年中盤點:AI 的成長裡,有多少只是通膨?

Supply Chained 年中回顧的三個刺點:一家大型 AI 實驗室會在下半年『倒掉』、成長數字裡藏著通膨、GPU 竟然愈放愈貴。聽後整理與延伸:把名目成長拆成量跟價,很多故事會變另一個樣子。

做年中回顧的節目很多,敢在回顧裡放一句狠預測的不多。Supply Chained 這集(2026 年 8 月 11 日,Asianometry 的 Jon Y 和前彭博科技專欄作家 Tim Culpan 主持)開場第一句就是 Jon 的下半年預測:「I think we’re going to see one big AI lab collapse.」
我把這集聽完的三個刺點整理出來,最後照慣例補上他們沒講、但我覺得該有人做的功課。
會倒一家,但不是你想的那種倒
Jon 講的「倒」不是破產清算。他的推演是這樣的:AI 實驗室進入第一、二年,各家的模型都出貨了、開始有營收——這件事的副作用是,內部和投資人終於看得出誰真的比較差。模型一旦變成產品,就需要銷售、行銷、廣告這些持續燒錢的東西,不是每一家都撐得起;變現追不上估值的時候,最體面的出路就是賣掉,或者被包裝成一場收購。Tim 問他:那家實驗室會被拯救,還是被安樂死?Jon 的回答是「humanely euthanized」——人道地安樂死。
這個預測有個明顯的弱點:沒有時間窗、沒有觀察指標,事後怎樣都能說自己對。所以我自己補了一組可以追蹤的先行訊號:融資輪之間的間隔開始拉長、API 定價開始削價競爭、關鍵研究員成批離開、已簽的雲端算力承諾被轉手。這四件事開始同時出現在同一家身上,倒數就開始了。
成長數字裡的通膨
這集真正值錢的是 Tim 反覆戳的一個問題:這波 AI 榮景,有多少是真的量在成長,有多少只是東西變貴?
他舉的例子(皆為節目所述):台積電把全年營收成長預測從三成上調到四成,但資本支出上調有很大一塊是因為設備變貴了;鴻海的商業模式是買零件組裝再賣出,零組件漲價會直接墊高營收數字。往下游看,雲端巨頭的資本支出一季比一季高——但他們買到的是更多的算力,還是同樣的算力連同資料中心、水電、散熱一起變貴了?兩人的結論很誠實:現在拆不出來,要看未來幾季。
拆不出來,不代表不該拆。營收等於價格乘以數量,這是財報分析的第一課,但在敘事最熱的時候最容易被忘記。把每一個「成長四成」拆成量跟價兩條線,很多故事會變成另一個樣子——這件事節目只提了方向,沒給方法,正是自己動手算的空間:晶圓出貨片數對平均單價、伺服器出貨量對單櫃價格、資本支出對實際併網的電力容量。
GPU 愈放愈貴,是異常不是新常態
第三個刺點:照過去二十年的規律,一顆 GPU 上市六個月就該變舊變便宜,現在卻是上架後還漲價。摩爾定律被暫時翻面了。
Tim 對這件事的態度重到值得原文記下:如果有人開一檔基金,賭同型 GPU 價格會逐季持續上漲,「我一定放空你」。他認為這是供需錯配下的短暫異常(a blip),不是可以外推的趨勢。順帶一提,節目裡還講了一個供應鏈當「鏈條鬆緊」用的細節:雲端巨頭不想這麼快裝機,就叫系統整合商晚點出貨,訊號一路往上游壓,能擠出幾個月的財務空間——但貨在倉庫躺太久,就會被下一代晶片追過。壓貨策略自帶罰則。
帶得走的一件事
這集我聽完最有感的,是 Tim 一直追問的那個問題:這波成長裡,有多少是量、有多少只是東西變貴。我自己是因為這句才回頭看我最相信的一個成長數字,拆完才發現它有一半以上是價格,量幾乎沒動——而我之前一直拿它當需求很強的證據。
我試過一個很小的做法,你要的話可以試試:今天挑一個你最相信的成長數字——你持股的營收成長、你的薪水漲幅、你家附近的房價——動手算一次。把成長率減掉同期的價格漲幅,或者把營收成長拆成出貨量長了多少、單價漲了多少,兩個數字寫在同一行。我第一次拆的是自己的薪水:漲了百分之五,同期物價漲了百分之三,真正多出來的只有百分之二。算出來的數字不管好看難看,都比原本那個整數誠實。
動手算算:量價拆解器 — 輸入營收成長和出貨量成長,它會告訴你這次成長裡有多少是真的多賣了、多少只是變貴了。
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。