大胆预言：未来5年黄金暴打纳指！Einhorn：AI巨头利润或被折旧“吃掉”

    FX168财经报社(亚太)讯 Greenlight Capital创始人David Einhorn近日表示，未来3至5年，黄金的表现可能明显跑赢纳斯达克指数，而且两者之间的收益差距可能相当可观。

Einhorn认为，美国财政赤字长期失控、美元储备货币地位受到削弱，以及全球“去美元化”趋势持续推进，正在系统性提升黄金作为战略储备资产的长期价值。与此同时，他对当前由大型科技公司主导的纳斯达克指数保持谨慎，认为人工智能投资浪潮正在改变科技巨头过去“轻资产、高利润、高壁垒”的商业模式，未来巨额资本开支带来的折旧压力，可能逐步侵蚀企业利润。

目前，黄金仍是Greenlight Capital最大的宏观多头头寸。Einhorn表示，该基金自2008年以来一直持续持有黄金。

黄金长期逻辑

Einhorn对黄金的长期看多，核心来自其对全球财政和货币体系的担忧。他指出，包括美国在内的主要经济体财政赤字问题仍远未得到解决。对于美国财政部提出将财政赤字占GDP比重降至3%的目标，Einhorn表示，目前几乎看不到足够明确的实现路径。

在他看来，只要美国联邦财政预算持续失控，黄金就仍具有长期配置价值。

除了财政赤字之外，Einhorn还特别关注全球储备资产体系正在发生的变化。

他认为，西方冻结俄罗斯外汇储备，是全球货币体系中的一个重要转折点。这一事件促使越来越多国家重新评估持有美元资产的安全性，并推动部分央行和主权财富基金调整外汇储备结构。

Einhorn表示，外汇储备的核心价值在于关键时刻能够被使用，如果资产在需要时可能被冻结，其储备属性本身就会受到质疑。

在这一背景下，黄金作为不依赖单一国家信用体系、且不存在交易对手风险的储备资产，其战略价值正在重新获得重视。

不过，Einhorn也承认，黄金在今年1月和2月经历快速上涨后，短期可能进入较长时间的整理阶段。他表示，即使金价未来一年甚至一年半没有明显上涨，也并不会改变其长期判断。对于Greenlight Capital而言，这仍然是一项跨越数年的配置逻辑。他认为，在未来五年左右的时间框架内，黄金有望消化此前的投机性上涨，并重新进入长期升势。

AI正在改变原有商业模式

与对黄金的乐观判断形成鲜明对比的是，Einhorn对纳斯达克大型科技公司的盈利前景明显更加谨慎。

他认为，目前部分科技巨头的利润水平可能包含一定程度的“高估成分”，而人工智能基础设施建设所带来的资本开支和折旧成本，未来几年将逐步反映在财务报表中。

过去十多年，大型科技企业普遍依靠轻资产、高毛利以及接近垄断的商业模式实现快速增长，但AI投资正在显著改变这一结构。

为了建设数据中心、采购高端芯片、服务器、存储设备以及其他基础设施，科技公司需要投入越来越多资本。这意味着这些企业正在从传统的软件和互联网平台模式，逐步转向资本密集型业务。

Einhorn认为，这一变化可能成为大型科技公司未来盈利能力的重要挑战。

他以存储芯片为例指出，当存储价格大幅上涨时，芯片制造商能够立即获得更高利润，但云计算和AI基础设施运营商购买的大量设备通常会被资本化，其成本不会一次性计入当期费用，而是通过未来多年的折旧逐步体现。因此，当前巨额AI资本开支对利润的影响可能具有明显滞后性。

Einhorn援引一项测算称，如果按照目前AI基础设施扩张速度持续下去，到2033年前后，超大规模云计算公司的年度折旧费用，可能接近其现有核心业务的全部利润规模。而这一估算还建立在这些传统业务能够继续维持历史增长速度的前提之上。这意味着，届时大型科技公司的盈利增长将更加依赖AI业务本身能否创造足够高的新增回报。

从轻资产垄断转向资本密集竞争

Einhorn进一步指出，市场目前对科技巨头估值的核心假设之一，是这些公司能够继续维持较高利润率和超额回报。

但AI行业可能并不具备同样的商业特征。

他认为，大型科技企业正在从“轻资产、接近垄断”的商业模式，转向“资本密集、高度竞争”的行业结构。而在资本密集型产业中，一旦某个领域能够产生较高回报，就会吸引更多资本进入，最终导致供给增加、竞争加剧，并压缩超额利润。

如果这一过程发生，目前纳斯达克大型科技股所享有的高估值体系可能面临重新定价。

Einhorn认为，这也是为什么未来几年黄金可能明显跑赢纳斯达克的重要原因之一。

AI价值最终可能更多流向用户

对于人工智能长期创造的经济价值，Einhorn也提出了一个与当前市场主流叙事不同的判断。

他认为，AI创造的大部分价值最终可能更多流向用户，而不是AI服务提供商。核心原因在于，AI行业可能缺乏足够强的长期竞争壁垒。

以社交媒体为例，Facebook等平台依赖强大的网络效应——用户越多，平台价值越高，新进入者也越难挑战其市场地位。

但AI服务的用户体验更加个性化，不同用户之间并不存在明显的网络效应。

与此同时，AI也不同于传统软件业务。传统软件在完成产品开发后，新增用户的边际成本非常低，因此可以形成极高的经营杠杆。而AI服务需要持续投入算力、电力、数据中心和芯片，边际成本并不会趋近于零，因此其商业模式本身更加资本密集。

Einhorn表示，如果市场上存在10家能够提供相似AI服务的公司，而用户切换平台的成本又非常低，那么服务提供商就很难长期维持高额利润率。

在这种情况下，竞争可能推动AI服务价格逐步向边际成本靠拢，并削弱行业整体的超额回报。

Greenlight不追热门AI股

基于上述判断，Greenlight Capital目前并没有直接大规模投资市场最热门的AI概念股。

Einhorn表示，这些公司并不便宜，而且已经受到市场高度关注。相比直接追逐AI基础设施和科技巨头，Greenlight更倾向于寻找自身估值合理，同时能够通过AI降低成本、提高效率的传统行业公司。

他以美国医疗保险公司Centene为例指出，该公司未来可能利用AI改善数据处理、文档自动化和运营效率。

不过，Einhorn强调，即使AI最终没有带来明显收益，他仍然愿意基于公司本身的估值和基本面持有这类股票。这种策略反映出Greenlight对当前AI投资热潮的谨慎态度：与其押注已经被市场充分定价的AI龙头，不如寻找那些估值较低、基本面稳健，同时能够从AI提高生产效率中受益的企业。