經濟關鍵週拍板！AI週期投資術、美股防衝擊佈局

Summary

本集《貓貓AI科技與財經脈動》深入探討AI產業從「本夢比」走向「本賺比」的劇烈轉變，尤其在高利率環境下，科技巨頭如Alphabet的巨額AI基礎設施資本支出（預計2026年達1750-1850億美元）引發了對其變現能力的質疑。節目分析了世界模型（如Project Genie）雖具潛力，但高昂的推論成本正加速市場汰弱留強，迫使資金流向具備明確獲利路徑及「實體護城河」的公司，如AI硬體供應鏈中的NVIDIA與台積電。在宏觀逆風與地緣政治緊張下，台灣憑藉其在先進半導體與HBM供應鏈中的「非紅鏈」優勢，出口屢創新高，並積極推動AI人才培育與智慧醫療等落地應用，成為全球AI浪潮中的關鍵支撐者。節目最終提醒投資人應密切關注企業財報中AI投資的轉化效益、全球貨幣政策變化（尤其是GDP、CPI、PMI等經濟數據的發布）及地緣政治對供應鏈的影響，並聚焦於能創造長期價值的「實體護城河」公司。

Transcript

歡迎收聽貓貓AI 科技與財經脈動，我是小明。

我是大王，各位老朋友好啊。

大王，你最近有沒有覺得，這世界上的錢… 有些真的像在燒冥紙一樣？ 燒起來不手軟，但你真的不知道它燒去哪了，或者說，燒了之後有沒有灰燼留下來？

這種燒錢的景象，真的讓人驚心動魄！

小明你這開場也太… 有畫面了吧。 不過我大概知道你在說什麼，你是不是又被Google DeepMind那個Project Genie，

還有Alphabet那個超誇張的CAPEX數字給嚇到了？ 但你也要看到，儘管市場對這些巨額投資的估值有所擔憂，近期AI科技巨頭的股票還是出現強勢回歸，

那斯達克指數甚至連日上漲，這反映了市場正在重新評估AI投資熱潮的動能與永續性。

強勢回歸？ 我根本是氣到好不好！ 我們之前也聊過幾次Google這個世界模型Genie，號稱是什麼通往AGI的里程碑， 聽起來很潮，很未來。

結果呢？ Alphabet預計到2026年，光是砸在AI算力基礎設施上的資本支出， 就會來到1750億到1850億美元之間！

這什麼概念？ 這不是燒冥紙，這是燒金紙了吧！ 而且這數字還不斷上修，完全沒有在客氣的。

哈哈，小明你冷靜一點。 這數字確實很驚人，去年Alphabet的CAPEX才91.4億美元， 今年直接飆到將近20倍。

但這次的討論重點已經不再只是數字本身，而是這些巨額投資是否開始展現更清晰的「本賺比」路徑。 Sundar Pichai在財報會議上，也直接點明說，AI投資跟基礎設施的建設，

正在帶動他們整體營收的成長，他們認為這些都是為了滿足客戶需求、 搶占AI先機的必要投入。 市場正在觀察，這些投資有沒有在模型效能、推論應用成本效益或特定商業應用上取得突破，

而不是僅僅停留在燒錢階段。

成長？ 你看到Project Genie那個實驗原型開放給美國AI Ultra訂閱用戶用， 它能幹嘛？

生成一個虛擬世界，然後在裡面探索互動。 聽起來很酷啦，Genie有110億參數，能做到720p解析度、 24 fps的即時生成。

但問題是，這東西現在到底怎麼變現？ 除了給那些AI研究員跟死忠玩家，一般人玩這個是要幹嘛？ 是要讓AI去玩沙盒遊戲然後幫我寫報告嗎？

感覺距離我們日常應用還有段距離啊。

你這樣講就太過簡化了。 世界模型，它的核心目標是去理解跟模擬物理世界，以及這個世界裡的因果關係。

它不是只會預測文字，它要讓AI能「體驗」、能「互動」，甚至能從這些模擬世界中學習。 講白話一點，如果你把LLM想像成一個超級會說話、很會寫文章的聰明腦袋，

那世界模型就是讓這個腦袋可以長出眼睛、手腳，學會觀察、學會操作真實世界。 它在為更複雜的通用人工智慧鋪路，讓AI能從認知層面躍升到實體操作層面。

喔，所以就是讓AI從文組轉理組、再轉工組的意思？

差不多是這個意思。 這對機器人、自動駕駛、甚至更複雜的工業模擬、國防應用、醫療保健等等， 都會是關鍵技術。

Bessemer Venture Partners最近也發布了一個AI基礎設施路線圖， 他們很看好世界模型在這些領域的商業機會，尤其是能解決物理AI常常面臨的數據稀缺問題。

