基本面有支撐，但漲多、鬼故事多(二)
2home.co 楊惟雯
「工業」是強國之母！
歐洲在文藝復興後，成為全球工業最強大的地區，船堅炮利。
「戰爭」卻是弱國之母！
可惜經歷一戰、二戰的自我毀滅，二戰後歐洲走向了家道中落！
悲夫，選錯路、比貪污可怕！
美國在二戰時，本土避開戰火，戰後成為了全球工業最強大的國家。
只是在二戰後，韓戰、越戰、中東戰爭美國無役不與，造成國力自我消耗！
此時「藏鋒」、「重鍛」，才是「再工業化」強國之道！
只是由奢入儉難，美人撿到了本「葵花寶典」，即興玩起「去工業化」、「全球化」的國家大戰略。
美國自此選擇了站在供應鏈最上游的「創意、研發」，並透過「華爾街」將「印鈔術」發揚火大，輕鬆地坐享「經濟殖民」全球資源！
悲夫，選錯路、比貪污可怕！
二戰後，日本曾經臥薪嚐膽，「再工業化」成為全球工業最強大的國家。
但不是撿到了槍，就可以當老大！
在歐美「廣場協議」脅迫下，日本「失落了30年」，一世代人的青春歲月！
加上，「安倍三支箭」的廉價日圓支撐了僵屍企業，卻讓日本錯失了「工業轉骨」機會，也讓日本社會淪落到下流生活。
悲夫，選錯路、比貪污可怕！
當全球在原地打轉時，中國大陸走上改革開放「工業化」之路！
在加入WTO助力下，中國人秉其勤奮聰慧民族性，一步一腳印，如今成為了全球工業最強大的國家，成了「世界工廠」！
現在，中國憑其充沛技術人才，每年出超1兆美元的資本底氣，在「五年經建計畫」有條不紊引領下，正實現其「中華民族偉大復興」的願景！
若你已是獅子，何須証明？
但是，那個曾經偉大的美國，如今是容不下中國大陸「偉大復興」！
於是，川普對中國大陸發動貿易戰、科技封鎖，只是一切打擊，皆如泥牛入海！8年過去了，美國如廉頗老矣，「再工業化」如緣木求魚，「關稅戰爭」雷聲大、雨點小。
那個曾經偉大的美國，如今手中利器只剩「華爾街之狼」，於是「穩定幣敘事」流傳出來。但是，中國大陸也不上「貨幣戰爭」賊船！
2026年川普只能再端出「石油戰爭」老套路，卻連伊朗也搞不定，更讓中國大陸「綠色能源」出盡風頭！
「戰爭」一向是弱國之母！美國可用之兵有限，卻自陷俄烏戰爭及美以伊戰爭，另一場越戰？古道、西風、瘦馬，斷腸人在天涯！
如今，維生系統只剩「AI敘事」，由OpenAI開啓「生成式AI敘事」。
再由「華爾街」施展「吸星大法」，輕鬆地吸納全球資金，以「AI敘事」支撐美國GDP！
隨著「AI工業革命」敘事推升下，由輝達 (NVDA-US)、蘋果 (AAPL-US)、微軟 (MSFT-US)、Alphabet(GOOGL-US)、亞馬遜 (AMZN-US)、Meta(META-US) 及特斯拉 (TSLA-US) 組成的美國「科技七巨頭」(Magnificent Seven) 帶領資本市場往前衝鋒。但何時能變現？「自由現金流」呈現下滑呢？「股權融資」嗎？
而在第二波泡沫衝鋒號中，英特爾、美光表現最為強勁勇猛，但只撐了半場。
緊隨其後的是SpaceX、Anthropic與OpenAI進行 IPO。「魔鬼終結者」嗎？
反之，中國走上改革開放之路已屆「不惑之年」，堅持走「科技自主」之路。
同時，中國大陸「十五五計畫」已開展，屆時將完成「大統一市場」建設！
5年後，將成就萬邦來朝的「中華民族偉大復興」盛世！
總之，美國科技股目前的估值已處於高位。科技板塊的平均本益比 (P/E) 一度接近 37倍，遠高於標普500指數26倍的平均水準。
部分個股的估值更為驚人，例如特斯拉的本益比高達 360倍。
截至7/17日，費半指數跌幅已達2成，正式墜入無間熊市！
一旦美國AI基建變現乏力，「AI牛市敘事」幻滅，另一場金融風暴恐將至！
而值得注意的是，在川普發動貿易戰、科技封鎖棒喝下，中國大陸的「AI工業革命敘事」走出了自己的路，未來，中國大陸將在自動駕駛、機器人、航太等「AI應用場景」彎道超車，並以「高性價比」引導「Token經濟」華麗登場！
不是讀過「易經」，就能通曉「變化」之道！
世事如棋、乾坤莫測，成也川普、敗也川普！翻另一頁書吧！
五、科技股進入「搶錢模式」，美股也瘋狂！
全球AI資料中心投資需求依舊火熱，而美股科技巨頭，也進入「搶錢模式」！
只因科技巨頭已陷入「自由現金流」呈現下滑局面，除「舉債投資」外，連「股權融資」也雙管齊下，亦即已進入印股票、換鈔票的生死相搏階段！
■2026至 2028年期間，全球AI資料中心投資計畫將超過 3兆美元！
「AI工業革命敘事」似乎成了一條不歸路，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。Money、Money、Money！！！
摩根士丹利分析師 Brian Nowak 團隊另於7/12日發布最新研究報告，將 Meta(META-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) 、微軟 (MSFT-US) 、Google(GOOGL-US) 、SpaceX(SPCX-US) 五大超大規模雲端業者的 2027、2028 年資本支出預測，分別大幅上調 9% 與 10%，推升至約 1.2 兆美元及 1.4 兆美元的規模。
Nowak 此次上修預測的直接導火線是硬體成本上漲。
除成本壓力，Nowak 也點出另一個結構性因素。資料中心從動工到正式啟用的週期，如今已拉長至最長3年。因為社會對資料中心開發案的反彈聲浪升高。
又如花旗集團預測，由於陷入規模前所未有的 AI基礎設施軍備競賽，科技巨頭 Alphabet、Meta與亞馬遜三家公司 2027 年的資本支出總額將高達 8010億美元，並因如此龐大的人工智慧支出規模，將導致這三家超大規模資料中心經營商在 2027 年和 2028 年均出現負自由現金流。
儘管開支巨大，但 AI 的強勁需求也同步帶動了營收增長。
受惠於線上廣告與電商趨勢改善，三家公司在 2026 年第二季與第三季的營收及獲利表現有望優於預期。所以，花旗對短期前景保持樂觀。
然而，空方觀點對於三家全球最賺錢的公司同時在 2027 年進入負自由現金流感到憂慮，這代表了科技股交易財務特性的實質性改變。
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。
