自卑感不會消失，它只會變成你的人生方向

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維也納，1879

一個 4 歲多的男孩躺在床上。他得了肺炎，醫生對他父母搖頭。旁邊的床上，弟弟前幾天已經走了。那個夜裡，他在心裡跟自己說了一句話：

「我長大要當醫生。我要把死亡擋在外面。」

這個男孩後來真的活了下來。他叫 Alfred Adler。

從小駝背、得過佝僂病，4 歲才學會走路。早期學業差到老師建議他爸把他送去學鞋匠。直到一次數學課，連老師都解不出的題目他算了出來——從那天起整個人翻轉，後來讀醫，1895 年從維也納大學醫學院畢業。

1907 年，他第一次寫下「器官自卑感」（organ inferiority）這個概念，後來演化成今天大家熟悉的「自卑感」理論。一個從小一直覺得自己不如人的男人，後來成為「自卑感心理學」的祖師爺。

這件事本身就很 Adler——你最自卑的地方，往往可能就是你日後最有成就的地方。

跟 Freud 翻臉

Adler 跟 Freud 鬧翻是 1911 年。Freud 認為人最深的驅力是性。Adler 不同意——他覺得：

人最深的驅力，是「想超越自己當下狀態」的那股不甘心。

而那股不甘心，源頭就是自卑感。

意思是，自卑感不是病，是動力的原料。問題只在於：你怎麼用這塊原料。Adler 一輩子觀察人，最後歸納出大概四種用法：

1. 炫耀 — 用外在的東西來蓋住內在的不安。
2. 退縮 — 不嘗試，就不會失敗，也就不會再被證明自己不夠好。
3. 貶低 — 把別人拉下來，自己就會看起來高一點。
4. 改善 — 承認自己不夠，然後花時間補。

一百年後，現代研究都驗證了

關於「炫耀」

Northwestern 的 Rucker & Galinsky 2008 年發表在 Journal of Consumer Research 的研究發現，只要讓受試者短暫感受到「無力感」，他們對高地位商品的願付價格就會明顯上升。意思是——那塊錶、那台車、那個 LV 包，常常買的不是商品，是「我沒有不如人」的安全感。

關於「貶低」

社會心理學裡有個 1981 年由 Thomas Wills 提出的概念叫 downward social comparison：人在自我價值被威脅時，會本能去找比自己差的對象做比較，藉此恢復自我感覺。網路上很多酸民、財經圈很多「他遲早會崩」的酸言，本質常常就是這個機制。

關於「改善」

Stanford 的 Carol Dweck 一系列「成長心態」研究發現：願意承認自己「還不會」的學生，長期表現遠優於那些覺得自己「就是不行」的學生。Cohen et al. 2009 年發表在 Science 的後續研究更狠：讓國中生做一個 15 分鐘的「自我肯定書寫」練習，他們的學期 GPA 平均往上跳，效應還持續了兩年。一句話總結：

承認自己不夠，長遠下來比假裝自己夠厲害，效果好太多。

你怎麽反應，跟你小時候有關

Adler 還有一句話我覺得是整套理論裡最重的：

「重要的不是發生了什麼，而是當時的你怎麼理解它。」

這句話的當代實證版本，是 1998 年 Kaiser Permanente 跟 CDC 聯合做的著名研究——ACE study（Adverse Childhood Experiences）。他們追蹤了 17,000 多名成年人，發現童年的不良經驗（家暴、忽略、父母酗酒等）會以「劑量反應」的方式預測成年後的健康問題、焦慮、成癮、甚至財務行為。

經歷 4 種以上 ACE 的人，成年後罹患重度憂鬱症的機率，是一般人的 4 倍以上。

這就是為什麼：

• 從小被拿來比較的人，長大後對「輸贏」特別敏感。
• 從小家裡為錢吵架的人，長大後看到帳戶縮水會莫名焦慮。
• 從小常被忽略的人，長大後容易追熱門——因為「跟上大家」有安全感，「沒跟上」像被丟下。

同樣一件事，每個人按下的按鈕不一樣。因為大家內心住著的那個小孩，不一樣。

這在投資裡特別明顯

我這幾年越來越覺得，市場其實是一面照妖鏡。

為什麼看到 -10% 就想砍？

明知道公司基本面沒變，明知道過去一年才買進來，但就是手很癢想按那個賣出鍵——這背後常常不是分析，而是早年某種「失去」的恐懼又被啟動了。

為什麼看到別人賺 100% 就坐不住？

自己的持股明明在慢慢長，但每打開 X 看到別人曬績效，心裡就一陣不舒服——這也不是判斷，而是「我不如人」的舊劇本在後台跑。

為什麼一遇到大跌就特別需要打開財經 X 看別人怎麼說？

表面上是想找資訊，其實是想找：

「有沒有人跟我一樣？」

孤獨感有時候比虧損還難受。

為什麼明知道熱門股風險高還是會 FOMO？

因為「沒跟上」對某些人來說，比「跟上後賠錢」還更難承受。這些反應，表面看是投資判斷，本質上常常只是早年那個小孩在按按鈕。所以我越來越相信：真正的投資功課，不是看更多財報，而是看清楚為什麼自己因爲自卑會對某些事反應特別大。

那一秒鐘的停頓——

「我現在這個反應，是不是又是那個按鈕？」

比任何技術指標都還珍貴。

我的小故事

我最有感的「我不如人」時刻，其實不是工作場合，是看別人的投資績效。你應該也看過那些故事——早期幾百塊買進 Bitcoin、後來變成幾千萬的人。最近的 SanDisk，一年十倍，也是一樣的劇本。我每次看到這種故事，心裡都會冒出一股很難形容的悶。

不是純粹的羨慕，比較像：

「為什麼是他不是我？」

我自己努力研究、努力等待，一支股票要翻倍都要拼個兩年——人家一年十倍。我兩倍都要拼命，他們是 100 倍。那種感覺，你大概懂。那一刻其實有兩條路可以走：

第一條：找捷徑追回來

重壓高風險的東西、跟著熱門板塊衝、賭一把翻身。這條路其實很誘人，因為它最直接回應自卑感：

「你看，我也行。」

這就是 Adler 第一型，炫耀型，只是換了個叫「翻身機會」的好聽名字。

第二條：誠實承認自己真的不是那種能提前看到未來的人

承認完之後，再問自己一句：

「那我能從這些人身上學到什麼？」

我選了第二條。

但不是因為我多懂事，是因為我冷靜下來想了一件事——那些拿 Bitcoin 拿到 100 倍的人，他們真正的「贏」，其實是贏在提前看到趨勢的人。但看到之後抱 5 年、抱過大跌 80%、抱到 100 倍那一刻才放手——這種人少很多很多。意思是：

我以前以為自己羨慕的是他們的「眼光」。後來才看清，我真正該羨慕的，是他們的「心態」。

更重要的是，心態是可以練的。從那之後，我看那些長期持有 10 倍、100 倍的人，不只是去看他們當初為什麼能看到，我也會去研究他們在長期波動中是用什麼心態度過的。

市場崩的時候，他們腦子裡在想什麼？
身邊朋友勸他賣的時候，他怎麼回應？
帳面虧 50% 的時候，他在做什麼？

那才是我能學的東西——也才是我這幾年慢慢在自己身上練的東西。因為能 hold 那麼久還拿到超額回報的人，從來都不簡單。不是純運氣，也不是純眼光。是一份我以前看不見的耐心。

