【林宏文專欄】AI資本支出導致泡沬化？黃仁勲、木頭姐姐、馬雲的說法 美國將從金融遊戲轉向實體建設
近來AI的泡沬化疑慮加深，雲端服務業者（CSP）大舉加碼資本支出至七千億美元，導致每家企業自由現金流大幅下滑，引發投資人產生疑慮，也讓全球股市在七月出現大幅修正。
不過，最近看到兩則新聞，一是黃仁勲推動輝達與六大華爾街資產管理巨頭調動5000億美元投入AI基礎建設，二是
方舟投資創始人凱西伍德（Cathie Wood）說目前美國大舉投入AI資本支出是在彌補過去25年建設不足，這兩件事沒有很直接的關係，但都明確指出美國要將AI投資「金融化」與「證券化」，把資金導入到實體建設，並且讓AI建設並擴大影響力可以接續進行。
先看黃仁勳最近宣布的內容。輝達與六家全球最大資產管理公司——Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKR——簽署了合作備忘錄，成立「算力融資平台」，目標是動員超過5,000億美元的第三方資金，提供超大規模業者、前沿AI實驗室與企業建置資料中心、購買輝達硬體。
黃仁勳強調，「這是技術晶片第一次成為一種可投資的資產類別。」他把輝達的硬體重新定義為「會產生營收的資產」，也就是具生產力、壽命長、可替換、有彈性，因此放款人可以像對商用不動產或收費公路那樣，把算力當成能穩定產生現金流的資產來承作貸款。
因此，他說，AI算力已從快速折舊的科技產品，轉變為具備長生命週期、可跨客戶流轉及持續創收能力的「投資級資產」。而且，「算力現在是基礎建設的一部分，就像電力、像網際網路」。
這個合作案的關鍵轉變是，過去科技公司要建置算力，是「一個專案一個專案地」用自己內部現金流或傳統企業債來實現，但現在則是透過機構信貸、保險資金與私募資本，讓終端客戶不必動用自己的資產負債表，就能取得融資。
也就是說，在AI大舉建設的過程中，輝達已找到美國最大的華爾街資金庫，要將AI投資「金融化」，讓更多金融機構參與，企業可以不用內部資金，而是靠制度化的外部融資來支撐，解決企業資金不足的問題。
不只如此，黃仁勲建構這個算力融資平台，已經有市場分析認為，未來很可能會成立特殊目的型公司（SPV），以5000億美元協助建設AI資料中心，並經營出租、運營等工作，最後再到那斯達克市場掛牌上市。如此所有投資大眾都可以持有股票，一起共享這些AI資料中心帶來的營運成果。這其實就是融資平台的「證券化」，最終讓資本市場的資金成為營運AI算力的融資來源。
黃仁勲發動這項融資計畫，這些資料中心都會向輝達買GPU，但獲益者也不只是輝達，而是提供全球算力建置的資金來源，幫助輝達客戶如CSP業者、AI模型廠商及廣大的中小型企業等，都可以砸更多錢建設，或取得融資及算力，這對整個產業鏈上的所有人都有利。
此外，這個計畫推出時機也很重要。如今正值全球股市回跌之際，投資人又質疑科技巨頭龐大的資出是否能帶來對等回報。黃仁勲把六大資產管理公司引進來，擴大資金來源，對解決AI算力的資金荒有莫大助益。
其次，方舟投資的Cathie Wood（木頭姐姐），近來也針對AI有沒有泡沬時談及，五大 CSP業者資本支出超過七千億美元，看似好像很高，但其實美國過去25年資本支出占GDP的比例，幾乎是一條橫線，如今加速投資AI算力，是在彌補過去25年欠下的巨大投資債。投資AI不是泡沬，而是在補課。
伍德也說，過去25年，美國企業沒有投入資本支出建設，而是拿現金去買庫藏股，以提升股價，若統計過去25年，標普500企業回購股票就已超過數十兆美元，這是用金融遊戲在堆高股價，卻不願大舉投資未來，如今企業把錢砸到AI算力建設，其實資本支出的大浪才正要開始，這將是史上最強的資本支出周期。
因此，不管是今年的七千億美元，或是明年跳增到一兆美元，AI資本支出建設的金額，相對過去25年砸了數十兆美元買庫藏股，其實仍是很小的數目。
