基本面有支撐，但漲多、鬼故事多(一)
2home.co 楊惟雯
在全球人工智慧 (AI) 投資熱潮持續高歌猛進之際，自4月中旬以來，美股忽視高油價、中東衝突以及通膨升溫等風險，不斷刷新歷史紀錄。
尤其，資金部位又過於集中晶片股，台股漲多、鬼故事自然變多，關於新一輪泡沫形成的擔憂與日俱增。
7/17日，在美股費城半導體指數重挫與台積電法說會行情失靈雙重打擊，台股收盤重挫達2953.71點，創下史上最大跌點，市場多頭防線一夕瓦解。
- 當基本面撐不起股價，股價只能蹲下來等待基本面！
近期美股本益比(標普500席勒通膨調整後本益比) 曾來到近40倍，與2000年科技泡沫時40倍相比接近，已是過去20年相對高檔。
另外，若用巴菲特指標來評量，以股市總市值除以GDP比重，目前已經達到205%，比2000年最高140%相比，更是高出一大截。
全球人工智慧產業浮現不安訊號，例如黑石集團以35億美元出售三座位在維吉尼亞州的資料中心，又宣布停止興建「全球最大資料中心園區」，黑石套現成熟資產的同時，主動砍掉鉅額投資項目，突顯人工智慧產業高點脫手的疑慮？
- SemiAnalysis：谷歌TPU棄用台積電CoWoS，轉投英特爾EMIB-T封裝？
長期以來，台積電CoWoS系列主導全球 AI GPU與加速器先進封裝市場，輝達 Blackwell/B200、超微MI300及谷歌TPU v5 均重度依賴 CoWoS-S 產能。
根據半導體研究機構SemiAnalysis報告，受限台積電CoWoS先進封裝產能持續供不應求，迫使谷歌下一代自研張量處理單片 (TPU)、代號「Humufish」，將捨棄歷代採用的台積電CoWoS先進封裝，改採英特爾EMIB-T 2.5D先級封裝技術，谷歌此舉除分散供應鏈風險、規避 CoWoS產能瓶頸外，成本效益與設計靈活度亦為關鍵考量。
對台積電而言，單一客戶部分訂單外流對整體 CoWoS產能利用率影響有限，輝達、超微及AWS Trainium等續旺支撐產能滿載態勢。
但是，英特爾成功切入谷歌TPU供應鏈，成為英特爾先進封裝拿下指標性超大規模雲端客戶的重要突破。如此，也象徵先進封裝「獨家壟斷」格局首度出現裂痕，後續是否引發 Meta、亞馬遜跟進評估 EMIB 或三星 I-Cube 方案，將是半導體供應鏈明年關注重點。
- 傳三星奪下台積電Meta、Anthropic ASIC訂單？
三星電子兼具記憶體、代工與先進封裝的一體化半導體能力。三星代工部門繼2025年拿下特斯拉 (TSLA-US) AI 晶片訂單後，近日又傳三星奪下台積電Meta(META-US) 與 Anthropic客製化 ASIC訂單。
Meta 自研 AI加速器 MTIA 前兩代均由台積電 (2330-TW) 代工，但從2026年發布的第三代起，傳計劃採用三星最先進的 2奈米製程。目前Meta 正研究向外部企業出租 AI算力的雲端服務業務，MTIA 晶片將作為核心支撐。
與此同時，Anthropic 也推進基礎設施自主化，據報Anthropic 亦正評估採用三星代工 2 奈米製程開發定製 ASIC，此舉被視為其削減對輝達 (NVDA-US) GPU 及 Google(GOOGL-US) TPU 依賴、推進「AI 基礎設施自主化」戰略的重要一步。
- 傳英特爾搶下台積電的蘋果大單？
根據外媒《Wccftech》爆料，蘋果預計於2027年推出的標準版iPhone 18，所搭載的A20晶片可能改由英特爾採用18A製程負責生產。
此暗示蘋果未來的晶片供應策略可能出現重大變化，可能打破多年來由台積電獨家生產iPhone處理器的局面。即蘋果將建立第二供應來源，以降低對單一晶圓代工廠的依賴。
隨著人工智慧（AI）應用快速發展，全球先進製程需求持續攀升，台積電3奈米產能長期維持滿載，未來2奈米製程也預料將面臨龐大需求，在此情況下，蘋果可能提前布局第二家代工夥伴，不僅展現供應鏈多元化策略，以降低供應鏈的斷供風險。
- 台積電法說會行情失靈，凸顯背後存在隱憂？
台積電7/16日召開法說會，雖釋出超預期的財報與財測，但大舉提升今年資本支出至600億至640億美元，加劇市場對於人工智慧產業鉅額投資的擔憂。
毫無疑問的是，市場對於台積電的資本支出，上調至600億至640億美元，同時宣布擴大投資美國1000億美元，預計再興建四座晶圓廠存在擔憂。
研調機構Vital Knowledge創辦人Adam Crisafulli分析指出，由於人工智慧熱潮依舊，營收成長動能強勁，財報中仍有一些美中不足的瑕疵，包括毛利率壓力及部分消費性電子市場出現疲軟跡象？
此外，Adam Crisafulli表示，調升的資本支出也再次引發先前的爭論，半導體究竟是循環性產業、還是長期趨勢產業？
