葉文瀚博士專欄

如果大家有追開財經新聞，幾乎每天都會看到「AI投資創新高」、「晶片需求爆升」、「數據中心大擴張」之類的標題。近年，人工智能早已由科技版的專題，變成市場焦點。氣氛之熾熱，難免令人想起當年科網年代。不過，與其反覆討論AI會否取代人類，或者距離所謂AGI還有多遠，我更有興趣談一個較少被細談的現象，就是AI產業之間愈來愈明顯的「資金循環」關係。

所謂「循環」，並非甚麼陰謀論式的黑箱操作，而是一種資本結構。企業之間既是「投資者」，也是「供應商」，同時又是客戶。你中有我，我中有你。資金在體系內流動，訂單在同一圈人之間兜轉，估值隨着故事推進而上升。

以晶片龍頭Nvidia為例，它不僅出售GPU，也積極投資雲端及AI公司。而部分獲投資企業拿到資金後，往往再用於採購GPU與相關運算資源。投資變成訂單，訂單鞏固收入，收入再支持更高估值。市場看到的是需求強勁、產能緊張，但背後有多少屬於終端客戶的真實需求，又有多少是資本自身推動的循環，值得細味。

再看OpenAI與Microsoft的合作關係。微軟是其主要股東之一，同時亦為其提供雲端基建服務。部分投資安排附帶條件，資金需用於指定雲服務或算力資源——於是形成一個「雲支持AI，AI再拉動雲」的結構。從商業角度看，這是生態整合；從財務角度看，卻令外界難以分辨哪些收入來自市場自然擴張，哪些來自體系內部資金流轉。

市場亦關注AMD（超微半導體）與AI企業之間的股權與採購安排。企業之間既有股權認購權，也有長期採購承諾，角色既是供應商，也是準股東。這些設計未必有問題，亦屬商業常態，但當估值動輒以未來十年高速成長作前提時，投資者自然會問：現金流何時真正追上預期？

從宏觀角度看，美國近年AI相關資本開支規模龐大，被不少分析形容為推動經濟增長的重要力量。大型科技股對主要指數的影響愈來愈大，市場回報亦高度集中。當市值與盈利能力的差距持續擴闊，焦點未必只是會否「爆煲」，而是若增速稍為放緩，調整會否被放大。集中度本身，就是一種風險。

當然，AI並非紙上談兵。醫療影像分析、金融風險管理、企業流程自動化等範疇，確實見到效率提升。不少香港企業亦已引入生成式工具，嘗試優化內部流程。不過，若翻看企業財報，不少管理層亦坦言，短期內未必即時反映在盈利上。大量試點項目仍在摸索階段，回報需要時間累積。當市場以未來十年的想像來定價，而企業現金流仍處於投入期，中間的差距最終由誰來承擔，答案不難估計。

有人或許會問，這是否離香港太遠？其實未必。港股與美股科技板塊關聯密切，本地基金及強積金亦持有不少相關股份。升市時自然受惠，回調時亦難以完全抽身。同時，本港近年積極發展創科與算力基建，方向值得肯定，但若國際市場對AI估值出現重估，融資環境勢必收緊，影響亦會逐步傳導。

歷史早有先例。19世紀鐵路熱、上世紀末光纖鋪設潮、科網泡沫年代的電商狂熱，都有真實創新，也有過度投資。技術最後留下來，但資本市場並非每一分投入都能安全撤退。當年大量鋪設的光纖，確實為今日網絡世界奠基，只是回報周期遠較市場當初預期為長。

我並非要唱淡人工智能，更不是叫大家遠離科技產品。AI很可能成為未來十年的重要基礎設施。不過，若投資邏輯逐漸由終端需求主導，轉為資本自身循環推動，那就需要多一分冷靜。當企業同時是投資者、供應商與客戶，收入與估值之間的關係，自然不再單純。

作者葉文瀚博士是亞洲行銷科技協會主席，聖方濟各大學創業培育中心副總監。

文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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