人工智慧將如何在未來十年重塑SMI指數

01. 歷史背景

人工智慧對中小企業很重要，但主要體現在指數中的現有企業。

歷史起點至關重要，因為SMI本身就是一個已被證明的複合成長指數，無需借助人工智慧的敘事。雅虎財經圖表數據顯示，^SSMI從2016年5月31日的8,020.15點上漲至2026年5月15日的13,220.17點，而截至2026年4月30日，iShares SMI ETF的基準指數在過去10年累計總回報率為126.83%。這意味著關於人工智慧的討論應該從一個擁有成熟品質溢價的市場出發，而不是從一個被低估的成長型基準指數出發。

基於數據的AI場景儀錶盤，用於SMI指數 — 對中小企業而言，人工智慧的現實問題不在於它能否成為人工智慧的直接贏家，而在於人工智慧能否幫助其主導產業更快、更有效率地實現複合成長。

SMI指數框架適用於不同投資者的投資期間

地平線	什麼最重要	目前評估	什麼會削弱這個論點
1-3年	人工智慧能否改善現有特許經營模式？	羅氏在 2025 年年度報告中表示，人工智慧演算法在診斷領域能夠提高疾病檢測的準確性，而諾華於 2026 年 2 月 6 日宣布，其在一個新的研究中心擁有人工智慧驅動的發現能力。	人工智慧領域的支出大多仍處於試驗階段，並未轉化為更快的產品週期或更低的成本。
3-7年	生產力擴散指數	經合組織於 2024 年 11 月 22 日估計，人工智慧在未來 10 年內可為年度全要素生產力成長增加 0.25-0.6 個百分點。	收益仍集中在瑞士以外的少數全球超大規模企業手中。
到2035年	人工智慧能否帶來更高的複利成長？	高盛和國際貨幣基金組織的研究表明，人工智慧可以隨著時間的推移提高產出，但這需要大量的資本投入和不均衡的普及。	資本支出成長速度超過貨幣化速度，或電網瓶頸會延緩普及。

SIX將SMI指數描述為由20檔股票組成的基準指數，涵蓋了瑞士約75%的股票市值。正是由於這種構成，瑞士對人工智慧的分析方式與美國大型科技公司有所不同。瑞士的經濟成長潛力更有可能來自於更先進的診斷技術、藥物研發、供應鏈自動化和企業生產力提升，而非其在全球運算領域的領先地位。

這也意味著人工智慧的上漲空間是有條件的。 SMI目前的估值已經很高。如果人工智慧只是增加了實驗和資本支出，而沒有改善獲利質量，那麼市場最終可能會為一個無法實質改變現金流的故事支付更高的價格。

02. 關鍵力量

人工智慧可能從五個方面實質重塑指數

首要的傳播管道是醫療保健和診斷領域的生產力提升。羅氏2025年年度報告指出，其人工智慧演算法在診斷領域的應用提高了疾病檢測的準確性；同時，該集團公佈2025年銷售額達615億瑞士法郎，核心營業利潤達218億瑞士法郎。諾華於2026年2月6日宣布，其位於聖地牙哥的新生物醫學研究中心將具備人工智慧驅動的研發能力，容納約1,000名員工，並成為一項230億美元美國投資計畫的一部分。對於一個醫療保健板塊佔比較高的指數而言，這些進展遠比泛泛的人工智慧概念更為重要。

其次，即使在成長速度較慢的企業中，人工智慧也能提升消費者和企業的營運效率。雀巢在2025年數位化核心升級計畫中表示，此次升級將實現大規模人工智慧和自動化。對於中小企業而言，這種應用至關重要，因為其許多客戶都是成熟的跨國公司，在這些公司中，更優的定價、物流、預測和行銷策略可能比營收成長更為重要。

第三，人工智慧可望逐步提升宏觀經濟成長的上限。高盛在2023年4月5日的報告中指出，生成式人工智慧可望在未來十年內將全球GDP成長7%，生產力成長提高1.5個百分點。經合組織在2024年11月22日表示，人工智慧可望將年度全要素生產力成長提高0.25至0.6個百分點，勞動生產力提高0.4至0.9個百分點。即便其中一部分惠及歐洲和瑞士，瑞士經濟指數（SMI）的長期複合成長路徑也將得到改善。

第四，人工智慧的資本密集特性也帶來風險。高盛在2025年2月4日表示，到2027年，全球資料中心電力需求可能比2023年成長50%，到2030年成長165%。如果人工智慧主要表現為更高的能源、運算和整合成本，那麼中小企業在實現顯著利潤成長之前，可能面臨更高的營運支出。

