半導體設備與晶圓代工:JPMorgan 上修支出預期,資本支出週期延長至 2028 年
AI 資料中心典範轉移:推論與 AI Agent 驅動 ICT 設備循環性資本支出
- —前沿實驗室運算需求由預訓練轉向後訓練、強化學習、推論與 AI 代理,AI 代理消耗龐大 token 並頻繁調用資料,驅動基礎設施需求同步放量。
- —統計報告指出全球資料中心年度資本支出至 2030 年達 1.1 兆美元、2050 年達 1.8 兆美元,2026 至 2050 年累計中性預估達 31.6 兆美元;每投入 1 美元建築帶來 12 美元 ICT 設備支出,且設備佔比將升至 93%。
- —與傳統一次性蓋好的鐵路或網路基建不同,AI 資料中心因高算力 GPU 一年一更、伺服器 4 至 6 年汰換,二十年內需歷經 3 至 5 輪循環升級,帶來持續性資本支出週期;主要瓶頸聚焦電力穩定性、連線延遲、資安託管與政策。
軟體股基本面印證:用量計費消弭取代疑慮,硬體與軟體槓鈴配置
- —2026 上半年市場因 Vibe Coding 與 AI 代理興起而擔憂軟體訂閱被取代,費半大漲翻倍而軟體股跌逾一成;下半年走勢分歧,費半自高點拉回 18%,大型軟體 ETF $IGV 反彈 17%。
- —AI 前沿實驗室執行長呼籲放慢模型開發,軟體股單日大漲 5%、費半挫 6%,創 2001 年以來最大表現差距,給予軟體業者充足時間將 AI 融入現有服務以實現用量變現。
- —標普 500 軟體公司過去一季財報獲利平均超越預期 13%,逾八成營收優於預期;$MSFT 雲端業務加速,$CRM 上修展望並深化與 Anthropic 合作,$PLTR、$SNOW 與 $NOW 均證明轉向用量計費能提升客戶支出。
標普 500 軟體業者財報平均獲利超預期 13%,且將席次計費轉向用量計費帶來具體營收增長,印證 AI 未能取代具備專有資料庫與關鍵工作流的軟體平台。在硬體獲利成長放緩而軟體加速重估的環境下,採硬體與軟體分散槓鈴配置能有效降低投資組合波動
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