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宏觀視角 | 當AI開始生產:貨幣的終結與聲譽的崛起
想像一個世界,AI與機器人接管了從耕種、製造到運輸、診斷的所有工作。物質極大豐富,生活必需品近乎免費。在這樣一個「後稀缺時代」,我們今天所熟知的「貨幣」,還有存在的意義嗎? 貨幣的誕生,源於「稀缺性」與「交換需求」。但當 AI的生產力強大到足以抹平物質稀缺時, 支撐貨幣價值的基石正在動搖。當麵包、房屋、汽車的生產成本趨近於零時,其價格也將歸零。在這種情況下,以美元、人民幣等來計價和分配這些資源,將變得毫無意義。 生產力是經濟價值的最終來源。 貨幣是價值的度量和交換媒介。 信用是對未來生產力和價值的預支。 健康的關係是:信用擴張引導資源投向能提升未來生產力的領域,從而創造更多真實價值,並由這些價值來支撐和償還信用,形成良性循環。反之,則會產生泡沫與危機。 1. 生產力 → 價值 生產力是基礎 :生產力(勞動力、技術、資本、資源的組合效率)決定了社會能創造出的商品與服務的總量。這是社會財富和 真實經濟價值 的物質基礎。 價值的主觀與客觀 :價值有主觀成分(效用價值論),但必須以客觀的生產力為依託。沒有生產,就沒有可供評價的對象。 2. 價值 →

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4天前讀畢需時 4 分鐘


微軟、英偉達與 Anthropic 的合作:全球化 AI 盈利部署與商業模式重大啟示
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 在 2025 年 11 月,三間美國科技巨頭——微軟(Microsoft)、英偉達(NVIDIA)與 Anthropic 宣布達成一項總額高達 150 億美元的戰略合作。這筆交易不僅讓 Anthropic 的估值飆升至 3500 億美元,更標誌著全球人工智能產業進入了一個新的階段:資金、算力與模型的閉環生態。這種合作不僅是資本的流動,更是未來 AI 盈利模式的縮影,對全球化人工智能的發展與商業模式提供了重大啟示。 一、合作的核心結構 • 投資金額 :微軟承諾最多投入 50 億美元,英偉達最多投入 100 億美元。 • 算力承諾 :Anthropic 承諾購買 300 億美元 Azure 算力,並額外簽約 最高 1 吉瓦算力。 • 技術支持 :英偉達提供最新 GPU 架構(Grace Blackwell、Vera Rubin),支撐 Claude 模型的運行。 • 商業化落地 :微軟 Azure AI Foundry 將整合 Claude 模型,企業客戶可直接使

Dr Frederick Wong
11月21日讀畢需時 4 分鐘


馬斯克1兆美元薪酬:人類史上最貴對賭,也是AI泡沫的「終極指標」
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 2025年11月6日,特斯拉股東以超過75%的贊成票,通過了埃隆·馬斯克未來十年最高可解鎖近1兆美元市值的薪酬方案。條件只有一個——把特斯拉從一家「高端電動車公司」抬升為「AI+機器人+能源」三位一體、市值8.5兆美元的超級物種。方案一經落地,立即被外界視為「全球最貴CEO激勵」,但也被不少評論者稱為「AI泡沫的晴雨表」。 一、1兆美元薪酬到底長什麼樣? 1. 零底薪、全股權、12階梯 • 不發現金,只給限制性股票,合計約4.2億股,占完全稀釋後股本的12%。 • 每解鎖1%需同時達成「市值里程碑+營運里程碑」雙條件,任何一檔落空即作廢。 2. 市值階梯:1.1兆→8.5兆美元 • 需要再造「6個今天的特斯拉」,相當於把蘋果+英偉達+微軟一併甩在身後。 3. 營運階梯:AI與機器人是硬骨頭 • 累計交付2,000萬輛整車; • FSD訂閱用戶≥1,000萬; • Robotaxi商業化營運100萬輛; • 人形機器人Optimus累計銷售100

