(圖說:Frozen soap bubble。圖片來源:Photo by Jill Warvel on Unsplash。)
✳️ tl;dr
- Howard Marks 認為 AI 展現「非理性繁榮」跡象,但泡沫通常只能事後識別,當前估值雖高但尚未達到瘋狂程度 1
- 「泡沫最有趣的方面之一在於其規律性,並非指時間上的規律,而是指其發展過程的規律性。某種新穎且看似革命性的事物出現,悄悄滲入人們的腦海,激發他們的想像力,並帶來難以抑制的興奮感。早期參與者獲得巨額收益,而那些旁觀者則感到無比的羨慕和後悔,並出於害怕繼續錯失良機的心理,蜂擁而至。他們這樣做,既不了解未來會發生什麼,也不考慮他們付出的代價是否能帶來合理的回報和可承受的風險。」
- AI 符合泡沫特徵:革命性技術、FOMO 驅動投機、超高估值,但「這次不同」可能 20% 機率成立。(大家都想預測未來但又想保留餘地?
- 循環交易引發疑慮:Nvidia 投資 OpenAI 1,000 億美元,OpenAI 用這筆錢購買 Nvidia 晶片,Goldman Sachs 估計 Nvidia 15% 銷售來自此類交易
- 資料中心投資規模驚人:JPMorgan 估計 AI 基礎建設擴建總成本約 5 兆美元,明年支出接近 5,000 億美元
- 債務融資風險升高:Oracle、Meta、Alphabet 發行 30 年期債券為 AI 投資融資,殖利率僅比美國國債高 100 個基點或更少
- Warren Buffett 提醒:汽車是 20 世紀上半葉最重要發明,但 2,000 家汽車公司中只有 3 家倖存,技術重要不等於投資者能獲利
- AWS Hero Ernest 建議 技術決策者 應建立多供應商策略,避免單一依賴 Nvidia,同時評估 AWS Trainium、Google TPU 等替代方案,以為成本控制和供應鏈韌性
- AI 晶片實際使用壽命僅 1-3 年,但企業採用 5-6 年折舊,Michael Burry 指控科技巨頭誇大盈餘 2
- Nvidia 從年度 2 年產品週期轉為年度發布,Jensen Huang 開玩笑:「Blackwell 出貨後,Hopper 根本送不掉」
- Anthropic 80% 營收來自企業客戶,B2B 模式因更高客單價更有前景,產品策略應優先企業市場 3
- OpenAI 預計 2028 年前持續巨額虧損,HSBC 估計到 2030 年仍不盈利,需額外 2,070 億美元資金 4
- Google TPU 成為 Nvidia 最強勁對手,第 7 代 Ironwood 能效提升 2 倍,成本效益達 Nvidia 的 1.4 倍,目標 2027 年奪取 10% 市佔 5
- SPV (特殊目的載體) 用於資料中心融資,隱藏資產負債表外的債務,類似 Enron 模式引發擔憂
- WEF 預測到 2030 年 AI 將取代 85 百萬工作但創造 97 百萬新工作,但新工作 77% 需要碩士學位,人力資源策略需要根本調整 6
- 2025 年已有 77,999 個工作因 AI 流失,平均每天 491 人失業,Microsoft 30% 程式碼由 AI 撰寫,40% 裁員針對工程師 7
- 歷史類比:AI 泡沫類似 1860 年代鐵路熱潮和 1920 年代航空泡沫,都是「拐點泡沫」加速技術採用但犧牲投資者 1
- 當前 AI 巨頭平均 P/E 比率約 34,低於 2000 年網路泡沫的 59,但 Shiller CAPE 達 40.40 接近網路泡沫水平 8
✳️ 知識圖譜
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✳️ 延伸閱讀
https://www.oaktreecapital.com/insights/memo/is-it-a-bubble ↩︎ ↩︎
https://blog.citp.princeton.edu/2025/10/15/lifespan-of-ai-chips-the-300-billion-question/ ↩︎
https://fortune.com/2025/11/12/openai-cash-burn-rate-annual-losses-2028-profitable-2030-financial-documents/ ↩︎
https://fortune.com/2025/11/26/is-openai-profitable-forecast-data-center-200-billion-shortfall-hsbc/ ↩︎
https://wccftech.com/hot-take-the-true-ai-chip-challenge-for-nvidia-isnt-from-amd-or-intel-its-googles-tpus-heating-up-the-race/ ↩︎
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5316265 ↩︎