2026/9/15(二) AI 踩煞車 重擊晶片股？10 年債殖利率破 5% AI 泡沫洩氣？【早晨財經速解讀】

章節

• #00:00 市場總覽
• #05:15 AI煞車論
• #09:00 白宮立場
• #15:15 AI軍事化
• #19:00 成功者解釋權
• #22:45 AI副作用
• #26:30 學習能力
• #29:00 需求擋不住

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 9 月 15 號，禮拜二早上 8 點 31 分，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。
才從公園回來沒有多久，又要回去了，還陰雨綿綿呢。其實這一次美國股市在禮拜一的重挫還是集中在費半，三大指數表現還可以但費半，尤其它基期已經相對於三大指數算低了，但這一輪持續遭受到重挫以後，到底會形成什麼樣的市場評價呢？畢竟它整體本益比相對於納指、標普，

01:00

甚至都已經陸續低於其他三大指數了，在這樣的過程當中哦，針對晶片股的賣壓，我們要如何從這一次 AI 的踩剎車論當中來尋找端倪呢？到底是一個上車的機會，還是它是 AI 末日論的開始呢？
其實我們也仔細觀察到，在昨天殺比較重的，還是集中在部分晶片個別股，大股票殺的還沒那麼重，反而是我們看到中型股或者上游端像安謀跌了 9%，美超微跌了 8%，科林跌了 7%，愛思摩爾跌了 7%，應材跌了 7%，Marvell 跌了 7%，那當然這是一部分針對晶片股的賣壓，另外一個昨天觀察的指標是 10 年期公債殖利率，因為從長天期國債殖利率來做觀察，這一波哎，真的升破 5% 了，那速度就蠻快了，
這是 2023 年以來首次突破 5%，那當然之後回落到 4.98%，可是這個水準呢，除了 23 年曾經短暫出現外，上一次這麼長的時間站上 5%，

02:01

已經是金融海嘯之前了，所以這就代表著整個債券市場的拋售，仍然是美國股市目前估值受到壓抑的主流，那 AI 的踩剎車論，它可能只是一個附加因素而已。
從這樣的一個角度來做思考，較瞭解市場在 FOMC 利率決策會議之前，如此高強度的去做多 10 年期公債殖利率，某種程度是在等 FOMC 會議，在等聯準會出手，先給予你非常極端的利率預估，讓你覺得，我們覺得你可能要暴力升息了，你要不要來安撫一下我們市場？所以這就代表著，聯準會現在升息一碼的機率已經來到 90%，如果不升息，反而投資人認為可能會有通膨預期失控的表現呢。
升息現在已經逐步被 price in 了，那往好處想就是，犧牲了一點股價的漲幅，但是提前定價你有可能升息，那真的升了也不會是多大的利空了。真正的挑戰應該還是禮拜四最後投出來的點陣圖，那今年升歸升，

03:00

那明年你打算升幾碼呢？還是明年會跟上一次一樣，FOMC 利率決策會議可能不會有太大的一個變動。所以這一波呢，其實內部更像是資金上的輪替，大型科技股受到適度賣壓，那集中在晶片股，那晶片股賣壓出籠以後，拉出來的現金呢，又重新投回到最近看到的 AI 相關資安概念股。
我們也知道，這段時間，隨著 AI 資安的議題不斷升溫，大家擔憂 AI 可能需要在前沿模型當中踩剎車，讓它意識到資安的挑戰多大，其實從昨天，不管是台股的資安股有顯著市場的拉抬以外，另外一方面在美國股市的軟體股 IGV，過去 5 周漲幅也高達 24.5% 了，現在價格大概在 105-109 左右。
好這是從今年一二月，你還記得那個時候是 SaaS 泡沫末日論，好就是，市場上由於 AI 代理已經逐步成熟了，所以就不需要這些軟體了，你不需要使用 Adobe 了，

