刚募集 100 亿美元，他却说 AI 基建会让很多人亏钱。 刚听完一期很有意思的访谈，不长，一个小时出头。 嘉宾叫 Alex Davis，是投资机构 Dis… · @chenreason · TwKit

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刚募集 100 亿美元，他却说 AI 基建会让很多人亏钱。 刚听完一期很有意思的访谈，不长，一个小时出头。 嘉宾叫 Alex Davis，是投资机构 Disruptive 的创始人。这个人非常低调，过去十几年几乎不接受媒体采访，但投资履历相当夸张。 他曾经在 Palantir 上市之前，持续投资了将近十年，还参与了 AI 推理芯片公司 Groq 的投资，以及后来与英伟达那笔涉及约200亿美元的技术许可交易。 最近，他准备募集一只规模高达100亿美元的基金。 但整期访谈最让人意外的是他居然明确地警告， 接下来，很多投资AI数据中心的人可能会亏得很惨，甚至到了最后，连GPU都拿不到。 所以，一个如此看好AI的人，为什么反而这么担心AI基础设施的投资泡沫？ 他的解释是，因为现在很多有钱人看到AI数据中心这么火，就觉得机会来了。 自己在得克萨斯州有块地，能搞到电力，再找银行借一大笔钱，不就能盖数据中心了吗？ 反正全世界都缺算力，建好了还怕没人租？ 但问题是，你以为自己是在投资房地产，实际上却闯进了一个技术迭代极快、资金需求极其恐怖的行业。 原本计划两年建成的项目，最后可能拖成五年。 等你终于把机房盖好了，原来计划采购的GPU可能已经过时，下一代芯片的散热要求又变了，内存价格也可能大幅上涨。 更尴尬的是，你可能已经背了一屁股债，结果连需要的芯片都没买到。 所以 Davis 说了一句点破行业真相的话： 不是算力云公司太多，而是有能力真正交付算力的公司太少了。 现在有很多AI公司愿意花高价，采购能够立刻使用的算力。 客户问你三个月能不能交付，你说能，结果半年过去了，地还没平整好。 还有些公司为了锁定未来算力，已经支付了大笔预付款。后来才发现，对方连电力供应、机房建设这些最基本的问题都没搞定。 这就不是算力投资了，简直是在赌工程奇迹。 也正因为如此，他更愿意投资真正懂算力、自己也运营这些资产的企业，而不是一群看到行情火热，就急着进场收租的投机者。 这里其实隐藏着一个很重要的判断： AI数据中心最大的风险，未必是未来没有需求，而是很多人根本没有能力把需求变成收入。 而他自己投资的 Groq，就是一个很有意思的例子。 Groq 原本是一家专注于AI推理芯片的公司，后来与英伟达达成了一笔大型技术许可交易，部分核心技术人员去了英伟达，但公司还留下了数据中心等基础设施资产。 按一般投资人的思路，交易完成后，拿钱退出不就完了吗？ 但 Davis 反而亲自担任了 Groq 的执行董事长。 他认为，与其把剩下的资产卖掉，不如继续投入资金升级。 比如把部分机房改造成液冷，未来部署新一代推理芯片，再把这些算力卖给其他AI公司。 而且，Disruptive 自己投资的那些企业，很多就缺算力。 这意味着，Groq 不仅可以成为一门独立的生意，还能为整个投资组合提供资源。 某种程度上，他不是简单地押注谁会成为下一家英伟达，而是在思考：如果AI时代真的会持续十年，有哪些基础设施能够反复创造价值？ 这也能解释他为什么准备募集100亿美元。 因为在 Davis 看来，AI已经在改变创业公司的资本门槛。 以前几个年轻人凑点钱，在车库里写代码，真有可能做出一家巨头。 但现在你要训练全球最先进的模型，可能需要数以万计甚至更多的GPU。 这已经不是几个年轻人凑点积蓄能解决的问题了。 他也不太相信，靠某种神奇的技术突破，就能让最前沿模型的成本突然变得微不足道。 所以，他认为未来AI行业会出现非常明显的分化。 有资本、算力和客户的公司，可能越来越强；缺乏这些资源的公司，追赶难度会越来越大。 这也决定了他非常特别的投资方式。 