逐字稿：游庭皓的財經皓角 2026-01-07

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投資朋友歡迎收聽早晨財經速解讀，現在是臺北時間 2026 年 1 月 7 號禮拜三，早上 8:31，大家早安，我是游庭皓。今天我們觀察的幾大重點：一方面，標普 500 指數在昨天創下歷史新高，道瓊也首度站上了 49,000 點的大關，所以美股股市仍然氣勢如虹；反而是這一波的軟體股、納指的部分，拉抬幅度就沒有特別顯著。
那在最近的 CES 展當中，最近輝達也衝刺全新的 Rubin 平臺，和機器人的佈局之際，這一次甚至推出了 AI 自駕車平臺「Alpamayo」，有開源模型，這也讓輝達的 AI 能夠讓駕駛放手開車的等級，跟各大車廠來進行合作。這一次跟賓士 CLA，也成為全球首個搭載該模型的車款，那在本季度應該就會上路。那我們到時候就來做一些觀察，到底這一波會引得 2026 年，是否會形成自駕車、無人車大戰？那輝達的生態系持續擴展底下，對於全球終端 AI 產品的推出……
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又會形成怎麼樣的衝擊？來跟投資朋友做一些回顧。事實上整體來看，3 年的大牛市，23、24、25 年，投資人已經開始更重視分散配置和區域比較。我們看到很多過去並非市場亮點的，最近是記憶體了，過去我們看到市場上的資金輪動，已經從那些超級大型科技巨頭向外進行延伸，而且甚至並不是單注去押 AI 主線，往重電、往基礎建設來進行輪動，都是市場上可以看到的實質現況。
那當然 2026 年一開年，全球股票市場氣勢如虹，AI 的熱潮、通膨降溫，還有相對寬鬆的貨幣環境，的確造成市場上幾乎什麼都漲。其實過去一年也是如此，過去一年我們細看，像股票、債券、信用利差都在持續收斂，原物料甚至都在持續走高，最近是鎳價在大幅上漲吧。如果我們細看，其實在去年一整年，是少數除了比特幣以外，所有資產都在正報酬的一年。
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在這樣的一個狀態底下，就值得我們去深思：那當前的資產繁榮，是不是由廣泛性的系統單的回補所造成的？也就是外資的程式單。可是很有趣，我們看臺北股市這幾天，連續幾天都上漲數百點，以非常驚人的交易量持續走高；可是呢，在昨天三大法人買賣超，其實欸，投信還沒有買哦，投信還賣了 26 億，說明 ETF 買盤也不是特別強烈，外資也僅僅買了 28 億而已。
其實如果我們細看，昨天外資甚至持續調節台積電欸，已經連續賣 3 天了，昨天又賣了 7,990 張；0050 他賣了 4.8 萬張，其他他買的、買超前幾名，一樣，都是一些高股息。那這些高股息也不是真的買高股息，應該就是買折價，折價幅度比較高，稍微做一些套利而已。所以呢，這就形成非常詭譎的局面，那就是全球系統性股市都在走高，不過台股的本國股市的拉抬，似乎不是由外資的程式單來進行拉升，反而是由內資的買盤來持續推升。
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那到底是因為外資針對臺北股市有特別的看法？臺北股市的確，你從巴菲特指標來看的話，比其他股市基期還要稍微高一點。還是說外資先等我們內資先拉了，他後續才要拉呢？那會不會太晚建倉？我們從日線圖來看，其實從本波 9 月份以後、AI 的永動機以來，我們散戶的熱潮和內資買盤就特別踴躍哦。但是並不是完全集中在 ETF 買盤，我們看投信的買賣超，其實從 9 月份以來，大多數時間其實也是賣超，外資主要是在 10 月份以後進行大舉的調節。
如果我們細看在月線的部分，10 月外資賣超、11 月外資賣超、12 月外資賣超，本月份也不過回補 72 億，而且這兩天也都在賣超；投信過去 4 個月只有兩個月在買超，另外兩個月包括本月份也在賣超。所以在這樣的一個效果，我們大概可以瞭解，整個台股市場的榮景，很大程度還是由內資所推起，而過去幾年的內資，是由 ETF 買盤所撐起。
