AI軍備競賽...企業成本下滑支出卻增加?專家示警:報酬只靠多頭牛市很危險

外部甚至估計到2030年,全球企業在AI相關的資本支出可能介於5兆到8兆美元之間。台股示意圖。圖/本報資料照片
外部甚至估計到2030年,全球企業在AI相關的資本支出可能介於5兆到8兆美元之間。台股示意圖。圖/本報資料照片

貝萊德去年底發布了2026市場展望報告,講了一個很有意思的框架。他們說,長期來看,美國經濟增長其實一直卡在一個天花板附近,關鍵不是短期景氣,而是人均GDP的長期趨勢大概就那樣。

但AI有機會讓美國經濟增長突破長期2%趨勢,甚至讓科技建設的速度與規模超過以往所有科技革命。外部甚至估計到2030年,全球企業在AI相關的資本支出可能介於5兆到8兆美元之間。

現代人用AI主要是為了提升效率,那企業成本應該會下降,EPS應該會上升,股市長期就該受惠。

再加上現在科技巨頭內卷拼算力,算力越來越便宜、模型越來越便宜,一般公司可以用到更便宜的AI、便宜的機器人,還可以用AI取代員工,照理說這是企業獲利的大補丸,股價也會噴上天。

你聽到這裡,很自然的反應是,那不是很好嗎?但這就是市場最常見、也最容易讓投資人掉入的陷阱。

關鍵只有一句話:算力變便宜,不等於企業的AI總成本會下降;效率提升,也不保證股東能拿到那份效率的紅利,我從幾個角度講。

成本下滑越多 需求增加越多

首先,單位成本下降,總支出常常反而上升,這是經濟學裡的常見現象。

當某個資源變便宜、變好用,你不會省著用,你會用更多,用到更深,用到更多流程。這叫做反彈效應,意思是:效率提升降低了使用成本,需求會被刺激出來,最後總消耗未必下降。

用電力、網路、雲端的例子來說,雖然電器越做越省電、工廠越來越有效率,但總用電量並沒有下降。美國2022年用電量大約4.07兆度電,是1950年的14倍;1950到2022之間,用電量幾乎年年增加。

這就是「單位更省」但「總量更大」的現象。更近一點看,美國用電在近年再次走高,並預期2025、2026會續增、創新高,背後因素之一就是資料中心與新負載。

網路也是。當頻寬越來越便宜、傳輸越來越有效率,結果不是大家變省流量,而是影片畫質更高、串流更多、雲端服務更多。2023年全球行動寬頻流量首次達到1ZB,1zb就是十億TB,就是1兆GB,而固定寬頻流量2024年估計達到6ZB。

單位成本下降帶來的是「用量爆炸」。

雲端也一樣。雲端算力確實越來越便宜、門檻越來越低,但全球花在雲端的錢並沒有下降,反而一直上去。

全球公有雲終端用戶支出2024年約5,957億美元,2025年預估7,234億美元。如果雲端真的讓企業「總IT成本下降」,你應該看到的是支出縮水;但現實是「IT變便宜、所以大家把更多事情改成IT化」。

AI軍備競賽唯一贏家:客戶

效率紅利常常會被競爭轉嫁給客戶,而不是留在股東手上。這點是投資人最容易搞錯的地方。

想像一下:如果只有你公司能用AI,你當然可以省成本、提高毛利;但如果不只你能用,你的競爭對手也能用到同樣便宜的AI,那AI會變成門檻,而不是優勢。

當所有人都把成本打下來,價格也會被競爭打下來,最後消費者拿到好處,GDP看起來更漂亮,但企業的長期超額利潤未必留下來。

這也是為什麼你會看到很多產業在技術成熟後,利潤率不一定好,因為競爭把紅利吃掉了。

省下人力成本 增加管理成本 且錯誤成本放大

AI省的是人力成本,AI可能讓企業少請人、少加班,但它同時會把企業推進一個更資本密集的結構:買算力、買系統、做整合、做資料治理、做資安、做合規、做內控。

更麻煩的是,當你把決策與流程高度自動化,錯一次不只是浪費一個員工的工時,而是錯一整條流程。

除了增加資本與管理成本,錯誤成本也會提高。我自己公司的經驗,別說後面要投入多少,光是前期導入AI就要花很多時間跟精力去規劃思考,開會討論,這些其實都是成本。

這就是為什麼貝萊德在同一份展望裡,一邊說AI建設可能史無前例,同時也強調「投資與收入的量級是否相稱」並不一定成立,因為很難判斷有多少回報最後會落到那些積極建設AI的科技公司口袋裡。

長期來看AI很可能讓經濟變強,但不保證贏家一定是現在砸最多資本支出的那批人。

回到投資

最後,我不建議大家因為集中度高就盲目去買等權重、或硬分散到自己不理解的市場。

貝萊德的避險思維,不是再多買幾檔ETF,而是多策略投資,只是他們沒有用這麼白話的講法,他們說的是降低資產連動性,盡量找跟大盤不同步,最好唱反調的幾種資產:

長期跟大盤低度連動,但在市場崩盤時有保護效果的資產:如短天期公債、類現金資產或者冷門低波動的股票。目的不是為了大賺,而是要在崩盤的時候緩衝,至少還有現金流收益。

風險事件出現的避險型資產:就像是黃金,黃金不一定每年都表現最好,但只要金融體系有大型黑天鵝,往往跟股票都不是同一個節奏。

策略型或另類報酬:這個就是避險策略,甚至你要有做空的避險部位,真的出事的時候才不會讓多頭部位重傷太多。

還有個提醒是,你以為把資金投到全世界不同國家的股票市場就可以完全分散掉風險嗎?現在還沒這麼明顯,但全球市場未來也會都被AI捲著走。美國就不說了,中國、日韓、歐盟、澳洲、中東地區,全部重點投資,打造自己國家的主權AI。所以之後就是AI持續成長就各國股市都漲多跌少,AI出問題就反過來一起暴跌,買VT並不是萬靈丹。

這些策略的目的不是預測方向,而是讓你的報酬來源不要只靠多頭牛市,熊市來就重傷。要投資AI,但不能只有AI,尤其是當你做AI股票有賺錢了,記得拿賺的錢來配置幾種不同的避險策略。

◎本文獲「玩股網」授權轉載,原文:「AI 越發達➝企業越大賺➝股票發大財?」投資人常見邏輯盲點,與三種避險配置資產

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