美股金融與科技巨頭正上演 AI 軍備賽：一端是 Webull、Robinhood 以 AI 與黑卡級產品搶高資產客，另一端是 Amazon、Alphabet、Meta 斥資數十億在雲端與晶片上交鋒，加上 Anthropic 與五角大廈談判風暴，AI 金融與監管版圖正劇烈重塑。

在生成式 AI 席捲全球金融市場之際，華爾街與矽谷的競爭已不再只是交易費與手續費的價格戰，而是從「誰有最多高資產客戶」一路延伸到「誰掌握雲端算力與國防級 AI 合約」。從線上券商 Webull Corporation (NASDAQ:BULL) 到散戶平台 Robinhood Markets (NASDAQ:HOOD)，再到雲端三巨頭之一 Amazon.com Inc. (NASDAQ:AMZN) 以及 Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOGL)、Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META)，一場跨界的 AI 金融戰正全面開打。

先從最貼近散戶的交易端看起。Webull 在 2025 年交出掛牌後首個完整年度成績單，總營收達 5.71 億美元、年增 46%，第四季營收 1.652 億美元更交出 50% 年增。交易相關收入年增 56% 至 1.125 億美元，利息收入也成長 31%。更關鍵的是資產規模與高價值客戶：客戶資產衝上 246 億美元、較前一年成長 81%，保證金餘額則年增 43% 至 6.89 億美元，顯示高活躍、願意加槓桿的投資人持續湧入。

Webull 把成長關鍵押在 AI 助理「Vega」與訂閱制服務「Webull Premium」。Vega 每週為約 120 萬名全球用戶提供協助，10% 的週活躍用戶使用該工具詢問超過 1,000 萬個問題，等於平台正把 AI 變成交易決策的「第一線客服與研究員」。另一方面，Webull Premium 付費訂戶在年末突破 10.2 萬人，超越原先 10 萬人的內部目標，管理層更直接喊出「明年要翻倍」的雄心，顯示券商正從手續費市場，轉向更穩定、黏著度高的訂閱收入模式。

不過高速成長也伴隨成本疑慮。Webull 第四季調整後營運費用年增 62% 至 1.436 億美元，主要來自行銷與品牌投資。雖然行銷費用占營收比重已由 2024 年約 35% 降到 23–24%，分析師仍緊盯「成長是否靠燒錢」。公司回應指出，第四季行銷刻意拉高，是趁市場火熱搶下高淨值、頻繁交易的客戶，並預期 2026 年第一季行銷強度將明顯回落。換言之，Webull 正在壓住「先搶資產，後看獲利」的牌。

與此同時，Robinhood 正試圖把自家品牌從零股交易與 meme 股，推向「高端財富管理」。公司推出全新 Platinum 信用卡，採邀請制、年費高達 695 美元，直接對標 American Express (NYSE:AXP) 白金卡與 JPMorgan Chase (NYSE:JPM) Chase Sapphire Reserve 等頂級產品。Robinhood 強調卡片每年提供超過 3,000 美元價值的會籍與生活消費回饋，並附贈其付費服務 Robinhood Gold 會員資格，鎖定的就是傳統高端發卡行的核心客群。

這張採 99.9% 純鉑金電鍍的卡，象徵 Robinhood 的轉型企圖：當早期用戶年齡與資產逐步成熟，加上加密貨幣波動讓交易收入不穩，公司必須切入更穩定、可交叉銷售的高端金融服務。Platinum 卡與監護帳戶等新產品，讓 Robinhood 從「交易平台」變成「消費金融入口」，與 Webull 走的技術路線不同，卻同樣指向高價值客戶與多元收入。

但能讓這些新金融服務真正規模化，背後還是取決於雲端與 AI 基礎建設，這正是 Amazon、Alphabet 與 Meta 角力的戰場。Amazon 近期與 OpenAI 宣布達成戰略合作，除自身投資 500 億美元外，OpenAI 將在未來擴大使用 AWS，額外增加 1,000 億美元的運算承諾，包含導入 2GW 規模的 AWS Trainium 晶片算力。對 Amazon Web Services 來說，這不只是單一客戶訂單，而是向市場宣示：在 AI 模型訓練成本居高不下的情況下，Amazon 企圖以自家晶片降低成本、吸引企業選擇其雲端方案。

Amazon 高階主管 Peter DeSantis 也強調，憑藉自研晶片，Amazon 能以更低成本提供 AI 模型與應用，讓企業在考量昂貴的 GPU 與訓練費用時，將 AWS 視為具價格優勢的選項。對金融平台與券商而言，若要將 AI 大量嵌入交易、風控、客服場景，背後所倚賴的雲端夥伴與成本結構，將直接決定服務價格與毛利。

