yy易游 泡沫之外：为什么我们认为 AI 基础设施在炒作很久之后就会复合

• 人工智能生态系统的某些部分既有泡沫，也有模型和应用的真正突破。过去铁路、电气化和光纤领域的过度建设引发了关键的经济变革，我们相信数据中心的长期需求将证明当前活动的合理性。
• 虽然通常与 20 世纪 90 年代末的光纤相比，但当今的数据中心周期有着根本的不同，其基础是与世界上最先进技术公司的长期合同，以及能力、电力和土地成为增长的关键制约因素。
• 有几个因素可以区分赢家和输家。第一个是承保，考虑单个项目的盈利能力之后电力和资本成本。
• 第二个是拥有竞争护城河。 进入数据中心的障碍非常大，包括电力、土地、互连、许可，以及与超大规模提供商合作所需的卓越运营和牢固关系，超大规模提供商是构成最大计算能力客户群的主要云提供商。
• 第三，纪律和降低风险：构建长期承购协议、平衡交易对手风险、锁定条款、随着技术发展进行升级规划，以及避免以薄利差租赁稀缺投入的模式。 

当 NVIDIA 一家芯片制造商占据标准普尔 500 指数的 8% 时，人们有理由怀疑人工智能泡沫是否正在膨胀。最近，这种审查已扩展到数据中心投资。一些统计数据有助于说明规模和限制：

• 麦肯锡估计，企业将在全球投资近 7 万亿美元数据中心基础设施资本支出2030.¹这是日本和德国 GDP 的总和。 
• 在美国，人工智能相关资本支出约占 GDP 的 5%（图表 1），并且一直以高个位数到低两位数的速度增长。
• 2025 年上半年，人工智能相关资本支出对美国 GDP 增长的贡献超过消费者支出。四大超大规模企业（亚马逊、谷歌、微软、Meta）预计到 2025 年资本支出将超过 3500 亿美元，同比增长 30% 左右。包括其他科技公司在内，到 2025 年，预计总额将达到约 5 万亿美元。

图表 1：人工智能相关资本支出约占美国 GDP 的 5%，并且每年增长约 10%，与 90 年代末/2000 年代初的科技热潮持平

投资支出占美国 GDP 的百分比

我们的观点：是的，有泡沫。是的，将会有一场洗牌。

然而，根据的数据，在世界上最活跃的市场美国，目前的吸收率没有显示出过度建设的迹象。仲量联行研究（图表 2）。从长远来看，我们认为需求应该证明当今数据中心的大部分扩建都是合理的。模型和应用程序将不断进步，它们将从能够大规模为其提供动力的系统中获取容量。

图表 2：至少到 2027 年可用数据中心空间将会稀缺

北美托管空缺

过去与技术相关的基础设施炒作周期表明，正在建设的数据中心、电力基础设施和光纤网络不太可能被浪费。相反，这些硬资产可能会成​​为新经济的支柱，并实现复合回报。在那之前，预计一些资产价格将会上涨，更广泛的人工智能生态系统中的一些商业模式将无法生存。

换句话说：泡沫总是会伤害一些投资者，但它们创造的能力却会持久。

与此同时，不烧钱的投资意味着预先消除风险，并根据（日益昂贵的）电力和资本成本后的回报对项目经济效益做出现实的假设。安全的承购协议可以保证租户在一段时间内为合同容量付费，无论他们是否全部使用。随着电力和土地日益成为数据中心开发的限制因素，我们只承接具有充足电力和权利的项目，这意味着建设功能性数据中心所需的所有各种许可、许可和协议。 

泡沫消逝的教训

每项革命性技术都需要新的基础设施。这些扩建往往遵循乔治·索罗斯所说的模式反身性。热情驱动资本，而资本的可用性会引发对基础设施的更多需求。但这种需求往往会提前到来，因为动物精神超越了基本面。然后，洗牌就会到来，清理薄弱的商业模式和资产负债表，而资产却保留下来。

图表 3：过去技术基础设施泡沫的时间表

图表 4：过去技术基础设施泡沫的剖析

与光纤一样，即使资本超支，耐用的物理网络也往往会成为下一波应用的基础。

我们相信数据中心具有重要的根本差异

AI 生态系统的洗牌会是什么样子？我们经常听到人们将今天与 20 世纪 90 年代末的长途光纤连接和城域光纤网络的建设进行比较。但了解数据中心为何不同可以帮助说明当今的风险在哪里以及不在哪里。

