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Vontobel 权益投资负责人：AI 资本开支周期仍将延续——对加密与科技基金的配置启示

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核心摘要

  • Vontobel Asset Management 权益投资（conviction equities）负责人 Jean-Louis Nakamura 判断，当前 AI 资本开支（capex）周期尚未见顶，至少还将延续约两年。
  • 其逻辑是前沿模型公司正为”垄断性生态位”竞赛，资本投入由赢家通吃预期驱动，而非短期盈利约束。
  • 半导体与高带宽内存（HBM）交期已从 3 个月拉长至 1 年，且 2030 年前难见明显缓解，构成供给端硬约束。
  • 对基金管理人的启示：基础设施”卖铲人”（先进封装、内存、设备）具备更长的盈利能见度，但分散化 AI 敞口难度上升。
  • 新兴市场在过去 15 年的结构性转型使其对全球冲击更具韧性，可作为组合分散的潜在方向。
📑 文章目录
  1. 背景 — AI 交易波动下的 capex 确定性
  2. 核心论点 — AI 资本开支周期至少再延续两年
  3. 周期对比 — 本轮与过往半导体周期的结构差异
  4. 配置启示 — 对科技与加密基金的组合含义
  5. 分散化路径 — 投资者如何降低对 AI 的单一敞口

本文由 Aiying 艾盈基金合规团队原创。艾盈持有香港信托或公司服务提供者牌照（TCSP），专注传统及加密基金架构与离岸合规。转载需授权。

在 AI 相关股票经历阶段性波动之际，市场对于”资本开支是否见顶”的担忧再度升温。但在 Vontobel Asset Management 权益投资（conviction equities）负责人 Jean-Louis Nakamura 看来，这种担忧已经过度。他在接受 Fund Selector Asia 采访时明确表示，当前的 AI 资本开支（capex）周期远未触顶，提供 AI 硬件的企業在未来一年仍具备强劲的盈利能见度，且这一周期至少还将延续约两年（Fund Selector Asia，2026-11-10）。对基金管理人而言，这一判断的价值不在于预测指数点位，而在于厘清”基础设施供给约束”这一结构性变量如何影响跨资产组合。

背景：AI 交易波动下的 capex 确定性

从情绪驱动到结构驱动

过去数月，AI 相关股票出现明显波动，市场对算力过剩、资本开支不可持续的担忧反复出现。Nakamura 的核心观点是，这类担忧混淆了”周期性回调”与”周期终结”。他认为，市场惯用超级周期（super cycle）的透镜看待半导体——即周期短暂、约两年后便供给过剩、需求放缓、价格崩塌——但本轮的供需结构与之不同。Vontobel 自身的研究也持相近立场：半导体仍是周期行业，增速回落后出现一定 moderation 并不意外，但价值链各处的证据持续支持 2026 年乃至 2027 年的韧性需求（Vontobel：Silicon is the new oil，2026）。

盈利能见度的意义

对基金组合管理而言，”盈利能见度”（earnings visibility）是比叙事更重要的约束条件。Nakamura 指出，供应 AI 硬件的企业在未来 12 个月拥有清晰订单与定价能力，这意味着即便指数层面波动，细分环节的现金流确定性更高。这一判断与瑞士监管框架下以基本面前景驱动的组合构建逻辑相契合——Vontobel 作为受 瑞士金融市场监管局（FINMA） 监管的资产管理机构，其主动管理型股票策略需在产品文件与风险揭示中清晰陈述此类主题敞口。

核心论点：AI 资本开支周期至少再延续两年

垄断竞争逻辑

Nakamura 将当前 capex 的驱动力归结为”垄断性权力竞赛”。他指出，工程前沿模型的企业之所以持续投入，是因为它们相信该新兴市场的领先者将通吃全局；每一方都在试图让尽可能多的客户绑定自身模型，使其成为客户生态的”囚徒”，从而掌握定价权——正如微软与亚马逊在云计算时代所做过的事。这一竞争逻辑使得资本开支具备”战略性”而非”周期性”特征，短期内难以因盈利波动而收缩。

半导体与内存的产能瓶颈

供给端构成了另一重硬约束。Nakamura 特别提到，高带宽内存（HBM）与基板（substrate）等细分环节的交期已从 3 个月延长至 1 年，且在 2030 年之前看不到明确缓解迹象。Vontobel 的供应链调研也显示，先进封装产能、内存、网络与电力是少数难以复制的瓶颈环节。对基金而言，这意味着”卖铲人”逻辑（为 AI 竞赛提供必需工具与组件的企业）在可见窗口内具备更稳固的盈利基础，而不论最终胜出的模型或云平台是谁。

