「晶片慘劇」是否演變成「去槓桿」結構調整？

「晶片慘劇」是否演變成「去槓桿」結構調整？

2home.co 楊惟雯

在市場資金吹捧下，費城半導體指數創下歷史新高，但6/23日全球AI晶片與半導體類股卻立馬遭遇大規模賣壓。
晶片股從南韓帶頭殺到華爾街，費半指數重挫近8%，跌幅驚人。
市場避險情緒升溫，VIX恐慌指數同步走高。

本輪跌勢最早由亞洲市場引爆。由南韓科技股率先遭到拋售，KOSPI指數盤中一度暴跌近10%，甚至觸發熔斷機制，賣壓隨後擴散至歐美市場。

這波修正究竟是何種利空事件造成？只是逢高獲利了結？或是估值過高疑慮？或是資金過度集中「恐慌踩踏」所致？或是AI熱潮開始降溫了？

綜觀此波跌勢，主要來自逢高獲利回吐賣壓，尤其先前漲幅驚人的AI概念股率先面臨回檔壓力。
誠如知名經濟學家、Rosenberg 研究公司創辦人 David Rosenberg 在6/23日的客戶報告中形容，晶片股正經歷一輪「劇烈」的獲利了結賣壓。只是他指出，目前仍不確定美國散戶投資人是否會再次進場逢低買進？因為，美國家庭目前持有股票的比重已處於歷史高點。

加上，晶片股價在高檔，大量資金又集中押注於少數AI晶片股，使市場形成「同一班車 (same bus)」現象，意指大量機構資金集中押注於少數 AI 概念股，包括晶片設計商、記憶體廠、雲端服務供應商以及 AI 基礎建設相關企業，一旦有「風吹草動」投資人搶著下車，往往會引發「恐慌踩踏」。

另外，此次科技股下跌也反映出市場對人工智慧領域「巨額投資」的變現擔憂

。由於AI軍備競賽已從科技題材延伸至資本市場議題，雲端服務供應商透過發債與股權融資支撐資本支出，造成科技巨頭5年期信用違約交換（CDS）上揚，反映信用風險上升，值得加強關注。

尤其，華爾街預期2026年稍後可能升息，在這樣的情況下，可能會增加企業借貸開發這項成本高昂技術所需的資金成本。

儘管6/23日爆發「黑色星期二」慘案，華爾街普遍仍看好AI長期發展前景，相信AI工業革命仍處於早期階段，所以目前比較像是大漲後的「技術性整理」，而非牛市終結。

6/24日美光 (MU-US)的財務展望超乎預期，助力美光 (MU-US)盤後股價狂飆近 15%，也重振投資人對人工智慧 (AI) 交易的信心，美股期指應聲反彈，暫時揮別「黑色星期二」慘案的陰霾。

到目前為止，市場仍未看到美企削減AI投資的跡象，如同三星電子、SK海力士一樣，美光也是這輪資料中心投資熱潮的主要受惠者之一。

目前無論是傳統記憶體晶片，或是 AI 系統關鍵元件高頻寬記憶體 (HBM) 需求，都持續超過供給。由於需求強勁，記憶體大廠至今仍難以滿足市場需求，電腦、智慧手機與汽車等領域仍存在供貨吃緊現象。

雖然美光持續擴產，但市場普遍預期記憶體價格在可預見未來仍將維持高檔。進一步強化市場樂觀情緒的是，SK海力士已宣布將赴美上市，計劃透過此次上市募集約 290億美元資金，以把握先進記憶體產品需求快速成長帶來的機會。

身為美國最大記憶體晶片製造商的美光，公布的最新財報財報優於分析師預期，並預估本季營收將達 500億美元，是2025年同期的 113億美元四倍以上，也超越分析師所估的 435.8億美元，而其股價今年已累計大漲約 270%。

美光本次財測再次證明 AI 基建投資需求仍然強勁，也為近期因估值偏高而走勢震盪的 AI 概念股，提供新的基本面支撐。

藉此，美光可以將成為觀察AI投資熱潮能否延續的重要指標？若美光股價能再屢創新高，即可証明AI基本面依然非常強勁，那麼這波「晶片慘劇」(chip-wreck)修正反而提供了進場機會。

