投資TALK君：看對 AI 不代表看對標的！下半年「軟硬雙修」怎麼配？從大科技、英特爾到軍工與醫療

2026 年 7 月，AI 交易正走到一個微妙的節點。過去一年市場獎勵的是輝達、記憶體、半導體，而砸下巨額 CapEx 的大科技則被反覆質疑。現在，半導體與記憶體大幅去槓桿，Meta 賣算力的新聞嚇壞市場，與此同時，Anthropic 傳出正在加速 IPO 流程。市場究竟是在計價泡沫，還是在計價一次故事線的切換？

本期 168X 邀請到投資TALK君（@TJ_Research），YouTube 17 萬訂閱的美股投資人與宏觀研究者，長期追蹤 AI 落地、大科技財報與聯準會政策。他在這場近一小時的對話中給出一句很扎心的體悟：看對了 AI，不代表看對標的；看對標的，也不代表一定會漲。 他拆解了從 Dylan Patel 的訪談一路推演到亞馬遜的完整邏輯線，解釋為什麼 Meta 賣算力恰恰證明算力短缺、為什麼 Oracle 是被錯殺、為什麼他硬體只壓英特爾，以及在情緒面高漲的當下，一個「軟硬雙修」的投資組合該怎麼配。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等尖端領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

主持人：Mr. Z（@168MrZ） · Victor（@vcmktasa） & 來賓：投資TALK君（@TJ_Research）

收聽訪談：原 X Space 音檔 | YouTube 版（音質更佳）

本文目錄

• 一、看對 AI 不代表看對標的：Anthropic 到亞馬遜的邏輯線推演
• 二、三種 timing 與 Anthropic IPO：市場不會去魅，只會線性外推
• 三、Anthropic 最強的地方：2 萬億軟體工程師市場，加上最有錢的客戶
• 四、七八十的毛利能維持多久：取決於科技公司花錢的速度
• 五、Meta 賣算力不是泡沫訊號：算力不夠，才會出現的雙贏
• 六、算力像石油：NeoCloud 三年回本，自建模型 you never know
• 七、為什麼 NeoCloud 出現在北美、亞洲沒有：落地市場決定算力需求
• 八、Oracle 被錯殺：軟硬負相關的故事線，與 RPO 和估值的落差
• 九、倉位即觀點：Mag 7 沒人有倉位，硬體該減倉但不該清倉
• 十、大科技掌握寫支票的主動權：資本開支的囚徒困境與 FOMO
• 十一、蘋果、特斯拉與軟體板塊：每一家大科技都得分開看
• 十二、硬體只壓英特爾：CPU 回歸、端側 AI 落地與晶圓代工的第二觸角
• 十三、GE 與醫療板塊：投資組合裡，每個標的扮演的角色不一樣
• 十四、If you’re in AI, pivot to Crypto？只有穩定幣真的出圈了
• 十五、下半年展望：不比上半年難，倉位即觀點

一、看對 AI 不代表看對標的：Anthropic 到亞馬遜的邏輯線推演

Mr. Z：今天 168X 非常榮幸邀請到投資TALK君。TALK 君長期研究 Token、開源模型的追趕、各大 LLM 的此消彼長，還有美股行情。以目前的市場狀況來看，市場是不是正慢慢把目光放到能真正把 AI 轉化成收入、現金流與生產力的公司？你最近說了一段話：「看對了 AI，不代表看對標的；看對標的，也不代表一定是漲。」這是你最近一年最大的體悟嗎？

投資TALK君：首先非常感謝邀請。那句話倒不是我最大的感受，而是一個呼應：我看到有些人選對了標的、也看對了方向，但價格最終還是下跌或沒有跟漲，心裡並不好受。我就拿自己今年的持倉之一舉例，也就是亞馬遜。

這條邏輯線要推回去年夏天 8、9 月。當時我聽了現在非常夯的 SemiAnalysis、Dylan Patel 的一期採訪，他分享對兩家大模型公司的看法，觀點非常清晰：市場當時非常喜歡 OpenAI，對 Anthropic 的了解很低，但 Anthropic 有一條非常清晰的變現路徑，他們看中的是北美軟體工程師市場，一個每年 2 萬億人工花費的市場，變現直接針對 ToB，產品落地的路線圖非常清晰。他不那麼偏好 OpenAI，是因為 OpenAI 什麼都想做。

後來確實驗證了：OpenAI 又想做硬體，C 端想做 agentic commerce 到現在還看不到方向；前段時間有新聞說他們和沃爾瑪的合作或測試，結果 conversion 也沒那麼好。一步步推演下來，OpenAI 的落地方向並不明確，只是一味堆算力。直到 Anthropic 在 Coding 落地非常好，OpenAI 才開始追趕，我們才看到 Codex 出來、效果也非常好，因為它其實是跟隨著 Anthropic 的腳步。

我聽完就想：順著這條邏輯線走下去其實非常簡單。第一，你認不認同 Dylan Patel 的看法？我認同。當時 Anthropic 的 ARR 已經是一年翻十倍，只是體量還很小，不像現在最新數據 40 個 billion、50 個 billion。順著邏輯，最直接的問題就是：誰提供 Anthropic 晶片與算力？答案是亞馬遜。

而當時市場在跑的另一條邏輯線是：大科技前期的資本開支沒有 ROI。既然市場質疑大科技的投入有沒有回報，那亞馬遜投資的公司、賣晶片與提供算力的對象落地那麼好、營收增速一年翻 10 倍都不止，沒有道理市場會不喜歡亞馬遜這類公司。

結果市場給的答案是：年初幾天亞馬遜走得非常好，之後回調卻挺大。我發表那次看法時，亞馬遜的 YTD 剛好和標普 500 一樣，這兩天的反彈才稍微好了一些。

從建立觀點、推演到投資標的，結合當時市場對這個標的的邏輯線，再到判斷這條邏輯線可能反轉，整個推演我到現在回頭看也沒有太大問題。當時市場沒有人聊 Anthropic 的落地，我甚至認為自己掌握了有一定 edge（優勢）的數據和資訊，但這不代表最後能反映到股票回報上。雖然到今天收盤亞馬遜的回報還 OK，但也沒有像硬體公司走得那麼好。

