達利歐：AI 正在吃掉一切，也可能把自己吃掉

本文整理自 All-In Podcast 2026 年 3 月播出的單集。

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一個宏觀投資人眼中的 AI 泡沫

多數人談 AI 泡沫，看的是估值倍數、營收成長率、某家新創能不能活過下一輪融資。橋水基金（Bridgewater Associates）創辦人瑞．達利歐（Ray Dalio）看到的是更大的圖。在 All-In Podcast 的最新訪談中，這位研究了 500 年帝國興衰週期的投資人，用一句話概括了他對 AI 產業的判斷：「AI 正在吃掉一切，但它也可能把自己吃掉。我的意思是，它可能無法產生足夠的利潤。」他不是在質疑 AI 技術本身，而是在問一個所有投資人都該問的問題：圍繞這項技術建立的商業模式，撐得住嗎？

達利歐看 AI 的角度和矽谷不一樣。他不關心哪家公司的模型跑分最高，也不在意哪個產品的月活用戶最多。他關心的是資本支出和利潤之間的等式。目前全球 AI 基礎設施的資本支出已經達到數千億美元的規模，從晶片到資料中心到電力設施，整個產業鏈都在賭這些錢最終能賺回來。達利歐的問題很簡單：如果賺不回來呢？

泡沫的老劇本：技術會活，公司會死

達利歐開宗明義區分了兩個層次：技術本身，和圍繞技術建立的公司。在他研究過的歷史中，每一次重大技術革命都伴隨著投機泡沫。鐵路改變了 19 世紀的世界，但多數鐵路公司在泡沫破裂後倒閉了。網路改變了 21 世紀初的面貌，但 2000 年的網路公司多數蒸發了。AI 也不會例外。在達利歐的分析中，目前市場最大的認知陷阱，就是把「這項技術一定會改變世界」等同於「投入這項技術的公司一定賺錢」。技術是真的，進步也是真的，但多數正在砸下數百億美元的 AI 公司不會活到收割那天。

泡沫的殘酷之處在於，最後受傷最重的往往不是最早入場的人，而是在高點買進「確定性」的人。2000 年的思科（Cisco）曾經是全球市值最高的公司之一，因為「網路需要路由器」這個邏輯看起來無懈可擊。結果呢？思科的營收確實持續成長了，但股價花了超過二十年才回到當年的高點。原因是市場在高點已經把未來十年的成長全部定價進去，即使公司表現不差，投資人還是賠了時間。AI 領域現在充斥著類似的「確定性敘事」：AI 需要算力，所以買 NVIDIA；AI 需要雲端，所以買 AWS。邏輯本身沒有錯，但確定性和合理報酬率是兩回事。

達利歐沒有點名任何一家公司，但他的框架指向一個清楚的結論：當所有人都在同一個方向下注，價格會先反映樂觀預期，然後在現實追不上預期的時候修正。他在過去 500 年的歷史裡看過太多次這個劇本了。

中國的策略：把 AI 變成免費的電

如果 AI 泡沫只是一般的產業週期問題，頂多重演 2000 年的劇本：傷一批人，沉寂幾年，然後復甦。但達利歐指出了一個讓這次可能根本不同的變數：中國。他描述中國的 AI 策略時，用了一個精準的類比：「他們會說，AI 的使用太棒了，它應該像電一樣，讓所有人免費用。」

這不是臆測，而是過去一年中國 AI 產業發展的真實方向。自從 DeepSeek 在 2025 年初以開源模型震驚業界以來，中國的開源 AI 生態系統快速擴張。根據 IEEE 的分析，中國開源模型已拿下全球可實用 AI 市場約三成份額，而且多家中國 AI 實驗室持續掀起價格戰，把 API 調用成本一砍再砍。在中國的產業政策邏輯中，AI 的戰略價值在於最大化使用量和設定全球標準，而不在於讓少數公司賺取暴利。

