投資研究內容

AI算力真的過剩了嗎？泡沫迷思與科技股面臨的四大隱藏風險

Hello 大家好，我是好葉

七月份股市出現了顯著的回調，八月份又漲了回來，特別是像韓國內存板塊等出現了大跌，一些知名基金經理也遭遇了挫折。很多人又開始擔憂：是不是 AI 泡沫要破裂了？是不是該清倉手頭上的 AI 概念股？

「AI 泡沫論」從 2021 年我們開始投資雲端計算和 AI 時就一直在講，年年講，但相關股票已經漲了好幾倍。市場情緒總是在過度恐慌和過度狂熱之間搖擺。作為價值投資者，我們不應被情緒左右，而是要回歸兩個核心問題：這家公司還在賺錢嗎？這個行業還在發展嗎？ 如果答案是肯定的，我們就能安心持有。

今天，我們就用數據來驗證一下，目前的 AI 泡沫情況到底如何。

前陣子市場上一個很大的「鬼故事」是：Meta 打算出租自己的算力。市場立刻解讀為：大廠建了太多數據中心，算力用不完了，所以拿出來租，這意味著半導體板塊（如英偉達）的訂單要見頂了。

我的解讀：這不是算力過剩，而是 Meta 在尋求變現，算力依然緊缺。

行為勝於言辭： 我們看看 Meta 的實際動作。根據最新的財報展望，Meta 將 2026 年的資本支出（CapEx）預期從原本的 130-1450 億美元，大幅上調至 1650-1690 億美元。如果算力真的過剩，它為什麼還要砸更多錢去買晶片？
出租算力的動機： 相比雲端巨頭（微軟、亞馬遜、谷歌）可以直接透過雲服務將 AI 變現，Meta 的開源模型變現能力較弱。投資者看到它投入鉅資卻沒看到直接回報，會感到焦慮。因此，Meta 透過出租閒置算力來創造現金流，給投資者一個交代，這是一個合理的商業策略。
大廠訂單持續增長： 我們看看微軟、谷歌、亞馬遜和甲骨文，它們手頭上的積壓訂單（已簽約但未履行的合約金額）都在持續大幅增長（有些甚至三位數增長）。這說明雲端廠商的確因為 AI 的發展而獲得了實質的業績成長，這支撐了它們繼續投資數據中心的合理性。

因此，從大廠的資本支出和積壓訂單來看，算力需求依然強勁，尚未出現明顯的過剩。

近期像 DeepSeek 等開源模型表現強勁，有人擔心，大家都去用免費或便宜的開源模型，那些花大錢研發閉源模型的公司（如 OpenAI、Anthropic）是不是就賺不到錢了？這會不會讓 AI 變得不值錢？

我的解讀：開源與閉源將長期共存，且都會刺激算力需求。

開源不等於免費： 開源模型的代碼是公開的，但你要讓它跑起來（調用 API），依然需要消耗算力，需要付錢。這反而會降低使用門檻，刺激更多開發者去使用 AI，進一步做大算力消耗的蛋糕，這對半導體板塊是利好。
歷史的借鏡： 就像作業系統領域，Linux 是開源的，但這並不妨礙微軟的 Windows 系統持續賺錢直到今天。開源系統推動了整體產業的發展，而閉源系統透過提供更好的維護、更優質的體驗和更完善的生態，依然能吸引大量願意付費的企業和個人用戶。蘋果 iOS 和 Android 的共存也是同樣的道理。
高淨值市場的選擇： 企業用戶和高階使用者願意為更聰明、更穩定、有隱私保障的閉源大模型付費，因為這能為他們帶來更大的商業價值。

登入閱讀完整內容

發布：2026-08-22T11:17:54.317Z