即使邏輯線推得非常好，當你用一個時間段去衡量標的的回報，不代表你原本思考的東西在這個時間段裡就會反映出來。 從投資角度看，你選的標的在未來 6 個月甚至一年市場會不會喜歡、故事線會不會落到它身上，起碼在做價值投資時，是真的沒辦法控制的。

二、三種 timing 與 Anthropic IPO：市場不會去魅，只會線性外推

Mr. Z：所以 basically timing is everything？market timing 很重要，business timing 也很重要。那身為投資者要怎麼解決這個問題？第二個問題是，Anthropic 正在加速 IPO 流程，最快今年 10 月就要上市。我擔心這會不會是行業去魅的時刻：上市之後很多東西會見光，營收和 ARR 增速如果不如預期呢？畢竟從上個月底開始，半導體到今天都還在殺。隨著 Anthropic 越來越多資訊被公開，整個行業的 charisma（魅力）會不會下降蠻多？

投資TALK君：我倒不是想表達 timing is everything，因為 timing 是分層的。作為投資者，我們能把握、能判斷的是行業的 timing 和公司基本面的 timing；沒辦法掌握的是市場交易邏輯線的 timing，最後這一層才是最難的。 而很多時候投資者該做的是去等這個 timing 到來，而不是試圖預測它什麼時候到來。

至於去魅，我個人並不擔心市場會對 Anthropic 去魅。市場傳出 Anthropic 要往盈利方向走的時候，我當時的判斷就是他們在為今年的 IPO 做準備。因為數據做好之後，無論路演還是 S-1 出來，市場最喜歡做的一件事情就是線性外推：去年四季度還虧錢，一季度接近賺錢，二季度大賺，現在市場在聊的是三季度連股權激勵算進去都能賺錢，那市場馬上線性外推 26 年第四季度更賺錢、27 年非常賺錢，EPS 增速兩倍三倍甚至更高：因為營收增速如果還有四倍五倍，EPS 增速可能是六倍七倍。那麼大體量的公司能展現這種 EPS 增速，我反而認為它不會去魅，而是市場會覺得很誇張。

所以今天這條新聞出來，說 Anthropic 已經開始為 IPO 做準備，我就覺得 make sense。今年以來的兩個季度，他們注重在落地漲價，不惜以非常高的短期租賃價格去買算力、去賣 Token，先把營收拉上去，其次解決盈利問題。等到上市的時候，財報會變得非常好看。

三、Anthropic 最強的地方：2 萬億軟體工程師市場，加上最有錢的客戶

Mr. Z：那你覺得 Anthropic 之所以能這樣做，最強的地方歸因於什麼？是模型能力、API 定價，還是像你講的，他一直專打企業銷售？

投資TALK君：API 定價是供需的結果。取決於哪個版本的模型，他的毛利潤可能達到 70%、80%，這已經是標準軟體公司的毛利水準，能到這麼高，肯定是市場供需決定的。但為什麼市場願意給他這個價格？最終還是落到他的模型上面。

而這又要回到他前期非常專注在 Coding 的落地。為什麼是 Coding？因為那是他們看到最好、也是最大的一個應用市場。這是他們最聰明的一點：首先市場本身很大，每年 2 萬億的人工成本，而且這個市場幾乎是北美獨有的，其他任何地區都不會有這麼大的規模。為什麼北美獨有？因為這 2 萬億的花費大多來自科技公司，他們每年就是在軟體工程師身上花了那麼多錢。疫情那段時間，軟體工程師的工資與需求同步上漲，當時就存在一定的人工市場泡沫：Meta 進行了裁員，谷歌 21 年那一年人員擴張 30%，中間很大一部分是對軟體工程師的需求，而且入門門檻非常低，造成了我認為是工資的泡沫。

Anthropic 正好看中這個市場。市場大是一部分，另一部分是你針對的客戶到底是誰。他聰明的點在於，他的客戶都是那些願意花錢、而且是有錢的。 市場再大，如果客戶原本就不在營運開支上花很多錢，你也沒辦法快速打開市場。

所以這是天時地利人和，而天時地利人和一定建立在他們前期落地目標非常明確之上：目標明確，訓練模型時就往那個方向去訓練。至於科技公司為什麼願意付錢？一定是幫他們解決了想解決的問題、解決了痛點，無論降本還是增效。

整個市場肯定還會越來越大。它現在 ARR 50 個 billion，對照 2 萬億的市場，也就是 2%、2.5%。所以雖然開源模型進來、在 Coding 這塊也有競爭力，但這個市場足夠大，足夠吞下開源、OpenAI 包括 Anthropic，我覺得它營收的持續增長還是可期待。

四、七八十的毛利能維持多久：取決於科技公司花錢的速度

Mr. Z：但它的毛利維持在七八十個 percent，這能維持多久？這個我蠻好奇。

投資TALK君：這個問題我倒沒辦法回答，因為它取決於這些科技公司本身願意在 OPEX（營運開支）上、在燒 Token 上花多少錢，以及他們的增速是多少。

整個市場還在擴大：假設 2 萬億的市場能夠替代 500 個 billion，那麼從現在的 50 個 billion，加上 OpenAI，算起來 60 個 billion、70 個 billion，到 500 個 billion 起碼還有差不多 7 倍的空間，那就是這些科技公司願意花費的空間。直到科技公司不願意花錢了，加上其他競爭者的市佔率越來越高，才會慢慢傷害到他的 margin。

所以這取決於科技公司花錢的速度，以及其他公司落地、產品迭代與追趕的速度，我很難判斷能持續多久。但你想，他現在基本上是能變現就變現，所以願意花高價去收購算力，能賺多少賺多少，因為他現在畢竟是領先的。 這個市場變化太大，只能繼續觀察。

