在投資人要求獲利下,AI 在 2026 年面臨「把錢拿出來」時刻
隨著全球 AI 支出預計將達到 $2.5 trillion,2026 年正成為 AI 產業證明其財務可行性的關鍵一年。投資人現在要求對其巨額投資有實質回報,造成高風險的環境。

隨著本週雪落在達沃斯世界經濟論壇(World Economic Forum)上,一則訊息以清晰而刺耳的聲音穿過冰冷的山間空氣。Sir Demis Hassabis,Google DeepMind 的執行長,也是現代 AI 革命中的關鍵人物,對目前人工智慧(artificial intelligence)資金狀況發出嚴厲警告。儘管他堅信這項技術具有改變世界的力量,Hassabis 卻指出圍繞它的金融熱潮已滑入危險區域,顯現出「類泡沫」的特徵,可能很快面臨嚴厲的修正。
Hassabis 的科學貢獻使他在 2024 年獲頒化學諾貝爾獎的一部分,他提出了一個冷靜的反敘事,對過去兩年間主導科技業的盲目樂觀提出警示。他的評論發表之際,風險投資(venture capital) 對生成式 AI(Generative AI)的投資已達到瘋狂的高峰,常常脫離傳統的商業可行性指標而存在。
Hassabis 擔憂的核心不在於技術本身——他仍將其視為可與工業革命相提並論的範式轉變——而是在資本配置的機制上。在接受《Financial Times》訪問時,Hassabis 指出一個特別令人不安的趨勢:早期新創公司僅有一份簡報與創始團隊,卻出現數十億美元的估值。
「我們看到有些新創公司的種子輪達到數十億美元,卻還沒有產品、沒有技術、甚至什麼都沒有,」Hassabis 指出,並形容此現象為「不可持續」。
這種估值與現實脫鉤是金融泡沫的典型特徵。在當前情勢下,投資人為了搶占基礎模型公司的股權而四處奔走,是出於害怕錯過(FOMO),而非嚴謹的盡職調查。結果造成資本氾濫、市場上的資金追逐人才與運算稀缺性,將價格推升到需要近乎不可能執行力才能正當化的地步。
Hassabis 區分了理解訓練前沿模型資本密集特性的「聰明資本」,與充斥生態系統的投機資本。目前的環境已允許公司在成立數月內達到「估值超過 100 億美元的企業(decacorn)」,快速躍升。
這暗示清洗不可避免。塵埃落定時,市場很可能經歷大規模整合階段,只有那些擁有可行產品、可持續營收模式與明顯技術護城河的實體才能存活。
儘管對整體生態系有警告,Hassabis 對 Google DeepMind 的立場表現出信心。他強調科技巨頭——特別是 Alphabet——能抵禦這個投機泡沫可能破滅的影響。
「如果泡沫破裂,我們會沒事的,」Hassabis 表示。
這種韌性來自兩個關鍵因素:
Hassabis 的評論提醒我們,雖然 AI 產業的金融層面可能脆弱,但由既有玩家佔據的結構層面則要堅韌得多。
這些與 1990 年代末的相似性越來越難以忽視。分析師與歷史學家皆指出,「AI 繁榮(AI Boom)」的軌跡類似於網路泡沫時代。兩者都由真實的技術突破引發(當時是 Internet / 連通性,現在是生成式 AI / 大型語言模型),而市場立即將長期效用價格化,忽略了採用與成熟所需的時間。
下表說明了兩個時代之間的比較動態,突顯為何像 Hassabis 這樣的專家會發出警報:
Table: Market Dynamics Comparison
| Feature | Dot-Com Era (Late 1990s) | AI Boom (Current Era) |
|---|---|---|
| Core Catalyst | The Internet / Connectivity | 生成式AI / 大型語言模型(Large Language Models) |
| Investment Driver | "Get Big Fast" / Traffic over Profit | "Scale is All You Need" / Compute over Revenue |
| Valuation Basis | Eyeballs / Clicks | Parameters / GPU capacity |
| Outcome | Crash followed by slow, real growth | Potential 市場修正(Market Correction) |
| Survivors | Amazon, Google (Utility-focused) | Likely infrastructure & utility leaders |
詮釋 Hassabis 的警告時必須有細緻的區分。他並非懷疑技術本身;他懷疑的是時間線與財務面。他嚴格區分真實且加速的科學突破,與商業層面的炒作。
DeepMind 在 AlphaFold 的工作,解決了長達 50 年的「蛋白質摺疊問題」,這是 AI 科學有效性的明證。Hassabis 主張,雖然消費者聊天機器人市場可能已飽和且被高估,但 AI 在硬科學(生物學、材料科學、物理學)上的應用反而可以說是被低估的。
「這很可能會成為有史以來最具變革性的技術,」Hassabis 重申,並確保他的財務謹慎不會被誤解為對技術的悲觀。依他看來,危險不在於 AI 會失敗,而在於資本市場已將未來十年的成功過度前置到今日的估值中。
當業界消化來自達沃斯的這些評論時,2026 年的前景顯示將是清算的一年。2024 與 2025 年的「輕鬆資金」時代似乎正在閉幕。風險投資公司可能開始要求更清晰的獲利路徑,而種子階段公司的「巨額融資輪(megaround)」速率也可能放緩。
對於更廣泛的科技產業而言,Hassabis 的話是一個重新聚焦的信號。從「建立模型」轉向「打造產品」是走過即將到來修正期的唯一道路。那些能夠在科學潛力與商業現實之間架橋的公司將蓬勃發展,而那些「紙上獨角獸」可能很快會面臨殘酷的現實檢驗。