EP403 | 🗿 — 2023-11-22

本集主要市場話題

  • OpenAI管理層風波:Sam Altman、Greg Brockman回歸公司,微軟在整起事件中的角色,以及非營利組織治理架構的問題。
  • 輝達(NVIDIA)第三季財報解讀:市場預期管理、Inference(推論)需求成長、中國營收議題、Gaming與車用業務、Networking下一階段成長點。
  • 「瓶頸投資法」的方法論分享,以及網通(Networking)產業的觀察(CISCO疲弱展望 vs. 台灣網通/資安廠商股價偏強)。

謝孟恭的觀點與看法

  • OpenAI再怎麼領先,差距長期會被慢慢縮小,因為AI發展需要人才、資金,還要「有辦法買到裝置(算力)」,三個要素缺一不可,例如xAI的Grok就是用約8000顆A100訓練出來的。
  • 認為微軟CEO納德拉並非幕後操縱OpenAI內鬥的黑手,比較像是「坐在旁邊看大家耍白痴,然後順手把人收走」的局外贏家,而非刻意設局。
  • 從OpenAI事件延伸提醒:投資市場的風險無所不在,即使是「看起來How to lose」的頂尖公司,也可能因內部治理問題出狀況,投資一定要有基礎的分散配置。
  • 輝達第三季財報本身數字很好,但因為Buy side(市場實際預期)早已估得比Sell side分析師預期更高,單純「擊敗分析師預期」不足以撐股價,下一季的18.1 billion指引其實低於市場普遍預期的18.5~19.5 billion。
  • Inference(推論)需求大幅增加,驗證了他先前在節目上的猜想:明年AI Computing的重點會從訓練端逐漸轉向推論端與資料中心儲存/傳輸端。
  • 軟體最佳化工具(如微軟的Olive模型最佳化工具)可以大幅拉近不同硬體在推論任務上的效能差距,但在訓練(Training)端,輝達仍具絕對優勢。
  • 針對輝達財報中提到的中國營收(約占20~25%),他個人選擇直接「當作0」來看待,因為H20晶片上市時程不明朗、且存在被美國政府進一步封鎖的政策風險;若最終真的被封掉,反而可能扶植中國自家晶片(含封裝)產業。
  • 投資分析核心方法論:找出產業的「瓶頸(Bottleneck)」,瓶頸所在的公司或產品通常最賺錢,因為量價會同步上升;隨瓶頸從AI晶片→CoWoS→記憶體逐步鬆動,漲價動能會減弱,此時就該move on找下一個瓶頸。目前台股操作上已放棄ODM/OEM類股,轉向尋找還有成長空間的標的。
  • 電動車產業目前尚未看到明確復甦訊號,車用屬於非必需性消費品,若總經環境不佳恐難有好表現,傾向先觀察特斯拉的表現作為指標訊號,在訊號明確前偏保守看待電動車。
  • 目前資金配置主軸仍是消費性電子與記憶體,AI相關持股(輝達、博通)持續持有。
  • Networking(晶片間東西向傳輸、資料中心南北向傳輸)被視為下一個10 billion+的業務重點,但市場對傳輸規格(400G/800G/1.6T)的升級速度預期可能過於樂觀,實際會是循序漸進。
  • 總經看法:消費性復甦力道比預期弱,升息對經濟的影響有滯後性,目前雖科技業已經歷過實質衰退並進入復甦,但整體經濟後續仍可能出現較大幅度的衰退,不能因為目前沒看到衰退就掉以輕心;但無論如何,投資人心態上必須假設市場長期利多大於利空,否則邏輯上就不該進場。

