Odd Lots 聽後心得：六成的人說融資會是問題，他說答案該是一百

目錄

1. 六成，與他覺得該有的一百
2. 矛尖那一圈
3. 一條斷掉的關係
4. 收入那一端補不上來
5. 利多出來，為什麼股價反而跌
6. 什麼情況下這套想法是錯的
7. 另外幾件值得記的
8. 可以參考的資料
9. 帶得走的一件事

年收入二十鎊，年支出十九鎊十九先令六便士，結果是幸福。年收入二十鎊，年支出二十鎊零六便士，結果是悲慘。

—— 狄更斯《大衛・考柏菲》（1850，筆者自譯）

2026 年 10 月 29 日這集《Odd Lots》，Tracy Alloway 與 Joe Weisenthal 請來巴克萊全球股票戰術策略主管 Alexander Altmann，問他現在華爾街到底怎麼看 AI。他說巴克萊剛做了一份投資人調查，其中一題問「可預見的未來裡，AI 融資會不會是問題」，目前回收的答案約六成說會——而他認為照過去幾週發生的事，這題該有一百的答案。這篇想拆的就是這個落差。界線要先畫清楚：他講的融資限制，打在最外圈那群沒有營運現金流的公司身上，核心的超大型雲端業者這一季的數字看不出受限，微軟 Azure 成長 48%，高過市場預估的 44.8%。

六成，與他覺得該有的一百

Altmann 先把共識講清楚：這班火車還在動，沒人要下車。他說你去抽樣美國、歐洲、亞洲的投資人，拿槍指著頭問他們要看多還是看空 AI，壓倒性的答案是看多。他拿那張泡沫曲線圖來比——線翻過去以後的第一個下彎叫否認——他不說泡沫破了，但把兩種敘事疊起來看，現在落在否認那一段。

六成說融資會是問題，等於接近一半的人認為沒有融資問題。他的話是：照這幾週發生的事，這個數字按定義就該是一百。

講到共識有多便宜，他丟了一句諷刺。有人跟他說韓國記憶體股票只有三倍本益比，便宜。他的回答是：三倍本益比在彭博終端機上查得到，查它不需要做任何功課。而那三倍本身就是市場在替循環定價——半導體是出名的循環產業，老規矩說循環公司走到盈餘高點時，你不會替那些盈餘付錢。

矛尖那一圈

要看融資卡在哪，他先把生態切成核心與外圍。

外圍是他說的 neocloud，姑且叫新興算力商：這群公司的生意就是去蓋算力，賣給事先談好的客戶，其中一部分客戶已經定了，一部分還在想像裡。他說它們今天沒有營運現金流，或者少到可以忽略，所以站在整條 AI 融資光譜最危險的一端。核心是超大型雲端業者，自己蓋資料中心的那幾家大雲，本業是現金火山。

傳導過程值得抄下來。有一家叫 Cipher 的新興算力商（Joe 當場說他連這名字都沒聽過）想發可轉債籌錢，發完把自己的股價砸出一個坑，看起來它碰不到直接的債市。那一週 CoreWeave 一句話都沒說，債券卻被賣——一群手腳快的投資人把兩件事加了起來。

接著他補的細節才是關鍵：資料中心相關的債券單獨拉出來看，像那檔跟 Meta 有關的，已經走闊好幾個月了；投資級的超大型雲端業者債券也在蠕升。那一週的賣壓只是把走了幾個月的東西推到大家眼前。

他借了一個比喻，並且主動聲明他沒有要聳動：全球金融危機的問題沒有從大銀行開始，它從次級貸款的載體開始，比大銀行出事早了十二到二十四個月。

一條斷掉的關係

他們團隊夏天做過一份跟 AI 無關的研究：把整個市場的淨發行量攤開，投資級、高收益、公債、股票都算，資料回溯到 1995 年，每年的淨發行量換算成那一年該市場市值的百分比，再畫成時間序列。結果跟直覺一樣：利率降、發行升，利率升、發行降。