Disruptive 不喜欢广撒网，反而长期只维护一份大概15到20家公司的名单。 他们甚至基本不看主动送上门的融资材料。 因为复盘过去的投资记录后，他们发现，自己主动寻找的公司，往往比主动找上门融资的公司表现更好。 更反常识的是，有些公司估值越涨，他反而越敢买。 他的逻辑是，随着一家公司的成长，产品、客户、商业模式不断得到验证，虽然买入价格更贵了，但投资的不确定性也可能降低。 Palantir 就是最典型的案例。 他已经持有 Palantir 将近十年，但在2020年公司准备上市的时候，反而决定大幅加仓。 为什么？ 因为他非常了解 Alex Karp 和整个管理团队。 当时外界还看不懂 Palantir，但他认为，一旦公司进入公开市场，投资者终于有机会真正认识 Karp，理解公司的商业模式，就可能重新评估它的价值。 后来发生的事情，大家都知道了。 所以 Davis 对估值有一个很鲜明的观点： 对于真正能够实现指数级增长的公司，决定投资结果的，往往不是你买入时便宜了5%，还是贵了15%，而是你有没有判断对谁会赢。 当然，这种方法非常依赖个人判断，而且集中持仓的风险也很大，普通投资者很难照搬。 但我觉得，他真正特别的地方，还不只是敢下重注。 他认为，投资人最重要的价值之一，是能够帮被投公司解决它们自己解决不了的问题。 比如一家科技公司第一次进入海外市场，根本不知道怎么接触当地大型企业的CEO。 但如果 Davis 恰好认识对方二十年了，一个电话就可能帮公司节省好几年的时间。 他说了一句很有意思的话： 一家伟大的公司，不一定擅长讲述自己的故事。 有时候，投资人反而需要比创始人更擅长向外界解释，这家公司究竟有什么价值。 这也解释了另一件挺反常识的事情。 Disruptive 管理这么多钱，却只有大约30名员工。 主持人问他，现在AI这么强，有没有考虑让AI替代一部分员工，甚至直接用AI做投资决策？ Davis 的回答非常干脆： 没有。 他当然要求员工使用AI提高效率，但明确表示不会因为AI而裁员。 因为在他看来，投资这门生意最重要的，仍然是人与人之间的信任、判断和关系。 管理的钱多了十倍，不代表员工数量也必须增加十倍。 同样，AI让一个人能做更多事情，也不意味着就应该把团队缩小。 这话从一个如此重仓AI的投资人口中说出来，还是挺有意思的。 而访谈最后，他还谈到了一个容易被AI热潮掩盖的方向：国防科技。 他认为，未来十年，可能出现一批真正能够挑战传统国防巨头的新公司。 过去，如果一个工程师不愿意去洛克希德·马丁工作，自己又没有足够资本和资源创办一家新型国防企业，选择其实很有限。 但现在，Anduril、Shield AI 这样的公司，已经开始证明另一条路可能走得通。 而且随着AI越来越深入国家安全领域，开放模型、AI安全和国防科技之间的界限，也可能变得越来越模糊。 他认为，这里很可能会诞生下一批巨头。 整期访谈听下来，我觉得 Davis 最值得琢磨的地方，就是他对机会和风险的区分。 他敢于用100亿美元押注未来，却不认为所有打着AI旗号的项目都值得投资。 他相信算力需求会持续增长，却不相信每一家数据中心都能把机房顺利建出来。 他看好AI带来的生产力革命，却不认为自己的公司应该因此减少员工。 这些观点表面上有些矛盾，但背后其实是一套很清晰的判断： 一个行业的前景越好，不代表里面的每个参与者都能赚钱。恰恰相反，资本越疯狂地涌入，最后的赢家和输家可能分化得越厉害。 同样是在押注AI，有的人投资的是未来十年的产业基础设施，有的人买的可能只是过去两年不断上涨的资产价格。 表面上，大家都在投资AI。 可等到行业真正开始分化，结果可能完全不同。 这也是为什么，一个准备拿出100亿美元押注AI的人，反而会如此严厉地警告那些正在疯狂建设AI数据中心的投资者。 看好一个时代，和看好这个时代里的每一家公司，从来就是两回事。

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