無懼AI沖擊的HALO資產(chǎn)

圖片來源：攝圖網(wǎng)

本文首發(fā)于2月28日第2期雜志

2026年初，華爾街投資界掀起了一場深刻的認知革命。當生成式人工智能以指數(shù)級速度重塑全球經(jīng)濟版圖之時，一場前所未有的“AI焦慮”席卷全球資本市場，AI一方面以前所未有的效率創(chuàng)造價值,另一方面，它以驚人的速度摧毀傳統(tǒng)商業(yè)模式。尤其是輕資產(chǎn)的商業(yè)模式受到前所未有的系統(tǒng)性質疑，AI技術的核心特征之一是邊際成本趨近于零，無論是代碼生成、文檔處理還是圖像創(chuàng)作，AI都能以近乎零成本的方式大規(guī)模復制。這一特性直接沖擊了傳統(tǒng)軟件行業(yè)的盈利基礎。

AI對軟件行業(yè)（尤其是SaaS、傳統(tǒng)軟件外包、基礎編碼服務等）造成了底層邏輯級的沖擊，美股的軟件類股票遭遇重創(chuàng)。AI初創(chuàng)公司Anthropic宣布其 Claude Code 產(chǎn)品推出新編程功能，實現(xiàn)商業(yè)編程語言COBOL的大部分研究分析工作自動化，引發(fā)市場對IBM大型主機業(yè)務前景的擔憂，IBM股價暴跌超13%，創(chuàng)下逾25年來最大單日跌幅。港股的互聯(lián)網(wǎng)龍頭也難以幸免，在字節(jié)跳動在推出Seedance后，市場更確認了字節(jié)跳動在AI領域的領先優(yōu)勢，而這正在不斷壓縮恒生科技成分股的生存空間，成為恒生科技板塊回調的核心原因。恒生科技指數(shù)前十大權重中，騰訊、阿里、京東、百度、美團、快手等6家公司與字節(jié)直接競爭。字節(jié)以抖音+今日頭條的算法分發(fā)，重構信息流廣告市場，廣告收入已躍居行業(yè)第一，這導致百度搜索廣告份額持續(xù)被擠壓，騰訊社交廣告、阿里電商廣告的增長天花板被壓低。抖音直播電商GMV已躋身行業(yè)前三，通過“內容種草→即時下單”的短鏈路，截流阿里、京東的傳統(tǒng)電商流量。抖音本地生活通過短視頻+團購券，分流美團到店業(yè)務約30%份額，直接沖擊美團高利潤的到店餐飲、酒旅板塊。字節(jié)以非上市身份，全賽道進攻，降維打擊，系統(tǒng)性壓制了港股互聯(lián)網(wǎng)龍頭的增長、利潤與估值。投資者甚至戲謔道，可以通過做空恒生科技股來替代買入未上市的字節(jié)。

正是在這一背景下，高盛集團于2026年2月發(fā)布了一份里程碑式的研究報告《HALO效應：AI時代的重資產(chǎn)、低淘汰率》，首次系統(tǒng)性地提出了“HALO資產(chǎn)”這一投資范式。HALO并不是一個行業(yè)，而是一種投資策略或資產(chǎn)分類概念?，指的是“重資產(chǎn)”“低淘汰”（Heavy Assets,Low Obsolescence）的實體資產(chǎn)。黃仁勛提出的“AI五層蛋糕”理論清晰地揭示了這一邏輯：最底層是能源，沒有電一切算力都是空談；第二層是芯片和計算設備；第三層是云設施與服務；第四層是AI模型；最頂層才是實際應用。這一理論框架表明，AI的繁榮并非空中樓閣，而是建立在堅實的物理基礎之上。每一次智能的涌現(xiàn)，都需要消耗真實的電力、占用物理的存儲空間、依賴實體的制造產(chǎn)能。AI越發(fā)展，對實體資源的需求就越迫切，這為HALO資產(chǎn)的價值重估提供了根本動力。

HALO資產(chǎn)的核心在于同時具備“重資產(chǎn)”和“低淘汰率”雙重屬性。

重資產(chǎn)（Heavy Assets）的深層含義：重資產(chǎn)不僅僅指資產(chǎn)負債表上固定資產(chǎn)占比高（通常≥45%），更意味著企業(yè)商業(yè)模式建立在難以復制的實物資本基礎之上?！爸亍斌w現(xiàn)在多個維度：