■《經濟學人》：美國雲端巨頭陷入「利潤暴漲、自由現金流暴跌」悖論
據《經濟學人》報導，矽谷目前正面臨一個令人不安的財務悖論，亞馬遜、Alphabet、Meta、微軟和甲骨文5大雲端與運算巨頭，儘管利潤持續攀升，但在扣除資本支出後的自由現金流卻呈現下滑趨勢。
由於進行規模空前的AI基礎設施「燒錢」競賽，這些固定資產的折舊速度緩慢，巨額開支在短期內不會體現在利潤表中，導致利潤數據看似亮眼。
所以，此「利潤暴漲、自由現金流暴跌」的財務悖論，此正揭示出科技企業為卡位 AI 未來所付出的沉重豪賭。
然而，過去這些科技企業以「輕資產、高現金儲備」著稱，如今正轉變為「重資產、高負債」模式。自2025年初以來，這五大巨頭已從債券市場融資 2600億美元，占美國上市非金融企業債券融資總額的四分之一。
更令人擔憂的是，隱藏在資產負債「表外」的義務。
《經濟學人》指出，未來資料中心租賃付款承諾已攀升至 8200億美元，而添置晶片等設備的資金承諾也高達 6800億美元。
部分企業甚至利用「特殊目的實體」(SPE) 等複雜金融工具，試圖讓現金流與資本支出相互剝離，這類避開法規與審查的融資結構已引起大型貸款機構的警覺。
但是，這種行為被形容為「自殺式資本支出」，因為這些巨頭投入AI 產業鏈的回報尚未形成閉環：若其他企業不願付費使用模型，新建的資料中心將毫無價值；但在這個過程中，科技巨頭卻犧牲了自己的投資回報率 (ROI)。
反觀，如果未來 AI 付費模式無法普及，這種由信用背書與巨額債務堆疊出的繁榮模式將難以為繼。
■科技巨頭狂「舉債投資」，一旦信貸市場關門，「AI超級週期」就此終結？
過去數年，科技巨頭們憑藉「輕資產」商業模式，積累了大量自由現金流。
但近年全球AI基礎建設競賽正以前所未有的速度「燒錢」，速度之快已超越這些科技巨頭自己賺錢的速度，使這些公司只能不斷「舉債」。
例如，亞馬遜 (AMZN-US) 、Google(GOOGL-US) 、Meta(META-US) 、微軟 (MSFT-US) 、甲骨文 (ORCL-US) 五大超大規模科技公司近日相繼上調資本支出計畫，摩根士丹利 (MS-US)估計光這五家公司 2026年合計資本支出將達8,000 億美元，分別是 2025年的兩倍與 2024年的三倍。
如今，龐大的資金缺口已迫使這些科技巨頭轉向債券市場舉債應急，並在全球金融體系埋下不容忽視的系統性風險。
例如亞馬遜與 Meta 的自由現金流數據皆顯示已接近、甚至跌入負值區間。亦即，未來新增資本支出幾乎只能依靠發債支應。
對此，一旦信貸市場關門，「AI超級週期」恐怕就此終結。
因此，摩根士丹利預計，2026年美國投資級債券市場將迎來史上最大的總發行量，約 2.25兆美元，年增 25%；淨供給約1兆美元，年增幅高達 57%。
值得注意的是，科技業2026年已貢獻美國投資級債券供給的 18%，不僅是史上佔比最高的一年，更是2025年同期的兩倍。歸根結底，這些公司正大量出售債務，但他們將不得不付出更高的代價來借錢。
然而，如此龐大的供給，已讓債券市場出現疲態。
例如，Meta 在6月初發行最高 250 億美元投資級債券，峰值訂單約 960 億美元，看似亮眼，卻遠不如2025年 10月同一發行人募得的 1,250億美元需求，顯出市場疲軟跡象。
此外，部分投資人甚至直接拒絕特定交易，其中包括一筆甲骨文 (ORCL-US) 密西根州數據中心規模達 140 億美元的債券案。
債市疲態只是冰山一角，更深層的風險正在銀行體系內部累積。
例如，摩根大通 (JPM-US) 、摩根士丹利、三井住友銀行等主要貸款機構，正積極尋求將AI數據中心相關債務風險分散給更廣泛的投資人。
亦即為因應風險集中的問題，銀行業開始引入「重大風險轉移」（SRT）機制，將高度集中的單筆AI數據中心貸款切割，把風險最高的部分轉移至私募信貸基金與保險公司等表外投資人。
值得一提的是，因應這波 AI 借貸浪潮，投資級債市正走向「股票化」，此正在改變整個投資級債券市場的結構。
高盛投資級債券策略師 Amanda Lynam 指出，2025年以來，美國投資級債券發行量已創歷史同期最強開局。截至 4 /20 日，發行規模達 7940億美元，年化後與大摩 2.25 兆美元的全年預測基本吻合，但更值得關注的是結構變化。
據高盛統計，在過去一年發行投資級債券的 660家發行人中，僅 11家就貢獻了約 25%的久期調整後發行量；Meta、亞馬遜、甲骨文、Google 四家超大型科技公司，加計四筆大型數據中心融資案，合計佔總久期加權發行量近 20%。其中，甲骨文已躍升為投資級指數中風險調整後規模最大的單一發行人；Meta 則在不到一年內，從投資級指數第 51大發行人竄升至第 8位。
高盛因此發出警告：「我們現在面對的是一個越來越向 AI 建設高度集中的市場，這與股市類似，但以一種更為負凸性的方式呈現，因為固定收益根本沒有上行空間。」
換句話說，押注 AI 的股票在上行時具備成長與獲利空間；但債券投資僅能賺取固定利息，一旦風險爆發，虧損卻是實質且難以迴避的。
隨著整個 AI超級週期越來越依賴債務市場的運轉，一旦大型科技公司債務增速超越盈利增速，未來信用違約交換（CDS）利差將快速上揚。
大摩最終給出一個簡潔但分量十足的結論說：「信貸市場正為 AI 建設提供融資。」言下之意是，一旦信貸市場關門，AI 超級週期就此終結。
■Alphabet創紀錄「股權融資」850億美元
從資金面來看，隨著 AI 產品與服務需求持續超出現有供給能力，Alphabet 已將 2026年資本支出規劃提高至 1,900億美元。
市場分析師預估，公司同期營運現金流約為 2,140億美元，在扣除約 100億美元股利支出後，可運用資金與投資需求之間的餘裕已相當有限。
因此Google 母公司 Alphabet(GOOGL-US) 近日宣布發行 800億美元股權，用於支付 2026至 2027年人工智慧（AI）資本支出。
值得注意的是，此舉顯示：科技巨頭為填補AI軍備競賽龐大的投資缺口，融資邏輯正從大舉「舉債」轉向「出售股權」，而除 Alphabet 外，其他科技巨頭同樣面臨現金流與資本支出之間日益擴大的結構性缺口。
