阿將伊崮喜瀾觀點：舊世界的焦慮與新世界的野蠻成長—駁斥《經濟學人》對AI泡沫的短視

前言：

當傳統金融媒體還在用20世紀的工業經濟模型試圖去丈量21世紀通用人工智慧（AGI）的爆發半徑時，得出的結論往往是荒謬且保守的。《經濟學人》於近期發布一篇題為〈AI缺電又缺錢！泡沫恐越吹越大〉的文章，將 AI 產業當前所面臨的能源與資金挑戰描繪成即將崩潰的「鬱金香泡沫」（World Economic Forum，Oct 7, 2025）。

站在學術與科技史來看，這種論調犯了典型的「線性推導謬誤」，也是學者所皆知—他們將「成長的陣痛」誤判為「死亡的徵兆」（Babazadeh Maghsoodlo等，2025）。

在此，我透過包括能源創新與金融工程本質等幾種面向，例舉實證駁斥這些過時的悲觀論調如下：

能源面：不是「缺電」，而是「能源架構的暴力重組」

《經濟學人》將AI造成的「電網擁堵」（gridlock）視為災難，並引用德州電網收到2030 年前高達226 GW的電力需求申請（相當2022年核准量的100倍）作為供需失衡的證據。這種觀點在本質上只是靜態的資源觀：

1.「自備電力」（BYO）是基礎設施的進化，而非批評者所認為馬斯克（Elon Musk）帶頭的繞過公用電網、自建電廠的「自備電力」（Bring-Your-Own, BYO）模式將帶來高成本與風險。但假使我們從熊彼特（Joseph Schumpeter）的「創造性破壞」理論來看，這恰恰是基礎設施迭代的黃金訊號（Girón與Beltrán，2025）。

因此，當面對公用事業因官僚與技術老舊需要「等待五年」才能併網時，科技巨頭並未選擇停滯，而是啟動驚人的工程創新。請各位可先參考超音速飛機製造商Boom向資料中心提供噴射引擎技術的天然氣渦輪機（Mills，2025）或芬蘭的船用引擎大廠Wärtsilä開始製造資料中心專用引擎等例子。這不是一種絕望的掙扎，而是一種能源生產的去中心化革命（Jovanovic，2025）。高盛也估計未來三分之一的資料中心電力將由電網外獨立建設，以上皆意味AI正在倒逼能源產業升級，進而創造更靈活、不依賴單一脆弱大電網的強韌系統。

2. 核能復興：打破傳統公用事業壟斷與更具顛覆性的實證在於核能的私有化部署。Meta 已與先進核能技術公司OKLO達成合作，透過私人投資建設新核電廠，繞過無法負荷的舊電網。這完全顛覆過去「核電只能由國家主導」的傳統價值。美國總統川普甚至提出「2050核能大躍進」概念，此皆證明AI的能源飢渴正在成為推動國家級能源戰略轉型的核心動力（world nuclear news ，24 May 2025）。　

我認為如果AI僅僅因為電網跟不上就停滯，那才是泡沫。相反地，現在AI趨勢逼出噴射引擎發電與私人核電廠，這些也證明其背後的經濟價值足以支撐重資產的能源革命，反應這不是泡沫，而是工業革命級的基礎建設。 （相關報導： 市場真的太樂觀了？最新調查揭露經理人幾近「梭哈」，這個風險比AI泡沫更讓人擔心 ｜ 更多文章 ）

金融面：SPV 不是魔術，是適應指數級成長的「液態資本」

《經濟學人》對科技巨頭利用「特殊目的機構」（SPV）進行「表外融資」感到恐慌，認為這是隱藏債務的「金融魔術」，並將其與「次貸危機」相提並論。這種將「生產性資產融資」與「有毒資產證券化」混為一談的邏輯，在學術上也站不住腳（Zovko，2025）：

1. 從「資產負債表」到「生態系融資」：傳統經濟學家習慣根據靜態的資產負債表來評估風險。然而，當 xAI 租賃價值54億美元的輝達晶片或甲骨文籌集 660 億美元支持OpenAI 時，他們交易的不是虛無的房貸違約互換（CDS），而是數位時代的石油—算力（Compute）。