• 万物皆智能：某些技术（例如铁路和互联网）的价值在于连接性。但人工智能是一个水平计算层，渗透到各个部门的工作流程、创造性工作、分析、日常任务和决策中。它同时提高了许多地方的生产力底线，而不是将价值集中在少数目的地，即互联网经济的消费者应用程序和广告网络。更好的比较？电气化。生产力的提高并不是随着电灯而立即实现的，而是当工厂开始围绕电动机进行重新设计时才实现。这为持续至今的速度、效率提升和自动化浪潮铺平了道路。   
• 长途和城域光纤邀请投机建设：⁵ 打开地面并铺设管道（光纤束穿过的保护管道）后，几十年来维护工作量很少，并且拉动额外光纤束以增加容量的边际成本很低。还可以通过在安装的每一端安装新的电子设备或光学器件来升级容量，而不是拆除和更换结构。这种可扩展的基础设施是为了响应快速的预期需求而构建的，但没有签订该容量的长期承购合同。
• 构建投机数据中心并不容易：建设数据中心的资本密集度很高，以至于很难为投机性投资筹集资金，而且由于持续的运营成本较高，承载额外容量的成本也很高。随着容纳服务器、存储和网络设备的每个金属架或机架所需的电力和冷却量的增加，这些运营成本正在上升。此外，计算组件每隔几年就需要更新一次；闲置产能会侵蚀回报，而不是“等待”需求。  
• 数据中心通常采用承包形式：数据中心建设通常只有在签订了客户合同并满足承购要求的情况下才会进行。我们没有看到空置的“梦想之地”场地（“如果你建造它，他们就会来”）或依赖商业力量的建设（未对冲或非固定供应以现货定价）。我们在与电力相关的工作中看到了一些投机活动，例如建设变电站和为未来潜在的地点购买土地，但土地通常占项目总资本支出的一小部分，约为 10%。
• 快速刷新周期吸收额外需求：加速器（数据中心中的计算硬件）会很快老化。每一代都以阶梯函数性能提升的速度更快，这意味着进步是突然的、显着的和不连续的，看起来更像是折线图上的垂直阶梯，而不是平滑的上升曲线。过剩的容量不会长期闲置，因为新的工作负载和模型类往往会将其拉入。临时过度建设的行为就像滚动升级，而不是搁浅的资产。
• 功率限制过度构建潜力：建设数据中心的最终限制因素不是资金，而是资金。这就是力量。连接电网的队列、变压器的交货时间以及定位地点和获得许可的难度使得无限制的过度建设变得不切实际。控制电网访问并拥有完全许可的业主具有优势。

大规模技术基础设施建设绝不会浪费

互联网时代确实有一个值得注意的教训。制造过多光纤的公司并没有错长期需要用于电缆。他们的错误在于它实现的速度有多快.

电信服务消费增长速度快于之前、期间的总消费增长及之后繁荣。 2001年，当所谓的泡沫破裂时，电信服务占总消费的比例已从1995年的1.7%上升到2.4%。⁶

光纤的建设，就像数据中心的建设一样，促进了进一步的创新。每一个新的应用程序都会导致对更多带宽的需求，而更多的带宽使更多的新应用程序成为可能。

我们相信数据中心也是如此。我们预计大语言模型 (LLM) 和生成式预训练变压器 (GPT) 将变得更加高效，需要更少的计算能力并降低成本 - 就像电气化一样（图表 5a 和 5b）。与此同时，我们预计采用率将会上升，并创建新的应用程序来激发更多需求，就像之前的周期一样（图表 6）。

附件 5A
每百万个输入代币的成本（美元）

附件 5B
光成本 - 每 1000 流明小时的工作时间

图表 6：较低的单位成本推动了先前超级周期的加速采用和需求

进入一楼而不被压碎

两个事实可以同时成立：(1) 这是一代人的计算转变，需要巨大的基础设施投资；(2) (2) 我们仍处于将信号与噪声分离的早期阶段。  我们坚信人工智能的潜力，并致力于投资跨数据中心、电力和连接的人工智能基础设施。但我们也看到需要严格纪律。在构建数据中心投资时，我们遵循的一些原则包括：

控制护城河的人应该获得复利回报。电力、土地、电网连接和许可证是建设数据中心的结构性瓶颈。客户关系和运营专业知识是开发人员和管理人员必须清除的不太明显的障碍，以便与风险最低的交易对手、投资级超大规模企业合作。我们认为依赖租用GPU或电力的商业模式将很难实现可持续的差异化回报。那些拥有有形资源并掌握无形资源的人更有能力获胜。

单位经济效益比炒作更重要。土地和电力价格不断上涨，尤其是在关键数据中心市场。我们关心投资资本回报率之后电力和资本成本，而不是理论上的总目标市场。重要的问题是，一旦利用率、资本成本和运营杠杆在当前周期正常化，合同回报是否仍然有效。

执行很重要。除了控制稀缺投入之外，我们认为实现您承诺的能力将是一个关键的长期差异化因素。那些能够快速交付完全执行的租赁或开发协议、实现每兆瓦交付合理成本、保持已建数据中心运行和可用（正常运行时间）以及以盈利率续订租赁的企业将具有优势。