總之，對科技產業整體而言，Alphabet 此次「股權融資」模式轉型或將開啟超大規模雲端服務商相繼發行股權的新趨勢，股權市場將因此面臨來自這一領域更大規模且持續擴張的融資需求。
接著，美超微 (Super Micro Computer) 也宣布總額約 70 億美元的股權融資交易，以協助支付硬體零組件採購成本。
亞馬遜 (AMZN-US) 則透過美國與歐洲債券市場籌得約 540 億美元資金，並於加拿大債券市場再籌集約 100 億美元。
■Google剛走一步，Meta也想要「股權融資」數百億美元
AI 軍備競賽正迫使科技巨頭尋找新的資金來源，繼 Alphabet (GOOGL-US) 「股權融資」後，《金融時報》6/5 日報導，Meta (META-US)也正評估透過發行新股籌集數百億美元資金，以支應龐大的 AI 基礎建設投資需求。
這意味著大型科技企業過去依賴龐大現金流支應投資的模式正在改變。面對前所未見的 AI 資本需求，企業開始轉向股票與債券市場尋求資金。
事實上，相較之下，Meta 雖積極押注 AI，但市場對其龐大投資何時能轉化為實際獲利仍抱持疑慮。
如果 Meta 最終選擇發行新股籌資，短期可能引發股權稀釋疑慮，但也凸顯 AI 競賽已進入資本密集度空前的新階段。對科技巨頭而言，未來比拚的不只是技術實力，更是持續投入數千億美元建設 AI基礎設施的財務能力。
■連輝達也加入「搶錢模式」，至少籌資200億美元
輝達 (Nvidia)(NVDA-US) 也計劃透過發行債券籌集至少 200 億美元資金，這將是公司自 AI 熱潮開始以來首次進入債券市場籌資。
輝達是最新加入資本市場籌資的科技公司。
輝達目前擁有長期債務約 75 億美元、短期債務約 10 億美元，而在上一次於 2021年發債時，輝達僅募得 50億美元，不過，當年的輝達債信與今日相比，規模不可同日而語。
在最新一季，輝達創造 490 億美元的自由現金流，高於2025年同期的 350 億美元。公司並在最近一次財報會議中重申，預計2026年將把約 50% 自由現金流透過股利與股票回購等方式回饋股東。亦即，除了將每股股息從 0.01美元大幅提高至 0.25 美元外，還宣布規模 800 億美元的股票回購計畫。
■SpaceX、OpenAI、Anthropic IPO也加入搶錢行列
SpaceX、Anthropic、OpenAI 三大 AI巨頭將同步進入資本市場搶錢，合計市值逼近 5兆美元，規模直逼二戰以來所有 IPO的總和。
值得注意的是，當市場閒置資金已近歷史低點，美國銀行數據顯示，基金經理人的現金持有比例已跌破4%，創下自 2024年 2月以來新低。因而，這場 IPO盛宴潛藏隱憂。
當現金部位降至歷史低位的另一面，而美股主要指數頻創新高之際，投資人幾乎已經將資金全數投入市場。
更值得警惕的是，當三大 IPO 若全數完成，AI 相關股票佔美國股市總市值的比重將突破 50%，市場集中度風險隨之急劇攀升。
這場史上規模最龐大的 IPO 風暴，不僅將重塑美國股市的生態版圖，更可能在資金大規模移動的過程中，為整體市場帶來前所未有的震盪考驗。
最終，這場史無前例的募資盛宴，究竟是財富重分配的世紀機遇，還是一場足以撼動整體市場的流動性風暴？
六、AI的「最後審判日」，只會遲到、不會缺席？
■WSJ專欄作家：AI記憶體晶片榮景，高利潤必然吸引更多掠食者，最終埋下自我毀滅的種子！
《華爾街日報》專欄作家 James Mackintosh 近日以美光科技為核心案例提出警告，這家三年前才剛創下史上最大虧損的企業，如今竟被預測將成為美國第六大獲利公司，未來12個月淨利潤將逼近千億美元，超越 Meta 與波克夏海瑟威。
三星與 SK 海力士同樣受惠於高頻寬記憶體需求爆發，帶動韓股成為2026年全球表現最佳的市場之一，但越是繁榮，危機越深。
Mackintosh提出歷史數據強調，美光當前本益比不到 10倍，但低估值並非買入理由。
回顧2022 年初美光股價見頂時本益比同樣僅 9 倍，隨後股價慘遭腰斬；1984 年與 2018 年的週期頂點，本益比分別為 15倍與 5.5倍。
此揭示一個殘酷規律：每一次記憶體股的低本益比往往出現在週期頂部，當前由 AI 驅動的記憶體晶片榮景，正悄然埋下自我毀滅的種子，且是被「便宜」迷惑的投資者損失慘重的開始。
Mackintosh 分析指出，當前最大風險並非供給過剩，而是「需求側」的結構性顛覆所致。
例如，但若 AI模型變得更省記憶體，資料中心對昂貴 HBM晶片的需求將急劇萎縮。此外，若資料中心建設計畫縮減、AI普及速度不如預期，加上政治層面的阻力，都是懸在市場頭上的達摩克利斯之劍。
另一重大風險來自「競爭格局」的惡化。
雖然 HBM領域目前競爭尚不激烈，但整個 AI晶片戰場已硝煙四起。例如，谷歌開發 TPU 挑戰輝達，亞馬遜的 Graviton 晶片也正在蠶食英特爾的市佔率。
最終，資本將瘋狂湧入高毛利領域，高利潤必然吸引更多掠食者，最終將利潤攤薄，這正是典型的「贏家詛咒」。
尤其記憶體產業是典型的強週期行業，興建晶圓廠需耗費巨資，從需求爆發到產能開出往往有數年落差，導致價格與利潤暴漲，而高固定成本又迫使廠商在供過於求時仍須滿載生產。
Mackintosh 認為，即便 AI 的美好願景最終實現，隨著時間推移，越來越多的產能與競爭者將湧入市場，成功本身就是毀滅的序曲，這波史詩級的繁榮終將被自身的重量壓垮。
■國際貨幣基金 (IMF)籲警惕：AI最大風險不是泡沫，而是「借錢狂奔」？
國際貨幣基金 (IMF) 6 /30 日表示，當前AI相關股票估值未必已形成泡沫，真正值得監管當局警惕的是，全球大型科技公司透過中長期債務融資投入AI基礎設施，所形成的「資產與負債期限錯配 (Maturity Mismatch) 」，才是未來金融穩定風險的潛在源頭。
IMF指出，衡量是否出現AI泡沫，通常核心在於估值與獲利是否嚴重脫節？
近期， AI概念股經歷回檔、企業獲利持續超預期，使本益比壓力下降且漲勢集中在 AI晶片等底層硬體，未出現典型泡沫時「雞犬升天」的無差別炒作，顯示市場仍按獲利能力定價，尚無明確泡沫化特徵。
