儘管謹慎仍有其必要，但我們認為更好的問題不是現今的交易模式是否類似網路泡沫時代，而是其背後的基本面是否相同。
概覽
- 涉及新興人工智慧產業的重大合作夥伴關係公布，引發了市場對人工智慧泡沫的憂慮。
- 我們認為有三大關鍵差異，可解釋當前的根本性基礎為何與當年的網路泡沫時代有所不同。
- 然而，對人工智慧的審慎態度並非毫無根據。歷史提醒我們，市場的熱情往往會走在現實之前。
近幾個星期，投資者見證了人工智慧模型開發商、超大規模營運商及晶片企業之間的大型合作夥伴關係公布有所增加。這些交易預計將會在數年內投入資金，並附帶條件，取決於企業能否持續執行並維持領導地位。然而，它們也傳達出一種緊迫感，一場為滿足運算需求激增而展開的競賽。人工智慧領導者正協調整個價值鏈，試圖確保供應能夠跟上創新的速度。
雖然如此，這些承諾的規模與循環特性，其中供應商、客戶與投資者的角色重疊，引發人們將之與1990年代末期的網路泡沫作比較。雖然抱有審慎態度是有必要的，但是我們認為更值得關注的，不是如今的交易是否類似當年的網路泡沫時代，而是其根本性基礎是否相同。
我們識別出三大關鍵差異：
1. 穩健的資產負債表
在1990年代，大部分建設項目是由盈利能力有限，且高度依賴外部資本的公司提供資金。相比之下，當前浪潮的資金主要由超大規模營運商自身的自由現金流及穩健利潤來支持。由於過去有不少泡沫是在信貸緊縮條件下爆破，這輪建設看來更能抵禦此類壓力。
不少人也將這種情況與1990年代的供應商融資循環相提並論，當時電訊基建企業相互融資，以推高增長1。然而，今天的交易看來有所不同。資本正在追逐人工智慧，而不是相反。今年，人工智慧已佔據風險投資資金的一半2，且支出是以晶片、電氣設備及數據中心等實體基建為基礎。
2. 人工智慧收入動能
與早期互聯網公司的先建後變現不同，人工智慧在建的同時就在變現。超大規模營運商已經透過雲端需求增長，以及在編碼、廣告及企業工具方面的生產力提升獲得回報。模型開發商的商業模式雖然在萌芽階段，但憑藉其在全球大型語言模型3中99%的美國市佔率，其收入規模正持續擴大。同時，企業採用率正加快提升。畢馬威最新的人工智慧調查顯示，企業平均人工智慧投資從第一季起增長14%至1.3億美元，這受惠於人工智慧應用案例帶來明顯的生產力與盈利能力提升4。
3. 求過於供
任何一輪大規模資本投資浪潮都存在過度建設的風險。在網路泡沫的高峰期，光纖網路的使用率只有約7%，留下了龐大的閒置產能，花了多年才被消化。但如今，數據中心的空置率處於歷史低位5，使用率徘徊在約80%水平。運算的需求持續遠遠超過供應，過去3年創造的數據量超過歷史上的總和6，而人工智慧工作負載正快速且顯著地增長。
歷史的教訓
雖然如此，我們認為對人工智慧保持審慎態度並不是毫無根據。支出規模極為龐大、發展速度前所未有，且一些關於投資回報率的假設，例如資產的可用壽命，仍是未解之題。歷史提醒我們，市場的熱情往往會走在現實之前。然而，到目前為止，如今的參與者的資本實力，遠較網路泡沫時代的企業雄厚，人工智慧商業化亦在進行當中，短期內出現過度建設的風險似乎有限。隨著故事發展，投資者在投資時應精挑細選，透過主動管理策略從泡沫化的估值中篩選出具變革性的贏家。
11990年代末，不少電訊設備製造商向其客戶提供貸款或股權，以資助網路擴張。這種做法提振了雙方的銷售額和需求，但當信貸緊縮時，這些循環被打破，導致行業崩潰及更廣泛的網路泡沫爆破。
2資料來源：Pitchbook，截至2025年8月31日。
3資料來源：Statcounter。
4資料來源：KPMG AI Quarterly Pulse Survey，2025年9月。
5根據世邦魏理仕，2025年上半年北美數據中心市場的空置率已降至1.6%的歷史新低。
6資料來源：國際數據公司，截至2024年5月31日。