但值得一提的，此次AI「晶片慘劇」，儘管非單純「泡沫化」議題，但是後續仍可能演變成一場中期「去槓桿」結構調整。亦即，若美光後續出現利多不漲時，即可能暗示科技／人工智慧板塊可能存在中期下行風險？

對此，知名半導體產業分析師陸行之拋出反思，認為當幾家大廠都把毛利率拉高到不可思議的80％至90％，未來記憶體是否還有漲價空間？若單靠拉高資本開支增加產出，市場是否會開始擔心漲價周期即將結束？

另外，目前全球槓桿散戶暴增，確實延伸了一個真實的脆弱性：

即AI／半導體交易高度集中，全球投資者持倉結構高度雷同，任何一個節點的拋售都可能沿著這條鏈條傳遞，造成市場不穩定，造成「去槓桿」的必然性。

總之，「晶片慘劇」已發生了！

至少短線來看，比較像是「技術性調整」的特徵；而中期來看，AI 交易的脆弱點並沒有消失，仍有可能演變成一場中期「去槓桿結構」調整！

一、6/23日爆發「黑色星期二」晶片慘案

■全球晶片股遭遇「黑色星期二」殺戮

全球晶片股6/23日被韓國三星、海力士打了個措手不及。最先崩盤的是今年的「全球最牛股市」——韓國 KOSPI指數單日暴跌10%，多次觸發熔斷，SK海力士、三星電子各跌超10%。這一場暴跌史稱為「晶片慘劇」(chip-wreck)。

點燃了這場爆炸的引信：

一是韓媒報導稱輝達 Rubin預期減產，SK海力士正在放緩記憶體晶片（HBM4）擴產、轉向更便宜的普通 DRAM；

二是韓聯社報導，韓國多黨派議員正討論對股票、房地產等資產的未實現收益徵稅——即帳面浮盈尚未賣出，也要繳稅。

這場「晶片地震」隨即傳導至美股。

費城半導體指數單日跌7.9%，30檔成分股全線下跌，無一倖免。尤其美光科技跌13%。另美光 (MU-US)、輝達(NVDA-US)、AMD(AMD-US) 三檔股票合計貢獻了標普500指數約 50%的跌幅。

因此這次晶片股崩跌的背景，並非只是單純的韓國本土事件：

因它觸碰的是全球 AI交易的核心神經——記憶體晶片需求是否真的如預期那樣強勁？資料中心建設熱潮是否已經透支了未來？

亦即，崩跌背後的邏輯可能不是「韓國一則小作文砸崩全球AI牛市」這麼簡單。實況更像是一個已經漲得很滿、交易很擁擠、槓桿也不低的AI晶片股板塊，遇到導火線後集體「去風險」。

更關鍵的是，韓國散戶大量使用槓桿 ETF參與 AI／半導體交易，這些產品在市場下跌時會被動賣出以維持槓桿比例，形成機械性拋售。消息本身是導火線，槓桿結構才是炸藥。

總之，「晶片慘劇」已發生了！

至少短線來看，比較像是「技術性調整」的特徵；而中期來看，AI 交易的脆弱點並沒有消失，仍有可能演變成一場中期「去槓桿結構」調整！

從高盛的盤後數據看，當天多空雙方都在賣出：長線基金（LO）賣出偏斜達 – 18%，對沖基金（HF）同樣全天持續賣出，空頭占銷售量的 60%（近期均值約 50%）。兩類機構的賣出規模均超過 10億美元名目曝險。

更關鍵的是，當日跌幅超過 8%的 12檔科技股中，除 1檔外，其餘年內仍全部維持雙位數漲幅，其中多數2026年已翻倍以上。

當天盤面確實有技術性特徵：跌幅集中在贏家股，成交沒有全面失控，投資者交流也沒有顯示 AI 敘事立刻翻篇。

所以這波的拋售，很像是對一段狂熱股價漲勢的『擠出泡沫』，而非對 AI 基礎設施交易的基本面重估。可能只是投資者在重新審視：對於那些 6個月內已經翻倍的股票，是否該逢高獲利了結？

亦即，這波的拋售，目前看起來比較像是一次技術性「去槓桿」拋售。

雖然「技術性調整」這個說法聽起來很安慰人，也能解釋一切，但也可能掩蓋真正的風險。因為，技術性調整與結構性風險之間，並沒有一道清晰的圍牆——前者如果足夠猛烈，完全可能演化成後者。

