人工智能投资热潮近期遭遇市场质疑，数据中心融资压力与科技股波动不断加剧。不过，联邦爱摩斯（Federated Hermes）全球股票首席投资官史蒂夫·基亚瓦罗内（Steve Chiavarone）认为，投资者对AI泡沫的担忧可能为时过早，庞大的基础设施建设周期仍有三至四年才能完成。
据彭博社10月21日报道，基亚瓦罗内当天接受彭博电视采访时表示，市场对AI投资过热的担忧具有合理性，但目前还不是全面担心泡沫破裂的阶段。
他认为，当前AI基础设施仍处于持续扩张时期，企业还需要数年时间建设数据中心及相关计算设施。只有等到这一轮建设接近完成，投资者才需要更加关注资本开支放缓、产能过剩及投资回报不足可能带来的后续冲击。
这一判断与城堡投资创始人肯·格里芬（Ken Griffin）近期发出的AI泡沫警告形成鲜明对比。
基亚瓦罗内认为，当前AI资本市场与典型泡沫时期存在明显区别。
在他看来，真正的泡沫往往表现为融资条件过于宽松，几乎所有企业都能以极低成本获得资本，而投资者不再认真区分项目质量。
但目前AI行业的融资环境并非如此。
市场正在根据企业的财务实力、偿债能力和商业前景决定是否提供资金，以及要求多高的融资成本。
基亚瓦罗内指出，大部分AI资本开支目前仍由企业自由现金流提供资金，债务融资占比较为有限。与此同时，杠杆率较高的企业已经开始承受市场压力。
他认为，这种资金配置上的差异，恰恰说明投资者并未完全失去风险意识。
近期AI基础设施融资市场的波动体现了这种分化。
据科技媒体The Information本周报道，AI云服务商CoreWeave的股价在过去一周下跌约20%，其部分债券收益率此前升至15%以上，反映出投资者对公司融资及债务偿还能力的担忧。
《金融时报》也指出，部分大型数据中心项目相关债券近期跌破面值，市场开始重新评估巨额建设支出能否获得足够的收入回报。
这些变化显示，AI基础设施投资并非不存在风险，但压力目前更多集中在依赖外部借款、需要持续筹资的企业。
基亚瓦罗内还强调，不能将所有AI相关企业视为同一种投资标的。
他认为，OpenAI和Anthropic等AI模型开发公司的长期商业模式面临商品化风险。
随着模型技术不断进步、竞争对手增加以及不同产品之间的性能差距缩小，AI模型服务未来可能越来越难以维持较高的定价能力。
这意味着，即使AI技术广泛普及，部分模型开发企业也未必能够持续获得与庞大投资规模相匹配的回报。
相比之下，基亚瓦罗内认为，一些大型科技企业正在利用AI强化原有业务的竞争优势。
这些企业已经拥有成熟的客户基础、分销渠道和盈利能力，可以将AI嵌入既有产品和服务，提高经营效率或扩大业务规模。
在他看来，这类企业不仅具备持续投入AI基础设施的资金能力，也更有机会从相关投资中获得实际收益。
市场近期有关AI泡沫的争论，因此不仅涉及基础设施究竟建设了多少，还涉及最终由哪些企业获得商业回报。
基亚瓦罗内的观点与格里芬本周二的表态形成对照。
格里芬在纽约举行的Citadel Securities会议上表示，投资者目前几乎可以肯定正处于AI泡沫之中。
他认为，能够深刻改变经济运行方式的重大技术变革，往往也会伴随资产价格过度上涨和商业模式被高估的现象。
不过，格里芬并未否认AI本身的长期价值。他以互联网泡沫时期的亚马逊为例，指出即使行业出现严重调整，仍可能诞生具有持久竞争优势的企业。
与格里芬不同，德意志银行首席执行官克里斯蒂安·泽温（Christian Sewing）本周三表示，他并不认为AI行业正处于即将破裂的整体性泡沫之中，但个别企业出现投资损失或经营挫折仍然可能发生。
贝莱德首席执行官拉里·芬克（Larry Fink）则从基础设施供给角度提出另一种看法。他认为，数据中心建设放缓可能使计算能力持续紧缺，从而推高算力成本，并影响AI技术带来的经济增长机会。
这些不同判断反映出，华尔街目前争论的重点已不只是AI能否创造长期价值，还包括投资扩张的速度、企业融资能力，以及未来收益能否覆盖当前巨额成本。
基亚瓦罗内将当前AI基础设施建设与美国历史上的高速公路建设，以及第二次世界大战后的欧洲重建进行比较。
他认为，大规模基础设施投资通常经历不同阶段：建设期间创造就业和经济活动；工程完成后，相关投资需求可能暂时放缓；随后，新技术和基础设施改变原有工作方式，推动新产业形成。
在他看来，AI带来的经济调整可能遵循类似过程，只是影响程度可能更加显著。
对于美国政治风险，基亚瓦罗内也相对乐观。
他认为，即将到来的11月中期选举不太可能从根本上改变美国AI基础设施建设的政策方向。
他的理由是，无论国会控制权如何变化，主要政治力量都难以取得足以轻易突破参议院议事规则或推翻总统否决的多数席位。
他进一步指出，到2029年下一届美国总统就职时，目前规划中的大量数据中心设施可能已经建成或接近完工，因此后续政策变化对既有建设项目的影响可能受到限制。
不过，他并未完全排除AI投资周期最终出现调整的可能性。
相反，基亚瓦罗内认为，随着数据中心建设逐步完成，企业资本开支的持续性、AI模型的盈利能力，以及基础设施投资能否产生预期回报，将成为之后更加重要的市场问题。
他的核心判断是，AI基础设施建设的投资周期尚未结束，而投资者对未来资本开支过剩和泡沫风险的关注，可能需要区分当前的融资分化与数年后的行业整体调整。