AI投資是否會釀成「系統性債務風險」？(二)
2home.co 楊惟婷
其實，只要各國央媽不停地「印鈔」，世間萬物皆可不停地「虛漲」，任何危機皆可扭轉成轉機！亦即，「流動性超發」是資本市場多頭的真相！
從另一個角度看，AI投資是否會釀成「系統性債務風險」？
答案，只要各國央媽不停地「印鈔」，就不會釀成「系統性債務風險」！
■「流動性緊縮」是這波全球金融市場暴跌的源頭？
全球金融市場11月下旬普遍暴跌，不僅全球股市跟隨美股下跌，加密貨幣也同時尾隨下挫。
其實，這波下跌的關鍵原因是「流動性緊縮」問題導致的。
而全球「流動性緊縮」的源頭，則始於美國政府的停擺。
美國政府停擺使得美國財政部本應流向市場的資金受阻，導致美國短期融資市場（短融市場）利率飆升。
加上，10 /30日聯準會主席鮑爾表示，12月Fed是否繼續降息「完全不確定」？
最後，11 /4日美國參議院撥款方案未能通過的消息，成為壓垮駱駝的最後一根稻草，美股、黃金、加密貨幣及全球股市出現共振暴跌。
在市場情緒大幅惡化之下，比特幣11/21日出現閃崩跌勢，失守8.5萬美元關卡，一度跌至80600美元單月，創2022年以來最慘跌勢。
即使美國政府目前已結束停擺，但流動性釋出仍有時間遞延性，致市場恐慌情緒仍無法心安。因此，迫使美國聯準會官員紛紛釋出12月降息的預期。
加上12 /1日起，聯準會將停止縮表。
上述這些措施，對於金融市場而言，正逐漸緩解美國短融市場「流動性緊縮」的壓力，讓導致這波流動性殺戮的不確定因素塵埃落定，股市也展開反彈。
■「AI估值過熱」的表象，只是金融市場「流動性緊縮」下的一場震撼教育！
AI晶片巨頭輝達 (NVDA-US)最新一季再次交出亮眼財報，但強勁業績成長，卻迎來股價向下修正，引發執行長黃仁勳的抱怨。黃仁勳直言，即便公司創下破紀錄的 AI業績成長，但「市場並沒有賞識」這樣的表現。
儘管輝達在市場上擁有領先地位，外界對其成長預期也不斷提升，
此波股價劇烈修正，源自外界對「AI估值過熱」的疑慮升溫。這也使輝達市值從 5.12 兆美元巔峰滑落至約 4.4 兆美元。
不過，此波股價修正，更多是反映投資者的緊張情緒，而非輝達基本面惡化。
值得注意的是，此波「AI估值過熱」的股價修正，只是配合全球金融市場「流動性緊縮」的一場震撼教育！
而輝達真正的挑戰，來自目前各大雲端業者打造 ASIC晶片的新動作！
各大雲端業者打造 ASIC晶片，似乎顯示出，AI產業第二波新軍備競賽勢在必行。換句話說，也顯示出，AI泡沫化短期尚未到來。
但是，大戰之後，輝達仍將是全球算力生態中的核心企業，但其「壟斷」的地位已結束。
而Google、亞馬遜、Meta 等企業將升級為「算力主權國」。
但對尚未建立算力布局的公司而言，這意味著其在 AI 競爭中的邊緣化風險，將面臨淘汰。
或許，這才是AI泡沫化的真相！
■日央「升息」是否成為戳破AI泡沫的那根針？
日本為跳脫「失落20年」泥沼，日本央行自2016年實施「負利率」政策，自此日本 2年期公債殖利率長期維持在負值區間或 0.3%以下。
日本因為成為地球上一個非常特殊的存在，零政策利率，零債券殖利率，零日圓借貸成本。日本成為全球最大的融資機器，這台機器向全球釋出「流動性」。
因此，日本提供的低利資金，對這波AI資金行情也有巨大助燃效果。
日本新首相高市早苗，欲推出發債財政擴張計劃，意思就是政府再借錢，然後花更多錢救經濟，其副作用即會刺激物價通膨。
當日本國債大量發行，會產生供需失衡，債券價格下跌和殖利率上升。
其實，債券價格就跟所有商品一樣道理，只要供過於求，價格就會下跌。
債券價格下跌，就需要更高殖利率，才能吸引更多買盤，殖利率就是利息。
長期投資者，看到殖利率變高了，才會有更強購買意願。
但是，一旦通膨加速狀況下，要抑制通膨就得要升息。
只是，利率反轉，可能就成為那根戳破泡沫的針！
因日本長期低利率，借便宜日圓，去投資美股套利，「日元套利交易」已經成為顯學。但當日本升息，借日圓成本上升，套利者被迫平倉，就會釋放出賣壓。
由於，東京的通膨數據 (被視為全國趨勢的領先指標) 顯示，11月消費者價格 (不含生鮮食品) 年增 2.8%，持續高於央行的 2% 目標。
日本央行總裁植田和男12/1日表示，將會在即將到來的 12月會議上徹底討論「升息」的利弊，這被投資人視為近期政策收緊的最強烈訊號。
受日本央行12月可能「升息」的預期影響，日本10年期公債殖利率12/1日攀升至1.88%，達到自 2008年 6月以來的新高。另外：
- 對貨幣政策預期最敏感的2年期殖利率，自 2008年以來首次突破 1%。
- 5年期殖利率觸及的 2008年 6月峰值1.38%。
- 20 年期殖利率達到 2.905%，為1999年6月以來最高。
- 30 年期公債殖利率升至 3.410%，創下歷史紀錄。
當前日本公債殖利率全面轉正、並集體飆升，這可能意味意味著日本央行已完全放棄「無限寬鬆」的承諾，貨幣政策正常化進程已不可逆轉。
亦即，日本過去十餘年超寬鬆貨幣政策時代的徹底終結，並將對全球流動性造成衝擊。
因為過去十多年，機構法人↓在全球金融市場以接近零成本借入日元，投資於美債、股市、黃金和比特幣等高收益資產，這種操作被稱為「日元套利交易」，規模估計在 1.3 兆至 3.3兆美元之間。
隨著日本國內借貸成本升至1%，套利空間被大幅壓縮，「日本免費錢」的管道正在關閉。
對套利交易將被平倉的擔憂，已衝擊到風險資產，例如比特幣已急劇下跌。
比特幣大跌的主因，就是在反映日本可能升息的利空，如果國際套利者，把部位平倉套現，拿去還日圓的借貸，將造成市場極大賣壓，這也是未來，全球股市很大的變數。
