ProfitVision LAB｜深度產業研究
市場對 AI 的敘事，建立在四個同時成立、同時錯誤的假設上。
第一個假設：模型技術是護城河。
第二個假設：Google是最大的受害者。
第三個假設：Apple在AI競賽中落後。
第四個假設：Microsoft是AI時代最確定的贏家。
這四個假設，每一個都被大量資金定價進去。也正因為如此，每一個假設的破裂，都對應著一次重新定價的機會。
這篇文章不是要告訴你 AI 產業怎麼運作。而是要告訴你：你現在持有的認知，正在讓你的錢放錯地方。
第一個謊言：模型技術是護城河
護城河的消失速度，遠比你想的快
202年3月，GPT-4問世。那個時代，使用同等級AI能力成本，是每百萬token約60美元。
今天，達到同樣效能水準的費用是多少？
根據a16z的LLMflation研究，等效性能的LLM推理成本，每年下降約10倍—從2021年的每百萬token $60美元，到今天的 $0.06美元，三年間下降了1000倍。
這不是漸進式改善。這是每年消失90%的護城河。
Epoch AI的研究顯示，2024年1月之後，LLM推理定價的下降速度急劇加快，中位數年降幅從每年50倍躍升至每年200倍。
今天讓某個模型「看起來獨特」的能力，在12到18個月後，就會成為市場標準配置。但市場的估值，還停在這個追趕尚未發生的時間點。
OpenAI：一家燒錢速度超過收入的公司，被定價為3000億美元
直視這組數字：
OpenAI 2024年營收37億美元，虧損50億美元。預計2023年到2028年的累計虧損將達到440億美元。
更精確地說，OpenAI在軟體運算成本上的花費，超過了它全部的收入。每增加一個付費客戶，虧損同步擴大。
Deutsche Bank分析師指出，OpenAI預計在2024年到2029年間累計產生約1430億美元的負自由現金流才能開始轉虧為盈，並直言：「歷史上沒有任何一家新創公司在這個量級上持續虧損，我們完全進入了未知領域。」
根據OpenAI提供給投資人的財務文件，公司預計2028年單年營業虧損將達約740億美元，約為那一年預期營收的四分之三。
這不是一家在走向盈利的公司。這是一家在用虧損換時間、用融資換算力、在賭「未來的AI agent會讓這些都值得」的公司。
當核心產品正在商品化，護城河的消失速度已有實證數據，利潤結構為負——你看到的3000億美元估值，定價的是什麼？
第二個謊言：Google是最大的受害者
市場看到了威脅，但沒有看到更深的結構
當市場說「AI 會殺死 Google 搜尋」，它看到的是對的：
2024年至2025年間，美國用戶的每人平均搜尋次數下降約20%。AI Overview等功能讓用戶直接獲得答案，不再需要點擊多個結果。
廣告收入分配出現歷史性轉變——Google 90%的廣告收入已流向自有平台，而非外部出版商。Network廣告收入在2025年第二季年減1%，對仰賴Google流量的網站造成結構性衝擊。
但市場忽略了一件更關鍵的事：
Google 是全球唯一同時掌握晶片、模型、雲端、分發四層的公司。
TPU：一個被低估10年的秘密武器
D.A. Davidson分析師估計，若將Google的TPU業務與DeepMind AI部門單獨計算，其價值約達9000億美元。這個數字，在Google的整體市值中幾乎沒有被單獨定價。
Google Cloud單季營收達151億美元，年增35%。更關鍵的是：全球九成的AI實驗室，都在使用Google Cloud作為其運算平台。
甚至連Google最強的競爭對手也在買它的基礎設施。Anthropic已與Google簽署協議，計劃部署多達100萬顆TPU，這使Google正從雲端服務商，進化為可與Nvidia直接競爭的AI硬體供應商。
Google AI基礎設施主管在內部全員會議上表示，公司必須每六個月將AI服務容量翻倍才能滿足需求，目標是在4至5年內提升1000倍算力。
替代收入能否補上搜尋流失的廣告？
這是Google故事能否成立的核心測試。目前數字傾向肯定：
Alphabet 2025財年營收突破4000億美元，Google Cloud年化營收超過700億美元。儘管資本支出龐大，營業利潤率仍穩定在29至31%之間。
搜尋廣告目前仍在成長，但成長動能正在從「流量分發」轉向「AI廣告整合」。Google AI Overview旁邊出現廣告的比例，已從2025年1月的3%上升至11月的40%。Google正在把AI的「零點擊」問題，主動轉化成新的廣告版位。
Google的故事不是「受害者」，而是「正在用雲端與TPU收入，對沖搜尋廣告可能的長期衰退」。這個對沖目前正在奏效——但能持續多久，才是真正值得追蹤的問題。
第三個謊言：Apple 在 AI 競賽中落後
市場用錯了競爭框架
當市場說Apple在AI「落後」，它的比較基準是：模型能力、參數量、benchmark排名。
這個框架有一個根本性的錯誤：Apple從來不是在玩這場遊戲。
Apple的護城河從來不是技術。它是裝置信任度、隱私架構，與一個正在悄悄成形的邊緣算力分發網路的組合。
