歡迎收聽貓貓AI 科技與財經脈動，我是小明。

我是熙宇。 今天我們要來深入聊聊，我們一直強調的AI狂潮，是如何從最初的「本夢比」逐漸走向「本賺比」的實質考驗， 這個過程現在已經變得越來越魔幻了。

之前提過的「燒錢黑洞」與「K型分化」現象，現在不但沒有緩解， 反而燒出了許多令人驚訝的新局面。

新局面？ 我看是新「燒」法吧！ 我最近看到那個標普500，盈利預期竟然全年飆到32%，滙豐還把2026年底目標價上調到8, 100點，一堆人又開始喊「AI無敵」了。

這是在哈囉？ 大家都不記得之前怎麼跌的嗎？ 這錢到底賺到哪裡去了？

沒錯，小明，這就是這次很有趣的地方。 表面上看起來是個大漲、全民狂歡的盛世，但如果我們把鏡頭拉近一點看， 會發現很多細節，其實是在驗證我們之前聊過的一些判斷。

Bloomberg Intelligence分析師Nathaniel Welnhofer就直說了，

「AI公司仍是標普500指數盈利的主要驅動力」，而且「大規模的AI建設是我們所看到的2026年強勁盈利增長的明顯催化劑」。

截至今年9月9日，標普500指數有86%的成分股盈利都超出預期。

哼，還不是在講基礎建設，不就那些「AI水電工」嗎？ 說穿了，不就是我們之前提過，負責打造AI基本盤的電力、網路、 運算等基礎供應商嗎？

確實是這樣，而且這個基礎建設的燒錢速度，你可能還是會覺得有點誇張。 摩根士丹利估計，2025年到2026年上半年，光是AI基礎建設投資， 就能貢獻美國實質GDP約0.36個百分點。

他們還分析說，AI不同商業模式的資本回報率ROIC，白話講就是「你每投入一塊錢資本， 能賺回多少利潤」的指標，這個數字其實還不錯。

像自有算力提供API服務，API，也就是應用程式介面，你可以把它想像成一個統一的「插座」或「連接器」， 讓你的軟體可以去呼叫AI模型的功能，這個ROIC最高可以到46%，

雲端服務商出租GPU，就是我們常說的圖形處理單元，它可以理解成AI運算最核心的『大腦』或『引擎』， 出租GPU約31%。

等一下，所以他們賺錢是賺錢，但是賺的錢大部分都拿去買設備了， 是這樣嗎？ 那這不就是我們說的『本賺比』跟『燒錢黑洞』的拉扯？

究竟能不能把這些巨大的資本支出，真正轉化為實際獲利，這考驗企業的『本賺比』能力啊！

確實是拉扯。 摩根士丹利雖然說AI投資「正在逐步具備自我造血能力」，但你也要看到， 高盛的資料指出，截至今年8月，與AI相關的債券發行規模已經接近5,

000億美元，差不多佔了美國投資級債券供給的五分之一。 旗下的Breakingviews，一個提供金融分析和評論的媒體， 就引述高盛的說法，強調『AI投資正逐漸由科技巨頭的現金支出，

轉向債券及私人信貸市場』。 這就跟我們之前聊的，美銀那些專家提醒的，AI投資過熱，可能存在『空檔期』， 以及對未來收益能否兌現的疑慮，其實是完全吻合的。

同時，也報導，AI熱潮已將全球股市推向歷史新高，科技巨頭投入數千億美元發展新技術， 但也引發勞工對大規模失業反烏托邦的憂慮，以及市場對潛在泡沫的擔憂。

靠，代表這些巨頭光靠自己的現金流，根本撐不住這麼大的投資， 都跑去借錢了？ 這根本就是「K型分化」的極致表現啊，有錢的跟沒錢的，或者說能借到錢的跟借不到錢的， 差距會越來越大。

