逐字稿：游庭皓的財經皓角 2026-11-03

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2026/11/3(二) 蘋果重奪市值第一 AI 生產力革命是真是假 美股跌出買點了嗎？【早晨財經速解讀】

章節

00:00 市場總覽

投資朋友，歡迎收聽早晨財經速解讀，現在是台北時間 2026 年 11 月 3 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。
這一次 11 月份開局不太利哦，費半第一天就給它重挫 3%，資金看起來是持續的撤出科技股，而且有一點跌破頸線位階的味道。那這一次美國股市的下挫，剛好期中選舉這兩天又即將召開，能不能一舉的把利空進一步的釋放呢？現在其實也不是很擔心股價回跌的問題，畢竟從整個大盤來看，你像是台股或者標普，

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回跌幅度並沒有產生系統性恐慌，它就是針對單一性個股賣壓，或者說記憶體股。如果能夠趁勢在這段時間把利空一次釋放完，接下來也沒什麼財報公佈了，就等 11 月中到時候輝達的財報了。那其實從前面幾支巨頭財報，你已經大概可以推出整體輝達的業績也不會太差了，因為資本支出大家都還在陸續調高嘛。
所以回過頭說，市場上會如何在財報季的尾聲，來做一個本輪市場的奠定情緒，值得大家來多做些留意。但在昨天蘋果所公佈的財報過程當中，其實市場表現也並不差，但是呢股價似乎還是有所承壓，主要是受到記憶體的漲價，還有 AI 成本拖累毛利率的影響。
好，但至少這段時間七巨頭表現最為亮麗的股票變成誰了？變成蘋果了。蘋果現在已經算是重登全球市值第一的寶座，這一次市值來到 5.03 兆美元，那輝達因為前陣子受到比較大的賣壓，大概回到 4.9 兆美元左右，

02:00 蘋果財報

雙方差距也不多了，大概是 1,000 億美元，這是蘋果繼 7 月底短暫超車之後，再次登上全球第一。那更值得注意的事情是，即便蘋果剛才盤後股價受了一點下跌，今年還是漲了 25%，它的漲幅是輝達的兩倍，已經是七巨頭當中表現最為突出的企業，遠遠跑贏大盤。
好，這也反映這一次的資金輪動，其實科技估值正在做重新的回調，那這一次有沒有可能反而是實業的蘋果能夠撐住目前的大盤的高位呢？我們從這一次財報來做一些觀察，營收 1,144 億，年增幅是 12%，也沒有比科技巨頭賺得快，但每股盈餘 2.1 塊，比預期的 1.99 塊來得高。說明蘋果的股價走高和過去一段時間的價格拉升，很大程度是因為大家對於非 AI 企業沒有抱有過大的預期，所以它容易高於預期。我們看淨利這一次 307 億美元，

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毛利率 47.9%，同樣比預估的 47.5% 還要來得好。營收成長率哦，反而是從 16% 放緩到 12%，說明動能還是稍微有點減弱。那由於這一次是新任執行長特納斯 9 月份上任之後的首次公開財報，欸這一次其實公司的業績仍然是創下歷史最佳紀錄。
那我們就要看具體的銷售情況，iPhone 這一次年增幅是大增了 17%，營收業務是 575 億，超越市場預估的 565 億。所以整體來說，即便記憶體漲價是真的很誇張，零組件也在漲價，但蘋果看起來還是維持住不錯的競爭力。
第三季全球智慧型手機出貨量很慘，重挫 20%，可是蘋果的市占率卻從 18% 提高到 22%，尤其 iPhone 18 Pro 上市的前一週，我們看到整體銷量哦，其實表現算是不錯。那我們就看 iPhone Duo，因為現在聽說整體預訂量已經到明年 1、2 月份了嘛，不過聽說也有傳出一些災情呢，

