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    【財經一點通】「AI泡沫煞車皮是台積電」!投資大咖揭原因:一群保守的七十歲老先生

    2026-05-21 18:37 / 作者 Fomo研究院
    Gavin Baker。翻攝YT@Sohn Conference Foundation
    「這次AI的泡沫不會這麼快出現,因為有台積電在把關」。

    這是 Gavin Baker 在投資會議上,拋出的看法。如果你有關注科技股投資,對 Baker 這個名字一定不陌生。他曾是 Fidelity 的明星基金經理,當年的戰績是打敗了 99% 的同行。

    這場訪談中,我挑選了三個最值得深挖的維度,結合我的觀察分享給大家。

    真正的「AI 泡沫煞車皮」,握在台積電手中

    市場上最大的擔憂是什麼?AI 需求是真實的,但如果供給跑得比可持續的需求更快,就會重演 2000 年網路泡沫或 2018 年記憶體崩盤的歷史,供給過剩導致價格崩盤。

    但 Baker 提出一個「反泡沫」論點:這次可能不會發生,因為存在一個強大的物理限制,而這個限制的閥門,正被一群深謀遠慮的管理者牢牢掌控著。

    這個限制就是台積電(TSMC)的先進製程晶圓產能。

    Gavin Baker 的原話是:「台積電是由一群七十多歲、性格頑固的老派管理者在經營。他們視自己為張忠謀遺產的守護者,他們才是台灣經濟命脈的代表。」

    「他們需要保護台灣,一場泡沫與破裂對台積電和台灣來說都是一場災難。所以,即便黃仁勳每三個月就飛一次台灣,希望產能翻倍、再翻倍,台積電的這群老人家依然不為所動,只肯給出 5-10% 這種極其克制的增長。」

    這段話的弦外之音是什麼?

    台積電經歷過半導體行業慘烈的週期性起伏,深知瘋狂擴產最終只會導致產能過剩和血本無歸。他們寧願賺得慢一些,也要走得穩。

    而軟體可以一夜之間複製,但先進晶圓廠不行。一座新廠從規劃到量產需要數年時間和天文數字的資本。這是一個無法被「炒作」或「加速」的物理定律。

    台積電的「保守」,反而人為地拉長了這輪牛市的生命週期。因為供應被卡死在物理層面(晶圓產能),產能過剩的風險被推遲了。這對 Nvidia 的定價權和整個 AI 基礎設施的健康度來說,反而是長線利好。

    AI 的隱形護城河——只有兩家公司能蓋好的「高速公路網」

    當所有人都聚焦在晶片本身有多強大時,Baker 將我們的注意力引向了一個更隱蔽、但可能更關鍵的戰場:網絡。

    他指出,目前所有最前沿的 AI 大模型(GPT、Claude 等)都在採用一種叫做「專家混合模型」(Mixture-of-Experts, MoE)的架構。

    你可以這樣理解 MoE:過去的模型,就像要整個大腦 100% 全力運轉,才能回答一個簡單問題,成本極高。

    而 MoE 模型,則是像一個擁有無數專家的智庫,每次只喚醒最相關的幾位專家來協同工作,效率大大提升。

    但這帶來一個新的技術難題:你需要在數千個加速器(GPU)之間,建立一個能以極低延遲、動態切換的「交換式擴展網絡」(Switched Scale-Up Network)。這就像為專家智庫建造一個超光速的神經中樞系統。

    Baker 的結論是:目前世界上,只有兩家公司的這個「神經中樞系統」是真正成熟可用、且能大規模運作的:Nvidia 和亞馬遜(Amazon)。

    - Nvidia:透過其 NVLink 和 InfiniBand 技術,打造了黃金標準。

    - Amazon:透過其自研的 Trainium 晶片內部的客製化網絡,成為了市場上最被低估的「黑馬」。

    這也是為什麼 Baker 認為,儘管競爭加劇,他對 AI 基礎設施的頭部玩家依然非常樂觀。因為建造這個「高速公路網」的技術門檻,可能比製造晶片本身還要高。

    這也解釋了為什麼亞馬遜的 Trainium 不容小覷,它不僅有晶片,更有與之匹配的、別人沒有的網絡架構。

    如果他的判斷正確,Amazon 的 Trainium 3 在今年下半年放量時,可能會給市場帶來巨大的驚喜。

    新興雲端(Neoclouds)的商業模式,就像經營一支 F1 車隊

    市場上有一種普遍的看法:像 CoreWeave 這樣的新興 GPU 雲端服務商,只是暫時的套利者。

    一旦微軟、Google 這些超大規模雲端廠商(Hyperscalers)的 GPU 到位,它們就會被消滅。

    Baker 並不認同這個觀點,並用了一個比喻:「營運一個 GPU 叢集,就像駕駛一輛 F1 賽車。你看比賽時覺得很輕鬆,但背後是極致的工程學。」

    他的核心論點是:卓越的營運能力本身,就是一條極深的護城河。

    Baker 指出,頂級營運商(如 CoreWeave)能將 GPU 的有效利用率做到是二流廠商的 2 到 3 倍。這意味著,同樣一塊 GPU,在他們手裡每小時創造的價值是別人的數倍。這就是他們能收取更高費用,客戶還趨之若鶩的原因。

    理論上,大家都可以買到同樣的 Nvidia GPU(F1 賽車)。但如何圍繞它搭建軟體堆疊、網絡、散熱、電力管理、任務調度、故障排除系統,這需要一個像 F1冠軍車隊那樣頂尖的工程師團隊,而不是普通的修車師傅。

    傳統雲端廠商的基因是「追求最低成本」,而 AI 任務的基因是「追求極致性能和穩定性」。這兩種思維模式在構建基礎設施時,會產生截然不同的結果。

    對於投資者來說,切勿輕易斷言 Neoclouds 早晚會消失。這個領域的贏家,很可能因為其極高的營運門檻,而獲得多年的複利增長。

    本文由「Fomo研究院」提供
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