反而更令人憂心的是，AI融資結構變化。
目前大型雲端服務商正不斷提高槓桿，發行數年至十年以上中長期債券籌資，大規模採購 GPU及建設資料中心，但 AI晶片迭代極快，相關基礎設施實際經濟壽命遠短於債務期限，形成『借長買短』的典型「期限錯配」。
目前只要 AI業務持續創利、客戶願意為前沿模型付費，上述模式尚可維持，但 AI 商業化回報若低於預期，企業現金流可能難以覆蓋債務成本，金融穩定風險便會快速暴露。
■高盛：市場承接AI債務能力正逼近臨界點？
高盛發出警訊，指出科技巨頭為搶進 AI 競賽而瘋狂發債，已讓全球投資級公司債市場陷入「消化不良」的險境，市場承接新增供給的能量正快速枯竭，一旦裂縫擴大，衝擊恐從債市蔓延至股市。
高盛投資級債券交易員 Jeffrey Papai 指出，過去一個月AI相關企業合計750 億美元的發債量已讓市場「疲於奔命」，帶動高盛追蹤的 AI 債券利差指標單週擴大 22 個基點。
相較之下，彭博資料顯示整體投資級債券同期平均利差僅上升 0.02 個百分點，顯示超大規模雲端服務商板塊正明顯與大盤脫鉤。
更值得警惕的是，科技巨頭的發債腳步，早已超出市場先前預估的上限。
被歸類為「AI 超大規模服務商」的六家公司，包括 Alphabet、亞馬遜、Meta、甲骨文、輝達與 SpaceX，2026年迄今已在全球債市累計發行約2440 億美元公司債，較2025年全年 1080億美元成長逾一倍，更是 2024年170 億美元發行量的 14倍以上。
另高盛信用策略主管Amanda Lyman測算，即使將超大規模服務商的槓桿水準拉高至與美國大型銀行相當，理論上也僅能再釋出5100億美元的舉債空間。
然而，高盛股票研究團隊預估，五大超大規模服務商在 2025至 2030會計年度間的 AI資本支出合計將高達 5.8 兆美元。
一旦 AI 公司債出現全面性賣壓，恐怕會直接衝擊股市，並蔓延至更廣泛的投資級債市。
為何超大規模服務商持續大舉舉債？
根本原因在於資本支出早已超出自身現金流負擔能力。
目前，科技業以外企業的獲利率至今未見改善，AI 企業的高估值完全建立在「標普493成分股獲利率終將大幅躍升」的預期之上。
若 AI帶來的生產力提升需要五年、而非五個月能兌現，目前已按「即時獲利成長」定價的股市恐將面臨痛苦的重新定價。
加上，token價格持續下滑，尤其中國 AI 模型在全球使用量上已超越美系產品，都將對超大規模服務商的自由現金流前景構成額外壓力，一旦 AI 投資報酬兌現時間晚於預期，恐引發現金流不如預期、科技股遭拋售、信評遭下調的三重連鎖效應。
■達里歐警告：AI泡沫已形成，當投資人開始套現 就是破裂時刻！
有「避險基金天王」之稱的橋水基金 (Bridgewater Associates) 創辦人達里歐（Ray Dalio）6/3 日指出，所有偉大的科技變革都會產生泡沫，且沒有人能夠精準掌握真正的投資節奏！
例如企業也常面臨艱難的選擇，砸下重金投資搶市佔率，或因投資不足導致市佔率流失？
隨著生成式 AI 浪潮席捲全球，AI 資料中心建設需求快速擴張，帶動高頻寬記憶體、先進運算晶片及相關供應鏈股價飆升，成為推升美股創下歷史新高的重要力量。近期，市場對 AI投資熱潮是否已經過熱？討論愈來愈熱烈。
對此，輝達 (NVDA-US) 執行長黃仁勳極力消除市場疑慮，宣稱只要願意押注這波 AI熱潮，投資人將能獲得「驚人」的投資回報，試圖淡化外界對泡沫化的擔憂。
但達里歐表示，泡沫通常是在市場開始將投資成果轉化為實際獲利時破裂，而他也對 AI企業的獲利能力抱持疑慮。
達里歐認為，當前蓬勃發展的AI市場已出現泡沫徵兆，而這個泡沫終將破裂！
市場已處在泡沫之中，當市場參與者因為各種原因，可能是地緣政治、高估值避險或獲利了結等因素，選擇將資產變現時，就可能成為戳破泡泡的利刃。
換句話說，當市場參與者不再滿足於帳面獲利，而是開始大規模出售資產、落袋為安時，資產價格可能面臨壓力，進而導致泡沫破裂。
同時，達里歐也警告美國債務不斷升高的風險。
達里歐表示，聯準會可能被迫採取類似1930年代的政策，即人為維持低利率水準。美國聯邦政府的支出達7兆美元，收入僅5兆美元，狀況就像動派中的血栓一樣，給予經濟巨大壓力。
達里歐表示，2026年期中選舉至2028年總統大選期間「尤其危險」不斷膨脹的政府債務、外國對國債需求減弱，以及動盪的政治會在最糟糕的時刻發生碰撞，現在已處在危機邊緣。
■羅傑斯警告：美股泡沫愈來愈大，恐以悲慘的結局告終
有「商品大王」之稱的著名投資人羅傑斯 (Jim Rogers) 表示，目前市場有許多的新手湧入股市，談論賺錢有多麼容易，多麼有趣，私人企業通過特殊目的收購公司 (SPAC) 借殼上市的方式更成為潮流，而這些通常是在大牛市的末期時候出現的。凡此種種，都表明了美股泡沫正在形成，只是還沒有看到股市出現全面的泡沫化，但最後總會以悲慘的結局告終。
另一方面，羅傑斯也指出，債券市場肯定也處於泡沫之中。
他看好黃金和白銀的價格上升，並且有興趣購買中國股票，因為比美國和大多數其他國家的股票更便宜。
■高盛示警：AI市場估值邏輯正在裂變為「變現之爭」
高盛One-Delta交易台負責人Rich Privorotsky 指出，AI市場已從追求技術突破的「能力競賽」，轉向考驗實質獲利能力的「變現之爭」，估值邏輯正在逐漸裂變。
隨著AI投資規模攀升至近兆美元的歷史高點，市場對於這場科技資本狂潮的敘事邏輯正在轉變為「變現之爭」。
目前，儘管AI 領域的相關支出創造了龐大的經濟外溢效應，但企業若無法將技術應用成功轉換為量化收益，其投資熱情恐將退燒。
特別是隨著開源模型與本地推理方案的快速普及，AI 的應用成本結構正面臨劇烈壓縮，當企業普遍預期未來 AI 成本將大幅降低時，將推遲當前的投資支出，而這正是現有高估值企業所面臨的最大隱憂。
與此同時，全球半導體及AI科技巨頭不斷集資，且吸引了大量散戶積極參與認購。這形成了一種「凸性雙刃劍」格局，雖在情緒樂觀時能助長行情，但一旦市場風向反轉，投資人對於收益可持續性的檢驗將愈發嚴格，極可能引發劇烈的「去槓桿」連鎖反應，加劇波動風險。
未來，企業能否將技術創新有效轉化為真金白銀的營收成長，將成為決定市場命運的關鍵考驗。