04:00

那我們後續會談。Mac 的部分呢，欸營收暴增了 24%，這一次的確電腦業務是本季度最大亮麗、最大亮點，年增幅 24%，這是遠遠比預期的 97 億來得高，這次總營收是 107 億，整整多了 10 億，高了 1/10。
Mac 電腦我們都知道是受到開發者和科技使用者的青睞，這一次在 11 月 6 號即將推出的 MacBook Pro，好整體市場上有更進一步的預期刺激哦，要不然我們從 Mac 在長期的銷售過程當中，其實它已經沉寂算蠻久的，跟穿戴裝置差不多。
那現在比較大的一個問題來自於，其實大家都漲價了，所以這一次的漲價跟內部的成本漲價到底能不能相互沖銷？其實全美的電子零組件都在漲價，那麼民間的消費到底能不能撐得住？還是蘋果會靠過去的手段，就是如果大家都不買基本款，都傾向買 Pro Max，最後也許可以在價格上去，

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稍微沖銷一下在銷量上的損失。那這一波我們從過去提到的市場漲價潮，之前提到的 Steam Deck OLED，不管是 1TB 還是 512GB，上漲幅度今年都是 46% 起跳，微軟的 Xbox 漲幅大概是 25-33%，索尼的 PlayStation 5 基本上也漲了大概有 20%，MacBook 在今年大概已經漲 17-18%，最仁慈的就是 Switch 2 了，只漲 11%。
所以這就說明著，其實整個 3C 消費品的上漲，其實全球 3C 電子今年的銷售情況是蠻差的，蘋果能夠維持住過往的銷售量，其實就已經算很厲害的。那這當然也就說明著，如果蘋果的漲價幅度沒辦法有效的沖銷零組件的話，我們預估毛利率是會有適度鬆動的，接下來幾個季度預估可能會慢慢的緩下來。
那唯一的好處是，蘋果到目前為止，服務營收幾乎沒有一個季度比前一個季度還要低過，仍然在穩健的上行。好，所以現在呢，就靜待 iPhone Duo 實體的

06:00 折疊機行情

銷售表現數據出爐。其實 iPhone Duo 在全球的市場價格還是差異蠻多的哦，整體來看各國的售價系統，同樣是 256GB，美國是賣 1,999，土耳其賣到 4,600，比美國貴了 135%，巴西是 4,200，那台灣價格其實跟南韓、新加坡差不多，南韓大概是售價 2,427 美元，新加坡是 2,426 美元，中國的話是 2,382 美元。
總體而言呢，我們還是要看折疊手機有沒有可能在今年正式進入到爆發期，藉由某種 3C 電子消費的拉抬，來沖銷掉短期對於 AI 估值的疑慮。要不然現在這個行情呢，你好像只要說你是 AI 股哦，遲早都得被賣，你說你是做手機的，那股價可能分給你一些買盤，哦所以現在大家都不想承認自己是 AI 股了，風水輪流轉。
那折疊機今年我們預估哦，因為下半年才推出嘛，如果從明年市占率來看，根據凱基的報告，明年的出貨量哦，

07:00

大概會從今年的 4,700 萬支上升到 5,900 萬支。預估蘋果一推出以後，至少可以拿下接近 25% 的市占，看看有沒有機會挑戰 30%，那如果能夠來到 40% 以上的話，那基本上就可以成功的完全把三星給擠下來，因為華為現在其實比例也不小，大概也有 17% 了。所以從這樣的一個角度來做思維哦，iPhone Duo 對於蘋果的營收占比不是很大，可是它是一個契機，讓市場上有其他非 AI 個股相關的選擇哦。
那剛好都已經講到這裡了，剛好我旁邊有一台 iPhone Duo，今天剛好就來跟投資朋友開箱一下，我還不知道這什麼顏色，這旁邊好像是這樣撕哦。我第一次做開箱，是前幾天有個朋友送了，那看一下這個，這個包裝這樣子，蘋果的包裝是真的很不錯，這旁邊好像是這樣撕哦，欸不要不小心弄倒，