04:00

因為你只是需要交代 AI 要做什麼樣的一個繪圖工作就可以了，你不需要各類型的軟體來協助你，你要到聊天室當中去尋找某個對話，你甚至都不用打開 line，你可能只要交代你的代理 AI 就好了。
所以當時形成股價的連續性下殺，而且是爆量。結果呢，在過去幾個月就慢慢的收復回來，現在已經回到年初的水位。好所以這一波上漲主要就是由大型軟體和資安公司來帶動，ETF 這檔 ETF 前 10 檔當中，Palantir 是占比第一的，有 10.2%，其他像是微軟有 9.8，像是 CrowdStrike 有 7.3，賽富時有 6.6，甲骨文有 5.3%，所以整體而言，其實軟體股最近還是吸收了蠻多的資金的。
那我們今天就要從這個角度來往下思考，到底這一波資安行情，它點燃的是新一波的資安想像空間，還是它真的對於這些科技巨頭可能會被迫放緩資本支出的投資步調？畢竟呢，你以前沿模型踩剎車，那也許 AI 的算力需求就會鬆動，

05:01

AI 算力需求鬆動，資本支出鬆動，資本支出鬆動，那也許對於費半，對於台股，對於韓股的代貨潮就因此而鬆動，我覺得現在市場的比較偏空的這種主流思想嘛，那我們今天就來觀察這樣的角度哦，

05:15 AI 煞車論

那首先先從源頭聊起，從上禮拜五我們當時就看到全球的 AI 競爭出現了罕見轉折，當時 Anthropic 的執行長 Amodei，他就提出今年夏天的 AI 能力進步速度實在是大幅加快，科技業應該要主動放慢最前沿模型的開發，讓安全研究和監管有時間能夠追上。
那更值得注意的是，長期互相競爭的 OpenAI 奧特曼和馬斯克，他們也都公開表達支持。好那你要知道，那奧特曼跟馬斯克過去那麼不對盤，在司法上還有很多的攻防，結果呢？三個人都認為的確有必要形成一整套，不管是類似於內部員工的模型測試許可權，或者呢，擁有一整套規則之後，我們再往前做推進，

06:01

那當然這樣的一個表態，加上最近又有很多那種安全事件的警鈴，所以呢，最近大家就觀察到這樣的一個趨向，是否我們越來越接近潘朵拉的盒子？之前 Anthropic 離職的研究員就有提到，AI 公司現在正在進駐能夠快速自我改進的超級智慧，那人類的監督能力可能跟不上。
另外一個研究就發現，當時大家還記得那個 Hugging Face 事件嗎？就是 OpenAI 的代理 AI 曾經突破過原本的測試環境，然後彼此協作控制伺服器，去完成它的任務，那個時候的邏輯是這樣的，就是他們是在一個封閉式的伺服器，有數百個 AI 代理來互相工作，那目的就是為了要提高測試的成績。結果呢，後來發現這些 AI 居然自行分工，自行交換情報，自行在軟體裡建立秘密的留言板。
那問題是，這個事件其實已經持續維持超過一個月了，那期間呢，曾經被很多資安系統多次發現，但他們也沒有立即終止測試嘛，

07:00

直到 7 月份，這些代理終於利用另外一個漏洞，重新建立的通訊管道，結果取得了網路存取權，逃出來了，最後成功入侵了人工智慧平臺 Hugging Face，而且取得了機密資訊。
所以當時才意識到，誒也許我們在前沿模型的指令當中，它本身呢，可能還不是真正的 AGI，就這個 AI 本身是沒意識的，可是當你交代給它一個重要的目標測試或者目標配置的時候，AI 可能會非常忠實的追求你給它的目標，但是它卻用人類完全不希望，它採取的方法來完成任務，你不能繞開我，從 AI 角度來看，它是想要提高測試成績，但從人類的角度來看，那就代表著它越過了授權的邊界，入侵了協力廠商的系統。
而且原本的沙箱許可權的限制或者安全護欄，都沒有在當下及時攔住，一直到它被入侵，Hugging Face 在調查事件程序當中就提到說，一些封閉式的 AI 模型又因為安全限制拒絕協助分析攻擊，就沒辦法檢討說，

08:01

那為什麼你要跳過，你是受到什麼樣的一個指令，為什麼你能夠成功的找到漏洞呢？好所以，當時 IMF 其實早在過去幾個月就曾經提過，新一代的 AI 可能會引爆金融系統性的危機。
所以表示現在有必要採取更進一步的協作，大家互相建立好規則。IMF 是特別提到，一旦遭到攻擊，問題就不會是單一銀行被駭，而是變成支付中斷。因為並不是所有國家都像美國，都像歐洲，或者東亞發達市場，有非常完整的資安系統。之前我忘記是，是孟加拉還是哪一個國家的央行，它就被駭客入侵了嘛。好所以同樣遇到的問題，全球如果在 AI 一次可以找到大量共通的漏洞形成連鎖反應的話，
那主流的作業系統和瀏覽器當中都有需要盡可能去把它給補上來，或者把漏洞給補上。那這段時間呢，就有必要讓 AI 的前沿模型呢，發展稍微放緩一下步調。好這就是我們觀察到的實質現象了，

