焦点分析
- 随着人工智能、半导体、数据和关键基础设施与国家安全日益交织，技术决策正逐渐演变为地缘政治决策，从而重塑了技术合作伙伴关系和供应链。
- 主权正催生新的结构性需求领域，将资本引导至国内人工智能能力、区域化供应链、电力、网络、网络安全及其他支撑性基础设施领域。
- 随着政治、监管和技术因素加剧企业间的分化，市场碎片化程度的加深有利于积极的个股选择。了解地缘政治风险及其对企业的影响已变得至关重要。
最近，我参加了在中东举办的几场JHI投资晚宴，这些晚宴汇聚了该地区各地的高级投资决策者。这些富有洞见的讨论主要围绕这样一个问题展开：在技术基础设施、数据、人工智能（AI）、云服务、资本与安全关系日益交织的世界中，主权为何已成为一项日益重要的投资考量因素。
在过去三十年的大部分时间里，技术决策本质上就是商业决策：企业会以最优惠的价格购买最合适的系统，而供应商的注册地则只是次要的细节。如今，由于地缘政治因素凌驾于经济考量之上，这一决定变得更加复杂。需要对各类技术的获取、供应韧性、监管风险以及地缘政治契合度进行评估并加以考量。
地缘政治正在重写投资规则
技术全球化的时代并未消逝，而是在不断演变。各国政府和企业越来越重视关键基础设施的韧性、安全性和可控性。在新的地缘政治格局下，科技领域的资本支出决策重点正从“谁拥有最先进的技术”，转向“谁能够开发、保障其安全并将其商业化”。
任何人工智能领域的“赢家”都极有可能主导地缘政治。作为全球两大经济体，美国和中国之间存在着深度相互依存的关系；然而，战略竞争正在影响技术发展的关键领域——从人工智能和半导体设备，到先进制造业和云基础设施。人工智能竞赛也取决于能源。普利策奖得主丹尼尔·耶金指出，科技巨头和人工智能开发商不仅专注于技术创新，还竞相确保为数据中心提供可靠的基荷电力。在这方面，美国、中国和中东地区相较于其他国家具有结构性的先发优势。
能源与人工智能的交汇正在重塑全球能源行业，也是当前人们重新审视“能源转型”与“能源增量”这一议题的重要因素。
丹尼尔·耶金，标普全球（S&P Global）副主席，普利策奖得主，著有《石油：一场关于石油、金钱与权力的史诗般追寻》及《新地图：能源、气候与国家间的冲突》。
半导体行业是地缘政治及其所面临挑战的典型代表。尖端芯片生产在地理上呈现高度集中。韩国、日本和台湾地区的高端存储器生产构成了供应链中断的集中“火环”，而台湾地区主要通过台积电（TSMC）掌控着90% 的高端半导体产能。3相应地， 与科技硬件公司之间的供货合同谈判已从“比这个价格更低”转变为“向我展示你们区域供应链布局的韧性”，这凸显了韧性已超越价格成为首要考量。
人工智能与推动技术主权
人工智能如今已演变成一场军备竞赛。各国和各地区之间围绕控制和/或确保获得支撑人工智能的核心技术，展开了激烈的竞争。这不仅包括前沿模型，还包括人工智能硬件——用于支持工作负载和人工智能处理的高性能GPU、CPU，以及内存、服务器、存储设备、网络设备，还有数据中心的供电和制冷系统。
美国和其他国家对中国获取尖端半导体的限制，加剧了供应链中固有的战略脆弱性。因此，中国正从人工智能的实用化和大规模普及转向前沿能力建设。它还通过基础设施伙伴关系，支持全球南方国家发展人工智能。中国的大规模模型在人工智能应用领域占据主导地位，这使得中国接近前沿水平的人工智能能够以远低于其他地区的成本在全球范围内推广。1
供应链正分裂成各区域的孤岛（亚洲服务亚洲、欧洲服务欧洲、北美服务北美）。海湾各国已为人工智能、数据中心和数字生态系统拨出超过2,500亿美元2的专项资金。中东地区得益于廉价的能源、丰富的土地资源以及可互换的计算工作负载。由于美国前沿实验室无法根据中东地区的需求定制模型，该地区因此出现了极具吸引力的投资机会。
与此同时，欧洲正因使用美国芯片搭配中国开放式模型（其占欧盟代币使用量的半数以上）而陷入“困境”。诸如禁止在可再生能源并网基础设施中使用中国制造的电力逆变器等有针对性的监管举措，凸显出人们越来越关注安全漏洞，而非单纯的价格效益。
这对科技领域的投资意味着什么？
鉴于规模庞大、 约达5万亿至6万亿美元的数据中心资本支出周期，计算资源 如今已类似于一种可变商品。随着资本成本的回升，利率上升导致债务偿还成本增加，这意味着这些项目的实施成本更高。因此，更高的门槛收益率（最低回报率）会增加资本支出表现不佳可能引发从股票投资转向固定收益投资的风险。
技术格局越是分散，企业、行业和地区之间的回报差异通常就越大。跨越这些界限的基础研究，有助于投资者评估：估值中哪些方面恰当地反映了地缘政治风险，哪些方面可能被夸大了，以及市场可能忽略了哪些重要的风险敞口。
在此背景下，我们认为主动投资有望带来更优的风险调整后回报。我们的目标是发掘人工智能整个价值链中的机遇——包括电力、电网设备、冷却系统、网络、应用与服务层、网络安全，以及能够将人工智能投资转化为实用产品的应用与服务。与此同时，要投资于这个充满活力、发展迅速但波动性较大的行业，必须关注利润、现金流和合理的估值。
在一个日益碎片化的世界中，随着政府、企业和消费者越来越重视关键基础设施的韧性、安全性和可控性，我们认为，那些能够提供灵活且有助于维护国家主权的解决方案的企业，在未来十年中将更具成功优势。
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1 World Economic Forum.com；《开放式人工智能：租用与拥有技术主权的区别》；2026年9月4日。
2世界经济论坛官网；释放价值：人工智能助力中东和北非地区实现韧性增长；2026年10月14日。
3 US International Trade Administration.
资本支出： 企业为支持业务增长和扩张而推动新项目或投资时，用于重大长期资产支出的资金，此类资产包括不动产和设备（有形资产）或技术、软件、商标、专利等（无形资产）。
CPU：中央处理单元 (CPU) 作为控制中心，通过解释、处理和执行来自硬件和软件程序的指令来运行机器的操作系统和应用程序。 GPU: 执行图形渲染（graphics rendering）所需的复杂数学和几何计算的图形处理器，亦被用于游戏、内容创作及机器学习。
现金流：指一定时期内公司资金的流入和流出情况。如果公司的现金流入超过现金流出，其净现金流即为正值，这可能表明该公司的财务状况良好。
离散度：每个变量（例如（基准中的股票）的回报率与该基准的平均回报率存在差异。
合理估值：基于公司基本面和未来前景，看似合理且有依据的估值，而非主要由过度乐观或市场炒作推动的股价。
资本成本的回归：在全球金融危机之后及新冠疫情期间，近乎零利率和高流动性的环境使得企业和政府能够以历史最低水平的利率借入资金。加息已导致融资成本上升，从而影响了借贷决策，并提高了市场对企业创造可持续回报的预期。
令牌：AI 令牌是大语言模型（LLM）所使用的输入和输出的基本构成单元。它们是大型语言模型（LLM）用于处理和生成有用的文本/输出时所使用的最小数据单元。人工智能开发者和云计算公司可以通过根据使用量和计算能力向用户或开发者收费，从而实现人工智能代币的变现。