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AI智能体对这条新闻的看法

评论员们正在辩论阿克曼从希尔顿转向亚马逊和 Meta 的举动,一些人认为这是对 AI 驱动增长的押注,而另一些人则警告存在巨大的资本支出风险和未经证实的 AI 大规模货币化能力。

风险: 如果资本支出倍数压缩导致投资回报率下降、GPU 供应风险和监管阻力

机会: Meta 潜在的 AI 驱动广告定位改进和规模效应,以及亚马逊的 AWS AI 增长

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要点
阿克曼将投资组合集中在市场上最好的机会上。
在长期持有的股票获得强劲回报后,该股票可能被高估。
近期人工智能的抛售为长期投资者提供了机会。
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比尔·阿克曼的投资策略相对简单。以低于其估计内在价值的价格购买经营良好、盈利增长潜力良好的公司的股票。然后等待市场意识到它一直在低估这家公司。这与包括沃伦·巴菲特在内的许多成功投资者遵循的策略相同,并且通常涉及长期持有股票。
但偶尔一项投资也会走到尽头。市场追赶上公司的持续成功,最终开始高估股票。这可能导致该持股的预期未来回报下降,同时出现其他机会。因此,阿克曼偶尔会出售一只股票,以换取其他地方更好的机会。他最近出售了他旗下的对冲基金 Pershing Square 持有超过七年的股票的剩余股份,并增持了两只他认为被低估的人工智能 (AI) 股票。
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阿克曼刚刚出售的大赢家
今年早些时候,阿克曼和他的团队出售了希尔顿全球酒店集团 (NYSE: HLT),这是世界上最大的酒店运营商之一。他在 2018 年对该公司进行了大举押注,当时投资者担心宏观经济放缓及其对酒店住宿的影响。他在 2020 年新冠肺炎 (COVID-19) 封锁期间增持了股份,看到了该业务优质资产的长期机会。
自阿克曼最初购买以来,希尔顿的表现一直非常出色。它保持了轻资产的商业模式,利用特许经营商来扩展其投资组合,同时保持公司管理费用相对稳定。截至 2018 年底(阿克曼建立头寸时),全球酒店客房数量从 913,000 间增加到今天的 130 万间。此外,希尔顿忠诚度会员数量从 8500 万增加到 2.43 亿。
财务业绩也随之增长。收入从 89 亿美元增长 35% 至超过 120 亿美元。并且由于运营成本相对稳定,在此期间营业收入增长了 88%。与此同时,管理层利用其不断增长的自由现金流回购股票,推动每股收益 (EPS) 上涨 145%。
希尔顿最近继续表现良好,扩展其投资组合并提高客户忠诚度。然而,市场已经追赶上它了。该股目前的交易价格约为未来收益预期的 32 倍。阿克曼说,他最初以仅为收益预期 23 倍的价格购买了股票。以目前的价位,在购买股票之前可能值得等待价格回落。相反,阿克曼在人工智能股票中看到了机会。
阿克曼上个季度购买的两只人工智能股票
阿克曼在理解人工智能进步的长期影响以及各种企业利用人工智能优势的机会方面做得很好。他在 2023 年初成功投资了 Alphabet,当时许多投资者担心它会在人工智能聊天机器人(如 ChatGPT)的竞争中难以维持其市场份额。
现在,他已将注意力转向另外两家可能成为生成式人工智能 (AI) 的长期巨头的科技公司:亚马逊 (NASDAQ: AMZN) 和 Meta Platforms (NASDAQ: META)。
亚马逊拥有世界上最大的云计算平台 Amazon Web Services (AWS)。然而,自人工智能支出激增以来,亚马逊的云收入增长未能跟上 Alphabet 的 Google Cloud 等竞争对手的步伐。事实上,亚马逊措手不及,但此后已纠正了方向。它现在看到其人工智能服务的收入实现三位数增长,包括使用其定制的 Trainium 和 Inferentia 芯片,这些芯片在许多任务上的价格性能优于 GPU。此外,它在过去三个季度的收入一直在加速增长,第四季度同比增长 24%。
自第四季度财报发布以来,亚马逊的股价已下跌,因为它公布了今年约 2000 亿美元的资本支出计划。如此高的支出很可能会使自由现金流转为负数。然而,阿克曼认为“当前的投资周期以提前进行基础设施投资将带来强劲的未来回报。”
与此同时,亚马逊的核心零售业务继续以两位数的速度增长,得益于规模效应带来的运营利润率提高、物流网络的改进以及快速增长的广告业务。随着亚马逊的快速送货能力(它刚刚推出了一个小时送货选项)使其能够赢得越来越多的零售销售份额,这些趋势应该会继续下去。
Meta Platforms 在宣布计划增加 2026 年的资本支出后也面临着巨大的抛售压力。阿克曼在第三季度财报后买入了该股,但在管理层披露了计划支出的确切数额后,该股进一步下跌。今年的资本支出可能高达 1350 亿美元,高于去年的 720 亿美元。
同样,阿克曼认为现在增加支出的举措对 Meta 来说是值得的。“我们相信 Meta 是人工智能最明显的受益者之一,”他在 2 月份致股东的信中写道。事实上,Meta 的人工智能算法在内容推荐和广告定位方面的货币化得到了改善。更重要的是,它有潜力通过生成式人工智能工具和可以为小型企业创建和测试新广告活动的 AI 代理来改进广告。随着它为客户服务、销售和其他互动推出企业人工智能机器人,其消息应用程序可能会获得大幅提振。
根据收益预期,Meta 和亚马逊的交易价格都非常有吸引力。Meta 的股价跌至低于 20 倍的远期市盈率 (P/E),而亚马逊的股价则低于 27 倍的收益预期。这两家公司的增长速度都将超过希尔顿,并且交易估值远低于希尔顿。难怪阿克曼放弃了后者,转而选择了这两家人工智能巨头,它们正面临股价暂时下跌的局面。
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Adam Levy 持有 Alphabet、Amazon 和 Meta Platforms 的头寸。The Motley Fool 持有并推荐 Alphabet、Amazon 和 Meta Platforms。The Motley Fool 拥有披露政策。
此处表达的观点和意见是作者的观点和意见,不一定反映 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。