另外，台積電前十大客戶的營收占比達85%，因此任何的大型資料中心出現回檔都會造成嚴重衝擊，人工智慧龐大投資能否變現的擔憂再度出現？
且地緣政治風險仍是無法定義的極端狀況？
- 傳輝達Kyber機架遭遇重大挫折，量產時程恐延到2028年？
半導體產業研究機構SemiAnalysis指出，輝達 (NVDA-US) 新一代機架架構 Kyber NVL144 遭遇重大挫折，量產時程恐延誤超過 12個月，最快須至 2028 年方能問世。關於產品延遲的原因，SemiAnalysis則將其歸結為「PCB 中介板的製造流程仍面臨重大挑戰」。
輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳7/15 日強調，公司下一代人工智慧 (AI) 加速器系統 Vera Rubin 已經投入生產，並按計畫準備交付客戶，但市場仍有雜音？
- 輝達基本面仍有支撐，但市值不到兩個月慘崩1兆美元？
輝達基本面仍有支撐，但股價疲弱，市值不到兩個月慘崩1兆美元，本益比回到人工智慧熱潮爆發前的18倍，低於標普500指數大盤的21倍本益比，更遠低於競爭對手超微AMD的75.53倍，以及英特爾的136.99倍，猶如近期資金市場的「棄嬰」，股價2026年僅小幅上漲。
根本原因可能在於市場情緒改變，投資人最近對鉅額的資本支出感到疲倦。
人工智慧交易市場已從起初GPU受到高度關注，接著目光轉向亞馬遜和Google的自研晶片，CPU廠商也吸引注意力，最近則是移至記憶體晶片領域，美光在過去一年大漲超過6倍，SanDisk更是狂飆37倍。
即使如此，市場多半對輝達維持買入評級，目前非基本面轉弱
但是，隨著生成式 AI 基礎建設支出步調受到質疑，輝達股價得等待超大規模雲端服務商的財報亮眼，輝達才會重獲上攻動力。
換言之，市場目前的定價方式，彷彿反映的是估值降溫。或因市場情緒轉變而下修，一旦後續營收與獲利加速的證據浮現，便會觸發估值重新擴張。
- AI晶片股SK海力士、美光為何也突然大跌？
AI晶片股SK海力士 (SKHY-US) 7/10 日才剛在美國股市完成歷史性掛牌交易，但緊張情緒7/13 日也浮現。南韓SK海力士股價大幅下挫，引爆全球半導體類股同步走跌。
儘管SK海力士跌勢劇烈，但目前並未找到 SK 海力士股價下挫的基本面惡化導火線。或許，又與市場情緒所驅動，而非基本面出現任何實質變化的反應。
2026年以來，半導體股價已出現急速飆升。市場目前正激烈討論，記憶體晶片需求是否已接近高峰？
抑或 AI基礎設施持續快速擴建，將使超大規模雲端服務商願意在更長一段時間內，持續支付高價採購晶片？
Global X ETFs 投資策略師 Andrew Ye 則表示，由於槓桿交易者的大規模參與，才會讓市場情緒的轉變引發劇烈的價格波動。
- 基本面仍然有支撐，只是漲多、估值降溫！
例如，美股財報季開跑，華爾街預估標普 500成分股企業第 2季 EPS將年增約 22%，顯示美國企業不但有能力達成位處歷史高檔的獲利表現，甚至有機會超越市場預期。
又如，台股櫃買中心7/14日公布 115年 6月份單月營收總計 3519億元，較 114年同期大幅成長 962億元，成長幅度達 38%。
累計至2026年 6 月，全體上櫃公司營收合計達到 1兆 8537億元，年增幅度亦達 25%，顯示在 AI應用熱潮推動下，上櫃公司基本面展現強勁成長韌性。
另值得注意的是，若用基本面的衡量標準來看台股，台股近期本益比曾來到近25倍，也已在相對偏高水準。
另外，用巴菲特指標來看，目前台股巴菲特指標已經來到267%，已經遠遠超過歷史高點，顯示台股目前並不便宜。
然就基本面而言，台股目前仍有三大支撐：
第一是資金充沛，7到 8月進入除權息旺季，光是 7月就預計有 6,238 億元現金股息入帳，在股息再投資效應帶動下，台股資金仍充沛；
第二是神山護體，台積電基本面有支撐，市場將聚焦 AI 需求、先進製程、先進封裝、CoWoS 產能與全年展望，只要釋出正向訊號，就有機會激勵買盤再進場；
第三是，出口暢旺，台股漲多回檔修正，但仍具出口成長支撐。
一、基本面因素存在「時間延遲」現象，難擋短期市場情緒波動！
通常，基本面因素滲透股市，往往存在「時間延遲」現象，而泡沫本身只有破裂時，才能識別泡沫存在！
以網路泡沫為例，橋水基金創辦人達利歐 (Ray Dalio) 早在1995年就察覺到「狂熱收官階段」的跡象。知名基金經理彼得‧林奇也在1995年間表達市場過熱的憂慮。即使方向判斷正確，但網路泡沫破裂也是2000年的事。
又如，巴菲特因堅決不碰科技股，而在泡沫期間的 5年內，其投資年均收益卻比那斯達克指數低15個百分點。