■《大賣空》貝瑞拋出「靈魂拷問」：
AI投資的投入資本報酬率 ( ROIC) 究竟會是多少？
以電影《大賣空》原型聞名的知名投資人貝瑞（Michael Burry），近日再度對市場火熱的AI投資題材提出警告，直指 AI供應鏈上下游企業的說法已自相矛盾，市場對「皆大歡喜」結局的期待恐怕落空。
貝瑞進一步拆解他所看到「AI交易」的核心矛盾。
貝瑞指出：「輝達需要的是需求能夠長期、持續成長；但對超大規模雲端服務商而言，他們希望這波 AI 基礎建設擴張能在 3 至 4 年內大致完成。這兩種說法其實是自相矛盾的。」
貝瑞認為，輝達需要的是一個幾乎永無止境的 AI晶片需求循環，才能支撐其高價 AI晶片的銷售。在他看來，輝達目前的營收成長與未來的營收前景之間，存在著潛在落差。
亦即：「輝達目前的營收成長大致是真實的，但一旦 AI 運算瓶頸解除，不論以何種方式、何時發生，都將降低輝達營收重複發生的機率。同時，市場對晶片供不應求所給予的稀缺溢價也會隨之消失，無論是新款或舊款晶片，利潤率都將面臨壓力。」
在貝瑞看來，若 AI晶片需求週期能夠持續延長，將有利於輝達維持成長動能；但對 Meta(META-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) 與微軟 (MSFT-US) 等超大規模雲端服務商而言，這些採購輝達 AI 晶片的企業正面臨不小的財務壓力。隨著資料中心建設熱潮帶動 AI 資本支出大幅攀升，自由現金流卻快速惡化。
貝瑞說：「超大規模雲端服務商的自由現金流已經接近歸零。帳面獲利看起來仍然存在，部分原因是折舊年限拉得很長，但真正屬於股東的盈餘並沒有那麼樂觀。」
此外，貝瑞也提到，AI 多頭普遍相信市場還存在所謂的「第三扇門」，也就是 AI 需求能夠無限擴張，同時資本支出又逐步下降，讓硬體供應商與大舉投資 AI 基礎建設的企業都能同時受惠。但貝瑞並不認同這種情境。他直言：「不存在什麼第三扇門。」
最終，市場開始擔心，這些科技巨頭究竟還能在看不到投資回報的情況下，持續投入如此龐大的資本？
《大賣空》貝瑞拋出一關鍵提問—-投資人面對任何大規模資本支出，都應提出同一個問題：「投入資本報酬率 (Return on Invested Capital, ROIC) 究竟會是多少？」貝瑞把這個稱為一個「永不過時」(timeless) 的投資主題。
他以網路泡沫時代科技巨擘 IBM(IBM-US) 為例，當年形成的投資框架，對照如今科技企業砸下數兆美元投資AI基礎建設的熱潮。
貝瑞回憶，1980年代末至 1990年代初，是一段「令人振奮且充滿奇蹟的時代」，他很幸運能親身經歷個人電腦與網路產業剛起飛的黃金年代。
但真正看穿網路泡沫、改變貝瑞投資思維的，是 1998年他重返矽谷時的一幕。他表示，當他再次經過 IBM 曾經熱鬧非凡的 Cottle Road 園區時，卻發現園區幾乎空無一人。
一家曾經如此龐大、充滿活力、且在科技產業舉足輕重的企業，竟能在短時間內迅速沒落，讓他重新思考市場對科技股的狂熱。
貝瑞寫道：「如此龐大、充滿活力且重要的企業，竟能如此快速消失，深深影響了我對 1998年至 2000年網路泡沫的理解。」
貝瑞也公開自己 2000 年首次研究 WorldCom 時留下的筆記：他當時質疑，這家電信公司透過大量併購推升獲利，但若將資本成本納入考量，其獲利能力是否真的合理？
他認為，投資人面對任何大規模資本支出，都應提出同一個問題：「投入資本報酬率 (Return on Invested Capital, ROIC) 究竟會是多少？」
貝瑞把這個稱為一個「永不過時」(timeless) 的投資主題。
目前科技巨頭正投入數千億美元建設 AI 資料中心與運算基礎設施，真正能帶來多少投資報酬率，未來仍是市場最關注的問題？
■美銀警告：美股市場浮現2000年泡沫警訊
美國銀行近日在報告中特別點出，近期「個股波動率與大盤整體波動率之間出現顯著背離」現象。儘管科技股正經歷資金輪動，但主要指數的波動程度卻相對平穩。
根據芝加哥選擇權交易所（CBOE）6 月發布的報告，衡量標普500成分股個股波動程度的「標普500成分股波動率指數」，目前與代表大盤整體波動的 CBOE波動率指數（VIX）之間的差距，已創下歷史新高。
數據顯示，標普500成分股波動率指數週7/14日約落在50點附近，較2026年初上漲46%；相較之下，VIX同期僅在16點左右，2026年以來僅上漲13%，類似的背離現象也曾出現在網路泡沫破滅前的末期階段。
美股市場近期這現象，與 2000年網路泡沫時期出現的警訊相似，市場恐將面臨新一波「衝擊」風險，投資人不可掉以輕心。
該團隊在報告中寫道：「這種個股與指數波動率的落差已逼近網路泡沫時期的極端水準…… 衝擊風險是真實存在的。大盤指數波動率維持相對低迷，導致這種歷史性的背離持續擴大，若企業估值（而不僅是股價表現）進一步走向泡沫化，這種落差甚至可能超越網路泡沫時期的極端水準。」
美銀指出，這波個股與大盤波動率落差擴大的主因，在於半導體類股近期的賣壓。隨著投資人獲利了結，資金正從熱門晶片股撤出，轉向市場中較具吸引力的其他標的。
值得注意的是，美銀也指出，晶片股與其他大型科技股及軟體股之間的「相關性持續下降」，也是波動落差擴大的另一項因素，目前晶片股與大盤指數之間的相關性已逼近歷史低點，此通常預示著市場即將大幅下跌。
七、「利率」將是多空最後仲裁者
20年來，聯準會透過無限QE的持續購債向市場挹注大量資金，此超寬鬆貨幣政策使得2020年3月以來，全球股市市值以每小時62億美元的速度急速成長，幾乎是2008年金融危機時的10倍，市值暴增至50兆美元，並將科技股推升至歷史新高，此舉未來恐引爆嚴重的資產泡沫，進而引發市場過度修正(overshoot)。
■高盛預警：美國債務快破40兆美元！
美國債務規模正以驚人速度逼近 40兆美元大關。高盛執行長所羅門近日發出明確預警，指出這場持續十餘年的債務擴張，終將迎來「清算時刻」！
根據高盛數據，自 2008年金融危機以來，美國債務從 7兆美元飆升至目前的 39兆美元，光是在本十年剩餘時間內進行債務再融資，規模便將突破 40兆美元大關。