五、Meta 賣算力不是泡沫訊號：算力不夠，才會出現的雙贏

Mr. Z：現在整體市場是不是對「花錢」跟「收錢」這兩件事同時並進、都很注重？既很在意你 CapEx 到底願意在 AI 上花多少錢，同時華爾街也開始很認真在看：你投了這些錢，變現能力怎麼樣、有沒有慢慢反映在收入上。因為像 7 月 2 號 Meta 賣算力的新聞，那時候嚇壞了市場，也重殺了一些 NeoCloud 的公司，這部分 TALK 君怎麼看？

投資TALK君：市場去年就開始關注了。我前面舉亞馬遜的例子，去年 10 月、11 月市場就開始質疑大科技的資本開支有沒有回報，一路質疑到現在。只是這段時間回調之後，市場稍微合理了一些。

我在幾週前就說過，市場非常不合理的一點是在討論美光這類標的能不能擺脫週期股、本益比能不能交易到 15 倍、20 倍，我覺得這不 make sense。市場一邊思考這些收錢的硬體公司能擺脫週期，一邊又懷疑大科技的營運開支與 ROI，這兩件事不可能同時成立。大科技的投資如果沒有回報，他們不可能保持高增速的資本開支；他們不保持高增速的資本開支，其他所有硬體公司哪來擺脫週期這套理論？ 所有前提，一定是建立在大科技的投資有回報。

這個質疑去年就開始，一路到現在，就是這些大科技需要慢慢去證明自己。馬上要迎來大科技的財報，我相信幾乎所有大科技的財報都會讓市場非常亮眼，起碼這些雲廠不會有任何問題。因為 Anthropic 能夠以高價格去收購 Meta 的算力，已經恰恰證明了市場現在算力是短缺的。 財報本身是後視鏡，所以第二季度這些 Hyperscaler 的投資和回報，我不覺得會有問題。

至於 Meta 賣算力傷害到 NeoCloud，我覺得也是在交易這條故事線。但 NeoCloud 也分：Nebius 和 CoreWeave，CoreWeave 其實很弱，Nebius 才是市場喜歡的，算是一個網紅股，散戶和一些小機構都喜歡。但 Nebius 和 CoreWeave 除了融資方法不太一樣之外，從 RPO、從訂單、從落地來看，其實不 justify 兩家公司的估值可以差那麼多。經過過去一兩週的下跌，我認為就相對合理很多了，因為 Nebius 回調還是不小。

Meta 賣算力本身，也和 Meta 自己的基本面有關。市場前段時間不那麼喜歡 Meta，但我對扎克伯格的理解是：他的糾錯能力很強，他不怕承認錯誤，知道什麼時候錯了、什麼時候該轉型。 市場對 Meta 在 AI 這塊的質疑，已經質疑了三個季度財報；某種程度上，Meta 過去一年半的股價都在橫盤，PE 是所有大科技裡面最低的，市場其實早就在懲罰它資本開支沒有回報。他們也確實浪費了很多錢：從做開源模型到做閉源模型，從布局大量算力到現在開始賣算力。

但賣算力這件事，我的觀點是雙贏。第一，我不知道是不是他們主動 make an offer，新聞裡面沒有聊，但我估計應該是 Anthropic，因為現在市場裡只有 Anthropic 一家公司能以那麼高的、top 的價格去收購，因為他們當時的落地非常好。Meta 能在這個位置選擇賣算力，包括谷歌選擇賣算力、xAI 選擇把算力賣給 Anthropic，很大一部分不是因為他們想變現，而是因為 Anthropic 給的 offer 太好了，他們沒辦法拒絕。而 Anthropic 之所以能給出這麼好的 offer，是因為 Anthropic 落地太好了。

某種程度上，是因為 AI 的落地太好，才使得這兩家公司會去考慮賣算力。你建資料中心就是成本，以前的成本低一些、現在高一些。但成本再低，舉個例子：你 10 塊錢的成本，現在讓你賣 12 塊、13 塊，賺 20%、30% 的毛利，你願不願意做？類似現在 NeoCloud 這種模式，他們是不願意做的，因為他們原本布局算力就是為了自己訓練模型，而自己訓練模型是為了未來更好的變現，回報會更高。但現在有一家公司給你的 offer 是：你 10 塊錢的成本，我願意用 20 塊錢收購，你馬上可以用 100% 的回報去變現，那你變不變現？

對這兩家公司來說，原本算力布局就有些過了，內部訓練又不需要那麼多算力，這件事自然就水到渠成。所以從結果去看，這是一個雙贏的過程。

這並不代表市場算力多餘。如果算力真的多餘，Anthropic 就不可能用那麼高的溢價去收購算力、去買 Token。這是把所有 AI 的 demand aggregate、綜合在一起之後決定的一件事，而不是一家公司賣算力就代表 AI 出現泡沫或算力過剩。恰恰相反，是算力不夠才會出現這種情況。

六、算力像石油：NeoCloud 三年回本，自建模型 you never know

Mr. Z：你之前把算力比喻成石油。一家公司可以像你剛講的，用算力訓練模型再賣 API，或是直接把算力出租、立刻產生 cash flow。這兩種模式的回報週期和回報率有什麼不同？

投資TALK君：單純建造資料中心然後賣算力，回報週期很快，基本上三年一個回報週期、三年回本，第四年就開始賺錢。但也取決於未來短租的價格有多高，如果短租價格持續往上，回報週期會更短。

這是 NeoCloud 的營運模式：他們訂單的 margin 基本都設在 25% 到 35% 之間、30% 左右，也就是說一筆 100 個 billion 的訂單，基本上就有 30 個 billion 的盈利。而且隔一年就有回報，今年布局、上線，第二年就開始有營收和盈利，進入回報週期。