第五，初始估值至關重要。截至2026年5月14日，iShares SMI ETF的本益比為21.06倍，本益比為4.03倍。這意味著人工智慧必須顯著提升獲利成長，才能支撐其溢價。一個已經反映品質的市場，不會因為一項新技術的出現就獲得第二次估值重估。

目前用於SMI指數的AI評分視角

因素	目前評估	偏見	看漲解讀	看跌解讀
直接接觸人工智慧	SIX表示，SMI僅包含20隻瑞士大型股票，且並非計算密集型基準指數。	看跌	該指數受益於終端市場的採用，而不是基礎設施的所有權。	最大的人工智慧經濟體仍在瑞士之外。
醫療保健生產力	羅氏和諾華都揭露了在 2025-2026 年開展的與人工智慧相關的研發或診斷計畫。	看漲	藥物發現、診斷和試驗效率的提高可以提升利潤率和資產價值。	人工智慧在營運方面仍然很有幫助，但影響太小，不足以對指數收益產生實質影響。
消費者和企業效率	雀巢表示，其升級後的數位核心將實現大規模的人工智慧和自動化。	中性的	大型現有企業利用現有規模進一步榨取成長和成本節約。	收益是漸進的，而且很容易被競爭抵消。
宏觀生產力利好	高盛和經合組織都認為，人工智慧的應用將在未來幾年內提高生產力。	中性的	瑞士在全球生產力提升的背景下獲得了一部分收益，而沒有受到通膨衝擊。	宏觀經濟的收益仍集中在美國和少數科技中心。
資本支出和電力瓶頸	高盛預計，到 2030 年，資料中心電力需求將比 2023 年成長 165%。	看跌	企業透過快速獲利來躲過成本上漲的衝擊。	電力、計算和整合成本的成長速度超過了現金流收益的成長速度。

最終結果是，人工智慧對SMI（永續市場指數）至關重要，但主要體現在提升該指數的現有特性：它是一個高品質、以醫療保健為重點、全球通用的基準指數。最有可能的結果是增強而非重塑。

03. 反例

為什麼人工智慧的故事仍然可能令人失望

最大的風險在於市場格局過於狹隘。瑞士聯邦投資署（SMI）並未擁有全球主要的超大規模資料中心、GPU 領導者或雲端基礎架構平台。如果人工智慧領域最大的收益仍集中在這些企業，瑞士可能只能獲得有限的溢出效應，卻仍需承擔部分成本。

第二個風險在於，人工智慧的宏觀影響可能會誇大目前的GDP和資本支出，但並不能保證持續的獲利成長。 2026年3月，國際貨幣基金組織（IMF）的馬塞洛·埃斯特瓦奧指出，GDP可能高估了人工智慧的直接貢獻，因為它包含了巨額的資本支出，而低估了更廣泛的生產力外溢效應，因為許多無形收益並未被準確反映。對投資者而言，這意味著早期的興奮可能伴隨著延遲的獲利。

第三，成本問題不容忽視。高盛於2025年2月4日發布的關於資料中心電力需求的報告明確指出，人工智慧是能源和基礎設施密集產業。如果公用事業、運算和合規成本的成長速度超過收入成長速度，中小企業可能會面臨人工智慧先增加支出，然後才提升獲利的局面。

SMI 指數當前人工智慧風險檢查清單

風險	最新數據點	為什麼這很重要	目前偏見
有限的直接接觸	SMI是包含20檔股票的瑞士藍籌股指數，而非全球人工智慧基礎設施指數。	最大的人工智慧租金可能仍將處於基準之外。	看跌
起始估值	截至2026年5月14日，iShares的代理估值分別為本益比21.06倍及市淨率4.03倍。	這使得任何不能提升利潤的人工智慧敘事幾乎沒有立足之地。	看跌
資本支出強度	高盛預計，到2027年全球資料中心電力需求將成長50%，到2030年將成長165%。	人工智慧在帶來更高回報之前，可能會先出現更高的基礎設施成本。	看跌
測量滯後	國際貨幣基金組織在2026年3月撰文指出，人工智慧可能高估短期GDP成長，低估外溢效應。	早期宏觀經濟數據可能有波動，容易被投資人誤讀。	中性的

誠實的看空人工智慧的理由並非人工智慧毫無用處，而是如果人工智慧的普及程度不均衡，且最佳獲利模式存在於其他領域，那麼SMI（智慧製造基礎設施）可能會更快地攫取營運負擔，而非經濟收益。

