收入和能力匹配的問題，錢是一場價值交換的集市

就在剛剛我看了BBK Network的不同溫層最新一集 EP64，裏邊有一段聊起了關於收入和能力匹配的問題，對於「賺不到真正配得上努力的錢」嘉賓表達了認同也表達了不認同。這件事其實兩邊都沒對錯：很多人確實會在職場或創作中感覺自己的付出沒有得到應有的回報，這是對的；但也有人覺得已經獲得對應的回報，這也沒錯，因為這一切都取決於價值交換的過程是否被準確定義。

看完這期節目，我突然想到，這不就是錢的本質嗎？從經濟學和哲學的角度來看，錢（貨幣）是一種價值交換的工具。它的核心功能是作為一種媒介，讓人們用產品、服務或勞動價值進行交換。而在現代社會，價值的內涵已經不再那麼簡單——它可以是信息、品牌、信用，甚至是虛擬物品。無論是看得見的物質，還是看不見的虛擬資源，只要當下人們認為值得，它就會被賦予相應的金錢價值。

但值得注意的是，既然是由人來賦予價值，那麼價值就有被錯估的可能。這也正是為什麼「賺不到真正配得上努力的錢」這個問題如此具有爭議的原因。

你想賺錢？你必須參透價值是什麽！

收入和能力匹配的問題其實常常讓我反思自己的價值。到今天我反思有了一些結論：現代社會，賺錢的本質在於如何理解、創造或發現價值。你需要明白，要主動賺錢，就得創造價值；若要穩健積累財富，則需懂得珍惜與發現價值。

1. 打工：價值的評價由他人決定

你今天工作賺取薪水，這份收入代表了老闆對你價值的評估。無論你多麼努力，最終薪酬是由老闆認定你「值多少」來決定。如果你對薪水不滿，或許可以嘗試換一份更契合的工作。

2. 創作/創業：市場定義價值

無論是產品、寫作、拍視頻還是創造藝術品，這些價值由市場決定。觀眾的喜好、受眾的接受度，決定了你作品的價值高低。如果發現你的創作無法引起共鳴，那麼嘗試調整方向，迎合市場需求或探索新的靈感。

3. 投資：識別未被發現的價值

投資的世界與創作和打工不同，這裡更注重發現與認識價值。能賺多少，就看你能不能及早認識和珍惜市場上還未被大量發現的價值。你會發現在投資裏，你是反過來為任何可能有價值的東西定價的那一方，而不是等待被別人定價。。如果前面方式都不行，都無法被他人認可，那你大致上是人們眼中的奇葩了。不過天無絕人之路，如果你發現自己擁有奇葩又獨到的眼光，那麼投資或許是個適合你的方式。通過投資，你能提前發掘世界上的價值，並將它們轉化為自己的財富。

你的價值也會被Miss-price，但錯估並非你的終點

我入職至今，經常會看到很多收入不匹配的情況，**他做的事竟然值那麼高價？**你做那麼細心，收入卻這麼低？就連老闆都告訴你嘴巴要甜，會説話才有更多機會，不單單看實力等等奇葩的狀況。其實職場不難看到這些情況和聽到打工人的抱怨，但確實這些都是真的，因爲這都取決於老闆對你價值的認知。創作和創業的情況也類似。你可能花了數周製作出一個非常用心的內容，卻因為平台算法或市場需求不匹配，結果反響平平。覺得做的平平的結果爆紅。

這也是為什麼我會嘗試並且也推薦身邊的朋友，不論是打工族還是創業者，都應該嘗試學習一點投資。因為它極有可能成為你的財務 Plan B。就像開頭説的，這個世界上不僅資產會被市場錯估，你的價值也可能會被低估，甚至被忽視。當你在職場或創業中感到受挫時，投資可以是你改寫財務命運的另一條路。它可能讓你不再完全依賴他人對你的評價，而是通過發掘那些被錯估的價值來為自己創造財富。

當然，不是每個人都適合投資，但嘗試這條路並不會讓你失去什麼。無論你選擇靠打工、創作、創業，還是通過投資實現價值，請記住這一點：真正的價值終會在對的地方被發現，被珍惜。

在這個不完美的世界裡，投資可能是你平衡被錯估的一個有力工具。

S&P 500 已今時不同往日

你知道嗎，S&P500 指數已經和昔不同。10年前的 S&P500 裏的前十大只占了18%而現在已經來到了36%了。原本投資 S&P 500 的初衷是追求市場平均回報，並透過500家公司的分散性降低風險。但如今，前十大權重占到36%，這意味著你的投資其實更多是押注於少數幾家巨頭公司。

