The Capital Cycle 是伦敦资管公司 Marathon（1986 年由 Ostrer、Arah、Hosking 创立）于 2024 年推出的官方播客，由金融史学家 Edward Chancellor 主持，访谈其投研团队、讲解每期《全球投资评论》投资人信，秉持长期逆向的「资本周期」供给侧投资思想。
Jefferies 全球股票策略主管 Chris Wood 在 2026 年 10 月的一期播客中表示，AI 基础设施的巨额资本支出正推动一个典型的资本周期。他警告，此类周期往往以产能过剩和回报率下降告终。Wood 指出，四家科技巨头在 2024—2025 年的 AI 相关资本支出合计超过 2000 亿美元，并质疑这些投资能否在合理时间内产生足够回报。他提醒投资者警惕周期顶峰后的行业整合与价值毁灭风险。
Chris Wood 在 Jefferies 的演讲中探讨了人工智能（AI）资本周期。他认为，当前AI领域的巨额资本支出（capex）正推动一个典型的资本周期，历史经验表明，此类周期往往以产能过剩和回报率下降告终。Wood 指出，AI相关基础设施的投资已大幅增加，但需求增长可能无法跟上供给扩张的速度，这可能导致未来几年出现投资回报率恶化。他警告投资者需警惕资本周期顶峰后的行业整合与价值毁灭风险。
本部分由 Edward Chancellor 主持，邀请 Jefferies 全球股票策略主管 Chris Wood 讨论人工智能（AI）领域的资本周期。Wood 的核心论点是：当前 AI 基础设施的巨额资本支出正在推动一个典型的资本周期，历史规律表明此类周期往往以产能过剩和回报率下降告终。他警告投资者需警惕资本周期顶峰后的行业整合与价值毁灭风险。
Edward Chancellor 提出，当前 AI 领域正经历前所未有的资本支出浪潮，这与历史上多次出现的资本周期（如铁路、互联网泡沫）有相似之处。他邀请 Chris Wood 从资本周期角度分析 AI 投资的可持续性。
Chris Wood 认为，AI 正处于一个典型的资本周期早期阶段，其核心特征包括：
1. 巨额资本支出：科技巨头（如微软、谷歌、亚马逊、Meta）在 AI 基础设施（数据中心、GPU 芯片、电力设施）上的投资已大幅增加，且仍在加速。
2. 供给扩张快于需求：历史经验表明，资本周期中供给往往过度扩张，而需求增长可能无法跟上，导致产能过剩。
3. 回报率下降风险：随着竞争加剧和资本涌入，行业平均回报率将趋于下降，最终可能引发整合与价值毁灭。
Wood 引用多个历史资本周期案例来支撑其判断：
| 历史周期 | 核心特征 | 结局 |
|---|---|---|
| 19 世纪铁路泡沫 | 过度建设、重复投资 | 产能过剩、破产潮、投资者损失惨重 |
| 2000 年互联网泡沫 | 电信和光纤基础设施过度投资 | 泡沫破裂、大量公司倒闭、资本毁灭 |
| 2010 年代页岩油繁荣 | 资本涌入、产量激增 | 价格暴跌、行业整合、投资者回报不佳 |
Wood 认为，AI 资本周期可能遵循类似模式：当前的投资热潮由对 AI 未来潜力的乐观预期驱动，但历史反复证明，当资本大量涌入一个新兴领域时，最终往往出现供给过剩和回报率恶化。
Wood 承认，AI 技术本身可能具有变革性，但他强调资本周期的规律不会因技术的新颖性而改变。他区分了「技术潜力」与「投资回报」——即使 AI 最终改变世界，也不意味着当前所有投资者都能获利。
关键不确定性：
本节未讨论具体公司或标的，仅以行业整体和科技巨头作为资本周期分析的案例。