Michael Cembalest on Why AI Is the Stock Market Bet of the Century
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Michael Cembalest 是一位拥有近 40 年投资分析经验的分析师，他的研究报告在华尔街赢得了众多追随者。他以深入研究广泛的主题而闻名，例如能源和医疗保健。最近，他一直在撰写大量关于人工智能的文章，尤其关注所有对数据中心和计算的投资是否会转化为实际利润。在本期节目中，我们与摩根大通资产管理公司市场和投资策略主管谈论了为什么人工智能是市场的“世纪赌注”，为什么美国大型科技公司的主导地位不容忽视，以及为什么他对小型模块化核反应堆的前景感到悲观。Odd Lots 直播将于 6 月 26 日重返纽约市。在此处获取门票！请访问 omnystudio.com/listener 获取隐私信息。</context> <raw_text>0 这是一个 iHeart Podcast。

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您好，OddLots 听众们。我是 Joe Weisenthal。我是 Tracy Allaway。Tracy，我们正在进行另一场直播节目，就在纽约市。是的，这场应该会是我们规模最大的一场。我们将邀请许多 OddLots 的常客，并尝试一些与我们之前的现场播客录制略有不同的事情。

嘉宾公布后，演出门票将立即售罄。因此，您现在就应该去购买门票。日期是 6 月 26 日。地点是纽约市 Racket。您可以在 Bloomberg.com/Oddlots 或 BloombergEvents.com/OddlotsLiveNY 找到购票链接。我们希望在那里见到您。彭博音频工作室。播客。广播。新闻。♪

您好，欢迎收听 Odd Lots 播客的另一期节目。我是 Traci Alloway。我是 Joe Weisenthal。Joe，您是否觉得每天早上醒来时，市场上都会出现一种新的主导叙事，而且往往与一两天前的主导叙事完全相反？继续说，多说说你的意思。你想表达什么？我的意思是，在某种程度上我同意，但我认为你心中有具体的想法。好吧，我认为这是一个很好的问题。

不，我实际上有很多想法。例如，最近有很多关于债券警惕者回归以及人们担心财政赤字的讨论。然后本周这似乎突然消失了，或者至少不再是人们谈论的唯一事情。关税，你知道，我们在 4 月份经历了大型市场恐慌，然后我们随后推迟并延长了最后期限。

我没有听到人们像 4 月份那样多地谈论关税。而贯穿始终的是，在我们不必谈论关税或债券警惕者的时候，我们会立即转向人工智能。这就是我想说的。所以这就是重点。有一个默认的东西在后台，那就是人工智能。

人工智能，当然，这会导致电力等问题。所以，是的，我现在明白你的意思了，那就是在任何一天，你都会像旋转轮盘赌或幸运之轮一样，然后就像，好吧，今天是人工智能日。实际上，我们是在 5 月 28 日录制的。当人们收听时，英伟达的财报将要公布。哦，是的。所以今天是人工智能日，或者明天可能是人工智能日。

我想说的是，我们之前的嘉宾之一，麦格理的 Victor Schwetz，他很好地阐述了这一点，他基本上说，如果你无法判断每天的主导叙事是什么，或者发生的一切都如此动荡和戏剧性，我们正在谈论的是真正重大的变化——

那么你必须回到做正常的事情。在所有这些事情在新的一年开始之前，正常的事情是担心人工智能，对吧？是的，是的，是的。思考人工智能，以及所有这些人工智能支出是否会得到收入的支持。因此，关于这一点……

这就是我们今天要做的。我们将回到常态，尽管我们也会谈论一些当前的事情。我很高兴地说，我们邀请到了一位我一直想邀请到播客节目的嘉宾。我也是。他终于被放出来了。所以我们非常兴奋。我们将与 Michael Sembelest 谈话。他当然是摩根大通资产管理公司的市场和投资策略主席。他撰写了一篇很棒的文章，名为

《关注市场》，他已经撰写了……这在华尔街拥有众多追随者。每次 Semblest 的新文章发布时，每个人都会谈论它并阅读它。是的，我认为这已经持续了大约 20 年了。他自己从 1987 年就在摩根大通工作。所以，你知道，他是金融市场历史的真正见证者。所以我很兴奋。Michael，非常感谢您最终来到我们的节目。非常感谢。很高兴来到这里。

我想我的第一个问题是，您能否解释一下您在摩根大通资产管理公司的工作？《关注市场》是一份很棒的出版物。我一直是它的粉丝，但我总是想知道，为资产管理客户撰写投资展望与您在卖方时撰写投资展望之间有什么区别？是的，区别很大。

首先，感谢中国的防火墙、ERISA 规则等等，因为我拥有独立性。我们的客户希望我分享我的想法。最好的例子是 2021 年 2 月，投资银行在 SPAC 市场赚得盆满钵满——所有投资银行都在赚得盆满钵满。我发表了——我忘了那件事了。我发表了两篇关于 SPAC 的非常尖锐的文章。

