美股AI變局：抗AI組合逆襲？港府硬核佈局亞洲科技戰

Summary

本集貓貓AI深入剖析AI市場的狂熱與潛在風險，從009819 ETF的上市首日狂飆與迅速回落，以及已達歷史次高點的席勒本益比切入。節目探討了AI巨頭如Google即便營收亮眼，其天價資本支出（CapEx）是否能將「本夢比」有效轉化為「本賺比」的核心問題。同時也揭示，這些巨額投入所形成的「燒錢黑洞」，實際上在驅動著對AI基礎設施的巨大「硬需求」，且在Google DeepMind的TurboQuant等技術創新下，因傑文斯悖論（Jevons Paradox）作用，反而可能使算力總需求激增。此外，節目也關注亞洲AI投資的「超級週期」，特別點出香港政府積極佈局AI樞紐的策略，並強調在複雜的地緣政治格局中，台灣作為「非紅鏈」夥伴所具備的「信任溢價」與「實體護城河」優勢。最終，節目建議投資人應擦亮眼睛，區分純粹炒作的AI概念股與具備實質獲利能力的「AI水電工」，將焦點轉向那些能將CapEx轉化為實質盈利的基礎設施供應商。

Transcript

貓貓AI 科技與財經脈動，大家好，我是小明。

大家好，我是熙宇。 今天我們要聊一個非常刺激，但也讓大家有點心驚膽跳的話題。

心驚膽跳？ 我看是心臟病要發了吧！ 最近市場簡直是瘋了，我說的是那個什麼中信投信發行的 009819， 這是一檔追蹤美國AI數據中心與電力產業的 ETF。

它才剛上市欸，第一天就狂漲將近 30%，溢價率還高達 23.9%！ 這是什麼世界？ 投信自己都出來喊「不要追價」了，結果一個禮拜後，溢價率直接掉到 0.6%。

這不擺明了就是給人割韭菜嗎？ 氣死我了！

小明你先冷靜一點，雖然語氣爆氣，但你的觀察確實精準。 009819 一上市就出現這麼高的溢價，然後又迅速收斂，

這反映的是市場對 AI 基礎設施的 FOMO，也就是 Fear Of Missing Out， 怕錯過這波 AI 狂潮。

但同時，也顯示了市場情緒的過熱與極度不穩定。

什麼 FOMO 不 FOMO 的，我看就是頭腦發熱。 每次都這樣，新東西出來就先追一波，然後就被套牢。

這跟以前的科技泡沫有什麼兩樣？

你提到了科技泡沫，這其實也是華爾街現在討論的重點。 我們先退一步來看一個很重要的指標，叫做「席勒本益比」，英文是 CAPE Ratio。

這個我們上次提過，它是一個比較能反映真實、比較長期，也比較穩健的市場估值指標。 你知道現在是多少嗎？

最新的數據，席勒本益比已經攀升至大概 39.54 倍左右， 創下歷史次高，幾乎要逼近 2000 年網路泡沫最高峰的 44.19 倍了。

什麼？ 快要逼近當年網路泡沫的高點了耶！ 這不就是擺明告訴我們，現在美股，特別是這些 AI 概念股， 根本就是嚴重泡沫嗎？

大空頭本尊麥可·貝瑞前陣子也出來喊了，他那種一年見不到一次的稀有神奇寶貝都跑出來了， 警訊還不夠明顯嗎？

這真的很扯耶！

確實，這個數字會讓人非常警惕，華爾街投資界現在對當前 AI 股的強勁漲勢看法非常分歧。

很多分析師的確在拿現在跟 2000 年的網路泡沫對比，像 Michael Burry 這些對市場泡沫很敏感的傳奇投資人， 他們的發言都暗示著潛在的風險。

可是問題是，也有一些分析師認為，這次的 AI 熱潮跟網路泡沫不一樣。 他們覺得，現在這些大型科技巨頭，像是 Google、微軟、

亞馬遜，還有像是大家熟悉的 Facebook 母公司 Meta 這種， 他們是有實質營收跟獲利在支撐的，不是當年那些只會燒錢、沒有商業模式的新創公司。

像 NVIDIA 的執行長黃仁勳，他就持續反駁泡沫論，他說 2000 年網路產業規模才幾百億美元， 現在光是亞馬遜、Google 這種超大規模數據中心業務就高達 2.5 兆美元，

