2026 年，美聯儲究竟有多需要人工智能？

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2026 年，是否將成為人工智能浪潮的關鍵轉折點？

2026 年必須成為人工智能真正開始兌現價值的一年。在經歷三年的投資熱潮與生成式 AI 的重大突破後，投資人與政策制定者——近期聯邦公開市場委員會（FOMC）的決策正是明證——已準備好迎接，甚至押注於，人工智能即將帶來的實質回報。關鍵歸結為兩個問題：做什麼，以及何時實現。人工智能將發揮什麼作用？又將在何時發揮？若這兩者之一無法釐清，或最終成果不如預期，其影響可能極為深遠。對投資人而言，在估值已可媲美甚至超越過往泡沫的情況下，這代表未來報酬面臨風險；對主要位於美國的政策制定者而言，則意味著未來經濟結構可能出現變化，並可能伴隨較高的利率水準。

生成式人工智能在總體經濟層面將帶來何種影響，輪廓正逐漸清晰，但仍未完全明朗。至少可以確定的是，市場已開始反映大規模採用的臨界點即將到來。這或許也是美聯儲上次決策後，華爾街資金轉向循環類股的原因之一。這波走勢很大程度來自美聯儲偏鴿的降息立場，壓低短端利率，提升了對景氣敏感型股票的相對吸引力。然而，另一個關鍵因素則是人工智能浪潮所處的生命週期演進。迄今為止，股市漲幅主要集中在兩個階段：首先是晶片製造商，其次是大型雲端服務商與模型開發商。接下來的階段，將是大規模採用——由終端用戶實際運用新技術，推動全面性的生產力提升、經濟成長與企業獲利擴張。

（來源：Trading View)
（過去表現並非未來結果的可靠指標。）

隨著大規模採用的臨近，目前偏高的估值似乎也反映出另一種上行風險：人工智能技術在可預見的未來邁向通用人工智能。儘管投資人並不期待立即得到答案，但這仍是人工智能最核心的「做什麼」問題——它將如何改變整體經濟結構？若技術真的如部分極高估值所隱含的那樣，發展至通用人工智能，可能引發大規模的人力取代，進而帶來極高的資本報酬率，甚至推升股價至幾乎難以想像的水準。反之，若無法實現如此跨越式的突破，其效益將主要體現在生成式智慧對人類勞動的強化程度。這仍可能帶來顯著的成長與生產力提升，但規模未必足以支撐目前已反映在股價中的高度期待。

與「做什麼」同樣重要的，是「何時實現」。在任何一場繁榮——甚至泡沫——之中，資產價格、投資報酬與獲利能力之間的失衡都是常見特徵，而人工智能恐怕也不例外。互聯網泡沫時期的經驗具有高度參考價值。當投資人爭相搶進一項足以改變世界的技術時，估值迅速攀升至極端水準。儘管其中充斥著大量投機性過剩，如今可能被歸類為「迷因股」的公司，但從整體來看，市場最終仍實現了所預期的報酬。然而，這些回報的實現時間遠比許多投資人預期得更長，使市場在過程中承受巨大衝擊，最終導致一場深度熊市。若人工智能無法在短期內帶來實質的成長與生產力效益，股市恐面臨類似的估值修正風險。

在當前估值與獲利預期皆高的情況下，市場風險無疑進一步升高。幾乎從所有指標來看，估值倍數都處於極端水準，甚至接近泡沫區間。標普 500 指數的市淨率已高於互聯網泡沫時期，市銷率僅略低於當年，而被視為黃金標準的 CAPE（或稱 Shiller）比率更是史上僅第二次突破 40。上一次出現更高水準，正是在互聯網泡沫年代，其估值不僅高於 COVID-19 泡沫，也超越了 1929 年股災前的水準。雖然估值指標從來不是市場轉折的精準預測工具，但它們能清楚反映風險與報酬的權衡，以及未來潛在回報的空間。就目前而言，這些指標顯示市場承受失望的風險偏高，人工智能可能需要在不久的將來交出實質且可觀的成果。

（來源：Multpl）

這種迫切性，對政策制定者而言，已與投資人同樣重要。美聯儲在年度最後一次會議中清楚展現了這一動態。央行的立場出乎意料地偏鴿，部分原因來自勞動市場面臨的下行風險，但真正的關鍵在於美聯儲最新公布的經濟預測。預測顯示，2026 年的經濟成長預期上調、失業率維持穩定，同時通脹率卻下調至2.5%。這樣的組合，唯有在生產力大幅提升的情況下才有可能實現。正如美聯儲主席鮑威爾在記者會中所指出的，美國生產力多年來表現穩健，這點早已為人所知。真正支撐此次預測修正的，是美聯儲對人工智能將在未來一年開始帶來實質生產力效益的期待。

美聯儲與投資人已將人工智能於明年開始兌現成果視為基本假設。未來一年的強勁獲利成長，在很大程度上仰賴這一前提；美國進一步降息的空間，同樣高度依賴人工智能所帶來的效益。市場正日益演變為一場高度集中的 AI 交易，股市能否延續強勢表現，關鍵在於 2026 年能否真正看到回報落地。若未能實現，企業獲利預期可能被迫下調，市場也可能重新調整對未來降息的定價，進而壓縮目前偏高的估值；反之，若人工智能確實交出成果，隨著獲利成長與利率進一步下滑，股價將有望持續獲得支撐。同時，隨著人工智能技術的效益逐步擴散至整體經濟，特別是在美國，股市漲勢也可能由少數標的擴散至更廣泛的市場。