星时代财经 Star Time Business

今天早上看《Business Times》，有一个观点引起了星时代小编的注意。

过去谈分散投资，思路很简单。

股票风险太高，可以配置一点债券；股票涨多了，可以看看房地产和REITs；如果还不放心，再加一点基础设施、大宗商品或者Private Credit（私人信贷）。

不同的资产，赚不同的钱。东方不亮西方亮，这就是分散投资最基本的逻辑。

但AI的出现，正在让这件事变得复杂。

今天的AI投资已经不只是英伟达、微软这些科技公司的事情。

AI需要芯片，芯片需要数据中心；数据中心需要大量电力、电网、冷却系统和铜；建设数据中心需要房地产和基础设施投资；钱从哪里来？银行贷款、公司债和私人信贷又跟着进来了。

于是一个新的问题出现了：

我们以为自己买了很多不同的资产，会不会只是把同一种风险，装进了不同的篮子？

这个问题并不只属于美国投资者。

星时代小编决定拿新加坡试一下。

因为新加坡刚好是一个很好的实验场。

一方面，新加坡股市几乎不是一个科技股市场。截至2026年9月28日，STI的科技Technology板块权重只有0.82%，金融Financials却高达62.49%。其中DBS、OCBC和UOB三家银行合计已经接近59%。

另一方面，新加坡又拥有非常成熟的REITs市场。

如果连这样一个以银行和房地产为主的市场，都已经被AI风险大面积穿透，那么“传统分散投资正在失效”的担忧，就确实值得认真对待。

AI已经不只是科技股

先从最容易理解的地方开始。

假设一个投资者持有美国科技股，同时为了分散风险，又买了一只数据中心REIT。

表面上看，他拥有：

科技股 + 房地产。

但继续往下穿透，就会发现：

AI需求增加
↓
Hyperscaler增加资本开支
↓
购买GPU
↓
租用数据中心
↓
数据中心增加电力需求
↓
电网、发电、冷却设备继续投资
↓
银行、债券和私人信贷提供融资

于是：

科技股、REITs、实体房地产、基础设施、公司债、私人信贷，甚至铜和电力，

原本属于完全不同的资产类别，却可能开始依赖同一个变量：

AI资本开支能不能继续增长

今天讨论“分散投资”，已经不能只看账户里有多少种资产。

而是应该问：

底层到底是谁在给这些资产创造现金流？

我们先拿STI试一下

STI看起来应该是一个很好的AI避风港。

它最大的三家公司不是Nvidia、Microsoft或者Amazon，而是DBS、OCBC和UOB。

Technology权重甚至不到1%。

但继续往下看，情况开始变得有意思。

Singtel目前约占STI的5.95%。

它旗下的Nxera正在大规模扩张AI-ready数据中心。2026年2月投入运营的DC Tuas拥有58MW AI-ready容量，开业前超过90%的容量已经获得客户承诺；Singtel还计划继续扩大东南亚的数据中心规模。

Keppel约占STI的3%。

它也已经把数字基础设施作为重要增长方向。截至2025年底，其亚太数据中心powerbank已经超过1GW，其中包括澳大利亚规划中的720MW AI数据中心园区。

所以即使在STI这样一个看起来与AI距离很远的指数里，AI基础设施已经开始出现。

问题是：

三大银行呢？

银行也在给AI“供血”，但先别急着下结论

DBS、OCBC和UOB近年来都参与了数据中心和AI基础设施融资。

如果只看新闻标题，很容易产生一种感觉：

连银行也已经被AI绑在一起了。

但这里正好体现了“穿透”为什么重要。

UOB最近披露，目前AI相关融资占其Wholesale Banking（批发银行）贷款簿不到5%。

截至2026年6月底，UOB批发银行贷款簿约为S$2580亿，而且这里所谓的AI融资还包括电力资产、数据中心和GPU融资，并不只是数据中心。

这就完全改变了问题的性质。

银行确实正在参与AI资本开支。

但：

参与AI融资，不等于银行的盈利已经高度依赖AI。

DBS和OCBC目前没有披露足够细的数据，让我们精确计算AI相关贷款占总贷款簿多少，因此星时代也不打算自己硬估一个百分比。

至少从目前能够验证的数据看，没有足够证据说明三大银行已经成为“AI资产”。

所以STI虽然开始受到AI资本周期影响，但这种风险远没有表面的新闻标题看起来那么大。

到了S-REIT，AI风险开始明显多起来

真正有意思的是REITs。

Keppel DC REIT当然最直接。

截至2025年底，其租金收入中69.3%来自Internet Enterprise客户；前十大客户中，多家被明确标注为Hyperscaler，其中最大单一Hyperscaler已经贡献42.1%的租金收入。

如果未来全球AI和云计算资本开支明显降温，这类资产显然不能简单被理解为“与科技股无关的房地产”。

Mapletree Industrial Trust（MIT）更加有意思。

名字里面虽然还是“Industrial Trust”，但截至2026年3月底，57.3%的AUM（Assets Under Management，资产管理规模）已经是Data Centres（数据中心）。

CapitaLand Ascendas REIT（CLAR）又是另一种情况。

截至2025年底，数据中心约占其物业价值11%；47%的月租金来自Technology租户。

但这里必须非常小心。

CLAR对“Technology”的定义同时包括Engineering、Data Centres、Information & Communications Technology、Electronics和e-Commerce。

