全球 AI 投資：硬體狂飆與應用落差
投資邏輯與商業模型
根據紅杉資本的測算模型，AI 基礎設施每投入 1 美元於 GPU，應用端需產生約 4 美元的收入，整條投資鏈條的商業邏輯方能成立。以此推算，僅英偉達（NVIDIA）2025 年營收預計達 1937 億美元。
產業現狀與風險分析
當前資本高度集中於底層硬體，而應用層投入產出嚴重失衡。市場正重新審視 AI 泡沫風險，因硬體成本飆升轉嫁至消費者，且技術應用仍受限於「幻覺」等缺陷。
中國差異化優勢與政策路徑
本文沿用英偉達「五層蛋糕」框架，分析全球 AI 投資現狀。中國 AI 投資呈現與全球相異的結構性特徵，憑藉差異化優勢試圖在硬體依賴與應用落差的困境中破局。
供應鏈影響
科技巨頭在 AI 領域的巨額資本投入，對半導體產業鏈（GPU、CPU、DRAM、NAND、HBM）造成持續性供需失衡與漲價壓力，聯發科、臺達電等相關股票因此上漲。