重點一覽
- 2026 年 AI 支出高於最初預期，推動盈餘激增
- 最終可能使 AI 具備抗通膨特性的廣泛生產力增益尚未實現
人工智慧 (AI) 正在重塑市場與企業盈餘，其速度令最樂觀的多頭都感到驚訝。科技巨頭正加大支出，2026 年的 AI 資本支出遠高於最初預估。這股熱潮直接轉化為企業資產負債表的收益，並促成了一波主要的盈餘漲勢。
然而，有一個問題：這波龐大的 AI 支出浪潮究竟是推升了通膨，還是將成為促使消費物價回落的抗通膨力量？
芝商所首席經濟學家 Erik Norland 與 NewEdge Wealth 首席投資長 Cameron Dawson 認為，答案相當複雜。此趨勢的發展方式將可能決定本10年剩餘時間的投資格局。
AI 資本支出已成為市場引擎
年初預計資本支出增長約 30% 的科技大廠，目前的年度增長率已接近 60%-80%。這股激增直接挹注於企業盈餘，第一季增長率達 27%，是分析師預期 (12.6%) 的兩倍多。
Dawson 表示：「2026 年初市場最大的驅動力在於 AI 資本支出的激增。這帶動了對半導體、科技硬體、電力設備甚至是更廣泛工業的大量需求。」
標普500指數營收成長
然而，Dawson 敦促投資人應仔細判讀數據。若扣除巨頭們從轉投資公司認列的一次性收益，基礎增長率則接近 16%。
她說：「與預估值相比，表現非常出色，但並不像表面看起來那樣勢如破竹。」
這些增益也高度集中，半導體公司幾乎貢獻了指數層級所有的漲幅。標普 500 等權重指數所反映的情況與市值加權指數截然不同，這種分歧對於該成長故事能維持多久至關重要。
短期內的通膨高峰
雖然許多人希望 AI 最終能成為通縮力量，但在現階段，AI 似乎正在推升而非降低物價。
由於基礎設施需求龐大，記憶體晶片成本已大幅飆升。託管數據中心建設項目的地方社區也面臨公用事業成本激增。這種漣漪效應擴及消費電子產品、醫療設備和汽車製造商——這些產業全都依賴於目前因 AI 相關需求而供應吃緊的晶片生態系統。
Dawson 提到：「在 AI 部署的初始階段，它實際上正在增加通膨壓力。所有關於極度火熱需求與 AI 資本支出的動態，都可能反映在部分消費物價中。」
Norland 補充了一個可能使這波熱潮放緩的供應側風險：氦氣，這是微晶片製造中的關鍵投入。據報導，受中東近期衝突影響，價格有所上漲，某工業氣體供應商指出，恢復正常狀況可能需要「相當長的一段時間」。
Norland 表示：「幾十年來，電腦軟體與配件的平均成本每年下降約 8%。但在過去12個月中，它上漲了約 14%。這對 CPI 的影響不大，因為該組成部分僅佔指數權重的 0.034%。然而，在聯準會首選的通膨衡量標準核心 PCE 中，其權重高出 35 倍。因此，電腦晶片與軟體價格的上漲目前每年約為物價水準增加 0.1%-0.2%，而非減少 0.1%。」
K 型經濟的現實
撇開大型權值股不看，一種顯著的經濟脫節便會顯現。前 10% 的家庭正在推動高階消費，這主要是由其受益於 AI 的股票投資組合所產生的財富效應消費。與此同時，全國其他地區正經歷持平的實質薪資成長與數十年來的新低儲蓄率。
Norland 說：「第一季美國 GDP 以 2% 的穩健速度擴張，但其中大部分增長來自資本投資，且大部分資本投資涉及興建數據中心，這雖然增加了經濟活動，但並未增加大多數人對個人福祉的感受。」
這創造了一種場景，即總體消費支出數據在紙面上看起來很健康，但這僅是因為它們是由一小部分人口支撐的。
Norland 指出：「佔據約 50% 消費金額的前 10% 消費者正在推升該數據。但對絕大多數人來說，中位數消費者的支出基本上是橫盤整理。」
對中位數消費者而言，現實是由停滯的實質薪資成長所定義的。Dawson 警告：「我們聽到企業在 2026 年第一季提到，消費者已開始面臨荷包見底的困境。」
能源價格的脫鉤使情況更加嚴峻，汽油與柴油價格的漲勢已獨立於頭條原油價格之外。
Dawson 補充：「大型企業正受益於大規模的超級週期，這種強勢掩蓋了表層下的弱點。某些經濟領域的壓力何時會演變成系統性風險？」
為何網路類比有其侷限
歷史確實提供了一個保持長期樂觀的理由。
在 2000 年至 2011 年間，全球主要期貨交易所的大宗商品價格經歷了超級週期——原油價格從每桶 20 美元攀升至 100 美元以上，但大多數主要經濟體的消費物價通膨仍維持在 2% 左右。Norland 認為，原因是網路普及帶動的數位生產力革命，讓年度生產力成長率從約 1.5% 翻倍至 3%。
然而，Dawson 指出，當時的兩個結構性安全閥如今已不復存在。
首先是中國在 2001 年歷史性地加入世界貿易組織 (WTO)，這使耐久財價格大幅下跌，抵銷了高昂的非耐久財成本。如今，在去全球化與關稅影響下，這種緩解已消失。其次是體制上的：聯準會直到 2012 年才正式採用 2% 的通膨目標。如今，核心 CPI 持續高於 2%，讓央行在容忍大宗商品價格飆升方面的彈性遠低於當年。
目前股市的表現可能更多與半導體需求有關，而非與網路時代相當的 AI 生產力爆發。標普 500 指數的企業利潤率在過去兩年中每年擴大超過 100 個基點，但若剔除半導體，標普 500 等權重指數的利潤率仍低於 2022 年的高點。
Dawson 提到：「我們一直主張我們並非處於生產力爆發期，而是處於營運槓桿爆發期。」半導體公司擁有高固定成本；當需求激增時，利潤率會機械式地擴大——這是商業模式的週期性特徵，而非新經濟時代的證明。
Dawson 提醒：「我們知道半導體利潤率在過去週期中一直是回歸均值的。萬有引力終究會發揮作用。」
驅動一切的核心問題
AI 支出、供應鏈壓力與貨幣政策的交集，正反映在各個相互關聯的資產類別定價中。
例如在利率市場中，「利多降息」的時代似乎已經結束。兩年期公債殖利率已突破其多年下降趨勢，且交易價格高於聯邦基金利率，顯示市場正預期聯準會因應高通膨而長期暫停降息，甚至可能升息。歐洲、英國、澳洲與加拿大的期貨市場已開始反映緊縮預期。
Dawson 表示：「一切都回歸到一個問題：AI 資本支出將走向何方？」
如果企業投資能成功轉化為全經濟範圍的效率，AI 便可能成為抗通膨力量，驗證網路類比。Dawson 指出，首先要觀察的是「超級核心」通膨數據（不含住房的服務業通膨）。截至 2026 年中，該數據尚未出現明顯好轉。
如果數據好轉，多頭理據將更強。在此之前，對 AI 資本支出熱潮應保持樂觀，但不能無條件樂觀。這項技術仍處於耗費資源的建設階段，正消耗實體投入，同時許諾未來的效率。
如 Norland 所述，AI 論點仍是「一個值得探討的有趣問題」，而非既定的結果。
