Deal Debrief: Data4 (Brookfield Perspectives)
Meredith (Host): 欢迎来到 Brookfield Perspectives。本期播客将探讨 Brookfield 生态系统如何在去全球化背景下创造可持续财富。
今天我们将带来新一期的 Deal Debrief（交易复盘），直接邀请操盘手为大家复盘近期的关键交易。本期嘉宾是 Ricard Bada，他将详细解读我们对 Data4 的投资逻辑——这是一家欧洲领先的超大规模数据中心平台（Hyperscale Data Center Platform），同时我们也会探讨欧洲乃至全球对数字基础设施日益增长的需求。
Ricard，欢迎来到节目。
Ricard (SVP, Brookfield): 谢谢 Meredith，很高兴来到这里。
Meredith: 我们非常期待深入探讨这个话题。如今，大家几乎每天都会听到“AI”或“AI 基础设施”这类词汇。我们希望从 Brookfield 的视角来拆解这一概念。首先，请向听众介绍一下你自己以及你在 Brookfield 的职责。
Ricard: 没问题。我是 Ricard，担任 Brookfield Asset Management 的高级副总裁，隶属于基础设施部门，完全专注于全球 AI 基础设施投资（Global AI Infrastructure Investments）。
Meredith: 太棒了。我们需要拆解一下“AI 基础设施”的定义。虽然大众近期才频繁听到这个概念，但实际上我们已经布局了很久——可能有 5 到 10 年了。那么，当我们谈论“AI 基础设施”时，具体是指什么？
Ricard: 好的。我认为最好的切入点是先明确 Brookfield 的市场地位：我们是目前全球最大的数字基础设施投资者。
传统上，我们将“数字基础设施”定义为三大垂直领域：
通信铁塔（Telecom Towers）： Brookfield 在此领域是全球最大的投资者，在全球拥有超过 30 万个站点。
光纤基础设施（Fiber Infrastructure）： 包括长途骨干网和光纤到户（Fiber-to-the-home），直接为用户提供连接。
数据中心（Data Centers）： 大家最熟悉的形态，即存储算力和数据的大型设施。
但在过去两年中，数字基础设施发生了演变，诞生了一个新类别——AI 基础设施（AI Infrastructure）。它涵盖了为训练和运行 AI 模型这一新型算力需求提供支持的整条价值链。具体分为三类：
AI 工厂（AI Factory）： 即核心建筑外壳（Core & Shell）和电气设备，这是传统数据中心模型的升级版。
现场发电/表后电源解决方案（On-site Power / Behind-the-meter Power）： 当电网无法满足需求时，为数据中心供电。这一领域目前的增长速度极快。
算力（Compute）： 也是最重要的部分，即部署在 AI 工厂内部的芯片（如 Nvidia GPU），用于支持 AI 模型的训练（Training）和推理（Inference）。
展望未来十年，我们认为这是一个极具吸引力的投资机会。要在全球范围内构建 AI 经济的骨干网，预计需要超过 7 万亿美元（$7 Trillion） 的资本投入。这不仅能带来极佳的风险调整后收益（Risk-adjusted Returns），还将极大推动全球经济——预计到 2030 年，AI 将带来超过 10 万亿美元的生产力提升。为了让大家有个概念，这个 GDP 增量相当于两个德国（欧洲最大经济体）的经济总量。
Meredith: 这确实是一个庞大的数字，也为我们的对话提供了很好的背景。能具体聊聊 Data4 及其在这个生态系统中的角色吗？
Ricard: Data4 是一家非常优秀的企业，我们在 2023 年 3 月完成了对它的收购。它是欧洲领先的超大规模数据中心开发商，也是我们基础设施战略中的旗舰投资之一。
公司背景方面，Data4 是泛欧地区排名第一的数据中心开发商，业务覆盖法国、意大利、西班牙、波兰、德国和希腊等多个国家。在我们收购时，该平台已运营 35 个数据中心，并拥有一支在开发领域经验极其丰富的管理团队。
听众需要理解的一个关键点是：Data4 是我们在欧洲的旗舰开发商，但它仅仅是 Brookfield 更广泛的全球数据中心平台的一部分。我们的全球平台横跨五大洲，拥有六家不同的开发商，规模首屈一指——目前已运营或处于近期开发阶段的总容量超过 3 吉瓦（GW），土地储备（Land Bank）支持的总容量超过 5 吉瓦（GW）。
Meredith: 这里涉及几个核心要素：无论在哪里，都离不开电力、土地和算力。我们之前的节目也讨论过 Brookfield 生态系统的“飞轮效应（Flywheel Effect）”。这是否也是我们认为 Data4 是理想合作伙伴的基准逻辑？能否回顾一下我们与 Data4 的合作缘起，以及几年后的今天进展如何？
Ricard: 当然，这是一个很好的问题。我们在 Data4 身上看到的是收购一家拥有卓越过往业绩（Track Record）和惊人增长潜力的行业龙头企业的机会。这些资产与 Brookfield 的广泛生态系统具有高度协同效应。
在收购时，Data4 具备了我们寻找的基础设施平台的所有典型特征：
战略足迹： 覆盖多个高门槛的欧洲市场。
高质量长期合同： 超过 85% 的收入来自投资级交易对手（Investment Grade Counterparties）的签约。
客户关系： 它是全球前十大超大规模平台（Hyperscalers）中五家的顶级供应商。
世界级团队： 在执行增长战略方面有着深厚的客户关系和优异记录。
