具體數字更驚人：當提示中包含悲傷情緒的表達，溫暖版模型與原版模型的準確率差距，會比中性問題整整擴大60%；在這類悲傷情境下，溫暖版模型的錯誤率比原版高出11.9個百分點。研究團隊另外訓練了一個「冷淡版」模型做對照組，結果冷淡版的準確度跟原版幾乎一樣，這證明問題出在「溫暖」這個特質本身，而不是任何語氣調整都會拖累準確度。

換句話說：當你問AI「1+1等於多少」，它大概率不會騙你；但當你帶著情緒說「我覺得我做得對，你也這麼認為吧？」，AI很可能會選擇附和你，而不是誠實指出問題，因為這類問題本來就沒有標準答案，AI於是滑向一種「完美的社交諂媚」，用認同取代準確。

AI消費端滲透率早已到頂，跨平台交叉驗證恐讓「需求」灌水

回到消費端這件事，核心問題其實不在硬體。

就算手機、筆電陸續搭載更新的AI晶片、標榜端側運算更快更省電，也很難真正打動消費者掏錢包，會用AI的人早就已經在用了，不會用、不需要的人，也不會因為裝置多了一顆NPU就突然改變習慣。

真正卡住消費端滲透率的，從來不是運算力，而是準確度：只要AI還在「順著你說話」而不是「對就是對、錯就是錯」，使用者就得自己想辦法補上這個漏洞。

而補這個漏洞最常見的做法，就是交叉使用，同一個問題，丟給兩三款不同的AI互相對照。

根據一份針對388位活躍AI用戶的跨平台調查，受訪者平均同時使用2.83款AI服務，超過八成的人同時使用兩款以上、過半數的人甚至用到三款以上。這種行為表面上看起來像是「AI滲透率極高」的證據，換個角度看恐怕正好相反：這代表沒有一款AI能單獨讓使用者放心信任，消費者被迫用「問好幾家」的方式，自己做人工的事實查核。

這種跨平台交叉驗證的需求，很容易被上游業者誤讀成「用戶對AI的需求暢旺」，進而支撐更龐大的資本支出與更樂觀的營收預期，但實際上，這可能只是同一批使用者的同一個問題，被重複計算了兩三次而已，也造成了「AI需求膨風」。

當「進步」跟「需求」都在膨風，AI概念股的本益比撐不住太久

放回股市來看，這正是為什麼即使指數在斷頭賣壓宣洩後出現技術性反彈，市場也不該倉促為那些動輒二、三十倍本益比的AI概念股摸底。這裡還有一層更根本的問題：AI的進步速度，其實遠低於市場原先的預期。

市場一度樂觀認為，2026年就能看到接近AGI等級的準確率持續攀升，但實際狀況卻是多個關鍵指標同步卡關，擴大模型規模帶來的效益明顯遞減，算力需求呈指數增長，訓練資料本身也已逼近枯竭。

追蹤頂尖AI科學家、產業領袖與專業預測者意見的2026年最新調查（LEAP第8波）顯示，專家對AGI出現時間的中位數預測落在2047至2050年之間，跟「2026年就會兌現」的樂觀想像，足足差了超過20年。更值得注意的是，這不只是時程認知的落差——AI學界最權威的官方組織AAAI（國際人工智慧促進協會）在2025年發布的總裁小組報告，訪問475位研究者後發現，高達76%認為單純擴大現有AI模型的規模，不太可能達到AGI，顯示問題不在於「還要等多久」，而在於「現在這條路本身走不走得通」。

深度學習教父級人物Yann LeCun的立場也呼應了這一點：他根本不承認「AGI」這個詞，他認為人類的智慧本身也是高度專業化、有局限性的，「通用」這個前提本身就站不住腳，因此他更傾向使用「人類等級的智慧」或「進階機器智慧」（AMI）來描述未來的AI。

對於其他科技巨頭喊出的2到5年時程，LeCun直言「差得遠了」，要達到人類等級的智慧需要數十年，甚至得經歷好幾次重大的技術架構革命，絕不可能在近年內發生，他也在2025年底離開Meta、自己創辦AMI Labs，用超過10億美元的募資規模，把這個判斷變成一場實際的商業押注，而不只是一句訪談金句。

如果連研究這件事最久、資歷最深的人與最權威的官方學術組織，對AGI的時程與可行路徑都抱持這種懷疑態度，市場對AI概念股的樂觀定價，恐怕比想像中更脆弱。

如果最終端的真實需求本來就存在灌水成分，再疊加技術進展遠不如預期這個變數，這些估值建立在「AI能力只會愈來愈強、需求只會愈來愈大」雙重假設上的個股，本益比恐怕很難在現在的高檔水準維持太久。

本文內容僅供參考，無任何買賣建議，投資人應謹慎評估，風險自負。

本文獲「玩股網」授權轉載，原文：台股連兩日重挫千點，國巨、台達電跌勢最兇，融資斷頭與當沖成惡夢

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