黑石: 今天的 AI 不是 2000 年泡沫, 而是 1870 年, GDP 翻 4 倍, 股市翻 7 倍!

华尔街真正的顶级操盘手已经悄悄把未来五年的变电站和燃气轮机产能抢购一空了。

作为管理着上万亿美元资产的全球另类资产管理巨头，黑石的账本里藏着普通人在新闻标题里绝对看不到的真金白银。

在面对只有 100 人的内部分享中，黑石集团总裁兼首席运营官 Jon Gray 抛出了一个石破天惊的论断：大家都喜欢拿 2000 年的互联网泡沫吓唬自己，但如果把尺子拉长，我们今天站的位置，其实是 1870 年——第二次工业革命的拂晓。

放弃 2000 年的视线，重回 1870 年的拂晓

如果你用两三年的短剧思维去看科技革命，你会觉得一切都是泡沫；但如果你换一把长达30年的尺子，格局瞬间就打开了。

1870 年到 1900 年发生了什么？

那是内燃机、电力、化学工业和现代钢铁大爆发的 30 年。在这期间，美国的年劳动生产率翻了一番，GDP 翻了四倍，实际制造业产出增长了六倍，而股市更是毫不客气地上涨了七倍。

Carnegie 钢铁厂历史照片

当时坐在蜡烛光下的人们，很难想象 30 年后满大街发光的电灯和奔跑的汽车。

1900 年的纽约

今天很多人动不动就拿 2000 年 Dot-Com 泡沫破裂来预测 AI 的终局。但在黑石看来，这两者在资产负债表的底层结构上有着天壤之别：

第一，估值完全不同。 2000 年泡沫巅峰时，思科（Cisco）的市盈率被炒到了惊人的 150 倍，全市场都在凭空想象流量变现。而今天给 AI 芯片提供最核心 HBM 高带宽内存的 SK 海力士，市盈率只有区区 4 倍左右。一个是用幻觉撑起的百倍市盈率，另一个是用真金白银堆出来的地板价。

第二，杠杆与供需颠倒。 当年的铁路公司和电信运营商，是用极高杠杆提前铺设了远超当时实际需求的海底光缆和铁轨，属于典型的“高杠杆加供过于求”。而今天，无论是电力还是数据中心，全部呈现出“需求远超供给”的饥饿状态。更重要的是，今天疯狂砸钱搞资本开支的，是微软、谷歌、Meta 这些现金流充沛到令人发指、杠杆率极低的大厂。

今年，全球五大科技巨头的资本支出达到了创纪录的 8200 亿美元，比去年的 4150 亿美元整整翻了一番，占到了美国 GDP 的 2.5%。这不是靠高利贷硬撑的虚假繁荣，而是富可敌国的大厂在物理世界里疯狂抢购“入场券”。

互联网泡沫时期的 Cisco

泡沫讲的是故事，黑石讲的是收入

泡沫和工业革命最大的区别，在于有没有真实客户愿意为效率掏钱。

像 Anthropic 和 OpenAI 这样的头部大模型公司，几年前的收入几乎可以忽略不计。但到了 2025 年 7 月，它们的年化收入已经飙升了 100 倍，达到了 1050 亿美元。这种短期内创造现金流的速度，在整个人类商业史上都是前所未有的。

如果说大模型公司的收入还有点“科技圈内部互刷”的嫌疑，黑石自己的内部账本则彻底打消了这种怀疑。

在黑石投资的资产组合中，有 14 家直接受益于人工智能的生态企业。上一年度 9 月，这 14 家公司的年化收入总共才 2500 万美元；到了今年，这个数字暴涨了 21 倍，达到了 5.25 亿美元。在黑石今年第二季度收益最高的十项投资中，有九项都死死砸在人工智能领域。

这根本不是旁观者站在岸上的推测，而是游泳池里的人数出来的利润。

牛肉在哪儿？AI 最先赚钱的地方往往最不性感

大家印象中的 AI 突破，似乎都是 Sora 绘画、ChatGPT 写诗或者自动生成动漫小视频。但真实商业世界里的“降本增效”，往往发生在极其枯燥、甚至有些不性感的传统行业里。

黑石披露了两个极具代表性的案例：

一个是 Phoenix Tower（铁塔基础设施公司）。这家公司花了 400 万美元开发了一套针对内部业务流程的 AI 系统。结果这笔投资不仅没有打水漂，反而每年稳定为公司带来 450 万美元的成本节省和额外收益。一年收回成本，往后全是纯利润。

另一个是能源数据公司 Enverus，通过在示范业务中嵌入 AI 流程，直接获得了 18 倍的投资回报率。

过去十年，经济学家们一直在碎碎念所谓的“索洛悖论”——即计算机无处不在，却唯独没有出现在生产率的统计数据里。但过去两年半，事情变了：美国年均生产率增长率从此前的 1.5% 直接拉升到了 2.6%。

目前，这些 AI 技术大多还只是“停留在办公桌上的软件”。当它们进一步与机器人、自动驾驶、物理工场相结合时，对底层算力和物理世界的吞噬速度只会呈指数级增长。

真正的天花板不在代码里，在电网和涡轮机里

硅谷的程序员们以为 AI 的瓶颈是算法架构和 CUDA 生态，但华尔街的操盘手早已看清：AI 真正的生死线在物理世界，在芯片、电力和数据中心。

AI 发展的尽头，其实是重工业。

按照黑石的数据，现在每增加 1 吉瓦（GW）的电力供给，包含数据中心和配套电网的整体投资额就高达 550 亿美元。

更夸张的是设备的交货周期。如果你现在去找通用电气 Vernova（GE Vernova）下单订购一台用于数据中心发电的重型燃气轮机，销售人员会非常礼貌地告诉你：请排队，发货时间已经排到了 2031 年。

这意味着什么？意味着在未来五年内，谁掌握了电网接入权、谁拥有现成的变电站和数据中心用地，谁就握有了 AI 时代的“石油开采权”。也正因如此，黑石毫不犹豫地将巨额资金砸向了计算栈的最底层——卖电、卖地、建数据中心。

别人都在赌哪家大模型能成为未来的 Google，黑石则在给所有淘金者卖铲子、发电并租借矿洞。

GE 燃气轮机

颠覆会发生，但不会一刀切

面对这场巨大的技术海啸，传统企业会死光吗？

Jon Gray 回顾了 25 年前的零售业变革。当时亚马逊强势崛起，传统零售巨头哀鸿遍野，Kmart、Sears 和玩具反斗城（Toys R Us）相继破产倒闭。但同样面对亚马逊的冲击，沃尔玛、Costco 和 TJ Maxx 不仅没死，反而通过重构供应链与线下体验，成长为更庞大的商业帝国。

在 AI 时代，企业分化的逻辑完全一致：

那些仅仅依靠卖“软件席位（Seats）”的中间商将面临灭顶之灾，因为 AI 会直接接管过程并交付“结果”。相反，那些拥有极其核心的“记录系统（System of Record）”、掌握独家行业数据，并且管理层能够迅速从“按人头发工钱”转向“按最终效果收费”的公司，反而会借助 AI 获得前所未有的超额利润。

1870 年的煤油灯匠人很难想象未来由电网构成的夜城，正如今天坐在电脑前的我们，也很难准确勾勒出 30 年后的自动化世界。

但华尔街的账本已经给出了答案：在这场高昂的工业革命中，最先赚到大钱的未必是诗人和画家，而是那些早已默默锁定了未来十年电网产能的精明人。这场游戏才刚刚开始，而你我付出的第一笔门票钱，可能就是名下那张越来越贵的电费账单。