尤其，行情漲得太急。

加上，投資人持倉太擠，致「托底」力量暫時缺席。

與此同時，遇上宏觀環境正在變化。例如聯準會升息預期正在快速升溫——美國銀行預計2026年內還將升息三次，市場對7月升息的定價機率已從接近零升至約 50%。

市場擔憂的是，當資金過度集中在同一類資產時，一旦出現敘事改變引爆獲利了結，便容易形成連鎖賣壓。

二、AI晶片股「太擁擠」，爆發「恐慌踩踏」？

Interactive Brokers 首席策略師 Steve Sosnick 指出，當某些產業出現近乎直線甚至拋物線式上漲時，往往代表風險正在快速累積。

而拋物線式漲勢通常會以急速且難以預測的方式結束，而近期記憶體與 AI 供應鏈股的走勢正符合這項特徵。

只是華爾街認為修正不等於 AI牛市結束，儘管市場出現明顯回檔，多數分析師並未將此次下跌視為 AI 泡沫破裂的訊號。

目前的跌勢更像是在提醒投資人，高漲幅背後仍伴隨高度波動與風險，而非全面性恐慌拋售。

■小摩警告：AI晶片股成「最擁擠交易」，「技術性踩踏」風險逼近！

由於AI 相關資本支出持續擴張、運算力需求激增，加上企業盈利預期不斷上修，三大因素持續吸引資金湧入半導體板塊。

根據美國銀行6月初的調查顯示，做多晶片股已成為基金經理人之間最為擁擠的交易。

在人工智慧（AI）熱潮推動全球半導體股價屢創歷史新高之際，華爾街投行摩根大通悄然發出警訊，提醒投資人留意潛藏在這場狂歡背後的兩大風險。

1、「交易結構風險」

摩根大通最新報告指出，目前晶片股漲勢與波動率同步攀升的現象已觸發「交易結構風險」警示。隨著半導體類股劇烈波動，迫使部分投資人削減持股部位，市場出現「恐慌性震盪（tantrum）」的風險正持續升高。

報告解釋，由於愈來愈多機構投資人採用「風險價值」（VaR）模型作為持倉管理框架，一旦市場波動率突破既定的風控門檻，即便機構長期仍看好 AI 產業前景，系統也會迫使其被動減碼持股，進而可能引發多殺多連鎖性的拋售潮。

加上，半導體板塊當前的估值水準與機構持倉集中度均已逼近歷史極端，「擁擠交易」特徵十分明顯。

摩根大通警告，一旦被動減碼機制啟動，市場可能陷入「股價下跌→波動率上升→強制賣出→股價進一步下跌」的自我強化惡性循環，屆時引發的劇烈回調未必與企業基本面相關，且風險可能進一步蔓延至更廣泛的科技板塊。

尤其，持倉高度集中，也代表任何負面消息或催化劑都可能被市場過度放大。

摩根大通強調，當前主要風險並非來自基本面惡化，而是源於持倉過度集中本身。一旦波動率走高，部分投資人可能被迫減碼，引發與企業實際經營狀況脫鉤的顯著回調。

2、「高估值風險」

除了「交易結構風險」外，摩根大通也指出半導體產業「高估值風險」持續攀升的現象值得警惕。

摩根大通分析顯示，半導體企業在全球主要股價指數中的權重增長速度，遠遠超過其營收占比的提升幅度，兩者比值已達約 6 倍，較標普 500 指數「美股七巨頭」相關指標的擴張倍數高出一倍以上。換言之，資本市場給予半導體產業的估值溢價，成長速度已明顯快於該產業實際的基本面改善。

摩根大通報告分析，在 AI 投資熱潮的帶動下，投資人願意為產業未來的成長潛力支付更高的溢價。然而，隨著半導體板塊在指數中的權重、市場關注度與資金集中度持續攀升，該產業也逐漸成為牽動全球股市波動的重要源頭。

摩根大通總結指出，估值高企、交易過度擁擠，加上波動率上升三重因素疊加，將使市場對突發事件的承受能力明顯下降，脆弱性大增。

尤其對於目前領漲全球股市的半導體板塊而言，最大的潛在風險恐怕並非產業成長放緩，而是由機構風險管理機制所觸發的「技術性踩踏」效應。

■何謂「VaR（風險值）衝擊」？

由帕尼吉爾佐格魯（Nikolaos Panigirtzoglou）率領的策略團隊表示，此波晶片股上漲至歷史新高的同時，波動率也同步攀升，這可能引發所謂的「VaR（風險值）衝擊」。

