美股輪動：科技股急凍？抗AI投資、中國資源戰開打！

Summary

本集深入剖析了AI時代的多重變革與市場動向。首先，探討科技巨頭如Google在AI領域的巨額投資，指出市場正從對「本夢比」的追逐轉向更看重實際的「本賺比」，並揭示「智能悖論」——AI單位成本下降，但總體部署成本卻因需求激增而飆升。接著，節目分析了Google TurboQuant等記憶體壓縮技術的突破，可能對HBM、CoWoS等高階記憶體供應鏈產生影響，但同時也強調「Jevons paradox」可能促使AI整體需求不減反增。最後，聚焦AI地緣政治新棋局，解析中國如何運用「攻防一體」策略，一面透過關鍵資源管制發動「經濟核戰」，一面又讓阿里巴巴大舉開源其Qwen模型，挑戰西方技術霸權並建立以中國為核心的全球AI生態系。節目提醒投資人，面對美股波動與資金快速輪動，需保持清醒，審慎評估企業的變現能力、護城河與地緣政治風險應對策略。

Transcript

歡迎收聽，我是小明。

大王: 我是大王，各位老聽眾，我們又來爆氣聊科技了。 這次的主題絕對讓你心臟更爆、更跳！

靠，大王，我最近真的要吐血了。 這些科技巨頭，尤其Google，之前說要燒一千八百億美元， 幹，這是什麼概念？

錢不是這樣花的吧？ 難道是直接丟到火山口？ 市場現在也開始質疑，巨額AI投資是否正轉化為實際的「本賺比」效益。

大王: 沒錯，小明，你這個爆氣很有道理。 Alphabet預計到2026年的資本支出，這個天文數字， 高達1750億到1850億美元，真的是燒錢燒到天際線。

很多人都在問，這些錢到底燒去哪了？ 難道只是個無底洞？ 現在看來，近期AI科技巨頭的財報透露，雖然AI基礎設施投資巨大，

但變現效率與推論成本效益仍是市場關注焦點，促使投資人更細緻區分「本夢比」與「本賺比」概念股， 特別針對Google世界模型等高耗能專案的長期效益。

燒去哪？ 我看是燒到太平洋了吧！ 上次不是說什麼Project Genie那個世界模型，測試才幾分鐘就崩潰？

然後還說要挑戰AGI。 這到底是科技聖盃還是燒錢幻術啊？ 我怎麼看都是「本夢比」的極致體現。 所謂「本夢比」，就是指企業還沒有實質獲利，但市場光憑著一個未來無限的想像空間，

就能給出極高的估值。

大王: 你講到重點了。 的確，市場對這種巨額投資的「變現效率」和「本賺比」開始有越來越高的要求。

所謂「本賺比」，顧名思義就是指企業實際的獲利能力，跟它目前的股價之間的關係。 Sundar Pichai自己都說，這些投資主要在全面推動AI基礎設施跟相關的研發，

像是Gemini模型就是他們的核心。 他們在賭一個長期的未來，AGI，也就是「通用人工智慧」， 就是那個遠方的聖盃。

聖盃個頭啦！ 你跟我講說賭未來，我聽了會吐血耶。 我的S&P 500，這個標準普爾500指數，代表美國前五百大上市公司，

常常被看作是美國股市的風向球，就看著這些財報起起伏伏，之前不是才剛大回檔， 美股資金板塊輪動，說要從科技股流出，結果最近又漲回來，像變色龍一樣， 這叫投資人怎麼活啊？

大王: 這邊要注意喔，小明，雖然AI推論成本單價是急劇下降， Google語音AI的定價甚至降到每分鐘0.005美元， 聽起來很便宜對不對？

這讓很多人覺得AI越來越普及，是好事。 不過，隨美國與伊朗潛在和平談判消息傳出，市場避險情緒大幅收斂， 投資人又重新擁抱高成長潛力的軟體與大型科技股，特別是具生成式AI發展路徑者。

對啊，很便宜啊，那不是很好嗎？ 代表AI越來越普及，越來越好用啊。

大王: 可是問題是，智能變便宜，部署卻變得越來越昂貴。 Gartner跟HumanX的報告都指出，企業平均的AI預算從2024年的120萬美元， 飆升到2026年的700萬美元！