Fei-Fei Li的World Labs也推出了Marble這個首個商用世界模型產品， 能夠從文本、圖像或影片生成持久、可編輯的3D世界，還支援VR。

這說明這東西不是純粹的空想，已經有人在嘗試商業化了。

我懂那個未來願景啦，什麼AGI、什麼物理AI，聽起來都很潮。 但問題是，這個東西的成本是不是也「潮」到一個炸裂的程度？

我看有分析指出，運行世界模型的成本非常高昂，Odyssey這個開發商的Odyssey 2模型，

單用戶竟然要耗掉一整個H200晶片，每小時成本數美元，這比我們之前聊過的LLM推論成本還要高啊！

這完全是天價級別的消耗！

沒錯，這就是世界模型目前最大的挑戰之一，就是它的inference cost。 你可以想像，一個LLM可能處理一段文字，給你一個回答，但一個世界模型要即時生成一個完整的3D環境，

還讓AI agent在裡面互動，這個算力需求是幾何級數的增長。 這也解釋了為什麼Alphabet會把CAPEX拉這麼高，

因為這些都是硬體的投入，GPU、數據中心、網路、電力，一個都不能少。 而且這裡還有一個很關鍵的新進展，就是記憶體壓縮技術等AI底層技術創新，

正在以超預期速度發展，可能在短期內改變AI算力需求結構， 對HBM、CoWoS等關鍵供應鏈產生深遠影響，進而影響相關概念股的長期價值評估。

所以他們是把錢直接砸進了NVIDIA、台積電的口袋，還有那些HBM製造商的口袋， 是這樣嗎？

可以這麼說。 這跟我們之前提到HBM記憶體供應鏈瓶頸是連動的。 Octopart的報告就說，現在AI數據中心對HBM的需求已經導致常規DRAM供應大幅減少，

每消耗一份晶圓容量去生產HBM，就會減少三倍的常規DRAM產出。 這讓HBM的價格持續飆升，SK Hynix甚至說他們2026年的HBM供應已經全數售罄，

預計2026年合約價格還會上漲15%到20%。 台積電的CoWoS產能也是一樣，供不應求到2026年去了。

這都直接反應在整個AI基礎設施的成本上。 簡而言之，這就是AI軍備競賽下的關鍵資源爭奪戰。

天啊，這不就是一個超級燒錢的軍備競賽嗎？ 問題是，這些錢燒下去，什麼時候才會有真正的「本賺比」出來？

特別是在全球經濟面臨逆風的當下。 現在全球央行都還維持偏鷹派立場，延長高利率環境預期，甚至有分析師說2026年搞不好還不會降息， 甚至會升息。

這種「持續高利率」趨勢正迫使AI新創企業面臨更嚴峻的募資挑戰， 加速市場對AI專案從「本夢比」向「本賺比」的考核，推動資金流向具備穩定現金流的基礎設施與應用。

這就是重點了，小明。 你講得沒錯，高利率環境確實是AI新創募資的挑戰，它加速了市場對AI專案從「本夢比」到「本賺比」的考核。

Lux Research就直接說了：「問題不再是誰能打造最大的模型， 而是誰能盈利性地部署AI。

」這句話直接點出了AI產業下一個階段的核心考驗。

對啊，像我之前看的經濟學家Mohamed El-Erian， 他也警告說，2026年AI的敘事力道，可能已經不足以壓過其他的不確定性了。

這根本就是讓大家回到基本面，看誰真的有本事賺錢。

完全正確。 不過，即使在大環境逆風下，AI新創的募資金額還是持續創高。 蕃新聞報導，2026年Q1全球AI公司創投募資高達2970億美元， 是歷史新高。

OpenAI、Anthropic、xAI這些領頭羊都拿到了巨額融資。 這說明什麼？ 資金不是消失了，而是更集中地流向那些具備明確獲利路徑、或者是在底層技術上有極高護城河的公司。

這是市場在「去蕪存菁」，資金只會投向最有機會變現和最難被取代的項目。

所以像我們之前講的高盛那個「HALO」策略，重資產、低淘汰風險， 現在更有效了？

沒錯。 我們現在要重新檢視高盛「抗AI衝擊」投資策略的最新演進， 探討在市場資金板塊新一輪輪動中，哪些具備實體護城河資產能真正受益於AI技術的發展， 而非僅是短期炒作。