第一篇名为“水力 SPAC”，下一篇，因为是在 COVID 期间，名为“SPACcine 犹豫”，在那里我指出，发起人是唯一赚钱的人，他们的盈亏平衡点大约是合并股票价格下跌 80%。所以任何比这更好的情况，他们都会赚钱。

而其他人则遭受重创。所以，你知道，在受托责任墙的背后，我可以按照我看到的情况来表达。而《关注市场》是我们想法和观点的外部呈现。在内部，我参与我们的投资委员会，处理资产配置、证券选择以及与为捐赠基金、基金会、养老金计划、保险公司、主权财富基金和个人管理资金相关的一切事务。

在媒体方面，我们似乎受制于叙事以及 Tracy 在开头谈到的所有事情。而如果您与从事证券选择工作的人交谈，他们会

感觉这实际上可能是令人振奋的，因为在某种程度上，无论发生什么，你仍然可以查看一种工具并说，这是一种价格合理的工具还是不是？不必过于纠结于仅仅是，你知道，运动，无论当天的头条新闻是什么。

是的。实际上，你知道，如果你管理的资金不是某种快钱宏观对冲基金，你没有在每次出现新的叙事时改变你的资产配置的奢侈。对。因此，在某种程度上，你必须选择你的毒药，做出你的资产配置决策，然后根据结果获得奖励或惩罚。

我们想邀请您参加节目的原因之一是，您一直在详细地撰写关于人工智能的文章。所以让我问一个基本问题。如果我们不担心特朗普、关税、债券警惕者以及所有那些耸人听闻的事情，如果我们回到考虑人工智能目前对宏观经济和市场的重要性——

目前人工智能在市场估值中有多么重要？我想知道人工智能在更广泛的股票市场中有多么重要？我认为你无法夸大这些东西的重要性。哇。当你分解……

标普利润率的演变，并将 MAG7 与市场其余部分剥离时，它就像东西柏林。我暴露年龄了，对吧？但这就是不同之处，这就是它们的差异。如果你看看收益增长，我认为过去 10 年 MAG7 的收益增长接近 20%。标普 493 为 6%。所以它几乎就像两个完全不同的公司宇宙。

所以它们非常有利可图。它们在资本支出和研发上的支出，取决于季度，在 25% 到 40% 之间。这些数字是前所未有的。是的。

在市场历史上，即使追溯到 20 世纪 60 年代的大型机时代等等，我们也从未见过这样的事情。我认为超级计算公司正在做的事情，我知道我们才度过了 25 年，但这确实是本世纪的赌注。你可以花这么多钱在人工智能基础设施上，在一段时间内降低你的自由现金流利润率，然后等待最终的回报。

即使在人工智能之前，你也提到了这种非凡的差距。在我看来，听到你描述标普 500 指数内的收益情况，有两件事让我印象深刻。一个是绝对差距。但另一件事是

是最大的公司发展得非常快。在我年轻的时候，我认为随着大公司越来越大，它们的增长速度会变慢，而小公司的增长速度会更快。当你观察股票市场历史时，这种收益增长，同比增长，它们在收益增长方面取得的巨大数字，对于股票市场历史来说有多么罕见，最大的公司以这种方式超越其他所有公司有多么不寻常？你找不到。

你找不到。我的意思是，证券层面的股票市场历史可以追溯到大约 1980 年。FactSet、芝加哥大学等机构拥有各种数据库。这大约是你所能追溯到的最远距离。真的吗？你不能追溯得更远吗？很难追溯到更远。有一些威尔夏的数据，但很难。非常零散。因此，如果您正在寻找收益增长之类的东西，如果您只想获得股价增长，您可以获得它。当然，是的，当然。但如果您正在寻找收益、利润率等，那就很难了。所以我们找不到——

我们找不到任何类似时期，大公司的增长速度更快。即使在私募股权领域，你的理论也成立。通常规模较小和中等规模的基金通常会在长期内跑赢大型基金。存在负规模偏差。所以这是非常独特的。

而且，你知道，多年来，我一直认为所有这一切中最大的风险将是对谢尔曼法案的某种重新解释，以及反垄断法。虽然 Epic Games 在这里或那里赢得了诉讼，司法部也因各种原因在蚕食亚马逊、苹果和谷歌，但实际上并没有对反垄断法进行根本性的重新思考，这会妨碍这一进程。是的。

你能多谈谈这个吗？是什么驱动因素或环境使得 MAG7 能够继续以惊人的速度增长，同时也成为这些巨大的现金流巨头？是的，这与经济数字化以及技术在公司运营核心中的重要性有关。你知道，摩根大通现在是一家公司。我们在公司内部有 300 个不同的语言模型和人工智能项目正在进行中。

所有这些都以某种方式需要许多这些 MAG7 的收入。我认为我们必须暂时将特斯拉放在一边，原因我们稍后可以讨论。但技术确实是基础。我认为很多时候，当人们进行比较并说，哦，美国股票相对于世界其他地区来说价格昂贵时，他们忽略了一些重要的事情。