大模型就 you never know。像 Meta 搞閉源模型到現在也快 9 個月了，從第一代 Muse Spark 到現在第二代、1.1 代，布局挺久了。而且從開源又轉到閉源，拿 Meta 這個例子來看，到現在他們才剛剛推出 API 模式，這個布局的時間點要超過 2 年。這兩年只是訓練，現在才剛落地，還沒有進入非常 meaningful、非常大體量的營收，也還沒 scale 到 Anthropic 那種體量，所以回報週期一定更長。

但如果你能靠自己的 API 變現，就像 Anthropic 這樣做到七八十的 margin，去掉所有營運費用，最終 operating margin 可能達到五六十，那這個回報就比做 NeoCloud 高很多了。

七、為什麼 NeoCloud 出現在北美、亞洲沒有：落地市場決定算力需求

Mr. Z：我蠻好奇，NeoCloud 基本上是一個北美的東西，市場常講的那幾家都是北美的名字。那為什麼亞洲、比如韓國、台灣沒有？台灣其實有一個 NeoCloud 叫 GMI Cloud，他是輝達的平台夥伴，據我所知跟輝達叫了蠻多 GPU，甚至要在台灣自己蓋一個 AI factory。那為什麼亞洲不太會有 NeoCloud？

投資TALK君：這個問題我可能沒辦法給非常深入的回答。就布局來看，CoreWeave 我沒記錯應該只有北美，Nebius 則是全球都有、歐洲也有，從業務分散的角度，Nebius 更分散一些，有好有壞，我覺得分散相對會好一些。

首先，為什麼會有 NeoCloud 這種公司出現？很大程度是因為一開始在建的時候，這些大雲廠、Hyperscaler，比如微軟，很多時候並不願意承接這部分業務。我和微軟聊過很多次，對他們來說這種偏基建的項目，回報類似於做 utility（公用事業），他們不大願意做。Hyperscaler 和 NeoCloud 最大的差別在於：Hyperscaler 賺的更多是靠基建之上的 value-add service，在基礎之上去賺其他服務的錢。

所以當市場對算力的需求非常大、大雲廠前期在 CapEx 上又不敢投的時候，這些 NeoCloud 看到機會自然就會去接，因為你不做，下面自然有人做。20%、30% 的毛利，對 NeoCloud 來說是願意接受的。

另一個差別是，建資料中心前期花費很大，所以 NeoCloud 需要去融資，每家公司的融資方法不一樣。而對大科技來說，市場上訂單確實有那麼多，但他絕對沒辦法自己吞下，因為那對財務、對現金流的傷害會非常大。現在大家已經在討論大科技：你自由現金流全扔掉了，接下來怎麼辦？靠舉債嗎？現在已經有一些開始舉債了。所以他們沒辦法用現在的資產負債表去承接所有的算力和資料中心建設，才有了 NeoCloud 的出現。

這些 NeoCloud 就各顯神通，融資方法各有不同，但前期一定需要有人先投一筆錢、再加上自己的融資，才能慢慢靠著回報建起來，不然就得加非常高的槓桿，等於一開始就是加槓桿在做這件事。體量大了之後，這已經脫離大科技的能力範圍，他們不願意承接，因為他們得為自己的投資負責，投資回報是很多大科技決定做不做這塊時非常重要的一個指標。

至於亞洲為什麼不太出現 NeoCloud，我覺得很大一部分還是從底層需求、從落地出來。我上次聊到 Anthropic 很聰明，就是因為他們落地的市場非常好，北美有世界上最大的軟體工程師市場。我記得有一條留言印象非常深刻，說中國內地軟體市場也很多，但他搞錯的是：我說的是所支付的工資，這些科技公司每年在軟體工程師身上實實在在花的錢就是那麼高。市場非常大，Anthropic 選擇落地這個市場，一步步導致整個市場對算力的需求，也打開了未來的想像空間。

其實我反而對其他的落地還是有些擔心，因為不會像現在 Coding 這麼順利：要承接 Coding，市場要大，而且你的買家也得有這個資產負債表。

回到算力：底層落地非常好、落地的市場又非常好，所以對算力的需求非常高；北美算力不夠，大科技又沒辦法承接，於是有了 NeoCloud 這個市場。但反觀中國內地，看到的是很多科技公司都在補貼 Token。為什麼補貼 Token？因為沒有一個軟體市場讓你去破壞。 中國內地的整個軟體市場和北美完全是兩個市場，花費也沒有那麼多，你沒有一個非常明確、非常大的 TAM 在那邊，所以就沒有出現這麼大的算力需求，甚至還要補貼算力。

之所以有這麼不一樣的市場，我覺得 at the end of the day，還是整個落地的市場到底有多大，這才決定了最上端的算力布局到底會有多大。

八、Oracle 被錯殺：軟硬負相關的故事線，與 RPO 和估值的落差

Victor：我特別好奇的是 Oracle 這種公司。Hyperscaler 和 NeoCloud 現在在融資與花錢的模式其實蠻近似的，先鎖定一些單子，可能 25% 到 30% 的回報率，做個 100 billion 的訂單就可以賺 30 billion，兩三年後可以賺進來這筆錢；但你現在要做，就必須先融資、先上槓桿，有點像是囤貨、把單子接下來的動作。那 Oracle 為什麼會被殺得這麼猛烈？6 月初財報之前，大家都預期會一片大好，財報出來也確實很好，但市場沒料到的是他們又要再進行一大波融資，這也導致了下殺。而且 Oracle 比較特別，同時具備 Hyperscaler、NeoCloud 和軟體的屬性，在近期 IGV 大跌又反彈的情況下，它還是下殺了 49%、將近腰斬。市場是不是有點像在逼迫他們也要開始重視 CapEx 的 ROI，有點像 Meta 那樣：你不可以再這樣瘋狂融資，也要重視一下投資人的回報？

