AI新超級週期來了！從晶片一路燒到電力、銅礦　3大產業鏈受惠

AI滲透率突破5成　下一站瞄準Agent、機器人

貝皞晨表示，AI之所以能被稱為超級週期，關鍵在於普及速度遠超過過去PC、網路及智慧型手機。自2022年底ChatGPT問世後，短短數年間全球AI使用率快速攀升，目前已有56%人口每天使用AI，今年實際滲透率可能更高。

相較2008年首代iPhone推出後，消費者歷經數年才逐步由傳統手機轉向智慧型手機，生成式AI推出第一、二年便快速普及，速度前所未見。主要AI模型公司今年營收合計更預估接近1000億美元，也凸顯產業高速成長。

展望發展路徑，2025至2026年進入AI Agent時代，AI逐步從問答工具轉向協助蒐集資料、撰寫報告及處理工作；未來2至3年則將朝Physical AI發展，包括自駕車、人形機器人及各類智慧設備，2028至2029年後則可能進一步投入數學、物理及化學等科學研究領域。

Token成AI時代糧食　資本支出難喊停

隨AI應用增加，Token需求也將快速成長。目前全球多數Token主要消耗在Chatbot、影音、Coding及Agent，未來隨自駕車、機器人及國防等實體AI應用加入，需求還會進一步擴大。貝皞晨形容，Token可視為AI產業鏈的血液，背後則需要龐大算力與資料中心輸送支撐。

市場最關注的問題，仍是AI資本支出能否延續。他指出，目前主要投資來自Google、Microsoft、Amazon、Meta等Hyperscaler，以及Oracle、CoreWeave等新興業者。估計2026年至2030年相關企業可創造約10兆美元現金流，同期總支出約11兆美元，資金缺口約1兆美元，但分散在5年及多家公司後，目前仍屬可負擔範圍。

對大型科技公司而言，AI投資更攸關競爭力。以Google為例，生成式AI正改變搜尋習慣，因此必須透過Gemini、AI Overview等服務留住使用者。資料中心投資初期雖龐大，但約第3年可達損益兩平，整體回收期約5至6年，後續則有望轉為獲利來源。

AI不只缺晶片更缺電　電網、能源設備需求升溫

AI超級週期的第二環節則是電力。貝皞晨指出，資料中心若無法取得足夠電力，再多算力設備也難以運作。依相關預測，2035年全球資料中心每年耗電量可能達1600 TWh，約相當於兩個日本的用電量，且隨資料中心建置速度加快，實際需求可能更高。

除了資料中心，未來人形機器人等Physical AI設備也將增加耗電量，使發電與輸配電成為各國必須解決的基礎建設問題。尤其美國電網老舊，未來除了增加發電量，也必須投入大量資金升級輸配電設備。

能源方面，天然氣發電雖是選項，但大型燃氣渦輪產能高度吃緊，新訂單交期可能排至2030年後；小型模組化核能（SMR）長期具發展潛力，但短期仍難成為主要供電來源，因此風電、太陽能及水力等再生能源，仍是較快增加供給的方式，也使電力設備、儲能及電網基建成為AI之外另一條受惠產業鏈。

AI需求外溢至銅鋁　黃金成分散風險選項

AI超級週期進一步延伸至礦業。隨資料中心、發電設備及電網建設增加，銅、鋁需求同步升高。貝皞晨指出，新能源設施對銅的需求高於傳統能源，但礦業資本支出仍以維持既有產能為主，加上罷工、天候及政治干預等因素，未來幾年銅可能出現供需缺口。

此外，稀土、鈷等關鍵材料生產高度集中，地緣政治及供應鏈重構也將帶動新礦及本土供應投資，AI投資機會因此從半導體逐步延伸至電力、能源基建及原物料。

AI之外，貝皞晨則看好黃金的分散風險作用。他指出，美國以外央行持有的黃金價值已超越美債，今年以來增持近400噸，反映各國逐步提高黃金配置。短期金價仍受美元及美國利率影響，但長期仍具保值及分散風險功能。

至於AI投資布局，除了科技巨頭及台韓供應鏈，隨算力需求擴張，機會也逐步延伸至能源設備、電網及銅、鋁等原物料；黃金則可作為與AI產業循環相關度較低的分散配置選項。