人工智能热潮正在瓦解机构投资者赖以为生的分散化投资逻辑。从股票、私募股权到企业债券、基础设施，AI风险已渗透几乎所有资产类别，令管理着数千亿美元资金的养老金和主权基金陷入前所未有的困境。

纽约市退休系统（NYCRS）首席投资官Monte Tarbox近期拒绝了一只私募股权基金的募资邀约，原因正是该产品AI持仓过重。"当那一天来临时，我们不想被晾在那里，让人问'你们为什么对所有东西都说了是？'"他说。这一决策折射出当前华尔街几乎所有主要机构投资者的共同处境。

摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett警告称，AI正在加剧资产配置者本已面临的分散化挑战——在通胀持续黏性的环境下，传统60/40股债组合已屡屡失灵，而AI的深度渗透令股票与信贷之间的正相关性进一步恶化。

高盛估计，AI基础设施相关公司（包括芯片制造商和超大规模云计算企业）约占标普500总市值的40%；据Apollo Global Management数据，AI相关发行占今年投资级债券发行总量的近一半，并占风险投资资金的87%。

AI风险无处不在，分散化成为幻觉

AI对市场的渗透是多维度的。在公开市场，仅三家芯片制造商的股票便占新兴市场基准指数逾四分之一的权重。在私募市场，私募股权几乎已成为AI初创企业的代名词。在债券市场，最大的发行主体均为超大规模云计算企业。在基础设施领域，几乎每一个重大项目都指向数据中心。甚至美国国债也可被纳入AI交易的叙事框架——额外的电力需求推升通胀预期，进而影响收益率走势。

同一批公司横跨多个资产类别，进一步集中了风险。以Alphabet为例，其股票市值达4万亿美元，未偿债务规模为1300亿美元，旗下基础设施连接全球逾30个数据中心。与此同时，多家企业之间存在所谓"循环融资"安排，彼此相互持股，风险敞口高度交织。

摩根大通跨资产系统策略研究主管Thomas Salopek构建了四种模拟机构投资者资产配置的模型，结果显示，近年来这些组合均与AI相关风险因子呈现出显著正相关。在Invesco对90家主权财富基金的调查中，逾半数受访者将市场集中度列为AI相关投资的首要风险。

量化AI敞口，各家机构各显神通

面对这一挑战，机构投资者正在摸索各自的应对方式，但首要难题是如何定义和测量AI敞口。与资产类别、行业或地域等惯常分类不同，AI敞口目前尚无统一标准——它可以是纯粹的芯片制造商，也可以是仅仅采用AI技术的普通企业。

洛杉矶县雇员退休协会（LACERA）在今年5月的董事会会议上专门讨论了私募市场AI持仓问题。首席投资官Jonathan Grabel随后主导了一次全面审查，结合内部自下而上分析与借助MSCI的自上而下方法，估算出该养老金8%至19%的持仓与AI相关。"我们不希望追求完美而妨碍洞察，"他说。

芬兰Elo Mutual Pension Insurance Co.管理着360亿欧元资产，其投资组合经理正在以AI追踪AI，利用AI驱动的工具监测公开持仓对AI采用趋势的敏感度。资产配置与另类投资主管Kari Vatanen坦言，为分散化而限制AI敞口存在代价——若AI叙事继续主导市场回报数年，此举可能损害业绩表现。彭博智库追踪全球AI相关股票的指数显示，过去约两年间，该指数年化超额回报达11个百分点。

金融分析机构Markov Processes International对约50家大型养老金进行因子分析后发现，这些基金平均超额AI敞口接近于零，但个别基金存在明显偏差——美国最大公共养老金加州公务员退休系统（CalPERS）的超额AI敞口近年来持续攀升，主要源于对大型非上市公司的投资。

“全投资组合方法”成为新解题思路

AI风险的量化需求，正在为一种名为“全投资组合方法”（Total Portfolio Approach，TPA）的投资框架注入新的生命力。该框架打破资产类别壁垒，将所有投资置于同一维度进行比较，以寻求整体最优配置，CalPERS近期已正式采纳这一方法。

澳大利亚规模达2400亿澳元的Aware Super今年6月完成了代号"Project Odin"的多年期内部投资平台改造，整合了包括贝莱德在内的第三方数据与分析工具。流动性与市场主管Michael Clavin表示，该平台天然适合在全基金层面追踪AI敞口。"真正的分散化不只是地域或行业的分散，而是真正理解资产与主题之间的相关性，"他说。

Marsh Investments and Retirement（前身为Mercer，管理资产规模8460亿美元）则花费六个月开发了一套主题敞口追踪系统，运用代理式AI解析公开及私募公司的收入与利润来源，于今年2月正式上线。美国区首席投资官Andrew McDougall表示："关键在于，你必须先知道自己持有什么，才能知道自己要去哪里。那些今天拥有良好系统的机构，在做出投资之前就能大致判断影响；而那些系统落后的机构，可能要等到为时已晚才会发现问题。"

对于NYCRS的Tarbox而言，挑战在于跟上一项影响既快速又深远的技术的演变节奏。他表示，即便是最精密的投资组合图谱也可能很快过时，AI的风险轮廓必须持续重绘。"我们不仅要提高显微镜的分辨率，还要加快评估的频率，"他说。"我们承诺投资的几乎每一只基金，都不可避免地会带来更多AI敞口。"