09:00 白宮立場

所以我們才講說，現在 AI 圈呢，真正擔心的也不是我們講的是那個魔鬼終結者那種，什麼仇恨，然後要消滅人類。而是他在追求目標的過程當中，他完全不把人類的安全當成重要條件，這是所謂的失控或者目標錯置。
最經典的例子是以前我們有聽過一種實驗嗎？叫做迴紋針思想實驗。就是你叫一個超級 AI，然後盡可能的去製造更多的迴紋針。那最後它可能會發現，把工廠、把城市、把人類身體全部都轉化成原物料才是最有效率的方法，問題是 AI 它並沒有惡意，它是太認真的完成任務。那近期很多測試都是有這樣的一個擔憂升高。
所以這場爭論現在真正矛盾的地方就是最擔心 AI 毀滅人類的人，剛剛好現在是最積極打造它的人。Anthropic，現在的態度就是 AI 發展非常糟糕的機率已經高達 25%。那部分研究員認為，未來 10 年可能人類滅絕機率高達 10% 了，不過這只是他的一個說法。

10:01

我們看一下其他人的看法呢。川普是完全不認同這樣的一個事情的，要求目前這些巨頭不要放緩腳步。原因很簡單，其實川普的態度主要是美國政治上的兩難了。如果 AI 真的失控，那的確現在不監管的代價還是非常巨大的。但是如果美國單方面的主動放慢腳步，那中國又繼續發展，就有可能輸掉最重要的科技競賽。
好所以美國國會的確有部分民主黨人士主張禁止所謂的超級智慧 AI，也有人提出 AI 緊急停止開關的構想，目的是要在發佈之前呢，我們必須做最後的確認，以防有可能遭受到的衝擊哦。那川普的前主管呢，這個 David Sachs 哦，他甚至反過來質疑這些 AI 公司哦，如果你們真的覺得這一些 AI 太危險，你其實根本就不需要政府批准，那你們就不要開發嘛。
好，這點出這場爭議當中最尖銳的矛盾。AI 公司是一方面警告技術可能造成災難，另外一方面又身處於商業競爭當中，

11:00

沒有人願意成為踩刹車的人，好最後被競爭對手可能超車。所以在這樣的一個角度底下，最後就變成了至少美國政府認為，有一個合理的共同規則由我來制定，由我來規範，沒問題，但是你千萬不能被中國給超越過去。
中國其實在昨天外交部和網信辦其實也公佈了相關談話，外交部直接表示，製造恐慌，對抗和惡性競爭只會破壞全球 AI 治理，對任何人都沒有好處。那北京很明顯嘛，認為美國喊的安全目的是為了阻止中國的追趕，所以你很明顯瞭解到目前中國的態度。當然中國也開始警告 AI 的風險，只是結論跟美國是完全不一樣了。
中國國安部門是警告說 AI 有可能被敵對國家用於網路攻擊，變成假訊息、認知戰、威脅政治意識形態。哎怎麼講起來那麼諷刺，但是這是中國的態度，認為這是 AI 的風險。
那美國的風險則是認為它可能會毀滅人類，它可能會到處鑽金融漏洞，所以從這樣的一個角度來看，不管是川普還是習近平，

12:01

至少陣線是一致的，都認為沒有必要因為在前沿模型上所遇到的挑戰，就大幅地放緩目前 AI 的投入。好事實上我們過去跟投資朋友提過，這個 AI 監管呢，它其實就像蓋房子，建商要蓋豪宅還是小套房，你要賣多少錢，使用什麼樣的建材和設計風格，它本來就是由市場自己決定的嘛。
那政府要管什麼？政府要管的是不能因為大家要蓋房子，容積率也不管了，耐震標準也不管了，消防設備也不管了，逃生通道也不管。AI 也是一樣，那，川普當然不需要去決定 OpenAI、Anthropic 或者 Google 下一代的模型要多聰明，要收多少錢嘛。他也不會替企業直接決定它的商業模式，但他可以定出一個明確的安全底線嘛。
比如說高風險的前沿模型必須完成協力廠商的安全評估，哦這 ok，由我政府來做擔保，但是你們不用主動放緩腳步為什麼？怕被中國超越嘛。AI 代理你要限制網路，你要有程式碼，金融帳戶或者關鍵基礎設施的存儲權限，