再如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。
但是，根據 Yahoo Finance分析AlphaSpace數據，1996年12月葛林斯潘提出「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。事實上：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。
又如油價與高通膨即存在「時間延遲」現象，即油價上漲會傷害經濟，但真正的衝擊往往在油價見頂後浮現，此時高油價的延遲效應將拖慢經濟成長趨勢，並造成壓力。對股市來說，情況也往往都是如此。
這凸顯了傳統估值預測指標，在判斷短期市場崩盤時機是存在應用的侷限性。
亦即，「高估值」雖是預示長期收益走低的好指標，但在短期內，高估值與收益率之間卻幾乎沒有親戚關係。
■輝達引領「AI工業革命敘事」：AI正處「人類史上最大規模基礎設施擴張」進程！
輝達 (NVDA-US) 5/20 日發布最新財報並舉行了電話會議。會議核心敘事指向 AI 基礎設施正處於「人類歷史上最大規模的基礎設施擴張」進程中，需求正在從訓練向推理加速轉移，而輝達正憑借 Blackwell 系列的系統級優勢和快速迭代的技術路線圖，在加速擴張的市場中鞏固其不可替代性。
同時，2027 會計年度第一季輝達交出了令市場驚艷的成績單：
總營收：816.2 億美元，同比增長 85%，環比增長 20%，遠超管理層此前指引的 780 億美元±2%（即 764.4 億至 795.6 億美元）上限，且顯著高於華爾街一致預期的約 787 億美元。
調整後每股收益（Non-GAAP EPS）：1.87 美元，高於分析師預期的 1.78-1.80 美元
GAAP 每股收益：2.39 美元，較去年同期的 0.76 美元飆升 214%
GAAP 淨利潤：583.2 億美元
自由現金流：2026 財年全年預計將產生約 1,000 億美元的自由現金流
營收增速為 85%，雖較前幾個季度有所放緩，但絕對規模的擴張速度依然驚人。2027 財年第一季度營收已接近 2025 財年全年的兩倍水平，量級躍遷之快，資本市場幾乎無法找到同體量的可比參照系。
黃仁勳在問答環節中明確指出，推理 AI 正在全面進入企業級應用，企業端正瘋狂轉向可自主執行任務的「AI 智能體」。
而AI 工廠將成為每個國家的「下一代能源基礎設施」。
黃仁勳在會議中強調 AI從訓練轉向推理後 CPU重要性的回升。輝達也正從「單一 AI GPU 之王」向「全棧 AI 基礎設施提供商」的戰略演進，既面臨商業模式升級的巨大機遇，當然也承載著資本市場更高維度的審視標準。
■2026至 2028年期閒，全球AI資料中心投資計畫將超過 3兆美元！
隨著Agentic AI快速迭代與應用範圍擴大，全球 AI基礎建設投資正迎來前所未見的資本支出浪潮。
在基礎建設投資規模方面，摩根士丹利全球首席經濟學家Seth Carpenter表示，在 2025年至 2028年期間，資料中心及相關基礎設施的資本支出料將超過 3兆美元，迄今僅約四分之一投入使用。
高盛則指出，未來 5年 AI基建成本將達 4兆至 8兆美元。
但是，高盛全球研究所的 George Lee 與 Lucas Greenbaum 在報告中提醒，這一龐大投資存在多重不確定性，包括矽晶片使用壽命若從 5年延至 6年，總支出可減少數千億美元；新一代資料中心因高密度運作需先進冷卻、工業級電力與更大冗餘，成本微幅變動即被顯著放大；晶片架構組合優化減少工作負載；以及電網排隊、勞力短缺與設備交期等瓶頸，皆可能令市場需求面轉向。
這些龐大資本支出背後的不確定性，仍是市場投資人需審慎關注的風險。
■投資AI最簡單的方法，就是跟著「資本支出」走！
面對人工智慧 (AI) 投資熱潮，市場如今最擔心的問題是：投入的鉅額資本，最終究竟能否獲得回報？
藍鯨成長基金 (Blue Whale Growth Fund) 基金經理Stephen Yiu表示，「AI 革命」仍處於非常早期階段，與其猜測哪些公司最終能靠 AI賺錢，不如採取更簡單的策略：「跟著資本支出走」。
因此，最安全的投資策略：即把資金配置到那些直接受惠於 AI投資的公司。
例如目前卡位在全球半導體供應鏈中，直接承接 AI資本支出的企業。包括：應用材料 (Applied Materials)(AMAT-US) 、輝達 (NVDA-US)、SK 海力士、科林研發 (Lam Research)(LRCX-US)、Lumentum(LITE-US)、Sandisk(SNDK-US) 、液冷系統的 Vertiv(VRT-US) 和博通 (Broadcom)(AVGO-US) 等。
