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AI資本支出的狂潮沒有降溫，但錢的流向正在改變。
過去兩年，市場對AI的定價邏輯幾乎完全集中在美國科技巨頭身上——微軟、谷歌、亞馬遜、Meta，這些超大規模雲計算商被視為AI時代的終極受益者。但現在，一批管理著大規模資金的機構投資者開始重新審視這個共識。
據彭博報導，Pimco基金經理Emmanuel Sharef正在進行一項明確的倉位調整：加碼亞洲，低配美國科技巨頭。
Sharef管理的基金規模約190億美元，過去三年業績超過97%的同類產品。這個業績背景讓他的調倉動作具有相當的參考價值。
他的邏輯很清晰：相較美國科技股，亞洲資產擁有更低的估值、更強的盈利增長、以及更直接的數據中心建設敞口。與此同時，他正低配大多數超大規模雲計算商及「科技七巨頭」成員。
在他看來，持續攀升的AI資本支出正在推高這些美國巨頭的債務負擔、擠壓自由現金流，並帶來信用風險，使其高企的估值面臨更大壓力。
他的一句話點破了核心：
「你不一定需要持有最貴的股票，才能捕捉某個特定主題或市場趨勢。」
從「敘事核心」到「實體環節」：AI交易的盈利邊界正在擴散
Sharef的判斷並非孤立。他看到的是一個正在發生的結構性變化：AI行情正從美國科技巨頭向供應鏈擴散。
邏輯在於，數據中心不是虛擬存在。每一座新建的數據中心，都需要實體的半導體組件、冷卻設備、線纜、光學設備、電源系統、建築機械和金屬材料。當AI資本支出繼續向數據中心、芯片及基礎設施傾斜，真正受益的群體正在從「訓練模型的人」變成「製造基礎設施的人」。
這正是亞洲製造業的強項。
基於這一判斷，Sharef的基金去年大舉買入三星電子（005930.KR）、SK海力士（000660.KR）和台積電（TSM.US），目前約60%的股票倉位配置於相關資產。
這三家企業的共性非常明確：
企業 在AI供應鏈中的角色

這些企業的估值相對美國科技巨頭更低，同時能夠更直接地受益於AI基礎設施投資——不是「概念上的關聯」，而是「訂單上的直接受益」。
美國巨頭的隱憂：資本支出的另一面
Sharef低配美國科技巨頭的理由，同樣值得深思。
AI資本支出是一把雙刃劍。對美國超大規模雲計算商而言，持續攀升的資本支出意味著：
· 債務負擔加重：大規模數據中心建設需要大量融資，推高資產負債表壓力
· 自由現金流被擠壓：資本開支吃掉經營現金流，股東回報能力下降
· 信用風險上升：若AI變現速度不及預期，高槓桿將成為脆弱點
· 估值壓力：在高估值基礎上疊加財務壓力，容錯空間被壓縮
換句話說，美國科技巨頭正在為AI時代「重資產化」。而市場給予它們的估值，仍然按照「輕資產平台型公司」的邏輯在定價。這個錯配，正是Sharef選擇迴避的原因。
啟示：捕捉主題的路徑不止一條
Sharef的調倉傳遞了一個重要的投資視角：在同一個AI主題下，不同環節的風險收益比可能截然不同。
美國科技巨頭承擔了AI資本支出的「成本端」——它們需要持續投入巨額資金建設基礎設施，但變現路徑仍存在不確定性。而亞洲供應鏈企業則站在「收入端」——無論最終哪家雲計算商的AI服務勝出，芯片、記憶體、冷卻設備和電源系統的需求都是確定的。
這構成了一種「地理+估值+產業鏈位置」的三重套利：同樣的AI資本支出，在美國科技巨頭那裡體現為債務和自由現金流的壓力，在亞洲供應鏈那裡則體現為訂單和盈利的實質增長。