新聞速讀｜AI淘金熱升溫　機構投資人轉向電力與機房資產

InfoAI 編輯部

當市場把目光鎖在哪一家 AI 股漲最兇時，真正在重塑金融版圖的，其實是誰有本事蓋機房、拉電網，撐起那台「全球算力發電機」。

01｜理解事件

這則新聞發生在 2025 年的阿布達比分金融週（Abu Dhabi Finance Week），主角不是 AI 新創，而是一群掌管全球資金水龍頭的長線投資人。包括 富蘭克林坦伯頓執行長 Jenny Johnson、黑石（Blackstone）創辦人 Stephen Schwarzman、TCI 創辦人 Chris Hohn、KKR 與阿布達比分主權基金代表 等，都在台上談同一件事：AI 是世代級機會，但現在的股價，未必值得用力追。

Johnson 把現在的氛圍比喻為 「淘金熱的早期」：AI 的長期潛力巨大，真正的生產力與獲利效果，還需要幾年才會完整反映在企業財報裡。Reuters Schwarzman 則點出更根本的現實——如果要支撐這波 AI 擴張，全球電力需求理論上可能得翻倍，電網與變電基礎設施都得重新升級。

想像你是管理退休金、主權基金這種「要活很久」的資金管理人：
你不可能只盯著今年哪幾檔 AI 股漲最多，而是要問：十年後還在、還有穩定租金和現金流的，會是哪些資產？

在這個座談中，阿布達比分投資委員會的 Shiv Srinivasan 認為，雖然 AI 股估值偏高，但 AI 和生技仍是長期看好的成長主題；穆巴達拉（Mubadala）旗下負責實體資產的主管，則強調他們會堅守紀律，不追逐激進成長。

另一頭，TCI 的 Hohn 敦促大家冷靜：不少 AI 相關投資「在目前這個階段根本說不通」，AI 會帶來的是更大的市場擾動與不確定，而不只是利多。來自 KKR 的 Raj Agrawal 則點名：資料中心是相對合理的 AI 投資標的，但前提是不能用過高倍數買進。

值得注意的是，把鏡頭拉到個別公司：甲骨文（Oracle）為了追上 AI 資料中心需求，正把約六成營收投入資本支出，自由現金流預期將「好幾年維持負值」，成為這波「先大蓋機房、再等回收」的代表案例。

02｜解讀新聞

這場對話丟出第一個重要訊號：AI 的投資故事，正在從「概念股題材」轉向「算力與基礎建設現金流」。表面上大家都在談 AI 模型和應用，但這群長線資金實際在看的，是資料中心、電力供應與長約租金。

以黑石為例，它在 2021 年以約 100 億美元收購 QTS 資料中心營運商，如今 QTS 的租賃容量已經成長 12 倍，而且多數專案只在拿到 15 年以上長約 之後才動工，確保未來現金流可預期。這種做法，幾乎就是把資料中心當成「長期基礎建設債券」來看待。

從系統層來看，AI 讓電力變成科技投資的核心約束。在這篇 Reuters 報導同時被引用的研究中，麥肯錫估計，到 2030 年全球資料中心可能需要約 6.7 兆美元的資本支出，其中約七成與 AI 工作負載有關。另有分析預期，到 2035 年資料中心容量可能要成長六倍，光是到 2028 年，相關投資就可能累計超過 3 兆美元。

這些數字背後的含意很直接：

• 對科技公司來說，AI 不再只是寫程式和調模型，而是要長期背負龐大的機房與電力成本。

• 對投資人來說，「誰有能力在高利率環境下，還能持續蓋機房、鎖定優質租戶」，會比「誰搶先喊 AI」更有決定性。

同時，Breakingviews 另一篇分析也提醒：市場正在重新評估「立刻變成現金」的價值。像蘋果這種現金流穩定的公司，估值水準甚至高於許多「AI 參與度更高」的科技股；相反地，Meta、Oracle 這些重押 AI 資料中心的公司，因為自由現金流被長期壓縮，市場給的本益比反而比較保守。

簡單說，AI 投資的主戰場，正在從「故事」轉向「現金流結構」：誰能在大舉投資資料中心的同時，維持健康的資產負債表與可預期的回收期，會是這一輪真正的贏家。

03｜延伸思考

我們可以從這篇新聞，看見 AI 的核心運作邏輯：不是單一模型有多聰明，而是「算力 × 資料 × 能源」的長期配置問題。 當頂級機構願意公開說「AI 概念股很貴」、「真正的問題在電網與資料中心」，其實等於替我們畫出一個很實用的判斷框架。