這對西方 AI 公司構成了根本性的威脅。OpenAI、Google、Anthropic 這些公司投入了合計數千億美元建設基礎設施，這些錢需要靠收費來回收。但如果中國的策略成功，全球多數國家最終會基於免費或極低成本的中國模型來部署 AI 應用，願意付高價給西方公司的市場就會大幅縮水。達利歐沒有預測哪一邊會贏，但他點出了一個結構性矛盾：西方的 AI 模式需要利潤來運轉，中國的 AI 模式不需要。當一方免費而另一方收費，商業邏輯很難站在收費的那邊。

K 型經濟：頂端衝向兆富，底部看不懂 AI 在做什麼

達利歐在訪談中描繪了一個他稱之為「K 型經濟」的圖像。K 這個字母的形狀就是重點：上面那一撇往上衝，下面那一撇往下墜。在 AI 時代，頂端的人正在競爭誰先成為人類史上第一個兆級富豪（trillionaire），而底部六成美國人的閱讀能力低於小學六年級程度。這兩群人活在完全不同的經濟現實裡，而 AI 正在加速這個分化。能使用 AI 工具提升生產力的知識工作者會越來越值錢，無法跟上的人則面臨被自動化取代的風險。

這個 K 型結構也讓利率政策陷入兩難。利率太高，背著沉重債務的政府和消費者會被壓垮；利率太低，持有美元債券的債權人會加速逃離，轉向黃金或其他替代資產。即將接任聯準會主席的凱文．華許（Kevin Warsh）面對的正是這個不可能的任務：找到一個利率水平，讓債務人不會窒息、債權人不會跑路。達利歐形容華許是務實且能理解兩邊立場的人，但也坦言這份工作極其艱難。

更深層的問題是：如果 AI 真的像達利歐擔心的那樣「吃掉一切」，被吃掉的不只是企業利潤，還有大量的工作機會。在一個六成人口閱讀能力不到小學程度的社會裡，叫這些人「學 AI 來轉型」幾乎是空話。達利歐提到國家成功需要三個條件：教育好下一代、創造有序的競爭環境、遠離戰爭。在這三條中，美國的教育成績單最令他擔憂。當底層跟不上、頂層不願等，K 型經濟的那個叉口就會越撐越開。

我的觀察：「賣鏟子的人」也不是安全的

在臺灣，面對 AI 泡沫的討論，有一個萬用的安慰句：「沒關係，台積電是賣鏟子的。」這個比喻來自淘金熱的故事：礦工不一定能淘到金子，但賣鏟子和牛仔褲的人穩賺不賠。台積電作為全球 AI 晶片的核心代工廠，無論哪家 AI 公司勝出，都需要它的先進製程。邏輯看起來堅不可摧，就像 2000 年「網路需要路由器，所以思科穩賺」的邏輯一樣。

但達利歐的框架提供了一個不太舒服的視角。如果中國成功把 AI 變成免費公共財，西方 AI 公司的資本支出無法回收，他們縮減投資的第一刀會砍向哪裡？就是硬體採購。2025 年初 DeepSeek 衝擊已經預演過一次：當市場意識到前沿 AI 不一定需要天文數字的算力投入時，台積電的股價應聲下跌。達利歐的警告不是說 AI 技術會消失，而是說圍繞 AI 建立的商業模式可能撐不住。如果商業模式撐不住，下游的資本支出就會收縮。賣鏟子的生意好不好，取決於有沒有人願意繼續挖礦。

臺灣的經濟命脈和全球 AI 資本支出的連動越來越緊密，台積電營收中來自 AI 相關晶片的比例持續攀升。這是好事，代表我們站在浪潮的核心位置。但也意味著，當達利歐問「AI 能不能產生足夠的利潤」時，這不只是矽谷創投的問題，也是臺灣的問題。技術會活下來，但付帳的人要先活下來，技術才有舞台。