去风险至关重要。AI 疲劳的定位必须在其到来之前进行。这意味着通过长期承购协议签订合同——这意味着数据中心租户无论是否充分利用设施都需要付费——平衡交易对手的风险，并在建设时考虑到灵活性，以便我们能够随着技术和需求的发展而调整。

退出和估值动态

有助于降低我们投资风险的因素也为更有利的退出奠定了基础。稳定、全面运营的数据中心吸引了核心和核心+基础设施基金、主权国家和寻求长期投资级现金流的上市平台。投资组合买家通常愿意为具有安全电力接入、有权土地和扩展能力的平台支付溢价。

投资者通常根据收益或每交付兆瓦 (MW) 的企业价值来评估数据中心的价值，然后根据合同强度、扩展潜力和电力确定性进行调整。图表 7 说明了基于收入收益率的简化单位经济学模型。

兼具以下特点的平台估值上升：

• 获得超级核心市场稀缺的电力和土地，例如伦敦、新加坡或弗吉尼亚州北部的斯劳，这些地区的需求密度和网络邻近性使得扩展能力具有独特的价值
• 长期的照付不议合同，要求租户支付一定程度的使用费用，无论他们是否实际使用了站点的全部容量，并转嫁运营和维护成本
• 所有权土地和扩建许可证
• 强大的互连（高速光纤和网络交换）
• 经过验证的正常运行时间和成本控制
• 支持更高功率密度的设计

相反，缺乏可替代性的资产（那些按照定制规格建造、位于非核心或外围区域或远离主要人口和网络中心的资产）会带来更高的残留和再利用风险。替代用途有限或长期相关性不确定的设施的估值应与具有持久需求锚的可扩展、位置优越的平台不同。同样，单一租户集中、短期租赁、不确定的电力权利、租赁土地或扣除能源和资本成本后的微薄利润可能会进一步削弱销售前景和估值倍数。

KKR 全球基础设施团队自 2019 年以来一直在投资数据中心，打造了该行业最活跃、全球多元化的投资组合之一。我们现已建立了五个主要数据中心平台，涵盖超大规模、托管和边缘基础设施。

过去六年，我们已向数字基础设施投资投入了 313 亿美元的股本，这反映了我们对这一主题的信念。

我们采取纪律严明、以信念为主导的方法。每一个假设都受到挑战，团队讨论牛市和熊市的情况以及来自各方的压力测试逻辑。我们预先设定明确的退出或止损标准，并迅速关闭那些不会复合的行为，从而释放资本并专注于重要的“是”机会。

我们还认识到重心正在转移。人工智能工作负载现在处于数字、电力、可再生能源和工业的交叉点。我们认为，我们的“One KKR”模式（分享见解、协调客户关系以及协调跨垂直领域的资本）使我们在数据、能源和计算快速融合的世界中脱颖而出，在这个世界中，孤岛甚至可能扼杀最好的创意。

附录 7：数据中心单元经济学图解指南

结论

历史表明，技术革命往往在短期内出现过度，但从长远来看会复合。如今，同样的力量也在人工智能基础设施中发挥作用。估值可能看起来过高，但正在建设的硬资产——数据中心、电力和连接——将支撑下一波数字生产力。

关注执行、单位经济效益和风险纪律的投资者会将信号与噪音区分开来。随着计算、存储和能源的融合，控制稀缺的投入——电力、土地和电网接入将决定谁是赢家。

我们认为，最重要的是，人工智能的扩建并不是泡沫。 它是下一次工业革命的支柱 - 那些以耐心、精确和信念构建它的人将绘制它的地图。

参考文献

¹ 麦肯锡公司。“数据中心平衡：美国各州如何应对机遇和挑战。” 2025 年 8 月 8 日。https://www.mckinsey.com.br/industries/public-sector/our-insights/the-data-center-balance-how-us-states-can-navigate-the-opportunities-and-challenges

² 罗纳德·托比。技术作为自由：新政和美国家庭的电气现代化。加州大学出版社。 1997 年。

³长途光纤网络运行距离较长，而城域光纤连接则服务于一个主要都市区。第三种类型的光纤连接，即光纤到户和光纤到企业，将单个建筑物连接到城域网络或更多农村地区的区域网络。

⁴Elise A. Couper、John P. Hejkal 和 Alexander Wolman。 “电信业的繁荣与萧条。”经济季刊 里士满联邦储备银行。第 89/4 卷，2003 年秋季。

⁵对于一个大型光纤投资者来说，这听起来可能很奇怪。如今，我们确实在光纤方面投入了大量资金，但我们的模式与 20 世纪 90 年代的光纤有很大不同。我们专注于批发模式，其中多个供应商可以填补开放容量，以及到个人家庭和企业的最后一英里光纤连接，这些模式不太容易受到投机性建设的影响。 

⁶ 埃莉斯·A·库珀、约翰·P·海卡尔和亚历山大·L·沃尔曼。 “电信业的繁荣与萧条。”里士满联邦储备银行经济季刊。第 89/4 卷，2003 年秋季。