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欸第一天就雷殘，聽 Podcast 就自己想像。你看這個螢幕就這麼大，這螢幕就這麼大，好，而且是有點霧面的感覺。欸通常男生拿到新手機哦，螢幕又這麼大，第一件事情當然是要拿來看，我說玩手機，這個打遊戲、打遊戲哈。
其實這個形狀我覺得不是很習慣，因為我的是屬於比較長的，我之前的 i17 哦是屬於這種又寬又長的，突然要變成這種短短胖胖的，其實有點不是很習慣了。而且我覺得打開這個手機有個缺點哦，就是它單手沒辦法打開，它不像是 Mac，Mac 是一隻手指頭就可以打開，所以我覺得蘋果可能有涉嫌歧視，歧視只有一隻手的獨臂人士，比如說楊過，因為一隻手打不開嘛。
我覺得這個螢幕有個缺點，就是有點寬，你看我手指頭是碰不到最旁邊的哦，我手指頭是比較短，

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但是也是很靈活，很多人都這樣講，但還是碰不到，我手指頭是有做口碑的。欸這開箱到底要怎麼開？我怎麼感覺自己只是在炫富，突然覺得 Joeman 好專業，那先這樣子吧。欸摔到了、摔到了，完了完了，哎呦！蘋果手機摔到會變什麼？變鳳梨，因為歹 Apple (Pineapple)，沒事沒事，好。
那我們現在就要來聊哦，根據集邦現在的預估哦，基本上蘋果大概已經拿下 25% 左右的市占了，那如果整體銷售量從原本 1 月的訂購時間線延到 2 月、3 月的話，那就有機會來到 30% 到 35% 以上。
那更進一步要做觀察的就是，現在有沒有可能造成蘋果作為全球消費性電子市場能夠見底開始反彈的重要領航者？因為這一次蘋果不只是推出了 iPhone Duo，蘋果觸控的 MacBook Pro 也正式的挑戰高價市場，14 吋呢是售價 2,899 美元。

10:00 觸控 Mac

這是庫克，不能講庫克嘛，算庫克做的嘛，應該還算是庫克的政績，已經打破了 20 年的產品禁忌。我們過去都知道賈伯斯過去有一個主要觀點，一直認為如果筆電去專門做觸控的話，那是人體工學的災難，因為觸控介面不適合放在垂直放置的螢幕。如果使用者長期你都懸臂，然後往前你想要去這樣子點螢幕的話，那你就變希特勒，不是，你的肩膀和手臂很快就會感到疲憊嘛，就會痠到斷掉。
所以 20 年的時間，即便到處都是觸控型筆記型電腦，蘋果也不推。欸結果這一次看起來蘋果要正式完全進軍到觸控型筆電市場了，推出 14 和 16 吋的高階 MacBook Pro，試圖測試消費者願意為新技術支付多少的溢價。那起售價 2,899 美元，比原本非觸控的版本大概貴了有 400 美元左右。
那我們後續就觀察實質效果了，總體而言，昨天是小跌 1.83%，盤後還是稍微走低，但至少這次是特納斯 9 月份

11:01

接掌蘋果之後的首份財報，而且 iPhone Duo 在市場上的一個突破，當然會讓大家有更進一步的預期，或者更進一步溢價。

11:10 美股追蹤

那我們看美國股市的實質表現，道瓊指數上漲 213 點，0.41%，收在 51,983 點。標普下跌 38 點，0.51%，收在 7,541 點。納指下跌 272 點，1.07%，收在 25,164 點。費半下跌 360 點，3.37%，收在 10,328 點。
哇，費半很恐怖欸，雖然是打到年線附近，但是它已經跌破 7 月份當時市場去槓桿的低點了。那你要知道 4 月到 5 月這一波的漲幅，其實沒什麼防守區，因為漲得很快嘛，大家追也追不到，有點緊張哈。雖然其他我們看納指、看費半，應該講納指和標普，其實都在高位繼續的震盪，沒什麼太緊張的條件，可是費半而言是真的有一點緊張。

