巴菲特的AI賭注：伯克希爾哈撒韋23%的投資組合如何落入三大科技巨頭手中

當沃倫·巴菲特將伯克夏哈撒韋的股票投資組合近四分之一配置於人工智慧相關公司時，值得我們關注。儘管他對市場熱潮趨勢持有眾所周知的懷疑態度，這位傳奇投資者已經在推動AI革命的三大巨頭中持有大量股份。根據最近的SEC申報，這一配置反映了一個經過深思熟慮的轉變，挑戰了巴菲特一向偏好可預測性而非技術顛覆的投資偏好。

轉變背後的策略理由

巴菲特在1996年的股東信中闡述了他的投資哲學：尋找具有「幾乎確定」競爭優勢的企業，持續數十年，即使這意味著錯過快速成長的機會。然而，他目前的投資組合組成卻講述著不同的故事。判斷巴菲特對這三個持股的信念，似乎並非基於AI的炒作，而是基於每家公司所擁有的商業護城河，這些護城河能將它們與競爭對手區隔開來——這一點非常重要。

這些投資都產生大量自由現金流，使它們能夠資助基礎建設擴展、抵禦競爭對手，並維持定價權。這種持久的競爭優勢結合AI驅動的成長潛力，與巴菲特的核心投資原則相符，即使這些公司運作於快速變化的行業。

亞馬遜：雲端運算的現金引擎 (0.7% Portfolio)

亞馬遜在伯克夏的三大持股中規模最小，可能反映的是投資組合經理Ted Weschler或Todd Combs的決策，而非巴菲特本人。然而，AWS講述了一個令人信服的故事，展示傳統基礎設施如何放大AI的機會。

亞馬遜網路服務（AWS）在公共雲市場佔據主導地位，營收是競爭對手的兩倍多。其35%的營運利潤率展現了定價能力和運營卓越。最令人矚目的是，AWS上的AI相關服務正以三位數的百分比增長，需求持續超過公司擴充容量的能力，即使在連續三年的積極基礎建設投資之後。

更廣泛的電子商務業務提供了穩定的支撐。北美零售營運利潤率在過去一年已擴大到6.6%，而國際部門則為3.2%。這些改善來自高利潤率的廣告服務、物流優化降低運費，以及Prime訂閱的擴展。

投資者近期因雲端擴展的資本支出增加而抨擊亞馬遜股價——過去十二個月自由現金流降至148億美元。然而，隨著營收增長加速和利潤率擴大，現金產生能力應會顯著回升，這也支持了目前的估值倍數。

蘋果：高端估值與生成式AI催化 (20.5% Portfolio)

蘋果在伯克夏的投資組合中佔比超過20%，儘管這較其歷史高點50%有所縮減。巴菲特和已故合夥人查理·芒格在2016至2018年間建立了這一龐大的持倉，並一直是集團最大的股票持有。

縮減蘋果的決策考量有三。第一，集中風險——即使是偏好價值投資、能接受專注持倉的投資者，這個比重也變得過高。第二，巴菲特預期企業稅率上升，並在稅率仍低時實現了獲利。第三，也許最重要的是，他認為蘋果的估值遠高於內在價值。

蘋果的預期市盈率為33倍，儘管相較其他大型科技股，其直接AI基礎設施的好處較少，但仍享有溢價。2026年可能成為轉折點。即將推出的全面重新設計的Siri，配備大量生成式AI能力，可能引發一波重要的裝置升級潮，尤其是iPhone。

更令人著迷的是，擴展的裝置端AI功能可能在未來幾年內帶來大量服務收入增長。服務業具有高利潤率，使這一部分對蘋果的商業模式具有經濟吸引力。如果這些AI計劃推動預期的升級動能，該股的溢價估值可能是合理的。

Alphabet：最新的重要投資 (1.8% Portfolio)

Alphabet是伯克夏最新的重要投資，該集團在第三季度僅購買了1780萬股，投入56億美元，顯示出新的信心。這一時機點與聯邦法官裁定Alphabet在網路搜尋壟斷案中採取寬鬆措施的判決同步，顯著降低了法律不確定性。

Alphabet的雲端運算營收在上季度激增33%，營運利潤率擴大到24%，顯示持續擴展的空間。公司自訂的Tensor處理單元（TPUs）為雲端客戶提供比傳統GPU更經濟的AI訓練和推理解決方案。多家主要AI開發商已簽約使用這些TPUs，Alphabet剩餘的履約義務同比增長46%，達到(十億。

然而，最核心的資產仍是Google搜尋——一個產生現金的堡壘，儘管面臨AI聊天機器人的威脅，仍保持其主導地位。通過AI概覽和AI模式整合，Google在保留搜尋流量的同時，也保護了盈利能力。這種韌性很可能影響了巴菲特的投資論點：押注於核心搜尋業務的「巨大競爭優勢」。

Alphabet的股價在第四季大幅升值，估值約為預期盈利的30倍。未來的累積部分取決於巴菲特是否認為這些水準在AI驅動的動能下是可持續的。

這三家公司為何對長期財富如此重要

連結蘋果、Alphabet和亞馬遜的共同點，不是AI炒作，而是跨越技術、運營和客戶關係的持久競爭優勢。每家公司都將AI投資轉化為經濟護城河，而非僅僅是技術新奇。

對於投資者評估伯克夏或這些底層持股，關鍵見解與巴菲特的框架相似：可持續的企業能產生大量現金流，擁有結構性優勢，競爭對手難以輕易模仿，並在經濟周期中保持定價權。無論是在雲端運算、搜尋還是消費者硬體，這三者都符合這一範本——AI的加速只會放大現有的優勢，而非從零創造。