BIS為何憂心AI投資熱潮危及金融穩定？

AI的長期經濟價值，與眼前的金融風險可以同時存在。國際清算銀行（BIS，常被視為各國中央銀行合作平台）總經理巴勃羅・埃爾南德斯・德科斯（Pablo Hernández de Cos）的核心提醒是：AI確實可能大幅提高生產力；但如果資本支出、借貸與企業間相互綁定的承諾，跑在可持續的營收與報酬之前，投資循環就可能變得不穩定。17

投資規模已足以影響總體經濟

BIS估計，全球前五大科技公司在2025年至2026年的AI投資將超過1兆美元。當金額來到這個層級，爭奪算力、資料中心及相關供應鏈的競賽，已不只是科技產業的故事，也足以牽動投資活動、融資環境與更廣泛的金融市場。1

這並不表示每一筆AI支出都是浪費。BIS擔心的是，企業在競爭壓力下，可能在AI服務的最終收入模式尚未明朗時，便提前大舉承諾資本支出。BIS研究將此描述為一場投資競賽，而融資架構本身可能增加系統脆弱性。14

債務與私募信貸，為何讓下行風險更大？

德科斯指出，AI投資初期主要依靠企業內部資金與股權；近期隨著投資規模膨脹，對外部融資的依賴日益增加，資金往往來自私募信貸機構。25

這會改變最壞情境的樣貌：如果AI業務收入或投資回報低於預期，借款企業仍要付利息、還本金。BIS研究警告，債務融資可能使企業在景氣反轉時被迫拋售高度專用的資產；而資料中心設備與特定運算基礎設施成本高、轉作他用不易，尤其可能出現折價出售的壓力。14

私募信貸能擴大資金來源，本身並非問題。真正要問的是：槓桿有多高、抵押品是什麼、彼此承諾如何連結，以及壓力出現前，監管機關能否看清最終風險落在誰的資產負債表上。

何謂「循環融資」？問題在於風險不透明

BIS特別點出晶片商、大型雲端服務商（hyperscalers）、AI公司與基礎設施供應商之間的循環持股及其他相互連結安排。這些關係可包含股權投資，以及彼此支持擴張的長期承諾。1425

這類安排可以加快基建布建，卻也使風險傳導路徑更難追蹤。同一批公司若同時扮演供應商、投資人、客戶與融資相關方，市場一旦下修AI需求預期，就可能同步衝擊多家公司的資產負債表。BIS警告，債務與循環持股會提高金融脆弱性，也使投資泡沫破裂的可能性上升。14

對投資人與監管者而言，最實際的問題其實是：**若預期中的AI現金流沒有出現，最後由誰吸收損失？**結構愈不透明，答案就愈可能延後浮現，資產重新定價也愈可能失序。

高估值不等於泡沫，但會放大預期修正

高估值不是泡沫的鐵證，也不代表AI沒有經濟價值；不過，估值愈高，市場對預期改變就愈敏感。BIS已提醒，若企業與投資人過度外推未來獲利，AI投資競賽可能導致過度承諾資本支出。114

與過去科技熱潮的類比，不是說AI必然重演任何一次泡沫，而是突破性技術在歷史上曾伴隨過度建設、槓桿上升與金融損失；技術的長期效益，往往在市場修正之後才更清楚。眼前真正的風險，是今天資本部署的速度，與未來現金流實現的時間和規模之間出現落差。

生產力增益有可能，卻不會自動發生

BIS仍認為AI具有顯著提升生產力的潛力。但成果不只取決於模型能力：企業必須重整工作流程、投資互補系統，並讓技術從少數前沿企業擴散到更多產業與公司。17

更廣泛的經濟回報，也取決於穩定的數位與能源基礎設施、具備相關技能的勞動力，以及企業與公共機構有效採用技術的能力。換言之，投入大量資金興建AI基礎設施，並不自動保證生產力能普遍成長。

就業、分配與資安韌性同樣是考題

BIS也強調，邁向AI驅動經濟的過程會帶來調整成本。隨著AI工具能處理愈來愈多任務與職業，勞動替代可能加劇；新工作與新增需求能否充分抵銷流失的職位，仍有不確定性。3

因此，職能再培訓、終身學習與勞動力流動，不是附帶議題，而是核心經濟政策。同時也要正視分配問題：生產力收益可能集中於原本就較容易取得資本、算力、資料和人才的企業、勞工與國家。

AI也帶來營運與網路資安風險。德科斯曾指出，AI可能放大模型風險、同質化行為與不透明的決策鏈。18若市場更依賴少數雲端、模型與晶片供應商，也可能形成共同的營運故障點。因此，除了監控金融風險，治理機制、韌性測試與具實質意義的人為監督同樣重要。

中央銀行與政策制定者應看什麼？

BIS的主張不是把AI投資視為天生有害，而是要求提高警覺。政策制定者一方面要打造更有利於生產力增長的條件，例如技能培育、競爭、基礎設施與更廣泛的技術取得；另一方面也必須監測金融體系中的槓桿、估值與隱藏的相互連結。1725

AI供應鏈、資本市場與網路威脅都跨越國界，國際合作因而不可或缺。BIS將金融穩定視為全球公共財，這使中央銀行、監管與監督機關之間的資訊共享和共同分析架構格外重要。21

下一階段，可能改變誰從AI獲利

AI投資週期本身的轉變，也是另一種過渡風險。高盛指出，在初期進展較慢後，企業部署正增加，市場重心正朝向推論運算（inference）與實際導入轉移。32

這不代表基礎設施投資必然崩落，但意味著當AI從「建設算力」走向「使用算力」時，最終回報的歸屬可能不同。對負債較高的專案與週期後段的基建供應商而言，這個差異至關重要：即使AI經濟整體最終成功，若需求、定價或後續資本支出速度不符合今日融資假設，仍可能出現輸家。

因此，BIS的警告最好理解為：應將AI的長期潛力，與建構這條道路所採取的融資方式是否具備金融韌性，分開檢視。1417