AI 泡沫了嗎？我用三個比率追蹤 AI 資本支出（2026 Q3 財報實測）

快速總結（TL;DR）：AI 泡沫了嗎？用 2026 年第三季的財報來看，我的答案是還不是全面性的泡沫，比較像「需求是真的，但投資效率在變差」。我用三個比率追蹤：

• 指標 A：模型公司營收 ÷ 算力成本。Anthropic 從 2025 年的 0.63 倍升到 2026 Q2 的 2.08 倍，Q2 第一次有營業利益。需求是真的。
• 指標 B：雲端新增營收 ÷ 新增資本支出。四大雲連三季下滑到 0.49，也就是多花 1 塊錢，只多賺 0.49 塊的年營收。這季五大雲合計自由現金流 −318 億美元，第一次轉負，缺口開始靠發債補。
• 指標 C：NVIDIA 資料中心營收 ÷ 台積電 HPC 營收。從約 2.5 倍升到約 3.4 倍，錢有流到台積電，但台積電分到的比例在下降。

不知道大家最近有沒有這種感覺？打開財經新聞，一半在說 AI 泡沫要破了，另一半在說這是「新的工業革命」，兩邊都講得很有道理😂

我手上有台積電，所以這件事對我來說不是看熱鬧而已。我想知道的是：這些科技巨頭砸下去的錢，到底有沒有人在付？ 與其每天被新聞標題甩來甩去，不如自己去看數字。

所以 10 月 20 日開始，我叫 Claude Code 陪我讀財報、讀 Anthropic 的 S-1、把數字整理成一份研究筆記，然後每次有公司公布財報就更新一次。到今天，五大雲端業者的第三季財報都出來了，剛好可以做一次完整的盤點。這篇會講：

• 怎麼把 AI 產業拆成三層，看懂錢怎麼流
• 三個比率：A、B、C 分別回答什麼問題，現在數字是多少
• 所以 AI 泡沫了嗎？我的判讀
• 對台積電的含意：要盯的是「年增率」，不是「金額」
• 我怎麼用 Claude Code 做這份研究（附踩到的坑）
• 接下來要看什麼

關於作者：我是工程師阿穆，寫程式十多年，平常用 AI 寫台股工具，寫過 FinMind 台股 API 教學 和 用 Claude Code 建台股追蹤系統。本文的數字整理自各公司財報、SEC 文件與媒體報導，每個數字都標了來源品質：[官方] 是財報或 SEC 文件，[報導] 是媒體引述內部資料，[估計] 是機構或我自己的推算。資料截至 2026 年 10 月 30 日。

先把 AI 產業拆成三層：錢是怎麼流的？

想像你在看一條很熱鬧的手搖飲街：

• 客人付錢買飲料
• 飲料品牌向房東租店面、買設備來做飲料
• 房東和設備商拼命蓋新店面、做新設備，因為大家都說之後客人會更多

AI 產業的錢，就是這樣一層一層往上流：

第三層 終端需求 ──付費──▶ 第二層 模型公司 ──採購算力──▶ 第一層 基礎設施
（企業、開發者、一般用戶）    （OpenAI、Anthropic）       （雲端、NVIDIA、台積電）

所謂的 AI 泡沫，說穿了就是一個問題：房東蓋店面的速度，是不是遠遠超過客人付錢的速度？

如果客人真的越來越多、付得越來越多，那現在的瘋狂投資只是「提早卡位」；如果客人沒跟上，蓋好的店面就會空著，房東背的貸款就會變成問題。

所以我設計了三個比率，各自檢查一個環節：

接下來一個一個看～

指標 A：模型公司賺的錢，付得起算力嗎？

答案是：Anthropic 付得起了，OpenAI 還付不起。 Anthropic 的營收 ÷ 運算成本從 2025 年的 0.63 倍升到 2026 Q2 的 2.08 倍。

