黃仁勳賺錢　不代表整條產業鏈都能賺錢

面對AI板塊全面大跌，站在產業最前沿的黃仁勳卻依舊樂觀表示：「AI基礎建設才剛起步，股市大跌反而應該感到高興，因為這正是買進良機。」然而與此同時，市場卻也傳出，已有多家企業開始限制員工使用token。

同樣一條產業鏈，卻出現截然不同的悲喜情緒。若能理解「衍生性需求（Derived Demand）」的本質，就不難理解：為何賣鏟子的輝達能賺大錢？為何買縫子的互聯網巨擘深信不疑、競相投入大語言模型建設？但也為何，在產業看似仍方興未艾之際，真正付費購買token的人，卻已開始懷疑AI究竟能為其本業帶來多少實質營收增長？ 

衍生性需求理論

工業產品具有極其複雜的衍生性需求特性。企業購買工業品，往往不是為了滿足自身直接需求，而是為了進一步生產最終消費者願意購買的商品。

以電視機銷售為例，OLED面板本身就是典型的衍生性需求。電視製造商之所以採購OLED面板，取決於終端消費者是否願意購買電視。若電視熱銷，面板需求自然同步增加；反之，若市況不佳，電視廠勢必降低面板採購量。

依循同樣邏輯，台積電先進製程代工、輝達AI晶片、緯創等代工的AI伺服器能否持續熱賣，最終仍取決於販售token的互聯網巨擘，是否依舊樂觀看待未來token市場需求，並願意持續擴大AI基礎建設投資。

但真正決定AI產業景氣是否形成泡沫的，卻是最終端企業用戶在在購買token後，究竟能否在既有存量業務上大幅提升營收？又或者，是否真能創造新的收入來源？

同樣一條產業鏈　悲喜三樣情

任何新技術從創新走向大規模應用，即便一路漫漫，但總會有人率先賺進巨額財富，有人

自認能轉嫁風險而積極跟進；但也總會有人，在產業狂熱退潮後，被迫承接高品成本與失

敗代價。

這也正是市場對AI景氣看法分歧如此巨大的原因。

即便金融市場仍在為賺大錢的人鼓掌，卻也有人開始擔憂：一旦越來越多「最後買單的人」出現，衍生性需求消失，AI榮景是否也可能戛然而止？

（一）為何賣鏟子的賺大錢？互聯網巨擘又為何如此樂觀？

去年11月，輝達執行長黃仁勳於劍橋大學演講時曾表示：「智力將變得像水與電一樣，可以被購買。」自此，「智力商品化（Intelligence Commodity）」一詞便被廣泛提起。

人類天生都渴望變聰明，只可惜，智力往往在出生時便已決定大半；但如今，AI卻讓「智力」第一次成為一種可被購買的商品。既然如此，其市場規模自然極其龐大、潛力驚人。

也因此，近兩年中國大陸日均token調用量暴增超過千倍；今年Q1，全球單周token使用量更大增250%，峰值甚至高達22.7萬億。

過去，智力一直是人與人之間即便努力也難以跨越的壁壘;而今，只要願意付費購買token，人人都能瞬間獲得過去難以企及的知識與能力。受這股全球「智力升級」浪潮帶動，新創企業與互聯網巨擘為了建立平台販售「智力」，不得不大量採購AI同服器，伴隨而來的，便是輝達晶片與相關電子零組件全面缺貨。

而輝達為了生產更多「鐘子（晶片）」，自然又進一步拉高對台積電先進製程的需求。於是自2022年底OpenAl問世以來，全球AI板塊便展開了一場史無前例的估值上調大戲。

（二）萬一花大錢買智力的人，找不到新增收入？

無庸置疑，零售企業、軟體開發商、醫療診所、律師與會計師事務所等，在購買大量token這種智力商品之後，肯定能提升生產效率、降低人事成本，同時AI賦能汽車、手機、電腦也會帶來不少過去未曾出現的新功能。

但問題在於:零售商的服飾銷量增加、星巴克咖啡賣得更多、醫療診所病患變多、軟體服務商及律師會計師事務所的服務收入增長，以及汽車、手機與個人電腦等行動裝置銷量成長，其真正核心驅動力究竟是什麼？

可以肯定的是，AI賦能並非主要原因。

自動駕駛、AI手機、AI電視與AIPC喊了數年，但全球市場需求可曾因此出現爆發性增長？同樣地，消費者會因為星巴克導入AI系統，就多買幾杯咖啡嗎？會因為律師事務所導入AI，就增加法律諮詢需求嗎？又或者，會因為醫療診所AI化，就沒事多去看病嗎？

如果答案是否定的，那麼市場恐怕就必須開始觀察:當最終消費者無法創造新增收入、token需求成長趨緩後，是否會依循衍生性需求的邏輯，開始反向衝擊互聯網巨擘的token銷售，乃至更上游的AI伺服器、晶片，以及先進製程晶圓代工需求？

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