對比歷史數據這波漲了多少？
Dalio 做過一個統計：歷史上 10 次重大市場泡沫，平均持續時間 2.5 年，平均漲幅 244%。
這波從 2022 年底算起，已經第三年了。S&P 500 漲 79%，Nasdaq 100 漲 130%。
時間超過歷史均值，漲幅還沒到歷史均值。
但有一項數據是前所未有的：前五大公司佔 S&P 500 近 30%。
只要任何一家財報出問題整個指數就會跟著動。
離 2000 年還有多遠
Buffett Indicator 221%：衡量股市總市值佔 GDP 的比例。
過去突破 200% 只有一次，2000 年初。然後泡沫破了。現在是 221%，史上最高。
Shiller CAPE 39.7：通膨調整後的本益比，用過去 10 年平均盈餘計算。
過去 150 年，只有 2000 年高峰期（44.2）更高。現在是有記錄以來第二高。
跟 2000 年的差異是：這次企業有真實營收，而且用盈餘投資而非舉債。
但 Buffett Indicator 已經比 2000 年更高了。Shiller CAPE 差 4.5 點就追上去。
Grantham（GMO）說泡沫破裂機率「接近 100%」，直接把 AI 跟 1840 年代鐵路泡沫類比，鐵路改變了世界，但多數鐵路股東賠光了。
JPMorgan 說不算泡沫 Dalio 給了一個最具體的定位：目前 AI 狂熱程度，大約是 1929 和 2000 年的 80%，不建議因此賣出，但警告預期回報會很低。
這波行情到底誰在賺
這波行情裡，真正大賺的不是 AI 應用公司，也不是在砸錢的 Big Tech 而是賣基礎設施的供應鏈。
NVIDIA 兩年漲超過 450%。Broadcom、TSMC、ASML 跟著吃肉。
電力散熱公司 Vertiv 翻倍以上而資料中心 REITs 也在飆。
NVIDIA 他們把這些訂單變成業績，股市上漲最猛的是 AI 基礎設施供應商，不是 AI 本身。
所以最核心的風險是 NVIDIA 的 53% 成長率不是 NVIDIA 能決定的，是四大買方願不願意繼續花錢決定的。
買方一縮手，43 倍本益比底下的假設就垮了。
數學為什麼兜不起來
兩個更具體的計算：
Goldman Sachs 的帳： 要讓這波 AI 投資維持過去的資本回報率，年利潤需要達到 $1 兆。目前華爾街共識預估 $4,500 億。差超過一倍。
Sequoia Capital 的帳： 把 NVIDIA 的營收翻一倍（加資料中心營運成本），再翻一倍（加終端用戶的利潤空間），AI 產業每年要創造 $6,000 億營收才能覆蓋基礎設施成本。目前全產業加起來約 $1,000 億。缺口是 6 倍。
驅動這些公司繼續砸錢的是 FOMO，怕競爭對手投了自己沒投。
2000 年晚期也是這樣，不是因為看到回報所以投，是因為別人在投所以不敢停。
Fidelity 的五個觀測維度
盈餘成長：市場開始打折
NVIDIA 預估年化成長 53%，45 倍本益比看起來合理。但今年股價只漲 15%，前兩年漲了 450%。市場在說的是：成長歸成長，但最肥的那段已經過了。
盈餘品質：開始分化
Google Cloud 交出 48% 成長，股價有反應。Microsoft 砸了 $1,500 億蓋基礎設施，市場懷疑這些設備有沒有被充分使用。同樣都在投 AI，不同公司拿到不同評價——行情晚期的典型特徵。
估值：全靠一個假設
NVIDIA 本益比 43 倍，半導體均值 46 倍，看起來沒問題。但這建立在 Big Tech 持續加碼 capex 的假設上。53% 成長率如果降到 30%，43 倍馬上就貴了。
現金流：亮黃燈了
Amazon 自由現金流掉 71%。Meta 預估掉 90%。賺的錢全拿去蓋機房了，口袋越來越空。如果 AI 營收在 2027 年前沒有明顯改善，這些公司會面臨要不要踩剎車的問題。
利率：幫倒忙
Fed 說通膨還沒降到位，降息比大家想的慢。利率越高，大規模資本支出的壓力越大。
Fidelity 的判斷：系統性崩盤訊號還沒出現，但現金流那項已經在黃燈區了。
同時在閃的其他警報
Fidelity 框架之外，還有一排獨立指標也在響：
- Moody's AI 衰退模型：49%。 歷史上過了 50%，一年內必定衰退。差一個百分點
- VIX 在 27。 Nasdaq 進修正區域，S&P 500 跌破 200 日均線
- 英國央行公開警告市場修正風險，直接點名 AI 科技股
- BIS（國際清算銀行） 指出 AI 放大金融系統風險的傳導速度和複雜度，集中度是核心擔憂
- 前 5 大公司佔 S&P 500 近 30%。 半世紀最高。隨便一家財報不好，整個指數跟著晃