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我們看昨天美光又繼續跌了 5.7%，威騰跌了 7.5%，SanDisk 跌了 6.59%，希捷跌了 7.8%，SK 海力士 ADR 跌了 1.01%，所以記憶體股其實市場的賣壓還是相對沉重的。
那更進一步大家擔憂的條件，難道是費半沒訂單嗎？不可能吧，肯定是大家對於資本支出和營收回饋當中產生了一定的疑慮。我們都很清楚知道，現在 AI 代理正在改變全球企業的成本結構，它的確塑造了非常龐大的運算的需求，可是這個運算的需求不斷的加劇，導致訂單量不斷拉升以後，市場上就開始更進一步去擔憂，以前還沒有代理 AI，你使用量還沒那麼離譜，現在你使用量這麼離譜了，那你營收回饋的速度有因此而加快嗎？欸這個就是市場上最大的一個疑慮。
如果我們細看，在 6 年前，2020 年主流模型的上下文的視窗大概只有 1,000 個 Token，到 23 年提升到數萬個，

13:00 Token 使用量暴增

24 年當時 Google 推出的 Gemini 1.5 率先突破了 100 萬個 Token，到現在百萬 Token 已經變成頂尖模型的常見規格。好，所以的確運算量是越來越大了，那重點是現在整個 AI 的實際使用量速度又開始加快了。我們根據全球 AI 模型每個月處理的推論 Token 數量，從 2025 年是 3,000 兆個，快速增加到今年是 3.6 京兆，就是短短一年哦，成長了超過有 10 倍以上。
這代表 AI 產業的成長動力已經比過去那種我們講大語言模型訓練，逐步轉向大家的真實需求，使用量是非常非常之恐怖的。那就會形成一個問題，就是如果你只是單純的用人去問問題，然後它回你，就是過去的那種語言模型上的一個訓練，提一些條件，那其實使用量也沒有說到很離譜。可是你拿來跟現在的 AI Agent，就是由代理人，AI 自己去學習，AI 自己去交代你所交代它的工作，它的消耗量，

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消耗的 Token 的絕對數量，基本上已經達人類之間使用規模的 5 倍左右。就是如果我們人呢，現在每天用那個 ChatGPT 問它問題，大概現在是接近 10 兆左右，但是呢如果是使用 AI 代理的話，大概就是 50 兆，那個速度也實在是比人使用 AI 快太多了。什麼意思？就是 AI 使用 AI 的速度，比人使用 AI 的速度和頻率還要快非常多。
那就會形成一個疑慮，之前還是可控的，有多少人，我們預估每天花多少時間使用 AI，我們就可以推論出我們大概需要多少的算力，那我們需要賺多少錢才能夠填補回來這個資本支出的缺口。現在不一樣，現在 AI 一直在使用 AI，速度越來越快，所以馬斯克才會講自己的 Grok bot 為什麼遇到非常大的挑戰，因為大家的 Token 一下就消耗光了。
這絕對不是什麼需求過剩，應該講供給過剩的問題，算力根本就無法過剩，但是問題在於大家擔心，你錢收不收得回來呢？那到底 AI 有沒有提升生產力？我們今天就要區分成兩種條件，