Dr Frederick Wong
11月10日讀畢需時 3 分鐘


AI 經濟內循環與晶片抵押融資
「晶片抵押融資、AI算力經濟:Nvidia、甲骨文、OpenAI三家公司內循環」,它精準地描繪了當前AI巨頭之間正在形成的一種緊密且共生的商業模式。這不僅僅是一個簡單的供應鏈,而是一個強大的戰略閉環和生態聯盟。 以下將詳細拆解這個「內循環」是如何運作的,以及每家公司在這個循環中的角色和利益。 一、角色分解與循環動力 1. Nvidia:算力的「軍火商」 角色: 提供最核心的生產資料——AI運算晶片(如H100、H200、B100/Blackwell)。 在循環中的作用: 對甲骨文: Nvidia是甲骨文建構其AI雲端基礎設施的核心供應商。甲骨文需要斥巨資購買數萬甚至數十萬顆Nvidia的GPU來建設其算力叢集。 對OpenAI: 雖然OpenAI也自行採購晶片,但它嚴重依賴Nvidia的硬體架構和軟體生態(如CUDA)來開發和運行其模型。Nvidia的晶片性能直接決定了OpenAI模型的迭代速度和推理成本。 「晶片抵押融資」的連接點: 這個環節非常關鍵。甲骨文等雲端廠商在採購晶片時可能需要巨額融資。一種可能的模式是,它們可以用未來的雲端服務收入

Dr Colin Lee
11月1日讀畢需時 7 分鐘


人形機器人量產前夕(二):全球青年就業市場結構性轉型陣痛
年輕人失業與人形機器人的量產密切相關,它們是同一趨勢的兩種表現,共同指向就業市場的一場結構性革命。 人形機器人量產倒數,青年就業市場迎來結構性革命——專家呼籲:教育轉型與社會政策亟需跟上技術變革步伐 隨著特斯拉(Tesla)等科技企業加速推進人形機器人量產計劃,全球就業市場正迎來一場前所未有的結構性轉型。據悉,Optimus人形機器人預計將於2026年實現年產10萬台、2027年突破50萬台,這一進程不僅將重塑多個產業鏈,更對全球青年就業帶來深遠影響。 一、入門級崗位面臨機器人替代潮 人形機器人的量產,首當其衝的是傳統上由年輕人擔任的 重複性高、結構化程度高 的入門級崗位。包括: 服務業 :餐廳侍應、咖啡師、超市收銀員 物流與體力勞動 :倉庫揀貨員、快遞分揀員、清潔工 家務勞動 :摺衣、打掃、簡單烹飪等家政服務 這些崗位正是當前AI與機器人技術最容易替代的領域。Optimus等機器人能夠24小時不間斷工作,錯誤率低且長期成本更具優勢,使得企業在人力與機器之間愈發傾向後者。 二、青年就業陷入「兩面夾擊」困境 更令人憂慮的是,年輕人不僅在體力勞動市場

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10月22日讀畢需時 5 分鐘


人形機器人量產前夕(一):通用型機器人時代來臨丨社會需共建「人機協作」新生態
隨著特斯拉(Tesla)正式公布Optimus人形機器人量產時間表,全球就業市場即將迎來一場自工業革命以來最深刻的結構性轉型。專家警告,這場轉型不僅將顛覆傳統勞動力結構,更對教育、社會政策與法律倫理提出前所未有的挑戰。 一、技術成熟度超預期,通用型機器人時代提前來臨 根據特斯拉最新技術路線圖,Optimus機器人已完成 「設計凍結」 (Design Freeze),核心機械結構與傳感系統定型,標誌著其從實驗室原型正式邁向規模化生產階段。其技術迭代速度驚人: V2版本 較初代減重10公斤,步行速度提升30%,手部與頸部自由度大幅增加,已能執行摺衣、簡單家務等精細操作; V3版本 進一步強化環境適應與操作靈巧性,旨在無需改造人類環境的前提下實現無縫部署。 特斯拉計劃於2025年試產1萬台核心零件,2026年實現10萬台整機量產,2027年目標產能達50萬台。這一進程遠超市場預期,預示著 通用型機器人時代將提前來臨 。 二、就業衝擊:從「任務替代」到「職位重構」 人形機器人的通用性使其能同時衝擊多個產業鏈,就業市場影響將分階段顯現: 2025-2026

