市場對於由 AI 帶動的科技泡沫風險愈來愈擔憂，但富達國際（Fidelity International）的投資分析師並不這麼看。
重點摘要
- 軟體股的拋售已經過頭
- 目前 AI 對人力的實質取代程度仍有限
- 企業對 AI 的應用廣泛且多元
- 富達國際分析師仍然對 AI 前景保持高度樂觀
富達國際關注科技股（資訊科技產業）的分析師中，沒有任何一位認為科技產業整體被高估——這也是唯一一個出現此一共識的產業。此外，他們回報指出，科技產業管理團隊的信心程度，高於其他任何產業。
當然，富達內部對於這波科技榮景能維持多久、以及長期獲利的永續性，仍有不少討論。例如，一些從事放空策略的分析師，正專注於尋找「被市場炒作過頭」的科技個股。
不過，整體來看，今年《分析師大調查》的結果，顯示市場對科技股估值過度膨脹、甚至「無法修復」的擔憂，可能被誇大了。
硬體的熱潮其來有自
富達科技產業主管暨投資組合經理人**蔡德誠（Terence Tsai）**認為，高水準的資本支出將使整條 AI 價值鏈上的企業受惠。
他指出：「隨著超大型雲端服務商（hyperscalers）的資本支出高於市場預期，這股投資動能會一路擴散到資本受益者——也就是 AI 基礎建設的供應商，以及他們的上游供應鏈。」
在蔡德誠看來，他所覆蓋的企業今年將「明顯優於大盤」表現。他表示：「人類和市場往往習慣線性思考，卻很難真正理解指數型成長。」
半導體：估值高，但動能更強
專注於北美半導體產業的分析師曾俊文（Jonathan Tseng）與 Austin Kelly，同樣看好產業前景。半導體通常被視為資本支出增加下的最大受益者之一。
曾俊文表示：「雖然目前估值已接近區間上緣，但持續的獲利預期上修，仍有機會即便在較高的本益比起點下，推動股價進一步上漲。」
Kelly 則認為，這代表的是更廣泛的市場結構轉變：「AI 成為半導體需求的主要驅動力，已經、而且將持續造成多個科技硬體領域的供需緊張。我們已經在記憶體看到這樣的影響，接下來也會擴散到其他領域。」
軟體股的修正可能已過頭
AI 所帶來的顛覆性想像，使市場開始重新評價過去被視為投資組合中「穩定核心」的科技次產業，尤其是軟體股。
所謂的「SaaS 末日（SaaSpocalypse）」自 2025 年底開始，並在 2026 年進一步發酵，市場普遍認為「軟體即服務（SaaS）」可能被 AI 完全取代。
但許多富達分析師認為，這波拋售已經失去理性。
澳洲軟體與網路產業分析師 Clare Coleman 指出，市場將她所追蹤的所有公司一概視為「AI 受害者」並不正確。在無差別賣壓之後，她反而看到具備以下特質的公司出現投資價值：
- 強大的網路效應
- 專屬且難以複製的資料資產
- 法規或合規門檻所形成的護城河
價值風格回歸，為被冷落的軟體股帶來支撐
專注於美國軟體與 IT 服務的分析師 Jack Graham 認為，隨著今年通膨預期升溫，市場可能正從「追求成長」轉向「重視價值」的循環切換，這將有利於部分目前較不受關注的公司。
在他看來，地緣政治緊張局勢、以及（至少目前）伊朗衝突引發的商品價格上漲，將進一步加劇這樣的市場動態。
同時，許多軟體產業分析師認為，市場高估了 AI 時代下軟體公司的「被取代風險」。
IT 服務仍具不可替代的基礎價值
專注於印度 IT 服務產業的分析師 Siddharth Misra 認為，IT 服務公司在 AI 世代依然扮演關鍵角色。
他指出，這些公司負責「在標準化 AI agents 與高度複雜的企業環境之間，搭建價值橋樑」，包括：
- 管理並打通企業內部資料層
- 在企業內協調與整合多個 AI agents
- 開發因 AI 出現而誕生的新應用