投資TALK君：我覺得 Oracle 就是市場不待見。而市場短期之內不待見一家公司，往往和熱點、邏輯性、故事性有關，因為影響短期市場的，其實和基本面關係不大。

Oracle 難在：這段時間剛好是 NeoCloud 在回調，像 Nebius 這類標的在回調。我非常關注 Oracle，好幾天看到的都是軟體下跌、Oracle 也跌，因為市場這段時間的一個故事是軟體和硬體負相關（negative correlation）：硬體上漲、軟體就下跌，硬體下跌、軟體就上漲。而 Oracle 就像你說的，自帶類似 NeoCloud 的屬性，又自帶軟體的屬性，所以軟體跌它也跌，軟體漲、NeoCloud 跌，它還是跌，情緒面就很低。

但回過頭看你最後那個問題：市場是不是逼著他放緩資本開支？我覺得可以啊，為什麼不可以。如果真被逼到要放緩，他們完全可以稍微停一停，因為他們背後的 RPO 很大，我記得是 6,000 多億。我算過一筆帳：他們的 RPO 訂單是 Nebius 的 10 倍以上，估值卻和 Nebius 差了六七倍左右，而兩者的 margin 其實類似。

而且 Oracle 在軟體這塊的業務是不可能被 AI 破壞的，資料庫這塊不可能被 AI 破壞。至於 SaaS 那部分的屬性，其實軟體都是分的，每家公司的軟體都不一樣。但市場不管，只要你在軟體、只要你在 IGV 這個籃子裡，那就是一起殺跌。這說明市場背後有很強的故事線、有個 momentum 在背後，這沒辦法。 這條故事線要等到未來某個時間點，需要一家、幾家公司把它帶出來，才可能 break 這個 loop；不然市場永遠有人會去交易這個邏輯，那些量化永遠都會交易這個邏輯。

但從基本面的角度，我覺得 Oracle 是被錯殺得挺厲害，起碼相對來說是被錯殺得挺厲害。就像市場喜歡硬體公司、不喜歡 Hyperscaler，我覺得 doesn’t make sense：你不可能一邊交易硬體可以走出週期，一邊認為 Hyperscaler 沒有 ROI。同樣的，你喜歡 Nebius、不喜歡 Oracle，但兩者的 RPO 和估值差得太多，這不 make sense。而正因為有這種不 make sense，才會出現 opportunity。

無論大科技也好、Oracle 也好，稍微放緩一些資本開支，我覺得馬上就可以解決問題。因為明年他們的營收是爆發式增長，今年、包括去年在 CapEx 上的投入，NeoCloud 回報非常快，到明年就可以看到。而且 Oracle 也引進了類似 CoreWeave、Nebius 的融資方式：預付款，甚至客戶帶晶片入場，這些都是減緩前期加槓桿的方法。

為什麼其他人願意這麼做？為什麼願意給你預付款、願意帶晶片入場？就是因為市場對算力的需求太大，不然沒人願意幹這個事情。 等於你把槓桿的責任轉移到客戶身上，而客戶願意承擔這個槓桿，是因為他覺得布局算力有必要。所以這個 leverage 本身，是在 NeoCloud 身上、在 Oracle 身上的。

所以我覺得市場這段時間對 Oracle 的殺跌有點不大講道理。這兩天我其實在思考，需不需要去布局一下 Oracle。

九、倉位即觀點：Mag 7 沒人有倉位，硬體該減倉但不該清倉

Victor：在 Mag 7 的這波反彈裡，老師會怎麼看這幾家公司之間的消長？我看您主要是軟硬雙修，同時配置英特爾，也配置了亞馬遜、Apple、Microsoft 等大科技，您會怎麼看這幾家公司？另外 Mag 7 裡也有像特斯拉這種今年比較不受待見的公司，您怎麼看接下來的行情？

投資TALK君：每家大科技都不一樣，沒辦法全部放在一起看，因為每家都有自己的故事線。

講到這個我倒想起來，一開始第一個問題我在想：今年邏輯判斷正確、最後卻不漲的東西是什麼？回頭去看，可能就是大科技。今年大科技走得比較差，YTD 看 Mag 7 甚至沒有標普 500 好，到今天這波反彈之後才 5% 點幾的回報，標普走得比 Mag 7 要好。

我年初減倉了特斯拉，因為我認為今年特斯拉進入投資元年，而投資元年市場可能不那麼待見。但這條邏輯線其實也符合大科技：大科技今年也是投資的一年，雖然不是第一年，他們去年就開始投了，只是今年的投資幅度比去年更大。某種程度上，這個 thesis 應該也可以 apply 到大科技身上，所以要反思的話，我覺得這一點可以做得更好。這一點在亞馬遜身上也是矛盾的：我前面從 Anthropic 延伸到亞馬遜，但亞馬遜同時又是寫支票的那個人，而市場喜不喜歡寫支票的人，是我沒有 anticipate 到的。

至於下半年，硬體先不聊，因為市場情緒面太高了。前段時間晶片的估值、整個 SOX 的估值也去到相對非常高的位置，29 點幾倍、將近 30 倍，那回調是非常正常的。經過這段時間的回調，現在可能處在一個相對中性的位置。情緒面高、估值又高，出現回調很正常。

市場不可能一直去交易整個硬體與晶片，因為到了一定的時間點、倉位滿了之後，你沒有額外的買家。很多人不理解：美光財報很好、三星基本面都很好，為什麼價格卻下跌？這很正常，因為前段時間 pricing 太多了。說白一點就是市場倉位太滿、沒有額外的買家，那該下跌就下跌，你有再好的財報也得下跌。 但透過不斷換手，有基本面的公司最後會有支撐，因為一旦估值回到合理區間，就會有另外的買家進來。

