自2023年生成式AI迅速走紅後，人工智能已由市場口中的「概念」，逐步變成企業實際投入資本開支的重要方向，帶動晶片、雲端、數據中心及企業軟件等基礎設施需求上升。
資本市場亦很快反映這一輪技術周期。標普500指數在2023至2025年連續三年錄得雙位數升幅，總回報約為26%、25%及18%。AI相關大型科技股成為主要推動力之一。亞洲市場亦受相關投資風向帶動，2025年恒生指數全年上升約27.8%，恒生科技指數則升約23.5%。
然而，AI概念股之間的表現高度分化。部分公司在2025年股價升幅超過200%，亦有行業龍頭在2026年初出現短期回調。這反映AI雖然具長期結構性增長潛力，但相關股票的短期波動仍然相當明顯。
2025市場表現：大市 vs AI 主題
下表整理2025年全年回報及2026年初至今（YTD）表現，作為觀察AI主題資產與整體股市回報差異的參考。
| 指數名稱 | 市場 / 主題 | 2025 回報 |
| 標普500指數 | 美國大型股 | 約17.9% |
| 納斯達克100指數 | 美國科技股 | 約 21.2% |
| 恒生指數 | 香港大市 | 約27.8% |
| 恒生科技指數 | 香港科技 | 約23.5% |
| MSCI ACWI IMI Robotics & AI指數 | 全球AI | 約25.60% |
- AI仍是科技股升勢的重要動力：2025年納斯達克100指數升約21.2%，高過標普500指數約17.9%，反映市場資金持續集中於科技與AI相關企業。全球AI主題指數（MSCI ACWI IMI Robotics & AI）全年升約25.6%，亦顯示AI產業鏈整體表現強於傳統大市。
- 不同市場回報差異明顯：2025年恒生指數升約27.8%，恒生科技指數升約23.5%，升幅高過美股主要指數，反映資金在全球AI投資周期下亦流向亞洲市場。不過，AI主題與科技股高度重疊，投資者透過科技股指數已可間接參與相關增長。
| 股票 | 代號 | 2025 全年回報 | 2026 YTD 回報* | AI 產業角色 |
| NVIDIA | NVDA | +38.92% | −1.69% | AI資料中心GPU龍頭，提供AI訓練與推理算力 |
| 台積電 | TSM | +55.64% | +16.44% | 全球先進製程晶片代工龍頭，生產多款AI晶片 |
| Micron | MU | +240.24% | +39.12% | HBM及高速DRAM供應商，AI伺服器記憶體需求急升 |
| Broadcom | AVGO | +50.63% | −3.85% | 為雲端巨頭設計客製AI晶片及高速網通晶片 |
| Super Micro Computer | SMCI | −3.97% | +10.15% | AI伺服器及高密度機架設備供應商 |
| Microsoft | MSFT | +15.58% | −14.89% | Azure雲端與Copilot生成式AI平台 |
| Amazon | AMZN | 5.21% | −5.15% | AWS提供AI雲端與模型服務 |
| Alphabet | GOOGL | 65.99% | −3.87% | Gemini AI模型及Google Cloud AI平台 |
| Meta Platforms | META | +13.09% | +0.07% | AI廣告推薦及內容排序，擴大AI數據中心投資 |
| Palantir | PLTR | 135.03% | −14.11% | AI數據分析平台，政府與企業AI應用 |
AI算力核心：NVIDIA、台積電、Micron
Nvidia（NVDA.US）：AI算力需求爆發的最大受惠者
訓練人工智能模型需要龐大的電腦運算能力，而Nvidia生產的圖形處理器（GPU）正是AI資料中心的核心算力來源。Microsoft、Meta、Amazon等科技巨企近年積極發展生成式AI，持續增加AI基建投資，大量採購Nvidia GPU，用於訓練大型語言模型及支援各類AI應用，帶動公司業務快速增長。
