經濟關鍵週開戰！高盛AI策略點火，板塊輪動攻防術。

Summary

本集節目深入探討了AI領域激烈的資本支出競賽，特別是Google在Project Genie上的巨額投資，引發了市場對「資本支出疲勞」（CapEx Fatigue）與「傑逢斯悖論」（Jevons paradox）的擔憂。主持人強調投資重心應從「本夢比」轉向「本賺比」，並闡述了高盛「重資產、低淘汰風險」（HALO）策略的有效性。節目透過高盛自身在金融分析、演算法交易等核心業務中成功應用AI的實例，以及韓國投資證券KIS的創新服務，證明AI已能帶來實際的營收與成本節約。此外，節目聚焦台灣在全球AI供應鏈中的關鍵戰略地位，強調其在高頻寬記憶體（HBM）、CoWoS先進封裝等硬體領域的「非紅供應鏈」優勢和獨特的「信任溢價」。同時，台灣在智慧醫療應用（如「健康台灣深耕計畫」）方面也展現出強勁的「本賺比」潛力，吸引了全球主權基金的目光。最後，節目呼籲投資人持續關注AI技術的實際變現能力、資金流向，以及關鍵的宏觀經濟數據，以應對這個充滿變數與機會的AI週期。

Transcript

歡迎收聽，我是爆氣小明！ 大王: 大家好，我是大王。 哎，小明，最近你有沒有一種感覺，就是整個科技圈，特別是AI這個領域， 簡直像是在玩一場燒錢的極限運動？

燒錢？ 不只燒錢，根本是把鈔票丟進永動機裡，還告訴你說這是通往未來聖盃的燃料！ 每次看到那些龐大的資本支出數字，我心臟都快停了。

大王: 哈哈，你說的是Google吧？ 確實，最近Alphabet公布的2026年AI資本支出預測， 嚇壞不少人。

數字出來是預計要砸1750億到1850億美元在AI基礎設施上。

哇靠，1750億美金？ 這是什麼概念啊？ 你知道華爾街分析師原本預期是多少嗎？ 大概才1195億美元耶！

這將近是原預期數字的兩倍！ 這根本是把錢拿去燒給太平洋發電吧？ 燒錢永動機根本是Google的專利。

大王: 沒錯，這個數字確實遠超市場預期。 其實這主要就是為了他們家的「世界模型」——一個試圖模擬真實世界， 生成複雜虛擬環境的超大型AI專案，叫做 Project Genie，

特別是Genie 3。 Genie 3號稱能生成即時互動的3D環境，還支援720p、 24fps的高解析度影片生成，記憶時間也拉長到好幾分鐘。

幾分鐘？ 哇，這不是很厲害嗎？ 然後呢？ 又崩潰了是不是？ 說好的未來世界，結果只是個幾分鐘的demo？

這種東西，拿來跟投資人講「本夢比」還有用嗎？ 我是覺得市場已經很不耐煩了啦！ 大王: 你說得沒錯，其實市場確實有「CapEx Fatigue」的聲音，

CapEx，capital expenditure，就是資本支出啦， 所以「CapEx Fatigue」講白話一點，就是大家對這種天文數字的資本支出， 已經開始感到厭倦、疲勞了。

也就是說，如果這些錢燒下去，沒有辦法有效變現，光燒錢給GPU、 數據中心、自訂晶片，股東的耐心總會有極限。

畢竟現在也不是以前那種低利率環境了。

對啊，在高利率環境下，錢是很貴的耶！ 拿那麼多錢去蓋未來模型，結果大家連個影子都沒看到，或者看到一個很不堪用的Beta版， 說真的，我聽到這種消息就爆氣！

這種錢拿去買台積電CoWoS產能實際多了啦！ 大王: 確實，這也是為什麼Google自己也在想辦法優化成本。

像他們Google Research最近不是發表了一個叫做「TurboQuant」的壓縮演算法嗎？

哦，你說那個號稱能把大型語言模型的記憶體使用量壓縮4.5到6倍， 推論速度還能提升8倍的技術？ 這個我有看到，乍看之下很屌，感覺像是AI界的魔術方塊。

大王: 沒錯，這個技術就是針對大型語言模型運作時的「KV快取」去下手。 講白話一點，KV快取，其實就是大型語言模型在處理文字時， 用來「記得」前面已經說過什麼內容的一個暫時記憶區。