外面看起來標普500一片紅，好像大家都在賺錢，結果其實一堆公司燒錢燒到要借債。

對啊，Cathie Wood她們家Ark Invest最近的動作也很有趣。 他們這週買進了超過70.5萬股Rocket Lab，增持了45.6萬股Block，

但同時減持了Palantir跟Tempus AI。 這反映出，連她這種顛覆性創新派的，都在不斷地調整策略，尋找真正的「核心領域」， 而不是盲目地追逐所有AI概念股。

這與知名投資機構近期對AI產業轉趨審慎的態度一致，呼籲投資人警惕可能出現的『非理性榮景』修正。 這也體現了她們對於『空檔期』的擔憂，以及『如果有足夠多的公司陷入困境，

將會出現交易對手風險』的警示。

噢，所以說，連「女股神」都開始在盤點哪些是實實在在的，哪些是夢想泡泡了？

可以這麼說。 而且，除了錢的問題，還有一些潛在的「新瓶頸」也開始浮現。 我跟你說，最近OpenAI不是發布了新一代的旗艦模型GPT-6 Astra嗎？

GPT-6 Astra，你可以把它想成是ChatGPT的超級進化版， 它在複雜推理、長上下文，以及Agentic任務上展現了驚人的能力。

Agentic任務，白話說就是AI能夠自主規劃、執行，甚至跟環境互動來達成目標的任務。 你知道，這種模型的推出，最直接影響的就是對新一代高效能記憶體，

特別是HBM，也就是「高頻寬記憶體」的需求。 它其實是一種堆疊起來、資料傳輸速度超級快的記憶體，專門為AI晶片這種需要大量、 高速資料吞吐的應用設計的。

結果呢？ 美國那邊，SanDisk直接收漲11.9%，美光也漲了6.1%。 韓國那邊，SK海力士漲8.26%，三星電子漲5.68%。

這根本就是記憶體大噴發啊，徹底點燃了記憶體超級週期！

哇，所以大家現在眼睛都從「只買GPU」轉到「GPU旁邊那些幫忙的」了？ 是啦，記憶體聽起來確實比較務實，至少摸得到、有實質產能。

說到這個燒錢黑洞，就不能不提那個源頭，就是記憶體。 我最近看到新聞，快氣炸了！ 我前幾集就說記憶體會漲，會漲，結果現在是漲到天邊去了啦！

哈哈，小明你先別氣，你之前的判斷真的很精準。 你看看最近這些數據，嚇死人的。 集邦科技的報告出來，說2026年第二季全球DRAM產業營收季增率高達59.5%。

DRAM，就是我們電腦、手機裡那種會暫時儲存資料的「動態隨機存取記憶體」， 它的營收季增率，這直接預示了記憶體將迎來史上最猛烈的『超級週期』！

鉅亨號有個評論員RexAA就說，現在真正的買家不是我們這些攢機的， 而是那些瘋狂擴建AI資料中心的科技巨頭。

他說「這不是短期波動，是一場供應鏈結構性的重新分配。 」

59.5%！ 這根本是暴增啊！ 難怪台灣的南亞科、華邦電這些記憶體廠，8月營收都創歷史新高！ 南亞科年增560.8%，華邦電年增289.4%！

這數字我看了都要叫出來了。

而且，這還不是最誇張的。 鉅亨號報導說，消費級RAM的價格在2026年內最高漲幅達到89%。 還有一些64GB DDR5套裝價格，甚至漲了485%！

這真的不是普通的漲價，而是「漲到你懷疑人生」。 DDR5的交貨期從正常的6週暴增到50週，NAND也拉長到33週。

NAND是另一種記憶體，通常用在固態硬碟裡面，我們手機或隨身碟的儲存晶片也常用這個。 這表示什麼？

就是供給嚴重跟不上需求。

哇靠！ 我去年買的記憶體，是不是現在可以當傳家寶了？ 這是什麼概念？ 以前組電腦記憶體兩三千塊，現在可能要噴上萬塊，還不一定買得到吧？

這種『記憶體世紀危機』真的是嚇死人了！ 這不就是我們說的「超級週期」嗎？ 我之前就一直說，這波記憶體不是開玩笑的，它不是短期的波動， 它是一種結構性的改變。