這代表什麼？ 雖然每個token，在AI語言模型裡面，你可以把它想成是文字的基本單位， 像是英文的一個單字，或者中文的一個字，雖然每個token變便宜了，

但大家消耗的token量卻暴增，整個AI工作流也更複雜、 更龐大，導致總體成本是上升的。 這就是所謂的「智能悖論」——單位便宜，總價貴。

哇靠，這不是變相斂財嗎？ 我就說這些巨頭表面上說造福人類，其實根本就是在坑殺大家。 這不是一個「本賺比」的證明，這根本是一個「本夢比」的巨大包袱， 然後再轉嫁給市場跟企業。

這叫我們這些投資人怎麼接受？

大王: 所以現在投資人很關注財報中，這些CapEx，也就是我們說的「資本支出」， 白話說就是公司拿去買設備、蓋廠房、投資基礎建設的錢，能不能真的轉化為可持續的營收增長。

J.P. Morgan對Alphabet的股價目標雖然定在385美元， 看好其AI投資的效益，但市場整體情緒還是很審慎。

你看，他們預計Q1，就是指「第一季」的營收，是1070億美元， 跟去年Q4的1138億比，其實是略有下降的。

好，那這就是一個問題了。 我們講回「智能變便宜，部署變貴」這個點。 既然部署變貴，那些底層的硬體供應商，就是我們常說的「賣水人」， 不是應該更吃香嗎？

結果咧？

大王: 你說的沒錯，這就帶到我們第二個要聊的點，跟AI底層技術革命有關的一個「蝴蝶效應」。 最近Google Research發布了一個超猛的記憶體壓縮演算法，

叫TurboQuant。

TurboQuant？ 聽起來很酷啊，這又是什麼新玩意？ 該不會又是什麼驚天動地的黑科技吧？

大王: 講白話一點，這玩意號稱能把AI模型的記憶體使用量， 至少降低六倍，而且零精準度損失！ 更誇張的是，甚至在NVIDIA H100等旗艦級GPU上， 其注意力計算的速度能快八倍。

AI底層技術如「記憶體壓縮技術」的超預期突破，可能大幅優化AI模型的運行效率， 進而重新塑造對HBM、CoWoS等高階記憶體及封裝技術的需求結構， 引發相關供應鏈的估值重新調整。

這數字太嚇人了吧？

哇，六倍？ 八倍？ 這數字也太扯了吧？ 這不是又要動搖國本了？ 之前我們才在狂聊HBM超級週期，這個HBM，全名是High Bandwidth Memory，

高頻寬記憶體，你可以把它想成是專門為AI晶片設計、傳輸速度超快的超級記憶體， 說它簡直是「記憶體吸血鬼」，HBM供不應求、價格漲翻天。

結果現在Google一出手，記憶體需求馬上縮水六倍？ 那那些高頻寬記憶體供應商，像SK Hynix、Samsung、 Micron這些公司，不就GG了？

大王: 你看，消息一出來，3月26日當天，這些記憶體晶片股就應聲下跌了。 投資人當然會恐慌，覺得HBM的需求會大幅減少。

很多人可能會以為，這下AI算力的瓶頸解決了，對HBM、CoWoS的需求就要降溫了。 CoWoS，這是台積電獨家的先進封裝技術，能把好幾個晶片堆疊在一起， 讓AI晶片跑得更快、更有效率。

廢話，換作是我也會怕啊！ 這不是在玩我們嗎？ 我們投資「非紅鏈」的賣水人，結果你說水龍頭水量變小，甚至不用那麼多水了？

這叫我們這些「具身韭菜」怎麼辦？

大王: 不過這裡還有一個更關鍵的點。 雖然TurboQuant在實驗室裡是個突破，但距離真正大規模的生產部署還有段距離。

而且，很多分析師，包括Dell'Oro Group的研究總監Alex Cordovil， 還有Objective Analysis的總裁Jim Handy都提醒，