同時，升高的日本公債殖利率將吸引大型日本壽險公司和養老基金將資金留在國內，從而降低他們對美國和歐洲債券的需求。
隨著日本央行繼續推進緊縮周期，全球股市和黃金也面臨流動性抽離和估值回調的風險。
一旦「日元套利交易」反轉，造成AI資金鏈斷裂，絕對是那根戳破泡沫的針！
■美國聯準會釋出12月「降息」預期，搶救「流動性緊縮」大兵！
隨著勞動力市場持續疲軟和通膨低迷，市場對聯準會12月「降息」預期持續升溫。其實，促使聯準會官員髮夾彎的真正原因，是金融市場「流動性緊縮」！
四、大型科技企業低估折舊、粉飾帳面獲利？
■《大賣空》指控AI巨頭低估折舊、誇大帳面利潤！
在 2008年金融海嘯時聲名大噪的避險基金經理人、《大賣空》(The Big Short) 麥可‧貝瑞 (Michael Burry)指控美國多家大型科技企業透過「誇大資產使用年限」的資產會計手法，虛增人工智慧 (AI) 相關投資的盈餘數字。
亦即這些科技巨頭以高估其晶片與伺服器設備的使用壽命，來低估這些資產的折舊費用，藉此粉飾報表。他批評這種手法是「現代最常見的財報造假之一」，並提出技術爆炸性迭代對基礎設施帶來的系統性風險。
貝瑞深入剖析了 Meta、Google、微軟等超大規模企業（Hyperscalers）在 2020 年至 2025 年間的財務數據，揭露了一個令人警惕的規律：這些公司正系統性地延長其晶片與伺服器的折舊使用壽命。
他指出，這種看似單純的會計政策調整，實質上是直接提升業績的「魔法」。根據會計準則，折舊年限越長，每年計入的費用越少，直接導致報告利潤虛增。
貝瑞具體估算，Google 僅在 2023 年調整折舊政策，就使當年稅前利潤增加 39 億美元，而未來三年，這些主要巨頭透過此操作，將能額外增加約 200 億美元粉飾太平的表面獲利。
根據貝瑞，包括 Meta(META-US)、Google(GOOGL-US)、甲骨文 (ORCL-US)、微軟 (MSFT-US)、亞馬遜 (AMZN-US) 在內的科技巨頭，普遍以五到六年計算 AI 相關設備折舊。這五家既是大型雲端業者，也是 AI 投資主要角色。若這種會計處理方式持續下去，貝瑞估算，這五家公司在 2026 年到 2028 年間被低估的折舊費用約 1760 億美元，使產業盈餘遭嚴重高估。
他也特別點名甲骨文 (ORCL-US) 與 Meta Platforms(META-US)，預測至 2028年兩家公司盈餘可能分別被誇大約 27%與 21%。
在一般情況下，企業購買大型資產 (如伺服器、晶片設備等) 時，會依估計壽命將成本攤銷為年度折舊費用。
他引用輝達執行長黃仁勳的說法，新一代晶片大規模出貨後，舊款晶片幾乎難以售出，產品週期已縮短至僅僅一年。然而，這些巨頭卻仍堅持按 6 年來折舊這些快速貶值的資產。
若企業刻意延長資產壽命估值，帳面上年度折舊費用將減少，從而抬高淨利潤。
他以輝達的 A100 GPU(2020 年發布) 為例，指出其每計算單位 (FLOP) 所需的功耗是 H100 的 2到 3倍，單單電費成本就更高。
輝達自己也承認 H100 在推論方面，比 Blackwell 效率低 25倍，凸顯硬體經濟效益衰退之快，難以支持長期的折舊。
他認為，舊晶片雖然可能仍在運行，但其能源效率與經濟生產力已因新技術的出現而快速耗盡，繼續按長年限折舊，無疑是嚴重高估資產的實際價值。
貝瑞嚴厲指出，會計準則中的「使用壽命」應指資產的經濟生產週期，而非物理運作時間。
但由於美國會計準則 (GAAP) 允許企業自行估計資產使用年限，所以貝瑞的指控，將難以在法律上界定是否違規。
貝瑞透過「年份分析」測算，若以晶片實際 3 年左右的經濟壽命計算，2026 至 2028 年間，微軟、Meta、亞馬遜等巨頭的獲利高估幅度將達兩位數，其中甲骨文可能高達 48%，面臨數百億美元的大規模資產減損風險。
他警示，為適配特定 AI 晶片而新建的資料中心，也將隨著技術更新而快速過時，未來部分資料中心可能淪為僅能處理瑣碎任務的「殭屍資產」，其命運與 2000 年網路泡沫後被閒置的光纖相似，但晶片和伺服器的過時速度遠快於光纖。
另一個潛在風險是科技巨頭資產負債表上數百億美元的「在建工程」（CIP），這些已建成但尚未投入使用的資料中心，在會計上無需提列折舊，一旦產業成長放緩，可能進一步掩蓋績效問題。
此外，他強調，這一切風險正因受監管較少的私募信貸瘋狂介入資料中心建設而加劇，形成災難性的期限錯配。
最後，貝瑞也指控大型科技公司高估 AI資本支出的「收入」！
貝瑞強調，AI 的「真實終端需求少得可笑」。
他聲稱，「幾乎所有大型科技公司都由他們的經銷商提供資金」，描繪了一個自我強化的循環，而非反映實際市場需求的增長。
美國這些大型科技企業間複雜的「循環融資」交易，也引發了市場對 AI 投資泡沫化的深切擔憂。
避險基金 Praetorian Capital 創辦人 Harris Kuppy Kupperman也提出見解：
Kupperman 說：「鐵路和 AI其實很像，它們都是巨額資本專案，對投資人有巨大的財務影響。就像鐵路一樣，如果 AI的資金減緩，建設也會放慢，當建設停止，AI受益公司的股票將被拋售，財富效應逆轉，消費成長放緩，金融恐慌將反過頭來在整個經濟間擴散。」
他接著說：「只不過，與鐵路和火車不同，AI 資料中心幾乎立即過時——幾乎完全遭到減記。資本破壞將非常巨大。」