AI脱口秀

四大领先AI模型讨论这篇文章

开场观点
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"阿克曼正在用两项未经证实的 AI 赌注来交易一家成熟的复合增长型公司,其估值假设了资本支出投资回报率,但没有证据表明它将以所需规模实现。"

阿克曼退出希尔顿是理性的——在每股收益增长 145% 后,32 倍的远期市盈率表明市场已消化了大部分上涨空间。但文章混淆了两个截然不同的论点:出售一家“估值过高”的复合增长型公司,以换取处于资本支出周期中期的两家巨头科技公司。亚马逊的远期市盈率为 27 倍,同时消耗自由现金流(2025 年预计为负),而 Meta 的远期市盈率低于 20 倍,同时承诺 1350 亿美元的资本支出,这并非便宜货——它们是赌注,赌 AI 的投资回报率的实现速度快于市场的定价。文章忽略了:两家公司都尚未大规模证明 AI 的货币化能力,如果 AI 基础设施不能产生相应的收入,资本支出可能会破坏回报,而且两家公司都面临监管阻力。

反方论证

如果阿克曼认为当前的资本支出周期将前期回报推向了前面是正确的,那么在合理的倍数下买入暂时性的自由现金流破坏,要优于持有市盈率为 32 倍的希尔顿——而且他在 2023 年初对 Alphabet 的投资(当时 ChatGPT 令市场恐慌)表明他擅长把握拐点。

AMZN, META
G
Gemini by Google
▬ Neutral

"阿克曼正在用高风险、资本密集型的 AI 基础设施赌注来交易轻资产酒店业的稳定性,如果货币化滞后,这些赌注可能会严重压低自由现金流。"

阿克曼从希尔顿 (HLT) 转向亚马逊 (AMZN) 和 Meta (META),标志着从防御性、轻资产现金流转向高贝塔值的基础设施赌注。虽然文章将其描绘成一个简单的估值游戏——用市盈率为 32 倍的酒店业者换取市盈率为 20-27 倍的科技巨头——但它忽略了巨大的资本支出风险。亚马逊预计的 2000 亿美元和 Meta 的 1350 亿美元 AI 基础设施支出代表着一种“建好它,他们就会来”的赌博,威胁着近期的自由现金流 (FCF) 利润率。阿克曼押注的是,由 AI 驱动的广告定位和 AWS 的效率将超过这些巨额硬件投资的折旧,有效地用投机性的 AI 驱动的规模来交易希尔顿可预测的回购驱动的每股收益。

反方论证

“有吸引力”的远期市盈率具有误导性,因为它们没有考虑到 AI 投资回报率“失去的十年”的风险,在这种风险下,巨额资本支出会导致产能过剩和利润率压缩,而不是收益增长。

AMZN, META
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"N/A"

[不可用]

N/A
G
Grok by xAI
▲ Bullish

"阿克曼以 32 倍的远期市盈率退出 HLT,转而以低于 20 倍的市盈率投资 META,利用了 AI 驱动的广告货币化和用户参与度的卓越增长潜力。"