■PIMCO揭示：AI將持續增加「資本支出」
全球主動式固定收益領導品牌 PIMCO（品浩）發表最新長期展望報告《變局與韌性》指出，未來 5 年將由地緣政治、分裂趨勢與 AI人工智慧等 3大關鍵力量持續主導全球經濟。
其中，AI 基礎建設的建置、國防支出提升以及能源安全投資，預計未來 5 年將帶動全球新增高達 14 兆美元的資本支出，此資本支出增幅約等於全球 GDP 總量的 8分之1。
而AI 的爆發期除了重塑企業資產負債表，長期而言也將透過壓低勞動成本、提升效率，對多個產業帶來顯著的通膨放緩效果。
另在總體經濟政策上，PIMCO預期，各國央行在面對未來經濟衰退時，將善用降息空間，這使得主權債券不僅能提供穩健收益，在景氣下行時更具備帶來資本利得的潛力。
值得注意的是，目前股市估值仍處於歷史偏高區間，美國股票風險溢酬更接近二戰後的低點。PIMCO認為從「夏普比率」來看，高品質固定收益資產已出現多年來首見的相對優勢。投資人目前可建構全球多元分散的高品質固定收益組合，當地貨幣計價的債券殖利率約落在 5%至7%，不僅可媲美長期股票報酬，且具備顯著較低的潛在波動。
針對資產配置，PIMCO 建議傳統的 60比40股債配置架構值得重新關注。
在投資組合中，5至10年區段的中天期債券在殖利率、曲線下滑收益與風險之間提供良好平衡；此外，新興市場當地貨幣與強勢貨幣債券起始殖利率正處於 10 多年來最具吸引力的水準，不僅能提供較高殖利率，更開始扮演分散已開發市場政策與財政風險的實質避險工具。
■AI投資重心將由「基礎設施」邁向「實體應用端」！
高盛最新報告指出，人工智慧（AI）的投資浪潮正從「算力基礎設施」向更廣泛的「實體經濟應用端」延伸，製造、能源、物流、國防、生命科學與機器人等產業已同步進入 AI 改造進程，資本市場也被迫跟上重構腳步。
高盛預估，2026年至 2031年間，全球圍繞運算、資料中心與電力的 AI資本支出將達約 7.6兆美元，年度投入從 2026 年的 7,650億美元，逐步攀升至 2031年的 1.64兆美元；超大型雲端業者至 2030年的 AI 投資更可能突破 6 兆美元。
根據高盛，AI 算力需求的成長速度已明顯超過基礎設施建設。
與此同時，電力正成為新的關鍵瓶頸。電網設備與施工人力短缺，恐使 AI 擴張瓶頸從「缺晶片」演變為「缺電、缺設備、缺人力」。
在衝擊實體產業之前，軟體業已率先承壓。高盛預估，AI 代理（AI Agent）未來十年將使自動化與企業軟體的潛在市場規模擴大約 2.5 倍，但市場對傳統軟體公司的估值反而下修，主因是 AI 可能壓低定價、侵蝕訂閱收入。高盛認為，SaaS 時代靠席位訂閱與功能模組獲取溢價的商業模式，正被「按結果付費」的新邏輯取代。
值得注意的是，中國模型正以「低成本」‧顛覆推理環節的市場定價。
高盛指出，中國模型在OpenRouter平台的 Token 消費佔比，已從 2024 年底的低個位數攀升至 2026 年初的約 50%，部分中國模型提供商可在政策與成本支持下接近成本定價，對以私人資本為主的美國模型業者形成直接壓力。
隨着推論價格下降，企業未來的競爭重點將不只是「接入哪個模型」，而是能否把模型嵌入獨有的數據、流程和業務結果之中？
高盛特別點出工業 AI 軟體的潛力，認為其影響力可能超越傳統企業軟體，因為其應用範圍橫跨製造、能源、汽車、生技醫療及航太等多個產業，可望帶動更廣泛的數位轉型。
尤其報告指出，這波工業 AI 浪潮的核心技術是數位雙生。透過建立工廠、設備、產品或生產流程的高精度虛擬模型，企業能在實際投入資金或調整產線前，先模擬生產效率、成本結構、材料特性及投資效益，再將分析結果回饋到真實生產環境，以降低風險並提升決策效率。
另在「物理 AI」領域，機器人、自動駕駛設備與工業智慧裝備是 AI 進入現實世界的另一路徑。
高盛預估，全球人形機器人市場將從 2025 年的約 2 萬台增長至 2035 年的 140 萬台，背後支撐力量是勞動力短缺。例如美國物料搬運崗位缺口已超過百萬個。所以現階段商業價值最確定的，仍是倉儲機器人、自動化物流設備等較成熟的應用。
除了生成式 AI 外，高盛也特別點出，「世界模型」（World Model）有機會成為推動下一波 AI 基礎建設投資的新驅動力。
報告指出，與主要處理文字、圖片等內容的大型語言模型（LLM）不同，世界模型的目標在於理解真實世界的運作機制，並建立對物理環境與社會系統因果關係的模擬能力，例如材料特性、摩擦力、供應鏈變化、政策影響，甚至企業競爭策略等複雜情境。
高盛認為，「物理世界模型」未來可廣泛應用於機器人、自動駕駛、智慧物流及工業產品設計等領域；「社會世界模型」則可協助企業與政府進行情境推演、投資分析、政策模擬、風險管理及治理壓力測試等高階決策。
