AI神話或泡沫？股市多空交鋒，錢往哪走？

Summary

本集節目深入探討當前AI市場的魔幻現實，一邊是Bernstein分析師預測半導體將迎來史無前例的「超級週期」，推動全球營收飆升，並揭示了「連接性」、CPU復興以及記憶體權重提升等新的「瓶頸財」機會，同時警示電力供應是AI發展的最大隱憂。另一邊，傳奇放空者Jim Chanos則大膽警告，AI雲端服務商的「金融錯配」本質上只是「租賃中介」，他們透過會計上的「滯後折舊」掩蓋龐大的資本支出風險，恐將引發一場比網路泡沫更大的「燒錢黑洞」。節目最終提醒投資人，面對這兩種極端卻都有理的觀點，必須擦亮眼睛，分辨出在AI資本洪流中，哪些企業具備真正的「實體護城河」能創造紮實的「本賺比」，而哪些又只是在玩一場充滿風險的資本遊戲。

Transcript

歡迎收聽，我是小明。

我是熙宇。

欸熙宇，這幾天你應該有感覺到，整個AI市場的氛圍是不是又變得更魔幻了？ 一邊是各種天花板級的利多消息，什麼半導體超級週期、記憶體公司市值飆升， 搞得好像錢直接從天上掉下來一樣。

對啊，小明，這波是真的有點誇張！ 最近Bernstein的分析師Stacy Rasgon直接表示，

這是他18年職業生涯中，第一次真正見證到半導體的「超級週期」——不是那種一般的小反彈， 而是貨真價實的超級週期。

他預估，全球半導體產業的營收，將從2025年的八千億美元， 明年2026年就可能直接飆到1.3兆美元。

這數字，簡直炸裂！

哇，1.3兆美元？ 這真的很扯欸。 這已經不是什麼「本夢比」了，這根本是「本炸比」了吧？ 錢多到都快淹出來了。

那問題是，這麼大一筆錢，到底誰能吃到？ 哪裡是現在真正的「瓶頸財」？

這就是Bernstein報告裡面最有趣的地方了。 如果你有在追這個領域，你會發現，之前大家都在搶GPU、HBM， 還有CoWoS封裝，對不對？

可是現在呢，這些大咖分析師的焦點開始轉移了。

喔？ 所以「瓶頸」又不一樣了？ 錢會往新的地方流嗎？

沒錯。 他們現在點出來的新「瓶頸」叫做「連接性」，或者說「互連系統」。 講白話一點，就是資料中心內，晶片與晶片之間、機櫃與機櫃之間， 如何高效傳輸海量資料。

Bernstein預計，接下來2026到2028年，內部機架連接， 也就是同一個機櫃裡面，其實都還是銅纜在主導。

銅纜？ 我還以為這種東西都已經是上個世紀的技術了，現在AI不是都講什麼光纖啊CPO嗎？ 這也太復古了吧？

哈哈哈，你說得沒錯，聽起來確實很復古。 但關鍵在於，AI資料量暴增，銅纜雖然技術老派，但在短距離、 高頻寬的場景下，它依然兼具經濟效益和可靠性。

Bernstein還特別點名了台灣的欣興，說他們會因為ABF載板的需求而大幅受惠。 ABF載板，全名是Ajinomoto Build-up Film 載板，

它其實就是一種高階的IC載板，主要用來封裝高性能晶片，你可以想成是晶片跟電路板之間的高速公路， 讓資料傳輸更快。

預計欣興2026年營收近一半會來自AI終端市場，這可是NVIDIA的合作夥伴喔。 而且他們也說，像CPO這種更先進的光學技術，CPO就是Co-Packaged Optics，

中文我們叫它「共同封裝光學」，簡單來說就是把光學模組跟晶片封裝在一起， 讓資料傳輸速度更快、功耗更低，是光纖技術的進階版，大規模的部署可能要到2028年才會實現。

所以，這種乍看之下沒那麼sexy，但卻是底層「AI水電工」型的剛需， 才是真的有料。

好，所以連接性是新的黃金賽道。 那除了這個，還有沒有什麼新的「瓶頸財」是被重新定義的？

有，而且這個超級重要，就是CPU。 你可能會覺得，AI時代不是GPU獨大嗎？ CPU這種東西，不是早就被邊緣化了嗎？

但Bernstein的分析師David Dai在6月17號發報告， 直接把2030年伺服器CPU的潛在市場規模，從原本的1370億美元， 直接上修到2230億美元！

等等，CPU鹹魚翻身？ 這中間是發生了什麼事？ 難道是Intel跟AMD又變魔術了？

沒錯，這背後的關鍵就是我們之前提過的「代理式AI」，英文叫做Agentic AI。 講白話一點，Agentic這個詞其實就是「代理人」的意思，

所以Agentic AI就是那種不只會回答問題，還會像個小助理一樣， 自己規劃步驟、自己去執行任務、自己做決策的AI。

你要知道，過去大型語言模型訓練，主要是GPU在跑。 但Agentic AI這種會高度自主協調、執行任務的模型， 它在推論的時候，會大幅提升CPU的工作負載。

講白話一點，當AI從單純回答問題，變成要自己規劃、執行一系列複雜任務時， CPU這種擅長多任務處理、邏輯運算的核心大腦，就變得超級重要了。

Bernstein甚至預估，未來資料中心的CPU跟GPU配比， 可能會從現在的1:4或1:8，趨近到1:1，甚至更高，這完全是重新定義了CPU在AI架構裡的地位。

