《M報》#497：近期美股市場看法｜豐盛之下什麼稀缺｜過年連假好書推薦
【Ｍ觀點】#278 精華摘要－[點擊標題能觀看網頁版]
2026 年，投資美股不能只看股價漲跌，而是要看：AI 時代下，誰真的有長期競爭力？
今年年初，Miula 我特別規劃了一場不一樣的講座，一次帶大家完整解析「美股科技七巨頭 MAG-7 的 2026 估值與全年展望」。
這場不是只聊單一公司，而是從最新 2025 年財報出發，結合 AI 趨勢、產業競爭與估值邏輯，深入分析 NVIDIA、Google、Apple、Microsoft、Amazon、Meta、Tesla 七大科技巨頭：現在的營運狀況如何？AI 競爭力還行不行？外界的看好或質疑合理嗎？2026 到未來兩三年，獲利與估值可能怎麼走？
像是 NVIDIA 面對 ASIC 的威脅、Google 的 Full-stack AI 能否繼續稱霸、Apple 與 AI 整合後的變化、Microsoft 股價修正是不是被錯殺、Meta AI 的成長動能、Tesla 機器人與自動駕駛的商業模式，還有 Amazon 在 AI 世代的下一步，Miula 都會一次說清楚。
和《科技巨頭解碼》中我以單季財報來分析不同，這場講座給的是完整結構性的觀點，幫你把零散資訊，整理成能實際用在投資決策的長線邏輯。
📅 活動時間：3/2 晚上 8 點
🎥 直播＋回放，當天不能到也能之後觀看
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美股科技七巨頭 MAG7 2026 展望與分析： https://miula.kaik.io/events/8bdd9809-03ee-4bea-9089-d1c938ccde49
科技巨頭解碼訂戶專屬入口： https://vocus.cc/salon/658e578ad110b4e0641509c9/products/mag7-2026
如果你對美股、AI、科技股長期布局有興趣，我相信這場講座會是一份很好的年度導覽
【近期美股市場看法｜豐盛之下什麼稀缺｜過年連假好書推薦】
◼ 近期美股表現
• 我們今天第一個主題，先從最近美股的體感開始聊。今天晚上美股沒開盤，但我猜你跟我一樣，今年到目前為止如果主要投資美股、尤其是科技七巨頭，心裡會有一種「怎麼好像已經承擔一波崩盤」的感覺。我自己就是這樣，坦白說我不是那種每天盯績效的人，我大概一個月做一次簡單結算，但真正認真回頭看，常常是三個月、六個月才會仔細盤點一次。所以今年我一直覺得「有點慘」，一直是感受大於數字。結果為了做這一段，我特地去把 eToro 的公開示範帳戶拿出來看，才發現到目前為止是跌 5.3%。如果只看 5.3% 這個數字，好像也還好，但你要想到這是一個多月左右的時間，跌成這樣也不算少。更重要的是，拿基準來比就會有落差：納斯達克年初至今大概跌 3%，S&P 500 幾乎沒跌，約 -0.14%。我自己的帳戶跌 5% 多，顯然是落後大盤，而對我來說合理的 benchmark 其實是納斯達克，所以你就能理解為什麼我會覺得「今年好像比較痛」：因為我最重的部位，剛好都在今年表現最差的那一群。
◼ 美股七巨頭表現不佳
