高盛在一份关于AI时代资产变化的研究《HALO影响力》中，提出了一个反直觉的结论。

很多人认为，AI越火热，受益最大的应该是软件、互联网平台、云服务这类轻资产企业。它们靠代码、算法、数据驱动，看似不需要大量工厂、土地与重型设备，天生就是AI时代的主角。

但高盛的判断恰恰相反，随着AI浪潮不断深入，资金正在重新拥抱那些看似“笨重”的实体资产，比如电网、能源、矿产、管道、制造产线、工业设施、数据中心等。

这一变化之所以重要，是因为这场看上去最“虚拟”的 AI 革命，正在把价值重新拉回现实世界。

01 轻资产的“黄金时代”正在落幕？

过去十几年，资本市场极度迷恋轻资产模式。这类公司不需要大量投入厂房、机器、土地，就能快速扩张。典型代表是软件、互联网与部分科技企业，产品成型后复制成本极低、扩张快、利润率高。

与之相对的重资产公司，要做大就必须持续砸钱建厂房、买设备、铺网络、扩产能，显得重、慢、贵，还常被贴上 “效率低” 的标签。

因此，在很长一段时间里，市场明显偏爱轻资产。高盛提到，2020年代初，代表“未来想象力”的成长型公司，估值一度比现金流稳定但增长较慢的传统价值型公司高出两倍以上。

市场愿意为 “高速成长故事” 支付溢价，却不愿给拥有工厂、设备的实体企业更高估值。

但对于正在做高考志愿填报和职业规划的你来说，这意味着什么？

意味着过去那种“学个计算机、搞个APP就能财富自由”的叙事逻辑，正在发生根本性动摇。世界已经发生根本性改变。全球高通胀、供应链断裂、地缘摩擦加剧、资金成本上升，让能源安全、工业基础、供应链韧性、基础设施能力，从 “过时的老东西” 变成了真正的 “硬通货”。

02 AI的双刃剑：瓦解轻资产，逼疯科技巨头

而把这一趋势推向极致的，正是AI本身。

很多人以为AI会进一步强化轻资产神话，毕竟它看起来只是模型、代码、算力，是典型的数字经济。但高盛指出，AI对轻资产公司其实形成了双重冲击。

第一重冲击：AI正在削弱轻资产公司的护城河。

过去很多软件、IT 服务、数字平台能赚取高利润，核心是技术门槛高、难以复制。但AI正在快速让这些能力平民化。过去十个人的工作，现在三个人加AI就能完成；过去收费昂贵的软件功能，如今更容易被模仿，甚至被客户自己实现。

这意味着，大量轻资产公司最核心的壁垒正在变浅。市场担心他们五年、十年后，还能否维持过去的高利润与高回报。

第二重冲击更具讽刺意味，AI一边瓦解轻资产壁垒，一边把科技巨头逼成重资产大户。

原因很简单，AI极度依赖实体基础设施。高盛数据显示，美国五大云厂商2023—2026年的资本开支（建设机房、采购设备等）合计预计将达到1.5万亿美元，仅2026年一年就可能超过6500亿美元。

AI从来不是只靠代码就能运行。它背后是巨量的土地、电力、冷却系统、服务器、光缆、芯片、工业建设。你在手机上看到的是聪明的AI模型，支撑它的却是一个沉重、烧钱、极度依赖物理世界的庞大系统。

03 HALO框架：重新定义“铁饭碗”

基于此，高盛提出了HALO框架，全称Heavy Assets, Low Obsolescence。翻译过来就是重资产、低过时率。

什么样的资产不容易过时？比如电网、天然气管道、通信基建、大型工业设备、矿产资源、港口机场，甚至拥有长期工艺与品牌沉淀的消费品。

它们的共同特点是难以复制、建设周期长、替代速度慢。AI模型几个月就会迭代，但电网不会因为模型升级而失效；软件界面随时可以改版，但铜矿、电力网络不会因为一个新应用就被淘汰。

高盛没有简单按“传统”还是“科技”划分，而是用一些指标重新评估企业，比如真实物理资产规模、资本开支强度、对机器设备与实体网络的依赖度等，以此筛选出真正扎根于物理世界的价值公司。

结果很有意思，公用事业、能源、资源、通信基建被归为重资产，这合情合理。汽车、航空、工业制造也在意料之中。但意外的是，部分奢侈品、高端饮料品牌也被划入“低过时率资产”。

因为它们依靠的是长年工艺、品牌、生产体系与时间沉淀，不是AI写几篇文案、做几条视频就能轻易复制的。

市场已经在为这套逻辑定价。高盛构建的重资产组合，自2025年以来跑赢轻资产组合35%。报告还预测，未来几年重资产企业每股盈利增速约14%，轻资产约10%。这说明，重资产的回归不只是短期情绪，而是基本面的趋势。

至此，一个清晰的逻辑浮现，“智能”正在变得越来越便宜、普及、易复制。但土地、电力、铜、能源、工业设备、数据中心、稳定网络，这些东西不会因为AI更强而自动变多。AI越强大，对实体资产的需求就越刚性。

04 给考生与家长的冷思考

不过我认为，高盛的结论更多是基于历史数据的阶段性总结，而非基于产业模式演变的长期预测。回顾互联网发展史可以发现，在应用爆发前夜，市场会先追捧基建。但当真正的杀手级应用出现后，应用层的价值会再次放大。

当下，AI 的杀手级应用仍在孕育。未来最具潜力的，不会是现在这类AI聊天产品，是全新形态的AI智能服务。

这对我们的志愿填报和职业规划有何启示？

1. 不要盲目追逐纯软专业：纯代码、纯算法的岗位竞争将因AI而极度内卷，护城河变浅。
2. “软硬结合”才是王道：懂得电力系统、自动化控制、材料科学，又能利用AI优化流程的复合型人才，将是未来的稀缺资源。
3. 关注实体产业链：能源、高端制造、基础设施建设背后的技术岗位，可能比纯粹的互联网大厂更稳定，更具“低过时率”特征。

在这个AI狂飙的时代，最性感的可能是代码，但最值钱的往往是那些“搬不动”的东西。

对于正在迷茫选专业、定方向的你，是继续All in虚拟经济，还是转身拥抱实体硬核？

互动话题： 你认为未来10年，“懂电力的工程师”和“写代码的程序员”，谁的职业生涯更稳？ 如果是你给孩子填志愿，你会优先选择能源/制造类专业，还是坚持计算机/软件类？ 欢迎在评论区留下你的看法，或者说出你关注的行业，我们一起拆解未来的职业真相！

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