AI 市場到底只是公關話術，還是標題背後其實有更深層的數學邏輯？AI 軟體公司 Linkmate（前稱 Linkomo）的一份市場分析認為，答案來自貸款動態、資本支出與可衡量的商業需求。

AI 熱潮背後的貸款數學

根據 The State of the Agentic Market，AI 採用正進入較後期的成熟階段。以實際意義來說，Linkmate 表示，市場正從把 AI 當作神奇萬靈丹，轉向把它視為解決日常商業問題的工具。

該報告認為，AI 常被描述為勞動市場的重大顛覆者，但它同時也成了替罪羊。Linkmate 的看法是，勞動市場疲弱的主要因素，是疫情期間貸款與聯準會升息的組合。

2019 年，科技巨頭開始重新檢視辦公室布局，思考如果已不需要紐約或矽谷的 4 層辦公樓，為何還要為此付費。這成為早期的成本削減措施。封鎖期間也提高了企業借貸，因為公司在較低利率下舉借了更多債務。

2019 年到 2020 年間，聯準會利率降至 0.05%，使借貸成本低於過去 70 多年。Linkmate 引用聯準會聲明與 FRED 數據指出，2020 年的企業貸款利率為 0.25%，其分析將其解讀為每借入 1 美元只相當於 0.25 美分，而不是 25 美分。

該分析認為，企業借貸並未像通常那樣保守使用。一般情況下，企業在關鍵時刻會舉借小額貸款並迅速償還，但這次並非如此：在幾年間，企業貸款總額從約 2 兆美元增加到 2020 年上半年的 3.1 兆美元。之後這一數字在 2022 年只下降了 0.6 兆美元（即 6,000 億美元）至 2.4 兆美元，隨後又再次上升並持續增長。

Linkmate 表示，每個市場週期都讓企業找到新的方式提高獲利並減輕債務壓力。2023 年，OpenAI 推出大型語言模型與可動態回答問題的互動式聊天機器人。根據 Linkmate 分析，這讓投資人產生錯誤期待，認為企業不僅能替代部分成本，還能裁減大規模人力以節省薪資支出，並真正獲利。

這一認知使投資人過度樂觀，因此大型科技公司出現大規模裁員：Oracle、Google、Amazon、Payoneer、Intel、HP、Meta、Fiverr、xAI、Salesforce、CISCO、Peloton。TechCrunch 已在 2025 年公布完整名單。Linkmate 指出，自 2023 年以來，裁員人數每年都在增加，這印證 AI 市場正處於 Gartner 輪流熱度曲線的高峰。

AI 位於 Gartner 的哪個熱度曲線階段？Linkmate 對真實 AI 需求的分析

Gartner 的市場熱度理論認為，每項技術都會經歷不同的成熟階段。在達到膨脹期預期高峰之後，接下來通常會重新評估情況，並以更理性的角度分析市場與技術實際如何適用。

AI 最具前景的用途之一，是解決現實世界中相當於 NP-complete 的任務。AI 的實際應用包括解決蛋白質鏈、尋找舊疾病的新療法、推進癌症研究數十年、以非傳統方式挽救生命、發現人們從未想過的新材料，以及降低醫療成本。雖然 AI 並非萬靈丹，但機器學習與大型語言模型確實能處理傳統方法過於繁瑣的任務。

一旦市場走出膨脹期預期與令人失望的理性回調，真正的應用案例就會開始浮現，並被廣泛認可為解決既有問題的明確方案。

AI 市場也正經歷一個認知：人仍然比 AI 便宜。所謂「tokenmaxxing」——最大化 token 使用量的趨勢——被視為 AI 膨脹期預期的表徵，即認為 AI 可以在多數領域取代人力。結果卻是，這些 AI token 的帳單實際上高於一般軟體工程師的薪資。

Microsoft 自己也表示：「使用技術的成本比支付人類員工更高。」Uber 也有更多資料顯示，其高層在意識到 4 個月內就燒光 AI 預算後，公開決定裁撤 HR 部門。Nvidia 現任副總裁亦表示，AI 成本「遠高於人類」。

Goldman Sachs 的預測指出，按目前速度，到 2030 年 AI 使用量可能飆升至 120 quadrillion tokens。Bank of America 也延續 Goldman Sachs 的樂觀預測，稱 AI 支出到 2030 年可能達到 1550 億美元。

數據如何看待 AI 使用？

將 SEC 申報與公開說法進行比較，可以得到更清晰的圖像。根據 Linkmate 分析，AI 熱潮是真實存在且可衡量的，並可透過三項指標觀察：

• PJM 平均電力價格，即每 MW-day 的價格，已上升 +833%；
• HBM 記憶體在市場前就已 100% 售罄；
• 2026 年超大規模雲端業者在 AI 上的預計 CapEx 將達到 $660B。

但承諾的 CapEx 與 SEC 申報中記錄的真實自由現金流之間存在落差。具體來說，Amazon 與 Google 的現金流為負，而 Microsoft 則不知何故呈現正數。

更令人擔憂的模式之一，出現在主要市場參與者 OpenAI 的財務健康上。根據 PR，2026 年預計的 APR 里程碑為 $40B，但 2025 年的實際年度營運虧損為負 $20B，且 2026 年預計為負 $14B。如果真正的 AI 使用案例未能落地，這種基本面與揭露數據之間的差距未來可能成為問題。

當前市場敘事往往認為，AI 的主要用途是當助理、讀電子郵件，以及從 Google 搜尋製作摘要。數據顯示需求確實存在，但真正的應用其實在別處——也就是解決現實世界中相當於 NP-compete 任務的領域。

採用指標已經出現，風險投資支出至少達 $510B。按產業拆分，2026 年 Q1 全球 VC 資金中約有 80% 流向 AI 新創公司，約為 $242B / $300B。

根據最佳市場估計，2026 年 AI 市場價值介於 $375B 至 $0.9T 之間，預計 CAGR 為 14% 至 39%。

Linkmate 分析認為，數據顯示需求在各方面都是真實且存在的，但缺乏的是能在真實世界情境中使用、且具備實際產品市場契合度的提案。從根本上說，近期 AI 市場可能進入修正階段，所有較弱的參與者將被能提供真實世界市場可用案例的公司取代。若未出現廣泛適用的真實世界用例，Linkmate 估計可能的修正期會落在 2027 年至 2028 年之間。

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