- 最重要的是，建立完善的治理架構與安全防護（guardrails & governance）
日本科技產業分析師瀧澤典之（Noriyuki Takizawa）也觀察到類似現象。他指出：「受限於內部開發能力、治理架構與資安要求，假設生成式 AI 能快速取代日本對外包 IT 服務的需求，可能言過其實。」
不過，Misra 與 Takizawa 都不認為這些基本面現實，會立刻反映在股價估值上。Takizawa 甚至預期，他所覆蓋的 IT 服務公司今年表現將落後其他日本企業。他表示：「部分 IT 服務公司，可能需要時間——甚至未必能成功——向市場證明自己並未受到 AI 顛覆性的重大衝擊。」
需求面同樣支撐 AI 投資合理性
如果供給端如此，那需求端呢？富達追蹤非科技產業的分析師回報顯示，AI 的應用已相當普遍。
將近九成的分析師指出，他們所關注的企業中，至少有一部分已看到生產力提升；不過整體而言，62% 認為這樣的效果目前仍只出現在少數公司。
今年有更多分析師指出，AI 已開始帶來生產力效益…
本圖顯示分析師於 2025 與 2026 年對以下問題的回覆比例： 「您所追蹤的企業中，有多少比例已開始從 AI 應用中看見生產力效益？」
資料來源：富達國際分析師大調查，2026 年 3 月
同時，也開始出現 AI 對企業獲利產生正面貢獻的跡象，儘管大多數公司尚未全面反映。
同時，也有愈來愈多企業開始看到 AI 對獲利水準帶來正面影響
本圖顯示分析師對以下問題的回覆比例： 「您預期在未來 12 個月內，AI 將對企業獲利能力帶來哪些影響（若有的話）？」
資料來源：富達國際分析師大調查，2026 年 3 月
在那些已實質受惠於 AI 的企業中，其應用範圍相當廣泛：
企業已全面導入 AI 應用
本圖呈現分析師對以下問題的回覆分布情況： 「企業哪些領域已從 AI 應用中看見具實質性的效益？」
資料來源：富達國際分析師大調查，2026 年 3 月
- 金融業：更有效率的信用評估與洗錢防制
- 消費產業：精準的廣告投放
- 工業與物流：道路運輸路線最佳化，改善定價模型
- 能源產業：分析地質資料，加速新資源的發現
人力不一定減少，但產出正在提升
AI 對勞動力的影響同樣值得關注。七成分析師回報，其所追蹤的公司要嘛因 AI 而減少人力規模，要嘛在不增加人手的情況下，創造更高產出。
員工生產力提升
本圖顯示分析師對以下問題的回覆比例：「AI 是否正在影響企業對人力規模的決策？」
資料來源：富達國際分析師大調查，2026 年 3 月
確實有企業進行大規模裁員。分析師 Sukhy Kaur 指出，她所分析的一家大型銀行，僅在開發團隊中，每週就節省了 10 萬小時的工時。
但更常見的情況是，在人數不變下生產力提升，例如員工技能升級，或將節省的成本重新配置到其他部門。
有些分析師觀察到，員工能把更多時間花在與客戶互動上；也有人認為，人類仍不可或缺，負責管理與監督 AI。
加拿大工業產業分析師 Robert Reynolds 表示：「工作的型態將出現實質改變，因為人們必須學會如何管理 AI agents。」
固定收益消費產業分析師 Michael Gaynor 則指出，AI 正在簡化庫存管理等既有流程：「這些流程仍需要人類參與，但 AI 工具讓整個過程變得更聚焦、也更有效率。」
別忘了被忽略的正面效應
近年來，沒有任何市場主題能像 AI 一樣，吸引如此龐大的投資金額。市場的不安可以理解，但那些深入產業第一線、追蹤資金實際流向的分析師，普遍保持冷靜。
半導體分析師曾俊文表示：「市場一直在問，AI 的營收到底在哪裡，卻忽略了一個事實——過去三年，AI 最大的投資者，其合計營收已增加超過 2,000 億美元。」
「有時候，答案其實就這麼地顯而易見。」