本轮 AI 资本开支周期与过往半导体周期有何不同？

判断周期是否”此次不同”，需要落到可比较的结构维度。下表将本轮 AI capex 周期与过往半导体超级周期作对照，便于基金管理人在尽调与归因时建立参照系。

对比维度 本轮 AI 资本开支周期 过往半导体超级周期
能见度与规划周期 规划视野延伸至约 24 个月，云厂商按多年基础设施投资排程 6–12 个月的库存与定价周期
需求驱动 前沿模型训练 + 日常 AI agent 推理消耗算力 消费电子与 PC 换机周期
产能约束 先进封装 / 内存交期由 3 个月延至 1 年，2030 前难缓解 产能扩张相对更快，易在需求回落后 oversupply
主要风险时点 2027 年下半年后才可能出现资本开支回落 周期短、易供给过剩致价格崩塌
组合含义 基础设施”卖铲人”盈利能见度更长 价格弹性大，盈利波动剧烈

对科技与加密基金的配置启示

基础设施”卖铲人”逻辑

从基金架构顾问视角，Nakamura 的判断提示：在 AI 主题上，提供必需工具与组件、且具备可量化回报与持久竞争壁垒的企业，其确定性相对高于依赖单一模型或应用胜出的标的。这意味着以 UCITS 基金结构 或瑞士《集合投资计划法》（CISA）项下结构布局科技主题的主动管理基金，应在风控文件中明确区分”基础设施层”与”应用层”的敞口属性。

机构托管与稳定币结算的配套

AI 资本开支周期也间接强化了机构数字资产基础设施的需求。当大型资管与科技企业加大算力与数据资产投入，其对合规托管、链上结算与稳定币资金通道的依赖同步上升。近期传统金融机构加速进入该领域即是信号——例如德意志银行在欧盟 MiCA 框架与德国 BaFin 监管下正式上线机构级加密资产托管，由 Taurus 提供技术栈，并计划 2027 年延伸至亚洲金融中心（德意志银行机构加密托管正式上线）。对跨资产基金而言，托管与结算对手方的合规成熟度，正成为配置科技与加密资产的隐性前置条件。在传统金融层面，欧洲发行方发行美元计价电子货币代币（EMT）的多币种合规路径，亦反映了机构资金对受监管稳定币结算通道的真实需求（欧盟 MiCA 稳定币发行商为何发行美元代币）。

投资者应如何分散对 AI 的敞口？

Nakamura 坦承，尽管对 AI 硬件交易充满信心，投资者试图分散 AI 趋势敞口却”并不显然”。他观察到，医疗服务的部分板块（尤其是医院服务与部分生物科技）、自动化等细分领域具备一定盈利能见度；金融板块在利率上行期表现良好，但长期利率可能已接近峰值。更进一步的分散路径是下沉至新兴市场——他认为，过去 15 年多数新兴市场经济体的结构性转型（更成熟的国内需求、更稳健的宏观条件、更平衡的外部账户）使其对全球冲击的韧性显著增强。

他以近期一系列冲击为例：美国关税上行的国际贸易冲击、中东油价冲击、以及长期收益率骤升的冲击，在 20 年前会引爆新兴市场的恐慌与资本外流，但本轮”不仅什么都没发生，新兴市场除近几周外持续跑赢发达市场”。对全球股票组合而言，新兴市场已从”追逐高回报的高波动资产池”转变为”分散全球股票敞口的工具”，其配置逻辑需相应更新。

本文仅供信息参考，不构成法律、投资或财务建议；具体申请与合规安排以最新法规及监管机构官方口径为准。转载请注明来源。

常见问题（FAQ）

AI 资本开支周期为何被认为尚未见顶？

核心支撑有两个：需求端，前沿模型公司为”垄断性生态位”竞赛持续投入，资本开支由赢家通吃预期而非短期盈利驱动；供给端，半导体与高带宽内存的交期已拉长至约 1 年且 2030 年前难缓解。Vontobel 判断盈利能见度延伸至约 24 个月，capex 占销售比在明年底见顶后仍将高于历史水平。

对科技与加密基金配置有何具体启示？

在 AI 主题上，提供必需工具与组件、具备可量化回报的”基础设施卖铲人”确定性高于依赖单一模型胜出的应用层标的。同时，机构数字资产托管与受监管稳定币结算通道的需求随算力投资上升，托管与结算对手方的合规成熟度成为跨资产配置的隐性前置条件。

投资者应如何分散对 AI 的单一敞口？

Nakamura 认为分散并不显然，但可关注医疗服务与部分生物科技、自动化等盈利能见度较好的细分领域；更系统的分散路径是下沉至新兴市场——其经济结构转型使其对全球冲击韧性增强，可作为全球股票组合的分散工具，而非单纯的高波动资产。

本轮周期的主要风险时点在何时？

主要风险不在 2026 年，而在 2027 年下半年之后：届时资本开支可能出现回落，且若企业采用 AI 的速度未能消化基础设施投入，或引发资本开支过剩与设备需求正常化。在此之前，窗口依然敞开，能见度在 current 周期中属稀缺利好。

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来源

初版日期：2026-11-12 | 最后更新：2026-11-12

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