英偉達的亮眼成績，反而成為市場矛盾來源。(資料圖片)
英偉達的最新業績強得近乎誇張，公司2025年度數據中心收入佔比逼近九成，Blackwell架構產品需求依然供不應求，新一代GB300的採用速度更比市場想像更快。管理層在財報會議中指，從2024到26年，Blackwell以及後續Rubin架構的累計收入有望達5千億美元。這些數字所呈現的，是一個仍處於高速增長期、且支撐著現代AI建設基礎的核心企業。
然而，英偉達亮眼成績反而成為市場矛盾來源：一方面它展示算力需求真實性；另一方面也讓市場擔心增速是否已經達到極限，成長曲線何時開始放緩。
市場的疑慮首先由Michael Burry的連番狙擊開始升溫。Burry指出舊GPU的經濟價值正在比企業財報反映的速度更快下跌。他認為，企業將H100、A100等上一代GPU在帳面上維持較高資產價值，使財務報表看起來更健康，但實際上，由於Blackwell接棒速度驚人，舊卡的殘值跌幅遠大於預期。當資本開支增速開始放緩，舊GPU資產減值將會集中爆發，這對部分AI公司造成壓力。市場心理上種下了「AI 開支不可能永遠爆炸性增長」的種子。
除舊GPU問題，另一個中長期顧慮來自Google TPU快速進化。最新一代TPU在推理效能與成本效益已接近、甚至超越部分英偉達產品，而Google亦透過雲端服務與AI工具鏈進行整合式推廣，大降企業導入門檻。對許多中大型企業來說，訓練仍可能依賴英偉達，但推理部分卻逐漸出現更具成本優勢的選擇。市場因此實質性地討論英偉達未來壟斷地位是否會被侵蝕，尤其在推理階段算力需求可能更廣泛而長期下，Google TPU 6/7性能與成本快速接近英偉達形成結構性威脅。
Google最新TPU具備三大優勢：1)推理成本低於H100、甚至低於Blackwell；2)以Google Cloud + AI Stack打包銷售，降低企業導入門檻；3)部分大型模型能於TPU上獲得更高性價比(price/perf)。尤其在inference(推理)階段，企業希望降低長期運算成本，Google TPU成為真正的替代方案。
GPU是通用型算力核心，短中期地位極穩固，TPU則專注雲端超大AI模型訓練，是高效但封閉的加速器，主要在Google自有生態中使用。未來TPU不會全面取代GPU，但會在大型AI雲端集群中分走一部分訓練份額。GPU仍然是AI基礎建設的主軸，TPU是雲端規模擴展的補充加速引擎。
另外，市場將波動率指標VIX視為見頂訊號，指標目前偏正面。統計顯示，當VIX長期處17以下代表趨勢回穩。當升至30至35的高位時，或意味美股未來12個月回報更佳，因出現極端可撈底情況。但踏入第四季普遍在20至28間，不確定性亦增。
AI確現泡沫化現象，但並非建立在「沒盈利支撐」的虛火上，而是在「增速過快、估值過高、資金過度集中」的情緒層面。真正泡沫化是缺乏實際營收支持、但因AI概念被炒高的周邊股。留意，AI泡沫化討論會持續，而英偉達增速與壟斷地位都將受更多檢視，美股短期或動盪，特別是議息前後。中期須觀察縮表結束後，以及候任聯儲局主席熱門人選看法。