他们忽略了这样一个事实，即美国对技术的权重很大。在欧洲，你知道，基本上这是一个价值市场，对吧？有很多能源、金融和消费必需品。因此，美国确实是大型科技股的主导者。有一张令人惊叹的图表

马里奥·德拉吉，他显然是，在年初写了一篇文章。我们还能做什么——我是在转述。我们还能做些什么来重振欧洲的创业精神？他在里面有一张图表，我们用自己的方式重新计算了这张图表，它是一个气泡图，显示了自 2000 年以来美国与欧洲新公司数量的对比。同样——

它就像东西柏林。它们完全不同。是的。最近让我印象深刻的一件事是，我们与一家女装公司 M.M. Lafleur 的首席执行官做了一期节目。我们主要讨论关税。但我一直在思考的一件事是她说的，我认为，大约 10 年前，Tracy？是的。她在 Instagram 等平台上的客户获取成本——

她说每个客户 12 美元。现在是 200 多美元。这让我想到，经济中一定发生的事情是，每个人的利润率最终都变成了 Facebook 的利润，或者每个人的利润率最终都变成了 Alphabet 的利润。我们看到的这种差距的一部分是，存在这种数字房地产，在那里

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我们一直在谈论美国科技的主导地位，你知道，有很多数字可以支持这一点，你已经列出了一些。但在我们所有这些与关税相关的市场恐慌之前，每个人都关注的恐慌是深层搜索，

当然。以及这样的想法，哦，中国突然发明了一种低成本的人工智能模型，它与微软和谷歌等大型公司所看到的模型非常具有竞争力。回顾一下，这种恐慌是否被夸大了？是的，确实如此。好的。好的。继续说。由于几个原因。首先，我认为已经很清楚了。我当时写了一篇文章。

他们对如何实现一些目标并不完全透明。模仿是一种严重的奉承形式。他们实际上使用了，我认为，开放式人工智能模型来训练他们的模型。所以他们做了很多搭便车的事情，这并不一定表示某种生产力突破的标志。

此外，他们愿意出售商品的价格并不一定反映其真实成本。因此，那里有一些亏损领先的情况，这再次有所不同。也就是说……

更便宜的人工智能模型，如果这就是我们的方向，可能会使采用变得更容易。因此，如果所有这些都可以用更少的能源和更低的代币成本完成，那么这对人工智能来说是一个利好消息，而不是一个负面消息。当发生这种情况时，我也想到，如果美国和中国之间存在这场关于人工智能霸权的生死攸关的斗争，

可能会在这方面投入更多资金。你知道，如果它，你知道，如果它变成一场核武器竞赛，那么冲动将是投入更多资金。但实际上，你提到了每代币的能源成本等等。我很想知道从你的角度来看，或者，你知道，你已经做了很长时间了。你是如何了解到这一点的？你是如何教育自己的？

了解你需要掌握的关键经济变量，以便对这个新主题发表有见地的言论？好吧，有很多事情。因为我们自己也在努力弄清楚这一点。你知道，我们可能应该更多地关注人工智能并进行讨论。所以我们需要了解你是如何了解它的。我认为你必须规划你的时间。我最重要的事情是每周阅读大约 2000 到 2500 页的研究报告。

所以这排在第一位。除了与我的妻子和我的狗共度时光之外，这是我做的最重要的事情，因为无论是在能源话题、政治、医疗保健还是生物技术方面，这都是一个充满信息的世界。摩根大通的伟大之处在于

我可以打电话给几乎任何人，然后说，嗨，我是摩根大通资产管理业务的首席策略师。我想和你谈谈一些事情。你愿意和我谈谈吗？我可以一只手数出有人断然说不的次数，其中一个人是伯尼·麦道夫的捆绑者。

所以，这就是杰米为摩根大通带来的光环效应的伟大之处。记住，我在摩根大通工作了很多年，那时没有光环。而且，你知道，这种光环效应非常强大，它使我和公司中的许多其他人受益。我每天都认识到这一点。所以我花了很多时间

深入研究其中一些主题。以能源为例，我需要向比任何人都更了解能源的人学习能源知识。所以 15 年前，我在 2 月份去了马尼托巴省朝圣，对吧？这就像，你能证明自己吗？因为天气很冷。我与 Vaclav Smil 建立了关系，他十多年来一直是我的私人技术向导，帮助我理解和学习能源知识。这是我们还没有邀请到播客节目的嘉宾。

他是一个隐士。他是捷克人。

他 80 多岁了。哦，好的。他是一个隐士。这是我们的借口。他讨厌美国的政治动态。所以你永远不会把他带到这里来。我们会去马尼托巴省。我们会尝试的。我仍然停留在麦道夫先生接电话并说，哦，我们宁愿不深入讨论为什么我们的线路以非常平稳的方式持续上升的想法上。记住，它的复合年回报率为 11%，波动率为 2%。好的。

