EP510 | 🪅 — 2024-11-30

本集主要市場話題

台股這波修正的技術面看法，以及短線反彈能不能站穩
「硬體 → 軟硬整合 → 軟體」三階段論的最新進度
Agentic AI（自動化）作為美股接下來一段時間的關鍵字
各企業導入 AI 自動化後的具體案例（Klarna、Google、ServiceNow、希斯洛機場）
市場即將進入「AI CAPEX 有沒有真的轉出獲利」的驗證階段
2C 端 AI（手機、晶片、裝置）與模型供應商之間的價值消長

謝孟恭的觀點與看法

認為台股這波修正差不多到尾聲，接下來應該會出現反彈，但反彈能走多遠要看正上方的壓力線能不能打穿；打不穿就可能繼續往下探。
過去大家仰賴維生的一些主要題材、常見股號，後面不一定能繼續帶來不錯的報酬；就算有分配到相關族群的部位，也可能只是買到族群裡稍微反彈的部分，而非整個族群重新走強。
三階段論（硬體、軟硬整合、軟體）：現在已經確定走到軟硬整合，並且往軟體方向前進；美股已經很明顯走向軟體，但台股在軟體標的的選擇非常少（連外資分析師想推薦台灣軟體名字給客戶都很難找）。
AI 硬體題材如果不是新故事、新題材，舊題材很難再炒起來，交易上會變得比較困難；接下來應往過去被忽略、比較 Legacy/傳統、或過去表現較弱（Underdog）的方向找機會。
Agentic AI（自動化）會是美股接下來一段時間市場的非常大主流；過去自動化多集中在工業/工廠端，現在已開始走向消費端與服務端。
分享多個企業導入 AI 自動化的案例：Klarna 導入 AI 客服後單通電話時間從 11 分鐘降到 2 分鐘，減損掉約 700 個客服人力，每年多出約 4000 萬美元利潤；同時用 AI 生成文案／圖像相關作業省下 25% 成本；Google 在 10 月的公開發言提到現在有 25% 的 code 是由 AI 處理，工程師只需驗證；ServiceNow 用自家 Now Assist，效果相當於支援掉 50 人力、每年省下 550 萬美元人事支出，且有 5% 的程式碼是用 text-to-code 生成；倫敦希斯洛機場採用 Salesforce 服務後，現有 27% 的客服由 AI 直接完成，每月可回答 4000 則問題並獲得好評。
認為廣告代理產業（Agency）過去靠幫客戶對接媒體版位、抽成賺錢的模式，未來可能被 Meta、Google 這類平台自己用 AI 工具收割掉，因為平台可以直接提供文案/投放工具、不收 Markup，把廣告代理商賺的中間利潤慢慢收回自己手上。
認為接下來市場氛圍會開始轉向對「AI 驗證」的檢視：過去炒的 AI CAPEX 到底有沒有真的轉出獲利，這是一個接近「非 0 即 1」的過程；純粹拉估值的故事已經走完，接下來要看實際營收與獲利數字，才能討論明後年 CAPEX 是否能繼續開出更強的年增。
自陳個人是非常相信 AI 的人，認為很多批評 AI「講的東西不夠準」的人是雞蛋裡挑骨頭；但也自我提醒，他自己是不太考慮 CP 值、願意為喜歡的東西付高溢價的人（他會買 Vision Pro），所以他對 AI「值不值得」的判斷可能偏樂觀，一般人或企業是否願意實際掏錢導入才是關鍵。
認為既有服務（例如 Apple One 訂閱）把 AI 當加值功能導入後，可能會讓用戶黏著度更高、退訂率更低，消費者慣性很強，除非新服務的優勢極大，否則消費者沒有太大動機轉換陣營（類比 HBO 只為了看《權力遊戲》訂閱、看完馬上退訂的現象）。
認為模型供應商（model provider）會越來越不值錢，因為各家模型的差距愈來愈小，且模型商本身要背負龐大的資本支出；反而是能直接接觸消費者的硬體/裝置商（手機、筆電等）最占優勢，未來可能出現多家 AI 公司競標成為裝置預設服務的局面（類比 Google 出價成為蘋果預設瀏覽器的模式）。
舉例：蘋果已公開表示目前用 OpenAI，但不排除之後採用其他家服務；三星原本主要與 Google 合作，最近傳出也要採用 OpenAI，驗證了他認為模型商議價力會下滑、裝置商掌握主動權的論點。
認為 AI 供應鏈的市場焦點，接下來會從目前這幾檔大家聚焦的硬體股，慢慢轉向真正提供 Agentic AI 服務的公司本身。

