2026/7/23(四) 谷歌財報 優預期仍遭賣 AI 大燒錢 錢快花光了！巨頭還能撐多久？【早晨財經速解讀】

章節

• #00:00 市場總覽
• #02:30 谷歌財報
• #04:00 AI營收回饋
• #08:00 特斯拉財報
• #11:00 AI錢荒
• #16:00 財報密集區
• #20:00 AI降價潮
• #23:00 總需求擴大
• #25:00 AI價格戰
• #30:10 總結

00:00 市場總覽

投資朋友，歡迎收聽早晨財經速解讀，現在是臺北時間 2026 年 7 月 23 號禮拜四，早上 8:31，大家早安，我是游庭皓。每天早上開盤前半小時，我們在這邊陪伴著各位，一起解讀國際財經新聞、時事變化。
行情真是一波未平，一波又起，正當我們覺得沒事了，股價這一次的回調是否來到一個，我們不能說急速反彈了，但至少來到一個本益比回調合理的區間之後，市場上針對本輪的財報季，又開始分歧了。
原本繳出極度亮麗財報的 Google，這一次反而因為現金快燒光了，引起市場的價格跌勢，甚至引起一些恐慌。

01:00

不過呢，整體股價跌幅也不是特別大啦，總比特斯拉好一些。整體我們看到科技 7 巨頭，因為率先公佈業績的企業，它會為未來的市場預期產生定調。
如果連繳出優秀財報的公司都有可能遭受到承壓，那未來預估可能自由現金流燒更快的，比如說 SpaceX 或者 Meta，是否會壓力來得更大呢？
今天來跟投資朋友觀察一下，這些巨頭們目前的錢還可以撐多久，那未來是要用私募基金、信貸方式來做更進一步的資金借款，還是只能發行更多的投資等級債，最後導致債券市場的承壓呢？
今天來跟投資朋友多做些觀察，也來瞭解，如果日元的貶值行情能夠持續的話，是否至少讓全球的利差交易有更多空間。日元如果大幅升值，反而全球這一套寬鬆的系統就玩不下去了，所以貶值對於日本有好有壞，或者說貶值對於日本一直貶下去是壞事了，但對於全球而言也不見得這麼壞。

02:00

那我們先回過頭看，有些人有些人說老黃，昨天老黃也有發表針對目前 AI 局勢的談話。有些人說你是老黃，也是又老又黃，OK OK 好，我是網黃嘛。
不管怎麼說了，我們待會會把這一些人的言論呢，做一個綜合性的敘述來看待市場是怎麼評價的，那這些企業家是如何做評價的，以及過 2 個月以後，我們會回過頭怎麼評價本季度的財報。首先看的是 Google 財報。

02:30 谷歌財報

Google 在第 2 季 2026 年財報，受惠於 Google Cloud 和 AI 相關業務的強勁成長，這一次營收是非常明顯優於市場預期的，雲端業務年增幅是高達 82%，這是這幾年的最快收入。
所以這就說明著，難道 Google 在套用 AI 以後，沒有導致內部的雲端收入增長嗎？有，而且成長非常非常之快。
最大的問題就是來自於公司因為這次又大幅提高了全年資本支出的預測，說明我們賣鏟子的企業又有新訂單了。

03:00

但是也引發市場投資人對於現金流和投資報酬率的擔憂，導致 Google 盤後股價反而下跌了 4%。
第一次 2 季度的營收是 1,198 億，年增幅 24%，比市場預期的 1,169 億來得高。如果扣除部分一次性的項目，每股盈餘是 2.85 塊，雖然比原本市場預估的 2.89 塊稍微低一點，但整體營收表現還是比市場預期還要來得好。
最大亮點就是剛才提到的 Google Cloud，年增幅 82%，這個已經太明顯高於預期了，說明過去看到的 AI 模型部署，大型企業導入到 Gemini，以及完成收購雲端資安公司之後所帶來的新業務，都導致雲端需求快速成長。
現在 Google Cloud 的未交付訂單，甚至已經衝高到 5,140 億美元了，說明訂單能見度也越來越顯著。那傳統的搜尋引擎業務，現在 Google Search 營收是 633 億美元，年增幅有 17%，YouTube 的廣告收益也不錯哦。