這些指標單獨看，都不能直接推出「會崩」。但上次全部同時亮，是 2000 年。
泡沫如果破的話會怎麼破？
監管介入。 政府限制 AI 資本支出或數據使用，直接壓縮成長預期。
市場飽和。 企業發現 AI 用了沒什麼回報，開始縮採購。目前 95% 企業零回報，這條路線機率最高。
經濟衰退。 不需要 AI 本身出問題。整體經濟走弱，預算砍的第一刀就是還沒看到回報的新投資。
還有一個比較少人講的風險。NVIDIA 賣晶片給 Microsoft，Microsoft 投資 OpenAI，OpenAI 跑在 Azure 上，Meta 和 Google 同時是 NVIDIA 的大客戶。任何一個節點出問題，衝擊沿著供應鏈放大，這跟 2008 年金融機構那種互賴結構很像。
Oliver Wyman 量化了最壞情境：AI 股市泡沫破裂，可能蒸發 $33 兆市值。超過 $1 兆的 AI 相關債務藏在 private credit 裡，結構不透明，銀行可能低估了曝險。
三個前置條件，追蹤用
頂部沒辦法預測，但有三個前兆可以盯。三個同時出現就要開始緊張了：
- 科技巨頭砍 AI 資本支出指引。 目前沒有，四家都還在加碼
- Moody's 衰退模型突破 50%。 目前 49%
- AI 公司開始密集倒閉。 有零星案例，但還不算趨勢
目前 0/3 到 1/3 之間。
49% 跟 50% 的距離，可能就是下一份就業數據的事。
如果你想自己追蹤：
- CapEx 方向： 每季財報資本支出指引，重點看 Amazon 和 Microsoft
- 衰退機率： Moody's AI recession model、紐約聯儲衰退機率模型
- 估值水位： Shiller CAPE、Buffett Indicator
- 市場溫度： VIX、S&P 500 相對 200 日均線
- BTC 連動性： BTC–S&P 500 滾動相關係數（高於 0.6 時注意美股風險外溢）
本文不構成投資建議。數據來自公開來源，市場有風險，請自行評估。
資料來源：
- Goldman Sachs,《Tracking Trillions》及《Why AI Companies May Invest More than $500 Billion in 2026》
- Goldman Sachs / Fortune,《FOMO has proven a stronger incentive than poor stock performance》, 2026.05
- Sequoia Capital,《AI's $600 Billion Question》
- GMO (Jeremy Grantham),《Valuing AI: Extreme Bubble, New Golden Era, or Both》, 2026.01
- Ray Dalio / Fortune,《AI is in the early stages of a bubble》, 2026.01
- Fidelity,《Is AI a bubble? 5 signs to watch for》, 2026
- Yale SOM (Jeffrey Sonnenfeld),《This Is How the AI Bubble Bursts》
- Oliver Wyman,《How An AI Bubble Burst Could Shake Global Financial Markets》, 2026.01
- BIS,《The financial stability implications of artificial intelligence》, 2026.01
- CNBC,《Tech AI spending approaches $700 billion》 / 《Big Tech capex now seen topping $1 trillion in 2027》
- Bitfinex,《AI, Repricing Risk and the Outlook for Bitcoin in 2026》
- CME Group,《Why is Bitcoin Moving in Tandem with Equities?》
- Phemex,《Bitcoin-S&P 500 Correlation Hits 94%》
- Master of Code,《AI ROI: Why Only 5% of Enterprises See Real Returns in 2026》