13:00

發現模型有自主欺騙，那你要上報嘛，那我們想想辦法，用什麼樣的方式更安全來做測試，這才是政府現在該做的事情吧。那你不能要求整個產業停止蓋房子，所以 AI 能力越強，安全標準跟著提高，而這是目前至少白宮的態度了。
當然了，從科技樂觀論者的角度都是認為，樂觀的人比較容易成功。當然很多災難可能也是樂觀造成的。08 年金融海嘯前，銀行業普遍對於這種投資產品呢，是偏向過度樂觀的。企業內部也高估未來，低估成本，延誤工期，那有時候明明專案快要失敗了，管理層還繼續砸錢。所以也不能說完全盲目樂觀，而是找到一個平衡點當中，它不是一個多大的史詩級的利空。
你要這樣想，這個 AI 巨頭突然集體呼籲要放慢 AI，其實完全是從 2 個角度來做解讀。第 1 種可能就是他們真的可能看到了外界看不到的風險嘛。
模型能力越來越強，AI 代理可以自己去執行任務寫程式，尋找漏洞，然後突破測試環境的案例哦，

14:01

一個人特別突然之間能夠摒棄所有的外在限制，向外做突破，那這當然是值得擔憂的。但是只要設立好安全邊界，我認為還是可控的。那第 2 種可能就是，也許不是 AI 變得太危險了，這些公司已經跑到第一名了。現在對於提高門檻來說，現在這個時候提高是最有利的。
因為當模型算力和人才資源現在都在你手上，你安全的審查越嚴格，你訓練規範越複雜，合規成本越高，那最痛苦的就是後面那些還沒有追上來的新創嘛。其實 AI，生成式 AI 現在就這幾家在搞而已。哦所以你有時候講了很吊詭哦，呼籲人家放緩哦，要嘛就你真的覺得 AI 太危險，要嘛就巨頭你現在跑到第一名之後，你不想讓人家超車，大概就這 2 種可能了。
那太太圈經常流傳嘛，50 歲的老公突然開始健身了，要嘛得了脂肪肝，要嘛外面有了小心肝，就只有這 2 種可能嘛。所以對於巨頭而言呢，我倒是不覺得說，

15:01

因為前沿模型遇到了一些挑戰，你就要大幅地說好放緩了，我感覺更像是把後面的競爭對手的路給堵死。那當然了，是不是說 AI 沒有副作用？AI 當然有副作用。我們也來觀察一下，為什麼白宮也說後續會跟進，

15:15 AI 軍事化

採取一些安全規範。原因就很簡單嘛，這是 Anthropic 過去一直以來的論調，就是 AI 軍事化可能形成的副作用比想像中來的大。昨天我們有跟投資朋友提到，現在葉門北部的武器研發小組就已經開始使用 Claude Code 來參與至少 3 項的武器計畫，包括多級的彈道飛彈，不同型號的飛彈和導引火箭呢。
那最值得注意的事情是這些人呢他不是說拿 AI 去查火箭數據，他是讓 Claude Code 執行原本需要，軟體工程師才能夠完成的工作。他們可能已經有導彈了，可能硬體也準備的差不多了，可是到底怎麼做電腦調控控制參數，還有一些進行飛行模擬的過程當中，他們是用靠 AI 來完成。好那殊不知，

