近年人工智能相關股票升幅驚人，投資者對企業增長及盈利充滿期待，但同時關心估值是否已過高。要理解這個問題，不妨從基本面和歷史角度出發，全面剖析其中的機會與風險。

*需求強勁，基本面穩健*

　　從基本面來看，AI已不再是純粹的概念，而是實實在在的應用需求。金融、醫療、零售等行業正積極引入AI提升效率，例如透過分析消費數據制定精準營銷策略，或利用演算法優化人力資源篩選流程。這股需求帶動整個供應鏈：由上游半導體及記憶體、中游數據中心及伺服器，到下游散熱及能源方案均受惠。值得注意的是，AI運算耗電量驚人。一次ChatGPT搜尋的耗電量約為傳統Google搜尋的10倍，進一步推升相關基建需求。

　　投資熱度依然高企，尤其是數據中心建設。雖然部分投資者憂慮資本開支過大可能影響回報，但目前企業槓桿比率低，多數資金來自內部現金流，壓力相對有限。更重要的是，AI已從概念階段轉向廣泛商業應用，有效支持企業盈利及現金流增長。

*暫未見泡沫，但集中風險需留意*

　　回顧2000年科網泡沫，當時許多科技公司仍處虧損，概念難以變現。當時七大主要科技公司24個月市盈率為52倍，相比之下，今天美股「七巨頭」盈利能力強勁，市盈率約為27倍，遠低於歷史泡沫水平。然而，這些巨頭佔S&P 500權重約35%，市場集中度高，風險亦相應增加。過去兩年股價累積可觀升幅，市場預期不斷上調，一旦業績未達預期，股價或出現較大調整。雖然目前尚未出現明顯泡沫跡象，但過度集中於指數或個別股份，風險有機會過度集中，所以仍需保持警惕。

*亞洲新興市場，估值更吸引*

　　美國固然在AI能領域領先，但亞洲新興市場潛力同樣不容忽視。中國專注於電商及雲計算等可擴展應用，南韓及台灣則在記憶體和半導體硬件生產佔據優勢。新興市場AI相關股票比重與美國相若，但估值更具吸引力--預計2026年市盈率約18.6倍，低於美國的30倍。

*趨勢明確，選股更關鍵*

　　科技股的估值是否合理，並沒有單一答案。從基本面來看，AI需求強勁，盈利能力穩健，支持板塊持續增長；從歷史比較來看，雖然暫未見泡沫，但集中風險不容忽視。AI發展趨勢已不可逆轉，科技創新步伐只會加快。投資者應緊貼行業動態，深入分析個別企業的營運模式及增長潛力。與其單純依賴指數或追逐熱門股票，不如透過精準選股和分散配置，更有效地捕捉機會並管理風險。《東亞聯豐投資董事總經理　盧穗欣》
　
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