Bank of America: AI opens a "new bubble era" endorsed by the government, where prosperity and collapse will become the norm

市場週期正在重新定義。美銀最新報告指出，全球已進入一個前所未有的"泡沫時代"——繁榮與蕭條的快速交替將成為新常態，而這一切源於人工智能技術引發的極度預期差——人們對 AI 帶來"富足未來"的渴望與現實之間的鴻溝正在製造持續性波動。

美銀全球研究團隊最新報告指出，自 19 世紀以來的每次重大技術飛躍都催生了大規模資產泡沫，而 AI 革命在政府支持下的規模前所未有。該行的泡沫風險指標顯示，儘管 AI 核心資產尚未完全脱離基本面，但市場正朝着更具泡沫特徵的狀態發展，最終破裂似乎不可避免。

儘管 2025 年市場已顯現典型泡沫特徵，但美銀的風險指標顯示，美國核心科技股尚未進入極端不穩定區域，當前估值水平也遠未達到 90 年代互聯網泡沫的瘋狂程度。

美銀同時顛覆了傳統投資智慧，明確指出在泡沫時代"多元化投資是錯誤的"。相反，集中持倉龍頭資產配合現金對沖才是正確策略，因為泡沫資產往往在破裂前表現最佳。

政府背書改寫泡沫遊戲規則

美銀在報告中強調，重大技術變革與資產泡沫之間存在不可分割的歷史聯繫。19 世紀英國第一次工業革命引發了鐵路股票的多次繁榮，美國 20 年代的咆哮源於汽車、收音機和電子產品的發明，而互聯網催生了 90 年代末的科技泡沫。

這些泡沫都經歷了多年的積累過程，並導致了多年的蕭條期。美銀指出，當投資者圍繞技術將創造"神奇未來"的理念聚集時，泡沫就會形成，但其規模和時機存在高度不確定性。歷史上所有三次技術驅動的泡沫都具備兩個關鍵要素：散户參與和槓桿擴張。

與以往不同的是，當前 AI 泡沫獲得了政府的強力支持。許多國家將 AI 整合到經濟中視為保持全球競爭力的必要條件，AI 主導地位被視為對地緣政治力量構成了生存威脅。

政府支持意味着資金供給更加充裕，政策容忍度更高。當私人資本出現疲態時，政府資金往往會及時補位，延長泡沫的膨脹週期。這種"官方背書"使得 AI 相關投資具備了超越純市場邏輯的持續性。

同時，地緣政治競爭加劇了各國對 AI 領域的投入決心。沒有國家願意在這場"軍備競賽"中落後，這種戰略性考量進一步強化了泡沫的韌性。

預期差驅動波動新常態

美銀將當前市場波動的根源歸結為 AI 技術的"預期差效應"。一方面，AI 承諾的變革性未來觸手可及；另一方面，這一未來尚未完全實現，時間差創造了巨大的想象空間和不確定性。

這種預期差導致市場情緒在極度樂觀與謹慎懷疑之間頻繁擺動。每當 AI 技術出現突破性進展，市場便會迎來一輪繁榮；而當現實進度低於預期時，調整隨即到來。

與傳統週期不同，這種基於技術預期的波動具有更強的突發性和更快的轉換速度，使得傳統的週期預測模型失效。

泡沫指標閃爍警示信號

美銀開發的泡沫風險指標基於資產價格的四個關鍵特徵：收益率、波動性、動量和脆弱性。

其中一個顯著特徵是價格上漲時波動性反而增加。這與通常情況截然相反，因為通常情況下，資產波動性會隨着價格上漲而下降，隨着價格下跌而上升。當價格上漲過程中變得更加不穩定時，可能是由於害怕錯失機會（FOMO）導致的極端單邊倉位。資產價格常常與基本面脱鈎，部分原因是當其未來價值高度不確定時（例如在技術飛躍時期），基本面本身就非常短暫。

該指標顯示，雖然美國股市整體和科技核心（Mag 7）尚未出現典型的泡沫不穩定性，但某些細分市場已經顯現泡沫特徵。當該指標超過 0.8 時，股價的不穩定性往往會更加嚴重。

比如，美國核能相關股票、量子計算股票以及日經指數、韓國綜合指數等亞洲股指都在經歷泡沫式的不穩定性。

美銀指出，雖然美國科技股估值自 2022 年以來大幅上升，但仍低於 90 年代末互聯網泡沫最瘋狂時期的水平。

更廣泛地説，互聯網泡沫時期，股票價格與基本面明顯脱鈎，而美銀表示，在更廣泛的市場中尚未看到這種情況。從這個角度來看，估值（以及股價）可能仍有上漲空間。

警惕規模空前帶來的新風險

儘管如此，美銀仍強調，當前 AI 泡沫面臨的一個獨特風險是其規模之大前所未有。市場集中度達到歷史最高水平，英偉達的市值甚至超過任何一個歐洲國家。由於英偉達等巨頭公司的龐大規模和盈利能力，它們可能很難產生資產泡沫中常見的不穩定性。

如果英偉達按照思科 2000 年約 200 倍的峯值市盈率重新估值，其市值將達到 20.8 萬億美元。美銀警告，這種規模使得核心 AI 股票可能在沒有經歷典型泡沫股票不穩定性的情況下，因前瞻性盈利預期的負面意外而出現拋售。

黃仁勳預測到 2030 年 AI 支出可能達到每年 3-4 萬億美元，長期來看可能達到 5 萬億美元。麥肯錫預測到 2030 年數據中心的累計支出約為 7 萬億美元。但關鍵問題在於，大型語言模型是否真能帶領我們實現通用人工智能，以及當前試驗 AI 的人羣是否過於樂觀地估計了其提升生產力的潛力。

集中持倉勝過多元化？

美銀在投資策略上給出了反直覺的建議：在泡沫期間，多元化策略風險更大。歷史數據顯示，處於泡沫前沿的資產往往會持續跑贏直到泡沫破裂。因此，為了尋求安全而分散投資實際上等同於預測泡沫頂部，這是最危險的做法。

比如，在上世紀 90 年代末的科技泡沫時期，更優的策略是維持對集中度的長期持倉，但通過現金或衍生品覆蓋進行多元化。

此外，在咆哮的 20 年代，泡沫中心往往跑贏全球市場，這也解釋了為什麼 2025 年興起的"美國例外主義見頂"主題與 AI 泡沫的進一步發展相矛盾。

美銀總結稱，雖然時機判斷最為困難，但 AI 泡沫的最終破裂似乎不可避免。該行預測緊縮的金融條件將是最大風險，這是所有主要泡沫破裂前的共同特徵。波動性將保持高位，市場仍將脆弱，而圍繞 AI 前景的辯論將繼續推高不確定性和不穩定性。