每年基礎設施投資更上看 5,000 億美元。 這不是一個小規模的泡沫，這是一場數兆美元等級的基礎建設。

可是問題是，他們賺歸賺，燒錢也燒得更兇啊！ 我看到新聞說，Google 光是 2026 年的資本支出，

就預計要上調到 1800 到 1900 億美元，Meta 也要 1250 到 1450 億美元， 微軟、亞馬遜也是千億美元等級的。

這些錢不是錢喔？ 都丟到 AI 基礎設施的「燒錢黑洞」裡面去了。 這哪能算是有實質獲利在支撐？

這邊你就點到一個核心了，小明。 我們看到 Alphabet 在 2026 年第一季的財報， 營收成長了 22%，Google Cloud 營收更是暴增 63%， 表現非常好。

可是你知道嗎？ 它當季的自由現金流，英文是 Free Cash Flow， 講白話一點，就是公司在支付完所有營運開銷和資本支出後，手上還能自由運用的現金，

卻比去年同期減少了 46.6%。 為什麼？ 就是因為它單季的資本支出直接衝到 357 億美元。 這真的是天文數字，而且其中有高達六成，60% 是用在伺服器跟 AI 硬體上。

這也讓投資人重新檢視，這些AI科技巨頭在天價資本支出下， 能否將『本夢比』有效轉化為『本賺比』。

哇靠，這數字也太驚人了吧！ 所以說，賺再多，錢都還沒跑到手上，就又拿去買設備了是不是？ 這還能算是「本賺比」嗎？

根本是「本燒比」吧！ 氣死我了，這搞到最後，誰會是真正的贏家啊？

其實，這就是現在華爾街在爭論的焦點：這些 AI 巨頭的天價 CapEx， 也就是前面小明提到的「資本支出」，到底是會轉化成未來的巨大獲利， 還是持續的燒錢黑洞？

Google 的執行長 Sundar Pichai 在財報會議上就說了， 如果他們的雲端服務供應充足，營收還可以更高。

這暗示了什麼？ 就是市場對 AI 基礎設施的需求非常非常強勁，甚至超出了這些巨頭的供給能力。 他們為了建立更龐大的「世界模型」和提供更先進的雲端服務， 必須持續投入巨資。

所以他們砸大錢去建數據中心、買晶片、建網路，就是為了滿足這個「硬需求」？

沒錯。 而且，他們不僅在硬體上猛砸錢，也在軟體和效率上做文章。 像 Google DeepMind 最近就發表了一個很厲害的東西， 叫做 TurboQuant。

這是一個針對大型語言模型，也就是我們常說的 LLM，所開發的壓縮演算法。

TurboQuant？ 這又是什麼新的黑科技？

講白話一點，就是讓 AI 模型在運行的時候，可以更有效率地使用記憶體。 他們宣稱可以把 Key-Value cache 的記憶體用量減少 6 倍，

在 NVIDIA H100 晶片上，速度甚至可以提升 8 倍， 而且對精準度幾乎沒有影響。 這項技術的潛力非常巨大，因為它能大幅降低AI推論的成本。

他們甚至預估可以把雲端運算成本降低 50% 以上。

哇，這聽起來很厲害欸！ 那是不是代表說，這樣一來，AI 的成本就會大幅下降，然後我們對 HBM， 也就是高頻寬記憶體，還有 CoWoS 這種先進晶片封裝技術的需求就會減少了嗎？

那些「AI水電工」的概念股是不是就沒戲唱了？

這邊，熙宇要來幫大家複習一下我們之前提過的「傑文斯悖論」， 英文是 Jevons Paradox。

當一個資源的使用效率提升了，結果反而會因為大家覺得更便宜、 更好用，而導致總體消耗量增加。

啊，那個「效率提升反而導致消耗更多」的悖論對不對？

對！ 你記得非常清楚。 這個悖論在 AI 領域是怎麼體現的呢？ 當 TurboQuant 這種技術，讓 AI 的推論成本大幅下降， 效率變得更高，AI 的門檻就降低了。

更多人、更多企業會覺得「哇，AI 這麼好用又便宜，那我就要用更多！ 」然後就會有更多新的應用情境被開發出來，例如生成式AI的普及應用。

我懂了！ 就像汽車變得更省油之後，大家反而開更多車、跑更遠，總體油耗可能還增加了。 所以 AI 變得更有效率，大家就會用更多 AI，結果對算力的總需求反而爆增， 是這個意思嗎？