这是对冲基金历史上史无前例的回报。好吧，还有，Tracy——我不希望你对此发表评论，Michael。但是 Tracy，如果我没记错的话，最初对麦道夫发出警告的人实际上是摩根大通的 Matt Zames。哦，是的。所以也许有原因。我不想和这些摩根大通的家伙们谈话。实际上，如果你回顾一下——

如果你追溯得更远，在 2001 年或 2002 年，波士顿有一位名叫 Harry Markopoulos 的人。是的，是的，是的。他写了一篇文章，基本上说伯尼·麦道夫是个骗子。没错。这是一个庞氏骗局。他把它寄给了美国证券交易委员会。他们四处探查了一下，什么也没做。什么也没做。是的。好的。所以当谈到学习人工智能等新领域时，我认为每个人，包括我们自己，目前都在努力理解——

将有多少实际的企业支出用于此。由于显而易见的原因，公司，你知道，他们并不一定非常愿意谈论他们在该技术上的支出

他们花了多少钱，尽管他们确实喜欢以非常含糊的理论方式谈论人工智能的重要性。但是你做了什么来了解这项技术的实际支出？对。这有多个阶段。第一阶段是了解超级计算公司花了多少钱。一旦我们查看了这些数字，我们就感到震惊，并且由于你提到的原因，感到担忧，对吧？我的意思是，

没有很多例子。如果你回顾一下有线电视、航空公司和赌场，当你开始看到研发和资本支出占收入的百分比持续达到 20% 到 30% 时，通常结果都不好。所以我们说，好吧，这里发生了什么？接下来要看的是企业采用的迹象。

现在，没有人比我更讨厌麦肯锡的调查了。但是，你知道，我们有麦肯锡的调查。你有贝恩的调查。你有普查调查，其中很多都指向相同的方向，那就是企业采用一直在加速，尤其是在过去六个月中。而首席执行官调查，我的意思是，有太多调查都告诉你同样的事情，以至于它们不可能完全偏离目标。

但同样，这并不能告诉你他们愿意为此花费多少，对吧？你知道，每个人都可能喜欢棒棒糖，但这并不意味着他们会花很多个人收入去买它们。然后问题是，大型超级计算公司开始从人工智能中赚取多少？

到目前为止，微软是唯一一家非常谨慎地披露此信息的公司。我们有一张图表。我在 5 月 13 日发表了一篇关于这方面的文章。到目前为止，微软是唯一一家真正明确告诉你他们赚了多少钱的公司。这些数字从低基数开始以相当快的速度增长。

但他们赚了很多。根据我的观察，过去一年增长了 150%。对，对。其他公司仍在将其掩盖在云收入中。对此有很多疑问，所以我会一一解答。一家公司在人工智能上花钱是一回事，对吧？

你知道，很多试点项目都在那里。当你询问公司，是的，但这实际上能省钱吗？这是一项有利可图的投资吗？它开始变得更加谨慎。有时，当你听到人们谈论他们从人工智能支出中获得的回报时，他们实际上是在谈论已经持续了一段时间的更传统的机器学习算法。但为了让这种支出继续下去，

Michael Cembalest has been an investment analyst for almost 40 years and his research notes have drawn a cult following on Wall Street. He's known for going super deep into a wide range of topics, like energy and healthcare. And lately he's been writing a lot about AI, with a particular interest in figuring out whether all the investment in data centers and compute will translate into actual profits. On this episode, we talk to the chair of market and investment strategy for JPMorgan Asset Management about why AI is the market "bet of the century," why the dominance of US big tech can't be overstated, and why he's pessimistic about the outlook for small modular nuclear reactors.Odd Lots Live is returning to New York City on June 26. Get your tickets here!See omnystudio.com/listener for privacy information.</context> <raw_text>0 这最终必须以某种方式体现在利润表上。我很想知道你在这一点上看到了什么，例如，这是一家非科技公司。也许是一家航空公司。也许是一家化工公司，等等，它就像，你知道吗？他们可以指出一些东西，而不仅仅是算法，实际上是生成式人工智能，正在为他们赚钱或为他们省钱。你在那方面看到了什么？是的。

我们看到的是轶事。轶事。我们看到的是轶事。轶事数据。是的。通常这与呼叫中心的吞吐量更快、人员更少有关。

诸如此类的事情。更快的客户获取、欺诈减少，对吧？对于摩根大通等大型银行来说，生成式人工智能的巨大潜在回报之一是识别出在抵押贷款和信用卡等方面屡教不改的违约者。所以有趣的是，在所做的最佳调查中，

调查明确询问他们生成式人工智能，你们节省了多少钱？大多数答案仍然处于最低类别，到目前为止，为0%到10%。然后是高于这些水平的答案更少。我们仍然处于探索阶段。我认为我们还没有走出困境。在某个时刻可能会有清算日。我认为，由于这些公司的盈利能力非常高，市场至少还会给他们18个月的时间。