值得一提的是，「世界模型」並不是「大型語言模型」的替代品，而是建立在現有 AI 技術之上的另一層能力。
若世界模型的技術成熟速度快於市場預期，市場目前對 AI算力、資料中心及電力基礎設施的投資需求預估，仍可能過於保守，相關基礎建設支出仍有進一步上修空間。
高盛認為，國防與太空是實體 AI 最具戰略價值的應用場景，集結了技術、政府資本與供應鏈安全等多重因素。例如全球軍用無人機市場 2026 年規模約 200 億美元，預計未來十年將翻倍。
另外，未來「國防公司」與「太空公司」的界線將日趨模糊。
二、科技類股出現「分化」輪漲走勢，可降低全面崩盤機率！
回顧1970年代的美股「漂亮 50」，也曾是市場上人人搶著買、不用想太多的標的，就跟 2023、2024 年「科技七巨頭」撐起標普 500 逾半漲幅的情況很類似。
然而，「漂亮 50」在 1970 年代中期開始大幅落後大盤之後，且足足花了25年，直到 1997年才把跌掉的部分補回來。
又如思科系統 (CSCO-US)，2000年的思科是全球市值最高的公司，團隊優秀、市占第一、營收也在成長，但股價到2025年才重新站上2000年高點，這中間也隔了整整25年。當下的「科技七巨頭」呢？
■「科技七巨頭」將逐漸失寵了嗎？
「科技七巨頭」(Magnificent Seven)，包括 Alphabet、Meta、亞馬遜、蘋果、微軟、輝達、特斯拉，曾在 2023年至 2025年間繳出驚人漲幅，過去三年曾是美股上漲的火車頭，但自2026 年初以來表現明顯轉弱。
真正的關鍵在於，2023 年時，「科技七巨頭」還在高速成長期，資本支出跟競爭壓力都不太需要擔心。
但2026 年以來，由於「科技七巨頭」持續擴大AI 投資，然而砸下鉅額資本支出，變現能力卻引發投資人質疑，在 2026年股價表現卻遠不如半導體族群。
反觀，半導體類股2026年在人工智慧 (AI) 投資需求推動下，股價出現大幅飆升。值得一提的是是，2026年以來，市場的焦點明顯轉移到 AI產業鏈更上游的位置，也就是生產晶片與硬體設備的供應商。
原本半導體股屬於景氣循環行情，如今受惠AI「推論需求」驅動，高頻寬記憶體 (HBM) 相關公司，成為資料中心基礎設施的當紅炸子雞。
根據金融軟體公司Hazeltree的統計，美光科技 (MU-US) 公布亮眼財報後，市值已經逼近 Meta(META-US) ；晶片設備廠應用材料 (AMAT-US) 跟半導體大廠博通 (AVGO-US)。
再根據 FactSet 資料 2026年迄今合計下跌3.7%。
反觀追蹤全球半導體股表現的費城半導體指數 (SOX)，2026年迄今已大漲近 94%，有望創下自 1999年網路泡沫以來最佳年度表現。
回顧進入 2026年以來，AI 這個生態圈內部也分裂成兩派：
一邊是花錢蓋伺服器、買晶片的雲端巨頭（可以說是「出錢的人」），
另一邊是賺進這些採購預算的晶片與算力供應商（即「收錢的人」）。
這兩群股票走勢正大幅脫鉤。
耐人尋味的是，這種「分化」走勢跟經濟基本面關係不大，問題出在市場的內部結構。亦即七巨頭目前的處境，其實是一場「太多人擠在同一筆交易裡」之後的反噬。
值得注意的是，這波劇烈震盪並非表示市場崩盤，亦即，目前這波修正較像是熱門部位的獲利了結與持倉調整，而非市場全面轉向避險！
亦即，目前看到的賣壓更像是「太擠的交易倉位在集中出清」，而不是投資人全面性地在迴避風險。
更深層的變化是，「科技七巨頭」的跌勢也並非一個原因就能解釋，因每家公司其實都卡在各自的問題上。例如：
亞馬遜 (AMZN-US) 、Meta、微軟 (MSFT-US) 與 Alphabet(GOOGL-US) 正把大筆資金砸進 AI 基礎設施；
輝達 (NVDA-US) 則要應付新一輪晶片市場的競爭壓力；
蘋果 (AAPL-US) 因為記憶體價格上漲而成本承壓；
特斯拉 (TSLA-US) 一如既往，股價波動劇烈。
當然，「科技七巨頭」是目前半導體需求的主要金主，當這波龐大的 AI資本支出開始吞噬「科技七巨頭」原本豐厚的自由現金流，「科技七巨頭」終將反撲，因此兩者如此大的分歧走勢，將難以持續下去。
但未來，投資人對「科技七巨頭」得在三件事之間找平衡：比預期更強勁的 AI資本支出、未來支出可能放緩的風險，及近期獲利能否持續下去的不確定性？
■輝達市值蒸發1兆美元，估值竟比標普500便宜？
AI 晶片龍頭輝達 (NVDA-US) 近兩個月市值蒸發約 1兆美元，市場焦點也逐漸從 GPU轉向記憶體等 AI供應鏈。
不過，輝達跌落神壇非戰之罪，輝達6月底預估未來12個月本益比 (P/E) 約18倍，為 2019年初以來最低水準，不僅低於標普 500指數逾 20倍的預估本益比，也低於那斯達克 100指數近 23倍。