Kupperman 也注意到，近期有關 AI支出具有循環性，例如輝達 (Nvidia)(NVDA-US) 即將成為前十大風險投資人之一。他將之比喻為網路泡沫時期 Lucent 和 Nortel 開始資助網路設備購買的情形。
■AI泡沫的「核心爭議」：GPU的「折舊年限」應該多久？
近期人工智慧（AI）投資爭議—聚焦 GPU的「折舊年限」應該多久？
根據投行Bernstein 報告指出，GPU 可盈利運行約 6年是合理的。
即5 至 6年的折舊週期合理；舊款 GPU 在算力需求旺盛下仍具高價值。
這一結論基於經濟性分析：運行舊 GPU 的現金成本（主要包括電力與托管費用）遠低於市場租賃價格。
換言之，即便硬體性能已非最先進，只要市場對算力需求仍高，持續使用舊 GPU 仍能創造可觀的貢獻利潤。
Bernstein 的分析拆解了 GPU 的營運經濟發現，GPU 租賃價格遠高於其運營現金成本。例如，A100 晶片每小時收入約 0.93 美元，而包含電力、托管及維護的成本僅 0.28 美元，貢獻利潤率高達 70%。因此，從經濟角度來看，它認為大部分超大規模資料中心採用的折舊會計方法合理。
反觀「大空頭」Michael Burry 則警告，延長折舊可能人為抬高收益。
例如，Michael Burry指出，AI 晶片和伺服器週期通常只有 2-3 年，但部分公司卻將折舊週期延長至 6年，預計 2026 年至 2028 年間可能使大型科技公司利潤虛增 1760 億美元。
Burry 還點名甲骨文 (ORCL-US) 與 Meta，稱甲骨文利潤或被夸大 26.9%，Meta 則可能被夸大 20.8%。
而Burry這股擔憂並非空穴來風。
早在 9月中，美國銀行與摩根士丹利亦曾警告，市場嚴重低估 AI 投資規模，對未來折舊費用增加準備不足，可能導致科技巨頭真實盈利能力低於市場預期。
這一系列警告，加劇了市場對 AI 相關股票估值的擔憂！
無獨有偶，以放空恩隆而聲名大噪的 Chanos最近對 AI投資的看法與Burry相似。這位Kynikos Associates 創辦人最近表示，他對大型科技公司積極砸錢拚 AI 硬體的作法也有疑慮。
亞馬遜、Meta、微軟、Alphabet 和蘋果 (AAPL-US) 2025年的資本支出合計約3490 億美元，其中大部分投入 AI 基礎建設。
Chanos 說：「我開始擔心，目前 AI 物理建設 (如資料中心、晶片等) 的支出過於龐大，如果有人暫停並提問『我們的實際經濟回報是多少？』，可能會造成大問題。」
他補充指出，AI 支出的增速，已經超越收入或營收的成長速度，未來如何將 AI 變現？另外，這些巨額支出的最終回報會是多少？
另BCA Research 全球首席策略師 Peter Berezin 也公開表示，如果以嚴謹的數據來看，到 2030年，超大規模 AI公司將持有至少 2.5兆美元的 AI資產。
若按照 20% 的折舊率計算，每年將產生 5,000億美元的折舊總額，這筆金額將超過它們過去的總支出。
Sparkline Capital 創辦人兼首席投資長 Kai Wu也對折舊問題提出了量化警示。
他預測，在未來五年內，折舊價值可能會從每年 1,500億美元暴增至 4,000億美元。他直言，儘管「七巨頭」擁有極強的獲利能力，但隨著資本支出激增引發的折舊費用開始計提，其未來幾年的淨利潤將不可避免地受到拖累。
Kai Wu 也認為，許多分析師對超大規模企業設定 5-6 年人工智慧資料中心使用壽命的假設是過度樂觀的，而 2-3 年的使用壽命才是更合理的判斷。
基於晶片更快的折舊週期，他將當前 AI 基礎設施的支出水準與歷史上的兩次重大經濟熱潮進行了比較：鐵路建設熱潮和網路熱潮。
他指出，相對於 GDP 的比例而言，當前 AI 支出已經超過了網路熱潮時期的峰值。雖然仍低於鐵路建設高峰期，但考慮到 AI 晶片的使用壽命遠低於鐵路資產，一旦將加速折舊的因素納入考量，今天 AI 建設的支出規模將位居歷史榜首。
儘管折舊論點引發高度關注，但它尚未在整個華爾街或AI 產業內部獲得廣泛認同。究竟企業當前的折舊核算方式是合理？仍無定論！
值得注意的是，無論最終誰的預測正確？圍繞「加速折舊」這一爭論，本身已在平靜湖水中投下了一塊石，揮之不去的陰影正在擴大。因為，GPU「折舊年限」問題，直接關乎科技巨頭數百億美元利潤的真實性，以及當前 AI 估值泡沫的虛實？儘管對 AI 技術的熱情延燒，但對 AI 投資的疑慮也一一浮現。
尤其，投資人也注意到，許多公司的 AI 變現計畫仍不明朗？
■巴克萊下調「甲骨文」債務評級：「甲骨文」現金或將耗盡，恐淪「垃圾債」！
巴克萊銀行 (Barclays) 固定收益研究部 11 /11 日發布報告，下調甲骨文 (ORCL-US) 債務評級至「減持比重」，指出甲骨文為AI資料中心建設的巨額資本支出已遠超自由現金流的支撐能力，迫使其嚴重依賴外部融資，使其債務股本比高達 500%，是主要科技公司中最高。
報告預測甲骨文從 2027財年起將面臨嚴重的融資缺口，該公司可能在 2026年 11月耗盡現金。巴克萊預測甲骨文信用評級可能降至 BBB-，接近垃圾債門檻。
巴克萊引用產業數據稱，一個 AI資料中心的建設成本最高可達每GW 500 億至 600 億美元，是傳統資料中心的三倍，其中一半以上的成本用於採購輝達 GPU 等運算硬體。同時，巴克萊指出，自由現金流已不再是唯一的資金來源，將在債券市場進行大規模融資。
然而，這一舉債模式，在過去幾個月裡，幾家主要的超大規模供應商透過公開和私募市場發行的債券總額已高達 1,400億美元，全年發行量預計將達到1,600 億美元。而在所有超大規模供應商中，甲骨文的財務狀況最為脆弱。