完全正確！ 這就是 Jevons Paradox 在 AI 領域的「蝴蝶效應」。 所以，即便軟體層面有 TurboQuant 這樣的技術突破，

底層硬體的需求，像是 HBM 高頻寬記憶體、CoWoS 先進封裝， 甚至摩根士丹利最近點出的「光學互連」，現在都還是非常緊缺。

HBM 的交貨時間也還是長達 52 週，價格年增 15% 到 22%。 CoWoS 也是賣到 2026 年去了。

我的天啊，所以說，這些科技巨頭的「燒錢黑洞」，其實是在驅動整個供應鏈的「硬需求」？ 而且這個「硬需求」還因為效率提升而越燒越大？

這真是太諷刺了！ 那這樣的話，資金的板塊輪動，是不是就真的會往這些「水電工」去靠？

沒錯。 華爾街分析師現在就強調，AI 投資的重心正從「上半場的晶片」轉向「下半場的基礎建設」。

摩根士丹利甚至預測，從 2025 年到 2028 年，全球光是數據中心及相關基礎設施的資本支出， 就會超過 3 兆美元，其中年增長率高達 33%。

這是一個超級巨大的數字。 而這其中，有將近四分之一的 CapEx 都會集中在亞洲。

喔？ 集中在亞洲？ 那不就跟我們台灣很有關係？

非常有關係。 摩根士丹利最近就發布了一個關於亞洲 AI 投資「超級週期」的預測。 他們認為，從 2025 年的 11 兆美元，到 2030 年，

整個亞洲的固定資產投資將會增長到驚人的 16 兆美元，年複合增長率達 7%。 這塊大餅，亞洲的國家都在搶。

那香港在幹嘛？ 我看到新聞，香港政府最近也動作頻頻，說要大力發展 AI， 還把聯想的 AI 創新中心拉到河套區去。

他們是想跟新加坡一樣，也搞一個 AI 樞紐嗎？

香港確實也在積極佈局。 聯想集團的 AI 創新中心在香港河套區正式營運，作為首批進駐的跨國科技企業， 這就顯示香港政府的政策誘因成功轉化為實體科技投資。

而且，香港特首李家超在「世界互聯網大會亞太峰會」上宣布， 香港政府將制定全面的 AI 發展策略，核心為大幅提升算力並將成立「香港人工智能研發院」，

旨在打造國際競爭力的 AI 創新樞紐。 香港想要扮演一個「超級聯繫人」的角色，希望連結中國和國際的 AI 科技生態。

可是香港這樣夾在中美之間，兩邊都想討好，最後會不會反而變成兩邊不是人， 被夾死啊？ 而且，它在算力、人才這些方面，跟我們台灣，還有新加坡，怎麼比啊？

小明你這個問題問得很好。 香港有它獨特的優勢，比如國際金融中心的地位、對中國市場的理解， 以及稅務優惠等等。

它希望能吸引那些希望在中國市場發展，但又想保有一定國際彈性的企業。 最近香港寬頻甚至推出了「AI+ 國產算力平台」，投資 1 億港幣，

整合了像沐曦集成電路跟壁仞科技這些專門開發 GPU 晶片的中國本土廠商的算力， 旨在提供企業一站式的 AI 應用方案，還能用 Token-as-a-Service 這種模式來計費。

簡單來說，就是你不是一次買斷或租用整台機器，而是依照你實際使用的「運算量」來計費， 用多少付多少。

這擺明了就是想搶佔中國的 AI 市場份額。

哇，連「國產算力」都搞出來了，這不就代表他們真的想把供應鏈也往自己手上抓？

對，這加劇了亞洲 AI 生態系的競爭格局，也對台灣的「非紅鏈」帶來新的挑戰。 「非紅鏈」，簡單來說，就是排除中國供應鏈以外的、跟西方世界更緊密合作的供應鏈夥伴。

而『信任溢價』，是客戶因為信任你的產品和服務，即使價格高一點， 也願意選擇你的這種額外價值。 對台灣來說，這意味著什麼？

就是我們的「非紅鏈」跟「信任溢價」變得更加重要，真的要死守。 因為地緣政治因素讓企業在選擇 AI 供應鏈時，不只是看技術和成本， 還要考量供應鏈的韌性跟政治可靠度。

嗯，「非紅鏈」跟「信任溢價」這個概念我們講過很多次了。 就是西方國家因為地緣政治因素，會更傾向選擇跟台灣這些「可信任的夥伴」合作， 特別是在半導體這種關鍵技術上。