美國債務上升趨勢因近期地緣政治衝突而急遽惡化。面對這場迫在眉睫的財政風暴，市場不確定性加劇，投資者正急尋資產的避風港。
所羅門警告，若缺乏顯著的經濟成長，美國終將面臨痛苦的經濟調整，且由於外國債券買家需求減弱，融資負擔將直接轉嫁給美國本土投資人，進而擠壓私人投資、並減緩經濟增速。
他也直言，儘管削減開支是解方，但在當前「激進」財政刺激已根深蒂固的美國經濟中，這幾乎是不可能完成的任務。
此外，曾準確預測 2008年金融危機的 Peter Schiff 更預言，在川普卸任前，美國國債甚至可能衝上 50兆美元的天文數字。
■達利歐提出：「美債死亡螺旋」理論
橋水基金創辦人達利歐提出了更為駭人的「債務死亡螺旋」理論，警告美國政府為支付利息、而不斷舉債的惡性循環將愈演愈烈。但達利歐預見的結局並非美債直接違約，而是 Fed 透過印鈔購債導致的「貨幣貶值」。
在這種高通膨侵蝕「美元購買力」的背景下，投資者該如何自保？
達利歐強烈建議投資組合必須多元化，並特別推崇黃金。
他指出，各國央行正持續購入黃金以分散風險，個人投資者也應考慮將 10% 至 15% 的資產配置於這種不與任何單一國家掛鉤的避險資產。
2026年 1月，在經濟不確定性推動下，金價一度飆升至每盎司 5419.8 美元高位，如今金價跌回4000 美元，也將成為高淨值人士分散風險的新寵。
■華爾街示警： AI與債務，使美債高殖利率更難回頭？
近期，在美國，長期殖利率的跳升，剔除通膨因素後的「實質殖利率」對整體殖利率上揚的解釋力，遠大於通膨預期本身。
值得注意的是，反映債市通膨預期的「損益平衡通膨率」漲幅，並未像美國和英國的名目債券殖利率那樣大幅上升。亦即，即便未來油價通膨退潮，美債高殖利率也不會完全逆轉。
這也代表債券投資人擔憂的，並非單純是油價上漲帶來的物價壓力。
以通膨恐慌來解釋全球債券遭拋售，與市場對中長期通膨風險的定價並不吻合。真正的推手，更可能是財政赤字攀升、中性利率走高，以及 AI 投資熱潮三者交互作用下，多重壓力驅動實質利率上行。
高盛實質貨幣利率銷售主管 Phillip Lee 也表示，政府持續的財政赤字、國債供給增加，以及對債務永續性的疑慮，正是投資人要求長期債券提供更高補償的主因。川普政府力推減稅政策，加重原本已沉重的債務負擔，加上貿易戰持續擾亂供應鏈，使市場對長期借貸成本看法趨於悲觀。
這是一個無法解決的結構性問題。尤其，市場對美債的需求令人憂慮。
而人工智慧（AI）的投資熱潮亦成為另一變數。債券交易員憂慮，科技企業大量搶購半導體、廣建資料中心，短期內反而加劇通膨壓力，同時大規模發債也衝擊市場供需。
若 AI 帶動經濟高速成長，資產配置者轉向股市，亦將迫使債券提供更高殖利率以吸引資金。近期，AI與債務，正成為推升長期借貸成本的力量之一。
■華許「縮表」與「高利率」風暴，終將衝擊美股估值？
隨著華許（Kevin Warsh）接任聯準會主席一職，華許上任後多次表示，將積極縮減聯準會目前約 6.7兆美元的資產規模。對照 2008年金融危機前聯準會總資產僅約 9,000億美元，當前規模之龐大可見一斑。
華許的核心論點是，聯準會過度膨脹的資產負債表已嚴重扭曲金融市場。
他認為央行應回歸以「利率」作為主要政策工具，而非繼續以「資產購買」干預市場。
市場起初預期華許將推動降息、並縮減聯準會資產負債表規模。
聯準會的資產負債表規模目前仍高達 6.7 兆美元，且有回升趨勢。
華許的目標是將其壓縮至 3 兆美元。
對此，華許的如意算盤是同步調降聯邦基金目標利率，以抵銷「縮表」對市場的衝擊。
然而，受伊朗戰爭與川普關稅政策雙重衝擊、通膨持續飆升，華許的政策願景恐怕難以如期實現。
未來，一旦聯準會大規模拋售資產，長期公債與 MBS價格將承壓下滑，連帶推升長期市場利率走高。
事實上，期貨交易員已幾乎完全排除聯準會在 2026 年再次降息的可能性。
「縮表」對股市的影響：
若長期利率因縮表而走高，投資人勢必重新評估股票資產，轉而青睞收益更穩定的長期美債，形成股市的賣壓。
更棘手的是，在高通膨與地緣政治動盪的雙重夾擊下，目前標普500指數的預期本益比為21倍，遠高於歷史均值16至17 倍，一旦利率環境生變，如此一來，投資人將要求更高的風險溢價，進一步壓縮股票估值，驅使股價走低。
隨著 2026年下半年到來，這波多頭行情或將面臨成立以來最嚴峻的挑戰。
■華許可能終結支撐美股15年的Fed劇本？
自 2010年聯準會（Fed）啟動第二輪量化寬鬆以來，美國股市經歷了長達15 年的多頭榮景，標普500指數在此期間飆漲逾 6倍。
然而，一旦聯準會「縮表政策」落實，債券市場首當其衝：央行購債力道驟減，將壓低債券價格、推升殖利率，進而拉高企業借貸成本，侵蝕獲利能力，並連帶拖累股市表現。
更深遠的影響，投資人已習慣「聯準會賣權」。
市場長期存在所謂「聯準會看跌期權」（Fed Put）的概念，即聯準會在市場重挫時，透過降息或利用資產負債表提供市場流動性的做法出手救市，如同一張為投資人護盤的看跌期權。
至於華許的就任，是否代表華許放棄「聯準會看跌期權」，讓這張保單作廢呢？
最有可能是，聯準不會棄守市場，而是將這套劇本收進抽屜，留待真正的緊急時刻再行啟動。
面對聯準會政策典範可能轉移，投資人如何因應？
1、降低高估值科技股曝險：高本益比的科技股在貼現率上升的環境下，估值壓力最為顯著。
2、轉進金融等受益族群：資產負債表健全、現金流穩定的優質金融股，在縮表環境中相對具備優勢。
3、債券轉向短天期：殖利率走升期間，避免持有長天期低殖利率債券，以縮短存續期間降低利率風險。
4、保留現金，備戰波動：政策不確定性升高必然帶來市場波動，預先備妥子彈，才能在震盪中把握逢低布局的機會。
不過，投資人毋須過度悲觀，「縮表」並非末日，市場終將適應新的政策環境。
■長債才剛開始重新定價，金融環境已在收緊！
為何現階段美債淪為「資金棄嬰」？現實很殘酷！
如果，經濟數據維持強韌，恐加劇本就頑固的通膨，迫使聯準會進一步升息，使美債殖利率維持在高檔，卻也讓債市投資人暴露在資產縮水的風險中，美債後市面臨嚴峻挑戰。
