在美國公債殖利率上揚、AI融資風險浮現及通膨持續等多重壓力下，投資人正重新評估並調整其資產配置，將資金轉向基礎設施或高品質資產，以因應高利率環境和不確定的AI投資報酬。
近期市場研究與動向顯示，在美國公債殖利率上揚、人工智慧（AI）融資風險浮現以及通膨持續的影響下，投資人正重新檢視其資產配置。尤其，當前通膨壓力仍大，且AI產業的融資模式也出現分化，讓金融市場面臨多重挑戰。
AI融資模式分化與潛在風險
自從對話式大型語言模型 ChatGPT 推出後，大型雲端服務業者（Hyperscalers），包括 Alphabet公司、亞馬遜、Meta Platforms、微軟和甲骨文，在債券市場的借貸成本顯著降低。根據《The Economy》報導，這些巨頭的債券殖利率相較於其他公司下降約 29 個基點（一個基點為萬分之一），相較於軟體公司則下降 42 個基點。這反映市場偏好投資於資料中心等實體基礎設施，因其資產可轉售，回收風險較低。
這些大型雲端服務業者為支應AI基礎設施的龐大資本支出，債券發行量大幅增加。2025 年，五大業者共發行約 1,080 億美元的債券，遠高於 2023 年和 2024 年平均每年約 200 億美元的發行量。2026 年初，他們更迅速籌集了逾 560 億美元，多數債券期限超過五年，以確保長期建設資金。例如，Meta Platforms 與 Blue Owl Capital 合作，共同投資 270 億美元在美國里奇蘭郡興建資料中心園區 Hyperion，並發行 A+ 等級債券，太平洋投資管理公司（Pimco）和貝萊德均參與認購。
然而，義大利銀行（Bank of Italy）分析指出，雖然AI基礎設施獲得大量資金，但企業在生成式 AI 應用上的投資成效仍不確定。麻省理工學院 NANDA 報告預估，2025 年企業在生成式 AI 上的支出介於 300 億至 400 億美元，但其中 95% 的組織在實際應用中未產生可衡量效益。這類AI融資風險，指的是市場資金大量投入 AI 相關產業，但這些投資能否轉化為實際營收與獲利仍存在高度不確定性，可能導致部分企業面臨還款壓力。
《Morgan Stanley》在 2026 年 2 月估計，約有 2,350 億美元來自軟體公司的槓桿貸款面臨壓力，原因是市場擔心AI的顛覆性影響。貝萊德投資研究院（BlackRock Investment Institute）也警告，一旦AI開始侵蝕發債公司的業務，其債券和貸款可能損失 5 到 10 個百分點。這表明市場對 AI 帶來產業變革的預期，也促使投資人重新評估軟體等受衝擊行業的信用風險。
通膨壓力持續 投資組合因應調整
除了AI融資風險，全球投資組合的選擇也受到通膨持續的影響。根據《Hubbis.com》報導，美國勞工統計局公布的數據顯示，美國 9 月消費者物價指數月增 0.6%，年增 3.7%；其中汽油價格月增 9.1%，住房成本月增 0.4%，顯示能源衝擊與其他品項價格持續上漲。生產者物價指數也月增 1.3%，年增 6.3%。
面對高於預期的通膨，聯準會預計將進一步緊縮貨幣政策。渣打銀行預期，聯準會將在 2027 年 6 月前再升息兩次，最可能在 12 月進行下一次升息。這使得投資人轉向尋求更高的固定收益，例如美國公債。
貝萊德投資研究院已調整其投資策略，將短期美國公債（US Treasuries）評級上調至「加碼」（overweight），長期公債維持「中立」（neutral），同時將美國股票（US equities）降至中立。該機構認為，10 年期公債殖利率接近 5.25% 時，公債收入更具吸引力。通膨對投資組合的影響，主要體現在購買力下降和利率上升，導致債券價格下跌、股票估值承壓，促使投資者選擇更具防禦性或能抗通膨的資產。
Neuberger Berman 指出，截至 10 月 7 日，標普500（S&P 500）成分股中高達 39%、羅素2000指數（Russell 2000）成分股中有 56% 的公司股價較一年高點下跌至少 20%。該公司因此將股票加碼評級調整回「目標」（target），並傾向於投資優質和美國大型股，同時減少小型股和新興市場的加碼配置。
國際貨幣基金組織（International Monetary Fund）預測，2026 年全球經濟成長率為 3.1%，2027 年為 3.4%。然而，該組織也警告，高昂的融資成本與不斷增加的公共債務和耗盡的財政緩衝，將對全球經濟構成下行風險，並預期 2026 年全球整體通膨率為 4.7%，2027 年為 4.1%。
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