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但是今年看起來 ETF 買盤還沒有爆發，主要還是取決於其他內資，比如說壽險，比如說國內的主力來進行推升，這個就是當前資金的輪動。所以很多人就會擔心：那如果現在融資創高……因為畢竟台股在創歷史新高之際，融資的買股金額最近已經飆升到 3,510 億，這是 2008 年以來的最高水位，市場上借錢的規模，已經創下 08 年以來的高點了。但是很多人會覺得，是否代表著散戶的大幅進場、股市套牢點即將發生呢？這不一定。因為哦，這台股已經創高一陣子了，那正常來講，融資比例也會創高，負債比例也會創高，就好像股市創高，大家的負債跟著創高也沒有什麼問題。目前融資餘額占總體市值大概 0.3%，距離典型的過熱水準其實還是有一段距離，而且昨天增加幅度也不過三四十億，也沒有想像中還要來得多了。所以這一波大概有兩種角度，第一是外資到底什麼時候要回補？
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你已經一天、兩天、三天這種急漲行情，數千點的行情，外資完全不參與哦，外資整個被晾在旁邊。那到時候他進場的話，會形成如何臺北股市新一波的演變？會不會內資的籌碼開始做轉手？那第二呢，就是這個融資的增幅相對於大盤增幅，看起來還有一段落差哦，所以等融資增幅超過大盤增幅再說嘛，絕對體量其實沒有那麼重要。不過呢，我們看臺北股市的歷史變遷，的確很多人最終看對了趨勢，台股總會創高嘛，但是死在波動了。比如說我們以千金股來看，在舞台上的主角，其實千金股沒有消失，但是已經換了一輪了。
1989 年當時台股衝破 1 萬點的時候，千金股都來自於金融或者傳產，像國泰當時是國壽 1,810 塊，台火 923 塊，華南金 730 塊。欸結果呢？現在基本上都是科技股、半導體以及新一代的成長股來堆積成高價股的持續走高，而當年的高價股再也回不去了。
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那另外一層呢，就是投資人年齡的分佈。你看現在市場上，其實主要投資人還是在 50 歲以上，占已比有 46.15%。所以你就會知道，為什麼後台數據會顯示，本節目多數都是 45 歲到 65 歲在觀看，從投資人口比例來看也是如此嘛。好，所以很多哥哥姐姐，你看我們節目這麼活潑，說明你有很健康的年輕心態；那如果你很年輕，你跟這麼多大哥哥、大姐姐一起看，成功人士必看的投資節目，說明你有一顆老成的心，就算現在沒錢，以後一定會大富大貴。
但不管怎麼說，這個就是台股的特別的特殊結構。那我們只要確定，那你只要外匯的出口沒減少，那內資的買盤，它只是取決於到底是投信買上去的、到底是 ETF 買盤、到底是主動式買上去的、到底是壽險、到底是官股、到底是主力、業內，這些人基本上是主導當前台股上漲的主流。那外資我們反而要觀察是……
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他到底什麼時候要回補？因為照理來講，外資現在完全不參與台股，看起來要上漲也沒有什麼太大難度嘛，過去幾年其實就是如此。那我們回過頭看，現在大家更為關注的是：從 CES 展，我們可以如何來借鑒終端產品的推出，能不能讓台股的硬體設施出口速度來得更快一點？現在大家對於資本支出，或者資料中心的透支哦，其實已經有一定的預估了，就你也很難想像每年資本支出都是翻倍、翻倍、翻倍嘛，那總會有一個預估的極限。那要如何超出預估呢？欸，我不只建資料中心，終端產品即將要推出了。
那黃仁勳這一次在 CES 展上，其實用一句話叫「AI 是五層蛋糕」來重新定義了輝達的位置，從最底層的土地、電力和機殼，到晶片、基礎設施、模型，到最後是應用。這必須是一個整體設計、同步演進的系統工程。也正是如此哦，黃仁勳已經提到了：「輝達本來就已經不是只賣 GPU 的公司了，我們是一家橫跨硬體、系統、模型平臺的 AI 的建構者。」
