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進入二〇二六年大約三個月後，科技類股經歷了一波急劇的拋售潮。其中，人工智慧(AI)相關股票成為重災區，在過去幾週內市值蒸發了數千億美元。投資人的焦慮主要源於兩個核心觀點：暴增的基礎建設成本，以及擔憂AI可能讓傳統軟體商業模式變得過時。然而，美國銀行(BAC)的分析師對這種困擾科技股的看空情緒抱持反對立場，認為當前的市場回跌反而可能是一個值得把握的進場時機。
資本支出激增引發獲利疑慮
這波科技股拋售潮的最前端，是AI超大規模雲端服務商的資本支出正在加速攀升。根據預測，光是在二〇二六年，微軟(MSFT)、亞馬遜(AMZN)、Alphabet(GOOGL)、Meta Platforms(META)以及甲骨文(ORCL)在新建資料中心、專用硬體和能源基礎設施上的總支出將接近七千億美元。這種基礎建設支出的爆發，主要集中於訓練日益複雜的生成式AI模型，以及處理應用程式進入真實生產環境後的推理需求。
對一般觀察者而言，這種規模的支出似乎難以長期維持。因此，市場懷疑論者開始擔憂，這些大型科技公司是否能達到足夠的投資報酬率，來證明這種投資規模的合理性。在資本支出的擔憂之上，隨著大型語言模型（LLM）開發商帶來新的顛覆，市場也對軟體商品化感到焦慮。例如，Anthropic的Claude模型推出了一套外掛程式，讓開發人員能以極低的整合成本，將程式碼生成、代理推理和資料合成直接嵌入現有平台。
過去需要耗費數個月進行客製化開發、測試和品質保證的工作，現在只需幾個小時就能添加到傳統企業平台中。結果導致市場普遍產生了一種印象，認為AI正變得太容易取得且過於廉價。由於投資人擔心規模較小的競爭者和開源解決方案將侵蝕現有供應商的定價能力，成熟的雲端基礎架構和企業軟體巨頭已經遭遇了顯著的估值下調。
美銀點出看空邏輯存在致命矛盾
雖然上述說法源於具體的討論議題，但美國銀行(BAC)分析師Vivek Arya提出了一個有趣的反駁。他論點的核心在於，上述的這些擔憂在任何邏輯層面上都無法同時並存。舉例來說，市場似乎高度警戒AI相關的資本支出可能會步履蹣跚，擔心雲端服務商無法實現足以支撐這些建置的成長率；但同時，投資人又害怕AI變得無所不在且極大提升生產力，導致傳統的軟體即服務（SaaS）商業模式面臨淘汰危機。
Arya敏銳地指出，這兩種想法本質上是互相抵銷的。換句話說，如果AI真的強大到足以讓傳統科技業務變得過時，那麼支持AI廣泛應用的底層基礎建設投資就不會突然蒸發。進一步來說，如果AI投資最終導致單位經濟效益不佳，進而使資本支出預算開始緊縮，這就代表這項技術的顛覆性還不足以引發科技產業的全面崩潰。
整體而言，美國銀行(BAC)對AI主題依然保持看多態度。Arya及其團隊預測，到了二〇三〇年，AI的資本支出可能會達到一點二兆美元。從某些角度來看，這個預測可能還算保守。輝達(NVDA)執行長黃仁勳最近才向投資人分享，該公司到二〇二七年擁有高達一兆美元的待執行訂單積壓。
歷史顯示AI基建將迎來成長循環
從市場分析的角度來看，看空論點核心的矛盾，正是認同美國銀行(BAC)研究報告的最有力理由。投資人無法在邏輯上同時相信極高的顛覆風險與極低的基礎建設可行性。這種矛盾現象暗示，目前科技類股的拋售潮更多是源於市場敘事、情緒和恐慌，而非基於實際、具體且連貫的理性分析。
歷史經驗顯示，從寬頻網路、雲端運算到智慧型手機，每一個科技週期在普及率擴大並帶來多年強勁回報之前，都伴隨著龐大的基礎建設支出。AI的發展軌跡也正遵循著類似的路徑，這凸顯出目前的基礎建設超級週期並非曇花一現的短跑，而是一場配速嚴謹的馬拉松。
最終，整個AI領域估值的大幅下滑，反而為這些處於超高速成長的企業創造了豐厚的價值機會。理性的投資人應該願意把目光放遠，超越短期的市場波動。美國銀行(BAC)對二〇二六年這波拋售潮的重新定調，與其說是一個警告，不如說是一個邀請，讓投資人為未來依舊廣闊的AI驅動成長軌道重新建構投資組合。