• 真正拖累績效的核心，就是七巨頭裡面幾家特別弱。最慘的是微軟，年初到現在跌了 17%。我對微軟的感情其實很深，金融海嘯後那段時間我曾經把股票清光，後來 2011 年重新買回美股時，第一檔買的就是微軟，一路拿到現在 2026 年，算是我持股非常久的公司。結果今年微軟的走勢真的非常難看，你把時間拉回去年下半年的高點再看，跌幅其實早就跨過一般市場說的「跌 20% 進入空頭」那條線。再來是亞馬遜，年初到現在跌 13.9%，同樣是短時間內跌得很重。特斯拉跌 7.2%，蘋果跌 5.9%，這四家都明顯輸給納斯達克。相對之下，另外三家比較接近大盤：Meta 大概 -3%，Google -2.5%，輝達 -2%。說真的，跌 2% 也沒有多好，只是相對不那麼慘。所以你會看到一個結構：今年讓人心態崩的，很多不是整體大盤，而是你持有的那幾檔「大家以為最穩」的大型科技股，反而變成拖累來源。
• 而且不只七巨頭，我自己的重點持股也剛好踩在重災區。Palantir 年初到現在跌 26%，跌幅非常誇張，但從我的角度，這反而有點像「終於回到相對合理的價位區間」。之前股價高到 180、200 美元時，我就一直覺得太貴了，現在跌到 130、140 左右，我反而覺得比較接近我能接受的估值範圍。另一檔很多人也關心的 SE，今年跌 16.8%，如果從去年年底高點算起來幾乎快腰斬。這種股票我只能講，真的要有耐心，拉長五年看，它的長線報酬我認為仍然有機會贏過納斯達克，而且不是贏一點點。它的營運本質我沒有覺得出問題，問題比較像是股價情緒與時間，市場什麼時候還它公道，往往需要等。
• 你可能會問，那你講了這麼多重災區，為什麼帳戶只跌 5% 多？原因很簡單：我有幾檔股票今年表現很好，幫我把整體撐住。貢獻最大的其中一檔是 Teradyne，我這幾年一直想投無人機，但我最想投的那家（像 Anduril 這種）沒上市，其他像 KTOS、AVAV 我曾經買過，但在真正大爆發之前我又賣掉了，沒有吃到完整一段。不過 Teradyne 我有抱住，我把它當成偏無人機供應鏈與關鍵感測器概念的長線標的，它今年年初至今漲了 62%，這檔真的幫了我很大。另一檔是 Navius（你可以把它放在新雲端、AI 基礎設施相關概念裡理解），股性很兇，漲的時候很猛、跌的時候也很猛，但年初到現在還是上漲約 17%。再來是台積電，今年大概漲 22%，我今年其實還加碼過台積電。原因也很直白：我觀察 Intel 的狀況後，覺得先進製程本身能不能做，跟能不能搶到代工訂單是兩回事，而未來幾年 Intel 要在先進製程代工市場搶走台積電大量份額，我覺得機率不高，所以我把台積電視為更確定的配置方向。另外我也有 ETN 這種偏電力設備的公司，表現也有撐到整體。
• 中間我也順便回應一下自己的操作習慣：像聊天室有人問 ONDS 這類無人機相關小型股，我確實有做過幾次短線買入試水溫，但我一直沒有時間認真研究，最近一次比較完整的研究大概也半年多前，當時覺得理解還不夠，所以沒有變成核心持股。這其實反映了我自己一貫的習慣：如果對一家公司有興趣，我會先小買一點「逼自己研究」，但如果後續沒有時間跟上，最後就很容易又換掉。
• 另外也有人問到 eToro 本身。我這邊要講清楚：我後來把 eToro 的持股清掉了，但不代表我不看好它。我看一家公司通常抓三個點：產業風口、經營團隊、產品競爭力。以 eToro 來說，我對它的產品與團隊其實有信心，線上交易平台從長線看也應該是越來越大的產業。那我為什麼要換掉？原因很單純：資金配置的優先順序。我自己投資有部位組態，第一線持股可能 8% 到 10%，第二線 4% 到 6%，第三線 2% 到 3%。當我部位滿了、又想投更有信心的標的，就必須換掉相對沒把握的。Fintech 這一塊不是我最擅長，我也因此更容易抱不緊，所以 eToro 就被我換掉了，不是因為我覺得它會不好，而是因為我要把資金移到我更看得懂、更有把握的區域。
◼ 對於七巨頭表現不佳的看法
