#個人整理一定會有不完整或理解錯誤，請以Podcast的內容為主。
前導
A. 震盪盤與追價成本
- 朋友形容是「隔日沖的地獄」，鎖得越緊，隔天越容易出現賣壓。
- 追強容易受傷，但股價仍慢慢墊高，因此自己改以等待回落，並縮小追價規模。
- 相信大盤創新高後情況會改善，但目前尚未看到明確突破表態。
B. Google Cloud 與 AI 投資循環
- AI 伺服器不到兩年、自研晶片約一年的回收速度，是理解 Google 加大投資的重要依據。
- 模型競爭變化快，單位收費與特殊能力溢價收斂，可能提高成本效益較佳硬體的吸引力。
- 供應鏈追蹤仍偏正向，但模型商募資、終端採用與合約回收，仍可能在循環反轉時互相影響。
QA A. CPO 價值鏈與分散布局
- 技術瓶頸、漲價能力、實際受惠與短期股價表現，不能直接畫上等號。
- 自己先涵蓋主要環節，再觀察價值如何分配；未具名公司的市場傳聞與台積電人士反應須分開保留。
QA B. 美股槓桿與融資成本
- 主要使用選擇權搭配融資，選擇權換算成利率也可能很貴。
- 是否開槓桿要看自身過往績效，用途偏向交易看法與消息。
QA C. Palantir 與 Google DeepMind
- 不認為新競爭者進入，就代表原有業者必須失敗。
- 市場規模可以擴大，參與者增加本來就是正常現象。
完整內容
A. 震盪盤與追價成本
1. 朋友形容是「隔日沖的地獄」
最近盤面持續震盪，差不多已經一個多月。一位朋友形容，這是「隔日沖的地獄」：前一天鎖得越死，隔天一般就越慘。台股有很多案例，前一天漲停鎖得好好的，隔天直接開低，大家一起逃，甚至殺到跌停；但再等幾天，又重新恢復過來。
這波行情並沒有特別難做，但如果想搶快，仍沿用三月至六月那種上車後就立刻噴出的做法，就容易付出比較多的震盪成本。
每次看起來只損失一點，但累積久了，可能吃掉淨值的 5%、10%，甚至更多。遇到這種盤勢，可以繼續堅持原本做法，但把部位縮小；也可以稍微調整自己的交易方式。
2. 股價慢慢墊高，進場卻不必搶快
目前有調整自己的做法，因為已經很明顯看得出來，越追強越容易被修理，但最終股價其實仍是慢慢墊高。
既然如此，即使有些東西非常想買，也先等一下，沒買到就算了，市場上的機會很多。隔幾天，往往真的掉下來給你買；買進後又有人把動能推上去，到某個地方再掉下來。
這時也可以趁別人追動能，把股票賣給他。不過不習慣做得太短。即使知道前一天鎖得很緊的籌碼，隔天可能又要倒出來，只要自己買在相對低位，就還算能忍受。
自己也有試過，把一些接近漲停的股票買到漲停，但知道這種做法容易被打，所以規模持續縮小。
3. 等待大盤真正表態突破
目前還是相信，等大盤開始創新高後，這個情況會改善。
目前大盤已經在新高附近，卻遲遲沒有看到明確的突破表態，讓大家恢復信心、重新建立彼此之間的信任。
因此，現在先不用把焦點放在太多題材上。盤好，題材才比較有發揮空間；目前仍偏向震盪盤，先看市場最近發生了哪些值得注意的事情。
B. Google Cloud 與 AI 投資循環
1. 業務成長之外，更重要的是回收速度
Google（GOOGL）旗下 Google Cloud 的 Thomas Kurian，在高盛（GS）舉辦的會議分享了業務動能。
新客戶獲取速度是一年前的兩倍，超過一億美元的大型交易及擴展業務相關指標，也有兩倍以上的成長。客戶即使先承諾一個消費金額，最後往往還會超額使用：例如承諾花 100 美元，最後幾乎都花到 150 美元以上，也就是超額消費超過 50%。
各產品線營收都超過十億美元，營收、營業利益持續變好，市占也持續擴大。這些都是需求很好的訊號。
