新的一年剛開始，美股表現依然強勢，但在亮眼的指數背後，市場其實累積了不少不確定性，從地緣政治到關稅政策，再到 AI 基礎建設帶來的龐大資本支出，許多華爾街分析師都認為，2026 年將是一個波動明顯升高的年份，市場表面看起來樂觀，但底層結構正在發生變化，資金流向也開始出現調整
【新年的強勢開局與潛伏的肥尾風險】
Victoria Green 在 CNBC 訪談中都提醒，今年同時落在總統任期第二年與選舉周期的交會點，歷史顯示這類年份通常報酬率不會特別突出，但市場震盪會明顯增加，更值得注意的是所謂的「肥尾風險」，也就是發生極端事件的機率高於一般情況，不論是突如其來的關稅政策、地緣政治升溫，或金融市場的流動性問題，都可能在短時間內放大市場波動
在政策溝通高度即時化的環境下，市場對消息的反應變得更敏感，一則關於制裁或關稅的發言，就可能引發特定產業的劇烈震盪，Seeking Alpha 也回顧過，過去類似「解放日」式的關稅宣示，曾短時間內造成科技股明顯修正，因此多數分析師認為，雖然不需要過度悲觀，但投資人應該要心理準備，今年出現 5% 到 10% 的拉回並不意外
【AI 熱潮是 1999 年重演還是長牛起點？】
市場的核心主軸仍然離不開 AI，外界最常討論的問題是，這一波 AI 熱潮究竟是類似 1999 年的泡沫，還是一個長期產業循環的開端，相關報告中指出，目前「七巨頭」的市值已經達到 19 兆美元，規模甚至超過多個主要國家的 GDP 總和，集中度確實偏高，也難免讓人聯想到過去網路泡沫時期的狀況
但與 2000 年不同的是，現在科技巨頭本身具備相當穩定的獲利能力與現金流，整體利潤率遠高於當年，即使部分 AI 投資回收期拉長，也不至於立即對財務結構造成衝擊，Kevin Gordon 也提到，AI 正在從科技公司內部的研發工具，轉變成橫跨各產業的生產力提升手段，現在標普 500 指數中幾乎每個產業，都多少能找到 AI 導入的應用場景，這使得 AI 不再只是科技股的題材，而是擴散成整體企業效率升級的推力
不過風險仍然存在，尤其是在基礎建設端的投資規模已經來到兆美元等級，部分融資結構又存在產業彼此交叉投資的情況，一旦資本市場收緊，整條資金鏈條可能會同時受到壓力，這也是市場開始對 AI 概念股出現估值分歧的原因之一
【大輪動開始，資金逃離擁擠的科技股，流向何方？】
也因為如此資金其實已經悄悄展開輪動，當大型科技股的估值越來越擁擠，投資人自然會開始尋找其他能承接成長動能、但價格相對合理的標的，近期可以觀察到金融、工業、公用事業以及部分與基礎建設相關的資產，開始重新受到市場關注，金融股在利率仍維持相對高檔的環境下，獲利結構相對穩定，也具備一定的防禦性；工業類股則直接受惠於實體建設與產能擴張的需求
公用事業則是 AI 熱潮下容易被忽略的一環，因為資料中心本質上就是高度耗電的基礎設施，無論雲端服務如何成長，電力需求都是最底層且不可替代的支撐，部分分析指出，目前公用事業的估值水準相對合理，但未來成長動能卻正在上修，這使其在風險與報酬之間形成不錯的平衡點
小型股與中型股的獲利預期也開始改善，過去兩年表現落後的族群，正在補上基本面回升這塊拼圖，隨著大型股估值偏高，部分資金轉向估值較低、但營運開始回溫的公司，也屬於合理的配置邏輯，房地產信託與另類資產管理公司中，與資料中心、再生能源或基礎設施相關的標的，也逐漸被視為兼具防禦性與成長性的中間選項
【動盪年代的投資策略，選股優於大盤】
整體看起來 2026 年的市場環境已經不太像過去那種只要買進指數型 ETF 就能跟著水漲船高的格局，估值擴張帶來的報酬空間正在收斂，未來更可能回到依靠企業獲利與產業趨勢來拉開差距的階段，也就是典型的選股型市場
在這樣的情境下，投資策略更接近風險控管與資產配置的平衡藝術，保持在市場內參與長期趨勢仍然重要，但同時也要避免過度集中在少數高估值板塊，將資金分散至受惠於 AI 建設、但商業模式更貼近實體需求的產業，有助於降低波動帶來的心理與資產壓力，此外，部分投資人也開始重新評估海外市場，尤其是科技權重較低、但工業基礎穩定的地區，作為分散美股集中風險的一種方式