04:00 AI 營收回饋

年增幅有 13%，第 2 季來到 110 億。尤其我們知道在最近，因為世界盃足球賽帶動了 Google 搜尋量創下歷史新高，大家對於網路的黏著度在過去一個月顯著上升，也推升了平臺流量和廣告需求。
當然現在更為關注的事情是，Gemini 的 APP 每月用戶表現為何。因為哦，我們都清楚知道，好像大家最近對於 Gemini 的使用哦，好像使用量開始下滑了，又轉回頭去用 ChatGPT，或者用 Anthropic。
可是模型使用量其實也在增長哦，整體而言在，每月活躍用戶大概是 9.5 億人，每分鐘可以處理 220 億個 API TOKEN，比上個季度的 160 億個來得高，所以其實，不管人數多少了，使用量肯定是增長了。
那 Google 現在已經投入到 Gemini 4 的模型研發，希望在下一個大語言模型競賽當中，能夠跟 OpenAI 和 Anthropic 正面競爭，現在幾乎每個月都推出了新模型版本，那更為重要的事情是。

05:01

Google 的 AI 程式開發工具，現在也在快速地成長，每週活躍用戶超過 240 萬人。那我們知道 Google 最強的就是它的生態系，它把你的 Gmail，把你的雲端，把你的相簿全部綁在一塊以後，你有時候就離不開它了。
所以現在雖然你覺得你好像沒有在特別使用 Gemini，其實你使用 Google 搜尋引擎跟使用 Gemini 有太大區別嗎？它不是第一行就列出 Google AI 搜尋的結果為何嗎？你有時候會直接看重點嘛。
所以值得注意的事情是，這一次其實整體財報表現都不差，唯一就是資本支出。資本支出是從上個季度的 1,800 億，這次調高到 1,900 億了，應該講說，上次是 1,800-1,900 嘛，這一次是突破 1,900 億的高標，直接從 1,950 億到 2,050 億的區間，所以大概是增長了 100 億左右了，明顯比市場原本預估調整幅度 50-80 億還要來得更高。那上調資本支出，當然主要就是 AI 的需求遠高於市場供給。

06:00

公司處於算力供不應求的環節，所以這是 Google 的表態哦，目前它的算力是不夠的，只能繼續擴廠、繼續蓋、繼續買。那阿發貝也預估在第 3 季擴大租用協力廠商的雲端運算資源，作為過渡方案。
因為現在已經不夠了嘛，那先跟其他人買，此舉呢，對於毛利率可能會形成適度的承壓，但有助於持續取得大型企業的 AI 訂單。你要知道好，它還沒有兌現的這些未完成的訂單，其實資金量也非常龐大哦。
而且之前 Google 也跟 SpaceX 簽署了每個月 9.2 億美元的 AI 算力租賃協議，租用搭載輝達 GPU 的運算資源，所以 AI 需求還在暴增。
那另外一個就是投資收益，那我們知道，因為它現在也持有 Anthropic 嘛，也持有 SpaceX 嘛，那我們都知道，這一些股票的股權至少在過去一個季度是大幅攀升，過去一個月是跌了，但是過去一個季度還是持續膨脹的，它也造成了額外的投資收益。現在唯一的問題是什麼？就是我們看圖表，自由現金流轉負了。

07:01

我們在 26 年 2 季度出現了 59 億美元的負自由現金流，口袋裡的錢掏光了，這很難想像。你看在過去幾年當中，Google 的 TTM 也就是 12 個月的自由現金流是 533 億。
Google 這麼長年呢，你看我們 YouTube 每天黏著度那麼高，搜尋引擎黏著度這麼高，然後它雖然每年會投一些資本支出，可是過去幾年也沒有那種很驚人的投。所以，過去幾年他就躺著嘛，那錢就一直進來，你用搜尋引擎，你看 YouTube，他就一直收錢一直收錢，結果呢短短的一年，投光了，居然自由現金流轉負了。
好，這也說明著，好，現在大家都有點壓力了，那你能不能繳出更亮麗的財報？其實我已經覺得已經有不錯的 AI 雲端業務營收的回饋了，不過當然跟資本支出數千億，你現在賺了數百億回來嘛，但是跟，相對於數千億美元的資本支出，看得出來，市場的評價對你來看，也是越來越嚴格了。

