市場低估了？「模型拐點」推動AI代理崛起，迅速解鎖企業應用場景

AI浪潮正經歷一個關鍵轉捩點，模型能力的快速躍升正在把去年的企業試點項目加速推向生產部署階段，而市場仍在系統性低估這場變革的深度與速度。

根據硬AI，花旗銀行分析師Heath Terry團隊在最新報告中表示，企業級應用已從去年的試點階段全面轉入生產部署，模型能力提升的速度超過過去任何時期，整個行業的需求曲線正急速上升。

花旗將2026—2030年AI行業總營收預測從2.8萬億美元上調至3.3萬億美元，同期資本支出預測從8.0萬億上調至8.9萬億美元。他們的判斷是：市場仍然把焦點放在數據中心建設困難、融資壓力及競爭加劇等風險，卻忽略這些投資正在帶來的高回報，以及一個由企業驅動的生產力循環正在成形。

對軟體行業而言，這是一個比大多數人意識到的更具危機的時刻。隨著AI原生公司收入曲線急速上揚，傳統軟體廠商過去仰賴的高轉換門檻、強定價權及高進入門檻，正被AI技術重新定價。這場重定價其實已反映在股價層面——過去一年，軟體股的估值走勢明顯脫離了AI基礎設施相關標的——花旗認為，共識盈餘預測仍遠未反映最終衝擊。

基礎設施層，尤其是記憶體、儲存、CPU和電力環節，是花旗目前認為風險收益比最佳的方向。超大規模雲端廠商階段性的表現不佳，則被視為另一個機會窗口。

模型能力正在以更陡峭的斜率提升

GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 4.6，三款主力模型在不到三週內相繼發布，能力躍升幅度遠超以往任何一個週期。以ARC-AGI-2評分標準來看，Gemini 3.1 Pro較三個月前的前一版本分數提升了1.5倍；而GPT-5.3-Codex則是OpenAI首款參與自身程式碼生成的模型——這是一個無法忽視的里程碑。

更值得注意的是，模型能力提升的同時，token定價也在上升。推理模型採用混合專家（MoE）和可驗證獎勵強化學習（RLVR）等技術，每次回應消耗的token量增多。儘管Gemini 3.1 Pro定價與上一代持平，但智能測分已經翻倍。

花旗認為，這兩個趨勢疊加，意味著AI服務商的單位收入存在結構性的上升空間。能力提升已經開始滲透進企業的實際決策。Block最近的裁員公告中，AI因素被明確提及，這是技術擴散從開發層走向營運層的早期信號。

企業從試點到生產部署的轉變比預期還快

系統整合商是這波加速的關鍵推手。頂尖諮詢公司一邊改造內部營運，一邊協助傳統企業快速部署Anthropic、OpenAI等公司的方案，扮演AI擴散的「毛細管」角色。花旗透過與CIO、CTO及系統整合商的實地訪談發現，驅動企業加速的核心動力是競爭壓力——沒有人願意讓對手領先一步。

數據可作佐證：AWS、GCP、Azure和CoreWeave四家2025年第四季的累積訂單增長率達100%，同期營收增速僅30%，資本支出增速70%。

針對外界對積壓品質（AI實驗室客戶集中度偏高）的擔憂，花旗的調查結論是增長已經在傳統企業間廣泛分佈。資料中心租賃商DLR甚至直言，Claude Opus 4.6的發布拉動了新的租賃需求——這條擴散鏈條在一年前幾乎難以想像。

市場仍在系統性低估資本支出規模

2024年及2025年，市場共識對超大規模雲端廠商資本支出的預估均大幅低估。花旗預計這種狀況未來五年仍將持續。

2026年，超大規模雲端廠商的資本支出計畫預計比2025年高出約70%。花旗將亞馬遜（AWS）、谷歌、Meta、微軟（Azure）及甲骨文2026年合計資本支出預估上調至6780億美元，全球AI相關資本支出總額（包括私有雲、新興雲服務商、主權AI支出）預期達7700億美元，至2030年將攀升至約2.9萬億美元，年複合成長率47.5%。

推高成本的不僅是設備價格——記憶體和儲存漲價是重要因素——還有電力的資本化。超大規模雲端廠商正將發電從營運支出轉至資本支出，需為專案自建電力供應。谷歌、微軟、Meta、甲骨文、xAI、OpenAI及亞馬遜聯署的「自建電廠」（BYOPP）非約束性承諾，正是這種結構性轉變的直接體現。花旗因此將2026—2027年每GW資料中心的資本支出假設上調約30%，此前市場常用的約500億美元/GW經驗估算存在向上偏差風險。

「沒有人用vibe coding寫SAP」——花旗用這句話坦言技術擴散的邊界確實存在，程式開發領域的生產力增益不能直接外推到整個企業。但這不改變更大的邏輯：AI正在以零邊際擴張成本的技術，取代那些成本隨用量線性上升的工具——這屬於商業模式的根本重構，而非單純功能迭代。

對傳統軟體公司而言，壓力來自兩個方向：一是AI原生競爭對手（包括大量VC支持的新進者）持續蠶食市場；二是席次收縮和定價壓力，AI讓更少的用戶完成更多的任務。

花旗認為，過去支撐軟體估值溢價的理論——高轉換成本、強定價權與高護城河——正在被重新審視，但共識盈餘預測尚未充分納入最終影響。從估值走勢看，市場其實已在投票，只是這票還沒投完。

此外，在整個AI技術棧中，花旗認為最佳風險收益比集中於基礎設施層的瓶頸環節：記憶體與儲存、光互聯及網路、以及電力設備。超大規模雲端廠商因為近期表現不如大市，也被列為值得關注的機會。