湧入人工智慧的所有資金都是一個巨大的警示信號——《街頭智慧》——《華爾街日報》

作者：詹姆斯·麥金托什

倘若投資者基於你將在人工智慧（AI）領域勝出的預期而推高你的股價，但你的產品卻乏人問津，你該如何應對？伊隆·馬斯克給出了答案：利用你昂貴的股票收購另一家AI企業。

SpaceX以價值600億美元、全股票交易的方式收購程式碼輔助工具Cursor——這款工具因推廣「氛圍編程（vibe-coding）」而走紅——使馬斯克以一種其Grok聊天機器人迄今未能實現的方式，正式躋身企業級AI賽道。

這筆交易亦是近期一波股票發行潮的一環；即便那些不認同當前估值過高的投資者，也應對此舉亮起嚴重警示信號。

企業在籌措資本支出與併購資金時，向來有諸多融資選擇：可發行債券、增發股票，或兩者並用。若利率處於低位，企業發債成本便較低；同理，若股價估值偏高，則發行新股對企業而言也屬「低成本」融資。唯有極度缺現金的企業，才會在自身估值偏低時大舉增發股份——因為這將稀釋現有股東權益，並重創股價。

傳奇投資人本傑明·格雷厄姆曾將「市場先生（Mr. Market）」比作一名躁鬱症患者，每日向投資人報出買賣價格——有時高得離譜（此時你該賣出），有時又低得離譜（此時你該買入）。市場先生同時也為企業提供機會：向我們投資人「買進」或「賣出」。而當企業發行新股時，它正是選擇了「賣出」。

就單一案例而言，發行股票完全可能合情合理。企業透過平衡負債與股本比例，有助於緩解某項投資或併購所帶來的風險感知。股本適用於高風險項目，因其不像債務那樣必須償還。負債與股本的組合結構，會影響企業的加權平均資本成本（WACC）——這一指標可協助判斷某項特定投資是否值得進行。

但若退後一步，觀察整體企業行為：當企業集體轉向「賣方」角色時，這便是股市嚴重高估的一個合理警示訊號。投資人無差別的旺盛需求，激勵企業積極供應——無論是透過二次發行（如Alphabet近期創紀錄的發行案），抑或首次公開募股（IPO）。

近年歷史中的類似案例歷歷在目。

在網路泡沫時期及疫情後SPAC狂熱期間，隨著股價估值攀升，IPO與二次發行浪潮接連湧現。美國企業併購活動亦同步爆發，其交易總額僅在過去四個季度才剛被超越。這些併購交易主要依靠股本融資：網路泡沫時期的併購中，三分之二由新發行股票支付；2020至2021年間則達45%——根據倫敦證券交易所集團（LSEG）自1990年起的滾動四季度數據，這兩段時期均為歷史最高值。

大型交易如今再度蓬勃發展：SpaceX引爆巨型IPO，企業也紛紛選擇發行股票——據LSEG統計，本季度近半數併購成本以股份支付（滾動四季度數據則仍維持在三分之一）；投資人對股票的需求，部分正透過新增股份的創造而獲得滿足。

反觀另一面：當債務成本低廉時，也可能引發更嚴重的問題。金融危機前，企業併購交易價值於2007年9月底達年度峰值9100億美元，緊接其後，股東才驚覺整體經濟其實建立在流沙之上。當時僅19%的併購資金來自股票融資，原因在於債務融資（得益於層出不窮的結構性金融產品）實在過於便宜。彼時的泡沫位於債市而非股市，儘管銀行體系崩潰與深度衰退最終仍對股市造成極其沉重的打擊。

從某種意義上說，企業融資決策作為衡量市場昂貴程度的指標，甚至優於傳統估值工具——後者通常將股價與企業基本面指標（如歷史或預期盈利、賬面價值、自由現金流或營收）相比較。

然而，這些傳統指標往往具有誤導性：彼此之間常相互矛盾，且大多歷史數據較短。更糟的是，何謂「昂貴」的基準線，會隨企業結構或會計準則的演變而改變。以賬面價值為例，如今需經過大量調整，幾乎已失去參考價值。

舉例來說：目前標普500指數的預期盈利市盈率（P/E）略低於20倍，遠低於2020年與去年均曾觸及的23倍，以及網路泡沫時期創下的24.5倍歷史高點。儘管當前水平仍屬極高，但其下降主因在於華爾街預期企業盈利將大幅增長——尤其在高度週期性的晶片股領域，短期內創紀錄的利潤率，恐怕難以為遠期業績提供可靠指引。

同樣地，觀察企業選擇發債或發股的融資行為，亦存在缺陷。企業決定透過股票還是債券融資，更多反映的是其對「股債相對估值」的判斷，而非對「絕對估值」的評估。

至少在我看來，真正令人憂慮的時刻，是當債務與股本融資（或兩者皆然）出現洪流式募集時。倘若眾多企業齊聚同一機遇（本案即為AI）而大舉籌資，則存在三種可能：

樂觀情境（牛市論點）：該機遇規模龐大，足以消化所有資金，並持續創造豐厚利潤；悲觀情境（熊市論點）：機遇雖真實存在，但過度投入將摧毀價值，因競爭加劇導致利潤空間遭侵蝕；第三種極度令人沮喪的情境：企業僅因股東鼓勵便盲目籌資與支出，而所謂AI敘事純屬嚴重過度炒作。

真正的危險在於，最終重蹈網路泡沫覆轍。彼時與今日相似，企業競相以最快速度耗盡最多資金，「燒錢率（burn rate）」甚至被視為正面指標——直到最後，所有股東資金化為縷縷青煙。

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