巴克萊的分析顯示，甲骨文是唯一自由現金流為負的公司，同時其債務與股東權益比率已高達 500%，遠超過亞馬遜的 50% 和微軟的 30%。巴克萊進行的敏感度分析預測，即使資本支出不再上調，甲骨文的現金也將在 2026 年 11 月耗盡，這意味著公司存在巨大的再融資需求。
同時，甲骨文的成長在很大程度上依賴與 OpenAI簽訂的高達 3,000億美元的供應商融資協議，這增加了其交易對手的風險敞口。
基於上述分析，巴克萊將甲骨文的債務評等下調至「低配」。報告預測，甲骨文的信用評級最終可能被下調至 BBB – 級別，即投資級的最低檔。
摩根大通策略師團隊也警告，AI熱潮的上兆美元資本需求，交易規模龐大，平均單筆交易金額達 250 億美元。值得注意的是，這將「榨乾」每一個信貸市場。
五、AI泡沫疑慮升高「信貸市場」的違約風險
■美國破產企業數將創15年新高，信貸違約風險令人不安！
標普全球的報告還指出，自 2022 年以來，全美企業破產家數每年都在上升。
依標普全球 (S&P Global) 的數據顯示，2025年到 10月為止的聲請破產件數達到 655件，已經很接近2024年全年的 687 件。可預見2025年美國大型企業破產家數可能衝上 15年高點，此「信貸市場」風險讓投資人面臨愈來愈大壓力。
近期幾個事件，讓規模數兆美元的全球信貸市場更加受到關注。
例如汽車零件製造商 First Brands 在揭露負債超過 120億美元之後，9月聲請破產保護，讓信貸投資人感到震驚。
又如車貸業者 Tricolor 也在 9月聲請破產保護，進而讓華爾街大銀行摩根大通 (JPM-US) 被迫沖銷 1.7億美元。
雖然川普的關稅政策仍存在不確定性，但是企業已經開始感到受輸入成本上漲的壓力，這進一步衝擊目前仍持續與頑強通膨、疲軟就業市場搏鬥的消費者。
■First Brands破產揭開「私募信貸」黑幕！
近年，美國「私募信貸」市場以驚人速度崛起，成為企業繞過公開債券市場的重要融資管道，更以高報酬率吸引全球金融機構湧入！
近期，汽車零件供應商 First Brands 破產案如同一把利刃劃開市場繁榮表象，暴露出隱藏在「高收益」背後的巨大風險。
2025年9 /28 日，汽車零件製造商First Brands 聲請破產保護，留下58億美元槓桿貸款債務，總債務規模近 120億美元，更令人震驚的是執行長 Patrick James 在聲請破產文件中聲稱，約 20億美元資金「神秘消失」。
Patrick James憑藉「表外融資」手段，撬動超百億美元貸款，這家長期依賴「以客戶欠款為抵押」的短期借款模式的企業，最終因債務違約引發流動性危機。
First Brands 長期依賴「表外融資」手段，特別是透過一種以 AutoZone等客戶所欠資金為抵押的借款形式，獲得「短期貸款」。此種過度依賴「表外融資」手段，恐導致財務指標被美化，當債務違約或評等下調時，容易引發流動性危機。
First Brands破產案迅速骨牌般波及全球金融機構。
傑富瑞旗下 Leucadia Asset Management 一檔基金持有 First Brands 相關應收帳款 7.15 億美元，佔其 30億美元投資組合近四分之一。
華爾街投行瑞銀透過旗下資管公司O”Connor涉及約 5 億美元曝險部位，佔該基金資產 30%。
摩根士丹利、貝萊德等機構相繼要求贖回相關產品。
日本農林中央金庫與三井物產合資公司更面臨 17.5 億美元潛在損失。
「First Brands破產案」揭示著私募信用市場的風險早已穿透地域與機構邊界，且市場的恐慌不止於個案，更因私募信貸的「不透明基因」漫延。
因不同於公開債券市場，私募信貸缺乏資訊揭露約束，底層資產風險被層層打包掩蓋。
以「First Brands破產案」為例，透過「表外融資」手段隱藏債務，外界難窺First Brands真實財務狀況，而信評機構的「寬鬆」更助長風險，如小型信評機構 Egan-Jones 以 20 人團隊一年完成超過 3000 筆評等，平均 24小時做出初步評估、5天出具正式報告 (僅一頁紙)，遠快於標普、穆迪數月完成 20頁報告的流程。
華爾街傳奇空頭 Jim Chanos 將「私募信貸」比喻為「神奇機器」，機構法人承擔優先債務風險，卻能獲得類股權投資回報，「這種高收益本身就是危險訊號」。
Chanos 警告，這與 2008年次貸危機如出一轍，資金經多層中介流轉，最終貸款人與借款人被隔離，真實風險模糊不清。一旦經濟週期轉向衰退，恐將出現更多的「First Brands破產案」。
資管機構 Fourier Asset Management 的 Orlando Gemes 指出，高利率環境下，槓桿企業採用激進融資結構，在美股創新高與信貸利差縮小下，可營造出「虛假繁榮」。
更嚴重的是，私募信貸的「不透明」設計本身，可讓企業藉此遊離監管，追求超額回報。
由於「私募信貸」在轉移銀行資產負債表風險上有美化作用，且其貸款標準已降至歷史最低，因此激勵「私募信貸」貸款比例攀升，「信貸市場」風險持續累積。
「First Brands破產案」撕開了私募信貸市場華麗的『虛假繁榮』。
當全球機構爭相分羹時，「First Brands破產案」層層嵌套的融資結構，已在示警：在高收益的華麗景象背後，可能是未被看見的深淵山谷。私募信貸的泡沫，或許比想像中更脆弱。
First Brands破產事件已讓「私募信貸」市場大為震驚！
