人工智慧（AI）軍備競賽持續升溫，科技巨頭即使面臨自由現金流轉負的壓力，仍不願率先縮減投資。野村全球記憶體研究團隊最新報告指出，隨著長期供應協議提前鎖定2027年記憶體供應量與價格，產業供需緊張格局已大致確立，並預估AI投資競賽持續、半導體超級循環延續的機率約達75%。

野村將當前的AI投資競爭形容為「懦夫博弈」（Game of Chicken），意指任何一家企業率先踩煞車，都可能在下一輪競爭中失去優勢。只要競爭對手持續擴大投資，即使短期現金流惡化，維持資本支出仍可能是更符合企業利益的選擇。

這種競爭態勢也為半導體供應鏈帶來機會。台積電( 2330-TW ) 及多家科技巨頭均指出，AI需求仍超過現有供給能力，而記憶體長約中的訂單承諾與違約條款，則有助於提高供應商對未來需求的掌握度。

AI 投資難以 踩 煞車 科技巨頭寧承受現金流壓力

野村指出，即使AI投資能帶來可觀的投入資本報酬率（ROIC），只要資本支出成長速度持續快於投資回報的實現速度，企業仍可能長期面臨自由現金流為負的局面。

科技巨頭的說法也反映出這種取捨。Google( GOOGL-US ) 執行長皮查伊（Sundar Pichai）表示，尖端模型訓練所需的運算資源，優先順序高於雲端業務收入；微軟( MSFT-US ) 執行長納德拉（Satya Nadella）則指出，若將所有新增GPU投入Azure，雲端業務成長率將超過40%。

Meta( META-US ) 執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）也表示，即使超級智慧發展進度不如預期，新增運算能力仍可轉用於廣告與推薦系統。

這些布局顯示，科技巨頭投入的不只是當期營收，更是未來的市場地位。廣告與雲端服務等成熟業務仍能提供現金流，加上競爭對手不斷加碼，使企業難以率先放慢腳步。只要融資管道仍然暢通，短期現金流壓力就未必足以迫使業者退出AI競賽。

長約提前鎖定 2027 年供應 記憶體供需緊張格局確立

AI需求持續超出產業現有供給能力。台積電董事長暨執行長魏哲家10月15日表示，AI需求仍高於目前供給；亞馬遜( AMZN-US ) 執行長賈西（Andy Jassy）則指出，即使公司2026年資本支出提高至2,200億美元，仍無法滿足2026至2027年的全部需求，部分2028年需求也已提前預訂。微軟與Alphabet管理層同樣表示，雲端業務正受到產能限制。

野村指出，2027年記憶體供應量與價格已於2026年10月透過長期供應協議（LTA）提前鎖定，價格也出現反彈。

即使客戶之後縮減資本支出，合約中的違約條款仍會提高取消訂單的成本，違約方可能須支付相當於年度需求價值50%至100%的保證金。

提前鎖定訂單，加上較高的違約成本，有助於記憶體供應商掌握未來需求，並為獲利提供一定保障。不過，這項判斷主要適用於2027年，2028年及以後的供需情勢，仍取決於AI投資進度與後續合約安排。

科技巨頭現金流承壓 加大外部融資支應 AI 支出

AI基礎設施投資規模持續擴大，部分科技巨頭的資本支出已超過營運現金流。

野村報告顯示，Alphabet 2026年第二季自由現金流為負59億美元，Meta第三季為負21億美元；亞馬遜截至2026年6月的過去12個月自由現金流則為負76億美元。

微軟同期仍有196億美元的正自由現金流，但野村預期，其後續現金流也將面臨壓力。

儘管如此，各大企業仍計劃維持高額投資。Alphabet預估2026年資本支出為1,950億至2,050億美元，Meta為1,350億至1,450億美元，亞馬遜約2,200億美元，微軟2027會計年度資本支出則約為1,750億美元。

為填補資金缺口，外部融資的重要性日益提高。報告指出，Alphabet於2026年6月透過普通股及強制可轉換特別股融資496億美元；Meta第二季發行249億美元債券，並暫停股票回購。Meta董事會也批准發行無投票權的C類股，為AI投資提供資金。

野村對未來發展提出三種情境：AI投資競賽持續的機率約75%，資本支出放緩約20%，融資失敗約5%。

其中，真正可能迫使科技巨頭被動收縮投資的關鍵風險，是融資管道關閉。一旦企業無法持續取得資金，即使仍有擴大AI布局的意願，也可能不得不削減支出，進而改變當前的產業投資格局。

電力供應成另一 瓶 頸 AI 需求可能延後而非消失

除了融資風險，電力供應不足也可能限制AI基礎設施擴張。

Sightline Climate調查顯示，2026年計畫新增的資料中心容量中，約30%至50%面臨延遲風險，超過11GW的容量尚未出現動工跡象。

若資料中心無法如期取得電力，已生產的晶片便可能無法及時部署，導致交付延後與短期訂單波動。

不過，野村認為，電力短缺更可能推遲或改變需求，而非直接消除需求。在供電受限的情況下，新一代晶片與高容量高頻寬記憶體（HBM）的單位功耗效能價值可能進一步提升，舊款GPU也可能面臨汰換需求。

對投資人而言，關鍵在於區分需求延後與需求消失。只要科技巨頭仍能持續融資，AI投資競賽就可能延續，2027年記憶體供應商也可望受惠於訂單提前鎖定。

真正需要留意的風險，則是融資環境惡化與電力供應瓶頸相互影響，最終導致AI投資及晶片需求實質收縮。