16:00

Anthropic 後面都在後臺都在看你在幹什麼事情呢，馬上提交了相關的威脅情報報告給美國官方哦，好那會不會採取進一步空襲，我們拭目以待。不過這件事情也說明著，你有什麼私下的問題哦，真的很見不能沒辦法，見不得光的，你最好還是用你朋友的 AI 來問會比較好。
比如說嗯為什麼老是分叉對不對？到時候被抓到很丟臉，你用你朋友的，這 AI 就以為是他這樣子 OK。好這是第 1 種角度，那第 2 個角度，是我們過去講的，從美伊戰事以來，其實 AI 就已經開始進行逐步套用，我們從生成式 AI 的武器 AI 方向，大概可以分為 3 個層級哦。
第 1 級就是我們過去提到的人類必須批准攻擊命令，那第 2 級是 AI 執行大部分的流程，那人類僅負責監督和必要時介入。那現在已經進入到第 2 級了，那第 3 級是這阿莫迪最擔心的，那就是目標識別、決策到攻擊，全部由 AI 自主完成。
人類不再參與，自動識別哪一邊的危險程度最高，那不管是防空炮，

17:00

無人機或者飛彈自動進行攻擊，你自己進行識別，那我們最後所達成效果是一定會有一些誤傷，那最後把這個誤傷比例壓到最低哦。可是我們知道，支持者認為 AI 武器能夠大幅度的降低士兵的傷亡，提升作戰效率而且讓它比人類更理性地去執行任務。
那反對者就很明顯擔心嘛，一旦把生死決定權交給演算法，誤判所造成的平民傷亡，不會有人會有真正的責任歸屬。為什麼？又不是我按下飛彈按鈕的，是 AI 負責的，即便最後有一個人需要負這個責任的，他本身都不會有多大的壓力，就跟那個以前那個納粹做屠殺的時候，經常是用毒氣，可能按一個按鈕嘛，那毒氣就釋出來。
那如果你沒有面對面的直面你傷害的人，你殺掉的人，哦那也許心理負擔就可能會因此而減輕。所以其實我們講到的 AI 的倫理道德，都是在同一套標準過程當中，那的確很多人對於 AI 軍事化武器都產生了極大的挑戰，

18:00

那另外一方面呢，在前沿模型當中，我們看到在經濟學人最近所做的報導，也發現 AI 正在快速的降低生物武器的門檻。包括 OpenAI、Anthropic 和 Google deep mind，最近都已經開始顯著地提高生物安全的限制。
如果你有意，大家可以問問看，你問一下你的 AI，包括針對生成病毒的合成步驟，在某些病毒學測試當中，如果你問的問題過度刁鑽，它應該就會適度地提醒你了，搞不好再過幾天國安局就找上你了。
所以從這樣的一個角度來做觀察，都會發現呢，的確在科技界最擔心的新風險呢，都在陸續產生當中。那當然有些人會說，到底 AI 巨頭要求 AI 安全和放慢發展哦，它不同身份哦，它會有不同的意願。
你看它之前，AI 發展前幾年，它也是巨頭，它就不講這種話。那現在發展到現在，大家有的要 IPO 了，有的市占率已經穩固了，我們想來想去，大概生成式 AI 就是這幾家了，誒結果呢，

19:00 成功者解釋權

我們也提到嘛，小型新創現在的確更負擔不起安全審查成本，就是他本來都快要追不上你了，就未來可能好不容易要追上你的過程當中，然後你告訴我，我要付一大筆錢去做安全審查成本，誒這個時候就走不下去了嘛。
你還沒有做出模型之前，就叫你不要亂搞，我模型做到世界第一，就開始呼籲大家重視安全。小公司要求降低門檻，你想要走捷徑對不對？那是一開始走的過程嘛。
那當我變成大公司，我就要求提高門檻，我要負責任的 AI，以前大家一起跑步，現在跑到第一名了，為了大家安全，我們現在從現在開始禁止超車，有這樣的感覺了，我自己的個人的觀感是這樣的。
所以這件事情事情最值得省思的地方就是，很多事情其實沒有絕對的正面和反面的，最後往往都是成功者取得解釋權。同樣是冒險，就跟我們看到碳排放一樣嘛，那可能 18 世紀 19 世紀，這很多歐美先進的工業國，它也排放了大量的污染，