然後 2026 年把這條關係打碎了。那張圖上兩年期殖利率與淨發行量的關係整個散掉：在這個利率水位上，市場賣出的債券多到他們手上三十年的資料沒見過。

他拿 dot-com 做對照——那時候股權發行量大、利率也高，可是美國政府在跑財政盈餘。

所以他要說的是資本的競爭：AI 不在真空裡發債，別的產業也要融資，而總量有限。他們預估今年投資級加高收益的淨發行是 1.1 兆美元。他說我們把「兆」丟來丟去，像每個人都有這個數字，可是上限存在。這條線接回開頭：市場曾經有個共識認為 AI 對高利率免疫，他說這句顯然不成立。

收入那一端補不上來

他們八月底那份叫《Placing your AI chips more carefully》的報告，從另一頭問同一個問題：錢要從哪裡來。

當時的背景是 SpaceX 那個約 30 兆美元的可觸及市場，大致等於美國一年的 GDP。他引了同事算的一個數字：1990 年以來，現代史上最成功的兩家科技公司微軟與蘋果，累計營收經過通膨調整不到 10 兆美元，而現在有人在講三倍於那個數字的市場。他自己的算法是：標普整體營收約 17 兆美元，費用大約 11 到 12 兆，淨利落在 5 到 5.5 兆之間。這就是池子的大小。

同一時間，他說從常見的支出資料看，代幣支出近期開始走平；開放權重模型的市佔從兩成升到八成，代幣成本掉到原來的百分之一，Joe 說這可能是史上貶值最快的資產之一。可是圖形處理器的租金在漲。

兩件事同時成立，所以他說這條敘事會長出差別待遇。

他對收入的判斷因此落在消費端：企業端補不上那個洞，而會讓他重新看多的是有人找到殺手級的消費應用。節目裡剛好有段插曲在講這個：Joe 的太太出門幾天，他一個人帶小孩，行程散落在一堆 email 裡——女兒的排練有些天從下午一點到六點，可是某封信裡寫著某些角色三點就能走——他就問 ChatGPT「今天我幾點去接她」。Altmann 聽完直接反問：這個能力一個月值你多少錢？他說這題要緊，因為它決定營收的形狀。他自己的結論是，人類經歷過最好的技術變化常常來自把現有技術換個用法，而一個 100 分智商的代理工作流在十二到十八個月內會到處都有。

利多出來，為什麼股價反而跌

訪談進行中，Alphabet 跟微軟的財報出來了：Alphabet 跌 7.9%，微軟漲 6.4%，兩檔巨無霸各自劇震，淨下來對持有指數的人抵銷掉。

Altmann 的解釋分兩層。結構層是錢怎麼被部署的：2020 年多經理人基金的資產管理規模大約 3000 億美元，今天超過 1 兆，而且還能加槓桿。規模翻了三倍以上，可交易的標的沒增加甚至縮水，於是產生擁擠。

大家處理擁擠的辦法是用風險模型把品質、價值、規模、成長這些風格因子中性化掉——他說這些基金花在上面的時間與算力多到驚人，而每個人都在做同一件事，製造出來的是不同形狀的擁擠。於是波動跑進因子輪動，沒有出現在指數層；看實現波動率跟 VIX 都溫和，個股卻在打架。他形容那些得跑多空組合的基金現在是在電話亭裡打刀戰。

技術層更麻煩：投資人一直問他有沒有把 AI 因子映射出來，答案是沒有，因為 AI 因子與它的貝他一直在變。年初很多人想做空軟體，那是當時 AI 因子的一部分；現在軟體接近十二個月高點，做空軟體還算不算 AI 因子，講不清楚。敘事在移動，因子就跟著移動，基金想對沖它就變難。底線是你只能站在長 AI 或空 AI 這一邊，而過去三年空 AI 不是個賺錢的交易。如果你手上那幾檔說不清屬於哪一邊，這件事值得想一下——連把這個因子做成生意的人都說做不出來。

