泡沫之問：AI繁榮下的真實與過熱

本文來自格隆匯專欄：國金證券研究所，作者：樊志遠

摘要

■ 投資邏輯

我們認為當前AI發展並無明顯泡沫。我們認為北美四大CSP（谷歌、meta、微軟、亞馬遜）高資本開支具備可持續性，且有進一步提升空間。25Q3微軟、亞馬遜、谷歌、Meta資本開支合計973億美元，同比+65%，且四大CSP均表示26年CAPEX將繼續提升。我們認為，四大雲廠商的CAPEX提升空間來自：1）CSP自身營收與利潤端的增長；2）資本開支投入比例進一步提升。25Q3四大CSP合計營收3966億美元，同比+17%，25Q3淨利潤合計866億美元，同比+6%，且淨利潤考慮了Meta的税收政策變化導致的一次性非現金損失159億美元，25Q2四大CSP合計淨利潤919億美元，同比+27%。23年以來，微軟、谷歌、Meta毛利率基本穩定，亞馬遜持續提升，四大CSP淨利率均較23年持續提升。資本開支比例來看，四大CSP 25Q3合計CAPEX/EBITDA達到62%，並非歷史極限水平，亞馬遜在歷史上多個季度CAPEX/EBITDA均高於100%，3Q21~3Q22連續五個季度CAPEX/EBITDA均高於85%。資產負債表來看，四大CSP除谷歌外，負債率均較23年有所下降，並未看到明顯惡化。對於Oracle、Coreweave等Neocloud企業，我們認為其高資本開支依賴模型廠的收入高速增長，以及外部融資，需要密切關注模型廠的收入變化，以及美國融資環境的變化。我們認為OpenAI、英偉達、AMD等企業的供應鏈金融仍然較為初期，且採用股權投資形式，較互聯網泡沫時期的債權形式的供應鏈金融風險有所降低。

我們認為目前AI to B商業模式逐漸形成閉環，雲廠商雲業務受益AI增速加速，工業類部分龍頭企業如臺積電、UPS、沃爾瑪等已經開始使用AI提升生產效率。根據Oracle，工業類企業有望通過AI進行生產設備的維護，提升5~20%的員工生產效率，同時降低15%的設備停機時間。我們認為隨着行業龍頭已經開始使用AI提升效率，未來其他工業類企業有望跟進，提升AI的整體利用率，帶動雲廠商雲業務增長，實現to B端的商業模式閉環。谷歌25年10月處理token數量已經達到1300萬億。同時雲廠商依靠AI CAPEX投入換取OPEX減少的敍事也逐漸落地。企業微觀層面來看，四大CSP營業成本/營收比例較23年持續下降，宏觀層面美國軟件相關行業就業佔整體就業比例結束長達近20年的上升趨勢，持續下降。To C端模型廠收入增長迅速，22年OpenAI收入僅280萬美元，今年有望達到130億美元。未來消費電子端側創新有望帶動更多to C AI應用。AI模型廠對未來收入增長提升具有較大信心，據Epoch AI,OpenAI預計2025年將實現130億美元收入，2026~2028年將分別同比增長230%、200%、160%，OpenAI有望成為最快的在創立后實現營收超千億美金量級的企業。Anthropic有望在2028年實現700億美元營收，同時實現現金流轉正，在2028年有望產生170億現金流。另外當前美國對AI企業融資具有高度熱情，Anthropic 25年2月融資時估值已經提升至615億美元，25年9月已經提升至1830億美元。我們認為在商業模式的逐漸閉環，以及融資環境的友好，有望繼續支持AI高速發展。

股價層面我們認為相較於互聯網泡沫時期，當前主要AI企業的股價增長主要來自EPS驅動，英偉達股價與EPS相較於23Q1提升幅度基本一致。2000年3月31日思科股價較96年1月2日股價提升超17倍，而同期EPS僅提升95%。 股價增長幅度明顯高於EPS增長幅度。2025年9月30日英偉達股價較23年1月3日提升約12倍，同期EPS也提升較14倍。且目前美股一線及主要二線AI標的，以及四大CSP的forward PE也低於24年時高點。