值得注意的是，估值下滑並非反映公司營運惡化，但漲多是原罪。由於輝達過去漲幅過大、持股過於集中，當市場尋找新的 AI 投資標的時，輝達自然成為資金調節來源。
但是，只要 AI 資料中心需求持續成長，輝達公司獲利仍有望帶動股價重新走強。正如市場常說的一句話：「股價終究會跟著獲利走。」
■「AI交易」是否將面對更大規模的修正？
費城半導體指數第 2季創下歷史性漲幅，但7月以來，標普500資訊科技指數成分股中，有多達 69% 的股票已從 52周盤中高點回落逾 20%，正一一遁入技術性熊市。這究竟只是短暫修正，還是更大規模修正的開始？
記憶體與儲存晶片股在 2026 年上半年交出飆悍表現，但在 6月底觸頂過後遭到劇烈拋售，此波大型半導體股在修正中，受創尤為嚴重。例如美光 (MU-US) 股價已自近期高點下跌 25%，博通 (Broadcom)(AVGO-US) 下跌 21%，邁威爾科技(MRVL-US) 跌幅更達 30%。
儘管近期 DRAM與NAND的現貨價格漲勢有所趨緩，但大型雲端服務商 (hyperscaler) 的長期供貨協議與合約價，才能精準反映記憶體市場的真實全貌。目前，投資人在下一波財報發布前調節記憶體業者持股，以藉此重新評估記憶體價格續航力與雲端巨頭的資本支出節奏。但這可能預告，美光等業者的記憶體價格漲勢將放緩。
■野村表示：AI半導體週期遠未見頂！
野村反駁市場對AI半導體週期見頂的擔憂，表示：隨著雲端廠商資本支出持續擴張，2026 年下半年將出現嚴重的供應鏈錯配，這非但不是週期尾聲的信號，反而印證了本輪景氣度的長期可持續性。
野村報告指出，隨著雲端廠商資本開支持續擴張，2026 年下半年恐將迎來「史詩級」供應鏈錯配，包括先進封裝(CoWoS)、印刷電路板 (PCB)、覆銅板 (CCL)、高端電容器、電源管理晶片等零組件均已出現產能短缺，將推動漲價與獲利持續上修。
此外，代理 AI 的崛起正意外拉動伺服器 CPU需求，超微預估 2030年伺服器 CPU市場將超過 1200億美元。
基於上述邏輯，野村認為，近期半導體類股回落是一個買進機會，因為持續的定價能力和獲利上調仍是半導體族群的最大催化劑。
■美國半導體類股狂飆100%，引發2000年泡沫疑慮？
美國半導體類股近期走勢凌厲，費城半導體指數（SOX）2026年以來，累計漲幅突破100%。
根據此輪上漲行情，AI 驅動的需求繁榮為漲勢提供了基本面支撐，而且2026年第一季半導體企業繳出的強勁財報，也進一步鞏固了投資人對該板塊的樂觀預期。
從基本面方面來看，人工智慧（AI）基礎設施建設帶動對記憶體晶片等關鍵元件的旺盛需求，造成供應瓶頸，推動華爾街分析師大幅上調半導體企業獲利預測。但極端的短期漲幅，使半導體板塊是否面臨過熱風險，成為當前投資人爭議的焦點。
■美銀警告：AI晶片狂潮已超越網路泡沫前夕
AI熱潮持續推升全球科技股狂飆，自 3月底以來，AI 相關股票進入近乎拋物線式上漲。包括美光、超微、SK海力士、邁威爾科技、英特爾等晶片股，股價均出現異常陡峭升勢。
但2000年泡沫歷史經驗，令不少市場老將憂心忡忡。
回顧歷史，2000年 3 /10日那斯達克觸頂後的崩跌歷時長達三年，指數累計下跌約八成，直到 2015年才終於站回泡沫高點。
美國銀行策略師哈奈特 (Michael Hartnett) 指出，目前 AI晶片股的漲勢，已逼近、甚至超越歷史上多次知名金融泡沫的極端水準。
例如，費城半導體指數 (SOX) 目前的價格，相較 200日移動平均線高出 62%，不僅超過 1987年「黑色星期一」股災與 1929年「黑色星期二」大崩盤前道瓊工業指數的偏離幅度，更接近 2000年網路泡沫破裂前那斯達克指數 55% 的偏離程度。
尤其，目前 AI晶片股的狂熱程度，甚至已接近 1720年法國密西西比泡沫破裂前，法國 CAC All Tradable 指數高出200日均線 73% 的歷史極端紀錄。當時法國密西西比公司股票被允許作為法定貨幣使用，導致法國貨幣供給在短時間內翻倍，最終引爆市場崩盤。
哈奈特形容，當前市場正呈現「指數級價格走勢、市場集中度攀升、波動率下滑，以及股票壓過債券殖利率」等典型泡沫特徵，「市場已開始把全面暴漲視為基本情境」。
不過，也有分析人士認為，目前 AI建設規模雖然龐大，但若與歷史重大產業革命相比，仍未達真正瘋狂程度。例如，目前 AI基礎建設熱潮，相較1860年代美國鐵路建設泡沫仍屬「小巫見大巫」。
因為，1860 年代美國鐵路熱潮期間，債券發行規模約 50億至 60億美元，若依當時 GDP規模與通膨調整，相當於今日約 10 兆美元的資本支出規模，遠高於當前 AI相關負債與投資水準。
