核心箴言：  窮人出賣時間，中產投資趨勢，而未來的千億巨頭則「重塑生存規則」。 一、 財富邏輯：從「勞動所得」轉向「系統控制」 在 2026 年的科技背景下，財富不再來源於勤奮，而來源於你對「 生存要素 」的佔有。要掌握富人的錢財，你的事業必須建立在以下三個「槓桿」之上： 勞動力槓桿：從「僱人」到「擁有機器人」 富人思維：  不再支付勞保與薪資，而是購買「 物理 AI（Physical AI） 」與人形機器人部隊。 掌握項目：  AI 代理人系統（Agentic AI）。 致富路徑：  建立一套自動化服務系統，讓 AI 在你睡覺時處理法律、會計、編程或物流任務。這就是「一對無限」的槓桿，成本趨近於零，收益卻無上限。 能源槓桿：掌握 AI 時代的「數位石油」 富人思維：  所有的智慧運算都以電力為代價。控制了能源，就控制了所有 AI 公司的利潤。 掌握項目：   鈉離子電池技術 與 分散式微電網 。 致富路徑：  投資或研發能讓資料中心降本增效的儲能技術。當全世界都在買算力，你要做那個「賣電」或「儲能」的人。 生命槓桿：投資「生物數位化」的最後防線

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。 Credit to : All-in Podcast (2026). All-in's 2026 Predictions. Youtube . 隨著我們邁入 2026 年，全球頂尖商業與科技播客《All-In Podcast》發布了備受矚目的年度預測。在當前美國 GDP 增長強勁（亞特蘭大聯儲預測 2025 Q4 增長達 5.4%）、通脹受控以及「川普經濟繁榮（Trump Boom）」的背景下，本次對話揭示了從科技監管、地緣政治重組到資產類別輪動的關鍵趨勢。 對於家族辦公室（Family Offices, FOs）而言，這些信號對於調整投資組合與風險管理策略至關重要。 關於講者背景：為何他們的觀點值得家族辦公室關注 《All-In Podcast》之所以能成為全球資本市場的風向標，在於四位主持人皆為矽谷深具影響力的運營者與投資人，他們掌握著數十億美元的資本配置權，並深入參與科技與政策的核心圈： Chamath Palihapitiya（風險投資與深度科技專家）：

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。 2026 年是「十五五」規劃的開局之年，這不僅是數字的更迭，更是中國經濟從「規模紅利」 徹底轉向 「系統安全與質效革命」的劇變起點。 一、 地區資源：從「全面開花」到「功能分極」 在「十五五」框架下，地區發展不再僅追求 GDP 總量，而是根據 國家戰略安全 與 全要素生產率 進行資源精準配置。 大灣區（GBA）：戰略突圍的「離岸樞紐」 定位：  承載「高水平對外開放」與「跨境科研一體化」。 資源流向：  資金將高度集中於 河套、橫琴、南沙 等平台，利用香港的金融低窪與內地的製造深度，打造「AI + 出海」的核心基地。 長三角（YRD）：硬核科技的「全產業鏈航母」 定位：  全球領先的先進製造業集群。 資源流向：  資源將圍繞 集成電路、生物醫藥、高端裝備 進行垂直整合。2026 年，長三角將成為國產替代與「首台套」裝備最主要的應用場景。 中西部與內陸：戰略後方的「能源與數據庫」 定位：  「東數西算」與能源保障基地。 資源流向：  隨著綠氫管道與特高壓線路的鋪設，

Credit to : Peter H. Diamandis (2026). Elon Musk on AGI Timeline, US vs China, Job Markets, Clean Energy & Humanoid Robots | 220 . Youtube. 我們正處於奇點之中 在近日 Peter Diamandis 主持的《Moonshots》播客中，Tesla 與 SpaceX 創始人 Elon Musk 進行了一場極具前瞻性的深度對話。Musk 直言：「我們正處於奇點（Singularity）之中。」他將人工智能（AI）與機器人技術的發展形容為一場「超音速海嘯（Supersonic Tsunami）」。 對於家族辦公室與超高淨值投資者而言，這不僅是科技新聞，更是資產配置邏輯的根本性重塑。本文將為協會成員梳理訪談核心，並提煉出對家族財富管理的關鍵啟示。 第一部分：Musk 的核心預言與時間表 1. AGI 與算力的指數級爆發 時間表：  Musk 預測 AGI（通用人工智能）將在 2026年  出現；到  2030年 ，A

前言：當「Deep」遇上「Open」，世界分裂為兩套成本邏輯 站在2025年的終點，「中美電力對比圖」揭示了2026年全球經濟最隱秘的暗線： 中國新增發電能力是美國的9倍 。 這意味著 2026 年的全球 AI 競賽將呈現出一種奇特的錯位： 美國（矽谷）：  擁有最強的大腦（算法），但受困於昂貴的身體（電力與基建成本）。 中國（長三角/珠三角）：  擁有最強的體魄（電力與工程化），正在將智力成本打成「白菜價」。 以下是關於 2026 年中美經濟結構、投資機會及極端風險的深度推演。 第一章：中國預測——從「房產本位」到「能量本位」 2026年中國經濟將出現明顯的「換檔」，傳統引擎熄火，新動力固化。 價值錨點轉移：數據中心是新的「CBD」 預測：  過去二十年，中國財富蓄水池是房地產； 2026年起，財富蓄水池將變為「可調度的綠色算力」 。 現象：  地方財政將加速從「賣地」轉向運營「數字基建」。能夠將電力轉化為算力 Token 的 IDC（互聯網數據中心）和特高壓電網，將成為產生穩定現金流的「核心資產」。 生產力通縮，服務業通脹 DeepSeek

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。 2026年全球經濟預測仍存在不確定性，但根據目前主要國際機構（如IMF、世界銀行、OECD）及經濟學家的分析，可梳理出以下關鍵趨勢與挑戰： 一、整體增長趨勢 溫和復甦，但分化加劇 全球經濟預計維持 中低速增長 （約2.5%-3%），低於疫情前平均水平。 主要經濟體增長差異顯著： 新興市場 （如印度、東南亞）增長動能較強（預計5%+），受內需擴張、產業鏈轉移推動。 已開發經濟體 （如美國、歐元區）增長放緩（預計1%-2%），受高通膨、高債務、人口老化制約。 通膨與貨幣政策轉向 通膨有望進一步降溫，但部分地區（如服務業、薪資增長）可能維持黏性。 主要央行（Fed、ECB）可能進入 降息周期 ，但步調謹慎，避免過早刺激通膨反彈。 二、主要風險與挑戰 地緣政治與供應鏈碎片化 烏克蘭戰爭、中美科技競爭、區域衝突（如中東）持續影響能源與糧食安全。 供應鏈重組 加速，企業傾向「友岸外包」或「近岸外包」，推高成本但增強韌性。

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 →

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

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

「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

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

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

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...

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...

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

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、...

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）

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...

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

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。