這次的AI熱潮是不是泡沫 ? 破裂了嗎 ?
股市暴漲後大跌，有人說正常回檔，有人說泡沫破裂，到底誰是對的 ? 有哪些事件、數據可以參考 ?
我收集了一些自己認為可以參考的資料，將之放進NotebookLM整理，主要是分成相同點和差異點方便分析，內容稍做修改後摘要在下方。
先講結論 : 目前看起來當前 AI 熱潮尚未達到 2000 年泡沫破裂前的極端失衡水準，比較像是 1997 年的繁榮初期。換言之，泡沫正在醞釀中，但還沒有到爆炸的程度。
相同點 (Similarities) :
AI 熱潮與 2000 年網路泡沫顯示出類似的市場行為和估值壓力：
- 估值指標逼近歷史高峰 : 美國股市估值指標「週期調整本益比 (CAPE)」已逼近 25 年前水準，與網際網路泡沫高峰時期相當。
- 宏大敘事與高度不確定性驅動 : 兩次熱潮的核心驅動力都是一個極具吸引力的「宏大敘事」；AI 的核心也是「不確定性」； AI 行業領袖宣稱 AGI（通用人工智慧）將變革所有產業；
- 資金流向「純粹標的」 : 投資者傾向押注「純粹標的」，即公司存亡 100% 押在 AI 上，根據矽谷銀行的數據，今年至今有 58% 的風險資金流向 AI 公司。
- 散戶參與狂熱 : 泡沫需要大量「新手投資者」參與推動狂熱；大批散戶透過 Robinhood 等交易平台涌入 AI 領域；2024 年輝達 (NVDA-US) 成為散戶買入最多的股票，全年投入近 300 億美元。
- 生態系統互相綑綁，放大系統性風險 : AI 領域形成一個高度互相依存、彼此捆綁的生態系統，例如，輝達宣布向 OpenAI 投資 1000 億美元，而 OpenAI 則依賴輝達提供晶片，超微、甲骨文等企業也參與這個自我循環、自我加強的閉環，放大了整個生態的風險。
- 宏觀警訊開始累積 : 高盛分析師提醒，近期出現了一些類似 90 年代繁榮轉捩點的跡象，這些警訊曾在網路泡沫破裂前至少兩年出現，這些警訊包括：投資支出達到高峰、企業獲利開始下滑、企業債務快速膨脹、聯準會降息，以及信用利差擴大等。
差異點 (Differences)
相較於 2000 年網路泡沫末期，目前的 AI 熱潮在宏觀經濟指標和企業基本面上有著顯著的差異。
- AI 投資佔 GDP 比例遠低於歷史高峰 : 目前 AI 投資在美國 GDP 中的占比還不到 1%，這明顯低於過去重大技術浪潮期間的 2% 至 5% 高峰（包括電力與網路浪潮），在網路泡沫末期，非住宅投資約占美國國內生產毛額 (GDP) 的 15%。
- 估值與盈利能力更具支撐 : 納斯達克 100 動態本益比（PE）為 37 倍，相較於 1999 年底網路泡沫高峰時的 68.4 倍 低了 46%；AI 龍頭「Magnificent 7」的淨利率達 29%； AI 企業 2025 年盈利預期上修幅度達 12%，顯示估值仍具基本面支撐。
- 企業財務健康度更為穩健 : 整體非金融企業部門的財務狀況明顯優於 1990 年代末期，大型科技公司多以自由現金流來支應資本支出，而非大量舉債，目前企業債務占獲利的比率，仍遠低於當年網路泡沫的高峰水平。
4. 整體資本支出尚未過度狂熱 : 摩根大通認為，目前包括科技相關的整體資本支出仍需大幅成長，才會達到 1990 年代那種過度樂觀的水準， AI 投資主要集中在半導體與雲端基礎設施等「硬科技」領域，尚未出現全面投機化現象。
- IPO 市場呈現「少而精」特徵 : 網路泡沫時期（1998-2000 年），美國相關 IPO 達 892 家，2023 至 2025 年迄今僅有 22 家 AI 相關 IPO，但私有市場更成熟，企業可透過多輪融資，降低對 IPO 的依賴。
- 企業獲利仍保持強勁 : 網路泡沫時期，企業獲利在 1997 年末達到頂峰後開始下降，目前標普 500 成分股的淨利潤率約為 13.1%，仍高於過去五年的平均值 12.1%。
- AI 面臨獨特的電力供應瓶頸 : AI 基礎設施的關鍵瓶頸是電力供應，微軟執行長納德拉指出，公司最大的問題不是運算能力過剩，而是缺乏足夠的電力。他提到，如果無法在接近電力供應的地方完成建設，實際上可能會有一堆晶片堆放成庫存，無法插電使用。
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