其中最震撼的是，AI 伺服器在 Google 的整體投資回收期不到兩年，自研晶片還能再減半。TPU 已經在做 TPU as a service 或外銷，這部分約一年就能回收。
先前談 SpaceX、Tesla（TSLA）與 Elon Musk 的超大型算力集群，拿去租給別人時，已經知道這類設備可以很快回本。只是當時仍可能半信半疑：會不會是 Elon 剛好簽到特別好的合約，或者那個時間點供需特別緊？
現在連 Google 這種規模的公司，都分享這樣的回收速度，更清楚感受到，原來這些基礎設施賺錢可以這麼快。這也是為什麼，現階段要想像 AI 市場短期內就爆掉，會覺得不太像。
2. 加大投資、前沿模型與估值取捨
前陣子市場有一種逐漸流行的看法：Google（GOOGL）的前沿模型好像不太行，Gemini 3.5 可能被跳過，直接往下一代走；是不是開始把一些資源移到基礎設施？
目前的理解不是 Google 不做 Gemini，也不是 Sundar Pichai 不想搞前沿模型。他們還是會持續做，不會放棄，只是稍微多聚焦在 Flash 那部分。看到這次分享的數字，就能理解為什麼管理層可能讓資源配置稍微往基礎設施傾斜。
過去有人擔心，AI 基礎設施投入者不一定賺得到錢；即使待執行訂單很好看，反轉時也可能第一個出問題。但這次最重要的訊息，是賺錢與回收的速度可以這麼快。
所以，前陣子很多人聚焦 Google 自由現金流轉負，目前反而覺得，在這種回收速度下，加快投資很合理。自研晶片約一年回本，採購通用算力設備約兩年回本，還能去哪裡找到這種機會？
在目前的理解裡，擴大資本支出、把錢投入這裡而不是拿去回購，就是因為這些投資的資本報酬率更好。若回購自己的股票是最好的選擇，才會把資金拿去回購；現在則是找到另一條賺錢的管道。
但這種方向也有潛在代價。前沿模型代表未來的想像空間，即使還沒賺錢，市場也可能願意給比較高的本益比。當公司更被視為基礎設施供應者，就像水電提供者，估值倍數可能比較低，但收進來的是實際的錢。
這也理解巴菲特投資 Google 的理由，以及他強調決定是自己做出的說法。基礎設施能計算投入多少、換回多少收益，比較落在他熟悉的投資範圍。
如果是管理層，知道可以這樣賺錢，不只會持續加大投資，甚至會想向市場調更多錢，立刻投入。直到這裡的投報變得普通，才可能把錢拿回去回購。未來若看到這種資金配置轉變，可能也是一個訊號：這邊投資的賺錢速度與效率，已經沒有那麼好了。
3. 模型競爭很快，成本效益可能更重要
Google（GOOGL）也強調自己的成本效益，提出訓練、推論、CPU 與機器學習成本的比較數字。對這種偏宣傳式的語言，會先保留，就像每個大模型推出時，都會強調自己多厲害；硬體廠也常拿與 NVIDIA（NVDA）的測試比較，說明自己好多少。
更值得觀察的是，前沿模型的競爭變化非常快。
前陣子最紅的是 Anthropic 的 Claude Fable，大家很喜歡它的表現與財務數字，彷彿其他人都追不上，連 OpenAI 都像消失了。結果沒多久，OpenAI 推出 GPT-6 Astra，社群又開始大力稱讚 Astra。
所以不要太早對前沿模型蓋棺論定，說誰已經被誰打敗。領先的時間可能不是半年，而是兩、三個月，很快就會被下一個產品超越。每家開發新模型的目標，都是推出時要比別人更強。
對 Gemini 版本的想法也是如此：如果 3.5 的表現不夠好，就不推出，直接做 4；而 4 一推出，就必須有蓋過別人的表現。這是對產品競爭的判斷。
從這個過程及背後的財務數字來看，覺得模型商的議價能力正在慢慢收縮，API 費用也持續收斂。
這不代表模型完全一樣。像 Anthropic 在程式開發上的口碑仍很好，即使 Astra 有很多很酷的表現，一些開發者可能還是選擇 Anthropic。但為某些特殊能力願意付出的溢價，正在往下壓，模型就慢慢有商品化的感覺。
