筆記-股癌-Podcast-25.05.31
**美股與台股的夜盤表現與連假情緒觀察。
*美股夜盤曾短暫下挫，但隨後收復失地。*富台指夜盤一度下跌1.8%，最終收在-0.46%，屬正常震盪範圍。
*過去因為連假後的意外事件使投資人習慣連假前降持，但長期來看，這種作法非最佳策略，除非是基於個人風控。
**產業研究與投資策略調整方向。
*手上現金增加後，持續進行產業研究尋找佈局機會。
*硬體股目前多已明朗，採區間操作。
*軟體股因創新高表現強勢，採動能加碼策略，即便位置偏高，只要未跌破進攻區間即可續抱。
*軟體ETF如IGV相對強勢，為市場關注主題之一。
*預期AI發展將從基礎設施（Infra）擴展至平台與軟體應用層，軟體應用為長期主軸。
**NVIDIA財報與展望。
*本季營收約44–45B，符預期，未來幾季在Blackwell產品推進下有望再提升。
*Earnings call中提及每週部署1000 racks，實際上業界預期此規模將在Q4才實現。
目前主要供應商（如廣達、鴻海）產能仍不足支撐如此快速的部署節奏。
*預估GB200+GB300全年出貨約25–27K台，低於原先市場過高預期的60K，但符合現實狀況。
**NVIDIA對中國市場會推出特規產品，如RTX Pro（B40），規格降低但不需使用HBM與COWOS，約出貨量80–100萬顆。
*Earnings call提到20%營收來自新加坡，雖對外表示99%為美系客戶，但市場普遍認知部分產品實為轉往中國。
*業界皆知中國仍透過各種灰色手段取得晶片，如轉單、GPU租賃、假公司名義，這些風險雖存在，但已逐步被管控。
*隨著EPS成長率從三位數降至30–40%，未來PE Ratio將受此限制。
*硬體股EPS可被估算，因此股價多呈現區間震盪，跌深時才會再次產生投資吸引力。
*軟體股因未來潛在ASP提升與用戶成長仍具驚喜，值得關注。
**AI應用潛力與軟體股rerate契機。
*Google I/O展示AI產品具實質應用，未來若公布AI導致訂閱數與ASP成長，將啟動軟體股全面rerate潮。
*關鍵觀察點在Microsoft與Google未來財報是否揭露AI變現效益。
**AI取代白領工作之辯與思考。
*Anthropic CEO與多位AI領袖預測未來數年AI將撰寫大多數程式碼，並淘汰初階白領職位。
*作者對此類說法保持反感與審慎，指出AI取代AI自己更合理，不應過度放大取代論。
*矽谷公司高度仰賴軟體開發，才會極力追求AI替代碼農；其他企業可能並無此急迫需求。
*認為這些激進預測源於科技同溫層的內部焦慮與競爭，應注意其情境侷限性。
**自認曾因過度樂觀看好新技術導致投資提早進場，未獲理想報酬。
*正在修正此傾向，強調技術是否能被廣泛商業化、價格是否能被市場接受，才是關鍵。
*提醒投資人注意估值與商業模式能否支撐技術落地與擴散，否則再酷的技術也只是短期題材。
*硬體操作區間震盪，待跌深布局。
*軟體持續追蹤創新高與AI變現潛力，逢突破加碼。
*關注Google、Microsoft未來數據是否能引爆AI應用的第二波行情。
*謹慎看待AI替代論，留意產業結構與成本接受度差異。
*不過度預測，但持續準備、尋找合理估值與未來潛力兼備的標的。
**AI正在全面導入台灣軟體業，帶動降本增效。
*台灣多數軟體公司已將AI導入開發流程，普遍回饋顯示效率顯著提升。
*預期未來2–3年內可降低約20%成本，但不是透過裁員，而是減少未來新增人力。
*台灣市場仍處於人才搶奪狀態，不易輕易裁員，與美國大廠裁撤junior工程師情況不同。
**收費模式轉型：從SaaS訂閱制轉向Token-Based計費。
*傳統SaaS依用戶席次訂閱，未來將有更多應用轉向按用量收費（Token-Based）。
*Token模式依據推理次數與產出量計價，提供更具彈性的收費方式，可能搶走原本SaaS訂閱的市場。