HALO策略在高利率環境下，變得更加關鍵。 當市場對未來獲利的不確定性提高，大家會傾向投資那些更紮實、 有實體資產、不容易被取代的產業。

AI基礎設施就是一個最好的例子：電力、數據中心、網路、先進晶片、 HBM這些。 你不只是航空公司，你還得擁有機場跟塔台。

這些就是AI時代的「水、電、瓦斯」，是真正不會被淘汰的基礎設施。 高盛策略師Guillaume Jaisson也說，市場正在獎勵產能、

網絡、基礎設施和工程複雜性，這些資產複製成本高昂，更不容易被技術進步淘汰。

聽你這樣講，我突然有種感覺，這是不是有點像2000年網路泡沫的前奏？ 那時候也是燒錢燒到天邊，然後一堆公司就爆掉了。

小明你這個觀察很敏銳，一篇近期受關注的文章探討了人工智慧可能在2028年對全球經濟產生的深遠影響，

涵蓋股票與投資領域，並分析指出，目前的AI技術革命在技術發展與宏觀環境上與2000年互聯網革命極為相似， 可作為理解AI未來發展的重要歷史借鏡。

很多人確實會拿2000年網路泡沫來跟現在的AI熱潮比較。 加州大學柏克萊分校的教授Stuart Russell就警告說， 如果這個泡沫破裂，經濟損害會很嚴重。

他還說，如果泡沫不破，就必須有接近AGI的重大突破。 這話聽起來就讓人毛骨悚然。

對啊，那次的泡沫，也是大家對未來有無限想像，然後錢就瘋狂進去， 結果很多公司沒做出實質應用，或變現模式不清楚，就直接歸零了。

現在AI會不會也這樣？ 燒了這麼多錢，結果大家只是玩玩虛擬世界，然後就沒了？

我覺得這次跟2000年有相似之處，但也有很大的不同。 相似點在於，都是顛覆性技術，都引發了巨大的資本投入和估值狂熱。

但不同點在於，AI這次的基礎設施是「實體」的，像GPU、 HBM、數據中心這些都是真金白銀砸下去的。

而且AI的應用已經在各行各業開始落地，不只是網路公司燒錢搞網站。 所以雖然可能有泡沫，但整個基礎設施會留下來，而且會被持續使用。

AI正在從虛擬概念走向實體經濟的深層改造。

喔，所以你意思是，就算有泡沫，可能也是局部泡沫，不是整個產業直接歸零？

我傾向這樣看。 像NVIDIA、台積電這些「賣水人」，或者像Google這樣願意投入巨資做基礎設施的巨頭， 他們是在為下一波AGI的爆發鋪路。

Marc Dizard，Huntington Bank的投資長就說了， 投資人轉向實體產品及被認為不受AI顛覆影響的舊經濟股票。

這就呼應了高盛策略。 真正的風險，是那些空有「本夢比」、沒有實際技術護城河、無法變現的應用層新創。

這些公司在高利率環境下，資金鏈斷裂的風險就會非常高。 換句話說，沒有真功夫的，很快就會被市場淘汰。

這麼說來，台灣在這一波AI浪潮中，還真是佔了地利之便，悶聲賺大錢啊。 儘管全球通膨壓力因油價等因素仍存，但台灣的最新製造業PMI與出口數據卻顯示出與AI相關的強勁復甦動能，

凸顯在宏觀逆風下，AI供應鏈中的「非紅鏈」護城河企業展現出更強的韌性與差異化機會， 這真的是一大亮點。

確實是這樣。 我們看幾個數據，工研院預估2026年台灣半導體產值將上看新台幣7.1兆元， 是五年內成長主力，而全球8成AI晶片都來自台灣。

2025年台灣的出口總值達到6400億美元，全球排名躍升到第12名， 創下32年來的最佳紀錄。 今年2月，台灣對美國出口的佔比甚至達到32%，美國已經躍升台灣最大出口市場。

這都顯示台灣在全球AI供應鏈中的關鍵地位。

而且中華經濟研究院最新的3月PMI數據雖然略為下滑到55.4%， 但仍然是連續6個月擴張，而且特別點出AI跟半導體供應鏈的需求持續強勁， 這真的是台灣的護國神山啊。

在宏觀逆風下，台灣的AI相關產業展現了強大的差異化機會。

這邊就很能體現我們一直講的「非紅供應鏈」的韌性。 在高利率跟地緣政治的逆風下，台灣在先進半導體、HBM、CoWoS這些關鍵領域， 因為其技術實力跟信任度，變成國際大廠不得不合作的對象。

總統賴清德也明確表示，台灣半導體已融入美國主導的「非紅供應鏈」， 確保全球競爭優勢，還要推動「AI新十大建設」，目標在2040年前培育50萬名AI應用人才。

不只硬體，台灣在軟體和應用層面也開始全面發力，這是一整套完整的AI國家戰略。

所以，不只是硬體啦，連軟體跟應用面也要開始衝了。

沒錯，像智慧醫療就是一個很好的例子。 台灣智慧醫療國家隊在HIMSS 2026展會上，展示了各種創新成果， 從智慧醫院基礎建設到臨床AI應用，還有遠距照護。

這些都是能真正落地、帶來實質效益的「本賺比」應用。 比如亞東醫院的AI語音助理系統，就能讓護理紀錄效率提升十倍， 這就是直接創造價值。

這些案例說明，台灣不僅是AI硬體的生產基地，更是將AI技術轉化為實際解決方案的創新者。 甚至有25家台灣企業直接對接UCLA五大醫學中心，展現了台灣在智慧醫療國際合作上的實力。

