上周美股出現明顯修正，表面上的導火線，是甲骨文、博通在財測中對未來需求釋出較保守的訊號，使市場開始質疑科技巨頭的資本支出是否過於超前。不過我們認為，市場真正開始動搖的另一個原因，來自 Google 發表的一篇 AI 論文。這篇論文不只是單點技術突破，而是挑戰了當前大語言模型的核心訓練邏輯，也因此動搖了整個 AI 算力投資敘事的根基。
1. 論文在說什麼？從「堆模型」走向「Nested Learning」
這篇 Google 論文的關鍵，在於提出一種不同於現行主流大語言模型的學習邏輯，其中最受關注的概念之一，便是 Nested Learning（巢狀式學習）。簡單說，現行 Transformer 架構的核心思維，是把模型做得越大、資料餵得越多，藉由龐大的參數空間來「逼近智慧」。但 Nested Learning 的想法不同，它試圖讓模型像人類學習一樣，先建立較小、可重複使用的知識結構，再在其之上逐層疊加更高階的理解與推理能力。
這樣的設計意味著，模型不再需要每一次學習都「從頭算到尾」，而是能在既有結構上進行更有效率的推論與泛化。若這條路徑成立，模型能力的提升，將不再與參數規模、算力消耗呈線性關係。更值得注意的是，Google 在論文發表後不久，便選擇收回後續研究的公開透明度。這通常代表技術已不再只是學術探索，而可能直接進入商業與戰略應用階段。市場普遍推測，Google 未來很可能會依循這套邏輯，自行研發更符合新學習架構的 TPU，而非完全依賴既有 GPU 訓練範式。
資料來源：
https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/
2. 如果理論成真，市場會發生什麼事？
假設這套理論最終被證實具備可行性，衝擊將不只是在模型層級，而是會一路往下傳導到整個硬體與資本支出結構。首先，現行以 Transformer 為核心的大語言模型架構，可能不再是唯一最優解。一旦模型設計邏輯改變，為其高度客製化的 GPU 訓練架構，自然也會面臨重新檢視的壓力。
這對市場而言，最大的風險不是需求消失，而是資產瞬間折舊的可能性。過去幾年，科技巨頭已投入大量資本在現行 GPU 與資料中心架構上，若新訓練邏輯對硬體需求不同，這些既有投資的回收期與效率，都可能被迫重新估算。此外，Google 收回研究透明度，也讓其他晶片設計與硬體廠商陷入一種「看不清新藍圖」的狀態：若未來架構尚未公開，依舊用舊有邏輯持續量產 GPU，反而可能面臨設計方向錯配的風險。
但必須強調的是，這一切仍屬可能性，而非定論。AI 發展史上，許多顛覆性理論最終仍需時間驗證，市場短期的劇烈反應，本質上是對「不確定性」的定價。
3. 就算成真，也不等於 AI 泡沫，而是路線轉折
即便這條路最終被證實可行，也不代表 AI 產業走向泡沫破裂。更合理的解讀是：AI 正從「算力堆疊階段」，進入「效率與結構優化階段」，這反而更接近邁向 AGI（通用人工智慧）甚至 ASI（超人工智慧）的必經轉折。對所有參與 AI 競賽的科技巨頭而言，這代表策略必須調整，但終極目標並未改變。無論模型如何演進，AI 對運算的需求不會消失，只會轉化為不同形式的晶片與系統設計。
而這背後，依然需要高度成熟、能快速配合架構轉換的半導體製造供應鏈。真正的受益者不是單一架構的押注者，而是具備製程、良率與規模優勢的製造端。從這個角度來看，台灣反而有機會在下一階段成為更關鍵的受益者。
鉅亨投資策略
趨勢不變，但路線分歧更需要主動管理
如總結來看，目前仍難以判定 Google 這條新路徑是否會成為主流，但可以確定的是，AI 發展的長期趨勢並未改變，改變的只是「怎麼走得更快、更有效率」。在這樣的轉折期，單一押注某種架構或供應鏈角色，風險明顯提高。與其嘗試自行判斷誰會成為最終贏家，不如透過主動式管理的專業經理人，分散不同技術路線的風險，同時保留參與長期 AI 成長的機會，才能在高度不確定的環境中，提高勝率而非放大波動。
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