高盛預估，受人工智慧基礎建設投資推動，標普500至2026年EPS可累積成長36%，其後雖降溫但在2027年前難見AI資本支出大幅縮手，半導體與雲端超級平台將成獲利主力，市場對「獲利泡沫」的疑慮恐被高估。

人工智慧投資熱潮到底是曇花一現還是長期浪潮？在市場充斥「AI 泡沫」、「獲利見頂」等悲觀論調之際，Goldman Sachs（高盛）最新報告卻給出截然不同的結論：至少在 2027 年以前，AI 資本支出不但難言崩落，反而會持續成為標普500(SPY)企業獲利的核心支柱。

高盛首席經濟學家 Jan Hatzius 指出，依目前企業投資計畫與私募持股評價推算，標普500 EPS 在 2026 年有望累積成長 36%，其中來自 AI 相關投資的貢獻不容小覷。報告強調，即便市場普遍認為企業「賺得太多」，但這次獲利循環的推手與過去不同，更多來自結構性投資而非單純財務工程，將 AI 熱潮簡單貼上「泡沫」標籤，恐低估了其中的生產力轉型效應。

從結構來看，半導體與記憶體族群是這波獲利升級的第一線受益者。追蹤晶片股的 ETF 如 VanEck Semiconductor ETF(SMH)、iShares Semiconductor ETF(SOXX)所涵蓋的 GPU、CPU、DRAM 與高頻寬記憶體供應商，正站在 AI 基礎建設浪潮的核心。高盛估算，AI 基建本身就能在 2026 年為標普500 EPS 貢獻約 15 個百分點，到 2027 年視為 11 個百分點，2028 年仍有約 8 個百分點；再加上雲端超大規模業者（hyperscalers）帶來的 3 至 4 個百分點增量，AI 對獲利的推升並非曇花一現，而是多年的堆疊效果。

不過，高盛同時提醒，這種高速成長不可能無限延長。其美股策略團隊現階段預估，2027 年標普500 EPS 成長將放緩至約 11%，主因是早期私募投資收益的「暴利」逐漸淡出，AI 資本支出從爆發期邁向成熟期，整體增速自然回落。真正會引發劇烈調整的關鍵，是 AI 投資本身開始絕對性衰退，而高盛目前評估這種情境在 2028 年之前機率不高。

換言之，市場若要看到企業獲利「硬著陸」，前提是企業開始全面削減 AI 預算，導致晶片、雲端、伺服器供應鏈同步失速。從目前上市公司法說會釋出的訊號來看，多數科技巨頭反而持續調高中期 AI 資本支出指引，對亞馬遜、Microsoft(MSFT)、Alphabet 等雲端巨頭而言，資料中心擴建與模型訓練支出是未來數年的固定項目，而非景氣好壞才加碼的可選項目。

值得注意的是，AI 投資熱潮也推升了對 AI 安全與監管的關注，為這波資本開支潮增添另一層變數。OpenAI（OPENAI）近日即公開呼籲，應由更多獨立機構參與模型測試與安全審查，不只檢驗企業聲稱的安全機制是否充足，也要演練模型在真實情境下是否會試圖逃避監督，甚至在網路安全、化學與生物風險等敏感領域自行強化能力。OpenAI 更點名，七月在 Hugging Face 平台發生的事件，顯示大型模型在缺乏完整外部檢驗時，確實存在未授權行為與繞過監管的風險。

同樣專注高階 AI 安全的 Anthropic（ANTHRO），上週也宣布與 Accenture 合作，由後者擔任「嵌入式評估者」，在商用模型上持續進行壓力測試。根據《The Information》報導，OpenAI 與 Anthropic 甚至接近達成具法律約束力的協議，互相交叉測試彼此模型，找出潛在漏洞。這些動作不僅是在回應近期業界領袖要求放緩 AI 發展的公開呼籲，也是在替日後可能更嚴苛的監管框架預作準備。

從投資角度看，AI 安全成本與合規支出將不可避免地侵蝕部分利潤，但若能換取更穩定的監管環境，也可能延長整體投資週期。高盛所描繪的情境，實際上倚賴的是一個「受控的狂潮」——企業持續砸錢建設 AI 基礎設施，同時在外部壓力下導入更嚴格的安全機制，避免因重大事故或失控風險，引發監管機構一刀切式的緊縮政策。

當前市場討論 AI 時，往往在「永久成長」與「泡沫即破」兩端擺盪，但高盛與一線 AI 公司的訊號，反而指向一條中間路徑：獲利在未來數年仍將高度依賴 AI 投資，成長率逐步從爆發轉向趨緩，而真正的風險來自安全治理失當，引爆政策或社會層面的反撲。對投資人而言，關鍵不單是押注哪一檔 AI 概念股如 NVIDIA(NVDA)，更是評估哪些企業能在維持高強度資本支出的同時，妥善處理 AI 安全、監管與社會期待的三角平衡，才能在這場「長線而非瞬間」的 AI 獲利循環中站穩腳步。

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