以前，模型商可以靠特殊功能收取很高的溢價，也可能因此願意採購專門符合自己用途的算力或硬體。假如收費趨勢開始拉平，選擇成本效益較好的硬體，就會變得更有吸引力。
Broadcom（AVGO）的電話會議也感受到，Hock Tan 已經很投入支持相關業者，希望把他們養大。如果 Anthropic 或 OpenAI 的 API token 收費越來越接近，就可能選擇成本比較有優勢的硬體。這裡談的是單位收費，不是兩家公司的總營收變得相同。
現階段認為，TPU 確實是成本效益很高的選項，大家可能更往 TPU 走。但這是以目前情況來看，Vera Rubin 或後面的 Feynman 出來，搞不好又是另一番光景。
如果 TPU 市占提高，而 Google 自研晶片的回收期又比 GPU 更短，認為 Google 很合理的反應，就是繼續加大採購。
4. 供應鏈需求很強，但資金循環仍有反轉的一天
過去幾個月至半年，在供應鏈追蹤到的數據，與這次的分享相符。看到 Google（GOOGL）確實越買越多，而且一年前談到的方向，到現在都沒有改變。
依自己看到的需求，AI 伺服器供應鏈某些特殊零件，即使把全球供應加起來，要完全滿足 Google 開出的需求，都是不夠的。他們的需求預估非常強。
但聽完這些就去買 Google 供應鏈，不一定會漲。近期看起來只有散熱比較有表現，Google 本身和不少零組件股票，也沒有跑得特別好，只有少部分在動。
持續看到的展望，卻仍然很強。想到 Gavin Baker 那種「你告訴我一個壞消息」的說法：目前自己真的看不太到壞消息，需求開得很高，同時又有這些財務數字。
過去大家擔心，大型業者不停投資、買了一堆設備，最後不一定賺得到錢；現在看到的情況，是這些設備可以賺很多錢。
反方論述仍然有。這些需求可能有不少是由業者自己的循環融資帶動。現階段，會把模型商視為承擔較大風險的一塊；若再細猜，可能是參與模型商募資的那些人。只要 OpenAI、Anthropic 的新一輪資金持續進來，就有錢繼續投資。
把資金角色拆開來看：
- 晶片商與供應鏈出貨後收錢，台灣供應鏈已經扎扎實實把錢賺進來。
- Google、Oracle（ORCL）、Microsoft（MSFT）這些雲端業者，先花錢投入，再靠五年的合約慢慢收回，像是在墊錢。但其中一些案例，現在已經展現很強的賺錢能力。
- 模型商燒股東的錢購買算力，而股東中又有不少是上面的雲端業者。以這個循環來看，目前認為，唯一從外面進來的錢，就是終端客戶。
覺得這個模式還有底氣繼續跑一陣子，週期可能比大家想像得長很多。最後可能仍會走向類似網路泡沫的結果，但不代表現在就已經到那一天。
等供需平衡、無法再吸引新的外部資本，或者消費者不願意擴大採用，風向開始改變，就可能看到模型商的財務指引轉差，或成長率明顯下滑。這時，雲端業者原本預期從合約收回的錢，就不一定收得回來，風險會往回傳。
循環融資會怎麼出問題，市場已經有很多討論。但不會因為知道終究可能反轉，就完全不參與。重點是能不能在上升階段賺到錢，而不是只證明自己知道它最後會爆掉。
因此，仍盡量聚焦產業。股價有時突然噴出，有時突然崩下來，跌下來後又再漲上去，不一定每一次都知道原因。股價像牽繩上的狗，會跑上跑下，但會順著產業的方向走。
不過，等注意到反轉的早期訊號時，股價可能也已經崩掉不少。這點也要承認。
把這次 Google Cloud 的分享視為很大的利多。現在的震盪，可能是在醞釀後面的力量，也可能是泡沫快破了，市場很聰明，所以遲遲不決定方向。只是以自己看到的正向訊號而言，後者目前真的不太像。
QA