所謂「VaR（風險值）衝擊」，是指市場大幅波動，導致投資組合超出既定風險值上限，即使投資人仍看好相關交易邏輯，也不得不被迫減碼部位。

帕尼吉爾佐格魯在報告中寫道，由於對風險值高度敏感的投資人不斷增加，加劇了市場因波動率攀升，而觸發自我強化式賣壓的敏感性。

例如追蹤美國半導體產業的費城半導體指數，6月初曾因市場擔憂人工智慧（AI）熱潮過熱而回檔逾 10%。

此外，在風險值震盪（VaR shake up）來臨前，波動率通常會悄悄攀升，這一趨勢在 6 月初大跌前便已成形；與此同時，市場流動性在衝擊發生前也普遍會趨於枯竭。

■「恐慌指標」飆上20年新高

全球股市飆漲，交易集中在半導體與科技族群，使得市場慣用的恐慌指標VIX無法確實反映風險，轉向追蹤那斯達克波動率指數VXN且相對於VIX的比值已經攀升至20年高點，顯示市場風險升高，又更集中於科技族群，人工智慧熱潮帶動股價大漲的背後暗藏危機。

尤其VIX與VXN之間的落差，顯示市場表面看似平靜，但內部波動非常劇烈。

由於VXN追蹤那斯達克100指數選擇權，若相對於VIX的比值超過1，代表市場預期那斯達克100指數的波動幅度會高於標普500指數，那斯達克100指數的成分股，包括輝達、微軟、蘋果、博通、亞馬遜及Alphabet等科技巨頭。

此前，資金高度集中於「科技七巨頭」，如今已逐步擴散至半導體設備、伺服器、資料中心及軟體等受惠族群，資金流向正出現重新配置。

由於科技股目前仍佔較高的權重，即使只是回調整理仍會對大盤造成明顯衝擊。因此，股市劇烈波動將成常態？

如果VXN維持在高檔，顯示市場對科技族群的避險需求持續上升，波動也會進一步擴大，成為美股下半年必須留意的風險。

高盛衍生品交易部門Delta One負責人發出警告，過去數周，市場無視人工智慧交易的所有負面訊號，橡皮筋已經被拉至極限，觸發斷裂的條件是某一個大型支出方選擇降低支出，只要稍微少花一點錢，就會引發連鎖反應。

三、「工業革命」或「非理性繁榮」？

■輝達黃仁勳解析AI工廠與代理AI崛起

輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳近期描繪了他對人工智慧（AI）產業未來十年發展的整體判斷。他核心觀點是：全球正在經歷一場規模可能超越工業革命的基礎建設浪潮，而這場建設的中心，正是他所稱的「AI 工廠」。

黃仁勳指出，外界認識的 ChatGPT主要能力仍停留在資訊形式的轉換，但生成式 AI 真正的價值並不止於轉換，而是為「思考」鋪路。當系統能夠生成語言，便具備了內部推理、逐步分析與解決問題的基礎。更進一步，AI 也開始能夠生成「控制指令」，操作瀏覽器、表格、設計軟體等數位工具。