投資建議：我們認為CSP高CAPEX有可持續性，AI商業模式逐漸閉環，AI融資熱情高，當前股價增長主要來自EPS增長，我們繼續看好AI核心硬件標的。

風險提示：AI模型迭代停滯；美國融資環境惡化；美國宏觀經濟承壓；AI硬件發展及良率不及預期；中美科技領域政策惡化。

正文

一、四大CSP盈利增長，模型廠收入展望積極，無需過於擔心CAPEX持續性和增長空間

1.1 北美四大CSP主要依賴自身盈利投資，CAPEX具有持續性並仍有提升空間

目前市場對於北美CSP的高資本開支具有一定擔心，部分投資者認為北美CSP在23年以來CAPEX持續高速增長，並不斷上修，對北美四大CSP（谷歌、meta、微軟、亞馬遜）的資本開支可持續性，以及后續資本開支的提升空間存在一定疑慮。

我們認為，北美四大CSP目前主要依賴自身盈利帶來的現金流進行投資，在AI不斷進步，且商業模式逐漸落地的情況下，可持續性無需過分擔憂。同時從CAPEX佔公司盈利比例，以及公司資產負債表來看，目前CAPEX佔公司盈利的比例仍未到極致，部分CSP如亞馬遜在歷史上曾具有更高比例。另外北美CSP的資產負債表、現金流也未見明顯惡化。我們認為CAPEX在四大CSP營收、盈利繼續增長的情況下，仍然具備提升空間。

北美四大雲廠商（微軟、谷歌、Meta、亞馬遜）資本開支持續增長，並且對未來資本支出展望積極。25Q3微軟、亞馬遜、谷歌、Meta資本開支分別為194、351、240、188億美元，合計973億美元，同比+65%，環比+10%。微軟預計FY26（25.7~26.6）資本開支的增長率將高於2025財年，亞馬遜預計2026年資本開支將高於2025年，谷歌預計2025年資本開支將達到910~930億美元，Meta預計2025年資本開支將達到700~720億美元，同時預計2026年投入將進一步顯著增加。

我們認為，四大雲廠商的CAPEX提升空間來自：1）CSP自身營收與利潤端的增長；2）資本開支投入比例進一步提升。由於美聯儲進入降息周期，以及美國宏觀的韌性，四大雲廠商營收收入同比增速已經相較22、23年加息周期有較明顯提升，25Q3微軟、亞馬遜、谷歌、Meta營收分別為777、1802、875、512億美元，合計約3966億美元，同比增長17%。

利潤端，25Q3微軟、亞馬遜、谷歌、Meta淨利潤277、212、350、27億美元，合計約866億美元，同比增長6%。25Q3 meta淨利潤大幅下滑，主要是所得税準備金的一次性非現金費用應用，由於《大而美法案》的實施，Meta預計2025年剩余期間及未來年度的美國聯邦現金税款將大幅減少，2025第三季度Meta費用中包含了一筆159.3億美元的一次性非現金所得税費用。25Q3除Meta外另外三家CSP淨利潤合計同比+27%。25Q2四大CSP淨利潤合計919億美元，同比+27%。

我們也並未看到四大CSP的盈利能力在23年至今對AI進行大量投資后出現顯著惡化，四大CSP目前仍然具備較高盈利能力。23年以來，亞馬遜毛利率逐漸提升，23Q1亞馬遜毛利率為47%，25Q3已經提升至51%。微軟、谷歌毛利率23年以來均穩定在70%左右，Meta毛利率穩定在80%左右。

23年以來，微軟淨利率均穩定在35%上下。亞馬遜、谷歌、Meta淨利率持續提升，23Q1亞馬遜淨利率為2%，25Q3已經提升至12%，谷歌淨利率從23Q1的22%提升至25Q3的34%，Meta的淨利率從23Q1的20%提升至25Q2的39%，25Q3因為税收政策變動導致的一次性非現金費用，Meta的淨利率為5%。

由於淨利潤的計算會包含非現金成本，而云廠商資本開支需要現金支出，因此我們選取CAPEX/EBITDA作為衡量雲廠商資本開支強度的比例。25Q3微軟、亞馬遜、谷歌、Meta EBITDA分別為510、390、410、255億美元，合計爲1566億美元，同比增長17%。我們認為雖然目前雲廠商CAPEX增速高於EBITDA增速，四大CSP的合計CAPEX/EBITDA在25Q3已經達到62%，達到歷史高位。但我們認為CAPEX/EBITDA的比例並非極限水平，從歷史來看，亞馬遜在歷史上多個季度CAPEX/EBITDA均高於100%，3Q21~3Q22連續五個季度CAPEX/EBITDA均高於85%。25Q3微軟、亞馬遜、谷歌、Meta CAPEX/EBITDA分別為38%、90%、58%、74%，合計爲62%。而且未來CSP有望通過AI CAPEX的投入換取OPEX減少，進一步提升盈利能力。

