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Google剛發表Gemini 3.0 Pro版本，整合影像、圖片、文本分析，重點是支援繁體中文圖片生成，讓廣大華語需求得到滿足，對照近期興起的AI投資泡沫化熱議，如果深思熟慮，各家LLM大型語言模型持續推陳出新，從AI生成到AI代理應用，背後都須仰賴極大的算力(Tokens)需求，到底現在的AI風潮是趨勢還是泡沫？

 

近期聽天下Podcast有一段艦長 程正樺分析，AI泡沫破裂還要等兩年，為何是兩年？艦長認為資料中心受限GPU, CoWoS和電力供應限制，除非兩年後資料中心多到供過於求，否則現在的AI建設根本談不上泡沫。我的觀點，各家LLM推出新的AI模型，功能只會越來越強大，這也導致CSP(Cloud Supply Provider)大型業者的軍備競賽，Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta加速資料中心的建置，就是要滿足算力的需求，如果對照這些CSP業者的財報，資料中心的營收成長率都是20%起跳，意謂資本支出增加的同時，這些業者的收入也在同步成長，企業的獲利是真實且看得見的。

 

當然，有這麼大的算力需求以及趨勢發展，自然吸引更多業者投入，所以看到Oracle, CoreWeave以及挖礦公司也都轉型成為AI數據中心，OpenAI也與各家供應商簽訂長期合約，被市場稱為AI永動機，這是近期大家擔心AI泡沫化的原因，瘋狂的大額資本投資是否可以得到相對應的回報？確實，有好處大家都想分食，但是這也考驗企業的核心競爭力與財務能力，就像電影大賣空主角 Michael Burry 所提出的設備折舊低估問題，存在部分企業會計操作的風險，Oracle因為大舉發債使得自由現金流轉為負數，信用違約交換(CDS)成本上升與股價下跌就是投資人不買單的結果，CoreWeave打著雲端算力供應商的創新，雖然營收成長但仍持續虧損，也被放大鏡檢視其財務穩健度。

 

我觀察到Microsoft CEO Nadella的說法，Microsoft選擇與多家供應商合作而不是自建資料中心，原因是硬體的迭代非常快速，從Nvidia的A100到現在G300，明年新的Rubin架構，對企業來說要擔心設備折舊的問題，所以微軟不會讓資金困在看起來厲害但幾個月就變沉默成本的基建。簡單來說，未來AI加速應用是必然，而真正的贏家不是看現在而是比氣長，不要擔心短期AI投資泡破化的疑慮，而是要聰明的投資。從Nvidia的財報成績，到AMD CEO蘇姿丰看好未來3-5年營收成長率超過35%，和台積電 魏哲家喊出至2029年成長率至少20%不謀而合，我認為AI泡沫化只是短期股市下跌的理由，但是長期來看，投資AI概念股不夠多反而是投資人最大的風險。