如果只能看一個指標判斷AI泡沫 投資大咖：「我會看台積電產能決策」

華爾街科技投資大咖、Atreides Management 投資長 Gavin Baker 在 Sohn Conference 2026 與最新訪談中接連拋出逆市場共識觀點，直言亞馬遜 AI 晶片 Trainium 才是當前最被低估的標的，而真正決定 AI 泡沫是否形成的關鍵，不是輝達、不是 OpenAI，而是台積電 (2330-TW) 的擴產速度。

這位曾在富達 (Fidelity) 管理超過 170 億美元資產、也是 SpaceX 與 AI 晶片早期投資人的科技投資人甚至直言：「如果 AI 最終沒有形成泡沫，台積電值得開慶功宴。」

Baker 表示，AI 正處於美國商業史前所未見的爆發期，其中 Anthropic 的成長速度尤其驚人。

他透露，Anthropic 單月新增年化經常性收入 (ARR) 已達 110 億美元，幾乎相當於 Palantir、Snowflake 與 Databricks 三家明星 SaaS 公司歷經十年累積的規模總和。

Baker 說：「這可能是美國商業史上最非凡的時刻。」

他也提醒，歷史上幾乎所有基礎技術革命，從鐵路、運河到網際網路，最終都曾形成泡沫，AI 也未必例外。

他認為，這次與 2000 年網路泡沫最大的不同，在於 AI 基礎建設主要由大型科技公司現金流支撐，而非像當年仰賴大量債務融資，因此風險結構已出現明顯改變。

在他看來，真正限制 AI 泡沫擴張的核心並非需求，而是晶圓供給，而這項關鍵正掌握在台積電手上。

Baker 表示，若台積電完全依照輝達執行長黃仁勳期待的速度擴產，輝達 (NVDA-US) 在 2026 至 2027 年期間，理論上甚至有機會賣出 2 兆至 3 兆美元規模 GPU。

但市場需求終究存在極限，若產能過快擴張，供給超越需求，最終恐引爆泡沫。

因此，他認為台積電目前正扮演 AI「守門人」角色，一方面持續擴產維持對英特爾 (Intel) 與三星的技術領先，另一方面又保留晶圓供給限制，避免市場過熱。

Baker 直言：「如果只能看一個指標判斷 AI 泡沫，我會看台積電的產能決策。」他進一步指出，若 AI 最終沒有形成泡沫，台積電將是背後最大功臣。

Baker 認為，台積電管理層長期歷經半導體產業循環，深知供給失衡後果，因此不會盲目追求極端擴產，反而透過現實世界供給限制替整個產業踩煞車。

除了晶圓供應，他也點出 AI 另一大瓶頸是電力。

不過，Baker 預估，2027 至 2028 年電力供應壓力有望逐步改善，而真正改變產業格局的將是「軌道算力 (Orbital Compute)」。

他提出，未來太空資料中心不會是大型太空站，而是將 AI 機架直接送入軌道，再透過雷射串聯形成虛擬資料中心。

由於太空天然具備太陽能供電與真空散熱條件，加上 SpaceX 已建立全球最大衛星網路與雷射通訊能力，他預估軌道算力未來數年內將逐步驗證商業可行性。

而在 AI 晶片競賽方面，Baker 則特別點名亞馬遜 Trainium。

他指出，相較超微 (AMD) 與其他 ASIC 解決方案，Trainium 已開始挑戰輝達主導地位，尤其 Trainium 3 導入交換式 Scale-up Network 後，更有機會成為 AI 推理時代的重要競爭者。

Baker 強調，目前全球真正具備此能力的系統只有兩套，一套支撐輝達 GPU 生態，另一套則屬於亞馬遜 Trainium。

他認為，隨著 Trainium 3 下半年開始放量，Trainium 在 2026 年的重要性，將相當於 TPU 在 2025 年的地位。

「我永遠不會放空 Google，也不會放空博通 (Broadcom)，但 Trainium 顯然被市場嚴重低估。」Baker 說。

關於記憶體產業循環，Baker 指出，今年記憶體價格已上漲約 60% 至 70%，依照過去 25 年產業循環經驗，理論上目前已接近賣出時點，但這次情況更接近 1990 年代中期的「真正產能循環」，市場可能仍處於早期階段，不宜完全套用歷史模板。

至於 AI 商業化進程，他預估 OpenAI 與 Anthropic 合計營收衝上 2,000 億美元的時間點，可能比市場預期更快到來。

他認為，AI 商業模式正從訂閱制轉向按量付費 (Pay-as-you-go)，未來營收爆發速度可能類似過去電信業按分鐘計費模式，帶動 AI 產業收入超越外界預估。

不過，Baker 也示警，AI 產業真正風險並非算力不足。

他表示，若未來出現重大演算法突破，使模型不再需要更多 GPU、更多記憶體與更多資料即可提升能力，整個 AI 基礎設施投資邏輯都可能遭到顛覆。

Baker 表示：「如果有一天，不需要更多算力、更多資料就能持續提升模型能力，那才是真正風險。」