415期・趨勢前線(架構篇)

產業內循環投資 成長動能受到檢視

「AI永動機」啟動　算力投資全面加速

撰文／陳玉鳳　圖片提供／Reuters、Shutterstock

自2022年底生成式AI爆發以來，全球資本市場迅速圍繞AI形成新一波投資熱潮。從GPU晶片、雲端運算到大型語言模型（LLM），資金高度集中於少數關鍵環節，推升相關企業營收、股價與市值快速成長。在此過程中，市場逐漸出現「AI永動機」一詞，用以形容AI產業內部由晶片商、雲端服務商與模型開發商彼此投資且互為客戶所形成的資金循環結構—資金在產業鏈內多次轉換角色，從投資變成營收，再轉化為資本支出，於不同環節被重複反映為成長數據。 

然而，近期發展開始讓這套「永動機」的合理性受到質疑。輝達（NVIDIA）於2025年宣布，將分階段向ChatGPT母公司OpenAI投入高達1,000億美元資金；幾乎同一時間，市場也注意到OpenAI與甲骨文（Oracle）間高度綁定的雲端採購與長期合約關係。部分投資人因此重新檢視這條資金鏈：當晶片商投資模型公司，模型公司再向雲端業者簽署巨額算力合約，而雲端業者同時又是晶片的大客戶時，這樣的循環究竟是在反映真實需求，還是逐漸演變為彼此拉抬營收與估值的財務結構，成為潛藏泡沫風險的「AI永動機」？ 

三角資金循環飛輪運轉不停

若以結構來看，這套被稱為「AI永動機」的投資機制，可拆解為3個主要環節： 

第一，OpenAI為推動與甲骨文、軟銀共同執行的AI基礎建設計畫「星際之門（Project Stargate）」，與甲骨文簽下為期5年、總額高達3,000億美元的雲端服務合約。這筆合約確保OpenAI能長期取得穩定算力來源，也成為甲骨文雲端業務的重要支撐。 

第二，為履行這項合約，甲骨文需要大量GPU，因此向輝達採購晶片。雲端需求直接轉化為硬體銷售，推升輝達營收。 

第三，輝達再將資金回流，投資OpenAI，持續擴充模型訓練與算力基礎設施。資金於三方之間循環，看似形成一個自我強化的飛輪。 

表面上，三方各有收穫：OpenAI緩解算力焦慮、甲骨文取得超大型訂單、輝達持續賣出GPU。但市場質疑的核心在於，這樣的成長，究竟是建立在真實需求之上，還是透過資金流堆疊出的營收與市值？ 

關鍵變數 OpenAI願景能否實現

這套「永動機」是否合理，關鍵不在賣晶片的輝達，也不在提供雲端服務的甲骨文，而在於OpenAI是否能持續創造實質生產力。 

OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）曾在部落格中描繪AI的長期願景，包括協助癌症治療、為全球學生提供客製化教學。若這些應用能逐步落實，算力需求就不只是財務遊戲，而是支撐長期生產力提升的基礎建設，三方形成的資金飛輪也具備經濟合理性。 

反之，若OpenAI發展不如預期，不僅未能實現通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI），甚至在競爭中被Google的Gemini或人工智慧新創公司xAI的Grok超車，則這套循環可能迅速降溫。
 

甲骨文財報敲響警鐘 AI前景受到質疑

市場疑慮並非僅停留在理論層次。根據美國投資型財經媒體《巴倫週刊》（Barron’s）報導分析指出，甲骨文2025年第二季的財報中，「未實現營收承諾」（RPO）金額高達5,230億美元，年增438％。《巴倫週刊》指出，這項數字的爆炸性成長，主要來自與OpenAI的單一合約。由於OpenAI仍處於虧損階段，市場對其長期支付能力與資金來源抱持觀望，也讓外界質疑這筆RPO的實質含金量。 

在財務面，甲骨文為擴張雲端布局，過去一年資本支出高達350億美元，並於9月新增180億美元債務，用於推進「星際之門」計畫。然而，本季自由現金流轉為負100億美元，遠低於市場預期的負52億美元，使財務槓桿風險浮上檯面。 

《彭博社》引述數位經濟與科技產業市場研究機構Emarketer分析師Jacob Bourne指出，甲骨文正面臨中度風險與高債務推動資料中心建設的雙重壓力，營收未達預期，恐加深投資人對其AI布局與OpenAI交易的疑慮。 

真實需求存在才能撐住AI永動機

質疑者認為，輝達先投資大型語言模型業者，模型業者再與雲端服務商簽訂長期算力合約，而雲端業者同時也是輝達GPU的主要客戶，三方關係交織，形成彼此拉抬營收與股價的結構，但其中部分成長來自尚未實際交付的長期合約與訂單承諾。此外，GPU更新速度極快，若折舊估計偏低，恐有美化財報之嫌。不過，雲端供應商則反駁，算力長期供不應求，客戶並未排斥使用舊GPU，折舊計算並非問題，雙方各說各話。 

總而言之，AI投資永動機，究竟是新經濟成長引擎？還是泡沫化前奏？答案終究取決於一件事：AI是否不僅止於資金的流向，而是能轉化為可被驗證、可持續的真實需求。