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新一代的 Rubin 架構，會把同級模型的訓練成本大幅度的壓縮，輸送量成倍的放大。那他也提到現在第一階段生成式 AI，我們現在用的文字、圖片到影像生成，其實已經很成熟了。在黃仁勳的敘事裡，這只是一個序章。他顯示哦，25 年代理型的 AI 已經快速普及哦，他相信已經可以往下一個方向來做主要推送，也就是第二階段的「代理型式 AI」。AI 不再只是回答問題，而是能夠開始理解目標、拆解任務、使用工具、反復的推論，而且並且持續學習哦。所以呢，現在你可以讓 GPU 的上下文的容量，被拉到過去難以想像的等級，讓 AI 不止記得最近幾千個 TOKEN，而是能夠累積長期經驗。所以呢，目前他在建置的自家的 AI 超級電腦 DGX Cloud，目的也不是單純的要經營雲端業務，而是用來開發自家的開放模型。那現在所推出的 AI 的自駕模型，是第一步，未來會有更多開源模型來陸續推出。
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要讓整個 AI 的生態圈越活越大。那最重要的事情是什麼呢？是今年下半年，他就要開始大量的推行物理性 AI。就是我們不能看 AI 只在螢幕上，不能再 ChatGPT 問我們附近兩公里哪一家滷肉飯好吃，那個東西的產值已經不高了。我們要進入到工廠、我們要進入到道路、我們要進入到城市。所以輝達的解法就是：先在虛擬世界當中建立完整的數位分身，讓機器人和自動駕駛，自己先去開車，自己強化學習、自己反覆的試錯，然後把成熟的策略帶回現實。
那現在在硬體的技術算力上有所突破以後，他就可以大幅的、廣泛性的進行訓練，所以也就是算力中心，在今年應該就會正式的走出資料中心。我們不會只在電腦上看到 AI，我們應該在路上，應該都會開始體驗到 AI 走入物理世界的真實景象。不管是剛才提到道路、工廠、倉儲、車輛、各式設備。所以這一次我們看到 Alpamayo，因為本季度他就要上路了。
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那我們就非常值得關注，他推出以後，因為他算是開源模型，讓輝達的 AI 能夠讓駕駛放手開車。他所釋出的影片，賓士的 CLA，的確開起來看起來也蠻順的哦。從畫面上，你好像感覺不出來跟特斯拉 FSD 的太大區別。但是呢，至少他已經可以在美國舊金山市區，讓駕駛完全不握方向盤的情況底下，就達到自動駕駛的應用。
那馬斯克也立即評價輝達這次所推出的自駕 AI 模型，他的看法是：「基本上沒錯，這就是特斯拉目前正在做的事情。不過呢，他們會發現 99% 很簡單，剩下的長尾問題就非常困難了，尤其是那些即時性的反應。」馬斯克提到說：「現在真正的差距不在於技術的展示，而是多久能夠把系統磨到比人類安全。」他也坦言：「FSD 哦過去是勉強可用，現在呢已經明顯優於人類駕駛。本來就要好幾年的時間，傳統車廠即使意識到方向正確，也往往要在那之後數年，
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才願意在量產車上重新的去重設攝影機。不像我們，早就已經設好了。」所以賓士也才剛剛開始而已。主要還是要區別，這個 FSD 還是很強大的。不過，如果一季度這個賓士採用這個系統，就有不錯亮麗的回饋的話，那的確就要擔心了。你看我們後面那一台那個 Cyber truck，以後是不是要改放賓士了？不會，因為我們對於馬斯克還有信仰嘛！不單單是他的電動車，我們還要上火星，對不對？就算我們車子要換掉，我們還有小火箭哦！當時是買套組的，這根小火箭哦，還有馬斯克的小火箭，我們還是有希望的。好，所以不管如何，這些人呢，都在嘗試著讓生產力的迭代快速的挺進。
但不管怎麼說，現在物理 AI 的兩條主線，一個就是平臺化的擴散，對上垂直的閉環。很多人說：「這個 Alpamayo 到底比得過 FSD？」這種說法的核心呢，也不是說比誰的模型比較聰明呢，而在比系統性的學習閉環。