黃仁勳預期，這類能力未來將延伸至實體機械系統。當 AI 指揮的對象是機械，它就是機器人；當指揮對象是配有方向盤的載具，它就是自動駕駛車輛。

如今，AI 已進入「代理」（AI agent）階段，不只是理解資訊，而是能推理、執行任務、完成具體工作。

黃仁勳認為，這正是 AI 商業價值真正爆發的關鍵轉折點，市場願意為「完成的工作」付費，而非單純為「展現智慧」付費。

他也觀察到，過去六十年的電腦運作模式本質上是「檢索式」的，資料先被寫入、儲存，需要時再被取回，這也是「資料中心」一詞的由來。

然而 AI 的運作方式截然不同。每一次使用者提供上下文與問題，系統都會重新推理並當場生成答案，而非從資料庫中原樣取出既有內容。

黃仁勳認為，這代表運算正從「檢索」轉向「生成」。未來的文字、圖像、影音與廣告內容，將越來越多是即時生成，而非預先儲存後調用。

他表示，輝達打造的正是支撐這類即時生成需求的大型運算系統。

談到市場規模，黃仁勳提出一個值得關注的視角轉換：現今全球約有十億人使用網路服務，但未來接入網路的將不只是人類，還包括數量龐大的 AI 代理。

這些 AI 代理彼此溝通協作，企業內部的自動化流程、自動駕駛車輛、機器人、甚至製造系統與建築，都可能成為 AI 代理網路的一部分。

他將這種發展類比為歷史上兩次重大基礎建設浪潮電網與網際網路，認為智慧運算基礎設施接下來也會以類似方式包覆整個世界。

在他的描述中，AI 工廠所生產的本質是「token」，這些數字經過組合可轉化為語言、數學、生物學、氣候模型、機器人控制指令等各種形式的智慧成果。

黃仁勳將整個 AI產業比喻為一個五層架構：

1、能源層：核能、風能、太陽能、氫能等，被視為能源產業多年來最大的成長機會之一。

2、運算硬體層：晶片、伺服器、網路交換設備、矽光子等。

3、基礎設施層：土地、電力、機房、資金與資料中心營運，目前這些資源都相對稀缺。

4、模型層：大型語言模型開發商，例如 OpenAI、Anthropic。

5、應用層：將 AI 落地應用於金融、法律、會計、物流、製造等具體場景。

他特別強調，AI 的學習對象不限於語言，只要某種事物具有穩定結構與可預測的關係，例如蛋白質、基因、人體構造、物理現象，AI 都有機會學習其規律。

換言之，語言模型只是整個 AI 產業的一部分，涵蓋實體世界與生命科學的應用市場規模可能遠大於外界目前的認知。

對於「AI 將消滅工作」的論調，他認為，AI 終究是電腦與軟體系統的延伸，真正需要擔心的不是 AI 本身，而是「懂得運用 AI 的人」。

換句話說，個人面臨的競爭壓力主要來自其他更善於運用 AI 工具的人，而非 AI 本身取代人類。

他同時指出，關鍵在於區分「職業」與「任務」。一份工作所包含的具體執行動作，不等於這份工作存在的核心價值。

他以放射科醫師為例。多年前曾有預測認為，電腦視覺技術成熟後將取代這個職業，但實際情況是，影像辨識技術全面導入診療流程後，放射科醫師的需求反而上升，原因在於效率提升讓醫療機構能夠服務更多病患，進而需要更多專業人力參與診斷與協作。

軟體工程師、企業經理人等職業也呈現類似邏輯。AI 改變了執行細節，但職業背後判斷、創造與解決問題的核心價值並未被取代。

所以黃仁勳進一步預測，許多職業可能因 AI 而從「執行者」升級為「更高層次的專業服務提供者」，此代表 AI 有潛力縮小、而非擴大技術鴻溝。

■黃仁勳股東大會預測：本輪AI基建周期長達數十年

晶片大廠輝達（Nvidia）(NVDA-US) 6/24日股東大會中，執行長黃仁勳強調「有用 AI 時代」已經到來。

黃仁勳表示，AI 投資回報率問題已經有了答案，每個行業都競相採用 Agentic（代理式）AI。

亦即，AI 基礎設施將進入生產階段。

黃仁勳稱，可以將 AI 產業想像成一個包含能源、晶片和系統、基礎設施、模型、應用的五層蛋糕。

以往傳統資料中心提供儲存等服務，現在的 AI 工廠則用於製造 token（詞元）。每個 token 都是一個利潤單位，「有用的 AI」可盈利，這就是算力需求旺盛的原因。

黃仁勳強調，隨著推理讓AI商業變現成為可能，收入潛力將取決於AI基礎設施的每瓦性能表現。

黃仁勳表示，算力越多，token 越多，收入也就越多，此將推動AI 基礎設施建設的可持續性。這輪建設將以數十年為單位來衡量，涉及電網、網路等關鍵基礎設施建設，這將成為人類歷史上規模最大的基礎設施建設。

■葛林斯潘「非理性繁榮」對AI狂潮的啟示

前聯準會主席葛林斯潘（Alan Greenspan）1996年12月提出的「非理性繁榮」（irrational exuberance）警告，至今仍被視為華爾街最著名的泡沫警語之一。