這種效率提升，很可能會被AI需求總量的爆炸性增長給吸收掉。

被吸收掉？ 什麼意思？ 難道是「越省越用」的概念？

大王: 講白話一點，就是「油耗變少，但大家開更多車」的概念。 當AI的運行效率更高，成本降低，反而會刺激更多企業去應用AI， 開發更複雜、更大的模型。

所以，單個模型的記憶體需求是降低了，但全球對整體AI算力的需求， 反而可能因為成本降低而加速增長。

這就是經濟學上著名的「Jevons paradox」，也就是「傑逢斯悖論」——當某種資源或能源的使用效率提高時，

非但沒有減少其總消費量，反而因為成本降低、應用普及，導致總消耗量大幅增加。 AI算力可能就是下一個例子。

同時，在AI浪潮加速產業變革的同時，資金正加速流向具備「實體護城河」、 穩定現金流及防禦性特質的「抗AI衝擊」資產，例如清潔能源、

高效數據中心營運商，以平衡AI成長股的波動風險，形成新的資金板塊輪動。

喔，所以你意思是，HBM跟CoWoS還是不會GG就對了？ 只是讓他們賺錢賺得更有效率一點，而不是沒錢賺？

大王: 沒錯，這也是為什麼台積電最近的財報這麼亮眼。 你看，TSMC在4月10日公布Q1營收，達到357.1億美元，

年增35.1%，創下同期新高，而且還上調了年度營收預期到「超過30%」增長， 資本支出也維持在520億到560億美元的高檔。

所以台積電又賺爛了就對了。 看來這些「賣水人」的護城河還在。

大王: 不只TSMC，ASML在4月15日也提高了2026年的銷售展望到360億到400億歐元。

這都說明了整個AI基礎設施投資依然在加速，對先進晶片製造和封裝的需求， 依然是「極其強勁」。 這些「賣水人」的護城河，並沒有因為單一技術突破而被瓦解， 反而可能因需求總量提升而更堅固。

聽起來是這樣啦，但還是覺得怪怪的。 感覺AI的世界每天都在變，一下子好，一下子壞，像洗三溫暖。 好啦，既然說到技術跟供應鏈，我們再來聊個更刺激的。

最近中國那邊，阿里巴巴的Qwen模型又在搞什麼鬼？

大王: 嗯，小明，你這個問題很犀利，這就牽涉到AI的地緣政治新棋局。 我們之前聊過中國的「自主可控」戰略，對吧？

就是要打造一個從硬體到軟體、從底層晶片到上層應用，都能獨立自主、 不被外部卡脖子的完整生態系。

對啊，習近平不是說要「自立自強」，建立「獨立可控」的生態系， 還一直禁出口那些稀土、鎵、鍺什麼的，搞得全球產業鏈雞飛狗跳。

這不是要自己關起門來玩嗎？

大王: 可是你看到嗎，在這種「自主可控」的口號下，阿里巴巴卻在做一件看似矛盾的事情： 它把旗下的Qwen系列AI模型，Qwen，也就是阿里巴巴推出的「通義千問」大型語言模型系列，

像Qwen3.5、Qwen3.6-Plus這些，大舉開源。 這舉動進一步凸顯中國在AI領域「自主可控」的戰略決心，以及其在關鍵AI資源上的政策運用，

如何影響全球科技供應鏈的穩定性與風險分流。

猛到怎樣？ 難道能跟OpenAI正面對決？

大王: 截至今年3月，阿里云通義千問Qwen系列模型，在Hugging Face， 你可以把它想像成是AI模型的GitHub，全球開發者都會把他們的AI模型放在上面分享、