這是最底層的問題。如果連 OpenAI、Anthropic 這些模型公司都是賣一塊賠兩塊，那上面再多的投資都是空中樓閣。

以前這個數字只能靠媒體報導的外流資料猜，但 Anthropic 在 10 月 26 日公開遞交了上市文件 S-1，第一次有經過審計的官方數字：

（單位：美元）

2025 年 Anthropic 每賺 1 塊錢，光算力就要花 1.6 塊；到了 2026 年第二季，算力只占營收的 48%，第一次有 GAAP 營業利益 9.74 億美元。這是我覺得整份研究裡最強的正面訊號：至少有一家模型公司證明了，AI 是可以賺錢的。

不過有三個地方要注意：

• Q3 退回到 1.7 倍：營收季增 45%，算力成本卻季增約 78%，因為之前簽的新算力合約開始計費了。之後還有更多合約陸續起算，Q4 能不能守住，是很關鍵的觀察點。
• 營收品質：S-1 寫說 2026 年前三季約 5%～7% 的營收，來自違反使用政策或商業條款的客戶，之後預期會減少。
• OpenAI 沒有一樣的改善：媒體報導 OpenAI 2026 年第二季營收 67 億美元，營業虧損卻有 123 億美元 [報導]。手上的算力合約加起來約 6,820 億美元，大概是 2026 年預估營收的 19 倍 [估計]。

所以指標 A 的結論是：需求是真的，商業化效率也在改善，但只有 Anthropic 一家拿出了證據。

指標 B：雲端多花 1 塊錢，多賺幾毛？

答案是：0.49 塊，而且連三季下滑。 這是我最在意的指標，也是整個 AI 泡沫爭論的核心。

算法是這樣：拿微軟、亞馬遜、Google、甲骨文這四家雲端業者，看過去一年多出來的雲端營收，除以過去一年多花的資本支出。顧名思義，就是「每多投資 1 塊錢，同時多換到幾塊錢的年營收」。

（[官方] 財報數字自行計算；微軟用 Microsoft Cloud 口徑，見 微軟 10-Q）

連三季下滑。 2026 Q3 這四家一年內多賺了 1,421 億美元的雲端營收，但多花了 2,921 億美元的資本支出。各家分開看：微軟 0.75、Google 0.49、亞馬遜 0.41、甲骨文 0.26。

最反直覺的是：雲端營收其實在加速成長。Azure 年增 48%、AWS 年增 39%、Google Cloud 年增 103%。營收加速、B 還是往下掉，代表一件事：資本支出加速得更快。把自己用、不賣雲端的 Meta 也算進來，五家過去 12 個月的資本支出合計 6,910 億美元，年增約 93%，上一季還只有 81%。

錢不夠了，開始借

B 往下掉，最直接的後果出現在現金流：

• 2026 Q3 五大雲資本支出合計 2,304 億美元，營業現金流只有 1,986 億
• 自由現金流合計 −318 億美元，這是第一次轉負，五家裡只剩微軟還是正的
• 亞馬遜今年前三季借了 1,151 億美元（去年同期只有 7 億）（亞馬遜 Q3 財報）
• Google 前三季發債 852 億、增發新股 429 億、發特別股 191 億，庫藏股買回直接停了（Alphabet Q3 財報）
• 微軟 10 月 29 日也送出了公司債的發行文件

以前每年大買自家股票的公司，現在反過來發新股😱 市場的反應也很直接：Google 財報後盤後跌了 10%、亞馬遜跌了 8%～11%，兩家營收都不差，跌的是「花太多」。

但需求訊號還是很強

公平起見，也要看另一面。四大雲的未履約合約（RPO，可以想成「已經簽約、還沒交貨的訂單」）合計約 2.48 兆美元，一年翻了一倍多。每一家都說算力供不應求，而且四家都說 2027 年的資本支出還會再增加。

問題是這些訂單高度集中：微軟有約 45% 的 RPO 來自 OpenAI [官方]，亞馬遜、Google、甲骨文估計也有三成多到六成多來自 OpenAI 和 Anthropic [估計]。等於房東的租約，有一大半簽給兩個還在燒錢、或剛轉正的房客。另外微軟的商用 RPO 這季第一次持平（6,780 億 → 6,770 億），是一個小小的轉折訊號。