其實，葛林斯潘當時並未宣告股市已經過熱或即將崩盤，而是拋出一個問題：

「我們如何知道，非理性繁榮是否已將資產價格推升至過高水準，使其未來面臨意外且長時間的收縮？」

換言之，葛林斯潘關心的是資產泡沫對經濟造成的風險，而非預測市場高點。

根據 Yahoo Finance分析 AlphaSpace數據，1996年底葛林斯潘提出「非理性繁榮」後，那斯達克指數不跌反漲，接下來三年多累計飆升 249%，直到 2000年3 月才見頂。這也意味著，市場出現泡沫疑慮，不一定代表漲勢即將結束。

另數據顯示，自 2024年2月重新突破歷史高點以來，截至 2026年 6 /22 日，AI 熱潮帶動下的那斯達克累計上漲約 65%。換句話說，目前 AI 行情雖已引發市場過熱的擔憂，但與當年網路泡沫相比，漲勢仍未達到相同程度。

葛林斯潘提出「非理性繁榮」，留給市場的啟示是，它提醒投資人一件事：泡沫形成往往比想像中更漫長。

亦即，對於如今由 AI 驅動的科技股行情而言，歷史或許同樣顯示，市場過熱與真正見頂之間，可能還有很長一段距離。

四、跋尾—-「彎腰撿鑽石」或「被割韭菜」？

其實，投資人可以將美光做為觀察AI投資熱潮能否延續的重要指標？

若美光股價能再屢創新高，即可証明AI基本面依然非常強勁，那麼這波「晶片慘劇」(chip-wreck)修正反而提供了進場機會。

但值得一提的，此次AI「晶片慘劇」後，若美光後續出現利多不漲時，即可能暗示科技／人工智慧板塊可能存在中期下行風險？

對此，知名半導體產業分析師陸行之拋出反思，認為當幾家大廠都把毛利率拉高到不可思議的80％至90％，未來記憶體是否還有漲價空間？若單靠拉高資本開支增加產出，市場是否會開始擔心漲價周期即將結束？

至少短線來看，目前比較像是「技術性調整」的特徵；而中期來看，AI 交易的脆弱點並沒有消失，仍有可能演變成一場中期「去槓桿結構」調整！

■巨型IPO抽資效應，恐使美股蒸發1兆美元？

SpaceX(SPCX-US) 近期完成的鉅額首次公開募股（IPO），加上市場預期人工智慧（AI）巨頭 OpenAI 與 Anthropic 可能跟進掛牌，正讓資本市場拉起警報，認為這波罕見的巨型 IPO熱潮，可能引發美股下跌。

根據哈佛大學經濟學家 Xavier Gabaix表示，其中一個原因是，IPO 通常代表資金從市場中被抽走。

也就是說，投資人會賣出手中股票，以購買 IPO新股，而這些賣出IPO新股的人，則是希望套現的創辦人及早期投資人。

根據 Gabaix 的說法，若要讓 IPO不對股市構成偏空影響，唯一的情況是募得的全部資金都來自股市以外，例如海外資金或債券投資人，在這種情況下，對股市的影響才會是中性。

而且Gabaix與芝加哥大學學者Ralph Koijen的研究發現一項驚人的乘數效應：股市每流出 1美元資金，整體市值便會因此縮水達 5美元。

以此計算，若 SpaceX、OpenAI 與 Anthropic 三家公司合計募資規模達 2,000 億美元（此數字指實際募得資金，而非掛牌後市值），其連鎖效應可能導致美股總市值蒸發高達 1兆美元。

另哈佛商學院教授 Malcolm Baker 則從投資人情緒角度提出警告。

他指出，IPO 發行量激增，往往反映華爾街的非理性繁榮情緒，而此類過度樂觀氛圍之後，股市表現幾乎總是低於平均水準。

他舉例，美國史上股票發行規模的前幾次高峰分別出現在 1929年與 2000 年，後續發生的事，市場記憶猶新。

而投資顧問機構 GMO的研究進一步提供統計佐證。

該研究透過觀察「單月 IPO 總規模占整體股市總市值的比例」來衡量其影響，結果發現當該比例每上升 1個百分點時，未來 12個月的股市報酬率平均會下降約 7.5%。

