錢全都停在賣鏟子的那幾層——
買方的資本支出翻了倍，毛利率一動也沒動

五個發現，與各自的意涵

結論先講；每一點下方為該發現對決策的意涵。所有數字由程式算出，可回溯到原始 JSON。

1. 錢全都在供給側：一年報酬 半導體 +207%，而 雲端與模型 +7%
   這條鏈被交易的是『誰賣鏟子』，不是『誰挖到金子』。買方與應用端還沒被重新評價。
2. 雲端與模型的資本支出占營收從 13.6%（2022）升到 24.5%（2025），毛利率卻從 12.2% 到 12.3% 幾乎沒動
   出資方正在為未來付錢、還沒收到錢。這是整條鏈最關鍵的單一數字——它一旦轉向，上面所有層的訂單同時消失。
3. 半導體的毛利率 48.7% → 60.9%，同期存貨占營收 18.9% → 12.7%
   毛利率上升而存貨下降＝需求真的進到損益表，不是預期。這一層是全鏈唯一有完整基本面驗證的。
4. 資料中心硬體相反：存貨占營收 8.0% → 16.6%，毛利率 21.6% → 19.2%
   營收放大但庫存堆高、毛利被壓縮——組裝端在用資產負債表換營收，這是這條鏈裡最先會出事的位置。
5. 傳導方向與直覺相反：應用與終端 領先 雲端與模型 2 週（r=0.223）
   市場先為終端需求定價，才回頭把上游重新評價；而 42 組候選只有 1 組通過穩定性檢驗——大部分看起來的『傳導』只是同漲同跌。

五年走勢：這條鏈不是一起漲的

七層等權指數，基期 100，對數刻度（線性刻度會讓漲最多的那條把其他六條壓成直線）。

資金輪動：每一季誰在領先

每格為該層當季報酬減去七層平均。顏色只是輔助，數字才是事實。

傳導與時滯：先剝掉大盤，才看得到順序

七層都是股票指數，原始報酬之間最大的共同項是大盤。不剝掉它，任何落後相關都贏不了同步相關—— 第一版實測跑出 0 組 就是這個原因。下面用的是各層減去七層平均後的超額報酬。

下表是 42 組候選中， 同時通過「落後相關 ≥0.18、t 值 ≥3.0、前後半段都成立」三道關卡的配對。 只留下 1 組——大部分看起來的傳導經不起前後半段各驗一次。

背離：該同步卻沒同步的地方

長期相關 ≥0.55、但近 13 週報酬差 ≥12 個百分點的配對。故事開始改變的地方通常在這裡。

這波漲的是預期，還是已經進到損益表

價格層回答「錢流到哪一層」，這一段回答「錢有沒有變成利潤」。 四個市場能拿到的深度天生不同，下表先講清楚各自拿得到什麼。

方法與已知限制

下列限制會影響結論可靠度，逐項列明而非隱藏。

• **這是相關不是因果**：傳導配對是輪動順序的統計規律，不是機制證明。同一個時滯可能來自共同的第三因素（例如同一批資金的配置順序）。
• 傳導用的是各層減去七層平均後的**超額報酬**（不剝掉共同因子只會量到大盤）。七層超額報酬每週加總為零，所以任兩層的同步相關期望值約 -0.17——因此**不能用『比同步版好多少』當指標**。本表三道關卡：落後相關 ≥0.18、t 值 ≥3.0、前後半段同號且較弱那半 ≥0.10。相關不等於因果；這是輪動順序的統計規律，不是機制證明。
• 層別採等權而非市值加權：市值加權會讓半導體層變成台積電與 NVIDIA 兩檔的指數。代價是小型股的權重被放大，波動看起來比市值加權高。
• 名單是**手工策展**的 102 檔（版本 2026-08-14），不是全市場自動篩選。優點是每一檔都說得出為什麼在那一層，缺點是涵蓋範圍由人決定——每一檔的入選理由都寫在 ai_universe.json 裡可供推翻。
• 非上市的關鍵角色（OpenAI、Anthropic、xAI）無法納入，價格層天生看不到它們；第五層的資本支出因此是**間接**觀測。
• 第五層（雲端與模型）台股掛零——台灣沒有超大規模雲或模型公司，這是事實不是漏抓。
• 日股沒有個股基本面（EDINET 不提供結構化財報），所以基本面循環那一段日股整格留白，不用代用數字填。
• 全部使用當地幣別報酬率、不做匯率換算；跨市場比較的是相對強弱不是絕對報酬。
• 本報告為公開資料之量化與情境分析，非投資建議、非任何證券之買賣邀約；作者非持牌投資顧問。