誠如摩根大通執行長戴蒙 10 /15 日所說，「看到一隻蟑螂，代表後面還有更多。大家都該提高警覺！」
■伊爾艾朗：AI投資過熱，恐吸引信貸「蟑螂」，帶來超預期虧損！
安聯首席經濟顧問伊爾艾朗表示，市場正經歷AI「理性泡沫」。
雖然AI創造的總價值巨大，投資者採取風險投資策略、並因高回報而「過度投資」是合理的，但泡沫背後也隱藏著陰暗面，會有淚水和損失。
他指出，這次泡沫的某些特徵與網路泡沫時期如出一轍，例如，當時一些公司為了吸引資本，會給自己的業務貼上「.com」標籤，只是現在這一標籤變成「AI」，但「並非所有公司都能成功」。
伊爾艾朗形容目前金融環境為「蟑螂」多、「白蟻」少，「蟑螂」是成群、但不傷系統根基的意外，「白蟻」則會侵蝕核心。
目前金融環境雖無系統性衝擊，但市場為求高報酬過度擴張，寬鬆金融環境及經濟強勁助長此現象，部分投資人已超越盡職調查能力。
所以伊爾艾朗對全球經濟及 AI熱潮發出嚴厲警告，他表示，基礎體系雖未崩，但投資人必須為 AI 領域重大個人損失及大量「信貸事故」做好準備。
伊爾艾朗認為，AI 真正潛力在於提高勞動效率，並扮演「生產力推動者」。
但美國正在投入大量資本，由此可能帶來兩個主要問題：
其一是科技巨頭必須以更高利率為大量債務再融資，恐吸引信貸「蟑螂」，帶來超預期虧損！
其二是低收入人群面臨的巨大壓力。
他指出，低收入消費者正「接近衰退」，努力解決負擔能力問題，以及高額債務 (包括透支的信用卡)。此外，對未來收入不安全感，部分係因裁員激增及 AI 帶來的挑戰，這些都加劇了他們的痛苦。一旦，低收入家庭恐因為無力而被迫停止支出，這將對整個經濟造成污染。
伊爾艾朗的這種擔憂也正好反映近期人們對「K型經濟」的擔憂，即「窮者益窮、富者益富」，分化愈發明顯。雖然上層階級在收入和財富方面整體表現良好，但他們也不能倖免於低收入家庭所面臨的困難。
■AI泡沫疑慮席捲信貸市場，科技公司債的「退單率」暴增！
近期，AI泡沫疑慮正蔓延到信貸市場，從投資級公司債到垃圾債，所有債券的風險溢價都徘徊在數周以來的高點！
尤其，投資人看到多檔企業債公布最終定價後，撤回約 40% 的訂單，退單比率異常的高，在該市場實屬罕見！
同時，在槓桿貸款市場中，銀行難以順利出售一些與收購相關的債務！
雖然信貸市場還稱不上恐慌，估值仍接近數十年高點，但資金經理人表示，市場正變得愈來愈謹慎。
例如，最近基金經理人大量搶購科技債券(所謂超大規模雲端業者)2025年已發行約1210億美元的高評級美元公司債，遠高於過去五年平均每年約280億美元。
根據美銀策略師，其中約 810億美元都在 9月以後發行。
但市場也開始質疑：誰會是贏家？誰會是輸家？這些投資的回報會是什麼？」
例如亞馬遜 (AMZN-US) 發行 150億美元債券，最初吸引約 800億美元投標，但在定價公布後，訂單縮水至約 470億美元，跌幅超過 40%，非常罕見。
信貸市場還出現其他初步的恐慌訊號。通常具有流動性的最低評等、即 CCC級的債券，殖利率一度上升至 10.38%，為 8月下旬以來最高，這類債券的風險溢價也擴大至約三個月高點。
儘管市場出現這些疲弱跡象，彭博的指數顯示，美國投資級公司債平均利差仍約為 83 個基點，遠低於過去十年平均值的 117 個基點。
對一些投資人來說，這正是癥結所在：公司債估值過高，能提供的上漲空間有限。
PineBridge Investments 全球多元資產主管 Michael Kelly 說：「我們從利差中得到的報酬極低，因此對公司債並沒有太大興趣。我們正處於一個技術劇烈變動、快速演進的世界。」
■「流動性斷供」危機逼近，迫使Fed必須降息！
過去兩年全球央行頻繁「降息」推高市場投機情緒，尤其2025年以來，全球央行累計 316次降息催生了流動性盛宴，直接推動 AI 投資熱潮、日股劇烈波動及加密貨幣投機行為。
但近期 Fed 鷹派言論讓市場對明年進一步寬鬆產生疑慮，比特幣等加密貨幣持續下跌，凸顯流動性緊縮對風險資產的衝擊。
美銀表示，加密貨幣、信貸、美元及私募股權等資產均已出現「流動性高峰」訊號。近期，美國「流動性斷供」危機已經對多個資產類別造成明顯衝擊，例如，加密貨幣市場即成為首個感知「流動性斷供」危機的風向球。
近期這些流動性敏感族群的持續下跌，正迫使 Fed 轉向貨幣寬鬆。
2025年9月以來， Fed 正重演「政策投降」，被迫開啟降息週期。
同時，日本「寬財政 + 鬆貨幣」的錯配加劇「股、債、匯」三殺危機，也加劇了全球流動性擔憂。
日本30年期國債全年累計跌幅達 12%，創 1970年代以來最差表現，日元兌美元匯率也逼近 160關口，刷新 40年低點。
高市首相推出佔 GDP 3% 的財政刺激，而央行實質政策利率仍為- 2%，與全球債市回溫形成反差，日本央行 (BOJ) 陷入兩難，升息控制通膨恐觸發股市暴跌，維持寬鬆則本幣與國債繼續承壓。這場危機透過「套利交易平倉」鏈條向全球蔓延，恐衝擊美元流動性及美股、信用債、加密貨幣市場。
值得注意的是，美國Fed 被迫大幅降息時，市場將湧現大量投資機會，歷史顯示央行政策「投降」往往為風險資產帶來顯著重估機會。
作為政策轉向的重要風向球，加密貨幣市場對流動性變化高度敏感。
一旦 Fed 釋放政策轉向訊號，加密貨幣市場有望率先反彈。
屆時，長天期零息債券 (憑藉長天期優勢兌現利率下行估值溢價)、比特幣(對流動性變化最敏感，常領先救市信號啟動上漲)、中型股(對融資成本敏感，降息後將展現盈利能力上漲與補漲股) 等三類資產將最受益。
六、AI資本支出競賽，是否在未來釀成「系統性債務風險」？
