美国知名科技多头、Wedbush 证券分析师 Dan Ives，近日在《Master Investor Podcast》访谈中，分享自己长期看好 AI 题材的核心理由。他从亲身经历 1990 年代科技泡沫的投资经验谈起，延伸到 AI 晶片、云端运算、资料中心与企业应用等关键领域，并进一步说明自己挑选科技股的思维，以及在市场剧烈波动下，如何维持投资纪律与信念。
1990 年代走到至今，为何选择拥抱科技与 AI 股
Dan Ives 表示，自己自 1990 年代末期就开始研究科技股，历经网路泡沫与金融危机，但他认为，当前 AI 所带来的变革，与过去的投机泡沫并不相同。他形容，现在的 AI 发展阶段更接近 1996 年，而不是 1999 年，原因在于全球真正导入 AI 的企业比例仍极低。
他指出，目前美国仅约 3% 的企业正式走上 AI 应用路线，欧洲与亚洲 (不含中国) 几乎尚未全面开展，政府与主权基金也才刚开始评估，整体仍处于非常早期阶段。
估值不是第一，关键在人与长期方向
在选股逻辑上，Dan Ives 直言，如果只看估值，很可能错过过去 20 年所有关键成长型股票。他强调，真正的重点在于技术方向、产业结构，以及领导者本身。
他点名马斯克、黄仁勋、苏姿丰、微软执行长 Satya Nadella，以及 Palantir 创办人 Alex Karp。他认为，这些企业能够跨过市场质疑，关键都在于执行长是否能在关键时刻做出长期押注。
辉达仍是 AI 革命核心，竞争者仍在追赶
谈到 AI 硬体竞争，Dan Ives 表示，目前全球 AI 革命仍由单一关键晶片供应商主导，也就是辉达。他指出，近期实地走访亚洲供应链后，观察到 AI 晶片需求与供给比高达 12 比 1，显示短期内仍难以被取代。
他坦言，未来确实会出现更多竞争者，包括 Google TPU、AMD、甚至中国本土晶片，但在技术成熟度与生态系上，辉达仍至少领先 4 到 5 年。他同时也强调，美国限制辉达进入中国市场，反而可能加速中国本土替代方案的成形。
AI 不是赢者全拿，真正爆发在应用层
在云端与模型竞争方面，Dan Ives 并不认为 AI 会走向单一赢家。他指出，目前全球仍有不到 50% 的工作负载上云，而 AI 的企业应用更是刚起步。
他认为，除了大型云端服务商外，真正的成长动能将来自第二、第三层的应用与基础建设公司，包括资料分析、资料库、资安、AI 基础设施与新型云端服务。他估算，企业每投入 1 美元采购辉达的 AI 晶片，往往会进一步带动约 8 至 10 美元的整体科技产业相关支出。
模型竞争白热化，OpenAI 仍有完整 AI 堆叠优势
谈及大型模型竞争，Dan Ives 表示，Google 的 Gemini 已证明具备实质竞争力，但这并不代表 OpenAI 失势。他认为，AI 革命需要多个模型并存，模型价格也将随时间快速下降。
他直言，如果 OpenAI 今日独立上市，市值可能高达一兆美元，因为其布局并非单一产品，而是企图建立完整 AI 堆叠生态系，而这将是未来数十年的长期竞争。
资料中心不会过剩，AI 才刚开始消耗算力
针对「是否过度兴建资料中心」的质疑，Dan Ives 表示，他不认为 AI 资料中心会重演 1990 年代光纤过剩的情况。他指出，目前全球正在兴建中的资料中心数量，甚至已超过现有运作中的总量，但未来需求只会持续增加。
他提到，自驾车、人形机器人、生医、政府应用与企业 AI，真正的算力需求仍在前端，ChatGPT 只是冰山一角而已。
Apple、Tesla 与台积电，在 AI 生态中的不同定位
在 Apple 部分，Dan Ives 认为，虽然 Apple 在 AI 初期步调较慢，但其超过 15 亿支 iPhone 与庞大的生态系，仍是未来 AI 商业化的重要基础。他预期，Apple 将透过合作与自建模型，逐步推出 AI 订阅与 AI App Store。
谈到 Tesla，他直言，Tesla 最大的资产仍是马斯克本人，并认为自驾与人形机器人将是 Tesla 有史以来最关键的成长篇章。
至于台积电，Dan Ives 形容其为全球 AI 供应链的心脏与肺，无论是辉达、Google 或其他 AI 晶片，几乎都离不开台积电的先进制程。他指出，市场长期低估了台积电在整个 AI 生态中的战略地位。
散户不再是旁观者，AI 世代资讯差正缩小
Dan Ives 也观察到，近年来散户投资人资讯取得能力大幅提升，与机构的落差明显缩小。他指出，在部分市场震荡期间，反而是散户选择承接、机构退场，显示投资结构正在改变。
他认为，即便 AI 工具让资讯更快流通，真正的关键仍在于长期产业理解与风险承受能力，而不是短线交易。
AI 牛市还没结束，请守住原本的投资逻辑
Dan Ives 最后强调，市场永远会有杂音、回档与质疑，但真正重要的是是否能在波动中 坚持原本的投资纪律与长期方向。他认为，AI 所带来的结构性成长，仍有至少数年的发展空间，而真正的分水岭尚未到来。
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