資產負債表來看，由於資本開支的高速增長，四大CSP的現金較21年高點時有所減少，但現金與短期投資23年以來總體保持穩定。25Q3四大CSP合計經營性現金流為1590億美元，同比+42%，同期資本開支為973億美元，同比+65%。另外資本開支也對四大CSP的自由現金流產生了較大影響。但四大CSP的現金仍然有較大儲備，可以支撐未來CAPEX的繼續投入，同時盈利的增長也有望縮小CAPEX增速與經營性現金流增速的差距。同時從關鍵指標看，四大CSP的資產負債表並未有明顯惡化。

目前市場部分投資者由於CSP開始依賴發行債券等方式進行AI投資，擔心AI投資的可持續性，我們認為從負債率來看，當前四大CSP除谷歌外，負債率都顯著低於21年時高點，通過債權融資進行AI投資的可持續性不用過分擔心。

未來來看，我們認為，企業客户AI需求有望帶動微軟、亞馬遜、谷歌AI雲收入增長，Meta有望通過AI提升廣告推薦的精確度，提升廣告單價與廣告投放量，谷歌搜索也有望受益AI，同時谷歌的Chrome瀏覽器、Youtube等也有望成為新的AI流量入口，雲廠商業務有望受益AI繼續增長，形成商業閉環。

1.2 「neocloud」廠商高資本開支的持續性需重點關注模型廠營收增長、融資環境變化

我們認為Oracle、Coreweave等「neocloud」（新雲）廠商目前CAPEX佔EBITDA比例較大，未來高強度資本開支需要外部融資支持，相關廠商未來資本開支，以及硬件訂單落地情況需要持續跟蹤。而neocloud廠商的訂單主要來自OpenAI、XAI等模型廠商，需要關注未來OpenAI、XAI的營收增長能否支持訂單實際落地。由於Coreweave今年上市，歷史財務數據有限，我們選取公司披露的2025年的數據進行分析。25Q3 Coreweave、Oracle EBITDA分別為8.38、75.87億美元，CAPEX分別為32.79、85.02億美元，CAPEX/EBITDA分別為391%、112%，均處於較高水平。

從自由現金流與資產負債表來看，Oracle、Coreweave等neocloud企業也存在一定壓力。25Q3 Oracle、Coreweave現金與短期投資分別為110、19億美元，自由現金流分別為-3.62、-15.9億美元，負債率分別為58%、57%，顯著高於四大CSP。

1.3 圍繞OpenAI、英偉達、AMD等廠商的供應鏈金融發展程度遠未到互聯網泡沫時期

截止2025年11月，OpenAI宣佈與英偉達、AMD、博通等硬件廠商合作，同時與Oracle等雲服務廠商合作。OpenAI與英偉達的合作協議包括了在OpenAI完成協議的英偉達產品採購不同階段時，英偉達會對OpenAI投資，英偉達最多將投資OpenAI 1000億美金。而與AMD的合作協議包括了在採購AMD產品達到不同階段，同時AMD股價達到指定價格時，OpenAI可以獲得AMD的認股權證，總共最多可以獲得相當於AMD 10%股權的認股權證。

部分投資者對OpenAI、英偉達、AMD等廠商的「內循環」存在一定擔憂，認為所產生的需求均來自循環內部，並非真實需求，同時擔心「內循環」破裂后對於英偉達等廠商的衝擊。我們認為，供應鏈金融是各行業的常見現象，需要重點關注的是供應鏈金融對相關廠商的潛在風險。

而且目前OpenAI依靠英偉達「注資」所能產生的需求佔整個AI硬件市場的比例較低，當前AI的供應鏈金融發展程度仍遠遠未到互聯網泡沫時期，無需過分擔心AI需求的真實性。