你想想看，以前跑一個大型語言模型，要佔用多少記憶體？ 現在直接壓縮這麼多，而且號稱不犧牲準確性。

這對於降低推論成本、提升效率是有實質幫助的。

好啦，聽起來是不錯，但是問題來了。 這 TurboQuant 聽起來像是在解決「燒錢」的問題， 但它會不會變成一個「更會燒錢」的永動機？

就像你把汽油效率提升了十倍，結果大家覺得汽油便宜了，就開更多車、 跑更遠，總體汽油消耗反而更多。

這不就是我們常說的「Jevons paradox」，就是「季溫斯悖論」嗎？ 講白話一點，就是當一個東西的效率變高、使用成本變低之後， 大家反而會用更多，總消耗量不減反增的現象。

大王: 很有可能，這就是我們之前提過的「智能悖論」的一部分。 單點成本降低，但整體需求因為技術普及和應用場景擴大反而飆升。

所以即便TurboQuant能讓單次推論成本降低，但如果Genie這類世界模型真的開始大規模應用， 那總體的AI算力需求和記憶體需求還是會爆炸性增長，尤其是在高頻寬記憶體這個領域。

對，所以說，這些科技巨頭的「燒錢永動機」看似華麗，但我們投資人不能只看「本夢比」， 更要看「本賺比」。

那這樣回頭看，高盛提出的「HALO」策略，也就是他們說的「重資產、 低淘汰風險」策略，是不是就更有道理了？

大王: 完全是，高盛這次的最新報告，其實就是對「HALO」策略的再次驗證， 他們講的「HALO」，全名是Heavy Assets, Low Obsolescence，

意思是「重資產、低淘汰風險」。 在高利率和地緣政治緊張的背景下，高盛發現從2025年初到現在， 重資產股票組合的表現，已經大幅跑贏輕資產組合大概35%了。

35%！ 這數字也太驚人了吧！ 所以簡單說，就是那些有實體資產、蓋數據中心、提供電力、做散熱這些「賣水人」的公司， 才是真正吃到AI紅利，而非那些只講故事的AI概念股？

大王: 沒錯，高盛的觀點很明確。 他們認為這波AI熱潮，跟當年的網路泡沫不一樣。 AI的發展，本質上是一場基礎設施的革命。

它不是只靠程式碼和模型就能跑起來的，它需要大量的資本、穩定的電力、 高效的數據中心、先進的晶片。

這些東西，複製成本高昂，而且不容易被淘汰，所以才具備「實體護城河」。 更值得注意的是，高盛的最新分析指出，在當前市場板塊快速輪動的趨勢下，

許多非傳統科技產業，像是工業、醫療保健、能源等，正在透過AI賦能而產生實質性的營收增長與競爭優勢， 他們建議投資人應該提早布局這些具備「實體護城河」與「抗AI衝擊」能力的公司。

所以就是說，你不只是航空公司，你還要擁有整個機場跟塔台？ 大王: 差不多是這個意思。 高盛首席資訊長Marco Argenti就說，現在市場獎勵的就是產能、

網路、基礎設施和工程複雜性。 這些都是重資產。

等等，大王，高盛自己不是搞金融的嗎？ 他們自己有沒有應用AI，有沒有賺錢啊？ 不會是叫我們去投資別人，自己卻還在用算盤吧？

大王: 哈哈，小明你這問題問得好！ 其實高盛自己就是「AI賦能」的實踐者，而且他們最新報告具體揭露了其內部在金融分析、 演算法交易和風險管理等領域，成功應用AI技術的案例。