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就輝達的 Alpamayo、VLA 這個模型呢，它是一個通用型、可以遷移性的決策的模型。就照理來講，它這個邏輯是可以套用到 BMW 或其他車廠的。它的目標是讓機器人、工業設備、物理 AI 的系統能夠快速地理解世界，做出動作。那特斯拉的 FSD 哦，它是一個高度垂直整合、為了單一任務極度優化的系統工程哦。所以兩者的差距，不在於模型或者架構新不新，是誰掌握了現實世界的學習飛輪。FSD 是直接連接真實的道路、真實訓練、真實的事故、真實的回饋，他每天有幾百萬輛車來幫他收集資料，現在傳回去哦。你說輝達有這麼多的收集數據的能力嗎？欸，這個蠻挑戰的哦。因為 Alpamayo 現在比較多依賴的是模擬標準數據，看客戶的場景微調，所以真的可能要等到一季度推出來以後，大家開了、開開看，到底感受程度怎麼樣，有時候就是那個 Key Model 的問題。
所以比較關鍵的有三點。第一個就目標函數不同，FSD 只有一個目標：道路安全、連續可規模化的開車；
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Alpamayo 呢，它服務的是多工、多產業、多設備，無法為單一場景完全走到極致哦，第二、數據結構不同哦。FSD 的數據是連續時間序列，帶後果的行為數據；那 Alpamayo 很多時候是離散任務、示範或者合成資料，那對於錯一步會發生什麼的懲罰的信號就比較微弱，這就有點危險。第三、就是系統整合的深度不同了，特斯拉因為有感測器嘛，車載的算力、軟體的堆疊；那你就算 Alpamayo 上線以後，很多傳統車廠他還要趕著要調那個感測器，或者視覺系統。
所以呢，短期內哦，我們還是必須瞭解到說，特斯拉現在的優勢還在存在。可是呢，整個 2026 年肯定是一個自駕車大戰哦。其實我個人的看法是哦，特斯拉賣的本來就不是車嘛，它是一個可被驗證的未來。這個股價前陣子創高，你單看交車數本來就很難理解，因為市場的評價，一直都不是賣了多少車，而是他在兌現一個未來。這個未來不是抽象的敘事，而是已經能夠被少數人體驗到的美好的東西。
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那這個訊號就是自駕嘛，超過 9 成的人還沒有體驗過完整版的自駕系統。但一旦用過以後，其實你光是那個電油門系統，其實你就覺得，電動車開起來是的確稍微舒服一點，那有時候歐系車贏就贏在內裝而已。現在的效果，我們要仔細觀察，是整個電動車它的普及率、國家的推動效果，會產生什麼樣的一個時代變遷。但我覺得特斯拉就是這樣，當一個優點亮到像太陽之後，所有缺點都會退場。就很多時候，價值判斷不是優缺點加總之後的平均分，關鍵是是否能夠亮到足以改變整個體系。
就好像特斯拉，你逐一拆解，他的內裝質感比得上歐系車嗎？肯定比不上嘛。二手保值也拼不過日系車，價格也打不過陸系車那。但你想想看哦，你一天哦，你只要每天你一個半小時的通勤路上，只有一台車，能夠讓你完全的真正解放雙手，可以讓你喝咖啡、整理思緒，
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甚至完成工作，那有時候一個優點哦，它可以蓋住所有的缺點。所以人生很多感情關係也是一樣嘛，你那缺點哦，有時候多到像星星；但是，你只要有一個太陽一樣的核心價值哦，就能夠在關鍵時刻照亮生活。那太太不是常跟姐妹抱怨嗎？說她老公欸，這個缺點很多。閨蜜就問她：「太太你，你覺得你老公缺點真的很多嗎？」、「真的很多，像星星一樣多。」、「那他的優點呢？」、「像太陽一樣，只有一個。」、「那為什麼你還是喜歡他呢？」、「因為太陽一出現，星星就不見啦！」對。所以你說他的優點只有一個，也許他有他的特殊的長處嘛，或者是很長的長處嗎？但不管怎麼說，很多這種一招定生死的邏輯，存在很多決策這個產品的競爭。也不會因為另外一個產品，也推出了自己的自駕系統，就大亂，反而有可能是一個增量市場，新的時代已經真實來臨了。好，那麼往下看，現在大家更為關注的幾大方向是：
