之間的互聯，集群與集群之間的互聯是關鍵。

正如Jensen所言，Datacenter is the new unit of computing。

（5）先進液冷技術成為剛需

對於單塊功耗為0.7kW的H100卡而言，風冷技術就可以滿足散熱需求。

但對於功耗超過100MW的資料中心而言，必須採用浸沒式液冷技術，才能使其正常運作。

在前段時間召開的OFC大會上，Andy Bechtolsheim明確的給出了液冷技術支援的功率極限。

Andy認為我們可以在單一機櫃中放置300+ kW的功率，並且用液冷進行有效冷卻。

英偉達最新發表的GB200 NVL72的功率是120kW。也就是說，根據現有液冷技術的水平，機櫃功率仍有一倍以上的提升空間。

（6）「星際之門」開啟超級資料中心軍備競賽

在AI時代之前，資料中心的功耗大約100MW，Microsoft準備為OpenAI建設的「星際之門」超級資料中心預計將達到5GW，耗資1000億美金，整合數百萬張卡，佔地超過10平方英里。

要知道，23年全美資料中心加總起來，耗電量差不多7GW。一個「星際之門」就可以抵得上全美國的算力能耗。

大語言模式「暴力出奇蹟」帶來的湧現能力，正快速轉化為新一代超級資料中心建設熱潮。

（7）能源短缺將成為重要瓶頸，核電是唯一解

根據Coatue預測，現有的電力供應體系無法承載25M張GPU同時運行，電力短缺即將到來。

在巨大的能源缺口下，人們大概率就會擁抱核電。

新一代超級資料中心很有可能會建在核電廠週邊，形成共生關係，這麼做有許多好處：

- 電力直供，無須經過電網系統

- 核電廠邊必然有天然水源，可作為資料中心液冷用水

- 核電廠標配7×24小時安保，確保資料中心不被人為破壞

- 核電廠週邊土地資源充沛

（8）Edge AI以及AI換機潮將成為重要投資主線

未來AI推理將從中心化逐步轉移到邊緣側，形成去中心化的推理網絡。

AI帶來的換機潮將成為未來幾年的重要投資主線。

邊緣AI能帶來不少好處，首當其衝的就是「快」。

微軟的Orca、Phi等SLM已經初步證明了終端部署大模型的可行性，預計未來90%的推理任務會發生在你的手機和PC上，對日常工作生活的任務請求進行即時回應。

（9）AI Infra的TAM約為1.2兆美金

Coatue採用由下而上和自上而下兩種方法，計算了AI Infra的市場空間，得出了1.2兆美金的結論。

這個數字大約是全球IT支出的18%，全球Capex的15%，全球GDP的1%。

只從供給端出發是不夠的，我們還得從需求端驗證一下，這麼大規模的AI Infra投入是否能夠產生同等量體的商業價值呢？

以25%的ROIC（投入資本報酬率）計算，1.2兆美金的AI Infra投入需要產生1.5兆美元的報酬。

從「節流」的角度，這可以理解為1.5兆美金的全球OPEX削減，這對應著全球總薪資的3%，全球總EBIT的5%。

從「開源」的角度，這可以理解為透過AI賦能帶來3兆美金的增量收入，且毛利在50%。這對應全球上市公司總收入的3%，全球GDP的2%。

（10）Coatue的AI投資框架

AI投資需要重視節奏，Coatue給了這個順序：AI Infra -> Edge AI（硬體） -> AI應用（軟體） -> 具身智慧。

目前市場處於AI Infra投資的中期，Edge AI行情的起點。而AI應用仍處於暖身階段，具身智能距離商業落地尚有距離。

Coatue很清楚的給了每個階段的投資機會，涉及個股，具體可以看​​原始報告，這裡重點講2個機會。

（11）Edge AI對應的重點機會：Dell

Dell有望成為Edge AI浪潮下的最大贏家，其所有業務板塊（Storage、PC、Server）都將因此受益。

此外，Dell新設立的AI Server部門目前已經有30億美金的積壓訂單，處於供不應求的狀態。

根據Coatue預測，Dell未來6年的業績CAGR約18%，根據2030年EPS來看，目前市值對應PE僅4倍。

（12）Power Shortage對應的重點機會：Constellation

目前美國發電結構中，核電佔19%，其中穩壓與非穩壓的比例為6:4。 Contellation在美國非穩壓核電領域的市佔率達57%，是當之無愧的龍頭。

隨著電力短缺的帶來，非穩壓核電將成為率先收益的板塊，為超級資料中心7×24小時提供清潔能源。

Constellation的定價模式有望從現在的浮動價格短期合同，變成高毛利的長單，增強業績的可預測性，帶來估值的提升。

根據Coatue的預測，CEG未來6年的業績CAGR約28%，若以2030年的EPS來看，目前市值對應的PE僅5倍。

（13）在不久的將來，人類將見證一個全新物種的誕生

正如Sam Altman所言，過去的2023年可能是人類歷史上最有趣的一年，但更有可能是未來若干年中最平凡的一年。

隨著AGI的到來，我們將有幸見證一個全新的矽基物種的誕生。

(Alpha Engineer)