指標 C：錢有流到台積電嗎？

答案是：有，但台積電分到的比例在下降。 NVIDIA 資料中心營收對台積電 HPC 營收的倍數，從約 2.5 倍升到約 3.4 倍。

最後一層是供應鏈。雲端業者買 NVIDIA 的 GPU，NVIDIA 的晶片由台積電代工。我想知道 AI 的錢有沒有真的流到晶圓端。

（[官方] 財報數字自行計算；台積電 HPC 營收用「美元營收 × HPC 占比」推算）

錢有流到台積電：2026 Q3 台積電 HPC 營收年增約 68%，毛利率 66.4%，全年營收成長指引上修了三次，到約 44%。

但比率從 2.5 倍升到 3.4 倍，代表 NVIDIA 每賣 1 塊錢，流到台積電的比例變少了。多出來的錢跑去哪？主要是記憶體：HBM 一直漲價，SK hynix 第二季營業利益率約 76%。另外 NVIDIA 現在賣的是整櫃系統，裡面網通、機構件的比重也變高。

所以 AI 泡沫了嗎？我的判讀

我把可能的情境分成三種：

• 情境 A：需求追上投資，B 回升，投資有回報
• 情境 B：需求存在，但投資效率不明
• 情境 C：泡沫，投資遠超需求，開始有人付不出錢

目前最接近情境 B，部分項目已經帶有情境 C 的訊號。

正面的：

• Anthropic 證明模型公司可以賺錢，2026 上半年營業現金流 +39 億美元 [官方]
• 台積電毛利 66%、營收指引上修三次，需求確實傳導到晶圓端
• AI 用量真的爆炸：Google 每月處理的 token 從 2024 年 5 月的 9.7 兆，成長到 2026 年 5 月的 3.2 千兆，兩年約 330 倍 [官方]

負面的：

• 指標 B 連三季下滑到 0.49
• 雲端自由現金流被資本支出吃光，缺口改由發債和增資補
• 訂單高度集中在兩家 AI 實驗室
• 全產業 AI 年化營收約 1,750 億美元（Epoch AI 估計），Goldman Sachs 估的雲端業者損益兩平門檻約 3,080 億（2026-09 報告），只到一半多一點

所以我的看法是：資本支出的「金額」短期撐得住，「成長率」撐不住。 大型雲端業者的資產負債表很強，很多算力合約也不能取消，2027 年的金額大概還會成長；但年增率從現在的九成多，遲早要降下來。

對台積電的含意：要盯的是「年增率」，不是「金額」

這是我做完這份研究最大的收穫。

翻歷史資料會發現，供應鏈的股價，常常在雲端資本支出「年增率」見頂的時候就見頂了，比資本支出金額見頂、比獲利見頂都還要早。2022 年那一輪，台積電股價在 2022 年 1 月見頂，單季 EPS 卻到 2022 年第四季才見頂，股價足足早了大約 4 季。

為什麼要這麼小心？因為晶圓廠的成本大多是固定的。我用 FinMind 拉了台積電的歷史季報來算：

營收掉一點點，EPS 會被放大掉 2～4 倍。 因為折舊、研發、人事這些成本短期幾乎不會動，前幾年買的機台還會繼續提列折舊。

所以我不打算猜高點，而是列了一張見頂檢查清單，出現 2～3 項就要警戒：

目前是「一項接近、一項轉差」，還沒到警戒線，但已經不是可以閉著眼睛抱的狀態了。

我怎麼用 Claude Code 做這份研究

講完結論，來分享一下做法～這份研究是我跟 Claude Code 一起做的，從 10 月 20 日開始，11 天裡累積了 20 個 commit、兩個加起來約 1,500 筆資料的 CSV。

1. 讓它讀原始文件，不要讀新聞

我請 Claude Code 直接去讀 10-Q、S-1、法說會逐字稿這些原始文件，把數字整理進 data/ 底下的 CSV 和 Markdown。每一筆都要附來源網址、日期、品質標記。