我们于 2023 年 3 月完成收购，这个时间点非常关键——就在 2022 年 11 月底 ChatGPT 问世（GPT Moment） 后的三个月。因此，该业务的增长动力不仅来自传统的云外包（Cloud Outsourcing），更得到了 AI 基础设施建设爆发的强力加持。
Meredith: 你提到的时间点很有意思，就在 ChatGPT 走向大众消费市场的几个月后。正如我们见证的其他工业革命一样，AI 的应用和需求呈爆炸式增长。我想知道，在这看似很短但变化剧烈的几年里，有什么增长或加速让你感到意外吗？
Ricard: 如前所述，我们在历史性的时刻买入了这家公司，恰逢 AI 基础设施繁荣的初期。与此同时，云外包这一长期趋势也在加速——即将工作负载从传统的企业内部环境（On-premise）迁移到像 Data4 这样的大型集中式数据中心。
回过头看，实际增长率显著高于我们当时的预测。举个例子，2024 年全球新增算力需求较 2023 年翻了一番，而我们预计 2025 年将在 2024 年的高基数上再出现显著的阶梯式增长（Significant Step-up）。
为了抓住这一独特机遇，我们重点执行了三项关键举措：
扩大土地储备（Land Bank Expansion）： 我们大幅扩充了 Data4 可获取的规模化电力资产。例如，我们宣布计划与 Data4 合作，在法国北部投资 200 亿欧元建设欧洲最大的 AI 工厂。该项目需要建设超过 0.5 吉瓦的算力，对欧洲经济至关重要。
强化资本形成能力（Capital Formation）： 我们做了两件事。第一，以行业领先的条款完成了债务再融资。第二，我们对公司进行了重组，将其拆分为 Stable Co（稳健资产公司） 和 Growth Co（增长型公司）。
Stable Co 持有已完全开发、完全商业化且产生现金流的运营资产。我们对此进行了资本重组（Recapitalization），向蓝筹投资者出售了 90% 的股份，从而释放流动性用于再投资。
Growth Co 则保留了业务的开发引擎。
人才升级： 我们任命了一位首席投资官（CIO），并帮助管理团队扩充开发人才，以加快我们年度算力的交付速度。
Meredith: 鉴于这一切发展得如此之快，你对未来几年的市场走向有何预判？
Ricard: 展望未来，我们在欧洲发现的一个极具潜力的趋势是**主权算力（Sovereign Compute）**的需求。
退一步看，相对于其他地区，欧洲的基础设施缺口最大。欧洲是一个拥有 4.5 亿人口、20 万亿美元体量的经济体，但极度缺乏主权算力——即那些不受美国《云法案》（Cloud Act）管辖、由非美国或非中国超大规模企业托管的算力。欧盟目前有一个名为“Invest AI”的计划，目标是建设 2000 亿欧元的本地 AI 工厂。
Brookfield 和 Data4 希望引领这一浪潮。我们正在组建包含本地冠军企业和全球技术巨头的战略财团，共同塑造这一主权 AI 新趋势。
Meredith: 说到超大规模投资，我们目前看到的总投资规模大概是多少？我记得你提到过，仅 2025 年就是数十亿级别？
Ricard: 是的，仅今年年初以来，我们已经承诺了 300 亿欧元（€30 Billion） 的投资，而现在才 9 月 10 日，今年还没结束。
Meredith: 随着你们在这个领域越做越深，与公共和私营部门的合作越来越多，有什么特别让你印象深刻或感到意外的事情吗？
Ricard: 我认为**机会的规模（Scale of the Opportunity）**远超我们最初的预期。要构建 AI 基础设施，需要将三个核心要素以极大的规模、极快的速度同时整合在一起：
数据中心： Brookfield 拥有全球最大的平台之一（3GW 运营+5GW 储备），优势明显。
电力： 新一波 AI 浪潮是由电子（Electrons）驱动的。Brookfield 全球拥有超过 250 吉瓦的运营和在建电力资产，这赋予了我们独特的竞争优势。
资本规模： 未来十年超过 7 万亿美元的总需求，要求投资者必须拥有深厚的资本池，并具备结构化和部署资本的能力，以降低最终用户的资金成本。
Meredith: 在这个过程中，我们是否学到了什么教训？特别是为了确保按时、按规模交付，我们需要克服哪些障碍？
Ricard: 最重要的一课是：电力是目前世界上最稀缺的商品。
为了说明这种供需失衡：美国经济在未来十年需要超过 100 吉瓦 的算力电力，但现有输电网只能支持 25 吉瓦。这创造了一个高达 75 吉瓦的“电力缺口（Power Gap）”。
鉴于电力的稀缺性，一方面我们需要成为公用事业公司（Utilities）的良好合作伙伴，加快电力交付；另一方面，开发**表后技术（Behind-the-meter technologies）**和现场发电解决方案变得越来越重要。在这个世界里，“获得算力的时间（Time to Compute）”和“获得电力的时间（Time to Power）”已成为最重要的经济投入要素。
Meredith: 最后，对于那些仅仅通过手机或电脑接触 AI 的普通用户，关于屏幕背后的这一切，你希望他们带走什么核心信息？
Ricard: 核心要点是：AI 基础设施机遇的规模比大多数人想象的要大得多。它的成功取决于三个关键要素：规模化的电力土地（Scaled Powered Land）、规模化的电力（Scaled Power）和规模化的资本（Scaled Capital）。这正是 Brookfield Asset Management 的三大核心优势，也是我们坚信自己能成为大型科技公司、政府和企业首选合作伙伴的原因。
Meredith: 非常有收获。感谢 Ricard 今天的分享。