08:00 特斯拉財報

這是我們可以觀察的一大重點，那第二個就聊的就是特斯拉了，特斯拉這次財報就真的不如預期了。2 季度營收 282.4 億美元，比去年同期增長還是有 26%，那但是表面上看起來成長動能還在。
不過我們也清楚知道，它的本益比 100 多倍，應該要明顯暴增式的高於預期，完全不能靠電動車的財報影響。所以特斯拉到底電動車的財報的好壞，電動車銷售不好，財報就會差了。
可是我們也清楚知道，電動車就算財報表現不錯，對於實值的估值提升也是有限的，原因很簡單，因為給你 100 倍的估值，很明顯是你最好給我端出自駕車持續擴張的態勢，或者端出更好的 Optimus 機器人。
那核心電動車業務這一次其實還是成長了 23%，能源業務也成長了接近有 13%，那現在就是賺錢能力，你是否有更多產品的推出呢？因為這一次，每股盈餘它只有 0.3 塊。

09:00

這比預期的 0.5 塊還要來得低，淨利也年減了 5%，來到 11.1 億美元。由於特斯拉我們知道在過去幾個季度，它是持續推出價格更低的 Model 3 和 Model Y，同時停售比較高價的 Model S 和 Model X，所以平均售價已經受到壓抑了。
再加上現在是碳權收入的減少，毛利率從 17.2 下滑到 16.8。哼，你就很難想像，記憶體現毛利率是 8 成了，那特斯拉毛利率 16.8，其實已經快要接近比亞迪了。所以原本市場預估可能高達接近兩成左右的毛利率，開始做顯著鬆動。
營業利益率哦，只是從 4.1% 大幅下滑到 1.4%，所以雖然特斯拉的車還是賣得更多了，但是有沒有把收入轉成有效的獲利呢？看起來壓力是比較大的哦。
那更大的問題哦，其實跟 Google 一樣，Google 是財報很好，但是花的錢真的有點多了，特斯拉呢，是財報不是很好，但是花的錢更多。特斯拉正處於一段高

10:00

支出低回報的轉型期，第二季的營業費用年增幅是 47%，來到 43.5 億美元，資本支出更暴增 142%，來到 57.9 億美元，全年資本支出超過 250 億美元。你看那一根就突然跳上去了，主要投入 AI 運算、無人計程車、Cybertruck、Optimus 人形機器人。
那我們也知道嘛，就是給你這麼高的本益比，就是希望你能夠能夠儘快的推出相關產品，但短期代價也非常明顯。現在自由現金流，去年同期還有正的 1.46 億，哦現在一個季度流出 11 億美元，這是明顯的惡化，看起來壓力來得更大。
不過至少 FSD 的有效訂閱數是暴增 56%，那如果真的有一天，特斯拉能夠打通目前的自駕車，現在 148 萬戶，那顯示軟體業務的成長，搭配著未來可能一夕之間反轉，我們還是拭目以待。
好，可是呢，回過頭說，現在全球的超大規模的雲端業者，以 Google 和特斯拉為例哦

11:00 AI 錢荒

看起來本季度都要擴張資本支出哦。台積電訂單會不會增長？一定增長，三星、SK 海力士一定增長。我們講的不是傳統的增長，本來就該增長，而是能不能超預期的增長？會，因為資本支出全部比想像中還要來得更高。
好，這說明著大家投的錢，其實未來幾個季度，看起來只會越來越多，完全沒有任何遞減的跡象。全球五大超大規模的雲端業者，總算力從 2025 年的 30 GW，大幅成長到 2028 年的 116 GW，短短 3 年預估會成長接近有 4 倍。
那真正的挑戰呢，現在不只是建設速度了，就變成資金來源的問題。大摩的預估是，這 80 吉瓦新增的算力，代表未來三年哦，可能至少要 4 兆到 8 兆美元的資本支出。
那大型科技公司，現在自由現金流 FCF 都已經要轉負了，勢必未來你要繼續擴張，只有一個條件了：要麼就發債，要麼就股權融資。