PGIM 固定收益共同投資長 Gregory Peters 認為，在AI 基礎建設熱潮帶動大型雲端服務業者 (hyperscalers) 持續舉債，加上美國政府龐大的發債需求的雙重壓力下，未來長天期殖利率仍將持續面臨上行壓力，30 年期美債殖利率未來仍有進一步攀升空間，5.5% 將逐漸成為具吸引力的新水準。
Peters表示，未來幾季、甚至未來幾年，美國殖利率曲線陡峭化趨勢將進一步加速，隨著債務規模持續增加，長天期債券殖利率將面臨更大上升壓力。
相較於長天期公債，Peters 更看好中短天期美債的投資價值。他表示，目前殖利率已處於相對較高水準，投資人隨著債券持有期間縮短，不僅可享有較佳收益，也能降低存續期間 (Duration) 風險，因此中短天期債券較長天期債券更具吸引力。
另外，實質殖利率上升和美元走強，本身就已經收緊金融環境，等於在聯準會不用親自出手的情況下，就提高借貸成本。
■高盛警告：債市正向美股發出警報、科技股恐迎修正！
高盛近日發布警示，在市場表面平靜之下，債券市場已明顯出現裂痕，股市的自滿情緒卻攀升至近年罕見高點，市場風險遭低估、科技股恐迎修正！
7 月以來，芝加哥期權交易所波動率指數（VIX）收在 14附近，處於歷史低位，標普 500指數也距離歷史高點不到 0.5%，高盛內部的恐慌指標更降至個位數，寫下「疫情以來最低水準」。市場似乎在為即將到來的財報季提前定價「一帆風順」的樂觀劇本，股市的自滿情緒卻攀升至近年罕見高點。
反之，債市當前正經歷「慘烈」走勢，股市卻毫無察覺，兩個市場之間的背離正在加劇。基於科技巨頭密集發債，市場已出現排斥反應，「發得太多、太快」成為最直接的寫照。
債券與股票同為企業重要的籌資工具，但債券投資人普遍比股票投資人更謹慎、也更早為風險定價。
當債市投資人要求更高的殖利率才願意買進，往往代表市場對該企業或該產業的信心正在下滑，通常被視為一項早期預警訊號。
具體數據顯示，高盛追蹤的超大型科技公司債券籃子（GSUCHS30）7月初單週信用利差擴大 22 個基點。這幅度很大！
信用利差可簡單理解為「借錢的額外代價」，也就是企業債相較於無風險美國公債，所須額外支付的利率；數字越大，代表市場認為借款人風險升高，或是債券供給過剩、買盤不足！
相較之下，股市向來會忽視債市發出的信用訊號，「直到某一刻突然全面反應」，問題只在於時間點。
更極端的數據顯示，標普 500成分股中，單一個股一個月期、25 delta買權的價格，比對應的指數選擇權貴出整整 30個波動率點，顯示個股不僅在基本面上面臨高門檻的獲利期待，選擇權定價層面同樣承受著極高的上行壓力。
此外，截至 6月底，美國槓桿 ETF的名目曝險部位已達約 3兆美元。亦即「槓桿型 ETF 規模持續擴張」是值得關注的結構性變化。未來，恐觸發大規模的「去槓桿」效應。
八、跋尾—-最美好的年代，一樣有四季循環
高盛近期指出，美股科技股正上演一場罕見的「速崩」。
此次拋售無論就速度或幅度而言都堪稱歷史級，但推動賣壓的主因並非企業獲利或總體經濟惡化，而是市場過度擁擠的部位與集中的槓桿。
換言之，這是一場「結構性」、而非「基本面」的崩跌。
亦即，這波跌勢並非意味著晶片將出現供過於求。事實上，頂級GPU與高頻寬記憶體（HBM）的訂單已排至 2026 年，真正的供給紓解要等到 2028 年。
值得一提的是，股價下挫只是這場動盪的表象，市場內部的風險結構同樣出現罕見變化。
例如高盛波動率交易團隊的資料顯示，該行編製的高貝塔動能投資組合，其波動率目前約為標普500指數波動率的十倍。
此外，個股波動率與大盤指數波動率之間的落差同樣擴大到歷史極端。
例如高盛統計指出，標普500成分股的三個月隱含平均相關性本週跌至 0.14，創下歷史新低，使標普 500指數波動率維持在低檔。但與此同時，個股的平均隱含波動率卻高達 40%，是指數隱含波動率的 2.8 倍，同樣刷新紀錄。
所以，儘管動能因子已經歷史詩級的重挫，避險基金在該因子上的淨部位，從長期角度看依然偏高。
在此，南韓市場的去槓桿跡象可作為這波賣壓的縮影。因為，上週韓國每30名成年人中就有一人的股票融資帳戶遭到強制平倉，顯示去槓桿已進行到相當深的程度。
弔詭的是，這場動能崩跌恰恰發生在企業基本面與總體數據普遍向好的背景下。因此，這波拋售很難從「基本面」轉差找到解釋，其根源更多來自部位擁擠、槓桿過高與資金集中度偏高等「結構性」問題。
總之，本波極端的股價修正，就像是「老人與狗」效應，是小狗跑得比主人快太多，最後還是必須回到主人身邊。
■輝達富可敵國，單一企業市值超越德國GDP合理嗎？
曾被外界視為「顯卡公司」的輝達，如今蛻變為AI 晶片巨擘，輝達市值截至5/21 日來到 5.5 兆美元，若將此數字置於 IMF最新發布的 2026年全球 GDP預測版圖中進行對照，這一數字已超越德國 (5.45 兆美元)，僅次於美國(32.38 兆美元) 與中國(20.85 兆美元)，甚至高於日本、英國與印度。
輝達市值憑什麼能夠富可敵國？
雖然輝達商業模式，賣的早已不是單一晶片，而是完整「AI 工廠」系統，其產品組合涵蓋 GPU、CPU、DPU、高速網路交換器、網路卡，以及配套的軟體生態 CUDA的強大。
這種從晶片、網路到系統的垂直整合，讓客戶——無論是雲端巨頭、還是大模型新創平台，皆被圈進其在大規模 AI 訓練與推理市場的護城河中。
只要這場 AI 基建浪潮持續，輝達賺取的將不僅是第一筆設備費用，更是後續長達數年的擴容與維護紅利。
然而，繁榮背後風險不容忽視。長期來看，資本開支的快速擴張恐導致晶片、機器人、儲能等行業面臨供給過剩與利潤率波動。因此，小狗最後還是必須回到主人身邊。
■鎧俠最大股東貝恩清倉，8年賺20倍落袋！
貝恩資本管理合夥人大衛‧格羅斯（David Gross）7/8 日證實，貝恩資本已全數出售其在日本快閃記憶體製造商鎧俠（Kioxia）的持股，這場長達 8年投資案，賺20倍落袋！
從 2018年主導那筆高達 180億美元的收購交易開始，貝恩資本歷經重組艱辛、產業週期更迭，最終在 AI浪潮的推動下成功退出，預計整體獲利超過 150億美元，回報率高達驚人的 20倍，成為私募股權投資史上最亮眼的科技交易案例之一。
時光倒流至 2018年，當時貝恩資本牽頭包括 SK海力士、蘋果與戴爾在內的財團，將當時的東芝儲存業務以約 180億美元的價格納入麾下，隨後更名為鎧俠。這場交易在當時創下了亞洲槓桿收購案的紀錄。