互聯網泡沫前，北美電信設備企業如Nortel、Lucent與思科均對下游客户提供貸款，供下游客户購買自身產品，同時鎖定與下游客户的長期合作。

根據Nortel 2000年的10-K，Nortel截至2000年12月31日，在已經簽訂的融資協議項內，未來尚未提供的客户融資金額最高可以達到約41億美元。而2000年Nortel營收約300億美元。客户融資佔公司營收比例十分顯著。Lucent FY98~FY01提供的客户融資分別未23、71、67、46億美元，其中已經提取額度分別為4、16、13、26億美元，FY98~FY01客户融資佔公司營收的比例分別為2%、4%、4%、12%。而當前英偉達與OpenAI簽訂的合作最多累計1000億美元投資，考慮OpenAI創始人Sam Altman預估的未來8年累計1.4萬億美元的資本開支，以及OpenAI以外的資本開支，OpenAI依靠英偉達「注資」1000億美元所能產生的需求佔整個AI硬件市場的比例較低。

另外英偉達、AMD等廠商與OpenAI的合作在於對OpenAI提供融資的形式為股權融資，與互聯網泡沫時期的債權融資有顯著差別。根據英偉達與OpenAI所披露的合作信息，「為支持此次合作，NVIDIA計劃向 OpenAI投資高達1000億美元，隨着每吉瓦的部署逐步到位。」，英偉達對OpenAI提供的資金支持為股權融資形式，且是OpenAI先部署英偉達產品，之后英偉達再向OpenAI提供資金。若下游客户面臨問題，英偉達等廠商的損失主要為預期的訂單的無法落地。而互聯網泡沫時期電信設備企業對下游提供的客户融資，形式多為債權融資，為下游客户提供資金購買自身產品。因此一旦下游客户面臨資金問題無法還款，設備廠商將無法回收已經給出的現金，造成大量壞賬損失，同時也難以回收現金造成自身現金流壓力。

二、AI to B應用商業閉環初顯，to C需求有望通過端側創新實現顯著突破

2.1 下游企業採用AI帶動雲廠商雲業務收入增長，雲廠商「CAPEX換OPEX」敍事逐步顯現

我們認為，AI商業閉環目前在B端已經初步顯現，未來消費電子端側創新有望帶動C端AI落地。AI B端應用的逐步落地，將帶動可持續的AI投資。

目前AI已經成為北美雲廠商雲業務增長的主要驅動力，同時Meta廣告業務也受益AI提升效率。考慮企業使用AI比例仍然較低，但部分頭部工業類企業已經通過AI實現效率提升，未來有望帶動行業其他企業採用AI，提升AI使用率，助力雲廠商雲業務繼續增長。同時AI編寫代碼等應用也有望幫助雲廠商降本增效，通過AI CAPEX的投入降低OPEX費用，進一步提升利潤增長，給予AI CAPEX更大空間。

谷歌、微軟、亞馬遜雲業務營收持續增長，且增長重新加速。北美企業上雲的比例已經較高，我們認為北美雲廠商增速重新增長除了宏觀經濟的帶動，非北美地區企業上雲比例提升外，也有AI帶來的額外增長。根據Straits Research的測算，2023年北美企業上雲的比例已經達到87%，繼續提升的空間已經有限。但AI在企業端的全面採用比例仍然處於較低水平，未來有望具備較大提升空間。根據Gatner，2024年僅9%的企業使用了生成式AI。

25Q3亞馬遜、谷歌、微軟（含微軟Azure）雲收入同比增速分別達到20.2、33.5、28.2%。亞馬遜、谷歌、微軟均在25Q3業績會當中明確提到AI已經成為雲收入的核心驅動力。Meta也依靠AI對廣告業務賦能，25Q3 Meta宣佈端到端的AI賦能的廣告工具年化收入超過600億美元。

工業類企業如臺積電、UPS、沃爾瑪等已經開始應用AI提升效率。目前AI在企業端應用仍然以降本增效為核心，根據Oracle，工業類企業有望通過AI進行生產設備的維護，提升5~20%的員工生產效率，同時降低15%的設備停機時間。我們認為隨着行業龍頭已經開始使用AI提升效率，未來其他工業類企業有望跟進，提升AI的整體利用率，帶動雲廠商雲業務增長，實現to B端的商業模式閉環。

同時AI也有望幫助雲廠商實現降本增效，實現CAPEX換取OPEX的敍事，增強盈利能力，進一步擴大資本開支的空間。亞馬遜10月28日宣佈裁員約1.4萬名員工，集中在人力資源、AWS營運與Alexa語音團隊部門。Meta裁減了AI超智慧實驗室約600名員工，微軟年初在遊戲與雲端部門裁員近萬人。僅僅2025年前10個月，全球科技業裁員總數已超過17萬8000人。硅谷首當其衝，AI正在重寫勞動市場的基本結構。Meta創辦人Mark Zuckerberg承認，AI已取代多數初級程序設計師，英偉達CEO黃仁勛要求工程師全面使用AI輔助編碼。