他們在2024年中就推出了全公司範圍的生成式AI工具，主要用於程式碼生成， 所有他們自己專有的AI技術，都集中在一個內部叫做「GS AI Platform」的平台上，

這可以想成是他們專門打造的AI技術中樞。

所以他們是把AI用在自己的核心業務上，實打實地賺錢？ 大王: 沒錯。 他們最新的研究分析就指出，高盛在演算法交易系統中整合AI，

透過多代理強化學習和自然語言處理，已經顯著降低了交易延遲， 提高了日內獲利能力，還改善了風險管理。

在動盪的市場中，他們的AI系統表現甚至比基準指數高出8%到11%。 這證明AI已在他們的核心業務中實現效率提升與成本節約，而非僅是理論上的潛力， 這為投資者理解AI變現能力提供了實證。

8到11%！ 這不是小數字耶！ 光是這個就能貢獻不少營收了。 所以高盛自己就是用AI在賺錢，而不是只說故事？

大王: 確實如此。 他們在2025年的股東信裡也闡述了「One Goldman Sachs 3.0」策略， 明確把AI作為驅動增長、效率和客戶體驗的核心。

他們甚至列出了六個AI可以顛覆的領域，像是客戶上線、供應商管理、 監管報告、借貸、企業風險管理和銷售支持。

這證明AI在金融這種看似傳統的產業，也有非常實質的變現能力。 高盛也重申，AI概念股的估值將逐步從「本夢比」轉向「本賺比」， 並提出更精細的估值框架，建議投資人應聚焦具備真實技術落地、

專利壁壘及強勁現金流的「非紅鏈」供應商，而非僅追逐高成長預期的炒作標的。

那除了高盛，還有沒有其他金融機構也開始用AI賺錢的？ 大王: 當然有。 像韓國投資證券KIS，早在2020年7月就推出了韓國第一個基於AI的投資報告服務「AIR」，

能自動分析2200家本地上市公司和550家美國上市公司。 他們最近在2026年3月還升級了服務，在MTS，也就是Mobile Trading System行動交易系統上，

推出了「AI market at a glance: the market now」， 提供盤前、盤中和收盤的即時股市分析摘要。

這項服務在短短10個交易日內就累積了超過120萬次的瀏覽量， 顯示投資人對AI應用於金融市場分析的高度興趣。

KIS還進一步開放了GitHub上的開源程式碼和回測功能， 讓用戶可以用自然語言輸入條件來生成交易策略程式碼。

我跟你說，這種東西大家最愛看了啦！ 大王: 沒錯。 這就真的把AI落實到產品了耶！ 所以說，高盛的HALO策略，不僅僅是在股市裡找出「賣水人」，

他們自己也在用AI來「賣水」、來「淘金」。 這完全印證了AI真正的價值，是在於它能夠實際地解決問題、 提升效率、帶來現金流，而不是只是一個虛幻的「世界模型」願景。

完全正確。 從高盛和KIS的例子來看，AI的「本賺比」並不是遙不可及， 它已經真真實實地發生在非科技的核心產業。

好，那講到「本賺比」，我們就不能不提台灣了。 上次我們聊到台灣股市總市值超越英國，那除了這些宏觀數字， 台灣在AI淘金潮裡，扮演的「非紅供應鏈」角色，還有那個「信任溢價」，