而就像富人更富窮人更窮的道理一樣，未來前十大與剩下的490個公司之間的差距還有進一步擴大。這也是以市值加權（Weightage-based）指數的一個明顯特徵。我不説它是短板，因爲我認爲這還是有一定的優勢的。

S&P 500 連續兩年大漲，那明年會回調嗎？

我想這是大多數人想知道答案的問題。我們常被灌輸 S&P500 指數長年回報大概只有10%左右，S&P 500 在過去兩年中漲幅驚人，去年超過20%，今年更是接近30%，那麼，明年是否會回調以“均值回歸”到長期約10%的回報率呢？

從如今的發展局勢看來，我個人認爲不出意外（黑天鵝）的話不太可能回調，反而可能維持甚至更好。過去來并不一定決定未來，尤其 S&P 500 指數已經和昔不同的情況下，更是不應該用它過去的回報率去評估未來。道理很簡單，就看今年 S&P 500 指數完全可說是靠前面的大科技帶漲的。而漲幅大多原因就是源自與最近一直説到爛了的AI。

不要懷疑AI真的只是剛剛開始

雖然開始有些質疑AI發展的聲音，但我依舊認爲這只是剛剛開始。從大科技公司的財報來看，AI 已經開始顯示出明顯的降本增效效果。但由於 AI 技術還在早期開發階段，需要巨額的投入，只有財力雄厚的科技巨頭才能率先受益，這種趨勢明年將持續下去。

以 ChatGPT 為例，最新推出的 o3 版本展示了語言模型的快速進步，而這僅僅是軟件領域的突破。特斯拉則開始在實體物理世界中應用 AI 技術，例如其自動駕駛和機器人等計畫，但這不是隨便一家普通公司能做到的，所以還會進一步拉開與其他公司的差距。可以預見，大科技公司將繼續引領 AI 趨勢，並使其在未來數年內成為 S&P 500 的重要增長引擎。

特朗普新政：松绑监管，支持创新

當然，美國新一屆總統特朗普的新政也值得關注。特朗普政府一直強調減少政府干預，而對人工智能產業的監管鬆綁將成為未來幾年市場的一大推動力。傳統上，人工智能領域受到隱私、數據安全和倫理規範的多重限制，這些限制雖有其必要性，但也在一定程度上減緩了技術應用的速度。

若監管環境放寬，企業將能更自由地投入資金與資源，進行前沿技術的研發。這對於那些有能力率先進入市場的公司，尤其是美國科技巨頭而言，無疑是重大利好，甚至可能讓美國在全球 AI 競爭中進一步擴大領先優勢。

此外，預計特朗普新政將延續減稅政策，特別是針對創新型企業或高科技產業進一步降低企業稅負。這樣的舉措不僅能直接減少企業的運營成本，還將大幅提升其資本回報率。企業因此能夠釋放更多資金，進一步投入到研發和市場擴張之中。這樣的政策紅利將給予美國本土公司強大的競爭優勢，尤其是那些處於技術前沿的企業，能在更短的時間內完成從概念到商業化的過渡，甚至可能在國際市場中掀起技術標準的制定潮流。

那麽 S&P 500 在明年會如何表現呢？記得無論市場表現如何，黑天鵝沒有人能預測，投資者應該始終保持靈活的心態，做好應對“萬一”情況的準備，確保自己的資產組合在任何情境下都能夠穩健應對。

不幸福，不懂珍惜當下的時代

在這個網絡媒體和社交平臺無處不在的時代，一個嚴重的問題浮現：人們不是在炫耀生活，就是在發表片面的觀點、名言語錄，或者傳播誤導性的心靈雞湯。對於缺乏正確觀念的現代人來說，這些"作品"的影響可能是災難性的。讓我們從幾個例子來談談這種現象。

老一輩時代感覺更幸福？

這是一個常見的觀念：以前的人比現在更幸福，因為那時候房子不貴，中產階級的生活看起來比較簡單。這真的成立嗎？也許可以說，以前的人心理上更幸福，但環境條件遠不如今天。

Morgan Housel 在最新的 podcast 中提出了一個有趣的觀點：當我們看到舊照片，比如一家中產家庭擠在一間小房間裡笑容滿面的場景時，往往會誤以為他們當時比現在更快樂。然而，這是一種錯覺。我們只看到了照片中的表面，卻忽略了當時的挑戰：

