历史总是重演或重复，谁在乎？资本周期理论是简单而美好的，它也是常识。由Marathon Asset Management创造，它只是简单地解释了一个周期。哪里有一个投资不足的资产，导致成功的投资和相应的成功回报。然后世界发现了，资产变得过度投资，回报下降，资产变得不吸引人。如此循环不止。今天对于“人工智能”（AI）等多种意义的超投资的数据中心，是由主要的科技公司（谷歌，微软，亚马逊，Meta等）带头的。以下是数字 - 年度人工智能基础设施投资（市场/分析师估计） 2025 $430B 2026 $765B 2027 $1.10T 2028 $1.30T 2029 $1.40T 2030 $1.50T 2031 $1.60T 现在观察90年代的投资支出，在光纤光缆上，用于互联网 - 1995 $40B 1996 $70B 1997 $110B 1998 $150B 1999 $190B 2000 $230B 2001 $170B 2002 $90B 当比较支出大小时，应该看支出占GDP的百分比。两者大致相当于2.2%。然而，我们不知道当前投资周期还会持续多久。类似于早期90年代，公司如MFS和Nortel产生了超额回报，并奠定了基础，随后由公司如WorldCom等提供的债务资金导致过量生产和资产泡沫，回报下降。同样，AWS的早期成功证明了数据中心作为一个伟大的资产，给像亚马逊和微软这样的公司带来了巨大的回报。现在我们看到更多的玩家正在为人工智能专门建设，尽管数据中心的基本思想大致相同。 如果资本周期理论证明正确，那么过量生产应该被认识到，回报下降。常见的反对意见是这些公司的收入尾随。同样的反对意见在光纤光缆泡沫时也被提出来，同样有巨大的尾随存在，但它们并没有。 一旦出现明显的过量生产，整个价值链就会崩溃，随之而去的还有尾随承诺。这与低市盈率的股票是一致的，低市盈率是资产泡沫的迹象，因为在高峰期，收益会被夸大，但不可持续。同样，风险投资也存在相同的问题。 一旦某个行业产生了巨大的退出和高DPI事件，更多的风险投资公司就会投资；一些公司创建了行业专门的基金，推动了每个系列的资金价格上涨。这对成长股投资更具破坏性，而早期投资可以应对价格上涨，因为他们投资的时间很早；他们的回报仍然很高在退出时。成长股投资往往支付了过高的价格，最后公司会面临下轮投资，基金经理必须降低估值。因此，整个行业变得不吸引人，回报被找到在其他地方。因此，如果资本周期理论是正确的，这种在AI基础设施上的投资应该是过度投资；那么就不会有足够的需求来证明这个基础设施的成本，资产价格下降，我们会回到现实。