銀行業之所以感到「消化不良」是因為傳統銀行法規是按照線性成長的實體經濟設計的，無法理解指數級成長的數位資產。這正是「私人信貸」市場崛起的原因由壽險資金等更聰明的資本來填補空缺，預計2030年的規模將達8000億美元。這不是風險失控，而是一種資本市場的效率優化—將資金從低回報的傳統領域精準輸送至高效高報酬的AI基礎建設中。

2. 諾貝爾獎等級的理論失效：「價值」源於未來而非當下，傳統價值投資理論（例如班傑明·葛拉漢模型）或許會質疑OpenAI「達成交易的能力勝過賺錢能力」（關鍵評論，2016/12/04）。但當我們回顧科技史，才終於瞭解亞馬遜虧損20年才有今天統治電商與雲端的版圖，特斯拉過去也曾在瀕臨破產邊緣徘徊多年，才重塑現在汽車業的產品型態。　

因此，我認無當前的「表外融資」實質上是一種時間套利。科技巨頭們利用SPV鎖定未來的算力霸權，這種策略性虧損或債務移轉乃是為了建立護城河。如果按照《經濟學人》的保守邏輯，人類可能永遠不會有網際網路，因為回顧90年代，鋪設光纖在當時不也是「泡沫」與「燒錢」嗎。

實證面：應用落地證明「真實價值」正在湧現

批評者最大的論點是「目前僅有極少數公司靠AI 真正獲利」。然而，來源資料中的蛛絲馬跡顯示，革命性應用不只早已滲透現實世界，而且正在快速商業化當中。

1. 超越人類的生產力工具：使用者反饋顯示Google 的 Gemini 在資訊更新與具體程度上已大幅超越 ChatGPT，被視為「順暢好用、錯誤率低」的強大工具（風傳媒，2026-01-20）。此亦證明大語言模型（LLM）並非停滯不前，而是在激烈的競爭中快速進化，其作為生產力工具的價值當然也無庸置疑（包括xAI）。

2. 物理世界的實質顛覆：如果AI只是聊天機器人，那確實可能是泡沫。但看看Waymo（Alphabet旗下）在台灣開出的年薪460萬職缺，這標誌著AI驅動的自動駕駛技術已經成熟到進入全球擴張與人才搶奪的階段。同時，AI 伺服器大廠緯創雖然短期毛利受壓，但市場仍看好其2026年的長期利多，這也顯示硬體製造端的產業鏈正在為長期的需求爆發做準備（storm.mg ，2026-01-20）。　

結語：現在都已露出AGI晨曦，你們還想做舊時代的守門人嗎？

綜合上述，《經濟學人》警告世界需要的不是創新，而是「收拾殘局」的智慧—這種悲觀主義忽略一個核心事實，即每一次偉大的科技革命皆伴隨資本狂熱與基礎設施的「過度」建設。

但我想試問各位，當時在19世紀的鐵路熱潮確實有泡沫，然其留下的鐵路網事實上有支撐百年的工業發展嗎（Asgarov，2025）？另外，2000年的網路確曾泡沫破滅，但其留下的光纖網路不也造就今天的網際網路時代嗎（ABELS，2025）？　

如今，馬斯克與科技巨頭們正在建設的「自備電廠」 與「算力群聚」即便在金融定義上存在短期「泡沫」，但它們將構成未來50年人類文明的數位生存基座。川普總統也保證民眾不需為此買單，而是由科技巨頭承擔這些費用。再再都顯示一種新的政治經濟契約正在形成，也就是允許巨頭們各自在自己的蠻荒中圈地「種植」（自建核電與發行表外債務），以換取國家競爭力的躍升（經濟日報，2026/01/13）。

因此，我認為我們不應對《經濟學人》的警告照單全收。相反地，我們應該清楚在這些「財報醜陋」與「電網擁堵」的表象下，洞察一個正從混亂中破殼而出、由新能源驅動、算法算力為王、打破傳統金融界限的新人類進化型態。這不是泡沫破滅的前夕，而是奇點（Singularity）來臨前的陣痛（Rachmad，2025）。 （相關報導： 市場真的太樂觀了？最新調查揭露經理人幾近「梭哈」，這個風險比AI泡沫更讓人擔心 ｜ 更多文章 ）

＊作者為《經濟學人》的長期忠實讀者