那一刻我才真的聽懂 Adler 那句話：

自卑感不會消失。但你可以選擇怎麼用它。

我沒有把那股「我不如人」轉成投機的勇氣，也沒有把它轉成「算了我就這樣」的退縮。我把它轉成了一個更安靜的決定：承認自己看不到那麼遠，但可以從那些看得到的人身上，把「拿得住」這件事學起來。

Adler 1937 年 5 月 28 日，在英國 Aberdeen 演講的路上，倒在街頭，心臟病發走了，67 歲。從小幾乎死於肺炎、被老師說只能去學鞋匠的那個男孩，活到 67 歲，死的那天還在做他自己最相信的事。

Adler 走的不是炫耀的路、不是退縮的路、也不是貶低別人的路。他走的是，承認自己不夠，然後花一輩子慢慢補的那條路。不是因為「慢」比較高尚，而是因為。你怎麼面對自己的自卑感，跟你怎麼面對市場的波動，到最後都是同一個動作。

是承認自己會看錯、會 FOMO、會被早年的劇本牽動，然後願意花十年、二十年的時間，一點一點把那個按鈕拆掉。自卑感從來不是要你擺脫的東西。它是燃料——你願不願意，把它燒成自己想要成為的那個樣子。

適應 ≠ 熱愛：職場不會告訴你的事

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最近越來越常思考一件事。我們這代人，到底還適不適合「進公司、爬階梯」這條路？以前總覺得，人生好像有一條很標準的軌道：

讀書 → 找工作 → 升職 → 管理層 → 穩定人生

但長大後慢慢發現，有些人越往上爬，反而越不像自己。

有位朋友的說法是這樣的：就算你一路升上高層管理，多數人其實也只是個被限制的傀儡，做著很多自己不喜歡的事。那這條路到底適合什麼人？是不是大家其實都該自己當老闆？我 30 歲出頭，在同一家公司打了好幾年，最近也常常想這件事。

確實有人適合，只是越來越少

公平的話先說：有些人是真的適合爬階梯，而且爬得很享受。

他們喜歡明確的規則、固定的收入、團隊合作的成就感。不介意辦公室政治，不介意慢慢累積權力。到了高層雖然有限制，但相對也擁有資源、地位、影響力。對他們來說，這是一筆 fair trade。問題是——這種人在「我們這代」真的越來越少。

為什麼？因為以前的職場邏輯是：

穩定 > 自由

但現在多數年輕人的價值觀已經悄悄翻轉成：

自由 > 穩定

這個翻轉一發生，整套爬階梯的設計對你來說就開始失靈。不是這套設計變壞了，是你變了。

「想自由」 vs 「想安全感」

不過老實說，我也認識很多人嘴巴上說想當老闆，但真正面對不確定性時會很痛苦。沒底薪、沒人給方向、迷茫只能自己消化——多數人其實沒有自己想像中那麼受得了自由。所以與其討論「該不該離職創業」，我更想聊一個更根本的問題：

「適應」跟「熱愛」是兩件事——但職場讓我們很容易搞混。

你不是適合，你只是比較能忍

有些人確實很能適應公司制度：能配合、能忍耐、能社交、能在 hierarchy 裡生存。所以他們一路升遷，薪水變高，職位變高。外面看起來很「成功」。

但你仔細觀察，他們真的快樂嗎？數據其實已經回答得很清楚：

Gallup 每年都做《State of the Global Workplace》報告，連續多年的結論都很一致——全球範圍內，真正「engaged」（投入工作）的員工，只有大約 21-23%。 其餘的人，有一半「not engaged」（混日子型），還有大約 15-20% 是「actively disengaged」（內心抗拒型）。

換句話說，全球大概有四分之三的人，每天上班都是「人在心不在」。

這個數字解釋了一件很諷刺的事——我們社會這麼把「升職、加薪、爬到高層」當作標準答案，但多數沿著這條標準答案走的人，其實內心並沒有真的喜歡上這條路。 他們只是比別人更能撐而已。

撐久了還會自我合理化：「反正大家不都這樣嘛」。

這就是現代職場最殘酷也最諷刺的地方——人很容易把「我能撐住」誤認為「我喜歡這個」。

兩種快樂，職場只給你一種

人的快樂其實有兩種：

• 生存安全感 — 有穩定收入、不用擔心明天吃什麼
• 活著的感覺 — 你做的事跟你是誰有關，你看得見自己慢慢變成想成為的人

職場非常擅長給你第一種。但第二種，很多公司給不了。

而且這還不是最殘酷的部分。最殘酷的是「hedonic adaptation」（享樂適應）這個心理學概念——研究升職前後員工幸福感的學者（Boswell 等人提出的「honeymoon-hangover effect」）發現：升職帶來的幸福感平均在 6-12 個月內就會回到原本的基線。意思是，那個升職的興奮，比你想像的衰退得快得多。

連 Kahneman 那些經典的收入-幸福感研究也是類似的結論——過了某個基本收入線之後，每多賺一塊錢帶來的幸福感邊際效應急速遞減。 你升到高層的薪水，可能沒辦法解決你內心真正想解決的問題。

這也不是公司的錯——工業時代設計出的職場，本來就是要可管理、可替代、可服從、可標準化。 它要的是螺絲釘，不是個體。但現在的人開始越來越重視 individuality、autonomy、meaning、creativity——這些東西跟「可標準化」是天然衝突的。

所以你會發現一件事：很多年輕人不是懶。他們只是本能地抗拒一種「用人生慢慢換穩定薪水」的生活方式。

越往上爬，越不像自己

職場還有一個你真的開始往上爬之後才會發現的事：

• 越高層越不能說真話
• 越高層越要配合
• 越高層越像系統的一部分
• 越高層越不像自己

連高層也未必自由。美國 S&P 500 公司 CEO 的中位任期只有大約 7 年（Conference Board / Crist Kolder 的數據都是這個 ballpark），而且大量 HBR、Korn Ferry 的研究都指出，executive burnout 是現代公司的隱性流行病——很多看起來人生勝利組的高管，私下都在處理嚴重的疲憊、孤立、跟自己脫節的問題。他們可能只是「高薪打工皇帝」。

我有時候在辦公室看著前輩，心裡會冒出一句話：

這不是我想成為的樣子...

 

如果你也有這種感覺，那不是你的錯。

第三條路：不是只有「打工」跟「創業」

不過這篇也不是要叫大家全部去創業。創業真的不是浪漫的事。現實一點，現在越來越多人在走第三條路：

• 白天工作
• 晚上經營自己的東西
• 慢慢累積技能、資產、觀眾、現金流
• 等真的有能力了，再選擇要不要離開

這個趨勢有多大？看美國的數據——Bankrate 2024 的調查指出，36% 的美國成年人有 side hustle，其中 Gen Z 跟千禧世代的比例已經超過一半。 整個 creator economy（內容創作經濟）目前估值超過 1000 億美元，預估幾年內會翻倍。第三條路已經不是「邊緣選擇」，是新一代的 norm。

我自己就在這條路上。 投資、寫部落格、累積知識——這些都不是「逃避工作」，而是在系統裡活著的同時，慢慢建立屬於自己的世界。

但我也要誠實說一個小實驗的失敗——今年 1 月份我曾經在 X 上嘗試「流量做法」：轉發我沒共鳴的梗、留言我不認同的觀點、每天打開手機第一件事就檢查後台。撐了 18 天，那天晚上躺在床上突然有種「心很空的累」。那一刻我才確定——第三條路真正的紀律不是「多產出」，是「對齊」。捷徑可以衝上來，但你撐不久，因為那不是你。