從這個角度出發，就要問：哪些標的是市場沒有 positioning 的？我對市場的看法一直是：基本面是所有判斷邏輯的最上層，但它能不能走出來，很多時候取決於市場有沒有倉位在裡面、這個裡面擁不擁擠，然後才會有一個 catalyst。擁不擁擠我一直稱它為 set up：基本面加上倉位是一個 set up、是一個條件；但有了條件不代表價格一定會漲，你還得有一個契機。

現在沒什麼倉位、市場甚至不喜歡的，就是 Mag 7 和軟體。軟體現在市場不喜歡，甚至認為 PE 不值得以前那麼高，也沒什麼反彈，微軟帶領的走得非常一般，所以可以非常確定軟體這塊沒有倉位。Mag 7 走得非常不好，也可以判斷倉位不會很多，因為大家都去追輝達，機構、散戶都去追輝達。

那就回到基本面：軟體得挑，你得挑出這家公司的軟體會不會受到 AI 破壞。如果基本面、情緒面、估值都沒有問題，接下去就是等一個 catalyst，等市場的邏輯性回來。但市場不會無緣無故回來，它一定需要一個契機。

所以我做的軟硬雙修是這樣：之所以不認為硬體應該清倉，是因為從投資角度看，除非估值非常飽滿、且你認為基本面會明顯變糟，不然沒有清倉的必要，基本面還是存在的，只要估值修復到合理位置，資金還是會回來。硬體還是該保留，但前段時間該減倉，是應該減倉的。

十、大科技掌握寫支票的主動權：資本開支的囚徒困境與 FOMO

投資TALK君：大科技作為資本開支這一端，其實是掌握主動權的。只是因為所有大科技都在 FOMO，導致彼此互相傷害：他們一 FOMO，記憶體價格上漲，所有人全部為記憶體價格買單。

所以大科技是掌握了花費主動權的。如果他們在資本開支的語調上稍微降一些，其實對他們是件好事，而且好得太多。當然這需要一個共識，可能變成囚徒困境：你得要其他人一起配合，如果你放緩資本開支增速、其他人不放緩，你會擔心未來落後。但凡大家形成一定的共識、不要那麼 FOMO，因為 FOMO 沒有好結果。大科技 FOMO 資本開支，和散戶 FOMO 硬體沒什麼差別，FOMO 造成短期情緒面推升價格，最終一定不會有好結果。

大科技如果別那麼 FOMO，對他們就是利好：每個計畫要花的成本增速不會那麼快；同時市場會再次認為，你在花費這塊得到控制之後，該回報的週期還是會回報，每家大科技的 EPS 增速都會非常好，那自然資金回來、情緒面回來，股價又能上漲。而且硬體這塊的通膨也可能有所緩解。所以我認為大科技是掌握主動權的。

而且現在很多大科技的估值又不貴，所以我覺得大科技也是應該配置。

十一、蘋果、特斯拉與軟體板塊：每一家大科技都得分開看

投資TALK君：軟體這塊就見仁見智，非常主觀。很多人認為部分軟體公司確實被破壞，也確實有些是被破壞了，所以軟體得挑。如果講板塊，軟體公司裡面現在唯一走得好的是 Cyber security（資安），這也是市場的共識；但這個共識 at one point 估值到了非常高的位置，一樣會像硬體那樣出現回調，這和基本面沒有關係。

所以我下半年的布局是：硬體繼續持有，只是倉位沒有前段時間那麼高；大科技基本面沒有問題，掌握了寫支票的那一端，估值又不貴，YTD 走得比很多板塊都差。很多人擔心市場回調，但在現在這個位置，我持有大科技會非常舒適，完全沒有任何擔心。

更重要的是，大科技之所以有現在的地位，我覺得 Meta 是一個很好的例子：這些大科技的管理層是有糾錯能力的，而這個糾錯能力往往是在股東利益受到短期傷害之後才會出現。 就像 22 年的 Meta，以及這段時間小扎的 pivot、這個轉型，我認為對股東是非常友善的。所以有人問我擔不擔心市場回調，我絲毫不擔心，因為如果我持有大科技，我完全不擔心整個市場的回調。

當然大科技也分。比如蘋果，估值就是偏高的，但我非常看好它 AI 的落地，因為我認為 C 端但凡有任何落地，可能就會集中在蘋果、谷歌，或者落在 Meta 這些社交媒體身上。所以每家公司還是得分開看。

特斯拉的話，年初那個判斷是正確的，到現在我認為也 OK。但我認為今年特斯拉是一個積累倉位的時候，我可能再等更好的機會，把倉位慢慢加回去。因為自動駕駛是一個時間問題，而這個時間點，我偏向認為要等他們推出下一代晶片，才能真正完全解決。 這等於也要硬體去配合：在演算法上能做到的，以特斯拉現在僅有的硬體條件，可能已經做到極致了。所以等下一代硬體更新完，可能就會有一個自動駕駛的 aha moment，一下子瞬間爆發，但需要時間。

十二、硬體只壓英特爾：CPU 回歸、端側 AI 落地與晶圓代工的第二觸角

Victor：也特別想請教，為什麼您硬體的 exposure 主要是壓在英特爾上面？另外，您現在的投資組合裡也納入了其他板塊的標的，像 ISRG 是做外科手術的公司，另一個是航太運輸的 GE 奇異。在 AI 行情已經到了一個階段、講求多元配置的情況下，為什麼會選擇這些公司、這些板塊？

投資TALK君：先講英特爾。今年我絕大多數的投資組合回報全部來自英特爾，因為進場點、加倉點都算比較好。當時我買英特爾，是看它是一個比較好的逆境反轉，再加上 AI 這一波的紅利。

到了現在這個階段，往未來看：首先在 CPU 這一段，市場終於意識到這不是簡簡單單 GPU 的市場，CPU 也有未來，特別是未來 AI Agent 的落地。其實過去 6 個月 AI Agent 的討論度下降了很多，從「小龍蝦」（OpenClaw）之後就冷卻了很多。為什麼冷卻？我認為是因為 API 價格太高。API 價格高，你就不可能不討論 AI Agent，因為 AI Agent 24 小時在那邊燒 Token：人只能 focus 在一件事情上，AI Agent 直接 focus 在 10 件事情上，他燒的 Token 相對於人是指數級上升的。所以 Token 的價格必須要下來。

