格蘭瑟姆為何說AI競爭已進入「血腥階段」？

身為GMO（Grantham, Mayo, Van Otterloo & Co.）的聯合創辦人，傑瑞·格蘭瑟姆向來不是那種會把話說得雲淡風輕的分析師。他在接受《Fortune》專訪時直球對決：「我們已經從壟斷世界掉進了一個殘酷競爭的世界（We have gone from a monopoly world to a brutal competitive world）。」這句話的重量，足以把任何還在幻想AI是片無人藍海的投資人當頭敲醒。

這裡的「血腥」不是誇飾。格蘭瑟姆將當前的AI狂熱拿來跟1990年代網路泡沫、1920年代鐵路狂潮放在同一個展示櫃裡比對。他的核心邏輯很硬：歷史上每一場顛覆性技術革命，初期都伴隨著資本過度堆積與估值離譜膨脹，最終絕大多數玩家陣亡，只有極少數能活著收割果實。

業界觀察到一個非常明顯的訊號：過去兩年，只要公司名稱裡沾到AI三個字母，股價就能憑空起飛。但進入2026年後，這套神話正在迅速退燒。投資人開始追問的不是「這家公司有沒有AI」，而是「這家公司的AI到底有沒有辦法在財務報表上長出肉來」。這個轉折點，就是格蘭瑟姆口中「血腥廝殺」的起跑槍聲。

全球科技巨頭砸下7.6兆美元，錢到底流到哪裡去了？

《Fortune》的分析揭露了一個驚人的數字：全球最大型科技企業在這一波AI軍備競賽中，單年度資本支出就已衝上7,250億美元。而Goldman Sachs的報告更大膽預測，從2026年至2031年，全球圍繞AI建設的總資本支出將高達7.6兆美元，涵蓋計算晶片、資料中心與電力基礎設施三大板塊。

這筆錢不是憑空消失的，它化作了以下幾個具體的戰場：

• 算力爭奪戰：NVIDIA的GPU、AMD的MI系列、甚至連亞馬遜、微軟都開始砸重本自研AI晶片。一顆頂級AI訓練晶片的成本已經飆到數萬美元，而大型語言模型（LLM）的訓練動輒需要數萬顆晶片串連運行。
• 資料中心軍備競賽：從北美到東南亞，巨型資料中心如雨後春筍般拔地而起。單一座AI專用資料中心的建置成本可達數十億美元，而且耗電量驚人——這也是為什麼電力基礎設施被列為7.6兆美元投資拼圖的關鍵一角。
• 人才搶奪戰：頂尖AI研究人員的薪資已經喊到誇張的天價。矽谷新創甚至傳出「只要你是頂大PhD、會寫Transformer架構，年薪三百萬美元起跳」的誇張行情。

這是一場零和遊戲嗎？格蘭瑟姆的觀點是：在短期內，是的。當所有人都把賭注押在同一張桌，籌籌碼的價值就會被稀釋。那些缺乏變現護城河的企業，遲早會在這場燒錢馬拉松中體力不支。

上圖清楚呈現了一個事實：市場規模的確在指數級擴張，但資本支出的增速曲線更為陡峭。這意味著「投入」正在追趕甚至暫時超越「產出」，投資人必須警覺這種產能過剩的風險。

散戶與機構投資人該如何避開AI泡沫雷區？

格蘭瑟姆在專訪裡丟出的另一顆震撼彈，是關於投資重心的轉移。他反覆強調：「你該關注的不是誰的AI模型最大，而是誰的AI已經在賺錢。」這句話翻成白話就是——別再被演示影片（demo）騙了，直接翻財報看營收。

從產業觀察的角度，我們可以歸納出幾個具體的「避坑指南」：

1. 遠離「只有故事、沒有客戶」的標的：如果一家公司的AI產品線連一個有規模的付費客戶都拿不出來，它的估值就是建立雲端的。2025到2026年，這類公司正在經歷殘酷的資金乾旱期。
2. 關注商業化軟硬體的實際應用：這包括了企業級AI助理、自動化製造、醫療影像診斷、金融風控模型，以及支撐這一切運作的伺服器、晶片、散熱與電力基礎設施。這些才是有真實現金流（cash flow）的領域。
3. 警惕「AI概念溢價」回調：歷史經驗表明，當市場從狂熱轉向理性時，概念股的跌幅遠超大盤。格蘭瑟姆直白地將當前AI市場歸類為「經典泡沫」，這個標籤不應被忽視。

他提醒投資者，過去幾年他密集觀察到一種「FOMO（錯失恐懼症）驅動型投資」的普遍存在，許多散戶根本不知道自己買的是什麼，只覺得「這個產業在漆，不跟上就輸了」。這種心態在格蘭瑟姆眼裡，正是泡沫期最危險的訊號。

