AI狂潮4種結局、僅3成機率續漲 《大賣空》原型拆解5大風險

AI投資熱潮支撐股市，也讓美國經濟愈來愈依賴少數科技公司的成敗。電影《大賣空》原型之一、前Neuberger Berman基金經理Steve Eisman警告，在超大規模雲端業者今年AI基礎設施資本支出高達8,500億美元之際，若商業回報不如預期，市場可能大幅回檔，甚至拖累經濟陷入衰退。

Eisman在Podcast《The Real Eisman Playbook》中，拆解AI狂潮的四種前景與五大風險。他不否認AI改變世界的潛力，但更關注龐大投資由誰買單、成長能否持續，以及誰能真正獲利。

四種前景 七成機率面臨回檔

Eisman估算，資訊科技占標普500指數權重40%，納入Google、亞馬遜(AMZN-US) 等公司後達50%；再加上公用事業、資料中心與供電設備商，以及提供融資的金融機構，AI相關權重遠超過65%。今年新發公司債也有逾半與AI相關，整體市場走向已高度繫於AI能否成功。

他給予多頭情境30%的機率，預期AI持續改變世界，模型公司與輝達推動股市上漲。空頭情境同樣占30%，風險來自採用速度緩慢、價格戰壓低回報，最終引發衰退、市場崩盤與私募信貸市場平倉。

機率最高的是40%的中間情境，即資料中心建置超過需求。他引述PAA Research分析師估算，2027年底美國資料中心產能將達需求兩倍，促使2028年資本支出放緩，市場回吐大部分AI漲幅，並陷入一段時間的熊市。

至於機器接管地球的末日情境，他給予零機率，並認為這類說法意在製造恐懼，促使政府透過監管排除競爭。整體而言，他判斷市場有70%機率面臨某種形式的回檔或熊市。

風險一 資本支出壓力與表外融資

第一項風險是雲端巨頭的資產負債表。Eisman指出，AI讓這些公司的商業模式從輕資本轉向重資本，一座支援1吉瓦電力需求的資料中心，造價就達300億美元，壓縮原本可用於買回股票的自由現金流。

他指出，甲骨文(ORCL-US) 過去兩年總債務由940億增至1,550億美元，信用評等降至僅高於垃圾級一級的BBB-。Meta平台(META-US) 則為路易斯安那州一座270億美元資料中心設立表外融資載體，即使承諾承租20年、承擔專案延誤成本，債務仍未列入自身資產負債表。

輝達(NVDA-US) 投資或借款給其他科技公司，再由對方購買輝達晶片的「循環融資」，也讓他警惕。他認為，這些安排不足以單獨瓦解AI投資論述，卻會加重風險。

風險二 電力與建設瓶頸難解

第二項風險是資料中心能否如期落成。電網吃緊、審批受阻與設備交期過長，都是短期內難以單靠資金突破的限制。Eisman強調，若AI資料中心蓋不起來，整套AI成長論述就無法成立。

風險三 收入集中少數客戶

第三項風險是客戶過度集中。Eisman引用輝達財報指出，其應收帳款70%來自五個客戶；多家華爾街投行報告則顯示，雲端業者約70%的AI收入僅來自Anthropic與OpenAI。

他認為，美國經濟高度依賴雲端巨頭的資本支出，而這些支出又高度依賴兩家模型公司的財務健康，讓整條產業鏈承受集中風險。

風險四 OpenAI成本成長快於收入

Eisman將第四項風險指向OpenAI，認為它是兩家模型公司中較弱的一環。

除IPO前夕多名核心主管離職，他也引述媒體報導指出，OpenAI截至6月的一季營收為67億美元、季增18%，成本卻達123億美元，相當於單季收入增加10億美元，成本增加30億美元；Anthropic同期營收季增率則超過100%。

他認為，OpenAI以低價爭取消費者是策略失誤。在每年可能需要籌措1,000億美元的情況下，一旦市場觀感轉差，融資將更困難。他甚至警告，OpenAI若倒下，可能立即將美國推入衰退。

風險五 缺乏護城河恐引爆價格戰

第五項也是Eisman格外重視的風險，是模型業者缺乏護城河，客戶轉換模型的成本很低。企業對AI支出日益敏感，開源模型又帶來價格壓力。

他指出，美洲領先模型每百萬Token成本約2至10美元，開源模型僅約0.2美元，而Anthropic與OpenAI的資產負債表承受不起價格戰。

Eisman強調，當估值已反映非凡前景，股票令人失望不必等到技術失敗，只要現實稍遜預期即可。他仍偏好提供算力、網路與電力的上游「賣鏟人」，因為這些業者不必預測哪個模型最終勝出。

至於高估值模型公司，他提醒投資人先問：客戶離開有多難？若答案是不太難，就必須對買進價格更有把握。