我看到一篇来自Zacks投资研究的有趣文章，这让我开始思考短期AI投机与真正的长期价值创造之间的区别。这篇文章发表于2025年11月14日，提出了两只可能值得在未来十年持有的AI股票——在一个常常痴迷于季度收益和华丽产品发布的市场中，这是一种令人耳目一新的观点。
吸引我注意的不仅仅是这些股票本身，而是其背后的投资理论。截至2025年11月，我们在AI市场中看到了一种明确的分化：一方面是乘着当前浪潮的公司，另一方面是那些正在构建2035年将重要的基础设施的公司。文章重点关注微软（MSFT）和看似是Constellation Energy（CEG），尽管完整的分析深入探讨了塑造这一领域的竞争动态。
当你查看数据时，微软在这一领域的地位尤其引人注目。自2019年以来，这家总部位于雷德蒙德的科技巨头已经在OpenAI上投资了超过130亿美元，但更重要的是，它成功地在整个产品生态系统中实现了这一合作的货币化。Azure的AI服务收入在2025年第四季度同比增长29%，而Microsoft 365 Copilot的用户已达7000万——一个在18个月前看似不可能达到的渗透率。公司将AI能力嵌入现有工作流程，而不是创建独立的AI产品，这代表了一种与纯AI公司根本不同的方法。
由Constellation Energy代表的能源角度揭示了许多投资者忽视的关键点。今天，为AI工作负载提供动力的数据中心消耗了全球约1-2%的电力，但高盛预计到2030年这一比例可能达到3-4%。总部位于马里兰州巴尔的摩的Constellation Energy运营着美国最大的核电站车队，提供的无碳电力在科技公司面临可持续性承诺压力并扩展AI基础设施时变得越来越有价值。
AI增长背后的基础设施布局
这一投资理论特别吸引人的地方在于它承认了AI扩展所需的大规模基础设施需求。虽然NVIDIA的H100芯片可能吸引了头条新闻，但真正的限制不是硅，而是电力和冷却。一个大型语言模型的单次AI训练运行可能消耗相当于1000个家庭一个月的用电量。这为能够大规模提供可靠、清洁能源的公司创造了结构性优势。
Constellation最近的表现反映了这一动态。截至2025年11月，该公司股票年初至今上涨了89%，主要由与超大规模数据中心运营商的长期电力购买协议推动。亚马逊的AWS签署了一项为期20年的协议，从Constellation的Susquehanna设施购买960兆瓦的核电，而微软承诺购买该公司计划重启的反应堆的电力。这些不是投机性赌注，而是具有数十年回报期的基础设施投资。
当你考虑全球背景时，核能的角度尤其有趣。虽然美国在辩论能源政策，但中国正在建设27座核反应堆，并计划到2035年将其核能容量增加三倍。法国70%的电力来自核能，并将自己定位为欧洲的AI基础设施中心。Constellation的国内核电车队突然看起来像是一个战略性国家资产，而不仅仅是能源公司投资。
当你研究微软与其他科技巨头的不同之处时，其竞争定位变得更加清晰。谷歌的母公司Alphabet通过DeepMind和Google AI在AI研究上进行了大量投资，但在搜索广告之外难以实现这些能力的货币化。Meta在AI研究和元宇宙上投入了数十亿美元，但面临监管阻力和用户增长挑战。亚马逊的AI努力分散在AWS、Alexa和各种零售应用中，缺乏微软所实现的连贯战略。
数据说明了一切。微软的生产力和业务流程部门，包括Office 365和Teams，在2025年第一季度产生了203亿美元的收入，Copilot功能推动了每用户平均收入增长12%。这不仅仅是AI的采用，而是企业规模的AI货币化。公司能够为AI增强的生产力工具收取溢价，这创造了一个可持续的竞争壁垒，竞争对手难以复制。
市场动态与竞争格局
AI基础设施的竞争格局正在迅速演变，赢家不一定是那些拥有最炫目演示的公司。以Arista Networks（ANET）为例，这是分析中提到的另一家公司。这家总部位于圣克拉拉的网络公司已成为AI数据中心的基本基础设施，其以太网交换机针对分布式AI训练的高带宽、低延迟要求进行了优化。Arista的收入在2025年第三季度同比增长20%，完全由构建AI能力的云服务提供商的需求推动。
