AI基础设施周期定位、半导体集中持仓与算力供需——Light Street创始人Glen Kacher访谈要点梳理（Masters in Business，2026-09-18）

——据Bloomberg Masters in Business节目《Investing for the AI Boom: Masters in Business with Glen Kacher》（2026-09-18）整理

摘要：本文对彭博（Bloomberg）Masters in Business节目主持人Barry Ritholtz专访Light Street Capital创始人Glen Kacher的主要观点进行了梳理汇总。梳理了Kacher对本轮AI计算周期所处阶段的判断及其三段式周期框架，介绍了其集中持有半导体龙头的产业逻辑、英伟达仓位的形成过程以及对软件板块的看法，最后阐述了其对算力供需、代理带来的token消耗与数据中心建设风险的判断。据介绍，台积电、英伟达、博通、AMD四家约占Light Street公开持仓的40%；Kacher认为整轮周期至少15至20年，目前约走完第一段基础设施建设期的三分之一，代理可使用户token消耗达到直接提问方式的五倍。

关键词：AI资本开支；token需求；企业采用；Light Street；英伟达；台积电

一、本轮AI计算周期的阶段定位

Kacher认为，本轮AI浪潮是对整个计算堆栈的改造，目前仍处于基础设施建设阶段的前段。

（一）“更像九十年代中期”

Kacher于1993年大学毕业后进入老虎基金，跟随Julian Robertson研究戴尔、微软、康柏与思科；斯坦福大学MBA毕业后加入Roger McNamee的Integral Capital，13年间主导或联合主导46笔私募投资；2010年在帕洛阿尔托创办Light Street Capital，兼做公开市场与一级市场投资。

主持人提及春季旧金山的热烈氛围，询问当前是否类似九十年代末。Kacher表示，“我会说更像九十年代中期”。其理由在于技术层级：一是当前的创新发生在很底层的位置，硬件行业出现复兴；二是算力须以十倍、百倍的速度扩张，从半导体、网络到印刷电路板，堆栈每一层都须创新；三是以有竞争力的价格提供AI算力难度很大，“规模化的需求回来了”。

（二）三段式周期框架

Kacher认为，此前可与本轮类比的只有从客户端/服务器架构向互联网架构的迁移，这类计算周期自计算机诞生以来大约每15至25年发生一次；按历史经验，新架构需要10至15年才能占到全行业总容量的四分之一。他将技术发展分为三段：一是大规模基础设施建设，历时5至10年；二是平台或操作系统，在第6至16年成形；三是应用，大致在第11至21年进入，此后会成为企业投资与创新的主要发生地。因此整轮周期至少15至20年。就当前所处位置，他表示，“我们大概走完了第一段的三分之一”。

二、半导体集中持仓的产业逻辑

Kacher将资本集中于加速计算的核心环节，其依据是半导体行业经过整合形成的寡头格局。

（一）行业整合形成的寡头结构

据主持人援引几个季度前的持仓申报，台积电、英伟达、博通、AMD四家约占Light Street公开持仓的40%。Kacher表示，资本应集中到创新集中发生的地方，当下即加速计算的核心。

他将这一格局追溯至二十多年前：2000年代初半导体行业获准整合、资本到位，以安华高（Avago）的陈福阳为代表的经营者重组了行业，各家之间交换业务线，行业由此趋于理性。AI兴起后，行业享受的正是“少数几家公司竞争一个巨大市场”的结构：一是设计端的英伟达、AMD与博通；二是制造端的台积电；三是上游的阿斯麦（ASML）等半导体设备公司，普遍具有份额高、需求大、护城河深的特点。

（二）四家公司的持有逻辑

一是英伟达，在AI加速器中的份额约85%，市场普遍假定其份额将流失，向推理迁移也确实为对手提供了机会，但他认为市场低估了英伟达自身的创新空间，推理终将成为比训练更大的市场，专用低成本芯片会有多种形态。二是AMD，其价值在于代理式AI带来的下一阶段增长，且是台式机与服务器CPU市场的两大厂商之一。三是博通，凭借与谷歌多年合作TPU获得了OpenAI等客户。四是台积电，为上述三家全部代工，“无论谁赢它都赢”，接近垄断。此外，他也看好存储公司，理由是其掌握瓶颈环节。

（三）“AI五强”与微软的进出

2024年，Kacher将上述四家与微软合称“AI五强”，据主持人介绍，这一组合当年明显跑赢七巨头。微软在组合中进出较多，多数时间未被持有。Kacher认为微软错失了与OpenAI合作的先发优势，其AI产品早期采用效果欠佳，此后一度收缩AI研发与资金投入。他目前已重新持有微软，理由有三：一是微软是全球收入规模居前的安全厂商，AI为企业带来大量新的安全漏洞；二是Azure的重新定位较为成功；三是游戏等表现不佳的开支已被收缩。七巨头中，他看好亚马逊、谷歌与英伟达，加上回归的微软，对Meta、特斯拉与苹果仍持保留态度。

（四）英伟达仓位的形成过程

据其介绍，Integral Capital的办公室位于凯鹏华盈（Kleiner Perkins）楼内，时任凯鹏合伙人的Sun联合创始人Bill Joy约在2005至2006年谈及一组用GPU进行早期AI计算的工程师，其结论是GPU是AI运算的合适架构。此后他每次拜访英伟达都会询问AI，但当时AI在英伟达内部只是很小的产品线，加密货币业务重要得多。

