2026-07-27（一）第 296 集、AI 巨頭手頭緊，錢荒問題如何解？

觀點整理

近期財報季顯示，無論財報好壞，只要自由現金流（FCF）水位下滑，市場評價就更趨謹慎：財報好的小跌、財報壞的大跌。
幾乎不大幅增加資本支出的蘋果，股價反而重返市值第一，引發「削減資本支出是否反而成為利多」的討論。
真正關鍵在於：削減支出可能被視為缺乏競爭力；持續增加又怕 FCF 下滑過快、AI 營收無法及時回饋。
以 Google 為例：營收 1,198 億美元、年增 24%，Google Cloud（AI 相關）大增 82% 至 248 億美元，表現不錯，但單季 FCF 突然轉負 60 億美元（過去多年維持 300–400 億美元水位），導致市場給予較悲觀評價、股價重挫。
特斯拉同樣面臨營收超預期、但 EPS 大幅低於預期、資本支出年增約 148% 的情況，獲利受壓縮。
五大雲端服務業者（CSP：Meta、Google、微軟、Amazon、甲骨文）未來數季 FCF 轉負已是遲早的事；半導體業者手上現金水位反而增加。
市場要求過高，目前股價下跌可視為估值回調的賣壓，而非立即否定 AI 長期前景。

不只雲端巨頭（挖金礦者）遭賣壓，「賣鏟子」的半導體族群也是本輪重災區。
今年以來半導體多數仍維持顯著正報酬，相對七巨頭平均已收跌約 4% 仍算表現較佳。
具體跌幅（自高點）：Sandisk 接近 40%、康寧約 39%、Marvell 36%、Intel 31%、科磊 29%、科林 27%、應材 26%、美光與 CoreWeave 約 26.5%。
這些回檔主要反映 7 月去槓桿後的估值調整；巨頭估值已接近新冠疫情時期水位，可參考當時應對方式。
部分半導體今年仍有接近 100%–200% 的報酬（從更高漲幅回落），可視估值回調幅度決定是否參與。

自去年 10 月以來，行情明顯集中在能立即獲得營收回饋的半導體，整體大盤表現並未明顯優於往年，顯示市場對本輪 AI 膨脹相當謹慎。
真正壓力更多來自債券市場回過頭對股市的沉壓，而非單純財報本身。
泡沫形成通常需具備四項指標：
- 技術革命（已出現）
- 價格暴漲（有，但未達 1995–2000 年翻 6 倍的誇張程度）
- 資金瘋湧（成交量能已縮至 1 兆以下，顯示資金曾大幅湧入）
- 供給瓶頸（最關鍵、目前尚未達成）
歷史經驗顯示，泡沫破滅多發生在供給過剩時（鐵路到處是鐵軌、網際網路公司滿街、NFT 到處成立、鬱金香過多）。
AI 基礎建設泡沫何時來？關鍵在算力過剩：當使用 ChatGPT 或 Gemini 只需半秒到一秒就能生成數萬文字與數千支影片，且生產力提升有限時，距離破滅才會逼近。
目前連資料中心能否按時蓋完都是問題：蓋洛普民調顯示美國 48% 極度反對、23% 稍微反對 AI 資料中心，支持者僅 27%；紐約州甚至宣布暫停一年建置。
因此 2028–2029 年可能迎來算力過剩的時點，很可能被延後；未來五年內都不太可能出現供給過剩。
目前股價下跌主要是市場心理情緒的估值回調，因為市場擔心泡沫、要求資本投入必須節制、顧及財報與 FCF，並證明錢花在刀口上且有足夠 AI 營收回饋。

Kimi K3 等模型推出後，市場情緒進一步發酵，顯示 AI 已從「資本支出戰」逐漸轉向「價格戰」。
中國開源模型市佔率節節攀升，主因成本優勢明顯：
- GPT-5.5 輸入／輸出價格約 10 美元／50 美元
- DeepSeek-R1、V4、Kimi K2.5／K2.6 等成本僅約 1/10
研發費用差距懸殊（不含資本支出）：Anthropic 約 40 億美元、OpenAI 約 90 億美元，而 MiniMax 僅 2.5 億美元、智譜約 4.7 億美元。
即使效能只有 80%–90%，對初階客服等應用已足夠，因此廉價 AI 需求上升。
資本支出短期難以下降，但可透過模型優化壓低成本、擴大使用量，加速 AI 營收回饋速度。

本輪下跌可視為三層因素疊加：
- 6 月槓桿質押後的情緒與估值回調（漲得兇、跌得重）
- 表面看 FCF，實質是擔心未來沒錢繼續投或投了收不回，加上債券市場恐慌傳導
- AI 價格戰已被市場認可，廉價且有效的模型更受青睞
距離泡沫破滅仍有一段時間，因為供給過剩尚未出現；目前仍處建置期，企業仍渴望更多算力。
市場謹慎評價反而創造契機：若用基期估值看，已接近「遍地是鑽石」；但最終能否回收營收回饋，仍取決於是否為科技樂觀論者。
核心仍在於 AI 最終能否真正提升生產力；在供給尚未過剩前，估值回調階段值得思考布局時機。