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各大車廠其實在這次 CES 展，都有相對性的表態。你像 Uber 的部分哦，Uber 的需求層哦，還是 OS 哦，那特斯拉是一個不定時的炸彈嘛，隨時有可能大幅的破壞到全球的自駕、無人車系統。那真正動搖 Uber 哦，就要看一下特斯拉能否做到斷層式的成本和規模的優勢哦。因為這一次 Uber 其實也互相進行合作，它主要是跟 Lucid 合作，重返自駕車的戰場哦。那這輛車外表看起來也蠻好看的啦，但至少他已經宣告，重返自動駕駛的轎車佈局哦。那主要跟 Lucid Motors 以及自駕系統 Nuro 共同打造，重點不只是看自己會不會開，而是把 Uber 多年累積的乘車體驗，看能不能搬到自駕車的車式設計當中，試圖重新定義未來的轎車服務。
那就代表著 Uber，這個 Uber 如果採用 Lucid 的系統哦，等同於它就不是純視覺系統，它還會包括相對應的光雷達系統哦。那也許，
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從某些人角度來看，可能覺得更加安全呢，因為 Lucid 它採取的是極致效率導向的豪華電動車路線。核心在於電驅和電池系統的工程深度，而並不是把像特斯拉那樣，把重心完全放在軟體和規模化。如此有自研高效率的馬達、逆變器和電池模組，那把每度電能夠跑多遠，基本上做到產業的天花板了。某種程度而言，它就是對於自駕系統來看，可能最好的合作夥伴吧，至少對於 Uber 而言，現在也只能跟他合作。
那不管怎麼說，現在全球的自駕車系統大亂鬥以後，現在能夠唯一確定的事情是，至少挽救了一下歐系車的劣勢。這個歐系車內裝、質感一直都是稍微比較好的，但是總是輸在，過去我們看到不管是性價比的部分、不管是在總體成本的部分、還是在全球電動車自駕系統普及化的部分，都遭受到重大衝擊。我們舉例來說，全球如果以電動車最普及的經濟體，目前仍然在中國，純電動車已經來到 35%，
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那也就代表著電動車市場，誰無法完全的奪下中國一定的市占，就會被擠出市場。那最近呢，我們也知道，歐系車在中國市場是節節敗退。賓士的部分，這一波的降價幅度很誇張哦，年初開始哦，幾乎所有主力車型都在下滑。純電車的 SUV，我們像是 EQB 的部分哦，指導價本來在 42 萬，現在最低下探到 17 萬欸，等於降幅是 50%；EQA 從 32 萬的定價下滑到 16 萬人民幣哦，也是腰斬；就算是燃油入門的 SUV GLA，價格也從 35 萬直接一口氣壓到 15 萬了，欸降了 20 萬呢！好，所以你可以觀察到欸，這個降幅都是 50%、60% 起跳的哦，不是給你降個一成兩成，我們就算對不對，關稅要來，那個降價幅度有沒有 5% 都不知道。你像 BMW 也是如此，BMW 你像是電動車，i7 售價從 189 萬人民幣下調到 159 萬哦，單次下調降幅也有 16%。
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7 系列哦，從人民幣 91 萬下調到 80 萬；那其他像是入門款的 iX1，29 萬降到 22 萬哦。這個這台在臺灣要賣快 200 萬哦，現在在大陸只要賣 100 萬，那降價幅度越來越離譜了，大概都是兩成到三成左右。那其實我們也觀察到實質現象了，這個歐系車，已經在全球的這種汽車市場當中，受到非常顯著的市場競爭。那現在能不能靠著跟輝達的合作扳回一城呢？欸這個是大家可以觀察到的另外一大跡象，讓傳統車廠可以在不用自行研發 AI、FSD 自動駕駛的情況底下，來跟輝達進行合作，只要有利潤的回扣就可以了。
好，那黃仁勳不管怎麼說，這次 Rubin 的晶片進度如期，AI 的算力需求也非常強勁。他也特別提到，Rubin 的資料中心的處理器，已經正式進入到量產階段，所有關鍵晶片都已經從自己的供應鏈回到手中，預計下半年大概就能夠交付客戶了，