聽起來好像，全世界都在燒錢等AGI，結果台灣在旁邊默默收錢， 還順便把自己的產業升級，這感覺很不錯欸。

這就是台灣的戰略位置。 你想像一下，當全球巨頭都在砸錢蓋「AI工廠」的時候，台灣就是那個提供「建材」和「重型機械」的關鍵供應商。

而且不只是提供建材，我們自己也開始利用這些AI工具，在垂直領域發展出高附加價值的應用。 這是一種高明的產業鏈戰略，同時兼顧了上游的供應和下游的應用。

不過大王，我看中國政府也把AI當成下一個經濟增長引擎，還計畫「十五五」末， AI相關產業規模要達到10兆人民幣以上。

這又會對全球AI產業帶來什麼影響？

這也是一個很重要的觀察點。 中國的策略是傾國家之力推動AI自主化，這當然會強化他們本土的供應鏈和技術實力。

一方面他們會是AI產品的巨大市場，另一方面也會是潛在的競爭者。 但同時，中國也面臨地緣政治的限制，尤其在先進製程晶片的部分， 他們還是會依賴「非紅供應鏈」。

所以，這會是一個非常複雜的競合關係。 這對全球AI產業版圖來說，是新增的變數與挑戰。

所以，總結一下，現在AI這波浪潮，真的要從「本夢比」徹底轉向「本賺比」了。 那些空有概念的，大概就…掰掰了。

可以這麼說。 我們必須學會區分「搶錢的」跟「賺錢的」，然後也要警惕那些「燒錢的」。 像Alphabet這種燒錢，它有清楚的戰略意義，是在為未來的核心能力買單。

但如果只是為了追逐AI熱潮而燒錢，那風險就很大。 這波AI熱潮，正加速市場的汰弱留強。

那對我們投資人跟產品設計師來說，接下來要怎麼看？

我覺得有幾個觀察點。 第一，持續關注各大巨頭的財報，特別是他們在AI上的資本支出， 以及這些投資有沒有開始轉化成實際的營收增長。

微軟財務長Amy Hood也坦承，目前AI服務的需求略高於供給， 顯示算力仍是瓶頸。 所以，這些巨大的投入究竟是「金錢堆疊的幻象」，還是真正「為未來創造價值的基石」，

我們必須更深入地檢視。

這是重點。

第二，要密切追蹤全球央行的貨幣政策，尤其是本週各國GDP、 CPI、PMI等關鍵經濟數據的發布，及其對市場情緒的影響。

高利率環境會持續篩選市場，但如果未來有降息的訊號，資金的流動性又會改變。 第三，要關注地緣政治對關鍵資源供應鏈的影響，這會直接影響AI成本。

最後，也是最重要的一點，就是尋找那些具備「實體護城河」、 有穩定現金流、並且能將AI技術真正落地、解決實際問題的公司。

它們可能不像那些明星股那麼耀眼，但它們會是在這波AI浪潮中， 真正能創造長期價值的基石。 我們也要深入分析AI技術發展對2028年全球經濟潛在的結構性影響，

將AI浪潮視為堪比互聯網革命的重大轉折，探討當前宏觀經濟信號如何為投資者提供AI週期佈局的歷史借鑑。

確實，這種「無就業繁榮」的警告，還有那些「泡沫論」，都提醒我們不能只看表面。 MacroStrategy Partnership的研究甚至指出，

當前AI泡沫導致的資本錯配規模，比網路泡沫高出17倍，甚至是2008年次貸危機的4倍。 雖然我希望他們是錯的，但這種說法確實會讓人警醒。

AI確實可能創造「無就業繁榮」，這會改變傳統的奧肯法則， 勞動力市場會被結構性重塑。 但同時，AI也是新的經濟增長引擎，像中國和台灣都把它寫進了國家發展策略。

我們身處在一個科技與經濟加速變革的時代，獨立思考、看清本質， 比追逐熱點更重要。

嗯，聽你這麼一說，我感覺這燒金紙的背後，有些真的是在打地基， 有些可能就只是放煙火而已。 所以，各位聽眾，是煙火還是地基，你得看清楚。

沒錯，今天的貓貓AI就聊到這裡，感謝各位收聽。

我們下週見！