機構看 AI 市場暴跌下一步:日股、台股還沒跌是因為「鞭子更長」

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機構看 AI 市場暴跌下一步:日股、台股還沒跌是因為「鞭子更長」

根據中國賣方研究機構弘則研究整理的投資人訪談,9 月中下旬以來,AI 硬體股先後從中國、南韓走低,近期日股、台股也開始修正,費半相關 ETF SOXX 是最後轉弱的一環。市場對於目前是 AI 週期的中段崩跌,還是產業前進過程中的一次高波動洗牌。本文作者的看法偏向後者,但坦言「判斷頂部非常困難」。

AI 硬體股 B 浪走完急下殺:市場怎麼了?

文章指出,7 月中下旬以來,AI 硬體類股快速從波浪理論中的 B 段反彈末端轉向下跌,中國與韓國率先回落,日本與台灣隨後跟進。7 月已有一次因部位擁擠而起的拋售,但分析師認為這次的主因不同,市場目前最常提到的是美國長天期利率過高。

具體來說,市場的擔憂集中在三點:

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  • 資金排擠: AI 的資本支出開始需要外部融資,卻碰上美國長債殖利率快速上升,所有人都在爭奪資金。文中提到,CoreWeave 等公司的資金結構與成本負擔明顯惡化,7 月的下跌也是從 CDS 的異常波動開始。
  • 價格與成本的缺口: 若 LLM 業者無法取得壟斷地位,價格勢必下滑,但 CAPEX 與成本無法同步快速下降,供應鏈上也仍有多項缺料。
  • AI 投資報酬率難以證明: 除程式開發外,尚未出現能讓市場興奮的 AI 突破性應用。

分析師提到保羅·都鐸·瓊斯(PTJ)曾擔憂全球資本被過快消耗,而資產卻不斷增加。他對此認為,過去「財政與貨幣同步寬鬆」的環境,在華許(Warsh)上任後方向已經改變,支撐市場的大規模回購與充沛現金流也受到挑戰。

(華爾街再度警告 AI 泡沫!曾預測網路泡沫的馬克斯卻不認同)

為何日股、台股還沒大跌?「鞭子更長」的長鞭效應

針對「為何艾斯摩爾(ASML)、台積電(TSMC)本季財測仍強,台日股市卻仍回檔」的疑問,分析師以中國房地產作比喻。他認為,美國 AI 不論包裝得多漂亮,高槓桿的本質不變:就像買地是一層槓桿、經營企業又是一層,AI 產業也有多層疊加的槓桿與庫存。

分析師以中國地產與建材股的見頂時點有先有後為例,說明產業鏈上不同位置的公司,反轉的時間不同。文中認為,今日 AI 供應鏈也存在類似的結構,CoreWeave、輝達、ASML 與台積電分處不同位置,受到波及的時間與影響程度也不同。

他強調,這不代表目前一定會崩潰,只是長鞭效應需要時間傳導。台灣與日本沒有下跌,除了資金流向的因素外,主要是因為「鞭子更長」,也與公司自身槓桿、所處產業鏈位置有關。

新型雲端業者(neocloud)之間的表現極端分化,本身就是訊號。如果市場資金趨緊、市場對 AI 投資報酬率的信心動搖,長端資金成本再上升,且 LLM 公司的財務惡化,波動恐怕比市場想像的更大。

多空論戰分歧:高波動還是崩潰前夕?

分析師也整理了反方論點:

  1. 長天期資金成本究竟是同步指標還是領先指標,仍存在分歧。
  2. 歷史上崩盤往往伴隨升息,然而高利率並不一定導致崩潰。
  3. 美債殖利率處於目前水準,似乎並未影響 Anthropic 的 IPO 進程,顯示市場正在接受現行利率;橋水基金(Bridgewater)也提到,由於 GDP 成長大多來自 AI 支出,經濟與利率的連動性已經減弱。

他拿 2024 年的輝達與記憶體類股作對照,當時市場同樣擔心 CSP 的 CAPEX 能否持續、長債上升與訓練算力飽和,後來雲端營收與推論需求陸續驗證,才讓市場走出疑慮。他認為,AI 投資報酬率更像是觸發因子而非根本原因。

分析師的看法是:「殖利率上升、ARR 數據不佳,加上期中選舉前反 AI 論述可能吸引選票,三者疊加造成目前的高波動。對於崩潰是否即將開始,還需要更多證據。」另外,美元已出現轉弱跡象,前一週美債長天期殖利率也有明顯回落,他認為這些都是脫離極端水準的訊號。

在時間點上,作者預期市場會在期中選舉前先下跌、選舉結束後修正也跟著結束。他同時認為選舉結果的影響有限,即使民主黨同時拿下參眾兩院,頂多進一步限制部分不切實際的 AI 資料中心計劃。

從數字出發:企業 AI 落地成效成觀察重點

分析師認為,下一個關鍵是 AI 在程式開發以外是否出現實質進展。他列舉了幾項數據,以佐證 AI 所帶來的正向改變:Palantir 2026 年第二季營收成長 93%,美國商業業務成長 149%;monday.com 的 AI 產品 ARR 單季翻倍;Airbnb 每筆訂房的客服成本年減 16%,約 45% 的客訴由 AI 自行處理;Celonis 客戶累計實現的可衡量價值達 100 億美元。

在企業應用上,他歸納為三類:

  1. 節省工時:AI 接手原本要人花時間做的重複性、協調性工作,讓同樣的人力處理更多事,或縮短流程時間。例如喜力整合供應鏈管理與配置。
  2. 擴大可用產能:AI 透過更好的排程與調度,讓既有資源被更充分地利用,進而增加服務量或營收。例如醫療中心每月能多啟用超過 50 張病床。
  3. 堵住資金漏洞:減少企業不該流失的錢,例如多付、錯付或浪費。

最後,他認為後市有幾項觀察重點:

  • 美國財報季: 下週起陸續登場,將檢視大型科技公司的表現,以及企業端 AI 導入是否順利,這有機會緩解外界對 AI 投資報酬率的疑慮。
  • 市場廣度: 目前「指數創高、上漲公司數卻更少」,反映高利率與企業全面押注 AI,可能提高崩潰發生的機率。
  • 資金流向: 若 SaaS 帶來的流程改善成效顯著,而這類服務按專案而非按 Token 計價,獲利可能從硬體轉向外包型專案服務商。

他對此作出結論:在更多證據出現前,他認為目前市場更像是高波動階段而非崩潰,但跌勢恐怕並未結束。

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