AI進入燒錢大時代，兆美元級資本砸向數據中心，能否高回收仍存疑

【財訊快報／陳孟朔】生成式AI熱潮自啟動以來，市場對「泡沫化」的警示就從未停過。從企業財報到資本市場定價，愈來愈多跡象指向一場可能可比90年代末網路熱的投機循環。科技巨頭與新創同步把數千億美元砸向先進晶片與超級數據中心，押注經濟活動將由人轉向機器，最終帳單恐達數兆美元。外電報導，今年初「星際之門」(Stargate，星門)超級數據中心計畫喊出5,000億美元後，資本開支全面加速；有企業更稱未來AI基建投入將上看「數兆」。為了補足資金，有的轉向債務市場，有的與晶片供應商簽下百億級別的投資協議，形成「供應商投資客戶、客戶回頭買供應商產品」的循環。同時，雲端、數據中心資產開始以曼哈頓規模計畫擴張，銀行財團為單一園區提供逾200億美元的融資案例不再稀奇。

關鍵問題是，回報如何實現？顧問機構估算，到2030年整體AI產業每年恐需創造2兆美元營收才足以支撐算力投資，與可見的商業收入之間存在近8,000億美元缺口。多頭承認當前「偏泡沫」，但仍堅稱長期報酬可觀；空頭則警告本輪循環將「大規模資本損毀」，尤其是高槓桿、低現金流的新創。

供給端也浮現雜音。學界調查顯示，多數企業AI專案尚未轉化為實質報酬；另有研究提出「工作廢品」概念，指大量看似漂亮、卻無法推動任務進展的AI生成內容，反而拉低生產力。與此同時，模型「愈大愈強」的縮放定律遭遇邊際效益遞減，新一代旗艦模型未如宣傳般帶來飛躍，連開發者也坦言「通往AGI仍缺一塊關鍵拼圖」。

在需求端，競爭者快速湧入、低成本模型百花齊放，壓縮前沿服務的議價空間，更棘手的是電力瓶頸。數據中心建設與電網承載力的拉鋸，可能成為擴張進度的硬約束。這些結構性掣肘，讓「高投入能否換到高回收」的問號愈來愈大。

資本市場的記憶也在作祟。若以明斯基五階段(移位、膨脹、狂熱、套現、恐慌)觀察，本輪AI具備技術敘事強、估值高、資金便宜與「錯失恐懼症」(Fear of Missing Out，FOMO)齊備等特徵。今年初曾出現「泡沫破裂」的驚魂一刻——低成本模型橫空出世引發科技股兆級別拋售，指標股單日重挫雙位數；但其後資金迅速回流，龍頭市值再創高，顯示多空拉鋸遠未結束。

與1999年的相似與不同同樣明顯，一方面，估值拔高與以「流量/參數」替代「利潤」的敘事似曾相識；部分供應鏈玩家從加密礦場一轉身就成「AI基建新貴」，耐久度存疑。另一方面，今日的頭部科技公司多具龐大現金流與穩健財務，消費端導入速度驚人，前沿開發商的銷售成長也極具彈性，為體系提供與當年不同的「緩衝墊」。

真正的勝負手在商業模式，若模型能力能持續上行並承接更複雜任務，企業願意為更高等級服務付費不無可能，甚至出現「博士級助手」訂閱的高價定位；但在電力、成本、法規與邊際效益的多重壓力下，產業更可能分化——少數平台級與供應鏈龍頭穿越周期，多數追風新創成為「創造性破壞」的代價。