隨著人工智慧 （AI） 技術從早期的資金投入階段，逐步轉向尋求可持續的獲利模式與防禦性競爭優勢，全球金融市場對 2026 年的科技股展望呈現出明顯的分歧。根據各家外資的最新研究顯示，AI 領域的獲利能力與市場執行力將成為區分贏家與輸家的關鍵，部分科技巨頭因擁有深厚的結構性護城河而持續獲得看好，而部分估值過高的半導體企業則面臨評級下調的壓力。
Alphabet 是下一階段 AI 競賽的領先者
美國銀行 （Bank of America） 在最新的分析中，將 Alphabet 評為下一階段 AI 發展中最具優勢的標的。該外資的報告指出，Alphabet 在多個層面展現了其不可撼動的地位：
1.基礎模型與技術研發：透過持續演進的 Gemini 模型，Alphabet 在 AI 基礎能力的競賽中保持領先。
2.客製化晶片優勢：Alphabet 研發的 Tensor Processing Units (TPU) 需求持續攀升，使其在硬體成本與效率上具備自主權。
3.雲端與分銷網絡：憑藉其強大的企業雲端服務（Google Cloud）以及廣大的消費者分銷通路（如搜尋引擎與 YouTube），Alphabet 擁有天然的商業化門檻。
美國銀行還預計，在未來五年內，AI 可能為整個產業帶來超過 1 兆美元的額外營收機會。值得注意的是，像 Alphabet 這樣的超大規模雲端運算服務商，主要透過內部現金流進行投資，僅選擇性地利用債務來維持財務彈性，這在利率波動的環境中顯得尤為穩健。
半導體龍頭台積電在 2026 年營收成長動能強勁
在半導體領域，摩根士丹利 （Morgan Stanley） 對台積電的前景極度樂觀，並建議投資者在 2026 年到來前增加對該股的配置。該外資將台積電的目標價從每股新台幣 1,688 元，上調至 1,888 元，主要基於以下幾點理由：
1.營收成長超預期：摩根士丹利預測台積電 2026 年的營收成長將接近 30%，遠高於市場共識的 22%，及該公司此前預期的 20% 中段水平。
2.先進製程需求噴發：隨著 AI 需求加速以及 3 奈米等先進製程產能的擴張，台積電在高效能運算（HPC）市場的地位更加穩固。
3.代工市場占比：預計 2024 年至 2029 年間，AI 半導體代工市場將以 60% 的年複合增長率快速擴張，到 2029 年市場規模可能達到 5,500 億美元。屆時，台積電預計將獲取約 1,070 億美元的 AI 相關營收，佔其總營收的 43%。
蘋果定價話語權抵銷成本通膨
儘管面臨記憶體成本上升的壓力，摩根士丹利仍將蘋果列為 2026 年的首選核心持股（Top Conviction Ideas），並將目標價調升到每股 315 美元。
報告指出，DRAM 記憶體成本的通膨預計將使 2027 財年的硬體毛利率承壓約 160 個基點。然而，蘋果憑藉著強大的 iPhone 出貨量與定價權，預計將能抵銷這些成本阻力。摩根士丹利將蘋果 2027 財年的 EPS 預估值從 9.55美元，調高至 9.83 美元，顯示出對其長期獲利能力的堅定信心。
德州儀器與 Arm 遭到調降投資評等是市場警訊
與上述樂觀情緒形成對比的是，高盛 （Goldman Sachs） 對半導體產業的某些板塊發出了警告。高盛分析師認為，隨著半導體週期進入成熟期，個股的表現將會出現劇烈分化。
1.德州儀器投資評等被從 「買入」，下調至 「賣出」。主因在於該公司面臨高庫存水平以及產能擴張決策的壓力，這將限制其利潤率與獲利能力的復甦速度。
2.Arm Holdings 投資評等被從 「中立」，下調至 「賣出」。儘管 AI 浪潮洶湧，但 Arm 約 60% 的營收仍來自智慧型手機版稅，且其為開發 AI 客製化晶片所投入的高額研發費用，被視為限制其短期股價上漲空間的負面因素。
AI 泡沫與拋售風險
儘管 AI 長期前景看好，但市場對於高估值的擔憂已成為 2026 年的最大風險因子。根據德意志銀行 （Deutsche Bank） 對 440 位全球市場參與者的調查顯示：
1.57% 的受訪者認為「AI 熱潮消退引發的科技股劇烈拋售」是 2026 年面臨的首要威脅。
2.這項擔憂遠高於對聯準會積極降息（27%）或私募股權市場壓力（22%）的恐懼。
3.不過，調查也指出，儘管憂慮存在，但 2025 年投資者對美國科技股泡沫化的認知程度，並未比之前的歷史峰值有顯著惡化。
從擴張轉向精確執行的 AI 新紀元
總結而言，2026 年的 AI 市場將不再是 「雞犬升天」 的普漲格局。執行力、競爭地位以及投資報酬率 （ROI） 將成為區分市場贏家的核心指標。
另外，當前的趨勢顯示，像 Alphabet 與台積電這樣在基礎設施與生態系統擁有主導權的企業，展現出了極強的韌性，而過度依賴傳統消費終端 （如手機） 或受困於產能結構問題的公司，則可能在週期的下一階段面臨更多挑戰,。對於投資者而言，在追求 AI 成長的同時，如何規避估值過高的風險，將是未來兩年的重要課題。
(首圖來源：shutterstock)
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