是不是真的有護城河的效果？ 大王: 絕對有。 台灣在全球AI供應鏈中的戰略地位，就是一個最典型的「重資產、 低淘汰風險」的案例，而且還有一個獨特的「信任溢價」。

你想想，地緣政治緊張，大家都在尋找「非紅鏈」的可靠夥伴。 什麼叫「非紅鏈」？ 白話說就是，不是來自中國大陸、更可信賴的供應鏈。

這時候，台灣在高頻寬記憶體、CoWoS先進封裝、以及其他AI硬體核心技術上的領先地位， 就變得無可取代。

是啊，NVIDIA執行長黃仁勳去年來台灣，都直接說「AI點燃了一場新的工業革命， 台灣是這場革命的中心」。

這不是隨便說說的。 大王: 確實。 NVIDIA去年就宣布要在台灣成立亞洲首座AI研發中心， 還要蓋全台最大規模的超級電腦，總投資243億台幣。

連Google也在去年底，在台北士林啟用了AI基礎建設研發中心， 這是Google美國總部以外最大的AI基礎建設硬體研發中心。

這些巨頭都直接把研發核心搬來台灣，不是沒有原因的。

所以台灣不只是硬體製造強，連AI基礎設施的設計研發能力也越來越被看重。 大王: 沒錯。 Google Cloud全球平台基礎建設研發副總裁Aamer Mahmood就直說：

「這間辦公室是奇蹟發生的地方，Google正在這裡從散熱電力到機械設計研發下一代基礎建設， 而這些系統最終將部署在Google全球的資料中心。

」這就是一個極高的信任度。 我們的總統賴清德也說，這讓全球看見台灣不只是全球供應鏈重要一環， 更是打造安全、可信賴AI的關鍵樞紐。

我懂了，就像你買東西，除了東西本身好不好，你還要看賣家可不可靠。 台灣就是那個最可靠的「賣水人」。

而且除了晶片，液冷散熱這個領域，台灣也超強的不是嗎？ 黃仁勳還稱讚技嘉的浸沒式液冷產品是「This is the future！

」 大王: 完全正確。 緯創去年也花了4.9億台幣入主元鈦科技25%股份，元鈦就是主攻資料中心水冷散熱解決方案的。

台積電也跟技嘉合作開發浸沒式液冷散熱技術，還導入了自家先進晶圓廠。 這些都說明台灣廠商在AI基礎設施的每一個關鍵環節，都是實打實的「賣水人」。

但光賣水還不夠吧？ 我們有沒有機會變成真的「淘金者」，就是不只提供基礎設施， 還能把AI應用到終端，直接賺到高附加價值的錢？

大王: 當然有，而且進展非常快。 我們就拿「智慧醫療」來說。 衛福部推出的「健康台灣深耕計畫」，五年編列了將近500億台幣的預算。

這是一個非常大的國家級計畫。

500億！ 這錢不是小錢耶！ 那它到底在幹嘛？ 大王: 簡單來說，這個計畫就是要把AI技術大規模導入台灣的醫療體系， 涵蓋輔助診斷、智慧醫院管理、高效運算、新藥開發及醫療機器人應用，

旨在提升整體醫療效能與附加價值。 去年底的台灣醫療科技展，就展示了很多成果。

這些聽起來都蠻科幻的，但到底有沒有真的「落地」啊？ 有沒有公司因此賺錢了？ 大王: 當然有。 像長佳智能、宏碁智醫、雲象科技這些台灣的醫療AI公司，都直接受惠於這個計畫， 訂單滿載。

國科會也啟動了為期四年的「臺灣智慧醫療創新加值推動計畫」， 匯集跨領域學研團隊。 這代表台灣不只在硬體上是全球AI中心，在垂直應用，特別是智慧醫療這種結合了數據、

專業知識和高附加價值的領域，也開始展現強勁的「本賺比」潛力。

所以，台灣不僅在「非紅供應鏈」的硬體端是「賣水人」，透過「健康台灣深耕計畫」這類的國家級戰略， 也開始在應用端成為「淘金者」，而且還有地緣政治帶來的「信任溢價」作為雙重護城河。

大王: 沒錯，這就是台灣在AI時代的獨特戰略價值。 而且你看，最近連中東那些主權基金，像阿布達比基金，都派人來台灣考察半導體跟智慧科技產業， 還拜訪了台南市長、成大半導體學院和廣達。

