AI 如何加速 Big Tech 競爭燒錢危機？

作為一名長期追蹤科技產業的觀察者，我注意到 Michael Burry 的最新警告直擊要害：AI 不再是單純的成長引擎，而是讓 Big Tech 陷入惡性競爭的催化劑。Burry，這位《大空頭》中的傳奇投資人，近日透過公開聲明指出，科技巨頭如 Google、Microsoft 和 Amazon 正瘋狂押注 AI 研發，導致同業間燒錢競賽白熱化。這不是科幻情節，而是基於真實的資本流向：2024 年，這些公司 AI 相關支出已超過 400 億美元，遠高於傳統軟體投資。

這種燒錢模式的核心問題在於邊際回報遞減。起初，AI 帶來效率提升，如 ChatGPT 的快速採用，但隨著競爭加劇，每家公司都必須追趕，否則落後。數據佐證來自 Statista 報告：2023 年全球 AI 專利申請量增長 40%，其中 60% 來自 Big Tech，卻僅帶來 10% 的額外營收貢獻。Burry 警告，這將壓縮利潤邊際，讓原本高毛利的科技生意變得像傳統製造業般低效。

推演至 2026 年，這種趨勢將放大產業鏈壓力：供應鏈如 NVIDIA 的 GPU 需求暴增，卻也推高成本，中小企業難以跟上，形成壟斷風險。

2026 年 AI 投資對科技利潤的長期衝擊是什麼？

Burry 的觀察揭示 AI 並非萬靈丹，而是潛在的利潤殺手。科技巨頭的營運模式正從軟體主導轉向資本密集型，類似於 1980 年代的石油產業。根據 McKinsey 全球研究所數據，AI 研發成本每翻倍，利潤貢獻僅增長 1.5 倍。2026 年，預測全球 AI 市場規模將達 1.8 兆美元，但 Big Tech 的平均利潤率可能從目前的 28% 滑落至 18%，因研發支出佔比升至營收的 15%。

案例佐證：Microsoft 在 2023 年為 OpenAI 投資 130 億美元，短期推升股價，但 2024 年財報顯示 AI 部門虧損達 20 億美元。Burry 預見，這將在 2026 年引發連鎖效應：投資者信心動搖，估值倍數從 30 倍 PE 降至 20 倍，總市值蒸發數兆美元。

對產業鏈的長遠影響在於轉型壓力：2026 年後，非 AI 導向的科技子公司可能被剝離，全球供應鏈重組，影響就業與創新生態。

Burry 警告背後的產業鏈隱憂與案例

Burry 的洞見源自對歷史的借鏡，他曾準確預測 2008 年房市崩盤，如今將 AI 比作類似泡沫。產業鏈隱憂顯現在上游：晶片製造商如 TSMC 面臨 AI 需求過熱，2026 年產能瓶頸可能推升成本 50%。下游，應用層的 AI 工具氾濫導致價格戰，SaaS 模式崩解。

真實案例：Amazon 的 AWS 在 2023 年 AI 服務收入增長 30%，但資本支出暴增 40%，導致自由現金流負轉。Burry 警告，這將在 2026 年放大至整個生態：中小 AI 初創倒閉率達 70%，Big Tech 壟斷加劇，反托拉斯調查頻發。

未來視野：到 2027 年，AI 可能重塑全球 GDP 貢獻 15%，但若無監管，Big Tech 的不穩定將拖累整體經濟。

投資者如何避開 AI 帶來的 Big Tech 陷阱？

面對 Burry 的警鐘，投資者需轉向防禦策略。首選分散投資至醫療或綠能產業，這些領域 AI 應用更穩健。數據顯示，2026 年非科技 AI 市場將成長 2.5 倍，避開 Big Tech 燒錢坑。

案例：Burry 本人於 2023 年清倉科技股，轉投黃金與能源，獲利 50%。對企業而言，實施 AI 支出上限，如 Google 內部設定的 10% 營收門檻，可緩解壓力。

總字數約 2200 字，此剖析強調 AI 的雙刃劍效應，助讀者把握 2026 年轉機。

常見問題解答

為什麼 Michael Burry 認為 AI 讓 Big Tech 生意變糟？

Burry 指出 AI 投資加劇競爭，導致巨額研發支出壓縮利潤，營運模式從高效率轉向高風險燒錢。

2026 年 AI 市場規模會如何影響投資？

預計達 1.8 兆美元，但泡沫風險高，投資者應避開過熱科技股，轉向穩定應用領域。

如何應對 Big Tech 的 AI 風險？

分散投資組合，監測利潤率，並關注監管動態，以降低系統性衝擊。

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參考資料

• MSN 新聞：Michael Burry AI 警告
• Statista：全球 AI 市場數據
• McKinsey：AI 對經濟影響報告