我之前寫過一個公式：自由 = 能力 − 慾望。第三條路本質上是兩邊都顧——用工作把「能力面」維持住，用自己的東西慢慢長出真正想做的事。

不浪漫，但很實際。

自由的真正定義

我最近越想越覺得，年輕人對自由的誤解很大。自由不是「不用工作」。沒有人能完全不付代價。自由真正的定義其實是：

你可以選擇自己願意承受什麼痛苦。

 

• 有人願意承受公司束縛，換穩定。
• 有人願意承受不穩定，換自由。
• 也有人願意承受第三條路的慢——白天打工、晚上構築自己。

三邊都不輕鬆，只是代價不同。 問題從來不是「哪一條路最好」——問題是你選的那種代價，是不是你能心甘情願承擔的那種？

我承認，我現在也還在第三條路上摸索。沒有所謂的「答案」。但有一件事我越來越確定——也許讓很多人煩躁的，從來都不是工作本身。而是那種，活了很多年之後才突然發現，自己從來沒有真正為自己活過——的感覺。

而你已經開始有這個感覺——其實就是踏出第一步了。 

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30歲的我，就該學會為自己而活！

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有時候真的會有這種時刻。看著一批又一批更年輕的同事走進公司，加上突然意識到，自己也已經三十出頭了，時間變得好像不是慢慢走，而是突然開始加速。以前總覺得時間很慢，可以慢慢試、慢慢錯，但現在不一樣了。

開始會對時間變得有點執著，甚至有點吝嗇。會開始問自己，為什麼還要把時間花在那些其實自己並不喜歡的事情上？為什麼還要勉強自己去迎合那些讓自己不太舒服的人？好像，真的沒有那個必要了。

如果可以的話，我更想把時間留給讓自己開心的事。哪怕在別人眼裡看起來有點奇怪，甚至讓人摸不著頭緒，也沒關係。只要我自己知道，那是我喜歡的，就夠了。但說是這樣說，其實也沒有那麼瀟灑。有時候還是會不自覺在意別人的眼光，還是會被那些無形的期待拉住腳步。好像離「完全為自己而活」，還差了一點點。

我在投資很理性，但在人生卻不是

有一段時間，我以為問題只是出在自己不夠果斷。但後來我發現，其實不是，而是我太習慣了。習慣現在的節奏，習慣這樣的人際關係，甚至習慣一點點不舒服的狀態。久了之後，也就不太會去問自己：現在這樣，到底值不值得。變得遲鈍。

不是不想改變，而是連「自己正在被消耗」這件事，都開始感覺不到。生活會慢慢接管選擇，而你只是順著走。

直到最近，我用一個很熟悉的角度去看這件事——投資。在投資上，我其實沒有那麼優柔寡斷。一旦發現一間公司長期沒有價值，我都會選擇停損，或至少重新評估。我知道資金是有限的，不可能一直耗在錯的地方。

但很奇怪的是，在生活裡，我卻常常做不到這件事。明知道某些人、某些狀態其實一直在消耗自己，卻還是會因為習慣，或因為在意別人的看法，而繼續把時間投進去。

當你開始享受過程，結果反而不那麼重要了

那時間要投在哪裡好呢？我總結應該是要投在學習怎麼享受過程。以前我做投資，其實很在意結果。漲了才開心，跌了就懷疑自己。但慢慢地，我開始比較享受「做投資這件事本身」——研究公司、理解商業模式、觀察市場的變化的快樂。

反而在沒有那麼執著結果之後，整體變得更穩定。

這件事後來我才發現，其實可以放到人生上。我們常常以為，快樂來自於「得到什麼」，等我有錢、等我自由、等我達到某個目標。但那些東西真的拿到了，那快樂其實也沒有想像中那麼持久。

我最近在油管短影片刷到一段話，超級喜歡，但到現在還沒有完全消化完：

-得到東西并不會有多快樂，追求的過程才快樂。

-你的自尊，並不是來自你的腹肌，而是來自那個每天都會走進健身房的自己。

-重量從來沒有變輕，只是你變強了。

-不是終點的問題，而是你在過程中，慢慢變成了什麽樣人。

那一刻我才發現，很多事情其實都一樣。擁有東西的快樂很短暫，但在追求過程中的投入與成長，反而更真實，更快樂。但是大多數人往往都是回過頭來才發現這件事，等一切都變成了回憶，才開始懷念。才會跟別人說，小時候怎樣拼命做一件事，那段時間多辛苦，又多有意義。

那些故事，其實都在講同一件事——當下很累，但回頭看，卻是最有感覺的時候。

不是終點，而是你成為了誰

但大多數時候，我們不是這樣活的。我們拼命追一個目標，達到了，短暫開心一下，然後很快又開始焦慮下一個。然後又讓自己變得很忙，忙著追結果，忙到沒有時間去感受，其實自己已經在改變了。

回過頭來才發現，好像從來沒有真的活在當下過。所以現在的我，還在學一件很簡單，但其實很難的事——把時間慢慢拿回來。不是完全不忙，而是開始有意識地選擇，把時間放在哪裡。

有點像在做投資一樣，你不再只盯著最終報酬，而是開始在意，你每天在做的事情，是不是值得長期做，是不是在慢慢讓你變成一個你自己也喜歡的人。老實說，這件事我還沒有完全想通。甚至很多時候，還是會不自覺地掉回以前的模式。但至少，我開始沒那麼盲目地忙了。

也許人生從來不是只有終點在哪裡，甚至不只是旅途本身，而更像是在體驗一個遊戲，你在每一段時間裡，做了什麼選擇，走過了什麼路，然後慢慢變成了一個什麼樣的人。有沒有好的游戲體驗。

這一點，我一直還在學。

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當公司連 Earnings 都沒有，到底要怎麽估值？

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最近看到一位博主分享一個問題，讓我停下來想了很久：

如果一家公司還沒盈利，甚至還在轉型，尤其是科技公司，我們到底要怎麼估值它？

這問題看起來很基本，但其實一點都不簡單。因為我們從一開始學投資，幾乎都是從 PE（本益比）開始。價格除以盈利，簡單、直觀，甚至有點讓人產生一種「只要算出來就安心了」的錯覺。

但問題是——很多科技公司，偏偏就是在最有潛力的階段，沒有盈利。那一刻，你會突然發現，自己最熟悉的工具，完全派不上用場。

PE 失效的時候，其實市場也在「猜」

當一家公司還沒賺錢，或者正在轉型時，PE 要嘛算不出來，要嘛變得毫無意義。盈利太低時，本益比會被無限放大，看起來「貴得離譜」，但那個數字其實沒有太多參考價值。

更有趣的是：

當你不知道怎麼估值的時候，其實市場也不知道。

市場會開始用一種更模糊的方式在定價：它會先決定，這家公司「是什麼」。

是傳統產業？還是科技公司？
是短期生意？還是長期平台？

不同的答案，會直接導致完全不同的估值。

Tesla：一家公司，兩種世界

拿 Tesla 來說，是一個我覺得非常典型的例子。如果你把它當成一家汽車公司，那邏輯其實很簡單：汽車產業的淨利潤率通常不會太高，大概落在 10% 到 20% 左右，成長也有限。但如果你回頭看市場給它的估值，PE 已經突破 300，甚至更高。