OpenAI在尋求新一輪千億美元融資的時候，中東主權基金也是強力競爭者， 這筆錢未來也會投入到數據中心基礎建設，而台灣供應鏈的鴻海、 緯穎、仁寶都有望受惠。

這都證明了台灣的「非紅鏈」和技術實力，正在吸引全球「有錢人」的目光。

這麼說來，Google的「燒錢永動機」雖然看起來很狂，但市場的眼睛是雪亮的， 不會無限期地買單「本夢比」。

高盛的「HALO」策略，以及他們自身和KIS的實踐，就告訴我們AI必須「落地」、 必須「變現」。

而台灣，在這個過程中，透過硬體和智慧醫療應用，加上地緣政治的「信任溢價」， 正在扎扎實實地實現「本賺比」。

大王: 一言以蔽之，AI的發展正從宏大的願景，走向更嚴謹的商業邏輯。 投資人現在需要關注的是，企業能否將巨大的資本支出轉化為實際的營收和利潤， 能否構築起不容易被淘汰的實體護城河。

所以我們接下來要觀察什麼？ Google的Q1財報嗎？ 大王: 對，Alphabet的Q1財報，尤其要看AI投入的轉化效益。

投資人將重點關注Google Cloud的利潤率擴張，以及管理層對CapEx分階段投入的說明， 還有AI對核心業務收入的實際貢獻。

分析師預期該季度EPS將下降4.6%到2.68美元，收入增長18.5%到1069億美元， 這反映了CapEx增加帶來的折舊成本上升，以及市場對短期盈利能力的預期下調。

任何超出預期的指引，或者對AI投資合理性的解釋，都可能引起股價波動。

除了Google自己的財報，市場對高盛「抗AI衝擊」投資組合的表現， 資金是否會持續從傳統軟體股流出，流向那些有實體資產、不容易被AI取代的產業， 這些也都是觀察重點。

另外，AI數據中心的能耗問題日益突出，各國政府會不會出台更嚴格的能效標準和碳排放政策， 甚至推動「綠色算力」，也將直接影響AI基礎設施的成本和可持續發展。

大王: 沒錯，還有SPHBM4這個新記憶體標準。 要聊它，我們得先提一下HBM，就是高頻寬記憶體，那是現在AI晶片最需要的記憶體技術。

那SPHBM4這個東西簡單來說，就是一種新的記憶體技術， 有點像是想在高頻寬記憶體這個領域，找出一個成本更低、更容易生產的替代方案， 同時它還支援傳統的有機基板整合。

如果它能成功推廣，將可能改變HBM市場的競爭格局，降低部分AI晶片的製造成本， 甚至影響台灣CoWoS的長期需求，特別是中國廠商的採用情況。

當然，根據MacroMicro的最新分析，本週宏觀經濟焦點， 包括重要的通膨數據、最新的就業市場報告，以及美聯儲FOMC會議紀要或官員講話，

這些都將對聯準會的利率路徑預期產生重大影響。 投資者需密切關注這些數據與預期之間的落差，這將決定市場對經濟軟著陸或硬著陸情境的重新定價， 進而影響風險資產的估值。

全球主要央行對抗通膨的立場與貨幣政策工具的調整，也將對流動性、 企業融資成本產生連鎖反應，影響企業資本支出意願，間接牽動AI基礎設施建設進度。

大王: 沒錯。 MacroMicro也進一步分析了AI發展階段，特別關注了我們剛剛提到的AI永動機的債務問題、

科技巨頭的AI生態系之爭以及中美AI軍備競賽，並提出2026年四大重點議題。 我們現在所處的，是一個充滿變數但同時也充滿機會的AI週期。

真是刺激，燒錢跟賺錢的拉鋸戰，未來的趨勢值得我們持續關注。 大王: 沒錯。 感謝大家的收聽，我們下週再見。

再見！