亞馬遜一年砸下 2,000 億美元、多家科技巨頭合計逾 5,000 億美元押注 AI，帶動 Nvidia、TSMC、ServiceNow 等關鍵供應鏈火熱，但實際生產力改善有限、「AI 泡沫」與高槓桿風險日增，市場在貪婪與恐懼邊緣拉扯。

人工智慧(AI)已成全球股市最火熱的故事線，但在天量資本瘋狂湧入的同時，泡沫疑慮與金融槓桿風險也急速升溫。亞馬遜（Amazon，NASDAQ: AMZN）最新財報中拋出今年將追加約 2,000 億美元資本支出、主要投向雲端與 AI 基礎設施，讓市場再次看見這波科技投資浪潮的驚人規模。與此同時，多家研究指標顯示，AI 實際滲透到企業日常流程與生產力的程度，遠遠落後於股價已反映的樂觀想像。

從巨頭行動來看，資本支出顯然還在「加速期」。包括 Meta、Microsoft（NASDAQ: MSFT）、Alphabet 及 Amazon 等幾大科技龍頭，合計針對 AI 相關的年度 CapEx 預估已「北上」5,000 億美元。亞馬遜之所以敢豪賭，關鍵在於旗下雲端服務 AWS 在 2025 年第四季營收年增 24%，是集團成長最快的業務，也被視為承載生成式 AI 與各式代理型 AI（agentic AI）服務的主戰場。這樣的成長曲線，對資本市場來說極具說服力。

然而，即便像 Amazon 這樣的資本怪獸，也不可能完全靠自研硬體吃下整個 AI 生態鏈。Nvidia（NASDAQ: NVDA）便是在這波浪潮中扮演核心供應商的角色。其 GPU 幾乎成為高階 AI 訓練與推論的標準配備，市占一度高達約 92%。Nvidia 與 Amazon 合作已逾 15 年，AWS 的 AI 基礎設施深度整合多款 Nvidia 硬體與軟體，去年更延伸到 NVLink Fusion AI 基礎架構與軟體堆疊的串接。亞馬遜未來自家 Trainium4 晶片也將設計成能「與 Nvidia 共舞」，意味著這 2,000 億美元中的相當大一塊，勢必會流入 Nvidia 的營收池。

從財報數字看，Nvidia 目前仍穩居 AI 供應鏈「現任王者」。2025 年第四季營收達 681 億美元、年增 73%，淨利飆升 94% 至 429.6 億美元，全年營收更達 2,159 億美元、年增 65%。即便全年毛利率略降至 71.3%，其營業與淨利率仍維持 60% 與 55.6% 的驚人水準。公司手握 625 億美元現金，遠高於 495 億美元負債，營運現金流也年增 60% 至 1,027 億美元，擴產與研發資金一點也不缺。這也讓部分分析師認為，近期股價在強勁財報後出現回檔，更像是下一波成長週期到來前的「折扣期」。

硬體之外，AI 也悄悄重塑軟體服務與企業流程。台積電（Taiwan Semiconductor Manufacturing，NYSE: TSM）因在先進製程代工市場建立近乎壟斷地位，被視為 AI 基礎設施的「底層贏家」。絕大多數高階 GPU 與新一代 CPU 都仰賴 TSMC 的小節點製程與高良率量產能力。隨著 AI 資料中心持續擴張，TSMC 不但吃下 Nvidia 等大客戶訂單，也有機會在未來 agentic AI 帶動的高效能 CPU 需求中受惠。由於晶圓廠投資金額龐大、技術門檻極高，競爭者難以短期追上，使其在 AI 風潮中擁有罕見的「基礎設施護城河」。

在應用層，ServiceNow（NYSE: NOW）則提供另一個觀察角度。以企業工作流程與資料整合平台起家的 ServiceNow，被視為許多大型組織的「系統中樞」，其多年累積的客製化流程、稽核紀錄與安全規範讓客戶極難轉換系統。這種高度黏著，也成為其切入 agentic AI 的跳板。ServiceNow 推出的生成式 AI 套件 Now Assist 已獲客戶採用，並透過新推出的 Control Tower 企圖成為企業級 AI 代理的「指揮塔」。公司近期收購安全領域的 Armis 與 Veza，意在把資安能力嵌入 AI 管理層，力拚在「安全可控的 AI 自動化」戰場搶得先機。

不過，當前 AI 熱潮是否已經走入泡沫階段？從使用數據看，答案並不那麼樂觀。OpenAI 指出，每週約有超過 8 億人使用其大型語言模型，聯準會聖路易聯邦銀行的研究也顯示，截至 2025 年 11 月，美國已有 41% 上班族表示在工作中使用 AI，較前一年增加 10 個百分點。看似普及率驚人，但細看卻發現，真正「每天使用」AI 的只有 13%，平均也只占工作時間的 5.7%。換言之，多數人還停留在「試用、輔助」階段，距離全面重塑生產模式仍有不小差距。

更關鍵的是，AI 至今對企業生產力的實際貢獻仍高度不確定。英國央行近期調查發現，約九成受訪高階經理人坦言，公司 AI 專案迄今對勞動生產力「沒有可量化的影響」。這與股市已經灌注的數兆美元市值形成強烈落差。加上目前市場上相當一部分 AI 收入，其實來自 AI 公司彼此之間的交易——雲端平台向晶片商買硬體、AI 新創向雲端租算力——真正來自最終消費者或傳統產業客戶的「外部現金流」比例仍有限，這種高度循環的營收結構，一旦終端需求成長不如預期，就可能成為泡沫破裂的導火線。

估值指標也透露出泡沫味。以周期調整本益比等長期估值指標來看，美股整體已明顯高於歷史平均，僅在網路泡沫高峰與 COVID-19 爆發、企業獲利短暫崩跌時出現過更極端的水準。對於高度綁定 AI 故事的個股而言，一旦成長率略有放緩，修正壓力恐將比大盤更劇烈。這也是為何部分分析觀點直言，市場可能已接近這波 AI 循環的「重大回調」階段，而非剛起步的初期。

真正被低估的風險，則是槓桿。為滿足 AI 算力需求而興建的大量資料中心、伺服器農場，多仰賴高槓桿融資支撐，包括像 CoreWeave 之類的大型算力供應商，都背負龐大債務。當利率維持高檔、通膨黏著、地緣衝突升級或金融環境趨緊時，這些高槓桿玩家將首當其衝。一旦出現違約或資金斷裂，可能迅速傳導到硬體供應鏈與雲端巨頭身上，放大整體 AI 生態的波動。

對投資人而言，這並不必然意味著要全面撤出 AI 主題。回顧歷史，幾乎每一波科技泡沫破裂後，真正具備現金流與競爭優勢的少數公司，往往會從廢墟中脫穎而出。現階段更務實的做法，是把這場 AI 狂潮視為對資產組合的「壓力測試」：檢視手中持股是否具備穿越高波動與景氣修正的能力，營收來源是否多元、負債是否可控，是否在 AI 之外也有穩健的核心業務。像 Nvidia、TSMC、ServiceNow、甚至 CME Group（NASDAQ: CME）這類掌握基礎設施與關鍵平台的企業，與單一題材型 AI 概念股相比，風險屬性與承受力就大不相同。

AI 會不會成為本世紀最大的科技泡沫之一，仍有待時間驗證。但可以確定的是，資本支出與技術迭代都還在加速，短期回調與長期結構性改變，很可能同時發生。在貪婪與恐懼的擺盪之間，誰能在風險來臨前完成體質調整、在泡沫散去後仍握有關鍵技術與現金流，才是這場 AI 豪賭真正值得關注的問題。

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