另一方面，即使 AI 確實存在泡沫，也不代表AI建設長期價值不存在。
例如，「美國鐵路熱潮」曾是泡沫，但它改變了美國；「電力」曾是泡沫，但它改變了世界；1990 年代「寬頻建設」也是泡沫，但它重塑了網際網路經濟。
AI 也很可能如此。儘管市場對AI估值與負債風險保持警戒，但 AI 商業化收入確實正在快速成形，也成為支撐股價的重要理由。
尤其Alphabet在2026年第一季雲端業務營收年增 63%；Amazon旗下AWS 雲端部門第一季營收年增 28%；微軟也公布，包含 Azure 在內的雲端業務營收年增 40%。這些大型科技企業持續強勁的 AI與雲端收入表現，暫時緩解了投資人對 AI泡沫立即破裂的擔憂。
不過，市場結構集中化問題仍持續惡化。
雖然標普 500指數自 3月底以來持續創高，但市場上漲家數與下跌家數的比例卻同步惡化，顯示漲勢愈來愈集中在少數科技與 AI 基礎建設股票，代表目前美股漲勢主要由科技股支撐，市場漲勢基礎愈來愈加脆弱。
三、「巴菲特指標」還能用嗎？
詩人余光中透過《江湖上》這首詩，提出一連串沒有標準答案的提問，
表達人對無常命運的無奈，以及對生命與歷史的深刻反思。
《江湖上》又何嘗不像股海——-
一雙腳，能踢幾條街？
一雙腳，能換幾次鞋？
一口氣，嚥得下幾座城？
一輩子，闖幾次紅燈？
答案啊、答案，在茫茫的風裡‧‧‧‧‧‧
■「巴菲特指標」高達200%之上，為何股市並未崩盤？
近年美股屢創新高，股神巴菲特偏好的「巴菲特指標」也已攀升至200%之上，表明美股遭到嚴重高估，且泡沫的警報響徹雲霄，但為何股市並未崩盤？
「巴菲特指標」(Buffett Indicator)是將代表整體美國股市總市值的威爾夏 5000指數 (Wilshire 5000 Index)，除以美國年度國內生產毛額 (GDP) 所得，可用於衡量股市相對於經濟規模的估值。
巴菲特表示，雖然這項比率存在一定限制，但「可能仍是衡量任何時點市場估值水準的最佳單一指標」。
巴菲特曾表示，當「巴菲特指標」在網路泡沫期間飆升至歷史新高時，就是即將崩盤的強烈警告訊號，且在次貸全球金融危機前，該指標也持續飆升。使該指標成為預測股市下跌的有用工具。
值得一提的是，「巴菲特指標」在上述的兩次崩盤中均保持在 150% 以下。
■「巴菲特指標」頻頻亮紅燈！
AI 熱潮持續推升美股屢創新高之際，被「股神」巴菲特 (Warren Buffett) 視為衡量市場估值最佳單一指標的「巴菲特指標」，如今頻頻亮起警訊。
根據GuruFocus數據，巴菲特指標目前已升至約 232.5%，較 3 /30日低點大幅反彈 13%，並創下該機構自 1970年有紀錄以來最高水準。亦即該標數值已進入「嚴重高估」區域，意味著美股未來一年可能面臨溫和負報酬風險。
隨著 AI 概念股持續受到資金追捧，「巴菲特指標」不斷攀升，也讓市場對於這波由人工智慧帶動的多頭行情是否過熱，產生越來越多疑慮。
高盛策略師 Ben Snider 最新研究顯示，企業價值與銷售額比 (EV/Sales) 股票的交易熱度已接近數十年高點，僅次於 2000年網路泡沫時期。
但值得注意的是，即便估值高漲，巴菲特陣營仍持續押注人工智慧 (AI) 浪潮。
波克夏·海瑟威 (BRK.B-US) 目前仍持有蘋果 (AAPL-US) 股票，近來也加碼 Alphabet (GOOG-US、GOOGL-US)。
現任波克夏執行長阿貝爾 (Greg Abel) 更承諾投資 100 億美元，以協助 Alphabet 擴建快速成長的 AI 基礎設施。Why？
■巴菲特：美股淪為「賭場」！
縱橫市場六十載的「股神」巴菲特最新表示，美股市場日益被短線投機主導，而非立足長期價值投資。他感嘆，當所有人都醉心於賭博時，便很難找到真正具備價值的標的。
回顧年內，巴菲特曾將不斷創下歷史新高的股市形容為「一座附帶賭場的教堂」，並特別點名近期盛行的單日期權（末日選擇權）交易潮，認為這本質上就是「賭博」行為。
人稱「奧瑪哈先知」的巴菲特說道「當人人都熱衷於博弈時，要找到具備安全邊際的價值標的難上加難。他呼籲投資人必須「保持耐心與紀律」，因為理想的狀態應是長期堅持，並在數年內耐心等待那唯一的機會，而非在投機浪潮中迷失自我。
巴菲特指出，投資的訣竅在於找到能長期維持高資本回報率的企業。
他指出，目前所有大型科技公司都面臨相同挑戰，不同於過去輕資產的軟體開發模式，如今這些科技巨頭正投入數千億美元的「真金白銀」進行一場燒錢遊戲。
他表示，如今谷歌及其他競爭對手都被迫投入龐大資本參與 AI 競賽，這已成為整個產業的新遊戲規則，也是未來影響企業獲利能力的重要因素。
■聯準會（Fed）若無力降息，將是美股最大隱憂？