這時候就會出現一種很奇怪的畫面，你用的是「汽車公司的假設」，但市場給的已經是「科技公司的價格」了嗎？但有趣的地方在這裡，300多的 PE ，其實我想説：

市場還沒決定它到底是什麼

如果市場真的完全把它當成汽車公司，那這樣的估值是說不通的。但如果市場已經完全把它當成科技公司，那很多爭議又不會存在。也就是說，現在的價格，其實不是一個「答案」，而更像是一種拉扯中的結果。一部分人用現在的盈利在看它，另一部分人用未來的想像在下注它。

而 Tesla，就卡在這兩個世界的中間。

Palantir Technologies：被理解的公司

再看另一家公司，Palantir。

這家公司做的是數據分析、軟體平台，商業模式更接近 AI 科技公司。毛利率高、可擴展性強，未來的利潤想像空間也更清晰。所以即使它的本益比同樣很高，市場反而比較「心安理得」。因為大家心裡大致有共識：

這是一家科技公司，而且未來可能有不錯的利潤率

當市場有共識時，高估值就不再那麼刺眼。因爲有30%以上的净利潤，即便市場給它 AI 科技股的估值，它的 PE 也只有200多，遠低於特斯拉。

當「E」不存在，我們開始看「S」

回到最一開始的問題。當盈利 E 不存在，PE 無法使用時，很多人會開始轉向另一個指標——PS（市銷率）。它看的不是盈利，而是營收。簡單來說，就是市場願意為這家公司「每一塊錢的收入」，付出多少價格。這個轉換其實很有意思。

因為你等於暫時放下了一個最重要的東西——利潤能力 (profit margin)。

PS 的價值，不只是「替代品」

很多人會把 PS 當成 PE 的替代品，但我後來慢慢覺得，它更像是一種「還原」。

它把很多短期的變數先拿掉——例如成本結構、投資階段、甚至是公司刻意壓低利潤的策略。

特別是科技公司，在早期常常選擇：

• 燒錢擴張
• 投入研發
• 把利潤換成成長

如果你只看盈利，很容易低估它的潛力。而 PS，至少讓我們先專注在一件事：

這家公司「創造收入」的能力，值多少錢

 

再回頭看 Tesla 與 Palantir

當你用 PS 去看，你會發現一個有趣的現象：

Tesla 的 PS，反而低於 Palantir Technologies。

這背後其實藏著一個很直接的訊號，市場願意為 Palantir 的每一塊營收付出更高的價格，因為它更確定這些營收未來可以轉化為高利潤。

而 Tesla 呢？市場還在猶豫。

「未來利潤」的信心

寫到這裡，有一個觀念我自己也走過一些彎路才慢慢釐清。PS 並不是在告訴你這家公司便宜或昂貴。它真正反映的，其實是：

市場對「未來利潤」的信心

高 PS，不只是因為現在好，而是因為大家相信未來會更好。
低 PS，也不一定是便宜，有時候只是「沒人相信」。

所以關鍵從來不是數字本身，而是數字背後的假設。慢慢地我發現，這類公司最難的，從來不是估值公式。而是你心裡那個問題：

你相信它未來會變成什麼樣子？

市場其實每天都在做同一件事——用今天的價格，去下注一個還沒發生的未來。有些公司，還沒被完全理解。有些公司，已經被過度相信。

而真正有意思的地方，往往就在那條模糊的中間線。那種你還說不太清楚，但隱約覺得「好像哪裡不一樣」的公司。如果你最近也在看這類還沒盈利、或正在轉型的科技股，或許可以試著換一個角度思考，少一點執著在「它現在賺多少」。

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別讓遠方的光，熄滅了手裡的燈

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​你有沒有發現，很多你覺得很糟的東西，在別人眼中，其實是寶？

你坐在冷氣辦公室裡，看著主管偏袒同事，心裡那股悶氣，強到你可以在腦裡辭職一百次。你覺得這份穩定是一種枷鎖，覺得每天的空氣都很悶。

但就在同一個城市的某個角落，有人頂著烈日工作，汗水滲進衣服。他們的願望很簡單——只是想要一張像你那樣，準時發薪、不用風吹雨打的辦公桌。

有時候你討厭的生活，正是別人拼命想進來的地方。我們也總覺得遠方才是詩。你會覺得國外更好、制度更完善、生活更自由。可當你滑著別人的旅行照片時，也許另一個在「遠方」生活的人，正羨慕你可以半夜三點還敢走在街上，羨慕你樓下那碗熱騰騰的宵夜。

就像我曾經聽一個導遊說過一句話：

「很多人喜歡去一個，別人早就活到厭倦的地方旅遊，還覺得那裡很美。」

選科系也是一樣。

當初的你，也許只是隨便選了一條路，甚至帶著一點不甘心。後來看到熱門行業的人風生水起，你開始懷疑自己，是不是一開始就走錯了。

但你沒看到的是，有些人是真的喜歡那條你看不起的路，而且他們走得很好。問題從來不是那條路好不好，而是你站在哪裡看它，你能不能發現每條路其實都有好有壞，然後堅持把自己選的路走好。

我在投資上，感受更深

以前很常想，如果當初早一點開始投資會怎樣？如果那檔股票我有買，現在是不是已經不一樣？尤其看到別人分享翻倍、幾倍的收益，那種「我錯過了」的感覺，會突然被放大。好像人生輸在一個關鍵選擇，好像別人都選對了，而你剛好選錯。

但慢慢你會發現一件很現實的事——你看到的，永遠只是別人已經走出來的結果，而不是他們當時的猶豫、犯錯，甚至想放棄的那一刻。你以為他們手上都是好牌，其實只是你沒有陪他們走過那些爛牌的時候。

甚至更諷刺的是——
有些你當初看不起的公司，後來漲得很好；
有些你當初覺得很穩的標的，反而讓你學了一課。

市場教會我的事

沒有什麼叫「選對」，只有「撐不撐得住」，這是市場慢慢教會我一件事，人生其實也是一樣。

我們不是沒有選擇，而是選擇太多，多到我們一直在幻想另一條路會更好。

你選了 A，就會忍不住想 B；
你走在 B，又開始懷念 A。

你永遠在比較，但很少真正活在自己已經選的那條路上。

所以問題其實從來不是——

「我選對了嗎？」

而是——

「我有沒有把這個選擇，活到讓自己不後悔？」

因為任何一條路，如果你只是站在原地比較，它看起來都會很普通；
但只要你願意走深一點、走久一點，它才會開始長出價值。

後悔很多時候，不是因為選錯，而是因為你沒有真的走下去。

堅持的勝利

最近看到一書（免費電子版鏈接），讓我對這件事更有感。有一位投資人，過去 10 年幾乎把重心壓在 Tesla 上。但如果你回到當時的時間點，你會發現那根本不是什麼「看起來很有前景的選擇」。

書裏訴説過的一個例子我印象深刻。2018 年，Elon Musk 自己都說過，那一年是「生產地獄production hell」。公司現金流極度緊繃，Model 3 產能卡關，市場上充滿質疑聲：

• 「電動車根本不會普及」
• 「這家公司會燒錢燒到倒」
• 「這只是科技泡沫的一部分」

甚至他後來也坦承，那段時間公司距離破產，其實只差幾個星期。你很難想像，如果你當時是股東，每天打開新聞，看到的幾乎都是壞消息。更極端的是，連創辦人本人都有過那種「撐不下去」的時刻。

