Ep169｜60億變一兆，么壽

韭菜畢業班 · 2026-08-28

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這一集談到的個股裡，有 8 檔在發布前 30 天內也被其他節目談到（同期共 9 個節目）：2 檔與其他節目同向、0 檔相反。

比較的是各節目公開說法之間的異同，不是對股價的判斷。看多、看空怎麼判定

AI算力霸權爭奪戰：從60億到一兆的投資啟示錄，解析半導體設備股走勢與資金狂潮下的市場變局

本文深入剖析AI產業從燒錢到獲利的典範轉移，探討OpenAI與Anthropic等AI實驗室如何透過算力套利創造驚人回報，並分析此趨勢對台積電、輝達等半導體供應鏈的深遠影響。同時，我們也將回顧應用材料、科林研發等設備股的配對交易邏輯，並反思當前市場氣氛下的投資策略。

聽眾互動與半導體設備股配對交易策略解析

在節目一開始，我們感謝各位聽眾的熱情支持，這讓我們能持續產出深度的市場分析。近期有聽眾提問關於應用材料等半導體設備股的看法，我們認為這類股票在上半年經歷了一波強勁的漲勢後，目前正面臨一個關鍵的轉折點。

回顧今年三四月，應用材料、科林研發、科磊和泰瑞達等一眾半導體設備股集體走強，這背後有很大一部分原因是市場上盛行的配對交易策略。機構投資者普遍採取「做多半導體、放空軟體」的操作，將資金從當時逆風的軟體板塊抽出，投入確定性較高的硬體族群，藉此對沖風險。然而，隨著近期軟體股反彈，我們觀察到這個配對交易似乎正在解除，資金開始從高檔的半導體設備股流出，導致這些股票出現明顯回檔。

目前，應用材料等公司的股價已經在很大程度上反映了未來20%以上的成長預期。由於其業務確定性高，股價走勢相對穩健，但這也意味著上漲空間可能相對有限，因為市場已將樂觀預期定價在內。除非出現重大的利多催化劑，否則這些股票可能只會在區間內震盪。從風險報酬比來看，在當前價位持有這類股票，下方風險不小，上方空間卻相對受限，除非有新的爆點來推動估值進一步擴張。因此，我們對這類「已定價」的股票持較為謹慎的態度，寧可將目光轉向那些上半年漲勢相對溫吞、但更具潛在爆發力的族群。

市場氣氛觀察：從大立光創新高到機構減碼的反思

近期市場氣氛出現微妙變化，儘管大立光和台積電等權值股相繼創下新高，但整體市場的投機氛圍已不若以往。觀察台積電從疫情時期的四五百元一路漲到現在，其漲勢凌厲，但大立光卻是在多年後才剛突破前高，這顯示市場資金正轉向擁抱「確定性」。這種對確定性的追求，反映出投資人在經歷前一波下跌後，風險偏好已顯著降低，市場情緒從激情轉為壓抑。

我們注意到，美股市場的廣度雖然看似健康，但這反而讓部分專業投資機構感到不安。有機構投資人表示，他們在8月初就開始降低部位，轉持現金。他們的理由是，市場上存在大量的對沖部位，導致波動率降低，且市場對財報利多反應平淡，呈現「輪動但漲幅不大」的格局。他們真正想看到的是科技巨頭和半導體股帶頭衝鋒，而不是類股輪動，因為這代表市場缺乏真正的信心。考量到季節性偏弱和未來眾多不確定因素，選擇保守、守住上半年獲利，確實是合理的策略。

反直覺的牛市訊號：為何科技股領漲才是真健康？

一個非常反直覺的觀點是，當前市場廣度良好、類股輪動的現象，對某些專業投資人來說並非好訊號。他們認為，真正的牛市訊號應該是AI相關的半導體股與超大規模雲端業者（Hyperscaler）同步上漲。今年以來，市場常出現「晶片漲、軟體跌」或「半導體強、科技巨頭弱」的負相關走勢，這代表市場對AI資本支出的投資回報率仍缺乏信心。

若市場重新相信AI的投報率，我們應該會看到「花錢的」（Hyperscaler）和「收錢的」（半導體）同時上漲。近期，我們已經觀察到這個配對交易開始反轉，軟體服務股價上漲，而半導體及設備股則出現下跌，兩者差距一度達到30%。這印證了先前「做多半導體、放空軟體」的大規模對沖交易正在平倉。這些資金並未消失，而是轉向其他領域，等待下一個明確的牛市訊號出現，也就是半導體與雲端巨頭再次同步起飛的時刻。