• 回到真正影響今年行情的主軸：為什麼微軟、亞馬遜、特斯拉、蘋果這四家會明顯落後？我認為他們遇到的是同一個大風向：市場又開始緊張 AI 的資本支出，也就是 AI CAPEX。這種擔心其實我們不是第一次看到，2023 年底市場擔心過一次，2024 年底又擔心過一次，而這一次更麻煩的是，從 2025 年底開始一路擔心到 2026 年初都還沒消化完。加上財報季一開，幾家公司的 CAPEX 數字又比市場想像更大，等於把原本已經存在的焦慮再加碼，讓市場的擔心尺度被推得更高。市場需要時間去消化，並且需要看到更明確的 AI 成長成果，才能把這個 CAPEX 的疑慮壓下去。
• 但我必須講得很直白：市場短期真的很吃情緒，市場不是不會錯，市場常常錯。以我們比較了解 AI 的人來看，這一波 CAPEX 的恐慌，很多是莫名其妙。你把三大 hyperscaler（亞馬遜、微軟、Google）手上的 AI 算力就算直接翻倍，我都覺得會瞬間被賣掉，因為現在的供給就是遠低於需求。更重要的是，AI 的用量只會越用越多。就拿我自己來說，我不算最早那批 AI early adopter，我比較像中段班。我在 2025 年才真正開始把 AI 大量整合進工作，而到了今年我開始更認真用 AI Agent。你只要一開始把任務交給 Agent，Token 消耗就會比過去大好幾倍，因為以前是你很精確地下指令、很快改兩次就收工；Agent 的模式是它自己迭代、自己調整，原本你改兩次，它可能自己跑十次、二十次，最後才吐出可用結果。這意味著 Token 的需求增長，可能是 5 倍、10 倍，甚至更高。而現在其實才剛開始而已。以我看到的趨勢，2026、2027、2028 這三年很可能是 AI Agent 快速爆發的三年，人均 Token 使用量的成長，我認為翻倍到數倍都很合理，我甚至偏向會接近十倍的成長想像。在這種情境下，你要說 AI 會在幾年內泡沫，我真的看不出來泡沫從哪裡來。
• 而且 AI 是收得到錢的。三大 hyperscaler 都收得到錢，企業也願意付費。你原本買 Microsoft 365，現在多了 AI 功能，要多付每人每月 10 美元，你不用嗎？企業只要用 AI 能賺更多錢，那這筆費用就只是成本結構的重排而已。所以我認為目前市場對 AI CAPEX 的憂慮，是過頭的。
• 有人會反駁說，AI server 很貴、GPU 很貴，折舊攤提是不是美化獲利？我只能說，市場上有些質疑（像 Michael Burry 講的攤提年限）聽起來很嚇人，但你把現實算一算就知道：以 hyperscaler 現在的狀況，一顆 GPU 的回本時間大概兩年左右，而且你看現在不管是 Google、微軟或亞馬遜，上線的 GPU 訂單基本上都滿到未來兩年。更何況，五年前六年前的 GPU 到現在還在跑，像 A100 在雲端上仍然有人租、仍然賣得出去。Blackwell 是最新一代，但舊世代不是立刻報廢，所以攤提到 6 年，我不覺得有什麼離譜。回本兩年、使用壽命更久，你要擔心的反而不是「花太多」，而是「算力永遠不夠」。
• 因此，你會看到很有趣的現象：微軟、亞馬遜這兩家財報我覺得是二壘安打，表現不差，但股價卻跌十幾趴；Google 這季是全壘打，所以跌得比較少。這其實就很像市場情緒把 CAPEX 變成一把大刀，砍得非常不講理。我會用一句話形容：有點錯殺。
◼ 七巨頭各自分析看法