-那間房子比起現代中產階級的屋子小了很多。

-醫療水平有限，大多數人沒有醫療保險。

-食物短缺和疾病是常態。

這些現實被現代人所遺忘，而我們則傾向於美化過去的景象，將其視為"更簡單、更快樂"的時代。

當時的人心理穩定得多，可能是因為信息傳遞的不發達。以前，你頂多和你一kampung的鄰居對比，而大家生活水平差不多，容易感到安心。但現代人面臨的是網絡上的無限比較：看到別人的炫耀和成就，很容易覺得自己不如別人。這種比較加劇了人們的不快樂。

其實，説到這裏就希望大家發現，其實幸福不是什么身外之物，它不過是你的預期和你擁有的差距，差距越小你就越快樂。

誤導性的片面文章/語錄

這個我最近看到最多人轉發的文章：

年轻就去旅游，没钱可以穷游

就算睡车站 吃馒头

这并不影响你 去看山顶的日出 感受山川的奔放

到了中年

生活，家庭，事业，金钱

只会让你想睡觉休息

到了老年去旅行

很多东西你会力不从心

所以年轻去旅行

这可能是你最后的放松时间了。

一辈子很长

但你不会永远年轻。

乍一看，這段話似乎很勵志，但實際上卻片面且容易誤導。其實不管你在網絡上看到什麽名言，文章，要記得它們都是片面的，世界那麽大，你只拿了一小部分來説罷了，誤導了多少人？我記得我看到這篇文章時，第一個就會讓人感覺你要曾，年輕有錢足夠窮游就用完去窮游，不需要考慮儲蓄一樣。雖然可能原文作者不是這個意思，但我看到身邊很多朋友的轉發，尤其年輕的打工族們，我非常擔心。因爲這句就如同說，明天我都不知道會發生什麽，有錢就該先花，花了才是自己的。不然人在天堂，錢在銀行這種歪理一樣。。。難道你就不曾倒回來想，萬一你明天沒事但就沒有錢了怎麽辦嗎？死了還好，萬一沒死還很長命呢？

再來你説中年難道真的不要用想旅游了嗎，就顧生活，家庭，事业，金钱然後很累就完了？那我豈不是到了中年就好像要放棄人生了？老年旅游力不從心？好像只是年輕人的想法吧。不如你去問問那些愛旅行的老人們，他們真的這麽想嗎？沒有吧，他們還是有適合他們的旅行的。是的，可能旅程和年輕人會去的不一樣，但世界那麽大那麽多東西要嘗試難道沒嘗試到的事物你都要後悔一遍嗎？感覺真的會後悔到死的，只是你不知道有什麽事情你可以嘗試的罷了。但還是回到現今網絡讓你看到了很多會讓你感覺沒嘗試會後悔的人，事，物罷了。

珍惜當下，建立正確觀念

在現今的數字化時代，我們需要保持清醒，學會辨別資訊的真偽與片面性。我們不需要一味地羨慕過去或陷入網絡帶來的比較之中。幸福的關鍵在於如何平衡預期與現實，專注於自己的生活，而不是讓外界的聲音操控我們的心態。

當你下次看到那些美化過去的言論或片面的名言語錄時，不妨多問自己幾個問題：

-它是否呈現了事情的全貌？

-是否與我的價值觀和現實狀況相符？

-我該如何在自己的生活中實現真正的快樂？

幸福從來不在遠方，而在於珍惜當下，活出屬於自己的精彩人生。世上的所有東西都需要balance，沒有絕對。

xAI正在彎道超車ChatGPT？

近日，All In Podcast 的訪談揭露了關於 xAI 的一些重大信息。市場普遍認為，組建一個由30,000個GPU組成的“單一大腦”超級數據中心已接近技術極限。當前，很多數據中心的設計都以30,000個GPU為一個單位（unit）。然而，Elon Musk 以其一貫的作風，運用第一性原理，挑戰將超過100,000個Nvidia H100/200芯片連接成一個大腦。現在，這一突破已經在xAI的Grok大語言模型訓練中成功應用，期待其訓練成果。

Scaling Law的限制

如果你對AI訓練有深入研究，應該了解訓練與測試成果之間呈現特定Scaling Law的關係（如下圖所示）。這三個圖表展示了訓練AI模型的橫軸（所需的算力、模型複雜度/大小、數據量）與縱軸（類似於測試偏差）的對比。它們都遵循相同的Scaling Law。然而，這一規律存在一個顯著的缺陷：當接近零偏差時，所需的三個條件都呈指數型增加，且無法突破圖中顯示的斜線。