12:00

這也是我們呼應最近觀察到 AI 的債券市場的利差持續擴大，融資成本上升的跡象。以前大家比競賽哦，巨頭就比技術嘛，比誰的晶片用得好嘛，比誰的供應鏈調整得完整嘛，現在變成誰更容易取得資金，融資能力已經變成下一階段 AI 競爭的關鍵了。
所以我們回過頭看，現在因為今年已經募了大概有 2,500 億左右的資金了，你要再繼續往外擴，就必須同時採用資產負債表外的合資公司模式，就針對單一資料中心成立專案公司。就為了一間資料中心，先成立一間公司，然後再透過這個專案融資來發行債券。
其實目前大概已經有 90 億美元的資金投入到數十個資料中心的專案，那這類融資模式未來會持續加大。財報看不出來，不過你知道他們正在用更多的方式來搞錢。那目前市場上最大的問題就是，來自於投資人的確在過去幾個月過度相信大型科技公司的信用

13:01

導致不同專案之間存在著巨大的契約差距。很多人看到，反正就是 Google、Meta、甲骨文在參與嘛，那風險都差不多，但實際上，每一筆資料中心專案的租賃保證，它的施工責任還有違約條款都可能不同。
同樣是 AI 資料中心債券，保障程度有很大的落差，尤其是尤其我們看到之前看到的 CMBS，或者資料中心的抵押相關，就很多人是這樣子哦：蓋好資料中心以後，把這資料中心抵押給銀行，貸出更多錢，再蓋下一座資料中心，因為資料中心本身也是值錢的嘛。
但問題就來自於，這種持續循環的遊戲現在，3 個專案，我們以雲端新創公司 FluidStack 3 座資料中心為例，大概是 110 億，雖然都是 Google 提供資源，可是背後保障的內容就不一致哦。
有一座是 Google 提供完整的租約擔保，即使承租方無法履約，Google 還是會承接租約，那對於債券投資人最為保險，那另外一個是 Google 擔保，可是租金還打七五折

14:00

還有第 3 個專案，它採取的是依據營運的成本來計算租金，保障程度又更低了。同樣都是 Google 支持的專案，但是有些資料中心它並沒有確保一定會有人使用，我們只能說現在 Google 很缺。
所以其實資料中心最大的風險，我們還必須承認呢，其實都不是現在，就我們都會擔心現在的壓力是沒有錢的問題，或者融資成本越來越高的問題。資料中心最大的風險都是等 28 年、29 年，蓋完之後的完工風險呢。
資料中心還沒有建成之前呢，資金收入還不會有流入嘛，所以現在市場上就是給他透支預期而已。但是等到完工或者發現工程嚴重延宕以後，那投資人就無法收到現金流了，壓力就會來了。
比如說甲骨文支持的是密西根州的資料中心的專案，即便公司實力不如其他大型公司，但如果它在特定時間，的確已經開始支付租金了，那不論資料中心是否如期完工，它都能夠保障投資人的收益。所以現在以資料

15:01

中心作為抵押的債券，反而受到市場上不同的評價，那消息還是非常錯亂的哦。
那總結來說，未來 AI 投資週期會不會轉向，我覺得大概還是 3 個可能性。第一個就是很簡單嘛，雲端巨頭發現自己投太多在 AI 了，現金流吃緊，被迫收手，有了第一個收手，就會有人人第二個收手。大家會想辦法能不能做技術突破，不要用這麼多的算力，可以創造更多的算力，誒概念是這樣，就不要買那麼多 GPU，也可以創造足夠應付你的算力。
那第二個呢，就是記憶體價格太貴，成本太貴，拖累了投資成本，那企業被迫喊卡。那第三個呢，是原物料漲價，推升通脹，央行因此趨於強硬，最後融資成本過高，玩不下去哦。
唯一不可能的就是資本支出每年永遠都成長，因為目前看起來生產力還沒有完全的跟上哦。所以其實最好的方式是什麼，其實還是靠技術突破，也就是能不能以後就是不要花那麼多錢，可是不花那麼多錢，可以創造更多的算力，那推出 Vera Rubin。

