一張圖揭露AI熱潮真相!循環交易是什麼?「輝達好朋友閉環」為何推升AI泡沫風險?
一張圖揭露AI熱潮真相!循環交易是什麼?「輝達好朋友閉環」為何推升AI泡沫風險?

輝達投資OpenAI、OpenAI與AMD合作、甲骨文拿下OpenAI大單……近幾個月,AI領域的重量級交易不斷,這些關聯公司的股價也瘋狂上漲。然而看似無限美好的前景下,一波又一波的交易合作卻讓外界擔憂,這是AI熱潮特快車的起始站,又或者是泡沫破裂的開始?

這份憂慮,實際上是由過去半年裡眾多投資案醞釀而成,並在9月輝達宣布投資OpenAI時正式引爆。當時,輝達計畫投資高達1,000億美元,而OpenAI將大規模採買輝達晶片,使得外界質疑輝達是否透過投資手段,支撐客戶繼續購買其產品。

而類似的合作近日也在OpenAI和AMD間發生。OpenAI將在未來幾年內部署600萬瓩的Instinct系列加速器,而AMD也向OpenAI簽發最高1.6億股的權證。以目前發行股數來看,OpenAI最終可望持有約10% AMD股份。

「循環交易」是什麼?為何外界憂心忡忡?

但這些交易卻引發「循環交易」(circular)的疑慮。循環交易指的是類似A公司投資1億美元到B公司,而B公司又用這1億美元購買A公司產品,這些錢繞了一圈又回到A公司手中,而非流到外部市場,就像左手換右手。

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奧特曼近日也委婉透露OpenAI的財務狀況仍處於虧損,他們還在成長階段。
圖/ Theo Von節目截圖

且由於資金循環,兩家公司的營收和市值都會放大,形成一種業務持續發展,前景看好的假象,但資金都是在業界內部循環,而不是持續有外部客戶進入,無法帶來真正的成長,一旦循環停止,假象也會被戳破,導致股價崩盤。

並且很可能因為其中一間公司出狀況無法繼續投資,使得整個資金鏈上的公司受到牽連,如同骨牌般接連倒下,泡沫就此破滅。

《彭博社》指出,這麼大規模的資金,如此快速投入到一項營利能力尚未獲得驗證的技術上的情況,從來沒有出現過,外界擔心一旦AI泡沫破裂,可能波及從債券、股票到房地產、能源等眾多市場。

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「輝達、OpenAI好朋友閉環」有誰?多家公司交互投資、採買服務

而這次AI領域的投資大多可以追溯到輝達和OpenAI兩家公司,但除了輝達和OpenAI,及OpenAI及AMD的合作外,甲骨文也是這場循環交易風暴中,常被提及的名字。

就在輝達宣步投資OpenAI隔天,OpenAI證實已經與甲骨文敲定高達3,000億美元的交易,將用於「星際之門」計畫的資料中心建設。同時甲骨文也為了這些AI基礎設施,向輝達購買價值數十億美元的晶片

現在危機已經顯露。本周甲骨文的雲端業務獲利率低於外界預期,導致外界認為他們可能無法從這波投資中獲得應有的利潤。甲骨文在最近一個季度出售搭載輝達晶片的伺服器創造約9億美元營收,只不過毛利率僅14%,使得甲骨文股價下跌。年初至今,甲骨文股價已飆升70%以上。

CoreWeave也是循環交易中的重要公司。輝達是這間公司的重要投資者,不僅接連收購價值數十億美元股份,還協助該公司IPO。CoreWeave還跟OpenAI有著價值224億美元的交易合約,甚至OpenAI金主微軟也是CoreWeave主要客戶之一。

且這波投資熱潮似乎還沒停歇,本週輝達傳出參與馬斯克旗下AI新創xAI的融資,預計將投入20億美元。

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循環交易會導致AI變成泡沫嗎?

如火如荼的投資案,卻沒有讓外界對AI產業更加樂觀,反倒導致憂慮不斷攀升。「如果一年後AI泡沫破裂,那麼輝達對OpenAI的投資可能就是早期跡象。」晨星分析師布萊恩.柯來洛(Brian Colello)表示。

且有專家指出,現在AI領域迸發的循環交易,與網路泡沫時期有著許多相似之處。哈佛甘迺迪學院高級研究員保羅.卡沃(Paulo Carvao)指出,1990年代末期,網路新創間互相購買服務與廣告,就是泡沫不斷膨脹的一大因素。好比說,當時一間電商公司會和另一間內容網站購買廣告,而內容網站則向電商公司買技術。

不過,輝達向外界強調,他們沒有要求獲得投資的公司,使用輝達的技術與產品。

多位企業家都對近期的AI狂熱的浪潮表達可能泡沫的看法。《財星》指出,高盛執行長大衛.所羅門(David Solomon)認為,會有大量投入的資本無法獲得回報;而亞馬遜創辦人貝佐斯同樣表示,當前的環境類似一種工業泡沫。

但貝佐斯強調,即使泡沫破裂、AI公司股價下跌,對AI的投資仍會對社會帶來正面影響,他以網路泡沫時期對光纖的投資為例,認為泡沫破裂後這些投資仍會帶來一定的效益。

但循環交易是否會崩盤、AI泡沫是否會破裂,或許現在都還無法下定論。至少CoreWeave執行長麥克.因特拉托(Michael Intrator)認為,只要有更多企業採用AI技術,就能消除外界的這種擔憂。

伯恩斯坦分析師史特西.拉斯貢(Stacy Rasgon)在本週的投資者報告中寫道,奧特曼「有能力讓全球經濟崩潰10年,也可能帶領我們前往應許之地,我們還不知道哪種情況會發生。」

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資料來源:BloombergFortune(1)Fortune(2)

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關鍵字: #Nvidia #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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