【友财网讯】-全球最大规模的投资者通常更关注私募市场，但随着人工智能热潮将在未来数十年重塑经济，他们不得不密切关注大型上市科技股的动态——而他们对此并不担忧。

当前市场担忧标普500指数中“七大科技巨头”（Magnificent Seven）的持仓过度集中存在风险，且对人工智能泡沫的疑虑持续升温。但在上周CNBC“Alpha峰会”上，两位管理着数百亿美元资产的基金经理表示，他们仍看好美国科技行业的发展及人工智能领域的巨额投资。

根据美国证券交易委员会文件，科图资本（Coatue Management）创始人兼投资组合经理菲利普·拉丰（Philippe Laffont）旗下基金管理着约700亿美元资产。他在峰会上表示，当前与科网泡沫时期存在关键差异，即“超大规模科技公司优势”——谷歌（Alphabet）、微软、亚马逊等企业明年的人工智能投资规模预计将超过5000亿美元，这一能力是当年科网泡沫时期的企业无法比拟的。

泛大西洋投资集团（General Atlantic）董事长兼首席执行官比尔·福特（Bill Ford）旗下公司管理着1180亿美元资产，他认同市场讨论的巨额投资规模并非疑虑的理由，而是看好大型上市科技股的底气。“推动人工智能变革的是大型上市公司和行业领军者，它们具备天然优势。”他说。

尽管福特表示其公司仍聚焦私募市场机遇，以及人工智能在其投资组合公司中的应用——泛大西洋投资的200家企业均在推进人工智能相关投资——但他补充道：“不了解甲骨文、谷歌、微软的动向，就无法在私募市场做出明智决策。即便不直接投资它们，我们也必须全面掌握其战略布局，否则难以制定合理的投资方案。”

泛大西洋投资已在旗下企业中“积极”布局人工智能领域，福特表示目前已看到“相当高的投资回报”，而这仅仅是人工智能应用价值的“前沿阶段”，在客户服务、编程、数字营销等领域仍有巨大潜力。

拉丰的公司同时涉足公开市场与私募市场投资，他认为，对快速升值的科技股保持警惕是合理的，因为短期暴涨可能与长期估值的乐观预期相悖。他解释，对于上市公司而言，对未来的信心并不意味着这种信心尚未反映在股价中。他以甲骨文的股价走势为例——过去一年，甲骨文股价从每股150美元涨至近350美元，随后回落至220美元区间，尽管他并未明确表达对该公司的担忧（近期已有市场怀疑者对其提出质疑）。

谷歌（Alphabet）则是人工智能相关科技股故事快速反转的正面案例。不久前，ChatGPT推出后谷歌Gemini遭遇挫折，部分投资者认为谷歌已输掉人工智能之战，但如今谷歌已成为今年表现最佳的大型科技股。上周，沃伦·巴菲特的伯克希尔·哈撒韦披露已买入谷歌股份。

考虑到巴菲特此前曾表示错过投资谷歌的机会，此次持仓尤为引人注目。在2019年伯克希尔股东大会上，巴菲特与副董事长查理·芒格坦言“搞砸了”，未能早些买入谷歌——“我们在自己的业务中亲眼看到谷歌广告的成效，却只是坐失良机”。当时谷歌股价约为每股59美元，上周五收盘价已超过276美元，而伯克希尔刚披露的季度持仓期间，该股从未低于170美元。

纳斯达克指数上周收跌，为8月以来连续第二周下跌，但仍较历史高点低不到5%，且高于200日均线。自新冠疫情低点以来，纳斯达克指数累计上涨超245%。

拉丰表示，科技股估值的快速上涨确实值得投资者深入研究，不仅要理解看多逻辑，也要关注质疑声音——“大空头”投资者迈克尔·伯里近期就指控超大规模科技公司人为抬高盈利。但拉丰认为，2025年与2000年科网泡沫时期截然不同。

他指出，科网泡沫时期，“所有资本都来自IPO和商业模式存疑的新公司”；而如今，大型上市科技公司每年的自由现金流即将接近1万亿美元，且无重大债务负担。

拉丰表示，市场上多数企业即便能产生自由现金流，也“背负着巨额债务”，这限制了它们的投资选择。但顶级科技公司则不同：“这些投资由具备正规董事会和资本回报要求的公司做出，因此整个体系相当健康，隐含杠杆率较低。我会保持关注，但要说‘是否担忧’，目前还没有。”

华尔街确实担忧甲骨文的资产负债表和债务负担，因其人工智能投资部分依赖债务融资。

并非只有拉丰和福特在峰会上表达对人工智能主题的看好。摩根大通资产与财富管理首席执行官玛丽·卡拉汉·埃尔多斯（Mary Callahan Erdoes）在另一个小组讨论中表示，投资者应关注人工智能带来的未来机遇，而非当前是否存在泡沫。

福特表示，这些大型上市公司之间的相互投资——即引发关注的“循环人工智能经济”——是一个看涨信号。这基于企业相信“另一端存在巨大机遇”，且这些投资得到了当前营收和盈利的支撑。“它们都在争夺一个巨大的奖项，需要现在投资才能获胜。”福特说。

“七大科技巨头”估值上涨的惊人之处在于盈利的后续跟进，“这并非市盈率翻倍或三倍的虚涨，而是有实实在在的盈利支撑。”福特补充道。

两位投资者均表示，即便计算成本下降，市场也不会像传统商品商品化那样归零。

“计算能力就像引擎的汽油。”拉丰说，“奇怪的是，按常理，若价格下跌，总价（P×Q）应该归零，但即便P趋近于零，P×Q也可能趋近于无穷大。”他解释，虽然计算token的成本将大幅下降，但“低价token所能催生的应用场景弹性几乎是无限的”。

“无论是智能与软件领域，还是汽车、人形机器人和各类设备，都能借助人工智能实现更多可能。我相当乐观的是，在未来十年甚至更长时间里，即便token价格下降，整体总价仍将强劲增长。”