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10月22日讀畢需時 3 分鐘


破壞性創新:2025年諾貝爾經濟學的核心與AI經濟的未來分析
2025年,諾貝爾經濟學獎頒給了喬爾·莫基爾(Joel Mokyr)、菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)與彼得·郝伊特(Peter Howitt),表彰他們對「創新驅動的經濟成長」的傑出研究。這三位學者的研究不僅深化了我們對「創造性破壞」(Creative Destruction)的理解,更為AI經濟的未來提供了重要參考。本文將探討破壞性創新的經濟學意涵,並結合AI技術的發展,分析其對未來經濟的潛在影響。 一、破壞性創新的經濟學基礎 1. 創造性破壞的核心概念 「創造性破壞」是奧地利經濟學家熊彼得(Joseph Schumpeter)提出的經典概念,指的是新技術、新產品或新產業的出現,取代舊有的技術與產業結構。這一過程雖然造成短期的經濟與社會動盪,但長期來看,卻是驅動經濟成長的核心動力。 阿吉翁與郝伊特於1992年發表的數學模型,進一步將創造性破壞精確化,闡明新產品的出現如何淘汰舊產品,並帶動經濟的持續成長。他們的理論指出,經濟成長的本質,不僅來自於資本或勞動力的累積,更來自於技術進步與創新的不斷迭代。 2. 莫基爾的歷史觀點...

Dr Colin Lee
10月16日讀畢需時 5 分鐘


NVIDIA 戰略投資分析:攜手 Intel 重塑全球 AI 與 PC 計算格局
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 一、重大事件概述 NVIDIA 與 Intel 共同發布重大戰略合作公告,雙方將共同開發多代數據中心 AI 基礎設施與個人計算產品。此合作包含三個核心層面: 技術整合 :採用 NVIDIA...

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10月8日讀畢需時 4 分鐘


OpenAI豪花一千億 - 與Oracle、Nvidia共建算力帝國
在全球人工智慧(AI)技術快速崛起的背景下,OpenAI、Oracle和Nvidia三家科技巨頭攜手合作,計劃共同投入高達一千億美元,建立一個龐大的算力帝國。這一合作不僅是對未來AI基礎設施的重大投資,更是各自公司戰略發展的重要一步。以下將深入分析每家公司的利益所在。 OpenAI的「星門計畫」將消耗全球高達40%的DRAM產量,與三星和SK海力士達成每月90萬片晶圓供應協議 近日,OpenAI宣布與三星及SK海力士簽署初步協議,將為其龐大的「星門計畫」數據中心提供高達每月90萬片的未切割DRAM晶圓。這一需求可能占全球DRAM產量的約40%,顯示該計畫的龐大規模及對記憶體資源的需求。 根據報導,這些協議將包括多種類型的記憶體,涵蓋一般的DDR5和專門為人工智慧處理器設計的高帶寬記憶體(HBM)。隨著全球300mm晶圓廠產能預計在2025年達到每月1000萬片,星門計畫的需求將顯著影響市場。 除了記憶體晶圓供應協議外,三星還在尋求與OpenAI的其他合作機會,包括在韓國協助設計和運營星門AI數據中心的架構及整合服務。三星的子公司還計劃開展浮動數據

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10月3日讀畢需時 3 分鐘


2025年第四季投資組合特別策略報告
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 2025年第四季(Q4)量身打造的投資報告,涵蓋五大主軸:天然資源(金礦股)、香港房地產、AI ETF(中美)、內地CIPS金融科技股、私募股權(聚焦內地人才企業)。本報告結合最新市場趨勢、...

Dr Frederick Wong
9月29日讀畢需時 5 分鐘


從創投到巨頭:輝達(NVIDIA)的資本戰略演進史
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 一場從生存掙扎到主宰未來的精準募資佈局 前言 輝達(NVIDIA)如今的兆美元市值與AI霸業,並非一帆風順。其背後是一段 從瀕臨破產到精準運用資本武器 的戰略演進史。每一次募資轉折,都緊扣技術突破與市場變革,最終織就了這家晶片巨頭的全球版圖。 階段一:求生時代|風險投資撐起的早期夢想(1993-1998) 📌 主題:生存優先,資本是救命稻草 早期依賴 :創立初期,輝達與多數矽谷新創一樣,依靠 創始團隊投入 與 風險投資(VC) 維繫營運。 關鍵金主 : 紅杉資本(Sequoia Capital) 成為早期伯樂。其合夥人Don Valentine(曾投資思科)看好圖形處理潛力,注資換取股權。 殘酷現實 :首款產品NV1慘敗,資金幾近耗盡。1996年被迫裁員70%(從100人砍至30人), VC資金在此刻成為續命關鍵 。 💡 此時募資邏輯 :說服投資人相信「圖形運算的未來」,而非既有營收。 階段二:驚天一躍|IPO開啟資本擴張之路(1999年)