*收費策略將依Use Case不同而定，人資或單次用途較適合Token制，大量互動與深度研究場景仍適合訂閱制。
**實地訪查多家小型公司，普遍表示AI已部分取代基礎Coding任務。
*如現觀科表示，透過AI協助可讓人力支出在五年內減少兩成，但仍需要研發人員作為主體。
*過去使用ML/DL處理後端資料，現轉向與LLM合作，改善用戶介面與應用邏輯，降低企業導入門檻。
*例如：客戶不必再自養大量R\&D，而是透過軟體公司提供的專屬AI助手解決問題。
**失業潮預期過於誇大，實際為結構性轉換。
*短期內不會發生大規模失業潮，反而是未來找人變得不那麼急迫。
*AI不會直接淘汰所有人，而是會用AI的人取代不會用AI的人。
*真正的競爭不在於AI與人，而是AI增能者 與 傳統人力之間的差異。
**軟體業的營運槓桿與投資觀察重點。
*軟體公司最大成本為人力，AI導入能有效降低Opex（營業費用），進而釋放營運槓桿。
*若營收持續成長、人力費用成長放緩，EPS將快速改善，過往高估值將變得合理。
*投資人應密切關注未來幾季Opex變化，這將是評價軟體股是否「轉折合理」的核心指標。
*類似於過去大家看不懂AI硬體漲勢，等懂時股價已處高檔，軟體股也可能重演類似劇本。
**大型與新創軟體企業的競合關係與錯誤預設。
*現階段不宜用零和競爭思維看待AI與LLM導入，每家公司都能從中擴張市場。
*軟體業並非巨頭一定能取代小公司，小公司也未必能彎道超車，更多是共榮與分進合擊。
*現階段AI市場仍處於成長階段，資源與需求尚未飽和，尚非血海市場，不宜急於談「淘汰」。
**投資策略建議與心理建設。
*投資者應避免 誰掉的我才撿 的心態，這樣容易錯過多頭行情。
*當你過度懷疑市場的合理性，就會在高點想賣、拉回就砍倉，錯失長期獲利機會。
*建議將AI導入視為擴大總市場（TAM）與效率提升的過程，而非互相搶食的零和賽局。
*用正向視角理解軟體業的EPS改善與估值合理化，能提高投資勝率與持股耐心。
*投資的關鍵是先有觀點，再去實地驗證。若證實觀點正確，需耐心等待結果浮現。
*不需執著於一時價格與悲觀聲音，而應專注於趨勢背後的成本結構與商業模式轉變。
**QA部分。關於大戶操作與市場操縱的法律灰區。
*先買權證再拉抬現股，是否會觸法?
是否影響市場 具有高度裁量空間，檢調與法官主觀認定影響很大。
*法律雖無明確界定 操縱市場，但若被判斷有意圖影響股價，仍可能被請去泡茶。
*像鎖漲停操作，也可能被誤認為是操縱市場，即便投資者主觀上只是策略判斷。
*曾有法官懂股票而認定無操縱意圖，但這屬個案，司法認定極難預測。
*在台灣法制尚不健全情況下，即便行為本身無違法意圖，也可能因對方認定而構成風險。
**有聽眾詢問該如何對美股資產進行貨幣避險，是買有避險的ETF還是自然分散。
*除非對台幣未來走勢有極強劇本預期（如升破25），否則不建議主動避險。
*建議用自然避險，即持有多種貨幣（台幣、美元）即可。
*若是企業有實際成本考量，才適合與銀行談定期swap合約進行避險。
*一般投資人進行避險反而容易越閉越險，例如買00632R或做空期指結果反向賠大錢。
*避險是專業行為，沒必要輕易碰觸；資產未大到需控匯風險的程度，不如專注投資本身。
**有聽眾質疑小米若用台積電N3E製程，是否違反美國封禁先進製程對中國的規範。
*目前對中國的晶片禁令針對AI晶片（GAA架構、HBM等），而非一般消費性FinFET製程。
*N3E仍屬FinFET技術，不屬於目前封禁的GAA先進節點。
*消費性晶片（如小米自研、聯發科天璣、高通驍龍）仍可出貨給中國，無法以禁令卡關。
*小米不在美國實體清單中，也未觸及AI運算或HBM使用，因此理論上不會被禁止。
*即便使用台積電N3E，若晶體管數在限制以下，並為自用目的（未轉售），仍合法。
*強調美國政策目前著重AI高效能晶片、HPC用途的限制，對手機處理器尚未擴及。
