人工智能興旺還是沒落？逐一解答您的疑問

Mark Casey Michael Beckwith Shannon Ward Jared Franz Cheryl E. Frank

2026年10月16日

當法國哲學家笛卡兒（René Descartes）寫下「我思故我在」時，大概沒想過未來會由人工智能主導。人工智能正重塑整個社會，企業管理層與尋根究底的投資者都在思索同一個根本問題：這項技術究竟會走向何方？未來又將如何演變？

在此環境下，我們與經濟師及基金經理對談，解答有關人工智能風險與回報的重大問題。以下為重點摘要。

1.人工智能股市榮景會以泡沫爆破告終嗎？

股票基金經理Mark Casey

我對人工智能未來數年的發展感到樂觀，相信我們正經歷真正的繁榮，其發展趨勢銳不可擋。是否有些股票定價過高？當然。人工智能建設會否放緩？很可能。

然而，整個人工智能經濟會否重演1999年或2000年初互聯網行業定價過高的一幕？我認為不會。首先，多隻人工智能股票的估值遠低於科技泡沫時期。對於部分與人工智能建設密切相關的公司，例如NVIDIA、博通（Broadcom），以及記憶體晶片生產商美光科技（Micron Technology）和SK hynix，市場定價已反映增長放緩及未來盈利下降的預期。其次，人工智能所面向的經濟體比1990年代末規模更大、數碼化程度更高，因此盈利潛力更強。與大多數技術一樣，我預期市場領導者會隨著趨勢發展而輪換。

為何人工智能未必是泡沫

資料來源：資本集團、彭博。數據合計互聯網時代「四騎士」公司的未來12個月淨收入（「遠期盈利」）與市值：Microsoft、Cisco、Intel和Dell是四家當時規模最大且表現最出色的企業。1998年1月1日以100作為基數。

資料來源：資本集團、彭博。數據合計NVIDIA、Microsoft、Apple、Amazon、Meta、博通（Broadcom）及Alphabet七家最大規模人工智能相關企業的未來12個月淨收入（「遠期盈利」）與市值。數據作指數化，以2022年1月1日為100。截至2026年6月30日。

儘管如此，投資於任何重大趨勢，均需對公司未來盈利能力相對於當前股價作出有根據的判斷。投資於人工智能受惠者的其中一個方法，是物色本身已是優質企業的公司。這些公司削減成本時無需降低產品或服務價格，換言之可以直接保留額外利潤。因此，即使人工智能應用步伐放緩，能夠將技術轉化為更高利潤的公司，仍可能成為長期贏家。

例如，Meta及Alphabet均利用人工智能提升用戶參與度及廣告收入。與此同時，為平衡人工智能持倉，我亦參與其他看來無法阻擋的趨勢，例如航空旅遊的長期增長（相關企業如TransDigm），以及人口老化帶來的需要（透過Welltower等醫療保健及房地產擁有人）。

2.人工智能榮景可持續多久？

股票基金經理Cheryl Frank

我們正身處一個龐大的人工智能投資周期。企業應用人工智能的趨勢已不可阻擋，即使日後對尖端前沿模型的依賴有所減少。各行各業及不同應用場景採用人工智能的過程，可能長達20年，令數據中心增長及融資成為核心所在。

數據中心建設的四種情境

資料來源：資本集團。情境反映資本集團「夜巡」團隊截至2026年10月的分析，其並非未來表現的預測。ROI：投資回報。超大規模科技企業是指大型雲端服務供應商，它們為向全球企業及個人提供運算能力及儲存空間。雲端新勢力（Neoclouds）是專注人工智能工作負載的專門雲端基建供應商。

作為資本集團「夜巡」團隊的一員，我嘗試提前鎖定系統性尾部風險。目前，人工智能發展受數據中心容量掣肘，令控制這些瓶頸的公司擁有定價能力。若模型變得更高效率，或更多任務轉向開源方案，我認為這些限制將會減輕，人工智能應用範圍將顯著擴大。

各類事件或投資者情緒不時會驅使市場重新評估人工智能交易，但我相信這項技術將永久改變我們的生活與工作方式，這並不意味今日的市場領導地位會一成不變。行業發展到某個階段，很可能出現過度建設，部分公司股價將難免下跌。更大的機遇或會來自利用人工智能提升效率、創造新產品及服務的企業，這可能帶來更廣泛的贏家。

3.反對聲浪是否會拖慢人工智能的發展步伐？

股票基金經理Michael Beckwith

人工智能建設恐怕比想像中更難叫停。即使今天停止興建數據中心，亦只會削弱美國競爭力，使通往人工超智能的路途更崎嶇，但卻阻止不了這場榮景。不少項目已獲批，很可能會如期興建，未來數年將有更多容量陸續面世。

