縱橫台股－朱晏民 | AI不是泡沫，而是一場仍在加速的結構性增長

　　《縱橫台股》過去一年，隨著人工智能（AI）相關股份股價大幅上升，市場對於AI是否正在形成泡沫的討論愈來愈多，每逢市場出現調整，這個說法往往亦成為最常被引用的理由。不過，若從歷史經驗及基本面角度分析，現階段談論AI泡沫或許言之尚早，甚至有點錯判形勢。真正的泡沫，並非單純因為資產價格上升，而是價格長期大幅脫離企業盈利及實際需求。但從目前AI產業的發展來看，這種情況仍未出現。

 

　　以美國標普500指數中的科技股為例，自2023年AI浪潮展開以來，科技板塊的股價累積升幅與企業盈利增長大致同步，兩者均約為2.5倍至3倍。換言之，今輪升勢並非主要由估值擴張推動，而是建基於企業盈利實質改善。相比之下，1995年至2000年的科網泡沫時期，科技股股價最高曾飆升約六倍，但同期盈利僅增長約兩倍，股價明顯遠遠跑在基本面之前，這才是典型泡沫形成的特徵。

 

　　若進一步聚焦今輪AI浪潮最具代表性的企業英偉達(Nvidia)(US.NVDA)，兩者差異更為明顯。自AI熱潮展開以來，Nvidia股價累積升幅約14倍，但同期盈利卻增長約25倍，形成盈利增速快過股價升幅的局面，市盈率反而較過去有所回落。換言之，目前市場並非靠投資者不斷追高估值支撐，而是企業盈利本身正在快速增長，這與泡沫時期估值失控擴張的情況完全不同。反觀科網泡沫年代的龍頭Cisco，股價曾累積暴升約25倍，但同期盈利只增長約6倍，價格與基本面逐漸脫節，最終導致泡沫爆破。

 

　　除了企業盈利之外，要判斷AI是否屬於泡沫，更應該從整體經濟角度觀察。

 

　　如果AI真的具備革命性影響，其價值最終應反映在生產力提升之上。從美國非農就業每小時產出的增長率來看，相關數據由3年前約1.5%，回升至目前約2%。若與過往科技革命相比，目前仍屬相對早期階段。上世紀90年代初個人電腦普及時，美國生產力增長率由約1.5%提升至2.3%左右；其後互聯網廣泛應用，更進一步推升至3%以上。相比之下，AI對生產力的正面影響才剛開始顯現，未來仍有相當大的提升空間，反映企業盈利及經濟增長的長線潛力尚未完全釋放。

 

　　從需求層面來看，今輪AI發展與傳統泡沫亦有本質上的不同。科網泡沫年代，大量資金流向尚未成熟的商業模式，企業缺乏穩定收入來源，實際需求與市場預期存在巨大落差。但今輪AI投資熱潮背後，卻有十分明確且持續擴大的真實需求支持。過去一年，全球AI算力需求幾乎呈現垂直式增長。Anthropic年化收入已達約45億美元，按年增長超過15倍；Google每月處理的Token數量亦增至3200萬億個，按年增長約7倍。這些數據都反映AI商業化進程正在加速推進，企業與用戶的實際使用需求亦同步上升。

 

　　更值得留意的是，目前需求爆發主要仍來自對話式生成AI，代理式AI的影響尚未完全反映。隨著代理式AI逐步落地，AI將由單純回答問題，進一步發展至自主執行多步驟決策及實際任務。這將大幅增加運算需求，Token消耗量有機會較現時增加數百倍，甚至千倍以上。若按照目前發展趨勢推算，到2030年，全球Token需求有望較現時再增加20倍以上。這意味著AI基礎設施建設仍處於高速擴張階段，而非接近需求見頂的後周期。

 

　　當然，任何科技浪潮最終都會走向成熟，AI投資亦不可能永遠維持高速增長。

 

　　但市場真正需要思考的問題，從來不是AI會否出現泡沫，而是目前是否已接近泡沫爆破的臨界點。從歷史經驗來看，科技泡沫見頂之前，往往會同時出現幾項重要訊號，包括企業內部人士持續大規模減持股份、美國聯儲局長時間將利率維持在明顯高於中性利率的水平，以及大型雲服務供應商不再上調，甚至開始下調資本開支預測。截至目前為止，這些關鍵條件均未出現。

 

　　因此，在基本面與需求持續擴張的大環境下，AI仍然是未來數年最值得關注的產業主線。投資布局方面，可優先留意受惠於Vera Rubin平台升級的核心供應鏈，同時以中長線角度關注AI眼鏡、人形機械人等應用端領域，作為下一階段AI滲透率提升的重要受惠方向。《凱基投顧董事長　朱晏民》

 

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