自2023年以來,生成式人工智能掀起的投資與產業熱潮席捲全球。從美股「七大科技巨頭」股價急升,到NVIDIA躍升為全球市值最高的半導體企業,AI幾乎成為當代最具魔力的關鍵詞。這幕場景,讓不少投資者不禁想起上世紀90年代末的「科網狂潮(Dot-com Bubble)」。兩場熱潮皆以「改變世界」為敘事核心,吸引龐大資金與想象,同時伴隨泡沫化的疑慮。然而,兩者雖有相似節奏,結構上卻存在明顯差異。
AI狂潮與科網狂潮的共通點,是「故事驅動」遠勝於「現金流驗證」。當年只要公司名稱掛上「.com」,股價便可飆升;如今,凡與AI沾邊者,估值亦往往短期翻倍。OpenAI、Anthropic、Mistral等新創企業估值屢創新高,但其盈利模式仍待時間驗證。
AI狂潮與科網狂潮存在以下五種結構性差異:
*產能是否被實際運用*
科網泡沫屬「先建設,後需求」,AI熱潮則呈現「需求追不上供應」的局面。90年代末,美國電訊公司鋪設逾8000萬英里的光纖電纜,但即使泡沫爆破4年後,仍有約九成光纖未被啟用,被稱為「暗光纖」,是典型的產能過剩。而在AI時代,發展受限於算力不足,特別是GPU供應緊張。AI面臨的問題不是產能過剩,而是運算資源短缺。
*商業化速度與變現模式*
今時今日的科技巨頭已能從AI取得實質收益,商業化路徑亦相對清晰,遠勝當年的網絡公司。科網泡沫期間,不少企業的商業模式根本站不住腳,Commerce One估值曾高達210億美元,卻幾乎沒有收入,Pets.com則燒掉3億美元後破產收場。反觀AI時代,OpenAI已擁有8億用戶,今年預期收入可達130億美元,是去年的四倍;AI技術已具實際應用價值,例如提升生產力、編寫程式、自動化客服及協助藥物研發。微軟與NVIDIA等企業已實際從AI獲利,與2000年時多數空有概念的科網初創形成鮮明對比。
*資金來源*
AI投資主要來自現金流充裕的科技巨擘,資金基礎更穩健;科網泡沫則主要由投機性創投及散戶資金推動。當年,大量資本湧入缺乏商業基礎的初創公司,以炒作為主導;如今,微軟、Google、亞馬遜及Meta等巨頭既是主要投資者,也是最大受惠者,她們擁有分銷渠道和雄厚資金。
*聯儲局政策環境*
科網泡沫在利率急升下被刺破,而現時科技巨頭資產負債表穩健,對利率變化更具抵禦力。當年美國聯儲局於1999至2000年間多次加息,聯邦基金利率由約4.7厘升至6.5厘,令投機性資金急速退潮;現時則處於減息周期初段,環境明顯不同。
*估值水平*
以NVIDIA為例,其2026年預測市盈率約29倍,明顯低於科網泡沫時期的思科、北電網絡及雅虎等企業動輒百倍的估值。更重要的是,NVIDIA的盈利增長速度遠超其估值,反映目前市場雖氣氛熾熱,但仍未達科網高峰。
歷史上多次大牛市,往往伴隨著科技或金融創新。市場對這類創新所帶來的爆發性成長充滿期待,進而推升股市大幅上升。初期的升勢可能只是小規模的泡沫,但隨著資金與情緒的堆疊,最終往往演變為估值大幅偏離基本面的大泡沫階段。市盈率飆升、經濟與股市過熱,通常會引發聯儲局加息以抑制通脹與過熱現象。當利率升至足以抑制資產價格的水平時,泡沫便可能被戳破,市場進入暴跌階段。而目前我們所處的位置,或許僅是泡沫初步形成的早期階段,雖然估值不低,但仍有基本面支持。真正的挑戰,或在於市場能否在高速增長與理性預期之間,找到長遠可持續的平衡。《凱基投顧董事長 朱晏民》
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