在這個偉大的 AI 時代，我越來越能感受到一種隱形的焦慮。 它不一定來自虧損，反而是從「沒跟上」的錯覺中滋生的： 前天，新思科技（SNPS）和英偉達（NVDA）宣布一項策略合作： NVDA 計劃斥資 20 億美元買入 SNPS 股票，兩家公司將聯手打通 AI 與物理世界之間的橋樑。 這不是普通的投資，而是一個重要訊號：AI 已經從「模型堆疊」走向「物理落地」。 今天我想從這個角度，聊聊我心中AI 時代底層資產的組合邏輯。 核心資產一：發電巨頭 VST —— AI 的能源心臟 Sam Altman 說：AI 發展所需的電力，將達到 250 GW，是美國現有資料中心的數倍。 OpenAI、Meta、Google 都在搶建資料中心，但電力從哪裡來？ 太陽能不夠穩定，風電不可控，而 AI 要的是 24 小時穩定、高密度、低延遲的機上電力。 VST（Vistra）－擁有全美最多的核能與天然氣發電資源，是少數能滿足這種需求的獨立發電商。 它不像傳統公用事業那樣利潤被政府鎖死，而是能在開放市場上自由定價。電力價格越貴，它賺得越多。 而科技巨頭在做什麼？囤發電廠，就像以前囤晶片。 這是估價邏輯的重構，VST 已不是老牌電力股，它是 AI 產業鏈最核心的供應商之一。 核心資產二：VRT —— AI 的冷卻系統 高密度 GPU 運作時產生的熱量，遠遠超過傳統伺服器。 過去「風扇吹一吹」的時代早已過去，液冷成為唯一解決方案。 VRT（Vertiv）在資料中心液冷領域的技術壁壘非常高，是業界的「英偉達」。 擁有超過 25% 的市場份額，佈局全球主要資料中心專案。 這就是典型的賣水人邏輯： 不管你買的是 NVDA、AMD，還是Google的 TPU，都繞不過 VRT 提供的液冷系統。 核心資產三：NVDA —— AI 生態的事實標準 英偉達不是一張卡片那麼簡單，而是整套產業生態的事實標準。 無論你是用什麼模型，只要跑 AI，就必須用 CUDA + GPU。 這就像 20 年前的軟體必須裝在 Windows 上。這不是硬體生意，這是標準戰爭的勝利者。 而 NVDA 早已不是「靠賣卡賺錢」的公司，它擁有 700 億美金自由現金流，60% 以上的毛利率。 比起“怕貴”，我更擔心“不懂它的護城河”。 核心資產四：PLTR —— 把 AI 應用落地的“大腦” 很多大公司其實早就買了卡片蓋了雲，問題在於不會用。 PLTR（Palantir）提供的就是這一層：把複雜的模式「裝進業務」裡，讓企業真正用得上 AI。 而且客戶黏性極強，一旦接入，基本上不會換。 在硬體商品化、模式開源化的趨勢下，軟體調度層反而越來越值錢。 核心資產五：MSFT —— AI 的「房東」與護城河 OpenAI 每次呼叫 API，背後都在消耗微軟的 Azure。 你以為你在用 ChatGPT，其實是幫 MSFT 收租。 更關鍵的是，就算 AI 落地變慢，微軟仍擁有 Office、Windows 這些現金乳牛，是少數兼具成長性與抗風險能力的科技巨頭。 核心資產六：SNPS —— AI 晶片設計的土壤 今天不展開講 SNPS（新思科技），但可以透露一點： 沒有 SNPS 的 EDA 軟體，就沒有今天的英偉達、AMD。 這家公司掌控著晶片設計底層的“編譯器”，而不是某個單一硬體。 它不是造晶片的，它是讓所有人「能造晶片」的。 AI 晶片繁榮，它就是受益者。
