編按：AI泡沫的討論再度升溫，從裁員、資本支出，到投資報酬率，質疑聲四起。回顧矽谷數十年科技循環可發現，唱衰往往準時出現，但真正的關鍵不在泡沫，而在AI能否走向實際應用與長期價值累積。
我在矽谷耕耘了數十年，親身經歷過多次科技產業的興衰週期。每次不同題材，從快速榮景崛起到狂飆，再進入不合理過度樂觀Irrational Exuberance的膨脹，然後在巔峰時段，就一定會有人出來開始唱衰「泡沫來了」。
多年觀察的結論，不得不說，如果你每天唱衰一個產業或一個地區「變成泡沫了」，總有某一天你會對了。
2000年的達康泡沫，好像就對了？2008年的金融風暴更對了？之後十餘年，多少個被視為國家新方向的科技題目，不曉得汰舊換新多少次了？所以，在2026唱衰AI這個巨大風暴，想來也是理所當然？
這跟經常有「專家」預測股市作價太高了，即將在某一年大跌，是如出一轍的古老劇本。只要他天天如是說，股市本就有跌撞起伏的天性，不修正才怪，於是，某一天唱衰的專家，就大對特對了。在媒體捧他驚為天人時，群眾也疏懶的忽略他在過程中大錯特錯。
50年來，多少外地人喜歡述說他們看到矽谷開始大量裁員，於是匆匆忙忙、慌慌張張的炒作「矽谷衰落了」這個討論標題。我觀察，基本上，每五到七年，所謂的「矽谷泡沫」討論，就會再度上演一次，但結果又都不攻自破。這一次輪到AI，會怎麼個變化？
泡沫憂慮，肯定有道理？
1.從一窩蜂看AI有多厲害，轉變為看它多有用，是否真能多賺到錢？
如果說，AI風暴崛起，是因為初期，大家看到這些大語言模型有多厲害、多花俏，於是，群起趨之若鶩。那麼，現在進入AI中期，大家都開始問，AI到底多有用，以及究竟能不能幫我多賺一些錢？
事實是，絕大多數的大企業投入巨額AI投資後，都還無法從AI投資取得回收。如果百億、千億的資本支出，經過好幾個季度，都還無法在財報上，證實它能提供明顯的ROI投資報酬，這個資本支出肯定是要開始猶豫，或是轉為觀望，甚至是打退堂鼓。
2.從免費聊天Chat到Agent實際操作，價值的創造還有點兒撲朔迷離？
大多數人對AI的認知，在於他們上網與AI聊天討論之後的驚奇驚喜。這段時間，最紅的除了黃仁勳以外，就是史丹佛的李飛飛教授，以及在大學教語言模型及在網上大談AI的各種網紅教師。可是，花費數千億蓋了那麼多耗電超過城市的運算中心，只是為了讓一般人操作進階搜索search，或是多一個人生顧問嗎？
幸好不是。
我最近看了幾家機器人零組件及人形機器人的投資，了解它可能帶來的世界級改變，至少在某些行業裡，像製造生產、物流批發、醫療研發……，具象成形的AI（機器人應用、機器人協助、機器人主導操作），一定會成為未來主流，而且會像互聯網與移動通訊那樣，最終完全融入人類生活裡，成為不可或缺的價值。
3.落實AI化的巨量投資，可能會無限延伸嗎？
別的不看，光看號稱美國「豪勇七蛟龍」（Magnificent 7）的七大科技公司（蘋果、微軟、Google、臉書母公司Meta、亞馬遜、輝達、特斯拉），他們預計要新投入4000億美元加蓋各種AI結構infrastructure，如此巨大的負擔，他們經得起長期財務報表上對投資報酬率的挑戰嗎？
而且，數據運算中心裡成千上萬的伺服器，經得起現在GPU不斷更新的挑戰與負擔嗎？
我們可以如此模擬：假如蓋數據中心像買一輛新車，你希望這部車可以開10至20年不用換。但現在，運算處理器GPU的淘汰更新，是相對快速的，而因為GPU使用率超高，就像你的新車每天要開幾百哩，折舊老損自然加速。競爭者增加，更多新產品當然加速推出；而你為了維持競爭力，也只好跟著頻繁更換，伺服器動不動就得改朝換代。這就好像你剛買的新車，過幾個月就得淘汰換引擎或整機新車一樣。
必須注意的是，這裡說的不是換個螺絲或換個面板，而是整個數據中心成千上萬的伺服器，都得因GPU迅速更換，而需要整體upgrade！那麼，你的4000億投資就玩不到一兩年，而得每兩年就得再來一次。