Arista的地位令人瞩目，因为无论哪个AI模型或框架占据主导地位，它都能受益。无论客户选择NVIDIA的硬件、AMD的替代品，还是像Cerebras这样的新兴玩家，他们都需要高性能网络。这种“镐和铲”的AI投资方法历来比押注特定技术赢家产生更一致的回报。
市场开始认识到这些基础设施布局。Global X数据中心REITs & Digital Infrastructure ETF年初至今表现优于纳斯达克15%，而纯AI股票则经历了显著的波动。投资者开始明白，持续的AI利润流向那些控制关键资源——电力、网络、云平台——的公司，而不仅仅是那些开发AI算法的公司。
Meta的情况说明了那些没有这种基础设施控制的公司面临的挑战。尽管在2024年花费137亿美元在Reality Labs上并继续进行大规模AI研究投资，但该公司的股票在过去18个月中表现不及微软23%。Meta对广告收入的依赖、监管审查以及缺乏企业AI货币化，创造了基础设施布局不面临的结构性阻力。
这些投资的时机至关重要。截至2025年11月，我们正看到企业AI采用的早期阶段，但真正的机会在于支持AI工作负载到2035年的基础设施。麦肯锡估计，生成性AI每年可能为全球GDP贡献2.6万亿至4.4万亿美元，但实现这一潜力需要刚刚开始的大规模基础设施投资。
从全球竞争动态来看，美国在AI研究和风险投资方面保持优势，但在制造和能源基础设施方面面临挑战。中国在AI应用部署方面领先，并拥有大量制造能力，而欧洲则专注于AI监管和道德框架。像微软和Constellation Energy这样的公司能够在保持技术领导地位的同时驾驭这些地缘政治复杂性，正处于可持续长期增长的有利位置。
当你考虑AI基础设施的资本需求时，这一投资理论变得更加引人注目。建设一个最先进的AI数据中心需要10亿至20亿美元，并需要2-3年的建设时间。这创造了自然的进入壁垒，并有利于拥有现有基础设施资产的公司。Constellation的核电站，有些可以追溯到20世纪70年代，突然成为有价值的战略资产，而不是老化的工业设施。
从风险角度来看，这些基础设施布局提供了比纯AI公司更可预测的现金流。Constellation的核电站在与公用事业和企业客户的长期合同下运营，提供了软件公司无法匹敌的收入可见性。微软的企业软件业务产生的经常性订阅收入比依赖广告的模式或硬件销售周期的波动性更小。
监管环境也有利于这些成熟的玩家。核电面临复杂的监管监督，但Constellation在驾驭这些要求方面有数十年的经验。微软的企业重点意味着它面临的消费者隐私审查比Meta或谷歌少，而其AI开发的合作伙伴关系方法减少了与开发专有AI模型的公司相比的反垄断风险。
展望2035年，AI格局可能会由那些控制关键基础设施的公司主导，而不是那些拥有最复杂算法的公司。AI工具的民主化意味着竞争优势将从模型开发转向部署能力、基础设施控制和客户关系。微软的企业关系，加上其Azure云平台和AI合作伙伴关系，创造了多层次的竞争保护。
能源转型为这一投资理论增添了另一个维度。随着全球政府承诺实现碳中和目标，核电正在经历复兴。国际能源署预计，到2050年，核能容量可能翻倍，部分由数据中心需求推动，但也由更广泛的脱碳努力推动。Constellation Energy处于这两个巨大趋势的交汇点——AI增长和能源转型——创造了一个可能长达数十年的增长机会。
这一分析表明，成功的长期AI投资需要超越明显的技术布局，识别出无论具体技术如何，都会从AI采用中受益的公司。基础设施提供商、能源供应商和平台公司可能会比AI开发者本身产生更可持续的回报。这是一个清醒的提醒，在技术投资中，修建道路的公司往往比制造在其上行驶的汽车的公司表现更好。
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