當市場一片不信任、價格劇烈波動，你身邊的人可能都在跟你說：「還不跑嗎？」那種壓力，不是現在看回報圖可以體會的。推薦大家去讀一讀這本巨作。

所以現在回頭看，很多人會說：

「投資 Tesla 的人真的很厲害，選對了。」

但老實說，我越看越覺得——那根本不是「選對」。而是他們在一條看起來隨時會斷掉的路上，還願意花時間去理解公司的本質、老闆的性格，然後咬著牙，把自己的判斷走到底。

甚至說得更誠實一點，如果是我，我真的不知道自己能不能撐得住。當一家公司看起來快要破產，當市場幾乎一面倒不看好，你還能不能告訴自己：

「我當初的判斷是對的，我再等一下。」

這也是為什麼我越來越覺得，投資，甚至人生，從來不是在比誰比較會選。而是在比當你選了一條路之後，你能不能承受那段「看起來像是選錯」的時間。因為大部分真正有價值的東西，都長在那一段最難熬的日子裡。

而且我相信每一條幾乎每一條走得出結果的路，都一定會經歷這樣一段時刻。撐不過去的人，只能平庸；撐過去的人，都不在平凡。

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我曾以為自己太分心，直到AI讓這一切變成優勢

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我一直不太敢跟人聊我的生活清單。

早晨寫日記，白天翻看上市公司的財報，去健身房，讀書，培養寫作靈感，有時間我會坐在琴凳前練琴等等。太多對別人來説，看起來非常宅的愛好，還非常無聊的人生...

朋友問我最近在忙什麼，我常常會卡住。因為在這個「極度專注」被奉為神諭的時代，像我這種投資、寫作、健身、音樂什麼都碰一點的人，很容易被歸類成 Jack of all trades, master of none。久了連我自己都開始懷疑，我是不是只是那種無法在單一領域走到頂的人，所以才一直換方向。

這種懷疑，其實跟了我一段時間。

直到最近，我開始重新看待「不專注」這件事，很大一部分，是因為我開始比較認真地思考 Elon Musk 在做什麼。

直到我讀懂了 Elon 的「不專注」

最近很多人在討論 Elon Musk 同時經營太多領域：電動車、火箭、腦機連接、地下隧道、 X (Twitter)、甚至是現在想要生產芯片。

聽起來這是一個極度分心的人，對吧？大多數人也這麽認爲，認爲你太分心了，無法好好經營公司， 但直到最近我才猛然領悟：他不是在分心，他是在佈局 AI 的實體入口。

當我們還在爭論哪個產業更有前途時，他可能早在十年前就看見了 AI 時代的終局——AI 需要數據，而數據來自於現實世界的每一個維度。能源、交通、通訊、甚至是人類大腦的信號，這些看似分散的領域，最終都會被 AI 這根針，全部串在一起。

最重要的他可能知道未來AI可以讓人精通多重領域，一門深入已不再是人類的優點。加上他不是在做五件事，他是在為同一個大腦，建造不同的感官。

為什麼以前我們不敢「跨界」？

如果是在十年前，我這種生活方式大概很難成立。你想跨領域，門檻極高。想懂財報得磨練，想練好鋼琴得花九年，人的精力會被這些「硬門檻」撕碎。那時，「專注」是唯一的生存策略。

但 AI 出現後，規則徹底變了。AI 的本質是「摩擦力的消失」。它把進入新領域的門檻降到了近乎於零。以前我要花三小時梳理的邏輯，現在 AI 三分鐘能幫我對齊結構。它像是一個隨時待命的專家團隊，幫我處理掉那些瑣碎的、重覆性的執行。

這意味著，我不再需要為了「深度」而放棄「廣度」。

AI 負責幫我扎根，而我負責像 Elon Musk 那樣，去連接著不同的點。

九年鋼琴，寫文章，與那份不看財報的信仰

我依然在過著那種「不專注」的生活。

我研究各家公司的財報。

我依然每天寫日記/文章，梳理那些混亂的靈感。

我依然彈著那架摸了九年的鋼琴。

我依然健身。

而且還在考慮要不要認真開始搞Vibe code。

但我不再覺得這是一種缺點。

在這個 AI 時代，最珍貴的不再是「專業知識」，而是「跨界隱喻的能力」。當 AI 搞定了 80% 的執行，剩下的勝負就在於：你能不能把鋼琴的節奏感帶進投資，把健身的紀律帶進文字。你能不能像看拼圖一樣，看出這些看似不相關的事情背後的底層邏輯。甚至覺得這可能是AI代替不了的技能。

在這個時代，能把碎裂的世界重新拼起來的人，才是真正看見未來的人。如果你跟我一樣，興趣很多，常常被人說不夠專注，也許你不用急著改變自己。

這個時代正在慢慢獎勵另一種人——不是最專一的那個，而是最會連接不同東西的那個。以前你需要選一條路走到底。現在，你更像是在經營一個「自己的人生公司」。而AI，就是你最便宜、也最強的團隊。

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第一性原理，你真的懂嗎？

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第一性原理，幾乎可以說是 Elon Musk 最核心的一個思維武器。甚至我會誇張一點說——那是他最頂級的武器。

但老實講，對我來說，第一性原理一直是一個很「玄」的東西。你會覺得它好像有規律，有一套邏輯可以學；但同時，它又不像公式那樣可以背下來直接用。你可以理解它，但卻不一定用得出來。

有時候你看懂了，卻用不出來；有時候你以為自己在用，其實只是換一種方式在「抄答案」。這也是它最難的地方，第一性原理，從來就不是知識，而是一種能力。

而這種能力，很殘酷地說，並不是每個人都能自然擁有的。它更像是一種習慣，一種你願不願意停下來，把事情拆開來看的習慣。

你真的在思考，還是只是更聰明地跟風？

所謂第一性原理，本質上其實很簡單，它就是把一切看起來理所當然的東西拆掉，然後問一個很基本，但很少人真的會問的問題：

👉 這件事情，本質上到底是什麼？

聽起來很簡單，但一放到現實世界，就完全不是那麼一回事了。

比如說買股票，大部分人會問的是：「這家公司會不會漲？」這個問題本身沒有錯，但它其實已經是「結果導向」的思考了。

如果換成第一性原理，你問的問題會變成：這家公司賺錢的本質是什麼？這個賺錢的機制，到底能不能長期存在？

問題一換，整個世界就不一樣了。

但問題是——仔細想想，有多少人真的會這樣問自己？

老實說，我自己很多時候也沒有。尤其是在市場很熱的時候，你會看到各種理由、各種故事、各種「看起來很合理」的邏輯。那時候你很容易以為自己在分析，但回頭看，其實你只是在找一個理由，讓自己安心跟著買而已。