AI實驗室的商業模式革命：從燒錢巨獸到印鈔機

AI產業最根本的變化，在於領先的AI實驗室如OpenAI和Anthropic，已從過去仰賴微軟、亞馬遜等外部資本輸血的燒錢公司，轉變為具備強大現金流創造能力的「印鈔機」。據悉，Anthropic已在第二季轉虧為盈，而OpenAI也預計在第三季跨越獲利門檻。這個結構性的轉變至關重要，因為它賦予了這些公司更強的資本支配權，使其能更積極地擴張算力。

這其中的關鍵在於驚人的「算力套利空間」。目前，每百萬瓦（Megawatt）的算力成本約為1000萬至1500萬美元，但Anthropic在尖峰時段，卻能將其轉化為高達5000萬美元的營收，這代表著高達5倍的套利空間。這解釋了為何這些公司願意不惜代價搶購算力，因為每投入1億美元建置或購買算力，就有機會創造5億美元的營收。這種強大的變現能力，將驅使OpenAI和Anthropic在未來幾年內以前所未有的速度吞噬全球新增算力，預計到2027年，兩家公司可能佔據全球40%至50%的新增算力。

算力效率的質變與驚人的投資回報率

在評估AI算力增長時，不能僅看用電量（Gigawatt）的數字，因為算力效率正在發生質變。隨著輝達GB300等新一代AI晶片的部署，同樣的1 Gigawatt電力，其實際算力可能是舊設備的3到5倍。因此，即使OpenAI和Anthropic的用電量成長看似趨緩，其掌握的實際有效算力仍在以倍數增長。到了2028年，這兩家公司甚至可能控制全球絕大部分的AI算力。

從投資回報的角度來看，這個算力競賽的經濟效益極為驚人。根據估算，要生產1 Gigawatt的AI晶片產能，晶圓廠的設備與廠房投資約需60億美元。然而，這60億美元的投資，在未來五年內，經過輝達、台積電、電力、網路等層層疊加後，最終可以對應到超過一兆美元的AI終端營收。如此巨大的投資回報，正是驅動整個AI軍備競賽背後最核心的經濟邏輯，也解釋了為何全世界都急於投入這場競賽。

供應鏈的長鞭效應：從EUV到變壓器的全面瓶頸

儘管需求端極為旺盛，但AI的擴張之路並非一帆風順，供應鏈的「長鞭效應」正成為主要瓶頸。從最上游的AI晶片需求，傳導到晶片製造，再卡在極紫外光（EUV）設備，而EUV又受限於蔡司（Zeiss）的光學鏡片，蔡司本身又面臨設備、材料和人才的限制。這種一層層的制約，使得即使OpenAI願意砸錢，也無法在短時間內獲得無限的算力。

同樣的瓶頸也存在於其他環節，包含渦輪機、變壓器、高頻寬記憶體（HBM）、機板、光收發器、資料中心土地和電力等。我們在過去一年所投資的AI供應鏈題材，本質上就是在這些不斷變化的瓶頸中尋找機會。今年的情況與去年最大的不同在於，AI實驗室已具備強大的獲利能力，這使得他們對算力的需求更加迫切且具有支付能力，但供應鏈的擴張速度卻遠遠跟不上，這種供需失衡將持續為相關廠商帶來漲價和擴產的契機。

算力選擇權：SpaceX與Meta的策略性布局

在這場算力爭奪戰中，SpaceX和Meta等公司擁有獨特的「算力選擇權」。不同於一般的小型雲端業者（Neo Cloud）需要先找到客戶、簽訂長約才能融資建置，SpaceX和Meta可以運用自有資金，先行囤積大量算力。他們可以選擇將算力出租給Anthropic等公司以獲取穩定回報，也可以留作自用，發展自家的AI模型。這種進可攻、退可守的策略，使他們在算力定價上擁有更大的話語權。

這個選擇權的價值，將隨著算力價格的上漲而水漲船高。當SpaceX發現Anthropic願意為算力支付更高價格時，他們就會向輝達購買更多GPU，進而推動GPU漲價。這個漲價效應將如同漣漪般，一層層傳導至整個供應鏈，從輝達到SK海力士、美光、三星等記憶體廠，再到台積電等晶圓代工廠，甚至是載板、光通訊業者，都可能因此迎來重新定價的機會。

監管與內部化：AI算力需求的潛在變數

AI實驗室的變現能力並非毫無風險，監管政策是最大的潛在變數。若因監管審查導致新模型必須延遲六個月甚至更久才能發布，將直接影響其營收成長曲線，進而削弱其購買更多算力的意願與能力。我們已經看到一些跡象，例如OpenAI訓練出新模型卻未對外發布，或是Anthropic以增六過的版本應市，這都可能與監管顧慮有關。