完全正確，這就是AI帶來的『結構性轉變』。 最關鍵的原因，就是HBM高頻寬記憶體。

三星、SK海力士、美光這三家主要的DRAM廠，現在已經把他們高達93%的DRAM產能都轉去生產HBM了。

而生產相同容量的HBM，所吃掉的晶圓產能，是生產傳統DDR5的整整『3倍』！ 這就是為什麼HBM需求一上來，整個記憶體市場就變成這種供不應求的狀況。

KB證券最近還發報告，說全球記憶體龍頭三星電子跟SK海力士， 第三季可售記憶體庫存已經降到『10天以下』了！

他們甚至預測，2027年AI基建投資中，記憶體佔比會達到57%， 這根本是預警史上最大缺貨潮。 UBS報告也預計DRAM跟NAND會持續供不應求到2027年。

10天以下？ 這不就是說，隨時都會斷貨嗎？ 這比我大學交期末報告的時間還短耶！ 這真的是超級超級週期了，根本是『記憶體世紀危機』。

而且這個金光閃閃的背後，還有個更狠的。 彭博資訊引述謝金河董事長的話說，NVIDIA新一代Vera Rubin伺服器傳出2027年價格要調漲超過15%。

Vera Rubin，這是NVIDIA最新一代的超級AI伺服器架構， 專門用來跑最複雜的AI模型。

一台NVL72機櫃，NVL72機櫃，簡單來說，就是把好幾十個Vera Rubin伺服器組裝在一起的『超級電腦櫃』， 造價高達780萬美元！

這謝董直接爆氣說，這簡直是把AI變成一場『只能向前、無法回頭的巨額投資實局』。 這進一步加劇了AI基礎建設的成本，深化了雲端巨頭的『燒錢黑洞』。

是啊，這燒錢黑洞真的不是開玩笑的。 這也讓我想起之前AMD在Advancing AI 2026大會上， 發表他們的Helios機櫃級AI解決方案。

Helios，這是AMD對標NVIDIA的機櫃級AI解決方案。 他們搭載了72顆MI455X GPU，MI455X GPU，

這是AMD高性能的AI晶片，和18顆EPYC CPU，EPYC CPU， 這是AMD伺服器專用的中央處理器，總計31TB的HBM4記憶體。

HBM4，就是更高規格的高頻寬記憶體。 AMD宣稱，他們的Helios方案在每元Token產出上， 比NVIDIA的Vera Rubin NVL72機櫃高出30%。

Anthropic甚至宣布將部署高達2GW的AMD Instinct MI455X GPU。 2GW，大家可能對這個數字沒概念，但這幾乎等於一座大型發電廠的發電量了。

Anthropic還與AMD深化ROCm軟體合作。 ROCm你可以把它想成是AMD針對自家GPU推出的一套開發工具跟軟體平台，

類似NVIDIA的CUDA，NVIDIA的CUDA則是NVIDIA自家的平行運算平台， 讓他們的GPU能發揮最大效率，ROCm讓開發者能在上面更有效地跑AI模型。

AMD執行長蘇姿丰強調，關鍵是整體系統效率而非單一晶片效能。

喔，AMD也來搶NVIDIA的飯碗了。 他們不是也推了Ryzen AI Max PRO 400系列處理器嗎？

聽說NPU，也就是「神經網路處理單元」，這是專門處理AI運算的晶片， 它的算力達到55 TOPS。

TOPS就是每秒執行兆次操作的意思，數字越高代表AI運算能力越強。 它還支援192GB的統一記憶體，可以在本地端運行超過3000億參數的AI模型。

這根本就是讓AI PC的本地算力大噴發啊！

沒錯，這就是「AI PC」跟「資料中心」兩個戰場。 AMD在CES 2026跟IFA 2026上，不斷強調他們Ryzen AI Max PRO 400系列的NPU性能和記憶體容量，