转折发生在2022年下半年：加密货币崩盘与AI起飞在时间上重合，市场聚焦加密业务使股价承压，对新机会关注不足，Light Street在这一窗口建立了重仓。他强调线索也来自一级市场，2022至2023年与早期创业公司交流时，这些从零起步、没有存量客户负担的公司所选用的芯片与基础设施，指向英伟达、AMD、博通和Marvell，时间上早于市场主流讨论。

三、软件板块的回撤与反弹

Kacher认为，“SaaS末日”的看法过于简化，存量系统的黏性为软件板块留出了反弹空间。

据主持人介绍，Light Street 2021年下跌26%，2022年下跌54%，2023至2025年分别上涨46%、59%、37%。Kacher复盘称，2020年疫情前转为做空，此后在SaaS与电商上获得可观收益，但走出疫情阶段的切换不够及时，软件在2022年一两个月内大幅下挫，团队重新评估后才转向AI以及当时估值具有吸引力的公司。

对当前软件板块，他采取双向交易的策略。他表示软件近一两个月出现了“令人难以置信的反弹”，认为软件注定衰落的看法是巨大的简化。其依据主要有三点：一是存量技术的黏性，一项技术若能很好地解决问题便可长期存续，直到不久前许多券商和银行仍在运行大型机；二是企业运用新技术的方向，企业会优先把新技术用于能拉开竞争差距的新业务，已经自动化且运转良好的流程通常不会率先改造；三是核心系统通常不会被替换，由此留出反弹机会。他表示自己既利用市场的悲观情绪，也利用对新事物的兴奋。

对标普500中的其余493家公司，他认为董事会与管理层都已高度重视AI并要求拿出计划，但“这家公司AI用得好所以买它的股票”在今天还构不成投资论点。

四、算力供需与投资风险

Kacher认为，终端用户的自发使用是算力建设的来源，当前算力供给落后于需求，数据中心的地方性反对是正在浮现的风险。

（一）需求领先于供给

Kacher将自身的差异化认知放在市场情绪上：AI正被描绘成夺走工作、由过度花钱者推动、迟早坠毁的“邪恶帝国”，而他观察到终端用户每天在浏览器、代理软件与开发工具中自发使用AI以更快完成工作，这才是算力建设的来源。据主持人介绍，黄仁勋已将2030年AI基础设施支出预期由1万亿美元上调至4万亿美元，主持人并以光纤过度投资作比。Kacher认为：一是亚马逊、微软、谷歌与Anthropic、OpenAI合作建设算力，现实是其落后于需求、仍在追赶，悲观者预期的过度投资目前尚未发生；二是存储与台积电的扩产速度存在上限，瓶颈使价格高于应有水平；三是这也是更便宜的开源模型存在需求的原因。

（二）代理带来的token消耗

对于五年后的形态，Kacher只给出了一个词：代理。让技术在用户不作指挥时持续处理问题，会使用户消耗的token达到像使用搜索引擎那样直接提问时的五倍。关于使用成本，他表示程序员单日花费可观的情况“并不少见”，主持人随即提到“每月三万美元不是小数”。

（三）数据中心的地方性反对

Kacher承认数据中心遭遇的地方性反对是正在浮现的投资风险，但目前尚不足以改变他对英伟达、台积电“数字仍显著好于华尔街预期”的判断。他主张电源置于表后，电力不足的地区由业主自带电源，并以帕洛阿尔托附近圣马特奥一个规划中的数据中心为例，该方案在表后安装Bloom Energy的天然气燃料电池，几乎无排放、几乎无噪音，但居民仍然反对。

五、技术周期的历史类比

Kacher以两段历史说明技术周期的演进需要时间。

一是电流之战。他近期重读《光之帝国》，书中讲述爱迪生、特斯拉与西屋的交直流之争，爱迪生为抹黑交流电推动将其用于电椅。他以此对照当前将AI描绘为邪恶帝国的舆论，并指出结局是西屋凭借稳定执行与后端工业化胜出，由此联想到亚马逊、微软、谷歌建设后端的机会，AWS已是亚马逊利润的主要来源。

二是智能手机的演进。被问及1993年入行时若知道什么会有帮助，他的回答是事情需要时间。智能手机依次经历了牛顿、General Magic、Palm、Treo、黑莓，然后才是iPhone。苹果当年看着诺基亚和黑莓把市场做出来，再拿出更优雅的方案，账上有钱、用户愿意等待，后发策略即可成立；他认为苹果在AI上采取同一打法，手机同时掌握个人与工作数据并具备隔离两者的安全机制，位置独特，前提是执行到位。

总的看，Kacher认为本轮AI是对计算堆栈的整体改造，更接近九十年代中期，整轮周期至少15至20年，目前约走完基础设施段的三分之一；半导体行业经整合形成的寡头结构支撑了其集中持仓，终端用户的自发使用与代理带来的token消耗使算力需求仍领先于供给，悲观者预期的过度投资目前尚未发生，数据中心的地方性反对则是需要关注的风险。