• 當然，微軟之所以最慘，我覺得不是只有 CAPEX。微軟是三重打擊。第一重是 CAPEX 擔心；第二重是 OpenAI 市佔率下滑。你要知道 2023、2024 年 OpenAI 的 API 幾乎就是企業使用 AI 的黃金標準，某種程度像過去那句話「買 IBM 不會被開除」，那時候你選 OpenAI，基本上不會出事。但到了 2025 年後半，格局變了，Gemini 2.5、Gemini 3.0，還有 Anthropic 的一系列模型與產品節奏，都有效率地把 OpenAI 在企業端的市佔率搶走，微軟自然就成了市佔下滑的受害者之一。第三重打擊則是「AI 會不會取代軟體股」這種末日論。微軟本身就是軟體公司，雖然 Azure 是 IaaS，但 Microsoft 365 這條線就是典型軟體業務，所以它會被市場情緒一起拖下去。
• 亞馬遜的邏輯不太一樣，它沒有 OpenAI 市佔率這個問題，但它的 CAPEX 數字更嚇人，市場看到它一年砸 2000 億美元，明顯高於另外兩家的一千多億，再加上 AWS 成長率又是三家裡面最低，市場自然會投它不信任票：你花最多，但成長看起來又最慢。
• 但我自己的結論其實很明確：除了 OpenAI 市佔率下滑對微軟有一定影響以外，其他很多疑慮最後都會被證明是假的。CAPEX 的擔心終究會被需求與收入打臉。至於軟體股會不會末日，我認為會出問題的是一部分軟體，不是所有軟體。微軟這種企業生態系太強，至少未來三到五年，我不太會看到它有明顯的結構性問題。Office 這條線相對比較容易被市場拿來質疑，但我仍然認為它的企業黏性很難被快速拔掉。
• 特斯拉就更簡單了：基本面撐不起現在的估值，特斯拉是在賣夢，夢是 Optimus 與 FSD。股價高低跟市場願不願意買單夢想高度相關，營運數字對股價的解釋力反而不大。如果要很理性地講，我認為它現在的估值是超級高估，但因為大家對馬斯克有信心，所以很多人願意抱著等奇蹟。
• 蘋果則是一種尷尬的落後。它的財報其實很好，iPhone 賣得非常漂亮，但市場依然覺得你沒有沾上 AI 的敘事，就不夠性感，資金就不會那麼集中到你身上。這就是為什麼營運很強，股價卻不一定跟得上。
• 所以整體看完，我的態度是：我不擔心。我的體感覺得好像跌很多，但回頭看帳戶其實就 -5% 多。我反而覺得美國今年的 GDP 可能會很漂亮，AI 相關公司整體也會很好。AI capacity 的憂慮在我眼中是過頭的，未來幾年 AI 帶來的生產力提升會非常明顯。Token 的使用量我不覺得會下降，只會持續增加，而且企業砸錢在 AI 上看起來完全沒有手軟。某種程度上就像我們常說的那句話，會用 AI 的人會先淘汰不會用 AI 的人；企業也正在用同樣的邏輯行動：就算不知道五年十年後 AI 會把世界變成什麼樣子，但短期內先把自己變成 AI 的贏家再說。
◼ AI 會泡沫嗎？
• 有人問，會不會 AI 不泡沫，但股票會泡沫？我覺得如果是未上市的 AI 公司，尤其創投支持的那一大票，未來一定有一部分會倒掉，這完全合理。但如果 AI 的應用、商業模式、營收不會泡沫，那任何一家「確定會吃到 AI 長期趨勢」的公司，股價出現大幅修正，反而更像是進場機會。這不是泡沫，那是市場情緒帶來的折價。
• 最後回到微軟，我認為它現在的股價，已經把疑慮放大太多了。CAPEX 不是問題，軟體不會被 AI 取代到崩壞，OpenAI 市佔率下滑是真議題，但那比較像從獨霸走向競爭格局的正常演變，有點像特斯拉早年電動車市佔很高，後來競爭者進來、市佔下滑，但市場總量放大後，公司的絕對營收仍然大幅成長。假設 AI 市場從 100 億成長到 1000 億，就算 OpenAI 市佔從 80% 掉到 40%，收入仍然可能從 80 億變成 400 億。這種情境下，市佔下滑是正常競爭結果，不代表基本面崩壞。我認為這件事對微軟的「額外逆風」大概一年左右會反映完，等市佔穩定在一個新的平衡區間後，市場情緒就會回到更合理的比較。