M5 與 MacBook Neo：一個被誤讀為「硬體發表」的戰略宣言
2026年3月，Apple在同一週發表了兩款看似毫不相關的產品。
第一款是旗艦：MacBook Pro M5 Max，GPU每個核心都內建Neural Accelerator，AI運算效能相較前代提升4倍，相較M1提升8倍。Apple官方直接定性：這是「專為AI從頭設計的架構」，讓開發者可在裝置端流暢執行進階大型語言模型。
第二款是震撼市場的入門機：MacBook Neo，售價599美元起（教育價499美元），是Apple有史以來最便宜的Mac筆電。搭載與iPhone 16 Pro同等級的A18 Pro晶片，配備16核心神經網路引擎，可在裝置端直接執行Apple Intelligence，台灣售價新台幣19,900元起，直接切入Chromebook主導的教育與學生市場。
這兩款產品放在一起，傳遞的不是「硬體更新」，而是一個完整的戰略意圖：
Apple正在用三個價格層次，系統性地把整個裝置生態升級為具備本地AI推理能力的節點網路。
Neo（$599）打開普及入口，Air（$35,900）填滿主流日常，Pro M5 Max頂端撐起專業算力。這個三層矩陣一旦完成，Apple掌握的不只是分發通道，而是一個任何雲端服務商永遠無法複製的去中心化AI算力網路。
這個網路的規模，令人難以忽視
截至2026年1月，Apple活躍裝置總數已達到25億台，較前一年新增1.5億台，創下歷史新高。這25億台，涵蓋iPhone、iPad、Mac及Apple Watch等全產品線。
每一台運行Apple Intelligence的裝置，都是一個本地推理節點。數據不出機器，延遲接近零，邊際運算成本趨近於零。
Apple已正式向app開發者開放Foundation Models框架，讓開發者能以幾行程式碼將AI推理能力整合進應用程式，完全免費、在裝置端本地執行。
這個開放，是Apple在建造一個生態——不是靠自己建造每個應用，而是讓25億台裝置上的每個開發者，都成為這個去中心化算力網路的擴張者。
監管趨嚴，正在把對手逼進Apple的主場
Apple的Private Cloud Compute架構提供嚴苛的隱私保障：用戶數據處理後不被儲存，Apple本身無法存取用戶請求內容，且開放獨立安全研究人員驗證。
全球AI監管的走向——歐盟AI法案、各國資料主權法規、GDPR的持續強化——對雲端AI公司是成本與合規負擔，對Apple而言是競爭優勢的強化劑。
Apple不是在AI競賽中落後，而是在建造一個別人永遠無法複製的算力分發網路，同時等待監管機構把對手逼進它已經建好的場地。這種等待，在當前股價中被定價為弱點。
第四個謊言：Microsoft 是最確定的贏家
最確定的故事，藏著最被忽略的時間差
沒有人否認Microsoft的AI故事是真實的。Azure的基礎設施、Office 365的企業滲透率——這些都是實質的競爭優勢。
問題不在故事是否成立，而在：這個故事實現的時間軸，與市場定價的時間軸是否一致？
Capex 先行，Revenue 落後
Microsoft 2025財年的資本支出達到破紀錄的800億美元，2026年預計進一步攀升至1200億美元。
最近一季，Microsoft單季資本支出（含租賃）達349億美元，超過此前約300億美元的預期指引。市場擔憂AI基礎設施投資的擴張速度，已遠超其產生的經濟回報，自由現金流單季環比下降30%。
Copilot 的真實採用現況
Copilot的市場份額約14%，遠落後於ChatGPT的61%。內部數據顯示，不足20%的銷售人員能夠達成AI產品的銷售目標。
企業IT顧問直接點出核心問題：「我從Copilot每位用戶每月30美元中，得到30美元的價值了嗎？簡短的答案是沒有。這正是進一步採用的阻礙所在。」
Deloitte全球調研顯示，94%的企業領導人認為AI對未來五年至關重要，但74%的企業報告尚未從AI使用中看到可量化的實質價值。
問題的本質，不是Copilot不好。而是AI的價值交付需要工作流重新設計——這是時間的函數，不是功能上線就能解決的。
Microsoft的AI故事是真的，但它的實現時間軸，可能比市場定價的更長。這不是看空論點，而是對持有成本的重新計算。
結論：重新提問，才是最有價值的動作
四個謊言，指向同一個投資行動框架：
你持有的AI相關部位，定價的是哪一層的價值？那一層的護城河，你驗證過嗎？
模型層的估值，建立在一個正在以每年10倍速度消失的技術壁壘上。
- Google的低估，來自市場只看到搜尋廣告威脅，沒看到TPU與雲端基礎設施正在形成的第二條護城河。
- Apple的低估，來自市場用技術競賽的框架，評估一個本質上是去中心化算力分發網路的生意。
- Microsoft的風險，不在故事的真假，而在時間差被錯誤定價。
AI不會產生單一霸主，但它正在重新分配收租的權力。
真正的問題從來不是「誰的模型最強」，而是：
當護城河開始計價，你站在收租的那一側，還是付租的那一側？
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