提到的產業與趨勢

  • AI Inference(推論)/資料中心儲存與傳輸:認為是2024年的重要成長點,獲輝達財報與台廠法說會驗證,伺服器整機出貨量預期會超過H100加B100總和。
  • 輝達(NVIDIA):Q3財報優於分析師預期但符合市場實際預期,持續持有部位;Gaming第四季有季節性下滑但庫存已壓到健康水位;車用部分與富士康合作下一代EV(富士康擔任EV代工OEM),但目前尚未看到明顯車用動能。
  • 英特爾(Intel)、超微(AMD):在GPU硬體規格外,透過軟體最佳化工具可提升推論效能(細節見下方投資建議段落)。
  • 記憶體/HBM:美光在HBM原本落後,目前開始追上,可能影響未來定價。
  • 台廠供應鏈:廣達法說提到AI晶片仍缺貨,顯示需求強勁;預期明年年中CoWoS供需可改善,瓶頸可能轉移到HBM,但不會像今年這麼缺。
  • 網通(Networking)產業:CISCO展望偏弱,預期要到明年第二、三季才會復甦;但觀察到台灣資安公司股價集體轉強,懷疑是終端客戶提前拉貨的先行訊號,計畫持續觀察逐字稿原文提及的「ForeignNet」「Power Auto Network」(辨識不清,推測為廠商名稱聽打誤植,無法確認正式名稱,照實標註)與CISCO後續財報變化。光通熱插拔題材過去市場炒作較熱,但實際企業端交換器升級速度較市場預期慢。
  • 電動車(EV):以特斯拉表現作為產業復甦領先指標,目前尚未布局安森美(ON Semiconductor),因電動車訊號尚不明確。
  • 消費性電子:目前僅看到補庫存,尚未看到全面性大拉貨,復甦力道弱於原本預期(引用美光對消費性市場展望保守的說法)。

提問箱 QA 回應(僅列與市場/產業/個股相關的提問)

  • 綠色帽子(高中生)問:高中生該如何入門股市,想法是大部分投0050、小部分0056是否可行。孟恭回應:不建議高中生花太多時間在學投資或做投資上,認為青春比投資報酬更珍貴,若真的有興趣可以先從大盤市值型產品(如0050類)嘗試,但不應該投入太多時間。
  • 好好理財問:未來投資理財大方向,消費性可能不會復甦是否與高利率有關、2022股市是否已反映經濟衰退、美國房價落底後創新高,綜合來看是否利多大於利空。孟恭回應:任何東西都會復甦,只是復甦強度可能不如預期,消費性目前偏向補庫存而非全面拉貨,資金應優先配置在成長性最好(瓶頸所在)的地方;升息對經濟的影響確實有滯後性,不排除後面才真正看到較大幅度的衰退;科技業2022年已經歷實質衰退並部分進入復甦,但實體經濟不一定跟進;無論行情多空,投資人心態上都必須假設市場長期利多大於利空,否則邏輯上根本不該進場,可以偏樂觀或偏保守,但樂觀成分應略大於悲觀。

本集出現的具體投資建議(歷史紀錄,非現在立場)

  • 英特爾(Intel):微軟的Olive模型最佳化工具可讓其ARC A770 GPU在執行Stable Diffusion推論任務時效能提升達2.7倍;加上市場傳出明年上半年可能將晶圓代工/封裝等業務分拆(spin-off)、使公司「純度變高」,謝孟恭認為此題材「蠻高機會會是真的」,並觀察到近期股價特別強勢,認為若只看Inference這個面向「東西可能就還蠻不錯的」。
  • 超微(AMD):同樣受惠於Olive工具帶來的推論效能提升(RX 7900 XTX上最高可達10倍),謝孟恭認為AMD在Inference端「有機會可以拉出比較高的市占」,但訓練(Training)端表現仍需持續觀察。

觀點變化(對比先前)

考古回填,觀點演變由綜述階段處理

一句話總結

本集謝孟恭深入拆解輝達Q3財報與OpenAI內鬥事件,強調「找瓶頸」的投資方法論與Inference需求將成AI產業下一階段焦點,同時提醒總經升息滯後效應與投資風險分散的重要性。