EP309. 谷歌租 xAI 算力、微軟低調的新模型、股市修正終於來了嗎

Google 向 xAI 租用 11 萬顆 Blackwell 算力：Reasoning AI 爆發致算力極度短缺

—Google 以月租 9.2 億美元向 xAI 承租 11 萬顆 $NVDA Blackwell GPU 算力，顯現即便科技巨頭自行建置，算力交期仍需 12 至 18 個月才能到位
—Reasoning AI 模式使推理算力需求急增，xAI 憑藉 Colossus 數據中心現成算力成為 Neocloud 霸主，年化營收超越 CoreWeave

$GOOGL 中期

為因應 Reasoning AI 爆發產生的龐大推理算力缺口，向 xAI 簽訂 33 個月、每月 9.2 億美元的租用合約。自建 TPUs 產能到位前仍需仰賴外部算力。租用外部 GPU 是填補交期空窗期的短期彈性策略，明年算力到位後雙方均可靈活調整合約

AI算力 ↑看多中期

AI 算力受限於晶片與機櫃供貨週期，從下單到上線需時一年以上，導致市場在 2026 年底至 2027 年上半年面臨嚴重的算力供不應求。晶片產能與建置時間差造成短期供給缺口，AI 算力出租價格與需求短期將維持高檔

微軟發表 MAI-Thinking-1 模型：通路平台推出「自有品牌」模型降本

—通用語言模型正趨向商品化（Commodity），模型供應商若未建立端到端面向客戶的應用通路，將面臨生殺大權被前端平台掌控的風險
—大模型廠商如 OpenAI 和 Anthropic 必須加速發展 Direct-to-Consumer 與企業端訂閱，避免成為純後端供應商

$MSFT 中期

發布 1T 參數、Active 35B 的 MOE 推理模型 MAI-Thinking-1，堅持不以第三方模型做蒸餾，確保自主研發能力。該模型將作為 Microsoft 365 Copilot 與 GitHub Copilot 的替代選項。發布自研模型如同大賣場推出自有品牌商品，能大幅降低推理算力成本與第三方權利金支出

AI應用中期

AI 應用整合商透過高低搭配策略，在一般任務使用低成本模型、複雜任務使用頂尖模型，提升整體毛利率與運算效率。軟體平台業者導入自研模型降低 API 呼叫成本，有助於改善 AI 應用的商業化獲利結構

美股與台股高檔修正：基本面無泡沫，高槓桿族群面臨去槓桿壓力

—美國就業數據強勁使降息預期降溫，加上 $AVGO 財測未再上修，誘發市場高檔焦慮與短期獲利回吐
—台股與美股修正幅度屬於 5% 內的小修正或 10% 左右的中修正，並非基本面崩壞的大崩盤

$^GSPC —中性短期

受強勁就業數據致降息預期延後影響，大盤出現情緒性宣洩與高檔拉回，但基本面估值並未泡沫化。目前拉回屬於多頭架構下的健康修正，無槓桿投資人無須恐慌，手握現金者可適度逢低分批佈局

$^TWII —中性短期

期貨夜盤一度重挫後震盪收斂，市場散戶融資與信用貸款槓桿開高，面臨短線多殺多與追繳壓力。短線修正衝擊高槓桿籌碼，投資人應主動降低槓桿以防範中度修正引發的斷頭風險

美股大盤 —中性短期

總體經濟數據良好使實體經濟維持強勁，降息機率雖下降但升息機率極低，大盤拉回主因高檔情緒宣洩。實體經濟健康與企業盈餘支撐下，大盤短期呈現震盪拉回而非趨勢轉空

台股大盤短期

半導體族群跟隨費半修正，先前融資與質押開爆的籌碼在回檔時產生多殺多壓力。籌碼面去槓桿過後，大盤將回歸 AI 供應鏈實質獲利表現