叶文瀚博士专栏

如果大家有追开财经新闻，几乎每天都会看到“AI投资创新高”、“芯片需求爆升”、“数据中心大扩张”之类的标题。近年，人工智能早已由科技版的专题，变成市场焦点。气氛之炽热，难免令人想起当年科网年代。不过，与其反复讨论AI会否取代人类，或者距离所谓AGI还有多远，我更有兴趣谈一个较少被细谈的现象，就是AI产业之间愈来愈明显的“资金循环”关系。

所谓“循环”，并非甚么阴谋论式的黑箱操作，而是一种资本结构。企业之间既是“投资者”，也是“供应商”，同时又是客户。你中有我，我中有你。资金在体系内流动，订单在同一圈人之间兜转，估值随着故事推进而上升。

以芯片龙头Nvidia为例，它不仅出售GPU，也积极投资云端及AI公司。而部分获投资企业拿到资金后，往往再用于采购GPU与相关运算资源。投资变成订单，订单巩固收入，收入再支持更高估值。市场看到的是需求强劲、产能紧张，但背后有多少属于终端客户的真实需求，又有多少是资本自身推动的循环，值得细味。

再看OpenAI与Microsoft的合作关系。微软是其主要股东之一，同时亦为其提供云端基建服务。部分投资安排附带条件，资金需用于指定云服务或算力资源——于是形成一个“云支持AI，AI再拉动云”的结构。从商业角度看，这是生态整合；从财务角度看，却令外界难以分辨哪些收入来自市场自然扩张，哪些来自体系内部资金流转。

市场亦关注AMD（超微半导体）与AI企业之间的股权与采购安排。企业之间既有股权认购权，也有长期采购承诺，角色既是供应商，也是准股东。这些设计未必有问题，亦属商业常态，但当估值动辄以未来十年高速成长作前提时，投资者自然会问：现金流何时真正追上预期？

从宏观角度看，美国近年AI相关资本开支规模庞大，被不少分析形容为推动经济增长的重要力量。大型科技股对主要指数的影响愈来愈大，市场回报亦高度集中。当市值与盈利能力的差距持续扩阔，焦点未必只是会否“爆煲”，而是若增速稍为放缓，调整会否被放大。集中度本身，就是一种风险。

当然，AI并非纸上谈兵。医疗影像分析、金融风险管理、企业流程自动化等范畴，确实见到效率提升。不少香港企业亦已引入生成式工具，尝试优化内部流程。不过，若翻看企业财报，不少管理层亦坦言，短期内未必即时反映在盈利上。大量试点项目仍在摸索阶段，回报需要时间累积。当市场以未来十年的想像来定价，而企业现金流仍处于投入期，中间的差距最终由谁来承担，答案不难估计。

有人或许会问，这是否离香港太远？其实未必。港股与美股科技板块关联密切，本地基金及强积金亦持有不少相关股份。升市时自然受惠，回调时亦难以完全抽身。同时，本港近年积极发展创科与算力基建，方向值得肯定，但若国际市场对AI估值出现重估，融资环境势必收紧，影响亦会逐步传导。

历史早有先例。19世纪铁路热、上世纪末光纤铺设潮、科网泡沫年代的电商狂热，都有真实创新，也有过度投资。技术最后留下来，但资本市场并非每一分投入都能安全撤退。当年大量铺设的光纤，确实为今日网络世界奠基，只是回报周期远较市场当初预期为长。

我并非要唱淡人工智能，更不是叫大家远离科技产品。AI很可能成为未来十年的重要基础设施。不过，若投资逻辑逐渐由终端需求主导，转为资本自身循环推动，那就需要多一分冷静。当企业同时是投资者、供应商与客户，收入与估值之间的关系，自然不再单纯。

作者叶文瀚博士是亚洲行销科技协会主席，圣方济各大学创业培育中心副总监。

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