AI投資狂潮會是一場泡沫？科技巨頭數兆美元的豪賭，成功關鍵取決於這些因素

林彥呈

2025年11月24日週一下午2:43

近年AI發展神速，相關應用讓人嘖嘖稱奇，雖然輝達執行長黃仁勳親自駁斥了「AI泡沫論」，但仍有許多人感到好奇，科技企業的鉅額投資是否能夠順利收到回報，以及AI未來對於企業、個人及整體經濟所能創造的價值，在當前市場估值中究竟反映了多少？

PIMCO經濟學家衛艾婷指出，AI能否快速釋放出新的、具變革性且可獲利的創意，或在美國經濟中引發類似2000年代初期外包導致美國製造業基礎萎縮，並且結構性地改變勞動市場的「中國產業衝擊」仍然有待觀察，但目前的產業估值與資本支出，似乎都建立在AI能同時實現兩者的假設之上。

第二次機器時代：從理論走向實踐

時至今日，AI能夠徹底改變企業營運、生產力及勞動市場的想法仍大多停留在理論層面。自從《第二次機器時代：智慧科技如何改變人類的工作、經濟與未來？》出版以來已經超過10年，這本書預測任務自動化將使機器能學習、推理與創造，並導致「巨大分化」；白領工作被取代、貧富差距擴大，以及贏者通吃的局面。

隨著2022年ChatGPT等大型語言模型工具推出，以及模型效能顯著提升與廣泛採用，世人才開始看到這項技術對經濟的真實影響。理論正走向實踐。

衛艾婷說，今年AI熱潮的其中一項顯著特徵是業界競相建置龐大的運算能力，以訓練這些模型並支援不斷增加的每月活躍用戶（MAUs）。假設AI人工智慧將吸引數十億用戶（包括付費訂閱者），或透過代理、機器人、企業軟體整合及其他自動化互動形式等非人類應用創造重大價值。

根據美國國民收入與產品帳戶（NIPA）資料，由美國經濟分析局（BEA）發布並作為國民生產總值統計的基礎顯示，自2023年以來，伺服器與晶片／圖形處理器（GPU）的進口增加了1800億美元，而資料中心結構支出約增加160億美元。這與最大AI相關企業報告的資本支出大致相符。同時，軟體、研究與開發的資本支出也在加速成長。

猶如1990年代光纖投資熱潮

衛艾婷分析，AI相關投資似乎為2025年美國整體投資成長貢獻了1個百分點。否則，美國投資趨勢原本應為停滯甚至收緊。若非伺服器與基礎設施相關組件為進口商品，AI可能也為實質GDP成長貢獻了同樣幅度。

PIMCO估計，AI相關活動在2025年上半年約貢獻了0.5個百分點的GDP成長。這對任何單一產業而言都是巨大的推力，令人聯想到1990年代網際網路興起時的光纖投資熱潮。

企業大舉投資AI 到底要給誰用？

衛艾婷指出，今年不僅投資步伐加快，企業指引也顯示未來還會有更多投資。未來5年，與AI相關的總投資估計將達數兆美元。

只不過，快速的部署節奏、大量融資交易，以及未來投資指引的龐大規模，不禁讓投資人擔憂：運算能力的成長是否會超過需求，導致頂尖企業之間競爭加劇、價格迅速下跌，以及股價重估？

為了將此問題具象化，PIMCO將目前的美元支出轉換為每月活躍用戶用量。根據產業預估的部分基期假設：伺服器資本支出2000億美元、每台伺服器35萬美元、吞吐量每秒2000個token、50%使用率，以及典型消費者使用量，我們預期目前投資目標達到49億每月活躍用戶的用量。稍微調整這些假設，例如更快的伺服器吞吐量，或更高強度的運算使用，意味著2000億美元的伺服器投資可提供20億至80億每月活躍用戶的用量。