第一層，是 理解 AI 的成本結構。每一個你在雲端上呼叫的推理服務，背後都牽動 GPU 伺服器、冷卻系統、機房土地與大量電力。當我們聽到某家公司說「重押 AI」，應該直覺追問：它未來幾年的資本支出會膨脹到什麼程度？自由現金流會不會長期變成負數？如果沒有穩定本業現金流，這種投資很容易在景氣轉彎時變成壓力。

第二層，是 訓練自己從「股價故事」退一步，看長期現金流的可持續性。這篇新聞裡的投資人，其實都在做同一件事：把 AI 題材拆開，分別看應用層（誰能把模型變成穩定收入）、基礎設施層（誰有長約與優質租戶）、資金結構（誰能在高利率環境下持續融資）。這種拆解方法，也是一種面向 AI 時代的「財報閱讀素養」。

第三層，是 學會辨認 AI 技術價值和估值泡沫之間的落差。技術上，AI 的確在加速滲透各產業；但在資本市場上，什麼時候是健康的定價、什麼時候只是追逐情緒，就需要我們刻意去問：

• 這家公司如果沒有 AI 標籤，本業是不是一樣合理？

• 它賺的是客戶哪一段預算？有沒有護城河，還是只是短期供需錯配？

• 真正限制成長的是技術瓶頸，還是電力、資金成本與租戶信用？

對讀者來說，這代表：在 AI 時代做決策，不能只看模型與功能，更要看整條「算力與基礎建設」的現實成本與現金流節奏，這樣比較不會被一時的估值故事牽著跑。

04｜重點提煉

在阿布達比分金融週 2025，富蘭克林坦伯頓、黑石、TCI、KKR 與中東主權基金等大型資金管理人，對 AI 發出一致訊號：看好長期，但對目前股價保持戒心。有人把當前形容為「淘金熱早期」，也有人直言許多 AI 投資「現在看起來說不通」，共識是：真正關鍵在於誰能掌握 AI 生態系背後的基礎設施與現金流。

• 在實體世界，AI 的落地倚賴的是資料中心與電力。黑石 2021 年以約 100 億美元收購 QTS，租賃容量已成長 12 倍，並透過 15 年以上長約鎖定租戶；麥肯錫估計，到 2030 年全球資料中心將累計需要約 6.7 兆美元資本支出，其中多數與 AI 負載相關；另外有分析預期，為了支撐 AI 成長，到 2035 年資料中心容量可能要成長六倍，2028 年前的投資總額就可能超過 3 兆美元。

• 在財務層面，重押 AI 的代價是長期壓縮自由現金流。甲骨文為追趕 AI 雲端與資料中心，將近六成營收投入資本支出，使得自由現金流在可見的未來維持負值；Meta 也面臨類似壓力。相對之下，像蘋果這種現金流穩定、AI 投資相對溫和的公司，反而獲得更高估值。投資人的偏好正在傾向「現金流確定性」，而非單純的 AI 故事。

• 從素養角度看，這篇新聞提醒我們：判斷 AI 的真實價值，不該只看技術亮點或股價漲幅，而要從價值鏈、現金流與風險來源三個維度拆解。能夠持續問出「這家公司賺的是誰的錢？靠什麼護城河？如果沒有 AI 標籤還算不算好公司？它在算力與電力供給鏈裡的位置是什麼？」的人，更有機會在 AI 熱潮中維持清醒。

05｜後續觀察

接下來，有兩組指標值得持續追蹤。

第一，是 各國在電力與資料中心上的政策與監管方向：包括電網升級、再生能源比例、機房用地規畫、用電價格與稅制，將直接決定哪些區域會成為 AI 基礎設施樞紐，哪些地方則被成本與法規鎖死。第二，是 重押 AI 基礎設施的企業，能否把「負自由現金流的現在」轉換成「可持續獲利的未來」：未來幾季財報中的資本支出指引、租約年限與現金流走勢，會是檢驗這波 AI 投資究竟是健康循環，還是估值走太快的重要風向球。

參考資料：

• Big global investors see gold in AI but don’t buy the rush

• Reuters：Blackstone's Gray says data centers still an attractive investment

• Reuters Breakingviews：Shaky data centre tenants could choke off AI boom

• Reuters Breakingviews：Big Tech valuation riddle is all about cash flow

• McKinsey：The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers

• Reuters Breakingviews：Oracle gasps to keep up with the AI Joneses

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