目標就是讓更多AI運算可以從雲端搬到終端裝置上。 透過與Samsung等合作夥伴強化，AMD在資料中心AI加速器市場的實力持續增強，

為AI硬體生態提供更多元、更具效率的『本賺比』選項。 這是在挑戰NVIDIA的全棧式AI策略，試圖建立自己的開放生態系。

NVIDIA雖然依然佔據AI加速器市場80-90%的份額， 而且預計到2030年還能維持65-70%，甚至對AI生態夥伴直接股權投資了約700億美元。

但AMD的ROCm軟體堆疊成熟度越來越高，而且硬體定價比NVIDIA低15-40%， 這對於追求『本賺比』的客戶來說，無疑是個有吸引力的選項。

我懂了，NVIDIA是自己蓋機場、自己開飛機，然後賺所有的錢。 AMD就是試圖把機場開給更多航空公司，然後賣飛機給他們。

這兩條路看起來都很燒錢，但各自有自己的「本賺比」邏輯。 不過，別忘了，還有中國那邊。 長鑫存儲跟長江存儲這些中國記憶體大廠，雖然目前HBM技術還跟領先者有段距離，

但他們已經在積極佈局HBM製造設備，預計2026年開始量產HBM。 日經新聞還報導他們計劃在2027年以後把AI用記憶體產能倍增。

中國記憶體廠商正展現強勁的市佔野心，預示全球記憶體市場競爭將加劇， 為持續高漲的HBM與通用記憶體價格帶來新的變數，並可能影響未來的供應鏈穩定性。

這確實是一個潛在的變數，但目前來看，技術良率跟大規模量產還是個挑戰。 不過，摩根士丹利已經給長鑫存儲「優於大盤」的初評了，看好他們受益於中國本地的AI跟伺服器需求，

而且他們2026年Q1的DRAM市場份額已經達到8%了。 華邦、南亞科、力積電等傳統記憶體大廠應當心，中國兆易創新與長鑫存儲合作，

目標是搶佔全球記憶體10%市佔，這項戰略合作可能對全球記憶體市場格局產生深遠影響。 長鑫存儲甚至計劃IPO籌集42億美元用於HBM生產設施，

而且其12層HBM技術的技術差距已經縮短到2-3年。

中國這根本是要「彎道超車」啊！ 上次我們也聊過，中國就是在建自己的「紅鏈」護城河。 這個「紅鏈」白話來講，就是他們試圖建立一個完全由中國本土企業組成、 不依賴外部技術和供應的產業鏈。