近來，投資人持續拋售美國科技巨頭債券，一場圍繞 AI 基礎建設熱潮的債務泡沫擔憂，正從股市蔓延至債市，反映出市場對科技企業借債擴張 AI 基設的深層焦慮。
從另一個角度看，AI投資是否會釀成「系統性債務風險」？
答案，只要各國央媽不停地「印鈔」，就不會釀成「系統性債務風險」！
但是，若是各國「通膨」回歸，「系統性債務風險」就無以迥避！
■《大賣空》貝瑞：甲骨文、Meta粉飾獲利，估值嚴重偏高！
電影《大賣空》本尊貝瑞 (Michael Burry) 近日示警，點名甲骨文、Meta 估值「嚴重偏高」，理由是刻意延長 AI算力資產折舊年限，使財報盈餘遭大幅高估。
他指出，包括 Meta、Alphabet、甲骨文、微軟及亞馬遜在內的科技巨頭，普遍以 5至 6年折舊 AI 相關設備，該折舊年限顯然過長，導致帳面盈餘被高估。
貝瑞估算，2026年至 2028年間，延長折舊所產生的盈餘高估規模恐達1,760億美元。其中，甲骨文 (ORCL-US) 的盈餘可能被高估約 27%，Meta (META-US)約被高估 21%。
■路博邁：AI巨頭發債潮正在重塑公司債結構
路博邁固定收益客戶投資組合經理人 Tobias Bracey指出，AI科技巨頭與大型雲端服務商龐大AI資本支出需求，近幾個月展開史無前例的籌資潮，發債金額激增至約 900億美元，相當於過往整年水準的三倍，正在重塑全球公司債結構，也為固收市場帶來劇烈變化。
Bracey 指出，AI 資本支出急速擴增，使得科技公司從伺服器、資料中心到電力設備的投資皆大幅增加，進而推升發債需求。
他直言，「過去幾年平均一年 100 億美元的發債量，現在短短幾個月就達到 900 億美元，這是債市很罕見的結構性轉變。」
Bracey 強調，「龐大的發行量帶來了利差擴大的機會，增加更多選擇性。但對於固定收益投資者來說，顯然會產生贏家和輸家。」
Bracey 表示，AI 發債潮將持續重塑投資級公司債的結構，可預期未來在投資組合中的占比會逐步攀升。
■穆迪：私人信貸規模激增，使美國銀行業曝險達3000億美元
根據穆迪信評 (Moody’s Ratings) 11/21日報告，截至 6月底，美國銀行業提供約 3000億美元貸款給私人信貸業者，而借給所有非存款類金融機構 (包括避險基金、私募股權公司及退休金基金等) 的放貸總額，則激增至 1.2 兆美元。
穆迪指出，對非銀行機構的放貸已成為美國銀行業成長最快的領域之一，目前已占銀行貸款總額超過十分之一。美國私人信貸資產已增為十年前的三倍。
私人信貸規模激增，使美國銀行業曝險達3000億美元。
另銀行業在私募股權基金的曝險也上升，目前總額達到 2850億美元。
因為銀行融資給私人信貸機構可以更安全的從該資產類別的快速成長中獲益。
但是對信貸品質和盡職調查 (DD) 的疑慮正在蔓延，使私人信貸放款如今受到投資人更嚴格的審視。
例如次級車貸商 Tricolor Holdings 及汽車零件供應商 First Brands Group 接連倒閉，讓許多信貸投資人不禁開始猜測，下一個風險點將在何處引爆？
■投資人對「AI泡沫焦慮」也蔓延至債市！
債券市場近期瀰漫著，對美國科技巨頭在AI領域大規模支出，恐引發泡沫的擔憂情緒。投資者開始拋售谷歌 (GOOGL-US) 、Meta(META-US) 、微軟 (MSFT-US) 和甲骨文 (ORCL-US) 等「超大規模雲端服務商」（hyperscalers）發行的債券，導致其債券利差（相對於美國公債的殖利率溢價）飆升至數月來高點。
據美國銀行的數據顯示，超大規模雲端服務商的債券利差已攀升至 78個基點。利差擴大凸顯出，市場對科技企業透過債務市場大規模融資AI基礎設施的模式，日益擔憂。
亦即，市場已意識到這場AI領域大規模支出熱潮的資金，已由主要來自「自由現金流」轉變成「信貸市場」。
摩根大通估計，建構 AI基礎設施總計將耗資逾 5兆美元，為填補資金缺口，需要公開資本市場、私募信貸、政府等多方合力支撐。
例如Google、亞馬遜、微軟和 Meta 預計2025年在資料中心的投入將超過 3,500 億美元，並在 2026 年突破 4,000 億美元。
儘管這些科技巨頭擁有雄厚的現金儲備，但為了資助激進的 AI 擴張計畫，它們仍在快速發行債券，進一步推高槓桿風險。
此舉引發了投資者對於槓桿水平上升、未來產能過剩、長期獲利能力減弱以及龐大電力供給不足等方面的擔憂。
例如甲骨文：9月份發行 180億美元債券，用於 OpenAI等客戶的運算能力租賃。甲骨文的長期債務規模已達約 960億美元。
穆迪評級機構已警告，甲骨文過度依賴少數 AI企業的大額承諾來支撐成長，存在重大風險。
又如，資料中心營運商CoreWeave因建設延誤下調年度營收預期，近兩周股價跌超 36%。隨債務違約風險飆升，CoreWeave五年期信用違約掉期 (CDS) 價格從 10 月初的不足 350個基點，跳漲至 505個基點。
這場圍繞著科技巨頭 AI 債務的博弈，本質是市場對「創新投入能否轉化為永續回報？」的終極追問。
當未來5兆美元算力基建支出遇上債市利差警報，科技巨頭的「AI 豪賭」能否全身而退？只待時間給出答案！！
跋尾、企業「實現獲利」才是「存在」的硬道理！！
2025年以來，美國科技巨頭正以前所未有的力道押注AI基礎設施領域，推動全球資本市場掀起一輪被稱為「現代史上最大規模投資熱潮」的資本運動。
市場研究機構預測，至2030年全球資料中心建設總投資將突破5兆美元大關。
AI的故事如同當初 2000年「網路」剛興起之際，似乎一樣是鋪天蓋地的狂熱症。