04. 機構視角

嚴肅的人工智慧研究對中小企業投資者意味著什麼

最權威的機構研究表明，人工智慧的規模足以在宏觀層面產生影響，但其發展不均衡，在指數層面可能令人失望。高盛在2023年4月5日撰文指出，生成式人工智慧可望在未來十年內將全球GDP提升7%，生產力提升1.5個百分點。經合組織隨後在2024年11月22日發布了更具體的預測，認為人工智慧在未來十年內每年可使全要素生產力（TFP）成長0.25至0.6個百分點。

同時，高盛在2025年2月4日表示，到2027年資料中心電力需求可能比2023年成長50%，到2030年成長165%。而國際貨幣基金組織（IMF）在2026年3月指出，標準的GDP數據既高估了人工智慧的直接資本支出效應，也低估了其更廣泛的外溢效應。這種組合對中小企業至關重要。這意味著人工智慧很可能具有重要的經濟意義，但從支出到股東回報的路徑可能比媒體報道所暗示的更為緩慢且波動更大。

本分析所使用的機構人工智慧輸入命名

機構/來源	更新	它說了什麼	為什麼這很重要
高盛研究	2023年4月5日	生成式人工智慧可望在未來十年內將全球GDP成長7%，生產力成長提高1.5個百分點。	即使對於非技術基準而言，這也為人工智慧的重要性設定了上限。
經合組織人工智慧論文第29號	2024年11月22日	人工智慧可能使年度全要素生產力成長提高0.25-0.6個百分點，勞動生產力提高0.4-0.9個百分點。	支持長期溫和的生產力提升，而不是短期內重新估值。
高盛研究	2025年2月4日	到2027年，全球資料中心電力需求可能比2023年成長50%，到2030年可能成長165%。	重點指出資本支出和電力方面的限制可能會延遲或削弱人工智慧的回報。
國際貨幣基金組織金融與發展	2026年3月	人工智慧相關的GDP在短期內可能因資本支出而被高估，而在長期內則可能因未反映的溢出效應而被低估。	警告投資者不要將消費繁榮與完全貨幣化的生產力成長混為一談。
羅氏/諾華/雀巢公司資訊揭露	2025-2026	大型中小企業正在診斷、研究和企業系統中部署人工智慧。	展示了 SMI 最有可能在實踐中體現 AI 價值的領域。

機構傳遞的訊息始終如一：人工智慧應成為中小企業發展的積極結構性因素，但主要體現在改善現有企業的經濟狀況。期望人工智慧直接推高估值倍數的投資者問錯了問題。

05. 情景

到 2035 年的機率加權人工智慧場景

建構人工智慧和智慧市場指數的正確方法是將人工智慧的直接所有權與人工智慧的間接貨幣化區分開來。基準指數無需成為技術指數才能受益，它需要其主導產業利用人工智慧來提高資產生產力、診斷速度、藥物研發、定價、物流和成本控制。

因此，以下列出的範圍是長期分析區間，而非點預測。它們基於目前經過驗證的估值、宏觀經濟背景、歷史複合成長率以及現有的最佳公開人工智慧研究成果。

SMI指數人工智慧情境預測（至2035年）

設想	可能性	工作範圍	測量觸發	審查窗口
公牛	25%	23,000 至 28,000	醫療保健、診斷和消費領域的領導者將人工智慧轉化為持續的利潤率或每股盈餘成長，SMI 的複合成長率接近或高於其 10 年總回報指標。	每年以及每個年度報告週期結束後，對主要成員進行審查。
根據	50%	19,500 至 24,500	人工智慧逐步提高生產力，但該指數仍然是一個防禦型優質市場，而不是人工智慧的直接受益者。	每 12 個月進行一次審查，並在 SMI 巨頭披露重大 AI 採用後進行審查。
熊	25%	14,500 至 18,500	人工智慧仍然集中在國外平台，電力和整合成本上升，SMI 的本益比從過去收益的 21 倍左右下調，但利潤成長卻沒有足夠。	審查任何持續的獲利放緩或人工智慧資本支出超過回報的證據。

基本方案仍然是最可信的，因為它所需的假設最少。它並不要求瑞士主導人工智慧基礎設施，而只是要求中小企業能夠有效地應用人工智慧，從而維持並適度改善過去十年行之有效的複合成長模式。

樂觀的前景並非不可能，但需要證明其商業價值。悲觀的前景也同樣存在，尤其是當投資人將人工智慧支出誤認為人工智慧價值創造時。未來十年，最終的贏家將是那些能夠將人工智慧轉化為現金流而非僅僅停留在技術展示上的現有企業。