所以绝不能看到“47% Technology”，就直接写成“47% AI风险”。

研究到这里，BT提出的担忧似乎越来越有道理：

股票里有AI，REITs里也有AI，银行还在给AI融资。

难道真的已经无处可躲？

但我们继续拆REIT，结论又变了

问题出在一个很简单的地方：

“REITs”本身不是一种风险。

例如CapitaLand Integrated Commercial Trust（CICT）。

2025年底，其租户行业中，Banking、Insurance & Financial Services约占18.7%，Food & Beverages占17.8%，IT & Telecommunications只有4%。

它的核心现金流仍然主要来自：

新加坡办公需求、金融业就业、商场消费和零售租金。

再看Frasers Centrepoint Trust（FCT）。

它的核心资产是新加坡住宅区附近的郊区商场。居民去商场吃饭、买菜、购物、看医生、使用生活服务，商户赚钱以后支付租金，最后形成REIT的现金流。

这和微软今年到底买多少GPU，已经是完全不同的一条经济链。

Mapletree Logistics Trust（MLT）又不一样。

它的仓储物流资产主要受亚洲贸易、电商、库存和供应链影响。

所以同样都是REITs：

Keppel DC REIT主要暴露于数字基础设施；

MIT已经拥有很高的数据中心资产比例；

CLAR只有部分资产和租户与AI产业链相关；

CICT更多暴露于办公和消费；

FCT更多暴露于新加坡居民消费；

MLT则更多暴露于贸易、电商和供应链。

把这些资产全部贴上一个“REIT”的标签，反而会掩盖真正的风险。

那我们干脆把STI也扔掉

研究到这里，星时代小编开始意识到另外一个问题：

STI高度集中，不等于新加坡上市资产高度集中。

STI只是一个市值加权指数。

因为DBS、OCBC和UOB越来越大，三家银行现在已经占据接近六成权重。

但如果跳出STI，从整个SGX寻找资产，情况完全不同。

例如：

三大银行

赚的是信贷、利率和财富管理的钱。

Sheng Siong

赚的是新加坡居民每天买菜、买米、买日用品的钱。

FCT

赚的是新加坡住宅区居民去商场消费以后形成的租金。

Parkway Life REIT

主要暴露于医疗需求和人口老龄化。

SGX

赚的是股票、衍生品、外汇、清算和市场数据的钱。

MLT

主要暴露于亚洲贸易、电商和物流。

SATS

暴露于全球航空客流、航空货运和餐饮。

Wilmar

则与粮油、棕榈油、大豆、糖和全球农业供应链联系更紧密。

如果再加入黄金ETF，它背后的主要风险因子又变成实际利率、美元和避险需求。

这些资产很多都在同一个SGX交易。

但它们底层赚钱的原因，并不是同一个。

真正的问题不是分散投资失效，而是我们过去分得太粗

这可能是我们这次研究最重要的发现。

过去我们习惯这样看资产配置：

股票
债券
REIT
房地产
大宗商品
另类投资

账户里有五六个篮子，看起来就已经很分散。

但AI资本开支提醒了我们：

资产名称不同，不代表风险来源不同。

假设一个投资者持有：

Nvidia

• 数据中心REIT
• AI Infrastructure Fund
• 数据中心Private Credit
• 铜矿

看起来横跨：

股票、房地产、基础设施、私人信贷和大宗商品。

但如果把现金流一层层穿透，它们可能都在押同一件事：

Hyperscaler继续大规模增加AI资本开支。

反过来，一个投资者持有：

DBS

• Sheng Siong
• Parkway Life REIT
• SGX
• MLT
• 黄金

虽然其中很多都在新加坡交易所上市，却可能拥有六套明显不同的现金流来源。

所以判断一个投资组合有没有真正分散，不能只问：

“我买了多少种资产？”

还应该再问一句：

“这些资产到底靠什么赚钱？”

AI没有让分散投资失效，但我们需要做得更细

回到文章开头的问题。

AI确实正在穿透股票、REIT、房地产、债务融资和基础设施，使一些表面不同的资产拥有相同风险来源。

这一点，BT提出的问题是成立的。

但至少从新加坡这个样本来看，这种穿透目前还没有强到让传统分散投资失效。

三大银行参与AI融资，但目前没有证据显示AI已经成为其贷款簿的主要风险来源；

部分数据中心REIT与AI资本开支高度相关，但居民消费型、医疗型、物流型和商业地产型REIT仍然拥有明显不同的现金流来源；

跳出STI以后，SGX本身也仍然提供消费、医疗、物流、航空、农业、资本市场等完全不同的经济暴露。

所以星时代小编这次研究后的结论是：

风险分散仍然有效，只是需要比过去做得更精细。

投资者需要做的，是从：

“按资产名称分散”

升级到：

“按底层现金流和风险因子分散”。

这也意味着，当我们觉得股票已经涨得比较贵，想寻找其他资产时，真正的问题不应该只是：

“还有什么可以买？”

而应该是：

“我买下一个资产以后，究竟增加了一种新的现金流来源，还是把已经承担的风险又买了一遍？”

这可能才是AI时代重新理解分散投资最重要的一步。

本文为星时代财经基于公开资料进行的研究与讨论，不构成任何投资建议。

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