另一邊，Alphabet 靠著廣泛的 AI 產品滲透，穩固其在資本市場的青睞。根據統計，截至 2 月底，Alphabet Inc. (NASDAQ:GOOGL) 獲得 32 位分析師覆蓋，其中 26 位給予買進、6 位中立，無人喊賣，12 個月目標價中位數約 380.13 美元，較當時股價仍有近 22% 上行空間。多家券商包括 Citizens 與 TD Cowen 皆維持「優於大盤」與「買進」評等，看好其在自駕車子公司 Waymo 及廣告、雲端 AI 上的成長。

在產品端，Google 近期替 Google Translate 導入基於 Gemini 的多語言生成能力，讓使用者可依情境選擇口吻，並針對俚語提供多種備選翻譯與延伸解釋。看似消費端的小更新，實際上是 Alphabet 將大型模型落地在日常工具的範例：當翻譯、搜尋與雲端協作全面融入 AI，也為未來企業級付費服務鋪路，進一步強化 Google Cloud 與工作區產品的競爭力。

Meta 則以「算力需求方」的身分切入這場 AI 大戰。市場消息指出，Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META) 近期與 Google 達成多年度協議，租用 Alphabet 自家 AI 晶片 TPU，用於訓練新一代 AI 模型，規模達數十億美元。這顯示，連本身也大舉購買 NVIDIA (NASDAQ:NVDA) GPU 的 Meta，都願意成為 Google 雲端 AI 晶片的客戶，凸顯算力供應戰已從單純購買硬體，演變成「互為客戶、互相綁定」的產業生態。

支撐 Meta 激進投資 AI 的，是旗下社群平台仍然強勁的用戶參與度。Citizens 分析師指出，Meta 旗下 Instagram 在 1 月的全球使用時間年增 19.2%，遠高於 6% 的用戶成長，顯示公司成功在既有用戶身上拉高停留時間與曝光量；美國市場中，使用時間年增 16.5%，月活躍用戶僅成長 2%。以此為基礎，Meta 得以在廣告收入穩健成長的情況下，大舉投資 AI 模型與硬體，從 Reels 推薦演算法到未來的生成式內容工具，進一步鞏固其社群廣告霸主地位。

然而，AI 戰場並非只有商業競爭，還牽動國防與監管博弈。Anthropic 與美國國防部（DoD）的合約風波，突顯「安全第一」AI 公司在軍事應用上的兩難。Anthropic 先前透過一紙 2 億美元合約，讓其 Claude 模型成為首個部署在美國政府機密網路的大型模型，據報已用於華府與伊朗衝突相關作業。但公司後續要求對國防部使用範圍設限，包括不得用於國內監控或自動化武器，與五角大廈主張「只要合法就可使用」的立場爆發衝突。

談判在總統 Donald Trump 指示聯邦機構停止使用 Anthropic 工具、國防部長 Pete Hegseth 表示要將其列為「國安供應鏈風險」後一度破裂。Anthropic 執行長 Dario Amodei 在內部備忘錄中透露，國防部在最後階段曾要求刪除合約條文中一段有關「分析大量取得資料（bulk acquired data）」的限制，正好踩中公司最在意的紅線。事件引發科技界連鎖反應，一個包含 Nvidia (NASDAQ:NVDA)、Google、Anthropic 等成員的產業團體，更致函 Hegseth，對將美國 AI 公司標記為供應鏈風險表達憂慮。

更敏感的是時機點：就在白宮公開批評 Anthropic 之後不久，OpenAI 便宣布與國防部達成新協議，引發外界質疑政府是否在「懲罰安全派、獎勵配合派」。OpenAI 執行長 Sam Altman 事後也在社群平台上表示，公司「不該這麼倉促」簽下合約，並針對使用範圍加入更多防護條款，同時呼籲國防部不要把 Anthropic 列為供應鏈風險，且希望五角大廈能給予後者與 OpenAI 相同條件。

從金融市場角度來看，這場風波揭示 AI 供應商與政府客戶的權力拉扯：一方面，軍事與情報單位是少數能長期支付高額算力費用的「終極大客戶」，對任何雲端與模型公司都是巨大利多；另一方面，一旦被貼上「國安風險」或「過度讓步軍方」的標籤，都可能在國際市場與人才招募上付出代價。對投資人來說，AI 國防合約兼具高成長與高政治風險，如何評估這類收入的可持續性與聲譽成本，將成為未來幾年分析科技股的新課題。

綜合來看，從 Webull、Robinhood 在前端搶高資產客戶與訂閱收入，到 Amazon、Alphabet、Meta 在後端賭上晶片與雲端，再到 Anthropic、OpenAI 在國防合約與安全條款上的角力，AI 已經不是單一產業的題目，而是橫跨金融、雲端、國安與監管的系統性變數。短期內，誰能取得更多高頻高淨值用戶與長約雲端客戶，誰就能在資本市場佔得先機；長期則取決於業者能否在獲利與道德規範之間找到平衡，避免在監管反撲與地緣政治中踩線。對投資人而言，接下來需要看的，不只是營收成長與 EPS，而是每家公司的 AI 策略是否具備「成本優勢 + 客戶黏著 + 監管韌性」三項同時在線，這將決定誰有資格成為下一階段 AI 金融時代的真正贏家。

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