昨天有一條新聞講到端側的 AI 落地，我認為對 AI 是一個非常大的利好，包括蘋果、谷歌這些硬體端；如果端側 AI 有落地，也會非常利好 C 端、consumer 這一塊的 AI 落地。

回到英特爾。它有兩個業務：product 和 foundry（晶圓代工）。product 這塊不用聊了，CPU 上個季度把垃圾的 CPU 都變成寶了，因為市場對 CPU 的需求非常大。而前面聊到的端側落地，其實也是陳立武上來之後非常注重的方向：他認為 GPU 已經不可能競爭、不可能再去追趕輝達或 AMD，所以非常明確就是打端側 AI 的落地。

端側 AI 的落地，其實兩年前 AMD 的蘇媽就已經在聊 AI PC 了。但當時聊 AI PC，你會覺得那是一個非常抽象的概念：AI PC 是什麼？我拿一台 PC，AI 能做什麼？但就像昨天那條消息，如果能把開源模型壓縮到端側運行、不需要調任何 API，那一下子就把端側 AI 的落地具象化了，整個落地的路徑你看到了。 這時候再去聊 AI PC，你就會發現 OK，it makes sense。

接下去我期待的是，很多 C 端硬體廠商都會迎來一個 refreshment（換機潮）：你的筆電、桌機硬體必須跟上才跑得動 AI；硬體跟不上，端側 AI 的能力也不會那麼強。隨著硬體規格抬升，你能跑的模型會越來越厲害，能做的事情也就越來越多。所以你會發現，兩年前聊的 AI PC 現在 make sense。這也是陳立武上來之後認為英特爾可以去追趕的那塊 AI 市場，現在在產品端已經可以慢慢看到。

至於 foundry：除了台積電在美國亞利桑那州有建廠之外，台積電整體的地緣政治風險確實已經因為在美國建廠而分散了很多；但英特爾畢竟是一家本土 foundry，而且是唯一的一家。美國政府自己也投資英特爾、扶持英特爾，其他公司向英特爾下訂單去分散和台積電之間的風險，我覺得是必然會做的事情。

而且不單是分散風險。當英特爾的良率上來之後，其他公司可以利用英特爾去向台積電講價，因為你有另外一個選擇了。 所以你看到，當英特爾良率開始上來，不斷有公司出來說未來有沒有考慮，包括蘋果，包括英特爾和老馬那個 Terafab 之間的合作等等。他的 foundry business，未來只要能把良率搞定，就是有市場的，而且背後這些客戶是願意布局一部分到英特爾這邊。

包括封裝，現在英特爾的封裝不比台積電差多少，所以也開始被討論，先進封裝這塊也可以成為獨立的業務。所以英特爾是有很多個觸角的。 前段時間市場都在研究整個 AI 供應鏈裡到底哪個環節短缺，但對我來說最直接的做法是：不需要花太多時間，只要把英特爾所有業務了解清楚，每一個觸角未來的市場有多大、這個市場是不是在擴大、基本面是不是變得越來越好，確定這些就可以了。這也解釋了為什麼我願意在英特爾放那麼大的倉位，而硬體這塊只布局了英特爾。另外一個考量就是估值，從估值角度看它是不是合理。

十三、GE 與醫療板塊：投資組合裡，每個標的扮演的角色不一樣

投資TALK君：前面聊到的其他標的，我聊得快一些。

GE 是一個非常常見的布局，它比較偏軍工：一半軍工，一半是航空、就是航空運輸這一塊。軍工不算 monopoly（壟斷），但它的市場就是它的市場，它有非常足夠的競爭力、基本上有絕對的定價權。而且這是一個 secular（長線結構性）的市場，等於是一個服務：它雖然是賣硬體，但其實是靠服務、靠 recurring service 賺錢，所以是一個非常好的業務。

這一塊是獨立出來的，和 AI 沒有那麼大的相關性。整個軍工，我認為這次美國和伊朗之間的戰爭之後，整個歐洲會重新思考國防開支與布局：是不是要完全依賴美國，還是扶持一下本地企業。從這些角度出發，軍工是一個非常長的 cycle，不需要做太多調整，只有估值高了才做一些調整，不然這個板塊本身就是一個比較長的週期。

醫療則是因為我自己的醫療板塊倉位不多，而且醫療幾乎和 AI 不相關。現在市場所有的焦點和熱度全部在 AI 上面，我不是說要離開 AI、也不是說要離開硬體，無論大科技、硬體還是英特爾，其實都是 AI 的紅利，都是要享受 AI 的，所以一定不可能不看好 AI。但在情緒面這麼高的時候，往一些相對保守的標的、往醫療板塊分散一下整體布局，可以分散投資組合的風險。

既然聊到投資組合，每個標的在組合裡擔任的職位、扮演的角色一定是不一樣的，我們不可能每一個標的都去追求極致的回報。 講投資組合，一定是有高風險的標的、低風險的標的，高風險的標的要匹配什麼，以及未來如果出現哪些風險，你整體組合抗這些風險的能力到底有多強。這方面是我更多在考慮的，這也是為什麼我把醫療板塊的倉位加了一些，可能還會繼續加一些。

十四、If you’re in AI, pivot to Crypto？只有穩定幣真的出圈了

Mr. Z：大家記不記得 All-In Podcast 的其中一個主持人，他們 2023 年八九月的時候說「if you’re in Crypto, then pivot to AI」。現在是幣圈的 Jeff Park 說「if you’re in AI, then pivot to Crypto」。現在是不是 Crypto 已經最糟、也不能再壞了，is it a good time to pivot to Crypto？

