【INHERITAGE】傳遞優質生活美學 - 領略頂級生活的極致品味

今年 7 月，標準普爾（ S&P ）將甲骨文（ Oracle ）的公司債評等由長期維持的 BBB 下調至 BBB- ，距離俗稱「垃圾債」的非投資等級僅剩一個級距。對一家成立近半世紀、長年以穩定資料庫授權收入著稱的軟體巨頭而言，這是一個不尋常的變化。訊號背後，是一場豪賭。甲骨文正將營運重心從傳統資料庫授權，轉向出租雲端算力。為了支撐這場世紀轉型，公司自 2024 年起大舉發債，投入鉅額資金興建資料中心。截至 2026 會計年度（至 2026 年 5 月底），甲骨文帳面債務已突破 1,295 億美元，較前一年度增加 39.9% ，資本支出攀升至 557 億美元，是前一年的 2.6 倍，而自由現金流更是從前一會計年度的負 3.9 億美元，惡化至 2026 會計年度的負 237 億美元。此次信評下調，反映的是甲骨文在全力轉向 AI 基礎設施之際，膨脹的資本支出與槓桿所帶來的財務壓力。
甲骨文不是特例。無論是靠廣告、軟體與雲端服務賺取豐沛現金的科技巨頭，或是本就欠缺現金流的 AI 新創，整個產業都面臨相同的財務壓力：自由現金流快速下滑，資本支出卻持續擴大。與此同時，資本市場也開始質疑，這些近乎無上限的 AI 投資，究竟還需要多久才能轉化為實質回報？答案，或許就藏在預計於今年 10 月底至 11 月初登場的 Anthropic IPO ，以及明年登場的 OpenAI IPO 之中。

企業現金流承壓， AI 投資仍持續攀升

根據研究機構 Epoch AI 估算，包含 Alphabet 、臉書（ Meta ）、亞馬遜（ Amazon ）、微軟（ Microsoft ）與甲骨文在內的五大 AI 雲端業者，自 2023 年以來其營運現金流年均成長約 23% ，但資本支出的平均年增速高達約 70% 。若此趨勢延續，這五大公司合計的自由現金流恐將在今年第三季逼近於零，凸顯出沉重的基礎設施投資壓力。即使如此，企業的投資腳步不但沒有放緩，反而持續加碼。摩根士丹利（ Morgan Stanley ）今年 7 月的預估，五大 AI 雲端業者的資本支出合計將從今年的 7,790 億美元，進一步增加至明年約 1.2 兆美元， 2028 年更上看 1.4 兆美元。
支撐這場軍備競賽的，不只是當前生成式與代理式 AI 的算力需求，更是企業對通用人工智慧（ Artificial General Intelligence ， AGI ）的願景。然而，目前主流大型語言模型仍存在幻覺、推理穩定性與因果理解等限制，要從今天的模型跨越到真正具備廣泛自主推理能力的 AGI ，仍有許多技術門檻待突破。即使如此，在 FOMO （ Fear of Missing Out ，錯失恐懼症）驅動下，企業寧可承擔投資過度的風險，也不願因縮減支出而失去算力、模型與生態系的領先地位。
科技巨頭甚至與金融機構攜手，替資金不足的 AI 新創拓展融資管道。輝達（ NVIDIA ）近期與 Apollo 、 BlackRock 、 Blackstone 、 Brookfield 、 Goldman Sachs 、 KKR 等大型金融機構合作，建立規模預計高達 5,000 億美元的 AI 基礎設施融資平台，就是代表案例。對資產負債表不足以負擔龐大前期支出的 AI 新創而言，這類平台能協助它們取得外部資金，以支應 GPU 晶片採購與資料中心的建置；資金再流向晶片與基礎設施供應商，延長並放大整體 AI 投資循環，使這場資本競賽得以持續高速運轉。

資本市場的耐心，開始鬆動

然而，資本市場對這些龐大投資何時能轉化為實質回報的疑慮正在升高，且已反映在信用市場上。
大型雲端服務商於今年上半年發行的 91 檔債券中，截至 7 月 28 日已有 78 檔的市場殖利率高於發行時水準，中位數上升約 22 個基點；企業為吸引投資人認購新債所需提供的額外利差（ New Issue Concession ），也從 2025 年中位數約 2.25 個基點，大幅擴大至 2026 年 7 月底的約 12 個基點。輝達的五年期信用違約交換（ CDS ）利差也在 7 月 27 日盤中一度升至 82 個基點，較前一交易日收盤的 68.285 個基點明顯擴大，對一家帳上現金充裕、幾乎沒有淨負債的公司而言，這並不尋常。輝達的 CDS 上升並非表示市場預期公司將違約，而是對其潛在的 AI 融資曝險要求更高補償。
此外，資本市場也開始重新檢視 AI 基礎設施的殘值。許多 AI 新創以 GPU 晶片等硬體作為融資抵押品，但這些設備不像不動產，既沒有數十年的使用年限，也缺乏相對成熟的二手市場。在技術快速迭代之下，只要新一代產品在效能與成本上出現大幅躍進，舊設備的殘值就可能迅速流失。電影《大賣空》主角原型、知名投資人麥可．貝瑞（ Michael Burry ）認為，高階 GPU 晶片真正具經濟價值的年限可能只有兩到三年，之後主流規格可能早已改變，殘值也將大幅縮水。
金融機構因此開始收緊條件：要求以 AI 硬體作為擔保品的借款人在 3 至 5 年內完成全額償還，或提供額外的信用支持。這也解釋了為何輝達在部分融資專案中提供最高約 25% 的殘值保障（ Residual Value Support ）── 由自己承接設備跌價時的部分下檔風險，換取金融機構更高的放款意願與規模。
過去，資本市場對 AI 前景高度樂觀，願意暫時忽略技術發展與投資回報的不確定性，提前為 10 年甚至更久之後的成長買單。如今，這份耐心正在鬆動。資本市場仍願意提供資金，但開始以更務實的標準重新衡量回報時間與風險，並要求更高的風險溢價，作為等待未來回報兌現的補償。