15:00 AI 勞動生產力

一種叫做勞動生產力，另外一種叫做全要素生產力。假設一家企業原本有 100 個員工，每年創造 10 億的營收，那現在導入 AI 之後只要 80 名員工，就可以創造 12 億元的營收，代表每個員工的平均產出是增加 50% 哦，這個就是生產力提升、勞動力提升。
好，那問題來了，如果企業為了要達到這個成果，必須要額外購買數億元的晶片、資料中心、支付電費，那麼產出增加可能要來自更多的資本，就不是單純技術效率的改善。全要素生產率就是要進一步的衡量，扣除資本和勞動投入之後的貢獻，企業是否變得更有效率。所以我們今天聊兩個尺度哦，AI 到底是不是玩真的？第一，勞工用了 AI 有沒有更多產出？第二，勞工用的 AI 背後的成本，你算進去划不划算？
好，那我們一一來談，首先看的是美國科技生產力，到底是否有民間的生產力拉升。我們根據金融時報的報導，把美國、英國、加拿大這些急需要 AI 應用程度比較高的產業來做觀察，

16:01

的確出現了非常顯著的生產力提升。從過去十年來做觀察，以 2012 年作為定錨，以 100 作為實質產出的基準呢，到 26 年大概來到 147，尤其在過去 ChatGPT 發佈之後，在美國市場有特別顯著加快的一個跡象。
尤其生產力的改革主要是集中在科技業，我們以 22 年第四季設為 100 為基準，就 ChatGPT 發佈以後，現在美國在短短的 4 年內，實質附加價值來到 125 了，等於成長了 25%，但同期的就業指數卻下滑 10%。這代表什麼？代表是產出增加的同時，員工真的減少了。
所以 AI 對於老闆是真的有幫助的，尤其在科技業，它真的可以不用擴大就業的增長，甚至適度裁員來換取更高的生產力，這也是我們看到科技巨頭之所以能夠一邊裁員，但是財報越來越好的主要原因。如果以人數來看就更明顯了，我們以 22 年設定為 100，Google 母公司 Alphabet 到 25 年大概是 145 嘛，

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從前後營收指數來看，可是它員工呢？還是在 100 哦，Google 過去四年根本就幾乎沒有招人，或者說招多少人就裁多少人，可是它的整體營收成長了 45%。Meta 也是攀升到 170，員工下滑到 90，微軟增加營收到 165，員工幾乎也沒有成長。
也就是這些科技巨頭基本上員工都沒有增加，可是營收和獲利都在暴增，這個就是 AI 生產力導入之後的實質效果。我們絕對不會說全球廣告市場這幾年突然大好、全球的電商市場今年突然大好，肯定跟 AI 生產力的拉升其實是有關的。
所以第一件事情我們要了解的事情是，AI 到底有沒有造成生產力提升？看起來是有的，而且在科技業是非常非常明顯的，作為老闆應該是非常喜歡 AI 這項工具的。

17:50 全要素生產力

好，那當然我們要回過頭說，那我們講的全要素生產率呢？也就是我們講的 TFP 哦，這個學經濟學都有學過嘛，企業的實質總投資哦，

18:00

基本上必須要把你的付出成本給扣除掉之後，才能夠具體的去做運算。好，那現在回過頭說，當年亞洲經濟高速成長，很多人都說這個 1990 年代的亞洲、1980 年代的亞洲是非常非常高速的增長，其實很多程度是來自於投入資本和勞動力，並非生產效率的提升。很多人對於中國經濟也是一樣的一個看法，認為其他技術提升效果不是特別明顯，它主要是可以把成本壓得很低。
好，那現在按照市場的普遍預估，從 24 年以來，美國每小時的勞動產出的年增幅，就是我們講的 TFP，衡量技術進步和整體資源效率的全要素生產，大概是接近零哦，就是其實並沒有想像中成長這麼快。
那這就很好理解了，泡沫的疑慮跟泡沫的看法看好，它中間的區別在哪裡？你看好這場 AI 泡沫的人，很明顯你相信勞動生產率在提升，你不看好，很明顯就是全要素生產率並沒有因此而提升。