来证明其说法。我的下一个问题是，投资者对这些公司中的某些公司给予了多少宽限期？只要云收入和人工智能收入的增长率超过50%，并且只要自由现金流利润率不低于某个临界水平，我认为市场仍然会感觉良好。

我还想问一个关于你整个职业生涯的问题。正如我们在介绍中所说，你自1987年以来一直在摩根大通工作，这是一个非常非常长的时间，回顾过去。在这一时期，最难或最具挑战性的行业是什么？因为正如我们一直在讨论的那样，你从一件事跳到另一件事，你基本上会成为任何对投资者或市场在特定时刻重要的事情的专家。

是的，我通常会被带入一些没有人知道、很痛苦的事情。例如，对于资产管理业务，甚至对于更广泛的公司而言，我最终成为了我们的新冠疫情联络人。我组建了一个医学咨询委员会，成员包括生物物理学家、数学流行病学家和来自拉霍亚免疫学研究所等机构的人员。所以我被带入这些事情。

我会说，奇怪的是，在我能想到的所有行业和子行业中，最让我抓狂的是医疗保健和医疗管理。因为你知道他们三年前是如何将这项条款偷偷塞进能源法案中的，政府终于能够协商药品价格了，而在此之前从未能够做到这一点？表面上看，这对大型制药公司来说应该是负面的。但由于他们可以利用各种折扣机制和分销安排——

其中许多并非公开的，到目前为止，对其利润率的实际影响微乎其微。因此，医疗系统运作方式的某些方面存在难以理解之处，这让我有点抓狂。也就是说——

如果你将价格与账面价值、预计投资回报率或类似指标进行比较，大型制药和生物技术公司目前属于最便宜的行业之一。我们有一张所有行业、子行业和产业以及它们相对于价格与账面价值和投资回报率的交易情况的巨型地图。而且，你知道，医疗保健更便宜。

但这通常会让我想要深入研究，并为我们的投资流程制定资产配置建议。这很难做到。顺便说一句，这就是我对美国医疗保险的感受。作为一个在美国长大不多的人，我仍然难以理解这一切是如何运作的。对我来说，这真是难以理解。我认为许多人都会同意这种说法。我想回到人工智能。

一秒钟，因为你正在谈论超级计算公司及其蓬勃发展的业务。对我来说，这仍然有点难以理解，因为对于一些公司来说……

他们的AI收入很容易理解，对吧？微软销售各种与其套件相关的产品，无论是什么，无论是编码工具等等，好吧，他们正在销售AI服务。也许谷歌有一天也会想出如何做到这一点。对于像Meta这样的公司，

他们的模型是开源模型。据我所知，他们还没有销售企业版Llama，但他们却在AI上疯狂地花钱，并且谈论他们花了多少钱。你能为我阐明Meta的AI商业模式吗？因为我听到的都是关于他们的支出，我甚至不知道他们从中获得了什么收入。是的，当你试图理解这一点时，你会了解到Meta基本上认为自己

是一家生成式人工智能公司。他们所做的一切以及所有算法和社交媒体工具的成功都保持了他们的市场主导地位，因为它们运作良好。它们运作良好的方式是因为它们是由人工智能驱动的。我同意。我认为他们认为开源Llama模型将成为——

一个间接的利润中心，因为人们会在其之上构建工具和应用程序。而且看起来他们现在正在远离这一点。就像一年前，你听到的是这种信息，而现在则不是这样了，但是他们，他们，

我认为他们会说我们的整个——但不知何故，所有这些支出，他们所说的都是AI支出，即使他们没有销售AI，不知何故，它都归结于他们销售广告或销售内容或销售时间的根本业务。我会这样解释。如果你回到三四年以前，有一些非常有趣的卖方演示文稿谈到了

谷歌将试图在这里与苹果竞争。苹果将试图在这里与英伟达竞争。英伟达将试图在这里与OpenAI竞争。你猜怎么着？许多护城河仍然存在。人们期待的许多侵蚀并没有发生。因此，Meta的AI支出主要集中在维护一个不可逾越的护城河，以防止其他公司可能想要与其核心业务竞争。

这就是他们的看法，这意味着你基本上需要查看整个公司的营收、自由现金流和其他盈利能力指标，以了解所有这些支出的好处。我认为投资者有理由持怀疑态度。仅仅三年前，他们拿走了大量资金，把它堆成一堆，现在他们

把它烧在了元宇宙上，对吧？所以他们有误判事物发展方向的历史。顺便说一句，特雷西，我真的很钦佩他们愿意快速转向这一点，因为你认为，你知道，你做出了这个大的赌注，这很尴尬。你根据这个将你的公司更名为Meta。然后你说，我们是一家人工智能公司。实际上，这提高了我对扎克伯格作为首席执行官的钦佩，因为他没有屈服于一些巨大的沉没成本谬误。无论如何——