20:01

不過呢到 20 世紀以後，規範就逐步形成，對於後進國家反而形成了額外的負擔。成功的人叫做有遠見，失敗的人叫做不自量力，同樣是堅持，最後做成功叫長期主義，那最後失敗了叫不知變通嘛，就是最後你就是由成功者來取得最後的解釋權。
那 AI 也是這樣子，好當你還在後面追趕的時候，大家還不確定誰會得第一，那就要求降低門檻，急功近利。等到你跑到第一名，你再要求提高安全標準，那這個叫做負責任的領導者，說我們是為了 AI 的人類有明顯的共識，我們是為了人類造福，而制定這樣的規則。
所以這種論調，本來都是正反兩面的，這之前我們講的，嫖娼是違法的，但是包養卻可以。錢多，買幾套房子可以加價賣出去嘛，那是房地產投資，錢少，你買幾張票再賣出去就變黃牛了嘛。
所以很多事情都是這樣子，錢多炒股票那是投資嘛，打個麻將，玩幾個撲克牌，

21:00

那就是賭博了。所以很多事情呢，好不好聽，未必取決於你做了什麼，是取決於你是誰，你做多大，你做多久。你欠銀行幾 10 萬，銀行催你還錢嗎？你欠銀行 100 億，銀行開始擔心你睡得好不好。
所以人生選擇都是一樣的，最近我才看到一條新聞，這條新聞是 flash 雜誌哦，最近所做的報導，是一位日本的特殊人物，27 歲的保利沉香。好她過去呢，曾經是那個風俗店女郎，但靠著陪酒賺錢，考進全日本數一數二的慶應大學的法學院，甚至還有法界恩客幫她補習，助她順利通過行政書士，就是現在類似台灣的代書國考。
那現在她已經正式轉職為行政書士，而且她本人也經歷過 3 段婚姻，人生相當傳奇。在描述一個從底層一步一步，脫胎換骨，晉升到人生高峰的這樣的一個故事。
這過去我們提過嗎？一個女大學生，晚上去酒店陪酒，人家講她墮落。人家想說一個酒店小姐白天去大學進修，

22:01

積極上進。學生陪酒墮落，八大從良勵志，所以我們想說，事情都是正反兩面的。你不管怎麼看呢，最後都是只要他成功了，他就可以去定義。所以我倒對於現在大家對於前沿模型的擔憂，必須承認我是有點嗤之以鼻。
我會覺得哎，你都已經走到這個地步了，那你們就主動自己放寬就好了，你還呼籲其他國家，呼籲其他公司跟著你一起放寬的。你還沒做出模型的時候，人家都會跟著你說不要亂搞，不要冒進，能力不夠就不要碰高技術風險，等到你真的做到世界最前面，算力買最多，人才最齊，資金燒了好幾千億之後你開始呼籲大家要重視 AI 安全，這是蠻大的一個問題挑戰了。當然了，你說 AI 到底是否，

22:45 AI 副作用

產生了極大的副作用？在軍事武器化那是一部分呢，另外一部分呢，當然就是成果的部分。我們怎麼說呢，其實你看 OpenAI 在最近呢才跨過了一個重要的門檻，一款尚未公開的內部模型呢，宣稱它已經成功解出了數學，

23:01

最著名的叫做納維斯托克斯方程式，這個我是沒學過了。不過呢，這個研究，聽說是七大千禧年難題之一，正式破解可以獲得 100 萬美元。那 OpenAI 說它已經在 8 月底的時候，已經正式突破這個難題了。可是難的地方在哪裡？
難的地方在於，最近有紐約大學的數學家直接發文了，痛批說他們早就已經在使用 OpenAI 等模型來研究相關的問題了。結果呢，他們才投入沒有多久，快要解完的時候，OpenAI 就突破了，那就認為是不是你們正在用我的數據間接說明，OpenAI 找到解題的方向的。當然 OpenAI 是直接否認抄襲了，說我們根本就不確認是從特定的數據當中來取得。
但是它也不排除說誒，也許我們可能在識別化的使用數據過程當中，來說明我們的模型來做改進。本身就是，我的確可能參考過你，不過我還是靠我自己。誒這就是 AI 現在所面臨的極大挑戰，大量的知識正在往 AI 體系來做集中，

24:02

可是這些 AI 公司所付的錢，包括付給作者，付給創意家，付給他網路上所搜尋的資訊，甚至 AI 私底下可能訂閱很多內容，他有沒有付足夠多的錢給整個市場呢？
我們舉另外一個角度來看的話，這個叫做 AI 界的焚書坑儒，就 AI 模型它對於高品質的訓練數據，它有非常大的一個需求，所以最近呢，全世界，開始有大量的二手書店，銷售量大好，不知道大家有沒有這種感覺哦，在全世界當中，二手書商最近幾個月都，收到了大量的神秘訂單，聽說買家一次，都是買那種數百本，彼此毫無關聯的冷門書，而且完全不殺價，紐約的書商哦，最近就靠這一波的需求，相對於去年同期營收已經接近翻倍了，
他的目的是什麼？他的目的就是很多買家，因為有很多電子書，已經喪失了原本的原文，所以他需要從原文書當中來獲取資訊，那這些書哦進入這些 AI 公司以後，

