近半年來，全球最失意的科技巨擘，非微軟莫屬，前些日子，甚至單日市值蒸發數千億美元，創下史上罕見等級的跌幅。這個曾經因為較早進入AI賽道，一度全球市值第一的王者，為何現在連3兆美金都無法達到，連字母公司都超越它？
真正原因當然不是營收或獲利不如預期，而是一個讓人不安的訊號：AI這台引擎的油門踩下去之後，原來是用電力、現金與時間在燃燒。微軟曾經是這場浪潮裡站得最漂亮的公司，最早押注大型模型，最早把生成式技術塞進辦公室軟體、作業系統與企業雲端服務。市場一度相信，只要企業要用AI，等於就得經過微軟這條水管。於是資金願意給它王者等級的估值，彷彿新時代的基礎建設之王已經誕生。
但財報攤開來，現實的味道開始變重。資本支出一路往上衝，資料中心一座一座蓋，高階晶片一批一批買，電力合約一張一張簽。這些都不是寫完程式就可以反覆賣的輕資產，而是會在未來多年慢慢折舊、慢慢吞噬利潤的真實成本。與此同時，雲端成長卻沒有出現與投資規模對等的加速度。於是市場腦袋裡的算盤開始改寫──如果收入成長的節奏追不上機房擴建的速度，那未來幾年的財報壓力，就會像電費帳單一樣穩定而沉重。
問題的核心，其實不是微軟做錯什麼，而是AI這門生意，正在改寫過去20年軟體產業的基本邏輯。以前軟體是寫一次、賣無數次，邊際成本低到幾乎可以忽略。但生成式AI，每一次訓練、每一次推論，都在消耗實體世界的資源──晶片在發熱，電表在轉，機房在折舊。這讓AI更像電力公司或電信業，而不是傳統意義上的純軟體。當商業模式從輕變重，估值模型就必須跟著換腦袋。資本市場最不耐煩的，從來不是長期故事，而是短期現金流的不確定。
微軟與大型模型公司的深度綁定，原本被視為護城河，如今卻多了一層風險放大的解讀。因為只要模型越做越大，算力需求越來越高，雲端供應商就幾乎沒有踩煞車的空間。一旦企業客戶的付費速度放慢，龐大的固定成本就會直接擠壓利潤。這種結構，讓投資人聯想到另一個產業──半導體製造。技術門檻高，資本投入巨大，景氣好時賺很多，景氣一轉冷，折舊與費用立刻變成壓力來源。當市場開始用這種重資本循環產業的眼來看雲端AI基礎建設，估值自然會出現重新定錨。
那為何其他科技巨頭看起來比較從容？並不是因為他們AI比較弱，而是獲利路徑在財務報表上更容易被想像。有的公司可以把AI直接疊加在廣告引擎上，有的公司可以把智慧功能整合進裝置與服務生態系裡，推動換機與訂閱成長。這些故事都屬於在既有現金流河道上加裝水力發電機；但微軟選擇的是先挖一條全新的大運河，再期待未來所有船隻都要從這裡通行。戰略視野極大，但在短期報表上，也最顯沉重。
更關鍵的是，AI變現不只是消費者要不要付費，而是願不願長期付費的問題。
企業現在買AI，常常先少數部門試點，用來寫文案、做摘要、輔助程式，效果有，但不一定立刻帶來可量化的營收提升。當經營者看報表時，會問得更直白：這個月多付的訂閱費，能不能換回成本下降、產出提升或風險降低？如果答案還在模糊地帶，企業就會傾向慢慢買、分段買、先觀望再擴大。這種採用節奏，對微軟這種已經把機房先蓋好的玩家，就是典型的時間差壓力：成本先到、收入後到，而且後到的速度還不受自己完全控制。
AI把雲端從高毛利軟體生意變成高投入基礎建設的生意。微軟只是最早全面承擔這個轉變。未來AI帶來的新增收入，能不能持續跑贏燒錢速度，將是微軟2026年的最大挑戰。
（作者為科技公司執行長）
