有關Mark：
鑒於有讀者好奇Mark背景，稍微自我見紹一下，Mark為醫學(社會醫學)/理工(半導體)跨領域雙碩士，除了醫學中心之研究經歷(當時主攻精神病理學)，亦有軍事背景(裝甲/機步，精通輕兵器射擊並著有兩篇軍事期刊專論)、TCCC資格(註一)、EMT-2(一般消防隊之緊急救護技術)資格、環工環保專業(空水廢毒四大甲級證照、毒化應變專家級&國際級雙證照)。過去曾任職全球記憶體模組市場前十大廠商之環安工程師、現職全球第一大半導體封測廠先進封裝有關部門工程師。
知識來自於廣泛涉略不同框架與不間斷的吸收；工作之餘，Mark每日至少閱讀5~10篇文章，每月近三百篇。一方面是對投資、科技的熱情與興趣，另一方面是希望能給讀者去蕪存菁之後的高品質知識，如果說我閱讀的都是一顆顆咖啡豆，那我希望能成為咖啡師，帶給讀者過濾雜訊後的精品咖啡。
以下，請品嘗
根據Mark近其之大量研究，有新證據表明，企業的採用傾向正在轉向人工智慧優先(AI-first)的雲端平臺。 簡單來說，企業客戶可能更喜歡已經預整合之解決方案，特別是生成式人工智慧(因其優點為自然語言通用，能讓不具coding基礎的人員降低使用門檻)，這些解決方案附帶了隨時可以使用的應用程式、模型和API(詳第3期)。
當然，這種趨勢有利於Azure(MSFT)和谷歌雲(GOOGL)，因它們的原生平台優勢能與其生成式模型有更深入的整合：如Azure + OpenAI(base on ChatGPT)或者Google Cloud + Gemini。
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另一方面，亞馬遜AWS(Amazon Web Services，為Amazon全資子公司)並不超出上述趨勢之範圍，而是依賴於Bedrock + Trainium(註二)，儘管這套模式是一個具有客製晶片(即以前提過的ASIC)的大規模基礎設施，其「樂高積木式」的架構也為不少專業級客戶提供了更大的靈活性(不會被不可更動的架構綁死)，但可以說，對於「不想自己組樂高」的公司來說，隨插即用性較小(因開發者通常需要自行處理底層的實際配置)，對於只想「買一個現成 AI 方案」的公司來說，這套流程過於繁瑣。簡單來說，AWS提供了「最強大的廚房和最高級的食材」，但它不負責幫你把菜煮好送上桌；對於不想研究食譜、只想直接用餐的客人，這種商模就略顯不夠接地氣。
而其競爭對手(如 Microsoft Copilot 或 Google Workspace AI)提供的是直接嵌入應用程式中的成品，最終結果導致AMZN的高階人工智慧方案，其採用速度比微軟Azure和Google Cloud慢。
而誠如我之前一直跟各位強調的觀念，公司營運的質性面會映射到財報上，財報又會反映到股價上，這也許能解釋為何亞馬遜近年來漲幅不若其它雲AI巨頭。
但AMZN就這樣了嗎?
往反面想，有人「只想買一個現成 AI 方案」，那一定「也有人想自己組樂高，因為那才是精髓所在」。
亞馬遜仍可憑藉龐大的Prime(註三)與AWS會員基礎導入AI工具，進一步以既有平台優勢鞏固護城河，這點其實無論是MSFT(windows生態圈)、GOOGL(安卓/YT/搜尋引擎生態圈)或是META(social media生態圈)、TSLA(車主生態圈)都正在這麼做。
(題外話，AAPL正與GOOGL談合作導入Gemini至其蘋果生態圈，有機會在未來讓雙方win-win)
上面講到的Trainium晶片最新已推出到第三代，應用於亞馬遜的Trainium 3 UltraServers，簡單來說就是亞馬遜自家最新的AI伺服器；傳統機櫃可能只能插幾張AI加速器(見第15期)，但AWS在一台UltraServer中就塞入了144顆Trainium 3晶片(上一代為64顆)，這代表數據不用在眾多機櫃間跑馬拉松，直接在內部高速公路(NeuronSwitch-v1，概念類似NVDA的NVswitch，可參考第45+16期)互通，延遲能壓在10微秒下。
而又因為NeuronSwitch在概念上與NVIDIA的NVSwitch幾乎是完全相同的東西，因此AWS預告未來的第四代Trainium 4(預計2027推出)將能支援NVIDIA的NVLink技術；這是非常有戰略意義的！因為這代表亞馬遜的市場策略從單純的「競爭」轉向「競合(在競爭中合作，在合作中競爭)」，未來其客戶的資料中心將能混用 AWS 較便宜的晶片與 NVIDIA 的高階通用產品，這能讓客戶或甚至是亞馬遜自己，都能有更靈活的選擇。
亞馬遜在這方面的規模與成熟度已達到能推出AI算力工廠的程度(理由如註二)，事實上在2025年底他們也真的這麼做了；並且在推論平台的業務上，Bedrock目前最強大的核心－"Nova 2系列"，亦可讓企業級客戶用自有資料訓練專屬AI代理人(AI Agent，概念見第6期)。
