AI 是泡沫嗎？高盛：風險從估值泡沫轉向盈利泡沫，與 1999 有何不同

重點摘要

• 高盛 6 月 22 日研報指出，AI 相關市值自 2022 年 11 月起累計增加約 27 萬億美元，但宏觀基準測算的 AI 新增資本收入現值僅約 9 萬億美元，差距需靠更樂觀假設填補。
• 前瞻本益比今年沒有同步抬升，因為 EPS 預期與股價同步上修，近期漲幅更多來自盈利驅動而非單純估值擴張。
• 超大型雲端廠商對 2026 年資本支出的預期，較 6 個月前提高近 80%，科技投資佔 GDP 比重已突破 1990 年代高點，是目前唯一明確與當年泡沫信號重疊的指標。

高盛 6 月 22 日的研報調整了定位：AI 行情現在最需要盯的，不是本益比太高，而是強勁盈利能否在資本支出周期見頂後繼續撐住。這不是換個說法這麼簡單，高盛直接把整張風險地圖的核心問題換掉了。

AI 為何不是 1999 年的重演？

1999 至 2000 年的科技泡沫有四個信號幾乎同步出現：投資維持在異常高位、企業利潤率在 1997 年後持續下滑、融資槓桿快速堆高，以及美國經常帳赤字持續擴大。當時美國內需也非常旺盛，最後兩年實際內需年化增速接近 6%，亞洲金融危機引入的資金流入反而拉長了周期。

今天這幾個面向，情況明顯不同。前瞻本益比今年沒有隨股價同步爆炸，因為 EPS 預期也在快速上修，分子和分母一起動，本益比表面上算克制。美國 Shiller 周期調整本益比（CAPE）目前水位，歷史上只有 1999 年底和 2000 年曾更高，但這輪漲幅的構成是盈利驅動，不像當年那樣純靠估值膨脹。企業利潤佔 GDP 比重沒有像 1997 年後那樣見頂回落，整體企業部門的利潤成長基本抵住了投資率的上升。美國經常帳赤字目前方向相反，是在收窄而非擴大。

高盛的結論不是「現在很安全」，而是「風險的位置換了」。

27 萬億市值增量，宏觀帳本只算出 9 萬億

自 2022 年 11 月底以來，AI 相關公司市值增量約為 27 萬億美元，比 2025 年 11 月時的約 19 萬億美元又走高一截。要評估這個數字是否有基本面支撐，得對照宏觀測算：基準情境下，美國因 AI 生產率提升帶來的新增資本收入現值約為 9 萬億美元。

27 對 9，差距不小。高盛也用不同口徑試算過：只看「純 AI」公司，相關市值增量約 14 萬億；若再把其他 AI 相關公司 25% 的增量納入，約 17 萬億，仍明顯高於 9 萬億的基準。這段差距說明，當前股價要得到支撐，市場必須同時押注 AI 採用速度加快、生產率提升幅度更高、資本在整體經濟收益中分走更大比例，以及美國公司能拿到更多全球 AI 收入。高盛的樂觀路徑設定美國公司獲得 50% 全球相關收入、資本收入份額顯著高於經濟平均，且 AI 採用更快、貼現率更低，多個條件同時成立，潛在價值才比較容易逼近當前市值增量。

換個角度說，股價不是無法解釋，但它已經把多個最樂觀假設一起定價進去了。

唯一真的像 1990 年代末的信號：資本支出強度

科技投資佔 GDP 比重已突破 1990 年代的高點，且上升速度比當年更快。超大型雲端廠商對 2026 年資本支出的預期，在過去 6 個月內上修了近 80%，按現有路徑推算，AI 相關投資在未來幾年可能逼近甚至超過當年科技熱潮的峰值。

但這輪資本支出與 1990 年代末仍有幾處具體差異。覆蓋範圍窄得多，集中在超大型雲端廠商、半導體和基礎設施鏈，而當年的科技投資更像全經濟範圍的擴張。持續時間也還未達到當年的長度。利潤率沒有像 1997 年後那樣因工資加速而被侵蝕，企業融資端也沒有複製當年路徑，整體企業部門的儲蓄與投資差額沒有顯著惡化。這意味著，宏觀層面目前只有一個泡沫信號明確亮燈，其他幾個按 1990 年代框架應該同步亮起的警示信號，目前看來還沒出現。

資本支出見頂後，「前瞻本益比不貴」還站得住嗎？

AI 投資熱潮本身在製造利潤。賣晶片、賣算力、建資料中心的公司直接受益於資本支出上行，利潤率因此維持高位。只要投資高峰尚未過去，盈利持續上修就可能繼續壓過估值疑慮，讓前瞻本益比看起來「不貴」。

問題在於，前瞻本益比的分母是 EPS 預期，而當前的 EPS 預期高度依賴資本支出周期能撐多久。周期性行業在景氣高點，往往因為盈利分母被拉到最高而讓本益比看起來合理，但那正是要開始謹慎的時候。一旦資本支出強度回落，受益最直接的「賣鏟」公司，盈利曲線可能快速變得難以預測，原本看起來「不貴」的本益比也可能快速翻臉。高盛因此說波動性可能進一步上升，下行保護的價值也在提高。把未來兩三年的強盈利直接外推到更遠期，卻沒算進資本支出周期見頂的影響，風險就藏在那個外推裡。

AI 創業者和工程師評估 AI 基礎設施標的時，比問「本益比多少」更有用的問題是：這家公司在資本支出高峰過後盈利還剩多少支撐，以及 AI 生產率紅利的兌現速度能否接住投資強度下滑的衝擊。高盛的測算屬賣方口徑，不能照單全收，但它把估值和盈利兩條風險線明確拆開來討論，這個框架比多數 AI 牛熊爭論都精確，也更實用。