什麼情況下這套想法是錯的

多頭的講法他完整承認：蓋了就有人來。總會有人替這些圖形處理器付錢，需求還在上升，只要有電有卡，它們會值很多錢或者一文不值。而且租金在漲，這一邊有證據。

更硬的反證是核心那一圈的現金流。微軟最新一季 Azure 成長 48%，高於彭博整理的 44.8% 預估；Joe 當場念出 Alphabet 的雲端營收 300 億美元，成長率那個數字他說自己不敢相信。Altmann 的理解是：有一座從舊生意來的現金火山，你才有資格去進行這場資本支出實驗。

第三個反證是市場怎麼讀自我約束。甲骨文在投資人日說要把額外募資限制在 200 億美元做到五月，股價當天漲 12%——市場把它讀成好事，只要籌的錢數目合理，建設就可以繼續。

所以融資限制要傳到核心，Altmann 說要看到某一家超大型雲端業者把資本支出收回來。客戶問過他這週的財報會不會出現這件事，他的回答是還太早，可能要等到新年才看得到熱度被降溫。他也提到地理差異：離這個技術的震央愈近，公司與投資人愈買這套敘事，那個生態裡有回音室效應。而上一季是 Alphabet 說資本支出會顯著提高，把所有人的興致又點起來的。

另外幾件值得記的

• 他替這筆資本支出找歷史對照，結果找不到。按他的粗算（他自己說「如果你相信那些前瞻數字」），這波支出大約是 GDP 的 12%，比喻是兩個荷蘭；路易斯安那購地與鐵路都被甩開，他想到金字塔跟長城，可是那些花了幾百年。
• 標普的集中度他說已經韓股化：明年標普的盈餘成長大約三分之二來自半導體，算進整個 AI 生態是七成五。
• 一個互斥性：對超大型雲端業者好的事，對記憶體不好。所以指數不動，底下不斷劇烈輪動。
• Joe 在舊金山聽到一個詞叫 frontier sink——哪些產業需要博士級以上的智慧。他們想得出來的有生技、半導體設計本身、可能還有量化交易。想完他的感想是，可能有一大堆產業，智慧到某個程度就夠用了。
• Altmann 用 iPhone 做類比時說，2007、2008 年大家以為 iPhone 的巔峰是那個可以假裝喝啤酒的 app；Joe 說他當年就不懂大家為什麼為這個瘋狂。
• Joe 轉述一個史丹佛資工學生的看法：華爾街沒吞下 AI 這顆藥丸；在那個學生看來，你只要還在討論圖形處理器會不會過剩，就是沒搞懂。

可以參考的資料

• 《Odd Lots》2026 年 10 月 29 日那集，本文的來源（節目中提到錄製日是 10 月 28 日）
• 巴克萊 2026 年 8 月底的報告《Placing your AI chips more carefully》，Altmann 在節目中提到的那份
• 巴克萊關於淨發行量與兩年期公債殖利率關係的研究，資料回溯到 1995 年
• Anthropic 的 S-1 申報文件，可在美國證券交易委員會的 EDGAR 系統查詢
• 甲骨文 2026 年 10 月投資人日的說明
• 微軟與 Alphabet 在節目錄製當天盤後公布的最新一季財報

帶得走的一件事

一個東西開始出問題的時候，最先出聲的是撐著它那條最細的線。

這集我記住的是這句話的具體版本：出事那一週 CoreWeave 什麼都沒說，先被砸的是一家沒人聽過的公司。訊號從邊緣來，因為邊緣沒有緩衝——核心那邊有現金火山，問題被吸收掉了，看不出來。

這也是為什麼六成那個答案會出現：大家盯著最顯眼的那幾家，而那幾家的數字好得很。

我自己試過的一個做法，跟投資無關也成立。挑一件你最在意的事——接送小孩、每週跟父母的那通電話、現在這份工作、一段感情——然後往下找撐著它的環節，一路找到最細的那一條：可能是一個願意幫你代班的人，可能是三個月的現金，可能是某個只有你知道怎麼操作的流程。找到以後寫兩句話：它斷掉的那天會發生什麼；上一次我檢查它是什麼時候。

Markdown 原文

本文為投資方法論的教育性分享，不構成任何個股買賣建議、不提供目標價、不針對當期標的。投資有風險，任何決策請自行判斷或諮詢合格的專業人士。