16:00 財報密集區

推出更好的產品嘛，這提升算力，我認為可能是最簡單的方式。事實上我覺得這 2 家公司，幾乎已經奠定了基礎。
未來幾周的財報，如果是公佈好的，那不一定漲，公佈不好的，那一定跌。接下來 7 月 23 號有 Intel，然後到 8 月初，我們看到到時候的蘋果、亞馬遜、鎧俠、Palantir、AMD。
你像 Meta 的部分，我們也要看看，如果呢這個時間點呢，取得更多的 AI 算力的租約，是不是反而能夠拉動股價的重要方式。因為 Meta，你看前陣子是七巨頭當中，股價表現來得最為亮麗的，之前就是傳出跟 Anthropic 洽談，出租 AI 資料中心的運算能力嘛，當時交易金額是 100 億美元，合作期間大概是 2 年。
也就是當市場去懷疑，誒你 Meta 的 Muse AI，你的 llama 到底有沒有那麼多人用的時候，它直接告訴你誒，沒人用沒關係，反正我們已經出租了閒置的算力來創造新的營收，所以把我們把錢都花在刀口上。

17:02

不會浪費，你只要釋出這樣的一個氛圍，也許市場就能夠產生一定程度的提振效果。
那當然我們幾乎有些財報就認定了，即便它繳出不錯財報，市場承壓依然會相當沉重。其中一個當然就是 SpaceX，它跟特斯拉幾乎是面臨同樣的困境，那就是市場估值極高，而且你要讓它的營收立即認列，讓它的夢想實現，肯定不是下一個季度。
SpaceX 接下來是 8 月 4 號就要公佈上市之後首份的季度財報，好這是第一次公司掛牌以來，首次接受市場的全面檢驗。好在這個過程當中，IPO 價格又破底了，現在已經來到 115 塊，當時高點是 230，真的是腰斬。
尤其我們清楚知道，接下來就要解禁了。不同於一般 IPO 180 天之後的一次性解禁，SpaceX 採取的是分階段式的釋股模式，希望可以降低大量股票同時流入到市場所造成的衝擊。

18:01

從 8 月 6 號起，符合資格的股東最多可以出售 20% 的受限股票，規模大概 9.1 億股哦，這資金量也是很龐大了。
那這也就代表著，那很多員工他搞不好早就想賣了，因為他等到 8 月 6 號嘛。那現在你看，一個月前賣跟一個月後賣，哦那價格也差很多。前面那已經有很多人抬高先出貨了，現在股價爛了，小員工終於解禁了。
那你要看，那以員工看到現在的股價，到底是急著多買幾股，還是在 8 月 6 號解禁之後瘋狂的拋售兌現呢，我們就可以了解這些員工的信心為何了。
當然了，這也說明著市場上針對火箭業務，或者低軌衛星業務的評價，目前看起來還是抱持著一定遲疑的哦。好這一波 IPO 行情真的就是曇花一現，那太空資料中心，目前 SpaceX 的計畫也沒有因此而打消，目前已經打造 AI One 的軌道資料中心計畫了，他真的要把資料中心設上去，把 AI 運算搬到太空。

19:01

並且透過 Starlink 衛星網路來串聯，形成全新的太空 AI 基礎建設。那當然了，我們按照德銀的預估研究，從物理學角度來看，這項構想具備可行性，真正的挑戰在於成本和它的規模，而且看起來不太可能在這 2 年立即呈現。
所以這取決於市場願意給它多少的估值空間。每顆衛星預估可以傳送 120-150 千瓦的運算能力，差不多等於輝達一座 GB300 NVLink 72 的機櫃，那 SpaceX 計畫最快明年就可以部署哦。
哼那我們就看看吧，因為他也說今年奧斯丁的 robotaxi 就能夠佈局到全國，現在已經 7 月份了，所以這件事情都意味著市場上，肯定會用更高的評價來做看待。
再來我們看一下老黃，老黃的部分，他在昨天也表達說，AI 晶片仍然不夠，新型資料中心的晶片用量至少是過去的 10 倍。這也沒錯，只不過市場上現在更在乎的是你口袋裡的錢。