除了晶片本身，Nvidia亦建立CUDA等AI運算平台，令其GPU在AI開發生態中保持領先地位。另一方面，公司亦布局自動駕駛平台，為汽車廠商提供車載晶片與軟件系統。隨着AI算力需求持續上升，市場普遍認為Nvidia仍是AI產業周期的重要受惠者。
台積電（TSM.US）：AI晶片製造的關鍵基礎
人工智能晶片的需求急速上升，帶動先進製程產能的重要性顯著提高。台積電是全球最大的晶片代工廠，多款AI GPU及AI加速晶片均由其生產，包括Nvidia等主要AI晶片設計公司的產品，因此在AI產業鏈中佔據關鍵位置。
隨着科技巨企持續投資AI資料中心及算力基建，對先進製程晶片的需求亦持續增加。AI相關晶片訂單已成為台積電近年收入增長的重要來源之一，使公司被視為AI算力周期中的核心受惠企業。
Micron（MU.US）：AI伺服器記憶體需求急升
人工智能運算不只需要高性能晶片，亦要有高速記憶體配合處理大量數據。Micron是全球主要記憶體製造商之一，產品包括DRAM及高帶寬記憶體（HBM），而HBM正是AI伺服器及GPU系統的重要組件。
隨着AI資料中心快速擴張，市場對HBM及高性能記憶體的需求顯著上升，帶動Micron業績改善。AI伺服器通常需要配置大量高速記憶體，使記憶體供應商在AI產業鏈中的角色愈來愈重要，Micron亦因此被視為AI基建周期的重要受惠者。
AI基建：Broadcom、Super Micro Computer
Broadcom（AVGO.US）：AI數據中心基建的重要供應商
隨着人工智能應用快速發展，科技企業持續擴大AI資料中心投資，帶動對高性能晶片及網絡設備的需求。Broadcom主要為大型雲端平台及科技企業設計客製化晶片（ASIC）及高速網絡晶片，相關產品廣泛應用於AI伺服器與資料中心網絡基建。
由於AI模型訓練需要大量伺服器同時運算，數據中心內部需要高速網絡連接，以確保資料在不同晶片與伺服器之間快速傳輸。Broadcom在數據中心網絡及客製化晶片領域具備技術優勢，使其成為AI基建投資周期中的主要受惠企業之一。
Super Micro Computer（SMCI.US）：AI資料中心帶動伺服器需求
現時不少人工智能服務主要透過雲端平台提供，AI模型訓練及運行需要大量伺服器支援，使數據中心對高性能伺服器的需求持續增加。Super Micro Computer主要從事伺服器硬件設計與製造，其產品可快速組裝並支援液冷（liquid cooling）系統，有助提升AI資料中心的運算效率及散熱能力。
SMCI與NVIDIA、AMD及Intel等晶片供應商保持密切合作，為AI伺服器提供完整硬件平台。隨着科技企業持續擴大AI算力投資，伺服器設備需求亦同步上升，Super Micro Computer因此被視為AI基建投資周期中的受惠企業之一。
AI平台：Microsoft、Amazon、Alphabet
Microsoft （MSFT）： OpenAI主要投資者
Microsoft是研發ChatGPT的OpenAI之主要投資者之一，在ChatGPT聲名大噪後，已加碼投資在AI領域，著力發展專業超級運算系統加，以加速 OpenAI 的 AI 研究，近來更推出AI新模型Sora，引來全球熱議，相信會令AI競爭更白熱化。
憑着雲端服務及AI應用的不斷創新，加上不少企業開始使用AI來增長業務發展，讓不少投資者看好Microsoft的AI發展前景，在2024年初Microsoft已超越蘋果，成為全球最高市值的上市公司。
Amazon（AMZN.US）：AI雲端服務的重要平台
Amazon透過其雲端平台Amazon Web Services（AWS）提供多種人工智能服務，包括AI模型訓練、推理運算及開發工具，讓企業能在雲端環境中建立和部署AI應用。隨着生成式AI興起，越來越多企業需要大量算力與數據處理能力，AWS因此成為不少公司發展AI的重要基建平台。
除了雲端服務，Amazon亦把人工智能技術應用於電商與物流業務，例如商品推薦、需求預測及自動化倉儲系統。隨着AI在商業應用中的角色日益重要，市場普遍認為AWS與AI服務將繼續成為Amazon未來增長的重要動力。
Alphabet（GOOGL.US）：AI模型與雲端平台龍頭
