AI 熱潮急煞車？從企業緊縮預算到選舉變數，華爾街重新估價 NVIDIA(NVDA) 等晶片巨頭

CMoney 研究員

・ 2026 年 06 月 06 日

人工智慧成長故事依舊火熱，但成本失控、模型繞路(model routing)興起、以及美國期中選舉帶來的監管與對中出口風險，正讓市場重新檢視 NVIDIA(NVDA)、Micron(MU)、Intel(INTC)、Marvell(MRVL) 等 AI 概念股估值。短線波動加劇、長線勝負將取決於誰能在「便宜 AI」時代維持定價權。

美股今年再創歷史新高，靠的就是一波 AI 概念大行情。然而，隨著半導體族群近期重挫、企業開始對 AI 支出開刀，加上美國期中選舉逼近、可能帶來新一輪監管與對中出口限制，這場 AI 狂歡正被迫踩剎車，投資人重新思考：NVIDIA(NVDA) 等超級績優生的股價，是否已經領先基本面太遠。

先從股市現況看起。追蹤晶片股的 VanEck Semiconductor ETF(SMH) 今年飆漲 74%，帶動 S&P 500 指數上攻 7,600 點、年漲幅約 11%。NVIDIA 作為全球市值逾 5 兆美元的 AI 核心權值股，今年仍上漲雙位數，台積電與 AMD 也分別飆升 46%與 144%。但在最新一輪賣壓中，包括 Broadcom、AMD、Intel(INTC)、Qualcomm 及 Arm 等個股連袂重挫，NVIDIA 也難逃回檔，顯示資金開始對「AI 全面大多頭」敘事產生疑慮。

一個關鍵變化，來自企業端對 AI 成本的強烈反彈。過去兩年，許多公司採取的簡單策略是「全部丟給最強大、也最貴的前沿模型處理」，不管問題難易度，統統叫頂規雲端模型來跑。結果帳單一出來，連大型科技公司都嚇一跳。Cisco(CSCO) 產品長 Jeetu Patel 就算給了一筆驚人的數字：若每位員工每週產生約 200 美元的 AI Token 成本，一年就是 1 萬美元，對 9 萬名員工而言，一年開銷恐高達 9 億美元，遠超原先預算。

在這種壓力下，「模型繞路」（model routing）開始成為新顯學。所謂 routing，就是依照任務難度，把真正複雜的問題送往 OpenAI、Anthropic 等昂貴前沿模型，而把查資料、撰寫 boilerplate 文件等簡單工作分配給較便宜、速度更快的替代模型。Cognition 執行長 Scott Wu 指出，多數企業目前有高達 95% 的 AI 用量仍跑在最貴的模型上，事實上，對大量例行性的任務，換用成本較低的模型就能達到五到十倍的成本效率提升。

這種做法的背後，是企業對「AI 投資報酬率」的重新計算。Wu 直言，單看 token 消耗毫無意義，「你可能花了幾十億個 token，卻什麼實質產出都沒有」。Cognition 甚至推出「AI 生產力保證」，若其程式代理 Devin 替客戶節省的工程價值不如客戶支付的費用，將提供最高 1,000 萬美元的使用補貼，直接把 ROI 壓力轉回供應商身上。對 OpenAI、Anthropic 這類前沿實驗室而言，這意謂著未來只能在「真正困難」的工作上維持高價，海量、容易的工作則會被更便宜的模型吃走，定價權難以像過去那麼絕對。

資金面也開始反映這種心態轉變。以記憶體大廠 Micron Technology(MU) 為例，受惠 AI 伺服器對高頻寬記憶體(HBM)需求火熱，股價今年成為 AI 贏家之一，華爾街分析師紛紛上調目標價，認為供給吃緊、報價走強將推升獲利。即便如此，近期半導體族群一波修正，提醒市場：就算基本面強勁，只要預期拉得過高，一樣會遭遇估值修正壓力。Micron 即將公布 6 月底財報，關鍵不在需求是否存在，而在於「成長已被股價反映多少」。