這樣的用量究竟是什麼概念？不妨參考一下，美國人口約3.4億，全球人口則為80億。換句話說，業界要不是假設全球超過一半人口將使用託管於美國伺服器的大型語言模型，就是認為非人類使用者（機器人、代理、企業軟體整合）將構成每月活躍用戶需求的重要部分。

AI創造的價值有多少？

進一步假設，如果每個每月活躍用戶能夠產生每月20美元的收入（消費者可免費使用部分AI人工智慧聊天機器人，但可能為更多或更快的使用付費，而企業通常支付更多），49億每月活躍用戶將帶來約1.2兆美元的年產業收入，約占當前名目GDP的4%。

企業是否願意每年向AI產業支付1.2兆美元，取決於AI創造的價值。根據NIPA資料，如果節省勞動成本是AI的唯一好處，也就是讓每年1.2兆美元的經濟產出從勞動報酬轉移至資本所有者，則勞動報酬在總國民收入的占比需要下降4個百分點，才能合理化這些估值。

這與2000至2010年「中國產業衝擊」期間勞動報酬比重下降5個百分點相似，當時外包減少了美國製造業基礎，並從根本上將經濟轉向低薪服務業，這呼應了《第二次機器時代：智慧科技如何改變人類的工作、經濟與未來？》作者Brynjolfsson與McAfee在10年前就提出的觀點，他們認為技術取代勞動的現象將達到前所未有的規模。

PIMCO認為，這個簡易的估算顯示市場估值中隱含的一大假設：AI的價值很大一部分可能在於其創造新想法、產品與技術的能力，而不僅僅是讓舊產業更有效率，而且AI產業能夠捕捉至少部分這些價值。

資金、能源、監管政策：AI發展還要面臨這些挑戰

除了上述簡易的計算以外，還有關於融資的現實問題。2000億美元可以創造大量用戶用量，但隨著快速創新與設備快速折舊，未來還需要大量替換性投資。

衛艾婷表示，科技公司正在探索各種方式來資助這些持續的投資（儘管目前大型語言模型的收入報告有限），包括銀行、公開發型與私募信貸，以及私募股權。但這些來源，尤其是銀行，是否願意持續以科技公司期望的規模支持AI計畫？更高效率與新創意的夢想又有多少依賴額外融資？

科技產業目前也享有美國政府相對有利的待遇。伺服器、晶片與組件被排除在關稅之外，而且包括建築結構的所有資本支出都可立即折舊，超大規模業者在可預見的未來可能不需支付太多稅款。然而，這種情況可能改變，隨著產業規模擴大，監管審查也可能加強，並帶來潛在的政策轉變。

此外，推動AI熱潮所需的能源一直是關注焦點，AI服務的邊際成本與能源消耗越來越相關，關鍵問題包括能源供應是否能夠跟上AI的成長，或者AI是否能透過創新突破這些限制，例如模型是否會變得更有效率、更少資源消耗？

AI革命誰是贏家、輸家未成定局

衛艾婷認為，AI是一項具變革性的通用技術，將從根本上改變人們的工作與生活方式，以及企業尋找並投資新創意的方式。目前處於這場新工業革命核心的公司正加速投資，儘管其對進展速度、所需的算力，以及AI人工智慧產業能否捕捉技術創造的價值仍存在疑問。

最終哪些公司能捕捉龐大的潛在價值還說不準，而在新技術的採用週期中，贏家與輸家可能會改變。隨著AI演進，新的產業顛覆者可能會出現，而現有市場領導者未必能將快速成長轉化為持續性收益。

她說，在權衡AI的巨大潛力與風險、成本及當前估值後，可以看出一切都取決於AI能否兌現承諾。要合理化龐大的資本支出與市場估值中隱含的樂觀情緒，必須有具變革性的重大創意，也就是高利潤的新產品、新的價值創造形式。

隨著能源限制、融資挑戰與監管審查的可能性增加，問題不只是投資多少才算過度，而是產業能否兌現其變革創新的承諾，並為股東捕捉這些價值。

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