從企業報表來看，北美四大CSP營業成本/營收的比例相比23年初均有較明顯下滑。23Q1微軟、亞馬遜、谷歌、Meta營業成本/營收的比例分別為27%、43%、37%、53%，25Q3分別為20%、41%、34%、42%。

從宏觀數據來看，用AI輔助代碼也對美國軟件行業就業產生了較明顯影響。軟件行業就業人數佔整體就業人數比例下滑，結束了長期增長的趨勢。體現軟件行業AI CAPEX換取企業OPEX降本增效的效果初現。根據美國勞動統計局數據，23年1月美國軟件出版商（software publishers）、計算基礎設施提供商/數據處理/網頁託管及相關服務（computing infrastructure providers, data processing, web hosting, and related services）、網絡搜索平臺及其他信息服務（web search portals and all other information services）、計算機操作系統設計服務（computer systems design services）就業人數，分別為655、485、162、1146千人，佔整體就業人數的1.59%，2025年7月就業人數分別為661、484、155、1100千人，佔整體就業比例為1.51%.

2.2 to C端訂閲費增長迅速，端側創新有望帶動to C端需求爆發

目前AI to C端的收入主要來自用户直接訂閲AI大模型的訂閲費用，以及AI大模型企業對開發者提供API所產生的收入。用户在訂閲大模型之后，可以獲得高級模型的更多使用次數，使用更多高級功能等。目前單月的訂閲費用基本在20美金左右。

隨着用户數量的提升、模型的功能逐漸強大帶動訂閲用户數增長，主要AI大模型企業收入快速增長。主要AI大模型企業如OpenAI、Anthropic、XAI等均為未上市企業，但公司所公佈的年化收入口徑均有快速增長。根據Epoch AI數據，2022年OpenAI營收約2800萬美元，23年12月年化收入以及達到16億美元，25年8月年化收入已經達到130億美元。

我們認為，未來AI to C端應用有望通過端側創新的方式，實現爆發式增長。手機端蘋果有望加快Apple Intelligence開發，實現更多端側AI應用，帶動手機端AI爆發。另外端側創新如AI眼鏡等新消費電子品類有望進一步帶動to C端AI爆發。

我們認為，AI to B的應用逐漸形成閉環，AI to C端應用有望爆發，有望帶動AI模型廠商收入快速增長，保障未來訂單落地的可持續性，在需求端對雲廠商高CAPEX形成拉動。另外模型廠商融資均較為順利，有望進一步為訂單落地以及CAPEX提供兜底。

三、主要廠商股價增長主要來自EPS增長驅動，估值擴張有限

股價端來看，我們認為目前主要AI廠商的股價增長均來自EPS增長的驅動，並沒有明顯的估值擴張，市場對主要AI廠商股價的定價仍然較為理性。

我們選取96~00年的思科與23年以來的英偉達進行對比，我們認為96~00年的思科股價主要驅動均來自估值擴張，而當前英偉達的股價驅動更多來自EPS的擴張。96年1月2日思科股價為4.24美元，2000年3月31日股價為77.31美元，較96年1月2日股價提升超17倍。而96Q1思科EPS為0.04美元，19Q4、20Q1的EPS分別為0.12、0.08美元，較96Q1分別同比增長180%、95%。 股價增長幅度明顯高於EPS增長幅度。由於英偉達暫未公佈25Q3業績，我們選取23Q1~25Q2數據，2023年1月3日英偉達股價為14.31美元，2025年9月30日達到186.6美元，較23年1月3日提升約12倍，23Q1、25Q2 EPS分別為0.09、1.3美元，25Q2 EPS較23Q1提升較14倍。

從主要AI硬件公司的估值來看，我們也並未看到明顯的估值擴張，而部分二線標的股價上漲則早期依賴長期敍事帶動的估值擴張，目前也逐漸迴歸理性。我們選取AI核心硬件公司臺積電、英偉達、博通進行分析，二線標的選取Marvell、AMD。我們計算臺積電、英偉達、博通以及Marvell、AMD的平均forward PE（業績按照滾動未來12個月一致預期計算）。我們發現臺積電、英偉達、博通目前的forward PE雖然已經維持高位震盪較長時間，但仍低於24年時高點。而二線標的AMD、Marvell在經過24年的預期炒作后，目前估值已經有較明顯收縮，forward PE也低於24年高點，且目前一二線標的的估值較24年時並無明顯差距。另外四大CSP的forward PE也低於24年時高位。