在這三個要素中，模型複雜度可以通過設計來調整，數據可以大量收集，但算力則面臨瓶頸。這也是目前普遍出現產能不足的原因。如何在有限的芯片數量下提升算力？有兩個方法：一是使用更強大的GPU，如Nvidia推出的Blackwell；二是像xAI這樣嘗試鏈接更多GPU組成一個腦的超級數據中心。

下一代人工智能可能是另一个层次？

如果Scaling Law在超過30,000個GPU為一腦的算力下仍能維持，xAI必然會領先其他已顯示進度放緩的大語言模型公司。更重要的是，Nvidia已同意優先向xAI供應大部分Blackwell芯片。加上馬斯克還提出試圖連接一百萬個GPU的目標，Grok AI是否能在競爭中曲線超車？

其他質料來源：

1. https://youtu.be/mWeX5EqB9sY?si=lLbRbMkfCggmHgzP

2. https://www.yahoo.com/tech/musks-xai-plans-supercomputer-1-205730050.html

數字化時代的新投資風格「社交媒體套利投資」

在投資的世界裡，許多機會其實早在交易數據出現前，就已經悄悄埋下了伏筆。而這些伏筆，往往藏在你意想不到的地方——人們的日常對話之中。你有沒有想過，那些在咖啡廳裡、社交媒體上，甚至是一個朋友的無心之語，都可能是一個潛在的投資信號？這正是一種全新的投資思維正在興起的根源。名爲社社交媒體套利投資法。

從對話數據到交易數據：提前察覺市場機會

傳統投資分析往往依賴於公司報告、市場數據和經濟指標，但在這個數字化連接的時代，我們可以從全新的角度出發。交易數據出現前，真正能讓市場變動的，是人們的話題與關注點。例如，某款產品成為大家茶餘飯後的話題，或是一則留言在社交媒體上迅速獲得大量互動，這些「對話數據」就是市場潛力的前兆。  前提是必須在話題還沒傳開到大衆投資市場之前。

這讓我想起了菲利普·費雪（Philip Fisher）的*「草根調查法」（Scuttlebutt Investing）*，他提出投資者應該通過訪問供應商、顧客和員工等關鍵利害關係人，深入了解公司的真實狀況。然而，如今的數字時代似乎讓這種方法得到了升級。以前，我們需要逐一進行面對面的訪談，如今只需點開社交媒體，成千上萬的「迷你調查」就已經幫你完成。  

這種社交媒體套利法正是類似「升級版草根調查法」的精髓所在：透過大量對話與互動數據，快速識別趨勢並評估市場情緒。它比傳統方法更高效、更廣泛，也更符合這個資訊爆炸的時代需求。  

從社交媒體的評論找到趨勢：大潮前的信號

我們的生活已經無法離開社交媒體，而社交媒體的留言區更是觀察趨勢的「金礦」。拿Lululemon的案例來說，一段關於某款運動褲「真是太棒了」的短視頻病毒式傳播，或消費者在 TikTok、Instagram等社交媒體上分享他們穿著Lululemon運動褲的體驗，這些真實且具有感染力的內容成為品牌推廣的催化劑，可能直接帶動了產品的銷量，也順勢提升了公司股價。這些「群眾自發評論」就像是一盞明燈，之後也會指引著投資者捕捉到即將到來的市場熱潮。

不同於傳統的調研方式，這種「對話驅動」的投資方式，能夠以更快的速度捕捉大規模市場信號。但挑戰也同樣存在，畢竟並不是所有的「熱點」都能真正轉化為長期的經濟價值。  

Chris Camillo：社交套利投資法的代表  

提到這種新興投資方法，就不得不提到Chris Camillo。他是這一領域的代表人物，並成功通過「社交媒體套利投資」在市場中獲得巨大利潤。曾用2萬美元滾出 40 million 以上資產。他的成功秘訣是觀察到普通人在社交平台上的日常對話中所透露出的市場趨勢。他曾用一整天的時間從多個Tik Tok熱門貼子下，成千上萬的評論中找到投資標。

