AI產業正步入關鍵轉捩點。過去兩年，資本市場的焦點主要集中於模型迭代與參數規模的突破；惟踏入2026年，投資者更關注的已不再是「模型有多強」，而是「AI能否將龐大的資本開支，轉化為可驗證的損益表改善」。企業能否證明其產品化深度與變現速度，將成為影響估值高低的核心因素。
大型語言模型仍會持續演進，Grok 5、Claude 5、GPT-6等版本更新固然值得關注，但其角色正由估值主體，轉為既有商業引擎的「增壓器」。以Google為例，關鍵不在於模型本身，而在 Gemini能否更深度嵌入搜尋、YouTube及雲端服務，縮短「意圖至交易」的距離，同時推升查詢量與單次查詢收益；Meta則需透過「超級智能」提升廣告投放效率及用戶黏性，將技術紅利轉化為廣告ARPU及留存數據；Amazon除AWS外，零售端的購物助理Rufus能否有效提升轉換率與客單價，亦是市場評估的重要指標。換言之，模型能力必須回歸收入、毛利與營運開支，方能獲得估值溢價。
最受矚目的商業戰場，正是由AI代理人主導的「Agentic Commerce」。勝負關鍵並不在通用聊天工具，而在於誰能掌握垂直數據、庫存與履約能力，並同時擁有消費者信任與完整交易歷史。Amazon、Walmart、Instacart及DoorDash因具備「理解需求-格價-下單-配送-售後」的完整閉環，站在競爭前沿。相對而言，Expedia、Booking等旅遊平台被視為潛在受衝擊對象:一旦 Google或OpenAI的代理人可直接完成行程規劃及預訂，傳統流量入口的護城河或被突破，其估值體系預期面臨重估。
具身智能同樣被視為確信度極高的AI應用主線。Amazon正加速部署下一代機器人倉庫，透過AI 優化庫存管理與物流路徑，目標於2027年前新增約40座設施，料每年可帶來20至40億美元的經常性成本節省；Uber與DoorDash亦積極布局無人機及自動配送機器人，以削減高昂的人力配送成本。相較虛擬聊天應用，能以AI解決「送貨、送餐」等實體問題的企業，其現金流改善更易量化，亦更容易獲得市場溢價。
自動駕駛方面，2026年被視為另一潛在轉捩點。服務覆蓋率預期將由2025年底約15%的城市人口，提升至逾三成。市場對「自動駕駛汽車顛覆Uber、Lyft」的敘事逐步降溫；更可行的路徑，是透過每英里成本下降，擴大整體出行市場，提升平台供給密度與配對效率，形成「更低價格-更高使用頻率-更強留存」的正循環。若平台能將AV視為供應端的技術槓桿，而非被取代者，其抽成率與現金流結構反而有望獲得支撐。
線上雜貨被視為AI代理人最具即時變現潛力的市場。美國線下雜貨規模逾1.4萬億美元，具備高頻、剛需及高度個人化特性，極適合代理人介入。由「以上周清單為基準，把牛奶換成燕麥奶」等生活化指令開始，AI可逐步掌握家庭消費偏好與補貨節奏，將需求數碼化、流程自動化，令Amazon Fresh、Instacart與DoorDash在品類管理、毛利結構及履約效率上建立持續優勢，並加快把營運改善轉化為估值支撐。
搜尋與廣告的敘事亦由「被AI取代」轉向「被AI強化」。在自然語言互動推動下，總查詢量擴張，2023至2026年的複合增長預期維持雙位數；關鍵在於商業型查詢的變現效率能否同步提升。若Gemini能於高意圖查詢中保持優勢，Google的核心現金流有望進一步鞏固；而生成式平台引入廣告後，首波受壓的或是轉化率不明朗的邊際平台，例如Pinterest與Snap所處的版位。廣告科技若能整合「意圖理解-動態生成-一鍵轉化」，將直接反映於單次查詢收益及廣告投資回報率。
總括而言，2026年的重點並非「重新估值AI」，而是「重新估值能否把AI轉化為實質損益改善的企業」。資本開支龐大但回報路徑不明者，估值勢將受壓；能以數據驗證回報者，則可獲得更穩健、更高質素的溢價。投資框架須回歸可量化指標:雲端積壓訂單與合約負債的變化、營運開支的結構性下移、單位成本的持續下降、交易閉環與垂直數據的深度，以及AI是否由「功能」進化為「決策與執行」。唯有把AI真正嵌入收入與成本的主流程，讓每次互動更接近交易、每次配送更接近最優路徑、每一分支出更接近規模效率，市場方能由炒作走向回報，並以更高確信度定價現金流與風險。《凱基投顧董事長 朱晏民》
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