AI 願景仍在，但回報未必如期到來

摩根大通（ JPMorgan Chase & Co. ）執行長傑米．戴蒙（ Jamie Dimon ）近期接受《 The Master Investor 》專訪時，為當前的 AI 熱潮下了一個註解。他認為， AI 最終會如同網際網路一樣，對人類社會與經濟產生深遠影響，但更關鍵的問題是，今天投入的龐大資本，會不會按照企業與資本市場期待的方式與時間表產生回報？ Dimon 的答案很直接：絕對不會（ Definitely not ）。
而且，技術方向正確，不表示當下的投資與估值同樣正確。網路時代的經驗正是如此。它最終催生出 Alphabet 和亞馬遜（ Amazon ）等科技巨頭，但當年的明星企業如 Yahoo 與 Netscape ，後續發展卻未能完全符合網路熱潮高峰時市場賦予它們的期待。思科（ Cisco ）也曾在 2000 年 3 月以約 5,500 億美元市值，登上全球市值第一的寶座，但隨著網路泡沫破裂，公司市值此後始終未能重返當年的高點。
資本市場最大的風險之一，往往不是看錯科技發展的長期方向，而是把太遙遠的未來提前折現到今天的估值裡。以今年 6 月 12 日掛牌的 SpaceX 為例，公司以 135 美元掛牌，上市估值約 1.77 兆美元，市銷率（ P/S Ratio ）高達 92 倍，創下美國史上估值最高的 IPO 案紀錄。如此高的估值，固然反映市場對其低軌衛星服務與火箭發射業務寡占地位的認可，但更重要的是，投資人已經開始為 AI 與太空資料中心等仍處早期階段、甚至尚未充分驗證的成長故事提前買單。
然而， Morningstar 指出， AI 與太空資料中心等新業務仍面臨高度的技術與商業不確定性，估算 SpaceX 的合理價值僅約 7,800 億美元，不到 IPO 估值的一半，並認為只有在最樂觀的情境下，公司價值才可能接近 IPO 時的水準。 SpaceX 上市後股價波動劇烈， 7 月 15 日首次跌破發行價， 8 月 3 日盤中更一度下探至 104.83 美元，之後又重新站回發行價之上。這樣的劇烈波動顯示，市場對於這些尚未充分驗證的遠期成長願景，仍存在明顯分歧。

目前， Anthropic 與 OpenAI 這兩家 AI 時代最具代表性的原生企業在私募市場的估值都已經接近 1 兆美元大關。 Anthropic 在今年 5 月最新一輪的私募估值達到 9,650 億美元， 7 月時年化營收超過 650 億美元，相當於約 15 倍的市銷率； OpenAI 今年 3 月最新一輪的私募估值約 8,520 億美元， 8 月時年化營收超過 400 億美元，市銷率約 21 倍。另一方面，兩家公司的算力支出也同樣驚人，且未來仍有持續擴大的趨勢。 Anthropic 雖未公佈今年的資本支出，但依目前已披露的算力與資料中心採購協議估算，未來十年的潛在支出至少達 5,170 億美元，折合每年至少投入 500 億美元。 OpenAI 今年亦預計砸下 500 億美元建置算力。在沉重的資本開支壓力下，兩家公司至今仍深陷鉅額虧損。
如今，這兩大 AI 獨角獸將陸續邁向公開市場。據報導， Anthropic 最快將於 10 月中旬啟動 IPO 路演，並預計在 10 月底至 11 月初於那斯達克掛牌，市場樂觀預估其上市估值可達 2 兆美元，較目前私募估值再翻一倍。 OpenAI 則傾向於 2027 年掛牌，且據報導，公司執行長山姆．奧特曼（ Sam Altman ）希望上市估值至少達 1 兆美元。屆時，隨著更完整的財務資訊揭露，投資人也將重新評估兩家公司未來的成長與獲利能力，是否足以支撐市場目前給予的高估值。
若這兩大 AI 獨角獸最終以接近市場預期的估值上市，代表公開市場依然深信， AI 企業目前龐大的算力投資，最終能轉化為實質獲利與現金流；反之，若最終定價大幅低於預期，則可能意味市場將重新評估，是否將過於遙遠、尚未驗證的 AI 成長願景，過度折現至今日的估值中。若真如此，受到衝擊的恐怕不只是 Anthropic 與 OpenAI ，整個 AI 產業都可能面臨更大的估值下修壓力。屆時，這場延燒多年的 AI 投資狂歡，或許也得先暫時歇息。

PROFILE ∣ 作者簡介

林佩璇 / Filia Lin 犇亞證券研究部 研究員
長年深耕科技趨勢與前瞻產業研究，尤其聚焦於生成式 AI 演進及智慧生活應用。

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