以史為鏡，資本支出熱潮何時將成為泡沫破滅的開端？

從19世紀鐵路到21世紀人工智慧，歷史上每一次重大技術革新都引發資本支出熱潮，但熱潮最終往往以泡沫破滅收場。

BCA Research於今年11月發表的專題報告《When Capex Booms Turn Into Busts: Lessons From History》，回顧四次經典資本支出熱潮，揭示繁榮走向崩潰的核心邏輯，並對當前AI熱潮提出警示。

報告歸納出五大共通規律：投資人忽視技術採用的S型曲線、營收預測低估價格下跌幅度、債務成為融資主軸、資產價格高點早於投資下滑出現，以及資本支出崩盤與經濟衰退加劇彼此影響。目前這些現象已在AI領域浮現——技術採用率停滯、Token（代幣）價格暴跌超過99%、企業債務大幅增加、GPU（繪圖處理器）租賃成本下滑。

根據歷史對照分析，BCA Research認為AI熱潮正複製歷史泡沫路徑，預計未來6至12個月內將告終。報告建議投資人短期對股票維持中性配置，中期適度減碼，並密切追蹤分析師預期修正、GPU租賃成本、企業自由現金流等前瞻性指標。

報告特別強調，當前經濟環境更為險峻，美國職缺已降至五年新低。若AI熱潮退卻且無新泡沫填補衝擊，未來經濟衰退可能比2001年網路泡沫破裂時更為嚴重。

歷史借鑑：四大資本狂潮的崩潰路徑

BCA指出，資本支出熱潮的本質是資本對新技術商業化前景的集體樂觀，但歷史屢次證明這種樂觀常與技術落地的現實脫節，最終因供需失衡、債務膨脹及估值泡沫而崩潰。

19世紀英美鐵路狂潮展現產能過剩的破壞性。

報告指出，1830年利物浦-曼徹斯特鐵路成功點燃英國投資熱潮，1843至1845年間鐵路股票價格幾乎翻倍。

1847年，鐵路建設支出占英國GDP比重衝上創紀錄的7%。流動性緊縮最終引發1847年10月金融危機，鐵路指數自高點重挫65%。

報告指出，美國鐵路熱潮於1873年恐慌時達到高峰，紐約證券交易所被迫關閉十天，1873至1875年間企業債券違約損失達面值36%。

1887年美國鐵路鋪設里程達1.3萬多英里高點後，產能過剩導致運價大幅下滑，1894年約20%的美國鐵路里程進入破產管理。

20世紀20年代電氣化熱潮暴露金字塔資本結構的脆弱性。

報告指出，家庭用電比例自1907年的8%提升至1930年的68%，但主要集中於城市地區。

華爾街深度參與此熱潮，公用事業公司股票和債券被包裝成「適合保守投資者」的穩健型資產，1929年控股公司掌控美國逾八成發電量。

報告稱，1929年股災後，最大公用事業集團Insull於1932年破產，導致60萬名小投資人畢生積蓄化為烏有。美國電力公用事業建設支出1930年達9.19億美元高點，1933年驟降至1.29億美元。

90年代末網際網路熱潮證明創新不等於獲利。

BCA指出，1995至2004年美國非農企業生產力年增率達3.1%，大幅超越後續時期。

但科技相關資本支出占GDP比重由1992年的2.9%升至2000年的4.5%，過度投資令企業資產負債表壓力巨大。

報告指出，電信業自由現金流於1997年底達頂峰後連續下滑，2000年大幅下跌。那斯達克綜合指數1995至2000年間飆升6倍，隨後兩年半內重挫78%。

多次石油熱潮完美詮釋供需失衡的循環。

BCA表示，1930年德州東部發現龐大石油儲量後，12個月內日產量突破30萬桶，但大蕭條惡化導致油價暴跌至每桶10美分。

1985年沙烏地阿拉伯放棄產量限制，令油價一度跌至每桶10美元。

2008至2015年美國頁岩油熱潮，原油產量自每日500萬桶增至940萬桶，2014年OPEC（石油輸出國組織）拒絕減產，油價從年中每桶115美元崩跌至年底57美元。