同樣的道理，第一性原理也不是什麼高深的技巧。
它本質上，其實只是「把問題想清楚」而已。

但偏偏，這件事最難。

AI 時代，反而更看得出誰沒有在思考

這件事其實跟現在的 AI 時代很像。

工具已經強到一個誇張的程度了，幾乎你想得到的問題，都可以得到一個不錯的答案。但很有趣的是，還是有很多人，不知道要問什麼。

不是因為 AI 不夠強，而是因為——平時就沒有思考的習慣。

你會發現，有些人用 AI，可以把一個問題越問越深；但有些人，只會停在很表面的答案。差別不在工具，而在「提問的能力」。

而提問的能力，本質上就是第一性原理的一部分。

第一性原理，其實沒有那麼神

所以後來我慢慢有一個很簡單的理解：第一性原理，可能沒有我們想像中那麼神。

它不是什麼天才專屬的能力，也不是一套你學了就能立刻變強的技巧。它更像是一種很基本，但很少人真的做到的習慣——在做任何決定之前，願不願意停下來，問自己一句：

我到底在做什麼？我為什麼這樣做？

聽起來很普通，但真正難的地方就在這裡。因為大多數時候，我們不是不知道答案，而是我們根本沒有停下來問。

而第一性原理，說穿了，就是在這個「停下來」的瞬間開始的。

投資裡最貴的，不是錯誤，而是沒有思考

如果把這件事放回投資，其實會變得更殘酷一點。

因為市場本身，就是一個會放大「沒有思考」的地方。

很多時候你會發現，賺錢並不一定代表你是對的；同樣的，虧錢也不一定代表你錯了。但如果你從頭到尾都沒有搞清楚一件事——這家公司到底是怎麼賺錢的——那你其實只是在用運氣參與市場。

我自己就有過這種經驗。買進一檔股票的時候，腦袋裡其實有一堆理由：題材很好、成長性很強、很多人在討論、甚至覺得「錯過會很可惜」。但你如果真的冷靜下來問一句：它賺錢的本質是什麼？這個優勢能維持多久？很多時候，是答不出來的。

但很有趣的是，就算答不出來，人還是會下單。

因為市場給你的不是壓力，而是誘惑。

為什麼再AI時代開始寫文章？

最後，很多人會問我一個問題：

在這個 AI 時代才開始寫部落格，不會太晚嗎？
內容不是早就變得很容易、很氾濫了嗎？

老實說，我一開始也有這種懷疑。

但後來我反而想通一件事——

如果今天你沒有看到這篇文章，你會主動去問 AI：什麼是第一性原理？它又會怎麼影響你的投資決策嗎？

我自己的答案是，很大機率不會。

不是因為這個問題不重要，而是因為——這本來就不是一個「自然會被問出來的問題」。

而這，其實就回到了第一性原理。

第一性原理的起點，從來不是答案，而是問題。
是你有沒有意識到，有些事情值得被拆開來重新問一次。

所以慢慢地，我開始理解一件事：寫作的價值，可能不在於「給答案」，而是在於——幫你問出問題。

也許我寫的東西，AI 早就能回答得更完整、更精準。但如果這篇文章，能讓你第一次開始去想：「這家公司賺錢的本質是什麼？」那它其實已經在做一件很第一性原理的事情了。

而這，對我來說，就是我寫這個部落格最一開始的原因。

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AI 牛市的路從來不會是直線

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 好久沒更新了。

最近真是忙到一個不行。一直想好好經營一個部落格，但最近跑去 X 上面折騰了一陣子，當初想說，既然那邊有創作者分潤，搞不好努力一下可以領到一點「馬斯克發的薪水」。結果試了幾個月，看起來也沒有想像中那麼容易。

反而搞到這邊中文部落格直接停更😂。

有時候真的覺得，人的時間與精力就是這麼有限。當你把心力放到一個新的地方，就一定有另一個地方被犧牲掉。經營內容這件事看起來很自由，但其實背後還是需要很長期的投入，沒有什麼真正的「快錢」。

不過好消息是，我還是會找時間回來更新這裡的。

科技股復甦情況

說回市場，今年科技股的復甦還真的是一波三折。

我幾乎都覺得 AI 這波浪潮會帶來新的牛市。只要跟 AI 沾上一點邊，股價就可以一路往上飛。那時候市場的情緒其實很簡單：未來很大，先漲再說。

結果沒過多久，市場就開始擔心各種其實不太該擔心的事情。
一會兒擔心估值太高，一會兒擔心需求會不會過熱，一會兒又擔心 AI 投資是不是泡沫，或者吞噬其他軟件公司等等...

市場就是這樣，很有趣。

真正該擔心的時候，大家往往很樂觀；
不太需要擔心的時候，反而各種焦慮。

現在好啦，真正該擔心的事情——戰爭、地緣政治、全球局勢——反而跑出來了。
這種反差，有時候看久了真的會覺得有點好笑。

投資其實就是一場耐心的遊戲

對我來說，這些短期波動其實沒有太大影響。

如果你真的相信一個長期趨勢，例如 AI、算力需求、數據中心、半導體這些東西會在未來十年持續成長，那麼中間這些情緒波動其實只是市場在呼吸而已。

漲太快，就會有人開始害怕。
跌一點，就會有人開始悲觀。

但長期的方向往往沒有那麼容易改變。

所以我現在的策略其實也很簡單：

慢慢等。
有機會就慢慢加倉。

沒有什麼特別高深的操作。

很多時候，投資最難的其實不是分析，而是耐心。
能不能在市場吵吵鬧鬧的時候，還願意安靜地坐在自己的位置上。

投資和寫作其實有點像

有時候我也會想，其實經營部落格和投資有點像。

短期看起來好像沒有什麼結果，流量不多、收益不多，甚至還會懷疑自己是不是做錯方向。但如果你願意長期做下去，慢慢累積內容、慢慢找到自己的讀者，那些東西就會像複利一樣慢慢長出來。

投資也是一樣。

大部分人其實不是輸在判斷，而是輸在沒有撐到那個時間點。

所以現在我能做的事情也很簡單：

繼續寫、繼續投資、繼續等待。看起來很普通，但很多事情其實就是這樣慢慢發生的。

最後，我還是認為 AI 科技的大牛市遠遠還沒結束。如果要給一個概率，我會說大概 90% 以上。至於剩下的 10%，大概就是人類滅亡吧。

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科技股，再來一記重災

 

KLSE Tech Index

還記得去年 4 月那一波，因為特朗普關稅引發的市場大跌嗎？那一次，我大幅調整倉位、轉戰科技股，算是我投資生涯裡相當成功的一次操作。而今年以來，市場似乎又出現了熟悉的畫面。

雖然這次不是因為關稅，但下跌的理由，老實說，比去年還要離譜、也更不理性。科技股再次成為重災區，連加密貨幣也一起大幅下跌，比特幣都跌破了7萬美元。歷史不會完全重演，但它常常押著一樣的韻腳。

市場在怕什麼？

先說說我個人整理後，對這次大跌原因的理解。

加密貨幣的下跌，我其實沒有太深入研究。市場上比較普遍的說法，是以太坊去槓桿所引發的連鎖反應，進而影響比特幣與其他幣種。這本來就不是我最熟悉的領域，就不在這裡裝專家了，簡單帶過就好。

真正有意思的，是科技股。

近期 Anthropics 的 Claude 模型表現越來越亮眼，於是市場開始擔心：

AI 會不會影響軟體公司的未來？SaaS 的盈利模式會不會被顛覆？

由於美國科技股本質上高度集中在 SaaS，公司一多、情緒一來，結果就是恐慌性拋售。

但事情走到這裡，真的不覺得哪裡怪怪的嗎？

因為 AI 太強，投資人反而拋售科技的公司。

你如果跟阿嬤講這件事，她可能會笑你...

