AI 巨頭 CapEx 飆升與估值重構：四層價值鏈與 P/E vs. SOTP 匹配原則
- —科技巨頭 2026 年第二季 CapEx 大幅增加（如 Alphabet 449 億美元、Meta 311 億美元），導致傳統自由現金流收益率模型失靈。分析時需區分維護性與成長性投資，並透過矽、模型、分發、變現四個收費站檢驗 CapEx 品質。
Alphabet 單季 CapEx 達 449 億美元導致單季 FCF 首度轉負（-59 億美元）。因其搜尋、雲端與 YouTube 各業務線之風險特徵與利潤率差異巨大，不可混在單一 P/E 表格比較。 各業務線獨立性高且 FCF 受 CapEx 衝擊，適用 SOTP 分部加總估值法拆解利潤引擎
Meta 單季 CapEx 達 311 億美元使 FCF 暴跌 91%，僅剩 7.84 億美元。然而其社交平台、廣告系統與 AI 基礎設施在底層高度交織，強行切開估值屬循環論證。 業務與基礎設施高度捆綁，應以整體 Forward P/E 進行估值與折舊博弈
AI基建 長期
巨頭龐大 CapEx 用於資料中心與 GPU 採購，評估重點在於誰能控制單位 Token 成本（自研晶片）以及誰擁有原生分發流量。 單純 CapEx 擴張不等於價值創造，關鍵在於硬體成本控制與流量變現能力
美股大盤 中期
華爾街對四大巨頭的評價框架正從 FCF Yield 轉向業務結構導向。盲目比較 P/E 容易陷入買低賣高陷阱，應精確匹配估值模型。 巨頭商業本質分化，散戶不宜用單一 P/E 衡量全部科技巨頭