本文分析微軟(MSFT)的商業模式，從三個階段逐步提升獲利能力，並預估其未來的投資報酬率(ROIC)將持續提高，提升公司評價。文章詳細解釋ROIC計算方式，並說明微軟如何藉由調整投資策略，將資金從自建資料中心轉向GPU，降低投資成本，增加營收，進而提升ROIC。
TSLA價格卷不過中國的，而FSD並不完全像iPhone的IOS一樣容易能夠建立生態系之後再回來刺激硬體銷量(細節寫在文章裡)，但我也不認為TSLA會完全失去中國，如果中國這塊餅停滯不前，反而公司可能會從其他在監管較低還有跟美國比較友好方面的國家先下手去用FSD生態佈局市佔率，打開更多空間
昨天被降評原因依然是AMD無法沾上NVDA的邊，實在太老梗了
先前寫了太多篇AMD重申他在這個階段的賣點並非跟NV比，而是在於他自己的營收比重變化跟獲利能力的提升
端點業務是否有遇到飽和的天花板情況？
未來該如何從最大競爭對手MSFT或S搶市佔？
這幾年公司是刻意著重在upsell現有客戶先穩好模組化的策略，還是單純在新客戶的拓展上遇到貧頸？
未來的Robotaxi跟機器人在根本上跟現在汽車有非常大的不同，人性本貪是永恆不變的，管他品牌分數，管他什麼貓，能賺錢的/能省錢的就是好貓。因此我個人對於Robotaxi跟機器人還是正向看待的。
馬雲：「今天很殘酷，明天更殘酷，後天很美好，但是絕大部分人死在明天晚上，所以每個人都不要放棄今天。」
他這段話陪伴了我非常多年，但後天確定很美好嗎？後天跟意外，搞不好意外先來？
財報優於預期了為什麼盤後不漲？都是短期因素
我會期待下半年開始B規模化帶動盈利明顯加速推升股價新一波成長，一兩季的時間慢慢佈局是蠻舒服的節奏，持續佈局！
MSFT撤銷兩個算力租約，卻沒有降低資本支出的目標，市場一面倒認為供過於求，但我認為更多是因為openAI的超額報酬不在了，將那些原先要給openAI的算力資源轉到更有利潤的地方，MSFT還是可以繼續享受openAI模型在copilot及M365等應用端產生的利潤
重點一：後訓練(Post-Training)所需的算力甚至比預訓練更大
重點二：現在AI要的推理不是Inference而是更高階的Reasoning推理，算力需求會比過去更高
重點三：市場忽略了代理AI+數位孿生的重要性，未來所有公司都將走入數位世界