当事实改变时，我改变我的商业模式。这是我对凯恩斯名言的版本。他也在今年早些时候展示了这种精神敏捷性，能够快速转变。我不会对此做出价值判断。

但我被他所说的需要向公司重新注入一股男子气概的话所震惊。哦，是的，是的。我认为这是某人——是的。这是音频，所以你看不到我的眼睛在翻白眼。但这表明某人愿意在必要时更换马匹。是的。

哦，天哪。我对人工智能作为一项男性化的努力有想法。无论如何，我想问的一件事是，好吧，在这个对话的开始，你将人工智能描述为本世纪的赌注。是的。当我听到，你知道，当我们谈论美国大型科技公司的主导地位、护城河以及人们现在正在花费数十亿甚至数万亿美元时，它

感觉几乎可以肯定的是，大型公司将成为这场胜利的赢家。对于较小的参与者来说，进入这个领域似乎非常非常困难。对吗？这仅仅是，你知道，一个既成事实，大型公司将获胜吗？我认为在超级计算公司层面，是的。但在许多其他行业，不一定如此。还有很多空间。但是看，你一直在看到这些独角兽公司，它们正在蚕食机器学习和生成式人工智能的不同方面。最引人入胜的一个是看看帕兰提尔，对吧？我的意思是，帕兰提尔主要通过其敏捷性和对生成式人工智能与国防武器之间交叉点的更好应用和理解，正在向大型国防承包商发起冲击。

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这是彭博商业周刊简讯，由亚马逊企业赞助播出。我是卡罗尔·马瑟。爬行动物和两栖动物宠物的市场正在蓬勃发展，有400万美国家庭拥有它们。根据研究公司Fredonia Group的数据，去年它们的食品和用品市场达到约8亿美元，比2019年增长了60%。商业周刊撰稿人凯伦·安吉尔报道称，社交媒体加速了人们的兴趣。

宠物主人和零售商发布了人们与蛇和蜥蜴依偎的照片和视频。Crusted Geckos Facebook群组拥有超过37,000名成员。Bearded Dragons爱好者，137,000名。以及Snakes with Hats社区，150,000名。

尽管这种繁荣引发了动物权利组织对爬行动物电子商务和圈养繁殖伦理的担忧，但这些担忧并没有阻碍其增长。在宠物商店、贸易展览会和网上商店可以找到数百种物种。这是由亚马逊企业赞助播出的彭博商业周刊简讯，您的智能商业采购合作伙伴。经营企业，有很多事情要做，对吧？需要下订单、跟踪支出、管理采购——

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而且，你知道，人们会说，OpenAI会不会成为人们的默认主页，或者成为人们想要学习某些东西时访问的第一个页面？你已经看到Alphabet的股价在一些反弹中表现不佳。我认为从市盈率的角度来看，它的交易价格处于国际上很长一段时间以来的最低水平之一。

人们对它能够将其自身模型产品化的程度有很多疑问。从历史上看，它在这方面并不擅长。它制造出伟大的技术。这些模型非常好。我仍在发现我从未知道存在的新的Alphabet模型，因为它们被埋在某个URL下。他们的商业模式是否存在风险，即他们对数字房地产的拥有权和分销，他们可以从中提取的租金的风险？

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人们一直在谈论和尖叫美元作为世界储备货币的终结。每年我们都会查看投资于美元的外汇储备份额、以美元计价的公司和股权债务发行份额（尤其是在海外）、SWIFT交易支付份额以及所有这些事情中美元的份额，BIS、公司间银行贷款、跨境，美元的份额基本上没有变化。

所以，你知道，你必须等到你看到一些东西。网络效应绝对是一件事。我想问你的一件事，或者我们想让你来的原因之一是，正如你所说，你阅读了很多东西，你与很多人、很多客户交谈。我很想知道，在特朗普和政策与其他市场问题（如人工智能）之间的时间分配或问题分配是什么？嗯。

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我最近描述过，我在波士顿地区上大学，每次下雪时，一些当地孩子都会出来。当道路上有大量积雪和冰层时，他们会抓住卡车的后部，然后滑行。在我看到人们这样做之前，我从未听说过滑行。我从未这样做过，因为在你停止滑行之后，你往往会脸朝下撞到冰上。许多首席执行官现在正在利用这个政府，因为他们认为他们将获得的是放松管制。

石油和天然气管道，以及更低的公司税率。这就是他们支持这个人做的事情。他们一开始就采取驱逐出境和关税措施，生产力冲击供给侧议程被搁置了一段时间。

他们似乎想要开始做一些事情。我认为这是——我们可以谈谈它。看看他们能否让宪法管道恢复活力，这将把马塞拉页岩气输送到东北部，将会很有趣。但一开始，由于很多最初的事情是关税和驱逐出境，所以很多关注点都在这些方面，而关税尤其需要大量的工作。在200多个国家/地区，有12,000个HTS代码。

他们制定了一套差异化的立法。因此，真正理解其影响需要进行大量计算。

顺便说一句，我看到你去了塔夫茨大学，所以我认为你是第一个说自己去过波士顿地区大学，而这并不是哈佛的暗语的人。你确实去过波士顿地区的一所大学，一所优秀的大学。有很多这样的大学。不，我知道有很多，但当你提到波士顿地区大学时，你并没有含糊其辞。