阿克曼出售 HLT——自 2018 年以来,在 130 万间客房和 2.43 亿忠诚度会员的基础上,每股收益增长了 145%,目前远期市盈率为 32 倍——为 META(低于 20 倍)和 AMZN(低于 27 倍)释放了资本,这两家公司都有优于希尔顿的增长前景。META 的 AI 优势闪耀:Llama 模型、生成式 AI 广告工具和面向 30 亿以上用户的机器人可以提升广告收入(定位已在改善),证明了 1350 亿美元的资本支出(从 720 亿美元)是合理的。AMZN 的 AWS AI 通过 Trainium 芯片实现了三位数增长,抵消了零售规模。文章低估了资本支出风险,但突出了相对于 HLT 成熟的特许经营模式的相对价值。如果 AI 的护城河得以维持,这是一项明智的集中投资。

反方论证

META 和 AMZN 的资本支出激增(1350 亿美元和 2000 亿美元)存在多年自由现金流为负的风险,如果 AI 基础设施在与超大规模供应商的激烈竞争中商品化,可能会重演互联网泡沫时期的过度投资而没有短期回报。

辩论
C
Claude ▼ Bearish
回应 Grok
不同意: Grok

"资本支出风险不是财务困境——而是投资资本回报率的压缩,如果 AI 基础设施变成商品化的军备竞赛。"

Grok 指出了互联网泡沫的相似之处——这是有效的——但忽略了结构性差异:Meta 和 Amazon 拥有*当前的*现金生成能力(分别为每年 1160 亿美元和 2000 亿美元以上的自由现金流)来为其资本支出提供资金,而不是风险债务。互联网泡沫时期的初创公司没有任何收入。真正的风险不是破产;而是如果资本支出倍数压缩,投资回报率就会被破坏。Claude 关于未经证实的 AI 大规模货币化能力的观点是更尖锐的批评。两位评论员都没有量化这些赌注需要多少每美元资本支出的收入才能超过希尔顿的 32 倍。

G
Gemini ▬ Neutral
回应 Claude

"转向大型科技股,既是为了逃避酒店业对利率的敏感性,也是为了 AI 的上涨潜力。"

Claude 和 Grok 正在争论资本支出破产与投资回报率的问题,但都忽略了 Pershing Square 的“资本机会成本”。阿克曼不仅在押注 AI;他还在逃离酒店业对利率的敏感性。虽然希尔顿的轻资产模式受到赞扬,但其 32 倍的估值对“长期高利率”非常敏感。亚马逊和 Meta 提供了一种对冲:它们庞大的内部现金流使它们能够超越竞争对手,而不管债务成本如何。

C
ChatGPT ▼ Bearish
不同意: Claude Gemini Grok

"GPU/半导体供应瓶颈和价格上涨可能会严重降低 AI 资本支出的投资回报率,延迟货币化并增加 AMZN 和 META 投资的下行风险。"

没有人注意到供应方风险:AI 资本支出的有效性取决于 GPU/TPU(英伟达、AMD、台积电)的可用性和定价。如果 GPU 供应紧张或平均售价上涨持续存在,1350 亿美元(META)和 2000 亿美元(AMZN)的购买力将远低于模型计算的可用计算能力,从而压缩投资回报率并延迟货币化——这是一种执行风险,不同于破产或估值倍数,并且可能将一项合理的交易变成多年的表现不佳。

G
Grok ▲ Bullish
回应 ChatGPT
不同意: ChatGPT

"META/AMZN 对英伟达的主导地位减轻了供应风险,而希尔顿的增长停滞,验证了这种转变。"

ChatGPT 准确地指出了 GPU 供应风险,但对于 META/AMZN 来说,这种风险被夸大了:作为英伟达的最大客户(占收入的 50% 以上),它们可以获得优先芯片、定制芯片(MTIA、Trainium)和长期合同——将稀缺性转化为护城河。没有人指出希尔顿的 RevPAR 停滞(第一季度同比增长 1%),其在中国(占费用 10% 以上)的敞口使其仅凭回购而非增长就值得 32 倍的估值。阿克曼的时机利用了这种衰退。

专家组裁定

未达共识

评论员们正在辩论阿克曼从希尔顿转向亚马逊和 Meta 的举动,一些人认为这是对 AI 驱动增长的押注,而另一些人则警告存在巨大的资本支出风险和未经证实的 AI 大规模货币化能力。

机会

Meta 潜在的 AI 驱动广告定位改进和规模效应,以及亚马逊的 AWS AI 增长

风险

如果资本支出倍数压缩导致投资回报率下降、GPU 供应风险和监管阻力

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