文章最後，再次跟各位夥伴(尤其是最近才剛加入新領袖群的新學員)闡述一件事實，更準確來說是心態；AMZN是目前史上第一家、也是唯一一家突破萬倍漲幅的公司(通常這種漲幅只有加密貨幣才會有)，其歷史高低點相差六十萬倍，你沒看錯，就是6後面五個0，這代表當年即使你只投資一美元，現在也是60萬USD。但即便如此，其在當年.com bubble的全體市場恐懼中，從高位仍下跌了95%個百分點，這你也沒看錯，不是9.5，是95！
在這種情況下，就像進入百慕達三角洲(羅盤失效)，所有量化分析都會失靈，因為過去已發生的財報正在加速崩壞、關於未來的全部數據都是看壞、估值全部過高，這時唯一能指引你的，只有深度質性分析，簡單來講唯有當你非常瞭解、清楚「這家公司內部在幹嘛」以及「其願景與深層內部的執行狀況」，甚至「管理層的領導力」，才有辦法評估其未來仍否有可能東山再起(包含股價)，進而才能決定是否要繼續hold甚至buy the dip。要知道，在當年崩盤過後，99%掛.com 為名的新創幾乎消失，只留下少數最有實力的贏家。
這裡也要在再次強調價值長線投資一個非常重要的觀念：雖然這方法比起單純技術分析，從二十年期以上來看能完整吃到所有主升浪。但其缺點也非常明顯，對於心態不堅或缺乏長期意志(&意識)者，你可能要考慮這方法適不適合你。
巴菲特講得更白，「如果你無法忍受倉位有負50%以上的狀況，那你不配做一個投資者(invester)」(隱喻：你可能更適合去投機)
其長期合夥人，也是波克夏已故的靈魂人物，查理．蒙格，講得更嗆
「如果你不願意在一個世紀內以平靜的心態應對兩三次市場價格下跌50%的情況，那麼你不適合成為一名普通股東，你應該得到你將獲得的平庸結果」
Mark藉由兩位宗師之語，與大家共勉之，即便我已擁有相對於新手不算少的投資經歷，但面對歲數有數百歲的 Market-teacher，我仍是滄海一粟；
永遠抱持謙卑的心、對市場保持敬畏。
第3期電子報傳送門
〖註一〗TCCC指戰術戰鬥傷患護理 (Tactical Combat Casualty Care)
一套由美軍開發、針對戰場高風險環境設計的急救準則，目的在減少戰場上可預防的死亡，涵蓋「敵火下照護」、「戰術戰地救護」、「戰術後送護理」三階段，並利用MARCH流程（大出血、氣道、呼吸、循環）等方法，已成為全球軍隊與執法單位標準。
〖註二〗Bedrock & Trainium
簡單來說，這兩個都是亞馬遜AWS用來搶攻AI市場的秘密武器，但它們負責的層面完全不同：Bedrock是「推論軟體服務平台」，而Trainium是「硬體運算晶片」。
可以把Bedrock想成"AI串流平台"，透過它，就能像「點菜」一樣，隨選隨用市面上最強的AI模型。它不只提供亞馬遜自家的模型(Titan)，還上架了別人的強勢模型，例如 Anthropic的Claude或Meta的Llama等；Bedrock也強調客戶的資料不會被拿去訓練公開模型，這剛好打到許多企業在AI採用上的痛點！
Trainium，如果Mark只會說「就是AI晶片」，那就跟市面上其他AI生成的簡單文章沒兩樣了；我直接幫大家點破到底Trainium的"真身"是什麼?!
就是換了名字的TPU(夠秒懂吧?!)
簡單來說，資料流面，它跟GOOGL的TPU一樣(見第15期)，都是採NPU(57期)模式，即數據一旦從記憶體讀取出來，就會直接在處理器中一條龍完成AI矩陣運算，但不一樣的點在於，純NPU架構是偏向設計給邊緣端推論(inference)用的，如你我手中的iPhone其A系列晶片中就有採用NPU設計，而TPU跟Trainium都是設計給訓練用的；另外，TPU與Trainium除了採用HBM(主記憶體結構為DRAM，詳57期)以外，其實都跟LPU(57期)一樣，晶片本體是採on-chip SRAM作為記憶體，但終極差異在於，LPU只有內建的SRAM，而Trainium/TPU除了單一晶片內建SRAM之外，還外掛大容量的HBM。
這種組合就像有滿手武器的特種部隊一樣(正常來說為了方便行動，特戰單位只會攜帶必要武器，拚的是短時間快速且必要的殺敵而非消耗式戰鬥)；也讓Trainium/TPU這種ASIC(29期)能比傳統上更加速模型的訓練，同時要它在資料中心中為客戶提供推論服務(Bedrock)也沒問題。
AMZN透過Bedrock & Trainium兩項產品的組合，基本上就跟NBIS在做的事情(參閱45期)很像，但其中NBIS仍要花費鉅資採購NVDA晶片，AMZN則有能力"自產自銷"。
〖註三〗Amazon Prime
亞馬遜提供的付費訂閱服務，會員享有兩天內急速件送達之物流服務(在某些地區為一天送達)、音樂和影片串流媒體服務，以其他好處等等。會員數在 2025 年中已突破 2.5 億 大關。
【Amazon的投資視角】
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將現況研究透徹後，接下來，我們能做的便是等待成績單(財報)出爐了。
