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AI泡沫將至?淡馬錫CEO警告:資金正瘋狂湧入基建,但真正的機會在應用端!

2026/10/07
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新加坡:淡馬錫控股(Temasek Holdings)執行長 Dilhan Pillay Sandrasegaran 在周三(10月7日)表示,目前投入人工智慧(AI)的資金量達到了「驚人」的程度,但這些資本應當更廣泛地分布到諸如 AI 應用等領域。

在福布斯全球 CEO 大會的一個小組討論中,這位新加坡主權財富基金的掌門人指出,目前大部分資金都流向了晶片和基礎設施。參與此次討論的還包括億萬富翁 Ray Dalio、富蘭克林鄧普頓(Franklin Templeton)CEO Jenny Johnson 以及曼谷銀行行長 Chartsiri Sophonpanich。

Sandrasegaran 先生質疑,AI 基礎設施投資帶來的通脹壓力是否會導致資本成本上升。

他表示:「如此巨額的資金湧入 AI 基礎設施等領域,我們現在必須開始思考,未來在 AI 應用端還剩下多少可用資本。」

他解釋稱,淡馬錫目前正在考慮這個問題,因為其投資的公司在運營、轉型和採用 AI 時需要借貸。

Sandrasegaran 提到,資本正流向英偉達(Nvidia)CEO 黃仁勛所定義的五個層級:能源、晶片、基礎設施、模型和應用。而目前大部分利潤池都流向了晶片領域。

「與半導體歷史上的任何時期相比,現在的存儲晶片廠商賺得盆滿缽滿,」他說道。

他還談到了淡馬錫子公司 ST Telemedia 將其在 ST Telemedia Global Data Centres 82% 的股權以 66 億新元(約 51.6 億美元)出售給投資公司 KKR 和新加坡電信(Singtel)的決定。

「人們問我,『既然現在所有資金都流向 AI,你為什麼還要賣掉數據中心運營商?』」Sandrasegaran 說道。

他表示,該子公司此前依賴淡馬錫的 AAA 信用評級來獲得低利率貸款,但如果繼續投資於能源容量或升級數據中心技術,成本將會上升。

他補充道:「當你作為企業所有者時,必須考慮『次日清晨』的情況,此時你的風險承受能力與投資者截然不同,因為資產輪動的能力是不一樣的。」

AI 應用的實驗與信任

在隨後的另一場討論中,星展銀行(DBS Group)CEO Tan Su Shan 探討了企業如何鼓勵 AI 的普及。

該小組討論涵蓋了在地緣政治和勞動力變革背景下的技術增長,參與者包括東北大學校長 Joseph E Aoun、新加坡交易所主席 Koh Boon Hwee、攜程(Trip.com Group)CEO 孫潔以及 SM Investments 副主席 Teresita Sy-Coson。

Tan 女士認為,推動 AI 應用的一種方法是在安全的環境中允許實驗和失敗。她補充說,星展銀行在企業知識庫的基礎上,通過控制和治理政策,為員工提供了一個安全空間,讓他們構建自己的 AI Agent(AI 智能體)。

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在她接管銀行時,她挑戰團隊開發出能讓其他人使用的最佳 AI Agent,並推動各部門實現「大規模的運營模式轉型」。

Tan 女士還強調了數據治理和問責制的重要性,因為目前存在大量遺留數據,且每天都在產生新數據。她指出,數據生命周期的所有權往往不明確,數據的標記、存儲和使用方式必須改變。

「首先,必須建立一個基礎,確保你的端到端數據——從產生到銷毀——都有明確的所有權和問責制,並且知道數據存儲在哪裡。然後,再制定一套處理結構化數據和非結構化數據的準則,」她說道。

Tan 女士還提到,企業的文化是另一個關鍵因素。企業必須專注於為客戶做正確的事,而不僅僅是優化利潤。

她認為,在面對崗位轉型時,必須考慮如何保護員工。

「我們的理念是,我們在這裡不是為了保護『崗位』,而是為了保護『人』,」她補充說,員工需要正確的心態來利用 AI,從而在生產力階梯上向上攀升。

例如,一個崗位消失的運營人員可以轉型為 AI Agent 管理員——成為一個「人在迴路」(human in the loop)的角色,監督 AI Agent 的運行。

達利歐警告:這是「典型的泡沫」

Ray Dalio 告訴聽眾,AI 是一個接近破裂的「典型泡沫」。他認為,市場正處於周期的某個階段,利率上升和環境變化尚未對其他資產產生實質性傷害。

長期警告 AI 泡沫的 Dalio 表示,當利率持續攀升時,泡沫就會開始破裂。

與此同時,普華永道(PWC)的分析師預測,到 2050 年,全球數據中心的支出將達到 31.6 萬億美元,以滿足對 AI 日益增長的需求。這一數字甚至超過了美國 30 萬億美元的國內生產總值(GDP)。

富蘭克林鄧普頓的 Johnson 女士表示,重大技術進步往往伴隨著過度投資。

「我們所討論的泡沫,是指那些投入巨額資本、背負大量債務的超大規模雲服務商(hyperscalers),」她說道。

她強調,目前所有關於這些投資所需能源的預測都是基於當下的技術。因此,在創新如此迅速的背景下,基於這些預測所做的長期承諾「具有一定的風險」。

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