Bill Ackman（Trades、Portfolio）的 Pershing Square 表示，华尔街可能低估了微软（纳斯达克股票代码：MSFT）、Meta（纳斯达克股票代码：META）、亚马逊（纳斯达克股票代码：AMZN）和 Alphabet（纳斯达克股票代码：GOOG）大规模人工智能支出计划的长期回报。
该投资公司认为，分析师的模型完全考虑了当今增加的资本支出，而对这些投资可能产生的未来收入和收益的评估太少。
这种区别很重要，因为超大规模的支出已经爆炸式增长。
Pershing Square 估计，到 2026 年，这四家公司的资本支出总额可能会达到 7,400 亿美元，高于 2023 年的约 1,400 亿美元。普遍估计，到 2027 年，资本支出将超过 1 万亿美元。
该公司认为，大部分支出是进攻性的，而不是防御性的。
换句话说，超大规模企业不仅仅是为了保护现有业务而花钱。 Pershing Square 相信他们正在为一项技术部署资金，该技术可以扩大云需求、改善广告、加速软件采用并创造全新的人工智能产品。
它的数学是激进的。
Pershing Square 估计，使用最新一代芯片建设 1 吉瓦的人工智能数据中心容量的成本约为 400 亿至 500 亿美元。该公司认为，产能可产生约 150 亿至 200 亿美元的年收入和 75 亿至 100 亿美元的增量运营收入，这意味着投资资本的税前回报率为 15% 至 25%。
Pershing Square 表示，如果这些假设被证明是正确的，到 2029 年，超大规模提供商的年度收入增长可能会比目前的共识预测高出 5 到 10 个百分点，三年后收入将比今天的预测高出 15% 到 35%。
该公司已经看到了货币化的迹象。
报告指出，亚马逊的 AWS 增长更为强劲，Meta 的人工智能驱动的广告改进以及 Microsoft Azure、Copilot 和 GitHub 的机遇。 Pershing Square 还认为，超大规模企业受益于分销、客户关系、专有数据、安全性和资产负债表实力等优势。
投资者要点
我认为这是当前人工智能辩论中最重要的论点之一。
市场显然担心超大规模企业在回报得到证实之前就投入过多。
潘兴广场提出了相反的情况：投资者可能正确地建模了成本，但错误地建模了回报。
如果该公司的回报假设大致正确，今天的自由现金流压力最终可能会转化为比华尔街预期强劲得多的收入和营业利润增长。
风险是显而易见的。
这些回报是假设，而不是保证。如果人工智能需求令人失望、利用率仍然较低或定价下降速度快于预期，同样的资本支出计划可能会破坏价值而不是创造价值。
对于投资者来说，需要关注的关键因素是人工智能基础设施利用率、云计算增长、营业利润增量、自由现金流以及 2027 年至 2029 年的共识收入预测是否开始走高。
华尔街看到了支出问题。
潘兴广场看到了未来的盈利引擎。