■Gundlach、Zulauf警告：AI已快到盡頭，最快Q3恐崩跌30%至50%

被華爾街譽為「新債券天王」的 Jeffrey Gundlach，與瑞士避險基金經理、素有「股市先知」之稱的 Felix Zulauf，在 6 /22 日釋出強烈警訊：

這波由 AI 題材帶動的多頭行情正走向終點，接下來等待市場的，不會是 20% 左右的回檔，而是一場跌幅介於 30到 50% 的大熊市。

Zulauf觀察到，雲端服務巨頭的資本支出占營收比重，已從過去約10%暴增到30%，記憶體晶片價格漲幅達200%到300%；更值得警惕的是，部分大型科技公司的自由現金流已轉為負值，甲骨文 (ORCL-US) 即是一例。

他認為，一旦這些企業被迫轉向資本市場籌資、現金流持續萎縮，整個 AI 投資循環便會開始降溫。

而觀察市場是否見頂的關鍵指標，應緊盯那些為 AI 產業提供基礎設施的半導體類股走勢。

Zulauf表示，這次下跌將是「衰退伴隨估值收縮」的全面性熊市，他預估美股最快2026年第三季、最晚2027年第一季就會見頂反轉，跌幅將在30%到50%之間。

Gundlach表示認同，並提出另一項數據佐證：

目前標普500指數中，市值最大的十家 AI相關企業權重合計已達 41%，這種高度集中的現象，與歷史上多次市場頭部時期的型態相當吻合。

他因此建議投資人，應避開所有依賴動能或市值加權邏輯的美股部位。

Gundlach 強調，當基本面持續惡化、股價卻仍在上漲時，正是市場最危險的時刻，而他認為當下正處於這樣的階段。

尤其，Gundlach 對美國長期公債走勢的判斷，最顛覆傳統認知的論點。

一般市場邏輯是：經濟衰退會促使降息，進而帶動長端利率下滑、債券價格上揚。

但Gundlach認為這次情況不同，即便美國經濟在 2027年真正陷入衰退，長期公債殖利率也未必會出現有意義的下降，原因在於財政狀況已陷入結構性失控。

Gundlach指出，美國年度利息支出已從七年前約 3000億美元，暴增至目前接近1.4兆美元，財政赤字則以每年約2兆美元的速度擴張，占GDP比重約6%。一旦衰退真正來臨，這個比重恐衝上10%、甚至更高，進而引發公債買家「罷工」的局面。

因此，Gundlach 認為美國只有兩條路徑可走：

一是政府人為壓低長端利率，效仿二戰後的做法，讓通膨上升但名義利率受抑，結果是長期的負實質利率環境；

二則是走向某種形式的美債重組。

Gundlach透露，自己兩年前已在管理的基金中，將十年期以上美債的票面利率假設大幅下修，以避免重組風險。

另相較於公開市場的波動，Gundlach、Zulauf兩人都認為，隱藏在水面之下的私募信貸市場才是更需要警惕的風險來源。

Gundlach形容，當前的市場氛圍讓他想起 2005、2006年的情景：評級浮濫、流動性幻覺，以及各種掩飾虧損的會計手法，在私募信貸領域大量浮現。

他舉例指出，部分小型私人信評機構僅有約 30名員工，卻要為數百筆動輒兩、三百頁文件的貸款評級，他質疑這些機構與其說是在做信用分析，更像是在按等級收費。

信用品質遭誇大的情況也屢見不鮮。

例如某大型私募信貸基金宣稱投資組合以投資級債券為支柱，但實際上私募信貸市場中評級達 B + 以上的證券占比僅約 2%; 另有基金對外宣稱軟體類資產敞口為15%，實際比例卻達 28%。

流動性方面同樣存在落差。

許多透過理財顧問管道投資的散戶，原以為每季可全額贖回，但基金實際設定的贖回上限僅有 5%。

估值標記的混亂程度也相當驚人。

Gundlach 提到，同一筆貸款被多家私募機構持有，標價卻可以從接近面值到僅剩個位數不等。

此外，他特別點名離岸再保險是整個體系最後一塊黑箱。

私募股權、私募信貸與其控制的保險公司之間形成封閉循環，風險被層層轉移到海外缺乏監管的再保險公司，他坦言並不確定這些風險真的已被妥善避險。

Zulauf 補充，所有問題終將在市場轉向、資金潮水退去的那一刻浮現。

尤其Gundlach 指出，AI與信貸市場，目前其實同源。

目前AI 股票與私募信貸看似分屬兩個市場，實則透過資金成本緊密相連。

當AI 企業持續加碼資本支出，將壓縮自由現金流，現金流惡化後企業勢必轉向增資或舉債；若長端利率無法如過去週期般下行，融資成本就難以緩解，這股壓力將先在信用評級較低的企業身上爆發，並逐步傳導至銀行貸款與私募信貸市場。