20:00 AI 降價潮

而不是你已經蓋了多少的資料中心。他的表達認為每年成長至少是以 25% 的需求來成長，新一代的 AI 資料中心所需要的晶片數量至少是傳統資料中心的 10 倍，所以大家趕快來買吧！
他也認為 AI 不止帶動了晶片需求，也會創造工廠的建設、能源供應和資料中心，還有大量的工作機會，所以這項產業只是處於萌芽期，未來還有進一步的拉伸條件。那當然他講這樣的話，某種程度還是要推自己的 GPU，擴大自己的生態系哦。
我們現在更關注的一點是，那未來會用什麼樣的角度來解決本輪的趨勢呢？我們剛才講過，最好的結局就是藉由技術的突破來降低資本支出的效率。
就是資本支出本來花 100 億可以有如此多的算力，現在變成 2 倍 3 倍的算力，那就是很好的一件事情。可是它某種程度也意味著技術的突破不只是我們看到 GPU 技術的突破，而來自於市場上針對 AI 語言模型的突破。

21:01

最近我們知道中國 AI 的全球競爭力正在快速提升，讓很多白宮內部官員呢，開始去思考要如何採取更進一步的封鎖態勢。可是現在壓力很大為什麼，因為美國政府現在研究是否要禁止中國的大語言模型呢？
這其實很難做實質禁止，因為開放權重模型一旦開放之後，它就能夠被下載，被修改在本地端運行了。那它就不太像是硬體一樣，像電動車或者像部分中國的產品直接用關稅或者禁令來做阻擋。
那中國模型現在其實也是深入了美國市場，我們從 AI 的平臺 OpenRouter 上，美國企業使用 TOKEN 呢，大概有 60% 來自於中國模型。不過因為開源了，中國本來就會比較多一點，你像 Doordash 或者 Airbnb 都把這一項這個中國的開源權重，視為重要的參考物件。
其他像是 OpenAI、Anthropic，其實本身也在做使用。那美國如果全面限制中國模型，誒那有很多現在矽谷的新創研究機構、AI 的基礎設施業者，反而有可能會受到壓力。

22:00

所以我們看得很清楚，如果企業進入到 AI TOKEN 成本大戰，其實是會有壓力的。你像 Uber，Uber 之前不是說什麼 4 個月就不小心用完整年度的 AI 預算了，最後還要限制員工去使用，每項工具最多使用 1,500 美元。
為了省錢，現在很多企業就開始改用價格更低的中國模型了，部分旗艦模型的 TOKEN 價格大概是美國的 1/50，也帶動了伺服器從雲端搬回到企業機房。
當然了真正的重點不是一味地少用 AI，是讓每一筆的 TOKEN 產生更高的效益。那如果真的往這個方向走，那也許未來的資本支出就能夠緩步下滑。
或者說對於企業端而言，那如果只是做傳統客服的，並不是要做推理訓練的，你先用開源的中國 AI 嘛，然後等到你真的有需要做更進一步推論的，那再採用美國的前沿模型嘛。所以我個人的看法是哦，即便 AI 模型成本呢，未來看起來有機會持續下滑，也不代表整體的支出會跟著下降。

23:00 總需求擴大

就像高速公路免收費，不會讓大家少開車，反而會吸引更多人上路。雲端儲存變得便宜，你會因為這樣子就少存數據嗎？不會，你會開始備份更多的照片、影片、檔案。價格下降最大的效果並不是節省成本，它反而創造了新的需求，所以我反而是樂觀的。
當 AI 推理成本越來越低，企業自然就會把更多的工作交給 AI 來完成。原本不用 AI 的流程開始導入到 AI，原本一天呼叫一次模型，現在你變成每分鐘每秒都在使用，最終總算力需求反而能夠向上，這是我的樂觀構想了。
那最經典的故事嘛，記者到深山採訪一位苦行僧：「阿彌陀佛，請問大師在此修行多久了？」約莫 30 年了。「那請問大師，一個月你還會動情幾次呢？」大師說：「貧僧功力尚淺，一個月仍然會動情 3 次左右。」大師修為果然高深，