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那全要素生產率為什麼沒有提升呢？因為的確我們現在投的錢呢，比不上你公司生產力的提升的速度，好，這個就是現在，那未來呢？未來不一定。好，所以我們把事情做一些梳理以後，大家就稍微可以理解了。
那要如何在投資市場上能夠有回饋呢？要確保勞動生產率拉升的速度，必須比全要素生產率拉升的速度還要來得快，這個就是最後我們觀察的重點。只是現在的確全要素生產率還追不上勞動生產力，那勞動生產力持續往上拉之後，有沒有可能有一天等到算力陸續做交付以後，開始做大幅領先 TFP 呢？我認為也是有可能的。
好，所以給投資朋友做一些思考了，現在其實 AI 創造生產力早就已經是事實了，美國科技業實質產出全部都在提升，而且科技業的員工人數甚至還在減少，唯一的問題就是划不划算？AI 能不能創造生產力的過程當中，還把成本給往下壓？所以為什麼大家現在關注成本的問題，就是我知道你是玩真的，

20:00 AI 浪費問題

可是你花太多錢了。那第二層大家擔心的事情是，你花了這麼多錢，如果沒有進一步去聚焦你的生產力提升，而去生產一些廢物，那會不會是一個風險呢？
我們前陣子跟投資朋友提過，這個之前中國的上市公司中文在線呢，曾經公佈出一份資料報告，指出中國的 AI Token 消耗量也許有接近一半是集中在短劇和影片生成，24% 用在電商和行銷，15% 投入軟體開發。那如果你把 AI 都拿來做科技巨頭內部的生產力提升，或者工廠的生產力提升，那我們可能是看好的，因為你的確進一步想要產出更多的產值。可是如果大量的算力都是在生成吉卜力圖，大量的算力都是在生成這些短劇，那壓力就會很大。
可是我們過去也提過，這種東西哦，其實叫做生產力的 J 曲線，這個是經濟學家布林優夫森所提出的概念。企業在導入新技術的時候，原本在前期就會透過大量的員工訓練、

21:01

流程改造，或者說適度的浪費，這無形當中不一定能夠立即反映在財務報表或者生產力的統計。就比如說一個企業，它要導入那個去美國買的大型資訊系統，初期很有可能因為員工不熟悉操作，工作效率會反而下滑嘛。我們剛使用 AI，誰知道用 AI 可以幫助我增加多少本業呀？肯定先玩玩，生成一些有趣的影片、生成一些有趣的圖片嘛，新系統逐步成熟之後，效益才會逐步出現的。
那 AI 現在導入企業也一樣，很多 AI 導入企業，大家拿到 Token 還不知道幹嘛，生成幾個影片、做幾個行銷案，欸做不好算了，反正 Token 消耗光就消耗光了。投資人不能夠只看企業買了多少 GPU，我們要看這個漸進式改變的速度有多快。
要不然呢，它的確你不要看短劇市場好像在浪費算力，它本身也掌握了極大的市場。舉例來說，你像字節跳動現在大概已經掌握了整個中國接近 73% 的廣告流量市場，從整個 26 年 10 月份來看，

22:00

當時大家應該有看到，這個紅果的短劇已經登上台灣蘋果應用程式、Google 應用程式免費下載排行榜的第一名。好，這個 App 它本身就是主打那種 1-3 集，應該想說每集 1-3 分鐘，然後一部可能有，我不知道，80 集吧，因為我沒把它看完，其實蠻好看的。
然後觀眾不用訂閱，你也不用付費解鎖下一集，反正就 AI 一直生成劇，最高花費你可以減少廣告的曝光了，但是你看得越久，平台就有越多的廣告，它一樣是有營收回饋的，只是大家覺得好像不是很震驚那種什麼自駕車、機器人的提升。
那紅果真正的優勢是什麼？就是成本極低無比，它只要把 AI Token 成本給壓住以後，就會大量的生成這些戲劇，比如說什麼《退役歸來，這個保鑣不好惹》、《備用聯絡人，分家沒我份》、《破院枯井全是金條》、《夕陽紅頂流，大爺大媽助我樂壇封神》。我一開始也覺得這種標誰想看呢？點了進去還蠻好看的，