伍德也提出另一個觀點，他說美國國債目前有37-38兆美元，至於美國一年GDP是29-30兆美元，有些人把兩個數字除一下，覺得比例很可怕，但國債是多年累積下來，是存量的概念，至於GDP是計算一年的數字，是流量的概念，不能直接對比。事實上，目前美國總財富有160兆美元，如此對比近40兆美元的國債就沒有太大問題了。
美國企業普遍沒有做資本支出投入，例如蘋果公司設計智慧手機iPhone，但自己不生產，本身也不用投入資本支出，幾乎所有零件與製造都外包，全是靠亞洲企業幫忙。
像蘋果這樣的公司很多，美商企業享受了數十年低資本支出的好處，如今已到需要大幅改變的時刻了。
伍德這個分析，也讓我想起，早在2017年前後，阿里巴巴創辦人馬雲也多次公開講到，美國過去二、三十年犯了一個錯，把太多資源和智慧投入在金融業與華爾街上，錢在金融體系裡「以錢炒錢」、自我循環，而沒有流向實體經濟與基礎建設。
馬雲當時批評，美國把過去賺到的巨大財富，主要花在了幾件「非生產性」的事情上，包括過度發展金融、對外戰爭支出，而不是投資自己的基礎建設和實體產業。馬雲當年如此說，對比的也是中國正加緊建設，不只大力投資高鐵、5G基地台、特高壓電網等基礎設施，更聚焦投入移動互聯網、電動車、機器人等新科技。
如今，再來回顧馬雲十年前說過的話，其實相當程度把美國的罩門及困境，都說得一清二楚了。但美國如今也開始做自我調整，但中國則陷入另一個修正的周期，不同時代有不同的命運和造化，這個對比相當強烈。
馬雲是十年前全球移動互聯網的風雲人物，黃仁勲則是當下AI時代的最強造夢者，至於伍德則是美國資本市場中對於AI等新科技最多頭的總司令，他們都在不同時刻說出了非常精準的批評及判斷。對照美中兩大強權如今的競賽，這些對話，確實是一幅明顯的歷史圖像，很值得大家深思。
當然，黃仁勲建構的這套金融平台，也會有相對的三個風險，一是GPU折舊風險，尤其是中國在AI晶片上的低價競爭，恰恰可能是這個融資模式的最大破口，二是循環交易的疑慮，輝達既賣GPU、又替買GPU的客戶融資做擔保，這種「球員兼裁判」的結構，正是市場擔心AI需求被人為灌水虛胖的來源，三是把風險擴散進金融體系，這是用一套新的金融化，去為實體建設融資，實體與金融的風險是綁在一起的，並沒有真的「脫離金融遊戲」。
不過，這三個風險都要時間再觀察，目前泡沬還沒吹大，AI資本支出的敘事，應該還能繼續主導當下資本市場的觀點與情緒。
最後，我再把黃仁勲與伍德的說法做一個整合，兩者可以說在三個層次上有很明顯的呼應。
首先是，兩者都認為AI的資本支出非常重要，都在為「大規模資本支出」背書。伍德說美國要補過去數十年的資本支出不足、這是史上最強的資本支出周期；至於黃仁勳推動這個平台，本質上就是在為這個周期「準備彈藥」，確保就算單一科技巨頭的資產負債表吃緊，錢還是能源源不絕地流進AI基礎建設。伍德講的是「應該投」，黃仁勳做的是「我來確保有錢投」。
其次，兩者也有最精妙的呼應，兩人都在做「同一件事的一體兩面」。伍德批評美國企業過去把錢拿去買庫藏股、而非做資本支出，黃仁勳這個平台，恰恰是提供了一個「不必動用自己資產負債表」的管道，讓企業把資本支出的融資外部化，交給華爾街的機構資金去承擔。
這等於是從制度上，把資金從「金融工程」（回購）再往「實體投資」（算力建設）搬。從伍德的框架看，這正是她樂見的「資本重新導向生產性投資」。
最後，則是兩人連語言都很一致。伍德說AI、機器人這些平台成熟到讓資本支出的「上限變成地板」，黃仁勳說算力「現在是基礎建設的一部分，就像電力、像網際網路」。兩人都在做同一件事，把AI算力從「一次性的科技採購」重新定義為「長期的、可融資的基礎建設」。這個「基礎設施化」的敘事，是支撐整個多頭論述的地基。