喔，這等於是讓AI這個大腦，從原本只有一個很強的「計算肌肉」， 現在還多了一個很強的「思考和規劃中心」。

那這個Intel、AMD、Arm這些CPU的供應商，是不是要吃爆了？ Arm甚至被Bernstein上調目標價到500美元？

確實是這樣。 Bernstein就點名Arm Holdings會是這個趨勢的關鍵結構性受益者， 預計他們2030年的CPU營收將達到220億美元。

而且還有記憶體，SemiAnalysis這家研究機構判斷， 2026年，記憶體支出會佔超大規模資料中心總資本支出的30%， 這比2023、2024年的8%高了快四倍。

這不是一次價格週期性的反彈，這是記憶體晶片在整個AI產業資本結構裡的權重， 被徹底重新定義了一遍。

你知道嗎，日本的鎧俠，就因為AI記憶體需求狂潮，市值直接超越豐田， 變成日本市值第一的上市公司。

連SanDisk的CEO都說，NAND市場的緊張是結構性變化， 不是週期性波動。 NAND，簡單來說，就是一種我們手機、SSD裡面常用的快閃記憶體晶片， 主要負責儲存資料。

哇，這也太扯了！ 記憶體從原本的 commodity，變成AI時代的新黃金。 這真的是「魔幻現實」。

所以聽起來，Bernstein的分析師是完全all in看好AI超級週期？

他們是看好，但也有提出一個巨大的隱憂，這個隱憂其實我們節目也提過很多次， 那就是「電力」。 Stacy Rasgon警告說，AI發展最被忽略的風險不是矽， 不是晶片，而是「電力供應」。

如果NVIDIA預計每年要投資三到四兆美元建基礎設施，那美國的電網每年就需要增加5%的容量， 這在電力行業分析師看來，幾乎是不可能實現的。

我跟你講，這不是幾乎不可能，這是根本不可能！ 我上次看一個報導，台灣光是AI資料中心的需求，未來五年就要增加60%的電力。

這根本是把整個電網當成神奇寶貝，說進化就進化，簡直胡扯！ 這可真是極度考驗「AI水電工」的能耐啊。

小明你講得很好。 所以你看，從連接性、CPU的復興，到記憶體權重的大幅提升， 還有最核心的電力問題，AI的「瓶頸財」一直在動態轉移。

誰能解決這些實體瓶頸，誰就能掌握真正的「實體護城河」，賺到「本賺比」。

確實。 不過，在大家都在吹捧「AI超級週期」的時候，有一位老牌的「禿鷹」跳出來潑冷水了。 這位傳奇的放空者Jim Chanos，他最近連續發出警告，

說現在AI產業鏈裡面，有一個巨大的「金融錯配」，搞不好是比網路泡沫還要更大的坑。 這就很有趣了。

沒錯，Jim Chanos是Kynikos Associates的創辦人， 以做空聞名，之前成功預測安隆案破產。

他最近在Macro Minds研討會上，直接點名現在的「AI雲端」服務， 尤其是那些新興的雲服務提供商，本質上根本不是科技公司，而是「租賃中介」。

「租賃中介」？ 什麼意思？ 難道這些AI公司只是把GPU租給別人，然後收租金，這樣就不是科技公司了？

這聽起來很像在說房東不是開發商啊。

講白話一點就是這樣。 Chanos說，這些公司做的事情，就是從NVIDIA這些晶片商那邊買來昂貴的GPU， 然後再把這些算力轉租給超大規模的雲端業者，或是其他的AI開發者。