23:00

還蠻特別的。當然了，紅果我個人比較沒有那麼喜歡，我個人比較偏好黃果。黃果呢也是 2026 年呢市場上的短劇重要品牌，那它也是主打免費、AI 生成的內容，以及比較偏向成人向的虛構敘事。相對於字節跳動，它是以這種比較大膽的題材來吸引觀眾，它裡頭比如說重生什麼《征服郭伯母》、《墜落到荒島的皇帝的逆襲日子》、《快樂星球奇幻片》、《時停手錶：時間靜止系統》、《家有兒女魔幻篇》，怎麼越來越怪，《母上攻略》。
不管如何，本來在科技發展的初期，往往都是充滿了一些浪費的。今天 AI 其實跟每一次的技術革命很像，最早被大眾拿來使用的，也不是很明顯提高生產力的東西，都是一些娛樂、投機、社交，甚至是一些看起來毫無意義的事情。那其實我們現在科技巨頭建了那麼多的資料中心，有人拿 AI 生成搞笑短影音、

24:00 科技革命初期

製作成迷因，創造那種虛擬的美女，讓機器人陪自己聊天，你會覺得這有經濟價值嗎？但我們講說歷史上每一次都是如此，1990 年網路普及的時候，你以為大家最早接觸網路都是為了提升自己的工作效率、每天看維基百科嗎？不可能嘛，80% 是瀏覽色情網站，不然就下載音樂、聊天，那你覺得他有付多少錢嗎？好像都是一場浪費。
但是它最終一樣形成了不管是 Airbnb 或者我們看到 Uber 系列的這種生產力拉升。1970 年到 80 年我們過去講的那個錄影機其實也是如此，都覺得沒有什麼生產力革命，結果逐漸衍生成了百視達、影音製作發行或者租賃系統。1920 年的無線電，最重要一開始大家是拿來聽音樂、做娛樂的，你覺得它能夠生產多少的生產力嗎？欸全球性廣告、即時新聞、政治傳播、大眾行銷，都會有生產力提升。所以我才講說，科技革命有一個很有趣的現象，

25:00

就是人拿到新技術，第一個事情都不是往往提高生產力，都是拿來玩嘛。電話發明先拿來聊天，廣播發明先來聽音樂，電腦發明先來打電動。所以我覺得不要用一項科技最無聊的用途去判斷它最終的經濟價值，你也不要用它最偉大的潛力去合理化今天的所有策略。
每一場科技革命的初期其實都是有點混亂的，現在大家好像都是看短劇、做些搞笑影片，沒有什麼生產力，其實 1990 年代也差不多了。那你看現在的 Google、亞馬遜、電子商務、影音串流、電子書，甚至是 Uber、Airbnb，科技發展了都不是先找到最有生產力的途徑，它都是從人性最原始的慾望開始，再逐漸發展成成熟的商業模式。
人形機器人其實也是一樣，我們看一下一台人形機器人在中國最低已經可以壓到六七十萬了，那相當於一個看護一整年的年薪呢。那你可能會猶豫，60 萬在你家幫你擦地板、

26:01

幫你煮飯、幫你洗衣服，那你可以接受嗎？你可能猶豫半天，划算嗎？五六十萬到底買回家能做什麼？掃地、折衣服真的值得花那麼多錢嗎？那你換個環境想嘛，假設今天是出了一台長得就像林志玲、長得比李多慧還要漂亮的女僕機器人，每天就很親切的叫你起床，男的就像金城武一樣，帥哥男管家，那我還不下訂兩台嗎？
所以很多人呢，他可能連規格都還沒有看完呢，但是卻小看了這些科技初期可能看似很荒謬、很娛樂化，甚至有點低俗的需求。但人類其實都不是為了生產力才擁抱科技的，人類去擁抱科技是為了要滿足自己的慾望，所以你一定要了解人性，好不好？了解人性。
好，所以我們回過頭說，現在市場上真正的挑戰，我不認為是 AI 終究去生產的一些廢物，或者生產力沒有提升的。我們剛才已經提到了，現在的重點不是勞動生產力沒提升，