Gundlach 指出，這些市場已開始出現裂縫，根源並非單一產業突然惡化，而是過去仰賴低利率與順暢再融資的舊模式正逐漸失靈。

他提出一項歷史觀察，即過去 13次美股大跌中，有 12次美元同步走強，唯獨 2025年關稅風波期間美元罕見同步下跌，

他認為這顯示市場的反應模式已經改變，美股相對全球其他市場的長期超額表現可能已經告一段落。

Zulauf 則補充，過去十二個月亞洲主權基金大量買進的美元資產已從美債轉向 AI 股票，一旦市場轉向，恐同時引發股、匯雙重賣壓，加速美元貶值。

■此波晶片股遭血洗，是否為「最佳買點」？

6/23日全球股市出現劇烈下殺，以美國、亞洲科技股為首的晶片相關個股遭到大舉拋售，投資人在半導體類股近一個月狂飆之後紛紛獲利了結，引發市場一片獻血。

依歷史經驗上，半導體股本質上是循環性產業，而非永續成長產業，但目前市場卻把它當成永續成長股在炒作。

此次賣壓，乃與晶片股近數月來的瘋狂漲勢，形成強烈對比。因為，晶片股先前漲勢呈現「拋物線式」上漲格局，回調在所難免。

鑒於 AI 交易已過度擁擠，這波修正其實對市場有益，因為大家最不希望看到的就是過度亢奮最終以崩盤收場。

只是，由於網路泡沫時期僅出現一輪大規模賣壓後，整個市場就崩盤，所以這次情況更值得留意。亦即：晶片股正接受「壓力測試」。

亦即，投資人需觀察這波跌勢是否擴散至晶片股以外的個股，才能判斷這只是正常回檔，還是更嚴重的全面趨勢反轉。

從目前情況看來，這較不像是全面性的宏觀恐慌，更像是一個過度擁擠的領漲族群在經歷一段強勢上漲後接受壓力測試，也可能代表 AI 與記憶體驅動的這波強勢行情正在進行重置。

除非賣壓進一步擴散，否則目前還不能說是全面性的市場崩跌。亦即，只要市場不演變成全面性大幅下跌，反而為投資人提供了布局科技股的絕佳機會。

至於，這次技術性「去槓桿」拋售，是否演變成AI熱潮開始降溫了，甚至演變成一場中期「去槓桿結構」調整呢？

首先，問題在於，那些充滿「錯失恐懼症」（FOMO）情緒的美國散戶投資人，是否會再次扮演逢低買盤的角色；這是個合理的疑問？

因為過去一個月共同基金資金流入大幅增加，而目前股票占美國家庭金融資產組合的比重已創下 73% 的歷史新高。

其次，另一項引發市場擔憂的因素，是來自AI基礎建設投資可能進入成長放緩階段。過去兩年支撐 AI 類股高估值的重要因素，是雲端巨頭持續提高資本支出 (CapEx)，推動市場不斷上修獲利預估。然而市場開始擔心，這波資本支出擴張是否已逐漸接近「速度上限 (speed limit)」。若未來微軟 (MSFT-US)、Alphabet (GOOGL-US)、亞馬遜 (AMZN-US) 與 Meta (META-US) 等超大規模雲端業者的 AI 投資增速趨緩，過去支撐供應鏈股價上漲的獲利上修循環也可能同步降溫。

加上，市場原本預期油價回落、聯準會維持利率不變將有助支撐風險資產，但投資人近日又將焦點轉向另一個更核心的問題：經過兩年來的 AI 狂潮後，相關類股估值是否已經過熱？

因高成長科技股的估值邏輯建立在低利率折現之上，一旦利率上升，遠期收益的現值自然收縮，首當其衝的就是那些靠「預期」支撐「高估值」的股票被迫重估。