下載、交流，在Hugging Face上的全球開源下載量， 已經佔了50%以上，累計下載量接近10億次。

這直接超越了Meta的Llama系列，Llama，是Meta， 也就是臉書他們家推出的開源AI模型系列，和DeepSeek， 變成全球開源模型的第一名。

而且，美國國會的「美中經濟暨安全審查委員會」報告都特別指出， Qwen模型生態系在Hugging Face上竟然有超過20萬個衍生模型！

阿里巴巴開源其高階AI模型，挑戰現有AI技術霸權，可能加速全球開源AI生態的發展， 同時也提升中國在全球AI技術標準制定中的話語權。

哇操，這不是很扯嗎？ 20萬個衍生模型是什麼概念？ 根本是把Hugging Face變成阿里巴巴的專屬後花園了啊！

那Meta的Llama呢？ 不是說Llama是西方開源之光嗎？ 怎麼會被這樣超車？

大王: 沒錯，Llama過去確實是主流。 但中國開源模型在Hugging Face上的月下載佔比， 已經達到41%，超越了美國的36.5%。

更誇張的是，去年底甚至有新聞爆出來，Meta在開發他們的新模型「牛油果」的時候， 竟然選擇「蒸餾」中國阿里千問Qwen的開源模型，而且還從開源轉向閉源！

「蒸餾」技術，簡單來說，就是用一個更小、更有效率的模型， 去學習一個大模型的知識，就像是從一大鍋湯中提煉出精華。

Airbnb的CEO Brian Chesky也公開說， 他們「大量依賴阿里巴巴的通義千問模型」，而且「比OpenAI更好更便宜」。

喔幹，Meta跑去偷學阿里巴巴？ 這不是變相打臉嗎？ 這跟說要「自主可控」完全不一樣啊！ 這到底葫蘆裡賣什麼藥？

怎麼越聽越覺得詭異？

大王: 這就是中國AI地緣政治的「攻防一體」策略。 你可以把它想像成一個「兩面手法」。 一方面，中國政府透過對稀土、鎵、鍺、石墨這些關鍵礦產的出口管制，

製造「絕望」的供應危機，簡直是打一場不流血的「經濟核戰」， 利用資源武器來掐制對手的發展，旨在摧毀美國的AI產業。

你看鍺的價格暴增了400%！

這我知道，這根本就是掐著你的脖子嘛！ 讓你連原料都買不到，怎麼生產？

大王: 對，這是「攻」，用資源戰來制衡。 另一方面，它又透過阿里巴巴這樣的大廠，大舉開源高性能、低成本的模型。

這是在「放」技術。 為什麼要放？ 因為開源可以降低技術門檻，讓更多開發者使用，建立起一個以中國模型為核心的全球生態系， 悄悄地建立起新的「紅色」軟實力。

開源模型的普及將降低AI技術門檻，但也可能引發關於AI安全、 倫理及地緣政治競爭的新一輪討論，影響各國在AI治理與國際合作上的策略。

所以這是「以退為進」？ 表面上分享技術，實則悄悄建立起新的「紅色」生態系，然後再透過資源戰來鞏固？

這也太心機了吧！

大王: 小明你說得精準。 美國國會的報告也指出，中國的開源AI策略與其製造業優勢相互強化， 對美國的AI領導地位構成挑戰。

等於是說，他們透過開源，讓全世界的人都來用他們的「工具」， 建立起「事實上的標準」，然後再透過對關鍵原材料的控制，來確保他們在這個生態系中的主導權。

這根本就是一個完整的「軟實力+硬實力」的組合拳，讓你防不勝防。

幹，這真的很扯。 所以我們投資人，尤其是那些在「非紅鏈」裡的台灣廠商，要怎麼看這個局勢？ HBM、CoWoS，還有那些先進製程，他們能扛得住這種「經濟核戰」加「開源滲透」的組合拳嗎？

這風險是不是太高了？

大王: 這是一個很複雜的動態。 台灣的「非紅鏈」優勢，目前還是建立在先進製程和高階硬體的不可取代性上。

你看台積電的財報，依然強勁，顯示出需求還是非常旺盛。 但這也提醒我們，未來的競爭不只在單一技術點上，更是在整個生態系統、 供應鏈韌性，以及地緣政治的長期佈局上。

這要求我們投資人要有更宏觀的視角。

所以，繞了一圈，AI巨頭還在燒錢賭未來，但市場要看「本賺比」； 底層技術壓縮了記憶體，但總體需求可能反而更大；

中國一面開源拉攏人心，一面掐資源打貿易戰。 這盤棋，真的越下越難懂了，簡直是「冰火五重天」。

大王: 沒錯，這就是AI時代的「冰火五重天」。 在這種高度波動的市場中，投資策略就更需要審慎了。

我們要持續觀察科技巨頭的AI投資，那個CapEx的數字， 到底能不能在未來的財報中，看到更明確的營收增長和盈利能力。

是啊，不要再燒錢畫大餅了。

大王: 以及，AI技術創新，像今天的記憶體壓縮，它對整個產業鏈的衝擊， 到底會是取代，還是刺激更大的需求，這需要非常細緻地去拆解。

對台灣的「非紅鏈」企業來說，更要關注在AI資料中心這些關鍵零組件領域的機會。

也就是說，AI的「本夢比」跟「本賺比」的拉鋸，還會持續下去。 我們這些貓貓AI的聽眾，真的要擦亮眼睛，好好判斷了。

大王: 確實。 在AI這場前所未有的技術變革中，能夠獨立思考、看清數據背後的脈絡， 以及宏觀的地緣政治風險，才是穿越牛熊的關鍵。

好，那我們今天就聊到這裡，感謝各位收聽。 我是小明。

大王: 我是大王。 我們下週繼續爆氣聊科技！ 掰掰！