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9月25日讀畢需時 3 分鐘


FOFA 訂閱時代:會員制學習如何重塑教育與就業生態
當大學學位與就業間的連結日益斷裂,一種新型態的教育模式正在全球崛起: 會員制訂閱式學習平台 。這股浪潮正在從根本上挑戰傳統高等教育壟斷人才認證的地位,為青年就業開闢出一條嶄新路徑。 一、傳統文憑的黃昏:為何需要新選擇? 大學教育正面臨三重困境: 成本失控...

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9月17日讀畢需時 3 分鐘


輝達(NVIDIA)如何從失敗中築起兆美元帝國
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 在今日輝達稱霸AI晶片市場、市值突破兆美元的榮光背後,藏著一段鮮為人知的「失敗進化史」——數次瀕臨破產的危機,反而成為鍛造其核心競爭力的熔爐。 🎯 四次關鍵「失敗」與戰略轉折 1. NV1:技術路線的慘痛教訓(1995) 失敗根源 :首款產品NV1採用非主流「二次曲面」技術,與微軟DirectX標準衝突,導致生態孤立。 生死時刻 :產品滯銷,公司從100人裁至30人,現金幾近枯竭。 關鍵轉折 :黃仁勋毅然 放棄自有技術,全面擁抱行業標準 ,全力開發兼容Direct3D的新架構。 2. NV2:與SEGA合作的戰略自省 戲劇性轉折 :獲SEGA資金開發NV2後,輝達卻主動 終止合約並退款 ,因意識到二次曲面技術沒有未來。 意外收穫 :SEGA欣賞其誠信,允許保留資金,這筆錢成為RIVA 128的研發救命金。 3. RIVA 128:不完美產品的閃電戰 風險賭注 :雖有顯存不足、視頻播放弱等缺陷,但以 性價比與兼容性 閃電佔領市場。 核心啟示 :與其追求完美而

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9月16日讀畢需時 2 分鐘


從AI價值到AI價值供應鏈管理架構師
在智能代理時代,在價值供應鏈管理架構中,採購官員的角色將發生深刻轉變,從「操作者」變為「設計者」和「監督者」。這種變化不僅是技術層面的升級,更是思維方式、能力結構和組織定位的全面重構。 一、從「執行者」到「AI訓練師」與「策略設計者」 傳統採購人員大量時間花在尋源、比價、談判、合約執行等重複性事務上。而在AI代理主導的未來,這些任務將被自動化系統完成。 新角色要求: • 設計AI代理的行為邏輯:比如設定談判策略、風險評估模型、供應商評分機制。 • 訓練AI理解業務語境:AI需要理解「優質供應商」不只是價格低,還包括交付穩定性、合規歷史、ESG表現等。 • 持續優化AI決策:通過反饋機制不斷校正AI行為,避免「算法僵化」或「數據偏見」。 二、從「流程管理者」到「異常處理專家」與「價值洞察者」 AI可以處理95%的標準流程,但複雜的異常、倫理衝突、突發風險仍需人類介入。 新角色要求: • 成為「最後一道防線」:當AI無法判斷或出現偏差時,採購官員需介入決策。 • 識別AI盲區:例如,AI可能忽視地緣政治風險、供應商隱性關聯或文化衝突。