四、投資建議

我們認為當前AI發展並無明顯泡沫。北美四大CSP（谷歌、meta、微軟、亞馬遜）收入受益AI增速重啟加速，盈利能力也未見明顯承壓，CAPEX/EBITDA比例較歷史極值仍有差距，現金流、負債率等指標均未見明顯惡化。因此我們認為四大CSP的高CAPEX具備可持續性，且在未來盈利繼續增長，CAPEX/EBITDA比例提升情況下，仍然有上升空間。對於Oracle、Coreweave等Neocloud企業，我們認為其高資本開支依賴模型廠的收入高速增長，以及外部融資，需要密切關注模型廠的收入變化，以及美國融資環境的變化。

我們認為目前AI to B商業模式逐漸形成閉環，雲廠商雲業務受益AI增速加速，工業類部分龍頭企業如臺積電、UPS、沃爾瑪等已經開始使用AI提升生產效率，有望帶動更多企業採用AI，提升AI使用率，進一步加速雲廠商雲業務增長。同時雲廠商依靠AI CAPEX投入換取OPEX減少的敍事也逐漸落地。企業微觀層面來看，四大CSP營業成本/營收比例較23年持續下降，宏觀層面美國軟件相關行業就業佔整體就業比例結束長達近20年的上升趨勢，持續下降。To C端模型廠收入增長迅速，22年OpenAI收入僅280萬美元，今年有望達到130億美元。未來消費電子端側創新有望帶動更多to C AI應用。AI模型廠對未來收入增長提升具有較大信心，anthropic有望在28年實現現金流轉正。另外當前美國對AI企業融資具有高度熱情，Anthropic 25年2月融資時估值已經提升至615億美元，25年9月已經提升至1830億美元。我們認為在商業模式的逐漸閉環，以及融資環境的友好，有望繼續支持AI高速發展。

股價層面我們認為相較於互聯網泡沫時期，當前主要AI企業的股價增長主要來自EPS驅動，英偉達股價與EPS相較於23Q1提升幅度基本一致，而目前美股一線及主要二線AI標的的forward PE也低於24年時高點。

我們認為CSP高CAPEX有可持續性，AI商業模式逐漸閉環，AI融資熱情高，當前股價增長主要來自EPS增長，我們繼續看好AI核心硬件公司。

五、風險提示

AI模型迭代停滯：當前AI模型能力持續進步，帶動算力需求持續增長。如果AI模型迭代停滯，將對算力需求造成較大負面影響，同時影響AI敍事，造成相關企業融資困難，使行業公司業績不及預期。

美國融資環境惡化：OpenAI、Anthropic等模型廠商短期均難以實現現金流轉正，依賴外部融資，同時部分Neocloud企業如Oracle、Coreweave等也依賴外部融資。如果未來美聯儲進入加息周期等宏觀因素導致美國融資環境惡化，將導致模型廠以及部分neocloud企業資金流承壓，傳導上游導致AI行業公司業績不及預期。

美國宏觀經濟承壓：北美四大CSP當中，谷歌與Meta的廣告業務、亞馬遜的電商業務均與美國宏觀經濟有較直接關係，如果美國宏觀經濟承壓，將導致主要CSP業績增速下滑，同時影響企業預算、個人消費，可能降低或放緩AI使用，最終影響CSP CAPEX。

AI硬件發展及良率不及預期：當前AI硬件複雜度持續提升，AI芯片已經是前道、后道、存儲的系統性工程。同時機櫃複雜度也持續提升。隨着系統複雜度持續增長，成本不斷攀升，可能導致產品量產延迟。

中美科技領域政策惡化：中美在AI領域競爭激烈，美國限制先進芯片和半導體對中國的出口，隨着競爭的加劇，未來可能會推出更嚴格的限制政策，限制國內 AI 模型的發展。此外，地緣政治風險和出口管制可能擾亂供應鏈。

注：本文來自國金證券2025年11月22日發佈的《電子行業深度：泡沫之問：AI繁榮下的真實與過熱》，報告分析師：樊志遠 SAC執業編號：S1130518070003