投資TALK君：我覺得市場要擺脫這種兩極思維，我不覺得你現在就一定要離開 AI 去布局 Crypto。但現在如果你完全沒有 Crypto，布局一些是可以的。

只是經過這幾輪下來，市場已經慢慢發現，Crypto 大多數的項目是不值得投資的。 最終能留下來的，可能就是最頭部的兩三個，而且我已經非常 generous 了。

穩定幣是我到現在唯一看到的。我在幣圈算是兩輪的韭菜，剛進幣圈時被灌輸的概念是「以太坊要顛覆傳統金融」，now I see nothing，什麼都沒有看到。反而是看到 Circle 上市的時候，我才真正看到一個 Crypto 項目有可能破壞傳統金融。 這也是為什麼我手裡是有 Circle 的：我真的看到 Crypto 是可以出圈的，是穩定幣可以出圈的。

另外一點是，美國政府是有意願扶植穩定幣的，因為它需要美元的擴張：政府本身的利益可以透過穩定幣向全球擴張，增加美元的 adoption、增加美元的觸角，這等於是 incentive alignment（激勵一致），目標利益全部一致了。這是我第一次覺得，OK，它有可能出圈。但能不能出圈，取決於產品做得如何、有沒有公司和機構選擇來用，這只能看後續。

Mr. Z：你剛說美國政府，我理解他想要更多買盤在美債這邊，所以當然鼓勵去搞 CLARITY 這些穩定幣的法案。但就我的觀察，川普從去年 1 月發了 TRUMP 跟 MELANIA（迷因幣）之後，很多外部流動性都從幣圈被帶走，也沒有其他的 marginal buyer（邊際買家）。最近很多法案就是有推、可是也沒落地；美國政府是不是真的有去建立所謂的 Bitcoin reserve，這其實蠻 questionable。

投資TALK君：川普是一粒老鼠屎嘛。不知道你們有沒有追蹤最近 CLARITY 的進展，我其實有追。CLARITY 現在卡在他們叫做 ethics（倫理條款）的東西：就是美國總統、這些 congressmen（國會議員）自己下去投資。整個左派卡的就是 conflict of interest（利益衝突）這套東西。

而這個 conflict of interest 其實就是針對川普去的，因為川普自己的 family office（家族辦公室）弄了那麼多 Crypto、自己又喊。所以他們的目的其實和 CLARITY 沒有太大相關性，只是不想讓川普在現在這個位置去變現，就是為了針對川普一個人，然後左派就阻擋在那邊。但 CLARITY 本身是給整個穩定幣服務的，是要為穩定幣 define 一個 framework，所以你說他們在推一個對行業利好的政策，也有；只是有部分議員有 personal 的 beef 在那邊，就把川普卡住了。

我看到最新的消息，好像明天川普要和一些參議員有些交流，我不知道他願不願意做這些妥協，左派和右派最近對這件事本身都不願意讓步。但最終還是一個利益的交換：如果對行業真的是好的進展，而且符合美國整體利益，at one point 我相信它還是可以往前推進，只是最近在法案推進上有一些 setback。

十五、下半年展望：不比上半年難，倉位即觀點

Mr. Z：那最後的最後，TALK 君有沒有一些想給觀眾講的話？在目前這個比較凶險、比較不明的市場裡面，大家應該怎麼操作比較好？

投資TALK君：我其實不覺得市場很凶險。我們一開始溝通的時候，我看到有一個問題是未來 6 到 12 個月怎麼看，我對下半年沒有太過悲觀。你去看指數的漲幅，特別是 QQQ，從去年 10 月底的最高點到現在也就漲了 7%、8%，可能 10% 吧，最多 10% 不到；八九個月的時間只漲了 10%，你說市場的情緒面有很高嗎？其實沒有。但我們已經看到那麼多 AI 的落地了，今年 AI 落地的基本面和去年比好了很多、清晰了很多，路徑也清晰了很多。

只是市場太被整個硬體板塊、晶片包括光通訊所影響了，因為焦點都在上面，回調在上面、上漲也在上面，才會認為市場好像要進入熊市。但你退後一步看，這段時間 QQQ 的走勢其實就是在高位盤整，nothing happen。

所以從難度的角度看，下半年可能不會比上半年難，因為上半年畢竟有一個戰爭事件，不確定性非常高，很多人當時非常恐慌。下半年當然還是會有風險，股市裡邊永遠不缺的就是故事線和風險：可能來自宏觀，可能來自聯準會，可能來自另外兩家科技公司、兩家模型公司的上市，包括 SpaceX 的上市：它對市場的吸血其實還沒有完全完成，因為解禁都還沒有完全解禁，現在剛解了第一階段。

但我認為整體倉位稍微平均一些、不要太集中在硬體這一塊，布局一些大科技，而硬體的基本面還在繼續落地，在這種情況下有一個平衡的倉位就好。我不覺得時間線上有值得我們大幅度降倉位的風險。如果上半年已經賺到錢了，就平衡一些倉位。我仍然看好 AI 的落地。

Mr. Z：或者說我換個方式問好了：Alpha 在哪裡？

投資TALK君：我一直說，倉位即觀點。我的布局就是大科技，而大科技倉位其實挺多的，平衡的方法就是加一些在醫療板塊。AI 不可能一條直線，如果 AI 回調，醫療板塊不會受到任何影響，前面聊到的 GE 也不會受影響。所以從板塊與倉位布局的角度，分散一些對 AI 的布局，但仍然可以在和 AI 相關的標的上放比較大的倉位，因為整體的 EPS 增速，你可以看到還是來自於 AI 硬體。所以我覺得就是倉位即觀點。

Mr. Z & Victor：非常感謝投資TALK君今天來 168X 做了將近一個小時的精彩分享，也謝謝一路聽到這裡的每一位聽眾。如果你喜歡這集內容，歡迎關注 168X 的 X 與 YouTube，把節目分享給更多對 AI、美股、科技感興趣的朋友，我們下集再會。

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