27:00 供給不足問題

勞動力生產力提升速度非常非常之快，是全要素生產率把成本算進去以後，看起來還不是很划算。但是這個不是很划算，未來當資料中心逐步建成，生產力真的爆發以後，我相信我們仍然是拭目以待的。科技它沒辦法走回頭路，它一定會往前做突破，你也不用擔心初期的浪費，而斷定 AI 就是一場泡沫。
最為重要的其實什麼？最重要在未來幾個季度的挑戰呢，都不是我們看到算力過剩的問題，都是算力跟不上的問題。我們舉幾個例子來說，現在其實如果看美國 AI 資料缺口越來越大的一個根本原因呢，就是其他基礎設施是完全跟不上的嘛。
美國電力需求哦，過去 25 年其實成長率大概 0.3% 吧，其實非常低，即便是 19 年到 2025 年經濟算是大爆發，大概也成長 1.2% 左右。但隨著 AI 資料中心快速的擴張，華爾街現在已經大幅的去上修未來的預測，高盛是預估年均成長會來到 3.5%，

28:02

伯恩斯坦上修到 4% 呢。如果用這樣的一個速度來成長，那發電設施是 100% 一定完全跟不上的，缺口就一定會擴大。所以 26 年我們看，美國資料中心的電力需求是 97 GW，但可供應容量大概只有 82 GW，缺口是 15。到了 2028 年，需求會上升到多少？180 GW 了，供應鏈會增加上升到 137 哦，但是缺口變成 43 了，短短兩年缺口會擴大 2 倍到 3 倍哦。
所以這就說明著，未來 AI 在短期內的挑戰風險呢，都不是算力過剩的部分，最大的挑戰就是根本就沒有足夠多的算力讓你去生成吉卜力圖。我們看全美在與此同時，有 25 個大型資料中心已經出現延宕，像是喬治亞州 3 GW 的專案，因為供電的延遲和監管反對受阻，新墨西哥州一樣卡住了，卡住原因不是民間，是因為沒有電可以做使用，路易斯安那 2 GW 的專案，受限於電網現代化工程。

29:00 總結

除了缺電、地方居民反對、環境限制、水資源以外，這些進一步的在民主黨勝選之後可能採取的許可審查，都成為未來主要擴張的一些阻力。
好，所以我們今天聊的範圍比較廣，台北股市下跌 607 點，收在 44,277 點了，好真的要回公園吃草了。但我們今天聊的範圍比較廣，主要跟投資朋友稍微敘述，首先第一是蘋果在本輪的 AI 浪潮當中，它之所以可以重返全球市值第一名的寶座，它背後的 3C 消費電子產品的原因，是否能夠成為未來美國股市推動在高位的重要關鍵？這是第一個觀察重點。
但是第二部分呢，其實本輪美國股市的估值已經削減蠻多的，那在這個時間點，期中選舉這種不確定性陸續消除以後，能不能藉由更進一步的市場預期投射來做拉動？因為你沒辦法再根據財報來做反應了嘛，財報已經公佈完了，看起來市場上是很謹慎的。那現在市場上就是用這種謹慎的態度，一邊看勞動生產率，

30:00

一邊看你的全要素生產率，看你錢投不投得回來，所以大家開始斤斤計較了。所以一方面 AI 的泡沫，或者說 AI 的爆發，它是有時間限制的，每年都盯著你到底可以提升多少生產力。但是另外一方面，你也不要隨便的去看空這場泡沫、隨便的去看空這項技術，因為它的確對於勞動生產力的提升是非常顯著的，這也給投資朋友做一些思考。
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