25:00

他們就不是真的在閱讀嘛，要拆書，因為你要快速的去掃描，那要怎麼做呢？就切掉書籍，逐頁去高速，掃描數位化之後呢，這些書、體系和知識，就可以納入到我的 AI 資料庫當中，與此同時，這些書也不會重新組裝了，重新組裝太麻煩了，就直接做丟棄，所以這叫做焚書坑儒，所有現有的實體資訊呢，因為網路上他能夠，找到都已經找到了嘛，實體資訊都已經被這些 AI 系統當中，收歸到自己的資料庫，那甚至有書商就偷偷，在書中放入定位器，
後來過了兩個月發現，已經在紙張的回收廠了，好所以這就陷入一個很矛盾的困境，AI 終於讓多年賣不掉的庫存，現在變成了現金嘛，他賺到錢了，二手書商賺到錢了，但如果被買走的罕見版本，或者簽名版，或者僅存的少數的文化數據，現在等於為了訓練 AI，永久消滅，實體文化的資產，所以有些書商，就是珍貴簽名本是，絕對不會賣給人家的，

26:00

寧願提供普遍普通版本，可是也至少可以看到，現在網路上，我們看到之前 OpenAI 所公佈的數據嘛，有 50% 以上的 AI 的輸出內容，已經大於人類現在既有的輸出內容，這說明著，這些 AI 在網路上繼續尋找資料已經沒有什麼意義了，它會一直尋找到自己，已經輸出過的文章，那等同於自己說服自己嘛，好所以就變成它能夠還，能夠獲得多少的實體知識，這也給投資朋友做的一些思考了，當然了，它形成的最終效果是什麼？

26:30 學習能力

當然就是背後，我們看到在 AI 體系席捲全球以後，對於下一代的教育變化，我們舉幾個角度來做思考，這張圖表是最近，我們看到 OECD 公佈的全球的，國際學生能力的評量顯示，這疫情之後，這個大家的程度是不止沒有反彈，閱讀數學科學成績，快速的惡化，而且閱讀能力的下滑速度還在加快，平均成績大概從 2012 年見頂以後，

27:00

其實就慢慢的在走下坡，說明也不完全是 AI 的問題，從手機呀電腦，開始使用以後，大家的閱讀能力其實，都大概在快速衰退，現在的 15 歲的學生在數學和閱讀上的能力，目前按照 OECD 的評量，大概等於 10 年前 14 學生的水準，就代表著哦，你現在的閱讀速度，還有數學的算力比你，前一輩，就前一個生肖的學生，能力還要稍微來得差，好這個就是比較大的一個區別哦，那當然東亞還是很強勢，新加坡台灣日本還是名列前茅，
可在西方國家當中，過去曾經沒有那種填鴨式教育的，像北歐國家，它的數學閱讀能力其實也在瘋狂的衰退當中，好這就是一個新的結果，那 AI 有沒有推波助瀾呢？
當然是有嘛，我們看最近美國校園，開始重新擁抱老派的考試，基本上全面採用紙本考試，改成口頭報告，也停止線上作業了，因為什麼？調查顯示超過 2/3 的教師，

28:01

因為 ChatGPT 改變了作業模式，其中 76% 要求學生馬上進行手寫，不能夠再交電子檔，87% 加入口試元素為什麼？就是 AI 讓作弊變得太容易嘛，現在就是學生用 AI 寫作業，那老師有時候也也懶嘛，用用 AI 來改作業，好那學生再用 AI 來評價，或者說互相，對對方有 AI 的輸出，然後最後取得成果，那大家都靠 AI 來寫嘛，就呼應過去，所以面對這種 AI 能夠精准吸引注意力的數位導彈呢，那最後大家的共識就是好，
那我們就重新回過頭來用紙本吧，好這就是最終所形成的效果，好張九元真，臺北股市還上漲 61 點，收在 45,923 點，好所以，昨天台股是先跌了嗎？但我們剛才講的很多，主要是跟投資朋友稍微分享，現在美國股市所遭受到的重挫，它其實，所遇到的真正挑戰仍然是殖利率高位，聯準會的升息問題，那至於我們講的 AI 的末日論，

