高動能 AI 類股在今年上半年狂飆後，7 月出現劇烈回檔，相關籃子波動率衝上 80，遠高於穩定上行的 S&P 500。從晶片股獲利了結、落後股反彈，到巨頭加碼 AI 基礎建設，美股正上演一場擁擠交易退潮下的高風險洗牌。

今年夏天的美股，表面看起來相當平靜，但在人工智慧相關個股之間，卻已上演一場劇烈的資金風暴。高動能 AI 題材股票的波動率飆到 6 年來新高，華爾街慣稱的「AI 熱錢交易」正遭遇殘酷的修正，顯示過去半年瘋狂追逐漲勢的投資人，正在集體踩剎車。與此同時，指數本身仍穩穩站在歷史高檔，形成鮮明的「外表穩定、內部震盪」的市場結構。

根據 Goldman Sachs 交易部門數據，由 Revere Asset Management 投資組合經理 Connor Bates 分享，高 Beta 動能股票籃子（Goldman Sachs High-Beta Momentum Basket）30 天波動率近期飆升至 80.11，相較之下，S&P 500 指數(SPY)同期波動率僅約 15.35。該動能籃子多頭鎖定「AI 贏家」、空頭鎖定「AI 輸家」，被視為相當純度的「AI 波動」指標。換言之，同樣掛著 AI 概念的股票之間，價格正在劇烈拉扯，漲多的急殺、跌深的反彈，大幅超過整體大盤的波動程度。

從個股表現來看，今年上半年最瘋狂的一批標的，7 月幾乎全面踩雷。Bespoke Investment Group 統計，S&P 500 中有 22 檔股票在今年前六個月股價翻倍，其中 20 檔進入 7 月以來反而下跌，平均跌幅高達 16.3%。更誇張的是，上半年漲逾 250% 的六檔股票，7 月全部至少回跌一成，平均跌幅約 18%，顯示獲利了結賣壓集中湧出。

這批「漲最多、跌最凶」的個股，多與半導體及記憶體、儲存裝置緊密相關，被市場視為 AI 基礎硬體的大贏家。今年上半年，Sandisk (SNDK) 股價狂飆 857.8%，Micron Technology (MU) 漲 304.6%，Intel (INTC) 漲 278.4%，Western Digital (WDC) 漲 271.1%，Seagate Technology (STX) 漲 251.3%，Marvell Technology (MRVL) 漲 251.0%。然而進入 7 月，這些標的短線幾乎同步遭遇 10% 至逾 20% 不等的回檔。甚至像 Corning (GLW) 這類在上半年漲逾 190% 的股票，本月跌幅已達 28%，突顯 AI 供應鏈「漲過頭」後的修正力道。

與熱股急殺形成對比的是，今年上半年跌得最慘的一批標的，7 月卻普遍上演反彈行情。Bespoke 資料顯示，上半年至少跌逾 30% 的 29 檔 S&P 500 成分股當中，有 26 檔在 7 月出現回升，平均漲幅約 5.3%；其中，上半年股價腰斬（跌逾 50%）的六檔股票，本月全數回升至少 3%，平均漲幅達 6.4%。像是 Intuit (INTU)、CoStar Group (CSGP)、Boston Scientific (BSX)、Accenture (ACN)、Cognizant (CTSH)、Trade Desk (TTD) 等，今年前半遭重挫的科技與醫療、廣告科技股，近期紛紛出現 3% 至逾 10% 不等的反彈。

這樣的「強者回檔、弱者反彈」圖像，反映了華爾街資金從高度擁擠的 AI 題材撤出，轉向評價相對便宜、前期被過度賣出的個股。分析師警告，過去半年太多投資人擠在同一邊交易，同時追逐少數 AI 熱門權值股，使得科技板塊對情緒逆轉高度敏感，任何估值風險或利空消息，都可能引發連鎖式跌勢。Bates 便指出，目前的高 Beta 動能波動，可以視為擁擠交易開始瓦解的警訊。

