自互聯網發展以來，人工智能(AI)是影響最深遠的數碼轉型主題。ChatGPT於2022年11月向公眾發布，催生了一股投資與創新的浪潮，其勢頭至今仍在不斷增強。隨著市場對這項新技術的潛力期望日高，投資者和行業參與者開始質疑我們是否正進入一個泡沫。我們目前的結論是：人工智能尚未形成泡沫。我們正審慎監察相關風險，並留意其與科網時代（即互聯網及電訊泡沫時期）的相似之處。
風險與相似之處包括：
- 渴望率先推出領先的AI模型，引發了一場「軍備競賽」，由於並非所有參與者都能成功，這可能導致基礎設施過度建設。
- 訓練和運行AI模型需要巨額的前期投資，但收入和盈利預計在未來某個時間點才能實現。這為許多AI項目的投入資本回報率帶來了不確定性。
- 債務融資的出現，包括使用私募信貸和資產負債表外架構（如合資企業和特殊目的公司），以及據報在某些情況下使用圖像處理器（GPU，一種快速折舊的資產）作為抵押品，都帶來了重大風險。
- 供應商與客戶之間存在的循環關係是一個警號。我們對這種相互關連的財務依賴關係所帶來的系統性風險感到擔憂。
從正面來看，有幾個緩解因素使我們相信，市場尚未進入泡沫領域。
- 領先的雲端服務供應商均為大型、理性的企業，擁有穩健的資產負債表和正數的自由現金流。至今，他們主要透過自身的營運現金流，為其人工智能相關的資本開支提供資金。在1990年代末的科網泡沫時期，承擔大部分基建投資的公司主要依賴債務融資，並且缺乏穩定的現金流業務來支撐它們渡過整個週期。
圖表一：MSCI全球資訊科技指數的估值遠低於科網泡沫時期的水平
數據截至2025年9月30日。資料來源：MSCI、彭博
- 目前仍處於AI普及應用的極早期階段，其潛在應用場景正不斷擴大。最近一項調查發現，雖然有78%的企業至少在一個部門中使用AI，但只有16%的企業將其部署到五個或以上的部門1。代理式人工智能（Agentic AI）有望開創新的應用場景，由AI驅動的自主代理將能夠在資訊科技系統和數據之間進行推理、規劃和行動，從而自動化許多任務。隨著AI與機器人技術及其他消費設備融合，實體人工智能（Physical AI）亦即將出現。在技術普及週期中，於廣泛實現商業變現之前出現巨額投資，並非罕見現象。
- 現今的基礎設施（如高速互聯網、智能手機及其他聯網設備）已準備就緒，可立即將基於AI的應用程式交付給終端用戶。這在科網泡沫時期是無法做到的，當時光纖網絡的建設遠遠早於提供寬頻接入的「最後一哩」網絡的出現，更遠早於智能手機的普及。這使得創新者能夠更快地實現收入和回報。例如，截至2025年10月，ChatGPT在不到3年的時間內已達到8億的每週活躍用戶，相比之下，互聯網達到同等普及程度則花了13年。
圖表二：科技行業首次公開招股（IPO）的年度市銷率中位數
數據截至2025年9月29日。資料來源：Initial Public Offerings: Updated Statistics, Jay R. Ritter, University of Florida, table 4a.
- 上市科技股的估值遠未及1990年代末期那樣過高。儘管現在的市場期望與當時一樣高，但許多AI領導企業的估值仍然合理。在泡沫中，估值會與現實脫節，投資者願意為被高估的預測支付高昂的倍數。我們認為，現今AI領域中一些較具投機性的估值主要集中在私募市場，因為大多數AI公司維持私有化的時間更長，從而使公開股票市場免受影響。
今天，我們看到的是在高期望下的合理估值倍數。與10年前相比，現時較高的倍數反映了增長型公司更高的利潤率和股本回報率。
在科網泡沫時期，市場給予高期望的同時亦給予了高倍數估值。例如，科技行業首次公開招股（IPO）的市銷率中位數在1999年飆升至43倍，在2000年更達到49.5倍。
總括而言，我們認為AI主題尚未進入泡沫領域。市場對AI領導企業的期望甚高，但其估值仍然合理。然而，我們意識到並正持續監察未來幾個風險因素，並留意支出週期中是否出現消化期的跡象。隨著「軍備競賽」中的贏家脫穎而出，行業整合與顛覆可能會隨時間發生。我們將繼續專注於在公司層面進行由下而上的基本面研究，以找出贏家、避開輸家，並在AI普及應用過程中密切關注其發展。
[1] 資料來源: McKinsey & Company, 2025年3月. The state of AI: How organizations are rewiring to capture.
