值得關注的圖表：運算能力需求殷切，為龐大資本開支提供合理依據
AI應用日趨廣泛、詞元處理量持續攀升，加上運算效率有所提升，同時運算成本逐步下降，共同支撐起強勁的AI需求，帶動科技巨企以前所未有的規模加大投資。投資組合經理Richard Clode指出，這個趨勢正在重塑AI基礎設施與收入變現模式的競爭格局。
我們正邁向一個將以詞元衡量發展與生產力的世界。——Richard Clode
焦點分析：
- 雖然AI模型完成各項任務的效率持續增長，但日益精確複雜的代理式AI應用場景，仍在推動AI詞元需求呈現指數級增長。
- 運算成本下降帶動整體需求增加，為科技巨企史無前例的AI資本開支提供了合理依據。
- 大規模利用詞元變現收入，是AI投資回報的核心所在，因此具備詞元的定價、分發及獲取調用量的能力，成為競爭中勝負關鍵。
大量資金湧入人工智能領域，反映一個簡單事實：運算需求的增加速度，已超越效率提升的步伐。儘管單一任務的運算成本持續下降，AI調用量仍呈指數級增長，這正是典型的傑文斯悖論（Jevons’ Paradox），即成本下降令資源吸引力上升，進而刺激需求進一步提升。
Google詞元處理量增加，突顯AI需求的龐大規模
詞元是AI模型讀取、生成或推理資訊時所處理的基本單位。愈趨精確複雜的代理式AI應用場景，例如自主研究助理、編程代理，及多模態企業工作流程，均大幅增加詞元的處理量。Google在詞元處理方面居於領導地位；其每月處理的詞元量由2024年5月的9.7萬億個，在12個月後激增至480萬億個。截至2025年10月，處理量更大幅飆升至1,300萬億個詞元（最新數據）1。
AI模型保持快速的效率提升。Gemini 3 Flash等模型完成每項任務時所需詞元減少，耗用運算能力亦大幅下降，但隨着AI全面融入生產力、搜尋及決策工作流程，整體需求仍持續上升。
詞元的收入變現可緩解市場對AI資本開支的憂慮
要滿足持續高漲的AI需求，需要規模空前的資本開支。Google透露，2026年資本開支將高達1,850億美元，較2025年增加一倍2，Amazon預計資本開支為2,000億美元3，而Meta則估計起資本開支達1,350億美元4。NVIDIA認為，分級詞元的收入變現模式最終可將詞元調用量激增轉化為可持續回報，證明龐大投資規模的合理性。
我們相信，AI資本開支的影響規模及持續時間仍被低估。再者，AI潛在市場快速擴大，與相對於整體股市比較，目前科技板塊估值處於五年來低位5，包括我們在內的主動選股投資機構有充足機會，可以物色盈利潛力尚未被充分重視的未來龍頭企業。
1 Google網誌；2025年第三季業績電話會議：行政總裁發言；2025年10月29日。
2 Alphabet 2025年第四季及財年業績報告；2026年2月4日。
3 Amazon 2025年第四季業績報告；2026年2月5日。
4 Meta 2025年第四季業績電話會議；2026年1月28日。
5 Bernstein，數據截至2026年2月底。科技板塊預測市盈率約22%，而整體股市的5年期預測市盈率均值為36%。基於MSCI所有國家世界指數資訊科技板塊，股價與預測盈利的比率相對於MSCI所有國家世界指數，1999年12月至2018年11月（MSCI環球指數GICS板塊分類變更前）；以及MSCI所有國家世界指數資訊科技板塊+MSCI所有國家世界指數通訊服務板塊相對於MSCI所有國家世界指數（MSCI環球指數GICS板塊分類變更後的當前）。過往表現不能預測未來回報。
代理式AI：指具自主能力、以目標為導向的AI系統，可在有限人為監督下規劃、推理並執行操作以完成複雜目標，而非僅限於生成文字或對提示詞作出回應。
資本開支：指投入的資金，用於購置或升級固定資產（如建築物、機械、設備或車輛），以維持或改善營運及促進未來的增長。
傑文斯悖論（Jevon’s Paradox）：該理論認為，提高某種資源的使用效率會導致對該資源的需求增加。將該理論應用於科技/AI晶片領域，隨著科技/晶片的技術及效率提升，晶片的整體需求實際會增加而非減少。
市盈率(P/E)：一種常用的估值指標，用於衡量投資組合內一隻或多隻股票的股價與每股盈利之比率。
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