股癌-Podcast-25.01.29(含QA)
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股癌-Podcast-25.01.29
**DeepSeek近期討論熱度升高，過去較少人關注，但我們在節目中持續提醒這是AI產業中較大的利空，相關理由先前已論述。
*近期社群媒體與新聞充斥關於DeepSeek的討論，這正好說明市場不會永遠都是對的。
*市場新手容易認為價格波動能準確反映市場情況，今天上漲代表利多實現，明天下跌就覺得市場轉空，過度解讀短線股價變化容易陷入盲點。
*例如，若某天市場上漲，認為利多已反映，隔日市場回檔就打臉，若再度上漲又會陷入困惑。
*市場具有週期性、循環與短期震盪，理解這點後，就不會盲目相信市場絕對有效率，市場往往犯錯，錯誤定價提供買到便宜標的的機會。
*重點不在於事後證明預測正確，而是強調市場不是絕對正確，很多時候只是尚未反應過來。
*市場有時過度反應，因此關鍵在於尋找平衡，避免FOMO盲目追高或恐慌性賣出，保持穩定心態更為重要。
**DeepSeek相關討論達到輿論高峰，我們視為從”反應中”到”已反應”的階段，過去將其視為潛在利空，但現在反而要關注未來可能的機會。
*在市場中，應該不斷向前看，而非沉迷於事後檢討，市場反映的是未來，許多人仍未理解這點。
*當事件已發生，無謂的討論價值不大，投資重點應該是如何提前布局。
**目前DeepSeek討論進入白熱化，吸引AI圈內外的不同立場人士參與，產生大量雜訊。政治立場不同者也湧入，導致市場充斥各種極端言論。
*在這種情況下，重要的是過濾噪音，辨別市場傳聞的真實價值，判斷是否具有實質意義，而非被情緒化討論影響投資決策。
**目前市場開始質疑DeepSeek訓練成本是否如其所稱的600萬美元，實際可能遠高於此數字。
以Scale AI的說法，DeepSeek可能擁有超過5 萬顆 H100，換算成HGX硬體成本極高，怎麼可能只花600萬美元?
這反映出市場對AI訓練成本的認知程度參差不齊。
*正確方式應是將訓練成本換算為伺服器租賃成本，每小時2至4美元，進而估算總成本，而非直接用CAPEX計算單一模型訓練費用，因為伺服器不會只訓練一個模型。
*很多討論方向錯誤，甚至完全忽略正確的計算方式。
**DeepSeek因無法回答某些政治敏感問題，引發批評，部分人認為這代表中國AI沒有價值。
*然而，DeepSeek是開源模型，下載後可在本地端調整，Perplexity已經展示其能回答兩岸政治問題，並且表現良好。
*這類模型在官方網站可能受限，但任何開源模型都能經過微調後提供完整答案。
*這不只是中國特色，像ChatGPT、Gemini、Grok 也有內容審核與限制，避免回應違規或危險內容。
*中國AI受限於自身審查制度，對於台灣問題持模糊立場，但這並不影響技術本身的開源價值。
*許多人討論時陷入二元對立，認為中國AI不是超越美國，就是毫無價值。
*事實是 DeepSeek沒有超越ChatGPT，但開源模式讓更多團隊可以利用其技術降低AI訓練成本，這才是關鍵。
*討論不應聚焦於中國AI是否彎道超車，而應關注其開源方法是否能對市場產生影響。
**DeepSeek團隊提出的方法確實能挑戰現有AI訓練模式，可能對高額硬體資本支出帶來改變。
*這正是我們過去一直關注的市場挑戰之一。
*如果只關注中國的政治審查問題，而忽略開源技術的影響，那麼這類討論將毫無價值，只是在浪費時間。
*許多人在網路上討論時，只想輸出自己的觀點，並不是真的在理解問題。
**DeepSeek使 MOE(Mixture of Experts)多專家模型，這種架構本就能降低運算成本，加上其強化學習技術，使得訓練成本相對較低。
*即便其訓練數據可能來自ChatGPT，這並不影響其價值，因為開源精神本質上就是站在前人肩膀上發展。
如果今天是一家義大利公司，而非中國公司，市場對其態度可能完全不同。
*未來可能有更多國際開源團隊採用類似方法，進一步降低AI訓練門檻。
*預期未來的AI算力需求只增不減，未來將有更多團隊沿著DeepSeek開創的方向發展。
*Meta作為一個擅長複製創新的團隊，可能已經開始研究這項技術，未來很可能會推出類似方案，就像當年模仿 TikTok一樣。
*這將進一步推動開源社群的成長，或許不只是Meta，其他國家與團隊也可能利用這套方法，透過開源技術發展自己的AI模型。隨著更多參與者加入，AI產業對算力的需求可能會持續增加，並推動產業發展。
**在短期內，AI硬體相關EPS仍將維持高水準，只要CSP的CAPEX尚未出現大幅下降，獲利修正的機率不高。
*然而，市場可能會開始出現估值修正(derate)的情況。所謂derate，即在評價股票時，市場通常會計算未來12個月的EPS，並給予一定的P/E乘數。