首先是資本密集度，單位產(chǎn)出的資本投入極高，形成天然的資金壁壘。

其次是時間成本，從規(guī)劃、審批到建設、投產(chǎn)，周期長達數(shù)年甚至數(shù)十年。一條特高壓輸電線路的建設周期通常為3-5年，一座核電站從立項到商運需要8-10年。這種時間維度上的不可壓縮性，使得現(xiàn)有產(chǎn)能具有稀缺性價值。

最后是監(jiān)管壁壘，這類資產(chǎn)需要政府特許經(jīng)營、環(huán)境評估、安全認證等各類許可。公用事業(yè)、能源、交通基礎設施等行業(yè)通常受到嚴格監(jiān)管，新進入者面臨極高的合規(guī)成本。

低淘汰率（Low Obsolescence）意味著企業(yè)的資產(chǎn)和經(jīng)濟價值能夠穿越多個技術周期，不易被新技術快速顛覆。首先是物理不可替代性，無論算法如何先進，電力傳輸需要電網(wǎng)，貨物運輸需要鐵路，數(shù)據(jù)存儲需要物理服務器，這些功能無法被純代碼替代，AI反而可能成為優(yōu)化這些物理系統(tǒng)的工具。其次是長生命周期，基礎設施類資產(chǎn)的設計使用壽命通常為30-50年甚至更長，在此期間，無論技術如何迭代，資產(chǎn)的基本功能保持不變，持續(xù)產(chǎn)生現(xiàn)金流。再者是需求剛性，人類社會對能源、交通、水資源等基礎服務的需求具有高度穩(wěn)定性，即使經(jīng)濟周期波動，這些需求也不會消失，只是強度有所變化。最后是網(wǎng)絡效應，電網(wǎng)、管道網(wǎng)、鐵路網(wǎng)等基礎設施具有強烈的網(wǎng)絡效應，一旦建成，就會形成自然壟斷，后來者很難在已有網(wǎng)絡上疊加競爭性網(wǎng)絡。

公用事業(yè)是HALO資產(chǎn)的典型代表，也是防御性最強的板塊之一。在AI時代，公用事業(yè)的價值邏輯發(fā)生了根本性轉變：從傳統(tǒng)的“民生保障者”升級為“AI能源底座”。AI數(shù)據(jù)中心的電力消耗是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的10-100倍。訓練一個大語言模型的能耗可能相當于一個小城市一年的用電量。據(jù)估算，到2026年，全球數(shù)據(jù)中心能耗將從2024年的600TWh激增至1050TWh，年復合增速高達32.3%，遠超全球發(fā)電量3.3%的增速。水電站擁有稀缺的水資源和大壩資產(chǎn)，核電擁有技術壁壘和準入門檻，火電站也是重資產(chǎn)且有容量電價的保障，這類資產(chǎn)具有典型的HALO特征。特高壓輸電線路、智能配電網(wǎng)、變電站等電網(wǎng)資產(chǎn)也具有典型的HALO特征。國家電網(wǎng)、配電系統(tǒng)等是物理實體，其建設、維護和運營高度依賴實體設備和工程，無法被AI代碼取代。AI可以優(yōu)化電網(wǎng)調度，但無法替代物理的變壓器、輸電線路和發(fā)電廠。油氣管道、鐵路、公路、港口，其物理網(wǎng)絡特性決定了其HALO屬性。

資源材料行業(yè)也是典型的HALO資產(chǎn)。銅、鋁等有色金屬是電力傳輸、設備制造、建筑裝修的基礎材料。AI數(shù)據(jù)中心建設大幅增加了對銅的需求（用于電纜、散熱器等），對鋁的需求（用于機架、外殼等）也顯著增長。稀土是高科技產(chǎn)業(yè)的關鍵原材料。這些是基礎的工業(yè)原材料，其開采、提煉和加工依賴龐大的物理設施和自然資源，AI無法創(chuàng)造或替代這些實體資源本身。

?HALO資產(chǎn)描述的是一類商業(yè)模式建立在龐大實物資本基礎之上，且這些資產(chǎn)具有穿越技術周期穩(wěn)定性、不易被AI快速顛覆的企業(yè)。在AI看似無所不能的時代，HALO資產(chǎn)以其獨特的物理屬性，成為了資金尋求確定性的終極避風港。?2026年初，華爾街資金正從“可擴張的輕資產(chǎn)敘事”加速轉向“可建造、難替代的實體產(chǎn)能與網(wǎng)絡”，HALO策略已成為主流的防御型投資邏輯。

（本文完）