這個習慣幫我避開了不少坑。例如之前有報導寫 Anthropic「2025 年營收約 100 億美元」，對照 S-1 才發現，那是把 run-rate（年化營收）當成營收，實際經審計的 2025 年營收是 45.9 億，差了一倍多😱

2. 每筆標 [官方]／[報導]／[估計]，再抽查

AI 整理資料很快，但不能全信。所以我要求每個數字都標品質，然後自己抽查原始文件，像是台積電 3Q26 營收 467.2 億美元、毛利 66.4%，微軟 FY26Q4 資本支出 358 億美元，NVIDIA FY27Q2 資料中心營收 890 億美元，我都回去對過，是吻合的。

抽查時也抓到問題：CSV 裡有 18 筆 AMD、SK hynix 的數字，被標成「憑記憶」，也就是 AI 沒有回查原文、憑印象填的，有些只用後來的年增率交叉驗證過。這些都列在「已知資料品質問題」裡，使用前要再核對，這篇文章也沒有用到它們。AI 會誠實告訴你它不確定，前提是你要求它標出來。

3. 財報一出就更新，用 git 留紀錄

研究最怕的是「事後諸葛」：結果出來了，才說自己早就知道。所以我把整份研究放在 git 裡，每次財報公布就更新一次，舊的判斷不刪除，只加上日期和修改原因。

例如 10 月 30 日微軟、亞馬遜財報出來後，檢查清單第 2 項從「惡化中」改成「接近出現」，commit 裡就寫清楚是哪些數字觸發的。之後回頭看，就知道自己當初是根據什麼做判斷、哪裡判斷錯了。

這跟我之前寫的 用 LLM 維護個人知識庫 是同一個概念：讓 AI 負責整理和更新，我負責判斷。

4. 用 FinMind 拉台股數據自己算

上面那張「營收衰退時 EPS 放大幾倍」的表，就是用 FinMind 拉台積電從 2008 年起的季報算出來的。美股的數字 AI 可以讀財報整理，台股的歷史資料用 API 拉，比一筆一筆查快太多了。

接下來要看什麼？

這份研究不是做一次就結束，下面幾個時間點會決定判讀要不要改：

最關鍵的是 2027 年 1 月那兩場。到時候四大雲會給出 2027 年資本支出的具體數字，指標 B 和檢查清單第 1 項都會有答案，我再寫一篇更新～

常見問題

AI 會泡沫化嗎？

用 2026 Q3 的數字看，還不是全面泡沫：模型公司已經證明可以賺錢，雲端營收也在加速。但投資效率（指標 B）連三季下滑，雲端業者的自由現金流第一次轉負，開始靠借錢投資，泡沫的條件正在累積。

AI 泡沫什麼時候會破？

沒有人能準確預測，我也不打算猜。比較實際的做法是盯幾個訊號：雲端資本支出的年增率（不是金額）、指標 B 有沒有繼續往下掉、OpenAI 融資順不順、台積電月營收年增有沒有連續放緩。2027 年 1 月底的四大雲財報是下一個關鍵時間點。

一般人怎麼自己追蹤 AI 泡沫？

最簡單的是看兩個數字：每季五大雲的資本支出 vs 營業現金流（財報的現金流量表就有），以及台積電每月 10 日公布的月營收年增率。這兩個數字都是官方公開資料，不用付費。

結論

今天簡單地跟大家分享了我追蹤 AI 泡沫的方法和目前的判讀：

• 指標 A 變好：Anthropic 證明了 AI 可以賺錢
• 指標 B 變差：雲端多花 1 塊錢只多賺 0.49 塊，自由現金流第一次轉負
• 指標 C 有傳到：台積電吃得到，但分到的比例在下降

AI 的需求是真的，這點我很確定；但「需求是真的」跟「現在的投資金額合理」是兩回事。與其跟著新聞標題一下樂觀一下恐慌，不如找幾個自己看得懂的數字，每季更新一次。

希望這個拆解方式對你理解 AI 泡沫有一丁點兒的幫助～

（本文是我的個人研究筆記，數字可能有誤或過時，不構成任何投資建議。）

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