沒錯。 像最近就有傳聞，蘋果在尋找台積電以外的晶片代工夥伴，甚至跟英特爾在談。 雖然台積電跟蘋果那種深度的技術綁定，台灣經濟研究院的劉佩真總監就說了， 這是競爭對手很難跨越的門檻。

但這也顯示出，在全球供應鏈去風險化的大背景下，連蘋果這樣的巨頭都在思考供應鏈的韌性跟多元化。 這反而更凸顯了台灣在「非紅鏈」中的戰略價值，因為我們是「可信賴」的。

聽你這樣講，我是稍微沒那麼爆氣了啦。 所以，現在這個市場，看起來很熱，但其實風險跟機會是並存的， 對不對？

那些純粹炒作的 AI 概念股，可能真的就是「本夢比」，很容易被清算。 投資人重新評估AI科技巨頭在天價資本支出下，能否將『本夢比』有效轉化為『本賺比』， 這才是關鍵。

沒錯。 回到我們一開始討論的投資策略。 現在美股資金板塊輪動加速，資金開始從純粹的 AI 概念股，

轉向那些具備實質獲利能力、有「抗 AI 衝擊」能力、以及「實體護城河」特性的產業跟企業。 簡單來說，就是那些提供 AI 基礎設施的「賣水人」。

賣水人！ 所以我們還是要找那些提供鏟子、提供牛仔褲的人，而不是去淘金的？ 直接買台電、買水資源公司會不會比較穩啊？

小明，你這個比喻越來越到位了！ 雖然不能說直接去買台電，但方向確實是這樣。 我們今天聊到這個「AI發展悖論」，就是說，AI 雖然技術進步會降低單位成本，

但它的複雜性、對人類干預和驗證的需求，會導致總體部署成本反而會更高， 這讓企業的「本賺比」變得更加困難。

所以，我們更要持續觀察科技巨頭的 AI 資本支出是否能在未來財報中轉化為更明確的營收增長和盈利能力， 並關注那些能夠把巨額 CapEx 轉化為實質「本賺比」的公司，

尤其是在數據中心、電力供應、液冷散熱、高頻寬記憶體，還有剛提到的光學互連這些關鍵環節。

對了，我們台灣的資安防護也很重要耶！ Google 的技術長 Shane Huntley 之前來台灣不是也警告說，

AI 正在根本上改變網路攻擊的速度跟複雜度，而且還看到有駭客針對台灣的關鍵基礎設施預置攻擊。 中國那個中科天璣的 AI 認知作戰系統，還把台灣人分成四種類型來打擊。

這擺明了就是要搞我們啊！

小明你提的這個點非常重要。 這些外部威脅，加上台灣自身水電土地等基礎設施的限制，都變成我們承接 AI 超級週期紅利的挑戰。

台灣能否有效應對這些新形態的資安挑戰，直接關係到社會穩定、 產業運營安全以及「信任溢價」的基礎。

所以，對投資人來說，這些都是必須持續關注的風險因子。

好，那今天這樣聽下來，雖然美股看起來有點像泡沫要來了，但深入拆解 AI 巨頭的 CapEx，

還有 Google 的技術創新，我們會發現這個「燒錢黑洞」其實也同時在驅動著巨大的「硬需求」。

而且亞洲，特別是台灣這種「非紅鏈」的 AI 水電工，反而還能在這場地緣政治的棋局中找到新的機會。

但是我們也要提防各種風險，資安的、基礎設施的，不能太掉以輕心。

完全正確。 所以我們今天的結論是，投資人真的要擦亮眼睛，去區分哪些是純粹的「本夢比」， 哪些是實實在在的「本賺比」。

持續關注這些科技巨頭的財報，尤其是它們的 CapEx 到底有沒有轉化成真正的獲利。 以及，台灣在全球 AI 供應鏈中，在硬體、半導體這些「實體護城河」領域的優勢，

會是我們接下來很重要的觀察點。 另外，香港成立的「人工智能研發院」和「國產算力平台」的具體運作成果，

以及台灣「AI大聯盟」在產業應用上的進展，這些也都是我們觀察亞洲 AI 戰局的關鍵信號。

感謝熙宇今天的分析！ 希望大家都能在變動的市場中，看清楚局勢，找出真正的價值。 我們下週貓貓AI再見！

謝謝大家，下週見！