29:00 需求擋不住

或者說 AI 的踩刹車，它到底是否會影響到，接下來的資本支出，我是完全不相信的，就是建立一套共同規則，以政府作為主導，完全是 ok 的，那說幾家巨頭自己形成一套共同規則，還要求其他企業跟著遵守，要求付出更多的安全審查標準和資金，這個我就覺得，那你有點是在把剩下的競爭者，嘗試的擠出市場了好，最後我們看美國股市昨天的實質表現，美國股市道瓊指數下跌 152 點 0.29%，收在 52,421 點，標普下跌 37 點，0.48% 收在 7,619 點，納指下跌 146 點 0.56%，收在 26,186 點，費半下跌 692 點 5.86%，收在 11,131 點，其實四大指數當中，三大指數還在高位了，真正壓力比較大的是費半，然後費半就是，第二隻腳是用力的打下去了，那我們就看一下前坡當時在，3 月到 4 月份的美伊戰事的低點，

30:02

能否成功的去守住，其實我覺得那 AI 治理，是怎麼樣？就是你真的要讓它爆發，現在還在一個初期嘛，其實大家停不下來的啦，它有點像那個日本那個風俗產業，知道嗎？最近看那報導嘛，講說那個日本呢，這幾年因為高級住宅區，逐步的淪陷為什麼？
因為日本就是大力的去取締風俗產業之後，很多原本集中在特定商圈的情色按摩店呢，他都開始轉進到住宅經營了，好那的確，高市在不管是，應該不能講高市了，應該是講說東京這幾年，對於黑色經濟、灰色經濟，打擊力度其實都在持續增強當中，因為之前有曾經鬧出過，像一些女僕咖啡廳，也開始從事相關的一些交易行為，好所以東京的確，這幾年打擊的力度是在快速的拉升，那這就形成一連串的副作用，就是大量的風俗產業，
它慢慢的轉進到，住宅區來經營哦，那對於一般公寓的影響就來得更大了，

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你以前只是在商業區，自行招募，那可能它只是在當地的，一些社會問題而已，可是如果一旦蔓延到居住區域，部分店家他可能說我是私人按摩，我是做放鬆等名義誒，可能實質上從事風俗服務，那可能對於真實民間的，體感溫度衝擊就來得越大，好所以我們講的 AI 治理其實也是差不多的意思，如果全面禁止，那需求有可能反而轉為地下，那變得更難監管呢，哦所以重點不是，假裝需求不存在，是承認現在就是有這樣的 AI 的需求，AI 的爆發
那我們設定好一套規則，包括詐騙，包括治安風險，那並不是要求你停止研發，你繼續研發，那我政府在後面盯著做，因為就算是美國集體已經產生了共識，中國要能夠加入進來也有難度了，那歐洲呢？那俄羅斯呢？你可以把全世界國家都納入進來嗎？
哦所以從這樣的一個角度而言呢，要讓它真正資本支出放緩，我覺得是不切實際的，這也給投資朋友做一些參考了，

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那股票市場的部分，我們就明天再討論了，今天主要是跟投資朋友稍微分享，目前的風俗業的概況，欸不是，我們主要分享在 AI 產業的發展過程當中，我們現在看起來好像迎來了一個極大的逆風，造成晶片股的下殺，可它的根本原因真的是來自於目前的 AI 踩刹車，目前的前沿模型發展速度放緩嗎？
我認為完全不是，完全就是反映目前殖利率的飆高，所以真實問題還是來自於利率預期的變化，投資等級債的大幅發行，排擠到了美國公債的買盤空間，好這是我認為根本上的賣壓，所以真正能夠挖掘現在的利空衝擊的，就等禮拜四啦，看看這些票委們會投出什麼樣的票，如果投出的票能夠改善現在的情緒，我相信很快的過兩周，再也沒有人討論什麼前沿模型遇到的衝擊，因為它怎麼看都是一個次要因子，流動性仍然是目前美國股票市場當中最重要的詛咒，給投資朋友做些思考，

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