當市場樂觀時，P/E可能高達30~50倍，但當市場進入成熟階段，投資人開始對獲利變現的可行性有更多理解時，P/E可能會下降至15~20倍。這意味著即使企業營收持續成長，市場給予的估值倍數可能不如過去樂觀。
*接下來可能的劇本是，企業財報雖然優於預期，卻無法像過去那樣大幅推動股價上揚。
*分析師與投資機構調整EPS預測後，市場仍可能給予較低的P/E乘數，導致股價難以達到過去的高估值區間。
這是市場可能面臨的變化，也是需要密切觀察的現象。
*從目前市場的反應來看，這套論述有機會被市場接受。投資人在評估AI產業時，需關注是否出現估值修正，以及硬體需求是否持續強勁，這將成為影響未來AI投資機會的重要因素。
**AI相關軟體股全面爆發，CloudFlare、Salesforce、Confluent等紛紛上漲，市場買單的假說顯然是AI訓練與基礎建設成本下降，使軟體滲透速度加快。過去市場預期AI軟體大規模應用要到2026下半年，如今時間軸可能提前。
*開源技術的出現雖然不代表企業立即採用，但價格競爭壓力已經形成，讓OpenAI之外的中國廠商與其他團隊持續降低AI成本。
*AI成本下降速度超出預期，進一步推動軟體滲透，可能帶動新一波硬體需求。
*雖然短期內硬體供應商毛利可能受壓，但由於終端市場擴大，算力需求可能不降反升。
*這將引發新一輪軍備競賽，使軟體股成為市場焦點，軟體將在未來outperform，這是合乎邏輯的結果。
**市場對AI軟體股的估值可能迎來 re-rate，過去預期2025-2026年才能實現的盈利貢獻，如今可能提前實現，讓市場重新評估這些公司的價值。
*對AI軟體的需求增長若未能反映在市場行情上，則可能證明AI產業存在泡沫。
因此，未來幾個季度將是關鍵，市場是否真正買單AI軟體，將決定整體AI產業趨勢。
**主委的個人投資策略也逐步轉向軟體，過去主要關注AI硬體，如今已減少相關持倉，軟體在組合中的權重將持續提高。
*市場原本聚焦硬體，然而近期跡象顯示轉向軟體的方向是對的，因此投資策略將進一步向軟體傾斜。
*整體來看，這次事件的核心不在於中國企業的角色，而是AI基礎設施成本的下降如何影響市場結構。
*當AI進入門檻降低，更多玩家將加入競爭，軟體變現速度將加快，形成新的投資機會。
*未來市場發展仍需觀察，會持續關注後續變化並分享進一步觀察。
股癌-Podcast-QA-25.01.29
**許多人夢想財務自由，但現實中仍需面對責任與開銷。
*一位40歲的投資人擁有八位數資產，但因現金流不足，無法離開工作，顯示即使資產可觀，現金流管理仍是關鍵。
*財務自由不只是資產數字的問題，更涉及投資策略與穩定的收入來源，如股息、租金或其他被動收入。
*對於財務自由的追求，應考量風險管理、資產配置以及市場變化。
**長期投資者應該選擇具有護城河的企業，並耐心等待市場認同其價值。
*投資市場的氛圍經常變動，對於短期的市場波動應保持冷靜，避免情緒化交易。
*近期黃金與股票市場的表現顯示，投資人對於全球經濟的不確定性仍然謹慎。
*長期持有黃金的策略適合對抗通膨，但短期內仍會受到市場情緒影響。
*有些投資人擅長抓住短線低點，例如主動加倉黃金的策略，雖然部分運氣成分存在，但依舊可透過技術分析與市場情緒掌握趨勢。
**小型股如果無法吸引市場關注，可能需要較長時間發酵，投資人應耐心等待資金進場，而非短期內急於拋售。
*持有小鬼股這類成交量低但潛力大的標的時，需要評估市場是否會注意到該股的成長潛力。
**中國在機器人與AI領域的競爭。AI模型與機器人技術可能複製電動車產業的發展軌跡，中國企業透過大量補貼與市場壟斷來提升競爭力。
*AI相關技術在中國內部的發展快速，主要因為擁有大量數據可供訓練，且法律規範較寬鬆，使得創新速度加快。
*機器人產業可能出現百家爭鳴的局面，類似於中國的電動車市場競爭模式。
**全球市場與AI技術的融合。AI產業的競爭正在驅動基礎建設(infra)成本下降，這將提升AI技術的普及率，使企業更容易採用先進技術。
*中國的AI企業，如DeepSeek，在中國國內市場已受到挑戰，顯示競爭激烈，牆內市場內卷化的現象加劇。
*AI技術的成熟可能帶來更多低成本解決方案，對於全球市場來說是一種機會，但企業仍需面對中國企業的低價競爭策略。
**投資心態與市場心理。投資市場中的相對剝奪感是普遍現象，就像是一方在軍營服役，另一方在海外留學，容易產生心理不平衡，這與投資時看到別人賺錢而自己未能獲利的心態類似。
*市場投資應該理性思考，避免因為短期波動而做出不必要的決策。
*投資是一場長期遊戲，需要透過紀律與持續學習來獲得穩定回報。
**資本市場與創業精神。若發現某個行業的老闆賺得很爽，代表市場有利潤空間，應該思考如何切入市場，而非只抱怨被壓榨。
*許多台灣上市櫃企業的創辦人，都是因為看到產業機會後決定自行創業，這證明市場競爭與企業家精神的重要性。
*參與市場並理解資本運作，是提升財富與掌握市場趨勢的關鍵。