他最核心的論點是「金融錯配」，這個很關鍵。

「金融錯配」？ 什麼東西？

他解釋說，像NVIDIA這種晶片銷售商，他們賣出晶片的時候， 是「立即認列營收」。 意思就是，貨一出去，錢一進來，他們財報上就立刻是漂亮的利潤。

可是，那些「AI雲端」的租賃中介呢？ 他們買來這些超級昂貴的GPU，這些動輒幾千萬甚至上億的資本支出， 他們是「資產化」處理。

講白話一點，「資產化」就是把這些設備當成公司的長期資產， 然後成本在未來好幾年慢慢攤銷掉。

「資產化」不就是指，把這些巨額投資當成公司資產，然後在好幾年內慢慢折舊攤提嗎？ 這聽起來不是挺正常的會計處理嗎？

到底問題出在哪？

問題就出在這裡。 這些雲端服務提供商，通常將設備的折舊攤銷年限設定在四年到七年。 Chanos甚至提出一個很保守的看法，認為GPU的物理壽命或許可以到十年。

但癥結是，NVIDIA每18到24個月就會推出新架構，AI技術迭代速度之快， 誰敢保證你手上這些動輒上億的GPU，四年、七年後還能保有競爭力、 租得出去嗎？

喔，我懂了！ 你的意思是說，晶片商的錢是立刻賺進口袋，而這些「AI雲端」租賃中介， 他們把龐大的成本攤在未來好幾年，造成現在的利潤看起來不錯，

但一旦需求放緩，或者更新的晶片出來，他們的舊設備根本租不出去， 那龐大的折舊費用就會變成巨大的虧損，把利潤全部吃掉！

Bingo！ 這就是Chanos說的「滯後折舊」風險。 講白話一點，就是設備的實際價值可能因為技術迭代而快速貶值，

但會計上折舊攤提的速度卻跟不上，導致帳面上看來沒問題，但實際潛在虧損卻被延後了。 他認為這種模式下的投資資本回報率，通常只有個位數，大概5%到8%， 是個「爛生意」。

高盛的報告也指出，超大規模雲端供應商的折舊攤銷費用佔營收比重， 預計會從2022年的7%上升到2027年的12%，導致平均股東權益報酬率下降7個百分點。

股東權益報酬率，我們通常會講ROE，也就是Return On Equity， 它是衡量公司利用股東資金賺錢效率的一個指標。

所以他把現在AI基礎設施的狂熱，直接跟1999到2000年的「電信泡沫」相比。 當時電信公司也是瘋狂燒錢鋪設光纖網路，結果供過於求，大量設備閒置， 拖垮了許多公司。

所以他覺得現在這些超大規模的數據中心，看起來營收數字很大， 背後卻是個地雷？ 就像SpaceX這次的IPO一樣，他直接說估值1.75兆美元是建立在「希望與夢想」，

而不是紮實的基本面上。 這根本是一樣的邏輯。

他確實這樣比較。 SpaceX在2026年Q1營收47億美元，卻虧損42.8億美元， 估值對銷售額倍數高達90倍，特斯拉才14倍。

Chanos直接說，牛市的時候，大家給承諾高溢價，熊市的時候， 現實就會打臉。 他甚至預測，整個AI基礎設施投資的規模，比電信泡沫時期還要大好幾倍。

摩根士丹利也估計，2025到2028年全球數據中心資本支出會高達2.9兆美元， 其中1.5兆美元可能還要靠外部融資。

這絕對是個巨大的「燒錢黑洞」。

真的，Chanos這種老江湖，真的是語不驚人死不休。 他這樣說，其實是在提醒我們投資人，不要只看表面上風光的數字， 那些什麼千億、兆億美元的資本支出，是怎麼被認列的，是誰在承擔風險，

這很重要。

沒錯，以CoreWeave這家新興的AI雲端公司為例，他們第一季就淨虧損7.4億美元， 股東權益報酬率ROE是負41%，然而他們的股價營收比，P/S ratio，

Price-to-Sales ratio，這個數字竟然高達9.35倍！ Chanos直指，這些看似光鮮亮麗的巨大未執行訂單，背後其實是天文數字般的燒錢， 而且是延遲認列風險。

哇塞，這就很有意思了。 一邊是Bernstein跟Stacy Rasgon，說我們正處於一個史無前例的AI超級週期， 瓶頸不斷轉移，但只要能解決這些「瓶頸財」就有錢賺。

另一邊是Jim Chanos，一個老牌的空頭大師，直接點出AI產業鏈底層的「金融錯配」， 警告我們這可能是一場比網路泡沫更大的資本支出「燒錢黑洞」。

所以，我們現在看到的是兩個非常極端，但都非常有道理的觀點。 對於投資人來說，這就不是一個單純「看多」或「看空」的問題了。

沒錯。 這已經不是單純「AI是本夢比還是本賺比」這麼簡單的二分法了。 而是，在這麼龐大的AI資本洪流中，你要仔細去分辨，哪些是真正能吃到「瓶頸財」，

有「實體護城河」的公司，他們的「本賺比」是紮紮實實的。 哪些又是像Chanos說的「租賃中介」，他們靠著會計上的「金融錯配」， 把燒錢的風險延後攤提。

所以，作為投資者，我們必須更深入地去理解每家公司在AI產業鏈中的真實定位和商業模式。 是賣鏟子的，還是挖礦的？

資本洪流中，夢想或泡沫，

是擁有礦山的，還是只做租賃服務的？ 這中間的風險和報酬，真的差很大。

實體護城河，誰在燒錢火？

確實。 這就回到我們節目一直強調的核心理念了：你必須理解「實體護城河」在哪裡， 你必須搞清楚錢到底在哪個環節真正被賺走了。

本夢比到本賺比，看清脈絡，

不當那高檔接盤俠，握緊自我。

不然，你可能就只是在「燒錢黑洞」旁邊，看著別人玩火，結果自己成了「高檔接盤俠」。 這集節目的最後，我想留給大家一個問題：你認為，在這麼龐大的AI資本支出下，

AI的浪潮裡，找到真價值，

穿越那迷霧，看見下一刻。

到底哪些環節是真正把「本夢比」變成「本賺比」，而哪些又只是在玩一場「金融錯配」的資本遊戲呢？

(Mmm-mmm... yeah...)