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來實際測試和部署哦，所以目前市場的需求，他的表態還是明顯非常非常的高。Rubin 作為 Blackwell 的接班產品，在 AI 的訓練效能普遍預估大概是上升 3.5 倍哦。那如果是這樣的話，那整個算力的成本又會大幅下滑，推論效能也預估會增長 5 倍左右。在這樣效果底下，輝達雖然最近我們也知道，那股價表現不算是特別亮麗，可是它的高毛利循環還是很清楚。17 年到 22 年毛利率是穩定走高；23 年那時候庫存循環調整嘛，稍微下滑，包括新一代的架構轉換，成本拉升；但是呢到 24 年 25 年又突然快速回升，現在又回到 7 字頭左右了。所以這也是為什麼投資人真正盯的不是有沒有競爭，而是這家公司在全球不管是崛起底下，毛利率能不能站得住腳。目前看起來，整體財測變化都沒有太大區別。
當然 CES 也不只是只有輝達了，只是說他的創舉哦，會讓大家瞭解他的生態系已經開始平行擴張。AMD 這次也推出了企業級的資料中心，
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新晶片，雖然股價不太買單。不過呢這次 AI 晶片 MI440X，鎖定的是規模比較小、希望把數據留在內部的企業資料中心。這顆晶片其實在既有較緊湊的機房環境當中，可以讓企業不用完全依賴雲端，就不用靠這些科技巨頭了，就能夠自行運作 AI 的工作負載，看起來還是有很多企業都會有相對應的需求了。
Intel 的部分，不只是亮相新一代的筆電平臺，也壓注 AI 和製程的翻身。這一波，他其實提出的新一波的處理器筆電呢，被視為公司重返競爭力的第一步。這一批來自於一線品牌的更新機種，主打的就是 AI 軟體運算上的明顯效能躍進，預估應該再過兩周就會正式開賣。
那當然在終端運用的部分，好這一次，波士頓動力他的 Atlas，這一次電動人形機器人呢，其實也開始明確的以量產和工業應用作為目標的版本。預估在今年下半年，
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就要開始進行實質佈局了。那第一波佈局在哪裡呢？看起來是在現代汽車以及呢 Google Deepmind，一方面他會參與原物料的生產的搬運過程，到時候也會公開畫面，讓大家來仔細觀察，到底就目前來看，我們的機器人它的靈敏度已經發展到什麼樣的水準。因為跟過去的液壓版本不太一樣，這一次量產的機器人它是全面改用電動架構，機身會更輕、反應更快。大家可以回去看一下那個畫面哦，他的確那個頭扭得算蠻快的，腰也扭得很快了，跳舞應該是很不錯了，到時候我們看一下公佈的畫面。那特斯拉的 Optimus 今年預估也要量產，但重點在於哦，欸他似乎下半年所透露的計畫，好像也都只是優先投入自家工廠，到底零售何時會開始陸續推出？很重要了。
其實這兩年你已經觀察到，整個機器人的突破速度越來越快，尤其在關節度能夠大幅突破以後，取代人類的效果只會持續的挺進。就好像我們雖然還沒有明顯的感受，
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可是亞馬遜已經連續 4 年總員工人數都在下滑了，那誰取代的？亞馬遜包裹又沒變少，機器人取代了。甚至呢，我們看到在近期機器狗的模型哦，現在也越來越普及。如果仔細觀察，今年不只是自駕車元年，也有可能是導盲狗元年。因為從 AI 能力到雲端模型，一路下沉到終端設備哦，導盲犬一直都是一個高度人力密集、供給長期不足的領域哦。傳統的導盲犬我們知道成本很高、週期很長，服務的人數是有限的，而且還受限於動物的壽命和場域的規範哦。可是如果你是機器狗，那你應該到處走，大家就不會覺得有味道什麼的。AI 導盲狗能夠把感知、判斷和導航這套模組化，透過視覺辨識、語音互動及時規避，把導盲從生物能力變成可複製、可以量產、可以升級的硬體和軟體系統。欸所以觀眾朋友，連狗都要失業了，連導盲犬現在都要失業了，你就可以了解說，