不是我嘴壞，但我真的忍不住想問一句：如果你一個投資人，都能看懂 AI 將會改變世界，那些站在科技最前線、砸最多錢做研發的 SaaS 老闆，會比你更慢理解嗎？市場有時候，真的太自以為是了。

子彈：永遠最强的武器

老實說，這一波下跌，是我投資以來，遇過最荒唐的一次。

而我做的事情，也和去年幾乎一模一樣。我賣掉了將近一半的 REIT，轉而加碼馬來西亞少數與 AI 有直接關聯的公司 —— ZetrixAI。

當然，這不是投資建議。這家公司我本來就已經持有 1–2 年了，只是這一波在馬股裡，受到美股科技情緒拖累，被錯殺得特別嚴重，所以我選擇加倉。

未來會怎樣，沒有人知道。但只要公司正常運行、方向沒有走歪，我對自己的判斷是有信心的。

KLSE Heatmap

關於 ZetrixAI，我之前已經寫過不少，有興趣的朋友可以回去翻翻舊文。我更想強調的，其實是另一件事 —— 子彈的重要性：

子彈不一定是現金，也可以是暫時停泊在防禦股裡的資金。

對我來說，要長期留大量現金在手上，其實很困難，因為我會花錢（笑）。所以我一直逼自己「先投資，剩下的才花」，讓資金先放進市場。當市場出現這種，自己判斷起來很有把握的機會時，你才有空間，去做倉位調整。

那是一種很難形容的踏實感。

當資金變大，投資的玩法也會改變

老實說，在投資初期，我幾乎沒有什麼操作空間。

因為資金小，只能每個月慢慢買入科技股。但到了一個程度後，你會發現一件事，你的持倉變大了，大到每個月能投入的那點錢，已經只是杯水車薪。它很難再明顯拉低你的平均價，更別說在市場大跌時，想要大幅調整整體成本。

所以我很慶幸，自己在去年就放慢了科技股的投入，轉而建立防禦股的 parking 位，為這樣的時刻做準備。回頭看我自己的投資歷程，真正改變結果的，從來不是哪一支神股，而是幾次在市場「看起來很蠢」的決定。

那些決定，當下沒有人會支持你，你只能靠自己的判斷撐過去。但時間會站在對的那一邊。前提是，你得先活在場上，而你活得下來，是因為你手上有子彈。

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我們真的在玩正和遊戲嗎？還是在内卷？

AI 生成圖

有時候我會突然停下來，反覆想這一件事。市場裡，我們很常掛在嘴邊的那句話 「短期是零和，長期是正和」，到底是真的理解了，還是只是習慣了？

這句話聽起來太順了，順到幾乎不需要再思考。久而久之，它變成一種背景音，大家都知道、大家都會用，但很少有人真的停下來拆開它。

而我其實有很長一段時間，心裡一直卡著一個不太舒服的念頭。所謂的長期投資，會不會只是把線放得更長，釣到更大的魚，收割更多人的另一種零和遊戲？越是這樣，我反而越想追問一句：事情真的就這麼簡單嗎？

如果短期真的是徹頭徹尾的零和， 市場為什麼還能一直長大？ 整個系統如果只是封閉的、你輸我贏的重新分配， 總市值不應該長期向上才對。可現實偏偏不是這樣。 有人靠短線交易做了一輩子， 也有人什麼都不做，卻被時間乖乖帶著往前走。 這兩種人同時存在，本身就很值得懷疑。

後來我發現，自己一直卡在「短期 vs 長期」的框架裡， 其實抓錯了重點。

真正該問的，也許是另一個問題：

你現在參與的，是在分價格，

還是在累積價值？

占比的問題

價格是零和最容易出現的地方。因為價格本身不創造任何東西，只是在不同人之間移動。時間越短，公司基本面越來不及發生變化，市場能做的，只剩下重新定價。這所以正確的説法是：

短期市場裡，零和的味道特別濃。

越短期，越容易被拉進零和。這裡有個容易被忽略的細節。他是一個成分的問題。短期交易不是「完全零和」，只是你吃到的，幾乎都是零和那一層。

你比別人快一點、準一點、狠一點，多半意味著有人慢了一步、看錯了一次。不是誰對誰錯，而是結構本來就長這樣。

那長期投資呢？就能自動站上正和的高地嗎？

我現在對「長期＝正和」這句話，也保留了一絲警覺。

因為其實在長期投資裡，零和也從來沒有消失。你可能買在高點，我賣在低點。你撐過波動，我中途離場。

差別只是，當時間拉長，讓另一個東西開始變得重要：公司開始賺到真正的錢。產品開始被更多人需要。市場裡多出來的，不再只是價格變動。沒錯它就是創造有價值的產品/服務。

零和依然存在，但它已不再是主角。

10x 成長需要正和

這裡，我會自然想到 10x。 尋找10倍成長公司的理念。真正的10x，幾乎不可能靠運氣或市場情緒達成。 2倍或3倍，或許還能靠估值回歸、情緒修復撐起來， 你仍然主要在價格的沙盤裡廝殺，這些有很大濃度的零和游戲在裏邊。

 但10倍以上，價格遊戲絕對不夠。 它必須來自產業天花板的突破、 商業模式的指數級放大， 或是時間幫你把對手逐一清場。

換句話說：

 參與10x 本身就是在宣告，你早已選擇了正和的賽道。

内卷是零和游戲？

再想到「內卷」二字。我反復查了這詞的意思，現在可以100%肯定的是：“内卷”（involution）可以被视为近乎零和甚至负和博弈，因为它是在有限资源下，过度竞争导致大家投入更多精力（成本），但收益却未增加，甚至下降，形成“内耗”的現象。