正如你提到的，多年来另一个巨大的主题，你写了很多关于它的文章，那就是能源。你从Focloff's Mill中学到了很多东西。我们只是关于能源就可以谈论几个小时。我将来很想花几个小时谈论能源。但为了节省时间，过去几年人工智能的故事如何改变了你对？

对北美能源需求、能源生产以及总体能源故事的看法？直到最近，它才成为整体电力消耗中微不足道的一部分，你知道，几年前还不到1%，并且一直在缓慢增长。这个电力故事有三个主要组成部分。

一个是人工智能。另一个是交通运输的电气化，你知道，电动汽车。是的。第三个人们应该关注的，因为它同样重要，那就是住宅、办公楼和工业场所冬季供暖电气化的潜力。嗯。当你分解能源消耗时，最难的事情之一是，大量的能源消耗，大量的化石燃料消耗用于供暖。一些热量……

大约三分之一的热量是在低于200摄氏度的温度下使用的。这就是热泵极其高效的地方，其衡量标准是性能系数，即你每输入一单位电力所获得的热量单位。所以大约有三个大致相等的组成部分，对吧？所以数据中心、供暖电气化、交通运输电气化。那些目光远大的

落基山研究所和绿色科技媒体人士的童话式预测认为，未来10年电力需求将增长20%到25%。我认为这太高了。将这三个组成部分加起来。较低端更接近5%到7%。

BNEF，我认为他们在这些主题上做得非常好，介于两者之间。谢谢。感谢你的宣传。是的。再说一次，我知道所有来源及其工作的严谨性。所以我认为我们需要——

你知道，未来十年左右需要增加7%或8%的额外发电能力。美国电力消耗在过去20年里大致持平，但在那之前，它增长了很多。当时的难题是，我们是用核电和大型天然气发电厂来满足它的。现在这要困难得多

今天，因为该国的大部分地区将试图用可再生能源来做到这一点，这非常困难。而且，由于我在我们年度能源报告中写到的原因，我对小型模块化反应堆持怀疑态度。纸面上是个好主意，但在执行方面非常复杂。

顺便说一句，特雷西，这很有趣，热量是能源消耗的主要驱动力之一。你知道，东北部有一种沙文主义，他们说人们不应该住在亚利桑那州和所有这些空调场所。但实际上是热量。真的，如果我们想提高能源效率，我的理解是，我们都应该离开东北部，去沙漠，住在空调房里，而不是取暖。

不，说真的。作为一个在康涅狄格州拥有老房子的居民，我会反驳这种说法。你知道，我对这件事有个人偏见，但我对热泵非常兴奋。但后来我们为一栋建于1850年的房子进行了调查。事实证明，你必须对整个房子进行重新隔热，才能让它有任何效果。哦，是的。不，热泵最大的问题是，虽然它效率更高，但它

你购买的是电力而不是天然气。每兆焦耳的能量，根据你居住的州的不同，可能贵三到四倍。所以这对气候来说很好。只是经济上具有挑战性。这就是我认为落基山研究所和绿色科技媒体的一些预测过于激进的原因，因为我认为这些转变将需要更长的时间。♪

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所以我学到了很多教训。我们正在整理一份关于市场20年的回顾报告。回顾并发布其中的一些文章，看看我们当时学到了什么，这真是太神奇了。哦，好吧。给我们一个预览。主要的教训是什么？最重要的事情，超过其他任何事情，我们有30个主题要展示。其中一些是为了幽默或讽刺而加入的。但最重要的投资教训是

股市在其他一切之前触底。信用也是如此，高收益债券也是如此，房地产也是如此。换句话说，资产价格在相关基本面之前就触底了。例如，在2009年的金融危机期间，

银行股在最终银行倒闭的比例仅为10%时就触底了。因此，如果你当时在听那些非常悲观的言论，他们会说，投资还为时过早。即将出现巨大的银行倒闭潮。但KBW或你想查看的任何指数都在所有这些之前触底。在储贷危机期间也发生了同样的事情。股票在所有违约最终发生之前就触底了。

然后，如果你再看看战后七次经济衰退，在七次经济衰退中的六次中，股市在你甚至看到工资、工业生产、住房、信用卡逾期付款出现好转之前就触底了。因此，作为一个投资人士，

迈克尔·森巴莱斯特是一位投资分析师，从业近40年，他的研究报告在华尔街赢得了众多追随者。他以深入研究广泛的主题而闻名，例如能源和医疗保健。最近，他一直在撰写大量关于人工智能的文章，尤其关注所有对数据中心和计算的投资是否会转化为实际利润。在本期节目中，我们与摩根大通资产管理公司市场和投资策略主管谈论了为什么人工智能是市场的“世纪赌注”，为什么美国大型科技公司的主导地位不容忽视，以及为什么他对小型模块化核反应堆的前景感到悲观。Odd Lots Live将于6月26日重返纽约市。在此处获取您的门票！请访问omnystudio.com/listener了解隐私信息。</context> <raw_text>0 我必须让我们的客户和投资委员会愿意承担风险，当你向窗外看去，一切看起来都很糟糕的时候。是的。哦，这是一个很好的教训，因为人们现在说，哦，关税造成的短缺还没有到来。也许我们不会有它们，因为关税已经被削减了很多。但是，也许市场已经触底了，对于与关税相关的一切来说——