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這個時代的變遷到底有多快。事實上我們看，最近有很多針對整個 AI 替代能力的效果的陸續報告，在 2026 年呢，都廣泛出來。去年你已經感受到那個文創工作者的那個就業衝擊有多大了；那在今年呢，看起來科技巨頭可以在不招募員工的人數底下，持續性的放大獲利，營收走高，成本不上升，或者成本適度下滑，獲利就會以非常驚人的速度放大，這就是華爾街的信心來源。我們看 AI 進入職場，勞工現在最擔心的就兩件事嘛：一個就工作會不會被取代？另外一個呢，就是演算法如果默默把你取代，你會不會連申訴無門都找不到？好像也是研究所老師，辛炳隆老師這一次就提到說：「現行的勞基法和就業服務法，對於失業補償、再訓練已經有配套。」
那現在最大破口是什麼？如果雇主他偷偷的導入 AI，勞工依法是沒有協商空間的，尤其團體協約法第 15 條，替新技術鋪好紅毯以後，
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他沒有幫員工留一條逃生門。就是 AI 取代人力已經是必然，那重點在於，什麼時候他的成本跟你的薪資形成死亡交叉？對於勞工而言，如果你成本有一天算好了，搞不好已經收到通知了，差別只在於哦，這次不是主管找你談，而是系統直接幫你算好了。你會發現，怎麼我能夠做的 AI 都已經做好了？你自己自慚形穢，搞不好就離開了，這沒辦法嘛。我們過去跟投資人有提過，微軟之前的研究 Working with AI，他就聊到說：「生成式 AI 對於 AI 的就業衝擊，預估未來一段時間，像口譯員、歷史學家、程式設計師都會遭受到比較顯著的就業變動。」不是全部失業，而是說他會遭受到 AI 所帶來的創造性的破壞。這也代表著，那 AI 時代來臨了，有時候我們真的要掌握一些核心的競爭力，有些工作 AI 是永遠取代不了的。我們過去提過，比如說像律師、會計師嘛，政治人物的助理嗎，獨懂，為什麼？因為 AI 不能坐牢嘛！這年頭誰敢背黑鍋才是核心競爭力，
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對，你要找 AI 無法做的事情，AI 根本無法坐牢嘛！所以這件事情呢，一定有它的價值存在。當然呢在終端應用層面，我們還是看得清楚陸續在做推出，像智慧戒指，這個曾經是很小眾的系統，在 25 年其實已經爆發了。去年出貨量年增幅已經有 49%，成長速度比智慧手錶的 6% 還要來得快。那這個算是低存在感的長續航，能夠全天候追蹤睡眠。你像之前 Meta 眼鏡，它就是用這個小戒指來嘗試的做更進一步的調控，那尤其呢，很多人是把這個戒指當成追蹤睡眠活動量和心率，不想戴手錶，但是願意戴戒指睡覺，數據甚至比手錶還來得更為精準的。我們看到 Oura Health 從 15 年推出新一代產品以後，已經把智慧戒指從原本的少數玩家推向大眾市場，目前在今年的估值已經上看 200 億美元。那另外像 Razer 哦，這個是做電競產品的，他也是全面押注 AI，
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未來會投入 6 億美元來發展 AI。同時間他在這次 CES 當中，也提到說很多以消費者為主的概念耳機，會開始以 AI 作為導向，顯示呢這些 AI 裝置，它即將要提供給工程師或者企業客戶，讓他們表示不再是賣硬體，而是賣一個新的 AI 的生態系。基本上你可以看到很多終端裝置，在過去一年到兩年，其實都在做大幅度的轉變，而這個轉變正是我們看到整個 AI 生產力爆發的緣由。
好，我們回過頭來看一下美國股市四大指數表現。道瓊工業指數上漲 484 點，0.99%，收在 49,462 點；標普上漲 42 點，0.62%，收在 6,944 點；納指上漲 151 點，0.65%，收在 23,547 點；費半上漲 204 點，2.75%，收在 7,650 點。好，其實科技股漲幅並不並不大，昨天主要是靠美光嘛，噴了 10%；或者 Sandisk，漲了 27%。
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不過呢在昨天，其實費半像 AMD、輝達，即便這麼亮麗的一些 AI 的終端的前景釋出情況底下，股價沒有大幅度的拉抬。其實某種程度似乎也意味著，整個美國股市內部的輪動已經開始產生，已經從原本的科技巨頭資金開始向外擴散。所以，道瓊、標普仍然持續創下歷史新高。
