人工智慧領域的拋售潮正蔓延至少數科技巨頭之外。市場正從估值過高的AI先驅企業轉向那些近期現金流充裕且定價更有掌控力的公司。軟體、財富管理和經紀、保險、物流運輸以及房地產服務等行業受到的壓力尤其明顯。
這些領域面臨來自人工智慧工具的風險，因為這些工具可以降低費用、壓縮利潤空間並取代人工流程。
我們下游曝光
美國市場更多地接觸下游人工智慧，例如應用程式、軟體和服務。這導致人們對人工智慧的商業化、資本支出回報以及人工智慧可能將價值轉移給客戶的風險進行了更嚴格的審查。
亞洲更多地接觸上游人工智慧基礎設施，例如記憶體、晶圓代工、組裝和封裝。即使服務模式面臨顛覆性風險，對實體設施建設的需求也能支撐這些領域。
在亞洲內部，韓國和台灣與人工智慧硬體週期、供應緊張程度、組件定價和使用率的關聯性最強。日本則更與人工智慧在工業和企業中的應用相關，包括自動化、機器人、感測器和流程升級。
多元化投資也存在風險。亞洲指數可能有頭部集中度過高的問題，台灣和韓國的指數受少數幾家大型晶片相關企業的影響較大。
風險與損失
亞洲股市仍可能受到全球避險情緒、科技股普遍下跌或半導體產業下行週期的影響。在拋售潮中，亞洲上市的軟體和IT服務股也與美國同業一同下跌。
目前的拋售潮並非人工智慧熱潮結束的訊號，而是一種輪動。我們看到，投資者正明顯地從美國軟體和服務公司轉向亞洲上游硬體和組件製造商。這標誌著投資者從那些面臨人工智慧顛覆性挑戰的企業轉向了那些為其提供關鍵基礎設施的企業。
這種業績分化在2026年的前七週表現得特別明顯，那斯達克100指數下跌約8%，而台灣加權指數則上漲了3%。此前，在2025年，美國下游人工智慧股票的定價過高，使其容易受到市場審視。如今，市場更青睞人工智慧賦能者的實際現金流，而非人工智慧應用的投機前景。
對於交易者而言，這意味著可以建立配對交易策略來掌握這一輪。我們應考慮買入專注於韓國和台灣半導體行業的ETF的看漲期權，同時買入美國軟體即服務（SaaS）指數的看跌期權。這種策略旨在從上游「鎬和鏟」模式與面臨利潤率壓力的下游服務模式之間日益擴大的差距中獲利。
美國市場內部日益加劇的「分散性」也帶來了波動性方面的機會。特定美國軟體和金融服務類股票的隱含波動率可能會超過標普500指數的整體波動性。芝加哥選擇權交易所波動率指數（VIX）已攀升至22以上，我們可以利用此環境在不同產業間進行相對波動性交易。
深入亞洲市場，尤其是韓國和台灣，能夠最直接反映人工智慧基礎設施建設的現況。近期產業報告證實，高頻寬記憶體（HBM）晶片的價格在2026年1月持續上漲，直接惠及韓國主要製造商。這種定價權證明了韓國製造商的韌性，即便美國軟體公司在人工智慧商業化方面的能力正受到質疑。
日本為人工智慧投資提供了一個不同的、或許更穩定的機會。日本的投資重點不在於建立核心組件，而是工業應用和自動化以彌補勞動力短缺。一個不錯的策略是賣出日本工業自動化或機器人ETF的看跌期權，基於這些企業面臨的短期中斷風險較小這一預期來獲取溢價。
然而，我們必須管理亞洲交易固有的風險，尤其是集中風險。由於台積電目前在台灣主要股指中的佔比超過30%，單一公司的業績可能主導整體收益。為了降低這種風險，我們可以透過買入全球半導體ETF的看跌期權來對沖在亞洲市場的多頭頭寸，從而防範晶片行業整體週期性下滑的風險。
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