目前AI的故事不斷刺激資本市場買氣，但萬一AI的應用不如預期呢？
如同「網路」的應用確實不斷地拓展，但2000年「網路泡沫化」也確實發生崩盤、重新洗牌。
尤其，像「網路」、「元宇宙」的發展史，中間皆經歷泡沬化及浴火重生，此對AI故事有何啓示呢？
這場資本熱潮，正在重塑全球經濟格局，但也暗藏著難以預估的風險！
■OpenAI在2030年前恐無法獲利？
OpenAI 的困境，在於至今未能獲利。
問題在：一方面，ChatGPT 對建置資料中心的「算力」有著看似無止境的需求；另一方面，OpenAI 需要將其商業模式扭虧為盈。
滙豐 (HSBC) 雖然明確表示仍相信 AI處於「超級周期」，但從營收角度看，OpenAI 想要實現其雄心壯志，處於領先地位，將面臨巨大的財務壓力。
滙豐全球投資研究部預測，即使到 2030 年其用戶群將成長至約占全球成年人口的 44%（高於 2025年的 10%），OpenAI 屆時仍將無法獲利。
此外，為跟上其成長計畫，它還需要至少額外 2,070億美元的算力投入。
這項嚴峻的評估反映了飆升的基礎設施成本、日益激烈的競爭，以及一個需求激增且資金密集程度超越歷史上任何技術趨勢的 AI「算力」市場。
更重要的是，滙豐預測，到 2030 年，OpenAI 的累計自由現金流仍將為負值，留下 2,070億美元的資金缺口，必須透過額外債務、股權融資或更積極的創收手段來填補。
滙豐模擬得出，從 2025年末到 2030年，OpenAI 的雲端和 AI基礎設施成本將達到 7,920億美元，到 2033年算力總投入將達到 1.4兆美元（滙豐指出，奧特曼已製定了一項未來 8 年投入 1.4兆美元用於算力的計畫）。光是資料中心租賃費用就將高達 6,200億美元。
儘管預計營收將快速成長——到 2030年將超過 2,130億美元——但這仍不足以彌補這項差距。（滙豐的營收預測基於以下假設：中期付費訂閱用戶比例將提高，以及大型語言模型供應商將搶佔部分數位廣告市占。）
滙豐指出了幾種彌補缺口的方案，包括大幅提高付費訂閱用戶比例（從 10% 提高到 20% 可能增加 1,940 億美元營收）；搶佔更大比例的數位廣告支出；或從算力營運中榨取非凡效率。但即使在樂觀的用戶轉換和貨幣化情境下，該公司在 2030 年後仍需要新的資本。但是，一切豈能盡如OpenAI心意？
然而，未來面臨風險也相當大：
如未經證實的營收模式；AI 訂閱服務的潛在市場飽和；監管審查的威脅；以及必要資本注入的巨大規模，究竟能持續多久？……。
如此，引發了市場對 AI 整體融資情況的擔憂。
■經濟學人：AI投資伴隨高負債，威脅全球經濟穩定
《經濟學人》近日深入探討潛在的金融泡沫，如何成為全球經濟崩盤的隱患。
尤其，全球增長受抑制，且富裕國家財政狀況不佳，債券市場風險正逐步匯聚。
《經濟學人》指出，美國股市在「七大科技巨頭」的推動下，標普500指數的周期調整本益比，已達到網際網路泡沫時期以來最高。
這場由AI領域巨額「投資支出預期」所驅動的熱潮，若AI相關資產價格一旦破裂，可能引發罕見的經濟衰退，嚴重影響整體經濟信心和投資意願。
尤其，若美國科技巨頭崩盤，將是歷史上預測度最高的金融崩潰事件之一。
與過去由「債務」驅動的泡沫不同，當前 AI熱潮主要由「股權融資」所推動，所以若股市出現大幅下跌，其影響將遠超乎想像。
目前整體經濟脆弱性的根源，在於美國消費者。股票占美國家庭財富的 21%，且過去一年，美國人財富增長的近一半來自與 AI相關的資產。
《經濟學人》估算，若股市跌幅與網際網路泡沫破裂時期相當，美家庭淨值將縮水 8%。這可能導致美國消費者支出大幅縮減。
根據經驗法則，美國消費支出只要回落幅度達 GDP的 1.6%，足以將美國推入衰退。一旦美國需求減弱，衝擊將蔓延至低增長的歐洲，並加劇地緣政治中的貿易保護主義反彈。
此外，經濟衰退也將給全球負債累累的政府帶來嚴峻的財政考驗，因為富裕國家債務已相當於其 GDP的 110%。
儘管美聯儲 (Fed) 擁有「降息」刺激需求的工具，但川普提前透支，空間已有限。
《經濟學人》警告，若 Fed 被川普政治化，更可能會引發市場的大規模衝擊。
經濟學人指出，未來全球經濟的穩定不僅取決於經濟基本面，更多取決於市場心理和政策決策。市場一旦信心失控，將可能形成牽一髮而動全身的效應，對全球經濟產生嚴重打擊。
■許多風險資產的估值，確實「高得令人眩暈」！
目前，美國標普500股指成分股的價格，是其經周期調整後盈利的41倍！
這一本益比僅在網際網路泡沫時期被超越過，且差距不大。
在固定收益市場，風險溢價同樣處於歷史低位。
投資級公司債的平均收益率僅比同期美國國債高出 0.8 個百分點。上一次信用利差如此之低，同樣要追溯到 1998年的網際網路泡沫時期。
即使傳統的避險資產黃金，其價格也表現出異常的波動性，在 10 /20 日創下歷史高點。
儘管市場警訊連連，但市場幾乎「看回不回」。
其實，只要各國央媽不停地「印鈔」，世間萬物皆可不停地「虛漲」，任何危機皆可扭轉成轉機！亦即，「流動性超發」是資本市場多頭的真相！
《經濟學人》指出，華爾街難以預見下一場股災，核心原因之一是金融模型幾乎都建立在過去數據上，對於類似 2008 年金融危機的「黑天鵝」或極端事件缺乏足夠預測力。此外，資產、衍生品與槓桿的高度交織，加劇了系統複雜度，增強了市場突變時的連鎖反應。
對於沒有神啟的交易員而言，他們只,能強化對不確定性的敬畏，並增強對極端場合應對的韌性。
■AI故事的結局是喜劇？或悲劇？