數據中心需求強勁，部分原因是許多企業開始看到使用人工智能的好處，例如，根據2026年4月的業績電話會議，UnitedHealthcare將處方審批時間由平均8小時縮短至30秒。貨運代理公司C.H.Robinson的網誌文章指出，獲取報價所需時間由17至20分鐘大幅縮短至31秒。聯儲局估計，目前僅20%的企業使用人工智能，鑑於我們迄今所見的實質生產力提升，採用率很可能進一步上升。

美國民眾對數據中心的反對聲浪日漸強烈

資料來源：資本集團、Pew Research Center。數字基於Pew Research Center於2026年7月20日至8月9日對10,548名成年人進行的調查。數據於2026年9月22日公佈。

以下是一個現實可能發生的情境：某宗備受關注的人工智能事故，或社區對數據中心日益高漲的反對聲音，觸發了限制措施，繼而顯著拖慢發展步伐。Data Center Watch的數據顯示，今年首季有75個此類項目因地方反對而被阻擋或延遲，價值約1,300億美元，相當於2025年全年的總和。

4.利率上升是否影響人工智能建設？

固定收益基金經理Shannon Ward

債券投資者對人工智能相關項目的融資日益審慎挑選，尤其考慮到10年期美國國庫券收益率已升穿5.25%。這個相對吸引的無風險利率，令投資者可在人工智能債務交易中要求更大保障。

我們需要區分大型科技公司發行的優質投資級債券（BBB/Baa及以上）與較具投機性借款人的債務。儘管資產負債表強勁、現金流龐大及業務成熟，但部分投資級借款人發行的債務息差，卻較許多工業公司更闊，部分原因是短期內大量發債，以及市場預期將有更多人工智能相關債券發行。

作為高收益債券投資者，我正密切關注投資級債務急增的趨勢及其交易水平，同時投資於為人工智能建設融資而發行的低於投資級債務（BB/Ba及以下）時將保持審慎。由於各評級組別均有大量選擇，加上預期未來將有更多債券發行，我在配置該範疇時非常耐心。

若為新人工智能相關基建融資的資金成本持續攀升，最大贏家可能是接近完工及已投入運作的設施。人工智能運算能力的需求仍然強勁，因此現有設施可提高服務收費。同樣，我預期債務需求積壓會可能使發行步伐放慢，企業或須透過更多股本融資來支持建設，這或會令未來新發行的債券比市場現有選擇更具吸引力，因為槓桿可能較低。

5.人工智能沒落的隱憂有多大？

美國經濟師Jared Franz

我認為我們應該關注，但無須恐慌。過去幾個月，OpenAI等公司的人工智能代理曾出現失控情況，數百個代理聯手攻擊毫無防備的企業，這些事件突顯「對齊」問題：人工智能模型愈來愈強，卻仍未能安分留在沙盒之內。

隨著模型進步，人工智能事故有所增加

資料來源：資本集團、MIT AI Risk Incident Tracker。事故類別基於MIT的人工智能風險分類法。事故宗數反映已呈報的事件，或會受匯報方式及數據是否齊全所影響。私隱及安全事件指涉及敏感資料曝光、洩漏或推斷的事件。惡意使用人工智能工具包括涉及虛假資訊、監控、影響力操作、網絡攻擊、武器開發或使用、欺詐、騙局及由人工智能系統促成的針對性操縱。人工智能系統安全及對齊失效涵蓋人工智能行為不可靠或出乎意料、系統運作與人類目標有所衝突，以及透明度及可解釋空間不足等情況。基於截至2026年9月30日的最新報告數字。

這些攻擊並不令人意外，因為大型語言模型反映其訓練所在的世界。正如現實世界，人工智能實驗室須具備有力的防護機制與法律標準，協助社會應對即將到來的轉變。

我不認為人工智能會導致人類末日，但應有心理準備：重大黑客攻擊及其他現實世界的傷害將愈來愈普遍。設立「終止開關」，一旦模型失控時迅速關閉人工智能系統，顯然是合理的做法。要求人工智能實驗室建立「終止開關」機制的跨黨派法案，目前在國會有所拖延，但加州州長Gavin Newsom最近簽署行政命令，要求研究相關問題。

加州近期頒佈多項法律，就人工智能安全、就業決定及醫療保健使用等領域設置防護機制；紐約已採取類似措施，預期未來數年將有更多立案出台。

Mark Casey 為現任股票基金經理，擁有26年投資行業經驗（截至2025年12月31日）。他持有美國哈佛大學（Harvard）工商管理碩士學位及耶魯大學（Yale）學士學位。

Michael Beckwith 為現任股票基金經理，擁有27年投資行業經驗（截至2025年12月31日）。他持有美國哈佛大學法學院（Harvard Law School）法律博士學位及明德大學（Middlebury College）歷史學學士學位。

Shannon 為現任固定收益基金經理，擁有33年投資行業經驗（截至2025年12月31日）。她持有南加州大學（University of Southern California）工商管理碩士學位及加州大學聖塔芭芭拉分校（University of California, Santa Barbara）心理學學士學位。