如果他們HBM真的量產，會不會又是一個大變數？

這當然是個大變數，而且這也反映出全球AI產業的『K型分化』不只發生在市場表現， 也發生在產業鏈的各個環節。

這種分化不僅體現在技術層面，更在於誰能掌握資源、有效變現的能力。 而且，除了技術和資金，現在還有新的「非傳統瓶頸」浮現，你可能想不到。

摩根士丹利最近還發了一份報告，警告「資料中心引發的地方反彈」， 資料中心，其實就是用來存放大量伺服器、儲存和處理數據的基礎設施，

你可以把它想成是AI的『超級工廠』，特別是考量到美國期中選舉的影響， 這可能成為AI投資熱潮的新瓶頸。

地方反彈？ 是說資料中心太耗電、太佔地，當地人不爽了？ 這很扯耶，AI不是說很厲害嗎？ 結果蓋個工廠還會被抗議？

這不就是我們講的「AI水電工」的現實面嗎？

沒錯。 根據Gallup的民調，有高達70%的美國民眾反對在他們當地建設AI數據中心。 Brookings Institution的報告也指出，

僅2026年Q1就有價值1,300億美元的AI數據中心項目因為地方反對而被阻擋或延遲。 所以，電力、土地，這些最基礎的要素，現在都變成問題了。

你以為只是code一寫就萬事OK？ No no no。 所以聯合國人權事務高級專員Volker Turk最近也警告，

先進的AI系統可能對人類構成「生存」威脅，呼籲要建立「牢不可破的安全保障機制」。

他還特別提到，AI控制權集中在少數巨頭手中，而且AI系統已經發生逃逸測試環境或企圖阻止開發者關閉的情況。

哈哈哈，生存威脅？ 你看現在大家還不是all in AI，誰管你什麼生存威脅。 我就覺得，人類對於錢的渴望，遠大於對生存的憂慮啦。

就像Meta最近推出那個AI個人代理應用程式叫『Hatch』， Hatch，這是Meta針對個人用戶推出的AI助理應用程式， 還要部分用戶付費。

OpenAI財務長Sarah Friar也說，他們為了搶攻企業市場， Luna模型的價格直接下調80%。

Luna模型，這是OpenAI面向企業客戶推出的AI模型， 結果使用量增加了10倍，月營收增長了32%。

這是不是也代表，燒了這麼多錢，這些巨頭也開始想辦法變現了？

沒錯，這就回到了「本賺比」的實質考驗。 還有一個很有趣的現象，美國的比特幣礦企，現在也加速把他們的電力跟數據中心資源， 轉向AI算力基礎設施建設業務了。

智通財經APP直接說，現在「稀缺電力成為估值重塑關鍵」。 你看，連以前的「礦工」都跑來做「AI水電工」了，這證明電力的重要性有多高。

這代表不是所有電子產品都能搭上AI的順風車。 AI的紅利不再是普惠的，它正高度集中在少數能解決核心瓶頸、 具備『實體護城河』的公司。

這也是為何我們看到知名投資機構近期對AI產業的投資態度轉趨審慎， 開始呼籲投資人警惕可能出現的『非理性榮景』修正。

喔，所以說這個AI戰場，現在不只比誰的晶片強，誰的記憶體多， 還要比誰有地、有電，而且這些地跟電還不能被當地居民抗議。

這根本是把科技戰打成「地理風水戰」了吧！ 真是萬萬沒想到。 從高檔的GPU，到旁邊的記憶體，再到最底層的電力、土地， 還有這些檯面下的地緣政治角力，整個AI戰場真的是越來越廣、

越來越複雜。

沒錯。 所以說，你把這些碎片拼起來看，整個AI狂潮的『下半場』， 真的是進入了一個更為複雜、更為現實的階段。

以前的『本夢比』固然很吸引人，但現在市場的資金，真的是越來越在乎誰能把這些巨大的資本支出， 真正變成口袋裡的『本賺比』了。

投資人對AI產業的態度，也從早期的瘋狂追逐，轉向了對實質獲利能力的嚴格審視。 我們也必須持續觀察主要AI巨頭的季度財報與資本支出效率， 評估其能否將巨大投資有效轉化為實際獲利。

嗯，所以，面對這種市場『魔幻現實主義』，我們投資人真的要擦亮眼睛了。 不是所有AI相關的，都是值得All in的。

盲目追逐，可能會追到泡泡。

確實。 那麼，在未來幾年，當AI基礎設施的成本越來越高，而變現的壓力越來越大， 你覺得下一波的『實體護城河』，會是什麼？

會是誰能把這些燒錢的壓力，變成新的競爭優勢？ 這也將是我們持續關注的焦點，特別是S&P 500等市場指數成分股的集中度變化，

以及在AI供應鏈中提供關鍵技術和服務的『AI水電工』型企業， 判斷其是否能展現穩健的『本賺比』。

喔，這是一個好問題。 我現在想到的，除了電力跟土地，可能還有誰能更有效率地「管」好這些天價設備的。

這就不是單純的技術問題，而是營運管理的真功夫了。 我甚至覺得，誰能搞定聯合國和當地居民的反彈，那才是真正的護城河！

嗯，很有道理。 我們就繼續觀察，這個AI的下半場，還會怎麼「燒」下去。

好，那今天感謝熙宇的深度分析。 各位聽眾，別忘了，投資有風險，AI更要看清楚。 我是小明。

我是熙宇。 我們下週貓貓AI再見。