面對市場的瘋狂，貝恩資本選擇了精準的階段性退出策略，體現了成熟私募投資機構「在別人貪婪時恐懼」的避險思維。
貝恩的離場時點，無疑向市場傳遞了一個微妙的警示信號：當最瞭解企業內在價值的最大股東選擇徹底出清，二級市場投資者或許應當重新審視手中的定價邏輯，警惕市場情緒過熱帶來的潛在風險。因為，小狗最後還是必須回到主人身邊。
■OpenAI會不會是下個雷曼兄弟？
長期對AI持保留態度的知名科技評論人Ed Zitron，最新發表一篇約1.5萬字的長文，直指當前生成式AI熱潮真正的泡沫，本質上就是「OpenAI 泡沫」。
Ed Zitron示警，若 OpenAI未來發展不如預期甚至失敗，恐將成為AI時代的「雷曼兄弟」，不僅動搖市場對AI的投資信心，更可能引發全球科技股、資料中心及相關基礎建設的重新評價，甚至掀起新一波市場修正。
Ed Zitron在文中提出OpenAI面臨的三大挑戰：
1、首先是高昂的推理成本。隨著使用者數量持續增加，每一次AI回應都需要大量運算資源，導致營運成本快速攀升。然而，目前企業端的收入成長仍難以完全支撐這些支出，使得規模越大，虧損壓力也可能越高。
2、第二項問題是龐大的資本支出。近年來，全球科技業積極投入資料中心與GPU採購，希望搶占AI發展先機，但相關投資往往需要多年才能回收成本。若未來市場需求未如預期成長，部分設備可能面臨閒置風險，進一步影響企業獲利能力與資產價值。
3、第三項問題是對外部融資的高度依賴。目前許多AI公司仍仰賴持續募資來支應營運與擴張，一旦市場資金趨緊或投資人信心下降，企業將可能面臨更大的財務壓力。
Ed Zitron也認為，這些風險已逐漸影響整個AI產業鏈。
市場對AI後市看法也逐漸出現分歧。
例如美國銀行（簡稱美銀）發布最新研究報告指出，美股市場正浮現與2000年網路泡沫破滅前相似的警訊，標普500成分股波動率指數目前約在50點附近，今年以來大漲46%；相較之下，VIX僅約16點，漲幅約13%，顯示市場結構已出現異常。
■花旗：股市出現2008年以來最大泡沫風險
花旗集團在近日發布的投資報告中指出，全球股市正顯示出自 2008 年金融海嘯以來最嚴重的「泡沫化」跡象。雖然目前市場尚未達到極度過熱、或全面崩盤的臨界點，但花旗分析師已明確提醒投資者，市場風險正在穩步上升。
花旗分析師 Beata Manthey 表示，該行用來衡量市場風險的專利指標——「熊市檢核表 (Bear Market Checklist, BMC)」，目前在全球 18個指標中已點亮了 10個。這是自 2008 年全球金融危機以來的最高讀數。
因此，花旗報告也發出嚴肅預警：若警示燈號持續增加，這將是一個強烈訊號，代表未來股市若出現回調，投資者不應再盲目採取「逢低買入」的策略。
■摩根大通：示警2027年AI算力支出恐「斷崖式放緩」！
在AI投資熱潮持續延燒之際，摩根大通最新發布的《Flows & Liquidity》報告發出嚴正警示，稱 AI 產業鏈正逼近一個關鍵斷裂點：以輝達 (NVDA-US) 為首的半導體廠商與雲端巨頭之間的估值背離，終將無以為繼，而 2027年算力開支增速的急速滑落，恐成引爆整體修正的灰犀牛。
摩根大通警告，雲端巨頭之所以不可能無止境地擴大投資，根本原因在於算力的商業變現正遭遇瓶頸。當這波「增速懸崖」兌現，整個半導體產業鏈將面臨龐大的訂單下修壓力，高漲的晶片股估值恐難倖免。
■Token成本下滑是AI泡沫警訊？
在市場對AI龐大投資能否獲得回報的疑慮日益加深之際，AI 產業每單位使用費用正悄然下滑，為這波資本支出狂潮投下不確定陰影。
根據《彭博》報導，追蹤用戶AI token支付價格的「矽谷數據 LLM代幣支出指數」（Silicon Data LLM Token Expenditure Index），在自2025年 12月推出以來幾乎翻倍後，但已從2026年 5月的高點回落近 20%。
對股市投資人來說，「矽谷數據 LLM代幣支出指數」走軟可能預示 AI企業正在對成本日益敏感的客戶面前失去定價能力，而市場對 AI產業終將爆發獲利潮的期待，或許將失望。
值得注意的是，「矽谷數據 LLM代幣支出指數」下滑並不等同於 AI 使用價格變便宜。該指數融合了價格與使用量兩項因素，數值下跌可能代表截然不同的情境：標價下降、需求向低價模型轉移，或者買方願意承擔的費用確實出現鬆動。
特別提醒，中國大陸的Token擁有強大性價比吸引力。因此，若「矽谷數據 LLM代幣支出指數」持續走弱，恐終結這波 AI 族群的強勁漲勢。
■AI時代的Token「成本失控」
在人工智慧浪潮下，「Token」已成為數位時代的通用貨幣，但其「成本失控」正引發一場全球性的危機。
2024 年「推理模型」與「AI 代理」的崛起是「Token」成本失控的主因。
不同於早期追求快速回答的模型，「推理模型」在輸出前會進行冗長的「內部對話」與自我推演，這些不為人見的運算所消耗的「Token」往往遠超過最終產出的文字。
更具挑戰性的是「AI 代理」。研究顯示，編輯程式碼代理在完成相同任務時，其 Token消耗量是人類程式設計師的上千倍。這種「貪婪」的消耗模式，讓 AI 從便利的工具變成了一種昂貴的習慣，且「Token」消耗量並不直接等同於任務成功率，失敗的任務重做將產生更龐大的額外開支。
面對雪球般滾動的巨額「Token」帳單，各企業執行長們的態度正從盲目擁抱轉向謹慎節省。許多公司已建立儀表板追蹤員工的 AI 使用情況，並在發現驚人成本後，迅速轉向更節儉的使用模式。
為了精簡開支，企業開始尋求其他管道，包括採用來自中國的高性價比模型，或是期待 OpenAI 與 Anthropic 等龍頭在激烈競爭下「下調」高端模型價格。
歸根結底，AI 的商業可行性最終取決於真正的生產力轉化。
史丹佛大學經濟學家 Erik Brynjolfsson 提醒，技術轉化為生產力通常需要重新思考業務流程，這可能耗時數年、甚至數十年。在企業努力控制「Token」支出之際，這對晶片製造商、能源公司及模型提供方而言，恐怕並非好消息。
亦即，小狗最後還是必須回到主人身邊。