有时我喜欢说希望是唯一的策略，因为如果你等到所有数据都证实情况好转，那时它显然已经被计价了。但我实际上想问一些其他的问题。

我也是SMR的怀疑论者，但我根据我喜欢的五条推文来形成我的观点。好的，是的，那些听起来对我来说不错。我是SMR的怀疑论者。你不是。你有一个更严格的过程。你能向我们解释一下你为什么怀疑小型模块化反应堆吗？好的。最简单的一个是没有人建造过一个。这是一个很好的答案。在美国。是的，是的。一个也没有建造。第二点，有三四个

取决于你如何定义什么是小的，它们在中国和俄罗斯已经建成，成本是最初预测的几倍，时间也长得多。所以即使在成功建造常规反应堆的地方也失败了——这就是我的想法。如果它们这么好，中国到那时应该已经建造了100个。第三点。地球上没有工业项目。

比核电更资本密集。因此，当核电在60年代末、70年代初开始流行时，目标是我们可以让它们变得多大，因为我们想将一些沉没成本分散到我们可以建造的最大兆瓦数上。这个概念……

你想缩小一个资本项目以使其更有效率，对我来说毫无意义，除非你能完全将其商品化。我认为人们犯的错误是，太阳能多晶硅电池板，在较小程度上，风力涡轮机（陆上和海上）都经历了令人难以置信的学习曲线。最好的例子是锂离子电池。你见过的学习曲线的最佳例子。但那是因为数百万和数千万个单元正在生产。

我不相信你可以从一个反应堆到四个反应堆或六个反应堆，发展出一种会导致成本呈指数下降的学习曲线。所以我将等待看到它，我认为我们不会看到。但如果Oklo或其他一些正在研究这个问题的上市公司或私营公司能够交付一个小型模块化反应堆，我很乐意吃掉我的帽子

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有不同类型的地热。最有趣的一种是你深入地下，你接触到超临界流体，其热量与核电相当。但是仪器必须能够承受非常高的热量。你必须使用等离子体钻头。我认为地热有扩张的机会。但它们是长期的工业项目。这将需要很长时间才能完成，而不是快速修复。另一件事是

这太令人惊讶了。我一直非常关注风能和太阳能发电成本的上涨，我应该更加关注它。我前几天转过头。天然气联合循环涡轮机的成本从每千瓦1200美元上涨到2500美元，在过去两年里翻了一倍多。供应链，主要反映了这样一个事实，即通用电气、维尔诺瓦、西门子和参与其中的其他公司

不相信长期需求故事到足以扩大其这些涡轮机的生产设施。有趣。所以这就是为什么……典型的能源现象。对。所以这就是你今天去通用电气维尔诺瓦的原因。我们很乐意为你提供一个工厂。它的成本将是几年前的两倍，我们将在五年内提供给你。嗯。

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这并没有消失。现在，只有当你回到3%或10年期3%左右时，它才会消失。但我们仍然有一个银行系统，其中许多参与者在历史上低利率时期疯狂地延长国债和机构债券的期限，因为你从美联储的“大炮”资金中获得了这种存款激增。

这并没有消失。现在，美联储已经证明自己愿意提供任何紧急设施。我个人实际上反对救助硅谷银行的风投存款人。该银行的平均存款余额为250万美元。我的意思是，它并不是真正的银行。它是其他的东西。但他们出于系统性原因决定这样做。他们可能会再次这样做。但这个问题并没有消失。10年期利率越高，这些损失就越明显。

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他们将不得不遵守某种普遍可接受的政策制定水平。我还有一个最后一个快速的问题。回到人工智能，你经常听到关于推理与训练，人们想知道，对于这些服务，是否有一些替代英伟达的方案？因为现在在芯片方面，所有的利润似乎都归于英伟达。这种模式，你知道的，人们谈论CUDA生态系统。这是一种不可逾越的模式，还是其他芯片公司有机会

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我不会低估英伟达花费在捍卫该护城河和改进其产品及其能源效率上的时间，以便他们不会过早地放弃市场份额。好的。好吧，到本集播出时，英伟达的收益将已经公布。所以也许我们会得到更多一点的见解。但迈克尔·森巴莱斯特，非常感谢你来到这里。太棒了。是的，这是一种真正的荣幸。我们以前没有邀请你真是个罪过。但我猜事实上你不能……我认为在这之后我被关回笼子里了。好的。

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