投資圈也一樣。 如果你的全部精力都用來在價格世界裡多搶一分， 那無論熬多久，本質永遠是零和的延長賽。

寫到這裡，我反而更清楚一件事。

長期不是「撐久一點」。而是你選擇站在哪一個世界。時間只會放大你原本的站位，不會自動幫你換邊。所以，真正該問的也許從來不是：

你是短期交易者，還是長期投資者？

而是：

你正在參與一場零和分配，

還是一個會隨時間擴張的價值結構？

這個選擇，看起來不明顯，但拉長十年，你會感受到它的重量。無論投資、創業還是人生， 避開零和陷阱，擁抱正和擴張， 才是唯一值得長期下注的道路。

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沒有「殺手級產品」，AI 的投資邏輯還站得住嗎？

AI生成圖

或許，AI 最大的風險，或許不是泡沫，而是我們看錯了它會怎麼賺錢。目前現在市場上，對 AI 最大的質疑，其實不是技術不行。

而是一句很直白、卻很難回答的問題：

AI 到底創造了什麼「全新的行業」？

回頭看過去幾次真正撐起龐大資本投資的技術浪潮，幾乎都有一個清楚的答案。

電力，帶來了工廠制與家電。
互聯網，誕生了電商、社交平台、雲服務。
智慧型手機，養出了一整個 App 生態系。

但輪到 AI，畫面卻有點模糊。

我們看到的是：AI 幫你寫文章、寫程式、做客服、剪影片、分析資料。工具很強，需求很真實，但「新產業」似乎還沒真正站上舞台。

這也是為什麼越來越多人開始懷疑：在如此大量的算力投資、資料中心建設、甚至舉債擴張之下，如果 AI 只是提升效率，這筆帳真的算得過來嗎？

降本增效，真的不夠嗎？

這裡，其實是整個 AI 投資分歧的核心。

站在傳統商業邏輯裡，「降本增效」通常意味著毛利率改善、獲利更穩定，但不一定帶來爆炸性的成長。

而現在 AI 產業鏈承擔的，卻是極度資本密集的結構：GPU、資料中心、電力、散熱、折舊……這種規模，理論上需要擴張市場來消化，而不只是把成本壓低一點。

於是質疑就變得很合理：

只是提高效率，真的值得這麼大的投資嗎？

這次的效率提升「不太一樣」

如果 AI 只是讓人快 10%、20%，那這個懷疑幾乎無懈可擊。

但現實是，很多地方正在發生的是：

• 一個工程師 + AI ≈ 三到五個工程師

• 一個內容創作者 + AI ≈ 一個小團隊

• 一個投資人 + AI ≈ 一整個研究部

當效率不是「優化」，而是倍數級跳躍時，事情開始變質了。這不只是省錢，而是在改寫結構。

AI 沒有創造新行業，但它正在拆掉舊結構

這可能是目前最容易被忽略的一點。

AI 的第一階段影響，或許不是誕生一個全新的產業，而是帶來三個連鎖反應。

第一，傳統人力結構被打碎。不是簡單的失業問題，而是中間層被壓縮，高產出個體的影響力被放大。

第二，小公司開始做大公司的事。以前需要 50、100 人的團隊，現在 5 到 10 人就能試。

試錯成本下降，創業密度上升，供給端開始爆炸。

第三，很多產業不是「賺更多」，而是重新洗牌。誰的邊際成本最低？誰能活下來？利潤不是消失，而是被重新分配。

那這種改變，實際上在改什麼？

這種改變，其實有幾個很明確的特徵。

它不容易被包裝成一個好賣的故事，因為它不是某個產品突然爆紅，而是讓：「原本做不到的事，開始變得做得到」。

當一家公司發現：原本需要 20 人的部門，現在 8 人就能運作；原本不敢嘗試的專案，現在可以低成本試錯；原本只能一年做一次的決策，現在可以每週修正。

這不是多賺一點錢而已，而是整個經營邏輯被迫更新。

AI 也許不會立刻創造一個全新的行業名稱，但它正在把「什麼事情值得做、什麼事情做不起」的邊界，一條一條往外推。

那泡沫在哪裡？

我不認為泡沫不存在，但我同樣沒有那麼肯定，單靠降本增效，就足以支撐未來大企業長期、持續的投入。

它最大的風險，不在於 AI 技術本身，而在於市場過早地，把幾個「尚未被驗證的假設」，當成已經發生的事來定價。

例如：把模型能力，直接視為穩固且可防守的商業護城河；假設算力一旦投入，需求就會自然出現；將未來某種規模化應用的成功，提前折算進今天的估值裡。

這些假設未必是錯的，但它們仍然是假設。而當假設被過度確定化時，市場修正幾乎是必然的過程。

但這不代表 AI 沒有價值。

那些已經實際嵌入工作流程、能夠直接影響企業決策、成本與產出的應用，即使估值回調，也很難被完全抹去。

自動駕駛與機器人：全新賽道

退一步說，如果前面談到的AI 已經如何改寫既有產業的成本與結構，最終仍不足以單獨支撐如此龐大的投資規模，那自動駕駛與人形機器人，或許正是市場所期待的那條「下一步路徑」：

AI 所催生的全新產品形態與全新行業。

是的，從技術演進的角度來看，這些東西已經「看得到輪廓」，甚至在部分場景中開始運作。但它們仍然屬於尚未被完整實現的未來。

也正因為如此，我反而能理解，為什麼華爾街至今不敢貿然替自動駕駛，甚至人形機器人，給出過於樂觀的估值。這並不完全是看不懂技術，而是一種對「尚未被驗證的商業化路徑」刻意保持距離的選擇。

這裡也很容易出現一個表面上的矛盾。

你可能會問：「那你不是特斯拉投資者嗎？」

是的，但這兩件事並不衝突。

站在投資者的角度，我可以說市場對未來過於保守，低估了技術一旦跨過臨界點後，可能出現的非線性變化。

但站在市場的角度，在事情真正發生之前，選擇不提前給滿分，本身就是一種理性的謹慎。

風險

這一輪 AI，最大的風險，也許不是「沒有價值」，而是市場太早用一個終局敘事，去定價一個仍在拆解舊結構的過程。

如果你因此感到不安，那不代表你落後了，反而可能只是比市場早一步開始懷疑。

而投資，很多時候，正是從這種不太舒服的懷疑開始的。

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e^(x+y+z)：為什麼 Optimus 的成長不符合人類直覺

​

AI生成圖

今天想談一些比較技術的課題。就如上圖顯示。它是馬斯克在近期和 Peter Diamandis 的訪談中(連結）， 談及 Optimus 時，給出了一個看似簡單、但其實極不直覺的方式來描述 humanoid 的成長來源。而且我發現還很少人提起：

AI 軟件能力 × AI 芯片能力 × 機電靈巧度

很多人聽到這裡，會以為這只是三個技術面向的並列說法。但真正關鍵的地方在於——這三個本身，就已經都是指數型成長的領域。

也就是說，這不是三條線性曲線相乘，而是 三條 e^x 級別的曲線同時疊加。

當 AI 開始具備世界模型與行為規劃能力，然後運用 AI 軟件讓晶片設計出來的算力與能效持續指數級提升，再加上機電系統的靈巧度與成本曲線開始被軟體與數據驅動，humanoid 的能力不是慢慢變好，而是突然跨過「可用性門檻」。

但這還不是最令人不安的地方。

Humanoid 完整成長曲線

馬斯克接著補了一句，卻常被忽略：Optimus 將會以「自己製造自己」的方式量產與升級。

換句話說，一旦 humanoid 本身能參與製造流程，它不只是產品，而是資本設備；不只是被生產的對象，而是生產能力的一部分。

這意味著什麼？

原本的成長公式是：

e^(AI 軟件) × e^(AI 芯片) × e^(機電靈巧度)

簡單化：

e^(AI 軟件 + AI 芯片 + 電機靈巧度）

當 Optimus 開始參與自己的製造與優化時，這個結果會再被自己乘一次：

e^2*(AI 軟件+ AI 芯片 + 電機靈巧度）

這不再只是「技術進步」，而是接近自我強化的正回饋迴圈：

→ 更快的產線

→ 更低的成本

→ 更多的更聰明的機器人

→ 更大的數據與學習速度

這也是為什麼，從投資視角來看，humanoid 不能用傳統硬體公司的方式去估值。因為它同時具備：

• 軟體的 scaling 特性
• 半導體算力效能優化曲線
• 工業設備的資本放大效應

一旦跨過某個臨界點，市場看到的不是逐季改善，而是事後回頭看才發現「原來拐點早就過了」。

也許現在的 Optimus 看起來還很笨、很慢、很貴。但真正該問的問題從來不是「它現在能做什麼」，而是——

當多重指數開始互相放大，人類是否還能用線性直覺去理解它的未來？

估值多重指數疊加系統？

從投資角度來看，真正困難的從來不是判斷 humanoid 會不會成功，而是判斷市場什麼時候才會「被迫承認」它已經成功了。

多重指數疊加的系統，幾乎不會給投資人平滑的估值曲線。大多數時間，它看起來進展緩慢、成本高昂、應用有限，甚至讓人懷疑這是否只是另一個過度包裝的願景。但一旦跨過某個臨界點，回頭再看，會發現市場從來不是低估了一點，而是整個估值框架都用錯了。

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