這個時候，如果你是CEO，會怎麼看待這樣的資本支出？你的財報，會有什麼樣的投資報酬率？
AI長期發展，究竟有利還是不利？
我們都知道，AI很厲害，未來能幫我們處理很多事情，做很多東西。
但我們不知道，AI未來帶給我們的實際利益，會從現在猛花錢，快速進步到幫我們大賺錢嗎？
幾年前，我投資一家以AI技術為律師事務所提供個案研究參考的應用；兩年後，這個法律鑽研的AI Agent軟件應用，就單獨以數千萬美元賣掉，算是小打小鬧。他們迅速拓展到金融服務與醫療製藥的研發AI Agent，目前正在積極擴充，這是千百個AI實際應用的好案例。所以，我們看AI的前景，得完整觀察結構面與應用面：
1.應用面：AI必須像互聯網及移動通訊，具象融入人類生活才有可能賺錢
全世界沒有幾個公司能像台積電那樣，今年做1000億生意，而資本支出要400到500億。但這是它基本的商業模式，用40％的收入繼續作為未來投資，不斷搶先，不然他就沒戲了。40％作為資本支出，而且是長期大坑，不得不為，在台積電看來是致勝之道，在其他公司可能就不勝負荷了？
如何讓這些AI結構性的支出轉化為實際收益，就是大家都要慎思的主題。唯一方向，就是讓AI與你目前所有工作融合在一起。具象的是機器人，不具象的就是AI融入每件事、每一步驟，來提升職能，提高效率。亞馬遜及愈來愈多大型運輸物流公司，就可以完全發揮AI與生俱來的優點，他們訂購了各種機器人在逐步投入應用，未來的效率必將更高，生產力更提升！
但一般人呢？絕大多數的中小企業呢？你們會如何將AI融入生活裡與工作中？未來，一定是百花齊放萬家爭鳴了！
2.結構面：我們都用淘金來比喻AI，賺錢的人不是淘金者，而是賣鏟子給淘金者的商家。輝達就是鏟子商，但有誰淘到金了？
嚴格說起來，最有名的達康泡沫（DotCom Bubble），其實並非真的發生過。
1990年代末期，達康瘋狂飆漲的時候，這個世界變開始了瘋狂鋪設光纖Fiber Optics，大家都在積極建設通訊基礎設施。所以，在結構面上，達康時期早已建設了極高的價值。只不過當年這些光纖，大約只有10％是開啟接通的，其他90％都還是留黑的。而今天，絕大部分當年鋪設的光纖，都開通了，也使用了。
今天我們為什麼可以隨意上網痛快看高品質的電影？我們又憑什麼，可以隨時與AI聊天討論動用後面巨量的智能？就是因為當年達康瘋狂時期鋪設的光纖建設，以及從未停歇過的通訊技術成長！所以，上一次的達康泡沫，並未發生在基礎建設上或總體市場裡，而是發生在那些過多隨波逐流、跟風模仿的新創公司。
同樣的道理，以如此歷史經歷，來評估現今AI的狂飆，你或可解釋，如果太多人在跟風創造新的鏟子，給沒幾個到位的淘金人，太多新創公司在推出想要取代輝達的各式各樣晶片，但當數據中心不再隨波逐流頻繁更新時，就會開始有大量弱者要被淘汰了！
這種「飽和」的現象，其實，與每個人從以往每一兩年就更換手機，到現在覺得手中電話已經夠用好用，便不知不覺延長為每四至五年才更換一次。往前走，手機商也得創造出新玩法，否則他們的繁盛榮景也要過去。
過去幾年，經由AI啟動市場錢追人的盲目大量投資，創立一堆自以為可取代輝達、可瓜分OpenAI的新創公司，都即將面臨無法推動而掛掉的困境。此外，也一定會有許多核心能力不足，卻想趁機分一杯羹的創業家，發現原來水這麼深，自己游不到岸了！於是，那些叫囂「AI泡沫來了」的專家，就可以上電視，對媒體說他們又對了！
新創瘋狂飽和與更新趨緩之後，死幾家公司很正常，某些投資掉鏈更是計算之中。
但縱使過程中，淘汰掉一堆孱弱的公司與氾濫的投資，此番AI引發的總體宏大建設，以及強力積累的運算智能，只會繼續將全人類推向與AI更融入更融合的場景與情境！它不會是泡沫，而會是每個人未來生活與工作裡，無法區分也自自然然的部分！