Alphabet近年積極發展人工智能技術，推出Gemini等AI模型，並將AI功能逐步整合至搜尋、YouTube及Google Workspace等產品。公司同時透過Google Cloud提供AI運算平台與開發工具，讓企業能在雲端環境中訓練及部署AI模型。
隨着科技企業加快AI技術應用，Alphabet持續加大AI研發與數據中心投資，以保持在人工智能競爭中的地位。憑藉龐大的數據資源及全球用戶基礎，市場普遍認為AI將成為Alphabet未來業務發展的重要方向。
AI應用：Meta、Palantir
Meta（META.US）：積極加碼人工智能投資
Meta早前曾指出，廣告業務表現與宏觀經濟環境關係密切，在經濟前景不明朗的情況下，市場一度對其增長前景有所保留。不過公司其後積極加大人工智能研發投入，推出Llama大型語言模型，並把AI技術廣泛應用於內容推薦及廣告投放系統，以提升平台的使用體驗及廣告效率。
Meta行政總裁Mark Zuckerberg近年多次表示，人工智能將是公司未來的重要投資方向。隨着公司持續擴大AI基建與數據中心投資，市場普遍關注Meta如何把AI技術進一步轉化為商業收益，為業務帶來新的增長動力。
Palantir Technologies（PLTR.US）：利用AI協助企業和政府分析數據
Palantir Technologies是一間專門提供數據分析平台的科技公司，主要為政府部門及企業客戶建立軟件系統，協助整合及分析大量數據，以改善營運效率、支援決策並識別業務趨勢。隨着人工智能技術普及，企業越來越重視數據分析能力，對相關AI平台的需求亦隨之增加。
近年Palantir積極發展人工智能平台（AIP），把AI模型結合其數據分析系統，讓企業能更有效利用內部數據。隨着AI應用在企業營運中的角色日益重要，市場普遍認為Palantir在AI數據分析領域具備一定優勢，其股價亦在AI投資熱潮下顯著上升。
用人工智能概念ETF助分散投資
科技發展一日千里，AI科技股能否跑出，與科技公司的技術、市場需求及潮流等缺一不可，我們很難保證「買中」爆升AI股，就像過去元宇宙熱潮般變幻莫測。如你長線睇好這一板塊，投資相關主題的ETF是分散投資的理智選擇。
| ETF名稱 | 代號 | 投資主題 | 主要持股示例 | 費用率 | 投資特點 |
| Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF | BOTZ | 機械人、自動化及AI硬件 | NVIDIA、ABB、FANUC | 約0.68% | 偏重工業自動化與AI硬件公司，主題性強但波動較大 |
| iShares Robotics & AI Multisector ETF | IRBO | 全球機械人與AI產業鏈 | Microsoft、Alphabet、Meta | 約0.47% | 持股較分散，涵蓋軟件與硬件公司，長期表現接近科技股 |
2026年投資AI股的新機遇與風險
AI股投資機遇
- AI基建投資周期延續：多間大型科技公司公布多年期AI資本開支計劃，重點包括數據中心擴建、先進製程晶片訂單及高速網絡設備升級，為NVIDIA、台積電、Broadcom及Micron等算力供應鏈帶來較可觀的訂單。
- 企業軟件與AI平台變現：除硬件外，Microsoft、Palantir、ServiceNow等企業軟件公司透過加入AI功能升級產品，推動企業客戶提高訂閱服務使用量，使相關收入增長速度普遍高於整體業務。
- 亞洲供應鏈與在地化需求：隨着各國強調數據主權及在地化生產，亞洲晶片與設備供應鏈的重要性提升。台積電、日本及韓國部分半導體設備與材料企業，以及與AI數據中心相關的電力與基建資產，都可能成為AI投資周期的受惠者。
AI股投資風險
- AI監管逐步收緊：歐盟及美國對AI模型與數據使用的監管框架逐步成形，可能提高合規成本，亦可能限制部分高風險AI應用，對依賴大量用戶數據的平台企業影響較大。
- 地緣政治與供應鏈不確定性：美中科技競爭及出口管制政策，對高階AI晶片及設備供應形成不確定性，而東亞地緣政治風險亦可能影響台積電等關鍵供應商的估值與資本開支節奏。
- 估值偏高與主題交易擠擁：經歷2023至2025年多輪升勢後，不少AI概念股估值已明顯高於歷史平均水平，一旦盈利增長未如預期或利率環境轉緊，市場可能出現估值回調。
