波士顿大学Questrom商学院教授:AI投资需权衡项目绩效与融资成本
波士顿大学Questrom商学院高级讲师马克·威廉姆斯(Mark Williams)指出:“如果不采取行动,企业将失去竞争力。”他建议首席财务官(CFO)不应停止人工智能(AI)投资,而应同时评估各项目的成果及资金筹集成本。
威廉姆斯曾担任美联储银行检查员。他在《财富》杂志11月12日刊发的文章中表示,CFO们应明确每个AI项目的成功与失败标准,并将支出与财务业绩挂钩。他提出,企业不应自动选择长期贷款,而应审查短期融资方案;同时应仔细检查应收账款,确认客户在经济增长放缓时是否仍能按时付款。
威廉姆斯在文章中指出:“必须假设资本成本将会上升。”他预测,中期选举后的监管不确定性可能会降低增长预期,从而减少项目的净现值(NPV,即未来现金流现值与投资成本的比较指标)。此外,信用度较低的AI借贷者将面临更大的资金压力,负债较高的企业也可能重新审视其投资计划。
需要澄清的是,这一言论并不意味着美联储已经提高了基准利率。美联储于10月28日发布声明,维持联邦基金利率目标区间在年化3.75%至4.00%不变。资本成本是指企业在筹集资金时所承担的费用,这与政策利率有所区别。
行业案例:Core Scientific的业务转型
在虚拟资产领域,比特币(BTC)挖矿企业Core Scientific(股票代码:$CORZ)因托管服务(Colocation)业务导致收入结构发生变化,是一个典型案例。托管服务是指向客户提供数据中心空间、电力及相关设施。
根据Core Scientific于11月5日提交的季度报告,2026年1月至9月期间,托管服务收入占总收入的84%,而自有挖矿收入仅占12%。相比之下,2025年同期该比例分别为14%和78%。
尽管收入占比的变化反映了业务重心的转移,但这并不直接证明向AI转型的盈利能力。Core Scientific在同一份报告中列举了多项业务风险因素,包括施工进度、成本、客户集中度、比特币市场环境、债务偿还以及额外融资需求。威廉姆斯并未直接评估该公司的投资计划。
此前本媒体曾分析指出,大型科技公司的AI基础设施协议可能会转化为长期的财务负担。然而,业界对AI投资的看法因企业而异。
例如,亚马逊云科技(AWS)CFO约翰·费尔顿(John Felton)在10月16日接受Axios采访时指出:“这些服务器的投资回报周期显示为不到三年。”他表示实际需求确实存在,此言论主要针对AWS的服务器投资案例。
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