英國《經濟學人》報導，這場投資狂歡的核心邏輯在於對通用人工智慧 (AGI) 的突破性預期。
AGI技術支持者堅信，首個實現AGI技術突破的企業將獲得難以估量的商業回報。
然而，即便技術成功落地，資本市場的殘酷淘汰機制也將導致大批投資者血本無歸。若技術發展未達預期，全球經濟恐將面臨劇烈震盪。
即便在最樂觀情境下，AGI 將催生年均 20% 的經濟成長速度，但更多投資者將承受巨額虧損。
尤其，目前除科技企業瘋狂採購算力資源外，房地產開放商、電力公司等「外部參與者」也被捲入其中。
值得關注的是，目前市場風向正在發生微妙變化。
1、早期採用 AI技術的企業開始轉向小語言模型的應用，這種技術路線的調整可能意味著市場對超大規模算力的「需求」存在高估風險？
2、同時，技術實施過程中的電力供應瓶頸、管理惰性等因素，都可能導致 AI「變現」進程慢於預期？
3、這場投資狂潮對實體經濟的滲透效應已然顯現。
研究顯示，美國過去一年 GDP成長的 40% 源自 AI領域，這個僅佔總產出幾個百分點的產業創造了驚人的經濟拉力效應，但潛在風險同樣不容忽視。
未來若投資規模縮減，不僅將直接影響資料中心建置與就業市場，更可能透過財富效應傳導至消費領域，尤其是考量到美國家庭對股市的高曝險度及貧富分化現狀。
若AI投資陷入「寒冬」，目前部署的伺服器和專用晶片等硬體設備將在數年內面臨淘汰，但其殘值遠低於鐵路或光纖網路等傳統基建，亦即，殺傷力更大。
4、與歷史危機不同的是，本輪投資的資金來源呈現結構性特徵。科技巨頭充沛的利潤儲備(像是 Meta透過舉債融資仍維持穩健資產負債表）、私人市場基金及主權財富基金的參與，共同建構了相對穩固的風險緩衝體系。
站在科技革命的十字路口，這場規模空前的 AI 投資競賽既可能開啟經濟成長的新紀元，也可能演變為當代最壯觀的經濟泡沫？
無論最終結局如何，過程必將深刻改寫全球科技發展史，並為後世留下寶貴的經驗教訓！
■高盛示警：若遇AI支出降溫，標普500指數恐暴跌20%！
回顧近期歷史，高估值並不必然預示著市場崩潰。
AI 浪潮推動美股不斷攀升至歷史新高，AI 已成為美股表現的核心驅動力。
但高盛集團 (GS-US) 示警，目前，AI 投資仍處於高速擴張階段。然而，若AI 投資熱潮退去，AI支出成長放緩，美股當前估值恐將下滑 15%至 20%。
對投資人而言，在熱情擁抱 AI 長期前景的同時也應未雨綢繆，警惕 AI 支出放緩可能帶來的市場震盪。
■黑天鵝基金經理：美股狂飆後，恐陷全球衰退，最終或現80%跌幅！
在聯準會暗示未來仍可能進一步降息，以支撐疲弱的勞動市場，推動華爾街行情持續升溫。
但知名黑天鵝基金Universa創辦人 Mark Spitznagel 指出，市場狂熱可能會再推動美股上漲 20%，但最終將迎來規模可比 1929年華爾街股災的危機，並引發全球經濟衰退。
Spitznagel 表示，目前股市正處於「巨大、亢奮、歷史性的噴出行情」之中，雖然短期仍看多，但最終可能迎來高達 80% 的崩跌。
Spitznagel提醒，當前美國經濟仍依賴過去十多年超寬鬆政策的殘餘效應，而疫情後急升的利率影響尚未完全反映，他強調，美國經濟仍背負高企的借貸成本壓力，後續衝擊尚未完全浮現。最終結果恐將引爆歷史性危機。
他警告：「這些後果終將浮現……只是需要時間。」？
■「流動性充沛」只是阻止股市進入熊市的堤防！
儘管美國股市近期出現自高點回撤約 5% 的顯著調整，引發全球投資者對熊市是否將至的擔憂。
然而，Fed馬上釋出12月「降息」的預期，在「流動性充裕」的預期下，美國股市的下跌立馬轉變成暫時性修正，系統性崩盤或長期熊市的發生被築起堤防！
同時，財政部立馬與聯準會聯手。財政部透過發行票據的策略向市場注資。數據顯示，當淨票據發行量占財政赤字的比重上升，且處於 3 個月上升趨勢中時，未來3個月、6個月和 12個月的股市遠期回報，通常會高於平均水準。此策略確保了財政操作不會成為流動性的「剝奪者」。
其次，聯準會的態度和「剩餘流動性」提供了貨幣支撐。剩餘流動性被定義為 G10 國家以美元計價的實際貨幣增長，超過實際經濟增長的部分，此指標被視為風險資產的「安全網」。
目前該指標讀數約為 + 0.9。歷史經驗表明，當該指標處於高位並上升時，股市下跌空間會被有效封鎖，極不可能演變成熊市。
只有當該指標為負且不斷下降時，投資人才需要真正感到緊張。
儘管市場近期因擔憂「流動性」收緊而疲軟，但更重要的是，在財政部立馬與聯準會聯手下，向金融系統注資，立馬解決資金瓶頸的風險。但是，這也並不意味著市場會立即進入「萬馬奔騰」的瘋狂牛市。
總體而言，在流動性回血的環境下，目前市場取回反彈的機會。投資者應關注流動性指標的托底作用，避免盲目恐慌。
■企業「實現獲利」才是「存在」的硬道理！
近三年，華爾街以AI故事之名，點燃新的股市淘金熱！
目前美股市場估值偏高，根據 FactSet 的數據，標準普爾 500 指數的遠期本益比 (P/E) 已達 22.9 倍，這水準顯著高於其 18.6 倍的十年平均值。
面對居高不下的估值，部分投資者可能傾向於減少股票曝險，甚至預期股價即將出現修正。
基本上，「獲利能力」才是驅動股價最重要的長期變數。
美銀證券 (BofA) Savita Subramanian 指出，本益比 (P/E) 倍數的壓縮，不僅可能來自於股價下跌，也可能來自於獲利上升。
換言之，只要獲利的增長速度快於股價的漲幅，P/E 倍數仍可能下降。
但如同2000年發跡的「網路」、前幾年的「元宇宙」願景，最終仍賴企業「實現獲利」才是「存在」的硬道理，這才是「最終」的審判。
