摘要：谈到AI带来的投资机遇，Stracke在接受第一财经记者采访时表示，当下AI绝对是个机会。全球算力需求大增，AI数据中心建设亟待发展，但需严格风控。Stracke同时提醒，机遇与风险并存，高质量、规模化的数据中心项目风险较低，而涉及多租户、投机性贷款的项目则风险与回报不确定性更高。

全球算力需求大增，必须建设相应基础设施以支撑AI发展。

当技术重塑金融基建，效率与风险共生，如何守住安全底线？

“当前AI尚不能独立作出投资决策，它是辅助研究的工具，而不能替代人类。”全球资产管理巨头PIMCO（品浩）董事总经理兼总裁Christian Stracke在2026陆家嘴论坛上表示。

Stracke分析称，将AI引入流程能够帮助雇员作出更好判断，推动更优结果，PIMCO已在量化战略中广泛应用AI以加速数据分析。在运营层面，大量耗时耗力的日常工作，如法务合规、贸易争端、客户报告服务等更适合由AI辅助完成。

但他特别强调，在目前这个时间点上，AI不能作出自己的投资决策。

谈到AI带来的投资机遇，Stracke在接受第一财经记者采访时表示，当下AI绝对是个机会。全球算力需求大增，AI数据中心建设亟待发展，但需严格风控。全球算力需求真实存在，美国、欧洲及中国均在大力建设数据中心以满足AI发展所需。

Stracke同时提醒，机遇与风险并存，高质量、规模化的数据中心项目风险较低，而涉及多租户、投机性贷款的项目则风险与回报不确定性更高。

他对第一财经表示，真正的风险在于项目执行的智能程度，特别是对算力中心租户资质及支付能力的审慎评估。“算力中心租户是谁？潜在租户是谁？以及他们如何支付？”Stracke称，PIMCO对每笔投资均执行严格的信用审核与压力测试，包括假设AI需求不及预期、数据中心空置率上升等极端情景，评估坏账及违约概率。“这不仅适用于数据中心项目，而是所有业务的标配流程。”他着重指出，AI相关领域不确定性更高，风控尤为重要。

Stracke还提到，AI应用须建立强健的治理框架。AI工具仅限获批渠道和供应商使用，PIMCO严禁团队成员在个人设备或系统上运行未经批准的机器学习模型，以避免潜在风险和投资决策失误。

在数据治理方面，PIMCO确保只测试和使用获批模型，建立完整的数据隐私与治理框架。Stracke透露了一个内部共识：“我们的方向是用模型消化分析数据，而不是用数据构建模型。技术专家和治理团队定期内部审计，确保员工规范使用AI并定期复盘。”Stracke最后表示，所有过程应避免官僚化，保持高效，目标是在治理AI使用的同时，带来更好、更敏捷、更有成效的客户回报。