科技巨頭資本支出爆表，AI 變現期的隱含波動率拐點

錢燒進去，但回報還沒出來

四家公司，累計砸進超過 4500 億美元的 AI 資本支出。這不是預算，是已經花出去的錢。

Microsoft FY2025 的資本支出是 646 億美元，比前一年的 445 億成長了 45%。同期營收從 2451 億漲到 2817 億，增速約 15%。兩個數字放在一起：CapEx 成長速度是營收成長速度的三倍。

Meta 更誇張。FY2025 資本支出 697 億美元，較 FY2024 的 373 億成長 87%。但同期營收成長率只有 22%。換算下來，Meta 的「變現缺口」（CapEx 成長率減去 Revenue 成長率）高達近 65 個百分點。

Alphabet 的數字：CapEx 從 525 億增至 914 億，增幅 74%；營收成長 15%。Amazon AWS 的資本支出從 830 億暴增到 1318 億，增幅 59%；營收成長 12%。

這四家的資本支出 YoY 都在 45% 至 87% 之間，而營收成長率全部落在 12% 到 22% 之間。數字之間的落差就是「AI 變現缺口」，從 30 個百分點到 65 個百分點不等。

 下表整理四家 FY2024→FY2025 資本支出、營收，以及變現缺口： 

資料來源：yfinance（各公司現金流量表，FY 以年報截止月為準）。

這個缺口之所以重要，在於它揭示了一個問題：市場用「AI 成長股」的估值框架為這四家定價，但企業卻在用「基礎建設」的規模砸錢。基礎建設有回收期。變現期到了之前，CapEx 每增加一塊錢，就意味著本期 FCF 少一塊錢。

IV 不是在說恐慌，是在說疑問

VXN（那斯達克 100 的隱含波動率指數）2025-H1 均值是 23.8。2026-H1 到 6 月底的均值是 24.9。

這個比較要小心解讀。2025 年 4 月關稅衝擊把 VXN 一度推上 43，拉高了 2025-H1 的均值。如果排除那段衝擊，2025 相對平靜的時期 VXN 大約在 20 以下；而 2026-H1 最低只到 17 附近，6 月底反而回升到 29 以上。

VXN 當前讀數 29.4，是 2025-H1 均值的 1.24 倍。

用當前 QQQ 期權鏈（到期日 2026-07-31，T ≈ 0.085 年）衡量的 25-delta put-call IV 差：

• 25-delta put（strike ≈ $666）隱含波動率：31.9%
• 25-delta call（strike ≈ $780）隱含波動率：22.8%
• put-call IV 差（25-delta skew）： +9.1% 

QQQ 的 25-delta skew 達 9.1%，代表市場對下行風險的定價遠高於上行空間。對比 MSFT、META、NVDA 的短期 skew 都在 -4% 至 -0.1% 之間（call 略貴或接近持平），QQQ 的結構異常清楚：ETF 層面的下行保護需求，比個別科技股更強。

這個結構本身不是新鮮事。但它在 QQQ 創歷史高位（2026 年 6 月峰值 $745）的背景下維持高 skew，是一個值得注意的信號。

從 growth 到 discount rate，narrative 的隱性轉換

2023 年 ChatGPT 問世後，科技股的定價邏輯主軸是：AI 帶來爆炸性的未來收益，所以現在的高本益比是合理的。這個邏輯讓投資人願意在短期內接受巨大的估值溢價。

到了 2026 年，問題換了一個形狀：AI 的收益增速開始讓市場具體化了，但 CapEx 的增速更快。四家公司的資本支出合計從 2024 的 2157 億，跳到 2025 的 3575 億，YoY 增長 66%。四家營收合計增長不到 15%。

投資人對未來現金流的折現假設，開始被迫重新校準。當 CapEx 成長是營收成長的 3-5 倍，分析師的模型很難不問：哪一年開始，這些錢能回來？

這個疑問，反映在 IV skew 上，就是下行尾部的保護需求維持高位，而不是兩邊對稱的波動率上升。市場不是在說「我不知道」，是在說「我擔心的是壞的那一面」。

這個轉換不是一夕之間的，也沒有明顯的拐點日。但 25-delta put-call skew 維持在 9% 以上的時間，正好與 AI CapEx 增速持續超越 Revenue 增速的區間重合。這個關係本文不做統計驗證，但現象本身就是研究起點。

波動率體制的兩個層次

用 VolPred 的研究框架看，當前科技股的 IV 結構有兩個層次：

第一層是 VXN 的絕對水平。29-30 的讀數不算低，但也不到恐慌閾值。這個水平對應的是「不安但未崩」的定價環境，期權市場在買保護，但還沒有出現系統性去槓桿的訊號。

第二層是 skew 的結構。QQQ 的 25-delta put-call skew 維持高位，同時個別科技股的 skew 相對平坦甚至反轉（call 略貴）。這個分化說明市場對整體科技 ETF 的尾部風險定價比對個別成分股更謹慎。集中度風險、ETF 結構風險、或者指數層面的 macro hedge 需求，都是可能的解釋。

從策略角度，這種結構通常有兩種解法：

持有下行保護的投資人（買 put）得到了合理的溢價，但時間成本高。在 VXN 30 的環境下，一個月期 25-delta put 大約要花 QQQ 市值的 0.9-1% 保費，折年超過 10%。

另一個角度是 VT（波動率定向）策略。當 skew 維持正值（put 貴過 call），波動率策略的「做空 skew」方向有正 carry，但需要 gamma 風險管理；「做多 skew」方向能捕捉下行保護的 P&L，但時間損耗快。

無論哪個方向，核心假設是：skew 的高位是否能維持，取決於 CapEx 兌現敘事的速度。

AI 變現期對 IV 的隱含邏輯

這裡的分析框架很直白：如果 2027-2028 年各家 AI CapEx 開始轉化為顯著的 Revenue 加速，那麼目前高 skew 是錯誤定價，put 相對貴，做空 skew 的策略能獲利。如果 AI 變現比預期慢，CapEx 繼續高速增長而 Revenue 增速停滯，那麼下行保護的定價可能反而偏低，高 skew 會進一步走高。

目前四家公司的 guidance 多傾向 2026-2027 年 CapEx 仍維持高水位。Microsoft CEO 提到 Azure AI 需求持續超過供給。Meta 仍在大量購置 GPU 和數據中心。這些 signal 指向短期 CapEx 不會大幅降速。

在這個背景下，IV skew 的維持是理性的。市場正在對「CapEx 不能快速轉化」的風險收取保費。

但有一個轉折點值得觀察：當 AI 模型的 API 使用量、廣告 AI 工具的轉化率、或 AWS/Azure AI 服務的 ARR 開始出現加速的 quarter-on-quarter 數據，skew 將有機會壓縮。「變現缺口縮小」的預期，會重新打開上行定價的空間。

一個簡單的觀察

科技股在過去兩年已經用兩種不同的邏輯往上走了。第一段（2023-2024）靠的是 AI growth story 的情緒溢價。第二段（2025-2026）靠的是 EPS 確實有增長，但 CapEx 的增速開始讓 FCF 受壓。

現在 QQQ 在歷史高位附近，25-delta put-call skew 卻在 9% 以上。這兩件事同時成立，說明市場同時在押兩個方向：股價有機會繼續走，但尾部下行要保護。

這不是矛盾，是理性的非對稱配置。只是這個配置的成本，正在用期權溢價的形式從每個多頭的帳戶裡慢慢扣除。

數據來源：yfinance（QQQ, ^VXN, MSFT, AMZN, GOOGL, META 現金流量表與期權鏈），截至 2026-06-30。

懶人包圖組