24:02

令人佩服。那大師說：「哪裡哪裡，一次 10 天而已。」所以總量不變嘛，而且有時候我們看到，甚至還會持續創高。因為很多人容易陷入那種成本下降，需求就一定會減少。汽車成本變便宜，那汽車產業就崩潰了？不會，那搞不好更多人選擇去開車。
真正市場往往剛好相反，技術進步降低的就是單位成本，它不是總需求。每一次的效率提升都會催生出更多新的應用、更大的使用規模以及更高的整體消耗。
所以未來能不能成功，取決於兩點：第一，單位成本能否下滑？那第二呢，你的使用量有沒有因此而增高？那他就有錢收了嘛。第三，你增高以後，那你的生產力有提升嗎？如果你的生產力也真的提升了，你就會繼續使用，你繼續使用，他就會繼續蓋，他繼續蓋，而且成本下滑，他就有獲利空間了，這是我覺得最美好的設想了。當然呢，這也就說明著，那你說難道不會對於巨頭形成另類承壓嗎？

25:00 AI 價格戰

尤其中國的模型這麼好用，的確難免會有。再過幾天，Kimi K3 的模型權重就會正式的公開，好，所以到時候我們就可以瞭解。很多人說是不是還是有蒸餾的問題？反正過幾天就知道了嘛，到時候企業可以自行來部署模型，但更大規模的運算當然還是需要背後的 AI 硬體資源嘛。
你像阿里巴巴現在擁有 2.4 兆參數的千問 3.8 Max 預覽版，都說明著中國大型 AI 模型呢，它也是一個接著一個持續地推出。我們講說，其實中國這一次也創造了新一代的 new rich，中國現在四大頭部大語言模型的創始人：DeepSeek 梁文鋒，他是 1985 年出生，這個廣東湛江狀元，最後保送清華，Kimi 的楊植麟，他才 1992 年出生，34 歲而已，廣東汕頭狀元，也是保送清華，智譜 AI 的唐傑，稍微老一點的 49 歲，他是燕山大學，Mini Max 的嚴俊傑

26:00

1989 年出生，才 37 歲，現在全中國最頂級的 AI 模型，就是由這一批新一代的 new rich 來發佈哦，都是學術派。所以可以看得出來，這個美中之間的 AI 模型競爭呢，到底是好事還是壞事呢？我覺得反而是好事，至少對於消費者而言呢，它肯定是好事。
那對於台廠而言，那當然還是有區分嘛，模型的好壞，最後還是取決於背後供應鏈的板塊，當然還是希望美國下的訂單多一點，因為目前看起來中方所下的訂單很明顯不如美方能夠下的訂單來得多嘛。如果我們要保持同樣的成長動力哦，那希望能夠獲得更多美國公司的訂單。
可是已經慢慢慢看得出來，中國 AI 公司和美國 AI 巨頭之間極大的研發成本差距。我們根據 UBS 的資料，OpenAI 在 25 年的研發支出大概是 90 億美元，Anthropic 大概是 40 億美元，那中國的 Mini Max 和智譜，分別只有 2.5 億和 4.7 億，哎，這個投資規模真的不到 OpenAI 的 1/10。

27:02

即便考慮統計的口徑不同，中國 AI 公司仍然是在遠低於美國同業的資金投入下，逐步推進模型能力的表現。好，所以這件事情就意味著，AI 的業者現在至少在東南亞和中國市場當中，已經開始大力推行低精度運算。
比如說你像是輝達 B200 架構，從 FP16 降到 FP8，運算吞吐量基本上反而能夠因此而快速提高，那中國 AI 公司就擁抱這項模式。我們看得很清楚知道，幾乎每降低一個精度的等級，效能就能夠翻倍，就代表相同的 GPU 數量下，你只要維持模型的準確度，藉由軟體的改善就能夠大幅降低訓練時間和算力成本了。
那當然你說唉，那他會蒸餾我，那你可以回過頭來去蒸餾它嘛，反正大家都比最後的成本嘛。成本本身也是一種優勢哦，那誰能夠把成本下壓得過快，也是一種能力嘛，所以我們才講說最後哦，