他也曾這樣說：“People talk about it conversationally before making transaction. Conversation data about a topic come first before transaction data.” 意思是當你能從社交媒體上先比很多其他投資者或基金們先看到先機搶先一步佈局。他甚至不需要分析公司財報或市場數據，而是憑藉敏銳的洞察力和對趨勢的掌握，一步步走向成功。Camillo的故事告訴我們，投資不僅僅是數學和報表，更多時候是一種對人性的洞察。 

全球連接的時代，創造全新投資模式

世界正在變得越來越緊密地相連，資訊的傳播速度達到前所未有的高度，這讓這種「社交媒體套利投資」的方式成為可能。無論是來自美國的投資者，還是住在馬來西亞的我們，都能通過網絡了解全球趨勢。這是一個數字時代所賦予的機會，也是前所未有的挑戰。  

然而，這種方法也和當年費雪的「草根調查法」一樣，要求投資者具備極強的觀察力、分析力和判斷力。同時，它還需要我們熟悉數據工具和社交媒體動態，甚至對某些流行文化有一定的敏感度，這樣才能真正捕捉到潛在機會。  

 這種方法適合馬來西亞市場嗎?

不得不說，這種投資方式在美國的消費市場中大放異彩，但在馬來西亞卻未必完全適用。以Lululemon的案例為例，它依賴於一個龐大的、快速反應的消費者市場、加上高質量的網絡信息，而馬來西亞的市場規模和消費文化與美國相比，差距顯而易見。此外，本地的社交媒體熱度與消費行為之間的聯繫是否同樣緊密，還需要更多實踐來檢驗。  

不過，這並不意味著這種方法毫無價值。即使是在較小的市場，對於那些能夠靈活應用此方法的人來說，依然能夠找到獨特的投資機會。  馬來西亞在這方面的進步通常會落後好幾年不過應該可以肯定是未來的投資方式。

 

從費雪的草根調查法到如今的社交媒體數據分析，投資世界正以我們未曾預見的方式快速進化。對於這種新興的「升級版草根調查法」，我抱有濃厚的興趣，但也充滿敬畏。它教會我們，投資不僅僅是看財報、看數據，而是去理解人們的對話、需求與夢想。  

也許下一次，你在社交平台上滑動時，就能發現下一個投資標地。這是否會是你邁向投資新世界的起點呢？ 

人形機器人還是遙遠的夢嗎？

當我們談論未來科技的突破，人形機器人 (humanoid robots) 無疑是令人無比興奮的一個領域。近期，知名投資者 Chris Camillo 指出，人形機器人的實現其實並不如自動駕駛那般複雜。他甚至提到，純視覺AI在自動駕駛中實現接近完美的「最後一步」可能更加困難。真的嗎？

人形機器人比自動駕駛簡單？

馬斯克曾表示，人形機器人的開發可能比自動駕駛更具挑戰性。然而，這更多取決於願景的高度。馬斯克追求的並不是簡單的工廠機器人，而是一個能「一步到位」解決各種高階需求的多功能系統。對比之下，工廠裡基本功能的自動化機器人，技術難度其實沒有那麼高。就像 Chris 所説的純視覺靠AI要接近完美的最後一步可能更難。

因爲你知道自動駕駛是什麽訓練的嗎？就是用很多高質量的人類司機駕駛影片喂給AI去學習的。訓練中它會透過自己學習生成所需的程序，所以程序編程部分已經不需要人類來寫了。這也意味著如果出現問題，工你程師們是很難像普通軟件一樣從中修復bug的，因爲 AI 訓練生成出來的程序是很龐大且複雜的。在運用上，大家都知道，道路駕駛會面對諸多極端及邊緣的情況（16個邊緣場景影片鏈接）。這對反應速度和及時決策能力的要求也有很高。因此，訓練模型目前還需要持續優化，而每一次的優化所需的數據量（影片量）也會成指數型增加。如此一來，目前最强的 Nvidia 芯片組成的算力所能處理的影片數量還能再進步多少？能不能超越人類其實還都説不定。當然以目前特斯拉的 FSD V13 版本是已經有很驚人因此很大可能會超越人類。只希望他不會如下圖指數表一樣永遠達不到目標綫就好了哈哈哈😅！

那麽在人形機器人方面，如果近期想開始在工廠空間和環境相對可控的情況下運行，想必會比自動駕駛容易的多，因爲容錯空間也比較大。因此如果將目標放低，人形機器人目前的技術已經足夠應付大多數基礎任務。加上感測器、致動器和其他關鍵部件的成本在過去幾年裡顯著下降，讓這項技術在經濟上變得更加可行。這些基礎功能型機器人不僅容易實現，更重要的是完全不用擔心沒有市場需求。