那大家知道，每年不管是股市年尾還是年初，我們都會花一點時間，沉下心來檢視自己的投資框架。反正現在對不對，右側嘛，你要追你也也沒有什麼太多追的空間哦，你可能等下一次左側的發生了。但是呢，反而是一個很好的自我總結和反思的時候，因為像心情不錯嘛，心情不錯就特別適合思考。我們從進入股市以來，對於股票的研究大概會有兩個階段：第一個階段就是大而全、系統性的思維，講究宏觀的趨勢、指標的精準，就好像李小龍剛進武林的時候，每一個派系都想要學嘛，學完詠春學跆拳、學完泰拳學柔術，
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把所有的派系學會以後，以為就能夠打遍天下無敵手；但第二個階段就會慢慢取捨，對於市場認識的深入，瞭解自己理解的局限性。欸，我好像無法確定自駕車最後誰會勝出？好像無法確定大語言模型最後誰能夠勝出？沒有任何一門武術能夠成功打天下，任何框架都有優點和缺點，關鍵是找到一個適合自己的。你經歷上面兩個階段，我相信大家都能夠在股市當中找到自己的節奏。我們也沒有說只有景氣投資法才能夠戰勝市場，但是你有沒有自己的投資框架，還是只是一味的跟單，其實就很重要。
也給投資朋友好做個人進一步的思維，其實我們講說這個把投資換成感情，任何人生邏輯都一模一樣。很多人在感情初期，也總是想要把正確的方法學一遍嘛，想要研究什麼溝通技巧、心理學、什麼依附理論對不對、紅藥丸藍藥丸什麼的，這期待什麼框架能夠完整以後，你就能夠一路幸福。但是其實真正你能夠提升自我的方式，
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是進入第二個階段，開始懂取捨，承認自己的偏好和盲點，知道什麼樣的人是適合自己的好。所以感情其實也一樣嘛，我們一直常講：少操無用的心，多操心愛的人。就是你對於心愛的人，你多操心一點，你多喜歡他一點，管他你要學什麼技巧，你對他好就可以了。能者多勞，智者多慮，無能者無憂無慮。好所以呢，無能就是福，投資朋友，有能力者吃麥當勞，勞者多死，能力好不如關係好。
我們不如放棄個股的選擇，你不覺得個股選擇其實越來越困難了嗎？到底誰會勝出，很難講，但是呢，你只知道噢，美國股市會創新高，那我要選擇美國股市，在很恐慌的時候，我要多買一點，大概就這樣的一個邏輯。
所以我們還是要宣傳一下，本週六，就是我們財經皓角第一季的聽友會，在晚上八點鐘會線上直播，來跟投資朋友做一些敘述。如果大家有興趣的話，可以點選我們底下網址來參加，或者來到我們的會員系統裡頭，有進一步的宏觀報告、
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資產部位的週誌，來給投資朋友做更進一步的思維聯想，讓大家能夠在景氣的長期河流圖當中，能夠尋找到適合自己的位置。
我們今天聊的範圍很廣，從一開始整個台股融資餘額的創高來看待市場的情緒，在推升，但是也沒有到失控。而在推升的過程當中，大家檢視的是什麼呢？就是 CES 展推出的這些東西，這些東西能不能符合我們對於營收的回饋？你資料中心是投了很多，那你現在給我一點錢呢，回饋進來吧？賺一點錢，這些東西能不能創造進一步的產值呢？如果能，那就說明著 AI 的泡沫不會破，它只是最多估值修正嘛。但是呢，如果推出這麼多終端產品，沒有一個客戶買單，大家覺得終端的自駕系統還離我們好遠的時候，那也許對於股價的承壓就會稍微大一點，這些都是一步一步正在上演當中的，也給投資朋友做一些思考。
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章節
00:00 市場總覽
02:30 台股融資
07:40 CES 展望
10:30 Alpamayo 模型
14:00 AI 未來
16:45 自駕未來
18:50 歐系車轉折
20:30 AI 終端產品
25:00 AI 就業轉變
27:05 美股追蹤
32:10 總結