Atreides Management 创始人 Gavin Baker 把 AI 投资逻辑压缩成一句话：AI 不是泡沫，而是由电力、晶圆和算力驱动的基础设施超级周期。在这套框架下，他一边集中持有 Astera Labs、Cerebras、Micron、Nvidia、Unity、Positron 等与 AI 物理瓶颈相关的资产，另一边用 QQQ 看跌期权对冲整体市场下行风险，形成典型的“杠铃策略”。
这套观点来自 Limitless Podcast 对 Baker 的最新访谈。节目中提到，Atreides Management 管理规模约为41 亿美元，而 Baker 过去 20 多年持续投资 Nvidia，也较早押中 Cerebras。与围绕聊天机器人和大模型应用层的热议不同，他把超额收益的来源指向更底层的“卖铲人”环节：GPU 互连、内存、推理芯片、先进制程以及电力供给。
他盯上的不是模型热度，而是供需卡点
Baker 的核心判断并不建立在市场情绪上，而是建立在供需约束上。他反复提到两个硬约束：电力和晶圆。在他看来，只要 TSMC、ASML、高带宽内存和电网这些关键环节无法快速过剩，AI 资本开支就不容易演变成 2000 年互联网泡沫式的失控扩张。逻辑很直接。供给端扩不快，行业很难在短时间内堆出全面过剩。
他因此更关注那些解决具体瓶颈的公司。比如 Astera Labs，节目将其描述为 GPU 集群之间的数据传输“管道系统”。当数据中心扩展到几十万颗芯片时，瓶颈不再只是 GPU 本身，还包括数据何时传、如何传、如何访问内存。Baker 对这类基础设施公司的持仓很高，节目提到 Astera Labs 一度接近基金仓位的 9% 到 10%。
Cerebras 和 Positron 则代表他对推理基础设施的押注。Baker 认为，AI 正从预训练主导，转向更重视后训练和推理。节目援引他的判断称，仅推理带来的成本或收入机会，可能是预训练算力投入的 5 到 10 倍。这也是为什么他持续关注推理芯片和相关基础设施，而不只看训练端的 GPU 需求。
Unity、端侧模型与“每瓦多少 token”
Baker 的投资名单里也有一些看上去不那么典型的名字。Unity 就是其中之一。节目认为，这家以 3D 游戏引擎闻名的软件公司，本质上也是“世界模型”构建工具，可用于模拟机器人训练环境和虚拟数据集。若 AI 继续向具身智能和更复杂的世界理解推进，这类软件层能力也可能成为关键拼图。
除了训练与推理，Baker 还关注垂直化小语言模型和端侧部署。他在访谈中提到，未来用户未必每天都要与通用模��互动，更可能需要基于个人数据训练的个性化 AI 代理。节目还提到，他看好 Apple 在设备侧运行本地模型上的位置。这部分逻辑仍然回到一个指标：performance per watt，也就是每瓦效能。对 AI 实验室来说，真正重要的问题正变成每一瓦电到底能生成多少 token。
成本压力已经被摆到台前。节目举例称，Microsoft 和 Uber 宣布减少对 Claude Code 的使用，原因是年度预算在几个月内就接近耗尽。对 Baker 来说，这正说明“降 token 成本”的基础设施价值所在：谁能把每瓦效能做高、把 token 成本打低，谁就更可能拿到订单。
做多细分赢家，做空整体市场风险
Baker 并没有把“看好 AI”直接等同于“看好整个美股市场”。相反，他在组合中持有较大的 QQQ 看跌期权仓位，用于对冲纳斯达克 100 指数回撤风险。节目称，这个头寸甚至是他组合里的最大部位之一。这意味着他的交易表达很明确：做多真正卡住供给瓶颈的 AI 基建资产，同时对整体市场情绪和估值波动保持防御。
这种配置也解释了为何他能同时持有 Nvidia、Micron 这类核心硬件公司，又配置 Cerebras、Positron、Unity 等更具前瞻性的标的。组合两端拉开，一端押注已经被验证的硬件需求，另一端押注未来数年可能放大的新瓶颈。这就是节目所说的杠铃策略。
为什么他认为这轮行情不像互联网泡沫
Baker 回应“AI 泡沫论”时，重点不在估值辩论，而在融资结构和真实需求。节目提到，他认为 2000 年互联网泡沫的重要特征之一，是大量资本由债务驱动，投向未经验证、也没有明确需求支撑的业务。相比之下，当下采购 AI 算力和芯片的主要买方是 Google、Microsoft、Amazon 和 Meta 这类现金流极强的大型公司，而不是依赖高杠杆融资的边缘企业。
他还提出一个更关键的限制条件：如果 TSMC 的先进产能可以在短时间内大幅扩张，Nvidia 和其他公司可能会迅速放大资本开支，甚至把行业推向真正的泡沫边缘。但现实并非如此。晶圆制造、内存供应、能源接入都存在明显约束，这些约束反而压住了泡沫加速的速度。
节目还提到，ASML 的设备交付周期很长，积压订单约为 5 年；SK Hynix 作为 Nvidia GPU 关键内存供应商，则收到来自 Google 和 Microsoft 的大额预订意向，用于锁定未来三年的供给。这些案例都指向同一件事：需求增长很快，供给却没有同步放开。
在 Baker 看来，只要“电力和晶圆”这两堵墙还在，AI 基建行情就不会轻易走到失控过剩。至于市场整体是否会回撤，他已经用 QQQ 看跌期权给出了自己的答案。