人形機器人領域的主要玩家
當前市場上有幾家公司在積極研究人形機器人其實非常少數，因此競爭其實不大，以下是一些值得關注的企業：

唯一上市公司：

• 特斯拉 (Optimus 順暢的22自由度新手)

私營企業：

• Boston Dynamics (Atlas 工厰場景)

• Unitree Robotics (G1)

• Figure AI (Figure 02 BMW 工廠場景)

• Agility Robotics (Digit 從事物流工作)

時代需求造就商機

我們回顧過去幾年的社會與經濟環境變化，可以發現人形機器人的發展正站在一個需求與技術成熟的黃金交匯點。以美國為例，COVID-19 之後，勞動力短缺的問題始終困擾著各行各業。再加上隨著未來政策更傾向支持本土製造，這種短缺問題可能進一步加劇。人形機器人在勞動密集型產業（如工廠和倉儲）中的價值不容忽視。換言之，需求端與技術端的契合，讓人形機器人的推廣比許多人想像的更加實際且迫切。

機器人革命的投資啟示

作為投資者，我們需要關注這樣的趨勢：技術不僅是工具，更是解決社會問題的催化劑，特別是在降本增效方面。馬斯克的遠景固然振奮人心，但如Chris所言，若聚焦於工廠等基礎應用，人形機器人的技術門檻與市場進入點其實並不高。

這是否意味著我們應更加關注那些已經在此領域布局的公司？當人形機器人逐漸實現商業化，相關供應鏈是否也會迎來新一輪革命？例如感測器、AI驅動操作系統、人形機器人相關雲端服務等，這些領域或許都是值得探索的投資方向。

邁向新時代的腳步聲

技術革命從不只是技術本身，而是如何在特定時代背景下解決人類面臨的問題。人形機器人從看似遙不可及的科幻夢想，到如今可能即將進入商業化，這中間的每一步都將深刻影響未來十年的生活與投資格局。所以你準備好迎接人形機器人的時代了嗎？記得以上不作爲投資建議，任何投資都有風險的。

換機熱潮不來才是主因

人性在作怪

每當回顧股市的重大走向時，總能找到簡單而明顯的原因。科技股遲遲不復甦也不例外。最近，許多所謂”投資大師們”提出了各種奇妙的解釋，然而這些說辭更多是源自人性的心理機制。


在面對不確定性或危險時，人類傾向於尋找原因和模式，這種行為可以追溯到遠古時代，當時生存環境充滿威脅，而生存則依賴於快速做出決策和理解周圍世界的能力。但在現今的市場上有時候，答案其實並不複雜，只是我們過於敏感和焦慮而已。

換機潮才是關鍵

那麽這跟今天的課題有什麽關係呢？其實就是關於科技股的市場觀察。最近AI在國外風靡一時，但馬來西亞的科技股卻未能同步跟上，背後的原因其實不難理解，非常過分的簡單，而且大家一開始就已經知道——那就是換機潮的遲遲未至。但你看看到了下半年，市場上給了不少性的/奇妙的理由，比如經濟不好消費者購買力下滑啦，全球供應鏈的重組，以及中國、越南等國在半導體領域的崛起，給馬來西亞帶來競爭壓力等等。這些都是不重要的雜音。


最主要的原因只有一個，那就是今年初市場普遍預測今年會有的一波新一代設備的換機熱潮，但事實並未如預期。就因為現階段的新一代電腦和手機僅僅是硬把類似chatGPT的大語言模型放入其中罷了。作為普通消費者其實是不會買單的。有些guru却表現得非常有興趣至少我是沒興趣啦。。。這次AI的革命要想喚起換機潮，那還得有更強大，更有用的AI目前只為企業效勞的分   AI app出現才會行。

AI目前只為企業效勞的分

要讓AI引發換機潮，光靠硬件升級還遠遠不夠，需要更強大且實用的AI應用。從目前來看，AI主要處於To Business階段，主要應用在企業降本增效方面，受益者多為軟件公司，例如用聊天機器人幫助工程師寫代碼等。


至於數據中心或高端芯片領域，馬來西亞參與程度有限，難以從中獲得直接收益，或者說至少近期不會有明顯好處。機會必須真的得靠手機，電腦，或其他電子產品銷量的復甦了，而且也僅限於生產不需要先進封裝技術的邊緣零部件的芯片。


所以你認為明年會不會不一樣呢？