Dr Frederick Wong
9月12日讀畢需時 2 分鐘


寒武紀:從妖股到新質生產力先鋒的可行性報告
免責聲明 : 本網頁內容並非投資意見,亦不構成任何投資產品之要約、要約招攬或建議。 一、前言:當「妖股」兩字被重新定義 在 A 股市場,「妖股」曾是高換手、高槓桿、高波動的代名詞;如今,「妖」的內涵正在被寒武紀(688256.SH)改寫。它用七年時間,從一篇中科院論文躍升為「新質生產力」的代表,並在 2025 年 8 月短暫超越茅台,成為全民熱議的「股王」。本文拆解:妖氣如何轉化為新質實力?這條路徑是否可持續?投資者又該如何參與而不受傷。 二、妖股身世:少年班論文到千億市值 2016 年,陳天石、陳雲霁兩位少年班兄弟在中科院計算所走廊裡,把獲得 ASPLOS 最佳論文的 AI 晶片架構變成公司,取名「寒武紀」,寓意 AI 算力的「生命大爆發」。 • 2017 年:全球首款終端 AI 晶片寒武紀 1A 裝進華為 Mate10,技術聲譽封神。 • 2020 年:科創板上市,首日市值破千億,營收卻不足 3 億,百倍市銷率奠定妖股基因。 • 2022 年:美國列入實體清單,台積電 7 nm 斷供,股價最低 54 元——市場以為故事終結。 • 2023Q4

Dr Frederick Wong
9月1日讀畢需時 4 分鐘


2028年 Neuralink
Neuralink的技術現狀與未來潛力,我們可以構思出一篇關於「人類永生與進化」的論述。 從 Neuralink 到永生:腦機接口如何重新定義人類的進化與存在 Noland Arbaugh 的故事不僅是一個醫療奇蹟,更可能是人類歷史的一個轉折點。當一位四肢癱瘓的患者能僅憑「意念」下棋、學習、操控世界時,我們見證的不只是功能的恢復,而是 人類第一次真正意義上將意識數位化,並與外部機器無縫融合 。這微小的一步,正指向一個宏大的終極命題:人類能否藉此擺脫肉體的束縛,實現某種形式的「永生」,並引導自身的進化方向? 第一階段:功能性永生(The Functional Immortality)—— 意識的備份與遷移 Noland 的案例揭示了腦機接口(BCI)最直接的永生路徑: 意識的備份與載體遷移 。 擺脫肉體的桎梏: 人類的死亡,往往是因為肉體這個「硬件」的衰竭(器官老化、疾病、意外)。但我們的意識、記憶、人格——這些「軟件」——也隨之湮滅。Neuralink 的技術提供了一種可能性:將大腦的活動,包括運動意圖、初步感官信號甚至記憶痕跡, 高保真地讀取

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8月28日讀畢需時 4 分鐘


《超前部署》在經濟投資的範例
在經濟與投資領域,「超前部署」指的是提前洞察趨勢,並在市場多數人尚未行動前,提前佈局潛力產業或資產,以獲得長期競爭優勢或超額回報。 超前部署 vs. 領先指標:戰略思維與數據洞察的結合 在投資、商業決策或政策規劃中,「 超前部署 」和「 領先指標...

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8月22日讀畢需時 4 分鐘


NVIDIA 市值突破 4 萬億美元:AI 時代的王者,但能否持續領跑?
NVIDIA(輝達)在 2024 年 7 月 9 日 市值正式突破 4 萬億美元 ,超越蘋果、微軟,成為全球市值最高的公司。這一里程碑不僅鞏固了 NVIDIA 作為 AI 晶片霸主的地位,更象徵著 「AI算力」已成為全球科技經濟的新石油 。 1. NVIDIA...

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7月15日讀畢需時 3 分鐘


黃仁勳的成功之道:做真正的自己,在中美競爭中左右逢源
在全球科技競爭日益激烈的今天,英偉達(NVIDIA)作為全球領先的圖形處理和人工智能技術公司,其創始人兼CEO黃仁勳的成功備受矚目。尤其在中美兩個全球最大科技市場之間,黃仁勳展現出的卓越領導力和戰略眼光,使英偉達在複雜多變的環境中左右逢源。他的成功不僅源於技術創新和市場洞察...

Dr Frederick Wong
7月10日讀畢需時 4 分鐘


2025年經濟周期定位與策略應對 —— 整合《宏觀經濟、企業演化與個人發展》的三維分析
一、宏觀經濟周期:2025年可能處於「技術驅動的復甦調整期」 根據 康德拉季耶夫長波理論(Kondratiev Wave) 與 熊彼特創新周期 ,當前全球正處於以下階段: 技術基礎 : 主導技術 :AI、新能源、量子計算等「第六波創新」核心技術進入商業化爬坡期(參照Pere...

Dr Colin Lee
7月7日讀畢需時 3 分鐘
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