另一方面，類比 Cisco 的歷史陰影也揮之不去。研究機構 TS Lombard 將 NVIDIA 當前地位比擬為網路泡沫時期的 Cisco(CSCO)：當年 Cisco 幾乎壟斷網路設備市場，財報也一片亮麗，卻在科技泡沫破裂後，股價長年回不去高點。如今 NVIDIA 公布上季營收年增 85% 至 816 億美元，資料中心業務更暴增 92%，EPS 大增 140%，並預告本季營收上看 910 億美元，展現 AI 基礎建設需求依舊火燙。但市場擔心的是：在如此激烈的資本支出循環之下，未來一旦客戶開始轉向便宜模型、或數據中心投資放緩，是否會重演 Cisco 式的估值壓縮。

選舉也成為這波 AI 行情的新變數。研究指出，在美國期中選舉年，S&P 500 第二、三季平均下跌約 3.87%，小型股 Russell 2000 的平均跌幅更達 9.12%。今年民主黨被普遍預期有機會奪回眾議院，形成分裂政府。華府政策分析師 Ed Mills 指出，民主黨內部針對「資料中心禁建」的討論聲量升高，雖然真正立法的機率不高，但光是討論就足以讓市場重新評估 AI 基礎建設的中長期風險。

更敏感的是對中國的半導體出口政策。Mills 認為，民主黨可能推動比現任政府更鷹派的對中立場，若再次收緊 AI 晶片及設備輸出，將直接衝擊 NVIDIA、ASML(ASML)、以及美國設備廠的成長預期。歷史數據顯示，2000 年以來，美股在「一黨完全執政」時平均報酬約 11% 至 12%，但在「分裂政府」情境下，平均報酬僅約 4.8%。一旦 AI 題材在這個背景下失速，其對整體大盤的拖累不容小覷。

然而，並非所有 AI 相關股都同樣脆弱。Intel(INTC) 在近月大漲後遭逢約 20% 回檔，卻吸引長線資金逢低加碼，理由在於：在「Agentic AI」時代，資料中心機架架構朝向 CPU 與 GPU 一比一配置，讓 Intel 在伺服器 CPU 市場仍具戰略地位；同時，全球晶圓代工產能吃緊、供應鏈風險升溫，也替其晶圓代工業務帶來承接台積電溢出需求的機會。這類具備實體產能與產品線多元化的公司，在 AI 估值修正時，反而有機會被視為相對安全的補漲標的。

個股表現也呈高度分化。Marvell Technology(MRVL) 今年來累計漲幅接近 239%，在 NVIDIA 執行長 Jensen Huang 點名其有望成為下一家市值破兆美元的半導體公司後，一度在六個交易日內大漲逾 54%，隨即在單日重挫逾一成、結束連漲。分析師普遍給予「強力買進」評等，看好其在 AI 與光通訊的成長動能，但量化評等卻在「估值」項目上給出最低分，顯示市場對其股價已高度反映未來成長抱持戒心。

在應用端，Apple(AAPL) 即將於 WWDC 向外界交出 AI 成績單，Siri 大改版被解讀為「蘋果能否把數十億裝置轉化成 AI 平台」的關鍵考驗。Apple 目前股價已在高本益比區間盤旋，部分分析師認為，除非 WWDC 能呈現足以驅動 iPhone 換機潮與服務成長的 AI 體驗，否則難以成為新的股價催化劑。這再度凸顯一個現象：AI 故事不再只看「講得多不多」，而是回到「能否變成可量化的現金流」。

綜合來看，AI 行情並未結束，但故事內容正在改寫：從「不計成本搶灘」轉向「精算回報、分級使用」。對 NVIDIA、Micron 這類純度高的 AI 受益股而言，未來幾季財報必須持續證明，儘管企業開始採用 routing、壓低單位成本，但整體算力需求仍在擴張，足以撐起現有估值。對 Intel 等處於轉型期的公司來說，則是利用這波波動，證明自身在供應鏈安全與多元產品組合的相對優勢。

真正的風險，不是 AI 需求消失，而是當市場發現：在「便宜 AI」時代，能維持超額利潤的玩家，不會像過去想像的那麼多。誰能在成本壓力、監管變數與選舉風險三重夾擊下留在牌桌上，未來一年，華爾街會用股價給出答案。