提到的產業與趨勢

影像感測（CIS）族群：他認為這是躺在地上蠻久的族群，隨著 Meta/VR 等新服務採用的鏡頭數量增加，未來可能有新的機會產生（產業族群論述，未點名個股代號）。
企業自動化/Agentic AI 服務提供商：提及 HubSpot、ServiceNow、Salesforce、Google、Amazon 作為 2B 服務提供者的例子，用來說明自動化匯入企業端的進展，非具體買賣建議。
Klarna：作為金融科技新創導入 AI 客服省成本的案例（非上市股票討論）。
2C AI 裝置端：提及 Samsung 手機、蘋果手機、Qualcomm 與 MTK 晶片、Meta 眼鏡，認為這些能直接接觸消費者的硬體屬於後面 AI 的「Big Win」方向；並提到「如果你覺得高通的筆電很好的話，可以看高通」，但他自陳自己是很鐵的果粉，個人傾向認為蘋果後面也會很有機會。
NVIDIA、Broadcom（博通）、TSM（台積電）：提及這是目前 AI 供應鏈上市場最聚焦的大型股（AI Big Names），他認為未來市場關注焦點會逐漸從這些名字轉向提供 Agentic AI 服務的公司。
OpenAI：提及其近期在與 TSM 洽談合作，並與一些 ASIC 供應商討論自研晶片（非上市公司，屬產業動態提及）。

提問箱 QA 回應（僅列與市場/產業/個股相關的提問）

網友問（提到老高 YouTube 說法）：老高說 AI 快速發展終將超出人類控制範圍導致毀滅，若真如此 2029 年前是否該賣掉持股、脫手房產提早享受退休生活？孟恭回應：老高是在唬爛、是講故事的人，他不會去買單這種說法；AI 不會超出人類控制、也無法真的導致人類毀滅，至少現在及未來一段時間都不會發生像電影裡 AI 殺人的情節；反而未來要擔心的是 AI 被過度監管，導致變成少數幾家寡頭企業壟斷，這才是應該害怕的劇本。
網友問 0050 連結基金：網路上有人認為高稅收族群可以買不配息型的連結基金，也有人覺得不恰當（因為是槓桿套利型產品，且不是 100% 投入連結基金），詢問孟恭看法。孟恭回應：他不喜歡槓桿套利型的產品；這類衍生應用型產品一定會有適合的特定族群，但他不會在節目上公開推廣給大眾，因為多數人不一定適合；他個人還是傾向直接買原型 ETF，繳稅的部分也有合法方式可以降低，但不會在節目上公開分享細節。
Kabi之友問：一間經營 8 年、換過多個主力產品但都不如預期、年營業額 150 萬但淨虧損逾 1 億的公司，老闆現在想再募資 1 億進軍新產品，是否會投資？孟恭回應：直接說「幹你娘我是白痴我才投他」；並提醒這類公司有可能是把募到的錢透過關係企業之間的買賣、進出貨把帳做到另一間公司去，讓投資人看到的帳面是持續虧損，但老闆本人生活卻越過越好，提醒要注意公司與關係企業之間是否有異常的資金往來。
網友問期貨遠月合約：既然把持有期貨當作是買大盤，是否可以直接買最遠月才結算的商品？孟恭回應：可以，但遠月商品流動性較差，不一定能買到最好的價差位置；就他的認知與經驗，每個月自己轉倉能吃到的點數會比一次買最遠月來得好；若只有少量口數，其實還是調得掉、掛在中間價位就會成交，但除非已經很清楚自己在做什麼、做好心理準備，否則不建議貿然直接買最遠月。
網友問（船舶/造船業工程師）：所在產業（含石化、鋼鐵等）被中國競爭打得很慘，在裡面當工程師還有沒有前景，還是該儘早轉行？孟恭回應：關鍵還是回歸到「拿的錢多不多」，如果薪水高、就算是夕陽產業或小眾產業，也不必然要馬上跳槽；但如果只是基層、薪水上不去、轉職也困難、且整個產業前景長期不明確，就應該儘快考慮轉職。

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

本集主軸是台股短線修正後可能出現反彈、但更重要的是謝孟恭認為市場焦點將從硬體大廠逐漸轉向真正落地的 Agentic AI 自動化服務與能直接觸及消費者的裝置商，模型供應商的議價力則會持續下滑。