A. CPO 價值鏈與分散布局
1. 價值最後集中在哪裡，初期很難知道
問題是，CPO 真正高價值、難以取代的環節，究竟在 FAU、FAU 與 PIC 的高精度主動對位及封裝設備、台積電 COUPE 的平台整合，還是 Coherent（COHR）、Lumentum（LITE）的光引擎？多少製程由台積電或客戶掌握，多少會外包？哪個環節能真正吃到量？
這些確實是目前光通訊供應鏈裡值得注意的價值鏈，但很難在初期就確定，最後的價值分配會落在哪裡。
高精度主動對位確實很重要。過去一些鏡頭廠偏向機械加工，現在加工精度必須拉到半導體層級，因此可以看到市場直接給到約 30 倍本益比。
但技術重要之外，還要看瓶頸落在哪、哪個地方真的可以漲價，以及客戶正在搶購什麼。
2. 市場傳聞、公司人士反應與股價可以不同步
有些 FAU 相關零組件公司，市場一直傳已經打入台積電；但在台積電的人卻說，根本沒有看到這家廠商的東西有什麼成果。
公司沒有具名。股價卻仍然在很高的位置，因為市場會押注那件事情未來會發生。很多事情，最後回頭看，結果可能跌破眼鏡。
台積電本身在很多地方也是瓶頸，但沒有像一些零組件廠那樣瘋狂漲價。魏哲家希望跟客戶一起成長，也很羨慕記憶體廠商可以那樣漲價。
目前的看法是，漲價沒有那麼狠，短期可能就沒有突然增加很多收益、把股價推很高的效果。不過，那些股價推高一波的公司，也有不少很快又掉下來，因為客戶不是笨蛋，會去找第二、第三供應來源。
3. 先涵蓋主要環節，再觀察利益分配
依自己的經驗，決定買一個題材時，會一包去買。不是每檔都要買，而是每個主題或環節挑一、兩檔，再把部位分散進去；例如整個題材合計占部位 30%、50%，分散到不同股票。
參與過程中，再慢慢看價值鏈往哪裡跑。
這就像現在大家也在爭論，AI 最後是雲端、大模型，還是賣鏟子的賺最多。沒有人一開始就知道，都是邊走邊看。
以自己的經驗，方向押對就會賺錢，只是賺多賺少，不一定剛好在漲最多的股票放最多部位。一般來說，整個題材鏈有涵蓋，應該會優於大盤，所以目前的做法是先廣泛布局。
**不能在很初期就說一定哪個環節最受惠；即使最受惠，也不代表短期股價漲最多。**漲價夠不夠積極、是不是大家正在搶購的環節，都會影響結果。
B. 美股槓桿與融資成本
1. 使用選擇權，也搭配融資
美股融資很貴。如果使用選擇權，把它換算成利率，也是很貴的東西。但如果方向抓對，報酬會很有感。
最近一次印象很好的買權交易，是前面那波 Intel（INTC）。不過，選擇權交易有不少最後會虧損或小賠，偶爾抓到一筆大的，再把其他損失補回來。
自己使用槓桿，一般是選擇權，再加一些融資。
2. 回到自己的績效，判斷是否值得開槓桿
開融資槓桿，目的就是想賺得更多。台灣使用起來比較自在，成本大概在 2%～3%，當時的感覺是應該已經全面上修到約 3%；美股有時十幾%的成本，也是常見的事情。
所以要先評估自己過往的績效，再考慮是否開槓桿。
自己的槓桿使用通常不是長期買進持有，比較偏向針對一些看法或消息做交易。
C. Palantir 與 Google DeepMind
1. 不把新競爭者直接看成零和威脅
對於 Google（GOOGL）旗下 Google DeepMind 切入政府、軍工，是否影響 Palantir（PLTR），目前不會往「有人進來，另一家公司就要死」的方向想。
經濟與整個市場規模，應該想像成會持續擴張，而不是固定大小的零和市場。正常的市場，本來就會有越來越多參與者進來，這才是正常且值得爭取的市場。
所以，目前不覺得單是這件事有什麼影響。
#個人想法
所以應該會是做TPU集群、零組件的相關企業會是最先賺到錢，然後GOOGLE會是在1年左右開始放大營收?ASIC應該也有機會囉