五大共通規律：繁榮終將走向崩潰

回顧四次經典熱潮興衰，BCA Research整理出五大共通規律，為判斷當前AI熱潮走勢提供關鍵參考。具體如下：

第一，投資人忽略技術採用的S型曲線。

技術採用並非線性推進，而是經歷「早期體驗者、規模普及、滯後群體跟進」的S型曲線。股票價格一般於第一階段上漲，在第二階段中期即採用率增速轉負時觸頂。

目前AI領域已顯現此特徵：大多數企業表示有意增加AI應用，但實際採用率已停滯甚至近月下滑。「意願與行動」背離，正是技術進入第二階段後期的明顯信號。

第二，營收預測低估價格下跌幅度。

新技術初期因稀缺擁有定價權，但隨普及與競爭加劇，價格必然大降。1998至2015年間網路流量年增率高達67%，但單位資訊傳輸價格大幅下跌。太陽能電池板自上市以來價格持續下滑，僅2007年至今就降了95%。

AI產業重蹈覆轍：2023年起，更快晶片和優化演算法帶動Token（代幣）價格下跌逾99%。即使影片生成等新應用湧現，消費者仍未展現明確付費意願。

第三，債務成為融資主軸。

熱潮初期企業多可靠留存盈餘因應資本支出，但隨投資規模擴大，債務逐步成為主要融資來源。

2025年10月，Meta（臉書母公司）以表外特殊目的實體取得270億美元數據中心融資；Oracle（甲骨文）在取得380億美元貸款後，於債券市場再籌180億美元，目前總債務接近960億美元。

尤需警惕CoreWeave（雲端運算新創）等「新雲業者」，截至2025年10月，CoreWeave的信用違約交換（CDS）利差自月初359基點升至532基點。

第四，資產價格高點先於投資下滑出現。

歷史經驗顯示，資本支出熱潮下，股票等資產價格常在實際投資下滑前已觸頂。即便投資支出從高點回落，絕對水準仍然偏高，產能過剩問題惡化。投資人若等到「投資下滑」明確訊號才行動，往往已錯失良機。

第五，資本支出崩盤與經濟衰退相互放大。

技術泡沫破裂通常分兩階段：

第一階段為技術炒作退潮、產能過剩浮現；第二階段則是資本支出崩盤拖累整體經濟，企業獲利惡化，形成惡性循環。

報告指出，2001年美國經濟衰退並非基本面惡化引致，而是網路泡沫破裂後資本支出崩潰造成。2002年房地產泡沫興起暫時緩解網路泡沫衝擊，但現階段尚無法判斷是否會有新泡沫抵銷AI熱潮崩盤效應。

AI熱潮風險信號：6至12個月內的關鍵轉折

根據歷史規律對照分析，BCA Research認為AI熱潮正循歷史泡沫軌跡，預計未來6至12個月內將結束。判斷依據是目前AI領域已出現多重風險信號。

在技術落地層面，AI實際導入速度已跟不上資本熱潮，企業採用率停滯，消費者付費意願尚未獲得驗證。

在價格趨勢方面，Token（代幣）價格大幅下滑已釋放通縮壓力，而如影片生成等新應用的商業價值仍待觀察。

在債務風險層面，AI相關企業融資結構越來越依賴債務，部分企業的信用風險已開始浮現。

報告建議重點追蹤四大前瞻指標：

第一，分析師對未來資本支出的預期修正，若上升趨勢止步或轉平，可能為警訊；

第二，GPU（繪圖處理器）租賃成本，2025年5月後已呈現下滑趨勢；

第三，超大型企業的自由現金流，近期仍處高檔，但已現惡化徵兆；

第四，所謂「元宇宙時刻」，即某家AI企業宣布重大專案後股價反而下跌，象徵市場情緒轉折。

BCA Research建議投資人採取「適度防禦」策略。短期（3個月）對股票維持中性配置，中期（12個月）宜適度減碼，未來數月應提高防禦性。

實務上，應密切關注上述四大前瞻指標，避免等到投資支出明顯下滑才被動調整，同時可布局防禦性類股及優質債券，以對沖AI資產劇烈波動風險。

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