通常，較高的利率通常會對股市造成壓力。
而利率上升對股市的衝擊，體現在兩個層面：
1、企業借貸成本增加，壓抑企業支出與獲利成長；
2、未來現金流折現價值下降，直接壓縮股票估值。
「股神」巴菲特（Warren Buffett）就曾於 2017年接受《CNBC》採訪時表示：「從長期估值來看，最重要的因素顯然是利率。如果利率注定維持在低水準，那麼任何投資所帶來的未來獲利，都會變得更有價值。政府債券的殖利率始終是衡量估值的重要指標。」
但反過來說，若利率預計將維持在較高水準，投資未來產生的現金流價值就會下降。當利率上升時，公司股票的當前價值就會下降，因為其未來獲利折算回今天的價值變低了。
而政府公債通常被視為「無風險資產」。近期公債殖利率大幅上升，原因在於市場愈來愈確信聯準會可能必須進一步升息。
當美國公債殖利率走高時，投資人可能重新評估資產配置，因為如果幾乎沒有風險的公債就能提供不錯的報酬，投資人可能不願意承擔股市波動風險。
■神山台積電護體，台股「巴菲特指標」飆上500%，是否在「玩火」？
台股多頭氣勢如虹，6/23日一度站上 48218點，市場掀起投資狂熱，然而，外媒警示台股「巴菲特指標」(股市總市值 / GDP)已逼近 500% 驚人水位，直言台股正在「玩火」。
加上，台灣金管會日前開放台股主動式 ETF 與基金單一成分股上限可由 10% 放寬至 25%，助長神山台積電護體功力，但「少年股神們」仍應有風險意識。
依照傳統巴菲特指標定義，若數值超過 120% 即代表股市過熱，如今台股衝上 500% 的極端值，市場擔憂已嚴重偏離基本面？
總之，股市無論如何波動，最終一定會回歸基本面。
四、「席勒本益比指標」也是老實樹嗎？
■席勒本益比達到40倍，暗示美股恐崩盤？
「巴菲特指標」已不斷發出警告，表明股市估值過高，並可能在未來幾個月暴跌。而另一個經常被忽視的「席勒本益比」(Shiller P/E Ratio) 也正暗示美股正在進入危險區域。
「席勒本益比」（Shiller P/E）是由著名的耶魯大學教授羅 Robert Shiller所創建，他是諾貝爾經濟學獎得主，該指標被認為是優於傳統本益比的衡量工具，因為它會根據通貨膨脹來進行調整。相
較於僅以單一年度盈餘計算的傳統本益比，「席勒本益比」又稱循環調整本益比 (Cyclically Adjusted P/E Ratio，CAPE) ，不同於傳統以過去 12 個月獲利計算的本益比，席勒本益比採用過去十年的通膨調整後平均盈餘。
所以「席勒本益比」能有效平滑景氣循環帶來的劇烈波動，可以更客觀地反映股市是否遭到高估。
「席勒本益比」回測資料可追溯至 1871 年，其155年歷史平均倍數約 17.4 倍。從歷史數據來看，當「席勒本益比」持續超過 25倍，就是市場大幅回調的先兆。
舉例來說，在 2000年網路泡沫時，席勒本益比高達 44倍，隨後道瓊指數大跌 39%。
此外，在 2008年金融危機時期，席勒本益比達 30倍，隨後道瓊大跌54%。
目前，「席勒本益比」若以標普 500指數當前股價，除以過去10年經通膨調整後的每股盈餘平均值所得出的估值指標約在40倍，正徘徊在歷史異常高位。遠高於 18倍的長期歷史均值，也超過牛市期間常見的 20 至 27 倍區間，僅次於 1990 年代末網路泡沫高峰時期的 44 倍。
不過，沒有任何股市指標是萬無一失或完全預測精準的。所以股市被高估並不意味著投資者需要立即採取激烈的行動，而是應有風險意識。
因為歷史數據顯示，每當「席勒本益比」處於高位，未來數年的股市報酬往往偏低，甚至出現負報酬；反之，低點往往是極佳的進場時機。
在「AI 是百年一遇革命」的敘事持續發酵下，推動投資人願意付出更高溢價，與歷史上多次「非理性繁榮」如出一轍。
2026年推升「席勒本益比」的動力，主要來自市場對 AI 題材的狂熱追捧。
以快閃記憶體產品為 AI 基礎設施供電的Sandisk今年股價飆漲逾 400%，領漲整個指數。
其實，不論是1929年大崩盤；或是2000年網路泡沫破滅；或是2008年次貸風暴重挫，這些案例背後的共同邏輯，皆在於所謂的「均值回歸」：當股價估值過度偏離企業獲利基本面後，市場最終仍會回到較合理的本益比水準。
不過，全面崩盤並非必然，但若企業盈餘不如預期、或市場情緒逆轉，一場漫長而劇烈的輪跌賣壓仍是切實的風險。
與此同時，市場高度集中的問題更不可忽視。
例如，以蘋果 (AAPL-US) 、輝達 (NVDA-US) 、微軟 (MSFT-US) 等為首的「科技七巨頭」，市值合計佔標普 500 指數約三分之一，資訊科技類股的比重更高達 35%，拉高整體指數的估值倍數。
2026 年股市擁擠程度大，是否會形成踩踏、輪跌賣壓呢？