28:00

看好 AI 跟接受價格戰哦，其實也不互相衝突。很多人說那，我如果接受中國持續這樣子搞，那 AI 巨頭總有一天估值被中國拖垮，這是一種角度啦，可是最後我覺得看好 AI 跟接受價格戰不衝突。
很多人覺得模型越便宜，AI 就沒有價值了，但有沒有可能它反而創造更多人願意開始使用 AI？原本中小型企業都覺得那 AI 那麼貴，誰要去做地端使用，現在也開始願意做部署的話，誒，歷史上真正創造巨大市場的，往往並不是因為價格越高，是因為成本降低。
就好像電腦、網路、雲端業務一樣，價格越低使用者就越多，最終反而能夠帶動整個產業的規模擴大。對投資人來說，你也不能只看到模型降價，你也要想像思考，誰會因為成本下降而獲得更多的需求？所以我覺得看好 AI 跟接下來的 AI 價格戰其實也不互相衝突了。前兩周不是有那個臺北成人展嘛，

29:00

然後我聽說就有那個女優收到私訊，這難免有那種比較怪的性癖，問那個女優說想要買你穿的那個內褲，不用原味，就穿過的舊內褲能不能賣給我這樣子，然後想請問售價，兩 3,000 塊 o 不 ok？那女優很大方，說沒問題，但是原味的不行嗎？還要洗很麻煩的，就是直接穿完就給你就好了。
那買方還說不行呢，我有潔癖。就是性癖和潔癖有時候不互相衝突的，看好 AI 跟接受價格戰也不互相衝突，看好 AI 接受市場輪動也不會衝突，因為 AI 浪潮它也未必只有晶片公司會受惠，當算力逐變逐漸變成商品化之後，獲利重心它也可以轉向雲端平台、企業軟體、AI 應用。
所以真正投資人，你不要把 AI 視為永遠一個單一產業，它是一個理解同一條產業鏈，領跑者會隨著技術成熟不斷地更迭。

30:01

所以我覺得看好的是什麼？還是趨勢，而並不是永遠只擁有同一批股票，所以很多時候，性癖跟潔癖不衝突。

30:10 總結

看好 AI 跟接受 AI 價格戰，它也不衝突。9 點 02 分，台股上漲 256 點，收在 45,082 點，那現在反而是台積電受承壓，開始其他類股開始做顯著輪動了。那時間因素，日圓的問題我們就明年再聊。
我們今天主要跟投資朋友稍微分享，從 Google 的財報和特斯拉的財報，它正好是兩個極端：一個是財報繳出非常亮麗的表現，甚至告訴你 AI 我營收開始回饋了，可是大家都盯著 FCF，都只盯著自由現金流，第二，如果財報差的，那市場上很明顯本益比又高的，那你要受到市場上更進一步的提振效果，難度就有限了，它可以為未來來做定調。
那我覺得等 Meta 的財報公佈之後，我們就有三種論調了：一個是財報很好的，但是自由現金流在嚴重惡化的，第二種是財報表現還不錯的，

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而且盡可能地把算力做出租，告訴你說我營收正在快速回饋，我不會花那麼多錢，我錢都花在刀口上的。那第三種是很有夢想的，要上太空、上火星的。那市場會怎麼評價這三種的趨向？大概就可以為未來下半年的基期來做論調。
那我覺得好事是什麼？如果大家真的對於這些巨頭有這麼大的擔心呢，那你真的覺得現在是泡沫嗎？因為現在股價也沒跌多少嘛，你覺得現在是泡沫，如果大家對於未來有這麼嚴格的標準的話，我認為那就不一定了。
那回過頭來說，接下來要解決這種資本支出過高的問題，我們當然知道不可能永遠投這麼多的錢，因為錢是有限的。唯一能夠做的就是：第一，生產力立即爆發，這有點難度嘛，你要一兩年突然爆發有點難度嘛，第二呢，錢花在刀口上，藉由軟體大語言模型的精進呢，讓我花一樣的錢可以有更好的算力體驗，那第三種呢，就是大家由於成本的降低，更多人去使用 AI 了。

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更多人付訂閱費了，撐起本輪的繁榮，那最後還有一個終點嘛。那你用了 AI，你有達成你的生產力提升嗎？
有的話，你就會一直使用它，不斷的使用它，整套產業鏈就循環起來了，這給投資朋友做一些思考。
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