华尔街科技投资大咖、Atreides Management 投资长 Gavin Baker 在 Sohn Conference 2026 与最新访谈中接连抛出逆市场共识观点，直言亚马逊 AI 晶片 Trainium 才是当前最被低估的标的，而真正决定 AI 泡沫是否形成的关键，不是辉达、不是 OpenAI，而是台积电 (2330-TW) 的扩产速度。

这位曾在富达 (Fidelity) 管理超过 170 亿美元资产、也是 SpaceX 与 AI 晶片早期投资人的科技投资人甚至直言：「如果 AI 最终没有形成泡沫，台积电值得开庆功宴。」

Baker 表示，AI 正处于美国商业史前所未见的爆发期，其中 Anthropic 的成长速度尤其惊人。

他透露，Anthropic 单月新增年化经常性收入 (ARR) 已达 110 亿美元，几乎相当于 Palantir、Snowflake 与 Databricks 三家明星 SaaS 公司历经十年累积的规模总和。

Baker 说：「这可能是美国商业史上最非凡的时刻。」

他也提醒，历史上几乎所有基础技术革命，从铁路、运河到网际网路，最终都曾形成泡沫，AI 也未必例外。

他认为，这次与 2000 年网路泡沫最大的不同，在于 AI 基础建设主要由大型科技公司现金流支撑，而非像当年仰赖大量债务融资，因此风险结构已出现明显改变。

在他看来，真正限制 AI 泡沫扩张的核心并非需求，而是晶圆供给，而这项关键正掌握在台积电手上。

Baker 表示，若台积电完全依照辉达执行长黄仁勋期待的速度扩产，辉达 (NVDA-US) 在 2026 至 2027 年期间，理论上甚至有机会卖出 2 兆至 3 兆美元规模 GPU。

但市场需求终究存在极限，若产能过快扩张，供给超越需求，最终恐引爆泡沫。

因此，他认为台积电目前正扮演 AI「守门人」角色，一方面持续扩产维持对英特尔 (Intel) 与三星的技术领先，另一方面又保留晶圆供给限制，避免市场过热。

Baker 直言：「如果只能看一个指标判断 AI 泡沫，我会看台积电的产能决策。」他进一步指出，若 AI 最终没有形成泡沫，台积电将是背后最大功臣。

Baker 认为，台积电管理层长期历经半导体产业循环，深知供给失衡后果，因此不会盲目追求极端扩产，反而透过现实世界供给限制替整个产业踩煞车。

除了晶圆供应，他也点出 AI 另一大瓶颈是电力。

不过，Baker 预估，2027 至 2028 年电力供应压力有望逐步改善，而真正改变产业格局的将是「轨道算力 (Orbital Compute)」。

他提出，未来太空资料中心不会是大型太空站，而是将 AI 机架直接送入轨道，再透过雷射串联形成虚拟资料中心。

由于太空天然具备太阳能供电与真空散热条件，加上 SpaceX 已建立全球最大卫星网路与雷射通讯能力，他预估轨道算力未来数年内将逐步验证商业可行性。

而在 AI 晶片竞赛方面，Baker 则特别点名亚马逊 Trainium。

他指出，相较超微 (AMD) 与其他 ASIC 解决方案，Trainium 已开始挑战辉达主导地位，尤其 Trainium 3 导入交换式 Scale-up Network 后，更有机会成为 AI 推理时代的重要竞争者。

Baker 强调，目前全球真正具备此能力的系统只有两套，一套支撑辉达 GPU 生态，另一套则属于亚马逊 Trainium。

他认为，随着 Trainium 3 下半年开始放量，Trainium 在 2026 年的重要性，将相当于 TPU 在 2025 年的地位。

「我永远不会放空 Google，也不会放空博通 (Broadcom)，但 Trainium 显然被市场严重低估。」Baker 说。

关于记忆体产业循环，Baker 指出，今年记忆体价格已上涨约 60% 至 70%，依照过去 25 年产业循环经验，理论上目前已接近卖出时点，但这次情况更接近 1990 年代中期的「真正产能循环」，市场可能仍处于早期阶段，不宜完全套用历史模板。

至于 AI 商业化进程，他预估 OpenAI 与 Anthropic 合计营收冲上 2,000 亿美元的时间点，可能比市场预期更快到来。

他认为，AI 商业模式正从订阅制转向按量付费 (Pay-as-you-go)，未来营收爆发速度可能类似过去电信业按分钟计费模式，带动 AI 产业收入超越外界预估。

不过，Baker 也示警，AI 产业真正风险并非算力不足。

他表示，若未来出现重大演算法突破，使模型不再需要更多 GPU、更多记忆体与更多资料即可提升能力，整个 AI 基础设施投资逻辑都可能遭到颠覆。

Baker 表示：「如果有一天，不需要更多算力、更多资料就能持续提升模型能力，那才是真正风险。」