◼補充談 PLTR
• 至於 Palantir，我的看法也很一致：它先前本來就高估，回檔很合理。AI 的確可能對 Ontology 造成一些衝擊，但我覺得更關鍵的是，你買 Palantir 不是買它做 Ontology 的苦工，而是買它賣 Alpha 的能力。Seat-based 的 SaaS 可能會有壓力，但偏結果導向、價值導向的 SaaS，我反而不覺得會被 AI 輕易擊穿。整體而言，除非你重倉的全是 SaaS 或軟體股，不然這一波對多數投資人更像是一段修正；對我這種軟體股比較多的人，震度會比較大，但我不會把它當成需要恐慌的訊號，反而比較像是我願意趁機調整與加碼的區間。
【豐盛之下什麼稀缺】
◼ 投資新敘事：什麼是稀缺的
• 那接下來我們進入第二個主題。這一段其實是在聊我最近腦中出現的一個新投資敘事：我在過去兩個禮拜，開始正式買一些金屬相關的標的。老實講，這是我以前完全不會碰的投資類型，因為我過去一直偏好投資「生產力」，而不是投資「原物料」。
• 我喜歡生產力型資產的原因很簡單：我看得懂，也算得出來。像 Microsoft 365 能替企業帶來什麼效率提升、企業為什麼願意付費、它大概能賺多少錢；像 Azure 把軟體從 on-premise 的機房搬到雲端後，能提升多少生產力、帶來多少價值；甚至人類整體對運算的需求會成長多少，這些我都可以用數據與模型去估算。因為算得出來，我就能把未來現金流折回來，去判斷現在買貴了沒有。就算短期買在相對高的位置，只要未來創造的價值夠大，也有機會把「買貴」cover 回來。
• 相反地，大宗商品一直是我不喜歡的類型，因為它很常是供需在短期拉扯。需求暴增或供給掉下來，價格就飆；像小麥欠收、像寒冬天然氣需求暴增，你要去猜這些東西其實很難。我不熟，也不是專家，專家都可能看錯，我更不想靠猜去做投資。所以過去我甚至一直跟大家說，我對黃金沒有什麼興趣。
• 但去年第四季開始，黃金、白銀都漲很多，市場上也出現了很多解釋，其中一個論述我覺得合理：去美元化、美元價值被稀釋，所以黃金上漲。這個說法我不覺得荒謬，只是如果黃金的上漲完全是因為這個敘事，我本人的興趣其實不高。我真正被打中的，是另一個更大的故事：AI 所帶來的豐盛。
• 所謂 AI 帶來的豐盛，我想講的是生產力的巨大提升，而且它不只發生在數位世界。Digital AI 會把 PowerPoint、Word、寫稿、做 Podcast、做 YouTube 這些知識工作推到一個新的效率等級；Physical AI 也會在 FSD、機器人這一條線上，把實體勞動力推到新的成本曲線。這個問題我過去兩三個禮拜一直在想：當數位生產力與實體生產力同時暴增，人類經濟會變成什麼樣子？
• 在這個思考之後，我做了一個投資決策的改變：我先買進兩檔 ETF。一檔是 COPX，它是銅礦商的 ETF，重點不是買銅本身，而是買跟銅礦生產相關產業的一籃子公司；另一檔是 SLV，是白銀 ETF。我先講清楚，這兩檔不是什麼精挑細選的神標的，而是我目前覺得暫時可用、可以先建立部位的工具。重點不在於 ETF 本身多完美，而是我開始把銅與白銀放進投資組合，代表我引入了一個新的假設。
• 你如果回頭想，我以前也不投資比特幣。比特幣在我買之前早就紅一陣子了，我一直沒興趣，直到我開始更深入理解塔雷伯的反脆弱與槓鈴策略，才覺得比特幣在那個框架下有一個角色，所以我才開始買。現在我會去碰銅跟白銀，也是同一種狀況：我腦中出現新的結構性判斷，而不是短線追題材。