值得注意的是，這波 AI 題材修正並非意味著產業基本面惡化，而更像是「漲多之後的健康震盪」。從基礎建設面來看，多家科技巨頭仍在加碼 AI 能力。AMD (AMD) 最近宣布與北美 AI 數位基礎建設業者 5C 合作，打造下一世代「gigascale AI 校園」，股價在消息公布當天早盤一度大漲約 8%。雙方強調，未來的 AI 工廠不只是靠單一晶片或資料中心，而是要在運算、電力、散熱、網路與營運層面深度整合，以架構如 AMD Helios 這類機架級解決方案，滿足 frontier AI 工作負載的效能與成本需求。

同時間，AI 軟體與模型端也在快速演進。Meta Platforms (META) 近期發布多模態推理模型 Muse Spark 1.1，主打具備更強工具與電腦操作、程式開發及多模態理解能力，並特別優化「AI 代理（agentic tasks）」情境。Meta 表示，Muse Spark 1.1 能在複雜專案中扮演主代理，制定計畫、分派平行子代理執行任務，並利用 100 萬 token 的長上下文記憶能力，統整過去操作記錄。執行長 Mark Zuckerberg 更在媒體訪問中宣稱，Muse Spark 1.1 在部分指標上超越 Google Gemini 3.1 Pro (GOOG)(GOOGL)，且將祭出比競爭者更具侵略性的價格策略，期望在 AI 商業變現上取得優勢。

另一方面，Apple (AAPL) 的 AI 佈局則走不同路線，強調「裝置端運算」以降低對雲端資料中心的依賴。加州理工學院系出新創 PrismML 近日被曝出，成功將 Alibaba (BABA) 開源大型語言模型 Qwen 3.6 壓縮到可在 iPhone 17 Pro 上完整運行。此模型擁有 270 億參數，PrismML 宣稱透過特定數學技巧將其從約 54GB 壓縮到不足 4GB，且可同時啟用全部參數進行複雜對話、推理、自主代理及軟體編碼等任務，在手機端達成過去僅能在資料中心處理的工作。Khosla Ventures 等知名投資機構已於今年為 PrismML 投下 1,625 萬美元種子資金，凸顯市場對「輕量化高效能模型」的期待。

從資本市場角度看，一邊是 NVIDIA (NVDA)、AMD 等晶片商與 Microsoft (MSFT)、Amazon (AMZN)、Meta (META) 持續砸下數千億美元打造 AI 資料中心與模型能力，另一邊則是 Apple 等業者押注在地端 AI，試圖減少雲端成本與隱私風險。這種策略分化，也反映在股價結構上：大型權值股多數仍對指數提供支撐，使 S&P 500 能在 AI 高波動環境中維持相對穩定；但在族群內，隨著估值拉高與交易擁擠，任何風向轉變都可能引發像近期這種急速修正。

對投資人而言，這波 AI 題材回檔，一方面是對過度樂觀估值的「必要校正」，另一方面也再次提醒分散風險的重要性。當高動能籃子波動率飆到 80、而大盤仍維持在 15 左右，代表市場並非整體恐慌，而是在重定價特定熱門題材。未來若 AI 基礎建設投資持續推進、企業實際採用 AI 工具加速，相關產業長線需求仍有支撐，但短線股價可能持續受交易結構影響，出現大漲大跌的情況。

展望下半年，關鍵變數將在於兩點：一是 AI 領域企業能否將技術突破轉化為穩定現金流與獲利成長，二是資金是否從高度擁擠的少數熱股，擴散到更廣泛、評價較合理的科技與傳統產業。若 AI 題材仍被集中押注在少數龍頭股上，高波動與急殺風險恐怕難以消散；反之，若市場逐步回歸基本面與估值紀律，本波震盪或將成為 AI 投資從「投機熱潮」邁向「成熟布局」的必經轉折。

點擊下方連結，開啟「美股K線APP」，獲得更多美股即時資訊喔！
https://www.cmoney.tw/r/56/9hlg37

免責宣言
本網站所提供資訊僅供參考，並無任何推介買賣之意，投資人應自行承擔交易風險。