2026-01-22
近年人工智能(AI)之爭被簡稱為「晶片戰爭」,誰掌握最先進製程、誰便可主宰和擁有未來,隨著先進製程逐步逼近物理極限,這單一敘事快速失效 ; 特斯拉與xAI創辦人馬斯克近期公開談論,兩納米、三納米製程邊際效益已明顯下降,未來AI發展不再依靠「更細晶片」取勝,此判斷為了解中美AI競賽提供重要轉折點。
摩爾定律(Moore's Law)指積體電路上可容納的電晶體數目,每隔約兩年便增加一倍,儘管這定律並非突然終結,但其經濟性現正急速惡化,晶片每前進一個節點,相關成本、功耗與良率壓力倍增,所換來的性能提升則愈來愈有限 ; 對AI發展而言,尤其是大模型訓練,性能提升不再只源於單顆晶片突破,卻來自算力規模、訓練時間與系統效率等疊加。
這意味競爭重心逐漸從「誰擁有最尖端晶片」,轉往「誰可以承受成本、長時間、穩定地運行大量算力」,在這個新框架下,經常被低估、但極關鍵因素逐步浮現 - 電力。
AI本質乃把電力轉化為智能,在模型訓練與推理過程中,算力消耗最終展現於電力需求與散熱成本,當製程紅利下降後,電價、電網穩定性與能源調度能力等逐漸直接影響一個國家AI發展上限 ; 多年來中國致力發展電力、各項基建設施和相關配套,現已展現結構性優勢,包括 :
當晶片性能足夠使用後,電力與時間等核心優勢尤為凸顯,成為中國追趕美國打開現實窗口 ; 簡而言之 : 「電力 = 算力」。
目前中美AI發展呈現兩條清晰、但不同路線 ; 美國優勢仍然集中於原創性與天花板高度,無論OpenAI、xAI、Google等策略均透過超大模型、極高算力密度與前沿算法,追求通用智能與強推理能力,雖然突破性強乃這路線優點之一,代價卻為極巨大資本消耗、能源敏感度極高等,且商業回報周期偏長。
相對而言,中國模型更偏向工程現實主義,其核心並非單點突破,但透過模型壓縮、系統優化與行業定制,在較低算力條件下實現可落地的智能升級,即使這路線天花板或許較低,猶幸成本可控、落地迅速,並能與製造、物流、政務等龐大應用場景深度結合。
上述差異必然直接影響投資策略 ; 從散戶角度,上游晶片或「燒錢式」大模型公司不太符合胃納,反而AI滲透率持續提升的下游應用企業,以及與算力相關的基礎設施,如數據中心、電力設備與散熱系統等更具吸引力,這些領域現金流不僅相對地清晰,更受益於AI普及和其確定性。
機構投資者則可承受更長周期,並可考慮部署上游硬科技、先進封裝、算力與電力一體化項目,以及國家級工業與政務AI工程,在摩爾定律放緩年代,系統級能力往往較單點技術更具投資價值。
綜觀中美AI競賽已進入新階段,晶片角色仍十分重要,但已不再是唯一答案 ; 美國押注於突破極限,以高風險換取高天花板;中國則押注工程能力、電力優勢與時間積累。預計未來勝負絕非取決於單一技術節點,卻聚焦於誰能以更低成本把算力持續轉化為可用智能,足見電力已成為真正的「隱形王牌」 !
近期「是否出現AI泡沫」成為市場熱話,筆者覺得泡沫並非壞事,最少可以吸引更多資金、人才、政策支持等,記得2000年科網股爆破後,需要3年才逐步復原,但自去年起AGI能力已十分接近人類,愈來愈多AI Agent在各行各業發揮作用,大大協助企業提升效率。
除投資於晶片企業外,美國欲推動AI企業與科技巨頭合作,冀望在AI競賽大幅拋離中國、建立生態圈、吸引資金和人才等,但一如上文所述,不僅相關投資額巨大、卻未能帶來短期回報,許多股份上升後紛紛回調,部份企業股價則因業績理想而反彈,倘若未來收益不符合預期,投資者耐性必然下降及拖累股價回落,美企可能減少資本投資,繼而產生AI泡沫爆破風險 !
AI普及或取代部份人類工作成為另一隱憂,例如 :
短期股市波動確實帶來機遇,鑑於黃金與科技股波幅較大,利用電腦交易程式勝算或更高,各位宜把握目前AI所帶來的升浪,美股及港股皆值得留意。
回顧東驥模擬組合,截至2026年1月21日過去一周跌幅0.13%,年初至今回報為3.68%(已扣除2%管理費用),成立至今累計升幅達1150.46%,平均年化回報為9.13%。本周模擬盤作出下列調整 :
聲明 : 作者為香港證監會持牌人士,沒有持有上述所提及的證券。
作者所屬東驥旗下基金及客戶組合則持有特斯拉,並有可能出售上述公司的股份。
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