◼ 數位勞動力與實體勞動力未來都將豐盛
• 這個新的判斷就是：我越來越相信，數位勞動力與實體勞動力，未來都會進入一個極度 abundance 的狀態。abundance 這個字我甚至覺得翻成「豐盛」都不夠準，它比較像是多到滿出來、多到毫不稀缺。知識工作者用腦的勞動力，現在其實已經開始 abundance 化，未來只會更滿；而 Physical AI 會晚幾年，但我相信 2028、2029 Optimus 會大量進入工廠，到了 2030 之後更多低成本機器人加入，2035 左右機器人經濟可能全面啟動，家家戶戶都有機器人。當勞動力變成多到滿出來，它的價格就會變得越來越便宜，這對人類經濟的結構會是非常大的改變。
• 因為過去兩三百年資本主義的核心，其實就是勞動力加上資本，生產出商品與服務。資本是土地、機器、專利、知識；勞動力是腦力與體力。勞動力長期以來一直是很有價值的投入，但如果未來腦力與體力都 abundance 化，它的價值就會大幅下降，最後會導向「生產力過剩」。而當生產力過剩，你可以把它想成貨幣會變得更大量、更容易取得，貨幣本身的價值被稀釋，最後這些大量的貨幣會去追逐那些無法被複製、也無法被快速增產的東西。
• 我用一個很直覺的例子：現在在台灣，按摩一小時可能 1500 元，算是收入不錯的工作。但如果未來街頭巷尾都是機器人可以幫你按摩，供給一下子變成「多到滿出來」，你覺得按摩一次的價格會不會掉到 300？就算用通膨的角度講，名目價格可能沒變，但你手上的錢變多了，等於勞動服務的相對價格仍然在下降。核心結論是一樣的：當生產力兌換成貨幣的速度變快，貨幣會更容易被創造，而它終究會去追逐稀缺資源。
◼豐盛過後什麼是稀缺的？
• 所以問題就來了：在 AI 讓生產力極度豐盛的世界裡，哪些資源會變得更稀缺，而且大家會想要更多，但供給卻無法大幅上升？很多人第一直覺想到能源，因為 AI 需要電力，石油看起來也有限。但我自己的判斷是，能源短期可能是，但長期未必是。馬斯克講過太陽能長線會讓能源趨近無限，我其實同意這個方向。如果把時間拉到 10 到 20 年，太陽能的鋪設會因為電力需求暴增而加速，甚至低軌道與太空運算都可能出現更大規模的發展。低軌太陽能的發電效率高於地面，整體系統若成熟，能源長線有機會進入更豐盛、甚至更便宜的狀態，所以能源未必是那個能「保證稀缺」的答案。
• 那土地、房地產呢？土地供給有限，直覺上在生產力過剩的世界裡，房地產可能會水漲船高。但我覺得這裡變數很大，因為 AI 可能會改變人類居住與城市的必要性。你想像一個老人，如果想住風景好的鄉下，但需要就醫與生活便利，所以只好住城市。可是假設十年後醫療變成機器人下鄉、FSD 物流讓供給進得去，甚至可移動的醫療或手術單位都能到你家附近，那人類非得集中在都市的需求就可能下降。再加上社交也可能被新的型態改寫，我不敢說一定會怎樣，但至少土地不再是那個「供給永遠鎖死」的簡單故事，它可能因為 AI 讓人類更有效利用土地，而讓可用供給在體感上變多。
• 想到最後，我發現最有機會在 AI 豐盛時代仍然保有稀缺性的，反而是工業金屬。某些金屬很難在短期內把產量拉好幾倍、拉十倍。你就算給你大量勞動力，也不見得能快速增產，因為礦本身、開採、冶煉、供應鏈週期都卡得很死。這種「供給彈性很低」的特性，在我這個框架裡就變得很重要。
