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IMF最新報告指出，AI帶動全球投資與成長，但同時推升通膨與公債壓力，並擠壓主權債市場資金；從全球債務逼近二戰高點，到F1車隊引入AI決策，人類正步入「高科技、重槓桿」的新風險時代。
在全球經濟充滿戰亂與能源衝擊的此刻，人工智慧(AI)卻像一把雙面刃，一方面推動投資與成長，另一方面也急速累積金融與債務風險。國際貨幣基金（International Monetary Fund, IMF）在曼谷舉行的年會上連番示警，點出AI投資熱潮如何改變資本流向、擠壓主權債市場，並可能在未來引爆股市與債市的劇烈修正。
IMF最新《全球金融穩定報告》指出，先進國家政府債券殖利率已攀升至數十年新高，背後原因除了中東戰爭推升能源成本、各國央行維持緊縮貨幣政策以壓抑再度抬頭的通膨，更關鍵的是「高債務結構」與「AI相關融資」雙重壓力。IMF警告，主權債市風險已明顯惡化，若殖利率無序飆升，可能透過折現率上升大幅壓低整體資產評價，包含近年最火熱的AI資產，同時也侵蝕銀行和金融機構以政府債券作為抵押品的價值。
在這波結構變化當中，科技巨頭是突出的新變數。IMF指出，全球「hyperscalers」及AI企業的投資級債券發行占比，自2024年以來已由不到1%暴增至約10%，代表Alphabet旗下Google、Meta Platforms等大型科技公司，以及AI實驗室，今年合計以債務融資募集了數以千億美元計的資金，用於資料中心、半導體與電力基礎建設。Pacific Investment Management非傳統策略投資長Marc Seidner直言，這些多為長天期AI債券，已大到足以與政府債競逐投資人資本，雖然尚非殖利率的主導因素，卻無疑加重了債市緊張感。
IMF在同期發布的全球經濟展望中，也從實體面揭露AI投資浪潮的「宏觀衝擊」。基金組織將2026年全球成長預測微升至3.1%，並維持2027年3.4%的預估，理由之一是AI驅動投資帶來強勁的「需求衝擊」，抵消部分能源價格飆升的負面效果。包括台灣今年預估成長高達10.7%、南韓3.3%，美國2026、2027年均為2.3%，都與半導體及科技投資鏈的熱絡高度相關。
然而這股榮景正建立在消耗「緩衝資源」的基礎上。IMF指出，各國透過燃料來源多元化及動用戰略儲備，暫時壓抑了中東戰爭引發的能源震盪，但全球油庫存目前以每日約270萬桶的速度被消耗，逼近可能引發油價急漲的關鍵門檻。一旦能源成本再度失控，不僅將侵蝕家庭實質收入，更可能反過來壓抑AI投資動能，使目前看似穩健的成長預期出現反轉風險。
在債務與通膨方面，IMF的數字同樣不容樂觀。先進國家公共債務比率預估將自2025年的108%GDP攀升至2031年的115%，新興及發展中經濟體也將從74%升至84%。在主要經濟體中，基礎財政赤字仍顯著高於疫情前水準，而國防支出壓力疊加高實質利率與短債化趨勢，使「重新建立財政緩衝」愈來愈迫切。IMF模型顯示，2027年全球通膨率超過5%的機率，已由4月的30%升至約35%，風險仍偏向下行。
更令人不安的是，IMF直指AI投資本身就帶有強烈的周期風險。報告形容，這是一個「巨大且前期集中的需求衝擊」——資金大量湧入半導體、資料中心與發電設備，先投資、後等待生產力提升。若未來市場認定AI的獲利與效率改善不如預期，超額投資可能突然收縮，引發股市修正。情境分析顯示，若AI生產力紅利落空，美股可能下跌20%，到2028年全球成長率將比基準情境低1.1個百分點，其中亞洲更將低1.7個百分點，顯示區域對AI周期的高度敏感。
金融市場結構同樣在悄悄改變。IMF提醒，目前美、歐、英等地的市場流動性指標尚稱穩定，避險基金在美國公債市場上大量使用槓桿進行套利的「基差交易」，雖已部分退場，但剩餘槓桿仍使市場暴露在「無序退場」的風險之中。美國避險基金持有的公債占比，已從2022年的約4%躍升至2025年的約9%。一旦利率預期或風險情緒劇變，這些槓桿部位可能成為波動放大器。日本則是唯一在流動性上被點名的異數，自結束收益率曲線控制以來，債券殖利率波動加劇，市場流動性持續惡化。IMF呼籲各國債務管理當局延長債券到期結構，避免過度依賴短債融資，降低大規模展期風險。
在實體企業與產業前線，AI的滲透速度也同樣驚人。從新加坡來看，DBS Group（星展集團）以新加坡「小紅點」穩健、可預測的形象向投資人招手，宣稱在地緣政治與供應鏈碎片化的年代，「穩定反而是一種優勢」。DBS執行長Tan Su Shan指出，當企業因伊朗衝突、俄烏戰爭或荷莫茲海峽封鎖風險被迫改變上游供應鏈時，DBS可協助客戶迅速在不同市場間轉進。她也談到AI時代的人才挑戰，強調應「為態度而聘」，因為在技術快速演進的情況下，人類天生的敏捷與適應力比既有技能更關鍵。
在另一端的Formula 1賽道上，AI更直接加入勝負關鍵。Red Bull Racing（紅牛車隊）與Oracle合作打造AI策略代理系統，從原本用來搜尋賽例與規則的工具，進化為可在比賽中直接給出行動建議的「代理型AI」。Oracle Red Bull Racing技術與績效合作主管Jack Harington表示，這套系統已能整合多元資訊來源協助團隊做出即時決策。例如在2025年義大利Monza站，Max Verstappen切彎防守位置時，AI建議車隊主動讓出順位以避免可能的裁罰，最終車隊採納建議，Verstappen稍後再度完成超車。這顯示AI不只輔助工程師，更開始介入高壓情境下的風險權衡。
即便如此，F1團隊仍強調「人類不會被取代」。Harington提到，F1牽涉到場上與場外的眾多變量及整季冠軍布局，AI主要是擴增工程師與策略團隊的能力，協助消化海量資訊，真正的判斷仍由人類做出。這種「人機協作」模式，某種程度正呼應IMF在宏觀層面的提醒——在面對AI帶來的新一輪槓桿與投資熱潮時，政策與企業決策都不能交由技術自動駕駛，而必須有人類主導的審慎風險管理。
整體來看，AI正同時扮演著全球成長的引擎與金融風險的催化劑。IMF呼籲，各國必須在維持貨幣政策足夠緊縮以壓抑通膨、保障央行獨立性的同時，加速重建財政空間，將針對能源與食品成本的補貼設計為「暫時、精準且不扭曲市場」。對企業與投資人而言，AI不再只是科技題材或效率工具，而是一場涵蓋資金成本、債務結構與地緣風險的「全局賭注」。在這個高科技、高債務的新常態之下，真正的考驗不在於能否搭上AI的列車，而在於能否在列車加速的同時，穩住軌道與煞車系統，避免未來的震盪演變成全面性的金融翻覆。
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