年初至今，在市場中的投資主題集中在半導體硬件這個板塊身上。如果以全球主要指數來看，今年以來表現最亮麗的是美國費城半導體指數。年初至今，SOX指數已經超過70%，遠遠跑贏各地區主要指數。細看當中的成份股，有大家熟悉的半導體設計及生產商AMD，Broadcom和Intel，也有記憶體與存儲龍頭Micron和全球GPU製造商Nvidia。市場追捧這個主題的背後邏輯源自於看好未來全球在人工智能的投入。自2022年11月chatgpt的第一個語言大模型橫空出現後，這個概念已經成功孕育了全球最大市值公司出來，這發展未來還能如何走下去呢 ?
有基本面所支撐
從美股的一季度業績來看，超過80%上市公司公布出來的盈利情況是超出分析師的估計，而且以已公布的年度盈利增長27.7%來看，本季度盈利增長有望是自2021年第四季以來，增長最強勁的一個季度。因此，現時的市場強勢是有基本面所支撐的。
不少公司在業績會紛紛宣布他們的未來資本開支，在強大的業績加持下，現金流成了各大科技巨頭的底氣。市場最新預計，一眾科技龍頭在2026年投入於人工智能的總支出將約為7000億美元，是2025年的一倍。因此，為人工智能基建服務的整條產業鏈都因而受惠，股價亦拾級而上。同時之間，雖然有以上強大的行業背景，投資者卻擔心這種擲錢行為並不可以持續。因為，這「燒錢」的資本投入，仍未看出怎樣收回成本，創造盈利，仿佛投進了黑洞般。這種矛盾的心理曾影響投資者在這板塊上的進與退。
最近，當谷歌宣布她們的業績時，亦同步發放了她們最新的人工智能企業方案。不少專家亦分享過，在推進人工智能的應用時，好多時候阻力並不來自於人工智能能力本身，而是企業下決定的老闆們身上。
因此，谷歌的人工智能企業方案着重如何協助企業轉型，而不是硬塞已發展的模型讓他們使用。如果成功落實，谷歌將繼Palantir後成功將AI溶入企業作業流程的公司。這種趨勢將一發不可收拾，因為，當一間公司成功因引入AI於企業運營上後，同業公司的老闆就會慌，生怕自己落後於同行，屆時，這方面B to B的業務需求就會飛漲，形成一個良性循環，解決了大家對AI資本投入如何產出的疑難。
代理式AI對詞元的需求
最近有劵商發布的一份研究報告，在報告指出，我們正站在一個從聊天機器人邁向代理式 AI（Agentic AI）的時間節點上。這不僅是技術的升級，更是一場關於詞元（Token）消耗、生產力範式轉移以及企業毛利率的深刻變革。
過去兩年，大眾對AI的理解大多停留在ChatGPT式的對話──你問，人工智能模型答。這種偶發式的互動雖然驚艷，但對經濟活動的拉動仍屬有限。然而，報告預測的代理式AI將不再是等待指令的工具，而是能夠自動執行多步流程、自我修正、甚至在後台全天候運行的自主代理。
從上圖可以看到，這種AI應用的轉移，直接導致了Token消耗量的爆炸式增長。根據劵商報告中的預測，到2030年，全球Token消耗量將激增 24倍。其中，企業級代理將成為最強大的引擎。想像一下，未來的企業流程中，無數個AI代理在處理合規、審計、供應鏈調節等工作，這種營運模式，對算力的需求將是幾何級數的增長。
對投資者而言，最關鍵的訊息在於可能出現的利潤率拐點。長期以來，市場擔心AI研發的高昂成本會拖累科技巨企的毛利。但目前的數據顯示，英偉達（Nvidia）、博通（Broadcom）等半導體巨頭推動的算力革新，使得單位Token的成本每年下降60%至70%。另一方面，高端模型的Token價格卻保持相對穩定。這種「成本驟降、價格企穩」的態勢，預示着AI業務的利潤率將在未來的時間迎來顯著改變。這AI成本曲線的下行，有望成為科技巨頭業績的催化劑。
不過，儘管畫出來的餅甚為吸引，但現實中依然存在一定的阻力。例如，目前雖然有近九成的企業正在測試AI在業務上的應用，但真正實現規模化部署的不到四分之一。數據安全、治理漏洞以及回報率的不確定，是擋在企業面前的幾座大山。
這正如任何一項顛覆性技術的普及，都要經歷一個從實驗室到全社會的 S曲線。報告預計，2030年將是這條曲線的拐點。當企業跨越了信任與安全性的門檻，AI 代理將像當年的互聯網一樣，徹底重塑全球生產鏈。屆時，我們跟AI便捨不得不一起了！