從概念到變現：哪些AI軟硬體應用正在真金白銀地賺錢？

說了這麼多「不要只做什麼」，接下來談談「要要要要做什麼」。格蘭瑟姆主張投資者把視線從光鮮亮麗的模型發布會，轉移到那些低調卻穩定產生收入的商業化應用場景。以下是幾個正在實際變現的硬戰場：

企業級生成式AI助手與工作流程自動化
從Microsoft Copilot到Salesforce Einstein，企業為了提升員工效率，願意為每張授權支付每月數十美元的費用。當用戶規模達到百萬甚至千萬級別時，這就是一個穩定的訂閱收入池。

AI晶片與資料中心基礎建設
NVIDIA的財報數字就是最殘酷的證據——即便市場對AI泡沫議論紛紛，其資料中心業務營收仍然屢創新高。此外，替這些巨型資料中心散熱、供電、管理維運的廠商，也正在默默收割這波建設熱潮的紅利。

醫療與金融領域的專業AI應用
醫療影像診斷、藥物分子篩選、信用風險評估這些領域，客戶願意為準確率與效率提升買單，而且單筆合約金額往往非常可觀。這些領域的特點是進入門檻高、客戶黏性強，一旦建立關係就不容易被取代。

McKinsey的報告提供了強力背書：生成式AI在全球範圍內可創造的經濟價值高達2.6至4.4兆美元。但這個數字的關鍵前提是——這些價值必須通過實際的商業化應用才能兌現。

2027後的產業格局預測：誰會被掃進歷史的垃圾堆？

如果我們把時間軸拉到2027年以後，格蘭瑟姆的預言會開始浮現更具體的輪廓。他眼中的AI市場將是「高波動、高機會」的修羅場，這八個字聽起來振奮人心，但背後的代價是：大多數玩家會陣亡，少數倖存者通吃。

預測一：模型層面的同質化與價格戰
當OpenAI、Google、Anthropic、Microsoft等巨頭的大模型能力趨於同質化，競爭將迅速從「技術炫技」轉向「成本與定價廝殺」。這對依賴高毛利訂閱模式的新創公司來說，將是致命的市場環境。

預測二：算力與能源的瓶頸浮現
隨著全球資料中心用電量持續攀高，各國政府對能源配額與碳排放的監管遲早會加嚴。屆時，擁有綠色能源供應鏈與高效能晶片技術的企業，將享有決定性的成本優勢。

預測三：監管與倫理框架的收緊
歐盟AI法案（EU AI Act）已經開了第一槍，美國與亞太地區的監管框架也將陸續到位。那些忽視合規風險、只顧技術激進擴張的企業，將面臨巨額罰款甚至市場禁入的命運。

格蘭瑟姆的結論其實很直白：**AI毫無疑問是改變世界的技術，但改變世界的技術不會讓每一個投資人都賺到錢。** 歷史上鐵路泡沫、網路泡沫的結局已經反覆證明了這一點：最終勝出的是那些扎扎實實構建商業護城河、把技術轉化為真實現金流的企業。

常見問題 FAQ

格蘭瑟姆認為AI是泡沫，那投資人應該完全避開AI相關標的嗎？

並非如此。格蘭瑟姆強調的是他對「當前估值與基本面脫鉤」的擔憂，而非否定AI技術本身。他的建議是選擇具備真實商業模式與變現能力的標的，而非一竿子打翻整船人。

7.6兆美元的AI資本支出預測是否過於樂觀？

這是Goldman Sachs基於當前科技巨頭公開宣布的投資計劃進行的估算。雖然實際金額可能因市場條件調整，但這個數字反映了產業對於AI基礎建設的堅定信念，也暗示了未來幾年相關供應鏈的持續紅利。

散戶投資人如果想參與AI浪潮，最安全的切入點是什麼？

格蘭瑟姆式的穩健做法會建議從「基礎建設與商業化應用」兩條主軸切入：要不可以追蹤那些為AI提供晶片、資料中心、電力設備的供應鏈企業，要不就選擇已經有穩定企業客戶訂閱收入的AI軟體服務商。避開只有演示影片、沒有財報數字的概念股。

立即行動與延伸閱讀

AI這條大河正在改變全球投資與產業的地形，但河流中同樣潛藏著暗礁與漩渦。如果你想在這場變局中站穩腳步，與其追逐轉瞬即逝的浪花，不如先搞清楚底盤有多深。

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權威參考來源：

• Fortune – Legendary investor says the AI boom masks a deeper crisis
• Goldman Sachs – Tracking Trillions: The Assumptions Shaping the Scale of the AI Build-Out
• Bloomberg – Jeremy Grantham Says AI Is Indeed a Classic Market Bubble
• Morningstar – Jeremy Grantham: The Bigger the New Idea, the More the Market Becomes Overpriced
• Grand View Research – Artificial Intelligence Market Size | Industry Report, 2033
• Reuters – Major analyst and enterprise forecasts on the AI market