• 其中第一名就是銅。銅這個金屬我覺得非常有趣，年初 All-In Podcast 的 Chamath 也提過他看好銅，所以我一直把銅記在腦袋裡。當我把「AI 豐盛」這個框架放進來後，第一個想到的就是銅：銅未來會不會被取代？有些情境確實會用光傳輸替代部分銅的資料傳輸，例如某些叢集內部的連結，但你認真想一圈就會發現，在 AI 時代銅仍然很難被取代，因為它不只在運算系統裡重要，在電力系統裡也重要。像主機板上 CPU 與 GPU 的通訊、連結線路，很多地方本質上就是靠銅。就算部分會被光學替代，整體需求仍然會非常大，而運算越多、電力越大，銅的用量大方向就越往上。
• 更關鍵的是，銅不容易增產。供給彈性低、需求在上升、且用途是整個 AI 基礎建設與電力基礎建設的底層材料，這幾個要素同時集中在銅身上，這就是我把它排在第一順位的原因。
• 第二個我選的是銀。銀的重點我放在工業面，而不是把它當貨幣敘事。銀的導電能力比銅更好，但之所以不是全面用銀，是因為銀比銅貴很多，所以銀通常只會用在一些關鍵的接點與必要的位置。正因為它被用在關鍵點，那些關鍵點的需求成長起來，銀的用量也會跟著上去。另一個更直接的需求是太陽能：如果人類能源要走向豐盛，太陽能板的鋪設會增加，而銀又是太陽能板（銀漿）的重要材料之一。也就是說，銀同時吃到運算與能源這兩條長線需求。
• 而且銀跟銅有一個共通點：都很難快速增產。銀在很大程度上是銅的副產品，銅若難以大幅增產，銀也跟著難以大幅增產。你就算擁有更多勞動力，想把銅和銀的供給在短時間拉起來，現實上也非常不容易。
• 所以我目前的做法很簡單：在這個新框架下，我先把銅跟銀當成一個小部位配置，視為面對 AI 變局的一種避險。我希望自己在投資組合裡，有一些具備反脆弱特性的資產，也就是當世界發生巨大變動時，它不是受害者，反而可能受益。我認為 AI 會替人類的經濟世界帶來非常大的改變，甚至有些改變我們現在無法預測，所以我想先佈局一點這類在變局下可能更有利的東西，而金屬在我目前的推論裡符合這個角色。
• 也因此我沒有去買黃金。黃金現在的主要敘事仍然偏去美元化與通膨避險，那不是我此刻最有興趣的主題。對我來講，銅與白銀的長線價值更像是一種「文明建設稅」：當 AI 基礎建設全面擴張，某些關鍵材料會因為稀缺與難以增產而出現價格支撐甚至上行，這是我把它們納入投資組合的核心理由。
【過年連假好書推薦】
◼ 過年好書推薦
• 節目的最後一段，我想很快地跟大家分享幾本書跟幾部劇，當作過年期間可以帶走的清單。第一本我最想推薦、也是不管你看過幾次都值得重看的，就是 反脆弱。這本書我自己已經看了三次，嚴格說是兩次半，接下來會把第三次完整看完。因為我真的覺得，在這個年代，反脆弱是一個非常需要反覆咀嚼的概念。
• 反脆弱在講的，其實不是投資技巧，而是一個面對世界的分類方式。第一種是脆弱的東西，遇到變化就像玻璃杯一樣碎掉；第二種是強固的東西，它可以承受比較大的衝擊，但本質上仍然只是撐著；第三種才是反脆弱，遇到變化不但不受傷，反而從波動中獲益。我自己對 AI 的感受其實是又興奮又害怕，我真的覺得 AI 在未來十年，對人類文明帶來的改變，可能會超過過去五十年，甚至一百年的總和。
• 正因為變化會這麼大，我覺得我們必須重新檢視自己的生活，包括工作、學習、理財、投資、時間配置，哪些東西其實很脆弱，應該要想辦法移除；哪些東西可以讓它更強固；哪些地方有機會培養反脆弱性。不是所有事情都能變成反脆弱，但至少有些東西，可以讓它不要那麼容易被擊倒。當你一邊重讀反脆弱，一邊對照 AI 帶來的變局，你自然會開始思考，哪些地方需要做出比較根本性的調整。
• 就像我前面講的，開始買銅跟白銀，其實我自己也會害怕，因為這不是我熟悉、也不是我最舒適的投資領域。但當年第一次買比特幣，我也是一樣不舒服。這種不舒服，本身就是在提醒你：你正在重新思考自己面對未來變化的方式，而不是繼續待在舊的安全區裡。
◼ 風與真實
