吳淡如人生實用商學院｜EP2428【吳淡如】AI股為什麼不會像網路股一樣立刻泡沬重點摘要

重點摘要

Token 成本雖在下降，但 AI Agent 的多步驟自動化使算力消耗呈指數成長；中國日均 Token 消耗已從 2024 年初的 1,000 億暴增至 14 兆，若每月增速僅 10%，三年後需求將是現在的 30 倍以上
美國 AI 相關資本支出已佔 GDP 的 2%（2026 年預計接近 3%），已超過網路泡沫高峰期的 1.2%，但供給仍遠不及需求成長
大型語言模型有六條商業化路徑（消費者端：電商導購、廣告、訂閱；企業端：API 調用費、訂閱、電商導流），整體仍在投資階段，變現空間尚未充分開發
目前頭部 AI 科技股（以輝達為代表）市盈率約 20–30 倍且具真實獲利能力，與網路泡沫時期靠「本夢比」支撐的公司截然不同
建議一般投資人以 S&P 500 或納斯達克指數型基金為核心，搭配 1–2 檔 AI 主題 ETF，不押注單一個股

Token 是 AI 執行任務的基本運算單位，任務越複雜消耗越多。進入 AI Agent（智能體）時代後，每個任務從對話式 AI 的約 100 萬 Token，跳升至 1,000 萬到 5,000 萬 Token，因為 Agent 需要多步驟、長時間、自動調用多種工具。

中國日均 Token 消耗從 2024 年初的 1,000 億暴增至目前的 14 兆，約成長 140 倍。若未來三年每月增速維持 10%，三年後算力需求將是現在的 30 多倍。這意味著目前的資本支出與基礎建設仍遠遠跟不上需求，系統崩潰的條件並不存在。

美國 AI 相關資本支出已從 GDP 的 1.4% 提升至 2%，2026 年預計接近 3%；相較之下，2000–2001 年網路泡沫高峰時期的骨幹網路與寬頻投資佔 GDP 僅 1.2%。從強度看，AI 基礎建設已超越當年。

但關鍵差異在本質：網路泡沫是投機性追漲，大量公司沒有任何獲利模式，靠「本夢比」估值；AI 的資本支出對應真實算力需求，且需求持續擴大，投資人也只押注有獲利能力的頭部企業，不是信口開河地砸錢。

教授將大型語言模型的變現路徑分為消費者端（C 端）與企業端各三條：

目前整體仍在投資期，尤其中國市場許多服務仍免費，付費模式尚未成熟。但商業化空間仍大，這是支撐長期發展的基礎，而非泡沫前兆。

「網路的發展以那時候而言大概它已經漲得超過基礎建設跟需求了，所以被網路推升那些個股還有很多投機者……根本沒有用，沒有獲利模式；但 AI 如果找到獲利模式的話他還是可以被支撐。」

「它的跌是由人類的恐慌決定的，它的漲是因為人類的過度期待所決定的。」

「世界上幾乎所有的投資專家都在告訴你同一件事，投資的邏輯很簡單，只是你都想打敗大盤，你太急著賺錢，而且你也高估了自己的智商。」