另一個值得關注的趨勢是「推論算力內部化」。目前AI實驗室約有40%的算力用於對外提供推論服務，50%用於內部研究。如果他們發現，將算力用於內部研究、開發更強大的模型所帶來的長期回報，高於將算力作為商品販售，他們可能會選擇將更多算力收回自用。這將導致市場上可用的AI算力供給減少，進而推升算力價格，形成一個「算力漲、Token漲、GPU漲、HBM漲」的全面漲價牛市循環。

資金狂潮的終極瓶頸：AI與全世界搶錢

AI發展的最終瓶頸，可能不在技術，而在資金。根據估算，若要滿足全球AI算力需求，每年可能需要高達7兆甚至10兆美元的資本支出，這已接近全球GDP的十分之一。根據Semi Analysis的模型，2024年至2029年間，AI基礎建設總投資額可能高達11兆美元，其中約5兆美元需透過信貸市場融資。

這將引發一場「AI與全世界搶錢」的資本戰爭。由於AI投資的回報率極高，這些公司甚至有能力負擔20%的利率來借款，因為借10億美元就能創造50億美元的營收。這種強大的資金吸引力，將可能排擠其他領域的資金需求，導致房貸、國債、甚至其他企業的融資成本全面上升。最終，我們可能會看到整個信用市場重新定價，利率被結構性地拉高，而這股資金成本上升的壓力，將反過來成為抑制AI無限擴張的最強力剎車。

AI極度成功下的反直覺現象：穩定現金流公司估值恐下修

一個極為反直覺的推論是：如果AI極度成功，反而可能導致許多傳統穩定現金流公司的估值下修。當AI帶動經濟成長率和資本回報率暴增，市場的折現率也將隨之升高。這意味著，一家未來30年都能穩定獲利的公司，其未來現金流的現值將會降低。

當市場上出現年化報酬率達8%到10%甚至更高的低風險投資機會（例如超大規模企業發行的AI建設債券）時，投資人為何還要持有本益比達25倍的穩定成長股？這將導致資金從傳統的防禦型類股，如嬌生（Johnson & Johnson）或鐵路股等，大舉流向AI相關的信用資產。最終，這些過去被視為「穩健」的股票，其本益比可能被壓縮到極低的水準，即使是美光和SK海力士這類景氣循環股，也難以倖免。資本的機會成本將變得極高，徹底改變資產定價的規則。

通往AGI之路：中國的角色與算力集中化趨勢總結

在全球AI算力競賽中，美國佔據絕對主導地位，掌握了全球約70%的新增資料中心瓦數，而中國則因禁令限制，佔比不到10%。儘管中國的AI實驗室如Kimi等公司表現不俗，但其算力規模與Anthropic等巨頭相比，仍有數量級上的差距，且此差距在短期內難以追趕。

總結來看，整個AI產業的發展趨勢正朝向「算力高度集中化」的方向前進。最強的模型能賺取最多的錢，再用這些錢購買最多的算力，進而開發出更強的模型，形成一個自我強化的飛輪效應。最終，全球絕大部分的算力資源和頂尖AI人才，都將被OpenAI和Anthropic等極少數公司所吸納。能阻止這個趨勢的，只剩下物理上限（電力、晶片產能）、資金瓶頸、政治反彈和監管限制。若這套劇本持續上演，未來我們可能會看到AI勞動力大軍的出現，其數量每年以十倍速增長，徹底顛覆人類的工作形態。

投資心法：順勢而為，擁抱時代變革

面對這個前所未有的變局，我們的投資哲學也應與時俱進。與其每天猜測崩盤時機或追逐明牌，不如從宏觀的產業趨勢由上而下（Top-down）出發，去理解資金流向和典範轉移。我們已經脫離了追逐目標價的階段，轉而專注於理解驅動市場的長期結構性力量。

活在這個技術快速迭代的時代，我們感到非常幸運。從網路、智慧型手機到如今的AI，每個時代都為投資人提供了巨大的機會。與其擔心市場回檔，不如思考如何順應這股浪潮。我們寧可將精力投入在研究那些能改變世界的頂層論述上，而不是每天在擔憂崩盤中度過。只要跟隨這條主幹道持續前進，相信就能獲得不錯的回報，並期待能早日實現退休的目標。

結論

總結而言，AI產業正處於一個從「燒錢基建」邁向「獲利兌現」的關鍵轉折點。算力套利空間的存在，正驅動一場前所未有的資本軍備競賽，其影響力之大，甚至可能重塑全球利率和資產定價的格局。對投資人而言，這既是巨大的機遇，也潛藏著風險。短期來看，部分已定價的半導體設備股可能陷入盤整，但長期而言，掌握關鍵瓶頸資源的供應鏈廠商，以及擁有算力選擇權的科技巨頭，將是這場AI革命的最大贏家。投資策略上，應密切關注半導體與Hyperscaler能否同步轉強，作為下一波牛市啟動的關鍵訊號。

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