• 第二本想推薦的是小說，是我非常喜歡的一個系列，風與真實，也就是颶光典籍的第五集。這個系列如果你還沒看過，我會很推薦從第一集《王者之路》一路看上來。這套書的世界觀、角色塑造與長線鋪陳，我個人非常喜歡。中文第五集終於出了，雖然翻譯速度慢到讓人想吐槽，但還是很開心終於能補齊。如果你本來就喜歡長篇奇幻，這是一個很值得投入的世界。
◼ 馬斯克的X帝國
• 第三本書是 馬斯克的X帝國。這本書我自己有寫推薦序，所以也很老實跟大家說背景：作者本身比較不喜歡馬斯克，立場偏左派，對馬斯克的評價我不會完全同意。但我覺得他已經盡力做到一定程度的客觀，至少不是那種純情緒輸出的寫法。這本書其實在講兩段故事，一段是 Jack Dorsey 時代的 Twitter 發生了什麼事，另一段是馬斯克買下來之後，整個平台的轉折與衝突。
• 比較可惜的是，這本書大概在 2023 年截稿，所以沒有看到後續 Twitter、也就是 X 證明自己能夠重新活過來的階段。因此書中對馬斯克這筆收購，評價相對保守甚至偏負面。但如果你把它當成一個幕後故事來看，補足背景脈絡，而不是拿來當最終結論，我覺得它仍然是一本蠻有價值的書。
◼科技冷戰新賽局
• 接下來這本是 科技冷戰新賽局。老實說，一開始這本書沒有引起我的注意，是出版社編輯一直推，我才想說乾脆翻來看看，結果發現比我預期有趣很多。書名其實沒有完全抓到重點，它真正要講的是美國國防部底下的一個單位，Defense Innovation Unit，也就是 DIU。
• DIU 的任務很簡單，但也很困難，就是把民間的新創科技導入軍事體系。傳統軍事承包商又慢又貴，而未來戰爭本質上是無人機、AI、軟體與系統整合的競賽，美軍如果不改，會完全跟不上。DIU 就是在這樣的背景下誕生，中間遇到大量官僚、國安、制度面的阻礙，也經歷很多失敗，但最終確實讓美軍開始更大規模地與新創合作。這本書如果你對國防、科技、制度創新有興趣，是一個不錯的切入點。
◼納瓦爾寶典
• 最後一本書，我真的想替它說幾句話，就是 納瓦爾寶典。我最近一年在 Threads 上看到不少人嘲諷這本書，說看這本書的人很蠢、內容都是廢話。我老實講，我完全無法理解這種批評。這本書對我來說，是那種你如果真的走過一些路、做過一些選擇，再回頭看，會產生很強共鳴的書。你不會覺得它是在講老生常談，而是會覺得它在幫你校準一些你本來就隱約知道、但說不清楚的原則。
• 如果你看了這本書只覺得它在講空話，我反而會覺得，那可能不是書的問題，而是你還沒走到會跟它產生共振的位置。這不是高下之分，而是人生階段的差異。對我來說，納瓦爾寶典是一本會隨著時間重讀、而且每次重讀都有不同收穫的書。
◼韓劇推薦
• 書講完了，最後補兩部我很喜歡的劇。第一部是 愛情怎麼翻譯，我真的非常推薦，已經三刷了。這部劇一開始可能會讓人覺得有點奇怪，但如果你不要太糾結細節，而是看它在講人與人之間如何理解、如何錯過、如何翻譯彼此的情感，我覺得它寫得非常好，兩個主角的表演也很出色。
• 另一部是比較被低估的韓劇，有利的詐欺。它在講一個天才少女如何捲入犯罪集團，又如何試圖切斷自己的過去，在律師的協助下重新選擇人生。這部劇前後段風格其實有點不同，但整體我覺得很好看。如果你願意細看，每一集其實都有不少可以拆解的地方。
【2/16~2/20 本周直播傳送門】
生活太忙？YouTube演算法不主動推給你？
沒關係，我們把YT直播連結直接給你，本周 Miula 的 2 次精彩直播，都列在下方了。
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