每家公司砸 1,500 億美元：AI 是鬱金香泡沫，還是鐵路革命？

本文整理自 2026 年世界政府峰會（World Government Summit）2 月場次「Where Is AI Heading?」。

一年之內，CapEx 翻了一倍

數字本身就是最好的開場白。去年，全球超級規模企業（hyperscalers）每家公司每年的資本支出大約在 600 到 800 億美元之間。到了 2026 年初，最新一季的財報告訴我們，這個數字已經翻倍，來到每家公司每年 1,200 到 1,500 億美元。

「僅僅在一年之內，」阿里巴巴集團董事會主席蔡崇信（Joseph Tsai）在杜拜的世界政府峰會上說出這個數字時，語氣中帶著一種連他自己都覺得不太真實的驚嘆。在場的還有 Social Capital 創辦人暨執行長 Chamath Palihapitiya，他接過話題，半開玩笑地說他不想當這些公司的財務長，因為要向投資人解釋這些投資的 ROI，幾乎是一件不可能的事。

這不是一場學術研討。在座的聽眾包括超過 150 個國家的政府首腦和官員，他們正在思考的問題非常實際：這波 AI 投資到底是一場即將破裂的泡沫，還是一場值得跟進的產業革命？要回答這個問題，主持人提出了一個經典的歷史類比。

兩種泡沫：鬱金香與鐵路

主持人拋出的框架很有啟發性。歷史上有兩種性質完全不同的泡沫。第一種是 17 世紀荷蘭的鬱金香狂熱，一朵球莖的價格可以炒到一棟房子的水準，但泡沫破裂之後什麼都沒留下，只有一地碎花和破產的投機客。第二種是 19 世紀英國的鐵路泡沫，大量投資人虧了錢，但他們留下了一張覆蓋全國的鐵路網絡，讓英國成為當時全球連結最緊密的國家之一。即使投資人血本無歸，基礎設施本身的價值是真實的。

那麼 AI 呢？如果（注意是如果）這波投資最終被證明有泡沫的成分，它留下的會是什麼？是像鬱金香一樣什麼都不剩，還是像鐵路一樣留下實實在在的基礎設施？

蔡崇信給了一個比較樂觀但有條件的答案。他認為，在當前的發展軌道上，AI 投資不是泡沫，因為有三個具體的因素在驅動持續的運算需求。第一，Scaling Law（規模定律）仍然有效，也就是更大的模型、更多的資料、更多的運算力，會帶來可預測的性能提升，而最新的模型持續驗證了這一點。第二，推論時間擴展（inference-time scaling）變得越來越重要。過去的運算資源主要花在訓練模型上，但隨著 AI 應用的普及，推論端的算力需求正在快速成長，因為每一個使用 AI 的終端使用者都在消耗推論資源。第三，多模態模型正在快速發展，生成影片和圖像這類富媒體內容所需的 GPU 資源遠超純文字，而世界模型（world models）這個方向甚至還沒被充分探索。

換句話說，蔡崇信的論點是：只要這三個趨勢不逆轉，對算力的需求就不會消退。人們投資的是對未來需求的預期，而這些預期有紮實的技術邏輯支撐。

但如果 AI 自己改變了遊戲規則呢？

Chamath Palihapitiya 在這裡提出了一個更深層的觀點，讓整個泡沫討論變得更加複雜。

他的論點是這樣的：我們距離 AI 模型展示某種全新化學反應路徑，可能只有一兩個世代的距離。想像一下，如果下一代模型能夠發現一種超高儲能電池的化學配方，或者找到實現室溫超導體的方法。如果這些事情真的發生了，我們現在用來評估自然資源價值、估算 GDP 增長、規劃能源基礎設施的所有框架，都需要重新改寫。

Chamath 用了一個很具體的例子來說明這個連鎖效應。如果出現了室溫超導體，它會改變我們使用石油的方式，改變我們使用天然氣的方式，改變我們建造小型模組化反應爐（SMR）的計劃。今天被認為是「安全投資」的能源基礎設施，可能在一夕之間變成過剩的資產。這種因為條件根本性改變而產生的泡沫，跟鬱金香或鐵路都不一樣，它是一種更難預測、也更難防範的風險。

蔡崇信認同這個觀點的深刻性，但他把它定位為一種邊界情境（corner case），值得思考，但不是當前投資決策的主要考量。他更關心的是眼下的現實：這些公司正在以預期未來需求為基礎進行投資，而某些環節已經出現了短缺，比如記憶體。供不應求的事實本身就是對需求真實性的一種驗證。

我的觀察：1,500 億的錢，流向了哪裡？

蔡崇信提到的 CapEx 翻倍，背後是一筆一筆真實的採購訂單。這些錢變成了一座一座的資料中心、一排一排的伺服器機架、一條一條的冷卻管路。如果你循著錢的流向往上游追溯，會發現臺灣的 ICT 產業鏈正站在這條供應鏈的關鍵位置上。

AI 伺服器的代工是最直觀的受益環節。鴻海、廣達、緯穎、緯創這些 ODM 廠的訂單能見度正處於歷史高點。但往更深處看，散熱模組（從空冷轉向液冷帶來的全新需求）、電源供應器（功耗從 30 千瓦跳到 130 千瓦等級的設計挑戰）、高速連接器、光通訊模組，這些零組件廠商也在吃這波紅利。Chamath 提到的「電力、特殊化學品、電池系統」，對應到臺灣的產業版圖，就是電源管理、高階材料、精密零組件這些看起來不性感但正在印鈔的領域。

還有一個容易被忽略的面向：當資料中心從蓋一座變成蓋一百座，自動化建設和維運的需求也在暴增。工具機和精密製造設備在這波基礎設施擴張中有沒有切入的機會？高階材料（散熱材料、特殊合金、絕緣材料）的研發和整合能力，在接下來更自動化的進程中會變得更加重要。這不是一個只有半導體才能參與的遊戲，整個 ICT 產業鏈上的每一個環節，都有可能因為這波 CapEx 狂潮而被重新定價。

但 Chamath 的警告也值得記住：如果 AI 自己改變了遊戲規則，今天被認為安全的投資可能一夕之間變成過剩。臺灣產業需要的不是盲目追逐訂單，而是趁這波需求還在的時候，加速往高附加價值端移動。