【大紀元2026年08月02日訊】（大紀元記者張原彰台灣台北報導）全球科技巨頭展開AI 資本支出軍備競賽，金融市場沉浸在狂歡的榮景之中，但背後的金融風險與槓桿危機卻已悄然浮現。學者說，若未來科技巨頭無法獲得鉅額投資的相應商業回報，恐引爆一場衝擊整體金融體系的「資產泡沫」，並提出七大觀察指標。
近年生成式 AI 熱潮席捲全球，帶動超大規模科技企業對晶片、伺服器及資料中心的大舉投資。然而，這場資本狂飆的背後，人們卻往往忽視了龐大資本背後的債務槓桿的極限，以及企業實際的投資回報（ROI）。回顧歷史經驗，即便技術方向完全正確，過度的財務槓桿與過高的預期，依然可能引發嚴重的市場修正。
文化大學國家發展暨大陸研究所教授陳松興日前參加新唐人電視台節目「新聞大破解」時提到前述議題，他說，目前 AI 泡沫的核心問題在於超大型科技巨頭（Hyperscalers）龐大的資本支出（Capex）。這些企業的資本投入是以倍數、甚至是十倍數在成長，但「如此龐大的投資，未來能否創造足夠的收益來支應？」
這些大廠不只使用現金，還大量發行債券，並從私募基金（PE）融資，這樣與金融體系深度綁定的模式存在風險。一旦收益增長放緩或出現逆轉，無法償還債務就會形成金融泡沫，進而衝擊銀行、債券投資人及機構法人。
他說，三大國際機構同步對此警示，首先美國財政部 指出， AI 領域存在「金融資產過熱」的資產泡沫問題，高負債一旦出事將波及金融機構；國際清算銀行（BIS）：則警告 AI 投資潮帶動通膨，加上各國選舉年貨幣政策寬鬆，使泡沫更易膨脹，此外，若爆發危機，當前的美國可能不像 2008 年金融風暴時擁有足夠的財政彈性進行救援。
而國際貨幣基金（IMF）則提出「期限錯配」風險，認為AI 的龐大投入需要長時間才能迎來收益高峰，但 GPU 等硬體的折舊速度極快，淘汰週期短。
歷史很多經驗可借鑑，陳松興說，從 1830 年代的運河狂熱、英國鐵路狂熱，到 1920 年代的電氣化與 1990 年代的網路泡沫，「技術本身都是真的，但市場預期過高、投入過快，導致投資報酬無法趕上產業實際節奏。」
未來AI是否 泡沫，可從 7 大關鍵指標進行觀察，陳松興說，首先是，需求端實踐，AI 需求是否真正落地；2.ROI 與營收能否創造足夠收益；3是供給端約束， GPU、資料中心與電力供應是否過剩或受阻；4是財務實績，企業是否真能透過 AI 實現 20% 以上的爆發性營收成長；5為訂單變更， 國際客戶對硬體廠的訂單是否有擱置、延後或付款條件惡化；6是債務槓桿， 企業的債務規模、折舊計算與現金流狀況；7是基礎設施開工率： 資料中心建置進度是否如預期推展。
陳松興補充，2026年預估全球有兩百多個資料中心項目，其中美國佔140個。但目前美國實際施工的不到三分之一，其餘均面臨推遲或擱置。主因在於電力與水資源供給不足，美國電力多屬民營，資料中心大量耗電排擠了民生用水用電，導致民眾面臨更高昂的電費，進而在多州引發反對聲浪。
另外，美中 AI 霸權賽局也是關注焦點，陳松興說，中國推出的低成本開源模型（如 DeepSeek、Kimi 等），因成本極低且算力處理量大，對全球中小企業與發展中國家極具吸引力。
然而，他說，使用中國 AI 產品伴隨嚴重的國安與數據隱私風險，特別是中共《反間諜法》等法律要求企業提供用戶數據。此外，中國正利用 AI 進行大規模的「認知戰」，一天可自動生成數十萬支多語言短影片，深入民生娛樂，無形中進行意識形態與價值的引導。
他說，未來全球 AI 發展將呈現兩極化，「紅色供應鏈」與「非紅供應鏈」必然分道揚鑣，講求國安與價值的國家選擇美系方案，財政困難或追求低成本的企業與國家則轉向中國方案。
對台灣而言，陳松興說，現在身處於 AI 基礎建設（晶片、先進封裝、伺服器）的核心，只要全球對 AI 基礎設施的需求持續增長，中長期對台灣半導體的依賴就不會改變，但台灣產業有三大結構性弱點，首先是 台灣在硬體製造上是世界級大咖，但在基礎軟體與模型開發上的國際影響力非常有限。
第二， 台灣的水、電、土地與人才資源有限，資源過度向半導體業傾斜，排擠了其他產業的生存與發展空間；第三，美國出口管制政策與川普政府的政策波動，增加了台灣晶片代工與出口的結構性風險。
鑑於此，他說，政府必須優先確保電力與水資源供應穩定，並防範人才過度流失與單一產業排擠效應。另外，政府應利用當前良好的財政與稅收狀況，透過補貼與政策引導，帶領廣大的傳統產業進行 AI 化轉型，提升整體國家競爭力。
特別是全球正形成非紅供應鏈，陳松興呼籲，台灣作為民主陣營中高度可信賴的夥伴，應深化與美國、歐洲、東北亞盟友的合作，發揮不可或缺的關鍵角色。政府應儘快訂定明確規範，指引產業界何者可用、何者不可用，確保產業在變動的國際局勢中保持戰略韌性。
責任編輯：鄭樺
